419 от 923 професии без нито един агентен инструмент

8.09

време за четене: 3 мин.

Въпросът „ще свърши ли машина моята работа" почти винаги получава отговор във вид на прогноза. Изследване на Cohere Labs, публикувано на 3 септември 2026 г., подхожда обратно и брои какво реално е построено. Отговорът е, че за близо половината професии никой още не е построил нищо.

Робот подава инструмент на програмист пред осветен тезгях, а вдясно дълга редица хора от други професии чакат с празни ръце пред съвсем празни тезгяхи и гледат недоумяващо

Какво точно е преброено

Екипът на Cohere Labs събира през май 2026 г. 696 291 инструмента от 123 069 публично обявени сървъра по протокола MCP, взети от седем отделни указателя. MCP е начинът, по който езиков модел се свързва с външна услуга, за да свърши нещо конкретно, а не само да отговори с текст.

От тази маса само 2,6%, или около 18 000 инструмента, изпълняват от край до край задача, която американската класификация на професиите ONET описва като реална трудова дейност. Съвпадналите инструменти покриват 1 380 отделни задачи, тоест около 15% от работата, която същата класификация определя като изпълнима със софтуер. И най-показателното число: 419 от 923-те професии в тази класификация нямат никаква агентна дейност.

Къде изобщо съществува агентен инструмент

Отговорът е концентриран до степен, която сама разказва историята. Независима статия в arXiv на Мерлин Щайн, с друг набор от данни и по-ранен период на измерване, установява, че разработката на софтуер поглъща 67% от всички агентни инструменти и 90% от изтеглянията на MCP сървъри. Същата статия отчита, че делът на инструментите, които извършват действие навън, а не само четат, нараства от 27% на 65% от употребата за шестнайсет месеца.

Двата източника мерят в различни моменти и с различни методики, тоест се допълват, а не се потвърждават взаимно. Общото между тях е посоката: инструментите се строят там, където ги строят хората, които умеят да ги строят.

Струва си да се обърне внимание и на какво изобщо се брои за попадение. За да се отчете, че за дадена дейност съществува агентен инструмент, той трябва да покрива задачата от начало до край, а не да подпомага част от нея. Това е строг критерий и обяснява защо делът е толкова малък: повечето от преброените 696 291 инструмента правят нещо тясно - четат файл, връщат запис, изпращат съобщение.

Какво не казва този измерител

Тук е мястото за уговорките, защото те определят как се чете числото. Авторите пишат изрично, че наборът им мери предлагане, а не внедряване или икономически ефект: наличието на инструмент показва само, че някой разработчик е преценил задачата за достатъчно конкретна, за да я даде на машина. Отсъствието показва, че никой още не е направил тази преценка. Дали фирмите ги внедряват и дали служителите ги ползват е отделен въпрос, който данните не покриват.

Второ, преброени са само публични указатели. Вътрешните инструменти на компаниите липсват, а уклонът е точно към задачите, които класификацията описва. Затова 2,6% се чете като долна граница, а не като окончателен дял. Трето, ONET е класификация, изготвена под егидата на Министерството на труда на САЩ. Пренасянето ѝ към българския и европейския пазар е допускане, не установен факт.

Какво следва от това

Практическият извод не е успокоителен, а по-скоро пренасочващ. Ограничителят днес не е способността на моделите, а вниманието на разработчиците - и вниманието се движи натам, където има кой да плати и кой да опише задачата достатъчно точно.

За организации извън технологичния сектор това означава, че готово решение по всяка вероятност няма да се появи само. По данни на Евростат, обновени през април 2026 г., ИКТ специалистите са 5,0% от заетостта в ЕС и 4,8% в България, тоест групата, която реално строи тези инструменти, е малка навсякъде. Организация, която иска агентна автоматизация на собствен процес, ще трябва да опише процеса си сама и да намери кой да го построи, вместо да чака инструмент от указател.

Заключение

Числата показват не колко работа AI може да върши, а за коя работа изобщо някой си е направил труда да построи нещо. Разликата между двете е разликата между прогноза и инвентаризация.

Помагаме на български организации да преценят кои от собствените им процеси изобщо си струва да бъдат автоматизирани и в какъв ред. Услугите ни покриват одит, оценка на готовност, обучение на екипи и имплементация на специализирани AI автоматизации за всяка организация. Препоръчваме консултация при избор между готов инструмент от указател и решение, построено върху собствения процес. [Свържете се с нас за консултация: academy@razvivai.se]