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

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

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

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

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

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

Kako zaobići manipulacije mozga

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

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

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

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

Preusmeravanje misaonih procesa

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

Preusmerite pažnju da biste se oduprli taktikama hitnosti

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

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

Regulišite emocionalne okidače usmerene na saosećanje

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

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

Oduprite se automatskom poštovanju autoriteta

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

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

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

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

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

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.

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.“

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

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

Tri ključne oblasti u kojima će AI promeniti poslovanje

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

Stalna transformacija preduzeća

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

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

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

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

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

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

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

Inteligencija u realnom vremenu

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

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

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

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

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

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

Sintetizacija različitih tipova podataka

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

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

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

Upotreba multimodalne AI u različitim sektorima

Trgovina i maloprodaja

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

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

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

Farmaceutska industrija i personalizovana medicina

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

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

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

Proizvodna industrija i pametna proizvodnja

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

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

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

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.

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

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

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

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

Kupci očekuju dosledna iskustva

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

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

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

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

AI pruža argumente za integraciju

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

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

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

Kako se vodeće organizacije prilagođavaju

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

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

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

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

Kada se realizacija spaja, vlasništvo postaje jasnije

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

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

Model zatvorene petlje

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

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

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

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

Vizija i rezultati:

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

Podaci i sistemi:

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

Organizacija i sposobnosti:

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

. . .

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

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

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

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

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

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

Od generatora teksta do tržišnog simulatora

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

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

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

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

Ali postoje ograničenja — i ona su važna

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

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

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

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

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

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

Moć vlasničkih podataka

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

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

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

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

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

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

Troškovi, brzina i prošireni levak inovacija

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

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

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

Dopuna, a ne zamena

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

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

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

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

Budućnost istraživanja tržišta?

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

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

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

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

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

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

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

Razlike između Lean startapa i preduzetništva obilja

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

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

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

Zašto sada: Rekonfiguracija ograničenja

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

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

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

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

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

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

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

Izazovi obilja

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

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

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

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

Stručnost je i dalje važna

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

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

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

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

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

Implikacije za preduzetnike i etablirane kompanije

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

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

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