Iako se ne može obećati izvesnost u vezi sa budućnošću, lideri mogu pružiti okvir za upravljanje anksioznošću tima koja okružuje transformaciju putem veštačke inteligencije (AI). Važno je da i lider i tim podjednako učestvuju u transparentnosti i otvorenom dijalogu kako bi se održala kohezija tima i psihološka sigurnost tokom perioda potencijalno remetilačkih promena. Lideri moraju neprestano ostavljati prostor za refleksiju, prepoznajući da se anksioznost zbog AI ne može rešiti u jednom razgovoru, tako što će prihvatiti strahove zaposlenih, kreirati sigurne prostore za razgovor, preduzimati posvećene akcije i ponavljati ovaj proces iznova i iznova.

Tokom pandemije, lideri su naučili da moraju da smisle kako da održe svoje timove povezanim čak i kada nisu imali pojma šta će se, do đavola, dešavati iz dana u dan. I mnogi od nas su shvatili nešto prelepo: da je pokazivanje malo više ranjivosti i otvorenosti prema „sivim zonama” bilo upravo ono što je našim ljudima trebalo. Na kratak trenutak, liderima je bilo dozvoljeno da pričaju o onome što ne znaju.

Iako AI (hvala bogu) ne predstavlja pretnju našoj smrtnosti, većina Amerikanaca strahuje od njenog uticaja, i niko ne može dovesti u pitanje poremećaj koji je već donela. Zato je, nakon što lideri razviju svest o sopstvenim emocijama, sledeći korak vođenje njihovih timova kroz anksioznost zbog AI. To zahteva priznavanje teške istine: ne možete obećati stabilnost. Ne možete obećati da će uloge, zadaci ili strukture ostati nepromenjeni. Ne možete obećati da će AI poštedeti vašu funkciju ili industriju. Ali možete obećati jasnost, transparentnost i otvoren dijalog o uticaju promena.

Anksioznost, potisnute emocije i strah mogu negativno uticati na učinak i moral tima. Dok vremena ogromne neizvesnosti zahtevaju mnogo različitih liderskih veština, istraživanja pokazuju da lideri koji naglašavaju čestu, iterativnu, transparentnu komunikaciju, koji su otvoreni u vezi sa onim što znaju i ne znaju, i koji dele vesti čak i kada nisu sjajne, mogu pomoći u ublažavanju negativnih osećanja. Kreiranje psihološke sigurnosti počinje sposobnošću tima da otvoreno govori bez straha od osude ili sramote i da o izazovnim temama diskutuje na produktivan način.

Evo četiri koraka za upravljanje anksioznošću vašeg tima zbog AI, čak i kada ne možete da obećate da će sve ispasti dobro.

Osetite strah i uradite to uprkos njemu

Niko ne zna tačno kuda ide transformacija putem AI, kako će izgledati radno mesto ili da li ćemo i dalje imati svoje poslove za jednu ili pet godina. Međutim, za vaš tim je snažno da vidi kako prihvatate sopstvenu anksioznost i neizvesnost, dok se krećete od straha ka akciji. To normalizuje njihova sopstvena osećanja i povećava poverenje u vas kao njihovog lidera. Ovo nije tako teško kao što se čini; kroz anksioznost možemo proći samo kada prihvatimo njeno prisustvo.

Istraživanje Randžaja Gulatija sa Poslovne škole Harvard pokazuje da naš unutrašnji narativ — ili mentalni sklop — pomaže u određivanju naše sposobnosti da se sa neizvesnošću suočimo hrabro. Veliki lideri nikada nisu poricali svoj strah. Oni priznaju da su anksiozni, razumeju zašto su anksiozni i odlučuju da ipak krenu napred. Budućnost je neizvesna. Ljudi su uplašeni. I to je u redu reći naglas. Decenije istraživanja o psihološkoj sigurnosti potvrđuju da iskreni, transparentni razgovori grade poverenje i stvaraju osećaj zajedničke svrhe. Priznavanje timu nečeg poput: „Vau, čini se da AI postaje pametnija svakim danom” ili „ChatGPT me plaši”, podstiče povezanost i zajedničku otpornost govoreći: „Nisi jedini”.

Kreirajte „kontejner” i vodite dobre razgovore

Aktivnim ispitivanjem pitanja koja okružuju implementaciju AI, dobijamo više moći delovanja. U kompaniji za liderstvo i koučing BetterUp, direktor AI transformacije Li Gonzales koristi metaforu prelaska sa uloge „putnika” u AI — ili nekoga ko pasivno posmatra tehnologiju — na ulogu „pilota” AI, koji aktivno upravlja načinom na koji se ovi alati koriste. A postajanje pilotom počinje razgovorom o našim osećanjima u vezi sa AI. Moramo razgovarati o AI ako želimo da je koristimo dobro.

Ekspert za poremećaje na tržištu i AI Šarlin Li preporučuje slušanje „pitanja iza pitanja” kada razgovaramo o AI. Ona piše: „Iza svakog ’Kako ovo funkcioniše?’ krije se ranjivije pitanje. Vaši zaposleni se možda pitaju da li su i dalje potrebni, koja je njihova svrha ako AI zameni ključne zadatke i koliku vrednost imaju za vašu organizaciju.” Posao lidera je da izvuče ova pitanja od zaposlenih, uvaži ih i pokuša da na njih odgovori najbolje što može, čak i ako nema sve odgovore.

Razgovor je moćna akcija kojoj se lideri moraju posvetiti. Na primer, Lije va sugeriše započinjanje dijaloga sa članovima tima o identitetu, svrsi i vrednosti u svetu potpomognutom veštačkom inteligencijom nakon sesija obuke za AI. Teško je razgovarati o emocijama i AI usred užurbanog sastanka ili prenatrpanih konsultacija. Ovi razgovori se mogu dešavati u svakodnevnom kontekstu, ali im treba posvetiti vreme i pažnju.

Ono što im je zaista potrebno je „kontejner”. U psihologiji, „kontejner” je okruženje, sastanak ili razgovor koji bezbedno drži snažne emocije. Ideja je da ljudi mogu doneti teške stvari u kontejner, jer je sam kontejner određeno okruženje koje može podržati iskrene razgovore bez spoljnih posledica ili osuđivanja nazad „u stvarnom svetu”. Svaki kontejner treba fasilitatora, nekoga ko će namerno kreirati prostor gde se ljudi osećaju sigurno da kažu ono što misle i istraže ideje i emocije. To ste vi kao lider. Možete kreirati kontejner na redovnim sastancima, ili možete kreirati posebne sastanke ili razgovore 1 na 1 koji pomažu ljudima da prođu kroz svoju neizvesnost, anksioznost ili bes na siguran i konstruktivan način.

Evo kako da počnete:

1. Uokvirite rad. Možete postaviti nameru za razgovor, kao što je: „Uvodimo velike promene sa AI. To može doneti složene emocije — ja ih svakako imam. Mislim da ćemo, ako budemo iskreni o osećanjima koja AI budi u nama, biti jači kao tim.” Odredite posebno vreme i ohrabrite ljude da budu prisutni u razgovoru. Ovo nije razgovor o kreiranju akcionih koraka ili konkretnih zadataka, iako to može doći kasnije.

2. Uspostavite pravila igre za razgovor. Ohrabrite različita gledišta i priznajte da, iako ovo može biti emocionalna tema, ljudima se neće suditi zbog njihovih osećanja. Zamolite svoj tim da produktivno odgovara na komentare i da ne ućutkuje druge; koristite „ja” izjave. (Za odličan uvod u to kako voditi psihološki siguran razgovor na poslu, pogledajte ovaj članak.)

3. Budite iskreni o sopstvenim osećanjima u vezi sa AI, uključujući i ona anksiozna. Ovaj pristup neguje povezanost i zajedničku otpornost govoreći: „Nisi jedini, ali možemo ovo zajedno da shvatimo.”

Evo nekoliko pitanja koja možete postaviti sebi kada kreirate kontejner:
• Da li sam dovoljno pribran da vodim ovaj razgovor i ako nisam, kako mogu da se priberem?
• Koji nivo ranjivosti će pomoći timu da se otvori, a da se ljudi ne osećaju neprijatno?
• Šta mogu da kažem svojim ljudima a da je istina?
• Šta ne mogu da im kažem jer ne znam, ili zato što je ono što znam poverljivo?
• Kako mogu da napravim prostor za ono što je neizvesno?
• Kako mogu da ohrabrim različita gledišta i omogućim drugima da se čuju?
• Šta želim da dobijemo iz ovog razgovora? Šta će ga učiniti uspešnim?

Kreiranje kontejnera je jednostavno, ali nikada lako. Vi niste terapeut svom timu, ali možete voditi razgovore koji pomažu vašem timu da prođe kroz anksioznost zbog AI — ili, alternativno, možete dovesti stručnjaka poput kouča ili nekoga veštog u profesionalnom razvoju.

Preduzmite posvećenu akciju

Naravno, nije dovoljno otkriti emocije oko transformacije putem AI i ne uraditi ništa. Vaši ljudi možda ne očekuju da im obećate posao doživotno, ali očekuju da im čuvate leđa usred promena. Preduzimanje akcije i pokazivanje radoznalosti su dva najbolja načina za upravljanje anksioznošću zbog AI.

Zato ponudite jasan sledeći korak. AI se u mnogim organizacijama implementira nasumično na način koji slabi poverenje, što je snažna vrednost za mnoge od nas. Kao lideri, možemo pomoći u jačanju poverenja čak i kada imamo malo kontrole nad makro odlukama. Ilustrujte kako ćete zajedno dokučiti tu stvar sa AI. Možda kroz zajedničke sesije učenja, hakatone ili zajedničko vreme samo za postavljanje ranjivih pitanja i raščišćavanje stvari. Možda je to postavljanje sistema za praćenje, merenje i deljenje načina na koje AI čini rad boljim, kao i načina na koje frustrira.

Učenje se zasniva na radoznalosti. Ako situacija to nalaže, možete osposobiti ljude da nauče nove veštine. U svom kontejneru budite iskreni o potencijalnim posledicama i intervenišite rano kako biste svojim ljudima dali alate koji bi im mogli zatrebati da ostanu zaposleni. HR ekspert Enrike Rubio kaže: „Ono što me brine je to što neke kompanije već znaju koji će poslovi verovatno nestati, ali ništa ne govore. Ne daju ljudima vremena da se pripreme ili istraže druge opcije. Ne nude podršku za izgradnju veština, pa čak ni upozorenje.” Umesto toga, kaže Rubio, oni čekaju do poslednjeg mogućeg trenutka da saopšte loše vesti.

Ta vrsta tišine nanosi štetu. Ona nagriza poverenje. To što neko napušta vašu kompaniju da bi potražio novu priliku je teško. Ali to je daleko bolja opcija za njih nego da im se kaže da će njihova uloga biti zamenjena veštačkom inteligencijom bez ikakvih alternativa.

Nakon diskusije o vrednostima, budite jasni o tome kako preduzeti akciju koja podržava vaše vrednosti ako je nešto neprihvatljivo. Znajući da sveprisutnost generativne AI može biti u sukobu sa našim vrednostima profesionalizma i zanata, na primer, timovi mogu uspostaviti zajedničke norme oko zaštitnih ograda za upotrebu AI u svojim poslovima. Oni mogu izgraditi nadzor i odgovornost kako bi osigurali da ljudi donose konačne odluke. Rubio sugeriše: „Recite svojim menadžerima za šta mogu da koriste AI, ali utvrdite da su oni ultimativno odgovorni za odluke i radni proizvod. AI ne može donositi konačne odluke.”

Nastavite da pravite prostor i ponavljajte proces, iznova i iznova

Anksioznost zbog AI ne može se rešiti u jednom razgovoru, i vaš tim će nastaviti da ima snažna osećanja u vezi sa tim. Podstičem vas da dosledno i smisleno odvajate vreme za ove razgovore. Ovo bi mogao biti dar ne samo vašem timu, već i vama samima. Na kraju krajeva, kada ste poslednji put osećali da imate prostora za svoje misli? Prostora za pravi razgovor? Saradnica Poslovne škole Saïd, Megan Rajc, i istraživač Džon Higins pišu da najbolji lideri dozvoljavaju sebi i svojim kolegama da borave u „prostranom režimu”, „u kojem ljudi obraćaju pažnju ekspanzivnije, bez žurbe, čineći ih prijemčivijim za odnose, međuzavisnosti i mogućnosti... Prostrani režim vodi do ključnih prednosti na radnom mestu, kao što su sticanje uvida u izazove, strateško razmišljanje, uočavanje prilika, izgradnja odnosa i podsticanje radosti i motivacije.”

Sprint ka tome da se „pobedi u AI” preokupira naše vlade, naše kompanije i naše liderske mandate i OKR-ove (ciljeve i ključne rezultate). Malo ko odvaja vreme da zastane i razmisli. Dominacija u AI može biti trka, ali znamo da se najbolji takmičari brinu o svom umu i telu dok se takmiče — oni reflektuju, analiziraju svoj učinak i usporavaju. Razumite emocije koje AI izvlači na površinu, identifikujte vrednosti koje leže ispod vaših emocija i odaberite akcije koje su usklađene sa tim vrednostima.

Počnite od sebe, a zatim kreirajte kontejnere u kojima ljudi mogu iskreno razgovarati, postavljati ranjiva pitanja i zajedno preduzimati posvećene akcije: prekvalifikaciju, postavljanje normi i mapiranje onoga što znate o budućnosti. Budite transparentni u vezi sa onim što znate i onim što ne znate, držite ljude odgovornim za odluke i pomozite ljudima da pređu iz uloge putnika u AI u ulogu pilota AI. Najviše od svega, pravite prostor i ponavljajte proces, kako biste normalizovali početne reakcije, izgradili poverenje i održali zajedničku svrhu kroz tekuće poremećaje.

Ako je ikada postojala promena kojoj su bili potrebni dobri, otvoreni razgovori, to je transformacija putem AI. Kao lideri, imamo moć da usporimo samo na kratko i napravimo prostor, za neprijatne emocije i anksioznosti, da, ali i da zastanemo i razmotrimo šta je moguće za bolju budućnost.

Napredna veštačka inteligencija (AI) omogućava prenos stručnosti od ljudi ka mašinama i nazad ljudima kao nikada ranije. Ovaj članak ispituje tri slučaja u kojima se to dogodilo i predlaže kako bi ovi tehnološki napreci mogli poboljšati efikasnost donošenja odluka i unaprediti konkurentnost. Kompanije uključuju firmu za rizični kapital koja želi da unapredi početnu procenu investicionih prilika, kompaniju za satelitsku analizu podataka koja procenjuje kreditne rizike malih poljoprivrednika, i istraživačko-razvojnu jedinicu australijske kompanije koja želi da unapredi veštine rešavanja problema svojih zaposlenih.

Možda niste čuli za stručne sisteme, ali oni su već u upotrebi u mnogim oblastima, uključujući dijagnostiku grešaka, finansije i medicinu. U veštačkoj inteligenciji (AI), stručni sistem je kompjuterski program koji oponaša sposobnosti donošenja odluka ljudskog stručnjaka. Ovi sistemi su razvijeni da rešavaju složene probleme zaključivanjem kroz opsežne baze znanja, koristeći uglavnom pravila tipa "ako-onda" umesto tradicionalnog proceduralnog programiranja.

Međutim, do nedavno nisu ostvarili širok uticaj na donošenje menadžerskih odluka. Jedan od razloga je što su menadžerski konteksti mnogo promenljiviji nego u drugim aplikacijama. Sada, zbog promena u tehnologiji i AI-u, stručni sistemi postaju sve moćniji. Oni mogu zabeležiti stvarnu ljudsku stručnost uz nivo fleksibilnosti i prilagodljivosti koji je potreban.

Ovde objašnjavamo kako napredna AI omogućava prenos stručnosti od ljudi ka mašinama i nazad ljudima kao nikada ranije. Ispitujemo tri slučaja u kojima se to dogodilo i predlažemo kako bi ovi tehnološki napreci mogli poboljšati efikasnost vašeg strateškog donošenja odluka i unaprediti konkurentnost.

Procena investicionih prilika sa visokim povratom

Jedna nemačka firma za rizični kapital, koju ćemo nazvati Bavaria Ventures, uvek traži finansijski atraktivne startape. Međutim, kako objašnjava Josef, jedan od poslovnih partnera, „Videli smo dvocifreni rast u broju prijava koje primamo po analitičaru.“ Ovo je stavilo pritisak na kompaniju jer proces donošenja odluka uključuje proveru svake prijave. „To je i vremenski zahtevno i složeno,“ nastavlja Josef, „potrebno je uzeti u obzir brojne kontekstualne faktore, a lično prosuđivanje zasnovano na iskustvu igra ogromnu ulogu. Ali ogroman broj prijava znači da moramo delegirati prvu procenu mlađim analitičarima.“

Šta je kompanija uradila: Bavaria Ventures je želela brže i tačnije procene startapa zasnovane na onome što su njihovi glavni partneri smatrali najperspektivnijim. Umesto da nastave obučavanje mlađih analitičara sa nadom da će preneti šablon donošenja odluka kompanije na tačne procene, Bavaria Ventures se okrenula stvaranju hibridnog stručnog sistema koji je nazvan AI-4-VC.

„Prvi korak,“ kaže Josef, „bio je da se obratimo univerzitetu za pomoć u razvoju rešenja koje bi olakšalo brže i tačnije rangiranje prijava startapa.“ Ovaj alat je dizajniran da oponaša način na koji je iskusni menadžerski partner Bavaria Ventures procenjivao privlačnost startapa u prvoj rundi.

Prema Josefu, alat je razvijen kombinacijom mašinskog učenja (specifično, algoritma „random forest“ koji koristi odluke zasnovane na drveću za pravljenje predikcija) i dubokog učenja u obliku obrade prirodnog jezika. On objašnjava kako funkcioniše: „Rešenje rangira prijave prema tome koliko se poklapaju sa onim što tražimo. Viši analitičar povremeno pregleda rezultate da vidi da li želi da poništi algoritam. Ako viši analitičar to učini, algoritam uzima u obzir promene i prilagođava težinu kriterijuma. Stručni sistem implementira bilo kakve promene u preferencijama među menadžerskim partnerima gotovo u stvarnom vremenu.“

Rezultati: Posle određenog vremena, AI-4-VC je zamenio neke od mlađih analitičara i minimizovao vreme provedeno na prijavama koje nisu bile u skladu s potrebama. Ovo je omogućilo Bavaria Ventures da brže odgovori na prijave startapa sa najvećim potencijalom. Takođe su otkrili da je njihov AI-4-VC alat bio tačan čak i sa relativno malim skupovima podataka prijava.

Kako to sami da uradite: Profesionalac sa osnovnim znanjem mašinskog učenja može sastaviti sistem poput ovog. Velike tehnološke kompanije sada nude platforme koje olakšavaju kombinovanje mašinskog učenja sa obradom prirodnog jezika (NLP) za izgradnju vlastitog stručnog sistema. Ako tražite fleksibilnost i skalabilnost, platforme poput Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker ili Azure Machine Learning su odlične opcije. Za brže prototipove ili ako se fokusirate na NLP, alati poput Hugging Face ili Colab su verovatno bolja opcija.

Suočavanje sa prekomernim zahtevima klijenata

Jedna indijska kompanija za satelitsku analizu podataka, koju ćemo nazvati Sat Vista Analytics, nudi „inteligenciju za donošenje odluka iz svemira.“ Kako Rohan, direktor tehnologije kompanije opisuje, „Mi pružamo rezultate za banke kako bi procenile moguće kredite malim poljoprivrednicima, razumevajući koliko svaki poljoprivrednik može da zaradi. Takođe pomažemo agribiznisima da uspostave ugovore i postave cene svojih proizvoda [kakao, pirinač, pšenica] na osnovu očekivanih prinosima useva.“

Međutim, Sat Vista Analytics se borila sa preopterećenjem od broja analiza koje su zahtevali njihovi klijenti. Ove analize su zahtevale od kompanije da njeni specijalisti za daljinsku detekciju podataka obavljaju brojne zadatke, od predobrade podataka i analize spektralnih potpisivanja do interpretacije indeksa vegetacije.

Šta je kompanija uradila: Izvršni tim kompanije je analizirao situaciju i odlučio da klasična automatizacija procesa zasnovana na fiksnim pravilima neće funkcionisati. Tako je, kako Rohan objašnjava, „odlučeno da kreiramo ‘analitičke avatare’“, koji su AI zasnovani klonovi njihovih najboljih stručnjaka. Ovo je uključivalo praćenje praksi analize podataka najboljih specijalista za daljinsku detekciju podataka i pretvaranje tih obrazaca ponašanja u skup pravila (algoritama).

Ali ključno je bilo da su algoritmi zasnovani na posmatranju odluka specijalista o obradi podataka, a ne na pravilima koje su specijalisti sami pružili. Rohan je objasnio kako ovo funkcioniše: „Umesto da pitamo svakog specijalistu o njihovim preferiranim načinima obrade, analize i interpretacije satelitskih podataka kako bi se napravio skup preporuka, mi smo pratili šta je svaki specijalista zapravo radio sa različitim skupovima podataka.“ Analitički avatar je počeo sa jednostavnim pristupom zasnovanim na mašinskom učenju i nastavio da postaje složeniji kako su prikupljani podaci o ponašanju specijalista.

Rezultati: Danas, analitički avatare mogu imitirati ponašanje specijalista pri obradi podataka najboljih stručnjaka na nivou preciznosti, podsećanja i tačnosti koji zadovoljavaju većinu jednostavnih zahteva. Ovo je omogućilo ljudskim specijalistima da se fokusiraju na nove ili složenije zadatke. Štaviše, neiskusni specijalisti koji su tek došli u kompaniju sa univerziteta mogu da nauče najbolje prakse kompanije bez ometanja ljudskih stručnjaka.

Kako to sami da uradite: Potražite postojeće AI platforme koje omogućavaju AI modelima da automatski zabeleže i repliciraju obrasce donošenja odluka stručnjaka kroz posmatranje. Vaša idealna platforma treba da podrži kontinuirano učenje i obrada podataka u realnom vremenu. Ovo će omogućiti vašem AI sistemu da se razvija kako se prikupljaju novi podaci, omogućavajući inteligentno donošenje odluka zasnovano na ponašanju stručnjaka bez oslanjanja na unapred definisana pravila.

Unapređenje R&D veština za konkurentsku prednost

Jedna australijska kompanija, koju ćemo nazvati Be Smarter, želela je da poboljša veštine rešavanja problema svojih R&D zaposlenih kako bi poboljšala konkurentnost. Razmatrali su razvijanje online trening kurseva za unapređenje veština svojih zaposlenih u oblasti istraživanja i razvoja i metodama rešavanja problema.

Šta je kompanija uradila: Be Smarter je primenila fleksibilniji pristup. Ovo je uključivalo AI agente, pri čemu je svaki agent predstavljao specifičnu vrstu stručnosti. Kako Leo, šef R&D, objašnjava, „Agenti mogu da interpretiraju i generišu ljudski tekst kako bi obavljali širok spektar funkcija, kao što su objašnjavanje koncepata, odgovaranje na pitanja ili davanje specifičnih preporuka.“ Agent je fleksibilan i može isporučivati module kada zaposleni to zatraži ili preskočiti sadržaj kada nije potreban.

R&D zaposleni mogu koristiti različite agente kao asistente kako bi im pomogli da na problem gledaju iz neobičnog ugla. Leo je naveo slučaj u kojem „R&D zaposleni koji se suočava sa tehnološkim izazovom može da izabere više AI agenata kako bi im pomogao sa tehničkim objašnjenjem, novim pogledom ili uputstvima o tome kako da reše problem iz drugog ugla.“

Rezultati: AI agenti su pomogli R&D zaposlenima da pristupe najpogodnijim tehnološkim ili metodološkim ekspertizama kada je to bilo potrebno. Ovo se zasniva na preporukama njihovih kolega koji su ocenili koji agenti su najkorisniji za koji tip problema – preporučivački sistem. Ovo je smanjilo lične troškove obuke i povećalo efikasnost ponuđene podrške.

Kako to sami da uradite: Ako želite da unapredite svoje sposobnosti rešavanja problema, razmislite o implementaciji AI agenata koji predstavljaju specifične oblasti stručnosti. Pregledajte sve veću ponudu AI platformi za kreiranje agentnih sistema koji mogu da obrade složene upite i interaguju sa korisnicima kao da ih vodi ljudski stručnjak. Fokusirajte se na kreiranje fleksibilnog sistema u kojem zaposleni mogu izabrati agente koji su prilagođeni njihovim trenutnim potrebama, omogućavajući personalizovano učenje i pomoć.

. . .

Danas možete integrisati naprednu AI tehnologiju kako biste transformisali način na koji se stručnost prenosi i koristi unutar vaše organizacije. AI agenti sada mogu podržati dinamične sisteme donošenja odluka koji se prilagođavaju gotovo u stvarnom vremenu, pružajući vam veću fleksibilnost i brzinu u strateškom donošenju odluka.

Umesto da se oslanjate na statične stručne sisteme, obezbedite da vaši algoritmi za podršku donošenju odluka budu dizajnirani da se kontinuirano ažuriraju kroz povratne informacije. Ovo vam omogućava da ostanete agilni i donosíte bolje informisane odluke kako se uslovi menjaju. Lepota napredne AI je njena fleksibilnost da uključi promene odmah.

Kako AI nastavlja da se razvija, trebate proaktivno istraživati kako se ovi napreci mogu integrisati u vaše procese strateškog donošenja odluka. Ovo će vam pomoći da podstaknete inovacije i obezbedite da vaš biznis ostane konkurentan u brzo promenljivom okruženju.

AI počinje da preoblikuje odluke o radnoj snazi, ali se mnoge kompanije kreću brže nego što to dokazi opravdavaju. Rana otpuštanja vođena veštačkom inteligencijom često nisu donela očekivani povraćaj, otkrila su nedostatke u organizacionom znanju i stvorila nove zahteve za ljudskim nadzorom — navodeći neke poslodavce da promene kurs. Efikasniji pristup ne počinje sa ciljanim brojem zaposlenih, već sa samim radom: razlaganjem uloga na zadatke, identifikovanjem mesta gde AI može istinski da poboljša performanse i redizajniranjem procesa oko prave kombinacije ljudskih i tehnoloških sposobnosti. To takođe podrazumeva usklađivanje usvajanja veštačke inteligencije sa poslovnom strategijom, jačanje razumevanja tehnologije među liderima, očuvanje oblasti koje zavise od ljudskog rasuđivanja i odgovornosti, kao i postepeno uvođenje promena u radnoj snazi kako bi se prilagodilo razvoju AI mogućnosti.

Kako će tačno AI uticati na radnu snagu u kratkoročnom do srednjoročnom periodu i dalje je nejasno. Mnoge najave otpuštanja bolje se mogu razumeti kao „AI-washing“ (lažno pripisivanje veštačkoj inteligenciji): obične inicijative za restrukturiranje upakovane u AI rečnik kako bi se investitori uverili da lideri drže pod kontrolom predstojeće tehnološke promene. Goldman Sachs procenjuje da je AI smanjio mesečni rast broja zaposlenih u SAD za samo oko 16.000 radnih mesta tokom protekle godine, dodajući približno 0,1 procentni poen stopi nezaposlenosti — teret koji uključuje i usporavanje zapošljavanja, kao i direktno ukidanje radnih mesta. Ovi brojevi se lako mogu povećati, ali za sada smo znatno ranije u tom procesu nego što preovlađujući narativ sugeriše.

Međutim, činjenica da smo u ranoj fazi i da je obim otpuštanja manji nego što to medijski ciklus implicira, ne znači da su sva ova otpuštanja mudra. Mnoge kompanije već prave stvarne promene u radnoj snazi kao odgovor na AI — i često donose pogrešne odluke. Međunarodno istraživanje sprovedeno na 1.000 poslovnih lidera, objavljeno u aprilu 2025. godine, pokazalo je da je 55% kompanija koje su otpustile radnike zbog implementacije AI priznalo da je donelo pogrešne odluke u vezi sa kadrovima. U novijoj anketi sprovedenoj među 600 HR lidera koji su sproveli otpuštanja vođena veštačkom inteligencijom u periodu od 12 meseci do februara 2026. godine, samo 8,4% je izjavilo da je restrukturiranje dalo obećane rezultate i da bi ponovo postupili na isti način. Skupi preokreti se već dešavaju. Gartner predviđa da će polovina kompanija koje su smanjile broj zaposlenih u korisničkoj podršci zbog veštačke inteligencije ponovo zaposliti radnike. Forrester u međuvremenu očekuje da će polovina svih otpuštanja pripisanih veštačkoj inteligenciji biti poništena, iako bi zamenske pozicije mogle biti preseljene u inostranstvo ili ponuđene sa nižim platama.

Ovi podaci nisu izolovani slučajevi. Podržani su i drugim izveštajima koji ukazuju na isti pravac: kompanije često ne uspevaju da pravilno optimizuju broj zaposlenih uz pomoć veštačke inteligencije.

Problem nije samo u tome što se kompanije kreću prebrzo ili režu preduboko. Problem je u tome što mnoge pristupaju restrukturiranju podstaknutom veštačkom inteligencijom sa pogrešne polazne tačke: od broja zaposlenih, a ne od samog rada. Održiviji pristup počinje razumevanjem načina na koji AI menja pojedinačne zadatke i poslovne procese, a zatim redizajniranjem organizacije oko sposobnosti — ljudskih i tehnoloških — potrebnih za njihovo izvršavanje. Kao što ćemo tvrditi, to zahteva od kompanija da preispitaju kako definišu rad, povežu odluke o veštačkoj inteligenciji sa poslovnom strategijom, izgrade realno razumevanje onoga što tehnologija može i ne može da uradi, i očuvaju dovoljno fleksibilnosti da promene smer kako se razvijaju i tehnologija i dokazi.

Gde kompanije greše

Većina kompanija koje su već pokušale da sprovedu promene u radnoj snazi vođene veštačkom inteligencijom pravi jednu ili više grešaka iz prepoznatljivog skupa propusta.

Preuranjena otpuštanja. Mnoge kompanije restrukturiraju svoju radnu snagu na osnovu predviđanja i tržišnih narativa o budućim mogućnostima veštačke inteligencije, a ne na osnovu dokaza iz sopstvenih aktivnih implementacija. Nedavna anketa sprovedena među više od 1.000 globalnih direktora pokazala je da je samo 2% organizacija napravilo velika smanjenja broja zaposlenih na osnovu stvarne implementacije AI, dok je 60% otpustilo ljude ili smanjilo zapošljavanje uz izričitu vezu sa AI. Odluka kompanije Block da eliminiše skoro polovinu svoje radne snage u februaru 2026. godine najistaknutiji je primer: generalni direktor Džek Dorsi (Jack Dorsey) pripisao je rezove veštačkoj inteligenciji, ali ih je formulisao kao opkladu na to gde tehnologija ide, a ne na ono što bi tehnologija trenutno mogla da uradi za kompaniju. (Takođe je rekao da su neki od viškova bili rezultat prekomernog zapošljavanja usled pandemije.)

Otpuštanje bez razumevanja mogućnosti AI. Čak i kada kompanije pređu sa anticipacije na odluke ukorenjene u trenutnim implementacijama veštačke inteligencije, otpuštanja se često sprovode bez adekvatnog razumevanja mogućnosti i ograničenja AI u datom kontekstu. Čak 54% HR lidera izjavilo je da bi donelo bolje odluke uz informisanije razumevanje onoga što AI može da uradi. Skoro četvrtina je priznala da su odluke o otpuštanju donete bez prethodnog testiranja poslovnog slučaja. A 55% je reklo da se njihova otpuštanja nisu isplatila jer je AI zahtevao više ljudskog nadzora nego što se očekivalo.

Trovanje interne kulture. Istraživanje sprovedeno na 5.400 zaposlenih u SAD pokazalo je da angažovanost pada na 44% u organizacijama u kojima je došlo do otpuštanja (iz bilo kog razloga), u poređenju sa 51% ukupno, i da 58% zaposlenih koji nisu pogođeni otpuštanjima postaje sklonije traženju drugog posla. Predstavljanje rezova kao odgovora na pojavu veštačke inteligencije može narušiti psihološku sigurnost preostalih zaposlenih, vodeći ih ka pasivnosti na poslu i izbegavanju eksperimentisanja sa produktivnošću koju pruža AI. „AI-washing“ rizikuje da izazove istu kulturnu štetu bez pružanja bilo kakve stvarne transformacije.

Nedavna Gartnerova anketa pokazala je da je 80% kompanija smanjilo svoju radnu snagu prilikom implementacije novih „autonomnih poslovnih sposobnosti“, ali da nije bilo korelacije između manjeg broja zaposlenih i povrata investicija. Sve dok organizacije ne budu merile uspeh kvalitetom odluka, organizacionom sposobnošću i učenjem, umesto uštedama na troškovima i broju zaposlenih, nastaviće da prave iste greške.

Vodič za optimizaciju broja zaposlenih

Nijedna organizacija još uvek nije u potpunosti savladala optimizaciju radne snage u eri veštačke inteligencije, a kompanije koje najozbiljnije eksperimentišu sa novim modelima radne snage i same posluju pod znatnom neizvesnošću. Ali njihovi pristupi, posmatrani zajedno, ukazuju na disciplinovaniji način donošenja ovih odluka — onaj koji zamenjuje ciljeve o smanjenju broja zaposlenih nametnute od vrha detaljnijim ispitivanjem načina na koji se posao obavlja, mesta gde AI može istinski da stvori vrednost i gde ljudske sposobnosti ostaju suštinske. Sledeći principi nude okvir za postizanje tog cilja.

Redefinišite jedinicu rada.

Kada organizacije započnu proces optimizacije broja zaposlenih, obično postavljaju ciljeve za broj radnih mesta koja treba ukinuti, sa ciljem da zamene osnovnu funkciju ljudske uloge alternativom zasnovanom na veštačkoj inteligenciji. Ali većina poslova „belih okovratnika“ uključuje višestruke zadatke. Radnici na svim nivoima obično komuniciraju, sarađuju i donose one vrste procena koje je teško svesti na algoritamske funkcije.

Ukidanje uloga umesto zadataka često će značiti da će AI zamena moći da obavlja samo najvidljivije delove posla. Organizacija će se naći u situaciji da mora ponovo da zaposli ljude, bilo kako bi popunila novonastale uloge koje pokrivaju novootkrivene praznine, ili da popuni staru ulogu kada vidljivi deo posla ne može da funkcioniše bez onih nevidljivih delova.

Razmere ovog neuspeha vide se u podacima iz ankete: jedan od tri HR lidera prijavio je gubitak kritičnih veština i stručnosti zajedno sa otpuštenim zaposlenima. Nemogućnost predviđanja ovog gubitka govori nam nešto važno: organizacije koje nisu znale koje veštine gube nikada nisu u potpunosti razumele šta su ukinute uloge zapravo radile. Zbog toga je od suštinskog značaja razložiti uloge na njihove sastavne zadatke i razumeti koje aktivnosti u celokupnom poslovnom procesu mogu biti zamenjene veštačkom inteligencijom, a koje ne. Tek tada je moguće odrediti kako nova radna snaga treba da izgleda. Plan smanjenja broja zaposlenih se tek tada može osmisliti tako da se osigura da radni tokovi ne budu poremećeni.

Pristup kompanije Citigroup, koji cilja specifične procese radi poboljšanja, primer je ovoga u praksi. Banka je počela sa početnom listom od 50 procesa označenih za veću automatizaciju. Umesto da pođe od ciljanog smanjenja broja zaposlenih, Citi je identifikovao gde tehnologija i redizajn procesa mogu promeniti rad, i na osnovu toga donosio kadrovske odluke. Analiza je bila na prvom mestu; restrukturiranje je usledilo.

Razvijte poslovnu strategiju, a ne AI strategiju.

Pitanje „Šta AI može da uradi da smanji naš broj zaposlenih?“ polazi sa pogrešnog mesta, tretirajući veštačku inteligenciju kao izolovani alat za smanjenje troškova koji je odsečen od šire strategije poslovanja. Umesto toga, preduzeća bi trebalo da tretiraju AI kao integralni deo opšteg skupa sposobnosti koje su im na raspolaganju za ostvarivanje svojih ciljeva, a zatim da odrede optimalnu kombinaciju veštačke inteligencije i ljudskih resursa potrebnih za njihovo postizanje. Ponekad će odgovor nalagati direktno smanjenje broja zaposlenih i troškova. Ali u drugim slučajevima, resursi oslobođeni pomoću veštačke inteligencije najbolje se mogu iskoristiti zapošljavanjem većeg broja ljudi u oblastima u kojima ljudsko angažovanje stvara vrednost koju AI ne može, ili preusmeravanjem napora postojećeg osoblja na druge zadatke.

Preraspoređivanje osoblja nije besplatno; obično zahteva značajna ulaganja u prekvalifikaciju, zadržavanje institucionalnog znanja i podršku kulturi i moralu kompanije. Međutim, Fortune izveštava da je Walmart stavio ulog na to da će preraspoređivanje biti bolja investicija nego zapošljavanje zamena ili potpuno prepuštanje posla veštačkoj inteligenciji: kompanija je uložila skoro milijardu dolara u AI obuku za svojih 1,6 miliona zaposlenih u SAD, a izvršni direktor Džon Farner (John Furner) očekuje da će kompanija „imati približno isti broj ljudi koji imamo danas“ za tri do pet godina.

Strategija banke JPMorgan Chase pruža primer ovakvog pristupa. Umesto da počne sa ciljem korišćenja veštačke inteligencije za smanjenje broja zaposlenih, banka je počela sagledavanjem kako najefikasnije prerasporediti kadrovske resurse koji su oslobođeni efikasnošću stvorenom implementacijom veštačke inteligencije. To je dovelo do smanjenja u nekim oblastima radne snage i povećanja u drugim. Na primer, prema izveštaju CNBC-ja, dok su uloge u operacijama smanjene za 4%, a uloge podrške za 2%, timovi usmereni ka klijentima i oni koji generišu prihode prošireni su za 4%. Ukupan broj zaposlenih u kompaniji ostao je stabilan na nešto više od 300.000. Održavanje stabilnog broja zaposlenih ne bi trebalo da bude poslovni cilj sam po sebi. Umesto toga, ukupan broj osoblja treba da odgovara potrebama koherentne poslovne strategije koja angažuje ljude i AI za stvaranje vrednosti tamo gde je to prikladno. U slučaju JPMorgan Chase-a, generalni direktor Džejmi Dajmon (Jamie Dimon) očekuje da će ukupan broj zaposlenih opasti u narednih pet godina.

Razumite šta AI može da uradi.

Lideri moraju bez odlaganja da steknu znanje o veštačkoj inteligenciji. To znači razumevanje tehničkih mogućnosti ove tehnologije u dovoljnoj dubini kako bi donosili informisane odluke o potencijalnim implementacijama u jedinstvenom kontekstu sopstvene organizacije.

Istraživanje iz 2023. godine, sprovedeno na hiljadama članova upravnih odbora, pokazalo je da je samo 8% izjavilo da poseduje značajan nivo konceptualnog znanja u pogledu bilo koje dimenzije AI tehnologije. Noviji dokazi sugerišu da kompetentnost na najvišim nivoima raste, ali veoma sporo. Gartnerova anketa iz 2025. godine sprovedena među 456 generalnih direktora pokazuje da izvršni direktori nisu uvereni u AI kompetencije svojih viših rukovodećih timova, pri čemu samo 44% smatra čak i sopstvene direktore informacionih tehnologija (CIO) upućenim u AI. Na nivou upravnih odbora, broj članova koji iskazuju ekspertizu u oblasti veštačke inteligencije porastao je sa tek 1,5% na svega 2,7%.

Kada lideri ne razumeju šta AI može da uradi, oni ili delegiraju odluke o radnoj snazi tehničkim timovima kojima nedostaje poslovni kontekst da bi ih doneli kvalitetno, ili sami donose te odluke na osnovu pogrešnih pretpostavki.

Neke organizacije preduzimaju konkretne korake da premoste ovaj jaz. Pre razvoja svoje strategije generativne veštačke inteligencije, Schneider Electric je održao 56 radionica tokom četiri nedelje, okupivši stručnjake za AI zajedno sa rukovodiocima iz 15 funkcija, utemeljujući AI pismenost u specifičnim poslovnim kontekstima umesto u apstraktnim obukama. Druge ulažu u tradicionalnije programe obuke za pismenost u domenu veštačke inteligencije: UBS je, na primer, poslao više lidere u Saïd Business School na Univerzitetu u Oksfordu na program „AI Senior Leadership Journey“, dok je IKEA postavila početni cilj obuke za AI pismenost za 500 lidera, cilj koji je u međuvremenu proširen. Pristupi poput ovih preduslov su za onu vrstu analize na nivou zadataka koju zahteva odgovorna optimizacija radne snage.

Razumite šta AI ne može da uradi.

Iako je tačno da su neki nedostaci veštačke inteligencije samo ograničenja trenutnih modela, vrlo je verovatno da će određene granice opstati. Neke funkcije su inherentno ljudske jer zahtevaju moralno delovanje i odgovornost. Izbor vrednosti, vršenje etičke procene, kontekstualizacija odluka unutar međuljudskih odnosa i institucionalne istorije, kao i prepoznavanje trenutka kada treba poništiti preporuku, nisu zadaci koji se mogu poveriti algoritmima, ma koliko oni bili sofisticirani. Razumevanje gde leže ove granice pre eliminisanja ljudskih uloga od suštinskog je značaja kako bi se izbegle odluke koje će kasnije morati da se ponište.

U većini organizacija, funkcije odgovornosti vrše menadžeri srednjeg nivoa. Ovi pojedinci povezuju strategiju i izvršenje, preuzimaju odgovornost za odluke o implementaciji i služe kao savest organizacije, nadgledajući jaz između onoga što rukovodstvo namerava i onoga što se dešava na terenu. Kao što smo tvrdili na drugom mestu, automatizacija ovog sloja uništava kritičnu etičku infrastrukturu koju organizacije sebi ne mogu priuštiti da izgube. Ipak, istraživanje kompanije Korn Ferry iz 2025. godine pokazalo je da je 41% kompanija već smanjilo menadžerske slojeve (delimično zbog veštačke inteligencije).

Važnost srednjeg menadžmenta i drugih ljudskih zadataka ilustruju gore navedeni nalazi istraživanja da mnoge kompanije potcenjuju potrebu za ljudskim nadzorom. One otkrivaju da je sposobnost nadzora koja im je bila potrebna bila upravo ona sposobnost rasuđivanja i prevođenja koju su uklanjale.

Dizajniranje rada za reverzibilnost

Kada se uloge ukinu i iskusni zaposleni odu, oni sa sobom odnose institucionalno znanje, radne odnose i kontekstualno razumevanje koje nije lako zameniti. Ponovno zapošljavanje nije samo suprotnost otpuštanju — ono je sporije, skuplje, a zamena retko donosi istu dubinu organizacionog razumevanja. S obzirom na brzinu kojom se mogućnosti veštačke inteligencije razvijaju i neizvesnost u pogledu toga koji će oblici restrukturiranja funkcionisati, a koji ne, organizacijama su potrebne strukture radne snage koje mogu da se prilagode kako se slika menja. To znači korišćenje prirodnog odliva i internog preraspoređivanja pre pribegavanja otpuštanjima, fazno uvođenje rezova umesto sprovođenja u jednom talasu, kao i tretiranje reverzibilnosti kao kriterijuma dizajna, a ne kao naknadne pameti.

Pristup kompanije Citigroup ilustruje kako fazno, reverzibilno restrukturiranje izgleda u praksi. Banka je započela svoju transformaciju 2022. godine, i ona još uvek traje u 2026. godini. Iako je glavni fokus transformacije uvek bio na većoj količini zajedničkih globalnih podataka i agresivnom usvajanju tehnologije (uključujući mašinsko učenje i blokčejn), Citi je mudro uvrstio generativnu veštačku inteligenciju u svoje planove 2023. godine. Njeni ciljevi u pogledu broja zaposlenih su ambiciozni — početkom 2024. najavila je planove da smanji do jedne petine svoje radne snage tokom tri godine, uz smanjenje troškova za 2,5 milijardi dolara — ali ona rezove sprovodi relativno sporo. Do sada je smanjila oko 15.000 zaposlenih sa početne osnove od 240.000.

Citi takođe smanjuje svoje oslanjanje na spoljne saradnike. Otprilike polovina tehničke radne snage kompanije, koja broji 50.000 ljudi, bili su spoljni saradnici kada je inicijativa započela, a njen cilj tokom transformacije je da taj udeo smanji na 20%. Citi se trudi da popuni otvorene pozicije postojećim zaposlenima kad god je to moguće, pri čemu oko 50% otvorenih radnih mesta popunjava postojeće osoblje.

. . .

Organizacije koje će uspešno proći kroz tranziciju ka veštačkoj inteligenciji tretiraće optimizaciju veličine organizacije kao vežbu dizajniranja sposobnosti, a ne kao napor za smanjenje troškova — razlažući rad pre nego što otpuste ljude, ugrađujući AI u širu poslovnu strategiju i ulažući u razumevanje kako snage tehnologije, tako i njenih granica. Ako je merilo uspeha smanjenje broja zaposlenih, rezultat će biti organizacije koje su manje, ali ne i pametnije.

Izgrađena na temeljima informacionih tehnologija i digitalizacije, revolucija veštačke inteligencije (AI) prevazilazi ograničenja u najmanje tri ključne oblasti poslovanja: 1. Omogućava stalnu transformaciju preduzeća umesto povremenih promena; 2. Koristi inteligenciju u realnom vremenu umesto oslanjanja na povremeno ažurirane softvere; 3. Sintetiše različite tipove podataka umesto da bude ograničena na samo jedan format unosa, poput teksta ili slike. Danas vodeće kompanije koriste ove revolucionarne karakteristike AI kako bi izgradile strategije koje ih izdvajaju od konkurencije i redefinisale način na koji ljudi i mašine sarađuju.

Poznati pionir računarskih nauka, Daglas Engelbart, navodno je izjavio da je „digitalna revolucija daleko značajnija od izuma pisanja ili čak štampe.“ Takve revolucije nastaju kada nova tehnologija prevaziđe ograničenja prethodnih, kao što je štamparska presa zamenila ručno prepisivanje rukopisa. Digitalizacija je omogućila prikupljanje, analizu i komunikaciju ogromnih količina informacija, ubrzala poslovne procese i stvorila nove poslovne modele, dovodeći do umreženog globalnog tržišta. Sada, digitalnu revoluciju preuzima revolucija veštačke inteligencije, a njena brzina, obim i uticaj će daleko nadmašiti sve prethodne promene. Prema ekonomskim analizama, napredak u AI i IT sektoru stvoriće isto toliko vrednosti u narednih pet godina koliko je stvoreno u prethodnih deset, što ukazuje na široko rasprostranjene transformacije u različitim industrijama.

Tri ključne oblasti u kojima će AI promeniti poslovanje

Veštačka inteligencija menja pravila igre u najmanje tri ključne oblasti: 1. Omogućava stalnu prilagodljivost preduzeća, umesto povremenih promena; 2. Obezbeđuje inteligenciju u realnom vremenu, umesto oslanjanja na softvere koji se ažuriraju periodično; 3. Kombinuje različite vrste podataka, umesto da bude ograničena na samo jedan format, poput teksta ili slike. Danas najuspešnije kompanije koriste ove AI mogućnosti kako bi stekle konkurentsku prednost i redefinisale način na koji ljudi i mašine sarađuju.

Stalna transformacija preduzeća

Zbog brzih promena u potrošačkim preferencijama, geopolitici i globalnoj ekonomiji, statična priroda digitalne ere nalazi se pod velikim pritiskom. Kompanije više nemaju luksuz postepenih transformacija u skladu sa ciklusima ažuriranja softvera. Umesto toga, moraju dinamički da se prilagođavaju uslovima koji se mogu promeniti gotovo preko noći. Jedan od primera je Netflix, koji, uprkos velikoj konkurenciji, ostaje lider u industriji striminga koristeći AI za kontinuiranu evoluciju svog poslovanja i poboljšanje korisničkog iskustva.

Kako Netflix koristi veštačku inteligenciju?
• AI analizira istoriju gledanja, preferencije i čak doba dana kada korisnici gledaju sadržaj.
• Na osnovu tih podataka, AI generiše visoko personalizovane preporuke, zbog čega je korisničko iskustvo jedinstveno i prilagođeno svakom korisniku.
• Ova strategija je izuzetno uspešna, jer čak 80% sadržaja na Netflixu korisnici gledaju zahvaljujući AI preporukama.

AI se koristi i za generisanje personalizovanih sličica (thumbnails) za svaki naslov. Algoritmi analiziraju desetine hiljada kadrova iz filmova i serija i biraju one koji će najviše privući pažnju svakog pojedinačnog korisnika.

Ovaj nivo automatske personalizacije omogućava Netflixu da zadrži korisnike i održi konkurentsku prednost na tržištu. Dalja personalizacija postiže se adaptivnim strimovanjem sa prilagođenim protokom, pri čemu AI dinamički optimizuje kvalitet striminga u zavisnosti od brzine interneta i mogućnosti uređaja korisnika. Ovaj pristup smanjuje učitavanje sadržaja, obezbeđuje nesmetano gledanje koje je ključno za zadovoljstvo korisnika i smanjuje stopu otkazivanja pretplate.

AI takođe pomaže Netflixu da analizira obrasce gledanosti i povratne informacije kako bi identifikovao vrste sadržaja i teme koje su popularne među gledaocima. Međutim, korišćenje podataka zasnovanih na AI za kreiranje sadržaja koji uspeva kod raznolike publike zahteva iskustvo i kreativnost ljudi, koji donose konačne odluke o investicijama u sadržaj i marketinškim strategijama.

Tokom svojih 27 godina postojanja, Netflix se više puta iznova oblikovao. Godine 1997. započeo je kao servis za iznajmljivanje DVD-ova putem pošte, dve godine kasnije uveo je model mesečne pretplate, postao javno preduzeće 2002, pokrenuo svoju striming uslugu 2007, a 2013. počeo da proizvodi originalni sadržaj. Danas je Netflix jedan od vodećih igrača u industriji zabave sa više od 280 miliona pretplatnika širom sveta.

Nije iznenađenje što je osnivač Reed Hastings svoju knjigu iz 2020. godine, koju je napisao zajedno sa Erin Meyer, nazvao Bez pravila: Netflix i kultura reinvencije. Međutim, povremene transformacije koje su se dešavale svakih nekoliko godina sada su ustupile mesto stalnim promenama koje pokreće AI, omogućavajući reinvenciju na osnovu milijardi podataka i individualnih personalizacija u svakom trenutku, svakog dana.

Inteligencija u realnom vremenu

Tradicionalni sistemi za analizu podataka funkcionisali su sa vremenskim zakašnjenjem, bilo na kvartalnom, mesečnom ili čak dnevnom nivou. Nasuprot tome, veštačka inteligencija je stalno aktivna – sluša, uči i trenutno se prilagođava novim podacima. Kompanije sada mogu da odgovore na promenljive zahteve i očekivanja potrošača sa preciznošću i agilnošću kakva ranije nije bila moguća. Stari model, zasnovan na instrukcijama programera, jednostavno ne može da se meri sa AI-jem koji u realnom vremenu prilagođava inteligenciju individualnim potrebama korisnika.

Jedan od najinovativnijih primera korišćenja inteligencije u realnom vremenu je način na koji video platforma TikTok podstiče korisnike da provedu u proseku 34 sata mesečno na aplikaciji, nadmašujući sve druge društvene mreže. TikTokov algoritam preporuka, poznat kao „For You Page“ (FYP), koristi podatke u realnom vremenu za analizu interakcija korisnika, uključujući lajkove, deljenja, komentare i vreme provedeno na svakom video-sadržaju. Na osnovu ovih podataka, TikTok neprekidno ažurira i prilagođava sadržaj koji prikazuje svakom korisniku, stvarajući visoko personalizovano i angažovano iskustvo.

Istovremeno, AI sistemi u realnom vremenu rade zajedno sa ljudskim moderatorima kako bi pratili i filtrirali sadržaj u skladu sa smernicama zajednice i lokalnim kulturnim normama. Veštačka inteligencija analizira i trending teme i heštegove u realnom vremenu, identifikujući najrelevantniji i najpopularniji sadržaj, čime korisnike drži angažovanim kroz najnovije trendove i viralne izazove.

Pored toga, podaci u realnom vremenu koriste se za predviđanje ponašanja i preferencija korisnika, osiguravajući da korisnici ostanu angažovani, dok oglašivači postižu bolju preciznost ciljanog oglašavanja i bolji povrat investicije. Za kreatore sadržaja, TikTok nudi AI alatke koje rade u realnom vremenu, kao što su automatizovana video montaža, efekti proširene stvarnosti (AR) i sinhronizacija muzike. Ovi alati omogućavaju kreatorima da brzo i lako proizvode visokokvalitetne video-sadržaje, podstičući kreativnost i interakciju.

Korišćenje AI u realnom vremenu na TikToku predstavlja značajnu evoluciju u interakciji između ljudi i računara. Za razliku od ranijih tehnologija koje su se oslanjale na statične podatke, TikTokov sistem neprekidno uči i prilagođava se preferencijama korisnika – praktično sarađujući sa njima kako bi kreirao dinamična i angažujuća iskustva. Sami korisnici pomažu u obuci algoritma platforme, koji na osnovu njihovog ponašanja usavršava preporuke.

U TikTokovom hibridnom sistemu moderacije sadržaja, AI ne zamenjuje ljudske moderatore već ih podržava, omogućavajući rezultate koje ni ljudi ni mašine ne bi mogli postići samostalno.
Slično tome, AI alati koje TikTok pruža kreatorima kombinuju računarsku inteligenciju sa ljudskom kreativnošću kako bi unapredili ukupni kvalitet sadržaja na platformi.

Sintetizacija različitih tipova podataka

Digitalna era bila je fokusirana na bitove i bajtove, dok je revolucija veštačke inteligencije "multimodalna". To znači da AI sistemi sada mogu obrađivati informacije iz različitih izvora, uključujući tekst, slike, zvuk, video i druge senzorske ulaze.

Ljudi su oduvek bili multimodalni, jer u svakodnevnom životu istovremeno obrađujemo i integrišemo različite vrste informacija. Sada, zahvaljujući multimodalnoj veštačkoj inteligenciji, imamo tehnologiju koja oponaša našu sposobnost da interpretiramo i povezujemo širok spektar podataka.

Ova tehnologija omogućava AI sistemima da komuniciraju i interaguju s nama na način koji odgovara našim preferencijama, okruženju i namerama. Multimodalna inteligencija više nije isključivo ljudska osobina, već je koriste mnoge vodeće kompanije u različitim industrijama.

Upotreba multimodalne AI u različitim sektorima

Trgovina i maloprodaja

Velike maloprodajne kompanije koje kombinuju fizičke prodavnice i e-trgovinu koriste multimodalne AI sisteme, uključujući obradu prirodnog jezika (NLP) i robotiku, kako bi poboljšale korisničko iskustvo i optimizovale poslovanje.

• AI podržana korisnička podrška može razumeti i odgovarati na upite kupaca na prirodan način, ali i preduzimati radnje, kao što su pronalaženje porudžbina i upravljanje povratima.
• Samouslužni sistemi za naplatu koriste računarsku viziju i mašinsko učenje za prepoznavanje proizvoda i ubrzavanje procesa kupovine, smanjujući vreme čekanja i poboljšavajući efikasnost.
• Pametne korpe sa ugrađenim kamerama i senzorima prate nivoe zaliha na policama u realnom vremenu i obaveštavaju osoblje kada je potrebno dopuniti proizvode.
• U skladištima, roboti transportuju robu, smanjujući fizički napor zaposlenih i radeći zajedno s ljudima kako bi povećali produktivnost.
• Autonomni viljuškari u distribucionim centrima omogućavaju zaposlenima da se preusmere sa fizičkog utovara na upravljanje i koordinaciju efikasnijih procesa rukovanja robom.

Kombinovanjem multimodalne AI i saradnje između ljudi i mašina, maloprodajne kompanije istovremeno unapređuju korisničko iskustvo i optimizuju poslovne operacije.

Farmaceutska industrija i personalizovana medicina

Vodeće farmaceutske kompanije i istraživačke organizacije koriste multimodalne AI platforme kako bi ubrzale razvoj personalizovane medicine – tretmana prilagođenih individualnim karakteristikama pacijenata, uključujući simptome i genetske faktore.

• Cloud platforme omogućavaju analizu podataka iz kliničkih ispitivanja, medicinskih snimaka, patologije, radiologije, elektronskih zdravstvenih kartona (EHR), nosivih uređaja i genetskih podataka.
• Podaci iz EHR sistema obrađuju se za nekoliko minuta, dok se medicinske slike, koje su ranije zahtevale dane za analizu, sada sintetizuju za nekoliko sati.
• Ova tehnologija podržava 1.300 naučnika širom sveta, omogućavajući im da koriste analitiku podataka za:
- Poboljšanje istraživanja i razvoja (R&D).
- Optimizaciju dizajna kliničkih ispitivanja.
- Preciznije povezivanje pacijenata sa odgovarajućim terapijama.

Korišćenjem multimodalne AI, farmaceutska industrija postiže efikasnije istraživanje i preciznije medicinske tretmane.

Proizvodna industrija i pametna proizvodnja

Jedan od najvećih svetskih proizvođača, koji obuhvata proizvodnju kućnih aparata i napredne tehnologije, koristi multimodalnu AI za praćenje i optimizaciju svakog aspekta proizvodnog procesa.

• Audio signali, poput zvuka koji komponenta proizvodi tokom sklapanja, analiziraju se kako bi se otkrile nepravilnosti u radu.
• Senzori prikupljaju podatke o težini i temperaturi delova, osiguravajući da svaki element ispunjava precizne specifikacije.
• Obim podataka je ogroman – samo u jednoj fabrici generiše se količina podataka ekvivalentna više od 40 miliona stranica papira dnevno.
• Samopodešavajući algoritmi analiziraju i integrišu ove podatke kako bi omogućili:
- Praćenje stanja mašina u realnom vremenu.
- Prediktivno održavanje kako bi se smanjili zastoji u proizvodnji.
- Optimizaciju procesa s ciljem postizanja nulte stope grešaka.

Multimodalna AI omogućava inteligentnu analizu proizvodnih procesa i stvara efikasnija, prediktivna i automatizovana rešenja.

Generativna veštačka inteligencija (AI), posebno veliki jezički modeli (LLMs), nudi obećavajući novi alat za istraživanje tržišta u ranoj fazi simuliranjem reakcija kupaca na koncepte proizvoda. Ovo može omogućiti kompanijama da donose zaključke slične onima koje bi dobile anketiranjem kupaca ili sprovođenjem fokus grupa, ali uz mnogo manje vremena i troškova. Iako LLMs mogu pružiti isplative i brze uvide, i dalje zahtevaju fino podešavanje (fine-tuning) sa vlasničkim podacima kako bi se dobile precizne procene preferencija. I uprkos njihovom potencijalu, LLMs bi trebalo da dopune, a ne da zamene ljudsko istraživanje, jer imaju poteškoća sa nijansiranom segmentacijom kupaca i dinamičnim tržišnim uslovima.

U ranim fazama inovacija, kompanije se suočavaju sa poznatom dilemom: Koje ideje zaslužuju dalje ulaganje? Tradicionalno rešenje, istraživanje tržišta usmereno na ljude, može pružiti vredne uvide — ali često može biti sporo, skupo i ograničenog obima. Sada, generativna AI nudi intrigantan novi alat: sintetičke kupce.

Veliki jezički modeli (LLMs), kao što su Chat GPT i Gemini, privukli su pažnju svojom sposobnošću da generišu sadržaj i ideje. Ali manje istražena granica je njihov potencijal da simuliraju reakcije kupaca na koncepte proizvoda i njegovih karakteristika. Naše istraživanje pokazuje da LLMs, ako se pažljivo koriste, mogu funkcionisati kao sintetičke fokus grupe, pružajući rane uvide o preferencijama kupaca za delić vremena i troškova u poređenju sa studijama koje uključuju ljude.

LLMs ne pomažu samo u stvaranju ideja za proizvode; oni ih takođe mogu testirati. Predstavljanjem konfiguracija proizvoda ovim modelima na strukturiran način, možemo proceniti „sintetičku“ spremnost za plaćanje (willingness-to-pay - WTP), uporediti alternative, pa čak i označiti ideje koje će verovatno propasti, sve pre angažovanja ijednog ljudskog ispitanika. Kroz nekoliko studija u stilu „conjoint“ analize u kategorijama kao što su pasta za zube, laptopovi i tableti, otkrili smo da LLMs, posebno kada su fino podešeni sa vlasničkim podacima, često daju procene preferencija izuzetno bliske onima kod stvarnih potrošača.

Primenjen u praksi, ovaj pristup nudi više od pukog povećanja efikasnosti u pogledu troškova ili vremena (iako su i ona značajna). Takođe može proširiti vrh levka inovacija, omogućavajući rigoroznije i skalabilno istraživanje ranih ideja.

Od generatora teksta do tržišnog simulatora

LLMs su obučeni na ogromnim skupovima podataka koji uključuju recenzije proizvoda, diskusije i obrasce ponašanja izražene prirodnim jezikom. To ih čini iznenađujuće veštim u odgovaranju na strukturirana pitanja o proizvodima zasnovana na izboru.

U našim studijama, koristili smo program da direktno postavljamo upite LLM modelima sa poređenjima proizvoda koja oponašaju ankete u istraživanju ljudskog tržišta. Na primer: „Da li biste kupili Colgate pastu za zube sa fluoridom za $2.99 ili verziju bez fluorida za $1.99?“ Ponavljanjem ovih upita kroz stotine nasumičnih konfiguracija proizvoda, generisali smo distribucije simuliranih odgovora kupaca. (Napomena: Koristili smo program koji je direktno slao upite LLM-u, a ne interfejs za chat.) Koristeći standardne metode „conjoint“ analize, zatim smo procenili WTP za različite karakteristike proizvoda.

Da bismo procenili odgovore LLM-a, takođe smo sproveli ove „conjoint“ studije sa ljudskim uzorcima. Rezultati? LLMs su proizveli realistične i usmereno tačne preferencije za mnoge poznate atribute. Na primer, sintetički kupci su vrednovali fluorid u pasti za zube i dodatnu RAM memoriju u laptopovima na načine koji su odražavali ljudske uzorke. Štaviše, distribucija simuliranih odgovora je obuhvatila važne kompromise između cene i karakteristika.

Važno je napomenuti da ovo nije bilo samo nekoliko pažljivo odabranih primera. U više kategorija proizvoda, LLMs su dosledno generisali rangiranje preferencija koje se poklapalo sa rezultatima dobijenim od ljudi. Kao alat za preliminarno testiranje, potencijal je jasan: LLMs mogu rano označiti slabe ideje i dati prioritet obećavajućim pravcima pre početka formalnog istraživanja.

Ali postoje ograničenja — i ona su važna

Uprkos ovim obećavajućim rezultatima, LLMs „sa police“ (off-the-shelf) nisu savršeni simulatori. Zapravo, oni imaju tendenciju da precenjuju interesovanje za nove ili neobične karakteristike. Kada smo testirali nove ukuse paste za zube kao što su „palačinka“ ili „krastavac“, sintetički potrošači LLM-a pokazali su daleko više entuzijazma nego stvarni ljudi. Bez utemeljenja u stvarnim potrošačima, generativna AI je zamišljala kupce koji naginju uzbuđenju i znatiželji, osobinama koje se ne pretvaraju uvek u prodaju.

Štaviše, LLMs imaju poteškoća sa segmentacijom kupaca. Kada im se postave upiti sa demografskim modifikatorima (npr. „vi ste kupac sa niskim primanjima“ ili „vi ste republikanac“), odgovori su se menjali, ali često na nedosledan ili preuveličan način. Čak i nakon finog podešavanja, LLM nije mogao pouzdano da reprodukuje nijansirane razlike u preferencijama između demografskih grupa koje su otkrila istraživanja sa ljudima.

Na primer, prilikom procene WTP za MacBook u poređenju sa Surface laptopom, LLM je preuveličao razlike u preferencijama između platnih razreda u odnosu na stvarne ljude. Tačno je pokazao da bi sintetički pojedinci koji su republikanci bili spremni da plate manje za brend Apple od onih koji su demokrate; međutim, pokazao je razliku od $625, dok je razlika u ljudskim uzorcima bila samo $72. Međutim, kada je fino podešen sa podacima kompanije, LLM je imao tendenciju da „usrednji“ svoja predviđanja, zamagljujući važnu heterogenost (npr. tvrdeći da su i demokrate i republikanci bili spremni da plate isti iznos za brend Apple).

Pored toga, LLMs su unapred obučeni, i bez dodatnih podataka za obuku koje pruža istraživač ili pristupa internetu, oni mogu otkriti statične preferencije i ne prilagođavati se dinamički trenutnim tržišnim uslovima, čime pružaju nebitne informacije.

Konačno, brzi razvojni ciklusi i često uvođenje novih LLM modela zahtevaju procenu osnovnih odgovora svake verzije LLM-a, što otežava njihovu upotrebu u procesu razvoja proizvoda.

Ukratko: Korišćenjem naših metodologija, LLMs trenutno mogu aproksimirati prosečne tržišne signale, ali ne i uvide specifične za segment. Za bilo šta izvan detekcije trendova na visokom nivou u ranoj fazi, istraživanje sa ljudima ostaje suštinski važno.

Moć vlasničkih podataka

Jedno od najubedljivijih otkrića u našem istraživanju je koliko bolje LLMs rade kada su fino podešeni sa sopstvenim istorijskim podacima o klijentima kompanije.

Konkretno, koristili smo prethodne ankete kupaca za fino podešavanje LLM-a. Fino podešavanje (Fine-tuning) podrazumeva prilagođavanje parametara modela na osnovu odgovora iz tih prošlih anketa. Ovaj proces poboljšava sposobnost LLM-a da simulira preferencije slične ljudskim, čak i za karakteristike koje ranije nije video.

Na primer, fino smo podesili LLM koristeći odgovore iz studije o pasti za zube sa standardnim ukusima (nana, cimet, jagoda). Zatim smo od njega tražili da proceni preferencije za nove ukuse (palačinka, krastavac). Fino podešen model je preokrenuo svoj raniji entuzijazam i dao WTP procene koje su bile u skladu sa odgovorima ljudi — uključujući i prepoznavanje da većina ljudi smatra „pastu za zube sa ukusom palačinke“ neprivlačnom.

Ovaj obrazac se ponovio u kategoriji tehnologije. Nakon finog podešavanja na osnovu prošlih anketa sa karakteristikama laptopova kao što su veličina ekrana i RAM, LLM je dao daleko preciznije WTP procene za potpuno novu karakteristiku, ugrađene projektore, nego što je to činio u svom osnovnom obliku.

Ali metoda finog podešavanja je funkcionisala samo u istoj kategoriji interesovanja. Kada smo modelu koji je bio fino podešen koristeći ankete o laptopovima postavili upit o tabletima, bliskoj ali različitoj kategoriji, on je radio lošije od modela „sa police“ (off-the-shelf).

Ključni zaključak: firme koje grade i fino podešavaju sopstvene interne „simulatore kupaca“ koristeći LLMs i istorijske podatke iz anketa mogu otključati oštrije uvide u ranoj fazi. Ovo stvara oblik konkurentske prednosti zasnovane na podacima: dve firme koje koriste isti osnovni LLM dobiće različite rezultate ako je jedna od njih obučila model na preferencijama sopstvenih kupaca.

Troškovi, brzina i prošireni levak inovacija

Tradicionalne „conjoint“ studije mogu koštati desetine hiljada dolara i zahtevati nedelje za dizajniranje, sprovođenje i analizu. Naše studije zasnovane na LLM modelima trajale su samo nekoliko sati, uz delić troškova. Bili smo u mogućnosti da generišemo hiljade simuliranih odgovora i brzo ponavljamo proces.

Ova brzina omogućava drugačiju vrstu inovacionog procesa. Umesto da razvijaju samo nekoliko ideja za testiranje, timovi sada mogu da istraže desetine, pa čak i stotine, ranih koncepata, koristeći sintetičke potrošače kao filter. Ovo proširuje vrh levka inovacija, dok sužava dno uz pomoć preciznijih podataka.

Na primer, kompanija za robu široke potrošnje mogla bi sintetički testirati 40 novih varijacija proizvoda, a zatim sprovesti ankete sa ljudima na 5 najperspektivnijih. Ovo smanjuje rasipanje i osigurava da je ljudska pažnja usmerena tamo gde je najvažnije.

Dopuna, a ne zamena

Primamljivo je zamisliti budućnost u kojoj sintetički kupci u potpunosti zamenjuju istraživanje sa ljudima. Ta budućnost još nije stigla, a možda nikada i neće.

Iako LLMs mogu generisati kredibilne uvide u prvoj fazi, i dalje im nedostaju nijanse, emocionalna inteligencija i varijabilnost stvarnih ljudi. Što je još važnije, oni odražavaju postojeće podatke i ponašanje i stoga nasleđuju sve njihove pristrasnosti i slepe tačke.

Ako se koriste odgovorno, LLMs bi trebalo da dopune, a ne da zamene, istraživanje tržišta. Naše studije pokazuju da se mogu primeniti rano u životnom ciklusu razvoja proizvoda, kada je cilj istraživanje i određivanje prioriteta, a ne validacija ili segmentacija.

Štaviše, marketinški stručnjaci moraju ulagati u interno prikupljanje podataka i upravljanje njima kako bi maksimizirali vrednost ovih alata. Fino podešen model izgrađen na godinama pažljivo strukturiranih podataka iz anketa daleko je korisniji od onog koji se oslanja samo na obuku sa interneta.

Budućnost istraživanja tržišta?

Generativna AI preoblikuje način na koji preduzeća dizajniraju, testiraju i lansiraju nove proizvode. Sintetički kupci nisu zamena za stvarne, ali bi mogli biti moćno novo sočivo za rane uvide.

Kombinovanjem LLM modela sa rigoroznim istraživačkim metodama, kompanije mogu brže da inoviraju, efikasnije filtriraju ideje i smanje rizik od skupih grešaka. Ne radi se o borbi čoveka protiv mašine, već o korišćenju mašina za efikasnije slušanje, kako bi ljudi mogli da donose bolje odluke.

Kako se ova oblast razvija, jedna stvar je jasna: firme koje nauče da kombinuju sintetičke i ljudske uvide predvodiće sledeći talas inovacija usmerenih na kupca.

AI asistenti transformišu prodaju delujući kao digitalni treneri, analitičari i savetnici prodavcima. Oni analiziraju prodajne predloge i daju personalizovane povratne informacije, pomažući prodavcima da usavrše svoju komunikaciju i strategije angažovanja. Koristeći analitičke i verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije, kompanije mogu da podstaknu angažovanje kupaca, povećaju stope konverzije i poboljšaju ukupne performanse prodaje. Oni mogu da pojednostave zadatke kao što su kreiranje sadržaja i analiza interakcije sa klijentima, omogućavajući prodajnim timovima da se usredsrede na aktivnosti veće vrednosti. Izazovi usvajanja uključuju troškove unapred, integraciju podataka i upravljanje promenama, ali fazna implementacija može da ublaži rizike.

Prodavac se priprema za važan sastanak sa klijentima. Oni uvežbavaju nastup pomoću digitalnog alata za treniranje sa AI koji je prilagođen ciljevima kompanije i filozofiji prodaje. Sistem analizira ton, reči i tempo prodavca. Ukazuje na oblasti za poboljšanje, na primer, predlažući upotrebu fraza koje naglašavaju saradnju („hajde da ovo istražimo zajedno...“) i podsećajući prodavca da zakaže sledeći sastanak sa potencijalnim klijentom. Dalje, prodavac dobija uvid na osnovu podataka o potrebama i preferencijama kupaca, uključujući preporuke o prodajnim akcijama i mogućnostima unakrsne prodaje.

Uloga AI kao trenera prodaje je moćna sposobnost u nastajanju. Takođe ubrzano raste uloga AI kao analitičara, koji uranja u ogromne količine podataka o prodaji da bi otkrio uvide, na primer, o tome zašto određene geografske regije ne uspevaju ili koji se tržišni trendovi razvijaju. AI trenutno obavlja zadatke za koje su analitičarima prodaje nekada bili potrebni dani ili nedelje.

Pomoćnici AI koji deluju kao treneri i analitičari za prodavce, dopunjuju više korišćene taktičke savetnike sa AI pogonom. Takvi alati daju sugestije, pomažući prodavcima da identifikuju obećavajuće potencijalne klijente, kreiraju ponude po meri i dizajniraju prilagođene ponude. Ovo podstiče poboljšano angažovanje klijenata, veće stope konverzije, veću prodaju i veće zadržavanje kupaca.

Dobijanje vrednosti od AI prodajnih asistenata zahteva rešavanje nekoliko komplikacija — značajnih troškova unapred, integracije podataka i izazova kvaliteta, modela obuke o sadržaju kompanije i podsticanja usvajanja sa prodajnim timovima. Ovi faktori mogu otežati postizanje i merenje ROI. Ovaj članak će ispitati mogućnosti AI prodajnih asistenata koji su sada dostupni i razmotriti puteve usvajanja i upotrebe ovih alata.

Mogućnosti AI pomoćnika

Da bi AI asistenti mogli da treniraju, analiziraju ili savetuju, potrebne su im analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti.

Analitičke sposobnosti

Ove funkcije koriste profile klijenata, tragove interakcije, angažovanje kupaca i podatke o učinku iz prethodnog perioda za kreiranje uvida i predloga za prodajne timove. Koristeći podatke o svim prodavcima i kupcima, AI inteligentno sugeriše koje akcije rade za svakog kupca i prodajnu situaciju. Pfizer, Schneider Electric i Microsoft su među mnogim kompanijama koje koriste takve mogućnosti da bi prodavcima dale pravovremene taktičke savete o specifičnim, unapred definisanim problemima, na primer, koju sledeću najbolju radnju da preduzmu i kako da spreče odliv kupaca. Rezultat je poboljšana reakcija na klijente i povećana produktivnost prodaje. Na primer, kada je Microsoft počeo da koristi „Daily Recommender“, sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji prodavcima daje uvid u potrebe kupaca i predložene prodajne akcije, produktivnost prodaje (merena vremenom pred kupcima i potencijalnim klijentima pretvorenim u prilike) porasla je za 40%.

Nedavna dostignuća omogućavaju AI modelima da odgovore na otvorena pitanja. U biofarmaceutskoj kompaniji, prodavac pita sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji: „Koje su najnovije bolesti i trendovi prepisivanja za dijabetes na mojoj teritoriji?“ Sistem prevodi ovaj upit prirodnog jezika u kompjuterski kod, koji se zatim izvršava radi analize najnovijih podataka. Dobijeni uvidi se dele sa prodavcem: „Prevalencija dijabetesa je porasla za 2%, ali je stopa lečenja opala za 8%. Najbolje propisani lekovi na vašoj teritoriji su tri utvrđene terapije, ali među zdravstvenim radnicima raste interesovanje za učenje o inovativnim pristupima. Prodavac se dalje pita: „Šta mogu da uradim da poboljšam stope lečenja?“ na koje sistem odgovara sa predlozima uključujući koje zdravstvene radnike da posetite lično, a koje da kontaktirate putem e-pošte, koje nalaze istraživanja da podelite o kardiovaskularnim prednostima, prednostima gubitka težine i pogodnom doziranju, kao i najefikasnijim strategijama za distribuciju uzoraka proizvoda. Prodavac kombinuje ove uvide sa sopstvenim iskustvom, a zatim je spremniji da ima relevantne, pronicljive i produktivne interakcije sa kupcima.

Verbalno-vizuelne sposobnosti

Ove funkcije sintetizuju uglavnom nenumeričke podatke (tekst, slike, video) koristeći gen AI za poboljšanje sadržaja i komunikacije. Rudimentarne aplikacije za prodavce uključujući transkripciju i rekapitulaciju snimljenih razgovora sa klijentima i bez napora kreiranje kolaterala za prodaju specifičnog za kupca. Bez veštačke inteligencije, kreiranje i prilagođavanje sadržaja oduzimaju otprilike četvrtinu vremena prodavaca. Prodajni timovi u IBM-u, Cintas-u i Morgan Stanley-u su među onima koji koriste verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije da pojednostave ove vrste zadataka. U Morgan Stanley-u, alatka pod nazivom AI @ Morgan Stanley Assistant daje finansijskim savetnicima pristup oko 100.000 sopstvenih istraživačkih izveštaja i dokumenata kompanije. Savetnici ispituju bazu podataka i odmah dobijaju sažete informacije za davanje preporuka za ulaganja i izvršavanje transakcija. „Pull“ pristup alata zasnovanog na genetičkoj inteligenciji dopunjuje „push“ pristup sistema „sledeće najbolje akcije“ koji koristi analitičke mogućnosti za deljenje personalizovanih investicionih ideja za klijente.

Sve veća upotreba gen AI je za obuku u prodaji. Platforme zasnovane na veštačkoj inteligenciji analiziraju snimljene ili žive prodajne pozive. Pored davanja povratnih informacija o stilu komunikacije i sadržaju prodavca, ovi alati otkrivaju raspoloženje kupaca i daju trenutne predloge za poboljšanje. Smernice postaju još personalizovanije i kontekstualne kada AI modeli integrišu istoriju angažovanja kupaca i podatke o učinku prodavača.

Upotreba avatara kupaca sa AI za obuku prodaje takođe postaje sve popularnija. Moduli za obuku prodaje zasnovani na AI i VR stvaraju realistične simulacije, sa AI-botovima koji igraju ulogu kupca i simuliraju pitanja i primedbe koje bi kupac mogao postaviti, omogućavajući prodavcima da vežbaju svoje veštine u bezbednom okruženju. Zaposleni koji su novi u prodaji brže napreduju, dok iskusni prodavci ubrzavaju razvoj kompetencija. Kada je tehnološka kompanija Zoom morala da ubrza svoj prodajni tim na novim porukama za prodaju svoje platforme za kompletno rešenje, prodajni predstavnici širom sveta usavršavali su svoje veštine vežbajući sa partnerom za veštačku inteligenciju po imenu Dženi. Ovo je dovelo do značajnog poboljšanja veština i savladavanja poruka kod svih prodajnih predstavnika.

Integrisanje mogućnosti

Moć AI asistenata je pojačana kada analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti rade zajedno. Na primer, verbalno-vizuelni alati procenjuju interesovanje potencijalnog klijenta analizirajući e-poštu, transkripte ćaskanja i komunikaciju na društvenim mrežama. Ovaj uvid hrani analitičke alate, koji koriste podatke o potencijalnim klijentima i sličnim klijentima da identifikuju prilike za povećanje prodaje. Zatim, verbalno-vizuelne sposobnosti se uklapaju u sadržaj i savete za obuku kako bi pomogli prodavcu da saopšti priliku.

Nekoliko prodajnih alata sa AI-om spaja ove mogućnosti. Stoga se izgradnja digitalnih asistenata uglavnom odnosi na prilagođavanje i integraciju postojećih tehnologija, a ne na izmišljanje novih. CRM rešenja koja nude analitičke i verbalno-vizuelne alate uključuju Microsoft Dinamics 365 i Salesforceov Sales Cloud sa Ajnštajnom. Kompanije kao što su SAP, Oracle, Adobe, HubSpot i Zoho su ugradile slične mogućnosti. Stotine kompanija nude alate generisane veštačke inteligencije koji se mogu integrisati sa CRM sistemima. Zoom Revenue Accelerator je jedno od mnogih rešenja koja koriste gen AI za analizu prodajnih sastanaka i pružanje uvida. Iako mnoštvo opcija komplikuje izbor, ono je demokratizovalo mogućnosti, čineći ih dostupnim kompanijama svih veličina.

Putevi za AI-sazrele i AI-rani-stage organizacije

Prodajni timovi su na različitim tačkama na putu implementacije AI asistenata. Kompanije zrele za veštačku inteligenciju idu drugačijim putem od onih koje tek kreću.

Organizacije zrele za veštačku inteligenciju su dobro uspostavljeni korisnici analitičkih sposobnosti AI za savetovanje prodavaca (na primer, prihvata se 70% ili više preporuka za sledeću najbolju akciju.) Sledeća granica za ove rane korisnike je da iskoriste rastuću moć gen AI (ako već nisu), počevši od funkcija niskog rizika, kao što je izrada prilagođenih e-poruka i omogućavanje prodavcima bržeg pristupa informacijama u bazi znanja kompanije. Kako iskustvo sa razvojem i korišćenjem ovih sposobnosti raste, ove organizacije koje su zrele za veštačku inteligenciju istražuju složeniju i nestrukturiranu analitiku i hiperpersonalizovano treniranje i obuku.

Organizacije koje još nisu krenule putem veštačke inteligencije koriste drugačiji pristup. Za ove novopridošlice, počevši od niskorizičnih AI aplikacija je brži put do vrednosti. Istovremeno, organizacije u ranoj fazi veštačke inteligencije počinju da postavljaju temelje za korišćenje analitičkih sposobnosti AI. Ovo zahteva razumno robustan sistem za upravljanje podacima o klijentima i interakcijama. Iako savršeni podaci nisu potrebni, mnoge takve organizacije otkrivaju da moraju da nadograde svoj CRM sistem. Sa solidnom platformom za upravljanje podacima, moguće je iskoristiti analitiku zasnovanu na veštačkoj inteligenciji da biste prodavcima dali taktičke savete. A kako organizaciono i tehnološko iskustvo raste, AI kao trener i analitičar se može istražiti.

Olakšavanje usvajanja i upotrebe

Da bi se pozabavili troškovima, obukom za modele i usvajanjem. U pogledu implementacije AI prodajnih asistenata, obratite pažnju ne samo na tehnologiju, već i na ljudske elemente i upravljanje promenama.

Koristite fazni pristup implementaciji. Započnite pilot program sa malim timom. Ovo minimizira početne troškove i rizike i omogućava iterativna poboljšanja pre potpunog uvođenja.

Obučite AI modele u kontekstu kompanije. Čak i AI rešenja koja su napravljena posebno za prodaju ne mogu sama da stvore dovoljnu vrednost; moć dolazi od njihove obuke na podacima specifičnim za situaciju. Započnite sa obukom o podacima kompanije (npr. istorija transakcija i interakcija za analitičke modele; prošli mejlovi, predlozi i marketinški sadržaj za gene AI modele). Dopunite ovo sintetičkim podacima koje generišu algoritmi da bi oponašali podatke iz stvarnog sveta. Nakon što su modeli lansirani, povratne informacije korisnika o preporukama veštačke inteligencije su kritične za kontinuirano poboljšanje.

Izmerite ROI. Koristite okvir koji uzima u obzir i kratkoročne i dugoročne koristi, uključujući metrike kao što su vreme ušteđeno na administrativnim zadacima, poboljšanje kvalifikacije potencijalnih klijenata, povećanje stopa konverzije prodaje i poboljšani rezultati zadovoljstva kupaca.

Upravljajte promenom. Usvajanje i upotreba su veće kada funkcije besprekorno funkcionišu sa poznatim alatima kao što su CRM i sistemi e-pošte dok se uklapaju u svakodnevni radni tok prodavaca. Iskoristite sisteme podrške i forume na kojima prodavci mogu da podele svoja iskustva (na primer, na sastancima prodajnog tima ili u prostorima za saradnju na mreži). Obrnuto mentorstvo, gde mlađi tehnički pametni članovi tima pomažu starijim članovima, takođe je efikasan.

Koristeći pomoćnike veštačke inteligencije kao trenere, analitičare i savetnike, prodavci mogu da podstaknu rast i istovremeno isporučuju izuzetnu vrednost kupcima.

. . .

Tehnologija je decenijama transformisala prodaju, a najnoviji talas AI inovacija obećava da će biti možda najveća sila do sada. Digitalni asistenti će promeniti posao prodaje na mnogo načina. Prodavci će prestati da obavljaju neke zadatke, kao što je snimanje beleški u CRM, koji će postati automatizovan. Oni će efikasnije obavljati druge zadatke, kao što je brže reagovanje personalizovanom komunikacijom za klijente. Prodavci će takođe drugačije i efikasnije postupati sa određenim odgovornostima, na primer, planiranjem i izvođenjem relevantnijih i moćnijih razgovora sa kupcima. Pored toga, oni će preuzeti nove odgovornosti, kao što je orkestriranje akcija na različitim kanalima kako bi bolje služili klijentima. Kako se ove promene budu odvijale u narednih nekoliko godina, uspešne prodajne organizacije će nastaviti da se razvijaju i prihvataju nove mogućnosti za prodavce i digitalne proizvode da rade zajedno na povećanju vrednosti za kupce i poslovanje.

Generativna AI (gen AI) ima nekoliko osobina koje ljudima nedostaju: stalno je aktivna, poseduje enciklopedijsko znanje, generiše rezultate trenutno i može da se skaluje beskonačno. Ova nova era AI može delovati zastrašujuće za ograničena, ljudska bića koja su je stvorila. Ljudi sada moraju pažljivije da razmotre gde leži naša jedinstvena vrednost. Koji zadaci ili veštine će ostati izazovni za AI u doglednoj budućnosti? Koje prednosti ljudi mogu zadržati i braniti? U ovom članku autor opisuje četiri ključna područja gde ljudi i dalje imaju prednost, uz ljudske veštine koje ostaju dragocene — za sada.

Oblasti u kojima je AI već prevazišao ljudske sposobnosti

Veštačka inteligencija zasnovana na silicijumu značajno se razvila tokom proteklih decenija. Pre pojave LLM-ova i generativne AI, AI je već nadmašio ljude u mnogim specifičnim oblastima:

• Dame (1994)
• Šah (1996)
• Zadovoljavajući prevod jezika (2006)
• Prepoznavanje rukopisa (2014)
• Razumevanje pročitanog (2017)
• Odgovaranje u razgovoru (2023)
• Prevod jezika na ljudskom nivou (2024)

Ne znamo koje će oblasti AI sledeće osvojiti, ali kandidati uključuju potpuno autonomnu vožnju (nivo 5), hirurgiju, pisanje bestselera, razvoj AI sistema i „sveti gral“: veštačku opštu inteligenciju (AGI) — termin koji je popularizovao Šejn Leg i odnosi se na AI koji dostiže ljudsku sposobnost u širokom spektru kognitivnih zadataka.

Oblasti gde ljudi i dalje imaju prednost nad AI

Razgovarajući s brojnim stručnjacima, potrošačima i skepticima AI u proteklih nekoliko godina, četiri ključne prednosti za ljude stalno se ponavljaju:

1. Emocije: Razumevanje, povezivanje i osetljivo reagovanje na ljudska osećanja.
2. Kompleksnost: Upravljanje nejasnim, širokokontekstualnim izazovima uz holističko rešavanje problema.
3. Fizička prisutnost: Zadaci koji zahtevaju spretnost i interakciju s fizičkim svetom, posebno tamo gde je važna ljudska prisutnost i brzina reagovanja.
4. Kreativnost: Sposobnost generisanja originalnih, novih ideja i rešenja.

1. Emocije

Ljudi su i dalje vrhunski stručnjaci kada su u pitanju „meke veštine“. Gen AI može uverljivo i korisno imitirati empatiju, etiku, pregovore i slične aspekte. Neki već koriste AI za terapiju ili društvo. Ipak, u većini slučajeva, za naše jedinstvene i složene okolnosti, oslanjamo se na druge ljude da nas najbolje razumeju. Ljudski ekspert, prijatelj ili kolega verovatnije će ponuditi nefiltrirane, iznenađujuće ili čak kontroverzne stavove — koji su često korisniji od generičkog, kliničkog odgovora mašine.

Ljudi takođe imaju prednost, jer su interesantni drugim ljudima. Evoluirali smo tako da obraćamo pažnju na to šta drugi misle, osećaju, govore i rade. Ovo je suština ljudskih priča, koje su već dve decenije gorivo društvenih mreža. Volimo sport, muziku i komediju zbog ljudi koji igraju, nastupaju i nasmejavaju nas. AI-generisan udarac u tenisu, pop pesma ili šala — ma koliko bili dobri — nikada neće imati isti uticaj.

Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): ubeđivanje, samosvest, etika, slušanje, pričanje priča i prodaja.

2. Kompleksnost

Svet je i dalje previše složen za AI.

AI je nadmašio ljude u jasno definisanim, ograničenim i kontrolisanim oblastima, poput igranja dama, šaha i goa. Takođe se dobro snalazi u drugom talasu tehničkih veština u širim domenima, poput predviđanja kodova dok programeri kucaju, generisanja koda za rešavanje problema, prevođenja koda između programskih jezika, ispravljanja grešaka i pisanja prateće dokumentacije. AI može proizvoditi marketinške tekstove, pravne dokumente i pojednostavljivati finansijsko knjigovodstvo.

Međutim, svet je prepun mnogo težih problema. Klimatske promene, siromaštvo, socijalna pravda i poslovne strategije — poznati kao „neukrotivi problemi“ prema profesorima Horstu Ritelu i Melvinu Veberu — zahtevaju razumevanje podataka iz različitih konteksta. AI još uvek ne može da integriše takve raznovrsne domene.

Kako su istakli Jan Lekun, glavni naučnik za AI u Meta-i, i drugi stručnjaci, gen AI je treniran isključivo na tekstu (iako ogromnoj količini teksta), što je samo mali deo podataka na koje se ljudi oslanjaju — poput DNK koda, čulnih i telesnih iskustava sveta, emocija i drugih aspekata. Stoga ne možemo očekivati da će AI rešavati složene, „neukrotive“ probleme u skorijoj budućnosti.

Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): rešavanje složenih problema, razumevanje konteksta, upravljanje rizicima, strategija, vizija i intuicija.

3. Fizička prisutnost

Gen AI ne može direktno da interaguje s fizičkim svetom.

Ako treba da pošaljete pismo, postavite policu, pokažete novom zaposlenom prostorije ili nekoga pogledate u oči tokom pregovora, gen AI to ne može učiniti umesto vas.

Roboti će još dugo biti u razvoju. Stručnjaci predviđaju da ćemo kućne robote videti za oko deceniju. Čak i Ilon Mask, jedan od najvećih entuzijasta u oblasti robotike, priznaje da će roboti postati uobičajeni tek do 2040. godine. Potpuno autonomna vozila takođe su uzela mnogo više vremena nego što su Mask i drugi predviđali.

Postoje i profesionalne interakcije za koje je ljudski fizički dodir ključan. Negovatelji, kuvari, sportisti, medicinske sestre, sakupljači otpada, frizeri i zanatlije moraju biti prisutni u stvarnom svetu kako bi pružili svoju vrednost.

Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): spretnost, govor tela, fizička snaga, ravnoteža, koordinacija, taktilna osetljivost, držanje i koordinacija ruke i oka.

4. Kreativnost

Ako se AI trenira na podacima koji su već viđeni, teško je očekivati da tehnologija generiše nešto zaista novo.

Gen AI može proizvesti rečenicu, paragraf ili sliku koju svet nikada nije video. Ali može li stvoriti autentičnu kreativnost — nešto što je novo na način koji nas pokreće i deluje važno?

Iako je lansiranje AI tehnologija za generisanje medija izazvalo pažnju, potrošačima to nije previše značajno. Spotify sada uključuje AI generisanu muziku, ali najveći hitovi su i dalje delo muzičara od krvi i mesa. Malo ljudi gleda AI generisane filmove, niti to želi. Iako je AI generisana slika prodata za milion dolara, to je daleko od 450 miliona plaćenih za da Vinčijevu sliku Salvator Mundi. Cenimo istoriju i retkost — kvalitete koje AI ne može da pruži.

Kvalitetno pisanje je takođe sigurno — za sada. Gen AI, treniran uglavnom na dve decenije sadržaja sa interneta, ne može proizvesti istinski kvalitetnu prozu. Ljudski stručnjaci i dalje pišu i uređuju članke.

Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): mašta, generisanje ideja, estetska procena, lateralno razmišljanje, umetnički izražaj i radoznalost.

Kako ljudi i AI mogu međusobno da se dopunjuju

Razvijanje veština u jednom ili više navedenih pravaca pomoći će vam da osigurate da vaš doprinos ne može replicirati gen AI.

Izbor između ljudi i AI nije binaran. AI može unaprediti ljudske sposobnosti i obrnuto. Na primer, savetnik vlade može koristiti meteorološke podatke AI sistema kao ulaz za složenu geopolitičku odluku. Negovatelj može koristiti AI za prevod jezika radi boljeg povezivanja s pacijentom.

Potencijal spajanja ljudskih i AI sposobnosti postaje jasniji kada analiziramo veštine. AI trenutno najbolje funkcioniše u mikro-zadacima uz ljude. Na primer, stručni blogeri koriste AI za prikupljanje primera, pronalaženje reči ili generisanje ideja. AI je još uvek najsnažniji kao podrška u manjim koracima procesa.

Mnogo poslova i veština ostaje u domenu ljudi. Usmerite svoju pažnju na razvijanje jedne od navedenih veština i razmislite kako AI može da pomogne u njenoj realizaciji. To će osigurati vašu relevantnost u svetu koji se sve brže menja.

Ambiciozni preduzetnici se sve više okreću veštačkoj inteligenciji (AI) kako bi podstakli rast, inovacije i efikasnost. Koristili su AI da bi se takmičili sa velikim igračima, pokazujući da mali timovi mogu postići izvanredan uticaj. Preduzetnici koji nameravaju da zaposle više od 20 ljudi znatno češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele. Uprkos entuzijazmu, izazovi kao što su troškovi, implementacija i privatnost podataka i dalje postoje. Ali postavljanje strateškog tempa, jačanje saradnje između ljudi i AI, i podsticanje eksperimentisanja koje vode zaposleni može pomoći.

Kada je tim u kompaniji Anysphere 2022. godine pokrenuo Cursor – AI asistenta za kodiranje – oni nisu bili dobro finansirani gigant. Bili su mala grupa programera koja je gradila pametniji način za pisanje koda. U roku od nekoliko meseci, takmičili su se sa alatima kompanija OpenAI i GitHub, dokazujući da čak i najmanji timovi mogu da postignu mnogo više nego što se od njih očekuje kada ih pokreće AI. Ova vrsta skalabilnog, inteligentnog dizajna više nije isključivi domen velikih firmi ili tehnoloških startapova. Iako su Anysphere i drugi slični njima još uvek na početku svog puta, oni pokazuju kako ambiciozni preduzetnici mogu da iskoriste AI za ubrzavanje donošenja odluka, otključavanje novih tržišta i optimizaciju poslovanja. Naše najnovije istraživanje Global Entrepreneurship Monitor (koje je obuhvatilo više od 2.300 američkih preduzetnika) pokazuje da preduzetnici sa ambicijama za rast – ambiciozni preduzetnici – mnogo češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele i budući uspeh. Kako bismo vodili ove poduhvate, u nastavku predstavljamo praktičan okvir za rast uz pomoć AI.

Važnost ambicioznih preduzetnika

Mala preduzeća čine 99% svih firmi u SAD i skoro polovinu zaposlenih u privatnom sektoru, prema podacima američkog Biroa za statistiku rada (U.S. Bureau of Labor Statistics). Takođe, konstantno nadmašuju veće firme u otvaranju novih radnih mesta (U.S. Census Bureau). Ali mnogo manji podskup – ambiciozni preduzetnici – pokreće najtransformativnije promene. Podaci Global Entrepreneurship Monitora pokazuju da samo 18% američkih preduzetnika očekuje da će zaposliti 20 ili više ljudi u narednih pet godina. Ovi preduzetnici se ističu: imaju preko četiri puta veću verovatnoću da će uvesti nove proizvode ili usluge u poređenju sa onima koji ne predviđaju zapošljavanje, što ih pozicionira kao katalizatore i za otvaranje radnih mesta i za inovacije. Ovi ambiciozni preduzetnici ne teže samo rastu – oni teže da remete, skaliraju i vode. Oni vide AI kao ključnu za postizanje tih ciljeva. I postižući ih, oni nesrazmerno doprinose ekonomskoj obnovi.

Usvajanje AI u preduzetništvu

Lideri velikih firmi se uveliko slažu da AI transformiše industrije, remeti radne tokove i redefiniše poslovne modele sa neviđenom brzinom. U globalnoj anketi kompanije Deloitte, 78% rukovodilaca je izjavilo da planira da poveća svoja ulaganja u AI tokom naredne godine. Ali ovo nije samo priča o disruptivnim promenama na nivou preduzeća. Generativni AI alati demokratizuju sposobnosti koje su nekada bile rezervisane za velike timove i velike budžete.

Ipak, uprkos širenju dostupnih AI aplikacija, postoji relativno malo istraživanja o percepcijama usvajanja AI među malim i srednjim preduzećima. Jedna od retkih dostupnih anketa pokazala je da samo 21% malih preduzeća koristi AI ili planira da ga koristi u naredne dve godine. Međutim, naši GEM podaci otkrivaju jasniju sliku: ambiciozni preduzetnici – oni koji predviđaju zapošljavanje najmanje 20 novih radnika u narednih pet godina – stavljaju mnogo veći naglasak na AI. Preciznije, 87% njih predviđa da će AI biti ključna za njihov poslovni model i strategiju u naredne tri godine. Preko 90% očekuje pozitivne uticaje na prihod i rast, pri čemu većina navodi prednosti kao što su razvoj inovativnih proizvoda i usluga, poboljšana produktivnost i efikasnost, unapređena personalizacija za kupce i bolje upravljanje rizikom i usklađenošću.

Ovo nije samo teorija. Preduzetnici mogu izgledati bolje pozicionirani od velikih firmi za integraciju AI. Novi poduhvati mogu da grade procese vođene veštačkom inteligencijom od prvog dana, a etabliranija mala preduzeća često posluju sa manje od pet zaposlenih – dovoljno agilni da izbegnu birokratiju. Ali mala veličina takođe može biti ograničenje. Ograničeni finansijski i ljudski resursi, posebno za netehnološke firme koje ređe dobijaju rizični kapital, znače da je rast – a ne usvajanje tehnologije – često prioritet. U nedostatku značajnih internih tehničkih timova, mnogi osnivači se suočavaju sa stvarnim izazovima u usvajanju i upravljanju naprednom tehnologijom.

Čak i među ambicioznim preduzetnicima, entuzijazam za AI ne nadjačava zabrinutost. Glavne brige uključuju troškove i prepreke u implementaciji (84%), kao i otpor zaposlenih (72%) i/ili kupaca (81%). Osamdeset osam posto je navelo privatnost podataka kao ključnu brigu. Iako GEM podaci pokazuju da ambiciozni preduzetnici češće posluju u tehnološki intenzivnim sektorima – ili agresivno koriste tehnologiju u svom poslovanju – oni i dalje predstavljaju tek nešto više od 10% ambicioznih preduzetnika koje smo anketirali. To sugeriše da većina možda nema tehnološke veštine ili orijentaciju koja bi omogućila takva ulaganja. AI već dugo pomaže u unapređenju ljudskog rada.

Robotska automatizacija procesa obavlja ponavljajuće pozadinske zadatke, dok analitička AI podržava brže i tačnije donošenje odluka o predviđanju, određivanju cena i ciljanju kupaca. Generativna AI sada omogućava preduzetnicima da testiraju marketinške strategije ili poslovne modele za nekoliko dana umesto nedelja – i da kreiraju sadržaj, od prezentacija za investitore do koda, uz minimalan unos.

AI takođe transformiše industrije koje se tradicionalno ne smatraju tehnološki naprednim. Stuccco, kompanija za virtuelno uređenje nekretnina, sve više dodaje AI mogućnosti svojim renderima uređenih prostora. ImagineInteriors.ai, na primer, je proizvod obučen na dizajnima koje su stvorili ljudi, a koji će profesionalcima u nekretninama pružiti vizualizaciju proizvoda i virtuelno uređenje. Druga ponuda omogućava potrošačima da sami kreiraju uređenja sa proizvodima koji se mogu kupiti. Ono što je nekada zahtevalo nameštaj i nedelje priprema, sada će biti urađeno za nekoliko sati uz fotorealistične AI rendere – omogućavajući malim firmama da se takmiče sa luksuznim agencijama. Ovi alati ne zamenjuju ljudsko rasuđivanje – oni ga proširuju.

Nedavno je uspon agentivne AI – alata koji mogu samostalno obavljati digitalne zadatke – proširio ove mogućnosti. Preduzetnici sada mogu automatizovati izradu veb-sajtova, obradu transakcija, korisničku podršku i istraživanje tržišta. Iako je ljudski nadzor i dalje ključan, ovi agenti značajno povećavaju kapacitet. Ukratko, AI pomaže preduzetnicima da rastu pametnije, a ne samo veće.

Okvir za preduzetnike

Da bismo vodili preduzetnike – posebno one sa visokim ambicijama za rast – razvili smo praktičan, prilagodljiv okvir za usvajanje AI. Koristan je i za one koji podržavaju preduzetničke poduhvate, uključujući investitore, savetnike i partnere u ekosistemu. Ovaj okvir se mora primeniti uz razumevanje resursa, konteksta i težnji svakog poduhvata. Poduhvat sa dubokim tehničkim sposobnostima imaće drugačiji pristup od startapa sa ograničenim finansijskim ili tehničkim resursima. U svim slučajevima, međutim, važi jedan princip: usvajanje AI ne može biti isključivo odozgo-nadole.

Odredite pravac i tempo usvajanja AI.

Prvo pitanje koje preduzetnici moraju postaviti nije samo da li da usvoje AI – već kako i koliko brzo. Dok neke firme pokušavaju sa potpunom implementacijom, većina ima koristi od postepenog usvajanja zasnovanog na učenju iz eksperimentisanja. Kao što preduzetnici često razvijaju minimalno održive proizvode, tako mogu razviti i minimalno održive slučajeve upotrebe AI. Automatizacija ponavljajućih zadataka, bilo pomoću RPA ili sve više AI agenata, retko zahteva velike promene u procesima. Ove rane primene grade zamah i unutrašnju podršku.

Neka preduzeća daju prioritet prilikama visoke vrednosti koje donose prihod, kao što je korišćenje AI za efikasnije lansiranje novih proizvoda ili proširenje dosega do kupaca. Druga počinju sa laganim alatima za uštedu troškova koji su ugrađeni u postojeće sisteme.
I, preduzetnici ne moraju odmah da grade internu stručnost za AI. Mnogi počinju radeći sa kompanijama koje ugrađuju AI u alate dizajnirane za njihovu industriju. Netic, na primer, je dobavljač rešenja za HVAC, vodovodne i električarske poslove. Nudi AI za automatizaciju i predviđanje angažovanja kupaca, zakazivanja i marketinga. Optimizacijom ovih operativnih zadataka, Netic pomaže sebi i svojim klijentima, malim uslužnim firmama, da poboljšaju efikasnost bez dodavanja novih zaposlenih ili tehničke infrastrukture.
Alati poput ovih daju preduzetnicima niskorizičan način da potvrde potencijal AI. Preduzetnicima koji žongliraju sa više uloga, oni oslobađaju vreme da se fokusiraju na rast. Iako oslanjanje na spoljne dobavljače AI možda neće doneti trenutnu konkurentsku prednost, ono gradi organizaciono samopouzdanje i utire put za strateškije, interno eksperimentisanje u budućnosti.

Ojačajte komplementaran odnos sa AI.

Iako AI optimizuje radne tokove i automatizuje zadatke, ona nije potpuna zamena za ljudske veštine. Odlična je u obradi podataka, prepoznavanju obrazaca i izvršavanju ponavljajućih ili zadataka zasnovanih na pravilima. Ljudi donose kritičko razmišljanje, empatiju, rasuđivanje i prilagodljivost – veštine koje mašine ne mogu da repliciraju. Prilika leži u dizajniranju radnih tokova gde ljudi i mašine koriste svoje prednosti.

Razmotrite kako čak i uslužno orijentisana preduzeća unapređuju personalizaciju pomoću AI. Style DNA, na primer, počeo je kao usluga ličnog stilizovanja usmerena na pomaganje korisnicima da maksimalno iskoriste svoju postojeću garderobu. Da bi proširila svoj uticaj i poboljšala personalizaciju, kompanija je kasnije integrisala AI u svoju platformu – koristeći prepoznavanje slika i učenje o preferencijama kako bi predložila odabrane odevne kombinacije na osnovu fotografija koje korisnici postave i njihovih profila stila. Dok aplikacija generiše modne preporuke zasnovane na podacima, korisnici ostaju u kontroli, birajući konačni izgled koji odražava njihov ukus. Ovaj hibridni model spaja ljudsku kreativnost sa mašinskom inteligencijom i takođe podržava održivu modu podstičući ponovnu upotrebu umesto nove potrošnje.

U preduzetničkim poduhvatima gde zaposleni obavljaju mnogo različitih poslova, AI može preusmeriti članove tima sa ponavljajućih zadataka na kreativnije uloge okrenute klijentima. Ova tranzicija produbljuje angažovanje, poboljšava zadržavanje zaposlenih i povećava vrednost ponude kompanije. Preduzetnici bi trebalo da predstave usvajanje AI ne kao pretnju, već kao način za jačanje ljudskog potencijala.

Implementirajte kao inicijativu koju vode zaposleni, inspirisanu kolegama.

Za razliku od velikih firmi, većina preduzetničkih poduhvata ne može da zaposli posvećene AI timove. Ali i dalje mogu biti vodeći u usvajanju osnaživanjem „građana programera“ ili „vibe kodera“ – radoznalih, tehnološki pismenih zaposlenih koji su voljni da eksperimentišu, čak i bez formalne obuke za AI. Ovi članovi tima razumeju radne tokove i kulturu kompanije, što ih čini idealnim ranim usvajačima.

Gotovo svaki jezički model sada može da generiše kod. Postoje i specijalizovani alati koji mogu da koriste AI za kreiranje veb-stranica, prezentacija, poslovnih planova, istraživanja tržišta, dizajna proizvoda, logotipa i skoro svake druge digitalne komponente koja je potrebna malim preduzećima. Ovi alati su obično jeftini ili čak besplatni. U preduzetničkom okruženju, ovakva dostupnost je multiplikator snage.

Ovo usvajanje odozdo-nagore gradi poverenje, a GEM podaci pokazuju da su preduzetnici zabrinuti da se njihovi zaposleni plaše AI. Ali veća je verovatnoća da će oni prihvatiti tehnologiju kada je uvedu kolege, a ne kada je nametnuta sa vrha. Vremenom, ovi rani usvajači postaju interni šampioni koji modeliraju najbolje prakse i grade organizacionu AI pismenost. Preduzetnici bi trebalo da ojačaju ovaj zamah ciljanim razvojem, priznavanjem i jasnim podsticajima. Ako se uradi kako treba, usvajanje AI vođeno zaposlenima ne samo da povećava produktivnost, već i oblikuje agilniju i inovativniju kulturu.

. . .

Veštačka inteligencija više nije isključivi domen tehnoloških giganata. Sa alatima koji su dostupniji i troškovima implementacije nižim nego ikad, preduzetnici orijentisani na rast su u dobroj poziciji da predvode. Kada se primeni promišljeno, AI pomaže malim preduzećima da se brže razvijaju, posluju pametnije i usmere ljudski kapital na kreativnost, angažovanje kupaca i inovacije. Ali otključavanje ovih prednosti zahteva više od eksperimentisanja – zahteva promenu načina razmišljanja.

Najuspešniji preduzetnici će tretirati AI ne samo kao alat, već kao stratešku sposobnost ugrađenu u celo poslovanje. Sledeći talas poslovne transformacije neće doći samo iz upravnih odbora kompanija sa liste Fortune 500. Pokretaće ga odvažni preduzetnici koji kombinuju ambiciju sa pametnom primenom AI kako bi nadmašili, nadmudrili i nadjačali konkurenciju.