Međutim, dok se mnoge organizacije nalaze u fazi testiranja različitih AI rešenja, mali broj projekata uspe da pređe iz pilot faze u svakodnevnu primenu. Razlog najčešće nije kvalitet samog modela, već način na koji je izgrađen ceo sistem oko njega – od podataka i infrastrukture do bezbednosti i regulatorne usklađenosti.
Poslednje dve godine u domaćim i regionalnim kompanijama obeležilo je intenzivno eksperimentisanje sa AI tehnologijama. Formirani su interni AI timovi, otvoreni nalozi kod globalnih provajdera i pokrenuti brojni pilot projekti. Međutim, kada dođe trenutak prelaska iz pilota u produkciju, većina inicijativa tu i stane.
Prema različitim industrijskim procenama, oko 80 odsto AI pilot-projekata nikada ne donese očekivani povraćaj investicije.
Najčešće objašnjenje glasi da „model nije dovoljno dobar". Međutim, u praksi problem gotovo nikada nije sam model, već kompletan sistem koji ga okružuje – podaci, poslovni procesi, kontrola, troškovi i pravna odgovornost.
Tri najveće prepreke za uvođenje AI u kompanije
Prva prepreka je poverljivost podataka.
Banke, osiguravajuće kuće i državne institucije ne mogu da šalju poverljivu dokumentaciju na obradu servisima čija se infrastruktura nalazi van njihove kontrole. Pilot projekti na javnim podacima uglavnom funkcionišu bez problema, ali produkcija zahteva znatno viši nivo bezbednosti.
Druga prepreka je ekonomija korišćenja.
Model naplate po tokenu može biti isplativ dok se AI koristi povremeno. Međutim, kada veštačka inteligencija postane deo svakodnevnog poslovanja velikog broja zaposlenih, varijabilni troškovi brzo postaju teško predvidivi.
Treća prepreka odnosi se na regulatorne zahteve.
Evropski AI Act ne postavlja pitanje samo da li AI sistem funkcioniše, već i ko je odgovoran za njega, gde se čuvaju podaci, kako je model treniran i da li postoji kompletan revizorski trag. Organizacija koja nema kontrolu nad tim elementima teško može da uvede AI u regulisanim delatnostima.
Šta znači suvereni AI
Pojam suvereni AI ima vrlo konkretno značenje.
On podrazumeva da organizacija poseduje model koji koristi, upravlja podacima na kojima model radi i kontroliše infrastrukturu na kojoj se izvršava.
Praktična posledica ovakvog pristupa jeste da kompletan AI sistem funkcioniše unutar organizacije, bez potrebe da poverljivi podaci napuštaju kompaniju.
Za industrije u kojima je zaštita podataka prioritet, to nije dodatna pogodnost već osnovni uslov za primenu veštačke inteligencije.
Kada AI postane infrastruktura, menja se i računica
Najčešći argument protiv sopstvene AI infrastrukture jeste visina početne investicije.
Takav argument ima smisla dok je korišćenje AI ograničeno. Međutim, kada veštačka inteligencija postane deo svakodnevnih poslovnih procesa, ekonomija se značajno menja.
Investicija u sopstvene servere i AI infrastrukturu, uz savremeni hardver optimizovan za ovakva opterećenja, u periodu od nekoliko godina često postaje višestruko isplativija od stalnog plaćanja API poziva spoljnim provajderima.
Konačan odnos zavisi od obima korišćenja, ali gotovo sve ozbiljne analize pokazuju isti trend – što je veće korišćenje AI sistema, to zakup spoljne infrastrukture postaje skuplji.
Pored finansijskog aspekta postoji i strateška dimenzija.
Sopstvena infrastruktura predstavlja poslovnu imovinu koja ostaje u bilansu kompanije, dok korišćenje tuđih servisa ostaje isključivo trošak i dugoročna zavisnost od spoljnog provajdera.
Najveća vrednost nije u četbotu
Kompanije koje su uspešno prešle iz pilot faze u produkciju najčešće nisu ostvarile rezultate kroz univerzalne AI asistente.
Najveći efekti postižu se kroz precizno definisane AI agente koji rade nad internim dokumentima i poslovnim procesima.
U finansijskom sektoru ovakav pristup već donosi konkretne rezultate – značajno se skraćuje vreme pretrage internih baza dokumenata, ubrzava priprema složenih predmeta iz oblasti sprečavanja pranja novca, dok se ciklusi izveštavanja sa više meseci svode na svega nekoliko nedelja.
Zajednički imenilac svih uspešnih primera nije napredniji AI model, već kvalitetno postavljena arhitektura sistema.
Kontrola nad AI postaje strateško pitanje
Naredna faza korporativne digitalizacije neće se meriti time koja je kompanija prva uvela veštačku inteligenciju, već time ko njome zaista upravlja.
U svetu u kojem digitalna zavisnost sve više postaje i geopolitičko pitanje, dilema „Na čijoj infrastrukturi radi naša veštačka inteligencija?" više nije isključivo IT tema.
To postaje pitanje upravljanja poslovnim rizicima na najvišem nivou kompanije.
Tehnologija nije tu da zameni ljude, već da im omogući efikasniji rad i bolje donošenje odluka. Međutim, kontrola nad tom tehnologijom mora ostati u rukama onih koji je svakodnevno koriste.
Izvor: Egzakta
BONUS KLIP Pogledajte vesti o EXPO2027:
Za najnovije biznis vesti iz Srbije i sveta, pratite nas na Tiktoku, Fejsbuku i na našoj Instagram stranici.
Komentari (0)