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.

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

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

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

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

Procena investicionih prilika sa visokim povratom

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

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

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

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

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

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

Suočavanje sa prekomernim zahtevima klijenata

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

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

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

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

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

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

Unapređenje R&D veština za konkurentsku prednost

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

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

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

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

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

. . .

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

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

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

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

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

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

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

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

Gde kompanije greše

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

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

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

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

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

Vodič za optimizaciju broja zaposlenih

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

Redefinišite jedinicu rada.

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

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

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

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

Razvijte poslovnu strategiju, a ne AI strategiju.

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

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

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

Razumite šta AI može da uradi.

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

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

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

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

Razumite šta AI ne može da uradi.

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

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

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

Dizajniranje rada za reverzibilnost

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

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

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

. . .

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

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

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

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

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

Kupci očekuju dosledna iskustva

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

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

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

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

AI pruža argumente za integraciju

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

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

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

Kako se vodeće organizacije prilagođavaju

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

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

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

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

Kada se realizacija spaja, vlasništvo postaje jasnije

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

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

Model zatvorene petlje

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

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

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

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

Vizija i rezultati:

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

Podaci i sistemi:

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

Organizacija i sposobnosti:

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

. . .

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

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.

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

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

Važnost ambicioznih preduzetnika

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

Usvajanje AI u preduzetništvu

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

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

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

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

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

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

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

Okvir za preduzetnike

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

Odredite pravac i tempo usvajanja AI.

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

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

Ojačajte komplementaran odnos sa AI.

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

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

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

Implementirajte kao inicijativu koju vode zaposleni, inspirisanu kolegama.

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

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

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

. . .

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

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

AI asistenti transformišu prodaju delujući kao digitalni treneri, analitičari i savetnici prodavcima. Oni analiziraju prodajne predloge i daju personalizovane povratne informacije, pomažući prodavcima da usavrše svoju komunikaciju i strategije angažovanja. Koristeći analitičke i verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije, kompanije mogu da podstaknu angažovanje kupaca, povećaju stope konverzije i poboljšaju ukupne performanse prodaje. Oni mogu da pojednostave zadatke kao što su kreiranje sadržaja i analiza interakcije sa klijentima, omogućavajući prodajnim timovima da se usredsrede na aktivnosti veće vrednosti. Izazovi usvajanja uključuju troškove unapred, integraciju podataka i upravljanje promenama, ali fazna implementacija može da ublaži rizike.

Prodavac se priprema za važan sastanak sa klijentima. Oni uvežbavaju nastup pomoću digitalnog alata za treniranje sa AI koji je prilagođen ciljevima kompanije i filozofiji prodaje. Sistem analizira ton, reči i tempo prodavca. Ukazuje na oblasti za poboljšanje, na primer, predlažući upotrebu fraza koje naglašavaju saradnju („hajde da ovo istražimo zajedno...“) i podsećajući prodavca da zakaže sledeći sastanak sa potencijalnim klijentom. Dalje, prodavac dobija uvid na osnovu podataka o potrebama i preferencijama kupaca, uključujući preporuke o prodajnim akcijama i mogućnostima unakrsne prodaje.

Uloga AI kao trenera prodaje je moćna sposobnost u nastajanju. Takođe ubrzano raste uloga AI kao analitičara, koji uranja u ogromne količine podataka o prodaji da bi otkrio uvide, na primer, o tome zašto određene geografske regije ne uspevaju ili koji se tržišni trendovi razvijaju. AI trenutno obavlja zadatke za koje su analitičarima prodaje nekada bili potrebni dani ili nedelje.

Pomoćnici AI koji deluju kao treneri i analitičari za prodavce, dopunjuju više korišćene taktičke savetnike sa AI pogonom. Takvi alati daju sugestije, pomažući prodavcima da identifikuju obećavajuće potencijalne klijente, kreiraju ponude po meri i dizajniraju prilagođene ponude. Ovo podstiče poboljšano angažovanje klijenata, veće stope konverzije, veću prodaju i veće zadržavanje kupaca.

Dobijanje vrednosti od AI prodajnih asistenata zahteva rešavanje nekoliko komplikacija — značajnih troškova unapred, integracije podataka i izazova kvaliteta, modela obuke o sadržaju kompanije i podsticanja usvajanja sa prodajnim timovima. Ovi faktori mogu otežati postizanje i merenje ROI. Ovaj članak će ispitati mogućnosti AI prodajnih asistenata koji su sada dostupni i razmotriti puteve usvajanja i upotrebe ovih alata.

Mogućnosti AI pomoćnika

Da bi AI asistenti mogli da treniraju, analiziraju ili savetuju, potrebne su im analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti.

Analitičke sposobnosti

Ove funkcije koriste profile klijenata, tragove interakcije, angažovanje kupaca i podatke o učinku iz prethodnog perioda za kreiranje uvida i predloga za prodajne timove. Koristeći podatke o svim prodavcima i kupcima, AI inteligentno sugeriše koje akcije rade za svakog kupca i prodajnu situaciju. Pfizer, Schneider Electric i Microsoft su među mnogim kompanijama koje koriste takve mogućnosti da bi prodavcima dale pravovremene taktičke savete o specifičnim, unapred definisanim problemima, na primer, koju sledeću najbolju radnju da preduzmu i kako da spreče odliv kupaca. Rezultat je poboljšana reakcija na klijente i povećana produktivnost prodaje. Na primer, kada je Microsoft počeo da koristi „Daily Recommender“, sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji prodavcima daje uvid u potrebe kupaca i predložene prodajne akcije, produktivnost prodaje (merena vremenom pred kupcima i potencijalnim klijentima pretvorenim u prilike) porasla je za 40%.

Nedavna dostignuća omogućavaju AI modelima da odgovore na otvorena pitanja. U biofarmaceutskoj kompaniji, prodavac pita sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji: „Koje su najnovije bolesti i trendovi prepisivanja za dijabetes na mojoj teritoriji?“ Sistem prevodi ovaj upit prirodnog jezika u kompjuterski kod, koji se zatim izvršava radi analize najnovijih podataka. Dobijeni uvidi se dele sa prodavcem: „Prevalencija dijabetesa je porasla za 2%, ali je stopa lečenja opala za 8%. Najbolje propisani lekovi na vašoj teritoriji su tri utvrđene terapije, ali među zdravstvenim radnicima raste interesovanje za učenje o inovativnim pristupima. Prodavac se dalje pita: „Šta mogu da uradim da poboljšam stope lečenja?“ na koje sistem odgovara sa predlozima uključujući koje zdravstvene radnike da posetite lično, a koje da kontaktirate putem e-pošte, koje nalaze istraživanja da podelite o kardiovaskularnim prednostima, prednostima gubitka težine i pogodnom doziranju, kao i najefikasnijim strategijama za distribuciju uzoraka proizvoda. Prodavac kombinuje ove uvide sa sopstvenim iskustvom, a zatim je spremniji da ima relevantne, pronicljive i produktivne interakcije sa kupcima.

Verbalno-vizuelne sposobnosti

Ove funkcije sintetizuju uglavnom nenumeričke podatke (tekst, slike, video) koristeći gen AI za poboljšanje sadržaja i komunikacije. Rudimentarne aplikacije za prodavce uključujući transkripciju i rekapitulaciju snimljenih razgovora sa klijentima i bez napora kreiranje kolaterala za prodaju specifičnog za kupca. Bez veštačke inteligencije, kreiranje i prilagođavanje sadržaja oduzimaju otprilike četvrtinu vremena prodavaca. Prodajni timovi u IBM-u, Cintas-u i Morgan Stanley-u su među onima koji koriste verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije da pojednostave ove vrste zadataka. U Morgan Stanley-u, alatka pod nazivom AI @ Morgan Stanley Assistant daje finansijskim savetnicima pristup oko 100.000 sopstvenih istraživačkih izveštaja i dokumenata kompanije. Savetnici ispituju bazu podataka i odmah dobijaju sažete informacije za davanje preporuka za ulaganja i izvršavanje transakcija. „Pull“ pristup alata zasnovanog na genetičkoj inteligenciji dopunjuje „push“ pristup sistema „sledeće najbolje akcije“ koji koristi analitičke mogućnosti za deljenje personalizovanih investicionih ideja za klijente.

Sve veća upotreba gen AI je za obuku u prodaji. Platforme zasnovane na veštačkoj inteligenciji analiziraju snimljene ili žive prodajne pozive. Pored davanja povratnih informacija o stilu komunikacije i sadržaju prodavca, ovi alati otkrivaju raspoloženje kupaca i daju trenutne predloge za poboljšanje. Smernice postaju još personalizovanije i kontekstualne kada AI modeli integrišu istoriju angažovanja kupaca i podatke o učinku prodavača.

Upotreba avatara kupaca sa AI za obuku prodaje takođe postaje sve popularnija. Moduli za obuku prodaje zasnovani na AI i VR stvaraju realistične simulacije, sa AI-botovima koji igraju ulogu kupca i simuliraju pitanja i primedbe koje bi kupac mogao postaviti, omogućavajući prodavcima da vežbaju svoje veštine u bezbednom okruženju. Zaposleni koji su novi u prodaji brže napreduju, dok iskusni prodavci ubrzavaju razvoj kompetencija. Kada je tehnološka kompanija Zoom morala da ubrza svoj prodajni tim na novim porukama za prodaju svoje platforme za kompletno rešenje, prodajni predstavnici širom sveta usavršavali su svoje veštine vežbajući sa partnerom za veštačku inteligenciju po imenu Dženi. Ovo je dovelo do značajnog poboljšanja veština i savladavanja poruka kod svih prodajnih predstavnika.

Integrisanje mogućnosti

Moć AI asistenata je pojačana kada analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti rade zajedno. Na primer, verbalno-vizuelni alati procenjuju interesovanje potencijalnog klijenta analizirajući e-poštu, transkripte ćaskanja i komunikaciju na društvenim mrežama. Ovaj uvid hrani analitičke alate, koji koriste podatke o potencijalnim klijentima i sličnim klijentima da identifikuju prilike za povećanje prodaje. Zatim, verbalno-vizuelne sposobnosti se uklapaju u sadržaj i savete za obuku kako bi pomogli prodavcu da saopšti priliku.

Nekoliko prodajnih alata sa AI-om spaja ove mogućnosti. Stoga se izgradnja digitalnih asistenata uglavnom odnosi na prilagođavanje i integraciju postojećih tehnologija, a ne na izmišljanje novih. CRM rešenja koja nude analitičke i verbalno-vizuelne alate uključuju Microsoft Dinamics 365 i Salesforceov Sales Cloud sa Ajnštajnom. Kompanije kao što su SAP, Oracle, Adobe, HubSpot i Zoho su ugradile slične mogućnosti. Stotine kompanija nude alate generisane veštačke inteligencije koji se mogu integrisati sa CRM sistemima. Zoom Revenue Accelerator je jedno od mnogih rešenja koja koriste gen AI za analizu prodajnih sastanaka i pružanje uvida. Iako mnoštvo opcija komplikuje izbor, ono je demokratizovalo mogućnosti, čineći ih dostupnim kompanijama svih veličina.

Putevi za AI-sazrele i AI-rani-stage organizacije

Prodajni timovi su na različitim tačkama na putu implementacije AI asistenata. Kompanije zrele za veštačku inteligenciju idu drugačijim putem od onih koje tek kreću.

Organizacije zrele za veštačku inteligenciju su dobro uspostavljeni korisnici analitičkih sposobnosti AI za savetovanje prodavaca (na primer, prihvata se 70% ili više preporuka za sledeću najbolju akciju.) Sledeća granica za ove rane korisnike je da iskoriste rastuću moć gen AI (ako već nisu), počevši od funkcija niskog rizika, kao što je izrada prilagođenih e-poruka i omogućavanje prodavcima bržeg pristupa informacijama u bazi znanja kompanije. Kako iskustvo sa razvojem i korišćenjem ovih sposobnosti raste, ove organizacije koje su zrele za veštačku inteligenciju istražuju složeniju i nestrukturiranu analitiku i hiperpersonalizovano treniranje i obuku.

Organizacije koje još nisu krenule putem veštačke inteligencije koriste drugačiji pristup. Za ove novopridošlice, počevši od niskorizičnih AI aplikacija je brži put do vrednosti. Istovremeno, organizacije u ranoj fazi veštačke inteligencije počinju da postavljaju temelje za korišćenje analitičkih sposobnosti AI. Ovo zahteva razumno robustan sistem za upravljanje podacima o klijentima i interakcijama. Iako savršeni podaci nisu potrebni, mnoge takve organizacije otkrivaju da moraju da nadograde svoj CRM sistem. Sa solidnom platformom za upravljanje podacima, moguće je iskoristiti analitiku zasnovanu na veštačkoj inteligenciji da biste prodavcima dali taktičke savete. A kako organizaciono i tehnološko iskustvo raste, AI kao trener i analitičar se može istražiti.

Olakšavanje usvajanja i upotrebe

Da bi se pozabavili troškovima, obukom za modele i usvajanjem. U pogledu implementacije AI prodajnih asistenata, obratite pažnju ne samo na tehnologiju, već i na ljudske elemente i upravljanje promenama.

Koristite fazni pristup implementaciji. Započnite pilot program sa malim timom. Ovo minimizira početne troškove i rizike i omogućava iterativna poboljšanja pre potpunog uvođenja.

Obučite AI modele u kontekstu kompanije. Čak i AI rešenja koja su napravljena posebno za prodaju ne mogu sama da stvore dovoljnu vrednost; moć dolazi od njihove obuke na podacima specifičnim za situaciju. Započnite sa obukom o podacima kompanije (npr. istorija transakcija i interakcija za analitičke modele; prošli mejlovi, predlozi i marketinški sadržaj za gene AI modele). Dopunite ovo sintetičkim podacima koje generišu algoritmi da bi oponašali podatke iz stvarnog sveta. Nakon što su modeli lansirani, povratne informacije korisnika o preporukama veštačke inteligencije su kritične za kontinuirano poboljšanje.

Izmerite ROI. Koristite okvir koji uzima u obzir i kratkoročne i dugoročne koristi, uključujući metrike kao što su vreme ušteđeno na administrativnim zadacima, poboljšanje kvalifikacije potencijalnih klijenata, povećanje stopa konverzije prodaje i poboljšani rezultati zadovoljstva kupaca.

Upravljajte promenom. Usvajanje i upotreba su veće kada funkcije besprekorno funkcionišu sa poznatim alatima kao što su CRM i sistemi e-pošte dok se uklapaju u svakodnevni radni tok prodavaca. Iskoristite sisteme podrške i forume na kojima prodavci mogu da podele svoja iskustva (na primer, na sastancima prodajnog tima ili u prostorima za saradnju na mreži). Obrnuto mentorstvo, gde mlađi tehnički pametni članovi tima pomažu starijim članovima, takođe je efikasan.

Koristeći pomoćnike veštačke inteligencije kao trenere, analitičare i savetnike, prodavci mogu da podstaknu rast i istovremeno isporučuju izuzetnu vrednost kupcima.

. . .

Tehnologija je decenijama transformisala prodaju, a najnoviji talas AI inovacija obećava da će biti možda najveća sila do sada. Digitalni asistenti će promeniti posao prodaje na mnogo načina. Prodavci će prestati da obavljaju neke zadatke, kao što je snimanje beleški u CRM, koji će postati automatizovan. Oni će efikasnije obavljati druge zadatke, kao što je brže reagovanje personalizovanom komunikacijom za klijente. Prodavci će takođe drugačije i efikasnije postupati sa određenim odgovornostima, na primer, planiranjem i izvođenjem relevantnijih i moćnijih razgovora sa kupcima. Pored toga, oni će preuzeti nove odgovornosti, kao što je orkestriranje akcija na različitim kanalima kako bi bolje služili klijentima. Kako se ove promene budu odvijale u narednih nekoliko godina, uspešne prodajne organizacije će nastaviti da se razvijaju i prihvataju nove mogućnosti za prodavce i digitalne proizvode da rade zajedno na povećanju vrednosti za kupce i poslovanje.

Iako se ne može obećati izvesnost u vezi sa budućnošću, lideri mogu pružiti okvir za upravljanje anksioznošću tima koja okružuje transformaciju putem veštačke inteligencije (AI). Važno je da i lider i tim podjednako učestvuju u transparentnosti i otvorenom dijalogu kako bi se održala kohezija tima i psihološka sigurnost tokom perioda potencijalno remetilačkih promena. Lideri moraju neprestano ostavljati prostor za refleksiju, prepoznajući da se anksioznost zbog AI ne može rešiti u jednom razgovoru, tako što će prihvatiti strahove zaposlenih, kreirati sigurne prostore za razgovor, preduzimati posvećene akcije i ponavljati ovaj proces iznova i iznova.

Tokom pandemije, lideri su naučili da moraju da smisle kako da održe svoje timove povezanim čak i kada nisu imali pojma šta će se, do đavola, dešavati iz dana u dan. I mnogi od nas su shvatili nešto prelepo: da je pokazivanje malo više ranjivosti i otvorenosti prema „sivim zonama” bilo upravo ono što je našim ljudima trebalo. Na kratak trenutak, liderima je bilo dozvoljeno da pričaju o onome što ne znaju.

Iako AI (hvala bogu) ne predstavlja pretnju našoj smrtnosti, većina Amerikanaca strahuje od njenog uticaja, i niko ne može dovesti u pitanje poremećaj koji je već donela. Zato je, nakon što lideri razviju svest o sopstvenim emocijama, sledeći korak vođenje njihovih timova kroz anksioznost zbog AI. To zahteva priznavanje teške istine: ne možete obećati stabilnost. Ne možete obećati da će uloge, zadaci ili strukture ostati nepromenjeni. Ne možete obećati da će AI poštedeti vašu funkciju ili industriju. Ali možete obećati jasnost, transparentnost i otvoren dijalog o uticaju promena.

Anksioznost, potisnute emocije i strah mogu negativno uticati na učinak i moral tima. Dok vremena ogromne neizvesnosti zahtevaju mnogo različitih liderskih veština, istraživanja pokazuju da lideri koji naglašavaju čestu, iterativnu, transparentnu komunikaciju, koji su otvoreni u vezi sa onim što znaju i ne znaju, i koji dele vesti čak i kada nisu sjajne, mogu pomoći u ublažavanju negativnih osećanja. Kreiranje psihološke sigurnosti počinje sposobnošću tima da otvoreno govori bez straha od osude ili sramote i da o izazovnim temama diskutuje na produktivan način.

Evo četiri koraka za upravljanje anksioznošću vašeg tima zbog AI, čak i kada ne možete da obećate da će sve ispasti dobro.

Osetite strah i uradite to uprkos njemu

Niko ne zna tačno kuda ide transformacija putem AI, kako će izgledati radno mesto ili da li ćemo i dalje imati svoje poslove za jednu ili pet godina. Međutim, za vaš tim je snažno da vidi kako prihvatate sopstvenu anksioznost i neizvesnost, dok se krećete od straha ka akciji. To normalizuje njihova sopstvena osećanja i povećava poverenje u vas kao njihovog lidera. Ovo nije tako teško kao što se čini; kroz anksioznost možemo proći samo kada prihvatimo njeno prisustvo.

Istraživanje Randžaja Gulatija sa Poslovne škole Harvard pokazuje da naš unutrašnji narativ — ili mentalni sklop — pomaže u određivanju naše sposobnosti da se sa neizvesnošću suočimo hrabro. Veliki lideri nikada nisu poricali svoj strah. Oni priznaju da su anksiozni, razumeju zašto su anksiozni i odlučuju da ipak krenu napred. Budućnost je neizvesna. Ljudi su uplašeni. I to je u redu reći naglas. Decenije istraživanja o psihološkoj sigurnosti potvrđuju da iskreni, transparentni razgovori grade poverenje i stvaraju osećaj zajedničke svrhe. Priznavanje timu nečeg poput: „Vau, čini se da AI postaje pametnija svakim danom” ili „ChatGPT me plaši”, podstiče povezanost i zajedničku otpornost govoreći: „Nisi jedini”.

Kreirajte „kontejner” i vodite dobre razgovore

Aktivnim ispitivanjem pitanja koja okružuju implementaciju AI, dobijamo više moći delovanja. U kompaniji za liderstvo i koučing BetterUp, direktor AI transformacije Li Gonzales koristi metaforu prelaska sa uloge „putnika” u AI — ili nekoga ko pasivno posmatra tehnologiju — na ulogu „pilota” AI, koji aktivno upravlja načinom na koji se ovi alati koriste. A postajanje pilotom počinje razgovorom o našim osećanjima u vezi sa AI. Moramo razgovarati o AI ako želimo da je koristimo dobro.

Ekspert za poremećaje na tržištu i AI Šarlin Li preporučuje slušanje „pitanja iza pitanja” kada razgovaramo o AI. Ona piše: „Iza svakog ’Kako ovo funkcioniše?’ krije se ranjivije pitanje. Vaši zaposleni se možda pitaju da li su i dalje potrebni, koja je njihova svrha ako AI zameni ključne zadatke i koliku vrednost imaju za vašu organizaciju.” Posao lidera je da izvuče ova pitanja od zaposlenih, uvaži ih i pokuša da na njih odgovori najbolje što može, čak i ako nema sve odgovore.

Razgovor je moćna akcija kojoj se lideri moraju posvetiti. Na primer, Lije va sugeriše započinjanje dijaloga sa članovima tima o identitetu, svrsi i vrednosti u svetu potpomognutom veštačkom inteligencijom nakon sesija obuke za AI. Teško je razgovarati o emocijama i AI usred užurbanog sastanka ili prenatrpanih konsultacija. Ovi razgovori se mogu dešavati u svakodnevnom kontekstu, ali im treba posvetiti vreme i pažnju.

Ono što im je zaista potrebno je „kontejner”. U psihologiji, „kontejner” je okruženje, sastanak ili razgovor koji bezbedno drži snažne emocije. Ideja je da ljudi mogu doneti teške stvari u kontejner, jer je sam kontejner određeno okruženje koje može podržati iskrene razgovore bez spoljnih posledica ili osuđivanja nazad „u stvarnom svetu”. Svaki kontejner treba fasilitatora, nekoga ko će namerno kreirati prostor gde se ljudi osećaju sigurno da kažu ono što misle i istraže ideje i emocije. To ste vi kao lider. Možete kreirati kontejner na redovnim sastancima, ili možete kreirati posebne sastanke ili razgovore 1 na 1 koji pomažu ljudima da prođu kroz svoju neizvesnost, anksioznost ili bes na siguran i konstruktivan način.

Evo kako da počnete:

1. Uokvirite rad. Možete postaviti nameru za razgovor, kao što je: „Uvodimo velike promene sa AI. To može doneti složene emocije — ja ih svakako imam. Mislim da ćemo, ako budemo iskreni o osećanjima koja AI budi u nama, biti jači kao tim.” Odredite posebno vreme i ohrabrite ljude da budu prisutni u razgovoru. Ovo nije razgovor o kreiranju akcionih koraka ili konkretnih zadataka, iako to može doći kasnije.

2. Uspostavite pravila igre za razgovor. Ohrabrite različita gledišta i priznajte da, iako ovo može biti emocionalna tema, ljudima se neće suditi zbog njihovih osećanja. Zamolite svoj tim da produktivno odgovara na komentare i da ne ućutkuje druge; koristite „ja” izjave. (Za odličan uvod u to kako voditi psihološki siguran razgovor na poslu, pogledajte ovaj članak.)

3. Budite iskreni o sopstvenim osećanjima u vezi sa AI, uključujući i ona anksiozna. Ovaj pristup neguje povezanost i zajedničku otpornost govoreći: „Nisi jedini, ali možemo ovo zajedno da shvatimo.”

Evo nekoliko pitanja koja možete postaviti sebi kada kreirate kontejner:
• Da li sam dovoljno pribran da vodim ovaj razgovor i ako nisam, kako mogu da se priberem?
• Koji nivo ranjivosti će pomoći timu da se otvori, a da se ljudi ne osećaju neprijatno?
• Šta mogu da kažem svojim ljudima a da je istina?
• Šta ne mogu da im kažem jer ne znam, ili zato što je ono što znam poverljivo?
• Kako mogu da napravim prostor za ono što je neizvesno?
• Kako mogu da ohrabrim različita gledišta i omogućim drugima da se čuju?
• Šta želim da dobijemo iz ovog razgovora? Šta će ga učiniti uspešnim?

Kreiranje kontejnera je jednostavno, ali nikada lako. Vi niste terapeut svom timu, ali možete voditi razgovore koji pomažu vašem timu da prođe kroz anksioznost zbog AI — ili, alternativno, možete dovesti stručnjaka poput kouča ili nekoga veštog u profesionalnom razvoju.

Preduzmite posvećenu akciju

Naravno, nije dovoljno otkriti emocije oko transformacije putem AI i ne uraditi ništa. Vaši ljudi možda ne očekuju da im obećate posao doživotno, ali očekuju da im čuvate leđa usred promena. Preduzimanje akcije i pokazivanje radoznalosti su dva najbolja načina za upravljanje anksioznošću zbog AI.

Zato ponudite jasan sledeći korak. AI se u mnogim organizacijama implementira nasumično na način koji slabi poverenje, što je snažna vrednost za mnoge od nas. Kao lideri, možemo pomoći u jačanju poverenja čak i kada imamo malo kontrole nad makro odlukama. Ilustrujte kako ćete zajedno dokučiti tu stvar sa AI. Možda kroz zajedničke sesije učenja, hakatone ili zajedničko vreme samo za postavljanje ranjivih pitanja i raščišćavanje stvari. Možda je to postavljanje sistema za praćenje, merenje i deljenje načina na koje AI čini rad boljim, kao i načina na koje frustrira.

Učenje se zasniva na radoznalosti. Ako situacija to nalaže, možete osposobiti ljude da nauče nove veštine. U svom kontejneru budite iskreni o potencijalnim posledicama i intervenišite rano kako biste svojim ljudima dali alate koji bi im mogli zatrebati da ostanu zaposleni. HR ekspert Enrike Rubio kaže: „Ono što me brine je to što neke kompanije već znaju koji će poslovi verovatno nestati, ali ništa ne govore. Ne daju ljudima vremena da se pripreme ili istraže druge opcije. Ne nude podršku za izgradnju veština, pa čak ni upozorenje.” Umesto toga, kaže Rubio, oni čekaju do poslednjeg mogućeg trenutka da saopšte loše vesti.

Ta vrsta tišine nanosi štetu. Ona nagriza poverenje. To što neko napušta vašu kompaniju da bi potražio novu priliku je teško. Ali to je daleko bolja opcija za njih nego da im se kaže da će njihova uloga biti zamenjena veštačkom inteligencijom bez ikakvih alternativa.

Nakon diskusije o vrednostima, budite jasni o tome kako preduzeti akciju koja podržava vaše vrednosti ako je nešto neprihvatljivo. Znajući da sveprisutnost generativne AI može biti u sukobu sa našim vrednostima profesionalizma i zanata, na primer, timovi mogu uspostaviti zajedničke norme oko zaštitnih ograda za upotrebu AI u svojim poslovima. Oni mogu izgraditi nadzor i odgovornost kako bi osigurali da ljudi donose konačne odluke. Rubio sugeriše: „Recite svojim menadžerima za šta mogu da koriste AI, ali utvrdite da su oni ultimativno odgovorni za odluke i radni proizvod. AI ne može donositi konačne odluke.”

Nastavite da pravite prostor i ponavljajte proces, iznova i iznova

Anksioznost zbog AI ne može se rešiti u jednom razgovoru, i vaš tim će nastaviti da ima snažna osećanja u vezi sa tim. Podstičem vas da dosledno i smisleno odvajate vreme za ove razgovore. Ovo bi mogao biti dar ne samo vašem timu, već i vama samima. Na kraju krajeva, kada ste poslednji put osećali da imate prostora za svoje misli? Prostora za pravi razgovor? Saradnica Poslovne škole Saïd, Megan Rajc, i istraživač Džon Higins pišu da najbolji lideri dozvoljavaju sebi i svojim kolegama da borave u „prostranom režimu”, „u kojem ljudi obraćaju pažnju ekspanzivnije, bez žurbe, čineći ih prijemčivijim za odnose, međuzavisnosti i mogućnosti... Prostrani režim vodi do ključnih prednosti na radnom mestu, kao što su sticanje uvida u izazove, strateško razmišljanje, uočavanje prilika, izgradnja odnosa i podsticanje radosti i motivacije.”

Sprint ka tome da se „pobedi u AI” preokupira naše vlade, naše kompanije i naše liderske mandate i OKR-ove (ciljeve i ključne rezultate). Malo ko odvaja vreme da zastane i razmisli. Dominacija u AI može biti trka, ali znamo da se najbolji takmičari brinu o svom umu i telu dok se takmiče — oni reflektuju, analiziraju svoj učinak i usporavaju. Razumite emocije koje AI izvlači na površinu, identifikujte vrednosti koje leže ispod vaših emocija i odaberite akcije koje su usklađene sa tim vrednostima.

Počnite od sebe, a zatim kreirajte kontejnere u kojima ljudi mogu iskreno razgovarati, postavljati ranjiva pitanja i zajedno preduzimati posvećene akcije: prekvalifikaciju, postavljanje normi i mapiranje onoga što znate o budućnosti. Budite transparentni u vezi sa onim što znate i onim što ne znate, držite ljude odgovornim za odluke i pomozite ljudima da pređu iz uloge putnika u AI u ulogu pilota AI. Najviše od svega, pravite prostor i ponavljajte proces, kako biste normalizovali početne reakcije, izgradili poverenje i održali zajedničku svrhu kroz tekuće poremećaje.

Ako je ikada postojala promena kojoj su bili potrebni dobri, otvoreni razgovori, to je transformacija putem AI. Kao lideri, imamo moć da usporimo samo na kratko i napravimo prostor, za neprijatne emocije i anksioznosti, da, ali i da zastanemo i razmotrimo šta je moguće za bolju budućnost.