Može se sa sigurnošću pretpostaviti da će ubrzane promene ostati. U srži današnjih čestih poremećaja je neizvesnost: situacije u kojima su dostupne informacije nepotpune, kontradiktorne ili se stalno menjaju, a jasni odgovori su nemogući. Snalaženje u neizvesnosti zahteva novi skup veština – onaj koji se oslanja na našu ljudskost, umesto da je zaobilazi. Za razliku od mašina, mi donosimo biološki odgovor na promenu. A taj odgovor, ako se razume i iskoristi, može postati moćna prednost.

Živimo u eri ubrzanih promena, a lideri to osećaju svakog dana. Za pet godina, iskusili smo uticaj Kovida i kako je on resetovao norme koje smo uzimali zdravo za gotovo u načinu na koji radimo; pojavu generativne veštačke inteligencije (gen AI) i suočavanje sa njenim ogromnim uticajem na uobičajeno poslovanje; i visoku geopolitičku nestabilnost i njene parališuće efekte na poslovne odluke.

U srži ovih poremećaja je neizvesnost: situacije u kojima su dostupne informacije nepotpune, kontradiktorne ili se stalno menjaju, a jasni odgovori su nemogući. Nismo znali kako će izgledati posao kada se kancelarije ponovo otvore. Ne znamo koje će poslove veštačka inteligencija automatizovati. Ne znamo sa kojim zemljama ćemo sutra moći da trgujemo bez prohibitivnih carina.

Zašto je ovo važno? Zato što neizvesna vremena zahtevaju drugačiju vrstu liderstva od stabilnih vremena. Snalaženje u neizvesnosti zahteva novi skup veština – onaj koji se oslanja na našu ljudskost, umesto da je zaobilazi. Za razliku od mašina, mi donosimo biološki odgovor na promenu. A taj odgovor, ako se razume i iskoristi, može postati moćna prednost.

Oslanjajući se na naše kolektivne decenije rada sa liderima, kao i na istraživanja na raskrsnici design thinking-a i ljudske fiziologije, identifikovali smo tri biološke realnosti koje oblikuju kako se ljudi snalaze u stalnim promenama i neizvesnosti. Svaka od njih dolazi sa praktičnim strategijama koje možete koristiti da povratite kontrolu.

Pretvorite probleme u prilike

Biološka realnost

Ljudi prirodno teže da smanje neizvesnost. U neizvesnim situacijama, prva reakcija tela obično nije kreativnost ili rešavanje problema – to je preživljavanje. Kada se susretnemo sa nečim novim ili nesigurnim, naš nervni sistem aktivira stresni odgovor, često opisan kao „bori se, beži ili zamrzni se“. Mozak detektuje potencijalne pretnje, aktivira amigdalu i oslobađa kortizol i adrenalin. Ove hemikalije izoštravaju fokus i pripremaju telo da brzo reaguje, ali takođe sužavaju pažnju i potiskuju više misaone procese. Zato se u trenucima poremećaja – poput reorganizacije ili iznenadne promene tržišnih uslova – lideri mogu osećati defanzivno, anksiozno ili paralisano, umesto otvoreno i inovativno.

Osim biologije, naša korporativna kultura nas može zadržati u tom stanju. Akcionari ne žele da čuju da ne znamo šta je sledeće. Zaposleni žele odgovore. Oni – i tržište – zahtevaju samopouzdanje i sigurnost, čak i kada su uslovi nejasni.

Dizajnerski odgovor

Tamo gde nas biologija gura ka pretnji, dizajneri su obučeni da vide promenu kao mogućnost. U kompaniji IDEO, gde je Ejmi provela skoro deceniju, prvi korak u rešavanju bilo kog problema klijenta bio je da se on preformuliše kao „dizajnerski izazov“. Umesto fokusiranja na nedostatke – npr. „učešće birača je opalo“ ili „prodaja poljoprivredne opreme je niska“ – postavili bismo optimistično pitanje: „Kako bismo mogli da stvorimo zabavno i pristupačno iskustvo glasanja?“ ili „Kako bismo mogli da pomognemo poljoprivrednicima da razviju svoje poslovanje?“

Ta jednostavna promena perspektive u jeziku oslobađala je energiju i kreativnost. Kada je izazov uokviren kao prilika i ljudska potreba, ideje su tekle prirodno, a usledili su zabava i zamah.

Istraživanja pokazuju da uz vežbu, lideri mogu preći iz „stanja pretnje“, gde stres deluje preplavljujuće, u „stanje izazova“, gde ista fiziološka uzbuđenost postaje energična i motivišuća. Strategije kao što su razvijanje „načina razmišljanja o stresu“ (fokusiranje na podsticajnu stranu stresa), kognitivno preispitivanje (preoblikovanje iskustva ka onome što je dobro), pa čak i namerne pauze daju korteksu – centru mozga za donošenje odluka i generisanje ideja – vremena da se ponovo angažuje.

Prvo, morate osujetiti tu početnu reakciju na pretnju stvaranjem prostora da odgovorite, umesto da reagujete. To može uključivati jednostavno odvajanje trenutka za disanje, što može smiriti reakciju na pretnju, do stvaranja vremena i prostora za ponovno razmatranje izazova koji je pred vama.

Na primer, kada je Ejmi radila sa jednom od poslednjih štampanih verzija Žutih strana, koja je morala brzo da pređe na digitalno, lideri su pitali: Kako bismo mogli bolje da služimo našim klijentima sada nego pre? I kako da istovremeno unapredimo veštine naših timova za digitalnu eru? Rezultat ovog preoblikovanja (i kasnijih promena koje je omogućilo) bio je da su zaposleni počeli da se ponašaju kao vlasnici, dok su novi procesi razvoja proizvoda donosili rezultate i rast broja kupaca.

Kako da pomognete sebi da preformulišete

Uzmite oblast neizvesnosti i koristite ove podsticaje da je sagledate drugačije. Na primer:
• Za šta je ova neizvesnost stvorila više prostora?
• Koje su to nezadovoljene potrebe kupaca ili zaposlenih kojima bismo sada mogli da se pozabavimo?

Stvorite prostor za inspiraciju

Biološka realnost

Kreativnost pati pod stresom i kognitivnim opterećenjem. Kada je vaš mozak preopterećen, prefrontalni korteks – deo odgovoran za planiranje, stvaranje ideja i inovacije – biva „otet“ od strane limbičkog sistema, vašeg emocionalnog centra i centra za preživljavanje. To znači manje novih ideja, smanjen uvid i reaktivnije ponašanje.

Dizajnerski odgovor

Neizvesnost nije greška; to je odlika života. U vremenima neizvesnosti možete povući najveće, najsmelije poteze – tada se može roditi revolucionarno razmišljanje. Trik? Morate se osećati prijatno boraveći u prostoru neizvesnosti. Jedan način da to uradite je da se uzbudite zbog mogućnosti koje ona pruža. Dizajneri uživaju u neizvesnosti počinjući sa inspiracijom, a ne sa stvaranjem ideja. Lepota pauze za inspiraciju je u tome što vas prodrma, skreće vam misli sa neizvesnosti i pomaže vam da se angažujete sa svežom perspektivom. Ona aktivira taj kreativni deo vašeg mozga.

U kompaniji IDEO, nikada nismo odmah prelazili na rešavanje problema. Umesto toga, počinjali smo namernim traženjem inspiracije – kroz terensko istraživanje, posmatranje ili ono što smo zvali analogna iskustva: izlazak izvan domena problema da bismo pronašli iznenađujuće paralele i emocionalne istine na drugim mestima. Analogna inspiracija razbija vaš mentalni model.

Uzmite ovaj primer: Kada su radili sa kompanijom Old Navy na osmišljavanju njihove ponude za veće veličine (plus-size), Ejmi i njen tim nisu počeli sa rasporedom u prodavnici ili marketinškim kampanjama. Prvo su otišli u karaoke barove. Zašto? Zato što je tim shvatio da se za mnoge žene koje nose veličinu 16+, iskustvo kupovine u odvojenim „plus odeljenjima“ osećalo kao da su stavljene na scenu – posmatrane, osuđivane, izložene. Karaoke su postale analogija za to emocionalno stanje. Ta neočekivana paralela navela je tim da pređe sa dizajna odvojenosti na integraciju u prodajnom prostoru i u pripovedanju priče o brendu.

Kako da pomognete sebi da prikupite uvide

Uzmite oblast neizvesnosti i pretvorite je u potragu. Na primer:
• Upravo ste završili reorganizaciju kompanije? Pomozite svom timu da se ponovo fokusira tako što ćete ih podstaći da izvedu petoro novih kolega na kafu i zamoliti ih da podele priču za koju misle da najbolje oslikava kulturu kompanije.
• Niste sigurni kako da podstaknete uključivanje veštačke inteligencije u procese? Umesto da odmah prelazite na rešenja, organizujte mesec inspiracije. Podstaknite zaposlene da podele priče o drugim kompanijama koje koriste veštačku inteligenciju, kako uspešno tako i neuspešno.

Eksperimentišite na svom putu napred

Biološka realnost

Preveliki koraci nas mogu paralisati. Kada ulozi deluju visoko ili je put nejasan, nervni sistem može ući u povišeno stanje pripravnosti. To aktivira simpatički nervni sistem (bori se ili beži), što može poremetiti povezanost u mozgu – prekidajući pristup korteksu i povećavajući emocionalnu reaktivnost iz limbičkog sistema. Rezultat? Odugovlačimo. Odvlačimo sebi pažnju. Izbegavamo preduzimanje akcije, ne zato što nam nije stalo, već zato što akcija deluje previše neizvesno, previše rizično, previše. Ponekad je to zato što se naše telo doslovno „zamrzlo“, čineći akciju nemogućom.

Dizajnerski odgovor

Sačuvali smo najbolje za kraj. Ovo je Ejmina omiljena stvar i jedan od najmoćnijih alata – tajni sastojak – u dizajnerskom setu alata. Akcija stvara jasnoću, a ne obrnuto. Dakle, eksperimentisanje je način na koji pametne kompanije i pojedinci idu napred kada jasnoća nedostaje. Umesto da čekaju savršen odgovor, dizajneri isprobavaju male, namerne eksperimente niskog rizika kako bi naučili šta funkcioniše. Imajte na umu da eksperimenti nisu pilot-projekti. Cilj je da se uči, a ne da se dokazuje.

Na primer, kada je jedna banka u Australiji želela da uvede proizvod koji bi pomogao roditeljima da nauče decu pametnom ponašanju sa kreditnim karticama, tim IDEO je kreirao proizvod „nalik na pravi“ od pripejd debitne kartice. U kratkom, jednomesečnom eksperimentu, roditelji su mogli da daju deci limite potrošnje, prate kupovine i daju povratne informacije o tome šta bi takav proizvod mogao da ponudi. Kada je banka krenula da dizajnira i pravi proizvod, radila je to na osnovu informacija iz stvarnog sveta, a ne na osnovu nagađanja o ponašanju kupaca.

U vremenima neizvesnosti, eksperimentisanje nam omogućava da zaobiđemo paralizu velikih odluka fokusiranjem na male korake koji deluju dovoljno bezbedno da se isprobaju. Važno je napomenuti da eksperimenti ne moraju da uspeju da bi bili korisni. Oni samo treba da nas nauče nečemu novom. Uspeh nije „uključili smo veštačku inteligenciju u nekoliko procesa“ ili „posao sada teče glatko nakon reorganizacije“. Uspeh je „naučili smo nešto što unapređuje naše razumevanje“.

Kako da pomognete sebi i svom timu da eksperimentišete

Uzmite oblast u kojoj ste vi ili vaš tim zaglavljeni i niste sigurni kako da krenete napred, a zatim oljuštite slojeve do najmanjeg mogućeg koraka. Na primer:

• Pokušavate da uključite veštačku inteligenciju, ali se suočavate sa strepnjom ili otporom? Šta ako biste organizovali seriju „ručak i učenje“, gde bi se zaposleni obavezali da se igraju sa alatom veštačke inteligencije, podele iskustva na jednoj sesiji i pridruže se trima drugim sesijama da dobiju inspiraciju? Neka njihovi podsticaji ne budu vezani za posao kako bi delovalo lagano i pristupačno.
• Suočavate se sa smanjenjem finansiranja kao lider neprofitne organizacije? Šta ako biste organizovali „poziv za inspiraciju o finansiranju“ za kolege lidere neprofitnih organizacija i podelili svoje omiljene modele prihoda iz drugih preduzeća, a zatim zajedno razmišljali o novim izvorima prihoda? Ako postoji interesovanje, mogli biste to pretvoriti u redovni klub za eksperimentisanje gde svaka organizacija isprobava različite metode finansiranja i deli naučeno.

Svaki mali eksperiment vam daje podatke. Ti podaci vam daju samopouzdanje. A to samopouzdanje smanjuje neizvesnost – ne zato što ste magično sve shvatili, već zato što se krećete.

...

Može se sa sigurnošću pretpostaviti da će ubrzane promene ostati. Pametan potez je naučiti kako da jašete na tom talasu, pa čak i da uživate u njemu. Ovi dizajnerski saveti – i biološke realnosti kojima se bave – mogu pružiti veštine i perspektivu da to i učinite.

Inicijative za uvođenje generativne veštačke inteligencije često zastaju ne zbog upravnog odbora, dobavljača ili obuke, već zato što menadžeri srednjeg nivoa određuju kako se AI prevodi u svakodnevni rad. Postoji pet različitih profila koji utiču na to kako menadžeri percipiraju AI i sprovode nove inicijative sa svojim timovima: AI skeptici, tradicionalisti koji čekaju i posmatraju, oprezni implementatori, entuzijastični eksperimentatori i AI katalizatori. Svaki od njih različito reaguje na rizik, dokaze, podsticaje i podršku. Efikasni lideri moraju prilagoditi svoj pristup svakom profilu, kombinujući jasno upravljanje, odgovarajuće podsticaje i ciljanu podršku. Sledeća faza konkurentske prednosti u oblasti veštačke inteligencije neće pripadati kompanijama sa najglasnijim direktivama, već onim kompanijama koje znaju sa kojim menadžerima imaju posla i svakom od njih pružaju tačno ono što mu je potrebno da krene napred.

Najčešća tačka neuspeha u primeni generativne veštačke inteligencije nije sala za sastanke upravnog odbora, uži izbor dobavljača niti portal za obuku. To je sloj menadžera koji mora da pretvori ambiciju rukovodstva u svakodnevno ponašanje. Zbog toga usvajanje generativne AI stalno zastaje, čak i u organizacijama gde su viši lideri odobrili budžet, odabrali platformu i najavili direktivu. Menadžeri srednjeg nivoa odlučuju da li će AI postati radni proces, sporedni eksperiment, glavobolja u pogledu usklađenosti ili tiha žrtva organizacionog izbegavanja.

Menadžeri srednjeg nivoa rade više od pukog sprovođenja odluka rukovodstva. Oni tumače šta te odluke znače za zaposlene. Operativni timovi posmatraju svoje menadžere kako bi utvrdili da li AI predstavlja koristan alat, prolazni trend, mehanizam nadzora ili upozorenje o budućim otpuštanjima. Rukovodilac može obećati da će AI smanjiti monoton rad, ali zaposleni veruju tom obećanju tek kada njihovi menadžeri u skladu sa tim promene obim posla, prakse pregleda rada, očekivanja u pogledu učinka i prava odlučivanja. To čini usvajanje generativne veštačke inteligencije izazovom operativnog modela, a ne konvencionalnom implementacijom softvera. Menadžeri srednjeg nivoa nalaze se na mestu gde se strateška ambicija susreće sa strepnjom zaposlenih, dvosmislenim smernicama, postojećim radnim tokovima i odgovornošću za manjkave rezultate.

Viši lideri često pogrešno dijagnostikuju problem. Oni pretpostavljaju da usvajanje zavisi od tri poteza: artikulisanja strategije, odabira tehnologije i obuke radne snage. Ti koraci su neophodni, ali su retko dovoljni. AI transformacija se odvijala brže od većine operativnih modela. Mekinzijev izveštaj o stanju AI za 2025. godinu (McKinsey’s 2025 State of AI) pokazao je da je upotreba veštačke inteligencije široko rasprostranjena, ali mnoge organizacije je još uvek nisu ugradile dovoljno duboko u radne tokove i procese da bi ostvarile materijalnu vrednost za preduzeće. Štaviše, Majkrosoftov i Linkedinov Indeks trendova rada za 2024. godinu (Microsoft and LinkedIn’s 2024 Work Trend Index) utvrdio je da su zaposleni već koristili AI na poslu, dok su mnogi lideri i dalje bili bez jasnog puta od individualne produktivnosti do poslovne vrednosti, što odražava jaz između entuzijazma i egzekucije. Mehanizam koji nedostaje jeste menadžersko prevođenje: ko odlučuje koji se radni tokovi menjaju, kako se proverava kvalitet, šta je zaposlenima dozvoljeno da isprobaju i šta se dešava kada rad potpomognut veštačkom inteligencijom krene po zlu.

Razmotrite šta se dešava nakon što izvršni tim objavi da svako odeljenje treba da počne da koristi generativnu veštačku inteligenciju. Jedan menadžer daje zaposlenima dozvolu za eksperimentisanje, uspostavlja standarde pregleda i identifikuje radni tok vredan redizajniranja. Drugi menadžer govori malo, čeka jasnija uputstva i nastavlja da ocenjuje zaposlene prema starom procesu. Za nekoliko meseci, prvi tim je razvio ponovljivu praksu, dok se drugi podelio na zaposlene koji izbegavaju AI i zaposlene koji je koriste potajno, bez ikakvog nadzora.

Ovo razilaženje stvara više od neujednačenog usvajanja. Ono stvara nedosledan kvalitet, skrivene rizike po podatke, duplirane eksperimente, frustrirane zaposlene i ulaganja u tehnologiju koja nikada ne donose značajne povrate. Kako generativna veštačka inteligencija prelazi iz opcionalnog eksperimentisanja u osnovne poslovne procese, organizacije imaju sve manje prostora da ove odluke prepuste menadžerskoj improvizaciji.

Pet načina razmišljanja menadžera koji oblikuju usvajanje

Moje istraživanje ukazuje na precizniju dijagnozu. Istražujući za svoju knjigu, Psihologija usvajanja AI na poslu (The Psychology of AI Adoption at Work), i oslanjajući se na više od 35 fokus grupa sa preko 250 menadžera srednjeg nivoa, uz 22 dubinska intervjua u organizacijama u sektorima kao što su osiguranje, proizvodnja, pravne usluge, maloprodaja, obrazovanje i tehnologija, otkrio sam da menadžeri srednjeg nivoa ne predstavljaju jedinstven blok koji pruža otpor promenama. Oni se grupišu u pet psihografskih profila. Svaki profil različito reaguje na pritisak, rizik, dokaze, podsticaje i upravljanje. Tretiranje svih njih na isti način može stvoriti nekoliko impresivnih pilot projekata, ali retko donosi dosledno usvajanje u svim odeljenjima.

AI skeptik

Prvi profil, AI skeptik, najlakše je karikirati i sa njim je najlakše pogrešno postupiti. Skeptici nisu samo tvrdoglavi. Oni često imaju legitimne zabrinutosti u pogledu odgovornosti, gubitka posla, privatnosti podataka, kvaliteta i ljudske cene automatizacije. Videli su kako su prošle „transformacije“ dolazile sa parolama, a za sobom ostavljale narušene procese. Kada sažetak usklađenosti koji je generisala AI sadrži grešku, oni očekuju da budu osobe koje će za to odgovarati. Kada rukovodioci govore o efikasnosti, oni čuju rizik od smanjenja broja zaposlenih.

U svakodnevnoj praksi, skeptični menadžeri mogu odlagati odobrenja alata, ograničiti AI na opcionalno individualno eksperimentisanje ili zahtevati od zaposlenih da opravdaju svaki pojedinačni slučaj upotrebe. Na primer, jednom sam vodio obuku o liderstvu gde je jedan skeptik više puta insistirao na tome da ne veruje AI alatima sa podacima svog tima, uprkos činjenici da je IT odeljenje kompanije proverilo i odobrilo Uslove korišćenja softverskog paketa, u kojima izričito stoji da se modeli ne obučavaju ni na kakvim podacima korisnika koji se pretplate na taj paket. U obrazovnim ustanovama i neprofitnim organizacijama, ovo neprijateljstvo se ispoljava kao oklevanje da se koristi AI zbog navodne prekomerne potrošnje električne energije i vode.

Timovi AI skeptika često reaguju na jedan od dva načina: u potpunosti izbegavaju AI, ili je koriste potajno, bez deljenja upita, rezultata ili grešaka. Prvi odgovor guši učenje, dok drugi stvara upotrebu AI u senci, bez zajedničkih standarda kvaliteta ili bezbednosti.

Pogrešna intervencija za skeptike jeste još više evangelizacije. Ovim pojedincima su potrebni dokazi uz jasnu odgovornost. Lideri bi trebalo da im daju uske pilot projekte niskog rizika sa definisanim metrikama, ljudskim pregledom i eksplicitnim pravilima o tome ko snosi odgovornost za greške napravljene uz pomoć AI. Pilot projekti veštačke inteligencije koji su zaista važni nisu upadljive demonstracije. To su pažljivo odabrani testovi radnog toka koji porede vreme ciklusa, kvalitet, dorade, iskustvo zaposlenih i rizične događaje u odnosu na trenutni proces. Skeptici moraju da vide da organizacija od njih ne traži da apsorbuju neupravljani rizik u zamenu za tuđu priču o produktivnosti.

Tradicionalista koji čeka i posmatra

Drugi profil stvara tiše usko grlo. Ovi menadžeri ne blokiraju AI; oni je odlažu. Traže još jedan dokaz, lekcije drugog odeljenja, još jedan dopis o smernicama, još jedno tromesečje posmatranja. Njihov otpor često zvuči razumno jer koristi jezik opreznosti. Ipak, pasivnost postaje strateško opterećenje kada svaki tim čeka da neki drugi tim krene prvi. Ovde upravljanje promenama u oblasti veštačke inteligencije mora da prevaziđe generičke obuke i stvori pritisak kolega putem verodostojnih internih primera.

Tradicionalisti koji čekaju i posmatraju najbolje reaguju na poređenje, a ne na prinudu. Spojite ih sa cenjenim menadžerima koji su vodili uspešne pilot projekte u srodnim funkcijama. Pokažite im kako je marketinški tim skratio vreme pisanja prvog nacrta zadržavajući ljudsku uredničku kontrolu, ili kako je finansijski tim koristio AI da sažme objašnjenja odstupanja bez automatizovanja konačne procene. Dajte im malu obavezu usvajanja vezanu za njihov sopstveni radni tok, a ne sveobuhvatan cilj na nivou celog preduzeća. Njihovo osnovno pitanje nije „Da li je AI dobra?“ već „Zašto bih sada trošio oskudnu menadžersku pažnju na ovo?“ Liderima je potreban odgovor utemeljen na ograničenjima njihovog odeljenja.

Oprezni implementator

Oprezni implementator je često najvredniji menadžer u sistemu. Ovi menadžeri su otvoreni za AI, ali disciplinovani u pogledu kontrola. Oni traže selekciju slučajeva upotrebe, protokole pregleda, puteve eskalacije i merljive ishode. Oni su ljudi koji će najverovatnije pretvoriti entuzijazam u skalabilnu praksu. Ipak, organizacije ih često frustriraju pružanjem neodređene dozvole umesto upotrebljive infrastrukture. Opreznom implementatoru nije potreban još jedan inspirativni zajednički sastanak. Potrebna im je biblioteka upita, odobrena pravila o korišćenju podataka, šabloni za pilot projekte, provere kvaliteta i forum za iznošenje nedostataka bez straha od kazne.

Kada lideri ostave te zahteve nedefinisanim, oprezni implementatori drže pilot projekte u uskim okvirima, odlažu širu primenu ili šalju svaki novi slučaj upotrebe kroz ponovljene krugove pregleda. Njihovi timovi mogu odgovorno koristiti AI, ali samo u izolovanim džepovima koji nikada ne postaju standardna praksa. Ono što rukovodiocima izgleda kao preterana opreznost može zapravo odražavati odsustvo operativnog sistema za odgovorno usvajanje.

Ovde strategija veštačke inteligencije postaje operativna. Istraživanje BCG-a iz 2026. godine pod nazivom AI na poslu (BCG’s 2026 AI at Work) tvrdi da je strateška jasnoća važnija od pristupa alatima jer se poslovi menjaju brže nego što kompanije redizajniraju poslovanje. Oprezni implementatori su most između te dve realnosti. Oni mogu uzeti cilj rukovodstva poput „koristite AI za poboljšanje odziva kupcima“ i prevesti ga u proveren proces: koji upiti kupaca se kvalifikuju, koji izvori podataka su dozvoljeni, šta AI sastavlja, šta ljudi proveravaju i šta se prati nakon lansiranja.

Lideri bi trebalo da daju opreznim implementatorima ovlašćenje da osmisle proces pregleda za ograničeni slučaj upotrebe, zajedno sa blagovremenim pristupom pravnoj ekspertizi, ekspertizi za informacionu bezbednost, ljudske resurse ili usklađenost. Zatim bi trebalo da zatraže od ovih menadžera da dokumentuju radni tok, provere kvaliteta, nedostatke i rezultate u formatu koji drugi timovi mogu ponovo iskoristiti. Ovo pretvara njihovu opreznost u organizacionu infrastrukturu umesto da joj dozvoli da postane trajna kočnica za usvajanje.

Entuzijastični eksperimentator

Četvrti tip menadžera donosi zamah. Entuzijastični eksperimentatori isprobavaju nove alate, dele upite, organizuju neformalne demonstracije i čine da AI deluje praktično, a ne apstraktno. Oni mogu pretvoriti anksioznost u radoznalost jer kolegama pokazuju stvarne rezultate, a ne prezentacije. U mnogim organizacijama, oni su prvi ljudi koji dokazuju da usvajanje AI može preći sa lične produktivnosti na praksu na nivou tima. Vortonov izveštaj o usvajanju AI za 2025. godinu (Wharton’s 2025 AI Adoption Report) naglašava važnost poluga u ljudima i procesima za pretvaranje mejnstrim upotrebe u trajni povrat investicije, a entuzijastični eksperimentatori su često mesto gde se te poluge prvi put pojavljuju.

Njihov rizik je brzina bez strukture. Entuzijastični eksperimentatori mogu koristiti alate pre nego što pravna služba, odeljenje za usklađenost, informacionu bezbednost ili HR razjasne granice. Oni mogu nenamerno normalizovati nebezbedne prakse jer rane pobede deluju tako ubedljivo. Lideri ne bi trebalo da ih usporavaju birokratijom, već bi trebalo da ih usmere postavljanjem zaštitnih ograda. Dajte im odobrene alate, zajedničke biblioteke upita, standarde pregleda i vidljiv put za postavljanje pitanja o pravilima. Odajte im priznanje za bezbedne ishode, a ne samo za brzo delovanje.

AI katalizator

Poslednji profil, AI katalizator, istovremeno je i dar i test upravljanja. Katalizatori vide generativnu AI kao široki pokretač transformacije. Oni žele da redizajniraju procese u više timova, utiču na kolege, grade koalicije i podstiču rukovodioce da se kreću brže. U pravom okruženju, oni postaju interni preduzetnici koji pomažu organizaciji da pobegne iz čistilišta pilot projekata. U pogrešnom okruženju, oni prevazilaze granice poverenja, potcenjuju usklađenost i izazivaju negativne reakcije timova koji se osećaju kao zamorčići u eksperimentu.

Za katalizatore, upravljanje veštačkom inteligencijom mora biti omogućavajuće, a ne performativno. Profil generativne AI u okviru NIST-ovog Okvira za upravljanje rizicima od AI (NIST’s Generative AI Profile for the AI Risk Management Framework) identifikuje rizike kao što su privatnost podataka, informaciona bezbednost, konfabulacija (halucinacije), štetna pristrasnost i pitanja intelektualne svojine. Ti rizici nisu razlozi za zaustavljanje katalizatora. Oni su projektni zahtevi za odgovorno ubrzanje. Zatražite od katalizatora da sprovedu premortem analize pre pilot projekata visokog uticaja, definišu pragove eskalacije, dokumentuju tačke ljudskog pregleda i izveste o naučenim lekcijama u formatu koji drugi timovi mogu ponovo upotrebiti.

Uskladite intervenciju sa menadžerom

Identifikovanje ovih pet profila je samo prvi korak. Većina organizacija sadrži svih pet, često unutar iste funkcije ili liderskog tima. Višim liderima je stoga potreban ponovljiv način da dijagnostikuju šta sprečava svakog menadžera da deluje i da u skladu sa tim usklade podršku, podsticaje i odgovornost.

Praktična dijagnostika počinje sa tri pitanja:

• Čega se ovaj menadžer plaši da će izgubiti?
• Koji dokazi bi promenili njegovo mišljenje?
• Kakva podrška bi mu omogućila da deluje odgovorno?

Skeptici se plaše odgovornosti i gubitka radnog mesta. Tradicionalisti koji čekaju i posmatraju plaše se uzaludnog truda i političke izloženosti. Oprezni implementatori se plaše neupravljanog rizika. Entuzijastični eksperimentatori se plaše propuštene prilike, a katalizatori organizacione plašljivosti. Te razlike su važne jer svaki profil zahteva drugačiji odgovor lidera.

Lideri takođe moraju da redizajniraju podsticaje. Previše organizacija javno nagrađuje entuzijazam prema veštačkoj inteligenciji, dok privatno kažnjava greške u vezi sa njom. To gura menadžere u defanzivno ponašanje. Ako se menadžeru kaže da eksperimentiše, ali biva okrivljen za svaku nesavršenost, racionalan potez je da čeka. Ako se slavi brzina bez imalo pažnje posvećene tačnosti, privatnosti ili poverenju, racionalan potez je preterivanje. Bolji sistem nagrađuje disciplinovano učenje: jasne hipoteze, odgovorne pilot projekte, merljiv uticaj na radni tok, transparentno prijavljivanje grešaka i skaliranje zasnovano na dokazima.

Za menadžere koji pružaju otpor, intervencija se sastoji od dokaza i psihološke bezbednosti. To podrazumeva transparentne razgovore o uticaju na poslove, posebno zato što Izveštaj o budućnosti poslova Svetskog ekonomskog foruma (World Economic Forum’s Future of Jobs Report) identifikuje AI i obradu informacija kao glavne sile koje preoblikuju rad i veštine do 2030. godine. Lideri ne bi trebalo da se pretvaraju da poremećaja neće biti. Trebalo bi da kažu šta će se promeniti, šta neće, koje veštine će biti važne i kako će menadžeri koji nauče da unaprede rad pomoću AI biti u boljoj poziciji od onih koji je izbegavaju.

Za menadžere koji pružaju podršku, intervencija se sastoji od omogućavanja uz postavljanje granica. Pružite opreznim implementatorima operativnu disciplinu koja im je potrebna, a entuzijastičnim eksperimentatorima bezbedno okruženje za testiranje i mehanizam za širenje korisnih praksi. Dajte katalizatorima mandat vezan za kontrolu rizika. Klasična premortem analiza projekta je ovde posebno korisna jer legitimizuje neslaganje pre nego što pilot projekat uopšte počne. Postavljanje pitanja: „Zamislite da je ovaj AI pilot projekat doživeo potpuni neuspeh; šta se dogodilo?“ pomaže timovima da iznesu pravne rizike, kao i rizike kvaliteta, poverenja, radnog toka i usvajanja dok još uvek ima vremena da se poduhvat redizajnira.

Pravi test korporativne veštačke inteligencije jeste menadžersko poverenje

Rukovodioci bi trebalo da prestanu da pitaju: „Zašto zaposleni ne usvajaju AI?“ i umesto toga postave pitanje: „Koji profili menadžera srednjeg nivoa oblikuju usvajanje u svakoj funkciji i da li smo uskladili intervenciju sa tim profilom?“ To pitanje pretvara nejasan kulturološki problem u praktičan menadžerski plan. Ono pomaže liderima da izbegnu gubljenje meseci na ponovljene pilot projekte, smanje anksioznost pre nego što ona preraste u otpor i iskoriste energiju ranih usvojilaca a da im ne dozvole da prestignu upravljačke okvire.

Usko grlo je stvarno, ali je takođe i rešivo. Menadžeri srednjeg nivoa mogu da blokiraju generativnu AI, da je razvodnje, iskrive — ili da je pretvore u merljivu poslovnu vrednost. Viši lideri koji žele praktične smernice o odgovornom usvajanju veštačke inteligencije trebalo bi da počnu tako što će menadžere tretirati kao operativni sistem transformacije, a ne kao instalacije skrivene ispod strategije. Sledeća faza prednosti veštačke inteligencije neće pripadati kompanijama sa najglasnijim direktivama. Pripadaće kompanijama koje znaju sa kojim menadžerima imaju posla i pružaju svakom od njih tačno ono što mu je potrebno da krene napred.

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.“

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.

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

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

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

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

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

Paradoks originalnog prosuđivanja

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

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

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

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

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

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

Strukturisana radoznalost

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

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

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

Prikupljajte sa margina.

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

Povežite raznorodne signale.

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

Odložite prerano donošenje zaključaka.

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

Podstaknite alternativna tumačenja.

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

Organizovanje za strukturisanu radoznalost.

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

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

Svesno neslaganje

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

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

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

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

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

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

Regrutujte nezavisne perspektive.

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

Uključite se kroz strukturisano preispitivanje.

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

Dijalog koji se održava tokom vremena.

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

Organizovanje za svesno neslaganje

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

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

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

Vođenje izvan ere povinovanja

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

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

Oblasti u kojima je AI već prevazišao ljudske sposobnosti

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

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

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

Oblasti gde ljudi i dalje imaju prednost nad AI

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

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

1. Emocije

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

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

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

2. Kompleksnost

Svet je i dalje previše složen za AI.

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

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

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

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

3. Fizička prisutnost

Gen AI ne može direktno da interaguje s fizičkim svetom.

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

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

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

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

4. Kreativnost

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

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

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

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

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

Kako ljudi i AI mogu međusobno da se dopunjuju

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

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

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

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

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.

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.