Što danas znači AI automatizacija
Artificial Intelligence (AI) je skup metoda koje računalu daju sposobnost da razumije kontekst, sažima, generira sadržaj i razgovara glasom ili tekstom. Od kraja 2022. AI je ušao u mainstream; u 2025. više nije magija nego alat. Procjene često navode da do 50% aktivnosti na poslu može biti automatizirano — brojke variraju, no smjer je jasan: pametna automatizacija ulazi u svakodnevne procese.
Tri obrasca koja donose brzu vrijednost
- Razgovorni agenti: chat/voice botovi koji odgovaraju na upite ili zovu korisnike.
- AI alati: generiranje teksta, slika, sažetaka i izvještaja.
- AI workflow automatizacije: lanac koraka gdje AI procjenjuje i odlučuje.
Primjer iz lokalne prakse: chatbot filtrira FAQ, alat sažme mail u 5 točaka, a workflow ocijeni je li lead spreman za prodaju i automatski otvori zadatak u Customer Relationship Management (CRM) sustavu.
Vizualizirajte tok kao malu tvornicu
Što pomaže početnicima? Zamislite “tvornicu” s fazama: trigger (okidač), filter (pravila), actions (koraci), intelligence (AI prosudba/kreacija), formatter (npr. u strukturirani zapis), output (kam’ sve ide).
Dijagram toka AI automatizacije
Podrška u praksi: nova poruka stiže u inbox (trigger) → AI razumije namjeru (intelligence) → oblikuje klasifikaciju i odgovor u JavaScript Object Notation (JSON) formatu (formatter) → šalje odgovor i logira slučaj u CRM (output). Uz no‐code alate, vrijednost se vidi već prvi dan.
Tehnički minimum: API i webhook bez drame
Application Programming Interface (API) je “meni” za programsku narudžbu podataka; webhook je signal koji javlja da se nešto dogodilo. Hypertext Transfer Protocol (HTTP) je protokol kojim to putuje.
“Bez razumijevanja API-ja i webhookova teško je skalirati automatizacije.”
Praktično, fokusirajte se na četiri stvari:
- Autentikacija: pošaljite HTTP zahtjev s Bearer tokenom prema API-ju.
- Webhook unos: npr. Tally formom šaljite podatke u vaš workflow.
- Spremište: pospremite u Airtable ili bazu za daljnju obradu.
- Mostovi: u Make.com ili n8n koristite modul HTTP request; često možete zalijepiti primjer iz dokumentacije (curl) i pokrenuti test.
Zašto tražimo strukturirani izlaz
Promptanje je zanat: definirajte ulogu, napišite jasnu uputu i tražite strukturirani izlaz. Za strojnu obradu najbolji je JSON.
System: Ti si prodajni asistent. Vrati isključivo JSON s poljima qualified:boolean, reason:string, next_step:string.
User: Lead ima budžet 5.000 €, želi Shopify integraciju, rok 14 dana.
Takav izlaz lako se pretvara u zadatak, etiketiranje u CRM-u ili personaliziran email.
Krenite od kraja i testirajte u modulima
Umjesto da gradite sve pa onda tražite grešku, prvo dokažite da zadnji korak radi.
- Korak 1: pošaljite ispravan email/Slack poruku.
- Korak 2: spojite formatter (npr. JSON u tablicu).
- Korak 3: tek tada dodajte AI klasifikaciju ili generiranje.
Ovaj pristup štedi sate debugiranja, posebno kod voice agenata, kvalifikacije leadova i automatskih prijedloga.
Stack koji radi i oprez koji spašava
Starter kombinacija koja pokriva većinu slučajeva: Make.com ili n8n (tokovi), Airtable (baza), Tally (obrasci), OpenAI (model), Gmail/Slack (izlaz), te Firecrawl za dohvat web sadržaja. Ključ nije “najbolji alat”, nego jasna putanja podataka.
Očekivanja držite realnima: mali MVP (Minimum Viable Product), jasni kriteriji uspjeha i briga o privatnosti. Testirajte s anonimiziranim podacima i pazite na General Data Protection Regulation (GDPR) i ePrivacy — povjerenje korisnika je presudno.
Mini plan za početnike
- Korak 1: naučite pojmove trigger, filter, action, intelligence.
- Korak 2: izradite jedan kraj‐na‐kraj primjer s API‐jem i webhookom.
- Korak 3: uvježbajte promptanje sa strukturiranim izlazom.
- Korak 4: napravite 5–10 mini projekata za portfelj.
AI automatizacija nije cilj sama po sebi, nego način da radimo manje repetitivno, a više smisleno. Koji biste svoj zadatak prvi pretvorili u “tvornicu” od par koraka?