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

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

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

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

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

Osetite strah i uradite to uprkos njemu

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

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

Kreirajte „kontejner” i vodite dobre razgovore

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

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

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

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

Evo kako da počnete:

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

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

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

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

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

Preduzmite posvećenu akciju

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

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

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

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

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

Nastavite da pravite prostor i ponavljajte proces, iznova i iznova

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pretvorite probleme u prilike

Biološka realnost

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

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

Dizajnerski odgovor

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

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

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

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

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

Kako da pomognete sebi da preformulišete

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

Stvorite prostor za inspiraciju

Biološka realnost

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

Dizajnerski odgovor

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

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

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

Kako da pomognete sebi da prikupite uvide

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

Eksperimentišite na svom putu napred

Biološka realnost

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

Dizajnerski odgovor

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

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

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

Kako da pomognete sebi i svom timu da eksperimentišete

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

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

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

...

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

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

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

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

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

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

Mogućnosti AI pomoćnika

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

Analitičke sposobnosti

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

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

Verbalno-vizuelne sposobnosti

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

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

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

Integrisanje mogućnosti

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

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

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

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

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

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

Olakšavanje usvajanja i upotrebe

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

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

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

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

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

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

. . .

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

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

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

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

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

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

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

Kako zaobići manipulacije mozga

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

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

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

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

Preusmeravanje misaonih procesa

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

Preusmerite pažnju da biste se oduprli taktikama hitnosti

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

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

Regulišite emocionalne okidače usmerene na saosećanje

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

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

Oduprite se automatskom poštovanju autoriteta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Problem sa pretpostavkom da će veštačka inteligencija popraviti inovacije

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

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

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

Ideacija: Preterano fiksiranje na tipično.

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

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

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

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

Selekcija: Pristrasnost prema „doteranijim“ idejama jezičkih modela.

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

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

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

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

Uvid u potrošače: Brže istraživanje, manje autentični odgovori.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Glavni zaključci

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

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

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

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

. . .

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Jaz u vrednosti veštačke inteligencije

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

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

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

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

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

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

Jednačina vrednosti veštačke inteligencije

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

Vrednost = Tehnologija x Usvajanje x Strateška usklađenost

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

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

Zanemareni faktor: Strategija

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

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

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

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

Uložite novac tamo gde je vaša vrednost

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

Konkretno, to znači preduzimanje četiri koraka:

Definišite svoje pokretače vrednosti.

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

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

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

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

Fokusirajte se na svoju poziciju u lancu vrednosti industrije.

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

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

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

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

Pronađite prilike u svom bilansu uspeha.

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

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

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

Definišite svoja merila finansijskog povraćaja.

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

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

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

Uticaj usidrenja veštačke inteligencije u strategiju

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2. Šta vas trenutno raduje izvan posla?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

. . .

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

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.