Ljudi ili AI? Pogrešno pitanje — budućnost pripada ljudima s AI-jem
Uoči Automation Summita Darko Jovišić i Robert Penezić otkrivaju gdje AI već donosi mjerljivu poslovnu vrijednost, kada se isplati razvijati vlastita rješenja i zašto će brzina prilagodbe odlučivati o konkurentnosti kompanija.
Prema izvještaju World Economic Foruma Future of Jobs 2025, do 2030. moglo bi nastati oko 170 milijuna novih radnih mjesta, dok bi ih približno 92 milijuna moglo nestati, a gotovo 40 posto ključnih vještina zaposlenika trebalo bi se promijeniti. Najizloženiji su administrativni i uredski poslovi koji uključuju standardiziranu obradu informacija, poput unosa podataka, osnovnog knjigovodstva, korisničke podrške i pripreme dokumentacije. Istodobno se mijenjaju stručne uloge u financijama, marketingu, medijima, pravu i programiranju jer AI može preuzeti dio istraživanja, analize, pisanja i kodiranja. ILO i WEF administrativna zanimanja navode kao najizloženija, dok Indeed procjenjuje da bi oko 26 posto oglasa za posao moglo biti znatno, a dodatnih 54 posto umjereno transformirano generativnim AI-jem. Ključno je razlikovati automatizaciju pojedinih zadataka, transformaciju cijele uloge i potpuno ukidanje radnog mjesta.
Potražnja danas raste prvenstveno za stručnjacima u području umjetne inteligencije, podatkovnih centara, čipova, kibernetičke sigurnosti i implementacije tehnoloških rješenja. Nužno se ne vraća stara organizacija, nego se radna snaga ponovno gradi oko novih prioriteta.
Globalna rasprava o umjetnoj inteligenciji uglavnom je usmjerena na američke kompanije, ali Kina sve snažnije nudi kvalitetne, otvorene i cjenovno pristupačne modele.
Za prosječnog hrvatskog ili regionalnog poduzetnika ključno nije razviti vlastiti model niti odmah smanjivati broj zaposlenih, nego prepoznati procese u kojima AI može donijeti mjerljivu korist. Prema dostupnim podacima, u 2025. godini oko 20 posto tvrtki s najmanje deset zaposlenih u EU-u koristilo je neku vrstu AI tehnologije, dok je Hrvatska s približno 15 posto bila ispod europskog prosjeka.
Tokeni za velike GenAI modele postali su standard korištenja, a uredi diljem svijeta koriste ih sve više i češće. Trošak koji time stvaraju svojim poslodavcima neke je već naveo da u urede vrate zaposlenike koje su otpisali. Zbog toga se sve češće postavlja pitanje isplativosti korištenja vanjskih AI platformi u odnosu na razvoj vlastitih AI rješenja. No, tko ih je u mogućnosti razviti i koja su najbolja rješenja za one kojima se to pak ne isplati?
Teme summita
To će biti jedna od najvažnijih tema na ovogodišnjem Automation Summitu, trećem izdanju regionalne konferencije posvećene umjetnoj inteligenciji, automatizaciji i digitalnoj transformaciji na kojoj će se okupiti 500 sudionika iz 20-ak zemalja, među kojima su i vodeći domaći i međunarodni stručnjaci, kao i tehnološke tvrtke. Konferencija će se održati 15. i 16. listopada u splitskom hotelu Le Méridien Lav, a ove godine organizaciji Automation Summita pridružuje se i tim koji stoji iza organizacije zagrebačke konferencije Money Motion, uz podršku OTP banke i Vise.
Tim povodom razgovarali smo s ključnim ljudima iz organizacije Automation Summita, Darkom Jovišićem, CEO-om i suosnivačem Robotiq.ai, tvrtke koja razvija AI rješenja za poslovne korisnike diljem EU-a, i Robertom Penezićem, direktorom i suosnivačem tvrtke Money Motion te nekadašnjim članom Uprave Monri Paymentsa.
Koja su trenutno najaktualnija pitanja vezana uz budućnost poslovanja i primjenu AI-ja u gospodarstvu?
Darko: Tema broj jedan u 2026. su AI agenti. Oni omogućuju automatizaciju poslovnih procesa na razini kakvu dosad nismo vidjeli, a stopa prihvaćanja tek je na početku. Druga tema koja opsjeda upravne odbore jest kako dokazati vrijednost prije nego što budžet presuši. Treća je sigurnost i privatnost podataka — trenutno najveća prepreka ozbiljnijoj primjeni u velikim sustavima.
Robert: Prije godinu ili dvije većina razgovora vodila se oko toga što umjetna inteligencija može napraviti. Danas su pitanja puno konkretnija. Uprave žele znati gdje AI donosi najveću poslovnu vrijednost, kako izmjeriti povrat na ulaganje i kako ga implementirati bez velikih rizika. Tehnologija je sazrela dovoljno da više nije pitanje treba li je koristiti, nego kako donijeti pravu poslovnu odluku. Upravo zato mislim da je razmjena iskustava među kompanijama danas iznimno važna. Kada čujete kako je netko iz vaše industrije riješio isti problem, puno je lakše procijeniti što ima smisla primijeniti u vlastitom poslovanju.
O kojim će se temama raspravljati na Automation Summitu 2026. i koji će stručnjaci izlagati na ovogodišnjoj konferenciji?
Darko: Na Automation Summitu izlažu domaći i strani stručnjaci iz organizacija poput Googlea, Zscalera i CERN-a. Naglasak je na konkretnim implementacijama, ostvarenim koristima i, najvažnije, naučenim lekcijama i najboljim praksama. Teme idu od agentske automatizacije i softverskih robota do komercijalne isplativosti te sigurnosti i usklađenosti s AI regulativom.
Robert: Automation Summit zamišljen je kao mjesto na kojem se okupljaju ljudi koji donose odluke, a ne samo oni koji prate tehnologiju. Zato će program biti usmjeren na konkretne poslovne primjere, od AI agenata i automatizacije poslovnih procesa do sigurnosti, regulative i stvarnih poslovnih rezultata. Razmjena iskustava stvara svojevrsni pozitivan pritisak među liderima.
Koliko hrvatskih i regionalnih tvrtki koristi razne AI platforme i u kojem obliku? U kojem se sektoru gospodarstva primjenjuju i koje točno vrste AI platformi?
Darko: Primjena je zasad koncentrirana u manjim i IT tvrtkama, koje imaju manje regulatornih ograničenja. Uglavnom se koriste alati poput ChatGPT-a i Claudea, gdje korisnik kroz razgovor vodi model i time skraćuje vrijeme obavljanja zadataka. Ulazimo i u ranu fazu autonomnih agenata koji se ne pokreću razgovorom, nego zadatke obavljaju samostalno.
Robert: Još uvijek se nalazimo u ranoj fazi primjene. Velik broj kompanija eksperimentira s generativnim AI alatima za povećanje produktivnosti zaposlenika, ali znatno je manje onih koje su umjetnu inteligenciju integrirale u ključne poslovne procese. To nije specifično samo za Hrvatsku nego za cijelu regiju. Imamo priliku učiti jedni od drugih puno brže nego što je to bio slučaj kod prethodnih tehnoloških promjena. Ako svaka kompanija bude sama prolazila isti put, izgubit ćemo godine. Ako otvoreno dijelimo iskustva i primjere dobre prakse, cijela regija može postati konkurentnija u puno kraćem roku.
Tvrtke će trebati svoje modele
Sve češće se postavlja pitanje isplativosti korištenja vanjskih AI platformi u odnosu na razvoj vlastitih AI rješenja. Tko je u mogućnosti razviti te platforme i koja su najbolja rješenja za one kojima se to ne isplati?
Darko: Široka primjena vanjskih alata otvara pitanje privatnosti podataka i znatno podiže troškove. Velike tvrtke takve alate često ne smiju koristiti zbog regulatornih ograničenja, iako bi trošak mogle podnijeti. Alternativa je pokretanje jezičnih modela na vlastitoj infrastrukturi, uz specijalizirani hardver i modele otvorenog koda. Open source modeli po performansama su vrlo blizu najjačih komercijalnih modela, osobito u nišnim zadacima. To organizacijama daje potpunu kontrolu nad podacima uz bitno niže troškove. Očekujem da će taj segment snažno rasti.
Robert: Uzevši u obzir moje poslovno iskustvo, vjerujem da većina tvrtki ne bi trebala razvijati vlastite AI modele. To je isplativo samo za organizacije koje raspolažu velikom količinom podataka, imaju potrebnu stručnost i dugoročnu strategiju razvoja. Za većinu kompanija puno je racionalnije koristiti provjerena rješenja koja već postoje na tržištu te ih prilagoditi vlastitim procesima. Hibridni pristup, u kojem se vanjski modeli koriste za generičke zadatke, a manji specijalizirani modeli za procese koji donose stvarnu konkurentsku prednost, najčešće predstavlja najbolji omjer troška, sigurnosti i dugoročne održivosti. Na kraju dana nije važno razvijate li tehnologiju sami, nego ostvarujete li bolje poslovne rezultate.
Budući da svakodnevno radite s tvrtkama koje donose odluke o tome kada koristiti komercijalne generativne AI modele ili kada razvijati vlastita rješenja, s kojim se još problemima i izazovima najčešće susreću te tvrtke?
Darko: Izazovi su rijetko tehnički. Najčešće nije jasno tko je vlasnik teme: IT, poslovna strana ili sigurnost, pa projekt zapne u fazi pilota. Zatim, za lokalnu instalaciju trebaju znanja kojih na tržištu praktički nema, hardver je skup i teško dostupan, a izračun isplativosti nepošten jer se jednokratno ulaganje uspoređuje s troškom tokena koji tek treba narasti. Najviše se ipak izgubi na podacima: tvrtke mjesecima biraju model, a onda otkriju da su im podaci razbacani po sustavima i bez uređenih prava pristupa. Model je najlakši dio priče, sve oko njega je posao.
Koji su stvarni troškovi korištenja AI-ja, održivosti modela temeljenih na tokenima te kako male, srednje i velike tvrtke mogu procijeniti što im se dugoročno najviše isplati?
Darko: Ovisi koristite li pretplatu ili API. Kod pretplate su troškovi predvidljiviji, ali dolaze s ograničenjima: koji su modeli dostupni, vremenska ograničenja i slično. Kod API-ja nemate ograničenja, ali onda ni troškovi nemaju granicu. Uz perspektivu troška treba gledati i perspektivu vremena. Koliko tvrtkama znači to što je posao gotov u dva umjesto u deset mjeseci? Ako smo zbog toga prvi na tržištu, prihod može biti višestruko veći. Veliki trošak je problem samo ako izostane rezultat.
Koje će industrije doživjeti najveće promjene radnih mjesta, a u kojima će se promijeniti sadržaj postojećih poslova? Kada se to može očekivati?
Darko: U nekim industrijama promjene se već itekako osjete. Prvi na udaru je IT sektor. Svjedočimo padu vrijednosti tehnoloških kompanija na burzama, posebno SaaS-a i servisnih IT tvrtki. U posljednjih godinu dana agenti su gotovo u potpunosti preuzeli kodiranje kao disciplinu i time se iz temelja mijenja uloga razvojnog inženjera. Godinama je prevladavajući narativ bio specijalizacija, međutim sad je situacija obrnuta i cijeni se široki spektar vještina i znanja. U ostalim industrijama taj udar tek dolazi, ali predviđati kada i kako iznimno je nezahvalno. Prije godinu dana nitko nije očekivao ovo što se dogodilo u IT-u.
Robert: Ne mislim da će najveći problem biti to što će AI nekome uzeti posao. Veći je rizik da će tržište uzeti posao kompanijama koje se ne budu mijenjale dovoljno brzo. U regiji još uvijek imamo priliku učiti iz iskustava drugih i preskočiti dio pogrešaka koje su već napravile razvijenije tvrtke. Ako to iskoristimo, promjene neće biti prijetnja nego prilika za rast konkurentnosti cijelog gospodarstva.
Koje su najbolje strategije za uspješno poslovanje tvrtki, metode za rast i produktivnost kompanija i zaposlenika u tom novom tehnološkom okruženju?
Darko: Odgovor je jednostavan: pratiti trendove, ulagati u znanja i vještine ljudi i agresivno mijenjati način poslovanja. Brzina je ključ, a oklijevanje znači gubitak konkurentnosti. Tvrtke prečesto pišu strategije i čekaju da vide kako će to napraviti netko drugi. Dok čekaju, prednost preuzima onaj tko je već krenuo.
Robert: Najveću će prednost imati kompanije koje prestanu promatrati umjetnu inteligenciju kao zaseban projekt. AI nije odjel niti jednokratna investicija, nego novi način rada. Uspješne tvrtke bit će one koje će kontinuirano eksperimentirati, brzo učiti i imati kulturu u kojoj zaposlenici dijele znanje, a ne čuvaju ga za sebe. Jednako je važno učiti od drugih. U regiji još uvijek premalo razgovaramo o konkretnim iskustvima, a upravo razmjena primjera može značajno skratiti put od prve ideje do stvarne poslovne koristi.
Broj ljudi i broj tokena
Hoće li i može li ekonomika tokena zamijeniti ekonomiku broja zaposlenih?
Darko: U oglasima u Silicijskoj dolini već se kao benefit navodi godišnji budžet u tokenima. To je vjerojatno pretjerano. Zamjena ljudi tokenima po meni nije pravi put, što smo vidjeli na primjeru Klarne, koja je prvo otpustila, pa ponovno zaposlila ljude. Ljudima treba dati tehnologiju i alate te ih educirati kako bi bili znatno produktivniji. Znači li to da će za isti opseg posla trebati manje ljudi? Vjerojatno da.
Robert: Ne vjerujem da će tvrtke u budućnosti uspjeh mjeriti brojem tokena umjesto brojem zaposlenih. To bi bilo jednako pogrešno kao što smo nekad uspjeh mjerili isključivo brojem ljudi u organizaciji. Pravo pitanje je koliko vrijednosti jedna osoba može stvoriti uz pomoć novih tehnologija. Umjetna inteligencija trebala bi povećati produktivnost ljudi, a ne biti cilj sama sebi. Poslovni rezultat uvijek mora biti važniji od same tehnologije.
U kojim kompanijama, sektorima, profesijama… ljudi i dalje ostaju konkurentni u odnosu na AI?
Darko: „Ljudi ili AI“ krivo je postavljeno pitanje. Zamijenite „ili“ s „i“. Ljudi s AI-jem bit će konkurentniji, oni bez njega neće.
Robert: Mislim da se previše vremena troši na pitanje hoće li AI nekoga zamijeniti. Mnogo je korisnije usmjeriti se na organizacije koje će najbolje iskoristiti ljude uz pomoć AI-ja. Konkurentska prednost više neće proizlaziti samo iz tehnologije nego iz sposobnosti ljudi da donose odluke, razumiju tržište, grade odnose s partnerima i prepoznaju nove poslovne prilike. To su područja u kojima će ljudski faktor još dugo biti presudan. AI će promijeniti način rada gotovo svakog zanimanja, ali će najveću vrijednost stvarati organizacije koje znaju spojiti tehnologiju s iskustvom i poslovnim razumijevanjem.
Koliko su kineski modeli uspješni i učinkoviti; mogu li postati uspješniji na tržištu u odnosu na modele koje nude američke kompanije?
Darko: Mi u kompaniji koristimo kineske modele za programiranje, i to na vlastitom hardveru. U nišnim zadacima performanse su im blizu najjačih modela na tržištu. Nisu daleko od američkih, a uzmemo li u obzir kineski mentalitet dugoročnog planiranja i snažnu državnu podršku, mogu zamisliti situaciju u kojoj postanu bolji od konkurencije. Hoće li to geopolitički biti prihvatljivo, drugo je pitanje.
Robert: Mislim da će tržište umjetne inteligencije biti znatno konkurentnije nego danas i da je to dobra vijest za korisnike. Veća konkurencija znači niže cijene, brže inovacije i više izbora. Već sada vidimo da razlika između pojedinih modela za velik broj poslovnih primjena nije toliko velika koliko je bila prije godinu ili dvije. Zato bih manje gledao zastavu pod kojom je model razvijen, a više pitanje koji model najbolje rješava konkretan poslovni problem. Kompanije bi trebale birati tehnologiju na temelju sigurnosti, usklađenosti, troškova i rezultata koje mogu ostvariti.
Maksimum od tehnologije
Kako se sve to može primijeniti u poslovanju hrvatskih kompanija, tvrtki i poduzetnika?
Darko: O primjeni umjetne inteligencije prečesto se govori pregenerički. Postoji milijun scenarija u različitim dijelovima tvrtke i isto toliko načina implementacije. Svaki zadatak i svaki proces traži svoj alat. Kao što majstor ima kutiju s alatima, tako trebamo razmišljati i o AI-ju. Korisnička podrška vjerojatno će koristiti gotov alat s ugrađenom umjetnom inteligencijom, dok će IT raditi s lokalno instaliranim modelima. Bitno je da se u svakom segmentu izvuče maksimum iz onoga što tehnologija nudi.
Robert: Mislim da će najveću pogrešku napraviti oni koji budu čekali da umjetna inteligencija postane „gotova“. Nijedna velika tehnološka promjena nije izgledala potpuno jasno u trenutku kada se događala. Internet, mobilne tehnologije i cloud također su prolazili kroz fazu velikih očekivanja, ali su na kraju promijenili način poslovanja gotovo svake industrije. Vjerujem da će se isto dogoditi i s umjetnom inteligencijom. Pitanje nije hoće li AI postati standard, nego tko će dovoljno rano naučiti kako ga primijeniti na način koji donosi stvarnu poslovnu vrijednost. Upravo zato smatram da su zajednice poput Automation Summita važne. One stvaraju okruženje u kojem kompanije mogu učiti jedne od drugih, uspoređivati rezultate i stvarati zdrav pritisak da cijelo tržište napreduje brže nego što bi svatko mogao sam. To je, dugoročno gledano, najveća vrijednost regionalne suradnje.
Je li AI utemeljena makroekonomska pojava ili precijenjena?
Darko: Svaka tehnologija, pa tako i ova, slijedi poznat obrazac, takozvani hype cycle. Na početku je nova i nitko je ne razumije. Zatim se ubrzano razvija i tržište počinje precjenjivati njezine mogućnosti. Slijedi razočaranje, pa povratak u normalu. Rekao bih da smo sada u fazi napuhanih očekivanja, a razočaranje tek dolazi. To ne znači da će tehnologija propasti, upravo suprotno. Tako je bilo i s internetom, koji je iz temelja promijenio poslovanje, komunikaciju i funkcioniranje društva.
Robert: Na kraju dana tržište uvijek vrlo brzo odvoji trend od stvarne vrijednosti. Tehnologije koje ne stvaraju poslovni rezultat s vremenom nestanu, a one koje povećavaju produktivnost i konkurentnost postanu standard. Mislim da će se upravo to dogoditi i s umjetnom inteligencijom. Za nekoliko godina više nećemo govoriti o AI-ju kao posebnoj temi, nego će on biti sastavni dio gotovo svakog poslovnog procesa, baš kao što danas više ne govorimo o internetu kao inovaciji.
