AI is surrounded by excitement, but also exaggeration. Claims that a tool will “replace everyone,” transform an industry overnight or guarantee instant success can make it difficult to separate real progress from marketing hype. So what should newcomers look out for? Explore ten perspectives on common warning signs, from unsupported promises and missing evidence to conflicts of interest, hidden limitations and the importance of checking information for yourself.
BEFORE YOU READ...
What would make you stop and question an AI claim?
Imagine seeing a headline saying: “This AI tool will replace your job within six months.” Would you believe it immediately? What evidence would you want to see before accepting the claim?
Explore Different Perspectives
Discover ten approaches to filtering AI hype, from checking evidence and comparing sources to recognising unrealistic promises and understanding who benefits from making them.
Yves-Noel Bangne — FOMO is a warning sign: Solve a real problem before chasing the next AI tool
One big red flag is FOMO. People rush into the AI race without being clear on why they need AI or how it will help. That leads to chasing the newest tools, trends, and “magic” strategies instead of solving real problems. The result? A lot of wasted time and energy with little impact. A better approach is to start with your actual needs. Ask yourself: What problem am I trying to solve? What process could be improved? Once you have clarity, pick one or two tools that fits those needs and learn how to use them. Mastering a few tools will give you far more value than “touching” in dozens.
Another red flag is over-promises and claims that AI will “transform everything overnight” or “replace all human work.” Real progress with AI comes from thoughtful integration, not hype. It’s about building workflows where AI complements your skills, not replaces them.
In short, avoid the noise and hype. Focus on your purpose, not pressure from other using AI. Start small, iterate, and let your experience and not trends guide your adoption. That’s how you turn AI from a buzzword into a practical advantage.
Yves-Noel Bangne, Denmark, AI expert
Læs på dansk (DK)
Et stort advarselstegn er FOMO – frygten for at gå glip af noget. Folk kaster sig ud i AI-kapløbet uden at have gjort sig klart, hvorfor de har brug for AI, eller hvordan teknologien kan hjælpe dem. Det fører til, at de jagter de nyeste værktøjer, trends og “magiske” strategier i stedet for at løse reelle problemer. Resultatet? En masse spildt tid og energi med meget begrænset effekt. En bedre tilgang er at tage udgangspunkt i dine faktiske behov. Spørg dig selv: Hvilket problem forsøger jeg at løse? Hvilken proces kan forbedres? Når du har fået klarhed over det, kan du vælge et eller to værktøjer, der passer til dine behov, og lære at bruge dem. At mestre nogle få værktøjer giver dig langt større værdi end blot at have prøvet snesevis af dem. Et andet advarselstegn er overdrevne løfter og påstande om, at AI vil “forandre alt fra den ene dag til den anden” eller “erstatte alt menneskeligt arbejde”. Reelle fremskridt med AI kommer af gennemtænkt integration, ikke af hype. Det handler om at opbygge arbejdsgange, hvor AI supplerer dine kompetencer i stedet for at erstatte dem. Kort sagt: Undgå støjen og hypen. Fokuser på dit formål i stedet for at lade dig presse af, at andre bruger AI. Start i det små, foretag løbende forbedringer, og lad dine egne erfaringer frem for trends styre, hvordan du tager teknologien i brug. Sådan gør du AI til en praktisk fordel i stedet for blot et modeord.Yves-Noel Bangne, Danmark, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
Ein großes Warnsignal ist FOMO – die Angst, etwas zu verpassen. Viele Menschen stürzen sich in den KI-Wettlauf, ohne sich darüber im Klaren zu sein, warum sie KI überhaupt brauchen oder wie sie ihnen helfen kann. Das führt dazu, dass sie den neuesten Tools, Trends und „magischen“ Strategien hinterherjagen, anstatt echte Probleme zu lösen. Das Ergebnis? Viel verschwendete Zeit und Energie bei geringer Wirkung. Ein besserer Ansatz besteht darin, bei den tatsächlichen eigenen Bedürfnissen anzusetzen. Frage dich: Welches Problem möchte ich lösen? Welcher Prozess könnte verbessert werden? Sobald du darüber Klarheit hast, wähle ein oder zwei Werkzeuge aus, die zu diesen Bedürfnissen passen, und lerne, sie richtig einzusetzen. Einige wenige Tools wirklich zu beherrschen, bringt dir wesentlich mehr als Dutzende nur oberflächlich auszuprobieren. Ein weiteres Warnsignal sind übertriebene Versprechungen und Behauptungen, KI werde „über Nacht alles verändern“ oder „sämtliche menschliche Arbeit ersetzen“. Echte Fortschritte mit KI entstehen durch eine durchdachte Integration, nicht durch Hype. Es geht darum, Arbeitsabläufe zu entwickeln, in denen KI deine Fähigkeiten ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Kurz gesagt: Lass dich nicht vom Lärm und Hype ablenken. Konzentriere dich auf dein Ziel und nicht auf den Druck, der dadurch entsteht, dass andere KI einsetzen. Fange klein an, verbessere deine Vorgehensweise Schritt für Schritt und lass dich bei der Einführung von KI von deinen eigenen Erfahrungen statt von Trends leiten. So wird KI von einem bloßen Schlagwort zu einem praktischen Vorteil.Yves-Noel Bangne, Dänemark, KI-Experte
Leer en español (ES)
Una gran señal de alerta es el FOMO, es decir, el miedo a quedarse atrás o perderse algo. Muchas personas se lanzan a la carrera de la IA sin tener claro por qué la necesitan o cómo puede ayudarlas. Esto las lleva a perseguir las herramientas más recientes, las tendencias y las estrategias «mágicas», en lugar de resolver problemas reales. ¿El resultado? Mucho tiempo y energía desperdiciados con muy poco impacto. Un enfoque mejor consiste en partir de tus necesidades reales. Pregúntate: ¿Qué problema intento resolver? ¿Qué proceso podría mejorar? Una vez que lo tengas claro, elige una o dos herramientas que respondan a esas necesidades y aprende a utilizarlas. Dominar unas pocas herramientas te aportará mucho más valor que probar superficialmente decenas de ellas. Otra señal de alerta son las promesas exageradas y las afirmaciones de que la IA «lo transformará todo de la noche a la mañana» o «sustituirá todo el trabajo humano». El verdadero progreso con la IA procede de una integración bien pensada, no del sensacionalismo. Se trata de crear flujos de trabajo en los que la IA complemente tus habilidades, en lugar de sustituirlas. En resumen, evita el ruido y las exageraciones. Céntrate en tus objetivos, no en la presión de ver que otras personas utilizan IA. Empieza poco a poco, introduce mejoras progresivamente y deja que sea tu experiencia, y no las tendencias, la que guíe tu adopción de esta tecnología. Así es como puedes convertir la IA de una simple palabra de moda en una ventaja práctica.Yves-Noel Bangne, Dinamarca, experto en IA
Прочетете на български (BG)
Един сериозен предупредителен знак е FOMO – страхът да не пропуснеш нещо. Хората се впускат в надпреварата за използване на ИИ, без да са наясно защо им е необходим или как може да им помогне. Това ги кара да преследват най-новите инструменти, тенденции и „магически“ стратегии, вместо да решават реални проблеми. Резултатът? Много загубено време и енергия с незначителен ефект. По-добрият подход е да започнете от действителните си нужди. Запитайте се: Какъв проблем се опитвам да реша? Кой процес може да бъде подобрен? След като си изясните това, изберете един или два инструмента, които отговарят на тези нужди, и се научете да ги използвате. Овладяването на няколко инструмента ще ви донесе много повече полза, отколкото повърхностното изпробване на десетки. Друг предупредителен знак са преувеличените обещания и твърденията, че ИИ ще „промени всичко за една нощ“ или ще „замени целия човешки труд“. Истинският напредък с ИИ идва от обмисленото му интегриране, а не от шумната реклама. Става въпрос за изграждане на работни процеси, в които ИИ допълва вашите умения, вместо да ги заменя. Накратко, избягвайте информационния шум и преувеличенията. Съсредоточете се върху собствените си цели, а не върху натиска, породен от това, че другите използват ИИ. Започнете с малки стъпки, подобрявайте подхода си постепенно и оставете собствения си опит, а не тенденциите, да ви води при възприемането на технологията. Така ще превърнете ИИ от модерна дума в практическо предимство.Yves-Noel Bangne, Дания, експерт по ИИ
Lorea — Don’t rely on one source: Cross-check before you trust the claim
To be honest, I find it more difficult to give a clear answer on this. I do have the feeling that many headlines are not entirely reliable, but I wouldn’t know exactly what to look for in order to identify whether they were generated or influenced by artificial intelligence. The subtlety of AI-generated content makes it challenging to detect just by reading, especially since the style can often closely mimic human writing.
What I do believe, however, is that artificial intelligence can be quite biased depending on how it is used or what information it is given. This bias can be particularly noticeable in more sensitive topics, such as politics or gender, where the responses may reflect certain perspectives or prejudices. The way AI is trained, the data it has access to, and the prompts it receives all influence the output, so it is important to be aware of this potential for skewed results.
For this reason, rather than trying to identify directly whether a headline was created with AI or not, I would recommend always cross-checking the information. It’s important not to rely on a single source, but instead to look at multiple sources and compare them. After all, not everything that appears on the internet is true, so maintaining a critical mindset is essential. Personally, I also think that the less dependent you are on artificial intelligence, the better. Using AI as a support tool can be helpful, but it should never replace your own judgment, research, or analytical thinking. Developing your ability to critically evaluate information is key to making informed decisions and avoiding the pitfalls of misinformation.
Lorea, Spain, Student in psychology and human resources , Enthusiast with a critical approach on AI
Læs på dansk (DK)
For at være ærlig synes jeg, det er sværere at give et klart svar på dette spørgsmål. Jeg har en fornemmelse af, at mange overskrifter ikke er helt pålidelige, men jeg ville ikke vide præcis, hvad jeg skulle kigge efter for at afgøre, om de er genereret eller påvirket af kunstig intelligens. AI-genereret indhold kan være så subtilt, at det er vanskeligt at opdage blot ved at læse det, især fordi skrivestilen ofte kan efterligne menneskers måde at skrive på meget præcist. Det, jeg til gengæld tror, er, at kunstig intelligens kan være ret forudindtaget, afhængigt af hvordan den bruges, og hvilke oplysninger den får. Denne skævhed kan være særligt tydelig inden for mere følsomme emner som politik eller køn, hvor svarene kan afspejle bestemte perspektiver eller fordomme. Måden, AI trænes på, de data, den har adgang til, og de prompts, den modtager, påvirker alle resultatet. Derfor er det vigtigt at være opmærksom på risikoen for skæve eller ensidige svar. Af denne grund vil jeg anbefale altid at kontrollere oplysningerne ved at sammenholde forskellige kilder frem for at forsøge at afgøre direkte, om en overskrift er skabt med AI eller ej. Det er vigtigt ikke at stole på én enkelt kilde, men i stedet undersøge flere forskellige kilder og sammenligne dem. Når alt kommer til alt, er ikke alt på internettet sandt, så det er afgørende at bevare en kritisk tilgang. Personligt mener jeg også, at jo mindre afhængig man er af kunstig intelligens, desto bedre. Det kan være nyttigt at bruge AI som et støtteværktøj, men den bør aldrig erstatte ens egen dømmekraft, research eller analytiske tænkning. At udvikle evnen til kritisk at vurdere information er afgørende for at kunne træffe velinformerede beslutninger og undgå faldgruberne ved misinformation.Lorea, Spanien, studerende inden for psykologi og human resources, AI-entusiast med en kritisk tilgang til AI
Auf Deutsch lesen (DE)
Um ehrlich zu sein, fällt es mir schwerer, darauf eine eindeutige Antwort zu geben. Ich habe durchaus das Gefühl, dass viele Schlagzeilen nicht vollständig zuverlässig sind, aber ich wüsste nicht genau, worauf ich achten müsste, um zu erkennen, ob sie durch künstliche Intelligenz erstellt oder beeinflusst wurden. KI-generierte Inhalte sind oft so subtil, dass sie sich allein durch das Lesen nur schwer erkennen lassen, insbesondere weil ihr Stil menschliche Texte häufig sehr genau nachahmen kann. Was ich allerdings glaube, ist, dass künstliche Intelligenz je nach ihrer Verwendung und den Informationen, die sie erhält, ziemlich voreingenommen sein kann. Diese Verzerrung kann besonders bei sensiblen Themen wie Politik oder Geschlecht auffallen, bei denen die Antworten bestimmte Sichtweisen oder Vorurteile widerspiegeln können. Die Art und Weise, wie KI trainiert wird, die Daten, auf die sie zugreifen kann, und die Prompts, die sie erhält, beeinflussen alle ihre Ergebnisse. Deshalb ist es wichtig, sich der Möglichkeit verzerrter Antworten bewusst zu sein. Aus diesem Grund würde ich empfehlen, Informationen immer anhand mehrerer Quellen zu überprüfen, anstatt direkt herausfinden zu wollen, ob eine Schlagzeile mit KI erstellt wurde oder nicht. Es ist wichtig, sich nicht auf eine einzige Quelle zu verlassen, sondern verschiedene Quellen heranzuziehen und miteinander zu vergleichen. Schließlich ist nicht alles wahr, was im Internet steht. Deshalb ist eine kritische Denkweise unerlässlich. Persönlich denke ich außerdem, dass es besser ist, möglichst wenig von künstlicher Intelligenz abhängig zu sein. KI als unterstützendes Werkzeug einzusetzen, kann hilfreich sein, aber sie sollte niemals das eigene Urteilsvermögen, die eigene Recherche oder das analytische Denken ersetzen. Die Fähigkeit zu entwickeln, Informationen kritisch zu bewerten, ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Fallstricke von Desinformation zu vermeiden.Lorea, Spanien, Studentin der Psychologie und des Personalwesens, KI-Enthusiastin mit einem kritischen Ansatz gegenüber KI
Leer en español (ES)
Para ser sincera, me resulta más difícil dar una respuesta clara a esta cuestión. Tengo la sensación de que muchos titulares no son del todo fiables, pero no sabría exactamente en qué fijarme para identificar si han sido generados o influenciados por inteligencia artificial. La sutileza del contenido generado por IA hace que sea complicado detectarlo simplemente leyéndolo, especialmente porque su estilo a menudo puede imitar muy de cerca la escritura humana. Sin embargo, lo que sí creo es que la inteligencia artificial puede presentar bastantes sesgos dependiendo de cómo se utilice o de la información que reciba. Estos sesgos pueden ser especialmente evidentes en temas más sensibles, como la política o el género, donde las respuestas pueden reflejar determinadas perspectivas o prejuicios. La forma en que se entrena la IA, los datos a los que tiene acceso y las instrucciones que recibe influyen en sus resultados, por lo que es importante ser conscientes de la posibilidad de obtener respuestas sesgadas. Por esta razón, en lugar de intentar identificar directamente si un titular se ha creado con IA o no, recomendaría contrastar siempre la información. Es importante no depender de una única fuente, sino consultar varias y compararlas. Al fin y al cabo, no todo lo que aparece en internet es verdad, por lo que mantener una mentalidad crítica es fundamental. Personalmente, también creo que cuanto menos dependamos de la inteligencia artificial, mejor. Utilizar la IA como herramienta de apoyo puede ser útil, pero nunca debería sustituir nuestro propio criterio, nuestra investigación ni nuestro pensamiento analítico. Desarrollar la capacidad de evaluar críticamente la información es esencial para tomar decisiones fundamentadas y evitar las trampas de la desinformación.Lorea, España, estudiante de Psicología y Recursos Humanos, entusiasta de la IA con un enfoque crítico
Прочетете на български (BG)
Честно казано, ми е по-трудно да дам ясен отговор на този въпрос. Имам усещането, че много заглавия не са напълно надеждни, но не бих знаела точно какво да търся, за да установя дали са генерирани или повлияни от изкуствен интелект. Фините особености на съдържанието, създадено с ИИ, затрудняват разпознаването му само чрез прочитане, особено защото стилът му често може много точно да имитира човешкото писане. Това, в което обаче вярвам, е, че изкуственият интелект може да проявява значителни пристрастия в зависимост от начина, по който се използва, или от информацията, която получава. Тези пристрастия могат да бъдат особено забележими при по-чувствителни теми като политиката или пола, където отговорите могат да отразяват определени гледни точки или предразсъдъци. Начинът, по който се обучава ИИ, данните, до които има достъп, и инструкциите, които получава, влияят върху резултатите му. Затова е важно да осъзнаваме възможността за получаване на изкривени или пристрастни отговори. Поради тази причина, вместо да се опитваме директно да установим дали дадено заглавие е създадено с ИИ, бих препоръчала винаги да проверяваме информацията чрез сравняване на различни източници. Важно е да не разчитаме само на един източник, а да разглеждаме няколко и да ги сравняваме. В крайна сметка не всичко, което се появява в интернет, е вярно, затова запазването на критично мислене е от съществено значение. Лично аз също смятам, че колкото по-малко зависими сме от изкуствения интелект, толкова по-добре. Използването на ИИ като помощен инструмент може да бъде полезно, но той никога не бива да замества собствената ни преценка, проучванията ни или аналитичното ни мислене. Развиването на способността за критична оценка на информацията е ключово за вземането на информирани решения и избягването на капаните на дезинформацията.Lorea, Испания, студентка по психология и управление на човешките ресурси, ентусиастка в областта на ИИ с критичен подход
Elmar Krainz — If AI is presented as omniscient or almost human, start asking questions
Warning signs can be recognized by exaggerated promises and lurid representations – anyone who advertises AI as omniscient or almost human should be critically questioned. Especially for beginners, a basic understanding of the underlying technology is important in order to be able to realistically assess possibilities and limits.
The tools now referred to as “AI” are essentially based on statistics and probabilities. Language models calculate for each output which word or phrase is most likely to be next – they do not provide an objectively correct answer, but always a plausible one. There are no real emotions or empathy, even if the answers can seem very human at first glance. Understanding this difference is essential to properly classify AI spending.
Another critical point: Many AI models have been trained on the basis of human-generated data – and thus inevitably adopt human biases and biases. These so-called biases can be reflected in generated responses and should always be taken into account.
FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, Deputy Head of Institute Head of Computer Science FH Joanneum, Austria, AI Expert
Læs på dansk (DK)
Advarselstegn kan genkendes på overdrevne løfter og sensationsprægede fremstillinger – enhver, der markedsfører AI som alvidende eller næsten menneskelig, bør mødes med kritiske spørgsmål. Især for begyndere er en grundlæggende forståelse af den bagvedliggende teknologi vigtig for at kunne vurdere dens muligheder og begrænsninger realistisk. De værktøjer, der i dag betegnes som “AI”, bygger grundlæggende på statistik og sandsynligheder. Sprogmodeller beregner for hvert output, hvilket ord eller hvilken formulering der med størst sandsynlighed kommer som det næste – de giver ikke nødvendigvis et objektivt korrekt svar, men et svar, der virker plausibelt. Der er ingen ægte følelser eller empati, selvom svarene ved første øjekast kan virke meget menneskelige. At forstå denne forskel er afgørende for at kunne vurdere AI-output korrekt. Et andet kritisk punkt er, at mange AI-modeller er blevet trænet på data skabt af mennesker og derfor uundgåeligt overtager menneskelige fordomme og skævheder. Disse såkaldte bias kan afspejles i de genererede svar og bør altid tages i betragtning.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, viceinstitutleder og leder af datalogi ved FH Joanneum, Østrig, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
Warnsignale lassen sich an übertriebenen Versprechungen und reißerischen Darstellungen erkennen – wer KI als allwissend oder nahezu menschlich anpreist, sollte kritisch hinterfragt werden. Gerade für Einsteigerinnen und Einsteiger ist ein grundlegendes Verständnis der zugrunde liegenden Technologie wichtig, um Möglichkeiten und Grenzen realistisch einschätzen zu können. Die heute als „KI“ bezeichneten Werkzeuge basieren im Wesentlichen auf Statistik und Wahrscheinlichkeiten. Sprachmodelle berechnen bei jeder Ausgabe, welches Wort oder welche Formulierung mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes folgt – sie liefern nicht zwangsläufig eine objektiv richtige Antwort, sondern eine plausibel erscheinende. Echte Emotionen oder Empathie sind nicht vorhanden, auch wenn die Antworten auf den ersten Blick sehr menschlich wirken können. Diesen Unterschied zu verstehen, ist entscheidend, um KI-Ausgaben richtig einzuordnen. Ein weiterer kritischer Punkt: Viele KI-Modelle wurden auf der Grundlage von menschengenerierten Daten trainiert und übernehmen dadurch zwangsläufig menschliche Vorurteile und Verzerrungen. Diese sogenannten Biases können sich in den generierten Antworten widerspiegeln und sollten stets berücksichtigt werden.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, stellvertretender Institutsleiter und Leiter der Informatik an der FH Joanneum, Österreich, KI-Experte
Leer en español (ES)
Las señales de alerta pueden reconocerse en las promesas exageradas y las presentaciones sensacionalistas. Cualquiera que anuncie la IA como si fuera omnisciente o casi humana debería ser cuestionado críticamente. Especialmente para quienes están empezando, es importante comprender los fundamentos de la tecnología para poder evaluar de manera realista sus posibilidades y limitaciones. Las herramientas que actualmente denominamos «IA» se basan fundamentalmente en estadísticas y probabilidades. Los modelos de lenguaje calculan, para cada respuesta, qué palabra o expresión tiene más probabilidades de aparecer a continuación. No proporcionan necesariamente una respuesta objetivamente correcta, sino una que resulta plausible. No existen emociones ni empatía reales, aunque las respuestas puedan parecer muy humanas a primera vista. Comprender esta diferencia es fundamental para interpretar correctamente los resultados generados por la IA. Otro aspecto crítico es que muchos modelos de IA se han entrenado con datos generados por seres humanos y, por tanto, inevitablemente incorporan prejuicios y sesgos humanos. Estos sesgos pueden reflejarse en las respuestas generadas y siempre deberían tenerse en cuenta.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, subdirector del instituto y responsable de Informática en FH Joanneum, Austria, experto en IA
Прочетете на български (BG)
Предупредителните знаци могат да бъдат разпознати по преувеличените обещания и сензационните представяния – всеки, който рекламира ИИ като всезнаещ или почти човешки, трябва да бъде подлаган на критична оценка. Особено за начинаещите е важно да имат основни познания за технологията, която стои зад ИИ, за да могат реалистично да оценяват нейните възможности и ограничения. Инструментите, които днес наричаме „ИИ“, по същество се основават на статистика и вероятности. Езиковите модели изчисляват за всеки генериран отговор коя дума или фраза е най-вероятно да следва – те не предоставят непременно обективно правилен отговор, а такъв, който изглежда правдоподобен. Няма истински емоции или емпатия, дори когато отговорите на пръв поглед изглеждат много човешки. Разбирането на тази разлика е от съществено значение за правилното тълкуване на резултатите от ИИ. Друг критичен момент е, че много модели с ИИ са обучени въз основа на данни, създадени от хора, и поради това неизбежно възприемат човешки предразсъдъци и пристрастия. Тези така наречени отклонения или пристрастия могат да се отразят в генерираните отговори и винаги трябва да се вземат предвид.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, заместник-ръководител на института и ръководител на направление „Информатика“ във FH Joanneum, Австрия, експерт по ИИ
Monica Patshok — Big promises, no evidence and no discussion of risks? Be cautious
AI claims such as “AI will soon completely replace human labor” seem not only exaggerated to me, but also unrealistic. If statements are made without comprehensible reasons or without reputable sources, caution is always advised. Especially with new technologies, it is noticeable that big promises are often made very quickly. When AI is presented as a solution to almost all problems or it is claimed that it can completely replace human abilities, I take a critical view. Another warning signal for me is when only advantages are mentioned and possible limits, risks or mistakes are not addressed. Especially in the field of artificial intelligence, it is important to also talk about data protection, responsibility and the quality of results. AI can be very helpful, but it doesn’t always provide correct or complete answers. For newcomers, I therefore think it is particularly important to be able to try out AI in a practical way and without pressure to perform. There should be room to get to know different AI tools for yourself, to try out the first prompts and to gain experience. It usually quickly becomes clear that AI can offer helpful support, but also makes mistakes. This creates a realistic approach that encourages people to critically question results and to continue working consciously – according to the motto: Trust is good, control is better.
Monica Patshok, teacher, Austria, AI Enthusiast
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Påstande om AI såsom “AI vil snart fuldstændig erstatte menneskelig arbejdskraft” virker på mig ikke blot overdrevne, men også urealistiske. Hvis der fremsættes påstande uden forståelige begrundelser eller troværdige kilder, bør man altid være forsigtig. Især når det gælder nye teknologier, er det tydeligt, at der ofte meget hurtigt bliver fremsat store løfter. Når AI fremstilles som en løsning på næsten alle problemer, eller når det hævdes, at teknologien fuldstændig kan erstatte menneskelige evner, forholder jeg mig kritisk. Et andet advarselstegn for mig er, når kun fordelene nævnes, mens mulige begrænsninger, risici eller fejl ikke bliver behandlet. Især inden for kunstig intelligens er det vigtigt også at tale om databeskyttelse, ansvar og kvaliteten af resultaterne. AI kan være meget nyttig, men giver ikke altid korrekte eller fuldstændige svar. Derfor mener jeg, at det er særligt vigtigt for begyndere at kunne afprøve AI i praksis uden præstationspres. Der bør være plads til selv at lære forskellige AI-værktøjer at kende, prøve sine første prompts af og opbygge erfaring. Som regel bliver det hurtigt tydeligt, at AI kan være en nyttig støtte, men også begår fejl. Det skaber en realistisk tilgang, som opfordrer folk til at forholde sig kritisk til resultaterne og fortsat arbejde bevidst og reflekteret – efter mottoet: Tillid er godt, kontrol er bedre.Monica Patshok, lærer, Østrig, AI-entusiast
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Behauptungen über KI wie „KI wird schon bald die menschliche Arbeitskraft vollständig ersetzen“ erscheinen mir nicht nur übertrieben, sondern auch unrealistisch. Wenn Aussagen ohne nachvollziehbare Begründungen oder seriöse Quellen gemacht werden, ist stets Vorsicht geboten. Gerade bei neuen Technologien fällt auf, dass oft sehr schnell große Versprechungen gemacht werden. Wenn KI als Lösung für nahezu alle Probleme dargestellt oder behauptet wird, dass sie menschliche Fähigkeiten vollständig ersetzen könne, sehe ich das kritisch. Ein weiteres Warnsignal ist für mich, wenn ausschließlich Vorteile genannt werden und mögliche Grenzen, Risiken oder Fehler unerwähnt bleiben. Gerade im Bereich der künstlichen Intelligenz ist es wichtig, auch über Datenschutz, Verantwortung und die Qualität der Ergebnisse zu sprechen. KI kann sehr hilfreich sein, liefert aber nicht immer richtige oder vollständige Antworten. Für Einsteigerinnen und Einsteiger halte ich es deshalb für besonders wichtig, KI praktisch und ohne Leistungsdruck ausprobieren zu können. Es sollte Raum geben, verschiedene KI-Werkzeuge selbst kennenzulernen, erste Prompts auszuprobieren und Erfahrungen zu sammeln. Dabei wird meist schnell deutlich, dass KI eine hilfreiche Unterstützung bieten kann, aber auch Fehler macht. So entsteht ein realistischer Umgang, der dazu ermutigt, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und weiterhin bewusst zu arbeiten – ganz nach dem Motto: Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser.Monica Patshok, Lehrerin, Österreich, KI-Enthusiastin
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Las afirmaciones sobre la IA, como «La IA pronto sustituirá por completo el trabajo humano», me parecen no solo exageradas, sino también poco realistas. Siempre es recomendable actuar con cautela cuando se hacen afirmaciones sin argumentos comprensibles o sin fuentes fiables. Especialmente con las nuevas tecnologías, resulta evidente que a menudo se hacen grandes promesas con demasiada rapidez. Cuando se presenta la IA como una solución para prácticamente todos los problemas o se afirma que puede sustituir por completo las capacidades humanas, adopto una postura crítica. Otra señal de alerta para mí es que únicamente se mencionen las ventajas y no se aborden las posibles limitaciones, riesgos o errores. Especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial, es importante hablar también de la protección de datos, la responsabilidad y la calidad de los resultados. La IA puede ser muy útil, pero no siempre proporciona respuestas correctas o completas. Por eso, considero especialmente importante que las personas que están empezando puedan experimentar con la IA de manera práctica y sin presión por obtener resultados. Debería existir un espacio para conocer por cuenta propia diferentes herramientas de IA, probar las primeras instrucciones o *prompts* y adquirir experiencia. Normalmente, enseguida queda claro que la IA puede ofrecer una ayuda valiosa, pero que también comete errores. Esto permite desarrollar un enfoque realista que anima a las personas a cuestionar críticamente los resultados y a seguir trabajando de manera consciente, siguiendo el lema: «Confiar está bien, pero verificar es mejor».Monica Patshok, profesora, Austria, entusiasta de la IA
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Твърдения за ИИ като „ИИ скоро напълно ще замени човешкия труд“ ми се струват не само преувеличени, но и нереалистични. Когато се правят изявления без разбираеми аргументи или без надеждни източници, винаги е препоръчително да се подхожда предпазливо. Особено при новите технологии се забелязва, че много бързо се дават големи обещания. Когато ИИ се представя като решение на почти всички проблеми или се твърди, че може напълно да замени човешките способности, аз подхождам критично. Друг предупредителен знак за мен е, когато се споменават само предимствата, а възможните ограничения, рискове или грешки се пренебрегват. Особено в областта на изкуствения интелект е важно да се говори и за защитата на данните, отговорността и качеството на резултатите. ИИ може да бъде много полезен, но невинаги предоставя правилни или пълни отговори. Затова смятам, че за начинаещите е особено важно да могат да изпробват ИИ на практика и без натиск за постигане на резултати. Трябва да има възможност сами да се запознаят с различни инструменти с ИИ, да изпробват първите си заявки и да натрупат опит. Обикновено бързо става ясно, че ИИ може да предложи полезна подкрепа, но също така допуска грешки. Това създава реалистичен подход, който насърчава хората да оценяват критично резултатите и да продължават да работят осъзнато – според мотото: „Доверието е хубаво нещо, но проверката е още по-добра“.Monica Patshok, учителка, Австрия, ентусиастка в областта на ИИ
Tim Grabner — “Always”, “100%” and unnamed experts: Simple warning signs of exaggeration
Basically, it is always important to keep in mind that an AI output is always just a statistic. With this background knowledge, statements of an AI can be easily classified. Typical for exaggerations are statements such as “Always..”, “100%..” and formulations of a similar nature. Long-term content without real facts can also be an exaggeration. If data and facts or statistics are cited without sources or experts without names, you should also take a closer look here and check this if necessary, as they may be exaggerations. In general, the following applies to newcomers: PLAY. CHECK. LEARN. CHECK AGAIN.
Tim Grabner, teacher, Austria, AI Educator
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Grundlæggende er det altid vigtigt at huske, at et AI-genereret output blot er baseret på statistik. Med denne baggrundsviden er det lettere at vurdere AI’s udsagn. Typiske tegn på overdrivelser er formuleringer som “Altid…”, “100 %…” og lignende udtryk. Lange tekster uden egentlige fakta kan også indeholde overdrivelser. Hvis der henvises til data, fakta eller statistikker uden kilder, eller til eksperter uden at nævne deres navne, bør man også se nærmere på oplysningerne og om nødvendigt kontrollere dem, da de kan være overdrevne. Generelt gælder følgende for begyndere: LEG. KONTROLLÉR. LÆR. KONTROLLÉR IGEN.Tim Grabner, lærer, Østrig, AI-underviser
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Grundsätzlich ist es immer wichtig, sich vor Augen zu halten, dass eine KI-Ausgabe letztlich auf Statistik beruht. Mit diesem Hintergrundwissen lassen sich Aussagen einer KI leichter einordnen. Typisch für Übertreibungen sind Formulierungen wie „Immer …“, „100 % …“ und ähnliche Aussagen. Auch längere Inhalte ohne tatsächliche Fakten können übertrieben sein. Wenn Daten, Fakten oder Statistiken ohne Quellenangaben oder Experten ohne Namensnennung angeführt werden, sollte man ebenfalls genauer hinsehen und die Angaben gegebenenfalls überprüfen, da es sich um Übertreibungen handeln könnte. Für Einsteigerinnen und Einsteiger gilt grundsätzlich: AUSPROBIEREN. ÜBERPRÜFEN. LERNEN. ERNEUT ÜBERPRÜFEN.Tim Grabner, Lehrer, Österreich, KI-Pädagoge
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En general, siempre es importante tener presente que los resultados generados por una IA se basan en estadísticas. Con este conocimiento previo, resulta más fácil interpretar las afirmaciones de una IA. Las exageraciones suelen reconocerse por expresiones como «Siempre…», «100 %…» y otras formulaciones similares. Los textos extensos que no contienen hechos reales también pueden ser una forma de exageración. Si se citan datos, hechos o estadísticas sin indicar sus fuentes, o se mencionan expertos sin dar sus nombres, conviene examinar esas afirmaciones más detenidamente y verificarlas cuando sea necesario, ya que podrían ser exageradas. En general, para quienes están empezando, se aplica la siguiente regla: EXPERIMENTA. COMPRUEBA. APRENDE. VUELVE A COMPROBAR.Tim Grabner, profesor, Austria, educador en IA
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По принцип винаги е важно да помним, че резултатите, генерирани от ИИ, се основават на статистика. С това основно знание твърденията на ИИ могат да бъдат оценявани по-лесно. Типични признаци на преувеличение са изрази като „Винаги…“, „100%…“ и други подобни формулировки. Дългите текстове без реални факти също могат да съдържат преувеличения. Ако се цитират данни, факти или статистики без посочени източници или се споменават експерти без имена, трябва да разгледаме информацията по-внимателно и при необходимост да я проверим, тъй като е възможно да става въпрос за преувеличения. Като цяло за начинаещите важи следното правило: ЕКСПЕРИМЕНТИРАЙ. ПРОВЕРЯВАЙ. УЧИ. ПРОВЕРЯВАЙ ОТНОВО.Tim Grabner, учител, Австрия, преподавател по ИИ
Juan Agustin Veliz — Who benefits from the hype? Follow the incentives
The fact that the people who hype it the most and blatantly lie about it are the ones who stand to directly gain a lot from it. The inconsistencies in their speech, like saying that some jobs are gonna be completely automated in the next 6 months, and repeating this every year.
Juan Agustin Veliz, Germany, AI Expert
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Et advarselstegn er, at de mennesker, der skaber mest hype omkring AI og åbenlyst lyver om teknologien, ofte er dem, der selv står til at få stor direkte fordel af den. Et andet tegn er selvmodsigelserne i deres udtalelser, for eksempel når de hævder, at bestemte job vil blive fuldstændig automatiseret inden for de næste seks måneder, og gentager den samme påstand år efter år.Juan Agustin Veliz, Tyskland, AI-ekspert
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Ein Warnsignal ist die Tatsache, dass diejenigen, die den größten Hype um KI erzeugen und offensichtlich darüber lügen, oft genau die Menschen sind, die direkt erheblich davon profitieren können. Hinzu kommen die Widersprüche in ihren Aussagen, etwa wenn sie behaupten, dass bestimmte Berufe innerhalb der nächsten sechs Monate vollständig automatisiert werden, und diese Behauptung Jahr für Jahr wiederholen.Juan Agustin Veliz, Deutschland, KI-Experte
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Una señal de alerta es que las personas que más exageran las posibilidades de la IA y mienten descaradamente sobre ella son precisamente las que pueden obtener grandes beneficios directos de esta tecnología. También están las contradicciones en sus discursos, como cuando afirman que determinados trabajos estarán completamente automatizados en los próximos seis meses y repiten esa misma predicción todos los años.Juan Agustin Veliz, Alemania, experto en IA
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Предупредителен знак е фактът, че хората, които най-много преувеличават възможностите на ИИ и откровено лъжат за него, често са именно тези, които могат пряко да извлекат значителни ползи от технологията. Друг признак са противоречията в изказванията им, например когато твърдят, че определени професии ще бъдат напълно автоматизирани през следващите шест месеца, и повтарят същото твърдение всяка година.Juan Agustin Veliz, Германия, експерт по ИИ
Nurhan Fehim — “AI will replace everyone” and other claims that should make you suspicious
A big red flag is when someone says AI will replace everyone. Another is when there are only promises but no real examples. Be careful with claims about instant money or success with one click. If nobody mentions risks like mistakes, privacy, or bias, that is also suspicious. Stay curious, but think critically.
Nurhan Fehim, works in digital marketing, Bulgaria, AI Educator
Læs på dansk (DK)
Et stort advarselstegn er, når nogen siger, at AI vil erstatte alle mennesker. Et andet er, når der kun gives løfter, men ingen konkrete eksempler. Vær forsigtig med påstande om hurtige penge eller succes med et enkelt klik. Hvis ingen nævner risici som fejl, privatlivsbeskyttelse eller bias, er det også mistænkeligt. Bevar din nysgerrighed, men tænk kritisk.Nurhan Fehim, arbejder med digital markedsføring, Bulgarien, AI-underviser
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Ein großes Warnsignal ist, wenn jemand behauptet, KI werde alle Menschen ersetzen. Ein weiteres ist, wenn nur Versprechungen gemacht werden, aber keine konkreten Beispiele genannt werden. Sei vorsichtig bei Behauptungen über schnelles Geld oder Erfolg mit nur einem Klick. Wenn niemand Risiken wie Fehler, Datenschutzprobleme oder Verzerrungen durch Bias erwähnt, ist das ebenfalls verdächtig. Bleib neugierig, aber denke kritisch.Nurhan Fehim, tätig im digitalen Marketing, Bulgarien, KI-Pädagoge
Leer en español (ES)
Una gran señal de alerta es cuando alguien afirma que la IA sustituirá a todo el mundo. Otra es cuando solo hay promesas, pero ningún ejemplo real. Ten cuidado con las afirmaciones sobre ganar dinero al instante o alcanzar el éxito con un solo clic. Si nadie menciona riesgos como los errores, la privacidad o los sesgos, eso también resulta sospechoso. Mantén la curiosidad, pero piensa de forma crítica.Nurhan Fehim, trabaja en marketing digital, Bulgaria, educador en IA
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Сериозен предупредителен знак е, когато някой твърди, че ИИ ще замени всички хора. Друг такъв знак е, когато има само обещания, но липсват реални примери. Бъдете внимателни с твърденията за бързо забогатяване или успех само с едно кликване. Ако никой не споменава рискове като грешки, проблеми с поверителността или пристрастия, това също е подозрително. Запазете любопитството си, но мислете критично.Nurhan Fehim, работи в областта на дигиталния маркетинг, България, преподавател по ИИ
Radoslav Markov — Too good to be true? Use common sense and always verify
General knowledge, common sense (which works very well for rough assessments—e.g., following the rule that there’s no such thing as a free lunch; if something looks like a duck, walks like a duck, and quacks like a duck, it’s a duck; “too good to be true,” etc.), Ockham’s Razor, and other methodologies developed over time. The basic rule is to give the AI only things that you understand yourself. It speeds things up, but it doesn’t replace you. The old Russian rule is “Trust, but verify,” and the fundamental rule mentioned above is that AI is an ASSISTANT, not a REPLACEMENT. As the signs used to say, “Fire is a good servant but a bad master.” We’re replacing fire with AI and getting a new rule.
Radoslav Markov, IT professional, Bulgaria, AI Expert
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Almen viden, sund fornuft (som fungerer rigtig godt til overordnede vurderinger – for eksempel ved at følge princippet om, at intet er gratis; hvis noget ligner en and, går som en and og rapper som en and, så er det en and; “for godt til at være sandt” osv.), Ockhams ragekniv og andre metoder, der er blevet udviklet gennem tiden. Den grundlæggende regel er kun at give AI opgaver, som du selv forstår. Den gør arbejdet hurtigere, men erstatter dig ikke. Den gamle russiske regel lyder: “Stol på, men kontrollér”, og den grundlæggende regel, som blev nævnt ovenfor, er, at AI er en ASSISTENT, ikke en ERSTATNING. Som der plejede at stå på skiltene: “Ild er en god tjener, men en dårlig herre.” Vi erstatter nu ild med AI og får dermed en ny regel.Radoslav Markov, IT-professionel, Bulgarien, AI-ekspert
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Allgemeinwissen, gesunder Menschenverstand (der für grobe Einschätzungen sehr gut funktioniert – beispielsweise nach dem Grundsatz, dass es nichts umsonst gibt; wenn etwas wie eine Ente aussieht, wie eine Ente läuft und wie eine Ente quakt, dann ist es eine Ente; „zu schön, um wahr zu sein“ usw.), Ockhams Rasiermesser und andere im Laufe der Zeit entwickelte Methoden. Die Grundregel lautet, der KI nur Aufgaben zu geben, die man selbst versteht. Sie beschleunigt die Arbeit, ersetzt einen aber nicht. Eine alte russische Regel lautet: „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“, und die bereits erwähnte grundlegende Regel besagt, dass KI ein ASSISTENT und kein ERSATZ ist. Wie es früher auf Schildern hieß: „Feuer ist ein guter Diener, aber ein schlechter Herr.“ Wir ersetzen nun das Feuer durch KI und erhalten damit eine neue Regel.Radoslav Markov, IT-Fachkraft, Bulgarien, KI-Experte
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Los conocimientos generales, el sentido común (que funciona muy bien para hacer valoraciones aproximadas; por ejemplo, siguiendo principios como que nadie da nada gratis, que si algo parece un pato, camina como un pato y grazna como un pato, entonces es un pato, o que algo puede ser «demasiado bueno para ser verdad»), la navaja de Ockham y otras metodologías desarrolladas a lo largo del tiempo. La regla básica es encargarle a la IA únicamente cosas que tú mismo comprendas. Acelera el trabajo, pero no te sustituye. La antigua regla rusa dice: «Confía, pero verifica», y el principio fundamental mencionado anteriormente es que la IA es una ASISTENTE, no una SUSTITUTA. Como solían decir los carteles: «El fuego es un buen sirviente, pero un mal amo». Ahora sustituimos el fuego por la IA y obtenemos una nueva regla.Radoslav Markov, profesional de las tecnologías de la información, Bulgaria, experto en IA
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Общата култура, здравият разум (който работи много добре за приблизителни оценки – например според принципа, че няма безплатен обяд; ако нещо изглежда като патица, ходи като патица и кряка като патица, значи е патица; „твърде хубаво, за да е истина“ и т.н.), бръсначът на Окам и други методологии, разработени с течение на времето. Основното правило е да възлагате на ИИ само неща, които самите вие разбирате. Той ускорява работата, но не ви замества. Старото руско правило гласи: „Доверявай се, но проверявай“, а основният принцип, споменат по-горе, е, че ИИ е ПОМОЩНИК, а не ЗАМЕСТИТЕЛ. Както пишеше някога на табелите: „Огънят е добър слуга, но лош господар.“ Сега заменяме огъня с ИИ и получаваме ново правило.Radoslav Markov, ИТ специалист, България, експерт по ИИ
Vladimir Lapchev — No examples, no limitations, huge promises: Three signs of AI hype
Big promises with no clear examples, “AI replaces everything,” or no mention of limitations—real AI tools always have trade-offs and need human oversight.
Vladimir Lapchev, Bulgaria, AI Enthusiast
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Store løfter uden konkrete eksempler, påstande om, at “AI erstatter alt”, eller manglende omtale af begrænsninger er advarselstegn – rigtige AI-værktøjer indebærer altid kompromiser og kræver menneskeligt tilsyn.Vladimir Lapchev, Bulgarien, AI-entusiast
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Große Versprechungen ohne konkrete Beispiele, Aussagen wie „KI ersetzt alles“ oder das Verschweigen von Einschränkungen sind Warnsignale – echte KI-Werkzeuge bringen immer Kompromisse mit sich und erfordern menschliche Aufsicht.Vladimir Lapchev, Bulgarien, KI-Enthusiast
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Las grandes promesas sin ejemplos claros, las afirmaciones como «La IA lo sustituye todo» o la ausencia de referencias a sus limitaciones son señales de alerta. Las herramientas de IA reales siempre implican ciertas concesiones y necesitan supervisión humana.Vladimir Lapchev, Bulgaria, entusiasta de la IA
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Големите обещания без ясни примери, твърденията, че „ИИ заменя всичко“, или липсата на информация за ограниченията са предупредителни знаци – реалните инструменти с ИИ винаги изискват компромиси и човешки надзор.Vladimir Lapchev, България, ентусиаст в областта на ИИ
Nikoleta Kovachka — Inconsistent answers, unclear ROI and hidden costs: Look beyond the headline
Hallucinations and inconsistency of answers to the same questions of the same model, dependency of quality of answer of paid vs free tier for the same model; for corporates – still lack of clear ROI and variable costs.
Nikoleta Kovachka, works in consulting services in AI since 2016, Bulgaria, AI Expert
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Hallucinationer og inkonsistente svar på de samme spørgsmål fra den samme model, forskelle i svarenes kvalitet mellem betalingsversionen og gratisversionen af den samme model; for virksomheder er der stadig mangel på et klart investeringsafkast (ROI) og udfordringer med variable omkostninger.Nikoleta Kovachka, har arbejdet med rådgivning inden for AI siden 2016, Bulgarien, AI-ekspert
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Halluzinationen und widersprüchliche Antworten desselben Modells auf dieselben Fragen, Unterschiede in der Antwortqualität zwischen der kostenpflichtigen und der kostenlosen Version desselben Modells; für Unternehmen fehlen weiterhin ein klar nachweisbarer Return on Investment (ROI) und eine verlässliche Einschätzung der variablen Kosten.Nikoleta Kovachka, seit 2016 in der KI-Beratung tätig, Bulgarien, KI-Expertin
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Las alucinaciones y la inconsistencia de las respuestas que un mismo modelo ofrece a las mismas preguntas, las diferencias en la calidad de las respuestas entre las versiones gratuitas y de pago de un mismo modelo; y, en el caso de las empresas, la falta de un retorno de la inversión (ROI) claro y la existencia de costes variables.Nikoleta Kovachka, trabaja en servicios de consultoría sobre IA desde 2016, Bulgaria, experta en IA
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Халюцинациите и непоследователните отговори на едни и същи въпроси от един и същ модел, разликите в качеството на отговорите между платената и безплатната версия на един и същ модел; а за компаниите – все още липсата на ясна възвръщаемост на инвестициите (ROI) и наличието на променливи разходи.Nikoleta Kovachka, работи в областта на консултантските услуги за ИИ от 2016 г., България, експерт по ИИ
