EXCEL 2010 BIBLIJA

Da li znate kako se vaši zaposleni zaista osećaju u vezi sa svojim ulogama, poslom i međuljudskim odnosima? Postavljanje pravih pitanja u fokusiranim razgovorima jedan na jedan ključno je za razumevanje njihovih osećanja i potreba. Ovaj članak ističe šest pitanja koja vam mogu pomoći da pređete preko površnih interakcija. Što više prepoznajete svoje zaposlene kao ljude sa ambicijama i snovima — a ne samo kao delove mašine — bolje ćete razumeti kako se osećaju u vezi sa svojim poslom i budućnošću.   Dobrobit zaposlenih je pod velikim pritiskom. Oko 60% radnika kaže da se bore s angažovanošću, a svaki peti oseća se usamljeno, prema istraživanju Gallup-a. Ovo nije mali problem za menadžere: zaposleni koji se ne osećaju dobro manje su produktivni, manje posvećeni i češće negativno utiču na rezultate vaše kompanije. Zato je važno da budete svesni kako se vaš tim oseća i spremni da reagujete ako se pojave problemi. Ovo zahteva posvećenost izgradnji poverenja i održavanju otvorene komunikacije, kaže Ema Sepela, predavač na Yale School of Management i autorka knjige Sovereign: Reclaim Your Freedom, Energy, and Power in a Time of Distraction, Uncertainty, and Chaos.„Uverite se da se vaši zaposleni osećaju prijatno i sigurno u vašem prisustvu“, kaže ona. „Ako ne osećaju da vam mogu verovati ili da vam je stalo, neće biti otvoreni za razgovor.“ Čak i uz dobar odnos, može biti izazovno razumeti kako se vaši zaposleni zaista osećaju u vezi sa svojim ulogama, poslom i međuljudskim odnosima — posebno ako radite sa zaposlenima na daljinu. Postavljanje pravih pitanja u razgovorima jedan na jedan je ključno, kaže Stiven Rogelberg, profesor na Univerzitetu Severne Karoline i autor knjige Glad We Met: The Art and Science of 1:1 Meetings.„Tokom pandemije izgubili smo osećaj povezanosti i prepoznavanja od strane ljudi ključnih za naš uspeh i karijeru“, kaže on. „Nedostajali su nam razgovori koji imaju značaj.“ Da biste bolje razumeli svoj tim, evo šest pitanja koja stručnjaci predlažu za dublje interakcije: 1. Kako se danas osećate na skali od 1 do 10? Problem sa rutinskim pitanjima poput „Kako ide?“ jeste što često dovode do površnih odgovora poput „dobro“ ili „u redu“. Ali traženje od članova tima da ocene svoje trenutno stanje na numeričkoj skali podstiče ih na promišljeniju samoprocenu, kaže Rogelberg. Ovo je posebno važno za zaposlene na daljinu koji se mogu osećati izolovano i manje povezano. Ako neko sebe oceni četvorkom, na primer, dodatno pitanje: „Koji faktori doprinose toj oceni?“ može otvoriti vrata za refleksiju i dublje razumevanje.„Možda se neko bori s teškim projektom ili ima probleme kod kuće“, kaže on. „Postavljanje dodatnih pitanja može vam pomoći da saznate stvari koje inače možda ne biste otkrili.“ Saveti:Pre nego što započnete ovaj razgovor, postavite ton iskrene brige i saosećanja, savetuje Sepela. Usmerite pažnju na sagovornika, koristite topao glas i dajte im do znanja da ste prisutni. „Neka znaju da je ovaj razgovor namenjen njima i da vam je stalo do njih kao ljudi, a tek onda kao zaposlenih.“ 2. Šta vas trenutno raduje izvan posla? Ovo pitanje možda neće otkriti kako se vaši kolege osećaju u vezi sa svojim poslom, ali pomaže u izgradnji ličnih veza otkrivanjem zajedničkih interesa i istraživanjem razlika. „Upoznavanje članova tima kao ljudi sa životima van posla zahteva vreme i poverenje,“ kaže Stiven Rogelberg. „Ali izgradnja ovog temelja vredi truda jer olakšava ljudima da kasnije pričaju o svojim brigama.“ Ostanite u zoni komfora svog kolege; ako je neko nesklon deljenju, nemojte pritiskati. „Kako stičete njihovo poverenje, mogu se osećati prijatnije da se otvore,“ dodaje Rogelberg. Pored ovog pitanja, Ema Sepela predlaže povezivanje ličnog i profesionalnog pitanjem: „Šta vas oživljava na poslu? Koje aktivnosti u našoj organizaciji vas pune energijom?“ Cilj je pronaći zajedničke tačke u onome što ih ispunjava i iskoristiti to za stvaranje mogućnosti za rast i angažman u timu. 3. Da li nalazite smisao u svom poslu? Ako ne, koje promene bi vam pomogle? Istraživanja pokazuju da zaposleni koji osećaju svrhu i ispunjenje na poslu imaju veće zadovoljstvo i verovatnije ostaju u organizaciji. Rogelberg predlaže da saznate više o profesionalnoj motivaciji svojih kolega. Pitanja poput: „Koje delove svog posla volite? Šta vas opterećuje? Da li je ova uloga ispunila vaša očekivanja? Da li je bilo iznenađenja, pozitivnih ili negativnih?“ posebno su važna za zaposlene na daljinu koji se mogu osećati odvojenima. „Nije samo stvar u tome da pitate, već da pokažete da želite da ih podržite i učinite njihov posao značajnijim,“ kaže Rogelberg.Aktivno slušanje ovde ima ključnu ulogu, ističe Sepela. „Budite radoznali i nemojte previše govoriti. Kada govorite, parafrazirajte ono što je osoba rekla svojim rečima kako bi se osećala saslušano i kako biste se uverili da ste ih pravilno razumeli.“ 4. Šta bi učinilo ovaj posao ili organizaciju privlačnijim za vas na duže staze? Razumevanje šta motiviše članove vašeg tima i podstiče njihovu posvećenost je ključno, kaže Rogelberg. „Motivacija direktno utiče na angažman, zadovoljstvo i zadržavanje zaposlenih.“ Ključno je biti otvoren za njihove ideje, dok istovremeno budete transparentni o onome što nije izvodljivo. Na primer, ako neko želi da radi od kuće puno radno vreme, a to nije moguće, „budite iskreni o onome što možete da promenite.“ Imajte na umu da neki komentari mogu biti teški za slušanje. Ako zaposleni ukaže na probleme u radu ili istakne nedostatke u vašem pristupu, prirodno je osećati se defanzivno, kaže Sepela. Ali „izbegavajte da reagujete odbrambeno.“ Ovo je prilika da saznate više i učite. „Ako ne možete rešiti sve odmah, dogovorite naknadni sastanak.“ 5. Šta vas iscrpljuje na poslu i kako mogu da vas podržim? Članovi vašeg tima možda se suočavaju s izazovima koje ne znate u potpunosti: težak zadatak, složena dinamika tima ili neadekvatan izveštaj direktno odgovorne osobe. Identifikovanje ovih prepreka može vam pomoći da pružite odgovarajuću podršku, kaže Sepela. Cilj je saznati „šta bi im olakšalo postizanje najboljeg učinka i šta vi možete učiniti da im to omogućite.“ Rogelberg predlaže da pitate o zadacima koji im izgledaju kao gubljenje vremena ili da li im je potrebna jasnija očekivanja. Međutim, budite pažljivi da ne delujete kao mikromenadžer; u suprotnom rizikujete da narušite odnos i smanjite njihovu produktivnost. „Ne želite da odu s razgovora s osećajem da pokušavate da diktirate svaki detalj njihovog rada.“ 6. Koji su vaši karijerni ciljevi i snovi? Kako mogu da vam pomognem da ih ostvarite? Mnogi menadžeri nikada ne pitaju zaposlene o njihovim dugoročnim profesionalnim aspiracijama, što je propuštena prilika. Što više prepoznajete članove svog tima kao ljude sa ambicijama i snovima — a ne samo kao deo mašine — bolje ćete razumeti kako se osećaju u vezi sa svojim poslom i budućnošću. Da biste prešli granice rutinskih razgovora, Sepela predlaže da počnete s pitanjem: „Znam da obično pričamo samo o poslu, ali danas želim da vas pitam o vašim profesionalnim ciljevima. Moj cilj je da osiguram da vas podržavam u njihovom ostvarenju i da vidim kako mogu pomoći.“ Zapamtite, nije stvar samo u prikupljanju informacija; reč je o korišćenju onoga što ste saznali za njihovo profesionalno usmeravanje. Bilo da predložite ciljanu obuku, izazovne zadatke ili prilike za prikazivanje veština, cilj je da pokažete da ulažete u njihov razvoj. . . . Ne postoji univerzalan pristup ovim razgovorima. Važno je birati pitanja koja odgovaraju vašem timu i dinamici vaših odnosa. Eksperimentišite s različitim pitanjima kako biste pronašli pravi ritam. Na kraju, ključ nije samo u pitanjima koja postavljate već i u „iskrenosti i pravom interesovanju za njihove odgovore,“ kaže Rogelberg. „To znači pažljivo slušati, dublje istražiti ono što dele i pružiti podršku kad god je to moguće.“

Generativna veštačka inteligencija može ubrzati inovacije, ali članak tvrdi da njena podrazumevana upotreba često pojačava ljudska uska grla koja bi trebalo da reši. U fazi osmišljavanja ideja (ideaciji), modeli usmeravaju timove ka poznatim idejama i čine da se ljudi više fiksiraju na njih. U selekciji, doterane prezentacije koje je generisala veštačka inteligencija mogu se pogrešno protumačiti kao bolje ideje, dok preporuke veštačke inteligencije mogu kodirati postojeću pristrasnost. U istraživanju potrošača, simulirani kupci mogu ubrzati testiranje, ali propuštaju iracionalna ponašanja koja oblikuju stvarno prihvatanje proizvoda. Nakon lansiranja, veštačka inteligencija može rezimirati ogromne količine povratnih informacija, a ipak pomoći timovima da opravdaju prethodna uverenja. Centralni savet autora je dijagnostički: pre primene veštačke inteligencije, lideri bi trebalo da se zapitaju da li je usko grlo informaciono, zasnovano na rasuđivanju ili vođeno podsticajima, i da sačuvaju direktan kontakt sa kupcima tamo gde je to najvažnije za utemeljenje u stvarnosti.   Svaki inovacioni tim sada ima iste alate: iste fundamentalne modele, slične biblioteke upita. Ipak, rezultati su izuzetno neujednačeni. Neki timovi izveštavaju o kreativnoj renesansi, dok drugi prijavljuju poplavu homogenizovanih, zaboravljivih ideja koje sve zvuče kao da potiču od iste osobe. Razlog nije u tome koji model koristite. Razlog je u tome što generativna veštačka inteligencija deluje na ljudska uska grla zakopana unutar tog procesa. Ova uska grla reaguju na veštačku inteligenciju na različite — ponekad i suprotne — načine. To je osnovni argument novog radnog dokumenta, izrađenog na poziv časopisa International Journal of Research in Marketing, koji smo mi — istraživači sa Harvarda, Vartona, Nortvesterna i Kolumbije — napisali. Umesto da pitamo šta generativna veštačka inteligencija može da uradi, postavljamo trajnije pitanje: Koja su to kognitivna, društvena i organizaciona ograničenja koja su oduvek usporavala inovacije i kako veštačka inteligencija stupa u interakciju sa svakim od njih? Da bismo odgovorili na ovo, sintetizovali smo nedavne empirijske studije o generativnoj veštačkoj inteligenciji i inovacijama — o raznolikosti ideja, potrošačima simuliranim putem veštačke inteligencije, algoritamskoj selekciji ideja i analizi nakon lansiranja — u poređenju sa decenijama utemeljenih istraživanja o kreativnosti, rasuđivanju u uslovima neizvesnosti i ponašanju potrošača. Za svaku od četiri faze u nastavku postavili smo ista tri pitanja: Šta je osnovno ljudsko ograničenje, kako generativna veštačka inteligencija utiče na njega kada se koristi „naivno“ i kako bi izgledao promišljeniji redizajn? Ta dosledna struktura nam je omogućila da primenimo isto dijagnostičko pitanje na uska grla koja na površini uopšte ne liče, kao što je pristrasnost komisije za selekciju prema novinama ili nesposobnost potrošača da kaže šta želi pre nego što to zapravo iskusi. Da li veštačka inteligencija rastvara ovo usko grlo ili ga tiho pogoršava? Odgovor je važniji nego što menadžeri za inovacije trenutno uviđaju. Neka od ovih ograničenja, ispostavilo se, generativna veštačka inteligencija može istinski da rastvori. Druga pogoršava, dok naizgled deluje da pomaže. A nekoliko njih nijedan verovatan budući model neće ni dotaći. Problem sa pretpostavkom da će veštačka inteligencija popraviti inovacije Većina razgovora o veštačkoj inteligenciji i inovacijama tretira veštačku inteligenciju kao uniformno dobru u uklanjanju trenja u inovacionom procesu. Obično je pretpostavka da će to postići potpunim zamenjivanjem uloga ljudskih inovatora: više ideja, brže testiranje, jeftinije istraživanje, brže učenje. Naš okvir odbacuje tu pretpostavku. Pratimo uska grla kroz četiri faze inovacionog lanca — ideaciju, selekciju, uvid u potrošače i učenje na tržištu — i otkrivamo da je u gotovo svakoj fazi podrazumevani efekat veštačke inteligencije (kada se koristi „naivno“, bez promišljenog redizajna) produbljivanje osnovnog uskog grla, a ne njegovo smanjenje. Evo zašto: Većina inovacionih uskih grla su ljudski problemi, a ne tehnološki. To su pitanja o tome kako se ljudi vezuju za poznate ideje, kako komisije razvijaju plemenske instinkte o tome šta se smatra „obećavajućim“, kako potrošači ne mogu da vam kažu šta žele dok to ne vide. Generativna veštačka inteligencija, obučena na skupu postojećeg ljudskog učinka, teži da reprodukuje upravo one tendencije koje su prvobitno i izazvale usko grlo; samo brže i u većem obimu. Evo načina na koje generativna veštačka inteligencija produbljuje ljudska uska grla u svakoj fazi inovacionog procesa — i šta preduzeti u vezi s tim. Ideacija: Preterano fiksiranje na tipično. Ideacija je proces generisanja kandidatskih koncepata za novi proizvod, uslugu ili funkciju. Budući da jedna izuzetna ideja vredi više od desetina samo dobrih, zadatak nije da se proizvede velika gomila solidnih opcija — zadatak je da se na površinu izbace istinski izuzeci, što ideaciju fundamentalno čini potragom za izuzecima, a ne vežbom u efikasnoj proizvodnji. Kada ljudi razvijaju ideje sa velikim jezičkim modelom (LLM) bez promišljene strukture, dve stvari se dešavaju istovremeno. Sam model gravitira ka statistički tipičnom odgovoru — na kraju krajeva, obučen je da automatski dopunjava fraze koristeći najverovatnije sledeće reči. A kada osoba pročita taj tipičan odgovor, ona se fiksira na njega, što je sprečava da razmišlja o neobičnijim idejama koje bi mogla samostalno generisati. Rezultat je suptilno sužavanje u dva koraka: veštačka inteligencija predstavlja usku ideju, a zatim to takođe sužava i razmišljanje čoveka. Što je još gore, ovo se dešava na sistemskom nivou. Pošto većina generativnih modela crpi podatke iz sličnih podataka za obuku, nezavisni timovi u različitim kompanijama koji koriste veštačku inteligenciju „kreativno“ imaju tendenciju da konvergiraju ka istoj nekolicini pravaca dizajna. Dakle, čak i ako individualna produktivnost raste, kolektivna raznolikost na čitavom tržištu opada. U ovom slučaju, rešenje je na modelu, a ne na čoveku. Korišćenje upita sa lancom razmišljanja (chain-of-thought prompting) — traženje od modela da napravi nacrt, a zatim da eksplicitno revidira ka smelilijoj, prepoznatljivijoj teritoriji — funkcioniše izvanredno dobro na veštačkoj inteligenciji. Međutim, isti pristup ne pomaže čoveku da poboljša sopstveno razmišljanje. Kada se osoba mentalno fiksira na početnu ideju veštačke inteligencije, poruka da „razmišlja šire“ obično ne pomaže — naprotiv, može se još više fiksirati na ideju veštačke inteligencije (ovo je verzija klasičnog problema „ne misli na belog medveda“). Selekcija: Pristrasnost prema „doteranijim“ idejama jezičkih modela. Selekcija je faza u kojoj kompanija odlučuje koje od tih ideja dobijaju finansiranje, a koje se odlažu, obično putem komisije za prolazne faze (stage-gate) ili odbora za pregled portfolija. To je procena doneta pod stvarnom neizvesnošću — pre nego što je tržište reklo svoje, i često pre nego što je sama ideja u potpunosti definisana — tako da sve ono za šta se panel svesno ili podsvesno optimizuje na kraju oblikuje sve što kompanija na kraju izgradi. Ocenjivači su oduvek bili pristrasni protiv novih ideja — originalni koncepti deluju rizičnije i teže ih je pozicionirati, pa paneli nesvesno nagrađuju sigurnije, poznatije predloge. Generativna veštačka inteligencija pojačava ovu pristrasnost na nov način: predlozi generisani veštačkom inteligencijom su tečni i dobro strukturirani po svojoj prirodi, a tečnost se pogrešno zamenjuje za kvalitet. Ideja koja zvuči doterano dobija bolju ocenu, bez obzira na to da li je zapravo bolja ideja. Ovde je rešenje strukturno, a ne tehnološko: svedite predloge na zajednički format pre nego što ih bilo ko oceni i sakrijte da li je ideja potekla od čoveka ili od modela. To nije jedino usko grlo koje generativna veštačka inteligencija može tiho produbiti u fazi selekcije. Evo suptilnije zamke: ako obučite LLM za selekciju na istorijskim odlukama o prihvatanju ili odbijanju vašeg sopstvenog panela, vi ne uklanjate pristrasnost iz procesa — vi je trajno kodirate, u velikom obimu, i činite da izgleda objektivno. Nedavni terenski eksperiment otkrio je nešto još problematičnije: kada su ocenjivači dobili preporuku LLM-a uz pisano obrazloženje, postali su skloniji tome da automatski odobravaju odbijanja — a da nisu postali nimalo bolji u razlikovanju tačnih procena veštačke inteligencije od netačnih. Obrazloženje modela zamenilo je njihovo sopstveno rasuđivanje umesto da ga podrži. A efekat je bio najjači upravo tamo gde je ljudsko rasuđivanje najvažnije: u graničnim slučajevima. Intervencija ovde je gotovo suprotna onome ka čemu većina kompanija ide: uklonite objašnjenja LLM-a. U tom istom eksperimentu, preporuka veštačke inteligencije kao „crne kutije“ bez obrazloženja poboljšala je odluke, u poređenju sa zadržavanjem obrazloženja LLM-a u kombinaciji. Uvid u potrošače: Brže istraživanje, manje autentični odgovori. Kada ideja preživi selekciju, razvija se u konkretan koncept sa stvarnim karakteristikama, cenama i pozicioniranjem — a testiranje tog koncepta podrazumeva razumevanje onoga što kupci zapravo žele. Ovo je faza merenja preferencija: ankete, intervjui i kondžojnt studije na koje su se firme dugo oslanjale kako bi koncept pretvorile u odbranjivu procenu potražnje. Ovo je deo u kojem je rad najviše otrežnjujući za svakoga ko koristi veštačku inteligenciju za simulaciju kupaca. Na primer, ako zatražite od jezičkog modela da simulira uloge hiljadu različitih segmenata potrošača koji reaguju na promenu cene, dobićete glatku, opadajuću krivu koja je uglavnom pogrešna na specifičan, problematičan način. Pošto model nije izvučen iz stvarne populacije, on varijaciju cene ne tretira kao eksperiment; on je tretira kao trag o kontekstu (viša cena se tumači kao „premijum“, a ne kao „isti proizvod, samo skuplji“). Dakle, umesto opadajuće krive tražnje koju biste dobili od stvarnih kupaca kako cena raste, možete dobiti ravnu ili čak rastuću krivu. „Digitalni blizanci“ — persone veštačke inteligencije izgrađene na bogatim profilima ponašanja stvarnih ljudi — prolaze bolje, ali im trenutno i dalje nedostaje nešto suštinsko: stvarni kupci se ponašaju iracionalno na načine koji su od ogromne važnosti za to da li će prihvatiti nešto novo. Oni se drže nepovratnih troškova (sunk costs). Oni precenjuju bol prelaska na drugu opciju. Simulirani blizanci, nasuprot tome, teže da naprave racionalan izbor daleko češće nego stvarni ljudi — što znači da sistematski potcenjuju upravo ona trenja koja uništavaju lansiranja novih proizvoda. Za ovo još uvek nema čistog rešenja. Digitalni blizanci nisu beskorisni — oni su razumna zamena za neka istraživačka pitanja — ali im ne treba verovati upravo kod onih ponašanja koja razdvajaju sudbinu istinski novog proizvoda od inkrementalnog. Za svaku odluku koja se oslanja na nepovratne troškove, troškove promene ili način na koji je izbor uokviren, sigurniji potez je zadržati to rasuđivanje uz ljudska istraživanja: panele vodećih korisnika i etnografski rad na terenu koji posmatraju kako se ljudi stvarno ponašaju, a ne samo šta model predviđa da će izabrati. Difuzija i učenje na tržištu: Ista pristrasnost potvrđivanja, sa ubedljivijim glasom. Difuzija i učenje na tržištu obuhvataju sve što se dešava nakon lansiranja: prihvatanje inovacije u velikom obimu, a zatim tumačenje rezultujućih signala kako bi se donela sledeća runda odluka. Usvajanje je društveni proces jednako koliko i individualni — vođen ranim usvajačima i preporukama od usta do usta — a povratne informacije koje proizvodi moraju se prikupiti, odrediti im se prioriteti i pravilno protumačiti pre nego što postanu korisne. Kada se proizvod isporuči, on generiše više povratnih informacija nego što bilo koji tim može da apsorbuje: recenzije na različitim platformama, priče na društvenim mrežama, tikete podrške, povraćaje robe, teme na forumima. Generativna veštačka inteligencija je ovde istinski korisna: može da unese, grupiše i rezimira sav taj šum u obimu koji nijedan tim analitičara ne bi mogao da dostigne, izvlačeći strukturirane potrebe kupaca sa kvalitetom koji počinje da se približava profesionalnim analitičarima. Po prvi put u ovom okviru, usko grlo se zapravo smanjuje. Ali to olakšanje stvara novi problem na svom mestu. Od stotina tema koje sistem veštačke inteligencije izbaci svake nedelje, koje zaslužuju akciju, a koje su samo najglasnije? Signali koji su najvažniji za inovacije, kao što je novi slučaj upotrebe ili segment koji tiho ne uspeva da prihvati proizvod, upravo su oni koje je rezime ponderisan učestalošću napravljen da zakopa. Dublji problem se pojavljuje kada taj signal stigne u sobu punu ljudi koji imaju lični interes u ishodu. Organizacije su oduvek tumačile povratne informacije sa tržišta blagonaklono prema odlukama koje su već donele. Sistem veštačke inteligencije nema karijeru koja zavisi od prošlogodišnje opklade na proizvod, tako da bi u principu trebalo da označi talas pritužbi na ključnu funkcionalnost jednako spremno kao i talas pohvala. Ali isti onaj tečni, samouvereni rezime koji sintezu veštačke inteligencije čini korisnom takođe olakšava da se selektivno citira kao glas podrške onome u šta je tim već verovao na početku — posebno ako se upit veštačkoj inteligenciji postavi na način koji jasno stavlja do znanja koji odgovor bi tim preferirao, s obzirom na tendenciju veštačke inteligencije da laskavo govori ono što ljudi žele da čuju. Da li se sinteza veštačke inteligencije svodi na iskrenije izveštavanje ili samo na ubedljiviji način da se doteraju iste racionalizacije, jedno je od najvažnijih otvorenih pitanja u čitavom okviru. Glavni zaključci Pogledajte pažljivo ova četiri primera i pojavljuje se jedan princip: mehanizam iza uskog grla određuje da li mu veštačka inteligencija pomaže ili odmaže — a ne sofisticiranost veštačke inteligencije. Uska grla koja su u suštini informaciona, velikog obima ili proceduralna (previše prijava za pregled, previše teksta recenzija za čitanje, krut format koji skriva kvalitet) upravo su vrsta problema za čije rešavanje je generativna veštačka inteligencija stvorena, pod uslovom da sistem dizajnirate promišljeno. Nasuprot tome, uska grla ukorenjena u proživljenom iskustvu, iracionalnom ljudskom ponašanju ili organizacionom sopstvenom interesu potpuno su drugačija pojava. Nikakvo skaliranje modela ne rešava činjenicu da potrošači ne mogu da artikulišu preferenciju za kategoriju proizvoda koju nikada nisu videli, ili da će menadžer sa dve godine političkog kapitala uloženog u neuspešan projekat tumačiti podatke blagonaklono, bez obzira na to koliko su podaci dobri. Ovo liderima daje nešto korisnije od liste slučajeva upotrebe veštačke inteligencije: dijagnostičko pitanje koje treba postaviti pre usvajanja bilo kog novog alata ili radnog toka. Šta, konkretno, usporava ovo: problem informacija, problem ljudskog rasuđivanja ili problem organizacionih podsticaja? Ova alternativna perspektiva donosi jasne lekcije u svakoj fazi inovacionog procesa: • Ideacija: Ako se prepusti sama sebi, generativna veštačka inteligencija sužava kreativno razmišljanje umesto da ga proširuje. Rešenje mora biti usmereno na upite modela, a ne na način razmišljanja osobe.• Selekcija: Veštačka inteligencija ne uklanja pristrasnost panela za selekciju prema novinama. Ona toj pristrasnosti ili laska uglađenošću ili je tiho kodira i uvećava, osim ako proces nije promišljeno redizajniran.• Uvid u potrošače: Simulirani kupci su brz, koristan filter, ali potcenjuju iracionalna trenja koja zapravo odlučuju da li će nešto novo biti prihvaćeno.• Difuzija i učenje na tržištu: Veštačka inteligencija rešava problem obima u povratnim informacijama nakon lansiranja, ali jednako lako može timovima dati ubedljiviji način da odbrane odluku koju su već doneli. . . . Najneprijatniji argument ovog rada nije vezan ni za jedno pojedinačno usko grlo — već za ono što se s vremenom dešava sa organizacijama. Kako veštačka inteligencija preuzima sve više ideacije, selekcije i simulacije potrošača, mlađi zaposleni koji su nekada gradili rasuđivanje radeći taj posao iz prve ruke više ne dobijaju priliku da vežbaju. Završavate sa sofisticiranim korisnicima rezultata veštačke inteligencije koji nikada nisu razvili instinkt da prepoznaju kada je taj rezultat pogrešan. Pomnožite to sa celokupnom funkcijom inovacija i dobićete ono što se naziva zamkom automatizacije: svaki pojedinačni alat veštačke inteligencije se dobro pokazuje u izolaciji, ali cela petlja povratnih informacija polako se udaljava od stvarnih kupaca, jer su ideacija, selekcija, testiranje i intervjuisanje sada posredovani modelima obučenim na rezultatima jednih drugih, a ne na tržištu. Sve postaje brže. Ništa ne ostaje utemeljeno u stvarnosti. Naš odgovor nije usporavanje usvajanja veštačke inteligencije, već promišljenost o tome koji delovi procesa i dalje zahtevaju neposredan kontakt sa realnošću. Udubljivanje u vodeće korisnike. Etnografski rad na terenu. Čovek koji donosi važnu odluku i mora da stane iza nje. Ovo nisu nostalgični ostaci iz ere pre veštačke inteligencije; to su noseći zidovi koji sprečavaju da ostatak automatizovane strukture skrene sa osnovne istine koju bi trebalo da prati. Tehnologija će nastaviti da se menja. Uska grla — kognitivna fiksacija, evaluacija vođena statusom, jaz između onoga što potrošači kažu i onoga što će zapravo uraditi — ostala su izuzetno stabilna decenijama. Kladiti se na svoju strategiju inovacija na osnovu mehanizma, a ne modela, verovatno će stariti znatno bolje.

Kako kupovina postaje sve digitalnija, uloga fizičkih prodavnica se pomera sa pukog obavljanja transakcija na rešavanje problema kupaca koje onlajn kanali ne mogu da reše. Istraživanje o multibrand maloprodavcima pokazuje da prodavnice stvaraju najveću vrednost kada lideri definišu jasnu svrhu za svaku lokaciju, selektivno investiraju u kategorije proizvoda gde su lična iskustva najvažnija i procenjuju učinak kroz celokupno putovanje kupca, a ne prema prodaji po pojedinačnim kanalima. Prodavnice usmerene na iskustvo mogu povećati ukupan prihod čak i dok smanjuju onlajn kupovinu, pod uslovom da prodube odnose sa kupcima, podstaknu češću kupovinu i dopunjuju digitalne kanale umesto da se takmiče sa njima. Najuspešniji maloprodavci organizuju fizička ulaganja oko vrednosti za kupca na nivou celog preduzeća, a ne oko učinka pojedinačnih kanala.   Moglo bi se oprostiti nekome ko zaključi da je fizička prodavnica u nepovratnom padu. Prazni izlozi ostaju uobičajen prizor u mnogim trgovačkim ulicama, a e-trgovina nastavlja da osvaja sve veći udeo u potrošnji potrošača. Ipak, neke od najbrže rastućih kompanija u maloprodaji se ne povlače iz fizičkih prodavnica. One ih otvaraju ubrzanim tempom. Warby Parker, američki prodavac naočara nastao na internetu, završio je 2025. godinu sa 323 prodavnice i planira da otvori još 50 u 2026. Veliki etablirani maloprodavci takođe investiraju. Ulta Beauty je dodala 60 neto novih prodavnica u SAD tokom 2025. godine, proširivši svoju mrežu prodavnica za više od 4% na preko 1.500 lokacija — što je među najbržim stopama u maloprodaji. Isti kontratrend je vidljiv i u Holandiji, jednom od digitalno najzrelijih tržišta u Evropi i domu uspešnih tradicionalnih maloprodavaca kao što su Action i Rituals. Na primer, maloprodavac potrošačke elektronike primarno fokusiran na onlajn prodaju, Coolblue, porastao je sa 555 miliona evra godišnjeg prihoda i sedam prodavnica u 2015. godini na preko 2,5 milijardi evra i više od 40 lokacija danas, uključujući vodeću prodavnicu u Berlinu. Ovi primeri sugerišu da najrelevantnije pitanje više nije da li fizička maloprodaja još uvek ima budućnost, već kako lideri treba da investiraju u nju. Koju stratešku ulogu fizička lokacija treba da igra u sve digitalnijem putovanju kupca? Kada firme treba da daju prioritet pogodnosti, a kada treba da investiraju u bogatiji format usmeren na iskustvo? Koji kupci, proizvodi i usluge opravdavaju oskudan prostor, zalihe i pažnju zaposlenih? I kako treba procenjivati uspeh kada nova lokacija može preusmeriti prihode među kanalima, a da istovremeno poveća ukupnu vrednost za kupca? Taj izazov je posebno izražen kod multibrand maloprodavaca. Veliki deo dokaza o širenju prodavnica potiče od vertikalno integrisanih kompanija sa jednim brendom, kao što su Warby Parker i Bonobos, čije prodavnice prodaju ekskluzivne proizvode i mogu ojačati i brend i onlajn kanal. Većina velikih maloprodavaca suočava se sa težim problemom: oni prodaju brendove trećih strana koje kupci mogu kupiti i na drugim mestima. Prodavnica se stoga ne može osloniti na ekskluzivnost kako bi privukla posete i mora sprečiti da isključivo omogući konkurentsko razgledanje (showrooming), pri čemu kupci istražuju proizvode u prodavnici, ali na kraju kupuju na drugom mestu po nižoj ceni ili uz povoljniju dostavu. Da bismo ispitali ovo zahtevnije okruženje, analizirali smo podatke o transakcijama tokom 26 meseci kod multibrand prodavca elektronike sa fokusom na onlajn poslovanje, obuhvatajući 2.388 područja poštanskih brojeva koja okružuju otvaranje tri prodavnice — dve velike prodavnice usmerene na iskustvo i jedne manje lokacije usmerene na pogodnost. Uporedili smo promene u obližnjim oblastima sa onima u pažljivo uparenim oblastima na drugim mestima, što nam je omogućilo da razlikujemo efekte otvaranja od osnovnih trendova prodaje. Takođe smo anketirali 450 potrošača kako bismo razumeli zašto su se efekti razlikovali po kategorijama, mereći relativnu vrednost prodavnica tokom pretrage informacija, ispunjenja porudžbine i povrata, i povezujući te percepcije sa uočenim efektima na prihod na nivou kategorija. Kako izveštavamo u predstojećem članku u časopisu Production and Operations Management, uspešno fizičko investiranje zahteva povezan skup izbora: definisanje uloge lokacije, odabir pravog formata, identifikaciju kategorija koje imaju koristi od fizičke interakcije i usklađivanje prostora, zaliha, tehnologije i sposobnosti zaposlenih u skladu sa tim. Prodavnice ne bi trebalo ocenjivati izolovano — ili samo prema njihovom uticaju na onlajn prodaju — već prema ukupnoj vrednosti koju stvaraju kroz sve kanale i tokom celog putovanja kupca. Prestanite da razmišljate u okvirima kanala U našem radu sa maloprodavcima često se susrećemo sa odvojenim bilansima uspeha za prodavnice i e-trgovinu, što može podstaći svaku stranu da brani sopstveni prihod. Ovo iskrivljuje način na koji se procenjuju otvaranja prodavnica. Pad onlajn prodaje može izgledati kao signal neuspeha, dok snažna prodaja u prodavnici može delovati kao uspeh čak i kada su se kupovine samo premestile između kanala. Nasuprot tome, onlajn rast nakon otvaranja može se pogrešno protumačiti kao efekat prelivanja (halo effect), iako bi se deo toga svakako dogodio. Ono što je važno jeste promena koju je izazvala prodavnica — a ne samo ono što se desilo nakon toga. Naši nalazi pokazuju zašto. U prva četiri meseca, sva tri otvaranja prodavnica smanjila su obližnji neto onlajn prihod — onlajn kupovine minus povrati — za otprilike 8% do 11%. Ipak, dve velike prodavnice usmerene na iskustvo više su nego nadoknadile te gubitke, povećavajući ukupan neto prihod kroz kanale za 21,7% i 23,2%; u prodavnici koju smo mogli da posmatramo tokom dužeg perioda, rast je na kraju dostigao 27,5%. Manja prodavnica usmerena na pogodnost kanibalizovala je onlajn prodaju u sličnom iznosu, ali nije generisala značajno povećanje ukupnog neto prihoda. Moglo bi se posumnjati da je mala prodavnica ostvarila lošije rezultate zato što nije mogla da drži glomazne kategorije kao što su televizori i veš mašine. Ali kada smo ograničili poređenje na kategorije dostupne u oba formata, dobici velikih prodavnica su se jedva promenili, dok mala prodavnica i dalje nije proizvela nikakav značajan rast. Razlika nije bila samo u tome šta su prodavnice imale u asortimanu, već u tome šta su kupci mogli da rade unutar njih. Izdvajaju se još tri obrasca. Velike prodavnice su generisale veći rast aktiviranjem postojećih kupaca nego privlačenjem novih, iako je i akvizicija značajno doprinela. Postojeći kupci su kupovali češće, umesto da troše više po porudžbini. Kanibalizacija je bila izrazito lokalnog karaktera: onlajn prodaja je najviše pala u blizini prodavnica, upravo tamo gde su dobici ukupnog prihoda bili najjači. Prodavnice stoga mogu biti u jednakoj meri mehanizam za aktivaciju koliko i kanal za akviziciju. Šira pouka je da se fizička lokacija najbolje procenjuje prema tome da li širi poslovanje u celini, a ne prema tome gde se transakcija odvija. Lideri bi trebalo da se zapitaju da li nova lokacija uvećava bazu kupaca, produbljuje postojeće odnose ili povećava učestalost kupovine ili potrošnju u meri koja je dovoljna da nadoknadi supstituciju kanala. Target ilustruje ovu međuzavisnost: njegove prodavnice istovremeno funkcionišu kao destinacije za kupovinu i centri za ispunjavanje porudžbina koje su započete digitalnim putem. Lideri bi stoga trebalo da definišu zadatak fizičke tačke kontakta pre nego što odaberu njen format ili lokaciju. Ta svrha treba da usmerava dizajn, asortiman, zalihe, tehnologiju, raspodelu osoblja i, na kraju, evaluaciju učinka. Dajte svakoj fizičkoj tački kontakta jasan zadatak Fizičko ulaganje treba da započne sa jasnim problemom kupca: Šta je to što lokacija treba da reši, za koje proizvode, usluge i kupce? Prodavnica ne bi trebalo samo da reprodukuje ono što kupci već mogu da urade onlajn. Njena svrha treba da vodi izbor formata i lokacije, zajedno sa odlukama o asortimanu, zalihama, rasporedu, tehnologiji i sposobnostima zaposlenih. Kako je to formulisala glavna direktorka za maloprodaju kompanije Ulta Beauty, Ejmi Bajer-Tomas (Amiee Bayer-Thomas), maloprodavci se moraju „pojaviti za lokalnog gosta“ — što je termin koji Ulta koristi za kupca. Naše istraživanje se fokusira na vrednost koju prodavnice mogu stvoriti u tri faze putovanja kupca. One mogu pomoći kupcima da razumeju i odluče kroz čulnu evaluaciju, poređenje i stručne savete; omogućiti trenutno ispunjenje porudžbine kada kupcima nešto treba odmah; i pojednostaviti povrate i rešavanje problema nakon kupovine. Kupac televizora može posetiti prodavnicu da uporedi kvalitet slike i zvuka, dok nekome kome se pokvario laptop možda manje brine razgledanje, a više to da izađe sa zamenom istog dana. Nemojte ravnomerno raspoređivati iskustvo Lideri ne moraju da nagađaju koje pogodnosti u prodavnici su najvažnije. Za svaku kategoriju, naši ispitanici u anketi su procenili koliko vrednuju čulnu procenu, stručne savete, trenutni pristup i lakši povrat, kao i koliko bolje prodavnice pružaju te pogodnosti u poređenju sa onlajn kanalom. Za destinacijske kategorije, kao što su televizori, laptopovi i mobilni telefoni, percepcija vrednosti u prodavnici tokom pretrage informacija i trenutnog ispunjenja blisko je odgovarala rastu prihoda; lakši povrati su bili znatno manje važni. Za dodatnu opremu, te pogodnosti nisu objasnile učinak, što sugeriše da su dobici uglavnom nastali kroz unakrsnu prodaju sa destinacijskim proizvodima. Sposobnosti prodavnice bi stoga trebalo uskladiti sa potrebama kupaca kategoriju po kategoriju, a ne uniformno kroz ceo asortiman. Davanje jasnog zadatka prodavnici ne znači pružanje istog iskustva za svaki proizvod ili potrebu kupca. Prostor, zalihe, tehnologija i stručnost zaposlenih su skupi, tako da lideri moraju da ih koncentrišu tamo gde stvaraju najveću vrednost. Zbirni rezultati mogu prikriti značajne varijacije. Čak i unutar uspešne prodavnice, više od četiri od deset kategorija nije ostvarilo merljiv rast. Neke kategorije su se više nego udvostručile, dok su druge ostvarile rast uprkos tome što nisu nudile praktično iskustvo isprobavanja. Princip alokacije je jednostavan: Uskladite fizičko ulaganje sa problemom kupca. Kategorije koje zahtevaju mnogo informacija iziskuju funkcionalne izložbene modele, mogućnosti poređenja i stručno osoblje. Proizvodi vođeni trenutnim ispunjenjem zahtevaju pouzdane lokalne zalihe i preuzimanje bez trenja. Dodatna oprema često ima više koristi od kontekstualnog postavljanja i pakovanja u pakete nego od samostalnih iskustava. Coolblue primenjuje ovu logiku izlažući dodatnu opremu pored primarnih proizvoda ili je uklapajući u postavke konkretnih scenarija upotrebe, kao što su kompletne konfiguracije za kućnu kancelariju. U našoj studiji, maloprodavac koji je učestvovao na sličan način je pripisao rastući učinak nekoliko vrsta dodatne opreme uglavnom poboljšanoj unakrsnoj prodaji i učenju o tome kako da ih efikasno izloži. Precizna alokacija će varirati u zavisnosti od maloprodavca, kategorije i tržišta. Ali princip se primenjuje i van maloprodaje — od koncentrisanja stručnosti u filijalama banaka na složene finansijske odluke do rezervisanja B2B demonstracionih centara za rešenja koja je teško proceniti na daljinu. Cilj ne bi trebalo da bude maksimiziranje bogatstva svake fizičke interakcije. Trebalo bi da bude koncentrisanje ulaganja tamo gde fizičko prisustvo materijalno poboljšava odluku kupca, rešava hitnu potrebu ili jača šire rešenje. Organizujte se oko vrednosti za kupca Pretvaranje koncepta prodavnice u produktivnu investiciju zahteva koordinisane izbore. Lideri moraju uskladiti format, lokaciju, asortiman, zalihe, tehnologiju i osoblje oko problema kupca koji lokacija treba da reši. U suprotnom, funkcije mogu težiti suprotstavljenim ciljevima: sektor za nekretnine može preferirati manju površinu, operacije mogu minimizirati zalihe, a HR može ograničiti specijalizovano osoblje, čak i kada koncept zavisi od stručnih saveta i trenutne dostupnosti. Viši rukovodilac ili međufunkcionalni tim bi stoga trebalo da upravlja celokupnom ponudom kroz putovanje kupca. Podaci o kupcima, vidljivost zaliha, budžeti i prava odlučivanja ne bi trebalo da ostanu podeljeni po kanalima. Učinak bi takođe trebalo procenjivati kroz sve kanale, koristeći mere kao što su ukupan neto prihod, akvizicija kupaca, učestalost kupovine, zadržavanje i povrati — a ne prodaja u prodavnici, onlajn rast ili poseta sami po sebi. Podsticaji bi trebalo da nagrađuju stvaranje vrednosti na nivou celog preduzeća, a ne zaštitu pojedinačnih kanala ili funkcionalnih budžeta. . . . Prodavnice koje stvaraju trajnu vrednost izgrađene su oko problema kupaca koje digitalni kanali ne mogu jednako dobro da reše. Ulaganje u fizička iskustva može izgledati kao odluka o kanalu, ali su njene posledice strateške. Cilj nije samo otvaranje više prodavnica. Cilj je pružiti kupcima uverljiv razlog za posetu — a organizaciji koherentan način da tu posetu učini vrednom truda.

Generativna AI (gen AI) ima nekoliko osobina koje ljudima nedostaju: stalno je aktivna, poseduje enciklopedijsko znanje, generiše rezultate trenutno i može da se skaluje beskonačno. Ova nova era AI može delovati zastrašujuće za ograničena, ljudska bića koja su je stvorila. Ljudi sada moraju pažljivije da razmotre gde leži naša jedinstvena vrednost. Koji zadaci ili veštine će ostati izazovni za AI u doglednoj budućnosti? Koje prednosti ljudi mogu zadržati i braniti? U ovom članku autor opisuje četiri ključna područja gde ljudi i dalje imaju prednost, uz ljudske veštine koje ostaju dragocene — za sada.   Oblasti u kojima je AI već prevazišao ljudske sposobnosti Veštačka inteligencija zasnovana na silicijumu značajno se razvila tokom proteklih decenija. Pre pojave LLM-ova i generativne AI, AI je već nadmašio ljude u mnogim specifičnim oblastima: • Dame (1994)• Šah (1996)• Zadovoljavajući prevod jezika (2006)• Prepoznavanje rukopisa (2014)• Razumevanje pročitanog (2017)• Odgovaranje u razgovoru (2023)• Prevod jezika na ljudskom nivou (2024) Ne znamo koje će oblasti AI sledeće osvojiti, ali kandidati uključuju potpuno autonomnu vožnju (nivo 5), hirurgiju, pisanje bestselera, razvoj AI sistema i „sveti gral“: veštačku opštu inteligenciju (AGI) — termin koji je popularizovao Šejn Leg i odnosi se na AI koji dostiže ljudsku sposobnost u širokom spektru kognitivnih zadataka. Oblasti gde ljudi i dalje imaju prednost nad AI Razgovarajući s brojnim stručnjacima, potrošačima i skepticima AI u proteklih nekoliko godina, četiri ključne prednosti za ljude stalno se ponavljaju: 1. Emocije: Razumevanje, povezivanje i osetljivo reagovanje na ljudska osećanja.2. Kompleksnost: Upravljanje nejasnim, širokokontekstualnim izazovima uz holističko rešavanje problema.3. Fizička prisutnost: Zadaci koji zahtevaju spretnost i interakciju s fizičkim svetom, posebno tamo gde je važna ljudska prisutnost i brzina reagovanja.4. Kreativnost: Sposobnost generisanja originalnih, novih ideja i rešenja. 1. Emocije Ljudi su i dalje vrhunski stručnjaci kada su u pitanju „meke veštine“. Gen AI može uverljivo i korisno imitirati empatiju, etiku, pregovore i slične aspekte. Neki već koriste AI za terapiju ili društvo. Ipak, u većini slučajeva, za naše jedinstvene i složene okolnosti, oslanjamo se na druge ljude da nas najbolje razumeju. Ljudski ekspert, prijatelj ili kolega verovatnije će ponuditi nefiltrirane, iznenađujuće ili čak kontroverzne stavove — koji su često korisniji od generičkog, kliničkog odgovora mašine. Ljudi takođe imaju prednost, jer su interesantni drugim ljudima. Evoluirali smo tako da obraćamo pažnju na to šta drugi misle, osećaju, govore i rade. Ovo je suština ljudskih priča, koje su već dve decenije gorivo društvenih mreža. Volimo sport, muziku i komediju zbog ljudi koji igraju, nastupaju i nasmejavaju nas. AI-generisan udarac u tenisu, pop pesma ili šala — ma koliko bili dobri — nikada neće imati isti uticaj. Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): ubeđivanje, samosvest, etika, slušanje, pričanje priča i prodaja. 2. Kompleksnost Svet je i dalje previše složen za AI.AI je nadmašio ljude u jasno definisanim, ograničenim i kontrolisanim oblastima, poput igranja dama, šaha i goa. Takođe se dobro snalazi u drugom talasu tehničkih veština u širim domenima, poput predviđanja kodova dok programeri kucaju, generisanja koda za rešavanje problema, prevođenja koda između programskih jezika, ispravljanja grešaka i pisanja prateće dokumentacije. AI može proizvoditi marketinške tekstove, pravne dokumente i pojednostavljivati finansijsko knjigovodstvo. Međutim, svet je prepun mnogo težih problema. Klimatske promene, siromaštvo, socijalna pravda i poslovne strategije — poznati kao „neukrotivi problemi“ prema profesorima Horstu Ritelu i Melvinu Veberu — zahtevaju razumevanje podataka iz različitih konteksta. AI još uvek ne može da integriše takve raznovrsne domene. Kako su istakli Jan Lekun, glavni naučnik za AI u Meta-i, i drugi stručnjaci, gen AI je treniran isključivo na tekstu (iako ogromnoj količini teksta), što je samo mali deo podataka na koje se ljudi oslanjaju — poput DNK koda, čulnih i telesnih iskustava sveta, emocija i drugih aspekata. Stoga ne možemo očekivati da će AI rešavati složene, „neukrotive“ probleme u skorijoj budućnosti. Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): rešavanje složenih problema, razumevanje konteksta, upravljanje rizicima, strategija, vizija i intuicija. 3. Fizička prisutnost Gen AI ne može direktno da interaguje s fizičkim svetom.Ako treba da pošaljete pismo, postavite policu, pokažete novom zaposlenom prostorije ili nekoga pogledate u oči tokom pregovora, gen AI to ne može učiniti umesto vas. Roboti će još dugo biti u razvoju. Stručnjaci predviđaju da ćemo kućne robote videti za oko deceniju. Čak i Ilon Mask, jedan od najvećih entuzijasta u oblasti robotike, priznaje da će roboti postati uobičajeni tek do 2040. godine. Potpuno autonomna vozila takođe su uzela mnogo više vremena nego što su Mask i drugi predviđali. Postoje i profesionalne interakcije za koje je ljudski fizički dodir ključan. Negovatelji, kuvari, sportisti, medicinske sestre, sakupljači otpada, frizeri i zanatlije moraju biti prisutni u stvarnom svetu kako bi pružili svoju vrednost. Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): spretnost, govor tela, fizička snaga, ravnoteža, koordinacija, taktilna osetljivost, držanje i koordinacija ruke i oka. 4. Kreativnost Ako se AI trenira na podacima koji su već viđeni, teško je očekivati da tehnologija generiše nešto zaista novo.Gen AI može proizvesti rečenicu, paragraf ili sliku koju svet nikada nije video. Ali može li stvoriti autentičnu kreativnost — nešto što je novo na način koji nas pokreće i deluje važno? Iako je lansiranje AI tehnologija za generisanje medija izazvalo pažnju, potrošačima to nije previše značajno. Spotify sada uključuje AI generisanu muziku, ali najveći hitovi su i dalje delo muzičara od krvi i mesa. Malo ljudi gleda AI generisane filmove, niti to želi. Iako je AI generisana slika prodata za milion dolara, to je daleko od 450 miliona plaćenih za da Vinčijevu sliku Salvator Mundi. Cenimo istoriju i retkost — kvalitete koje AI ne može da pruži. Kvalitetno pisanje je takođe sigurno — za sada. Gen AI, treniran uglavnom na dve decenije sadržaja sa interneta, ne može proizvesti istinski kvalitetnu prozu. Ljudski stručnjaci i dalje pišu i uređuju članke. Ljudske veštine koje ostaju dragocene (za sada): mašta, generisanje ideja, estetska procena, lateralno razmišljanje, umetnički izražaj i radoznalost. Kako ljudi i AI mogu međusobno da se dopunjuju Razvijanje veština u jednom ili više navedenih pravaca pomoći će vam da osigurate da vaš doprinos ne može replicirati gen AI. Izbor između ljudi i AI nije binaran. AI može unaprediti ljudske sposobnosti i obrnuto. Na primer, savetnik vlade može koristiti meteorološke podatke AI sistema kao ulaz za složenu geopolitičku odluku. Negovatelj može koristiti AI za prevod jezika radi boljeg povezivanja s pacijentom. Potencijal spajanja ljudskih i AI sposobnosti postaje jasniji kada analiziramo veštine. AI trenutno najbolje funkcioniše u mikro-zadacima uz ljude. Na primer, stručni blogeri koriste AI za prikupljanje primera, pronalaženje reči ili generisanje ideja. AI je još uvek najsnažniji kao podrška u manjim koracima procesa. Mnogo poslova i veština ostaje u domenu ljudi. Usmerite svoju pažnju na razvijanje jedne od navedenih veština i razmislite kako AI može da pomogne u njenoj realizaciji. To će osigurati vašu relevantnost u svetu koji se sve brže menja.

Startup ekosistem se menja usled uspona veštačke inteligencije. AI favorizuje veće kompanije, što zahteva promenu pristupa za startupe od poremećaja ka transformaciji. Iako će se startupi suočiti s izazovima u pristupu dovoljnim količinama podataka i računskoj snazi, i dalje imaju prilike za inovacije pružanjem usluga pokretanih veštačkom inteligencijom direktno potrošačima.   Silicijumska dolina je tokom otprilike 30 godina doživela izvanredno razdoblje. Američki preduzetnici su pioniri u inovativnim digitalnim poslovima koji su ometali sektor za sektorom privrede. Ti startupi su bili izuzetno profitabilni, stvarajući ogromne nove bogatstva i novu generaciju titana. Ali to doba je prošlo. Novi faktori potkopavaju tradicionalnu ulogu koju su startupi igrali. Pad globalizacije, povratak geopolitike, završetak digitalizacije i uspon veštačke inteligencije vratili su ravnotežu u korist etabliranih aktera. AI sada dominiraju velike kompanije poput Microsofta, Googlea, Meta i Nvidije. To ne znači da su startupi osuđeni na propast. Umesto toga, oni i njihovi investitori moraju promeniti način na koji shvataju svoju ulogu. Stari cilj je bio ometati. Sada mora biti transformisati. U prvoj eri inovacija pokretanih internetom — „dot com” bumu — kompanije su se isticale tako što su donosile usluge (uglavnom kupovinu) na mrežu. Iako je taj prvi bum propao, digitalna infrastruktura koju je stvorio nastavila je da se širi. Kako se širila, preduzetnici su mogli da pokreću poslovanje koje je digitalno na prvom mestu: nove banke, osiguravajuće kompanije, turističke kompanije i zdravstvene usluge. Drugi inovatori, u međuvremenu, pokrenuli su kompanije s ciljem da omoguće starim firmama da ostanu konkurentne u ovoj novoj digitalnoj stvarnosti — na primer, startupi za računarske oblak usluge poput Snowflake i Datadog. Kada su startupi zaista ometali industriju, to je bilo zato što su otključavali prednost u softveru, ali i u poslovnom modelu. Kompanije koje su definisale kategorije, poput Airbnb-a (kompanija iz portfolija General Catalyst), Ubera i DoorDasha, napredovale su nudeći novi digitalni interfejs koji je takođe revolucionisao način na koji ljudi koriste usluge iz stvarnog sveta. Ali druge industrije su ostale fundamentalno netaknute: proteklih 30 godina inovacija nije, na primer, stvorilo pravog konkurenta J.P. Morganu ili State Farmu. Zapravo, u mnogim sektorima, etablirani akteri su samo ojačali tokom digitalne ere, ostajući imuni na ometanja koja su dolazila iz Silicijumske doline. Ipak, bilo je dovoljno ometača da kapital rizičnih ulaganja uživa izuzetne prinose. Nisu samo američka ingenioznost i snalažljivost podstakli ovo doba; širi globalni trendovi su takođe pomogli. Sredinom 2000-ih rodio se istinski digitalni potrošač, dok je „uspon ostatka sveta” stvorio rastuće srednje klase širom planete. Globalni uspon Facebooka i pametnih telefona svedoči o ovom fenomenu. Ali globalizacija je dostizala vrhunac, s carinama koje su završile dug pad ka rekordno niskim stopama. Njen glavni korisnik, Kina, iskoristila je članstvo u STO i postala svetska fabrika. Živeći u ovom dobu, preduzetnici su usvojili mentalni model koji je bio post-historijski i post-geografski. Zahvaljujući globalnim lancima snabdevanja, rasprostranjenom pristupu internetu i pristupačnom računarstvu u oblaku, mogli su da služe potrošačima digitalno u svakoj industriji u svakoj zemlji. Venture kapitalisti, sa svoje strane, usvojili su pobedničku strategiju: dokle god je kompanija imala proizvod koji je tržište želelo, cilj je bio brzo osvajanje tržišnog udela i postajanje dominantnim igračem u datoj kategoriji. Otuda i mantru „kreni brzo i lomi stvari” koja je generisala toliko novca i društvenih potresa tokom poslednje dve decenije — ne samo u novim industrijama kao što su društveni mediji već i u tradicionalnim, poput zdravstvene zaštite. Kada je udarila Velika recesija, startupima je više pomogla nego što ih je povredila. Iako su patili kao i drugi sektori zbog trenutnog sloma, kasnije su profitirali jer je Fed povećao novčanu masu, podstičući novu eru jeftinog kapitala. (Od 2010. do 2014. godine, iznos sredstava koje je industrija rizičnog kapitala prikupila više se nego udvostručio.) Na sličan način, pandemija Covid-19 takođe je dala snažan impuls startupima. Nije bilo samo to što je još veći deo svakodnevnog života prešao online; investitori su iskoristili pakete vladinih stimulacija da ubrzaju nove poslove, sa svežim kapitalom koji je povećavao vrednosti akcija i proširivao količinu dostupnog kapitala. Međutim, najvažniji efekat pandemije bio je da na površinu izbaci anti-globalizacijski zanos koji je godinama rastao. Do 2020. godine, carine su već bile ponovo popularne, zahvaljujući administraciji predsednika Trampa, a prema podacima Svetske banke, zemlje su potpisivale 60% manje trgovinskih sporazuma nego što su to činile pre dve decenije. Pandemija je ogolila rizik inherentan globalizaciji: zemlje koje nisu imale sposobnost da same proizvedu vakcine ili maske morale su da čekaju da dobiju ostatke. Zatim je došla ruska invazija na Ukrajinu 2022. godine, koja je pojačala fokus na bezbednost i samodovoljnost. Povećanje tenzija između SAD i Kine podiglo je perspektivu sveta podeljenog na dve ekonomske zone. Ovi geopolitički vetrovi u leđa više su naškodili startupima nego etabliranim igračima. Kao prvo, dok vlade pokušavaju da osiguraju lance snabdevanja, okreću se stabilnim firmama, a ne startupima. Setite se firmi koje najviše profitiraju od Zakona o čipovima i nauci, koji pruža 52,7 milijardi dolara subvencija za istraživanje i razvoj i proizvodnju poluprovodnika. Nisu to nepoznati novi učesnici koji dobijaju novac. To su stabilne, dugogodišnje kompanije koje mogu da ponude sigurnost snabdevanja: Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Samsung, Micron Technology i Intel. Pored toga, fragmentacija geopolitike učinila je da vladina politika ponovo postane relevantna. U prethodnoj eri, kompanije su mogle da rastu u relativno regulativno slobodnom okruženju. (Uber je, na primer, uglavnom odlučio da ignoriše propise koji regulišu taksi industriju, nadajući se — ispravno — da će njegova usluga biti toliko popularna da će zakon s vremenom sustići.) Ali poslednjih godina došlo je do naglog porasta novih trgovinskih ograničenja, domaćih subvencija i zakona o privatnosti koje kompanije moraju poštovati ili pokušati da promene. A kompanije koje su najveštije u tome su velike, etablirane firme. Prošle godine, Amazon i Meta su potrošili po gotovo 20 miliona dolara na svoje američke lobističke operacije, daleko više od bilo kog startupa. Dodatno, digitalni startupi moraju da se bore s tržišnom zasićenošću. Na Zapadu su većina ljudi sada digitalni potrošači. Do sada su skoro sve kompanije digitalizovale svoje procese — posebno od početka pandemije. Na primer, više od 90% kompanija usvojilo je računarstvo u oblaku. Kako AI fundamentalno menja prirodu startupa Ali upravo kada je ovaj tehnološki trend dostigao svoj vrhunac, pojavio se novi, daleko disruptivniji trend: uspon veštačke inteligencije. Po prvi put od pojave interneta, svaki izvršni direktor u svakoj industriji u svakoj zemlji pokušava da shvati kako da usvoji tehnologiju u isto vreme. Ovoga puta, ambicije i nade su još veće. AI ne samo da nudi prevođenje postojećih procesa iz jednog domena u drugi, kao što je to činila digitalizacija, već i uči samostalno. Ta ključna razlika znači da su produktivni dobici koje možemo očekivati ne jednokratna „korak promena,” već kontinuirano poboljšanje „nagib promene.” U svojoj srži, AI je tehnologija koja transformiše radnu snagu, oslobađajući ljudsku produktivnost stvaranjem paralelnog radnog fonda koji može da preuzme teret mnogih poslova koje ljudi radije ne bi radili. AI će postati izvor obilja, vršeći deflatorni pritisak kroz ekonomiju povećanjem ponude rada za negu, podučavanje, održavanje i više. AI predstavlja mnogo veću priliku nego bilo šta s čim se tehnološki sektor ikada suočio. Ali to zahteva od startupova iz Silicijumske doline da promene način razmišljanja, da ne teže više ometanju i rušenju etabliranih firmi, već da ih transformišu. To je zato što su startupi na mnogo načina u nepovoljnom položaju sa ovom novom tehnologijom. Uspešno korišćenje AI zahteva dve stvari: puno podataka i mnogo skupe računske snage. Velike kompanije imaju pristup obema. Imaju podatke na kojima mogu da grade svoje modele, novac za plaćanje sve te računske snage potrebne za analizu i odnose sa klijentima da odmah unovče te skupe poduhvate. Uzmimo za primer generisanje koda, osnovni zadatak svakog softverskog inženjeringa. Prva kompanija koja je dominirala ovim prostorom uz pomoć AI-a nije bio neki ambiciozni startup. Bio je to Microsoft, 49-godišnja kompanija sa tržišnom kapitalizacijom od 3 biliona dolara. Njegov GitHub Copilot, najpopularniji alat za dovršavanje koda pokretan veštačkom inteligencijom, sada ima preko 1,8 miliona pretplatnika koji plaćaju. Nema razloga da verujemo da će trka u AI-u biti pobednik uzima sve; još uvek ima mesta za ambiciozne startupe da zauzmu deo tržišta, i zaista, mnogi obećavajući startupi se bave generisanjem koda. Ali biće teže nadmašiti velike kompanije u smislu kvaliteta njihove tehnologije i količine njihovih podataka i resursa. To rečeno, s obzirom da je potražnja za inovacijama veća nego ikad, startupi će i dalje imati mnogo vrednosti koju mogu da dodaju. Nova prilika leži u tome da konačno obavljaju same usluge, umesto da samo omogućavaju rad drugih kompanija. Godinama je Silicijumska dolina bila opsednuta uvodjenjem dobitaka u efikasnosti softvera u svaku komercijalnu aktivnost — stvaranjem digitalnog interfejsa za naručivanje iz restorana, na primer. Ali u eri veštačke inteligencije, softver nije samo posrednik za uslugu; on je sama usluga. Razmislite o korisničkom centru za podršku. U staroj eri, startupi su samo prodavali softver koji su zaposleni koristili u velikim korisničkim centrima. Sa AI-om, startup za korisničku podršku pruža samu uslugu — naime, chatbot s kojim korisnici razgovaraju. Ovo je nepoznata teritorija za softverske startupe, koji su navikli da posluju sa relativno malo imovine i uživaju profitne marže čak i do 80%, za razliku od mnogo nižih marži koje prevladavaju u sektoru usluga. Ali AI će pomoći da se smanji jaz u profitnim maržama, a potencijalna veličina tržišta za startupe koji mogu napraviti ovu tranziciju je, zapravo, nekoliko puta veća, jer mogu ciljati ceo lanac vrednosti, dok u osnovi ostaju tehnološke kompanije. I zaista, uprkos sve hvalospevu o tehnološkom sektoru i njegovoj prisutnosti u američkom diskursu, on je odgovoran za samo oko desetinu američkog BDP-a. Ako tehnološki preduzetnici iskoriste nove prilike, pružajući usluge, a ne samo oblikujući tokove rada, taj udeo bi mogao postati mnogo veći. Kako američki preduzetnici mogu iskoristiti novu prednost startupa? Startupi će morati mnogo bliže sarađivati s postojećim preduzećima ako žele pristup njihovim podacima, stručnosti i klijentima. Takođe će morati razviti novo razumevanje šta znači pružati usluge, čak i ako su one digitalne ili se izvode putem AI agenata. To znači kreiranje novih modela cena, pružanje korisničke podrške i dizajniranje proizvoda za krajnje korisnike, a ne samo za preduzeća koja deluju kao posrednici. Možda najvažnije, moraće da ugrade koncept odgovorne inovacije u samu srž onoga što rade, stalno razmišljajući o efektima koje će njihova tehnologija imati na radnike u sektorima koje transformišu. Ako AI preuzme 25% posla jedne osobe, šta se dešava sa tim slobodnim kapacitetom? U zdravstvu, možete zamisliti da medicinske sestre koriste ovo dodatno vreme da pređu sa reaktivne na proaktivnu negu, potencijalno smanjujući buduće bolesti pacijenata. Ali za takvu promenu potrebni su snažni lideri spremni da investiraju u strateške odluke. Uvek će postojati kratkoročno iskušenje za smanjenje radne snage, ali podleganje tom iskušenju dovodi do dugoročnog gubitka: kompanije koje će na kraju pobediti biće one koje ponovo investiraju svoj talenat u aktivnosti veće vrednosti. Startupi i dalje imaju mnoge prednosti koje velike kompanije nikada ne mogu sanjati da ostvare. Privlače talente sklone riziku. Deluju brzo. Inoviraju. Prilagođavaju se. Uprkos svim novim preprekama, te karakteristike bi trebalo da im dobro posluže dok navigiraju prelazak iz prethodne ere inovacija u sledeću.

Kako organizacije stiču više „inteligencije“ pomoću alata veštačke inteligencije, lideri bivaju odviknuti od same sposobnosti koja stvara konkurentsku prednost — originalnog prosuđivanja. Dve međusobno povezane sposobnosti oblikuju sposobnost lidera da proizvede originalno razmišljanje: širina percepcije (uočavanje slabih signala i susednih obrazaca izvan očiglednog) i nezavisnost interpretacije (formiranje sopstvenog stava umesto povinovanja modelu ili grupi). Organizacije mogu zaštititi prosuđivanje usvajanjem dve prakse: strukturisane radoznalosti i svesnog neslaganja.   Nedavni izveštaj istraživača sa Harvarda koji proučavaju inovacije ukazao je na zabrinjavajući obrazac. Kako bi testirali kako veštačka inteligencija utiče na ljudsko prosuđivanje, istraživači su sproveli terenski eksperiment, tražeći od 228 iskusnih ocenjivača da procene 48 prijava za globalni izazov socijalnih inovacija na MIT-u. Istraživači su testirali tri uslova: 1) procene isključivo od strane ljudi; 2) procene pomoću LLM-a uz narativno objašnjenje donošenja odluke; i 3) procene pomoću LLM-a bez dodatnog konteksta. Zatim su uporedili odluke ocenjivača sa odlukama koje su donela četiri stručnjaka povezana sa inovacionim izazovom. Ono što su otkrili bilo je zapanjujuće: kada je AI alat podsticao ljudske ocenjivače da odbace prijave koje je stručni panel odobrio, ljudi su uglavnom prihvatali te preporuke, eliminišući inovacije visokog potencijala. Štaviše, bila je manja verovatnoća da će poništiti netačnu preporuku veštačke inteligencije kada im je ponuđeno narativno objašnjenje. Umesto da poboljša prosuđivanje ocenjivača, narativno objašnjenje ga je pogoršalo. Ovaj nalaz nije izolovan. Nedavna istraživanja velikih razmera pokazuju da inteligentni alati namenjeni unapređenju prosuđivanja u nekim slučajevima urušavaju upravo onu sposobnost koju bi trebalo da podrže. U trenutku kada prosuđivanje postaje sve važniji faktor konkurentske diferencijacije, to bi trebalo da navede lidere na razmišljanje. Evo šta mogu da učine kako bi ga zaštitili. Paradoks originalnog prosuđivanja Već čitavu deceniju organizacije masovno ulažu u infrastrukturu za podršku odlučivanju koja obećava sve bolje odluke. Ipak, pojavljuje se paradoks: kako organizacije stiču više „inteligencije“, njihovi lideri se odvikavaju od same sposobnosti koja stvara konkurentsku prednost — originalnog prosuđivanja. Pod originalnim prosuđivanjem podrazumevamo jedinstvenu ljudsku sposobnost da se vidi izvan dominantnog narativa i donesu izbori koji odražavaju vaše vrednosti u uslovima neizvesnosti. Ono se nalazi u osnovi gotovo svake priče o konkurentskoj prednosti — od Sema Voltona koji je ignorisao opšteprihvaćeni stav da se diskontni lanac ne može izgraditi u gradu sa manje od 50.000 stanovnika, preko Stiva Džobsa koji je integrisao kaligrafiju u personalni računar, do Džensena Huanga koji se kladio na nedokazanu hardversku emulaciju kako bi radikalno ubrzao izradu prototipova u kompaniji Nvidia. Dve međusobno povezane sposobnosti oblikuju kapacitet lidera da proizvede originalno razmišljanje: širina percepcije (uočavanje slabih signala i susednih obrazaca izvan očiglednog) i nezavisnost interpretacije (formiranje sopstvenog stava umesto povinovanja modelu ili grupi). U našem radu na prosuđivanju lidera, počeli smo da posmatramo ove faktore ne kao crte ličnosti ili bljeske genijalnosti, već kao merljive mehanizme koji objašnjavaju zašto pojedini lideri uočavaju prelomne tačke i deluju sa ubeđenjem, dok se drugi, jednako inteligentni, po inerciji povinuju pravilima. Ukratko, originalno prosuđivanje je ono što razdvaja strateške proboje od operativne efikasnosti — a kako se inteligentni sistemi šire kroz upravne odbore, ta sposobnost erodira upravo tamo gde je najvažnija. Oslanjajući se na nova istraživanja o kognitivnom rasterećenju i pristrasnosti automatizacije, uočavamo da originalno prosuđivanje erodira kroz trostepeni proces. Počinje kognitivnim rasterećenjem dok se lideri sve više oslanjaju na inpute vođene podacima — što je promena koja je sada vidljiva čak i na neuronskom nivou, gde snažno oslanjanje na generativne alate korelira sa merljivo slabijim kognitivnim angažovanjem, a što može prerasti u prihvatanje odgovora veštačke inteligencije bez ozbiljnog preispitivanja. Ono što sledi jeste povinovanje alatima, jer se ljudi oslanjaju na „algoritamski autoritet“ koji u potpunosti ne razumeju, verujući rezultatima čiju logiku ne mogu da vide. Istraživanja profesionalaca koji rade sa analitičkim tehnologijama pokazala su da to može isprazniti samu stručnost koju su ti alati trebali da prošire. Ovo povinovanje zauzvrat stvara organizacionu monokulturu poduprtu istim metrikama, modelima i narativima koji potiču iz samih alata. Pitanje nije da li lideri treba da koriste veštačku inteligenciju i podatke — treba da ih koriste. Međutim, sofisticirani sistemi za podršku odlučivanju treniraju lidere da se povinuju, a ne da stvaraju originalne ideje. Pored literature o dizajnu u nastajanju koja postavlja pitanje kako izgraditi veštačku inteligenciju koja podstiče bolje razmišljanje, mi otvaramo prethodno pitanje: kako lideri razvijaju prosuđivanje koje nijedan interfejs ne može da pruži. Oslanjajući se na to kako su istorijski naučni proboji prevazišli ukorenjeni konsenzus svog vremena — slično povinovanju sa kojim se danas suočavamo pred inteligentnim sistemima — izdvojili smo dve prakse koje lideri mogu svesno da izgrade: strukturisanu radoznalost i svesno neslaganje. Strukturisana radoznalost Do kasnih 1960-ih, malarija je razvila otpornost na hlorokin, a zapadni farmaceutski programi — nakon testiranja stotina hiljada jedinjenja — iscrpeli su verovatne kandidate. Tu Juju, hemičarka bez doktorske titule na Akademiji tradicionalne kineske medicine, odlučila je da pogleda tamo gde niko drugi nije gledao. Pregledala je 2.000 drevnih tekstova, identifikovala slatki pelin i, nakon što su rani eksperimenti razočarali, primetila detalj u rukopisu iz četvrtog veka: ekstrahovati na sobnoj temperaturi umesto ključanja biljke. Taj izbor doveo je do artemizinina, koji je danas temelj globalnog lečenja malarije. Tu je praktikovala ono što nazivamo strukturisanom radoznalošću: disciplinovano prikupljanje sa marginalnih područja, organizovano slaganje slabih signala i svesno odlaganje preuranjenog donošenja zaključka kada dominantni tok ideja presuši. U organizacijama, ovo predstavlja razliku između pukog izgovaranja „budite radoznali“ i kreiranja sistema za to. Bez strukture, radoznalost se urušava pod vremenskim pritiskom, sistemom nagrađivanja i monokulturom. Preporučujemo ono što nazivamo metodom CAST kako bi se izgradili mehanizmi koji podržavaju strukturisanu radoznalost. Prikupljajte sa margina. Liderima nije potrebno više podataka, već raznovrsniji podaci — ekstremni slučajevi, slabi signali, neobični izvori — jer tačnost predviđanja manje zavisi od obima, a više od raznolikosti. Prikupljanje sa margina podrazumeva projektovanje kanala za neočigledne ulazne podatke — atipične klijente, pritužbe i zamalo izbegnute greške, susedne discipline — tako da anomalije isplivaju na površinu pre nego što ih sistemi svedu na prosek. Povežite raznorodne signale. Sirove anomalije izgledaju kao šum sve dok lider ne uspostavi strukturu; najbolji stratezi ne pobeđuju time što znaju više, već organizovanjem onoga što znaju u strukture koje prenose rešenja iz jedne oblasti u drugu. U praksi, povezivanje raznorodnih signala znači pronalaženje jednostavnih, disciplinovanih načina za postavljanje signala jednih pored drugih — tematske mape, dijagrame ponavljajućih incidenata, „biblioteke slučajeva“ ekstremnih primera — tako da lideri preispituju obrasce umesto da reaguju na izolovana iznenađenja. Odložite prerano donošenje zaključaka. Pod vremenskim pritiskom, lideri eliminišu dvosmislenost, priklanjajući se poznatim narativima ili preporukama modela. Odlaganje preranog donošenja zaključaka čuva vremenski interval u kome alternative mogu isplivati pre nego što se okvir učvrsti. Prakse poput „ne slaži se, ali se posveti realizaciji“ — očuvanje debate pre zatvaranja rasprave, stavljajući na stranu povinovanje hijerarhiji, konsenzusu ili algoritmu — sprečavaju preuranjeno donošenje zaključaka. Podstaknite alternativna tumačenja. Jednostavni planovi tipa „ako-onda“ koji povezuju određeni signal sa reakcijom povećavaju verovatnoću da lideri deluju na osnovu prethodnog promišljanja umesto navike, pretvarajući radoznalost u redovnu praksu čak i pod pritiskom. Za lidere, podsticanje alternativnih tumačenja znači pretvaranje tih signala u nekolicinu konkretnih pravila „ako-onda“ koja se aktiviraju pri stvarnim odlukama, pružajući obrascima šansu da preoblikuju izbore pre nego što dođe do povinovanja. Organizovanje za strukturisanu radoznalost. Individualna radoznalost nije dovoljna ako organizaciona arhitektura trenira ljude da se povinuju. Jedna globalna kompanija sa kojom je jedan od nas sarađivao — iskustvo koje je pomoglo u oblikovanju CAST metoda — ugradila je strukturisanu radoznalost u način na koji razvija buduće lidere. Suočavajući se sa transformacijom iz masovne proizvodnje u ekosistem usmeren na zdravlje, kompanija je sprovela namerno neprijatan program: 15 lidera visokog potencijala raspoređeno je u pet neusklađenih timova od po troje ljudi, pri čemu je svakom timu dodeljen kompleksan izazov van njihove ekspertize, uz obavezu da jedan dan nedeljno tokom devet meseci posvete sprovođenju eksperimenata uživo bez unapred definisanog rešenja. Cilj nisu bili tačni odgovori, već originalan put. Reakcije su bile mešavina uzbuđenja i straha, ali je ta nelagodnost stvorila nesvakidašnje poverenje, i tokom pet godina to je postao prepoznatljiv pristup kompanije za razvoj liderstva. Svesno neslaganje Decenijama je naučni konsenzus pripisivao peptičke ulkuse stresu i kiselini; ideja da bakterije mogu preživeti u želucu smatrana je smešnom. Patolog Robin Voren je uporno viđao spiralne bakterije u želudačnim biopsijama. Dok je većina kolega to ignorisala, njegov prvi saveznik bila je njegova supruga Vin, obučena medicinska sestra, koja ga je podstakla da istraje. Kada se Beri Maršal, lekar na specijalizaciji, pridružio Vorenovom istraživačkom timu, izgradili su promišljenu mrežu neslaganja — prateći 100 pacijenata, a zatim se oslanjajući na kritičare iz srodnih oblasti kako bi preispitali njihove metode i plasirajući rane radove u skeptičnim naučnim krugovima. Ta mreža je postigla dve stvari: učvrstila je dokaze — serija od 100 pacijenata i spoljna metodološka kritika učinile su nalaze teškim za odbacivanje — i, što je presudno, stvorila je zamah u srodnim oblastima koje su bile spremnije da saslušaju nego što je to bilo skeptično jezgro gastroenterologije. Mikrobiolozi i epidemiolozi, manje opterećeni dogmom o stresu i kiselini, mogli su da procene bakterijske dokaze na osnovu njihovih stvarnih argumenata. Njihova rastuća podrška pružila je argumentu kredibilitet koji autori nisu mogli sami da proizvedu. Tokom jedne decenije, sporedna podrška koju su kultivisali promenila je konsenzus sve dok tela za izradu smernica nisu prihvatila Helicobacter pylori kao primarni uzrok većine čireva. Lekcija nije samo u tome da neslaganje može biti ispravno; već u tome da neslaganje retko opstaje dovoljno dugo da se dokaže bez svesnog društvenog osnaživanja. Većina neslaganja ne propada zato što je ideja slaba, već zato što njeni autori bivaju izolovani pre nego što se dokazi akumuliraju. U organizacijama koje oblikuje veštačka inteligencija, problem se produbljuje. Izlazni rezultati sistema dolaze sa velom objektivnosti zbog kojeg neslaganje deluje iracionalno, pa lideri uče da je bezbednije uskladiti se nego postavljati pitanja. Očuvanje originalnog prosuđivanja znači tretiranje neslaganja kao sposobnosti koju treba negovati kroz tri elementa, što nazivamo RED metodom. Regrutujte nezavisne perspektive. Neslaganje se retko spontano javlja unutar homogenih liderskih grupa okupljenih oko funkcionalne ekspertize i kulturološkog uklapanja — osobina koje jačaju usklađenost, ali smanjuju raznolikost interpretacija. Ipak, istraživanja o uticaju manjine pokazuju da čak i jedan nezavisan glas proširuje način na koji grupe obrađuju informacije. Za lidere, regrutovanje nezavisnih perspektiva znači namerno uvođenje ljudi čija se disciplina ili kognitivni stil razlikuju od dominantne grupe. Vi tražite raznolikost tumačenja, a ne samo identiteta. Uključite se kroz strukturisano preispitivanje. Regrutovanje različitih glasova je samo prvi korak; bez strukturisanog angažmana, izazivanje postojećih stavova postaje performativno — ritualna uloga „đavoljeg advokata“ koja samo učvršćuje dominantni narativ. U organizacijama, uključivanje kroz strukturisano preispitivanje podrazumeva uvođenje mehanizama kao što su „pre-mortem“ analize odluka, koje ispituju kako bi preovlađujuće pretpostavke mogle da propadnu pre nego što očvrsnu u konsenzus. Dijalog koji se održava tokom vremena. Neslaganje je uvežbana socijalna veština, a ne moralni stav. Održavanje neslaganja znači suprotstavljanje uz očuvanje poverenja koje omogućava uticaj. Kada se dobro izvede, dijalog koji se održava tokom vremena pretvara tenziju u poligon za originalnost: lideri uvežbavaju kako da izraze manjinski stav, prilagode ton i vreme i testiraju argumente u prostoru zaštićenom od politike. To znači negovanje malih krugova pouzdanih partnera koji preispituju njihove pretpostavke — i činjenje istog zauzvrat — tako da, kada dođe trenutak odluke, neslaganje deluje manje kao herojski izuzetak, a više kao prirodna navika. Organizovanje za svesno neslaganje Dve globalne kompanije sa kojima smo radili izgradile su savetodavne mreže koje funkcionišu kao zaštićena okruženja za neslaganje. Umesto da se oslanjaju na procese upravnog odbora ili izvršnog rukovodstva — gde dinamika moći i karijerni podsticaji sputavaju neslaganje — okupile su male grupe spoljnih stručnjaka izvan linija izveštavanja, čiji zadatak nije bio pružanje gotovih odgovora, već testiranje logike pod pritiskom i iznošenje alternativa pre nego što bi bilo bezbedno pokrenuti ih u salama za sastanke. Vremenom su ove sesije postale poligon za obuku umesto arene za dokazivanje. Lideri su dolazili sa stvarnim dilemama i iskrenim sumnjama, a savetnici su prešli sa učtivog ispitivanja na direktnu kritiku projekata do kojih je liderima bilo posebno stalo. Jedan generalni direktor divizije zatražio je da dovede čitavu svoju grupu kolega samo da bi bili rigorozno izazvani na mestu gde ih niko ne ocenjuje. Tako izgleda organizovanje za neslaganje — ne čekate hrabrost na sastanku sa visokim ulozima; gradite društvenu arhitekturu u kojoj lideri uvežbavaju iznošenje oprečnih stavova, tako da konsenzus preživi stvarno trenje umesto veštački stvorene usklađenosti. Vođenje izvan ere povinovanja U svakoj eri, prelomni napredak je zavisio od ljudi voljnih da primene originalno prosuđivanje uprkos uvaženim dogmama. Ono što definiše njihove proboje nije buntovništvo, već disciplinovana sposobnost da vide dalje od ponuđenog modela i drže se tog stava sve dok ga stvarnost ne sustigne. Zadatak liderstva nije biranje između ljudi i mašina, već svesna izgradnja praksi — poput strukturisane radoznalosti i svesnog neslaganja — koje održavaju ljudsku originalnost dovoljno snažnom da nadglasa sve ubedljivije sisteme.

Veštačka inteligencija (AI) je hvaljena – i primenjena – kao revolucionarno novo sredstvo koje kompanije mogu koristiti u procesu budžetiranja. Međutim, čak i kompanije koje su prihvatile AI i dalje se suočavaju sa izazovima u procesu budžetiranja u današnjem složenom i brzo promenljivom poslovnom okruženju. Zašto je to tako? Kada je pametno osloniti se na AI, a kada nije? U ovom članku, autori opisuju eksperimente koje su sproveli u vezi sa korišćenjem AI u procesu budžetiranja – i zaključuju da AI može i treba da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, gde donošenje odluka vođeno podacima vodi do bržih i efikasnijih rezultata, ali da u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudsko učešće i uvid ostaju nezamenjivi.   U poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija i mašinsko učenje uvedeni su kao faktori promene u korporativnom budžetiranju, sa nadom da će doneti neviđenu preciznost i efikasnost u finansijskom predviđanju i raspodeli resursa. Na primer, Ejmi Viver, finansijska direktorka Salesforce-a, dosledno koristi prediktivnu AI kao strateški resurs za unapređenje predviđanja troškova. U kompaniji Caterpillar Inc., viši potpredsednik za finansije, Kajl Epli, koristio je mašinsko učenje da smanji vreme kvartalnog predviđanja sa tri nedelje na samo 30 minuta. Slično tome, Dev Ahuja, finansijski direktor kompanije Novelis Inc., koristi interno mašinsko učenje za predviđanje toka gotovine i budžetiranje. U tom kontekstu, Gartner je predvideo da će do 2028. godine 50% organizacija koristiti AI kako bi zamenilo „vremenski zahtevne pristupe predviđanju odozdo nagore.“ Ipak, čak i najopremljenije kompanije sa vrhunskim pristupom alatima AI i dalje se bore sa izazovima budžetiranja. Uzmimo za primer Unilever. U izjavi za Wall Street Journal, Grejem Pitketli, finansijski direktor kompanije, priznao je koliko je bilo teško predvideti inflaciju i planirati budžet za 2023. godinu u okruženju rastućih troškova, nestabilnih cena energije i ekonomske neizvesnosti. Slične izazove naveli su i rukovodioci u kompanijama BASF i Covestro, navodeći da se suočavaju sa poteškoćama pri prilagođavanju procesa budžetiranja složenostima današnjeg dinamičnog tržišta, uprkos značajnim ulaganjima u AI. Ovi primeri pokreću ključno pitanje: Ako je AI toliko napredna, zašto ovi izazovi i dalje postoje? Da li proces budžetiranja jednostavno zahteva ljudski uvid u celosti? Taktičko naspram strateškog budžetiranja Budžetiranje je proces u više koraka koji obuhvata dva ključna segmenta: taktički i strateški. Taktičko budžetiranje fokusira se na kratkoročne ciljeve. Obuhvata raspodelu resursa, upravljanje troškovima i praćenje performansi – zadatke koji su jasno definisani i vođeni podacima. U ovim oblastima, AI briljira. Njena sposobnost obrade velikih količina podataka i pravljenja prilagođavanja u realnom vremenu omogućava optimizaciju kratkoročne raspodele resursa, poboljšavajući operativnu efikasnost izuzetnom brzinom i tačnošću. U stvari, AI može delovati kao direktna zamena za ljudsko donošenje odluka u ovim taktičkim zadacima, pružajući brže i doslednije rezultate uz eliminisanje pristrasnosti. Međutim, strateško budžetiranje je druga priča. Ono uključuje dugoročno planiranje, postavljanje šireg poslovnog cilja i usklađivanje finansijskih resursa sa budućom vizijom kompanije. Strateške odluke često moraju da uzmu u obzir neizvesnost, konkurentske pritiske i tržišnu nestabilnost – oblasti gde ljudski uvid ostaje od suštinskog značaja. AI se ovde muči, jer joj nedostaje predviđanje, prilagodljivost i kreativnost potrebni za navigaciju dugoročnim strateškim planiranjem. U toj sferi dolazi do izražaja ono što je poznato kao efekt surogacije, kako su opisali Majkl Haris i Bil Tajler u HBR-u 2019. godine: AI teži da se preusko fokusira na optimizaciju specifičnih indikatora performansi, što dovodi do odluka koje mogu dati prioritet kratkoročnim dobicima nauštrb dugoročnog rasta. Na primer, preterano insistiranje na smanjenju troškova kako bi se ispunili kratkoročni ciljevi može ugroziti ključne dugoročne inicijative, poput inovacija ili zadovoljstva kupaca, što na kraju podriva budući rast. Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju Zbog ovih razlika, centralno pitanje postaje: Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju u različitim segmentima procesa budžetiranja? Može li AI potpuno zameniti ljude u taktičkom budžetiranju, i gde ljudski uvid postaje nezamenljiv u strateškim odlukama? Da bismo odgovorili na ovo pitanje, sproveli smo simulaciju upravljanja koja oponaša realne izazove budžetiranja. Naš cilj je bio da testiramo kako AI funkcioniše u taktičkom i strateškom budžetiranju i da uporedimo performanse AI u odnosu na ljude u obe oblasti. U ovoj simulaciji, iskusni menadžeri su dobili zadatak da donose budžetske odluke za proizvođača auto-delova, balansirajući kratkoročne finansijske performanse sa dugoročnim strateškim rastom. Učesnici su definisali strateške ciljeve svoje kompanije – kao što su operativna izvrsnost ili inovativno liderstvo – i uskladili svoje budžetske raspodele sa tim ciljevima. Zatim su tokom više ciklusa raspodeljivali budžete, prilagođavajući svoje odluke na osnovu povratnih informacija o performansama. Istovremeno, koristili smo algoritam AI za raspodelu budžeta koristeći iste informacije koje su bile dostupne učesnicima. Ovakva postavka omogućila je direktno poređenje performansi algoritma AI u odnosu na ljudske učesnike po pitanju budžetske raspodele i kreiranja organizacione vrednosti. Neki učesnici su odabrali indikatore performansi koji nisu bili usklađeni sa njihovim strateškim fokusom, što nam je omogućilo da posmatramo kako algoritam AI funkcioniše u oba scenarija – kada mu je obezbeđen jasno definisan strateški kontekst i kada nije. Nova saznanja Naša istraživanja osporavaju dve uobičajene pretpostavke o AI u budžetiranju. Prva je verovanje da AI može u potpunosti zameniti ljude u budžetiranju – što je pogrešno. AI briljira u taktičkim zadacima – poput kratkoročne raspodele resursa i prilagođavanja vođenog podacima – ali bez ljudskog strateškog nadzora, postoji rizik da će optimizovati samo za trenutne dobitke, zanemarujući šire ciljeve. AI može povećati efikasnost, ali često ne uspeva da se uskladi sa dugoročnim kreiranjem vrednosti ako se ne prati. Druga pretpostavka je da AI i ljudski uvid moraju uvek biti komplementarni. I to je zabluda. U taktičkim oblastima, AI treba da zameni ljude. Ona je brža, preciznija i imuna na pristrasnosti. Ali u strateškom donošenju odluka, gde se postavljaju dugoročni ciljevi i navigira kroz tržišne neizvesnosti, ljudski uvid je nezamenljiv. AI ne može kreativno da se prilagodi niti da predvidi buduće promene bez strateškog vođenja. Da bi se istinski otključao potencijal AI, preduzeća moraju da podele svoje procese budžetiranja na taktičke i strateške komponente. AI bi trebalo da predvodi u taktičkim zadacima, dok ljudski menadžeri moraju voditi AI kako bi osigurali da taktičke odluke podržavaju dugoročnu viziju. Uber je uspeo da postigne ovu ravnotežu. Sa poslovanjem u više od 600 gradova, kompanija koristi platforme za budžetiranje zasnovane na AI za prilagođavanje budžeta u realnom vremenu. AI precizno upravlja taktičkim odlukama, optimizujući raspodelu resursa i poboljšavajući operativnu efikasnost. Ali ljudski nadzor je ključan. Lokalni timovi Ubera često preinačuju predviđanja AI na osnovu poznavanja tržišta, osiguravajući da taktičke prilagodbe budu u skladu sa dugoročnim ciljevima kompanije. Ovaj uravnoteženi pristup bio je presudan za nedavni preokret Ubera – što je dovelo do prve operativne dobiti od 1,1 milijarde dolara 2023. godine. Uspeh Ubera dokazuje da, iako AI dominira taktičkim odlukama, ljudski uvid je nezamenljiv za osiguranje da te odluke služe široj strateškoj viziji. Preduzeća koja postignu ovu ravnotežu neće samo operativno napredovati, već će osigurati i održivi rast. . . . AI sama po sebi nije dovoljna za rešavanje izazova savremenog budžetiranja. AI može – i treba – da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, poput kratkoročne raspodele resursa i povratnih informacija o performansama, gde donošenje odluka vođeno podacima dovodi do bržih i efikasnijih rezultata. Ali u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudski uvid ostaje nezamenjiv. Da bi otključale puni potencijal AI u budžetiranju, kompanije moraju integrisati taktičke i strateške komponente svojih budžetskih procesa. Kompanije koje uspeju u budućnosti biće one koje nauče kako da efikasno balansiraju ove dve komponente – koristeći AI tamo gde ona briljira i oslanjajući se na ljudsku prosudbu gde su potrebni kreativnost i strateška vizija.

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.