Artificial Intelligence in Bulgaria & Strategic Implications for Higher Education

Podcast

Подкаст

Plamen MILTENOFF

Link to the full report here

The report published on data.europa.eu—Artificial intelligence in Europe: how AI is entering everyday life—provides a baseline for tracking technology adoption across the continent. Drawing on Eurostat and Eurobarometer data, the study shows a rapid move of generative tools into daily routines, with nearly a third of Europeans using generative AI quarterly and enterprise adoption climbing to 20% in 2025. However, as the publication points out, this rollout is uneven. Usage is heavily concentrated among younger generations and tech-heavy sectors, while traditional industries and older populations move at a much slower pace.
A look at these European benchmarks alongside Bulgarian local data, reveals something to be called the Bulgarian Paradox. On one hand, Bulgaria possesses extraordinary high-end technological capabilities. The ecosystem includes elite computational infrastructure such as the €90 million BRAIN++ EuroHPC AI Factory, world-class research hubs like INSAIT—which recently launched sovereign, open-weight language models with BgGPT 3.0—and an IT export sector employing over 105,000 professionals. On the other hand, this technical excellence sits right beside a widespread diffusion deficit. Active individual usage in Bulgaria stands at 22.5% compared to the EU average of 32.7%, while enterprise adoption among local firms with ten or more employees is just 8.55%, leaving Bulgarian business sector trailing the European average by nearly 11.4 percentage points.
This gap becomes even more interesting when observing the empirical discrepancies across different measurements. A surface-level survey by Alpha Research in July 2025 suggested 44% of Bulgarian adults interact with tools like ChatGPT or Gemini. However, standardized National Statistical Institute (NSI) and Eurostat data place quarterly active users at 22.5%. This difference highlights the divide between casual brand awareness and genuine, routine workflow integration.
The 2025 Bulgarian Academy of Sciences (BAS) study—conducted by Dr. Ekaterina Markova and Dr. Gabriela Yordanova—provides essential context for this nuance. Utilizing the General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS) and the Meta AI Literacy Scale (MAILS), the BAS researchers demonstrated high public curiosity and positive attitudes toward AI, yet self-perceived AI literacy is sharply stratified. Higher literacy is strongly tied to younger age groups and university education, whereas anxieties surrounding data privacy and job loss are spread far more evenly across society. Furthermore, NSI non-user data reveals that 45.5% of non-adopting Bulgarians see “no perceived need” for AI tools, and 9.3% state they lack the necessary technical skills. Given that only 38.3% of the general population possesses basic digital skills, the Bulgarian primary obstacle is a fundamental relevance and literacy deficit rather than technology resistance.
Within the business ecosystem, the challenge shifts from individual literacy to institutional capability. For Bulgarian enterprises having evaluated AI but chose not to deploy it, NSI data highlights four major barriers:
– A severe internal skills shortage: Cited by 72.7% of non-adopting firms as their primary obstacle.
– High implementation costs: Reported by 55.7% of businesses as a key financial constraint.
– Legacy system incompatibility: Expressed by 51.8% of companies struggling to integrate AI with existing software.
-Regulatory uncertainty: Noted by 50.3% of managers concerned about compliance with the EU AI Act and GDPR frameworks.
This adoption hurdle is further compounded by a modest foundational digital stack: fewer than 27% of Bulgarian firms utilize Enterprise Resource Planning (ERP) systems, barely 12% operate Customer Relationship Management (CRM) platforms, and only 17.8% leverage cloud services. Without these core digital building blocks, deploying advanced AI workflows remains out of reach for the average enterprise.
These insights directly shape the Bulgarian academic agenda and strategic priorities:
– Modernizing Curricula: We are moving from passive knowledge testing toward developing practical competencies in prompt architecture, Retrieval-Augmented Generation (RAG) validation, algorithmic management, and data verification. We focus on teaching task-aligned usage and ethical decision-making.
– Closing the Enterprise Skills Gap: To help address the 72.7% expertise shortage, our university serves as a regional incubator. We collaborate directly with regional businesses across tourism, trade, and logistics to conduct AI readiness audits and pilot low-cost automation projects using secure tools like BgGPT.
– Fostering Applied Digital Literacy: By combining technical training with real-world economic case studies, we help bridge the gap between initial technology trial and long-term organizational value.
Ultimately, turning Bulgaria’s research strengths into economic progress requires steady investment in human capability, practical training, and modern digital foundations.
Докладът, публикуван на data.europa.eu — „Изкуственият интелект в Европа: как ИИ навлиза в ежедневието“ — предоставя отправна точка за проследяване на приемането на технологиите на континента. Въз основа на данни от Евростат и Евробарометър проучването показва бързо навлизане на генеративните инструменти в ежедневието, като близо една трета от европейците използват генеративен ИИ на тримесечна база, а внедряването му в предприятията достига 20% през 2025 г. Както обаче се посочва в публикацията, това разпространение е неравномерно. Употребата е силно концентрирана сред по-младите поколения и секторите с високи технологии, докато традиционните индустрии и по-възрастното население се движат с много по-бавни темпове.

Поглед върху тези европейски референтни стойности наред с местните данни за България разкрива това, което може да се нарече „Българският парадокс“. От една страна, България притежава изключителни технологични възможности от най-висок клас. Екосистемата включва елитна изчислителна инфраструктура като фабриката за изкуствен интелект BRAIN++ EuroHPC на стойност 90 милиона евро, научноизследователски центрове от световна класа като INSAIT — който наскоро пусна суверенни езикови модели с отворен код с BgGPT 3.0 — и сектор за ИТ износ, в който работят над 105 000 специалисти. От друга страна, това техническо съвършенство съществува съвместно с широк дефицит на разпространение. Активната индивидуална употреба в България е 22,5% спрямо средното за ЕС равнище от 32,7%, докато внедряването в местните компании с десет или повече служители е едва 8,55%, което оставя българския бизнес сектор да изостава от средното за Европа с близо 11,4 процентни пункта.

Тази пропаст става още по-интересна при наблюдение на емпиричните разминавания между различните измервания. Повърхностно проучване на Алфа Рисърч от юли 2025 г. показва, че 44% от пълнолетните българи взаимодействат с инструменти като ChatGPT или Gemini. Въпреки това стандартизираните данни на Националния статистически институт (НСИ) и Евростат определят тримесечно активните потребители на 22,5%. Тази разлика подчертава границата между повърхностната познаваемост на марките и същинската, ежедневна интеграция в работните процеси.

Изследването на Българската академия на науките (БАН) от 2025 г., проведено от д-р Екатерина Маркова и д-р Габриела Йорданова, предоставя съществен контекст за този нюанс. Използвайки Скалата за общи нагласи към изкуствения интелект (GAAIS) и Скалата за грамотност в областта на мета-ИИ (MAILS), изследователите от БАН показват високо обществено любопитство и положителни нагласи към ИИ, но въпреки това субективно възприеманата грамотност за ИИ е рязко стратифицирана. По-високата грамотност е силно обвързана с по-младите възрастови групи и висшето образование, докато безпокойството относно поверителността на данните и загубата на работни места е разпределено далеч по-равномерно в обществото. Освен това данните на НСИ за непотребителите разкриват, че 45,5% от българите, които не използват ИИ, „не виждат необходимост“ от такива инструменти, а 9,3% заявяват, че им липсват необходимите технически умения. Като се има предвид, че едва 38,3% от населението като цяло притежава основни цифрови умения, основната пречка в България е фундаменталният дефицит на разбиране за приложимост и грамотност, а не съпротивата срещу технологиите.

В рамките на бизнес екосистемата предизвикателството се измества от индивидуалната грамотност към институционалния капацитет. За българските предприятия, които са оценили ИИ, но са решили да не го внедряват, данните на НСИ открояват четири основни бариери:

Сериозен недостиг на вътрешни умения: Посочен от 72,7% от невнедрилите фирми като основна пречка.

Високи разходи за внедряване: Отчетени от 55,7% от бизнесите като ключово финансово ограничение.

Несъвместимост с наследени системи: Изразена от 51,8% от компаниите, които се борят да интегрират ИИ със съществуващия софтуер.

Регулаторна несигурност: Отбелязана от 50,3% от мениджърите, загрижени за съответствието с Акта за ИИ на ЕС (EU AI Act) и рамката на GDPR.

Тази пречка пред внедряването се задълбочава допълнително от скромното ниво на основната цифрова инфраструктура: по-малко от 27% от българските фирми използват системи за планиране на ресурсите на предприятието (ERP), едва 12% работят с платформи за управление на отношенията с клиенти (CRM) и само 17,8% използват облачни услуги. Без тези основни цифрови градивни елементи внедряването на напреднали работни процеси с ИИ остава недостижимо за средностатистическото предприятие.

Тези изводи пряко оформят българската академична програма и стратегически приоритети:

Модернизиране на учебните програми: Преминаваме от пасивно тестване на знания към развиване на практически компетенции по архитектура на промптовете, валидиране на генерация, разширена с търсене (RAG), алгоритмично управление и верификация на данни. Фокусираме се върху преподаването на съобразена със задачите употреба и вземането на етични решения.

Преодоляване на дефицита от умения в предприятията: За да съдейства за разрешаването на недостига на експертен опит от 72,7%, нашият университет действа като регионален инкубатор. Сътрудничим си пряко с регионалния бизнес в секторите на туризма, търговията и логистиката за извършване на одити за готовност за ИИ и пилотиране на бюджетни проекти за автоматизация чрез сигурни инструменти като BgGPT.

Насърчаване на приложната цифрова грамотност: Чрез комбиниране на техническо обучение с реални икономически казуси, ние помагаме за преодоляване на пропастта между първоначалното тестване на технологията и дългосрочната организационна стойност.

В крайна сметка превръщането на научноизследователските постижения на България в икономически напредък изисква постоянни инвестиции в човешкия капацитет, практическото обучение и модерните цифрови основи.