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

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

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

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

Razlike između Lean startapa i preduzetništva obilja

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

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

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

Zašto sada: Rekonfiguracija ograničenja

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

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

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

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

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

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

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

Izazovi obilja

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

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

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

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

Stručnost je i dalje važna

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

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

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

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

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

Implikacije za preduzetnike i etablirane kompanije

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

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

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

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.

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

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

Važnost ambicioznih preduzetnika

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

Usvajanje AI u preduzetništvu

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

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

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

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

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

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

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

Okvir za preduzetnike

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

Odredite pravac i tempo usvajanja AI.

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

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

Ojačajte komplementaran odnos sa AI.

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

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

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

Implementirajte kao inicijativu koju vode zaposleni, inspirisanu kolegama.

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

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

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

. . .

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

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

Generativna veštačka inteligencija može ubrzati inovacije, ali članak tvrdi da njena podrazumevana upotreba često pojačava ljudska uska grla koja bi trebalo da reši. U fazi osmišljavanja ideja (ideaciji), modeli usmeravaju timove ka poznatim idejama i čine da se ljudi više fiksiraju na njih. U selekciji, doterane prezentacije koje je generisala veštačka inteligencija mogu se pogrešno protumačiti kao bolje ideje, dok preporuke veštačke inteligencije mogu kodirati postojeću pristrasnost. U istraživanju potrošača, simulirani kupci mogu ubrzati testiranje, ali propuštaju iracionalna ponašanja koja oblikuju stvarno prihvatanje proizvoda. Nakon lansiranja, veštačka inteligencija može rezimirati ogromne količine povratnih informacija, a ipak pomoći timovima da opravdaju prethodna uverenja. Centralni savet autora je dijagnostički: pre primene veštačke inteligencije, lideri bi trebalo da se zapitaju da li je usko grlo informaciono, zasnovano na rasuđivanju ili vođeno podsticajima, i da sačuvaju direktan kontakt sa kupcima tamo gde je to najvažnije za utemeljenje u stvarnosti.

Svaki inovacioni tim sada ima iste alate: iste fundamentalne modele, slične biblioteke upita. Ipak, rezultati su izuzetno neujednačeni. Neki timovi izveštavaju o kreativnoj renesansi, dok drugi prijavljuju poplavu homogenizovanih, zaboravljivih ideja koje sve zvuče kao da potiču od iste osobe. Razlog nije u tome koji model koristite. Razlog je u tome što generativna veštačka inteligencija deluje na ljudska uska grla zakopana unutar tog procesa. Ova uska grla reaguju na veštačku inteligenciju na različite — ponekad i suprotne — načine.

To je osnovni argument novog radnog dokumenta, izrađenog na poziv časopisa International Journal of Research in Marketing, koji smo mi — istraživači sa Harvarda, Vartona, Nortvesterna i Kolumbije — napisali. Umesto da pitamo šta generativna veštačka inteligencija može da uradi, postavljamo trajnije pitanje: Koja su to kognitivna, društvena i organizaciona ograničenja koja su oduvek usporavala inovacije i kako veštačka inteligencija stupa u interakciju sa svakim od njih?

Da bismo odgovorili na ovo, sintetizovali smo nedavne empirijske studije o generativnoj veštačkoj inteligenciji i inovacijama — o raznolikosti ideja, potrošačima simuliranim putem veštačke inteligencije, algoritamskoj selekciji ideja i analizi nakon lansiranja — u poređenju sa decenijama utemeljenih istraživanja o kreativnosti, rasuđivanju u uslovima neizvesnosti i ponašanju potrošača. Za svaku od četiri faze u nastavku postavili smo ista tri pitanja: Šta je osnovno ljudsko ograničenje, kako generativna veštačka inteligencija utiče na njega kada se koristi „naivno“ i kako bi izgledao promišljeniji redizajn? Ta dosledna struktura nam je omogućila da primenimo isto dijagnostičko pitanje na uska grla koja na površini uopšte ne liče, kao što je pristrasnost komisije za selekciju prema novinama ili nesposobnost potrošača da kaže šta želi pre nego što to zapravo iskusi. Da li veštačka inteligencija rastvara ovo usko grlo ili ga tiho pogoršava?

Odgovor je važniji nego što menadžeri za inovacije trenutno uviđaju. Neka od ovih ograničenja, ispostavilo se, generativna veštačka inteligencija može istinski da rastvori. Druga pogoršava, dok naizgled deluje da pomaže. A nekoliko njih nijedan verovatan budući model neće ni dotaći.

Problem sa pretpostavkom da će veštačka inteligencija popraviti inovacije

Većina razgovora o veštačkoj inteligenciji i inovacijama tretira veštačku inteligenciju kao uniformno dobru u uklanjanju trenja u inovacionom procesu. Obično je pretpostavka da će to postići potpunim zamenjivanjem uloga ljudskih inovatora: više ideja, brže testiranje, jeftinije istraživanje, brže učenje. Naš okvir odbacuje tu pretpostavku. Pratimo uska grla kroz četiri faze inovacionog lanca — ideaciju, selekciju, uvid u potrošače i učenje na tržištu — i otkrivamo da je u gotovo svakoj fazi podrazumevani efekat veštačke inteligencije (kada se koristi „naivno“, bez promišljenog redizajna) produbljivanje osnovnog uskog grla, a ne njegovo smanjenje.

Evo zašto: Većina inovacionih uskih grla su ljudski problemi, a ne tehnološki. To su pitanja o tome kako se ljudi vezuju za poznate ideje, kako komisije razvijaju plemenske instinkte o tome šta se smatra „obećavajućim“, kako potrošači ne mogu da vam kažu šta žele dok to ne vide. Generativna veštačka inteligencija, obučena na skupu postojećeg ljudskog učinka, teži da reprodukuje upravo one tendencije koje su prvobitno i izazvale usko grlo; samo brže i u većem obimu.

Evo načina na koje generativna veštačka inteligencija produbljuje ljudska uska grla u svakoj fazi inovacionog procesa — i šta preduzeti u vezi s tim.

Ideacija: Preterano fiksiranje na tipično.

Ideacija je proces generisanja kandidatskih koncepata za novi proizvod, uslugu ili funkciju. Budući da jedna izuzetna ideja vredi više od desetina samo dobrih, zadatak nije da se proizvede velika gomila solidnih opcija — zadatak je da se na površinu izbace istinski izuzeci, što ideaciju fundamentalno čini potragom za izuzecima, a ne vežbom u efikasnoj proizvodnji.

Kada ljudi razvijaju ideje sa velikim jezičkim modelom (LLM) bez promišljene strukture, dve stvari se dešavaju istovremeno. Sam model gravitira ka statistički tipičnom odgovoru — na kraju krajeva, obučen je da automatski dopunjava fraze koristeći najverovatnije sledeće reči. A kada osoba pročita taj tipičan odgovor, ona se fiksira na njega, što je sprečava da razmišlja o neobičnijim idejama koje bi mogla samostalno generisati. Rezultat je suptilno sužavanje u dva koraka: veštačka inteligencija predstavlja usku ideju, a zatim to takođe sužava i razmišljanje čoveka.

Što je još gore, ovo se dešava na sistemskom nivou. Pošto većina generativnih modela crpi podatke iz sličnih podataka za obuku, nezavisni timovi u različitim kompanijama koji koriste veštačku inteligenciju „kreativno“ imaju tendenciju da konvergiraju ka istoj nekolicini pravaca dizajna. Dakle, čak i ako individualna produktivnost raste, kolektivna raznolikost na čitavom tržištu opada.

U ovom slučaju, rešenje je na modelu, a ne na čoveku. Korišćenje upita sa lancom razmišljanja (chain-of-thought prompting) — traženje od modela da napravi nacrt, a zatim da eksplicitno revidira ka smelilijoj, prepoznatljivijoj teritoriji — funkcioniše izvanredno dobro na veštačkoj inteligenciji. Međutim, isti pristup ne pomaže čoveku da poboljša sopstveno razmišljanje. Kada se osoba mentalno fiksira na početnu ideju veštačke inteligencije, poruka da „razmišlja šire“ obično ne pomaže — naprotiv, može se još više fiksirati na ideju veštačke inteligencije (ovo je verzija klasičnog problema „ne misli na belog medveda“).

Selekcija: Pristrasnost prema „doteranijim“ idejama jezičkih modela.

Selekcija je faza u kojoj kompanija odlučuje koje od tih ideja dobijaju finansiranje, a koje se odlažu, obično putem komisije za prolazne faze (stage-gate) ili odbora za pregled portfolija. To je procena doneta pod stvarnom neizvesnošću — pre nego što je tržište reklo svoje, i često pre nego što je sama ideja u potpunosti definisana — tako da sve ono za šta se panel svesno ili podsvesno optimizuje na kraju oblikuje sve što kompanija na kraju izgradi.

Ocenjivači su oduvek bili pristrasni protiv novih ideja — originalni koncepti deluju rizičnije i teže ih je pozicionirati, pa paneli nesvesno nagrađuju sigurnije, poznatije predloge. Generativna veštačka inteligencija pojačava ovu pristrasnost na nov način: predlozi generisani veštačkom inteligencijom su tečni i dobro strukturirani po svojoj prirodi, a tečnost se pogrešno zamenjuje za kvalitet. Ideja koja zvuči doterano dobija bolju ocenu, bez obzira na to da li je zapravo bolja ideja. Ovde je rešenje strukturno, a ne tehnološko: svedite predloge na zajednički format pre nego što ih bilo ko oceni i sakrijte da li je ideja potekla od čoveka ili od modela.

To nije jedino usko grlo koje generativna veštačka inteligencija može tiho produbiti u fazi selekcije. Evo suptilnije zamke: ako obučite LLM za selekciju na istorijskim odlukama o prihvatanju ili odbijanju vašeg sopstvenog panela, vi ne uklanjate pristrasnost iz procesa — vi je trajno kodirate, u velikom obimu, i činite da izgleda objektivno. Nedavni terenski eksperiment otkrio je nešto još problematičnije: kada su ocenjivači dobili preporuku LLM-a uz pisano obrazloženje, postali su skloniji tome da automatski odobravaju odbijanja — a da nisu postali nimalo bolji u razlikovanju tačnih procena veštačke inteligencije od netačnih. Obrazloženje modela zamenilo je njihovo sopstveno rasuđivanje umesto da ga podrži. A efekat je bio najjači upravo tamo gde je ljudsko rasuđivanje najvažnije: u graničnim slučajevima.

Intervencija ovde je gotovo suprotna onome ka čemu većina kompanija ide: uklonite objašnjenja LLM-a. U tom istom eksperimentu, preporuka veštačke inteligencije kao „crne kutije“ bez obrazloženja poboljšala je odluke, u poređenju sa zadržavanjem obrazloženja LLM-a u kombinaciji.

Uvid u potrošače: Brže istraživanje, manje autentični odgovori.

Kada ideja preživi selekciju, razvija se u konkretan koncept sa stvarnim karakteristikama, cenama i pozicioniranjem — a testiranje tog koncepta podrazumeva razumevanje onoga što kupci zapravo žele. Ovo je faza merenja preferencija: ankete, intervjui i kondžojnt studije na koje su se firme dugo oslanjale kako bi koncept pretvorile u odbranjivu procenu potražnje.

Ovo je deo u kojem je rad najviše otrežnjujući za svakoga ko koristi veštačku inteligenciju za simulaciju kupaca. Na primer, ako zatražite od jezičkog modela da simulira uloge hiljadu različitih segmenata potrošača koji reaguju na promenu cene, dobićete glatku, opadajuću krivu koja je uglavnom pogrešna na specifičan, problematičan način. Pošto model nije izvučen iz stvarne populacije, on varijaciju cene ne tretira kao eksperiment; on je tretira kao trag o kontekstu (viša cena se tumači kao „premijum“, a ne kao „isti proizvod, samo skuplji“). Dakle, umesto opadajuće krive tražnje koju biste dobili od stvarnih kupaca kako cena raste, možete dobiti ravnu ili čak rastuću krivu.

„Digitalni blizanci“ — persone veštačke inteligencije izgrađene na bogatim profilima ponašanja stvarnih ljudi — prolaze bolje, ali im trenutno i dalje nedostaje nešto suštinsko: stvarni kupci se ponašaju iracionalno na načine koji su od ogromne važnosti za to da li će prihvatiti nešto novo. Oni se drže nepovratnih troškova (sunk costs). Oni precenjuju bol prelaska na drugu opciju. Simulirani blizanci, nasuprot tome, teže da naprave racionalan izbor daleko češće nego stvarni ljudi — što znači da sistematski potcenjuju upravo ona trenja koja uništavaju lansiranja novih proizvoda.

Za ovo još uvek nema čistog rešenja. Digitalni blizanci nisu beskorisni — oni su razumna zamena za neka istraživačka pitanja — ali im ne treba verovati upravo kod onih ponašanja koja razdvajaju sudbinu istinski novog proizvoda od inkrementalnog. Za svaku odluku koja se oslanja na nepovratne troškove, troškove promene ili način na koji je izbor uokviren, sigurniji potez je zadržati to rasuđivanje uz ljudska istraživanja: panele vodećih korisnika i etnografski rad na terenu koji posmatraju kako se ljudi stvarno ponašaju, a ne samo šta model predviđa da će izabrati.

Difuzija i učenje na tržištu: Ista pristrasnost potvrđivanja, sa ubedljivijim glasom.

Difuzija i učenje na tržištu obuhvataju sve što se dešava nakon lansiranja: prihvatanje inovacije u velikom obimu, a zatim tumačenje rezultujućih signala kako bi se donela sledeća runda odluka. Usvajanje je društveni proces jednako koliko i individualni — vođen ranim usvajačima i preporukama od usta do usta — a povratne informacije koje proizvodi moraju se prikupiti, odrediti im se prioriteti i pravilno protumačiti pre nego što postanu korisne.

Kada se proizvod isporuči, on generiše više povratnih informacija nego što bilo koji tim može da apsorbuje: recenzije na različitim platformama, priče na društvenim mrežama, tikete podrške, povraćaje robe, teme na forumima. Generativna veštačka inteligencija je ovde istinski korisna: može da unese, grupiše i rezimira sav taj šum u obimu koji nijedan tim analitičara ne bi mogao da dostigne, izvlačeći strukturirane potrebe kupaca sa kvalitetom koji počinje da se približava profesionalnim analitičarima. Po prvi put u ovom okviru, usko grlo se zapravo smanjuje.

Ali to olakšanje stvara novi problem na svom mestu. Od stotina tema koje sistem veštačke inteligencije izbaci svake nedelje, koje zaslužuju akciju, a koje su samo najglasnije? Signali koji su najvažniji za inovacije, kao što je novi slučaj upotrebe ili segment koji tiho ne uspeva da prihvati proizvod, upravo su oni koje je rezime ponderisan učestalošću napravljen da zakopa.

Dublji problem se pojavljuje kada taj signal stigne u sobu punu ljudi koji imaju lični interes u ishodu. Organizacije su oduvek tumačile povratne informacije sa tržišta blagonaklono prema odlukama koje su već donele. Sistem veštačke inteligencije nema karijeru koja zavisi od prošlogodišnje opklade na proizvod, tako da bi u principu trebalo da označi talas pritužbi na ključnu funkcionalnost jednako spremno kao i talas pohvala. Ali isti onaj tečni, samouvereni rezime koji sintezu veštačke inteligencije čini korisnom takođe olakšava da se selektivno citira kao glas podrške onome u šta je tim već verovao na početku — posebno ako se upit veštačkoj inteligenciji postavi na način koji jasno stavlja do znanja koji odgovor bi tim preferirao, s obzirom na tendenciju veštačke inteligencije da laskavo govori ono što ljudi žele da čuju. Da li se sinteza veštačke inteligencije svodi na iskrenije izveštavanje ili samo na ubedljiviji način da se doteraju iste racionalizacije, jedno je od najvažnijih otvorenih pitanja u čitavom okviru.

Glavni zaključci

Pogledajte pažljivo ova četiri primera i pojavljuje se jedan princip: mehanizam iza uskog grla određuje da li mu veštačka inteligencija pomaže ili odmaže — a ne sofisticiranost veštačke inteligencije. Uska grla koja su u suštini informaciona, velikog obima ili proceduralna (previše prijava za pregled, previše teksta recenzija za čitanje, krut format koji skriva kvalitet) upravo su vrsta problema za čije rešavanje je generativna veštačka inteligencija stvorena, pod uslovom da sistem dizajnirate promišljeno.

Nasuprot tome, uska grla ukorenjena u proživljenom iskustvu, iracionalnom ljudskom ponašanju ili organizacionom sopstvenom interesu potpuno su drugačija pojava. Nikakvo skaliranje modela ne rešava činjenicu da potrošači ne mogu da artikulišu preferenciju za kategoriju proizvoda koju nikada nisu videli, ili da će menadžer sa dve godine političkog kapitala uloženog u neuspešan projekat tumačiti podatke blagonaklono, bez obzira na to koliko su podaci dobri.

Ovo liderima daje nešto korisnije od liste slučajeva upotrebe veštačke inteligencije: dijagnostičko pitanje koje treba postaviti pre usvajanja bilo kog novog alata ili radnog toka. Šta, konkretno, usporava ovo: problem informacija, problem ljudskog rasuđivanja ili problem organizacionih podsticaja? Ova alternativna perspektiva donosi jasne lekcije u svakoj fazi inovacionog procesa:

• Ideacija: Ako se prepusti sama sebi, generativna veštačka inteligencija sužava kreativno razmišljanje umesto da ga proširuje. Rešenje mora biti usmereno na upite modela, a ne na način razmišljanja osobe.
• Selekcija: Veštačka inteligencija ne uklanja pristrasnost panela za selekciju prema novinama. Ona toj pristrasnosti ili laska uglađenošću ili je tiho kodira i uvećava, osim ako proces nije promišljeno redizajniran.
• Uvid u potrošače: Simulirani kupci su brz, koristan filter, ali potcenjuju iracionalna trenja koja zapravo odlučuju da li će nešto novo biti prihvaćeno.
• Difuzija i učenje na tržištu: Veštačka inteligencija rešava problem obima u povratnim informacijama nakon lansiranja, ali jednako lako može timovima dati ubedljiviji način da odbrane odluku koju su već doneli.

. . .

Najneprijatniji argument ovog rada nije vezan ni za jedno pojedinačno usko grlo — već za ono što se s vremenom dešava sa organizacijama. Kako veštačka inteligencija preuzima sve više ideacije, selekcije i simulacije potrošača, mlađi zaposleni koji su nekada gradili rasuđivanje radeći taj posao iz prve ruke više ne dobijaju priliku da vežbaju. Završavate sa sofisticiranim korisnicima rezultata veštačke inteligencije koji nikada nisu razvili instinkt da prepoznaju kada je taj rezultat pogrešan.

Pomnožite to sa celokupnom funkcijom inovacija i dobićete ono što se naziva zamkom automatizacije: svaki pojedinačni alat veštačke inteligencije se dobro pokazuje u izolaciji, ali cela petlja povratnih informacija polako se udaljava od stvarnih kupaca, jer su ideacija, selekcija, testiranje i intervjuisanje sada posredovani modelima obučenim na rezultatima jednih drugih, a ne na tržištu. Sve postaje brže. Ništa ne ostaje utemeljeno u stvarnosti.

Naš odgovor nije usporavanje usvajanja veštačke inteligencije, već promišljenost o tome koji delovi procesa i dalje zahtevaju neposredan kontakt sa realnošću. Udubljivanje u vodeće korisnike. Etnografski rad na terenu. Čovek koji donosi važnu odluku i mora da stane iza nje. Ovo nisu nostalgični ostaci iz ere pre veštačke inteligencije; to su noseći zidovi koji sprečavaju da ostatak automatizovane strukture skrene sa osnovne istine koju bi trebalo da prati.

Tehnologija će nastaviti da se menja. Uska grla — kognitivna fiksacija, evaluacija vođena statusom, jaz između onoga što potrošači kažu i onoga što će zapravo uraditi — ostala su izuzetno stabilna decenijama. Kladiti se na svoju strategiju inovacija na osnovu mehanizma, a ne modela, verovatno će stariti znatno bolje.

Generativna veštačka inteligencija nije strateško proročanstvo kakvim je mnogi predstavljaju. Kao i svaki drugi oblik AI-a, ona je ogledalo koje reflektuje obrasce, trendove i odluke iz prošlosti. Ne može pouzdano otvoriti nove puteve niti generisati zaista inovativna rešenja, s obzirom na to da se oslanja na već postojeće podatke i naučene verovatnoće. Međutim, postoje tri načina na koja lideri mogu koristiti generativnu AI kako bi podržali donošenje odluka usmerenih ka budućnosti i time usmerili organizacije ka rastu i inovacijama: kao platformu za razmenu ideja, za istraživanje scenarija i kao alat za generisanje ideja. Da bi se AI efikasno koristila u donošenju strateških odluka, od ključne je važnosti da menadžeri i lideri razumeju ograničenja koja su inherentna načinu na koji ona generiše rezultate.

Veštačka inteligencija (AI) se pojavila kao transformativna sila koja preoblikuje poslovne pejzaže u različitim industrijama. Iako generativna AI predstavlja najnoviji proboj u ovoj oblasti tehnoloških inovacija, ona se izdvaja time što fundamentalno izaziva tradicionalne paradigme strateškog donošenja odluka. Za razliku od svojih prethodnika, ova tehnologija nudi neviđene sposobnosti u obradi jezika i generisanju sadržaja, omogućavajući organizacijama da sintetišu složene informacije, generišu nijansirane uvide i ubrzaju donošenje odluka sa zapanjujućom preciznošću i dubinom.

Ipak, postoji ključna zabluda ugrađena u ovu viziju: generativna AI jednostavno nije strateško proročanstvo kakvim je mnogi predstavljaju. Kao i svaki drugi AI, ona je ogledalo koje reflektuje obrasce, trendove i odluke iz prošlosti. Da bi se AI efikasno koristila u donošenju strateških odluka, od ključne je važnosti da menadžeri i lideri razumeju ograničenja načina na koji generiše rezultate.

Ograničenja

AI je izuzetno sposoban u prepoznavanju ustaljenih obrazaca i optimizaciji procesa na osnovu istorijskih podataka. U tome je ostvario značajan uticaj na poslovne odluke. Može podržati odluke o kreditima predviđanjem rizika od neplaćanja sa visokim stepenom preciznosti; sprečiti kvarove mašina pokretanjem održavanja opreme pre nego što se dogode; optimizovati odluke u lancu snabdevanja prilagođavajući se brzo promenljivim okolnostima; i lako sažimati sadržaj iz dokumenata. Generativna AI dodaje nove sposobnosti na ovu rastuću listu: nedavne studije pokazuju da AI već može da generiše i procenjuje poslovne planove na nivou ekvivalentnom ljudima.

S obzirom na napredak AI-a, istaknuti zagovornici — uključujući pokojnog Danijela Kanemana — čak su tvrdili da bi ljudi trebali biti zamenjeni algoritmima gde god je to moguće. Međutim, postoji greška u toj logici. Bez obzira na to koliko AI može postati sposobna, ona ne može pouzdano otvoriti nove puteve niti generisati zaista inovativna rešenja jer se oslanja na prethodno postojeće podatke i naučene verovatnoće.

Ovo se odnosi i na generativnu AI. Njeni rezultati su zasnovani na naučenim korelacijama iz prošlih podataka. U suštini, njen odgovor na bilo koji zadati upit je predikcija zasnovana na stohastičkim obrascima koje je AI videla tokom obuke. Kada ima mnogo podataka za obuku, ovo funkcioniše izuzetno dobro. Ali to takođe dovodi do dobro dokumentovanih problema kao što su halucinacije, nestabilnost odgovora na upite i problemi sa zastarelim znanjem.

Na primer, zamislite da generativnu AI pitate da odredi strateški pravac kompanije. Ona će, po pravilu, replicirati ono što je već videla u svojim podacima za obuku i ponoviti ustaljene obrasce koje je naučila. Ovo se može eksperimentalno pokazati. Ako se generativni AI sistemi uzastopno obučavaju na sopstvenim rezultatima, predikcija će se urušiti u roku od nekoliko iteracija. Razlog je taj što će AI pojačavati predikcije iz centra odgovarajućih distribucija koje je naučila — do tačke u kojoj njen izlaz postaje potpuno besmislen. Još zabrinjavajuće, ako dodate dodatni tekst koji je očigledno nerelevantan za originalni upit, njen izlaz će i dalje značajno opasti jer nije u stanju da razlikuje koje informacije u upitu su zaista relevantne.

AI sistemi mogu biti vrlo elokventni, ali nisu sposobni da razumeju kontekst niti da rezonuju. Njeni uvidi su zasnovani isključivo na korelacijama. Kao što diskutujemo u nedavnom radu, ljudi imaju ključnu prednost: možemo razvijati nove intuicije ili teorije i testirati ih u stvarnom svetu. Ovo je od suštinskog značaja za strateško donošenje odluka. Najbolje strategije često idu „protiv struje“ konvencionalne mudrosti. Kompanije poput Amazona, Southwest Airlinesa, Spotifyja, Tesle ili Airbnba uspele su izazivanjem — a ne jačanjem — ustaljenih obrazaca na svojim tržištima. AI može ponoviti ono što je u prošlosti funkcionisalo na osnovu svojih podataka za obuku. Ali ona nema način da gleda unapred. Na primer, u vreme braće Rajt, hipotetički AI sistem bi samo reflektovao naučni konsenzus tog vremena da je let ljudi u letelicama težim od vazduha nemoguć.

Iako AI ima svoja ograničenja, ona se ipak može koristiti na snažne načine. Korišćenjem računarskih sposobnosti AI-a za unapređenje ljudskog prosuđivanja, a ne za njegovo zamenjivanje, organizacije mogu iskoristiti njene prednosti dok se oslanjaju na ljudsku intuiciju, kreativnost i uzročno zaključivanje kako bi inovirale i predvodile u neistraženim teritorijama. Identifikovali smo tri načina na koja lideri mogu efikasno koristiti generativnu AI za podršku donošenju strateških odluka koje vode organizacije ka rastu i inovacijama.

1. Kao platforma za razmenu ideja

Jedna od ključnih karakteristika generativne AI je njena sposobnost da generiše detaljan sadržaj kao odgovor na jednostavna uputstva ili upite. Ovi upiti mogu biti oblikovani tako da AI usvaja različite „ličnosti“, poput segmenata kupaca, omogućavajući korišćenje AI-a kao platforme za razmenu ideja. AI se može upotrebiti za odgovaranje na pitanja iz različitih uglova ili tačaka gledišta, bez ograničenja u pogledu obima ili troškova. Ono što je ranije zahtevalo skupe i dugotrajne fokus grupe sa kupcima ili konsultantske projekte sada se može istraživati pomoću promišljeno osmišljenih upita. AI sistem postaje, na neki način, novi član tima — sposoban da savetuje o verovatnim odgovorima na postavljena pitanja. Promenom upita i persona, moguće je koristiti AI za generisanje širokog spektra verovatnih odgovora ili ishoda — na način koji je ranije zahtevao značajna sredstva i vreme.

Međutim, zbog inherentnih ograničenja načina na koji AI generiše sadržaj, lideri bi njene uvide trebalo da koriste kao osnovu za preispitivanje ustaljenih praksi, a ne za njihovu slepu validaciju. AI može biti platforma za strategiju, za istraživanje, izazivanje i proširenje ideja, ali ne sme postati odjek onoga što je već poznato.

2. Za istraživanje scenarija

Kada su suočeni sa određenim skupom strateških opcija, generativni AI sistem može pomoći u definisanju potencijalnih ishoda za svaku od njih. Upućivanjem AI-a da usvoji određeni scenario omogućava se strukturisano istraživanje „šta ako“ scenarija. Ti scenariji mogu biti tipični prediktivni scenariji koji koriste trenutno znanje za procenu verovatnih budućih situacija. S obzirom na opsežno znanje ugrađeno u podatke na kojima je generativna AI obučena, scenariji mogu uključivati i istraživačke scenarije koji koriste sadašnje trendove za procenu verovatnog nastavka tih trendova u budućnosti, kao i normativne scenarije koji skiciraju određenu viziju budućnosti i puteve za njeno ostvarenje.

Međutim, umesto da se AI posmatra kao konačni autoritet, donosioci odluka bi njene rezultate trebalo da tretiraju kao privremene uvide koji im omogućavaju da identifikuju nove obrasce koji izazivaju konvencionalno razmišljanje. Oni bi trebalo da istražuju šta možda nedostaje ili je pogrešno predstavljeno.

S obzirom na to da generativni AI sistemi bolje funkcionišu na manjim, užim zadacima, pri istraživanju složenih pitanja — onih koja su svojstvena kreiranju strategije — najbolje je razložiti scenarije od interesa na manje komponente i generisati odgovore za svaki aspekt, pre nego što se ti odgovori kombinuju u jedno rešenje.

3. Kao alat za generisanje ideja

Stvaranje novog sadržaja — tekstova, slika, video materijala i zvuka — postalo je zaštitni znak revolucije generativne AI. AI ovde ima dve prednosti: može brzo generisati sadržaj uz male troškove i može kombinovati različite modalitete, poput korišćenja tekstualnih upita za generisanje slika ili video materijala. Ova jedinstvena sposobnost čini je odličnim alatom za proveru novih ideja i podršku procesu razvoja proizvoda. U suštini, alati generativne AI pružaju mogućnost da se koristi kao digitalna platforma za skiciranje ideja koja prevazilazi sve modalitete: tekst, slike, video i zvuk.

Jedna stvar koju treba imati na umu je da AI može generisati sadržaj velikom brzinom. Međutim, ljudska sposobnost za proveru tog sadržaja je ograničena. Dakle, više nije uvek bolje. Umesto da generišete veliki broj nasumičnih izlaza, najbolje je biti direktivan i izabrati specifične aspekte koje želite istražiti. Nešto poput procesa identifikacije potencijalnih aktivnih jedinjenja u otkrivanju lekova, trik je da se počne sa širokim spektrom opcija, a zatim brzo suzi izbor eliminisanjem neperspektivnih kandidata.

Napredak: Pozicioniranje AI-a kao strateškog dodatka

Da bi generativna AI postala vredan deo donošenja strateških odluka i kreiranja strategije, viši menadžeri moraju je posmatrati kao moćan dodatak ljudskoj kogniciji. Ona je veoma pogodna za pružanje uvida zasnovanih na obrascima i generisanje novog sadržaja. Međutim, bez obzira na to koliko sposobna AI postane u budućnosti, ljudske prednosti — posebno u uzročnom zaključivanju i donošenju odluka usmerenih na budućnost — ostaće ključne za navigaciju kroz neizvesnost i stvaranje inovacija. Osnovni mehanizam svakog AI sistema je predikcija, koja mu omogućava da briljira u prepoznavanju prošlih ili postojećih trendova. Ipak, na ljudima je da zamisle potpuno nove pravce i postave strateške ciljeve koji prevazilaze granice poznatih podataka.

Kompanije danas često koriste veštačku inteligenciju da bi jurile prilike niske vrednosti: dodavanje nove funkcionalnosti koja klijentu zapravo nije važna ili davanje zaposlenima alata koji im štede vreme, ali ne ostvaruju merljive uštede za organizaciju. Kada veštačka inteligencija zaista donese merljivu vrednost, to je zato što se kompanije fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu strategiju i njihovu profitabilnost. Četiri akcije mogu osigurati da vaše investicije u veštačku inteligenciju budu strateški usklađene: 1) Definišite pokretače vrednosti; 2) Fokusirajte se na svoju poziciju u industrijskom lancu vrednosti; 3) Pronađite prilike u svom bilansu uspeha; i 4) Definišite svoja merila finansijskog povraćaja. Ove akcije će pomoći vašoj kompaniji da pređe sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost.

Velike kompanije danas vrve od veštačke inteligencije. Lideri su finansirali pilot-projekte, obučavali svoje ljude, unapredili platforme podataka i jurili za najnovijim modelima. Ali kada se sa finansijskim direktorima razgovara o finansijskom uticaju, razgovor može postati neprijatan. Firme su željno investirale u veštačku inteligenciju, ali je prinose bilo teško kvantifikovati.

Taj jaz, između aktivnosti vezanih za veštačku inteligenciju i merljivog finansijskog povraćaja, postao je definišući problem za rukovodioce koji vode napore na polju veštačke inteligencije u velikim preduzećima. Globalna studija kompanije PwC, objavljena ranije ove godine, otkrila je da većina izvršnih direktora nije videla nikakvu merljivu korist od upotrebe veštačke inteligencije u svojoj kompaniji.

Videli smo ovaj obrazac u širokom spektru industrija — jedan od nas (Dejvid) savetuje firme u sektorima od finansijskih usluga preko robe široke potrošnje do industrije; a drugi (Krišnan) iz višegodišnjeg iskustva unutar kapitalno intenzivnog sveta nafte, gasa i hemikalija, gde se cena pogrešnog velikog ulaganja meri milijardama.

Naše kombinovano iskustvo pružilo nam je uvid u korenski uzrok jaza u vrednosti veštačke inteligencije i način na koji lideri mogu da ga reše, kako bi izvukli maksimalnu korist.

Jaz u vrednosti veštačke inteligencije

Kada veštačka inteligencija ne uspe da donese merljivu vrednost, većina lidera pretpostavlja da problem leži u njihovoj tehnologiji ili njihovim ljudima. Ali po našem iskustvu, nedostatak povraćaja najčešće je strateški problem.

Otvoreno rečeno, kompanije često koriste veštačku inteligenciju kako bi težile prilikama niske vrednosti. Iz prve ruke smo videli mnoge slučajeve u kojima kompanije koriste veštačku inteligenciju:

• da bi rešile interni nesporazum koji je vidljiv liderima, ali firmi zapravo ne stvara visoke troškove
• da bi dodale novu funkcionalnost koja kupcu zapravo nije važna
• da bi implementirale ustaljeni primer primene samo zato što su to uradile druge firme
• da bi vizualizovale podatke na nove načine, a da pritom ne promene način donošenja odluka
• da bi zaposlenima pružile alate koji im štede vreme na zadacima, ali ne donose merljive uštede za organizaciju.

U svakom od ovih slučajeva, neposredna korist za firmu je u najboljem slučaju mala. A tekuća konkurentska prednost jednaka je nuli.

Kada veštačka inteligencija donese merljivu vrednost, to je zato što se firme fokusiraju na probleme koji su ključni za njihovu profitabilnost:

• Nike je izgradio AI za predviđanje promenljive potražnje — što smanjuje višak zaliha i sprečava nestašice (ključni pokretači novčanog toka i zadovoljstva kupaca)
• Netflix je koristio AI da poboljša preporuke sadržaja — što utiče na vreme gledanja od strane korisnika i stopu otkazivanja pretplate
• Nestle je koristio AI da ubrza svoje inovacije proizvoda od početka do kraja — što je ključno za brži izlazak na tržište u odnosu na konkurente
• Merck je koristio AI da smanji „lažna odbacivanja“, gde se proizvodi greškom uklanjaju iz proizvodnje, što usporava isporuku lekova koji spasavaju živote

Jednačina vrednosti veštačke inteligencije

Smatramo korisnim da definišemo vrednost veštačke inteligencije u kontekstu preduzeća pomoću jednostavne jednačine:

Vrednost = Tehnologija x Usvajanje x Strateška usklađenost

Prvi faktor, „tehnologija“, obuhvata AI modele, infrastrukturu, računarske kapacitete i podatke. Drugi faktor, „usvajanje“, suštinski je cilj upravljanja promenama, o čemu je jedan od nas (Dejvid) pisao u svojoj nedavnoj knjizi. Treći faktor, „strateška usklađenost“, meri koliko su problemi koje rešavate pomoću veštačke inteligencije usklađeni sa strateškim prioritetima vaše kompanije, bilansom stanja i bilansom uspeha.

Ali ključ jednačine su znaci množenja: sva tri faktora se množe, pa ako je bilo koji od njih blizu nule, vrednost kolabira. Zamislite tri scenarija: briljantan model kojem nedostaju pravi podaci; elegantno rešenje koje niko ne usvaja; moćan alat usmeren na nerelevantan problem. U svakom scenariju, veštačka inteligencija generiše nultu vrednost za firmu.

Zanemareni faktor: Strategija

U teoriji, sva tri faktora su jednaka. Ali u praksi vidimo da je strateška usklađenost najviše zanemarena i da donosi najveći efekat poluge.

Većina kompanija je naučila važnost prva dva faktora — obučavanje pravog modela na pravim podacima i angažovanje zaposlenih da usvoje nove načine rada — ali zanemaruju pitanje strateške usklađenosti. To se dešava iz različitih razloga: Vlasništvo nad veštačkom inteligencijom prepušteno je IT ili inovacionim timovima koji su odvojeni od odgovornosti za profit i gubitak (P&L). Lideri veruju da uz moćan model povezan sa svim vašim podacima nećete morati da donosite teške odluke o tome koje poslovne probleme treba rešavati. Cilj veštačke inteligencije postavlja se u terminima obuke i usvajanja, kao da je to jednostavno veština koju treba steći. Ili ceo poduhvat polazi od same tehnologije i straha od zaostajanja za konkurentima.

Poluga strateške usklađenosti najlakše se uočava kada tehnologiju i usvajanje držite konstantnim, a menjate samo problem koji se rešava.

Razmotrite rešenje koje radniku štedi jedan minut na rutinskom zadatku. U jednom poslu, taj minut je bezvredan: Ušteđeno vreme se ponovo apsorbuje u prazan hod, zadatak nije bio na kritičnom putu i ništa se nizvodno ne menja. U drugom poslu, taj isti minut je transformativan jer se taj zadatak nalazi na uskom grlu koje uslovljava propusnost (npr. utovar dodatnog proizvoda na kamion za isporuku), ili zato što radnik to radi desetinama hiljada puta dnevno, ili zato što štedi minut izloženosti opasnom okruženju. Identično „poboljšanje“, ali sa radikalno različitom vrednošću. Razlika je u potpunosti strateška: Zavisi od toga gde se zadatak nalazi u odnosu na ono što pokreće ekonomiju i rizik poslovanja.

Uložite novac tamo gde je vaša vrednost

Da biste ostvarili polugu iz strateške usklađenosti, svaku investiciju u veštačku inteligenciju morate usidriti u ekonomiju svoje kompanije — uložite svoj novac tamo gde je vaša vrednost.

Konkretno, to znači preduzimanje četiri koraka:

Definišite svoje pokretače vrednosti.

Pokretač vrednosti je poluga koja, kada se pomeri, menja profitabilnost poslovanja na način koji je zaista važan.

Nabavka je, na primer, pokretač vrednosti u teškoj industriji, gde može upravljati potrošnjom između 30 i 60% godišnjeg prihoda. Proces nabavke jedne firme može uključivati stotine dobavljača, od kojih svaki odgovara na predloge sa stotinama stavki pojedinačnih troškova i željenim uslovima ugovora o uslugama. Ljudski nije moguće optimizovati svaku stavku. Ali postoje uspešne implementacije AI platformi koje optimizuju proces pregovora kako bi smanjile potrošnju za 10–20%, što dovodi do uticaja na zaradu po akciji.

Iskorišćenost imovine je još jedan pokretač vrednosti za tešku industriju. Minimiziranje troškova proizvodnje po jedinici je kritično, pa je održavanje fizičkih postrojenja u radu od najvišeg značaja. U Permskom basenu, veliki proizvođači nafte i gasa implementirali su AI programe sa dronovima koji određuju da li je fizička inspekcija potrebna na osnovu unapred definisanih operativnih kriterijuma. Takvi programi preventivnog održavanja smanjili su neplanirane zastoje za 30–40%, uz uštede troškova od stotina miliona dolara.

U drugim industrijama dominiraće drugi pokretači vrednosti. Za B2B uslužne firme, optimizacija prihoda vašeg prodajnog tima je pokretač vrednosti. Za medijske kompanije sa modelom pretplate, pokretači vrednosti uključuju zadržavanje kupaca (visoko) i troškove akvizicije kupaca (niske). Za uslužne delatnosti ključna je produktivnost rada. Za maloprodavce, optimizacija cena i upravljanje zalihama. Za robu široke potrošnje, pokretači uključuju osmišljavanje proizvoda, upravljanje portfolijom i optimizaciju marketinškog miksa.

Fokusirajte se na svoju poziciju u lancu vrednosti industrije.

Ne samo da se pokretači vrednosti oštro razlikuju po industrijama, već se razlikuju i od kompanije do kompanije unutar iste industrije. To se u velikoj meri zasniva na tome gde se vaša firma nalazi unutar lanca vrednosti vaše industrije.

U hemijskoj proizvodnji, razmotrite razliku između proizvođača bazičnih sirovina kao što je Westlake (koji proizvodi hlor i polietilen) i specijalizovanog proizvođača kao što je Givaudan (koji proizvodi mirise, arome i kozmetičke sastojke). Obe su hemijski proizvođači, ali su njihovi pokretači vrednosti dramatično različiti.

Firma kao što je Westlake ulaže milijarde dolara u početni kapital za masivna postrojenja za preradu poput parnih krekera za proizvodnju hemikalija kojima se trguje na svetskom tržištu. Njihovi pokretači vrednosti biće usmereni na smanjenje troškova kroz operativnu efikasnost.

Firma kao što je Givaudan stvara proizvode sa visokom maržom koji zahtevaju pet do 10 puta veće izdatke za istraživanje i razvoj (kao udeo u prihodu) nego firma poput Westlake-a. Profit se ostvaruje kroz intelektualnu svojinu i znatno kraće cikluse inovacija. Pokretači vrednosti će se fokusirati na brzinu i troškove razvoja novih proizvoda, kao i na sposobnost duboke integracije u proizvodne tokove svojih kupaca.

Pronađite prilike u svom bilansu uspeha.

Vaš sledeći korak je fokusiranje na bilans uspeha. Pročitajte bilans uspeha svoje kompanije ili operativne jedinice i postavite pitanje, stavku po stavku: Šta bi veštačka inteligencija mogla da pomeri i za koliko? Prihodi, cena prodate robe (COGS), operativni troškovi — svaka linija bi trebalo da generiše hipotezu o tome gde bi vrednost mogla biti stvorena.

Uzmite u obzir veliku kompaniju za naftu i gas sa imovinom koncentrisanom u istraživanju i proizvodnji („upstream“). Analiza njenog bilansa uspeha otkrila bi da je dugovečnost njenih rezervi kritična, kao i proizvodnja po najnižoj ceni. To bi ukazivalo na AI koji minimizira zastoje u proizvodnji (kako bi zaštitio ukupan prihod), kao i na AI koji optimizuje proizvodnju (kako bi produžio dugovečnost).

Ali bilans uspeha takođe može generisati hipoteze za nove izvore prihoda, korišćenjem kapitala koji je već potrošen. Za naftnu i gasnu firmu, to bi moglo da obuhvati lizing kapitalne opreme ili trgovinu sopstvenom sirovom naftom korišćenjem promptnih tendera, fjučersa i opcija — pri čemu je sve to omogućeno veštačkom inteligencijom.

Definišite svoja merila finansijskog povraćaja.

Konačno, morate definisati kako ćete meriti efekat veštačke inteligencije na pokretače vrednosti koje ste odabrali (tj. na probleme koje nameravate da rešite).

Za Merck, to bi značilo merenje stope lažnih odbacivanja u proizvodnji i proizvodnog učinka koji pacijenti mogu da koriste. Za Netflix, metrički pokazatelji bi trebalo da uključe zadržavanje korisnika, stope gledanja i dugoročno zadovoljstvo, zajedno sa pažljivim A/B testiranjem kako bi se uočio uticaj AI sistema za preporuke. Nike bi želeo da meri stope neusklađenosti zaliha (i viškove i nestašice), troškove skladištenja viška zaliha i tačnost predviđanja potražnje tokom lansiranja novih proizvoda. Za Nestle, merila bi trebalo da se fokusiraju na ubrzanje različitih koraka u procesu istraživanja i razvoja, kao i na brzinu plasiranja novih proizvoda na tržište.

Metrike se moraju izabrati pre nego što izgradite bilo koje AI rešenje ili ga ugradite u radne procese. Ako unapred ne možete da definišete kako ćete meriti projekat i ko će potvrditi ostvarenu vrednost, onda niste spremni da počnete.

Uticaj usidrenja veštačke inteligencije u strategiju

Usidrenje svakog napora na polju veštačke inteligencije u vašu strategiju jeste ključ za pretvaranje investicije u merljivu dobit. Kompanije za koje smo videli da primenjuju ovu stratešku disciplinu jesu one koje beže iz zamke „aktivnosti bez prinosa“. To su firme koje pokazuju merljiv uticaj veštačke inteligencije u punom obimu.

Aramco, gde je jedan od nas (Krišnan) radio, prijavio je ogroman povraćaj od AI tehnologije: 2,6 milijardi dolara samo u 2025. godini. Netflix je uštedeo milijardu dolara godišnje na otkazivanjima korisnika zahvaljujući preporukama zasnovanim na veštačkoj inteligenciji i njihovom uticaju na svakodnevno ponašanje pri gledanju. Merck je smanjio broj lažnih odbacivanja za više od 50% u različitim linijama proizvoda pomoću svoje HawkAVI platforme pokretane veštačkom inteligencijom. Nike je smanjio neusklađenost zaliha za 20% i nestašice za 15% otkako je napravio svoj AI model za predviđanje, a koristio je predviđanje potražnje da poveća prodaju za 10% u ciljanim regionima. Nestle je ubrzao istraživanje i razvoj proizvoda smanjivši vreme osmišljavanja proizvoda sa šest meseci na šest nedelja.

Međutim, usidrenje veštačke inteligencije u vrednost čini čak i više od pukog dramatičnog poboljšanja uticaja pojedinačnih projekata. Ono menja ulogu veštačke inteligencije u celoj organizaciji. Kada je svaka inicijativa unapred vezana za pokretač vrednosti i odgovarajuću stavku bilansa uspeha, poverenje brzo raste među onima koji upravljaju bilansom uspeha i investicionim odlukama. To, zauzvrat, gradi samopouzdanje u čitavoj organizaciji.

Takođe menja vrstu prednosti koju gradite, prelazeći sa kratkoročnih pobeda na održivu prednost. Generičke implementacije veštačke inteligencije, zasnovane na primerima primene koje dele dobavljači, ne obezbeđuju vam odbrambeni bedem, jer vaši konkurenti imaju pristup istim modelima i istim primerima primene kao i vi. Ali kada je vaša veštačka inteligencija povezana sa dubokim poznavanjem ekonomije vašeg poslovanja, to se menja. Vaša strategija je vaš bedem, a veštačka inteligencija postaje pokretač te strategije.

Nudimo jednačinu vrednosti kao jednostavan alat za donošenje fokusa i monetizacije naporima na polju veštačke inteligencije. Razlog zašto mnoge korporativne investicije u AI ne daju željene prinose ne leži u tehnološkom neuspehu ili neadekvatnom upravljanju promenama. Stvar je u tome što se varijabla sa najvećim efektom poluge — strateška usklađenost veštačke inteligencije — tako često zanemaruje. Strategija se svodi na biranje problema koje treba rešavati, a to se ne razlikuje ni kada je u pitanju veštačka inteligencija. Uložite svoj novac tamo gde je vaša vrednost.

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

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

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

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

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

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

Kako zaobići manipulacije mozga

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

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

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

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

Preusmeravanje misaonih procesa

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

Preusmerite pažnju da biste se oduprli taktikama hitnosti

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

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

Regulišite emocionalne okidače usmerene na saosećanje

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

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

Oduprite se automatskom poštovanju autoriteta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Osetite strah i uradite to uprkos njemu

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

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

Kreirajte „kontejner” i vodite dobre razgovore

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

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

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

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

Evo kako da počnete:

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

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

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

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

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

Preduzmite posvećenu akciju

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

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

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

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

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

Nastavite da pravite prostor i ponavljajte proces, iznova i iznova

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

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

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

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