Veštačka inteligencija (AI) je hvaljena – i primenjena – kao revolucionarno novo sredstvo koje kompanije mogu koristiti u procesu budžetiranja. Međutim, čak i kompanije koje su prihvatile AI i dalje se suočavaju sa izazovima u procesu budžetiranja u današnjem složenom i brzo promenljivom poslovnom okruženju. Zašto je to tako? Kada je pametno osloniti se na AI, a kada nije? U ovom članku, autori opisuju eksperimente koje su sproveli u vezi sa korišćenjem AI u procesu budžetiranja – i zaključuju da AI može i treba da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, gde donošenje odluka vođeno podacima vodi do bržih i efikasnijih rezultata, ali da u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudsko učešće i uvid ostaju nezamenjivi.

U poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija i mašinsko učenje uvedeni su kao faktori promene u korporativnom budžetiranju, sa nadom da će doneti neviđenu preciznost i efikasnost u finansijskom predviđanju i raspodeli resursa. Na primer, Ejmi Viver, finansijska direktorka Salesforce-a, dosledno koristi prediktivnu AI kao strateški resurs za unapređenje predviđanja troškova. U kompaniji Caterpillar Inc., viši potpredsednik za finansije, Kajl Epli, koristio je mašinsko učenje da smanji vreme kvartalnog predviđanja sa tri nedelje na samo 30 minuta. Slično tome, Dev Ahuja, finansijski direktor kompanije Novelis Inc., koristi interno mašinsko učenje za predviđanje toka gotovine i budžetiranje. U tom kontekstu, Gartner je predvideo da će do 2028. godine 50% organizacija koristiti AI kako bi zamenilo „vremenski zahtevne pristupe predviđanju odozdo nagore.“

Ipak, čak i najopremljenije kompanije sa vrhunskim pristupom alatima AI i dalje se bore sa izazovima budžetiranja. Uzmimo za primer Unilever. U izjavi za Wall Street Journal, Grejem Pitketli, finansijski direktor kompanije, priznao je koliko je bilo teško predvideti inflaciju i planirati budžet za 2023. godinu u okruženju rastućih troškova, nestabilnih cena energije i ekonomske neizvesnosti. Slične izazove naveli su i rukovodioci u kompanijama BASF i Covestro, navodeći da se suočavaju sa poteškoćama pri prilagođavanju procesa budžetiranja složenostima današnjeg dinamičnog tržišta, uprkos značajnim ulaganjima u AI.

Ovi primeri pokreću ključno pitanje: Ako je AI toliko napredna, zašto ovi izazovi i dalje postoje? Da li proces budžetiranja jednostavno zahteva ljudski uvid u celosti?

Taktičko naspram strateškog budžetiranja

Budžetiranje je proces u više koraka koji obuhvata dva ključna segmenta: taktički i strateški. Taktičko budžetiranje fokusira se na kratkoročne ciljeve. Obuhvata raspodelu resursa, upravljanje troškovima i praćenje performansi – zadatke koji su jasno definisani i vođeni podacima. U ovim oblastima, AI briljira. Njena sposobnost obrade velikih količina podataka i pravljenja prilagođavanja u realnom vremenu omogućava optimizaciju kratkoročne raspodele resursa, poboljšavajući operativnu efikasnost izuzetnom brzinom i tačnošću. U stvari, AI može delovati kao direktna zamena za ljudsko donošenje odluka u ovim taktičkim zadacima, pružajući brže i doslednije rezultate uz eliminisanje pristrasnosti.

Međutim, strateško budžetiranje je druga priča. Ono uključuje dugoročno planiranje, postavljanje šireg poslovnog cilja i usklađivanje finansijskih resursa sa budućom vizijom kompanije. Strateške odluke često moraju da uzmu u obzir neizvesnost, konkurentske pritiske i tržišnu nestabilnost – oblasti gde ljudski uvid ostaje od suštinskog značaja. AI se ovde muči, jer joj nedostaje predviđanje, prilagodljivost i kreativnost potrebni za navigaciju dugoročnim strateškim planiranjem. U toj sferi dolazi do izražaja ono što je poznato kao efekt surogacije, kako su opisali Majkl Haris i Bil Tajler u HBR-u 2019. godine: AI teži da se preusko fokusira na optimizaciju specifičnih indikatora performansi, što dovodi do odluka koje mogu dati prioritet kratkoročnim dobicima nauštrb dugoročnog rasta. Na primer, preterano insistiranje na smanjenju troškova kako bi se ispunili kratkoročni ciljevi može ugroziti ključne dugoročne inicijative, poput inovacija ili zadovoljstva kupaca, što na kraju podriva budući rast.

Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju

Zbog ovih razlika, centralno pitanje postaje: Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju u različitim segmentima procesa budžetiranja? Može li AI potpuno zameniti ljude u taktičkom budžetiranju, i gde ljudski uvid postaje nezamenljiv u strateškim odlukama?

Da bismo odgovorili na ovo pitanje, sproveli smo simulaciju upravljanja koja oponaša realne izazove budžetiranja. Naš cilj je bio da testiramo kako AI funkcioniše u taktičkom i strateškom budžetiranju i da uporedimo performanse AI u odnosu na ljude u obe oblasti.

U ovoj simulaciji, iskusni menadžeri su dobili zadatak da donose budžetske odluke za proizvođača auto-delova, balansirajući kratkoročne finansijske performanse sa dugoročnim strateškim rastom. Učesnici su definisali strateške ciljeve svoje kompanije – kao što su operativna izvrsnost ili inovativno liderstvo – i uskladili svoje budžetske raspodele sa tim ciljevima. Zatim su tokom više ciklusa raspodeljivali budžete, prilagođavajući svoje odluke na osnovu povratnih informacija o performansama. Istovremeno, koristili smo algoritam AI za raspodelu budžeta koristeći iste informacije koje su bile dostupne učesnicima. Ovakva postavka omogućila je direktno poređenje performansi algoritma AI u odnosu na ljudske učesnike po pitanju budžetske raspodele i kreiranja organizacione vrednosti. Neki učesnici su odabrali indikatore performansi koji nisu bili usklađeni sa njihovim strateškim fokusom, što nam je omogućilo da posmatramo kako algoritam AI funkcioniše u oba scenarija – kada mu je obezbeđen jasno definisan strateški kontekst i kada nije.

Nova saznanja

Naša istraživanja osporavaju dve uobičajene pretpostavke o AI u budžetiranju. Prva je verovanje da AI može u potpunosti zameniti ljude u budžetiranju – što je pogrešno. AI briljira u taktičkim zadacima – poput kratkoročne raspodele resursa i prilagođavanja vođenog podacima – ali bez ljudskog strateškog nadzora, postoji rizik da će optimizovati samo za trenutne dobitke, zanemarujući šire ciljeve. AI može povećati efikasnost, ali često ne uspeva da se uskladi sa dugoročnim kreiranjem vrednosti ako se ne prati.

Druga pretpostavka je da AI i ljudski uvid moraju uvek biti komplementarni. I to je zabluda. U taktičkim oblastima, AI treba da zameni ljude. Ona je brža, preciznija i imuna na pristrasnosti. Ali u strateškom donošenju odluka, gde se postavljaju dugoročni ciljevi i navigira kroz tržišne neizvesnosti, ljudski uvid je nezamenljiv. AI ne može kreativno da se prilagodi niti da predvidi buduće promene bez strateškog vođenja. Da bi se istinski otključao potencijal AI, preduzeća moraju da podele svoje procese budžetiranja na taktičke i strateške komponente. AI bi trebalo da predvodi u taktičkim zadacima, dok ljudski menadžeri moraju voditi AI kako bi osigurali da taktičke odluke podržavaju dugoročnu viziju.

Uber je uspeo da postigne ovu ravnotežu. Sa poslovanjem u više od 600 gradova, kompanija koristi platforme za budžetiranje zasnovane na AI za prilagođavanje budžeta u realnom vremenu. AI precizno upravlja taktičkim odlukama, optimizujući raspodelu resursa i poboljšavajući operativnu efikasnost. Ali ljudski nadzor je ključan. Lokalni timovi Ubera često preinačuju predviđanja AI na osnovu poznavanja tržišta, osiguravajući da taktičke prilagodbe budu u skladu sa dugoročnim ciljevima kompanije. Ovaj uravnoteženi pristup bio je presudan za nedavni preokret Ubera – što je dovelo do prve operativne dobiti od 1,1 milijarde dolara 2023. godine.

Uspeh Ubera dokazuje da, iako AI dominira taktičkim odlukama, ljudski uvid je nezamenljiv za osiguranje da te odluke služe široj strateškoj viziji. Preduzeća koja postignu ovu ravnotežu neće samo operativno napredovati, već će osigurati i održivi rast.

. . .

AI sama po sebi nije dovoljna za rešavanje izazova savremenog budžetiranja. AI može – i treba – da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, poput kratkoročne raspodele resursa i povratnih informacija o performansama, gde donošenje odluka vođeno podacima dovodi do bržih i efikasnijih rezultata. Ali u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudski uvid ostaje nezamenjiv. Da bi otključale puni potencijal AI u budžetiranju, kompanije moraju integrisati taktičke i strateške komponente svojih budžetskih procesa. Kompanije koje uspeju u budućnosti biće one koje nauče kako da efikasno balansiraju ove dve komponente – koristeći AI tamo gde ona briljira i oslanjajući se na ljudsku prosudbu gde su potrebni kreativnost i strateška vizija.

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

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

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

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

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

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

Pet načina razmišljanja menadžera koji oblikuju usvajanje

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

AI skeptik

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

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

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

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

Tradicionalista koji čeka i posmatra

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

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

Oprezni implementator

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

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

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

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

Entuzijastični eksperimentator

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

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

AI katalizator

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

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

Uskladite intervenciju sa menadžerom

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

Praktična dijagnostika počinje sa tri pitanja:

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

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

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

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

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

Pravi test korporativne veštačke inteligencije jeste menadžersko poverenje

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

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

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

Oblasti u kojima je AI već prevazišao ljudske sposobnosti

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

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

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

Oblasti gde ljudi i dalje imaju prednost nad AI

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

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

1. Emocije

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

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

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

2. Kompleksnost

Svet je i dalje previše složen za AI.

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

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

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

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

3. Fizička prisutnost

Gen AI ne može direktno da interaguje s fizičkim svetom.

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

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

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

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

4. Kreativnost

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

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

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

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

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

Kako ljudi i AI mogu međusobno da se dopunjuju

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gde kompanije greše

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

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

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

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

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

Vodič za optimizaciju broja zaposlenih

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

Redefinišite jedinicu rada.

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

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

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

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

Razvijte poslovnu strategiju, a ne AI strategiju.

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

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

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

Razumite šta AI može da uradi.

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

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

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

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

Razumite šta AI ne može da uradi.

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

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

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

Dizajniranje rada za reverzibilnost

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

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

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

. . .

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

Kompanije ulažu ogromna sredstva u veštačku inteligenciju, ali mnoge i dalje ulažu napor da ta ulaganja pretoče u merljive poslovne rezultate. Jedan od razloga jeste to što zanemaruju „srednju kancelariju” (middle office), gde poslovi poput pregleda ugovora, usklađenosti s propisima, upravljanja rizicima i obrade obaveza prema dobavljačima i dalje zahtevaju visok nivo ljudskog rasuđivanja. Istraživanja kompanija Accenture i Google ukazuju na to da se upravo tu kriju neke od najvećih kratkoročnih prilika. Kompanije ih mogu iskoristiti tako što će identifikovati procese u kojima se teški slučajevi i dalje prebacuju stručnjacima, izgraditi AI sisteme koji uče od tih stručnjaka tokom samog rada i meriti da li veštačka inteligencija zaista smanjuje broj takvih eskalacija. Poslednji korak jeste da se osigura da se ušteđeno vreme pametno iskoristi, omogućavajući stručnjacima da se posvete kompleksnim odlukama, odnosima s klijentima i poslovima veće vrednosti.

Nedavni podaci o primeni veštačke inteligencije otkrili su otrežnjujući paradoks. Ekonomisti koji su povezali opsežne ankete o primeni tehnologije sa zvaničnim evidencijama o platama otkrili su da, iako je većina poslodavaca uvela AI alate u oblastima gde bi uticaj trebalo da bude najveći, efekat na zarade i radne sate nakon dve godine statistički se nije razlikovao od nule. Uprkos sposobnoj tehnologiji i tvrdnjama zaposlenih o rastu produktivnosti, obećane koristi nisu se odrazile na finansijski rezultat.

Zašto? Istraživači su ustanovili da je vreme koje su alati uštedeli „pojeo” rad neophodan za njihovo funkcionisanje. Zaposleni su svoje „oslobođeno” vreme provodili reagujući na izlazne rezultate modela i ručno ih povezujući sa postojećim sistemima i odlukama. Dobici se nikada nisu manifestovali kroz profit ili vraćene radne sate zato što modeli nisu bili istinski integrisani. Kompanijama je nedostajala integracija koja alate pretvara u konkretne rezultate.

Na osnovu analiza sprovedenih kroz različite industrije i strukturisanih eksperimenata u realnim operacijama tokom protekle godine, timovi kompanija Accenture i Google identifikovali su četiri koraka koje vodeće kompanije preduzimaju kako bi premostile jaz između implementacije i koristi, te transformisale poslove srednje kancelarije. Ovaj jaz između usvajanja i stvarne koristi najširi je i najskuplji upravo u srednjoj kancelariji – domenu koji se često previđa, a nalazi se između funkcija direktno okrenutih klijentima (front office) i rutinske administracije u pozadini (back office). Tu kompanije rešavaju nestandardne zadatke s velikim brojem izuzetaka, kao što su revizija ugovora, upravljanje rizikom i usklađenost poslovanja. Odluke se često oslanjaju na ljudsko prosuđivanje kako bi se razrešile nejasnoće usled promena poslovnih okolnosti. S obzirom na to da srednja kancelarija obuhvata više od četiri od deset radnih sati kroz 18 industrija, ona predstavlja najveći pojedinačni sloj rada u preduzeću i jedan od najvećih neiskorišćenih izvora vrednosti za primenu veštačke inteligencije.

Ipak, većina strategija za primenu veštačke inteligencije preskače sa pozadinske administracije, gde je automatizacija već zrela a marginalni dobici sve manji, direktno na ambiciozne projekte u prodaji i radu sa klijentima, kao što su dinamičko određivanje cena ili sklapanje poslova uz pomoć AI-ja – čija isplativost uvek deluje bar godinu dana daleko. Srednja kancelarija, koja nosi najveći deo posla i nudi najbrže krupne povrate, biva zapostavljena.

To je greška. Ključ za prevazilaženje jaza između usvajanja i koristi leži u unapređenju integracije inteligencije: poslu pretvaranja sposobnog modela u profitabilan model kroz njegovo direktno ugrađivanje u način na koji se odluke zapravo donose. Rezultati mogu biti impresivni. Na primer, u eksperimentu uživo koji smo sproveli, poboljšanje integracije inteligencije u tipičnom toku posla srednje kancelarije podiglo je opštu uspešnost sa 42 na 80 procenata. Rešavanje najtežih slučajeva poraslo je sa 36 na 99 procenata, dok su stručnjaci oslobođeni za poslove veće vrednosti. Da bi vaša organizacija postigla bolje performanse procesa i omogućila ljudima da se posvete zadacima veće vrednosti, preporučujemo sledeća četiri koraka.

1. Otkrijte procese koji su automatizovani samo na papiru

Takvi procesi besprekorno obrađuju jednostavne slučajeve, dok svaki težak problem prosleđuju vašim stručnjacima. Postavite sebi sledeće pitanje: kada se AI susretne sa izuzetkom koji je regulisan nepisanim pravilom, da li uspeva da ga reši ili ga eskalira čoveku? Ako ga eskalira, nalazite se na samom početku transformacije srednje kancelarije, bez obzira na to koliko ste pozadinskih procesa prethodno automatizovali.

Kroz takvo preispitivanje procesa možete izraditi sopstvenu mapu izuzetaka. Ocenite procese prema učestalosti izuzetaka i ceni njihove eskalacije, a ne samo prema obimu transakcija. Fokusirajte se na procese u kojima se izuzeci gomilaju i gde svaki od njih završava na stolu viših rukovodilaca ili eksperata. Istraživanje pokazuje da se gotovo četvrtina odluka u srednjoj kancelariji oslanja na rasuđivanje koje nijedan pisani pravilnik ne obuhvata u potpunosti. Upravo te odluke koče AI, ali u njima leži i vrednost koju vredi povratiti.

2. Izaberite jedan proces i izgradite sistem koji uči u realnom vremenu

Oduprite se potrebi da započnete glamurozan projekat u front office-u. Umesto toga, iskoristite kriterijume iz prvog koraka da izaberete jedan proces sa jasnim signalima upozorenja: visok nivo izuzetaka, skupa eskalacija i logika odlučivanja koja postoji samo u glavama zaposlenih. Zatim gradite sistem koji uči tokom samog rada, a ne samo pre puštanja u rad.

Mehanizam je ovde presudan. Kada je naš pilot sistem naišao na fakturu koju nije mogao samostalno da obradi, zabeležio je sve prateće okolnosti i uputio iskusnom menadžeru precizno pitanje, umesto da tiho zakaže ili jednostavno prosledi ceo slučaj. Odgovor stručnjaka pretočen je u pravilo za višekratnu upotrebu i primenjen na svaki naredni sličan slučaj. To nazivamo „učenjem na primeru jednog slučaja”. Jedna jedina ispravka, umesto hiljada označenih primera koje zahteva konvencionalno mašinsko učenje, bila je dovoljna da se generalizuje cela klasa izuzetaka.

Razmotrite uticaj ovog pristupa na realnu odluku. U jednom analiziranom slučaju stigle su dve gotovo identične fakture za istu narudžbenicu. Jedna je bila legitimna, pozivajući se na važeće odobrenje rukovodstva da matična kompanija fakturiše na osnovu ugovora zavisnog preduzeća. Druga je bila greška: isti iznosi, iste stavke, ali je u ovlašćenju naveden pogrešan pravni subjekt. Čak i iskusan revizor pod pritiskom obima posla može da previdi takve razlike, dok ih klasična automatizacija, koja prati poklapanje polja, redovno propušta. Nakon samo jednog objašnjenja stručnjaka, sistem je naučio da razlikuje ove dve situacije i primenio to razlikovanje na hiljade budućih slučajeva.

Isti princip se potvrdio u praksi jedne velike azijske banke. Ona je zamenila sistem za praćenje pranja novca zasnovan na krutim pravilima, koji je proizvodio ogroman broj lažnih uzbuna, sistemom koji uči iz sopstvenih podataka. Taj sistem sada prepoznaje dva do četiri puta više stvarnih finansijskih malverzacija, dok je broj lažnih upozorenja smanjen za oko 60 procenata, što omogućava istražiteljima da se posvete slučajevima koji su zaista važni. Stručnjaci prestaju da budu kontrolori koji pregledaju svaki izlazni podatak i postaju predavači koji nepisana pravila definišu samo jednom.

3. Primenite metrike koje dokazuju stvaran povrat ulaganja

Ne možete znati da li ste uspeli ako merite isključivo sirovu stopu automatizacije. Definišite uspeh kroz stopu rešavanja izuzetaka i smanjenje broja eskalacija, i utvrdite polaznu osnovu pre implementacije kako bi napredak bio merljiv. Takođe pratite radne sate iskusnih stručnjaka koje je sistem oslobodio i da li su oni zaista preusmereni na zadatke više vrednosti. Merenje samo brzine jeste merenje tek polovine onoga što integracija inteligencije donosi. Čuvajte se brzine koja prikriva lošiji kvalitet odluka.

Pogledajmo obradu obaveza prema dobavljačima, proces srednje kancelarije koji smo detaljno proučavali. Anketa sprovedena među više od 200 direktora finansija pokazala je da tipičnoj B2B organizaciji treba 17,4 dana i 12,88 dolara za odobrenje jedne fakture – usko grlo koje može narušiti odnose sa dobavljačima i ugroziti uvid u tokove gotovine u realnom vremenu. Nasuprot tome, vodeće organizacije koje koriste napredni AI istu fakturu obrađuju za 3,1 dan po ceni od 2,78 dolara, što predstavlja smanjenje vremena za 82 procenta i troškova za 78 procenata. Stopa izuzetaka pri obradi faktura pala je sa 22 na 9 procenata. Brzina i tačnost su rasle zajedno, bez međusobnog kompromisa.

Da bi nova sposobnost sistema bila dugoročna, zahtevajte poreklo pravila: svako pravilo mora biti sledljivo do interakcije sa stručnjakom koja ga je stvorila. Pre puštanja u rad, testirajte svako novo pravilo na poznatom ispravnom i poznatom neispravnom primeru. Pomenuta banka je izgradila sistem za otkrivanje pranja novca koji pruža objašnjive ocene rizika podložne reviziji, što je neophodan nivo transparentnosti za procese visokog rizika.

4. Usmerite stručnjake na zadatke koje AI ne može da obavi

Unapređena integracija inteligencije vraća dragoceno vreme vašim najskupljim kadrovima. Svesno odlučite gde će to vreme biti usmereno, inače će se tiho rasuti na sporedne poslove, čime gubite jednu od najvećih prednosti.

Uzmimo primer velikog hipotekarnog poverioca. Ta kompanija mesečno obradi preko 1,5 miliona dokumenata. Do skora su procenitelji kredita veći deo radnog vremena provodili sortirajući ih i pregledajući. Danas AI platforma automatski prepoznaje gotovo 70 procenata tih dokumenata i izdvaja podatke, štedeći proceniteljima više od 5.000 sati mesečno, uz još 4.000 sati ušteđenih na ručnom unosu.

Međutim, još veći dobitak proistekao je iz preusmeravanja pažnje procenitelja na znatno vrednije poslove. Umesto klasifikovanja platnih listića i prepisivanja podataka iz bankarskih izvoda, oni se sada fokusiraju na zahteve koji zaista traže ljudsku procenu: usklađivanje neujednačenih prihoda preduzetnika, vaganje neuobičajene kreditne istorije i rešavanje slučajeva koje šablonski upitnik ne može da obuhvati. Nekada im je sortiranje dokumentacije oduzimalo dane, a upravo je rešavanje teških predmeta prostor gde njihovo znanje stvara stvarnu vrednost.

Na primer, jedna evropska energetska kompanija obezbedila je svom pravnom timu AI asistenta za bazu ugovora i sudsku praksu, integrisanog u alate koje pravnici već koriste, a prihvatilo ga je čak 96 procenata odeljenja. Dok su nekada provodili sate u pretraživanju ugovora i izradi rutinskih nacrta, pravnici sada taj deo poveravaju asistentu, a sopstveno vreme ulažu u pregovaračke strategije i procene rizika koje jedino čovek može valjano da donese.

Nedavna studija instituta MIT pokazala je da kada automatizacija preuzme rutinske segmente posla, preostali zadaci se koncentrišu oko ekspertize koju je teže zameniti, pri čemu njena ekonomska vrednost raste. Kada je softver preuzeo osnovna računanja u knjigovodstvu, profesija je postala znatno bolje plaćena, sa realnim rastom zarada od skoro 40 procenata tokom proteklih decenija. Oslobođeni pregledanja izuzetaka, vaši stručnjaci prelaze na kompleksne poslove zasnovane na građenju odnosa – oblasti u kojima je veštačka inteligencija danas najmanje delotvorna.

Izgradite budućnost u središtu poslovanja

Lideri koji su nezadovoljni povratom ulaganja u veštačku inteligenciju traže odgovore na pogrešnim mestima. Srednja kancelarija je daleko od dosadnog međuprostora; ona nosi najveće dostižne prinose u ovom trenutku i predstavlja poligon gde gradite sposobnost rešavanja izuzetaka, što je preduslov za sve ambicije u direktnom radu s klijentima.

Put do stvarne vrednosti AI-ja vodi kroz srednju kancelariju. Ukoliko zanemarite njene složene radne tokove, vaš sledeći transformativni projekat naslediće slabosti umesto snage. Nasuprot tome, fokus na ovu zapostavljenu sferu može doneti masivne i trenutne rezultate. Pobednička primena jeste ona u kojoj se povrat investicije zaista materijalizuje, a organizacija na naredne projekte stupa oslanjajući se na sopstvene, proverene temelje, sa stručnjacima koji vode proces i čije znanje raste umesto da bledi.

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

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

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

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

Osam timova, stvarni problemi, jedan dan

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

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

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

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

Definisanje problema i dizajn rešenja

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Timovi imaju najviše koristi od deljenog radnog okruženja

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

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

Saradnja i konkurentska prednost pomeraju se uzvodno

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

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

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

Tri stvari koje menadžeri moraju raditi drugačije

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

1. Stavite snažan fokus na definisanje problema

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

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

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

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

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

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

2. Koristite prototipe za preciziranje problema

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

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

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

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

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

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

3. Organizujte timove prema perspektivama, a ne veštinama

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

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

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

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.

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

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

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

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

Procena investicionih prilika sa visokim povratom

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

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

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

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

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

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

Suočavanje sa prekomernim zahtevima klijenata

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

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

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

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

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

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

Unapređenje R&D veština za konkurentsku prednost

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

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

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

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

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

. . .

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

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

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