Dirbtinis intelektas versle jau naudojamas ne tik tekstams kurti ar idėjoms generuoti. AI gali analizuoti informaciją, rengti dokumentų juodraščius, klasifikuoti užklausas, apdoroti duomenis, vykdyti kelių žingsnių darbo eigas ir, naudojant AI agentus, atlikti dalį veiksmų kitose sistemose.

Tačiau didžiausia nauda atsiranda ne tada, kai verslas stengiasi kuo daugiau darbo perduoti AI. Daug svarbiau teisingai paskirstyti atsakomybę tarp AI ir žmogaus.

AI stiprybė – greitis, informacijos apdorojimas, variantų generavimas ir standartizuotų procesų vykdymas. Žmogaus vaidmuo – nustatyti tikslą, pateikti verslo kontekstą, įvertinti rezultatą, valdyti riziką ir priimti galutinį sprendimą.

Šiandien vis daugiau dėmesio skiriama ne pavienėms AI užklausoms, o pakartojamoms darbo eigoms ir AI agentams. OpenAI mokymų verslui medžiagoje taip pat akcentuojamas gebėjimas suteikti AI kontekstą, aiškiai apibrėžti rezultatą ir ribas bei nustatyti vietas, kuriose reikalingas žmogaus vertinimas ir priežiūra.

Todėl pagrindinis klausimas verslui šiandien yra ne „ar naudoti AI?“, o:

Kur AI gali saugiai sutaupyti laiką, o kur žmogus turi išlaikyti kontrolę?

---

Ką AI versle jau gali atlikti gerai?

AI ypač naudingas ten, kur darbo procesas yra gana aiškus, kartojamas ir rezultatą galima patikrinti.

Pavyzdžiui, AI galima naudoti:

• Pirmajam teksto ar dokumento juodraščiui;
• Didelio informacijos kiekio apibendrinimui;
• Duomenų grupavimui ir pirminiam vertinimui;
• Klientų klausimų klasifikavimui;
• Susitikimų ar dokumentų santraukoms;
• Produktų aprašymų struktūrai;
• Turinio idėjoms;
• Kelių sprendimo variantų palyginimui;
• Pasikartojančių administracinių veiksmų automatizavimui.

AI agentai šią ribą dar labiau plečia. Jie gali ne tik pateikti atsakymą, bet ir vykdyti kelių žingsnių procesą: naudoti įrankius, surinkti informaciją, atlikti veiksmus ir perduoti rezultatą kitam darbo etapui. Google AI agentą apibrėžia kaip sistemą, galinčią siekti tikslo ir atlikti užduotis vartotojo vardu, naudojant planavimą, atmintį bei tam tikrą autonomijos lygį.

Tačiau didesnė AI autonomija reiškia ir didesnį poreikį aiškiai nustatyti, ką sistema gali atlikti savarankiškai, o kada privalo sustoti ir kreiptis į žmogų.

---

Kur žmogaus vaidmuo išlieka svarbiausias?

1. Tikslo ir verslo konteksto nustatymas

AI gali pasiūlyti daug sprendimų, tačiau pirmiausia jam reikia žinoti, kokio rezultato verslas iš tikrųjų siekia.

Tas pats klausimas gali turėti visiškai skirtingą atsakymą priklausomai nuo:

• Auditorijos;
• Biudžeto;
• Prekės ženklo pozicionavimo;
• Rizikos tolerancijos;
• Įmonės procesų;
• Teisinių ar vidinių apribojimų.

Todėl žmogus turi nustatyti problemą ir pateikti AI pakankamai konteksto.

Prastas procesas:

„Sukurk rinkodaros strategiją.“

Geresnis procesas:

Verslas apibrėžia tikslą, auditoriją, produktą ir apribojimus → AI analizuoja variantus → žmogus įvertina, kuris sprendimas tinka realiai situacijai.

---

2. Galutinio rezultato tikrinimas

Generatyvinis AI gali pateikti labai įtikinamai skambantį atsakymą ir kartu suklysti.

Klaidos gali atsirasti dėl:

• Nepakankamo konteksto;
• Netinkamai interpretuotų duomenų;
• Pasenusios informacijos;
• Klaidingų prielaidų;
• Nepatikimų ar neegzistuojančių faktų;
• Netinkamai suprasto vartotojo ketinimo.

Todėl NIST generatyvinio AI rizikos valdymo gairės rekomenduoja organizacijoms aiškiai nustatyti atsakomybę, rizikos kontrolę, vertinimą ir žmogaus priežiūros mechanizmus.

Praktiškai tai reiškia paprastą taisyklę:

Kuo didesnė klaidos kaina, tuo mažiau sprendimo galima palikti vien AI.

Socialinio tinklo įrašo juodraščio klaida ir neteisingas finansinis, teisinis ar personalo sprendimas turi visiškai skirtingą riziką.

---

3. Atsakomybė už sprendimus

AI gali pasiūlyti sprendimą. Atsakomybė už jo panaudojimą lieka žmogui arba organizacijai.

Todėl jautriose srityse nereikėtų naudoti principo:

AI pasiūlė → automatiškai vykdome.

Saugiau:

AI analizuoja → žmogus peržiūri → patvirtina → veiksmas atliekamas.

Šis modelis dažnai vadinamas human-in-the-loop – žmogus įtraukiamas į svarbiausias proceso vietas ir gali sustabdyti arba pakeisti AI pasiūlytą veiksmą.

---

Kūrybiškumas: AI ar žmogus?

Teiginys, kad AI „negali būti kūrybiškas“, jau yra per daug kategoriškas.

Generatyviniai modeliai gali kurti naujas idėjų kombinacijas, pasiūlyti netikėtas kryptis ir padėti greitai išbandyti daug variantų. Kai kuriuose eksperimentuose AI arba kelių AI agentų komandos netgi pasiekė labai aukštus rezultatus kūrybinio problemų sprendimo užduotyse.

Tačiau tai nereiškia, kad žmogaus kūrybiškumas tampa nereikalingas.

Realiame versle reikia nuspręsti:

• Ar idėja atitinka prekės ženklą;
• Ar ji tinkama auditorijai;
• Ar nėra pernelyg panaši į konkurentų komunikaciją;
• Ar ją galima įgyvendinti;
• Ar ji etiška;
• Ar verta už ją mokėti.

Didelio masto žmogaus ir AI bendradarbiavimo eksperimente human-AI komandos pasiekė didesnį produktyvumą ir geresnę tekstinio turinio kokybę, tačiau žmonių komandos geriau pasirodė kuriant dalį vizualinio turinio. Tai rodo, kad AI pranašumas priklauso nuo konkrečios užduoties, o ne nuo bendro principo „AI viską daro geriau“.

Geriausias praktinis modelis dažnai yra:

Žmogus nustato kryptį → AI generuoja variantus → žmogus atsirenka ir tobulina.

---

Kur AI, o kur žmogus? Praktinis darbo pasidalijimas

Užduotis	AI vaidmuo	Žmogaus vaidmuo
Straipsnio kūrimas	Struktūra, juodraštis, variantai	Faktai, patirtis, redagavimas, galutinis patvirtinimas
Klientų aptarnavimas	Dažni klausimai, informacijos paieška	Konfliktai, išimtys, jautrios situacijos
Duomenų analizė	Tendencijų ir anomalijų paieška	Verslo interpretacija ir sprendimas
Rinkodara	Idėjos, variantai, analizė	Pozicionavimas, prekės ženklo kryptis
Dokumentų tvarkymas	Klasifikavimas, santraukos, duomenų išgavimas	Kritinės informacijos patikra
Procesų automatizavimas	Pakartojami veiksmai ir agentų darbo eigos	Taisyklės, kontrolė, išimtys
Personalo procesai	Administracinė pagalba	Sprendimai apie žmones ir atitikties kontrolė

---

Kokius procesus verta automatizuoti pirmiausia?

Ne kiekvienas procesas, kurį techniškai galima automatizuoti, turėtų būti automatizuotas.

Prieš perduodami užduotį AI, įvertinkite keturis klausimus.

1. Ar užduotis dažnai kartojasi?

Jeigu darbuotojas kelis kartus per dieną atlieka beveik tą patį veiksmą, automatizavimo nauda gali būti didelė.

2. Ar užduotis turi aiškias taisykles?

AI daug lengviau dirbti tada, kai galima apibrėžti:

• Įvesties duomenis;
• Reikalingą rezultatą;
• Taisykles;
• Apribojimus;
• Išimtis.

3. Kokia klaidos kaina?

Jeigu klaida reiškia tik kelias minutes papildomo redagavimo, galima leisti AI daugiau savarankiškumo.

Jeigu klaida gali sukelti finansinę, teisinę, reputacinę ar saugumo žalą, reikalinga griežtesnė žmogaus kontrolė.

4. Ar rezultatą lengva patikrinti?

Geriausios pirmosios AI automatizavimo užduotys dažnai yra tos, kurių rezultatą žmogus gali greitai įvertinti.

Praktiškai:

Dažna užduotis + aiškios taisyklės + maža klaidos rizika + lengvas patikrinimas = geras kandidatas AI automatizavimui.

---

AI agentai keičia verslo procesus

Viena svarbiausių 2026 m. tendencijų – perėjimas nuo paprasto AI asistento prie agentinių darbo eigų.

Paprastas AI asistentas dažniausiai laukia žmogaus užklausos ir pateikia atsakymą.

AI agentas gali gauti tikslą ir atlikti kelių žingsnių procesą.

Pavyzdžiui:

Užduotis: parengti savaitės rinkodaros ataskaitą.

Agentinė sistema galėtų:

1. Surinkti duomenis iš kelių šaltinių;
2. Juos apdoroti;
3. Aptikti reikšmingus pokyčius;
4. Parengti santrauką;
5. Sukurti ataskaitos juodraštį;
6. Pateikti jį darbuotojo patvirtinimui.

OpenAI ir PwC 2026 m. paskelbė apie agentų naudojimą finansų darbo eigose – planavime, prognozavime, ataskaitose, pirkimuose ir kituose procesuose, kartu akcentuojant valdymą bei žmogaus priežiūrą.

Smulkiam verslui nereikia pradėti nuo sudėtingos kelių agentų sistemos. Daug praktiškiau pradėti nuo vieno aiškaus proceso, išmatuoti rezultatą ir tik tada plėsti automatizavimą.

---

Duomenų sauga: ko nereikėtų aklai perduoti AI?

Darbuotojams naudojant AI versle svarbu aiškiai apibrėžti, kokius duomenis galima pateikti pasirinktai sistemai.

Ypač atsargiai reikėtų elgtis su:

• Klientų asmens duomenimis;
• Darbuotojų informacija;
• Slaptažodžiais ir prisijungimo duomenimis;
• Neviešomis sutartimis;
• Komercinėmis paslaptimis;
• Konfidencialiais finansiniais duomenimis;
• Jautria sveikatos ar kita saugoma informacija.

Verslui verta turėti bent trumpą vidaus taisyklę:

Kokius AI įrankius darbuotojai gali naudoti? Kokius duomenis galima į juos kelti? Kokiems rezultatams reikalinga žmogaus patikra?

Tai ypač svarbu tada, kai AI naudojamas nebe pavieniams juodraščiams, o tampa nuolatinės darbo eigos dalimi.

---

AI naudojimas ES: svarbus ir darbuotojų pasirengimas

2026 m. AI naudojimas Europos Sąjungoje jau turi ir aiškesnį reguliavimo kontekstą.

ES AI Act 4 straipsnis įpareigoja AI sistemų teikėjus ir naudotojus užtikrinti pakankamą darbuotojų bei kitų su AI sistemomis dirbančių žmonių AI raštingumo lygį, atsižvelgiant į jų žinias, patirtį ir AI naudojimo kontekstą.

Tai reiškia, kad verslui neužtenka darbuotojui tiesiog suteikti ChatGPT ar kito AI įrankio prieigą.

Žmonės turi suprasti:

• Ką sistema gali ir ko negali;
• Kaip tikrinti rezultatą;
• Kokios yra pagrindinės rizikos;
• Kokius duomenis galima naudoti;
• Kada būtina kreiptis į žmogų.

Ypač atsargiai AI turi būti naudojamas srityse, susijusiose su darbuotojų vertinimu ir įdarbinimu. Europos Komisijos 2026 m. gairės paaiškina, kada tokios AI sistemos gali patekti į AI Act aukštos rizikos kategoriją.

Todėl personalo atrankoje AI neturėtų būti vertinamas tiesiog kaip „CV atrinkimo įrankis“ – reikia įvertinti konkretų naudojimo būdą ir taikomus teisinius reikalavimus.

---

Kaip matuoti, ar AI verslui iš tikrųjų naudingas?

AI projekto sėkmės nereikėtų vertinti pagal tai, kiek įrankių įmonė įsidiegė.

Geriau pasirinkti vieną procesą ir palyginti rezultatą prieš AI ir po AI.

Galima matuoti:

• Kiek laiko užduotis užtruko anksčiau;
• Kiek užtrunka naudojant AI;
• Kiek žmogui reikia taisyti AI rezultatą;
• Ar sumažėjo klaidų;
• Ar pagerėjo klientų aptarnavimo laikas;
• Ar sumažėjo proceso kaina;
• Ar padidėjo pardavimai ar konversijos;
• Ar darbuotojai gali daugiau laiko skirti didesnės vertės darbams.

OpenAI 2025 m. įmonių naudojimo analizėje vartotojai pranešė sutaupantys vidutiniškai 40–60 minučių per dieną, tačiau tokie skaičiai turėtų būti vertinami kaip konkrečios naudotojų grupės rezultatas, o ne garantija kiekvienam verslui.

Svarbiausias rodiklis jūsų įmonei yra ne bendras rinkos vidurkis, o jūsų pačių proceso pokytis.

---

5 žingsnių Human + AI modelis verslui

Praktišką AI diegimą galima pradėti labai paprastai.

1. Pasirinkite vieną pasikartojančią užduotį

Neautomatizuokite viso verslo iš karto.

2. Aprašykite norimą rezultatą

Kas turi būti padaryta ir kaip atrodo geras rezultatas?

3. Nuspręskite, ką atliks AI

Apibrėžkite užduotis, duomenis, apribojimus ir aiškią AI atsakomybės ribą.

4. Nustatykite žmogaus kontrolės tašką

Kas patikrins rezultatą ir kada AI neturi teisės tęsti savarankiškai?

5. Pamatuokite rezultatą

Palyginkite laiką, kokybę, klaidas ir verslo naudą prieš bei po AI įdiegimo.

Jeigu procesas veikia – tik tada verta jį automatizuoti plačiau.

---

Santrauka

Šiandien konkurencinis pranašumas atsiranda ne iš to, kad verslas naudoja kuo daugiau AI.

Vertę kuria gebėjimas teisingą užduotį perduoti AI, o svarbiausius sprendimus palikti žmogaus kontrolei.

AI geriausiai padeda:

• Greitai apdoroti informaciją;
• Parengti pirmą rezultatą;
• Generuoti alternatyvas;
• Automatizuoti pasikartojančius veiksmus;
• Vykdyti aiškiai apibrėžtas darbo eigas.

Žmogaus vaidmuo išlieka:

• Nustatyti tikslą;
• Suteikti kontekstą;
• Įvertinti riziką;
• Patikrinti rezultatą;
• Priimti galutinį sprendimą;
• Prisiimti atsakomybę.

Todėl stiprus 2026 m. verslo modelis nėra AI vietoje žmogaus.

Tai:

Žmogus nustato kryptį → AI pagreitina darbą → žmogus patikrina rezultatą → verslas matuoja realią naudą.

Būtent nuo tokio principo verta pradėti planuojant AI diegimą savo veikloje.

---

DUK

---