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.

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

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

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

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

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

Od generatora teksta do tržišnog simulatora

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

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

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

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

Ali postoje ograničenja — i ona su važna

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

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

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

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

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

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

Moć vlasničkih podataka

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

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

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

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

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

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

Troškovi, brzina i prošireni levak inovacija

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

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

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

Dopuna, a ne zamena

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

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

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

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

Budućnost istraživanja tržišta?

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

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

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

Sektor nabavke ima potencijal da ostvari veće koristi od agentske veštačke inteligencije (agentic AI) nego gotovo bilo koja druga poslovna funkcija. Njen rad je struktuiran, finansijski merljiv i prepun zadataka koji zahtevaju profesionalno rasuđivanje – procesa koji su decenijama odolevali tradicionalnoj automatizaciji. Ipak, primena je i dalje na niskom nivou jer su stvarne barijere organizacione, a ne tehnološke. Kompanije koje beleže uspeh redizajniraju nabavku oko veštačke inteligencije umesto da samo dodaju nove alate na postojeće radne tokove. One prepuštaju vlasništvo nad AI inicijativama timovima za nabavku, jačaju baze podataka, ugrađuju upravljanje u implementaciju od samog početka i mere komercijalne ishode umesto pukog stepena korišćenja alata. One organizacije koje prave ove promene već unapređuju produktivnost, upravljanje dobavljačima i finansijske performanse, stvarajući prednost koju će konkurenti teško dostići.

Širom korporativnog sveta, agentski AI prelazi iz faze pilot-projekata u punu produkciju.

Prema nedavnom istraživanju o primeni agentske veštačke inteligencije u 385 organizacija, timovi za razvoj softvera dostigli su stopu usvajanja od 35%, IT operacije 31%, a marketing 26%. Međutim, nabavka značajno zaostaje sa svega 9%.

Ovaj jaz iznenađuje jer je nabavka upravo oblast u kojoj su dokazi o vrednosti agentskog AI-ja najsnažniji, povrat investicije (ROI) najočigledniji, a raspon između potencijala i trenutne prakse najširi.

Ova funkcija deluje stvorena za agentski AI. Njeni radni tokovi su velikog obima i delimično struktuirani. Njeni izlazni rezultati (izbor dobavljača, uslovi ugovora, nivoi potrošnje) direktno su finansijski merljivi. Njene slabe tačke (manuelna obrada dokumentacije, fragmentisani podaci o dobavljačima, propušteni signali rizika) precizno odgovaraju mogućnostima autonomnih sistema. Pa ipak, primena kaska. Zašto?

Ograničenje nije tehnološke prirode. Ono je organizaciono. To možemo tvrditi sa sigurnošću jer smo pratili nabavku kroz više od decenije tehnoloških transformacija – od ERP sistema i robotske automatizacije procesa (RPA) do inteligentne automatizacije – što pruža jedinstven uvid u organizacioni pomak koji se trenutno odvija sa agentskim AI sistemima.

U ovom članku, zasnovanom na novim istraživanjima i detaljnim intervjuima sa liderima u nabavci i tehnološkim provajderima iz više sektora, prvo ćemo objasniti zašto je nabavka strukturno predodređena za uspeh sa agentskim AI sistemima. Zatim ćemo analizirati praktične dokaze iz organizacija koje već ostvaruju tu vrednost, identifikovati organizacione prepreke koje koče većinu i predložiti sedam konkretnih poteza koje lideri mogu odmah preduzeti.

Zašto bi nabavka trebalo da predvodi agentsku revoluciju

Nabavka objedinjuje tri karakteristike koje se retko sreću zajedno u drugim funkcijama. Svaka od njih pojedinačno opravdava implementaciju agenata, a zajedno čine nabavku idealnom funkcijom za izvlačenje koristi u celom preduzeću.

Prva je ekonomska vidljivost. Malo koja funkcija tako direktno pretvara operativne aktivnosti u finansijske ishode. Poboljšanja u odabiru dobavljača, disciplini cena, ugovornim uslovima i usklađenosti odmah se prelivaju na profit, merljivo u istoj valuti koju koristi i finansijski direktor.

Druga je procesna struktura u velikom obimu. Od uvođenja dobavljača u sistem (onboarding) i upravljanja tenderima do praćenja ugovora, nabavka funkcioniše kroz ponovljive radne tokove u više koraka. To su upravo okruženja u kojima agenti koji mogu da rasuđuju, deluju i prilagođavaju se zadacima donose nesrazmerno veliku vrednost.

Treća karakteristika su stalna operativna trenja. Većina organizacija za nabavku se i dalje oslanja na ljudsku intervenciju u kritičnim tačkama: validacija dokumenata, procena rizika dobavljača, pogrešna klasifikacija kategorija i koordinacija sa stejkholderima. To nisu izolovani slučajevi već sistemske neefikasnosti, a mnoge su odolele tradicionalnoj automatizaciji upravo zato što zahtevaju donošenje procena, a ne puko praćenje pravila.

Da biste razumeli vrednost koju nabavka može da ostvari pametnim uvođenjem agentskog AI-ja, uzmimo za primer velikog evropskog energetskog giganta. Svake godine između 30.000 i 40.000 dobavljača podnese zahtev za ulazak u njegov registar. Svaka prijava uključuje do 25 dokumenata i proces kvalifikacije koji premašuje 20 koraka. Tim od oko 25 ljudi upravlja novim aplikacijama i stalnim nadzorom 18.000 aktivnih dobavljača. Godinama je usko grlo bilo strukturalno, a izloženost riziku stvarna. Dobavljač koji kasni sa isplatom zarada ili izbegava poreze mogao je naneti ozbiljnu reputacionu štetu pre nego što tim za usklađenost to primeti. Jedino rešenje delovalo je zapošljavanje novih ljudi – sve do 2025. godine.

Tada je kompanija, uz spoljnu podršku, implementirala set AI agenata za kvalifikaciju i monitoring. Proces danas izgleda ovako:

• Jedan AI agent vodi dobavljače kroz formular, identifikujući kada izaberu pogrešnu kategoriju usluge sa liste od 30 do 40 opcija, što je greška koja se ranije javljala u 30% prijava.

• Drugi agent određuje prioritete u redu čekanja, upoređujući koji su dobavljači zaista potrebni poslovanju u narednim sedmicama.

• Treći skenira strukturirane i nestrukturirane izvore (interne sisteme, baze podataka trećih strana i otvoreni internet) kako bi uočio signale rizika kao što su neplaćeni porezi, radni sporovi ili optužbe za prevaru protiv rukovodilaca.

• Četvrti priprema konverzacijski izveštaj za direktora nabavke pre sastanka, izvlačeći podatke za čije bi ručno prikupljanje direktoru ranije bio potreban sat vremena.

Šest meseci nakon uvođenja prvog AI agenta, zaostaci u obradi smanjeni su za 20%. Ocene zadovoljstva dobavljača su porasle. Tačnost obrade – koja je u prvom krugu iznosila 60% – popela se na između 70% i 80%, sa projekcijom ka 95% pri punom obimu. Sistem nije bio savršen i nikada nije bio zamišljen da radi bez ljudskog nadzora, ali za tim od 25 ljudi koji vodi proces koji bi inače zahtevao znatno više resursa, promena je bila revolucionarna.

Veliki proizvođač automobila nudi još jedan model primene koji je na višem nivou zrelosti i usmeren na drugačiju kategoriju vrednosti. Ova kompanija je obnovila operativni model nabavke fokusirajući se na komercijalne ishode: uspeh u pregovorima, ostvarene uštede i direktan uticaj na EBIT. Put je počeo 2023. pilot-projektima generativne AI zasnovanim na tekstu, ali je kompanija brzo uvidela da se ušteđeno vreme ne može unovčiti unutar zastarelih procesa. Zato je 2024. prešla sa optimizacije pojedinačnih zadataka na redizajn celokupnog životnog ciklusa nabavke, ugrađujući AI u samu komercijalnu logiku.

Rezultat je integrisani ekosistem agenata povezan sa specifičnim ekonomskim polugama kroz izbor dobavljača, profilisanje, tendere i pregovore. Oko 70% poslova nabavke sada se odvija unutar jedinstvenog interfejsa baziranog na čet-komunikaciji, gde orkestrator koordinira pronalaženje znanja, izvršavanje alata i integraciju sistema. Kontrolisani tromesečni A/B test pokazao je značajno ubrzanje procesa, merljive prednosti u pregovorima i materijalan doprinos EBIT-u – sve praćeno istim metrikama koje se primenjuju na ukupne performanse nabavke, bez veštačkih pokazatelja usvajanja AI-ja.

Ovo nisu izolovani primeri. Globalna kompanija za profesionalne usluge pustila je u rad devet agenata i sedam RPA botova za automatizaciju tendera. Vodeći proizvođač poslovnog softvera napravio je platformu koja pokriva celokupan lanac nabavke. Veliki evropski diskontni lanac stigao je do tačke gde 18 od 30 zaposlenih u nabavci svakodnevno koristi alate generativnog AI-ja. Reč je o operativnim sistemima u punoj produkciji koji donose merljive rezultate.

Zašto većina organizacija zaostaje

Ako je tehnologija funkcionalna, a poslovni razlozi jasni, zašto je primena u nabavci i dalje tako niska? Tri prepreke se stalno ponavljaju u intervjuima – ne kao tehnička ograničenja, već kao izbori u organizacionom dizajnu.

1. Odgovornost i kontrola. Nabavka je utemeljena na formalnim strukturama odobravanja. Nalazi se na preseku pravne službe, finansija i operacija, a njene odluke nose ugovorne i finansijske posledice. Uvođenje sistema koji aktivno oblikuju odluke o nabavci otvara pitanja odgovornosti i revizije koja se jednostavno ne javljaju kod alata za marketing ili kod softverskih asistenata. Većina organizacija reaguje ograničavanjem autonomije agenata i strogim zadržavanjem ljudskog odobrenja, čime praktično poništava prednosti agentskih sistema.

2. Fragmentisano vlasništvo. U mnogim kompanijama nabavka je samo korisnik AI inicijativa, ali ne i njihov vlasnik. Rešenja osmišljavaju i vode IT timovi ili centralne digitalne službe, sa malo operativnog unosa od strane same nabavke. Rezultat je raskorak između dizajna sistema i operativne realnosti. Piloti uspevaju u kontrolisanim uslovima, ali skaliranje staje čim se sistemi susretnu sa haotičnom realnošću stvarnih procesa nabavke punih izuzetaka.

3. Podaci kao sekundarna briga. Matični podaci o dobavljačima su nekonzistentni. Kategorizacija troškova je nepotpuna. Nasleđeni ERP sistemi nisu projektovani kao izvori za autonomne sisteme, a podaci u njima su fragmentisani po poslovnim jedinicama, geografijama i akvizicijama. Ipak, mnoge organizacije pokušavaju da implementiraju agente pre rešavanja ovih osnovnih pitanja, da bi na kraju zaključile da je tehnologija podbacila, iako joj loši podaci nisu ni dali šansu.

U praksi se često javlja takozvani problem „faze verovanja“: piloti se pokreću, usvajanje alata se slavi, ali odgovornost za stvarnu vrednost ostaje nedefinisana. Mnoge AI inicijative tu ostaju trajno zaglavljene.

Zajednički činilac je jasan: organizacije pokušavaju da naslone agentski AI na postojeće operativne modele umesto da redizajniraju modele oko njega.

Put napred: Sedam koraka za lidere

Kompanije koje danas ostvaruju vrednost iz agentskog AI-ja donose specifične strateške odluke o vlasništvu, redosledu, temeljima, autonomiji, sposobnostima, upravljanju i merenju. Evo šta su uspešni lideri prepoznali:

1. Učinite nabavku vlasnikom, a ne samo korisnikom

U projektima koji se uspešno skaliraju, nabavka vodi proces od početka do kraja: definiše slučaj upotrebe, vlasnik je metrika uspeha i snosi odgovornost za operativni ishod. IT sektor pomaže i omogućava, ali ne diktira rešenje. Kompromise u primeni agenata prave ljudi koji će živeti sa posledicama tih odluka.

2. Počnite tamo gde su problemi najveći

Umesto odabira niskorizičnih zadataka, ciljajte procese sa najočiglednijim ekonomskim ili operativnim uskim grlima: prijem dobavljača, izrada tenderske dokumentacije, praćenje usklađenosti. Zrele organizacije idu korak dalje – umesto da se fokusiraju na nabavku IT opreme (što je često mali udeo u troškovima sa malo pregovaračke poluge), one ciljaju direktne materijale i kompleksne usluge. Princip koncentracije vrednosti ubrzava učenje i donosi rezultate koji su previše značajni da bi bili ignorisani pri skaliranju.

3. Tretirajte podatke kao infrastrukturu

Rešite pitanje kvaliteta podataka odmah, a ne kasnije. To je preduslov za autonomiju koji mora postojati pre nego što se agentima povere odluke. Ulaganja u matične podatke o dobavljačima, taksonomiju troškova i integraciju moraju se obaviti na početku, a ne naknadno nakon propale implementacije. Prihvatite da će to usporiti vidljivo pokretanje prvog agenta, ali to je cena stvaranja dugoročne prednosti.

4. Projektujte postepenu autonomiju

Ne posmatrajte autonomiju kao prekidač koji je ili uključen ili isključen. Osmislite postepeni prelaz: od savetodavne uloge, preko donošenja odluka uz potvrdu čoveka (human-in-the-loop), do punog prava izvršenja pod nadzorom. Napredak neće biti ujednačen na svim zadacima. U strukturiranim, niskorizičnim oblastima (analitika, validacija ugovora), agenti će brzo preuzeti posao. U aktivnostima visokog rizika, poput pregovora, agent može trajno ostati u ulozi savetnika. Autonomija je sredstvo, a ne krajnji cilj.

5. Gradite sposobnosti, a ne samo pojedinačne alate

Umesto pokretanja izolovanih projekata, formirajte interne „fabrike agenata“ – ponovljive metodologije za identifikaciju, implementaciju i skaliranje agenata kroz nabavku. Prvi projekat posmatrajte kao početak portfolija. Tim koji ga je napravio prenosi komponente za višekratnu upotrebu i modele upravljanja na svaki sledeći zadatak. Profesionalci u nabavci će preći iz uloge izvršilaca zadataka u ulogu kustosa ekosistema agenata, primenjujući ljudsko rasuđivanje tamo gde AI dostigne limite.

6. Ugradite upravljanje od samog početka

Definišite upravljanje kao osnovni parametar dizajna. Prava odobravanja, revizorski tragovi, putevi eskalacije i mehanizmi za preuzimanje kontrole od strane čoveka moraju biti precizirani pre nego što prvi agent počne sa radom. Svaki agent mora biti podržan jasnim investicionim planom, mapiran na određenu fazu procesa i merljiv kroz finansijske KPI-jeve. To primorava agente da podležu istoj kontroli kao i menadžeri nabavke i sprečava situaciju u kojoj uspešan pilot ne može da se skalira jer je sloj upravljanja naknadno dodat.

7. Merite komercijalne ishode, a ne samo stepen usvajanja

Pratite agentski AI koristeći iste metrike koje primenjujete na ukupne performanse nabavke: ostvarene uštede, pregovarački pomak, izbegnute troškove, doprinos EBIT-u i brzinu donošenja odluka u kritičnim situacijama. Procesne metrike, kao što su skraćenje ciklusa ili učestalost korišćenja četbota, posmatrajte kao sekundarne. Merenje zasnovano na vrednosti pretvara agentski AI iz pomoćne funkcije u kreatora ekonomskih rezultata.

Nabavka ne zaostaje u usvajanju agentskog AI-ja zato što je tehnologija nezrela. Zaostaje zato što su organizacione promene zahtevne i zato što je ova funkcija istorijski ustrojena na način koji otežava takva prilagođavanja. Međutim, situacija se menja. Uspešne organizacije nisu čekale savršene uslove – počele su sa fokusiranim projektima, merile rezultate i skalirale ono što funkcioniše. Tehnologija je spremna. Pitanje više nije da li će nabavka postati agentska, već koje će kompanije prve izgraditi tu stratešku prednost.

Startup ekosistem se menja usled uspona veštačke inteligencije. AI favorizuje veće kompanije, što zahteva promenu pristupa za startupe od poremećaja ka transformaciji. Iako će se startupi suočiti s izazovima u pristupu dovoljnim količinama podataka i računskoj snazi, i dalje imaju prilike za inovacije pružanjem usluga pokretanih veštačkom inteligencijom direktno potrošačima.

Silicijumska dolina je tokom otprilike 30 godina doživela izvanredno razdoblje. Američki preduzetnici su pioniri u inovativnim digitalnim poslovima koji su ometali sektor za sektorom privrede. Ti startupi su bili izuzetno profitabilni, stvarajući ogromne nove bogatstva i novu generaciju titana.

Ali to doba je prošlo. Novi faktori potkopavaju tradicionalnu ulogu koju su startupi igrali. Pad globalizacije, povratak geopolitike, završetak digitalizacije i uspon veštačke inteligencije vratili su ravnotežu u korist etabliranih aktera. AI sada dominiraju velike kompanije poput Microsofta, Googlea, Meta i Nvidije. To ne znači da su startupi osuđeni na propast. Umesto toga, oni i njihovi investitori moraju promeniti način na koji shvataju svoju ulogu. Stari cilj je bio ometati. Sada mora biti transformisati.

U prvoj eri inovacija pokretanih internetom — „dot com” bumu — kompanije su se isticale tako što su donosile usluge (uglavnom kupovinu) na mrežu. Iako je taj prvi bum propao, digitalna infrastruktura koju je stvorio nastavila je da se širi. Kako se širila, preduzetnici su mogli da pokreću poslovanje koje je digitalno na prvom mestu: nove banke, osiguravajuće kompanije, turističke kompanije i zdravstvene usluge. Drugi inovatori, u međuvremenu, pokrenuli su kompanije s ciljem da omoguće starim firmama da ostanu konkurentne u ovoj novoj digitalnoj stvarnosti — na primer, startupi za računarske oblak usluge poput Snowflake i Datadog.

Kada su startupi zaista ometali industriju, to je bilo zato što su otključavali prednost u softveru, ali i u poslovnom modelu. Kompanije koje su definisale kategorije, poput Airbnb-a (kompanija iz portfolija General Catalyst), Ubera i DoorDasha, napredovale su nudeći novi digitalni interfejs koji je takođe revolucionisao način na koji ljudi koriste usluge iz stvarnog sveta. Ali druge industrije su ostale fundamentalno netaknute: proteklih 30 godina inovacija nije, na primer, stvorilo pravog konkurenta J.P. Morganu ili State Farmu. Zapravo, u mnogim sektorima, etablirani akteri su samo ojačali tokom digitalne ere, ostajući imuni na ometanja koja su dolazila iz Silicijumske doline. Ipak, bilo je dovoljno ometača da kapital rizičnih ulaganja uživa izuzetne prinose.

Nisu samo američka ingenioznost i snalažljivost podstakli ovo doba; širi globalni trendovi su takođe pomogli. Sredinom 2000-ih rodio se istinski digitalni potrošač, dok je „uspon ostatka sveta” stvorio rastuće srednje klase širom planete. Globalni uspon Facebooka i pametnih telefona svedoči o ovom fenomenu. Ali globalizacija je dostizala vrhunac, s carinama koje su završile dug pad ka rekordno niskim stopama. Njen glavni korisnik, Kina, iskoristila je članstvo u STO i postala svetska fabrika. Živeći u ovom dobu, preduzetnici su usvojili mentalni model koji je bio post-historijski i post-geografski. Zahvaljujući globalnim lancima snabdevanja, rasprostranjenom pristupu internetu i pristupačnom računarstvu u oblaku, mogli su da služe potrošačima digitalno u svakoj industriji u svakoj zemlji.

Venture kapitalisti, sa svoje strane, usvojili su pobedničku strategiju: dokle god je kompanija imala proizvod koji je tržište želelo, cilj je bio brzo osvajanje tržišnog udela i postajanje dominantnim igračem u datoj kategoriji. Otuda i mantru „kreni brzo i lomi stvari” koja je generisala toliko novca i društvenih potresa tokom poslednje dve decenije — ne samo u novim industrijama kao što su društveni mediji već i u tradicionalnim, poput zdravstvene zaštite.

Kada je udarila Velika recesija, startupima je više pomogla nego što ih je povredila. Iako su patili kao i drugi sektori zbog trenutnog sloma, kasnije su profitirali jer je Fed povećao novčanu masu, podstičući novu eru jeftinog kapitala. (Od 2010. do 2014. godine, iznos sredstava koje je industrija rizičnog kapitala prikupila više se nego udvostručio.) Na sličan način, pandemija Covid-19 takođe je dala snažan impuls startupima. Nije bilo samo to što je još veći deo svakodnevnog života prešao online; investitori su iskoristili pakete vladinih stimulacija da ubrzaju nove poslove, sa svežim kapitalom koji je povećavao vrednosti akcija i proširivao količinu dostupnog kapitala.

Međutim, najvažniji efekat pandemije bio je da na površinu izbaci anti-globalizacijski zanos koji je godinama rastao. Do 2020. godine, carine su već bile ponovo popularne, zahvaljujući administraciji predsednika Trampa, a prema podacima Svetske banke, zemlje su potpisivale 60% manje trgovinskih sporazuma nego što su to činile pre dve decenije. Pandemija je ogolila rizik inherentan globalizaciji: zemlje koje nisu imale sposobnost da same proizvedu vakcine ili maske morale su da čekaju da dobiju ostatke. Zatim je došla ruska invazija na Ukrajinu 2022. godine, koja je pojačala fokus na bezbednost i samodovoljnost. Povećanje tenzija između SAD i Kine podiglo je perspektivu sveta podeljenog na dve ekonomske zone.

Ovi geopolitički vetrovi u leđa više su naškodili startupima nego etabliranim igračima. Kao prvo, dok vlade pokušavaju da osiguraju lance snabdevanja, okreću se stabilnim firmama, a ne startupima. Setite se firmi koje najviše profitiraju od Zakona o čipovima i nauci, koji pruža 52,7 milijardi dolara subvencija za istraživanje i razvoj i proizvodnju poluprovodnika. Nisu to nepoznati novi učesnici koji dobijaju novac. To su stabilne, dugogodišnje kompanije koje mogu da ponude sigurnost snabdevanja: Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Samsung, Micron Technology i Intel.

Pored toga, fragmentacija geopolitike učinila je da vladina politika ponovo postane relevantna. U prethodnoj eri, kompanije su mogle da rastu u relativno regulativno slobodnom okruženju. (Uber je, na primer, uglavnom odlučio da ignoriše propise koji regulišu taksi industriju, nadajući se — ispravno — da će njegova usluga biti toliko popularna da će zakon s vremenom sustići.) Ali poslednjih godina došlo je do naglog porasta novih trgovinskih ograničenja, domaćih subvencija i zakona o privatnosti koje kompanije moraju poštovati ili pokušati da promene. A kompanije koje su najveštije u tome su velike, etablirane firme. Prošle godine, Amazon i Meta su potrošili po gotovo 20 miliona dolara na svoje američke lobističke operacije, daleko više od bilo kog startupa.

Dodatno, digitalni startupi moraju da se bore s tržišnom zasićenošću. Na Zapadu su većina ljudi sada digitalni potrošači. Do sada su skoro sve kompanije digitalizovale svoje procese — posebno od početka pandemije. Na primer, više od 90% kompanija usvojilo je računarstvo u oblaku.

Kako AI fundamentalno menja prirodu startupa

Ali upravo kada je ovaj tehnološki trend dostigao svoj vrhunac, pojavio se novi, daleko disruptivniji trend: uspon veštačke inteligencije. Po prvi put od pojave interneta, svaki izvršni direktor u svakoj industriji u svakoj zemlji pokušava da shvati kako da usvoji tehnologiju u isto vreme. Ovoga puta, ambicije i nade su još veće. AI ne samo da nudi prevođenje postojećih procesa iz jednog domena u drugi, kao što je to činila digitalizacija, već i uči samostalno.

Ta ključna razlika znači da su produktivni dobici koje možemo očekivati ne jednokratna „korak promena,” već kontinuirano poboljšanje „nagib promene.” U svojoj srži, AI je tehnologija koja transformiše radnu snagu, oslobađajući ljudsku produktivnost stvaranjem paralelnog radnog fonda koji može da preuzme teret mnogih poslova koje ljudi radije ne bi radili. AI će postati izvor obilja, vršeći deflatorni pritisak kroz ekonomiju povećanjem ponude rada za negu, podučavanje, održavanje i više.

AI predstavlja mnogo veću priliku nego bilo šta s čim se tehnološki sektor ikada suočio. Ali to zahteva od startupova iz Silicijumske doline da promene način razmišljanja, da ne teže više ometanju i rušenju etabliranih firmi, već da ih transformišu. To je zato što su startupi na mnogo načina u nepovoljnom položaju sa ovom novom tehnologijom. Uspešno korišćenje AI zahteva dve stvari: puno podataka i mnogo skupe računske snage. Velike kompanije imaju pristup obema. Imaju podatke na kojima mogu da grade svoje modele, novac za plaćanje sve te računske snage potrebne za analizu i odnose sa klijentima da odmah unovče te skupe poduhvate.

Uzmimo za primer generisanje koda, osnovni zadatak svakog softverskog inženjeringa. Prva kompanija koja je dominirala ovim prostorom uz pomoć AI-a nije bio neki ambiciozni startup. Bio je to Microsoft, 49-godišnja kompanija sa tržišnom kapitalizacijom od 3 biliona dolara. Njegov GitHub Copilot, najpopularniji alat za dovršavanje koda pokretan veštačkom inteligencijom, sada ima preko 1,8 miliona pretplatnika koji plaćaju.

Nema razloga da verujemo da će trka u AI-u biti pobednik uzima sve; još uvek ima mesta za ambiciozne startupe da zauzmu deo tržišta, i zaista, mnogi obećavajući startupi se bave generisanjem koda. Ali biće teže nadmašiti velike kompanije u smislu kvaliteta njihove tehnologije i količine njihovih podataka i resursa.

To rečeno, s obzirom da je potražnja za inovacijama veća nego ikad, startupi će i dalje imati mnogo vrednosti koju mogu da dodaju. Nova prilika leži u tome da konačno obavljaju same usluge, umesto da samo omogućavaju rad drugih kompanija. Godinama je Silicijumska dolina bila opsednuta uvodjenjem dobitaka u efikasnosti softvera u svaku komercijalnu aktivnost — stvaranjem digitalnog interfejsa za naručivanje iz restorana, na primer. Ali u eri veštačke inteligencije, softver nije samo posrednik za uslugu; on je sama usluga.

Razmislite o korisničkom centru za podršku. U staroj eri, startupi su samo prodavali softver koji su zaposleni koristili u velikim korisničkim centrima. Sa AI-om, startup za korisničku podršku pruža samu uslugu — naime, chatbot s kojim korisnici razgovaraju. Ovo je nepoznata teritorija za softverske startupe, koji su navikli da posluju sa relativno malo imovine i uživaju profitne marže čak i do 80%, za razliku od mnogo nižih marži koje prevladavaju u sektoru usluga.

Ali AI će pomoći da se smanji jaz u profitnim maržama, a potencijalna veličina tržišta za startupe koji mogu napraviti ovu tranziciju je, zapravo, nekoliko puta veća, jer mogu ciljati ceo lanac vrednosti, dok u osnovi ostaju tehnološke kompanije. I zaista, uprkos sve hvalospevu o tehnološkom sektoru i njegovoj prisutnosti u američkom diskursu, on je odgovoran za samo oko desetinu američkog BDP-a. Ako tehnološki preduzetnici iskoriste nove prilike, pružajući usluge, a ne samo oblikujući tokove rada, taj udeo bi mogao postati mnogo veći.

Kako američki preduzetnici mogu iskoristiti novu prednost startupa? Startupi će morati mnogo bliže sarađivati s postojećim preduzećima ako žele pristup njihovim podacima, stručnosti i klijentima. Takođe će morati razviti novo razumevanje šta znači pružati usluge, čak i ako su one digitalne ili se izvode putem AI agenata. To znači kreiranje novih modela cena, pružanje korisničke podrške i dizajniranje proizvoda za krajnje korisnike, a ne samo za preduzeća koja deluju kao posrednici.

Možda najvažnije, moraće da ugrade koncept odgovorne inovacije u samu srž onoga što rade, stalno razmišljajući o efektima koje će njihova tehnologija imati na radnike u sektorima koje transformišu. Ako AI preuzme 25% posla jedne osobe, šta se dešava sa tim slobodnim kapacitetom? U zdravstvu, možete zamisliti da medicinske sestre koriste ovo dodatno vreme da pređu sa reaktivne na proaktivnu negu, potencijalno smanjujući buduće bolesti pacijenata. Ali za takvu promenu potrebni su snažni lideri spremni da investiraju u strateške odluke. Uvek će postojati kratkoročno iskušenje za smanjenje radne snage, ali podleganje tom iskušenju dovodi do dugoročnog gubitka: kompanije koje će na kraju pobediti biće one koje ponovo investiraju svoj talenat u aktivnosti veće vrednosti.

Startupi i dalje imaju mnoge prednosti koje velike kompanije nikada ne mogu sanjati da ostvare. Privlače talente sklone riziku. Deluju brzo. Inoviraju. Prilagođavaju se. Uprkos svim novim preprekama, te karakteristike bi trebalo da im dobro posluže dok navigiraju prelazak iz prethodne ere inovacija u sledeću.

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.

Veštačka inteligencija omogućava pojedincima sa skromnim tehničkim znanjem da razvijaju sofisticirane proizvode, što otvara pitanje da li saradnja među ljudima gubi na značaju. Međutim, zapažanja sa inovacionog takmičenja podržanog veštačkom inteligencijom ukazuju na sasvim suprotan zaključak. Dok AI ubrzava istraživanje, programiranje i izradu prototipa, timovi stvaraju najveću vrednost u fazama definisanja problema i osmišljavanja rešenja, gde različite perspektive pomažu u preispitivanju pretpostavki i usavršavanju ideja. Brzi prototipi postaju alati za učenje, a ne gotovi proizvodi, čineći debate konkretnijim i otkrivajući slabosti u ranoj fazi. Menadžeri bi trebalo da sačuvaju vreme za precizno formulisanje problema, koriste prototipe za unapređenje strateškog promišljanja umesto puke validacije rešenja i formiraju timove oko komplementarnih perspektiva, a ne uskih tehničkih specijalnosti. Kako AI komoditizuje operativno izvođenje, konkurentska prednost sve više leži u odluci šta vredi graditi i zašto.

AI alati su postali dovoljno moćni da koncept samostalnog osnivača kompanije učine izvodljivim, omogućavajući inovatorima bez inženjerskog predznanja da razviju funkcionalne proizvode. Ovaj koncept se ne primenjuje samo u startapima već i u velikim korporacijama kako usvajanje veštačke inteligencije raste. Tehnologija je automatizovala i standardizovala izvršenje duž celog ciklusa inovacija: menadžeri proizvoda grade radne prototipe bez napisanog reda koda, dok programeri znatno brže razvijaju softver, sprovode testiranja, pišu dokumentaciju i upravljaju podacima.

To nameće ključno pitanje: postoji li i dalje trajna uloga i vrednost timske saradnje? Ako se osnovna jedinica rada pomera sa „tima“ na „pojedinca osnaženog veštačkom inteligencijom“, to donosi suštinske promene u načinu na koji se organizujemo, zapošljavamo i procenjujemo nečiji doprinos na poslu. Reč je o temi koja prevazilazi jednostavnu raspravu o produktivnosti.

Ovo pitanje je istraženo tokom nedavnog inovacionog maratona (buildathon) sa studentima poslovne škole NYU Stern. Timovima mešovitih profila omogućen je pristup zajedničkim AI alatima sa zadatkom da reše složene probleme iz stvarnog sveta u roku od samo jednog dana. Cilj je bio da se ispita kako učesnici integrišu veštačku inteligenciju tokom divergentne faze osmišljavanja ideja i konvergentnog donošenja odluka, kao i koji delovi inovacionog ciklusa i dalje imaju najviše koristi od timskog rada.

Osam timova, stvarni problemi, jedan dan

Trideset tri studenta imala su šest sati da kreiraju rešenja za neke od najtežih izazova Njujorka, uključujući pristupačnost osnovnih namirnica, pravičnost u javnom prevozu, bezbednost biciklističkih staza i dostupnost brige o deci. Reč je o složenim problemima sa mnogo promenljivih, gde je čak i definisanje uspeha izuzetno zahtevno.

Učesnici su nasumično raspoređeni u timove od po četiri ili pet članova i svi su dobili iste alate. Koristili su AI rešenja za istraživanje i ideaciju kako bi razumeli problem i definisali korisnike. Zatim su prešli na alate za izradu prototipa radi dizajna konkretnih rešenja. Na kraju su povezali svoje koncepte sa platformama za autonomno programiranje kako bi izgradili funkcionalne demonstracione verzije. Ceo proces odvijao se na zajedničkom digitalnom platnu, gde su svi članovi tima u realnom vremenu imali uvid u rad ostalih.

Važno je istaći da većina studenata nije imala inženjersko obrazovanje, timovi nisu unapred balansirani prema tehničkim veštinama, učesnici se uglavnom nisu poznavali i nikada pre nisu koristili pomenute alate. Pored toga, postojala je i takmičarska komponenta sa vrednim nagradama, pri čemu su kriterijumi ocenjivanja eksplicitno stavljali definisanje problema i konceptualni dizajn rešenja ispred tehničke egzekucije. Poenta nije bila u tome ko može najbrže da lansira proizvod, već ko može da izgradi pravu stvar.

Ako AI zaista pretvara inovacije u individualni poduhvat, ovo je bilo idealno okruženje za to: sposobni ljudi, moćni alati i strog vremenski rok nudili su svaki razlog da se zadaci podele, radi paralelno i prepusti veštačkoj inteligenciji da samostalno odradi najteži deo posla. Međutim, ono što je primećeno na terenu pokazalo je sasvim drugačiju sliku.

Definisanje problema i dizajn rešenja

Analizirajući radne tokove učesnika, uočena su dva jasna obrasca kod gotovo svih timova:

Na samom početku, svaki tim je detaljno raspravljao o oblasti na koju želi da se fokusira, nastojeći da razume i uokviri suštinu problema i profiliše ciljnog korisnika. U ovoj fazi članovi tima su koristili AI za prikupljanje istraživanja i sintezu podataka, spajajući analize kako bi diskutovali i postigli konsenzus o problemskom prostoru. Ovaj proces je uvek podsećao na klasičnu razmenu ideja — grupa ljudi okupljena oko stola u dinamičnom i fokusiranom razgovoru.

Nakon toga, većina timova je podelila operativne zadatke: pojedinci su se fokusirali na dizajn i izgradnju prototipa, dok su drugi radili na prezentaciji i narativu. Članovi su pojedinačno koristili veštačku inteligenciju za realizaciju svojih zaduženja, ali su se i dalje redovno okupljali da testiraju i kritikuju predloženi dizajn rešenja.

Zadaci koje je AI mogao da preuzme — sinteza istraživanja, generisanje dizajnerskih opcija, kreiranje korisničkih interfejsa — zaista su se odvijali brže kada su pojedinci radili paralelno i nezavisno.

Međutim, definisanje problema bilo je oblast u kojoj su timovi provodili najviše vremena raspravljajući o nalazima, preispitujući pretpostavke jedni drugima i zajednički odlučujući šta zapravo pokušavaju da reše i kako. Jedan učesnik je primetio: „Definisanje problema je najvažniji deo“, dok je drugi dodao: „Precizno uokviriti specifičan problem izuzetno je teško, čak i uz pomoć veštačke inteligencije.“

Druga ključna oblast bio je dizajn samog rešenja. Pošto je cena izrade prototipa danas svedena na minimum, njegova svrha se promenila. Kako je jedan student primetio, prototip sada služi kao polazna tačka za diskusiju, a ne kao gotov proizvod. Prototipi koje su timovi kreirali odmah su otvorili ključna pitanja: Ko je zapravo krajnji korisnik? Kako će neko saznati za ovo rešenje? Šta se dešava kada podaci nisu dostupni? Prototip sam po sebi nije dao odgovore, ali je učinio ta pitanja nemogućim za ignorisanje.

Pobednički timovi jasno ilustruju kako su uvidi proistekli iz saradnje vodili do inovativnih rešenja, dok je AI služio isključivo kao operativni motor:

• Ukupni pobednik je razvio indeks cena namirnica u Njujorku. Prikupili su podatke o cenama iz prodavnica širom grada, ocenili povoljnost svake od njih i kreirali aplikaciju za potrošače, kao i koncept displeja za izloge. Funkcionalna aplikacija razvijena za šest sati bila je impresivna, ali je tim pobedio zahvaljujući načinu na koji je postavio problem: prepoznali su da je pristupačnost namirnica zapravo problem transparentnosti koji se rešava lakšim upoređivanjem cena.

• Dobitnici nagrade za visok uticaj prepoznali su potencijal u 13.000 postojećih njujorških maloprodajnih objekata i pretvorili ih u komunalna čvorišta za veleprodaju. Umesto izgradnje nove infrastrukture, rešili su problem pristupa povezivanjem lokalnih zajednica sa veleprodajnim cenama preko već postojećih prodavnica.

• Dobitnici nagrade za najbolji prototip pretvorili su javnu bazu pritužbi građana u interaktivnu mapu koja prikazuje nedostatke na biciklističkim stazama, dajući građanima instrument da zahtevaju popravke na osnovu podataka koje grad već poseduje, ali ih ne čini vidljivim.

Timovi imaju najviše koristi od deljenog radnog okruženja

Iako većina učesnika nije imala programersko iskustvo, svaki tim je za šest sati napravio funkcionalan prototip. Ipak, timovi koji su radili izolovano, oslanjajući se na pojedinačne AI sesije, brže su upadali u poteškoće. Članovi su se suočavali sa preopterećenjem informacijama i gubljenjem vremena jer su svi koristili različite prepiske sa alatom. Nasuprot tome, timovi koji su se opredelili za rad unutar zajedničkog okruženja uvideli su da je kapacitet za upotrebu veštačke inteligencije znatno veći kada ceo tim sarađuje na istom mestu.

Kada ljudi koriste AI u izolaciji, ograničeni su sopstvenom perspektivom. Istraživanja već pokazuju da timovi koji primenjuju AI nadmašuju i pojedince sa veštačkom inteligencijom i timove bez nje u kvalitetu ishoda. Zapažanja sa takmičenja pokazuju da kada tim koristi AI u zajedničkom prostoru gde svaki član u realnom vremenu vidi rezultate, tehnologija postaje sredstvo za brže testiranje ideja i primenu zajedničkog rasuđivanja celog tima.

Saradnja i konkurentska prednost pomeraju se uzvodno

Fokus timske saradnje se pomera sa operativnog izvršenja pojedinačnih zadataka ka dizajnu radnog toka. U razvoju proizvoda decenijama unazad, saradnja se svodila na koordinaciju egzekucije: ko razvija koju funkcionalnost i kako se delovi integrišu. Ta koordinacija je i dalje potrebna, ali više ne predstavlja glavno usko grlo.

Usko grlo se sada nalazi na samom početku procesa: Da li gradimo pravu stvar? Razumemo li korisnika dovoljno dobro? Jesmo li postavili problem na način koji vodi ka smislenom rešenju?

Ova pitanja se ne mogu rešavati u paralelnim procesima. Ona zahtevaju produktivno sučeljavanje različitih stavova, usporavanje i argumentovanu debatu pre nego što se ubrza sam proces izgradnje. Kada AI preuzme operativno „kako“, ljudi postaju odgovorni za strateško „šta“ i „zašto“ — a to su fundamentalno kolaborativna pitanja.

Tri stvari koje menadžeri moraju raditi drugačije

Iskustva sa ovog inovacacionog maratona daju jasne smernice kako organizovati timove za postizanje uspeha u eri veštačke inteligencije:

1. Stavite snažan fokus na definisanje problema

Kada svako može da generiše radni prototip za nekoliko sati, konkurentska prednost ne dolazi iz brzine izgradnje, već iz kreiranja rešenja kojeg se niko drugi nije setio jer ste problem razumeli i definisali bolje od konkurencije.

Ovaj proces može delovati sporije i haotičnije od same egzekucije, naročito kada AI alati čine izvođenje izuzetno efikasnim. Lako je upasti u zamku prebrzog prelaska na izgradnju radi prividnog osećaja produktivnosti. Menadžeri moraju svesno zaštititi vreme za ovu fazu rada, što podrazumeva:

• Započinjanje projekata definisanjem problema, a ne prikupljanjem gotovih ideja za rešenja;

• Nagrađivanje timova za duboko promišljanje problema, a ne samo za brzinu realizacije;

• Prihvatanje rasprava koje u početku deluju konfuzno, jer je to često odlika kvalitetnog definisanja problema;

• Prepoznavanje vrednosti onih članova tima koji usporavaju proces pitanjem: „Koji problem mi zapravo ovde rešavamo?“

2. Koristite prototipe za preciziranje problema

Lakoća izrade rešenja donosi suštinsku promenu u ulozi prototipa. Nekada su prototipi bili skupi i pravljeni su kasno u procesu, tek kada je sve bilo precizirano. Danas su jeftini i brzi, što omogućava da se grade rano — ne da bi predstavljali konačan odgovor, već da bi diskusiju o strateškom pravcu učinili opipljivom.

Nova svrha prototipa jeste da nesuglasice i dileme učini vidljivim dok je njihovo rešavanje još uvek finansijski i vremenski povoljno. Zato menadžeri treba da:

• Podstiču rano kreiranje grubih i brzih prototipa umesto kasnog plasiranja upeglanih verzija;

• Vrednuju prototipove prema pitanjima koja otvaraju, a ne prema tome koliko deluju dovršeno;

• Očekuju da prvi prototip bude pogrešan, jer je to upravo njegova primarna svrha;

• Osiguraju da se timovi ne vežu za svoju prvu verziju, već da je koriste isključivo kao temelj za dalji dijalog.

3. Organizujte timove prema perspektivama, a ne veštinama

Prototipi postaju koristan alat za učenje samo kada su u prostoriji prisutne prave perspektive za tumačenje onoga što prototip otkriva. Ako AI omogućava svakome da gradi funkcionalna rešenja bez obzira na tehničko obrazovanje, gubi se potreba za strogim strukturiranjem timova isključivo prema formalnim profilima i veštinama.

Najuspešniji timovi nisu bili oni sa najviše tehničkog znanja, već oni koji su okupili različite poglede na problem: nekoga ko razume regulatorni okvir, nekoga ko je lično iskusio problem i nekoga ko ume da osmisli održiv poslovni model. Umesto optimizacije za tehničku pokrivenost, timove treba formirati prema širini perspektiva koje donose.

Kada svi imaju pristup sličnim AI alatima, prednost vašeg tima ne leži u tehničkim kapacitetima, već u dubini razumevanja problema. A ta dubina proizilazi iz okupljanja ljudi koji stvarnost posmatraju iz različitih uglova. Pitanje više nije hoće li AI zameniti timove, već kako će se timovi prilagoditi da obavljaju posao koji mašine ne mogu: suštinski ljudski zadatak odlučivanja o tome koje probleme vredi rešavati i za koga.

Da li znate kako se vaši zaposleni zaista osećaju u vezi sa svojim ulogama, poslom i međuljudskim odnosima? Postavljanje pravih pitanja u fokusiranim razgovorima jedan na jedan ključno je za razumevanje njihovih osećanja i potreba. Ovaj članak ističe šest pitanja koja vam mogu pomoći da pređete preko površnih interakcija. Što više prepoznajete svoje zaposlene kao ljude sa ambicijama i snovima — a ne samo kao delove mašine — bolje ćete razumeti kako se osećaju u vezi sa svojim poslom i budućnošću.

Dobrobit zaposlenih je pod velikim pritiskom. Oko 60% radnika kaže da se bore s angažovanošću, a svaki peti oseća se usamljeno, prema istraživanju Gallup-a. Ovo nije mali problem za menadžere: zaposleni koji se ne osećaju dobro manje su produktivni, manje posvećeni i češće negativno utiču na rezultate vaše kompanije.

Zato je važno da budete svesni kako se vaš tim oseća i spremni da reagujete ako se pojave problemi. Ovo zahteva posvećenost izgradnji poverenja i održavanju otvorene komunikacije, kaže Ema Sepela, predavač na Yale School of Management i autorka knjige Sovereign: Reclaim Your Freedom, Energy, and Power in a Time of Distraction, Uncertainty, and Chaos.

„Uverite se da se vaši zaposleni osećaju prijatno i sigurno u vašem prisustvu“, kaže ona. „Ako ne osećaju da vam mogu verovati ili da vam je stalo, neće biti otvoreni za razgovor.“

Čak i uz dobar odnos, može biti izazovno razumeti kako se vaši zaposleni zaista osećaju u vezi sa svojim ulogama, poslom i međuljudskim odnosima — posebno ako radite sa zaposlenima na daljinu. Postavljanje pravih pitanja u razgovorima jedan na jedan je ključno, kaže Stiven Rogelberg, profesor na Univerzitetu Severne Karoline i autor knjige Glad We Met: The Art and Science of 1:1 Meetings.

„Tokom pandemije izgubili smo osećaj povezanosti i prepoznavanja od strane ljudi ključnih za naš uspeh i karijeru“, kaže on. „Nedostajali su nam razgovori koji imaju značaj.“

Da biste bolje razumeli svoj tim, evo šest pitanja koja stručnjaci predlažu za dublje interakcije:

1. Kako se danas osećate na skali od 1 do 10?

Problem sa rutinskim pitanjima poput „Kako ide?“ jeste što često dovode do površnih odgovora poput „dobro“ ili „u redu“. Ali traženje od članova tima da ocene svoje trenutno stanje na numeričkoj skali podstiče ih na promišljeniju samoprocenu, kaže Rogelberg. Ovo je posebno važno za zaposlene na daljinu koji se mogu osećati izolovano i manje povezano.

Ako neko sebe oceni četvorkom, na primer, dodatno pitanje: „Koji faktori doprinose toj oceni?“ može otvoriti vrata za refleksiju i dublje razumevanje.
„Možda se neko bori s teškim projektom ili ima probleme kod kuće“, kaže on. „Postavljanje dodatnih pitanja može vam pomoći da saznate stvari koje inače možda ne biste otkrili.“

Saveti:
Pre nego što započnete ovaj razgovor, postavite ton iskrene brige i saosećanja, savetuje Sepela. Usmerite pažnju na sagovornika, koristite topao glas i dajte im do znanja da ste prisutni. „Neka znaju da je ovaj razgovor namenjen njima i da vam je stalo do njih kao ljudi, a tek onda kao zaposlenih.“

2. Šta vas trenutno raduje izvan posla?

Ovo pitanje možda neće otkriti kako se vaši kolege osećaju u vezi sa svojim poslom, ali pomaže u izgradnji ličnih veza otkrivanjem zajedničkih interesa i istraživanjem razlika. „Upoznavanje članova tima kao ljudi sa životima van posla zahteva vreme i poverenje,“ kaže Stiven Rogelberg. „Ali izgradnja ovog temelja vredi truda jer olakšava ljudima da kasnije pričaju o svojim brigama.“

Ostanite u zoni komfora svog kolege; ako je neko nesklon deljenju, nemojte pritiskati. „Kako stičete njihovo poverenje, mogu se osećati prijatnije da se otvore,“ dodaje Rogelberg.

Pored ovog pitanja, Ema Sepela predlaže povezivanje ličnog i profesionalnog pitanjem: „Šta vas oživljava na poslu? Koje aktivnosti u našoj organizaciji vas pune energijom?“ Cilj je pronaći zajedničke tačke u onome što ih ispunjava i iskoristiti to za stvaranje mogućnosti za rast i angažman u timu.

3. Da li nalazite smisao u svom poslu? Ako ne, koje promene bi vam pomogle?

Istraživanja pokazuju da zaposleni koji osećaju svrhu i ispunjenje na poslu imaju veće zadovoljstvo i verovatnije ostaju u organizaciji. Rogelberg predlaže da saznate više o profesionalnoj motivaciji svojih kolega. Pitanja poput: „Koje delove svog posla volite? Šta vas opterećuje? Da li je ova uloga ispunila vaša očekivanja? Da li je bilo iznenađenja, pozitivnih ili negativnih?“ posebno su važna za zaposlene na daljinu koji se mogu osećati odvojenima.

„Nije samo stvar u tome da pitate, već da pokažete da želite da ih podržite i učinite njihov posao značajnijim,“ kaže Rogelberg.

Aktivno slušanje ovde ima ključnu ulogu, ističe Sepela. „Budite radoznali i nemojte previše govoriti. Kada govorite, parafrazirajte ono što je osoba rekla svojim rečima kako bi se osećala saslušano i kako biste se uverili da ste ih pravilno razumeli.“

4. Šta bi učinilo ovaj posao ili organizaciju privlačnijim za vas na duže staze?

Razumevanje šta motiviše članove vašeg tima i podstiče njihovu posvećenost je ključno, kaže Rogelberg. „Motivacija direktno utiče na angažman, zadovoljstvo i zadržavanje zaposlenih.“ Ključno je biti otvoren za njihove ideje, dok istovremeno budete transparentni o onome što nije izvodljivo. Na primer, ako neko želi da radi od kuće puno radno vreme, a to nije moguće, „budite iskreni o onome što možete da promenite.“

Imajte na umu da neki komentari mogu biti teški za slušanje. Ako zaposleni ukaže na probleme u radu ili istakne nedostatke u vašem pristupu, prirodno je osećati se defanzivno, kaže Sepela. Ali „izbegavajte da reagujete odbrambeno.“ Ovo je prilika da saznate više i učite. „Ako ne možete rešiti sve odmah, dogovorite naknadni sastanak.“

5. Šta vas iscrpljuje na poslu i kako mogu da vas podržim?

Članovi vašeg tima možda se suočavaju s izazovima koje ne znate u potpunosti: težak zadatak, složena dinamika tima ili neadekvatan izveštaj direktno odgovorne osobe. Identifikovanje ovih prepreka može vam pomoći da pružite odgovarajuću podršku, kaže Sepela. Cilj je saznati „šta bi im olakšalo postizanje najboljeg učinka i šta vi možete učiniti da im to omogućite.“

Rogelberg predlaže da pitate o zadacima koji im izgledaju kao gubljenje vremena ili da li im je potrebna jasnija očekivanja. Međutim, budite pažljivi da ne delujete kao mikromenadžer; u suprotnom rizikujete da narušite odnos i smanjite njihovu produktivnost. „Ne želite da odu s razgovora s osećajem da pokušavate da diktirate svaki detalj njihovog rada.“

6. Koji su vaši karijerni ciljevi i snovi? Kako mogu da vam pomognem da ih ostvarite?

Mnogi menadžeri nikada ne pitaju zaposlene o njihovim dugoročnim profesionalnim aspiracijama, što je propuštena prilika. Što više prepoznajete članove svog tima kao ljude sa ambicijama i snovima — a ne samo kao deo mašine — bolje ćete razumeti kako se osećaju u vezi sa svojim poslom i budućnošću.

Da biste prešli granice rutinskih razgovora, Sepela predlaže da počnete s pitanjem: „Znam da obično pričamo samo o poslu, ali danas želim da vas pitam o vašim profesionalnim ciljevima. Moj cilj je da osiguram da vas podržavam u njihovom ostvarenju i da vidim kako mogu pomoći.“

Zapamtite, nije stvar samo u prikupljanju informacija; reč je o korišćenju onoga što ste saznali za njihovo profesionalno usmeravanje. Bilo da predložite ciljanu obuku, izazovne zadatke ili prilike za prikazivanje veština, cilj je da pokažete da ulažete u njihov razvoj.

. . .

Ne postoji univerzalan pristup ovim razgovorima. Važno je birati pitanja koja odgovaraju vašem timu i dinamici vaših odnosa. Eksperimentišite s različitim pitanjima kako biste pronašli pravi ritam. Na kraju, ključ nije samo u pitanjima koja postavljate već i u „iskrenosti i pravom interesovanju za njihove odgovore,“ kaže Rogelberg. „To znači pažljivo slušati, dublje istražiti ono što dele i pružiti podršku kad god je to moguće.“

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

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

Tri ključne oblasti u kojima će AI promeniti poslovanje

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

Stalna transformacija preduzeća

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

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

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

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

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

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

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

Inteligencija u realnom vremenu

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

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

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

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

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

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

Sintetizacija različitih tipova podataka

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

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

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

Upotreba multimodalne AI u različitim sektorima

Trgovina i maloprodaja

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

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

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

Farmaceutska industrija i personalizovana medicina

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

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

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

Proizvodna industrija i pametna proizvodnja

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

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

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