Zaposlenici sve češće ne žele pretraživati desetke internih sustava kako bi došli do jedne informacije. Žele jednostavno postaviti pitanje i odmah dobiti odgovor. Upravo se tu vidi jedna od najvećih promjena koju donosi umjetna inteligencija: računala sve bolje razumiju ljudski jezik i iz svakodnevnih pitanja mogu prepoznati što korisniku zapravo treba. Drugim riječima, AI više nije samo alat koji "zna puno", nego sustav koji korisnicima može pomoći da brže dođu do konkretne informacije ili sljedećeg koraka.
O tome kako te promjene izgledaju u praksi, s tehnološke i poslovne strane, govore Lea Ordanić, AI and Data Manager, te Valentina Mihovec Ramljak, Product Manager, obje iz tvrtke Span, hrvatskog IT multispecijalista koji se fokusira na cloud, kibernetičku sigurnost i umjetnu inteligenciju.
Trebamo li još uopće pretraživati?
U mnogim kompanijama podaci su razasuti kroz različite alate, od CRM-a i ERP-a do SharePointa, e-maila i internih baza znanja. Zato zaposlenici često više vremena izgube na traženje informacije nego na njezino korištenje. Sve se češće zato postavlja pitanje: što ako zaposlenik ne mora znati gdje se podatak nalazi, nego ga može jednostavno zatražiti prirodnim jezikom? Upravo tu umjetna inteligencija počinje mijenjati svakodnevni rad. Prema iskustvu Spanovih stručnjakinja, organizacije se najčešće razvijaju kroz tri razine. Prva je Knowledge AI, koji pomaže pronaći odgovore u internom znanju organizacije. Druga je Data AI, koji zaposlenicima omogućava da s poslovnim podacima razgovaraju gotovo kao s kolegom iz analitike. Treća je Agentic AI u kojem sustav ne staje na odgovoru, nego može pokrenuti i konkretan zadatak. Drugim riječima, tu govorimo o AI agentima, digitalnim pomoćnicima koji mogu povezati informacije, alate i procese te pomoći da se posao zaista dovede do kraja.
Želja za AI-jem ili stvarno rješenje
Interes za umjetnu inteligenciju danas je velik, no mnoge organizacije još uvijek nisu sigurne odakle krenuti, odnosno nemaju jasno određen problem koji žele riješiti. Zato se u Spanu s korisnikom najprije razgovara o stvarnim potrebama, o tome gdje se nalaze podaci, kako su organizirani i što bi zaposlenicima konkretno olakšalo posao. Tek nakon toga odabire se rješenje. Za jedne korisnike to znači izgradnju podatkovne platforme, za druge uvođenje asistenta koji može odgovarati na pitanja iz internih dokumenata, a za treće povezivanje AI-ja s postojećim poslovnim alatima.
Kako to izgleda u praksi? Jedan veliki korisnik u svojem je HR odjelu svakodnevno dobivao velik broj vrlo sličnih pitanja zaposlenika. Umjesto da se na svaki upit odgovara ručno, uvedeno je AI rješenje koje odgovore traži u provjerenim internim dokumentima i pravilima. No takav se sustav ne uključuje preko noći. Prije puštanja u rad tim je provjeravao odgovore, uspoređivao ih s internim procedurama i dopunjavao dokumentaciju ondje gdje je bilo potrebno.
Rezultat nije bio samo brži dolazak do informacija. Promijenio se i način rada tima ljudskih resursa. Umjesto da velik dio dana troše na ponavljanje istih odgovora, prati se kvaliteta sustava, analiziraju povratne informacije i brine da baza znanja ostane ažurna. Zaposlenici, s druge strane, do odgovora dolaze odmah, bez čekanja na e-mail ili povratni poziv.
Drugi primjer bio je u corporate odjelu koji ima važne dokumente i tablice s više od nekoliko stotina redova koje su morali otvarati, pretraživati i izvlačiti sve potrebne informacije. Danas zaposlenici kroz AI rješenje u chat sučelju pitaju točno ono što ih zanima, bilo iz dokumenta ili iz tablice, i razgovaraju s njima kao kolegama. Zanimljiv je i primjer multiagentskog sustava pri kojem cijeli set agenata analizira dokumentaciju, tablice, uspoređuje verzije, identificira rizike i automatizira dio procesa koji je prije zahtijevao rad više ljudi.
Ovakvi primjeri pokazuju da najveća vrijednost umjetne inteligencije nije u samoj tehnologiji, nego u sposobnosti da preuzme rutinske zadatke i ljudima oslobodi vrijeme za poslove koji zahtijevaju stručnost, prosudbu i donošenje odluka.
Od ideje do personaliziranog rješenja
Umjetna inteligencija ne mijenja samo način na koji zaposlenici dolaze do informacija. Mijenja i način na koji nastaju novi proizvodi i usluge. U Spanu se to najviše vidi u brzini kojom se ideja može pretvoriti u prvi konkretni prijedlog rješenja. Ideje i dalje dolaze iz razgovora s korisnicima i svakodnevnog rada timova, ali vrijeme potrebno da se napravi prvi prototip znatno se skratilo.
"Prijelomni trenutak za mene je bio kada sam shvatila koliko brzo mogu napraviti klikabilan prototip koji je dovoljno dobar za razgovor s korisnikom ili razvojnim timom", kaže Valentina Mihovec Ramljak. Dok je nekad za prvi prikaz ideje bilo potrebno izraditi specifikacije i ručno crtati prototipe, danas je dovoljan kvalitetno opisan problem da se u samo nekoliko minuta dobije rješenje o kojem se može razgovarati sa stvarnim korisnicima. Prema riječima Valentine Mihovec Ramljak, mijenjaju se i očekivanja korisnika. "Sučelja kakva poznajemo desetljećima polako ustupaju mjesto razgovornom pristupu u kojem korisnici više ne upisuju forme i traže informacije, nego s njima mogu komunicirati prirodnim jezikom", dodaje.
"Velik je izazov pronaći odgovor koji je dovoljno precizan, a istodobno jasan i praktično primjenjiv", ističe Lea Ordanić. "Model može davati tečne i uvjerljive odgovore koji poslovno ne vrijede ništa ili čak štete ako nisu utemeljeni na točnim izvorima. S druge strane, korisnici brzo prestaju koristiti sustav koji je pretjerano oprezan. Najveći dio tehničkog rada zato nije u odabiru modela, nego u strukturiranju izvorne dokumentacije i definiranju trenutka kada sustav treba reći da ne zna odgovor, umjesto da ga izmišlja. Uspjeh se pritom mjeri poslovnim pokazateljima, primjerice udjelom upita riješenih bez uključivanja čovjeka", kaže Ordanić.
Zato je kod uvođenja AI-ja posebno važno da podaci budu točni, ažurni i dostupni samo onima koji im smiju pristupiti. Važno je i jasno odrediti iz kojih izvora AI smije uzimati informacije te hoće li se koristiti kroz alate poput Teamsa i Copilota ili kroz posebno AI rješenje koje Span gradi personalizirano za svakog korisnika. Najveći rizik nije u tome da sustav ne zna odgovor, nego da zvuči uvjerljivo dok koristi zastarjele ili loše pripremljene podatke. U tom slučaju ljudi mogu donijeti odluke na temelju pogrešnih informacija. Zato priprema podataka, iako možda zvuči manje atraktivno od samog AI-ja, često odlučuje hoće li projekt zaista donijeti vrijednost.
"Zbog AI implementacija, ali i s obzirom na postignute certifikate i specijalizacije (ISO 42001 i Microsoft specijalizacija - posljednji u nizu Microsoft Frontier Partner badge) znamo kako pristupiti rješavanju takvih problema i kako da AI rješenja zaista uspiju u praksi kod korisnika i donesu vrijednost poslovanju", istaknula je Ordanić.
Digitalni suradnik
Kada govore o sljedećih godinu do dvije, obje sugovornice očekuju da će AI asistenti postati sve prisutniji u svakodnevnom radu. To ne znači samo brže pretraživanje dokumenata. Na razini Knowledge AI-ja zaposlenici će moći razgovarati s organizacijskim znanjem, internim pravilima i procedurama. Na razini Data AI-ja moći će sami postavljati pitanja nad poslovnim podacima, bez čekanja na gotov izvještaj. "Ključni trenutak nije bio kada je AI dao točan odgovor, nego kada smo se uvjerili da korisnike zaista možemo maknuti sa statičkih izvještaja i usmjeriti ih na razgovor s podacima", kaže Lea Ordanić. Najveća promjena dolazi s Agentic AI-jem, odnosno AI agentima. To su digitalni pomoćnici koji, uz jasno postavljena pravila i provjerene izvore, mogu preuzeti dio procesa: prikupiti podatke, pripremiti odgovor, pokrenuti zahtjev ili predložiti sljedeći korak.
Takav razvoj znači da će umjetna inteligencija sve manje biti alat kojem se povremeno obraćamo za pomoć, a sve više digitalni suradnik uključen u svakodnevni rad. Tvrtke koje na vrijeme pripreme svoje podatke, procese i zaposlenike neće dobiti samo brže odgovore. Dobit će način rada u kojem se rutinski zadaci lakše automatiziraju, a ljudi imaju više vremena za odluke, kreativnost i poslove koji stvaraju novu vrijednost.
Organizacije budućnosti neće se razlikovati po tome koriste li umjetnu inteligenciju, nego po tome koliko su je uspjele integrirati u svakodnevne procese. Dok će neki AI koristiti za brže pronalaženje informacija, najuspješnije tvrtke koristit će ga kao aktivnog sudionika u radu, sustav koji ne samo da odgovara na pitanja, nego i obavlja zadatke, donosi preporuke i pomaže zaposlenicima da se usmjere na poslove koji stvaraju najveću vrijednost.
Za sudjelovanje u komentarima je potrebna prijava, odnosno registracija ako još nemaš korisnički profil....