Zaposleni se više bave analizom i donošenjem odluka, dok AI preuzima manuelne i repetitivne zadatke, menjajući raspodelu posla a ne nužno broj zaposlenih
Krajnja prednost u 2026. imaće firme koje najbrže pretvaraju podatke u odluke, a ne one koje ih najviše prikupljaju
Veštačka inteligencija više nije samo tehnološki dodatak poslovanju. Ona menja način na koji kompanije čitaju podatke, planiraju budućnost i donose odluke, dok se uloga menadžera pomera od prikupljanja informacija ka njihovom tumačenju i strateškom usmeravanju.
Pre desetak godina, direktor koji je hteo da zna kako posluje njegova firma čekao je izveštaj sa kraja meseca. Danas čeka odgovor asistenta zasnovanog na veštačkoj inteligenciji, i to za nekoliko sekundi. Ono što se menja nije samo brzina. Menja se sama priroda posla koji menadžment obavlja.
Dugo je važilo pravilo da menadžer donosi odluke na osnovu iskustva, intuicije i, u boljem slučaju, tabele u Excelu koju je neko ručno sklopio prethodne nedelje. Taj model polako postaje istorija. Kompanije danas generišu ogromne količine podataka o prodaji, ponašanju kupaca, zalihama i performansama zaposlenih, ali problem nikada nije bio nedostatak podataka. Problem je bio u tome što niko nije stizao da ih na vreme pretvori u nešto upotrebljivo.
Veštačka inteligencija je upravo tu napravila najveći pomak. Ne u onom holivudskom smislu robota koji donosi odluke umesto čoveka, već u mnogo prizemnijem i korisnijem obliku: kao alat koji čisti, povezuje i tumači podatke brzinom kojoj nijedan tim analitičara ne može da parira. Ono što je nekada zahtevalo dane rada finansijskog sektora, danas se svodi na postavljanje pravog pitanja sistemu koji već zna gde da traži odgovor.
Menadžer kao pilot, ne kao mehaničar
Zanimljivo je kako se u praksi menja sama uloga menadžera. Umesto da bude neko ko ručno prikuplja informacije iz različitih sektora, od finansija i prodaje do logistike, kako bi na kraju sklopio sliku, menadžer sve više liči na pilota koji nadgleda kontrolnu tablu. Podaci su već tu, obrađeni i vizuelizovani, a njegov posao je da postavlja prava pitanja i donosi odluke na osnovu scenarija koje mu sistem nudi.
To zvuči jednostavno, ali suština je duboka. Kada planiranje budžeta ili predviđanje prihoda prestane da bude tehnički, mukotrpan proces i postane razgovor sa sistemom, kroz pitanja poput „šta bi se desilo da povećamo cene za pet odsto“ ili „koji je rizik ako odložimo investiciju za drugi kvartal“, menadžment dobija nešto što ranije nije imao: prostor da razmišlja unapred, umesto da gasi požare iz prošlosti.
Upravo to je smer u kom se kreće i primena alata poput Oracle EPM-a, ojačanih veštačkom inteligencijom, o čemu se govorilo i na AIGO događaju posvećenom finansijskim direktorima i kontrolorima. Poenta nije u samom softveru, već u pomaku uloge: od onoga ko sastavlja izveštaj, ka onome ko na osnovu izveštaja kreira strategiju.
Zašto 2026. nije godina eksperimenta, već primene
Poslednjih nekoliko godina veštačka inteligencija je u poslovnom svetu bila pretežno tema konferencija i pilot projekata. To se menja. Firme koje su se 2023. i 2024. pitale „da li nam ovo uopšte treba“, danas se pitaju „gde nam prvo treba, a gde može da sačeka“. Razlika je suštinska: od radoznalosti se prešlo na budžetsku stavku.
To potvrđuju i razgovori sa domaćim kompanijama iz različitih sektora, od bankarstva i telekomunikacija do proizvodnje i javne uprave. Zahtevi više nisu apstraktni, poput „hoćemo AI“, već konkretni: brža obrada nestrukturiranih podataka kao što su ugovori, mejlovi ili žalbe klijenata, predviđanje odliva korisnika i automatizacija rutinskih odluka koje su ranije trošile sate rada zaposlenih.
"Najveći deo posla više nije uveravanje kompanija da im je veštačka inteligencija potrebna. Izazov je prepoznati gde konkretno ona donosi vrednost, jer odgovor nije isti za banku i za proizvodnu firmu."
Podaci koje niko nije čitao
Jedan od najvećih pomaka odnosi se na takozvane nestrukturirane podatke, odnosno sve ono što ne stane uredno u redove i kolone tabele. To su ugovori, interna dokumentacija, korespondencija sa klijentima i zapisnici sa sastanaka. Do skoro, to je bila arhiva koju niko nije stizao da analizira, jer bi za to bilo potrebno da čitav tim danima čita hiljade stranica.
Alati zasnovani na veštačkoj inteligenciji sada mogu da pročešljaju tu arhivu i izvuku obrasce, na primer koje klauzule najčešće izazivaju sporove ili koji tip pritužbi klijenata prethodi njihovom odlasku kod konkurencije. To menadžmentu ne daje samo brže odgovore, već i pitanja koja ranije nisu ni znali da postave.
Ljudi ostaju u igri, samo na drugom mestu
Svaka priča o automatizaciji povlači isto pitanje: da li to znači manje ljudi na poslu. Iskustva iz prakse pokazuju nijansiraniju sliku. Menja se raspodela posla, ne nužno njegov obim. Zaposleni koji je ranije provodio dane sređujući izveštaje, sada vreme koristi za njihovo tumačenje i predlaganje poteza. Vrednost se pomera sa mehaničkog prikupljanja podataka na kritičko razmišljanje o onome što podaci govore.
To, naravno, ne ide samo od sebe. Uvođenje ovakvih sistema zahteva promenu navika, poverenje da alat neće proizvesti pogrešan zaključak, kao i partnera koji razume i tehnologiju i specifičnosti konkretne industrije, bilo da je reč o banci, telekom operateru ili državnoj instituciji.
Ono što ostaje nepromenjeno jeste da tehnologija sama po sebi ne rešava ništa, već samo otvara vrata. Ko će kroz njih proći i koliko brzo, i dalje zavisi od ljudi koji vode kompanije i od toga da li imaju pravog partnera koji razume i tehnologiju i njihov posao.
U 2026. godini prednost neće imati kompanije koje imaju najviše podataka, već one koje umeju najbrže da ih pretvore u odluke.
