Što biste napravili bez AI: Realna introspekcija svakodnevnog rada
Zamislite scenarij: netko vam danas isključi sve alate temeljene na umjetnoj inteligenciji (AI – Artificial Intelligence, odnosno umjetna inteligencija). Nema automatskog prevođenja, brze pretrage u e‐mailovima, preporuka u CRM‐u (Customer Relationship Management – sustav za upravljanje odnosima s kupcima) ili automatskih sažetaka sastanaka. Koliko bi se vaš radni dan usporio?
Za mnoge profesionalce između 30 i 60 godina odgovor je: „Znao bih raditi bez toga, ali proces bi bio puno sporiji i manje učinkovit.” Taj osjećaj otkriva važan prijelazni trenutak na tržištu: AI više nije samo novotarija, ali još nije ni dosadna nužnost kao električna energija. Upravo zato postaje ključno pitanje: kako AI integrirati pametno i održivo, a ne samo što prije i „pro forma”?
Uobičajene svakodnevne AI funkcionalnosti
Koji je vaš trenutni položaj na AI putu
Većina stručnjaka danas koristi barem osnovne AI alate. Bilo da ste testirali ChatGPT, interno razvijenog chatbota ili automatiziranu analitiku temeljenu na strojnom učenju, sigurno ste prošli nekoliko faza:
- Faza 1: Istraživanje generativnih AI alata za dokumentaciju, prezentacije ili kodiranje
- Faza 2: Eksperimentiranje s internim chatbotima, često bez jasnog vlasnika i metrika uspjeha
- Faza 3: Povratak praktičnosti – „Što AI donosi u svakodnevnim procesima, a da nije samo još jedan modni trend?”
Za iskusne profesionalce najvrjednije je naučiti kako AI kvalitetno nadograditi na postojeće procese bez rušenja infrastrukture koju ste godinama gradili. To znači fokus na postupno usvajanje, održivost i praktične dobitke umjesto spektakularnih, ali kratkotrajnih projekata.
AI kao dodatni sloj: Izbjegnite skupe greške integracije
Jedna od najkorisnijih paradigma jest gledati na AI kao dodatni sloj na postojeći ekosustav, umjesto da ga mijenja iz temelja. Ne trebate rušiti ERP sustav kako biste poboljšali izvještaje niti mijenjati CRM kako biste dobili kvalitetniju segmentaciju klijenata.
Zašto je to važno?
- Preveliki projekti često propadnu zbog opsega, troška ili otpora korisnika.
- Premali projekti, poput izoliranog chatbota na internetskoj stranici, uglavnom ne ostvare značajan učinak.
Optimalno rješenje leži između tih ekstrema: AI kao sloj koji nadograđuje postojeće procese i dodaje vrijednost u tri ključne domene:
- Sloj za razumijevanje: automatsko sažimanje, klasifikacija i izvlačenje ključnih informacija iz dokumenata.
- Sloj za odlučivanje: preporuke, rangiranja i predviđanja – uz ljudsku kontrolu rezultata.
- Sloj za automatizaciju: generiranje nacrta odgovora, prijedloga zadataka ili početnog koda.
Praksa pokazuje da je AI najučinkovitiji kada se ponaša poput pomoćnika, a ne zamjene, čime se cijela organizacija lakše prilagodi novim tehnologijama.
Što znači „praktično” za naprednog korisnika umjetne inteligencije
Praktična AI integracija nije samo popis najnovijih alata ili trikova s promptima. Za stručnjake srednje karijere najvažnije je:
- Kako prilagoditi AI u postojeći proces odobravanja, na primjer kredita, bez ugrožavanja regulatorne usklađenosti.
- Kako povezati AI s takozvanim legacy sustavima bez dugotrajnih i skupih migracija.
- Kako objasniti upravi da AI nije jednokratan trošak, nego kontinuirana operativna funkcija.
Primjer: Voditelj prodaje ne mora razumjeti kako funkcionira najnovija arhitektura modela, ali treba znati koje su posljedice kada IT odjel predlaže uvođenje modela koji se trenira na internim podacima. Konkretno, što znači kad AI predloži određeni popust ili rangira leadove – i kako to mjeriti iz perspektive utjecaja na prodajni proces.
Za sistem inženjere, pitanja su još praktičnija:
- Gdje se AI servis uklapa u postojeću tehničku arhitekturu?
- Kako se postavlja sigurnosna autentifikacija prema novim AI komponentama?
- Što se događa s logovima, audit trailom i zahtjevima za usklađenošću?
Povezivanje poslovnih i tehničkih timova: Nova uloga AI prevoditelja
Sve češće se u tvrtkama pojavljuju osobe koje premošćuju jaz između poslovanja i tehnologije – AI prevoditelji. Oni nisu uvijek data scientist, već su često product manageri, voditelji projekata ili iskusni operativci koji su spontano ušli u AI područje.
Za osobe s iskustvom vođenja timova, ključno je razumjeti sljedeće zadatke:
- Postaviti realna očekivanja: AI nije sigurna čarolija, ali ni samo još jedan API.
- Definirati potreban prag točnosti za konkretne procese – nije svakom timu potrebno 99,9% preciznosti.
- Balansirati eksperimentiranje s dugoročnom stabilnošću.
“Ne morate biti vrhunski stručnjak za podatke da biste uspješno vodili AI projekte, ali morate znati postaviti prava pitanja i prepoznati gdje leži poslovna vrijednost.”
Neki istraživači već predviđaju nagli rast uloga kao što su „AI Integration Lead” ili „Head of AI Enablement”1. Čak i ako te titule nisu dugotrajne, kompetencija ostaje tražena: prevesti AI mogućnosti u jezik procesa, odgovornosti i rizika.
Od alata prema procesu: Strategija koja izdržava promjene
Većina kompanija započinje s nabavom alata: „Imamo pristup modelu X”, ili „kupili smo licencu za Y”. Zreliji pristup kreće od procesa:
- Mapa ključnih točaka trenja – gdje ljudi najviše gube vrijeme ili postoji previše ručnog unosa.
- Identifikacija prilika gdje AI može biti pomoćnik, a ne zamjena.
- Odabir alata tek nakon što su potrebe jasno definirane.
Praktičan, lokalno relevantan primjer: U tvrtki koja pruža korisničku podršku, AI može uvelike ubrzati početno pretraživanje korisničkih podataka, dok ljudski agent preuzima suštinsku komunikaciju. Umjesto ambicioznog projekta potpune automatizacije, mala promjena donosi znatno brže vrijeme reakcije i veću učinkovitost.
Detaljan vodič nije „glossy” – već realan okvir odluka
Što znači kada blog obećava „detaljne vodiče za AI integraciju”? To nije samo tehnička dokumentacija, već i opis konteksta, procesa i ključnih kompromisa.
- Svaki vodič navodi u kojem okruženju je rješenje primijenjeno (npr. srednje velika tvrtka, javni sektor, specifična vertikala).
- Daje jasne korake implementacije – od stvaranja poslovnog slučaja do mjerenja rezultata.
- Otvoreno prikazuje kompromise i rizike – gdje su dobici, što se gubi ili komplikuje.
Kada npr. prikazujemo vezu između AI servisa i CRM‐a, nije dovoljno objasniti tehničku provedbu. Ključno je jasno navesti tko je vlasnik podataka, kako se pristupa osjetljivim informacijama i što kada treba mijenjati model. To su pitanja koja profesionalce u ovoj publici najviše zanimaju.
Zdravorazumski pristup: AI kao alat, izvor rizika i prilika
Kada stručnjaci razgovaraju o umjetnoj inteligenciji 2025. godine, tri narativa se stalno sudaraju:
- Hype: „AI će promijeniti sve, tko ne uskoči, zaostaje.”
- Strah: „AI ugrožava radna mjesta, privatnost i sigurnost.”
- Pragmatizam: „AI je moćan alat, ali donosi rizike i traži oprez.”
Na ovom blogu naglašava se pragmatičan pristup: prepoznati ograničenja, jasno komunicirati rizike (od sigurnosti podataka do pristranosti modela) i ne zaboraviti da ignoriranje umjetne inteligencije također ima cijenu – gubitak konkurentnosti i neučinkovitost.
Za profesionalce koji svakodnevno balansiraju između kratkoročnih i dugoročnih ciljeva, ključno je biti inženjer odluka – osoba koja postavlja pitanja kroz prizmu stvarnih potreba, ograničenja i odgovornosti.
Praktično pitanje za vaš sljedeći tjedan
Ako se na kraju svega pitate kako dalje: umjetna inteligencija za iskusne profesionalce nije pitanje „hoćemo li je koristiti”, nego kako je smisleno uključiti u vašu svakodnevicu.
Blog ostaje tu kao vodič: ne kao enciklopedija pojmova ni zbirka vijesti, nego platforma za prevođenje AI‐ja na jezik odluka, procesa i odgovornosti.
Za ostvarivanje stvarne vrijednosti, pokušajte već ovaj tjedan svom timu postaviti pitanje:
Da morate zadržati samo jedan konkretan AI slučaj korištenja u svom poduzeću, koji bi to bio – i zašto je upravo on nezamjenjiv?
Odgovor na ovo pitanje često otkriva više o vašoj AI strategiji nego svi formalni dokumenti zajedno.
-
Neki konzultanti i istraživači organizacijskog dizajna već sada uvode pojmove poput „voditelj AI integracije” i „rukovoditelj AI osnaživanja”, ali konsenzus o dugoročnosti tih titula još ne postoji. ↩