AI ne menja poslove – menja način na koji mislimo o njima

U vašoj firmi neko već koristi ChatGPT da napiše mejl. Neko drugi ga koristi da sažme izveštaj. Treći traži ideju za prezentaciju.

Svi dobijaju odgovore. Ali niko od njih ne dobija sistem. To je razlika između onoga što većina radi sa AI danas i onoga što će za godinu dana biti standard u svakoj ozbiljnoj firmi.

Zašto sve firme pričaju o AI, a retko koja zna šta sa njim

Prema istraživanju McKinsey-a, 78% kompanija koristi AI u bar jednoj poslovnoj funkciji krajem 2024. godine. Ali evo šta vam to istraživanje ne kaže: samo 26% kompanija ima razvijene kapacitete da od AI dobije merljivu vrednost, a ne samo pilot projekte.

Dakle, većina koristi AI. Manji deo koristi ga dobro.

U našim firmama situacija izgleda ovako: troje ljudi iz prodaje koristi ChatGPT za pisanje ponuda. Svako ima svoj pristup, svako dobija različit ton, a niko u menadžmentu ne zna da se to uopšte dešava. Rezultat? Tri verzije iste firme u mejlovima kupcima.

Ili drugi primer: finansije pripremaju mesečni izveštaj ručno, kao i pre pet godina. Treba im dva dana. A postoji način da AI pripremi osnovu za sat vremena, ali niko nije postavio pitanje "može li ovo brže?"

Problem nije u tome što ljudi ne znaju za AI. Problem je što ne znaju gde da ga postave u posao.

Šta se stvarno dešava kada AI uđe u firmu

Postoje tri faze kroz koje prolazi većina kompanija, bilo da to svesno priznaju ili ne.

• Prva faza je radoznalost. Neko čuje za ChatGPT, otvori nalog, ispita ga. Postavi par pitanja. Dobije odgovore. Impresivan je. Ali sutra ujutru, kad sedne za isti zadatak, uradi ga kao i uvek, ručno. AI ostaje kao nešto interesantno, ne kao alat.

• Druga faza je eksperimentisanje. Nekoliko ljudi u timu počinje da koristi AI za svoje zadatke. Svako na svoj način. Niko ne deli šta radi. Nema pravila. Nema provere. Rezultati variraju. Ponekad AI pomogne. Ponekad zbuni.

• Treća faza je nemir. Menadžment čuje da konkurencija "koristi AI". Dolazi pritisak: moramo nešto da uradimo. Kupuje se neki alat. Ali niko nije postavio osnovno pitanje: koji problem tačno rešavamo? Alat stoji, proces ostaje isti.

A postoji i četvrta faza, koju dostiže manji broj firmi, ali koja je upravo ono što pravi razliku. To je faza integracije. AI postaje deo radnog toka. Postoje jasna pravila. Postoji osoba koja je odgovorna. Postoje mere uspeha. I najvažnije: AI ne radi umesto ljudi, već sa ljudima.

Gde AI već danas donosi konkretne rezultate

Kompanije ostvaruju više od polovine vrednosti od AI kroz operacije (23%), prodaju i marketing (20%) i istraživanje i razvoj (13%). To nisu apstraktne oblasti. To su svakodnevni poslovi.

Evo kako to izgleda u praksi, kroz tri oblasti koje se najčešće susreću sa ponovljivim zadacima:

U prodaji, AI priprema osnovu ponude za svakog kupca. Ne piše kompletnu ponudu, ali daje strukturu, jezik, argumente. Prodavac potom prilagođava. Umesto tri sata, potrebno je sat vremena. To je ušteda od deset sati nedeljno po osobi.

U finansijama, AI sastavlja osnovu mesečnog izveštaja iz sirovih podataka. Ne zamenjuje analitičara, ali eliminiše manuelno kopiranje cifara, poređenje tabela, formatiranje. Ono što je ranije trajalo dva dana, sada traje četiri sata.

U ljudskim resursima, AI priprema opise poslova na osnovu šablona. Ne piše oglas umesto vas, ali vam daje prvu verziju koja odražava vaš stil. Umesto da počinjete od prazne stranice, počinjete od teksta koji prilagođavate.

Ono što ove primere povezuje jeste da AI ne radi posao do kraja. On radi ono što je ponovljivo, strukovno, vremenski zahtevno. A ljudi rade ono što zahteva kontekst, procenu, prilagođavanje.

To je suština sistemske primene: ne traži se zamena, već ubrzanje.

Zašto većina kompanija ne vidi rezultate

Prosečna kompanija pokušava da pokrene duplo više AI inicijativa nego kompanije koje uspešno primenjuju AI. To znači da pokušavaju sve odjednom, umesto da se fokusiraju na jedno i urade ga kako treba.

• Prva greška je što se kreće od alata, a ne od problema. Firma kupi AI platformu, organizuje obuku, ali niko ne može da imenuje konkretan proces koji treba da se promeni. Rezultat? Alat postoji, ali se ne koristi.

• Druga greška je što nema odgovornosti za AI. U većini firmi niko nije zadužen da proveri da li je AI dao tačan odgovor. Niko ne meri da li se uštedelo vreme. Niko ne prati da li se posao ubrzao. Bez odgovornosti, AI ostaje improvizacija.

• Treća greška je što se očekuje trenutna revolucija od AI. Svi žele "veliku promenu", ali preskaču mali početak. A pravi početak je uvek isti: odabrati jedan proces koji se ponavlja, videti gde AI može da pomogne, postaviti jednu meru uspeha i testirati dva meseca.

Kako izgleda kada AI postane deo sistema

Sistemska primena ne znači da AI mora biti svuda. Naprotiv, upotreba AI počinje tamo gde ima smisla.

Tim iz finansija uvidi da AI može da izvuče podatke iz faktura i pripremi osnovu izveštaja. Testiraju dve nedelje. Vide da se uštedi pet sati nedeljno. Nastave. To postaje standard.

Tim iz prodaje napravi šablon ponude sa jasnim uputstvima za AI: ton, dužina, prioriteti. AI generiše prvu verziju za svakog kupca. Prodavac prilagođava. Rezultat? Odgovor na upit stiže za sat umesto za dan. Stopa odgovora kupaca raste.

Tim iz HR-a pripremi strukturu opisa posla sa ključnim tačkama. AI popuni detalje. HR proveri i prilagodi. Umesto pola dana za svaki oglas, potrebno je sat vremena.

Svaki od ovih primera počinje isto: jedan proces, jedno merenje, jedan tim.

Šta AI ne može da uradi umesto vas

AI može da napiše tekst, napravi tabelu, izračuna varijante, predloži rešenja. Ali evo šta ne zna: vašu stvarnost.

Ne zna vaš način rada. Ne zna vaše kupce. Ne zna vašu kulturu. Ne zna vaše ciljeve. Ne zna šta je u vašoj firmi "dovoljno dobro", a šta mora da bude "savršeno".

Sve dok mu to ne objasnite, AI ostaje generički generator teksta.

Evo razlike: ako tražite od AI da "napiše poslovnu ponudu", dobićete tekst koji liči na sve ostale ponude na internetu. Ali ako kažete: "Kupac traži brzu isporuku, naš proizvod je najpouzdaniji u regionu, ton treba da bude profesionalan ali ne hladan, do tri pasusa, fokus na sigurnost isporuke", dobijate tekst koji zvuči kao vaša firma.

Razlika nije u AI. Razlika je u tome koliko dobro znate da objasnite šta hoćete.

I upravo to je ono čemu treba da naučite zaposlene: ne kako da koriste alat, već kako da mu objasne svoj posao.

Tri koraka ka sistemskoj primeni AI

Sistemska primena ne počinje sa strategijom za celu kompaniju. Počinje sa tri jasna koraka koja svaki tim može da uradi za mesec dana.

Prvi korak je najzahtevniji. Većina firmi misli da moraju odmah da promene sve procese. Ali pravi početak je uvek mali: jedan zadatak, jedan tim, jedan mesec. Ako tim iz prodaje uspeva da uštedi deset sati nedeljno na pripremi ponuda, to je 40 sati mesečno. To je cela radna nedelja vraćena timu. I to je nešto što možete da izmerite.

Drugi korak je najvažniji. Bez jasnog vlasnika procesa, AI ostaje eksperiment. Neko mora da zna kako da postavi pitanje AI tako da dobije odgovor koji odgovara vašoj firmi. Neko mora da proveri da li je odgovor tačan. Neko mora da meri da li se posao ubrzao. Ta osoba ne mora da bude IT stručnjak. Ali mora da razume proces koji se menja.

Treći korak je najkonkretniji. Ako nakon dva meseca ne možete da kažete "uštedeli smo pet sati nedeljno" ili "smanjili smo greške za 20 procenata", onda nešto ne funkcioniše. Možda AI nije dobro postavljen. Možda proces nije bio pravi. Možda ljudi nisu prihvatili promenu. Ali bez merenja, ne možete da znate šta treba da prilagodite.

Zašto je ovo trenutak da naučite sistemsku primenu

Prema McKinsey-u, 78% kompanija je usvojilo AI u bar jednoj poslovnoj funkciji do kraja 2024. godine, što je porast sa 55% godinu dana ranije. To znači da svaka firma oko vas testira nešto. Ali testiranje nije isto što i primena.

Razlika između firme koja testira AI i firme koja ga primenjuje sistemski biće razlika između one koja čeka odgovore i one koja ima rešenja pre nego što konkurencija postavi pitanje.

Evo šta to praktično znači: dok jedna firma ručno pravi ponudu tri sata, druga ima osnovu za pet minuta. Dok jedna čeka dva dana na mesečni izveštaj, druga ima analizu za četiri sata. Dok jedna traži ideju za kampanju celu nedelju, druga ima tri varijante za jedan dan.

To nisu futurističke projekcije. To su stvari koje neke firme već rade, dok većina još razmišlja o tome da li treba da počne.

Kada ste spremni za sistemsku primenu

Spremni ste kada možete da odgovorite na sledeća tri pitanja:

• Koji proces u vašem timu se ponavlja svake nedelje i troši više od pet sati? To je vaša tačka ulaska. Ne počinjete sa strategijom za celu firmu. Počinjete sa jednim procesom koji ima jasnu strukturu i merljiv rezultat.
• Ko će biti odgovoran da proveri da li AI daje dobre rezultate? Sistemska primena nije automatizacija bez nadzora. Neko mora da zna šta AI radi, da prati kvalitet, da prilagođava upite, da meri uštedu vremena. Bez te osobe, vraćate se na improvizaciju.
• Kako ćete znati da li funkcioniše? Ako ne možete da kažete "uštedeli smo X sati nedeljno" ili "smanjili smo greške za Y procenata" ili "povećali smo brzinu odgovora za Z dana", onda ne merite ništa. A što ne merite, ne možete ni da unapredite.

Odgovori na ova tri pitanja nisu teorijski. Oni su operativni. I upravo na tome se bazira obuka o sistemskoj primeni AI: ne na tome šta AI može uopšteno, već šta može konkretno u vašem poslu, sa vašim procesima, za vaše ciljeve.

Jer kada AI postane deo vašeg sistema, ne menja se samo posao. Menja se i način na koji razmišljate o njemu.