РЕЧНИК

Четиридесет термина, обяснени на бизнес език.

Какво означава, с нормални думи, с пример от бизнеса — и какво е ограничението му. Последното е частта, която обикновено липсва.

Заяви безплатен AI одит Всички ресурси

ОРИЕНТИР

Как е устроен този речник?

Всеки термин има шест части: кратко определение, обяснение с нормални думи, пример от реален бизнес процес, кога помага, какво е ограничението му и връзки към свързани понятия. Термините са подредени в шест групи — основи, автоматизация, данни и знания, контрол, корпоративни теми и внедряване. Целта е за две минути да разберете какво е нещото и дали има значение за вас.

Разделът „Ограничение“ присъства навсякъде нарочно. Термин без ограничение звучи като обещание; терминът с ограничението си е инструмент, който можете да прецените.

ОСНОВИ

Кои са основните понятия?

Осем термина, с които започва почти всеки разговор за AI в бизнеса.

Изкуствен интелект (AI)

artificial intelligence

Общо название за софтуер, който изпълнява задачи, изискващи разпознаване на образи, разбиране на език или преценка — вместо строго записани правила. В бизнес контекст почти винаги става дума за конкретен модел, изпълняващ конкретна стъпка, а не за обща способност.

С нормални думи: Софтуер, който се справя с нещо, което не може да бъде описано като списък от правила.
Пример: Разпознаване на това за какво се отнася едно запитване, написано с думите на клиента.
Кога помага: Когато стъпката изисква разбиране на съдържание, а не проверка на стойност.
Ограничение: Не е едно нещо. Когато доставчик каже „ползваме AI“, полезният въпрос е кой модел, за коя стъпка и защо.

Свързани: LLM · Генеративен AI · Какво е AI автоматизация

Генеративен AI

generative AI

Модели, които произвеждат ново съдържание — текст, изображение, код или звук — вместо да класифицират или предсказват стойност. Това е видът AI, който стои зад повечето бизнес приложения от последните години.

С нормални думи: AI, който пише и създава, вместо само да разпознава.
Пример: Чернова на отговор до клиент, съставена от одобрената документация.
Кога помага: При подготовка на текст, обобщения и чернови, които човек после проверява.
Ограничение: Генерираното звучи уверено независимо дали е вярно. Затова изходът минава през проверка.

Свързани: Халюцинация · LLM

Голям езиков модел

LLM — large language model

Модел, обучен върху много текст, който предсказва следващата част от него. На тази проста основа стъпват разбирането на свободен текст, обобщаването, класификацията и генерирането на съдържание.

С нормални думи: Моделът, който стои зад ChatGPT, Claude и Gemini.
Пример: Определяне на темата и спешността на входящ тикет от текста му.
Кога помага: Когато трябва да бъде разбрано съдържание, а не изчислена стойност.
Ограничение: Не смята надеждно. Аритметиката и проверките на суми се правят от правила, не от модел.

Свързани: Контекстен прозорец · Задание · Кой модел за коя задача

Мултимодален модел

multimodal

Модел, който приема повече от един тип вход — например текст и изображение едновременно. Позволява разчитане на сканиран документ, снимка или чертеж, а не само на въведен текст.

С нормални думи: Модел, който може да „погледне“ картинка, а не само да чете.
Пример: Извличане на данни от снимка на фактура, направена с телефон.
Кога помага: При документи, които идват като изображение, а не като структуриран файл.
Ограничение: Качеството на разчитането пада рязко при лош скан. Под определена сигурност документът отива при човек.

Свързани: OCR · AI обработка на документи

Задание

prompt

Инструкцията, която получава моделът: какъв е контекстът, каква е задачата, в какъв формат да бъде отговорът и какви са ограниченията. В система в реална работа заданието е част от кода, а не нещо, което се пише наново всеки път.

С нормални думи: Какво точно казвате на модела да направи.
Пример: „Извлечи доставчик, номер, дата и суми от този документ и върни ги в този формат.“
Кога помага: Винаги. Разликата между добър и лош резултат често е в заданието, не в модела.
Ограничение: Добро задание не поправя лош процес. Ако задачата не е ясна за човек, няма да е ясна и за модела.

Свързани: Структуриран изход · Корпоративни обучения

Контекстен прозорец

context window

Колко информация може моделът да обработи наведнъж — заданието, подадените документи и отговорът заедно. Мери се в токени и е твърд лимит: това, което не се побере, не участва.

С нормални думи: Колко може да прочете наведнъж, преди да започне да забравя началото.
Пример: Обобщение на дълга кореспонденция от двадесет съобщения.
Кога помага: При работа с дълги документи или дълга история на разговор.
Ограничение: По-голям прозорец не значи по-добър резултат. Подаването на излишно много често влошава точността.

Свързани: Токен · RAG

Токен

token

Парче текст — обикновено част от дума — по което се мери обемът, подаван към модела, и по което се формира цената. Един български текст се разбива на повече токени от същия текст на английски.

С нормални думи: Мерната единица, по която се плаща ползването на модел.
Пример: Обработка на две хиляди документа месечно се остойностява по броя токени.
Кога помага: При планиране на разход за голям обем.
Ограничение: Кирилицата е по-скъпа на знак. Това има значение при обем, не при отделни заявки.

Свързани: Контекстен прозорец · От какво зависи цената

Халюцинация

hallucination

Когато моделът произвежда уверено звучащо твърдение, което не отговаря на действителността или на подадените източници. Не е рядкост и не е грешка в конкретния модел — това е свойство на начина, по който работят езиковите модели.

С нормални думи: Моделът измисля нещо и го казва, все едно е сигурен.
Пример: Отговор до клиент, в който е посочен срок, какъвто в условията не съществува.
Кога помага: Не помага никога. Срещу нея работят заземяване в източници, проверка по правила и човешко одобрение.
Ограничение: Не се премахва напълно с по-добър модел. Управлява се с архитектура, а не с избор на доставчик.

Свързани: RAG · Праг на увереност · Човешко одобрение

АВТОМАТИЗАЦИЯ

Как се нарича това, което всъщност строим?

Осем термина от езика на работните процеси и свързването на системи.

Работен процес

workflow

Описана последователност от стъпки, която се изпълнява при определено събитие: какво влиза, какво се проверява, кой какво прави и какво излиза накрая. Работният процес е това, което се автоматизира — не „задачата“ изобщо.

С нормални думи: Стъпките от началото до края, описани така, че да могат да се изпълнят без човек.
Пример: От входящ имейл до създаден запис в CRM с назначен отговорник.
Кога помага: Винаги преди автоматизация. Каквото не е описано, не може да бъде автоматизирано надеждно.
Ограничение: Ако двама души описват процеса различно, автоматизирате единия вариант. Затова първо се уеднаквява.

Свързани: Тригер · AI автоматизация на процеси

AI агент

AI agent

Система, която използва модел, зададен контекст и изрично разрешени инструменти, за да изпълни задача. За разлика от чатбот, агентът може да чете и променя записи в други системи — но само в рамките на дадените му права.

С нормални думи: AI, който не само отговаря, а има ключове към вашите системи.
Пример: Актуализация на CRM след разговор: чете бележките, предлага етап, подготвя задача.
Кога помага: Когато трябва да се извърши действие в система, а не само да се даде информация.
Ограничение: Всяко действие извън изброения списък не се изпълнява. Това е предимство, не недостатък.

Свързани: Извикване на инструмент · AI агенти · Агент или чатбот

Извикване на инструмент

tool calling / function calling

Механизмът, по който моделът заявява изпълнение на конкретна операция — прочети запис, създай задача, изпрати съобщение — вместо да отговори с текст. Списъкът с достъпни операции се задава изрично.

С нормални думи: Начинът, по който AI казва „направи това“, а не просто описва какво би направил.
Пример: Агентът заявява проверка на клиент в CRM, преди да предложи следваща стъпка.
Кога помага: Във всеки агент. Без него моделът може само да описва действия.
Ограничение: Моделът предлага извикването; системата решава дали да го изпълни. Проверката е отделна стъпка.

Свързани: AI агент · API

Тригер

trigger

Събитието, което стартира процеса: получено съобщение, нов файл, промяна на статус, изтекъл срок или час по график. Всеки автоматизиран процес има точно определен тригер.

С нормални думи: Какво кара процеса да тръгне.
Пример: Нов документ в определена пощенска кутия стартира обработката на фактура.
Кога помага: Винаги. Процес без ясен тригер се изпълнява, когато някой се сети — тоест не е автоматизиран.
Ограничение: Пропуснат тригер е тиха повреда. Затова се следи не само дали процесът работи, а дали изобщо се е задействал.

Свързани: Webhook · Работен процес

Webhook

webhook

Начин една система да съобщи на друга, че нещо се е случило, в момента на случването — вместо втората да пита периодично. По-бърз и по-икономичен от проверка по график.

С нормални думи: Системата сама вдига телефона, вместо да чака да ѝ се обадят.
Пример: Магазинът съобщава за нова поръчка веднага, вместо процесът да проверява на всеки час.
Кога помага: Когато реакцията трябва да е бърза и системата поддържа такова известяване.
Ограничение: Съобщение може да се загуби. Затова има резервна проверка по график, а не само webhook.

Свързани: Тригер · API

API

application programming interface

Документиран начин една програма да работи с друга: да прочете данни, да създаде или промени запис. Наличието на API определя колко лесно една система може да участва в автоматизация.

С нормални думи: Вратата, през която една система пуска друга да си свърши работата.
Пример: Създаване на запис в CRM от външен процес, без някой да отваря интерфейса.
Кога помага: Първото, което проверяваме при всяка система в обхвата на проект.
Ограничение: Ако система няма API, се работи с експорт, база или посредник. Ако няма и това, го казваме преди офертата.

Свързани: Интеграция · AI интеграции

Интеграция

integration

Свързването на две или повече системи така, че данните да се движат между тях без човек да ги преписва. Включва и решенията какво става при отказ, различен формат или разминаване в записите.

С нормални думи: Да накараш системите да си говорят.
Пример: Поръчка от магазина влиза в ERP и в CRM, без някой да я въвежда наново.
Кога помага: При всеки процес, който днес минава през копиране между два екрана.
Ограничение: По-голямата част от работата не е самото пренасяне, а сверяването, когато двете системи не се съгласяват.

Свързани: API · Интеграция с ERP и CRM

Платформа за автоматизация

n8n, Make

Среда, в която работният процес се изгражда от стъпки и връзки, вместо изцяло с код. Дава готови връзки към популярни системи, проследяване на изпълненията и повторни опити при отказ.

С нормални думи: Мястото, където живее автоматизацията.
Пример: Процесът за обработка на фактури работи в n8n, свързан с пощата и счетоводната система.
Кога помага: При повечето проекти. Изцяло собствен код има смисъл, когато платформата би добавила сложност.
Ограничение: Платформата не подрежда процеса. Лошо описан процес си остава лош и в най-добрата среда.

Свързани: n8n или Make · Работен процес

ДАННИ И ЗНАНИЯ

Как AI стига до вашата информация?

Шест термина за търсенето в документи и извличането на данни.

RAG

retrieval-augmented generation

Подход, при който моделът първо търси информация в определени източници — вътрешни процедури, документация, продуктова база — и чак след това съставя отговора. Отговорът може да посочи документа, от който идва.

С нормални думи: Вместо да отговаря по памет, първо му се дава да прочете правилния документ.
Пример: Служител пита за процедурата при рекламация; системата намира актуалната и отговаря по нея.
Кога помага: При фирмено знание, обслужване на клиенти и вътрешен асистент.
Ограничение: Ако източникът е стар или грешен, RAG не поправя това. Качеството зависи изцяло от документите.

Свързани: Embedding · Векторна база · RAG или дообучаване

Embedding

embedding

Представяне на текст като поредица от числа, в която близките по смисъл текстове са близки и като числа. Това позволява търсене по смисъл, а не по съвпадение на думи.

С нормални думи: Начинът, по който системата разбира, че „рекламация“ и „връщане на стока“ са за едно и също.
Пример: Въпрос, зададен с други думи, намира правилната процедура.
Кога помага: Във всяко търсене в документация, където хората не знаят точната дума.
Ограничение: Близост по смисъл не значи правилен отговор. Затова резултатът се показва с източника си.

Свързани: RAG · Векторна база

Векторна база

vector database

Хранилище, оптимизирано за търсене по близост в смисъл. В него се пазят embedding-ите на документите заедно с препратка към оригинала.

С нормални думи: Мястото, където се пази „разбраната“ версия на вашите документи.
Пример: Двеста вътрешни процедури, готови за търсене по смисъл.
Кога помага: Когато обемът документи надхвърля това, което може да се подава наведнъж.
Ограничение: Съдържа копие на документите. Какво влиза в нея и кой има достъп се решава изрично.

Свързани: RAG · Обработка на данни

База знания

knowledge base

Определеният набор от източници, на които системата има право да стъпва: процедури, документация, условия, продуктови данни. Границите ѝ са проектно решение, не техническа подробност.

С нормални думи: Списъкът с документи, на които вярваме достатъчно, за да отговаряме по тях.
Пример: Двадесет одобрени процедури вместо цялата споделена папка.
Кога помага: Преди всеки вътрешен асистент или автоматизирано обслужване.
Ограничение: Всеки документ трябва да има собственик, който го поддържа. Без това базата остарява тихо.

Свързани: RAG · Вътрешен AI асистент

Структуриран изход

structured output

Изискване моделът да върне отговора в точно определен формат — с изброени полета и типове — за да може да влезе директно в система, без човек да го преписва.

С нормални думи: Отговор във вид на попълнена таблица, а не на свободен текст.
Пример: Данните от фактура излизат като полета: доставчик, номер, дата, сума.
Кога помага: Винаги, когато резултатът отива в друга система.
Ограничение: Форматът се валидира от правила след модела. Изискването не гарантира спазването му.

Свързани: Задание · OCR

OCR

optical character recognition

Разчитане на текст от изображение или сканиран документ. Съвременните мултимодални модели често се справят по-добре от класическия OCR при нестандартни оформления.

С нормални думи: Превръщане на снимка на документ в текст, с който може да се работи.
Пример: Фактура, снимана с телефон, става структуриран запис.
Кога помага: При всеки документ, който не идва като машинно четим файл.
Ограничение: Лош скан дава уверено грешни числа. Под определена сигурност документът се маркира за ръчна обработка.

Свързани: Мултимодален модел · Казус: фактури

КОНТРОЛ

Какво държи системата под контрол?

Шест термина, които определят дали едно решение е готово за реална среда.

Човешко одобрение

human-in-the-loop

Проектно решение, при което определени действия не се изпълняват, докато човек не ги потвърди. Прагът, над който това е задължително, се определя от компанията, не от доставчика.

С нормални думи: Системата подготвя, човекът натиска „одобри“.
Пример: Плащане над определена стойност изисква потвърждение, независимо че всички проверки са минали.
Кога помага: При всяко действие с реален ефект навън — пари, ангажимент, решение за човек.
Ограничение: Ако одобрението е формално и се натиска без поглед, контролът съществува само на хартия.

Свързани: Праг на увереност · Ескалация · Кой модел на автоматизация е правилният

Праг на увереност

confidence threshold

Стойността, под която системата спира и предава случая на човек, вместо да продължи. Определя каква част от потока минава автоматично.

С нормални думи: Колко сигурна трябва да е системата, за да действа сама.
Пример: Под осемдесет процента увереност в разпознатата тема тикетът отива при агент.
Кога помага: Във всяка стъпка, в която моделът прави преценка.
Ограничение: Висок праг значи повече сигурност и по-малко автоматизация. Това е търговско решение, не техническо.

Свързани: Човешко одобрение · Резервен път

Резервен път

fallback

Какво прави процесът, когато нещо не е наред: повторен опит, опашка, друг модел или връщане към ръчна обработка. Проектира се предварително, не се измисля по време на инцидент.

С нормални думи: Планът Б, написан преди да стане нужен.
Пример: При недостъпен CRM заявките чакат в опашка и се обработват при възстановяване.
Кога помага: При всяка зависимост от външна система или модел.
Ограничение: Резервният път също трябва да се тества. Непроверен резервен път не е резервен път.

Свързани: Праг на увереност · Поддръжка след пускане

Ескалация

escalation

Предаването на случай към човек или към по-високо ниво, когато системата не бива да решава сама. Определя се по правило — не по преценка на модела.

С нормални думи: Кога случаят излиза от автоматичния процес и отива при жив човек.
Пример: Рекламация, заплашителен тон или изрично искане за човек се насочват директно към служител.
Кога помага: При чувствителни случаи, високи стойности и всичко, което поражда ангажимент навън.
Ограничение: Списъкът със случаи за задължителна ескалация се пише от вас. Никоя настройка не го замества.

Свързани: Човешко одобрение · AI за обслужване

Записи на изпълненията

logging

Следата, която остава след всяко изпълнение: какво е влязло, какво е решила системата, кой инструмент е използван, какъв е изходът и кой е одобрил.

С нормални думи: Кой какво е направил и кога — записано.
Пример: При спорен случай се вижда точно какви данни е видяла системата и какво е предложила.
Кога помага: Винаги. Без записи няма нито разследване, нито подобрение.
Ограничение: Записите могат да съдържат лични данни. Какво се пази и колко дълго се решава предварително.

Свързани: Одитна следа · Сигурност при AI системи

Одитна следа

audit trail

Пълният, непроменим запис на действията в системата, подреден така, че външен човек да може да възстанови какво се е случило и защо.

С нормални думи: Записите, подредени така, че да издържат проверка.
Пример: Показване пред одитор кои документи са минали автоматично и кои — през човек.
Кога помага: При регулирани процеси и при всичко с финансов ефект.
Ограничение: Следа, която може да бъде променена без да личи, не е одитна следа.

Свързани: Записи · AI Act

КОРПОРАТИВНИ ТЕМИ

Какво се появява, когато AI излезе извън един отдел?

Шест термина от езика на управлението, сигурността и данните.

Управление на AI

управление на AI

Правилата за това кой може да използва AI в организацията, за какво, с какви данни, кои действия изискват одобрение и кой отговаря за всяка система. Организационен въпрос, не технически.

С нормални думи: Кой какво може да прави с AI и кой отговаря за това.
Пример: Нов случай на употреба минава през определен човек, преди да бъде пуснат.
Кога помага: Когато повече от един отдел започне да ползва AI.
Ограничение: Правило без техническо съответствие — право, праг или изискано одобрение — остава пожелание.

Свързани: Управление на AI · AI политика

AI политика

AI policy

Кратък вътрешен документ, който казва какво е позволено и какво не: кои инструменти, с какви данни, при какви условия. Стойността му е в това да бъде спазван, а не в дължината му.

С нормални думи: Правилата за служителите, написани разбираемо.
Пример: Изрично изброяване какво не се подава към публичен инструмент.
Кога помага: Преди — не след — масовото навлизане на инструментите в екипите.
Ограничение: Твърде строга политика се заобикаля с личен акаунт. Това е по-лошо от липсата на политика.

Свързани: Управление на AI · Корпоративна употреба

Частен AI

private / self-hosted AI

Модел, който работи в инфраструктура под ваш контрол, така че данните да не напускат средата. Има смисъл при конкретни категории данни, а не като общо правило.

С нормални думи: Моделът работи при вас, а не при външен доставчик.
Пример: Обработка на данни, които по договор не могат да излизат от организацията.
Кога помага: Когато конкретно изискване го налага и тестът покаже, че качеството стига.
Ограничение: Изолацията не е сигурност. Вътрешен модел с широки права е по-опасен от външен с тесни.

Свързани: Кога има смисъл частен AI · Облачен или частен

Минимизация на данните

data minimisation

Подаване само на полето, което стъпката изисква, вместо на целия запис. Техническо решение, взето при проектирането, а не намерение.

С нормални думи: Да не изпращаш повече, отколкото е нужно.
Пример: Към модела отиват сумата и номерът, но не и адресът на клиента.
Кога помага: Във всяка стъпка, в която данни напускат средата ви.
Ограничение: Изисква да се знае точно какво е нужно. Затова процесът се описва преди да се автоматизира.

Свързани: Маскиране · Обработка на данни

Маскиране

masking

Заместване на чувствителни стойности с неразпознаваеми, преди данните да напуснат средата. Кой и при какви условия може да види оригинала се определя поименно.

С нормални думи: Чувствителното се скрива, преди да излезе навън.
Пример: Имената на клиенти се заместват, преди текстът да отиде за класификация.
Кога помага: При всяка обработка на лични или търговски чувствителни данни от външен модел.
Ограничение: Маскиране без правило кой може да разкрие оригинала е половинчата мярка.

Свързани: Минимизация · Как се защитава информацията

Достъп по роля

съобразено с ролите access

Правата се дават на роля, а не на човек, и автоматизацията получава собствен акаунт с изброени операции — не достъпа на администратор.

С нормални думи: Всеки, включително системата, вижда само своето.
Пример: Процесът за фактури може да чете доставчици и да създава записи, но не и да изтрива.
Кога помага: Във всяка автоматизация с достъп до реална система.
Ограничение: Правата се разширяват незабелязано. Преглеждат се при всяка промяна, не веднъж при пускането.

Свързани: Сигурност при AI системи · Записи

ВНЕДРЯВАНЕ

Как се говори за самия проект?

Шест термина, които ще чуете в оферта, в разговор и в отчет.

AI одит

AI audit

Кратка оценка на конкретен работен процес, която отговаря на един въпрос: струва ли си да бъде автоматизиран и по какъв начин. Резултатът включва и препоръката да не се автоматизира.

С нормални думи: Проверка дали изобщо си заслужава, преди да се харчи.
Пример: Оценка на процеса по обработка на фактури преди решение за разработка.
Кога помага: Преди всеки проект. Дори когато вече знаете какво искате.
Ограничение: Оценката зависи от това, което ни е казано. Неточност в описанието се отразява в резултата.

Свързани: AI одит на процесите · Кои процеси са подходящи

Случай на употреба

сценарий за приложение

Конкретна задача, която се решава с AI — описана с вход, стъпки, отговорник и показател. Не е идея и не е отдел; това е единицата, по която се планира и приоритизира.

С нормални думи: Едно конкретно нещо, което искате да работи по-добре.
Пример: „Квалификация на входящи запитвания“ е случай; „AI в продажбите“ не е.
Кога помага: При съставяне на списъка с кандидати за автоматизация.
Ограничение: Твърде широко описан случай не може да бъде оценен. Разделя се, докато стане измерим.

Свързани: Как да изберем първия · Пилот

Пилот

pilot

Проверка на критичните предположения с реални данни и ограничен обхват, преди да се изгради пълна система. Работи паралелно със съществуващия процес, не вместо него.

С нормални думи: Малък тест, който отговаря на един важен въпрос.
Пример: Проверка дали данните от вашите документи се извличат достатъчно надеждно.
Кога помага: Преди всяка по-голяма разработка, особено при работа с документи и свободен текст.
Ограничение: Пилот без записан предварително критерий за успех не води до решение, а до спор.

Свързани: Как изглежда AI пилот · AI одит

Възвръщаемост

ROI

Съотношението между това, което автоматизацията спестява или добавя, и това, което струва. Реалната сметка има шест слоя: време, обем, грешки, забавяне, капацитет и разход.

С нормални думи: Изплаща ли се, и за колко време.
Пример: Сто часа месечно по реалната цена на часа, минус разхода за модел и поддръжка.
Кога помага: Преди решение за разработка и след пускането, срещу измерено изходно състояние.
Ограничение: Най-често пропусканият слой е капацитетът: същият екип поема повече работа, вместо да бъде съкратен.

Свързани: Как се изчислява възвръщаемостта · От какво зависи цената

Приемане от екипа

adoption

Доколко хората реално ползват изградената система. Технически безупречно решение, което екипът заобикаля, има нулев ефект.

С нормални думи: Дали хората наистина го използват.
Пример: Три месеца след пускането се мери какъв дял от случаите минава през новия процес.
Кога помага: Планира се от началото, чрез участие на хората от процеса и обучение — не се добавя накрая.
Ограничение: Не се изчислява предварително. Затова присъствието на екипа в проектирането има значение.

Свързани: Корпоративни обучения · Пилот

Независимост от доставчика

независим от конкретен модел

Подход, при който моделът се избира според задачата, а архитектурата позволява смяна без преправяне на целия процес. В една система различни стъпки могат да ползват различни доставчици.

С нормални думи: Не се обвързваме с един модел.
Пример: OCR стъпката от един доставчик, класификацията от друг, обобщението от трети.
Кога помага: При всяка система, в която спирането на един доставчик би спряло работата.
Ограничение: Абстракцията има цена в сложност. Прилага се на критичните стъпки, не навсякъде.

Свързани: Кой модел за коя задача · AI автоматизация

ЧЗВ

Въпроси за речника

Защо някои термини са на английски?

Защото клиентът ще ги срещне точно така — в документация, в оферти и в разговори с доставчици. Където има утвърден български еквивалент, водещ е той, а оригиналът стои до него.

Как да ползвам речника?

Не е предвиден за четене отначало докрай. Потърсете термина, който сте срещнали, прочетете определението и примера — обикновено това стига, за да продължите разговора.

Липсва термин, който ми трябва.

Пишете ни и ще го добавим. Речникът се допълва от реални въпроси, а не от списък с популярни думи.

Защо всеки термин има раздел „Ограничение“?

Защото ограниченията са това, което отличава разбирането от запознанството. Термин без ограничение звучи като обещание, а не като инструмент.

ПРОЗРАЧНОСТ

Кой поддържа речника?

Автор: Десислав Илиев, стратег по AI автоматизация ·Последна редакция: 5 октомври 2026

Речникът се допълва от реални въпроси, зададени в разговори и по имейл. Ако ви липсва термин или някое обяснение не ви е било полезно, кажете ни.

Искате да видите термините приложени към реален процес?

Шестте казуса разписват целия път — от входящ документ до запис в системата.

Разгледай казусите