Zašto je sada pravi trenutak za pametnu automatizaciju
Često čujem rečenicu koja se potvrđuje iz projekta u projekt:
“Neće vas zamijeniti tehnologija, nego osoba koja je zna koristiti.”
Ako razvijete osnovnu pismenost za AI (Artificial Intelligence — umjetna inteligencija) i složite nekoliko blokova u jasan tok, produktivnost može skočiti 5–10x. Danas su orkestratori kao Make.com, Zapier ili n8n pristupačni, a baze poput Airtablea i Google Sheetsa dovoljne za prve ozbiljne rezultate.
Kako AI u automatizaciji funkcionira kao traka
Zamislite tvorničku traku s šest stanica. Kad to vizualizirate, “AI” postaje samo jedna stanica, ne crna kutija.
dijagram trake s 6 stanica
- Stanica 1 — okidač: događaj pokreće tok (primljen e‐mail, ispunjena forma).
- Stanica 2 — filter: prolazi samo relevantno (npr. odbacivanje duplikata).
- Stanica 3 — akcije: upis u tablicu, kreiranje zadatka, ažuriranje u CRM (Customer Relationship Management — sustav za odnose s klijentima).
- Stanica 4 — inteligencija:LLM (Large Language Model — veliki jezični model) uz NLP (Natural Language Processing — obrada prirodnog jezika) sažima, klasificira ili donosi preporuku.
- Stanica 5 — formatiranje: čišćenje teksta, normalizacija datuma, priprema predloška.
- Stanica 6 — izlaz: e‐mail, Slack poruka ili zapis u sustav.
Prva mala pobjeda: od forme do odgovora
Minimalni, ali koristan tok:
- Korak 1: Tally forma je okidač.
- Korak 2:Filter uklanja duplikate.
- Korak 3: Airtable sprema zapis i dodaje status/vrijeme.
- Korak 4:AI procjenjuje “vrijedi li lead poziva?” i predlaže ton i ključne točke odgovora.
- Korak 5:Formatter sklapa kratki e‐mail.
- Korak 6: Izlaz šalje poruku i pinga Slack kanal.
Stack koji radi: Tally + Airtable + Make + OpenAI. Rezultat: brži odaziv, ujednačen stil i uredan trag — sve mjerljivo u danima, ne mjesecima.
Kada uvesti agente, a kada ostati na pravilima
Deterministički tokovi su “ako X, onda Y”. Agenti idu dalje: razmišljaju, djeluju, provjeravaju i ponavljaju dok ne postignu cilj. Kako kaže jedna kolegica:
“Agenti rade u ciklusu reason–act–iterate.”
Praksa: workflow izreže video, agent odabere najbolji isječak prema signalima, generira više naslova, testira i vrati pobjednički par. Savjet: krenite s pravilima, a agentne elemente (ponovni pokušaji, grananje, A/B) dodajte tek kad imate zrele podatke i dobar nadzor.
Trošak, ograničenja i signali za skaliranje
Modeli se naplaćuju po tokenu, orkestratori po zadacima/sjedalicama, baze po redovima. Mali agent za sadržaj često stane oko 40 USD mjesečno (ovisno o volumenu). Na skali računajte na latenciju, rate limit, vendor lock‐in i lokaciju podataka. Pratite rane alarme: eksploziju tokena po zadatku, limite redova u bazi, čekanje u redovima izvršavanja i model drift (postupno odstupanje rezultata od očekivanog).
Sigurnost podataka bez kompromisa
- PII: sanirajte unose, dijelite samo nužne podatke, birajte privatne ili on‐prem opcije kad je potrebno.
- Halucinacije: uvedite verifikacijski korak za ključne brojke prije slanja ponuda.
- Glasovni agenti: jasna obavijest o snimanju i stroga politika pohrane.
- Incidenti: imajte jasan playbook — što gasiti, koga obavijestiti, kako prebaciti na ručni režim.
Učenje u slojevima, bez preopterećenja
- Step 1: jedan okidač + jedan izlaz.
- Step 2: dodajte AI korak (sažetak ili klasifikacija).
- Step 3: uvedite formatter i više akcija.
- Step 4: tek tada dodajte agentne elemente.
Svaka faza neka ima vidljiv ishod (npr. auto‐sažetak upita korisnika) kako bi tim odmah vidio korist. Za rutinske klikanje razmotrite RPA (Robotic Process Automation — robotska automatizacija procesa).
Brzi podsjetnik za pokretanje
- Odaberite jedan orkestrator, jednu bazu i jedan model — i pokrenite prvi tok.
- Mjerite učinak (vrijeme odgovora, kvaliteta, trošak) i optimizirajte najsporiju kariku.
- Uvedite “human‐in‐the‐loop” za rizične korake i jasne statuse/rune.
- Agente dodajte kad možete pratiti i korigirati njihov rad.
Koji mali proces u vašem timu već danas možete pretvoriti u prvu, mjerljivu automatizaciju?