Startup ekosistem se menja usled uspona veštačke inteligencije. AI favorizuje veće kompanije, što zahteva promenu pristupa za startupe od poremećaja ka transformaciji. Iako će se startupi suočiti s izazovima u pristupu dovoljnim količinama podataka i računskoj snazi, i dalje imaju prilike za inovacije pružanjem usluga pokretanih veštačkom inteligencijom direktno potrošačima.

Silicijumska dolina je tokom otprilike 30 godina doživela izvanredno razdoblje. Američki preduzetnici su pioniri u inovativnim digitalnim poslovima koji su ometali sektor za sektorom privrede. Ti startupi su bili izuzetno profitabilni, stvarajući ogromne nove bogatstva i novu generaciju titana.

Ali to doba je prošlo. Novi faktori potkopavaju tradicionalnu ulogu koju su startupi igrali. Pad globalizacije, povratak geopolitike, završetak digitalizacije i uspon veštačke inteligencije vratili su ravnotežu u korist etabliranih aktera. AI sada dominiraju velike kompanije poput Microsofta, Googlea, Meta i Nvidije. To ne znači da su startupi osuđeni na propast. Umesto toga, oni i njihovi investitori moraju promeniti način na koji shvataju svoju ulogu. Stari cilj je bio ometati. Sada mora biti transformisati.

U prvoj eri inovacija pokretanih internetom — „dot com” bumu — kompanije su se isticale tako što su donosile usluge (uglavnom kupovinu) na mrežu. Iako je taj prvi bum propao, digitalna infrastruktura koju je stvorio nastavila je da se širi. Kako se širila, preduzetnici su mogli da pokreću poslovanje koje je digitalno na prvom mestu: nove banke, osiguravajuće kompanije, turističke kompanije i zdravstvene usluge. Drugi inovatori, u međuvremenu, pokrenuli su kompanije s ciljem da omoguće starim firmama da ostanu konkurentne u ovoj novoj digitalnoj stvarnosti — na primer, startupi za računarske oblak usluge poput Snowflake i Datadog.

Kada su startupi zaista ometali industriju, to je bilo zato što su otključavali prednost u softveru, ali i u poslovnom modelu. Kompanije koje su definisale kategorije, poput Airbnb-a (kompanija iz portfolija General Catalyst), Ubera i DoorDasha, napredovale su nudeći novi digitalni interfejs koji je takođe revolucionisao način na koji ljudi koriste usluge iz stvarnog sveta. Ali druge industrije su ostale fundamentalno netaknute: proteklih 30 godina inovacija nije, na primer, stvorilo pravog konkurenta J.P. Morganu ili State Farmu. Zapravo, u mnogim sektorima, etablirani akteri su samo ojačali tokom digitalne ere, ostajući imuni na ometanja koja su dolazila iz Silicijumske doline. Ipak, bilo je dovoljno ometača da kapital rizičnih ulaganja uživa izuzetne prinose.

Nisu samo američka ingenioznost i snalažljivost podstakli ovo doba; širi globalni trendovi su takođe pomogli. Sredinom 2000-ih rodio se istinski digitalni potrošač, dok je „uspon ostatka sveta” stvorio rastuće srednje klase širom planete. Globalni uspon Facebooka i pametnih telefona svedoči o ovom fenomenu. Ali globalizacija je dostizala vrhunac, s carinama koje su završile dug pad ka rekordno niskim stopama. Njen glavni korisnik, Kina, iskoristila je članstvo u STO i postala svetska fabrika. Živeći u ovom dobu, preduzetnici su usvojili mentalni model koji je bio post-historijski i post-geografski. Zahvaljujući globalnim lancima snabdevanja, rasprostranjenom pristupu internetu i pristupačnom računarstvu u oblaku, mogli su da služe potrošačima digitalno u svakoj industriji u svakoj zemlji.

Venture kapitalisti, sa svoje strane, usvojili su pobedničku strategiju: dokle god je kompanija imala proizvod koji je tržište želelo, cilj je bio brzo osvajanje tržišnog udela i postajanje dominantnim igračem u datoj kategoriji. Otuda i mantru „kreni brzo i lomi stvari” koja je generisala toliko novca i društvenih potresa tokom poslednje dve decenije — ne samo u novim industrijama kao što su društveni mediji već i u tradicionalnim, poput zdravstvene zaštite.

Kada je udarila Velika recesija, startupima je više pomogla nego što ih je povredila. Iako su patili kao i drugi sektori zbog trenutnog sloma, kasnije su profitirali jer je Fed povećao novčanu masu, podstičući novu eru jeftinog kapitala. (Od 2010. do 2014. godine, iznos sredstava koje je industrija rizičnog kapitala prikupila više se nego udvostručio.) Na sličan način, pandemija Covid-19 takođe je dala snažan impuls startupima. Nije bilo samo to što je još veći deo svakodnevnog života prešao online; investitori su iskoristili pakete vladinih stimulacija da ubrzaju nove poslove, sa svežim kapitalom koji je povećavao vrednosti akcija i proširivao količinu dostupnog kapitala.

Međutim, najvažniji efekat pandemije bio je da na površinu izbaci anti-globalizacijski zanos koji je godinama rastao. Do 2020. godine, carine su već bile ponovo popularne, zahvaljujući administraciji predsednika Trampa, a prema podacima Svetske banke, zemlje su potpisivale 60% manje trgovinskih sporazuma nego što su to činile pre dve decenije. Pandemija je ogolila rizik inherentan globalizaciji: zemlje koje nisu imale sposobnost da same proizvedu vakcine ili maske morale su da čekaju da dobiju ostatke. Zatim je došla ruska invazija na Ukrajinu 2022. godine, koja je pojačala fokus na bezbednost i samodovoljnost. Povećanje tenzija između SAD i Kine podiglo je perspektivu sveta podeljenog na dve ekonomske zone.

Ovi geopolitički vetrovi u leđa više su naškodili startupima nego etabliranim igračima. Kao prvo, dok vlade pokušavaju da osiguraju lance snabdevanja, okreću se stabilnim firmama, a ne startupima. Setite se firmi koje najviše profitiraju od Zakona o čipovima i nauci, koji pruža 52,7 milijardi dolara subvencija za istraživanje i razvoj i proizvodnju poluprovodnika. Nisu to nepoznati novi učesnici koji dobijaju novac. To su stabilne, dugogodišnje kompanije koje mogu da ponude sigurnost snabdevanja: Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Samsung, Micron Technology i Intel.

Pored toga, fragmentacija geopolitike učinila je da vladina politika ponovo postane relevantna. U prethodnoj eri, kompanije su mogle da rastu u relativno regulativno slobodnom okruženju. (Uber je, na primer, uglavnom odlučio da ignoriše propise koji regulišu taksi industriju, nadajući se — ispravno — da će njegova usluga biti toliko popularna da će zakon s vremenom sustići.) Ali poslednjih godina došlo je do naglog porasta novih trgovinskih ograničenja, domaćih subvencija i zakona o privatnosti koje kompanije moraju poštovati ili pokušati da promene. A kompanije koje su najveštije u tome su velike, etablirane firme. Prošle godine, Amazon i Meta su potrošili po gotovo 20 miliona dolara na svoje američke lobističke operacije, daleko više od bilo kog startupa.

Dodatno, digitalni startupi moraju da se bore s tržišnom zasićenošću. Na Zapadu su većina ljudi sada digitalni potrošači. Do sada su skoro sve kompanije digitalizovale svoje procese — posebno od početka pandemije. Na primer, više od 90% kompanija usvojilo je računarstvo u oblaku.

Kako AI fundamentalno menja prirodu startupa

Ali upravo kada je ovaj tehnološki trend dostigao svoj vrhunac, pojavio se novi, daleko disruptivniji trend: uspon veštačke inteligencije. Po prvi put od pojave interneta, svaki izvršni direktor u svakoj industriji u svakoj zemlji pokušava da shvati kako da usvoji tehnologiju u isto vreme. Ovoga puta, ambicije i nade su još veće. AI ne samo da nudi prevođenje postojećih procesa iz jednog domena u drugi, kao što je to činila digitalizacija, već i uči samostalno.

Ta ključna razlika znači da su produktivni dobici koje možemo očekivati ne jednokratna „korak promena,” već kontinuirano poboljšanje „nagib promene.” U svojoj srži, AI je tehnologija koja transformiše radnu snagu, oslobađajući ljudsku produktivnost stvaranjem paralelnog radnog fonda koji može da preuzme teret mnogih poslova koje ljudi radije ne bi radili. AI će postati izvor obilja, vršeći deflatorni pritisak kroz ekonomiju povećanjem ponude rada za negu, podučavanje, održavanje i više.

AI predstavlja mnogo veću priliku nego bilo šta s čim se tehnološki sektor ikada suočio. Ali to zahteva od startupova iz Silicijumske doline da promene način razmišljanja, da ne teže više ometanju i rušenju etabliranih firmi, već da ih transformišu. To je zato što su startupi na mnogo načina u nepovoljnom položaju sa ovom novom tehnologijom. Uspešno korišćenje AI zahteva dve stvari: puno podataka i mnogo skupe računske snage. Velike kompanije imaju pristup obema. Imaju podatke na kojima mogu da grade svoje modele, novac za plaćanje sve te računske snage potrebne za analizu i odnose sa klijentima da odmah unovče te skupe poduhvate.

Uzmimo za primer generisanje koda, osnovni zadatak svakog softverskog inženjeringa. Prva kompanija koja je dominirala ovim prostorom uz pomoć AI-a nije bio neki ambiciozni startup. Bio je to Microsoft, 49-godišnja kompanija sa tržišnom kapitalizacijom od 3 biliona dolara. Njegov GitHub Copilot, najpopularniji alat za dovršavanje koda pokretan veštačkom inteligencijom, sada ima preko 1,8 miliona pretplatnika koji plaćaju.

Nema razloga da verujemo da će trka u AI-u biti pobednik uzima sve; još uvek ima mesta za ambiciozne startupe da zauzmu deo tržišta, i zaista, mnogi obećavajući startupi se bave generisanjem koda. Ali biće teže nadmašiti velike kompanije u smislu kvaliteta njihove tehnologije i količine njihovih podataka i resursa.

To rečeno, s obzirom da je potražnja za inovacijama veća nego ikad, startupi će i dalje imati mnogo vrednosti koju mogu da dodaju. Nova prilika leži u tome da konačno obavljaju same usluge, umesto da samo omogućavaju rad drugih kompanija. Godinama je Silicijumska dolina bila opsednuta uvodjenjem dobitaka u efikasnosti softvera u svaku komercijalnu aktivnost — stvaranjem digitalnog interfejsa za naručivanje iz restorana, na primer. Ali u eri veštačke inteligencije, softver nije samo posrednik za uslugu; on je sama usluga.

Razmislite o korisničkom centru za podršku. U staroj eri, startupi su samo prodavali softver koji su zaposleni koristili u velikim korisničkim centrima. Sa AI-om, startup za korisničku podršku pruža samu uslugu — naime, chatbot s kojim korisnici razgovaraju. Ovo je nepoznata teritorija za softverske startupe, koji su navikli da posluju sa relativno malo imovine i uživaju profitne marže čak i do 80%, za razliku od mnogo nižih marži koje prevladavaju u sektoru usluga.

Ali AI će pomoći da se smanji jaz u profitnim maržama, a potencijalna veličina tržišta za startupe koji mogu napraviti ovu tranziciju je, zapravo, nekoliko puta veća, jer mogu ciljati ceo lanac vrednosti, dok u osnovi ostaju tehnološke kompanije. I zaista, uprkos sve hvalospevu o tehnološkom sektoru i njegovoj prisutnosti u američkom diskursu, on je odgovoran za samo oko desetinu američkog BDP-a. Ako tehnološki preduzetnici iskoriste nove prilike, pružajući usluge, a ne samo oblikujući tokove rada, taj udeo bi mogao postati mnogo veći.

Kako američki preduzetnici mogu iskoristiti novu prednost startupa? Startupi će morati mnogo bliže sarađivati s postojećim preduzećima ako žele pristup njihovim podacima, stručnosti i klijentima. Takođe će morati razviti novo razumevanje šta znači pružati usluge, čak i ako su one digitalne ili se izvode putem AI agenata. To znači kreiranje novih modela cena, pružanje korisničke podrške i dizajniranje proizvoda za krajnje korisnike, a ne samo za preduzeća koja deluju kao posrednici.

Možda najvažnije, moraće da ugrade koncept odgovorne inovacije u samu srž onoga što rade, stalno razmišljajući o efektima koje će njihova tehnologija imati na radnike u sektorima koje transformišu. Ako AI preuzme 25% posla jedne osobe, šta se dešava sa tim slobodnim kapacitetom? U zdravstvu, možete zamisliti da medicinske sestre koriste ovo dodatno vreme da pređu sa reaktivne na proaktivnu negu, potencijalno smanjujući buduće bolesti pacijenata. Ali za takvu promenu potrebni su snažni lideri spremni da investiraju u strateške odluke. Uvek će postojati kratkoročno iskušenje za smanjenje radne snage, ali podleganje tom iskušenju dovodi do dugoročnog gubitka: kompanije koje će na kraju pobediti biće one koje ponovo investiraju svoj talenat u aktivnosti veće vrednosti.

Startupi i dalje imaju mnoge prednosti koje velike kompanije nikada ne mogu sanjati da ostvare. Privlače talente sklone riziku. Deluju brzo. Inoviraju. Prilagođavaju se. Uprkos svim novim preprekama, te karakteristike bi trebalo da im dobro posluže dok navigiraju prelazak iz prethodne ere inovacija u sledeću.

Kako kupovina postaje sve digitalnija, uloga fizičkih prodavnica se pomera sa pukog obavljanja transakcija na rešavanje problema kupaca koje onlajn kanali ne mogu da reše. Istraživanje o multibrand maloprodavcima pokazuje da prodavnice stvaraju najveću vrednost kada lideri definišu jasnu svrhu za svaku lokaciju, selektivno investiraju u kategorije proizvoda gde su lična iskustva najvažnija i procenjuju učinak kroz celokupno putovanje kupca, a ne prema prodaji po pojedinačnim kanalima. Prodavnice usmerene na iskustvo mogu povećati ukupan prihod čak i dok smanjuju onlajn kupovinu, pod uslovom da prodube odnose sa kupcima, podstaknu češću kupovinu i dopunjuju digitalne kanale umesto da se takmiče sa njima. Najuspešniji maloprodavci organizuju fizička ulaganja oko vrednosti za kupca na nivou celog preduzeća, a ne oko učinka pojedinačnih kanala.

Moglo bi se oprostiti nekome ko zaključi da je fizička prodavnica u nepovratnom padu. Prazni izlozi ostaju uobičajen prizor u mnogim trgovačkim ulicama, a e-trgovina nastavlja da osvaja sve veći udeo u potrošnji potrošača. Ipak, neke od najbrže rastućih kompanija u maloprodaji se ne povlače iz fizičkih prodavnica. One ih otvaraju ubrzanim tempom.

Warby Parker, američki prodavac naočara nastao na internetu, završio je 2025. godinu sa 323 prodavnice i planira da otvori još 50 u 2026. Veliki etablirani maloprodavci takođe investiraju. Ulta Beauty je dodala 60 neto novih prodavnica u SAD tokom 2025. godine, proširivši svoju mrežu prodavnica za više od 4% na preko 1.500 lokacija — što je među najbržim stopama u maloprodaji. Isti kontratrend je vidljiv i u Holandiji, jednom od digitalno najzrelijih tržišta u Evropi i domu uspešnih tradicionalnih maloprodavaca kao što su Action i Rituals. Na primer, maloprodavac potrošačke elektronike primarno fokusiran na onlajn prodaju, Coolblue, porastao je sa 555 miliona evra godišnjeg prihoda i sedam prodavnica u 2015. godini na preko 2,5 milijardi evra i više od 40 lokacija danas, uključujući vodeću prodavnicu u Berlinu.

Ovi primeri sugerišu da najrelevantnije pitanje više nije da li fizička maloprodaja još uvek ima budućnost, već kako lideri treba da investiraju u nju. Koju stratešku ulogu fizička lokacija treba da igra u sve digitalnijem putovanju kupca? Kada firme treba da daju prioritet pogodnosti, a kada treba da investiraju u bogatiji format usmeren na iskustvo? Koji kupci, proizvodi i usluge opravdavaju oskudan prostor, zalihe i pažnju zaposlenih? I kako treba procenjivati uspeh kada nova lokacija može preusmeriti prihode među kanalima, a da istovremeno poveća ukupnu vrednost za kupca?

Taj izazov je posebno izražen kod multibrand maloprodavaca. Veliki deo dokaza o širenju prodavnica potiče od vertikalno integrisanih kompanija sa jednim brendom, kao što su Warby Parker i Bonobos, čije prodavnice prodaju ekskluzivne proizvode i mogu ojačati i brend i onlajn kanal. Većina velikih maloprodavaca suočava se sa težim problemom: oni prodaju brendove trećih strana koje kupci mogu kupiti i na drugim mestima. Prodavnica se stoga ne može osloniti na ekskluzivnost kako bi privukla posete i mora sprečiti da isključivo omogući konkurentsko razgledanje (showrooming), pri čemu kupci istražuju proizvode u prodavnici, ali na kraju kupuju na drugom mestu po nižoj ceni ili uz povoljniju dostavu.

Da bismo ispitali ovo zahtevnije okruženje, analizirali smo podatke o transakcijama tokom 26 meseci kod multibrand prodavca elektronike sa fokusom na onlajn poslovanje, obuhvatajući 2.388 područja poštanskih brojeva koja okružuju otvaranje tri prodavnice — dve velike prodavnice usmerene na iskustvo i jedne manje lokacije usmerene na pogodnost. Uporedili smo promene u obližnjim oblastima sa onima u pažljivo uparenim oblastima na drugim mestima, što nam je omogućilo da razlikujemo efekte otvaranja od osnovnih trendova prodaje. Takođe smo anketirali 450 potrošača kako bismo razumeli zašto su se efekti razlikovali po kategorijama, mereći relativnu vrednost prodavnica tokom pretrage informacija, ispunjenja porudžbine i povrata, i povezujući te percepcije sa uočenim efektima na prihod na nivou kategorija.

Kako izveštavamo u predstojećem članku u časopisu Production and Operations Management, uspešno fizičko investiranje zahteva povezan skup izbora: definisanje uloge lokacije, odabir pravog formata, identifikaciju kategorija koje imaju koristi od fizičke interakcije i usklađivanje prostora, zaliha, tehnologije i sposobnosti zaposlenih u skladu sa tim. Prodavnice ne bi trebalo ocenjivati izolovano — ili samo prema njihovom uticaju na onlajn prodaju — već prema ukupnoj vrednosti koju stvaraju kroz sve kanale i tokom celog putovanja kupca.

Prestanite da razmišljate u okvirima kanala

U našem radu sa maloprodavcima često se susrećemo sa odvojenim bilansima uspeha za prodavnice i e-trgovinu, što može podstaći svaku stranu da brani sopstveni prihod. Ovo iskrivljuje način na koji se procenjuju otvaranja prodavnica. Pad onlajn prodaje može izgledati kao signal neuspeha, dok snažna prodaja u prodavnici može delovati kao uspeh čak i kada su se kupovine samo premestile između kanala. Nasuprot tome, onlajn rast nakon otvaranja može se pogrešno protumačiti kao efekat prelivanja (halo effect), iako bi se deo toga svakako dogodio. Ono što je važno jeste promena koju je izazvala prodavnica — a ne samo ono što se desilo nakon toga.

Naši nalazi pokazuju zašto. U prva četiri meseca, sva tri otvaranja prodavnica smanjila su obližnji neto onlajn prihod — onlajn kupovine minus povrati — za otprilike 8% do 11%. Ipak, dve velike prodavnice usmerene na iskustvo više su nego nadoknadile te gubitke, povećavajući ukupan neto prihod kroz kanale za 21,7% i 23,2%; u prodavnici koju smo mogli da posmatramo tokom dužeg perioda, rast je na kraju dostigao 27,5%. Manja prodavnica usmerena na pogodnost kanibalizovala je onlajn prodaju u sličnom iznosu, ali nije generisala značajno povećanje ukupnog neto prihoda.

Moglo bi se posumnjati da je mala prodavnica ostvarila lošije rezultate zato što nije mogla da drži glomazne kategorije kao što su televizori i veš mašine. Ali kada smo ograničili poređenje na kategorije dostupne u oba formata, dobici velikih prodavnica su se jedva promenili, dok mala prodavnica i dalje nije proizvela nikakav značajan rast. Razlika nije bila samo u tome šta su prodavnice imale u asortimanu, već u tome šta su kupci mogli da rade unutar njih.

Izdvajaju se još tri obrasca. Velike prodavnice su generisale veći rast aktiviranjem postojećih kupaca nego privlačenjem novih, iako je i akvizicija značajno doprinela. Postojeći kupci su kupovali češće, umesto da troše više po porudžbini. Kanibalizacija je bila izrazito lokalnog karaktera: onlajn prodaja je najviše pala u blizini prodavnica, upravo tamo gde su dobici ukupnog prihoda bili najjači. Prodavnice stoga mogu biti u jednakoj meri mehanizam za aktivaciju koliko i kanal za akviziciju.

Šira pouka je da se fizička lokacija najbolje procenjuje prema tome da li širi poslovanje u celini, a ne prema tome gde se transakcija odvija. Lideri bi trebalo da se zapitaju da li nova lokacija uvećava bazu kupaca, produbljuje postojeće odnose ili povećava učestalost kupovine ili potrošnju u meri koja je dovoljna da nadoknadi supstituciju kanala.

Target ilustruje ovu međuzavisnost: njegove prodavnice istovremeno funkcionišu kao destinacije za kupovinu i centri za ispunjavanje porudžbina koje su započete digitalnim putem.

Lideri bi stoga trebalo da definišu zadatak fizičke tačke kontakta pre nego što odaberu njen format ili lokaciju. Ta svrha treba da usmerava dizajn, asortiman, zalihe, tehnologiju, raspodelu osoblja i, na kraju, evaluaciju učinka.

Dajte svakoj fizičkoj tački kontakta jasan zadatak

Fizičko ulaganje treba da započne sa jasnim problemom kupca: Šta je to što lokacija treba da reši, za koje proizvode, usluge i kupce? Prodavnica ne bi trebalo samo da reprodukuje ono što kupci već mogu da urade onlajn. Njena svrha treba da vodi izbor formata i lokacije, zajedno sa odlukama o asortimanu, zalihama, rasporedu, tehnologiji i sposobnostima zaposlenih. Kako je to formulisala glavna direktorka za maloprodaju kompanije Ulta Beauty, Ejmi Bajer-Tomas (Amiee Bayer-Thomas), maloprodavci se moraju „pojaviti za lokalnog gosta“ — što je termin koji Ulta koristi za kupca.

Naše istraživanje se fokusira na vrednost koju prodavnice mogu stvoriti u tri faze putovanja kupca. One mogu pomoći kupcima da razumeju i odluče kroz čulnu evaluaciju, poređenje i stručne savete; omogućiti trenutno ispunjenje porudžbine kada kupcima nešto treba odmah; i pojednostaviti povrate i rešavanje problema nakon kupovine.

Kupac televizora može posetiti prodavnicu da uporedi kvalitet slike i zvuka, dok nekome kome se pokvario laptop možda manje brine razgledanje, a više to da izađe sa zamenom istog dana.

Nemojte ravnomerno raspoređivati iskustvo

Lideri ne moraju da nagađaju koje pogodnosti u prodavnici su najvažnije. Za svaku kategoriju, naši ispitanici u anketi su procenili koliko vrednuju čulnu procenu, stručne savete, trenutni pristup i lakši povrat, kao i koliko bolje prodavnice pružaju te pogodnosti u poređenju sa onlajn kanalom.

Za destinacijske kategorije, kao što su televizori, laptopovi i mobilni telefoni, percepcija vrednosti u prodavnici tokom pretrage informacija i trenutnog ispunjenja blisko je odgovarala rastu prihoda; lakši povrati su bili znatno manje važni.

Za dodatnu opremu, te pogodnosti nisu objasnile učinak, što sugeriše da su dobici uglavnom nastali kroz unakrsnu prodaju sa destinacijskim proizvodima. Sposobnosti prodavnice bi stoga trebalo uskladiti sa potrebama kupaca kategoriju po kategoriju, a ne uniformno kroz ceo asortiman.

Davanje jasnog zadatka prodavnici ne znači pružanje istog iskustva za svaki proizvod ili potrebu kupca. Prostor, zalihe, tehnologija i stručnost zaposlenih su skupi, tako da lideri moraju da ih koncentrišu tamo gde stvaraju najveću vrednost.

Zbirni rezultati mogu prikriti značajne varijacije. Čak i unutar uspešne prodavnice, više od četiri od deset kategorija nije ostvarilo merljiv rast. Neke kategorije su se više nego udvostručile, dok su druge ostvarile rast uprkos tome što nisu nudile praktično iskustvo isprobavanja.

Princip alokacije je jednostavan: Uskladite fizičko ulaganje sa problemom kupca. Kategorije koje zahtevaju mnogo informacija iziskuju funkcionalne izložbene modele, mogućnosti poređenja i stručno osoblje. Proizvodi vođeni trenutnim ispunjenjem zahtevaju pouzdane lokalne zalihe i preuzimanje bez trenja. Dodatna oprema često ima više koristi od kontekstualnog postavljanja i pakovanja u pakete nego od samostalnih iskustava.

Coolblue primenjuje ovu logiku izlažući dodatnu opremu pored primarnih proizvoda ili je uklapajući u postavke konkretnih scenarija upotrebe, kao što su kompletne konfiguracije za kućnu kancelariju. U našoj studiji, maloprodavac koji je učestvovao na sličan način je pripisao rastući učinak nekoliko vrsta dodatne opreme uglavnom poboljšanoj unakrsnoj prodaji i učenju o tome kako da ih efikasno izloži.

Precizna alokacija će varirati u zavisnosti od maloprodavca, kategorije i tržišta. Ali princip se primenjuje i van maloprodaje — od koncentrisanja stručnosti u filijalama banaka na složene finansijske odluke do rezervisanja B2B demonstracionih centara za rešenja koja je teško proceniti na daljinu.

Cilj ne bi trebalo da bude maksimiziranje bogatstva svake fizičke interakcije. Trebalo bi da bude koncentrisanje ulaganja tamo gde fizičko prisustvo materijalno poboljšava odluku kupca, rešava hitnu potrebu ili jača šire rešenje.

Organizujte se oko vrednosti za kupca

Pretvaranje koncepta prodavnice u produktivnu investiciju zahteva koordinisane izbore. Lideri moraju uskladiti format, lokaciju, asortiman, zalihe, tehnologiju i osoblje oko problema kupca koji lokacija treba da reši. U suprotnom, funkcije mogu težiti suprotstavljenim ciljevima: sektor za nekretnine može preferirati manju površinu, operacije mogu minimizirati zalihe, a HR može ograničiti specijalizovano osoblje, čak i kada koncept zavisi od stručnih saveta i trenutne dostupnosti.

Viši rukovodilac ili međufunkcionalni tim bi stoga trebalo da upravlja celokupnom ponudom kroz putovanje kupca. Podaci o kupcima, vidljivost zaliha, budžeti i prava odlučivanja ne bi trebalo da ostanu podeljeni po kanalima. Učinak bi takođe trebalo procenjivati kroz sve kanale, koristeći mere kao što su ukupan neto prihod, akvizicija kupaca, učestalost kupovine, zadržavanje i povrati — a ne prodaja u prodavnici, onlajn rast ili poseta sami po sebi. Podsticaji bi trebalo da nagrađuju stvaranje vrednosti na nivou celog preduzeća, a ne zaštitu pojedinačnih kanala ili funkcionalnih budžeta.

. . .

Prodavnice koje stvaraju trajnu vrednost izgrađene su oko problema kupaca koje digitalni kanali ne mogu jednako dobro da reše. Ulaganje u fizička iskustva može izgledati kao odluka o kanalu, ali su njene posledice strateške. Cilj nije samo otvaranje više prodavnica. Cilj je pružiti kupcima uverljiv razlog za posetu — a organizaciji koherentan način da tu posetu učini vrednom truda.

Generativna veštačka inteligencija nije strateško proročanstvo kakvim je mnogi predstavljaju. Kao i svaki drugi oblik AI-a, ona je ogledalo koje reflektuje obrasce, trendove i odluke iz prošlosti. Ne može pouzdano otvoriti nove puteve niti generisati zaista inovativna rešenja, s obzirom na to da se oslanja na već postojeće podatke i naučene verovatnoće. Međutim, postoje tri načina na koja lideri mogu koristiti generativnu AI kako bi podržali donošenje odluka usmerenih ka budućnosti i time usmerili organizacije ka rastu i inovacijama: kao platformu za razmenu ideja, za istraživanje scenarija i kao alat za generisanje ideja. Da bi se AI efikasno koristila u donošenju strateških odluka, od ključne je važnosti da menadžeri i lideri razumeju ograničenja koja su inherentna načinu na koji ona generiše rezultate.

Veštačka inteligencija (AI) se pojavila kao transformativna sila koja preoblikuje poslovne pejzaže u različitim industrijama. Iako generativna AI predstavlja najnoviji proboj u ovoj oblasti tehnoloških inovacija, ona se izdvaja time što fundamentalno izaziva tradicionalne paradigme strateškog donošenja odluka. Za razliku od svojih prethodnika, ova tehnologija nudi neviđene sposobnosti u obradi jezika i generisanju sadržaja, omogućavajući organizacijama da sintetišu složene informacije, generišu nijansirane uvide i ubrzaju donošenje odluka sa zapanjujućom preciznošću i dubinom.

Ipak, postoji ključna zabluda ugrađena u ovu viziju: generativna AI jednostavno nije strateško proročanstvo kakvim je mnogi predstavljaju. Kao i svaki drugi AI, ona je ogledalo koje reflektuje obrasce, trendove i odluke iz prošlosti. Da bi se AI efikasno koristila u donošenju strateških odluka, od ključne je važnosti da menadžeri i lideri razumeju ograničenja načina na koji generiše rezultate.

Ograničenja

AI je izuzetno sposoban u prepoznavanju ustaljenih obrazaca i optimizaciji procesa na osnovu istorijskih podataka. U tome je ostvario značajan uticaj na poslovne odluke. Može podržati odluke o kreditima predviđanjem rizika od neplaćanja sa visokim stepenom preciznosti; sprečiti kvarove mašina pokretanjem održavanja opreme pre nego što se dogode; optimizovati odluke u lancu snabdevanja prilagođavajući se brzo promenljivim okolnostima; i lako sažimati sadržaj iz dokumenata. Generativna AI dodaje nove sposobnosti na ovu rastuću listu: nedavne studije pokazuju da AI već može da generiše i procenjuje poslovne planove na nivou ekvivalentnom ljudima.

S obzirom na napredak AI-a, istaknuti zagovornici — uključujući pokojnog Danijela Kanemana — čak su tvrdili da bi ljudi trebali biti zamenjeni algoritmima gde god je to moguće. Međutim, postoji greška u toj logici. Bez obzira na to koliko AI može postati sposobna, ona ne može pouzdano otvoriti nove puteve niti generisati zaista inovativna rešenja jer se oslanja na prethodno postojeće podatke i naučene verovatnoće.

Ovo se odnosi i na generativnu AI. Njeni rezultati su zasnovani na naučenim korelacijama iz prošlih podataka. U suštini, njen odgovor na bilo koji zadati upit je predikcija zasnovana na stohastičkim obrascima koje je AI videla tokom obuke. Kada ima mnogo podataka za obuku, ovo funkcioniše izuzetno dobro. Ali to takođe dovodi do dobro dokumentovanih problema kao što su halucinacije, nestabilnost odgovora na upite i problemi sa zastarelim znanjem.

Na primer, zamislite da generativnu AI pitate da odredi strateški pravac kompanije. Ona će, po pravilu, replicirati ono što je već videla u svojim podacima za obuku i ponoviti ustaljene obrasce koje je naučila. Ovo se može eksperimentalno pokazati. Ako se generativni AI sistemi uzastopno obučavaju na sopstvenim rezultatima, predikcija će se urušiti u roku od nekoliko iteracija. Razlog je taj što će AI pojačavati predikcije iz centra odgovarajućih distribucija koje je naučila — do tačke u kojoj njen izlaz postaje potpuno besmislen. Još zabrinjavajuće, ako dodate dodatni tekst koji je očigledno nerelevantan za originalni upit, njen izlaz će i dalje značajno opasti jer nije u stanju da razlikuje koje informacije u upitu su zaista relevantne.

AI sistemi mogu biti vrlo elokventni, ali nisu sposobni da razumeju kontekst niti da rezonuju. Njeni uvidi su zasnovani isključivo na korelacijama. Kao što diskutujemo u nedavnom radu, ljudi imaju ključnu prednost: možemo razvijati nove intuicije ili teorije i testirati ih u stvarnom svetu. Ovo je od suštinskog značaja za strateško donošenje odluka. Najbolje strategije često idu „protiv struje“ konvencionalne mudrosti. Kompanije poput Amazona, Southwest Airlinesa, Spotifyja, Tesle ili Airbnba uspele su izazivanjem — a ne jačanjem — ustaljenih obrazaca na svojim tržištima. AI može ponoviti ono što je u prošlosti funkcionisalo na osnovu svojih podataka za obuku. Ali ona nema način da gleda unapred. Na primer, u vreme braće Rajt, hipotetički AI sistem bi samo reflektovao naučni konsenzus tog vremena da je let ljudi u letelicama težim od vazduha nemoguć.

Iako AI ima svoja ograničenja, ona se ipak može koristiti na snažne načine. Korišćenjem računarskih sposobnosti AI-a za unapređenje ljudskog prosuđivanja, a ne za njegovo zamenjivanje, organizacije mogu iskoristiti njene prednosti dok se oslanjaju na ljudsku intuiciju, kreativnost i uzročno zaključivanje kako bi inovirale i predvodile u neistraženim teritorijama. Identifikovali smo tri načina na koja lideri mogu efikasno koristiti generativnu AI za podršku donošenju strateških odluka koje vode organizacije ka rastu i inovacijama.

1. Kao platforma za razmenu ideja

Jedna od ključnih karakteristika generativne AI je njena sposobnost da generiše detaljan sadržaj kao odgovor na jednostavna uputstva ili upite. Ovi upiti mogu biti oblikovani tako da AI usvaja različite „ličnosti“, poput segmenata kupaca, omogućavajući korišćenje AI-a kao platforme za razmenu ideja. AI se može upotrebiti za odgovaranje na pitanja iz različitih uglova ili tačaka gledišta, bez ograničenja u pogledu obima ili troškova. Ono što je ranije zahtevalo skupe i dugotrajne fokus grupe sa kupcima ili konsultantske projekte sada se može istraživati pomoću promišljeno osmišljenih upita. AI sistem postaje, na neki način, novi član tima — sposoban da savetuje o verovatnim odgovorima na postavljena pitanja. Promenom upita i persona, moguće je koristiti AI za generisanje širokog spektra verovatnih odgovora ili ishoda — na način koji je ranije zahtevao značajna sredstva i vreme.

Međutim, zbog inherentnih ograničenja načina na koji AI generiše sadržaj, lideri bi njene uvide trebalo da koriste kao osnovu za preispitivanje ustaljenih praksi, a ne za njihovu slepu validaciju. AI može biti platforma za strategiju, za istraživanje, izazivanje i proširenje ideja, ali ne sme postati odjek onoga što je već poznato.

2. Za istraživanje scenarija

Kada su suočeni sa određenim skupom strateških opcija, generativni AI sistem može pomoći u definisanju potencijalnih ishoda za svaku od njih. Upućivanjem AI-a da usvoji određeni scenario omogućava se strukturisano istraživanje „šta ako“ scenarija. Ti scenariji mogu biti tipični prediktivni scenariji koji koriste trenutno znanje za procenu verovatnih budućih situacija. S obzirom na opsežno znanje ugrađeno u podatke na kojima je generativna AI obučena, scenariji mogu uključivati i istraživačke scenarije koji koriste sadašnje trendove za procenu verovatnog nastavka tih trendova u budućnosti, kao i normativne scenarije koji skiciraju određenu viziju budućnosti i puteve za njeno ostvarenje.

Međutim, umesto da se AI posmatra kao konačni autoritet, donosioci odluka bi njene rezultate trebalo da tretiraju kao privremene uvide koji im omogućavaju da identifikuju nove obrasce koji izazivaju konvencionalno razmišljanje. Oni bi trebalo da istražuju šta možda nedostaje ili je pogrešno predstavljeno.

S obzirom na to da generativni AI sistemi bolje funkcionišu na manjim, užim zadacima, pri istraživanju složenih pitanja — onih koja su svojstvena kreiranju strategije — najbolje je razložiti scenarije od interesa na manje komponente i generisati odgovore za svaki aspekt, pre nego što se ti odgovori kombinuju u jedno rešenje.

3. Kao alat za generisanje ideja

Stvaranje novog sadržaja — tekstova, slika, video materijala i zvuka — postalo je zaštitni znak revolucije generativne AI. AI ovde ima dve prednosti: može brzo generisati sadržaj uz male troškove i može kombinovati različite modalitete, poput korišćenja tekstualnih upita za generisanje slika ili video materijala. Ova jedinstvena sposobnost čini je odličnim alatom za proveru novih ideja i podršku procesu razvoja proizvoda. U suštini, alati generativne AI pružaju mogućnost da se koristi kao digitalna platforma za skiciranje ideja koja prevazilazi sve modalitete: tekst, slike, video i zvuk.

Jedna stvar koju treba imati na umu je da AI može generisati sadržaj velikom brzinom. Međutim, ljudska sposobnost za proveru tog sadržaja je ograničena. Dakle, više nije uvek bolje. Umesto da generišete veliki broj nasumičnih izlaza, najbolje je biti direktivan i izabrati specifične aspekte koje želite istražiti. Nešto poput procesa identifikacije potencijalnih aktivnih jedinjenja u otkrivanju lekova, trik je da se počne sa širokim spektrom opcija, a zatim brzo suzi izbor eliminisanjem neperspektivnih kandidata.

Napredak: Pozicioniranje AI-a kao strateškog dodatka

Da bi generativna AI postala vredan deo donošenja strateških odluka i kreiranja strategije, viši menadžeri moraju je posmatrati kao moćan dodatak ljudskoj kogniciji. Ona je veoma pogodna za pružanje uvida zasnovanih na obrascima i generisanje novog sadržaja. Međutim, bez obzira na to koliko sposobna AI postane u budućnosti, ljudske prednosti — posebno u uzročnom zaključivanju i donošenju odluka usmerenih na budućnost — ostaće ključne za navigaciju kroz neizvesnost i stvaranje inovacija. Osnovni mehanizam svakog AI sistema je predikcija, koja mu omogućava da briljira u prepoznavanju prošlih ili postojećih trendova. Ipak, na ljudima je da zamisle potpuno nove pravce i postave strateške ciljeve koji prevazilaze granice poznatih podataka.

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.

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.

Veštačka inteligencija omogućava pojedincima sa skromnim tehničkim znanjem da razvijaju sofisticirane proizvode, što otvara pitanje da li saradnja među ljudima gubi na značaju. Međutim, zapažanja sa inovacionog takmičenja podržanog veštačkom inteligencijom ukazuju na sasvim suprotan zaključak. Dok AI ubrzava istraživanje, programiranje i izradu prototipa, timovi stvaraju najveću vrednost u fazama definisanja problema i osmišljavanja rešenja, gde različite perspektive pomažu u preispitivanju pretpostavki i usavršavanju ideja. Brzi prototipi postaju alati za učenje, a ne gotovi proizvodi, čineći debate konkretnijim i otkrivajući slabosti u ranoj fazi. Menadžeri bi trebalo da sačuvaju vreme za precizno formulisanje problema, koriste prototipe za unapređenje strateškog promišljanja umesto puke validacije rešenja i formiraju timove oko komplementarnih perspektiva, a ne uskih tehničkih specijalnosti. Kako AI komoditizuje operativno izvođenje, konkurentska prednost sve više leži u odluci šta vredi graditi i zašto.

AI alati su postali dovoljno moćni da koncept samostalnog osnivača kompanije učine izvodljivim, omogućavajući inovatorima bez inženjerskog predznanja da razviju funkcionalne proizvode. Ovaj koncept se ne primenjuje samo u startapima već i u velikim korporacijama kako usvajanje veštačke inteligencije raste. Tehnologija je automatizovala i standardizovala izvršenje duž celog ciklusa inovacija: menadžeri proizvoda grade radne prototipe bez napisanog reda koda, dok programeri znatno brže razvijaju softver, sprovode testiranja, pišu dokumentaciju i upravljaju podacima.

To nameće ključno pitanje: postoji li i dalje trajna uloga i vrednost timske saradnje? Ako se osnovna jedinica rada pomera sa „tima“ na „pojedinca osnaženog veštačkom inteligencijom“, to donosi suštinske promene u načinu na koji se organizujemo, zapošljavamo i procenjujemo nečiji doprinos na poslu. Reč je o temi koja prevazilazi jednostavnu raspravu o produktivnosti.

Ovo pitanje je istraženo tokom nedavnog inovacionog maratona (buildathon) sa studentima poslovne škole NYU Stern. Timovima mešovitih profila omogućen je pristup zajedničkim AI alatima sa zadatkom da reše složene probleme iz stvarnog sveta u roku od samo jednog dana. Cilj je bio da se ispita kako učesnici integrišu veštačku inteligenciju tokom divergentne faze osmišljavanja ideja i konvergentnog donošenja odluka, kao i koji delovi inovacionog ciklusa i dalje imaju najviše koristi od timskog rada.

Osam timova, stvarni problemi, jedan dan

Trideset tri studenta imala su šest sati da kreiraju rešenja za neke od najtežih izazova Njujorka, uključujući pristupačnost osnovnih namirnica, pravičnost u javnom prevozu, bezbednost biciklističkih staza i dostupnost brige o deci. Reč je o složenim problemima sa mnogo promenljivih, gde je čak i definisanje uspeha izuzetno zahtevno.

Učesnici su nasumično raspoređeni u timove od po četiri ili pet članova i svi su dobili iste alate. Koristili su AI rešenja za istraživanje i ideaciju kako bi razumeli problem i definisali korisnike. Zatim su prešli na alate za izradu prototipa radi dizajna konkretnih rešenja. Na kraju su povezali svoje koncepte sa platformama za autonomno programiranje kako bi izgradili funkcionalne demonstracione verzije. Ceo proces odvijao se na zajedničkom digitalnom platnu, gde su svi članovi tima u realnom vremenu imali uvid u rad ostalih.

Važno je istaći da većina studenata nije imala inženjersko obrazovanje, timovi nisu unapred balansirani prema tehničkim veštinama, učesnici se uglavnom nisu poznavali i nikada pre nisu koristili pomenute alate. Pored toga, postojala je i takmičarska komponenta sa vrednim nagradama, pri čemu su kriterijumi ocenjivanja eksplicitno stavljali definisanje problema i konceptualni dizajn rešenja ispred tehničke egzekucije. Poenta nije bila u tome ko može najbrže da lansira proizvod, već ko može da izgradi pravu stvar.

Ako AI zaista pretvara inovacije u individualni poduhvat, ovo je bilo idealno okruženje za to: sposobni ljudi, moćni alati i strog vremenski rok nudili su svaki razlog da se zadaci podele, radi paralelno i prepusti veštačkoj inteligenciji da samostalno odradi najteži deo posla. Međutim, ono što je primećeno na terenu pokazalo je sasvim drugačiju sliku.

Definisanje problema i dizajn rešenja

Analizirajući radne tokove učesnika, uočena su dva jasna obrasca kod gotovo svih timova:

Na samom početku, svaki tim je detaljno raspravljao o oblasti na koju želi da se fokusira, nastojeći da razume i uokviri suštinu problema i profiliše ciljnog korisnika. U ovoj fazi članovi tima su koristili AI za prikupljanje istraživanja i sintezu podataka, spajajući analize kako bi diskutovali i postigli konsenzus o problemskom prostoru. Ovaj proces je uvek podsećao na klasičnu razmenu ideja — grupa ljudi okupljena oko stola u dinamičnom i fokusiranom razgovoru.

Nakon toga, većina timova je podelila operativne zadatke: pojedinci su se fokusirali na dizajn i izgradnju prototipa, dok su drugi radili na prezentaciji i narativu. Članovi su pojedinačno koristili veštačku inteligenciju za realizaciju svojih zaduženja, ali su se i dalje redovno okupljali da testiraju i kritikuju predloženi dizajn rešenja.

Zadaci koje je AI mogao da preuzme — sinteza istraživanja, generisanje dizajnerskih opcija, kreiranje korisničkih interfejsa — zaista su se odvijali brže kada su pojedinci radili paralelno i nezavisno.

Međutim, definisanje problema bilo je oblast u kojoj su timovi provodili najviše vremena raspravljajući o nalazima, preispitujući pretpostavke jedni drugima i zajednički odlučujući šta zapravo pokušavaju da reše i kako. Jedan učesnik je primetio: „Definisanje problema je najvažniji deo“, dok je drugi dodao: „Precizno uokviriti specifičan problem izuzetno je teško, čak i uz pomoć veštačke inteligencije.“

Druga ključna oblast bio je dizajn samog rešenja. Pošto je cena izrade prototipa danas svedena na minimum, njegova svrha se promenila. Kako je jedan student primetio, prototip sada služi kao polazna tačka za diskusiju, a ne kao gotov proizvod. Prototipi koje su timovi kreirali odmah su otvorili ključna pitanja: Ko je zapravo krajnji korisnik? Kako će neko saznati za ovo rešenje? Šta se dešava kada podaci nisu dostupni? Prototip sam po sebi nije dao odgovore, ali je učinio ta pitanja nemogućim za ignorisanje.

Pobednički timovi jasno ilustruju kako su uvidi proistekli iz saradnje vodili do inovativnih rešenja, dok je AI služio isključivo kao operativni motor:

• Ukupni pobednik je razvio indeks cena namirnica u Njujorku. Prikupili su podatke o cenama iz prodavnica širom grada, ocenili povoljnost svake od njih i kreirali aplikaciju za potrošače, kao i koncept displeja za izloge. Funkcionalna aplikacija razvijena za šest sati bila je impresivna, ali je tim pobedio zahvaljujući načinu na koji je postavio problem: prepoznali su da je pristupačnost namirnica zapravo problem transparentnosti koji se rešava lakšim upoređivanjem cena.

• Dobitnici nagrade za visok uticaj prepoznali su potencijal u 13.000 postojećih njujorških maloprodajnih objekata i pretvorili ih u komunalna čvorišta za veleprodaju. Umesto izgradnje nove infrastrukture, rešili su problem pristupa povezivanjem lokalnih zajednica sa veleprodajnim cenama preko već postojećih prodavnica.

• Dobitnici nagrade za najbolji prototip pretvorili su javnu bazu pritužbi građana u interaktivnu mapu koja prikazuje nedostatke na biciklističkim stazama, dajući građanima instrument da zahtevaju popravke na osnovu podataka koje grad već poseduje, ali ih ne čini vidljivim.

Timovi imaju najviše koristi od deljenog radnog okruženja

Iako većina učesnika nije imala programersko iskustvo, svaki tim je za šest sati napravio funkcionalan prototip. Ipak, timovi koji su radili izolovano, oslanjajući se na pojedinačne AI sesije, brže su upadali u poteškoće. Članovi su se suočavali sa preopterećenjem informacijama i gubljenjem vremena jer su svi koristili različite prepiske sa alatom. Nasuprot tome, timovi koji su se opredelili za rad unutar zajedničkog okruženja uvideli su da je kapacitet za upotrebu veštačke inteligencije znatno veći kada ceo tim sarađuje na istom mestu.

Kada ljudi koriste AI u izolaciji, ograničeni su sopstvenom perspektivom. Istraživanja već pokazuju da timovi koji primenjuju AI nadmašuju i pojedince sa veštačkom inteligencijom i timove bez nje u kvalitetu ishoda. Zapažanja sa takmičenja pokazuju da kada tim koristi AI u zajedničkom prostoru gde svaki član u realnom vremenu vidi rezultate, tehnologija postaje sredstvo za brže testiranje ideja i primenu zajedničkog rasuđivanja celog tima.

Saradnja i konkurentska prednost pomeraju se uzvodno

Fokus timske saradnje se pomera sa operativnog izvršenja pojedinačnih zadataka ka dizajnu radnog toka. U razvoju proizvoda decenijama unazad, saradnja se svodila na koordinaciju egzekucije: ko razvija koju funkcionalnost i kako se delovi integrišu. Ta koordinacija je i dalje potrebna, ali više ne predstavlja glavno usko grlo.

Usko grlo se sada nalazi na samom početku procesa: Da li gradimo pravu stvar? Razumemo li korisnika dovoljno dobro? Jesmo li postavili problem na način koji vodi ka smislenom rešenju?

Ova pitanja se ne mogu rešavati u paralelnim procesima. Ona zahtevaju produktivno sučeljavanje različitih stavova, usporavanje i argumentovanu debatu pre nego što se ubrza sam proces izgradnje. Kada AI preuzme operativno „kako“, ljudi postaju odgovorni za strateško „šta“ i „zašto“ — a to su fundamentalno kolaborativna pitanja.

Tri stvari koje menadžeri moraju raditi drugačije

Iskustva sa ovog inovacacionog maratona daju jasne smernice kako organizovati timove za postizanje uspeha u eri veštačke inteligencije:

1. Stavite snažan fokus na definisanje problema

Kada svako može da generiše radni prototip za nekoliko sati, konkurentska prednost ne dolazi iz brzine izgradnje, već iz kreiranja rešenja kojeg se niko drugi nije setio jer ste problem razumeli i definisali bolje od konkurencije.

Ovaj proces može delovati sporije i haotičnije od same egzekucije, naročito kada AI alati čine izvođenje izuzetno efikasnim. Lako je upasti u zamku prebrzog prelaska na izgradnju radi prividnog osećaja produktivnosti. Menadžeri moraju svesno zaštititi vreme za ovu fazu rada, što podrazumeva:

• Započinjanje projekata definisanjem problema, a ne prikupljanjem gotovih ideja za rešenja;

• Nagrađivanje timova za duboko promišljanje problema, a ne samo za brzinu realizacije;

• Prihvatanje rasprava koje u početku deluju konfuzno, jer je to često odlika kvalitetnog definisanja problema;

• Prepoznavanje vrednosti onih članova tima koji usporavaju proces pitanjem: „Koji problem mi zapravo ovde rešavamo?“

2. Koristite prototipe za preciziranje problema

Lakoća izrade rešenja donosi suštinsku promenu u ulozi prototipa. Nekada su prototipi bili skupi i pravljeni su kasno u procesu, tek kada je sve bilo precizirano. Danas su jeftini i brzi, što omogućava da se grade rano — ne da bi predstavljali konačan odgovor, već da bi diskusiju o strateškom pravcu učinili opipljivom.

Nova svrha prototipa jeste da nesuglasice i dileme učini vidljivim dok je njihovo rešavanje još uvek finansijski i vremenski povoljno. Zato menadžeri treba da:

• Podstiču rano kreiranje grubih i brzih prototipa umesto kasnog plasiranja upeglanih verzija;

• Vrednuju prototipove prema pitanjima koja otvaraju, a ne prema tome koliko deluju dovršeno;

• Očekuju da prvi prototip bude pogrešan, jer je to upravo njegova primarna svrha;

• Osiguraju da se timovi ne vežu za svoju prvu verziju, već da je koriste isključivo kao temelj za dalji dijalog.

3. Organizujte timove prema perspektivama, a ne veštinama

Prototipi postaju koristan alat za učenje samo kada su u prostoriji prisutne prave perspektive za tumačenje onoga što prototip otkriva. Ako AI omogućava svakome da gradi funkcionalna rešenja bez obzira na tehničko obrazovanje, gubi se potreba za strogim strukturiranjem timova isključivo prema formalnim profilima i veštinama.

Najuspešniji timovi nisu bili oni sa najviše tehničkog znanja, već oni koji su okupili različite poglede na problem: nekoga ko razume regulatorni okvir, nekoga ko je lično iskusio problem i nekoga ko ume da osmisli održiv poslovni model. Umesto optimizacije za tehničku pokrivenost, timove treba formirati prema širini perspektiva koje donose.

Kada svi imaju pristup sličnim AI alatima, prednost vašeg tima ne leži u tehničkim kapacitetima, već u dubini razumevanja problema. A ta dubina proizilazi iz okupljanja ljudi koji stvarnost posmatraju iz različitih uglova. Pitanje više nije hoće li AI zameniti timove, već kako će se timovi prilagoditi da obavljaju posao koji mašine ne mogu: suštinski ljudski zadatak odlučivanja o tome koje probleme vredi rešavati i za koga.

Kako organizacije stiču više „inteligencije“ pomoću alata veštačke inteligencije, lideri bivaju odviknuti od same sposobnosti koja stvara konkurentsku prednost — originalnog prosuđivanja. Dve međusobno povezane sposobnosti oblikuju sposobnost lidera da proizvede originalno razmišljanje: širina percepcije (uočavanje slabih signala i susednih obrazaca izvan očiglednog) i nezavisnost interpretacije (formiranje sopstvenog stava umesto povinovanja modelu ili grupi). Organizacije mogu zaštititi prosuđivanje usvajanjem dve prakse: strukturisane radoznalosti i svesnog neslaganja.

Nedavni izveštaj istraživača sa Harvarda koji proučavaju inovacije ukazao je na zabrinjavajući obrazac. Kako bi testirali kako veštačka inteligencija utiče na ljudsko prosuđivanje, istraživači su sproveli terenski eksperiment, tražeći od 228 iskusnih ocenjivača da procene 48 prijava za globalni izazov socijalnih inovacija na MIT-u. Istraživači su testirali tri uslova: 1) procene isključivo od strane ljudi; 2) procene pomoću LLM-a uz narativno objašnjenje donošenja odluke; i 3) procene pomoću LLM-a bez dodatnog konteksta. Zatim su uporedili odluke ocenjivača sa odlukama koje su donela četiri stručnjaka povezana sa inovacionim izazovom.

Ono što su otkrili bilo je zapanjujuće: kada je AI alat podsticao ljudske ocenjivače da odbace prijave koje je stručni panel odobrio, ljudi su uglavnom prihvatali te preporuke, eliminišući inovacije visokog potencijala. Štaviše, bila je manja verovatnoća da će poništiti netačnu preporuku veštačke inteligencije kada im je ponuđeno narativno objašnjenje. Umesto da poboljša prosuđivanje ocenjivača, narativno objašnjenje ga je pogoršalo.

Ovaj nalaz nije izolovan. Nedavna istraživanja velikih razmera pokazuju da inteligentni alati namenjeni unapređenju prosuđivanja u nekim slučajevima urušavaju upravo onu sposobnost koju bi trebalo da podrže.

U trenutku kada prosuđivanje postaje sve važniji faktor konkurentske diferencijacije, to bi trebalo da navede lidere na razmišljanje. Evo šta mogu da učine kako bi ga zaštitili.

Paradoks originalnog prosuđivanja

Već čitavu deceniju organizacije masovno ulažu u infrastrukturu za podršku odlučivanju koja obećava sve bolje odluke. Ipak, pojavljuje se paradoks: kako organizacije stiču više „inteligencije“, njihovi lideri se odvikavaju od same sposobnosti koja stvara konkurentsku prednost — originalnog prosuđivanja. Pod originalnim prosuđivanjem podrazumevamo jedinstvenu ljudsku sposobnost da se vidi izvan dominantnog narativa i donesu izbori koji odražavaju vaše vrednosti u uslovima neizvesnosti. Ono se nalazi u osnovi gotovo svake priče o konkurentskoj prednosti — od Sema Voltona koji je ignorisao opšteprihvaćeni stav da se diskontni lanac ne može izgraditi u gradu sa manje od 50.000 stanovnika, preko Stiva Džobsa koji je integrisao kaligrafiju u personalni računar, do Džensena Huanga koji se kladio na nedokazanu hardversku emulaciju kako bi radikalno ubrzao izradu prototipova u kompaniji Nvidia.

Dve međusobno povezane sposobnosti oblikuju kapacitet lidera da proizvede originalno razmišljanje: širina percepcije (uočavanje slabih signala i susednih obrazaca izvan očiglednog) i nezavisnost interpretacije (formiranje sopstvenog stava umesto povinovanja modelu ili grupi). U našem radu na prosuđivanju lidera, počeli smo da posmatramo ove faktore ne kao crte ličnosti ili bljeske genijalnosti, već kao merljive mehanizme koji objašnjavaju zašto pojedini lideri uočavaju prelomne tačke i deluju sa ubeđenjem, dok se drugi, jednako inteligentni, po inerciji povinuju pravilima.

Ukratko, originalno prosuđivanje je ono što razdvaja strateške proboje od operativne efikasnosti — a kako se inteligentni sistemi šire kroz upravne odbore, ta sposobnost erodira upravo tamo gde je najvažnija.

Oslanjajući se na nova istraživanja o kognitivnom rasterećenju i pristrasnosti automatizacije, uočavamo da originalno prosuđivanje erodira kroz trostepeni proces. Počinje kognitivnim rasterećenjem dok se lideri sve više oslanjaju na inpute vođene podacima — što je promena koja je sada vidljiva čak i na neuronskom nivou, gde snažno oslanjanje na generativne alate korelira sa merljivo slabijim kognitivnim angažovanjem, a što može prerasti u prihvatanje odgovora veštačke inteligencije bez ozbiljnog preispitivanja. Ono što sledi jeste povinovanje alatima, jer se ljudi oslanjaju na „algoritamski autoritet“ koji u potpunosti ne razumeju, verujući rezultatima čiju logiku ne mogu da vide. Istraživanja profesionalaca koji rade sa analitičkim tehnologijama pokazala su da to može isprazniti samu stručnost koju su ti alati trebali da prošire. Ovo povinovanje zauzvrat stvara organizacionu monokulturu poduprtu istim metrikama, modelima i narativima koji potiču iz samih alata.

Pitanje nije da li lideri treba da koriste veštačku inteligenciju i podatke — treba da ih koriste. Međutim, sofisticirani sistemi za podršku odlučivanju treniraju lidere da se povinuju, a ne da stvaraju originalne ideje.

Pored literature o dizajnu u nastajanju koja postavlja pitanje kako izgraditi veštačku inteligenciju koja podstiče bolje razmišljanje, mi otvaramo prethodno pitanje: kako lideri razvijaju prosuđivanje koje nijedan interfejs ne može da pruži. Oslanjajući se na to kako su istorijski naučni proboji prevazišli ukorenjeni konsenzus svog vremena — slično povinovanju sa kojim se danas suočavamo pred inteligentnim sistemima — izdvojili smo dve prakse koje lideri mogu svesno da izgrade: strukturisanu radoznalost i svesno neslaganje.

Strukturisana radoznalost

Do kasnih 1960-ih, malarija je razvila otpornost na hlorokin, a zapadni farmaceutski programi — nakon testiranja stotina hiljada jedinjenja — iscrpeli su verovatne kandidate. Tu Juju, hemičarka bez doktorske titule na Akademiji tradicionalne kineske medicine, odlučila je da pogleda tamo gde niko drugi nije gledao. Pregledala je 2.000 drevnih tekstova, identifikovala slatki pelin i, nakon što su rani eksperimenti razočarali, primetila detalj u rukopisu iz četvrtog veka: ekstrahovati na sobnoj temperaturi umesto ključanja biljke. Taj izbor doveo je do artemizinina, koji je danas temelj globalnog lečenja malarije.

Tu je praktikovala ono što nazivamo strukturisanom radoznalošću: disciplinovano prikupljanje sa marginalnih područja, organizovano slaganje slabih signala i svesno odlaganje preuranjenog donošenja zaključka kada dominantni tok ideja presuši.

U organizacijama, ovo predstavlja razliku između pukog izgovaranja „budite radoznali“ i kreiranja sistema za to. Bez strukture, radoznalost se urušava pod vremenskim pritiskom, sistemom nagrađivanja i monokulturom. Preporučujemo ono što nazivamo metodom CAST kako bi se izgradili mehanizmi koji podržavaju strukturisanu radoznalost.

Prikupljajte sa margina.

Liderima nije potrebno više podataka, već raznovrsniji podaci — ekstremni slučajevi, slabi signali, neobični izvori — jer tačnost predviđanja manje zavisi od obima, a više od raznolikosti. Prikupljanje sa margina podrazumeva projektovanje kanala za neočigledne ulazne podatke — atipične klijente, pritužbe i zamalo izbegnute greške, susedne discipline — tako da anomalije isplivaju na površinu pre nego što ih sistemi svedu na prosek.

Povežite raznorodne signale.

Sirove anomalije izgledaju kao šum sve dok lider ne uspostavi strukturu; najbolji stratezi ne pobeđuju time što znaju više, već organizovanjem onoga što znaju u strukture koje prenose rešenja iz jedne oblasti u drugu. U praksi, povezivanje raznorodnih signala znači pronalaženje jednostavnih, disciplinovanih načina za postavljanje signala jednih pored drugih — tematske mape, dijagrame ponavljajućih incidenata, „biblioteke slučajeva“ ekstremnih primera — tako da lideri preispituju obrasce umesto da reaguju na izolovana iznenađenja.

Odložite prerano donošenje zaključaka.

Pod vremenskim pritiskom, lideri eliminišu dvosmislenost, priklanjajući se poznatim narativima ili preporukama modela. Odlaganje preranog donošenja zaključaka čuva vremenski interval u kome alternative mogu isplivati pre nego što se okvir učvrsti. Prakse poput „ne slaži se, ali se posveti realizaciji“ — očuvanje debate pre zatvaranja rasprave, stavljajući na stranu povinovanje hijerarhiji, konsenzusu ili algoritmu — sprečavaju preuranjeno donošenje zaključaka.

Podstaknite alternativna tumačenja.

Jednostavni planovi tipa „ako-onda“ koji povezuju određeni signal sa reakcijom povećavaju verovatnoću da lideri deluju na osnovu prethodnog promišljanja umesto navike, pretvarajući radoznalost u redovnu praksu čak i pod pritiskom. Za lidere, podsticanje alternativnih tumačenja znači pretvaranje tih signala u nekolicinu konkretnih pravila „ako-onda“ koja se aktiviraju pri stvarnim odlukama, pružajući obrascima šansu da preoblikuju izbore pre nego što dođe do povinovanja.

Organizovanje za strukturisanu radoznalost.

Individualna radoznalost nije dovoljna ako organizaciona arhitektura trenira ljude da se povinuju. Jedna globalna kompanija sa kojom je jedan od nas sarađivao — iskustvo koje je pomoglo u oblikovanju CAST metoda — ugradila je strukturisanu radoznalost u način na koji razvija buduće lidere.

Suočavajući se sa transformacijom iz masovne proizvodnje u ekosistem usmeren na zdravlje, kompanija je sprovela namerno neprijatan program: 15 lidera visokog potencijala raspoređeno je u pet neusklađenih timova od po troje ljudi, pri čemu je svakom timu dodeljen kompleksan izazov van njihove ekspertize, uz obavezu da jedan dan nedeljno tokom devet meseci posvete sprovođenju eksperimenata uživo bez unapred definisanog rešenja. Cilj nisu bili tačni odgovori, već originalan put. Reakcije su bile mešavina uzbuđenja i straha, ali je ta nelagodnost stvorila nesvakidašnje poverenje, i tokom pet godina to je postao prepoznatljiv pristup kompanije za razvoj liderstva.

Svesno neslaganje

Decenijama je naučni konsenzus pripisivao peptičke ulkuse stresu i kiselini; ideja da bakterije mogu preživeti u želucu smatrana je smešnom. Patolog Robin Voren je uporno viđao spiralne bakterije u želudačnim biopsijama. Dok je većina kolega to ignorisala, njegov prvi saveznik bila je njegova supruga Vin, obučena medicinska sestra, koja ga je podstakla da istraje. Kada se Beri Maršal, lekar na specijalizaciji, pridružio Vorenovom istraživačkom timu, izgradili su promišljenu mrežu neslaganja — prateći 100 pacijenata, a zatim se oslanjajući na kritičare iz srodnih oblasti kako bi preispitali njihove metode i plasirajući rane radove u skeptičnim naučnim krugovima.

Ta mreža je postigla dve stvari: učvrstila je dokaze — serija od 100 pacijenata i spoljna metodološka kritika učinile su nalaze teškim za odbacivanje — i, što je presudno, stvorila je zamah u srodnim oblastima koje su bile spremnije da saslušaju nego što je to bilo skeptično jezgro gastroenterologije. Mikrobiolozi i epidemiolozi, manje opterećeni dogmom o stresu i kiselini, mogli su da procene bakterijske dokaze na osnovu njihovih stvarnih argumenata. Njihova rastuća podrška pružila je argumentu kredibilitet koji autori nisu mogli sami da proizvedu.

Tokom jedne decenije, sporedna podrška koju su kultivisali promenila je konsenzus sve dok tela za izradu smernica nisu prihvatila Helicobacter pylori kao primarni uzrok većine čireva.

Lekcija nije samo u tome da neslaganje može biti ispravno; već u tome da neslaganje retko opstaje dovoljno dugo da se dokaže bez svesnog društvenog osnaživanja. Većina neslaganja ne propada zato što je ideja slaba, već zato što njeni autori bivaju izolovani pre nego što se dokazi akumuliraju.

U organizacijama koje oblikuje veštačka inteligencija, problem se produbljuje. Izlazni rezultati sistema dolaze sa velom objektivnosti zbog kojeg neslaganje deluje iracionalno, pa lideri uče da je bezbednije uskladiti se nego postavljati pitanja.

Očuvanje originalnog prosuđivanja znači tretiranje neslaganja kao sposobnosti koju treba negovati kroz tri elementa, što nazivamo RED metodom.

Regrutujte nezavisne perspektive.

Neslaganje se retko spontano javlja unutar homogenih liderskih grupa okupljenih oko funkcionalne ekspertize i kulturološkog uklapanja — osobina koje jačaju usklađenost, ali smanjuju raznolikost interpretacija. Ipak, istraživanja o uticaju manjine pokazuju da čak i jedan nezavisan glas proširuje način na koji grupe obrađuju informacije. Za lidere, regrutovanje nezavisnih perspektiva znači namerno uvođenje ljudi čija se disciplina ili kognitivni stil razlikuju od dominantne grupe. Vi tražite raznolikost tumačenja, a ne samo identiteta.

Uključite se kroz strukturisano preispitivanje.

Regrutovanje različitih glasova je samo prvi korak; bez strukturisanog angažmana, izazivanje postojećih stavova postaje performativno — ritualna uloga „đavoljeg advokata“ koja samo učvršćuje dominantni narativ. U organizacijama, uključivanje kroz strukturisano preispitivanje podrazumeva uvođenje mehanizama kao što su „pre-mortem“ analize odluka, koje ispituju kako bi preovlađujuće pretpostavke mogle da propadnu pre nego što očvrsnu u konsenzus.

Dijalog koji se održava tokom vremena.

Neslaganje je uvežbana socijalna veština, a ne moralni stav. Održavanje neslaganja znači suprotstavljanje uz očuvanje poverenja koje omogućava uticaj. Kada se dobro izvede, dijalog koji se održava tokom vremena pretvara tenziju u poligon za originalnost: lideri uvežbavaju kako da izraze manjinski stav, prilagode ton i vreme i testiraju argumente u prostoru zaštićenom od politike. To znači negovanje malih krugova pouzdanih partnera koji preispituju njihove pretpostavke — i činjenje istog zauzvrat — tako da, kada dođe trenutak odluke, neslaganje deluje manje kao herojski izuzetak, a više kao prirodna navika.

Organizovanje za svesno neslaganje

Dve globalne kompanije sa kojima smo radili izgradile su savetodavne mreže koje funkcionišu kao zaštićena okruženja za neslaganje. Umesto da se oslanjaju na procese upravnog odbora ili izvršnog rukovodstva — gde dinamika moći i karijerni podsticaji sputavaju neslaganje — okupile su male grupe spoljnih stručnjaka izvan linija izveštavanja, čiji zadatak nije bio pružanje gotovih odgovora, već testiranje logike pod pritiskom i iznošenje alternativa pre nego što bi bilo bezbedno pokrenuti ih u salama za sastanke.

Vremenom su ove sesije postale poligon za obuku umesto arene za dokazivanje. Lideri su dolazili sa stvarnim dilemama i iskrenim sumnjama, a savetnici su prešli sa učtivog ispitivanja na direktnu kritiku projekata do kojih je liderima bilo posebno stalo. Jedan generalni direktor divizije zatražio je da dovede čitavu svoju grupu kolega samo da bi bili rigorozno izazvani na mestu gde ih niko ne ocenjuje.

Tako izgleda organizovanje za neslaganje — ne čekate hrabrost na sastanku sa visokim ulozima; gradite društvenu arhitekturu u kojoj lideri uvežbavaju iznošenje oprečnih stavova, tako da konsenzus preživi stvarno trenje umesto veštački stvorene usklađenosti.

Vođenje izvan ere povinovanja

U svakoj eri, prelomni napredak je zavisio od ljudi voljnih da primene originalno prosuđivanje uprkos uvaženim dogmama. Ono što definiše njihove proboje nije buntovništvo, već disciplinovana sposobnost da vide dalje od ponuđenog modela i drže se tog stava sve dok ga stvarnost ne sustigne. Zadatak liderstva nije biranje između ljudi i mašina, već svesna izgradnja praksi — poput strukturisane radoznalosti i svesnog neslaganja — koje održavaju ljudsku originalnost dovoljno snažnom da nadglasa sve ubedljivije sisteme.

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

Oblasti u kojima je AI već prevazišao ljudske sposobnosti

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

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

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

Oblasti gde ljudi i dalje imaju prednost nad AI

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

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

1. Emocije

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

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

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

2. Kompleksnost

Svet je i dalje previše složen za AI.

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

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

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

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

3. Fizička prisutnost

Gen AI ne može direktno da interaguje s fizičkim svetom.

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

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

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

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

4. Kreativnost

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

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

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

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

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

Kako ljudi i AI mogu međusobno da se dopunjuju

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

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

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

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