Tehnološki napredak omogućio je da se deepfake sadržaji — lažni audio, video i slike — lakše nego ikada kreiraju. Kao rezultat toga, 2024. godina je zabeležila porast phishing napada za gotovo 60%. Ovi napadi manipulišu našim percepcijama i sposobnošću da razlikujemo stvarnost od fikcije. Efikasni su zato što koriste načine na koje smo prirodno ranjivi. Da biste se zaštitili, potrebno je da naučite kako da preusmerite trenutne reakcije i misaone procese. To uključuje: 1) preusmeravanje pažnje kako biste se oduprli taktikama hitnosti, 2) regulisanje emocionalnih okidača usmerenih na saosećanje i 3) otpor automatskom poštovanju autoriteta.

Ranije ove godine, studentkinji jednog korejskog univerziteta svet se srušio kada je na njen telefon stigla poruka — seksualno eksplicitna slika nje same koju nikada nije snimila. Na slici je njeno lice bilo digitalno spojeno sa telom druge osobe.

Slike su bile deepfake — AI tehnologija trenirana na stvarnim fotografijama, video zapisima ili audio materijalima, osmišljena da obmanjuje i ponižava. Ali studentkinja nije sama u ovome. Danas se kriza deepfake sadržaja razvija u školama, na radnim mestima i u našim ličnim životima. Ova godina je zabeležila porast phishing napada za skoro 60%, delimično zbog AI deepfake-a. Još zabrinjavajuće je to što ovi napadi manipulišu našim percepcijama i sposobnošću da razlikujemo stvarnost od fikcije.

Ovaj porast deepfake i audio phishing napada može se povezati sa sve većom dostupnošću alata poput D-ID i ElevenLabs, koji olakšavaju kloniranje identiteta. U samo osam minuta, svako može kreirati uverljiv deepfake video. Kada je manipulacija postala tako jednostavna, ključni izazov leži u proveri autentičnosti. Da bismo razumeli zašto ove prevare obmanjuju sve — od rukovodilaca na najvišem nivou do zaposlenih na prvoj liniji — treba da se osvrnemo na principe ubeđivanja psihologa Roberta Cialdinija. Principi poput autoriteta, društvenog dokaza i hitnosti često se koriste u ovim prevarama, podstičući automatsko razmišljanje čak i kod najopreznijih među nama. Nije ni čudo što ljudska greška pokreće većinu sajber incidenata. Ove taktike iskorišćavaju naše kognitivne pristrasnosti, oslanjajući se na slepe tačke koje se javljaju zbog brzih, emocionalno vođenih odluka.

Kako provera digitalnog sadržaja postaje sve složenija, instinktivno se oslanjamo na tehnologiju za pomoć. Brojni „AI detektori” daju smela obećanja, ali s alatima koji mogu ukloniti AI vodene žigove sa slika i srednjoškolskim nastavnicima koji se bore da otkriju domaće zadatke generisane veštačkom inteligencijom, efektivna rešenja su retka. Automatska detekcija ostaje nedosledna i nepristupačna. Nije iznenađujuće da prevaranti koriste ovu prazninu.

Dok zaštitna tehnologija ne sustigne izazove, pojedinci su prepušteni sami sebi da donose odluke u realnom vremenu pod pritiskom, bez pouzdanih sigurnosnih mreža. Međutim, svest o našim kognitivnim pristrasnostima može značajno poboljšati tačnost donošenja odluka, posebno pod stresom. Razumevanjem i predviđanjem naših kognitivnih ranjivosti, možemo se opremiti za prepoznavanje i reagovanje na taktike manipulacije.

Kako zaobići manipulacije mozga

Nije stvar u ljudskoj grešci; naši umovi, programirani za efikasnost, bivaju manipulirani na načine na koje smo prirodno ranjivi. Počnimo sa tri kognitivne pristrasnosti koje utiču na sve nas — bilo u svakodnevnim ličnim izborima ili u donošenju važnih poslovnih odluka.

Razmotrite slučaj čoveka iz Čikaga koji je izgubio 50.000 dolara nakon što je pao na lažni email upozorenje koje se činilo kao da dolazi od PayPal-a, a u kojem je stajalo da će njegov račun biti kompromitovan zbog sumnjivih transakcija. U žurbi, bio je pozvan da klikne na priloženi link i ponovo unese podatke o bankovnom računu. U tom trenutku, postao je žrtva kognitivnog tunela: fokusiran samo na hitan zadatak, bio je zaslepljen nekim drugim pokazateljima prevare poput sumnjivog URL-a i email adrese pošiljaoca.

Ili, zamislite 72-godišnjeg muškarca iz Kerale, Indija, koji je primio video poziv od starog kolege, tražeći finansijsku pomoć za hitnu medicinsku pomoć. Obuzet brigom, prebacio je novac ne shvatajući da su emotivni vapaji zapravo delo prevaranta. Incident ilustruje još jednu čestu pristrasnost: afektivne heuristike, gde naše emocije nadjačavaju naše prosuđivanje.

Na kraju, uzmite primer radnika u finansijama koji je prisustvovao video pozivu s više viših rukovodilaca multinacionalne kompanije. Od njega je zatraženo da odmah prenese 25 miliona dolara. Njegovo poverenje u percipirane autoritete navelo ga je da pošalje novac — zanemarujući nedoslednosti koje je primetio. Ovo je jasan primer pristrasnosti prema autoritetu, gde instinktivno verujemo i pridajemo preteranu težinu rečima onih na pozicijama moći.

Preusmeravanje misaonih procesa

Izvršni direktori i lideri oduvek su bili primarne mete phishing prevara, ali deepfake sadržaji dodatno pojačavaju ove pretnje. Uz digitalne medije koji čine slike i video zapise lako dostupnima, kreiranje uverljivih napada nikada nije bilo jednostavnije. Dok sistemske odbrane protiv phishinga — od više faktora autentifikacije i AI detekcije do gamifikovane obuke i sajber osiguranja — nude vrednu zaštitu, one nisu dovoljne. U nastavku, nudimo praktične korake za trenutnu, ličnu budnost i detekciju — esencijalne elemente za negovanje otpornosti na sajber pretnje.

Preusmerite pažnju da biste se oduprli taktikama hitnosti

Phishing prevare se oslanjaju na hitnost ili strah kako bi nas omeli u proceni situacije. Istraživanja pokazuju da namerno preusmeravanje fokusa ka neutralnim signalima pomaže u upravljanju pristrasnostima pažnje. Uzmite primer višeg menadžera u kompaniji za sajber bezbednost kojeg je prevarant targetirao predstavljajući se kao njegov izvršni direktor putem uverljive WhatsApp poruke i audio snimka, pritiskajući ga za hitnu akciju u vezi sa poslovnim dogovorom.

Umesto da padne na trik, fokusirao se na znake koji nisu imali smisla — razgovor o osetljivim informacijama na neformalnoj aplikaciji i odbijanje dodatnog poziva. Umesto da se povinuje, zastao je, konsultovao mentalnu kontrolnu listu i prijavio incident IT timu. Razvijanje navike da se zastane, čak i na devet sekundi (minut ili dva je još bolje), može napraviti značajnu razliku. Ova pauza omogućava vreme za konsultaciju sa pripremljenom listom neutralnih koraka za verifikaciju: proverite detalje pošiljaoca, pređite mišem preko priloženih linkova ili napravite pauzu za šetnju kako biste se smirili. Ova akcijski orijentisana pauza pomaže da se povrati fokus na činjenice i upravlja kognitivnim preopterećenjem.

Regulišite emocionalne okidače usmerene na saosećanje

Napadi socijalnog inženjeringa prvenstveno ciljaju naše emocije. Ali kada naš odgovor odgovara intenzitetu njihove manipulacije, naše razmišljanje postaje reaktivno i ukočeno. Efikasnija strategija je afektivno označavanje — svesno imenovanje svojih emocija kako bismo ih videli kao prolazne podatke. Ova praksa pomaže da se prepozna šta je na kocki dok omogućava racionalniji odgovor.

Uzmimo primer Alana i Alicije, koji su primili zastrašujući poziv tvrdeći da su Alanovi roditelji oteti. U početku panični, Alan je odvojio trenutak da prizna njihov strah. Shvatio je da panika neće spasiti njegove roditelje i odlučio se za logičnu strategiju. Koristio je drugi telefon da ih direktno pozove i potvrdio da su bezbedni. Pauza kako bi označio svoje emocije pomogla mu je da povrati emocionalnu kontrolu i razmotri dugoročne posledice, a ne kratkoročne koristi. Time prelazimo sa automatskih odgovora na promišljenije, svesne reakcije.

Oduprite se automatskom poštovanju autoriteta

U većini incidenata, polovina bitke se gubi zbog našeg inherentnog poverenja u autoritet. Dobra praksa je koristiti zajedničko znanje kao alat za verifikaciju. Kada je jedan izvršni direktor Ferrarija primio poziv od generalnog direktora Benedetta Vignaa sa nepoznatog broja, isprva nije posumnjao. Ali kako je razgovor postao poverljiv, postao je sumnjičav. Umesto da veruje autoritetu pozivaoca, postavio je lično pitanje na koje je samo pravi direktor mogao odgovoriti. Pozivalac je ućutao i prekinuo vezu.

Još jedna strategija je aktivno traženje informacija koje izazivaju naše pretpostavke. Uključivanje u kolektivno donošenje odluka može pomoći da se odloži slepa vera u autoritet. Posavetujte se s kredibilnim izvorima pre nego što postupite po hitnim zahtevima. Većina prevara podrazumeva neobične zahteve. Jednostavno pitanje: „Zašto ovo deluje drugačije?” može pokrenuti našu svest i podstaći nas da proverimo kod pouzdanih izvora. Ova taktika provere kredibiliteta — pozivanjem preko pouzdanih ili verifikovanih kanala — drži dezinformacije pod kontrolom, smanjuje anksioznost, dvosmislenost i omogućava dodatna pitanja.

Uspostavljanje transparentnih komunikacionih kanala unutar organizacije omogućava zaposlenima da dovedu u pitanje sumnjive instrukcije ili izraze zabrinutost bez straha od odmazde. Kultura na radnom mestu koja podstiče postavljanje pitanja, verifikaciju i zajedničko rešavanje problema gradi otpornost.

Kognitivne pristrasnosti su suštinske za naše svakodnevno donošenje odluka i ne mogu se eliminisati. Ali moguće je upravljati njima. Vremenom, kognitivna otpornost, podržana podsticajnim radnim mestom i tehnologijom, može ojačati organizacije od temelja.

Kako se bliži kraj godine, to je savršena prilika za organizacije da preispitaju i unaprede svoje strategije sajber bezbednosti kako bi bolje zaštitile sebe i svoje zaposlene. Ali nikada nije loš trenutak za ponovno pokretanje razgovora o ulozi koju svako od nas ima u obezbeđivanju svoje bezbednosti. Većina napada često koristi jednostavnu strategiju ljudske eksploatacije. Prava kultura sajber bezbednosti počinje zaštitom ljudskog uma, čak i pre nego što pređe na sisteme oko nas. Da bismo izgradili otpornu bezbednosnu svest, prvo moramo savladati način na koji smo programirani.

Agentski AI (engl. agentic AI) briše tradicionalne granice između marketinga i prodaje, čak i dok većina kompanija nastavlja da primenjuje ovu tehnologiju odvojeno unutar svake funkcije. Takav pristup propušta priliku da se stvori integrisanije korisničko putovanje, u kojem deljeni podaci i AI agenti omogućavaju marketinškim i prodajnim aktivnostima da funkcionišu kao neprekidna petlja. Kompanije koje žele da iskoriste pune prednosti moraće da preispitaju ne samo svoju tehnologiju, već i svoje radne tokove, metriku, podsticaje i organizacione odgovornosti.

Godinama unazad, usklađivanje marketinga i prodaje bilo je jedan od najpostojanijih prioriteta komercijalnog rukovodstva — i jedan od najtežih za postizanje. Agentski AI to menja.

Većina organizacija, međutim, i dalje pristupa AI transformaciji funkciju po funkciju, ugrađujući je zasebno unutar marketinga i unutar prodaje, umesto kroz sistem koji ih povezuje.

Polazna tačka je jednostavna, ali često zanemarena istina: kupci ne prave razliku između to dvoje. Svaka tačka kontakta, bez obzira na to koja je funkcija interno poseduje, doživljava se kao deo jednog jedinstvenog odnosa. Organizacije koje dizajniraju oko te realnosti, a ne oko sopstvenih organizacionih šema, grade model izlaska na tržište zatvorene petlje u kojem ove dve funkcije efektivno deluju kao jedna. To je naš savet kompanijama, zasnovan na više od 100 godina našeg zajedničkog iskustva u modernizaciji prodajnih i marketinških organizacija svih veličina.

Kupci očekuju dosledna iskustva

Kupovna putovanja više ne prate linearnu putanju. Kupci istražuju, procenjuju i donose odluke kroz sve širi skup tačaka kontakta, često se vraćajući unazad ili pauzirajući pre nego što krenu napred. Istraživanje kompanije McKinsey pokazuje da više od 80% potrošača koristi više kanala za istraživanje ili kupovinu proizvoda, a B2B kupci sada tokom tipičnog putovanja ostvaruju kontakt preko deset kanala interakcije — što je dvostruko više nego pre manje od jedne decenije.

Ove promene podižu lestvicu za egzekuciju. Relevantnost sada zavisi od razumevanja namere kroz sve kanale, održavanja konteksta kroz interakcije i reagovanja dovoljno brzo da bi to imalo značaja. Kada marketing i prodaja funkcionišu na odvojenim skupovima podataka i nepovezanim sistemima, putovanje kupca je prekinuto, a iskustvo trpi. Iza personalizovane marketinške kampanje može uslediti prodajno obraćanje podržano veštačkom inteligencijom, vođeno drugačijim podacima, drugačijim pretpostavkama i drugačijim tajmingom. Svaka funkcija može imati dobre rezultate u odnosu na sopstvene metrike, dok zajednički pružaju fragmentisano iskustvo.

Cena te fragmentacije je merljiva: McKinsey-jeva anketa „B2B Pulse“ za 2026. godinu otkriva da kupci navode nedosledne informacije među različitim timovima kao glavni razlog za promenu dobavljača.

Omnikanalna egzekucija postala je minimum neophodan za takmičenje na tržištu. Faktor diferencijacije sada je integracija. Isto istraživanje pokazuje da tržišni lideri imaju četiri puta veću verovatnoću da primene pravu personalizaciju „jedan na jedan“ i da su znatno dalje odmakli u ugrađivanju veštačke inteligencije u integrisane komercijalne radne tokove.

AI pruža argumente za integraciju

Agentski AI ubrzava konvergenciju koja je već u toku, pri čemu realizacija sve više obuhvata aktivnosti koje su nekada bile jasno razdvojene na marketing i prodaju. Prema McKinsey-jevom izveštaju „The State of AI“, najdosledniji rast prihoda od veštačke inteligencije koncentrisan je u marketingu i prodaji. Među organizacijama koje koriste AI u ovim funkcijama, 7% prijavljuje povećanje prihoda veće od 10%.

Ova konvergencija je najvidljivija tamo gde se usklađuju segmentacija kupaca i prodajno osnaživanje (engl. sales enablement), gde se pristup prilagođava kako se namera pojavljuje, a prodavci rade rame uz rame sa AI agentima koji održavaju kontekst naloga. Aktivnosti koje su se nekada sekvencijalno prenosile s tima na tim sve više funkcionišu u kontinuiranim petljama, sa signalima koji se tumače u realnom vremenu, akcijama usklađenim na svim kanalima i ishodima koji se direktno vraćaju nazad u sistem.

Kako realizacija postaje kontinuirana, menja se i odgovornost. Marketing i prodaja sve više dele odgovornost za kvalitet prodajnog levka (engl. pipeline quality), konverziju i vrednost za kupca. Prednost se umnožava samo kada obe funkcije doprinose istom sistemu podataka i crpe podatke iz njega.

Kako se vodeće organizacije prilagođavaju

Efekti na učinak su već vidljivi, kako u našim istraživanjima, tako i u našem radu sa kompanijama. Trajanje ciklusa se skraćuje jer se kreiranje kampanja i razvoj prodajnog nastupa smanjuju sa nedelja na minute. Stope konverzije se poboljšavaju kako interakcije postaju relevantnije za namere kupaca. Kvalitet prodajnog levka raste jer angažovanje postaje ciljanije i bolje informisano. Što je najvažnije, korisnička iskustva postaju doslednija jer se kontekst prenosi kroz interakcije umesto da se resetuje na svakoj fazi.

Razmotrimo primer jedne tehnološke kompanije sa liste Fortune 500 sa kojom smo radili, a koja je želela da se proširi na uglavnom netaknuti segment od više desetina hiljada komercijalnih korisnika, raspolažući malim prodajnim timom ograničenog kapaciteta. Dijagnostika je otkrila da su prodavci trošili previše vremena radeći na kontaktima sa malom verovatnoćom realizacije. Celovito (engl. end-to-end) AI rešenje obogatilo je potencijalne kontakte (engl. leads) različitim signalima (na primer, aktivnostima spajanja i preuzimanja), prioritizovalo kontakte sa najvećom verovatnoćom konverzije, pružilo relevantne obaveštajne podatke o nalozima i omogućilo kontaktiranje putem agentskog AI-ja. U roku od osam nedelja, rezultati u prodajnom levku bili su očigledni. Prodavci osnaženi veštačkom inteligencijom slali su pet puta više poruka potencijalnim kupcima, zadržavajući stope otvaranja, stope odgovora i stope zakazivanja sastanaka iz perioda pre uvođenja AI-ja. Pored toga, vreme pripreme prodavca za inicijalne pozive smanjeno je sa 1–2 sata na svega 10–15 minuta.

Vodeća globalna platforma za traženje posla sa kojom smo sarađivali nudi još jedan primer na strani prodaje. Kompanija očekuje da njen model prodaje podržan veštačkom inteligencijom generiše 30–60 miliona dolara dodatnog godišnjeg prihoda, doprinoseći ukupnom povećanju od 400–700 miliona dolara iz slučajeva upotrebe zasnovanih na AI agentima. Sistem koristi AI predstavnika za razvoj prodaje (SDR) koji identifikuje potencijalne klijente, generiše personalizovane poruke, vodi rane razgovore i predaje kvalifikovane kontakte prodavcima uz kompletan kontekst i naredne korake. Ono što čini ovaj model uspešnim nije sam agent, već zajednički podaci i koordinisana primopredaja u pozadini.

Ovi rezultati preoblikuju način na koji se timovi strukturiraju. Pojavljuje se nova uloga: inženjer za izlazak na tržište (engl. go-to-market engineer), koji je sve više odgovoran za osmišljavanje i upravljanje agentskim radnim tokovima koji premošćuju funkcije, usklađuju ponašanje agenata sa kupovnim putovanjem i osiguravaju kontinuitet u svim interakcijama. Ove sposobnosti jedva da su postojale pre nekoliko godina, a brzo postaju izvori konkurentske prednosti.

Kada se realizacija spaja, vlasništvo postaje jasnije

Ulozi su najveći kada AI agenti direktno komuniciraju sa kupcima. Kada različite funkcije samostalno grade i primenjuju agente usmerene ka korisnicima, ta koherentnost može da se naruši. Marketinški agenti, prodajni agenti i radni tokovi korisničke podrške mogu optimizovati svoje lokalne ciljeve, dok istovremeno nenamerno fragmentišu širi narativ kupca. Bez zajedničkih standarda i jasnog vlasništva, AI može jednako lako skalirati nedoslednost kao što skalira efikasnost.

Primer AI SDR-a na platformi za traženje posla ilustruje ovaj izazov. Agent kontinuirano tumači nameru, prilagođava komunikaciju i vodi razgovore napred sve dok ljudsko angažovanje ne pruži najveću vrednost. Tradicionalno, pozicija SDR-a se nalazi unutar prodaje. U agentskom modelu, međutim, ova uloga obuhvata i marketing i prodaju, kombinujući generisanje potražnje, personalizaciju i angažovanje u ranoj fazi u jedinstven, neprekidan radni tok. Standardi brenda i kontekst o kupcu prate agenta kroz svaki korak.

Model zatvorene petlje

Na osnovu onoga što primećujemo u našim istraživanjima i radu sa kompanijama, organizacije koje preuzimaju vođstvo redizajniraju marketing i prodaju kao jedinstven sistem. Umesto da samo nadograde AI na postojeće procese, one iznova promišljaju sam rad, prepoznajući gde se pojavljuju signali, gde se donose odluke i gde koordinacija popušta.

Uspeh zahteva dva ključna zaokreta. Prvi je tehnološki: zajednička osnova podataka o kupcima i koordinisani sistemi koji omogućavaju marketarima, prodavcima i AI agentima da deluju iz istog konteksta. Drugi je organizacioni: zajednički podsticaji i metrike koje mere ishode kroz celokupno putovanje kupca. Tradicionalne razlike između kontakata kvalifikovanih od strane marketinga i onih kvalifikovanih od strane prodaje ustupaju mesto merilima kvaliteta prodajnog levka, stopi konverzije i celokupnoj životnoj vrednosti kupca.

Kada se ovi elementi spoje, korisničko iskustvo se iz korena menja. Interakcije postaju kontinuirane umesto fragmentisane. Kontekst se prenosi dalje umesto da se resetuje u svakoj fazi. Ljudi i AI agenti sarađuju u zatvorenoj petlji gde se segmentacija razvija u realnom vremenu, nastup se usklađuje kroz kanale, ljudsko rasuđivanje oblikuje trenutke koji su najvažniji, a svaki uvid vodi ka sledećem koraku umesto da se poništava sa svakom novom kampanjom ili prodajnim ugovorom.

Za komercijalne lidere pitanje više nije da li ovaj model dolazi. Pitanje je da li njihova organizacija gradi ka njemu ili čeka dok fragmentacija ne postane konkurentski nedostatak. Za lidere spremne da testiraju sopstvenu organizaciju, prava pitanja obuhvataju tri oblasti:

Vizija i rezultati:

Da li je vaša AI transformacija za marketing i prodaju zajednička ili se radi o dva paralelna napora koja igrom slučaja koegzistiraju? Da li se marketing i prodaja mere u odnosu na zajedničku definiciju rasta — onu koja obuhvata kvalitet prodajnog levka, konverziju i životnu vrednost kupca?

Podaci i sistemi:

Da li vaš marketing i prodaja funkcionišu na osnovu zajedničkog uvida u kupca u realnom vremenu, ili na osnovu paralelnih skupova podataka koji više odražavaju interne granice nego realnost kupca? Kada agenti ili prodavci stupe u kontakt sa potencijalnim klijentom, imaju li potpun kontekst svake prethodne interakcije? Da li obe funkcije dele mapu puta za integrisani tehnološki sistem i infrastrukturu podataka?

Organizacija i sposobnosti:

Da li razvijate veštine i nove komercijalne profile koje koordinisani agentski model zahteva? Da li vaši marketari uče da usmeravaju AI sisteme koji zadiru u domen prodaje, a vaši prodavci uče da ostvaruju interakciju sa kupcima čiji su stavovi i očekivanja već oblikovani interakcijama vođenim veštačkom inteligencijom?

. . .

Tehnologija za izgradnju sistema za izlazak na tržište sa zatvorenom petljom više ne predstavlja prepreku. Prednost će pripasti organizacijama čiji lideri imaju mandat i disciplinu da dizajniraju procese oko kupca, a ne oko organizacione šeme.

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.

Veštačka inteligencija (AI) je hvaljena – i primenjena – kao revolucionarno novo sredstvo koje kompanije mogu koristiti u procesu budžetiranja. Međutim, čak i kompanije koje su prihvatile AI i dalje se suočavaju sa izazovima u procesu budžetiranja u današnjem složenom i brzo promenljivom poslovnom okruženju. Zašto je to tako? Kada je pametno osloniti se na AI, a kada nije? U ovom članku, autori opisuju eksperimente koje su sproveli u vezi sa korišćenjem AI u procesu budžetiranja – i zaključuju da AI može i treba da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, gde donošenje odluka vođeno podacima vodi do bržih i efikasnijih rezultata, ali da u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudsko učešće i uvid ostaju nezamenjivi.

U poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija i mašinsko učenje uvedeni su kao faktori promene u korporativnom budžetiranju, sa nadom da će doneti neviđenu preciznost i efikasnost u finansijskom predviđanju i raspodeli resursa. Na primer, Ejmi Viver, finansijska direktorka Salesforce-a, dosledno koristi prediktivnu AI kao strateški resurs za unapređenje predviđanja troškova. U kompaniji Caterpillar Inc., viši potpredsednik za finansije, Kajl Epli, koristio je mašinsko učenje da smanji vreme kvartalnog predviđanja sa tri nedelje na samo 30 minuta. Slično tome, Dev Ahuja, finansijski direktor kompanije Novelis Inc., koristi interno mašinsko učenje za predviđanje toka gotovine i budžetiranje. U tom kontekstu, Gartner je predvideo da će do 2028. godine 50% organizacija koristiti AI kako bi zamenilo „vremenski zahtevne pristupe predviđanju odozdo nagore.“

Ipak, čak i najopremljenije kompanije sa vrhunskim pristupom alatima AI i dalje se bore sa izazovima budžetiranja. Uzmimo za primer Unilever. U izjavi za Wall Street Journal, Grejem Pitketli, finansijski direktor kompanije, priznao je koliko je bilo teško predvideti inflaciju i planirati budžet za 2023. godinu u okruženju rastućih troškova, nestabilnih cena energije i ekonomske neizvesnosti. Slične izazove naveli su i rukovodioci u kompanijama BASF i Covestro, navodeći da se suočavaju sa poteškoćama pri prilagođavanju procesa budžetiranja složenostima današnjeg dinamičnog tržišta, uprkos značajnim ulaganjima u AI.

Ovi primeri pokreću ključno pitanje: Ako je AI toliko napredna, zašto ovi izazovi i dalje postoje? Da li proces budžetiranja jednostavno zahteva ljudski uvid u celosti?

Taktičko naspram strateškog budžetiranja

Budžetiranje je proces u više koraka koji obuhvata dva ključna segmenta: taktički i strateški. Taktičko budžetiranje fokusira se na kratkoročne ciljeve. Obuhvata raspodelu resursa, upravljanje troškovima i praćenje performansi – zadatke koji su jasno definisani i vođeni podacima. U ovim oblastima, AI briljira. Njena sposobnost obrade velikih količina podataka i pravljenja prilagođavanja u realnom vremenu omogućava optimizaciju kratkoročne raspodele resursa, poboljšavajući operativnu efikasnost izuzetnom brzinom i tačnošću. U stvari, AI može delovati kao direktna zamena za ljudsko donošenje odluka u ovim taktičkim zadacima, pružajući brže i doslednije rezultate uz eliminisanje pristrasnosti.

Međutim, strateško budžetiranje je druga priča. Ono uključuje dugoročno planiranje, postavljanje šireg poslovnog cilja i usklađivanje finansijskih resursa sa budućom vizijom kompanije. Strateške odluke često moraju da uzmu u obzir neizvesnost, konkurentske pritiske i tržišnu nestabilnost – oblasti gde ljudski uvid ostaje od suštinskog značaja. AI se ovde muči, jer joj nedostaje predviđanje, prilagodljivost i kreativnost potrebni za navigaciju dugoročnim strateškim planiranjem. U toj sferi dolazi do izražaja ono što je poznato kao efekt surogacije, kako su opisali Majkl Haris i Bil Tajler u HBR-u 2019. godine: AI teži da se preusko fokusira na optimizaciju specifičnih indikatora performansi, što dovodi do odluka koje mogu dati prioritet kratkoročnim dobicima nauštrb dugoročnog rasta. Na primer, preterano insistiranje na smanjenju troškova kako bi se ispunili kratkoročni ciljevi može ugroziti ključne dugoročne inicijative, poput inovacija ili zadovoljstva kupaca, što na kraju podriva budući rast.

Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju

Zbog ovih razlika, centralno pitanje postaje: Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju u različitim segmentima procesa budžetiranja? Može li AI potpuno zameniti ljude u taktičkom budžetiranju, i gde ljudski uvid postaje nezamenljiv u strateškim odlukama?

Da bismo odgovorili na ovo pitanje, sproveli smo simulaciju upravljanja koja oponaša realne izazove budžetiranja. Naš cilj je bio da testiramo kako AI funkcioniše u taktičkom i strateškom budžetiranju i da uporedimo performanse AI u odnosu na ljude u obe oblasti.

U ovoj simulaciji, iskusni menadžeri su dobili zadatak da donose budžetske odluke za proizvođača auto-delova, balansirajući kratkoročne finansijske performanse sa dugoročnim strateškim rastom. Učesnici su definisali strateške ciljeve svoje kompanije – kao što su operativna izvrsnost ili inovativno liderstvo – i uskladili svoje budžetske raspodele sa tim ciljevima. Zatim su tokom više ciklusa raspodeljivali budžete, prilagođavajući svoje odluke na osnovu povratnih informacija o performansama. Istovremeno, koristili smo algoritam AI za raspodelu budžeta koristeći iste informacije koje su bile dostupne učesnicima. Ovakva postavka omogućila je direktno poređenje performansi algoritma AI u odnosu na ljudske učesnike po pitanju budžetske raspodele i kreiranja organizacione vrednosti. Neki učesnici su odabrali indikatore performansi koji nisu bili usklađeni sa njihovim strateškim fokusom, što nam je omogućilo da posmatramo kako algoritam AI funkcioniše u oba scenarija – kada mu je obezbeđen jasno definisan strateški kontekst i kada nije.

Nova saznanja

Naša istraživanja osporavaju dve uobičajene pretpostavke o AI u budžetiranju. Prva je verovanje da AI može u potpunosti zameniti ljude u budžetiranju – što je pogrešno. AI briljira u taktičkim zadacima – poput kratkoročne raspodele resursa i prilagođavanja vođenog podacima – ali bez ljudskog strateškog nadzora, postoji rizik da će optimizovati samo za trenutne dobitke, zanemarujući šire ciljeve. AI može povećati efikasnost, ali često ne uspeva da se uskladi sa dugoročnim kreiranjem vrednosti ako se ne prati.

Druga pretpostavka je da AI i ljudski uvid moraju uvek biti komplementarni. I to je zabluda. U taktičkim oblastima, AI treba da zameni ljude. Ona je brža, preciznija i imuna na pristrasnosti. Ali u strateškom donošenju odluka, gde se postavljaju dugoročni ciljevi i navigira kroz tržišne neizvesnosti, ljudski uvid je nezamenljiv. AI ne može kreativno da se prilagodi niti da predvidi buduće promene bez strateškog vođenja. Da bi se istinski otključao potencijal AI, preduzeća moraju da podele svoje procese budžetiranja na taktičke i strateške komponente. AI bi trebalo da predvodi u taktičkim zadacima, dok ljudski menadžeri moraju voditi AI kako bi osigurali da taktičke odluke podržavaju dugoročnu viziju.

Uber je uspeo da postigne ovu ravnotežu. Sa poslovanjem u više od 600 gradova, kompanija koristi platforme za budžetiranje zasnovane na AI za prilagođavanje budžeta u realnom vremenu. AI precizno upravlja taktičkim odlukama, optimizujući raspodelu resursa i poboljšavajući operativnu efikasnost. Ali ljudski nadzor je ključan. Lokalni timovi Ubera često preinačuju predviđanja AI na osnovu poznavanja tržišta, osiguravajući da taktičke prilagodbe budu u skladu sa dugoročnim ciljevima kompanije. Ovaj uravnoteženi pristup bio je presudan za nedavni preokret Ubera – što je dovelo do prve operativne dobiti od 1,1 milijarde dolara 2023. godine.

Uspeh Ubera dokazuje da, iako AI dominira taktičkim odlukama, ljudski uvid je nezamenljiv za osiguranje da te odluke služe široj strateškoj viziji. Preduzeća koja postignu ovu ravnotežu neće samo operativno napredovati, već će osigurati i održivi rast.

. . .

AI sama po sebi nije dovoljna za rešavanje izazova savremenog budžetiranja. AI može – i treba – da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, poput kratkoročne raspodele resursa i povratnih informacija o performansama, gde donošenje odluka vođeno podacima dovodi do bržih i efikasnijih rezultata. Ali u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudski uvid ostaje nezamenjiv. Da bi otključale puni potencijal AI u budžetiranju, kompanije moraju integrisati taktičke i strateške komponente svojih budžetskih procesa. Kompanije koje uspeju u budućnosti biće one koje nauče kako da efikasno balansiraju ove dve komponente – koristeći AI tamo gde ona briljira i oslanjajući se na ljudsku prosudbu gde su potrebni kreativnost i strateška vizija.

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.

Danas pojedinac, osnažen veštačkom inteligencijom, može — uz veoma niske troškove — brzo i paralelno da obavlja mnoge aktivnosti neophodne za pokretanje startapa: generisanje ideja za proizvode, simuliranje intervjua sa kupcima, izradu prototipova proizvoda i kreiranje veb-sajtova, logotipa i drugih digitalnih ponuda. Za razliku od koncepta „lean startup“ (vitki startap), ovaj novi model podržan veštačkom inteligencijom naziva se „preduzetništvo obilja“. Glavni pokretač ove promene je veštačka inteligencija, koja je drastično smanjila ograničenja u pogledu resursa povezanih sa informacijama, kao što su pristup stručnosti i podacima, kao i resursa povezanih sa radnom snagom, poput onih koji se koriste za generisanje ideja, sprovođenje analiza ili izvršavanje zadataka. Uprkos snazi i rastu preduzetništva zasnovanog na obilju koje donosi veštačka inteligencija, postoji nekoliko izazova sa kojima se ovaj pokret i njegove pristalice moraju suočiti, uključujući iluziju napretka, dodvoravanje algoritama i komoditizaciju startap ideja. Iako generativna veštačka inteligencija može pružiti mnoštvo stručnog znanja o gotovo svakoj temi i napisati kôd na zahtev, to ne znači da preduzetnicima više nije potrebna stručnost. Kako za preduzetnike, tako i za etablirane kompanije, izazov više nije jednostavno sticanje pristupa oskudnim resursima, već učenje kako da se organizuju oni koji su u obilju.

Pre skoro dve decenije, preduzetnik i autor Erik Ris (Eric Ries) pokrenuo je metodologiju za „lean startup“. U ovom pristupu, novi biznis se mogao pokrenuti samo sa kapitalom, minimalno održivim proizvodom (MVP), timom, opsežnim razgovorima sa potencijalnim kupcima i procesom ponovljenog pivotiranja dok se startap širi. Pristup vitkog startapa kombinovao je Tojotin (Toyota) metod vitke proizvodnje sa pristupima profesora sa Stanforda Stiva Blanka (Steve Blank) u razvoju kupaca. Budući da su osnivači obično imali malo resursa na raspolaganju, vitki pristup se brzo ustalio.

Danas, međutim, pojedinac osnažen veštačkom inteligencijom može — uz veoma niske troškove — brzo i paralelno da obavlja mnoge neophodne startap aktivnosti: generisanje ideja za proizvode, simuliranje intervjua sa kupcima, izradu prototipova proizvoda i kreiranje veb-sajtova, logotipa i drugih digitalnih ponuda. Novonastale platforme omogućavaju osnivaču da definiše poslovanje na visokom nivou, gde može dodeliti uloge kao što su izvršni direktor (CEO), inženjer i stručnjak za marketing AI agentima koji autonomno koordiniraju rad. U ovom novom modelu, preduzetnik više ne izvršava zadatke niti čak upravlja radnim tokovima, već umesto toga definiše ciljeve i ograničenja za organizaciju kojom upravlja veštačka inteligencija. Ova sposobnost ne predstavlja samo ubrzanje preduzetništva, već označava i strukturnu promenu, praćenu novim organizacionim dizajnom u načinu na koji se razvijaju proizvodi i usluge.

Za razliku od vitkog startapa, ovaj novi model podržan veštačkom inteligencijom nazivamo „preduzetništvom obilja“. Nisu sva ograničenja uklonjena iz procesa — a nekoliko koncepata vitkog startapa je i dalje relevantno — ali nema sumnje da se nalazimo u novoj eri preduzetništva koju prvenstveno karakteriše višak sposobnosti. Pogledajte kontrast između ova dva pristupa:

Razlike između Lean startapa i preduzetništva obilja

Razumevanje prilika i izazova pristupa razvoju poslovanja zasnovanog na veštačkoj inteligenciji.

Izvor: Victor P. Seidel, Bret Greenstein, Thomas H. Davenport

U nastavku detaljnije opisujemo ove razlike, pružamo primere fenomena obilja i raspravljamo o tome šta bi trebalo, a šta ne bi trebalo raditi u okviru preduzetništva vođenog veštačkom inteligencijom.

Zašto sada: Rekonfiguracija ograničenja

Glavni pokretač ove promene je veštačka inteligencija, koja je drastično smanjila ograničenja u pogledu resursa povezanih sa informacijama, kao što su pristup stručnosti i podacima, kao i resursa povezanih sa radnom snagom, poput onih koji se koriste za generisanje ideja, sprovođenje analiza ili izvršavanje zadataka. Osnivači sada mogu jeftinije da proizvode kôd, dizajne i marketinški sadržaj, a takođe mogu gotovo trenutno da pristupe finansijskoj, HR i ekspertizi u lancu snabdevanja, kao i drugim korisnim savetima za startape. Na primer, nedavna studija četiri godine kohorti inkubatora Y Combinator otkrila je da su startapi koji su gradili svoje proizvode i procese oko veštačke inteligencije bili 25% manji od onih koji to nisu činili. Startapi izvorni za veštačku inteligenciju imali su 13% više inženjera, ali 15% manje radnika na početnim pozicijama i menadžera. Kompanije izvorne za veštačku inteligenciju obično su težile kako efikasnosti procesa kroz AI, tako i implementaciji veštačke inteligencije u same proizvode.

Kao primer ovog obilja, Tibo Luj-Lika (Tibo Louis-Lucas), francuski preduzetnik, koristio je veštačku inteligenciju da izgradi i vodi pet različitih softverskih biznisa kao solo osnivač sa samo 10 zaposlenih. Veštačka inteligencija je korišćena ne samo za izradu njegovih proizvoda već i za njihov marketing, prodaju i vremensko usavršavanje. On primenjuje filozofiju lansiranja mnogih proizvoda i nastavljanja rada samo na onima koji uspeju, tvrdeći u intervjuima da njegovi proizvodi generišu preko milion dolara mesečnih prihoda.

Osnivači koriste veštačku inteligenciju ne samo za izradu proizvoda već i kao suosnivače opšte namene. Veštačka inteligencija se koristi za proširenje ili zamenu višestrukih funkcionalnih uloga, uključujući strategiju, marketing, prodaju, pa čak i ljudske resurse. Ovaj nivo produktivnosti veštačke inteligencije obično zahteva upotrebu i orkestraciju AI agenata, od kojih neki dobijaju izuzetan stepen autonomije. Na primer, solo preduzetnik Net Elajason (Nat Eliason) kreirao je OpenClaw agenta pod imenom „Feliks“ kome je dodeljeno 1.000 dolara početnog kapitala i veza ka mogućnosti onlajn plaćanja, i koji je dobio zadatak da autonomno gradi biznise. Feliks je stvorio tri različita biznisa koja su, prema njegovoj javnoj kontrolnoj tabli, ukupno generisala preko 200.000 dolara prihoda.

Međutim, preduzetnik se i dalje suočava sa stvarnim ograničenjima. Pošto svi imaju ubrzan pristup informacijama, tehnologiji i stručnosti, postoji vremensko ograničenje za identifikovanje i realizaciju održivih startap ideja — a veštačka inteligencija nije uvek pouzdan izvor u pogledu toga šta je održivo. Postoji i ograničenje u pažnji osnivača, gde pitanje više nije „Možemo li to da napravimo?“, već postaje: „Kako da izaberemo koji proizvod ćemo lansirati?“ Kako je Stiv Blank primetio na svom času preduzetništva, veštačka inteligencija olakšava proces otkrivanja kupaca, ali takođe „čini da loše ideje idu brže“. Sveukupno, postoji niz promena u preduzetničkom procesu, uključujući:

• Prelazak sa efikasnosti učenja na generisanje i selekciju opcija
• Prelazak sa discipline fokusirane na jedan minimalno održiv proizvod (MVP) na orkestraciju portfolija sa više proizvoda
• Prelazak sa alokacije materijalnih resursa na alokaciju pažnje osnivača
• Povećanu potrebu za odvajanjem validnih tržišnih signala (koji su i dalje retki) od buke (koja je sveprisutna)

Mnogo je implikacija ovih promena u preduzetničkom procesu. Jedna od njih je da će postojati znatno više startapa. Preduzetnici u SAD podneli su 1,56 miliona novih prijava za osnivanje biznisa od novembra 2025. do januara 2026. godine — što je najveći broj u bilo kom tromesečnom periodu barem od 2004. godine. Iako nije moguće znati koliko njih je koristilo veštačku inteligenciju za izgradnju svojih biznisa, više od 80% američkih preduzetnika u anketi iz 2025. godine smatralo je da veštačka inteligencija vodi i ka „poboljšanoj produktivnosti i efikasnosti u svim operacijama“ i ka „povećanom prihodu i rastu poslovanja“. Veštačka inteligencija takođe može smanjiti barijere za ulazak, jer to znači da su zahtevi za finansiranjem — često iz fondova preduzetničkog kapitala — često niži.

Mnogi osnivači kreiraju višestruke poduhvate uz pomoć veštačke inteligencije i nastavljaju sa onima koji uzmu maha; globalna analiza preko 1.000 AI startapa otkrila je da 17% osnivača stvara više od jednog biznisa istovremeno. Ukratko, preduzetništvo sve više postaje orkestracija portfolija jeftinih eksperimenata, što je u suprotnosti sa fokusom na pojedinačni MVP koji je karakterisao vitke startape.

Izazovi obilja

Uprkos snazi i rastu preduzetništva zasnovanog na obilju koje donosi veštačka inteligencija, postoji nekoliko izazova sa kojima se ovaj pokret i njegove pristalice moraju suočiti. Postoji, na primer, potencijalna „iluzija napretka“ koja proističe iz rezultata veštačke inteligencije koji stvaraju lažne signale tržišne privlačnosti (trakcije) biznisa. Nije verovatno da će dodvoravajući AI modeli reći osnivačima da njihove ideje nisu dobre ili da je malo verovatno da će njihov biznis uspeti.

Pored toga, veštačka inteligencija može voditi ka komoditizaciji startap ideja, pri čemu lakoća pokretanja biznisa podstiče stvaranje prevelikog broja sličnih projekata. Iako je to teško izmeriti, deluje verovatno da će preduzetništvo vođeno veštačkom inteligencijom dovesti do mnoštva startapa zasnovanih na sličnim idejama. Preduzetnici se mogu previše oslanjati na uvide dobijene od veštačke inteligencije i zanemariti stvarne razgovore sa realnim ili potencijalnim kupcima. Mudri osnivači će shvatiti kada je potrebno da napuste svoje računare i stupe u stvarni svet trgovine.

Neki potencijalni problemi takođe proizilaze iz lakoće generisanja koda. Jedna osnivačica sa kojom smo razgovarali generisala je većinu koda svoje kompanije pomoću veštačke inteligencije. Njen biznis je imao zadovoljne klijente, ali je bila zabrinuta da bi njeni kupci mogli zameniti njene aplikacije sopstvenim generisanim kodom. O zameni etabliranih dobavljača softvera veštačkom inteligencijom raspravlja se već nekoliko meseci, ali bi se to moglo odnositi i na softver novih startapa. Svakako, svaki osnivač digitalnog startapa koji koristi AI treba da bude svestan ove dinamike u softverskoj industriji i mogućnosti da će postojati kraći vremenski prozori konkurentske prednosti.

Konačni izazov je to što današnja veštačka inteligencija možda nije uvek dorasla zadatku stvaranja uspešnih biznisa koji se mogu skalirati. Neki primeri automata za prodaju kojima su upravljali AI agenti, na primer, uključivali su to da je veštačka inteligencija donosila upitne i agresivne izbore u marketingu, određivanju cena, rasporedu proizvoda i još mnogo toga. Takođe, mogućnosti generisanja koda zasnovane na veštačkoj inteligenciji za startape osporili su pojedini posmatrači, koji dovode u pitanje da li su rezultujući sistemi dovoljno robusni da se dobro skaliraju.

Stručnost je i dalje važna

Iako generativna veštačka inteligencija može pružiti mnoštvo stručnog znanja o gotovo svakoj temi i napisati kôd na zahtev, to ne znači da preduzetnicima više nije potrebna ekspertiza u oblastima kojima se njihovi startapi bave. Zahtevi za stručnošću su posebno visoki u regulisanim industrijama poput finansijskih usluga i zdravstva. Na primer, jedan preduzetnik sa kojim smo razgovarali — Set Dobrin (Seth Dobrin), koji je ranije vodio odeljenja za veštačku inteligenciju u kompanijama kao što su IBM i Monsanto — suosnovao je novu kompaniju pod nazivom Arya Labs radi izgradnje novih AI modela zasnovanih na matematici i fizici koji bi mogli da reše teške probleme u nekoliko oblasti, uključujući razvoj lekova i medicinskih uređaja. Kompanija ima samo pet zaposlenih i koristi veštačku inteligenciju za generisanje skoro celokupnog potrebnog koda. Međutim, Dobrin je u intervjuu izjavio da kompaniji i dalje treba domenska ekspertiza u vertikalnim industrijama kako bi validirala svoje modele. On, na primer, ima doktorat iz molekularne i ćelijske biologije i radio je dugi niz godina u genetici. Napomenuo je da je njegovo iskustvo takođe veoma korisno na prodajnim sastancima sa klijentima u industriji prirodnih nauka.

Primer onoga što može poći po zlu kada nedostaje stručnost može se naći u kompaniji MEDVi, brzorastućem pružaocu GLP-1 lekova za gubitak težine i drugih velnes proizvoda putem telemedicinske platforme. Na prvi pogled, kompanija deluje kao odličan primer „solo jednoroga“ osnaženog veštačkom inteligencijom, koji je brzo dostigao 1,8 milijardi dolara godišnje prodaje sa samo osnivačem, Metjuom Galagerom (Matthew Gallagher), i njegovim bratom kao zaposlenima. Kako je izvestio New York Times:

„Iz svoje kuće u Los Anđelesu, gospodin Galager (41) koristio je veštačku inteligenciju da napiše kôd za softver koji pokreće njegovu kompaniju, napiše tekst za veb-sajt, generiše slike i video-snimke za reklame i upravlja korisničkim servisom. Kreirao je AI sisteme za analizu performansi svog poslovanja. A preostale stvari koje nije mogao sam da uradi poverio je spoljnim saradnicima.“

Ali detaljniji pogled otkrio je probleme (i doveo do dodavanja uredničke napomene u članak Times-a). Uprava za hranu i lekove (FDA) uputila je pismo upozorenja kompaniji MEDVi početkom 2026. godine u vezi sa obmanjujućim tvrdnjama na marketinškom veb-sajtu koje su implicirale da su njihovi mešani lekovi odobreni od strane FDA. Kasnije izveštavanje pokazalo je i druge upitne reklamne prakse.

Naravno, kompanije koje grade svoje poslovanje na tradicionalne načine ponekad nailaze na takve probleme. Ali njihova brza izgradnja uz pomoć veštačke inteligencije, sa malo iskustva u industriji i sa malo zaposlenih, pojačava rizik.

Implikacije za preduzetnike i etablirane kompanije

Uspon preduzetništva zasnovanog na obilju ima važne implikacije ne samo za osnivače već i za etablirane kompanije koje se takmiče sa njima. Osnivači bi trebalo da razmišljaju o sebi kao o dizajnerima sistema i procesa, a ne samo proizvoda. Poput prethodnih preduzetnika, osnivači osnaženi veštačkom inteligencijom i dalje moraju da pronađu konkurentski zaštitni bedem (moat), bilo da su to vlasnički podaci, iskustvo ili pažljivo selektovana stručnost. Trebalo bi da eksperimentišu, ali umereno, kako im pažnja ne bi bila previše rasuta. Trebalo bi da imaju ili razviju snažne filtere za selekciju prilika na osnovu sopstvenih uvida, a ne samo na osnovu veštačke inteligencije. Osobine kao što su ukus, odgovornost, rasuđivanje, jasnoća i upornost nisu dostupne u obilju.

Menadžeri etabliranih organizacija moraju koristiti neke od istih sposobnosti koje koriste startapi, a brzina njihove interne inovacije mora se ubrzati kako bi držali korak. Mnoge velike organizacije usvojile su principe vitkih startapa, ali sada moraju da pređu i na preduzetništvo obilja podržano veštačkom inteligencijom. Poput startapa, oni moraju naučiti kako da upravljaju povećanim portfolijom opcija.

U svetu u kome se sve digitalno može izgraditi, prednost leži u odlučivanju šta uopšte vredi graditi. Kako za preduzetnike, tako i za etablirane kompanije, izazov više nije jednostavno sticanje pristupa oskudnim resursima, već učenje kako da se organizuju oni koji su u obilju. To stvara retku priliku za eksperimentisanje i diferencijaciju: sa novim poduhvatnim timovima, novim pravilima odlučivanja, novim modelima upravljanja i novim pristupima učenju o kupcima. Pravila na kojima počiva preduzetništvo obilja još uvek se pišu na način koji će uticati i na startape i na zrele kompanije, a oni koji planski eksperimentišu i uče u ovom promenjenom okruženju biće u najboljoj poziciji za budućnost.

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.

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.