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

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

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

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

Kupci očekuju dosledna iskustva

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

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

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

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

AI pruža argumente za integraciju

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

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

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

Kako se vodeće organizacije prilagođavaju

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

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

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

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

Kada se realizacija spaja, vlasništvo postaje jasnije

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

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

Model zatvorene petlje

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

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

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

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

Vizija i rezultati:

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

Podaci i sistemi:

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

Organizacija i sposobnosti:

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

. . .

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

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

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

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

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

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

Od generatora teksta do tržišnog simulatora

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

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

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

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

Ali postoje ograničenja — i ona su važna

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

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

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

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

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

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

Moć vlasničkih podataka

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

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

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

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

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

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

Troškovi, brzina i prošireni levak inovacija

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

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

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

Dopuna, a ne zamena

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

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

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

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

Budućnost istraživanja tržišta?

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

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

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

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

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

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

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

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

Gde kompanije greše

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

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

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

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

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

Vodič za optimizaciju broja zaposlenih

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

Redefinišite jedinicu rada.

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

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

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

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

Razvijte poslovnu strategiju, a ne AI strategiju.

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

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

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

Razumite šta AI može da uradi.

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

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

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

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

Razumite šta AI ne može da uradi.

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

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

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

Dizajniranje rada za reverzibilnost

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

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

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

. . .

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

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

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

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

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

Procena investicionih prilika sa visokim povratom

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

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

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

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

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

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

Suočavanje sa prekomernim zahtevima klijenata

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

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

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

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

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

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

Unapređenje R&D veština za konkurentsku prednost

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

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

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

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

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

. . .

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

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

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

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

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

Važnost ambicioznih preduzetnika

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

Usvajanje AI u preduzetništvu

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

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

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

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

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

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

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

Okvir za preduzetnike

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

Odredite pravac i tempo usvajanja AI.

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

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

Ojačajte komplementaran odnos sa AI.

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

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

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

Implementirajte kao inicijativu koju vode zaposleni, inspirisanu kolegama.

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

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

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

. . .

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

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

Kompanije ulažu ogromna sredstva u veštačku inteligenciju, ali mnoge i dalje ulažu napor da ta ulaganja pretoče u merljive poslovne rezultate. Jedan od razloga jeste to što zanemaruju „srednju kancelariju” (middle office), gde poslovi poput pregleda ugovora, usklađenosti s propisima, upravljanja rizicima i obrade obaveza prema dobavljačima i dalje zahtevaju visok nivo ljudskog rasuđivanja. Istraživanja kompanija Accenture i Google ukazuju na to da se upravo tu kriju neke od najvećih kratkoročnih prilika. Kompanije ih mogu iskoristiti tako što će identifikovati procese u kojima se teški slučajevi i dalje prebacuju stručnjacima, izgraditi AI sisteme koji uče od tih stručnjaka tokom samog rada i meriti da li veštačka inteligencija zaista smanjuje broj takvih eskalacija. Poslednji korak jeste da se osigura da se ušteđeno vreme pametno iskoristi, omogućavajući stručnjacima da se posvete kompleksnim odlukama, odnosima s klijentima i poslovima veće vrednosti.

Nedavni podaci o primeni veštačke inteligencije otkrili su otrežnjujući paradoks. Ekonomisti koji su povezali opsežne ankete o primeni tehnologije sa zvaničnim evidencijama o platama otkrili su da, iako je većina poslodavaca uvela AI alate u oblastima gde bi uticaj trebalo da bude najveći, efekat na zarade i radne sate nakon dve godine statistički se nije razlikovao od nule. Uprkos sposobnoj tehnologiji i tvrdnjama zaposlenih o rastu produktivnosti, obećane koristi nisu se odrazile na finansijski rezultat.

Zašto? Istraživači su ustanovili da je vreme koje su alati uštedeli „pojeo” rad neophodan za njihovo funkcionisanje. Zaposleni su svoje „oslobođeno” vreme provodili reagujući na izlazne rezultate modela i ručno ih povezujući sa postojećim sistemima i odlukama. Dobici se nikada nisu manifestovali kroz profit ili vraćene radne sate zato što modeli nisu bili istinski integrisani. Kompanijama je nedostajala integracija koja alate pretvara u konkretne rezultate.

Na osnovu analiza sprovedenih kroz različite industrije i strukturisanih eksperimenata u realnim operacijama tokom protekle godine, timovi kompanija Accenture i Google identifikovali su četiri koraka koje vodeće kompanije preduzimaju kako bi premostile jaz između implementacije i koristi, te transformisale poslove srednje kancelarije. Ovaj jaz između usvajanja i stvarne koristi najširi je i najskuplji upravo u srednjoj kancelariji – domenu koji se često previđa, a nalazi se između funkcija direktno okrenutih klijentima (front office) i rutinske administracije u pozadini (back office). Tu kompanije rešavaju nestandardne zadatke s velikim brojem izuzetaka, kao što su revizija ugovora, upravljanje rizikom i usklađenost poslovanja. Odluke se često oslanjaju na ljudsko prosuđivanje kako bi se razrešile nejasnoće usled promena poslovnih okolnosti. S obzirom na to da srednja kancelarija obuhvata više od četiri od deset radnih sati kroz 18 industrija, ona predstavlja najveći pojedinačni sloj rada u preduzeću i jedan od najvećih neiskorišćenih izvora vrednosti za primenu veštačke inteligencije.

Ipak, većina strategija za primenu veštačke inteligencije preskače sa pozadinske administracije, gde je automatizacija već zrela a marginalni dobici sve manji, direktno na ambiciozne projekte u prodaji i radu sa klijentima, kao što su dinamičko određivanje cena ili sklapanje poslova uz pomoć AI-ja – čija isplativost uvek deluje bar godinu dana daleko. Srednja kancelarija, koja nosi najveći deo posla i nudi najbrže krupne povrate, biva zapostavljena.

To je greška. Ključ za prevazilaženje jaza između usvajanja i koristi leži u unapređenju integracije inteligencije: poslu pretvaranja sposobnog modela u profitabilan model kroz njegovo direktno ugrađivanje u način na koji se odluke zapravo donose. Rezultati mogu biti impresivni. Na primer, u eksperimentu uživo koji smo sproveli, poboljšanje integracije inteligencije u tipičnom toku posla srednje kancelarije podiglo je opštu uspešnost sa 42 na 80 procenata. Rešavanje najtežih slučajeva poraslo je sa 36 na 99 procenata, dok su stručnjaci oslobođeni za poslove veće vrednosti. Da bi vaša organizacija postigla bolje performanse procesa i omogućila ljudima da se posvete zadacima veće vrednosti, preporučujemo sledeća četiri koraka.

1. Otkrijte procese koji su automatizovani samo na papiru

Takvi procesi besprekorno obrađuju jednostavne slučajeve, dok svaki težak problem prosleđuju vašim stručnjacima. Postavite sebi sledeće pitanje: kada se AI susretne sa izuzetkom koji je regulisan nepisanim pravilom, da li uspeva da ga reši ili ga eskalira čoveku? Ako ga eskalira, nalazite se na samom početku transformacije srednje kancelarije, bez obzira na to koliko ste pozadinskih procesa prethodno automatizovali.

Kroz takvo preispitivanje procesa možete izraditi sopstvenu mapu izuzetaka. Ocenite procese prema učestalosti izuzetaka i ceni njihove eskalacije, a ne samo prema obimu transakcija. Fokusirajte se na procese u kojima se izuzeci gomilaju i gde svaki od njih završava na stolu viših rukovodilaca ili eksperata. Istraživanje pokazuje da se gotovo četvrtina odluka u srednjoj kancelariji oslanja na rasuđivanje koje nijedan pisani pravilnik ne obuhvata u potpunosti. Upravo te odluke koče AI, ali u njima leži i vrednost koju vredi povratiti.

2. Izaberite jedan proces i izgradite sistem koji uči u realnom vremenu

Oduprite se potrebi da započnete glamurozan projekat u front office-u. Umesto toga, iskoristite kriterijume iz prvog koraka da izaberete jedan proces sa jasnim signalima upozorenja: visok nivo izuzetaka, skupa eskalacija i logika odlučivanja koja postoji samo u glavama zaposlenih. Zatim gradite sistem koji uči tokom samog rada, a ne samo pre puštanja u rad.

Mehanizam je ovde presudan. Kada je naš pilot sistem naišao na fakturu koju nije mogao samostalno da obradi, zabeležio je sve prateće okolnosti i uputio iskusnom menadžeru precizno pitanje, umesto da tiho zakaže ili jednostavno prosledi ceo slučaj. Odgovor stručnjaka pretočen je u pravilo za višekratnu upotrebu i primenjen na svaki naredni sličan slučaj. To nazivamo „učenjem na primeru jednog slučaja”. Jedna jedina ispravka, umesto hiljada označenih primera koje zahteva konvencionalno mašinsko učenje, bila je dovoljna da se generalizuje cela klasa izuzetaka.

Razmotrite uticaj ovog pristupa na realnu odluku. U jednom analiziranom slučaju stigle su dve gotovo identične fakture za istu narudžbenicu. Jedna je bila legitimna, pozivajući se na važeće odobrenje rukovodstva da matična kompanija fakturiše na osnovu ugovora zavisnog preduzeća. Druga je bila greška: isti iznosi, iste stavke, ali je u ovlašćenju naveden pogrešan pravni subjekt. Čak i iskusan revizor pod pritiskom obima posla može da previdi takve razlike, dok ih klasična automatizacija, koja prati poklapanje polja, redovno propušta. Nakon samo jednog objašnjenja stručnjaka, sistem je naučio da razlikuje ove dve situacije i primenio to razlikovanje na hiljade budućih slučajeva.

Isti princip se potvrdio u praksi jedne velike azijske banke. Ona je zamenila sistem za praćenje pranja novca zasnovan na krutim pravilima, koji je proizvodio ogroman broj lažnih uzbuna, sistemom koji uči iz sopstvenih podataka. Taj sistem sada prepoznaje dva do četiri puta više stvarnih finansijskih malverzacija, dok je broj lažnih upozorenja smanjen za oko 60 procenata, što omogućava istražiteljima da se posvete slučajevima koji su zaista važni. Stručnjaci prestaju da budu kontrolori koji pregledaju svaki izlazni podatak i postaju predavači koji nepisana pravila definišu samo jednom.

3. Primenite metrike koje dokazuju stvaran povrat ulaganja

Ne možete znati da li ste uspeli ako merite isključivo sirovu stopu automatizacije. Definišite uspeh kroz stopu rešavanja izuzetaka i smanjenje broja eskalacija, i utvrdite polaznu osnovu pre implementacije kako bi napredak bio merljiv. Takođe pratite radne sate iskusnih stručnjaka koje je sistem oslobodio i da li su oni zaista preusmereni na zadatke više vrednosti. Merenje samo brzine jeste merenje tek polovine onoga što integracija inteligencije donosi. Čuvajte se brzine koja prikriva lošiji kvalitet odluka.

Pogledajmo obradu obaveza prema dobavljačima, proces srednje kancelarije koji smo detaljno proučavali. Anketa sprovedena među više od 200 direktora finansija pokazala je da tipičnoj B2B organizaciji treba 17,4 dana i 12,88 dolara za odobrenje jedne fakture – usko grlo koje može narušiti odnose sa dobavljačima i ugroziti uvid u tokove gotovine u realnom vremenu. Nasuprot tome, vodeće organizacije koje koriste napredni AI istu fakturu obrađuju za 3,1 dan po ceni od 2,78 dolara, što predstavlja smanjenje vremena za 82 procenta i troškova za 78 procenata. Stopa izuzetaka pri obradi faktura pala je sa 22 na 9 procenata. Brzina i tačnost su rasle zajedno, bez međusobnog kompromisa.

Da bi nova sposobnost sistema bila dugoročna, zahtevajte poreklo pravila: svako pravilo mora biti sledljivo do interakcije sa stručnjakom koja ga je stvorila. Pre puštanja u rad, testirajte svako novo pravilo na poznatom ispravnom i poznatom neispravnom primeru. Pomenuta banka je izgradila sistem za otkrivanje pranja novca koji pruža objašnjive ocene rizika podložne reviziji, što je neophodan nivo transparentnosti za procese visokog rizika.

4. Usmerite stručnjake na zadatke koje AI ne može da obavi

Unapređena integracija inteligencije vraća dragoceno vreme vašim najskupljim kadrovima. Svesno odlučite gde će to vreme biti usmereno, inače će se tiho rasuti na sporedne poslove, čime gubite jednu od najvećih prednosti.

Uzmimo primer velikog hipotekarnog poverioca. Ta kompanija mesečno obradi preko 1,5 miliona dokumenata. Do skora su procenitelji kredita veći deo radnog vremena provodili sortirajući ih i pregledajući. Danas AI platforma automatski prepoznaje gotovo 70 procenata tih dokumenata i izdvaja podatke, štedeći proceniteljima više od 5.000 sati mesečno, uz još 4.000 sati ušteđenih na ručnom unosu.

Međutim, još veći dobitak proistekao je iz preusmeravanja pažnje procenitelja na znatno vrednije poslove. Umesto klasifikovanja platnih listića i prepisivanja podataka iz bankarskih izvoda, oni se sada fokusiraju na zahteve koji zaista traže ljudsku procenu: usklađivanje neujednačenih prihoda preduzetnika, vaganje neuobičajene kreditne istorije i rešavanje slučajeva koje šablonski upitnik ne može da obuhvati. Nekada im je sortiranje dokumentacije oduzimalo dane, a upravo je rešavanje teških predmeta prostor gde njihovo znanje stvara stvarnu vrednost.

Na primer, jedna evropska energetska kompanija obezbedila je svom pravnom timu AI asistenta za bazu ugovora i sudsku praksu, integrisanog u alate koje pravnici već koriste, a prihvatilo ga je čak 96 procenata odeljenja. Dok su nekada provodili sate u pretraživanju ugovora i izradi rutinskih nacrta, pravnici sada taj deo poveravaju asistentu, a sopstveno vreme ulažu u pregovaračke strategije i procene rizika koje jedino čovek može valjano da donese.

Nedavna studija instituta MIT pokazala je da kada automatizacija preuzme rutinske segmente posla, preostali zadaci se koncentrišu oko ekspertize koju je teže zameniti, pri čemu njena ekonomska vrednost raste. Kada je softver preuzeo osnovna računanja u knjigovodstvu, profesija je postala znatno bolje plaćena, sa realnim rastom zarada od skoro 40 procenata tokom proteklih decenija. Oslobođeni pregledanja izuzetaka, vaši stručnjaci prelaze na kompleksne poslove zasnovane na građenju odnosa – oblasti u kojima je veštačka inteligencija danas najmanje delotvorna.

Izgradite budućnost u središtu poslovanja

Lideri koji su nezadovoljni povratom ulaganja u veštačku inteligenciju traže odgovore na pogrešnim mestima. Srednja kancelarija je daleko od dosadnog međuprostora; ona nosi najveće dostižne prinose u ovom trenutku i predstavlja poligon gde gradite sposobnost rešavanja izuzetaka, što je preduslov za sve ambicije u direktnom radu s klijentima.

Put do stvarne vrednosti AI-ja vodi kroz srednju kancelariju. Ukoliko zanemarite njene složene radne tokove, vaš sledeći transformativni projekat naslediće slabosti umesto snage. Nasuprot tome, fokus na ovu zapostavljenu sferu može doneti masivne i trenutne rezultate. Pobednička primena jeste ona u kojoj se povrat investicije zaista materijalizuje, a organizacija na naredne projekte stupa oslanjajući se na sopstvene, proverene temelje, sa stručnjacima koji vode proces i čije znanje raste umesto da bledi.

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.

Kompanije danas često koriste veštačku inteligenciju da bi jurile prilike niske vrednosti: dodavanje nove funkcionalnosti koja klijentu zapravo nije važna ili davanje zaposlenima alata koji im štede vreme, ali ne ostvaruju merljive uštede za organizaciju. Kada veštačka inteligencija zaista donese merljivu vrednost, to je zato što se kompanije fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu strategiju i njihovu profitabilnost. Četiri akcije mogu osigurati da vaše investicije u veštačku inteligenciju budu strateški usklađene: 1) Definišite pokretače vrednosti; 2) Fokusirajte se na svoju poziciju u industrijskom lancu vrednosti; 3) Pronađite prilike u svom bilansu uspeha; i 4) Definišite svoja merila finansijskog povraćaja. Ove akcije će pomoći vašoj kompaniji da pređe sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost.

Velike kompanije danas vrve od veštačke inteligencije. Lideri su finansirali pilot-projekte, obučavali svoje ljude, unapredili platforme podataka i jurili za najnovijim modelima. Ali kada se sa finansijskim direktorima razgovara o finansijskom uticaju, razgovor može postati neprijatan. Firme su željno investirale u veštačku inteligenciju, ali je prinose bilo teško kvantifikovati.

Taj jaz, između aktivnosti vezanih za veštačku inteligenciju i merljivog finansijskog povraćaja, postao je definišući problem za rukovodioce koji vode napore na polju veštačke inteligencije u velikim preduzećima. Globalna studija kompanije PwC, objavljena ranije ove godine, otkrila je da većina izvršnih direktora nije videla nikakvu merljivu korist od upotrebe veštačke inteligencije u svojoj kompaniji.

Videli smo ovaj obrazac u širokom spektru industrija — jedan od nas (Dejvid) savetuje firme u sektorima od finansijskih usluga preko robe široke potrošnje do industrije; a drugi (Krišnan) iz višegodišnjeg iskustva unutar kapitalno intenzivnog sveta nafte, gasa i hemikalija, gde se cena pogrešnog velikog ulaganja meri milijardama.

Naše kombinovano iskustvo pružilo nam je uvid u korenski uzrok jaza u vrednosti veštačke inteligencije i način na koji lideri mogu da ga reše, kako bi izvukli maksimalnu korist.

Jaz u vrednosti veštačke inteligencije

Kada veštačka inteligencija ne uspe da donese merljivu vrednost, većina lidera pretpostavlja da problem leži u njihovoj tehnologiji ili njihovim ljudima. Ali po našem iskustvu, nedostatak povraćaja najčešće je strateški problem.

Otvoreno rečeno, kompanije često koriste veštačku inteligenciju kako bi težile prilikama niske vrednosti. Iz prve ruke smo videli mnoge slučajeve u kojima kompanije koriste veštačku inteligenciju:

• da bi rešile interni nesporazum koji je vidljiv liderima, ali firmi zapravo ne stvara visoke troškove
• da bi dodale novu funkcionalnost koja kupcu zapravo nije važna
• da bi implementirale ustaljeni primer primene samo zato što su to uradile druge firme
• da bi vizualizovale podatke na nove načine, a da pritom ne promene način donošenja odluka
• da bi zaposlenima pružile alate koji im štede vreme na zadacima, ali ne donose merljive uštede za organizaciju.

U svakom od ovih slučajeva, neposredna korist za firmu je u najboljem slučaju mala. A tekuća konkurentska prednost jednaka je nuli.

Kada veštačka inteligencija donese merljivu vrednost, to je zato što se firme fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu profitabilnost:

• Nike je izgradio AI za predviđanje promenljive potražnje — što smanjuje višak zaliha i sprečava nestašice (ključni pokretači novčanog toka i zadovoljstva kupaca)
• Netflix je koristio AI da poboljša preporuke sadržaja — što utiče na vreme gledanja od strane korisnika i stopu otkazivanja pretplate
• Nestle je koristio AI da ubrza svoje inovacije proizvoda od početka do kraja — što je ključno za brži izlazak na tržište u odnosu na konkurente
• Merck je koristio AI da smanji „lažna odbacivanja“, gde se proizvodi greškom uklanjaju iz proizvodnje, što usporava isporuku lekova koji spasavaju živote

Jednačina vrednosti veštačke inteligencije

Smatramo korisnim da definišemo vrednost veštačke inteligencije u kontekstu preduzeća pomoću jednostavne jednačine:

Vrednost = Tehnologija x Usvajanje x Strateška usklađenost

Prvi faktor, „tehnologija“, obuhvata AI modele, infrastrukturu, računarske kapacitete i podatke. Drugi faktor, „usvajanje“, suštinski je cilj upravljanja promenama, o čemu je jedan od nas (Dejvid) pisao u svojoj nedavnoj knjizi. Treći faktor, „strateška usklađenost“, meri koliko su problemi koje rešavate pomoću veštačke inteligencije usklađeni sa strateškim prioritetima vaše kompanije, bilansom stanja i bilansom uspeha.

Ali ključ jednačine su znaci množenja: sva tri faktora se množe, pa ako je bilo koji od njih blizu nule, vrednost kolabira. Zamislite tri scenarija: briljantan model kojem nedostaju pravi podaci; elegantno rešenje koje niko ne usvaja; moćan alat usmeren na nerelevantan problem. U svakom scenariju, veštačka inteligencija generiše nultu vrednost za firmu.

Zanemareni faktor: Strategija

U teoriji, sva tri faktora su jednaka. Ali u praksi vidimo da je strateška usklađenost najviše zanemarena i da donosi najveći efekat poluge.

Većina kompanija je naučila važnost prva dva faktora — obučavanje pravog modela na pravim podacima i angažovanje zaposlenih da usvoje nove načine rada — ali zanemaruju pitanje strateške usklađenosti. To se dešava iz različitih razloga: Vlasništvo nad veštačkom inteligencijom prepušteno je IT ili inovacionim timovima koji su odvojeni od odgovornosti za profit i gubitak (P&L). Lideri veruju da uz moćan model povezan sa svim vašim podacima nećete morati da donosite teške odluke o tome koje poslovne probleme treba rešavati. Cilj veštačke inteligencije postavlja se u terminima obuke i usvajanja, kao da je to jednostavno veština koju treba steći. Ili ceo poduhvat polazi od same tehnologije i straha od zaostajanja za konkurentima.

Poluga strateške usklađenosti najlakše se uočava kada tehnologiju i usvajanje držite konstantnim, a menjate samo problem koji se rešava.

Razmotrite rešenje koje radniku štedi jedan minut na rutinskom zadatku. U jednom poslu, taj minut je bezvredan: Ušteđeno vreme se ponovo apsorbuje u prazan hod, zadatak nije bio na kritičnom putu i ništa se nizvodno ne menja. U drugom poslu, taj isti minut je transformativan jer se taj zadatak nalazi na uskom grlu koje uslovljava propusnost (npr. utovar dodatnog proizvoda na kamion za isporuku), ili zato što radnik to radi desetinama hiljada puta dnevno, ili zato što štedi minut izloženosti opasnom okruženju. Identično „poboljšanje“, ali sa radikalno različitom vrednošću. Razlika je u potpunosti strateška: Zavisi od toga gde se zadatak nalazi u odnosu na ono što pokreće ekonomiju i rizik poslovanja.

Uložite novac tamo gde je vaša vrednost

Da biste ostvarili polugu iz strateške usklađenosti, svaku investiciju u veštačku inteligenciju morate usidriti u ekonomiju svoje kompanije — uložite svoj novac tamo gde je vaša vrednost.

Konkretno, to znači preduzimanje četiri koraka:

Definišite svoje pokretače vrednosti.

Pokretač vrednosti je poluga koja, kada se pomeri, menja profitabilnost poslovanja na način koji je zaista važan.

Nabavka je, na primer, pokretač vrednosti u teškoj industriji, gde može upravljati potrošnjom između 30 i 60% godišnjeg prihoda. Proces nabavke jedne firme može uključivati stotine dobavljača, od kojih svaki odgovara na predloge sa stotinama stavki pojedinačnih troškova i željenim uslovima ugovora o uslugama. Ljudski nije moguće optimizovati svaku stavku. Ali postoje uspešne implementacije AI platformi koje optimizuju proces pregovora kako bi smanjile potrošnju za 10–20%, što dovodi do uticaja na zaradu po akciji.

Iskorišćenost imovine je još jedan pokretač vrednosti za tešku industriju. Minimiziranje troškova proizvodnje po jedinici je kritično, pa je održavanje fizičkih postrojenja u radu od najvišeg značaja. U Permskom basenu, veliki proizvođači nafte i gasa implementirali su AI programe sa dronovima koji određuju da li je fizička inspekcija potrebna na osnovu unapred definisanih operativnih kriterijuma. Takvi programi preventivnog održavanja smanjili su neplanirane zastoje za 30–40%, uz uštede troškova od stotina miliona dolara.

U drugim industrijama dominiraće drugi pokretači vrednosti. Za B2B uslužne firme, optimizacija prihoda vašeg prodajnog tima je pokretač vrednosti. Za medijske kompanije sa modelom pretplate, pokretači vrednosti uključuju zadržavanje kupaca (visoko) i troškove akvizicije kupaca (niske). Za uslužne delatnosti ključna je produktivnost rada. Za maloprodavce, optimizacija cena i upravljanje zalihama. Za robu široke potrošnje, pokretači uključuju osmišljavanje proizvoda, upravljanje portfolijom i optimizaciju marketinškog miksa.

Fokusirajte se na svoju poziciju u lancu vrednosti industrije.

Ne samo da se pokretači vrednosti oštro razlikuju po industrijama, već se razlikuju i od kompanije do kompanije unutar iste industrije. To se u velikoj meri zasniva na tome gde se vaša firma nalazi unutar lanca vrednosti vaše industrije.

U hemijskoj proizvodnji, razmotrite razliku između proizvođača bazičnih sirovina kao što je Westlake (koji proizvodi hlor i polietilen) i specijalizovanog proizvođača kao što je Givaudan (koji proizvodi mirise, arome i kozmetičke sastojke). Obe su hemijski proizvođači, ali su njihovi pokretači vrednosti dramatično različiti.

Firma kao što je Westlake ulaže milijarde dolara u početni kapital za masivna postrojenja za preradu poput parnih krekera za proizvodnju hemikalija kojima se trguje na svetskom tržištu. Njihovi pokretači vrednosti biće usmereni na smanjenje troškova kroz operativnu efikasnost.

Firma kao što je Givaudan stvara proizvode sa visokom maržom koji zahtevaju pet do 10 puta veće izdatke za istraživanje i razvoj (kao udeo u prihodu) nego firma poput Westlake-a. Profit se ostvaruje kroz intelektualnu svojinu i znatno kraće cikluse inovacija. Pokretači vrednosti će se fokusirati na brzinu i troškove razvoja novih proizvoda, kao i na sposobnost duboke integracije u proizvodne tokove svojih kupaca.

Pronađite prilike u svom bilansu uspeha.

Vaš sledeći korak je fokusiranje na bilans uspeha. Pročitajte bilans uspeha svoje kompanije ili operativne jedinice i postavite pitanje, stavku po stavku: Šta bi veštačka inteligencija mogla da pomeri i za koliko? Prihodi, cena prodate robe (COGS), operativni troškovi — svaka linija bi trebalo da generiše hipotezu o tome gde bi vrednost mogla biti stvorena.

Uzmite u obzir veliku kompaniju za naftu i gas sa imovinom koncentrisanom u istraživanju i proizvodnji („upstream“). Analiza njenog bilansa uspeha otkrila bi da je dugovečnost njenih rezervi kritična, kao i proizvodnja po najnižoj ceni. To bi ukazivalo na AI koji minimizira zastoje u proizvodnji (kako bi zaštitio ukupan prihod), kao i na AI koji optimizuje proizvodnju (kako bi produžio dugovečnost).

Ali bilans uspeha takođe može generisati hipoteze za nove izvore prihoda, korišćenjem kapitala koji je već potrošen. Za naftnu i gasnu firmu, to bi moglo da obuhvati lizing kapitalne opreme ili trgovinu sopstvenom sirovom naftom korišćenjem promptnih tendera, fjučersa i opcija — pri čemu je sve to omogućeno veštačkom inteligencijom.

Definišite svoja merila finansijskog povraćaja.

Konačno, morate definisati kako ćete meriti efekat veštačke inteligencije na pokretače vrednosti koje ste odabrali (tj. na probleme koje nameravate da rešite).

Za Merck, to bi značilo merenje stope lažnih odbacivanja u proizvodnji i proizvodnog učinka koji pacijenti mogu da koriste. Za Netflix, metrički pokazatelji bi trebalo da uključe zadržavanje korisnika, stope gledanja i dugoročno zadovoljstvo, zajedno sa pažljivim A/B testiranjem kako bi se uočio uticaj AI sistema za preporuke. Nike bi želeo da meri stope neusklađenosti zaliha (i viškove i nestašice), troškove skladištenja viška zaliha i tačnost predviđanja potražnje tokom lansiranja novih proizvoda. Za Nestle, merila bi trebalo da se fokusiraju na ubrzanje različitih koraka u procesu istraživanja i razvoja, kao i na brzinu plasiranja novih proizvoda na tržište.

Metrike se moraju izabrati pre nego što izgradite bilo koje AI rešenje ili ga ugradite u radne procese. Ako unapred ne možete da definišete kako ćete meriti projekat i ko će potvrditi ostvarenu vrednost, onda niste spremni da počnete.

Uticaj usidrenja veštačke inteligencije u strategiju

Usidrenje svakog napora na polju veštačke inteligencije u vašu strategiju jeste ključ za pretvaranje investicije u merljivu dobit. Kompanije za koje smo videli da primenjuju ovu stratešku disciplinu jesu one koje beže iz zamke „aktivnosti bez prinosa“. To su firme koje pokazuju merljiv uticaj veštačke inteligencije u punom obimu.

Aramco, gde je jedan od nas (Krišnan) radio, prijavio je ogroman povraćaj od AI tehnologije: 2,6 milijardi dolara samo u 2025. godini. Netflix je uštedeo milijardu dolara godišnje na otkazivanjima korisnika zahvaljujući preporukama zasnovanim na veštačkoj inteligenciji i njihovom uticaju na svakodnevno ponašanje pri gledanju. Merck je smanjio broj lažnih odbacivanja za više od 50% u različitim linijama proizvoda pomoću svoje HawkAVI platforme pokretane veštačkom inteligencijom. Nike je smanjio neusklađenost zaliha za 20% i nestašice za 15% otkako je napravio svoj AI model za predviđanje, a koristio je predviđanje potražnje da poveća prodaju za 10% u ciljanim regionima. Nestle je ubrzao istraživanje i razvoj proizvoda smanjivši vreme osmišljavanja proizvoda sa šest meseci na šest nedelja.

Međutim, usidrenje veštačke inteligencije u vrednost čini čak i više od pukog dramatičnog poboljšanja uticaja pojedinačnih projekata. Ono menja ulogu veštačke inteligencije u celoj organizaciji. Kada je svaka inicijativa unapred vezana za pokretač vrednosti i odgovarajuću stavku bilansa uspeha, poverenje brzo raste među onima koji upravljaju bilansom uspeha i investicionim odlukama. To, zauzvrat, gradi samopouzdanje u čitavoj organizaciji.

Takođe menja vrstu prednosti koju gradite, prelazeći sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost. Generičke implementacije veštačke inteligencije, zasnovane na primerima primene koje dele dobavljači, ne obezbeđuju vam odbrambeni bedem, jer vaši konkurenti imaju pristup istim modelima i istim primerima primene kao i vi. Ali kada je vaša veštačka inteligencija povezana sa dubokim poznavanjem ekonomije vašeg poslovanja, to se menja. Vaša strategija je vaš bedem, a veštačka inteligencija postaje pokretač te strategije.

Nudimo jednačinu vrednosti kao jednostavan alat za donošenje fokusa i monetizacije naporima na polju veštačke inteligencije. Razlog zašto mnoge korporativne investicije u AI ne daju željene prinose ne leži u tehnološkom neuspehu ili neadekvatnom upravljanju promenama. Stvar je u tome što se varijabla sa najvećim efektom poluge — strateška usklađenost veštačke inteligencije — tako često zanemaruje. Strategija se svodi na biranje problema koje treba rešavati, a to se ne razlikuje ni kada je u pitanju veštačka inteligencija. Uložite svoj novac tamo gde je vaša vrednost.