Zašto su integratori već spremni za AI
Ako već živite u podacima, API (Application Programming Interface – programsko sučelje)-jima i konektorima, ne krećete od nule. Val AI (Artificial Intelligence – umjetna inteligencija) ne zamjenjuje integraciju – on je multiplicira. Vještine orkestracije sustava koje već imate postaju primitivni blokovi koje agenti i veliki modeli trebaju kako bi bili stvarno korisni.
Plan integracije AI-a na jednoj stranici
"Nisam ‘AI osoba’, ja sam integrator." — Dobra vijest: upravo to tržište traži 2025., jer integratorske vještine pretvaraju modele u sustave koji donose vrijednost.
Karta koju možete nacrtati na salveti
Pet ideja ponavlja se u svakoj ozbiljnoj AI integraciji. Svaka je ključna — i svaka se može uvesti iterativno.
- Tokovi rada ostaju kralježnica gdje je bitna determinističnost: status kupca, transakcijske nadogradnje, strogo sekvencirani koraci. Logic Apps (ili vaš ekvivalent) i dalje briljiraju.
- Agenti služe ciljevima gdje je put neizvjestan: traženje zapisa kroz neuredne izvore, trijaža iznimki, čitanje i tumačenje dokumenata, dinamičan odabir alata. Razmišljajte o agentu kao o nadziranom praktikantu.
- Tokeni su jedinica posla i troška. Dulji prozori konteksta omogućuju bogatije uzemljenje, ali troše više tokena i povećavaju latenciju.
- RAG (retrieval-augmented generation – generiranje potpomognuto dohvatom) uzemljuje model na vašem sadržaju kako bi prestao nagađati o vašim pravilima, SKU-ovima ili postupcima.
- API upravljanje je vaša kontrolna ploča: vidljivost, kvote, failover i identitet. Bez toga jedan zajednički ključ lako postaje šesteroznamenkasti trošak.
Sidebar o pojmu — tokeni. Tokeni su najmanje jedinice koje modeli obrađuju i naplaćuju (otprilike riječi ili dijelovi riječi). Jedan korporativni podatak ilustrira razmjere: u posljednjih godinu dana procesirano je oko 100 bilijuna tokena. Vaš trošak i brzina odgovora žive upravo ovdje.
Kako birati između determinističkih tokova i agenata
Praktično pravilo: kad je potreban determinističan ishod, zadržite klasične tokove; kad je cilj jasan, a put promjenjiv, koristite agenta. Mali, dobro omeđeni agenti nisu “moonshot” — to su eksperimenti za utorak popodne koji brzo uče tim obrascu.
| Kada zadržati tokove rada | Kada koristiti agenta |
|---|---|
| Provjere statusa, validacije, pisanje u baze | Spajanje podataka iz više neurednih izvora |
| Stroge sekvence i SLA-ovi | Tumačenje dokumenata i nestrukturiranog teksta |
| Niski rizik od odstupanja | Iznimke, trijaža, odabir alata u hodu |
Psihološka nota. Nedeterminističnost je nelagodna.
"Još se borim s time da ishod nije uvijek isti."
Tretirajte agenta kao praktikanta: definirajte cilj, dajte alate, nadgledajte izlaze i postupno širite autonomiju. Ili kako je jedan voditelj rekao: "Nema lošeg učenika, samo lošeg učitelja."
Dva rana “regulatora” ponašanja su upute i konfiguracija modela. Ekipe često potroše i do 75% vremena na iteriranje uputa: jasniji sistemski prompt, uže domene alata, više primjera. Parametri poput temperature i top_p spuštajte za višu determinističnost, podižite za kreativnost. Dodajte uzorkovanje izlaza i “human-in-the-loop” na kritične točke.
Prozor konteksta, tokeni i RAG bez halucinacija
Prozori konteksta rastu (često se spominje 128k+ tokena), što mami da “utrpamo sve”. Oduprite se. Dulji kontekst poskupljuje upit i može razvodniti relevantnost. Pametniji je pristup s RAG-om: dohvatite samo najrelevantnije dijelove i citirajte ih u promptu. Tako smanjujete halucinacije i držite odgovore “on-policy”.
- Što su tokeni: najmanje obrađene jedinice; račun plaćate po ulaznim i izlaznim tokenima.
- RAG rutina: indeksirajte SharePoint, priručnike i interne portale; stvorite vektorski indeks; dohvatite 3–5 najbližih ulomaka po upitu; ubacite ih u prompt s izvorima.
- Operativna pažnja: čuvajte PII, postavite ritam reindeksiranja i mjerite relevantnost kroz vrijeme. Sitni pad kroz mjesece je drift relevantnosti – operativni, ne jednokratni problem.
Alati koji poštuju način na koji već isporučujete
Na Microsoftovom stogu, kratak put od ideje do nadziranog produkcijskog rada često je kombinacija Logic Apps + agentne petlje + konektori, uz Copilot Studio za brzu kompoziciju i Azure AI Foundry kao katalog modela-kao-usluge. I izvan tog ekosustava, uzorak je isti: birajte katalog gdje možete evaluirati i zamijeniti modele bez promjene klijenata.
- Praksa: kratke evaluacije s malim skupovima podataka i brzi A/B testovi.
- Ekonomija: skuplje “reasoning” modele koristite samo za poteze gdje se dodatno “razmišljanje” isplati; za masovno parsiranje jeftiniji modeli su bolji.
- Ritual:15 minuta dnevno gradite ili dotjerujte malog agenta/alata. Brže se zbraja nego što mislite.
Upravljanje nije naknadna misao: to je kočnica i sigurnosni pojas
Jedan zajednički ključ preko više timova lako je postao račun od 100.000 USD u tokenima. API upravljanje (npr. APIM gateway) treba biti u putanji od prvog dana:
- Vidljivost i kvote: mjerenje tokena u telemetriji, ograničenja po minuti i dnevne kape.
- Otpornost: load balancing, circuit breaker i failover.
- Identitet: managed identity umjesto ručnog dijeljenja ključeva.
- Semantičko keširanje: spremite parove prompt–odgovor s ugradnjama i pragom sličnosti; ako je novi upit dovoljno sličan, vratite keš i uštedite tokene i sekunde.
Operativna noga je i osmatranje: nadzor naplate tokena, logiranje prompta/odgovora s redakcijom, mali eval skupovi koji hvataju regresije, alarm ako učestalost halucinacija prijeđe zadani prag, te nadzorna ploča kvalitete dohvaćanja ako koristite RAG. Za agente koji izvode akcije nad bazama ili CRM (Customer Relationship Management – sustav za upravljanje odnosima s klijentima)-om, uvedite ljudsko odobrenje prije izvršenja u ranoj fazi. U praksi: model predlaže, čovjek odobrava.
Troškovi i kompromisi koje možete izračunati na salveti
Matematika gradi povjerenje. Ako vaš agent po izvršenju troši oko 50.000 tokena, imate približno 20 izvršenja po 1.000.000 tokena. Usporedite to s učestalošću incidenata i radnim satima.
Primjer iz regije: agent koji ispravlja zapise bez broja članske iskaznice HOK-a u starijem sustavu. Ručno: oko 2 sata po incidentu, 1–2 puta mjesečno — recimo ~48 sati godišnje. Agent je građen 4 sata; svako pokretanje troši ~50.000 tokena. Zaključak bez tablice cijena: nekoliko eura po izvršenju da se ukloni ponavljajući ručni posao — i prekidač koji možete ugasiti.
Napomena: modeli se razlikuju po tokenizaciji i cijenama; provjerite aktualne stope i podržane prozore konteksta kod dobavljača u 2025..
Kultura i ritam: kako to stvarno uvesti
Tehnika je pola priče; promjena navika je druga polovica. Spustite stres s nadzorom i malim, jasnim pobjedama.
- Korak 1: odaberite tri pilota iz svojeg svijeta integracije — iznimke na legacy toku, validaciju poruka s strukturiranim izlazom i internog RAG asistenta za politike.
- Korak 2: krenite sa šprancama (Logic Apps/agentske petlje ili vaš ekvivalent), vrtite u sandboxu i instrumentirajte od dana 1.
- Korak 3: uvedite API gateway: ključ po developeru ili aplikaciji, kvote tokena i rate limit, managed identity i semantičko keširanje za ponavljive upite.
- Korak 4: evaluirajte iz kataloga modela, zapišite kriterije odabira i dizajnirajte tanki klijent za brzu zamjenu pozadine.
- Korak 5: održavajte ritam: 15 minuta dnevnog tuninga gradi mišić brže od kvartalne radionice.
"Prava mudrost je znati koliko toga ne znamo." U našem zanatu to znači: iteriramo upute, alate i politike kako učimo — i mjerimo svaki korak.
Za kraj: već imate primitivne gradivne blokove — podatke, API-je, konektore, možda i RPA (Robotic Process Automation – robotska automatizacija procesa) i NLP (Natural Language Processing – obrada prirodnog jezika). Agenti su samo novi sloj. Uzemljite ih vlastitim sadržajem preko RAG-a, stavite governance u put, držite matematiku o tokenima pri ruci i tretirajte nedeterminističnost kao mentoriranje novog člana tima. Koje tri male automatizacije možete pokrenuti ovaj tjedan?
Ograničenje odgovornosti: Ovo je informativni sadržaj i ne predstavlja financijski, pravni ili stručni savjet. Za odluke prilagođene vašoj situaciji obratite se kvalificiranom stručnjaku.