Veštačka inteligencija (AI) je danas svuda. Kompanije širom sveta žele da je uvedu, pokažu da su inovativne, i steknu prednost na tržištu. AI agenti, inteligentna automatizacija, chatbotovi, prediktivni modeli — sve zvuči primamljivo. Ali jedno pitanje se često preskoči: gde tačno uopšte AI može da pomogne?
Tu dolazimo do suštine: bez jasnog razumevanja poslovnih procesa, nema ni smislenog AI rešenja.
Jedna od najčešćih grešaka koje kompanije prave je što prvo gledaju šta AI može, umesto da krenu od šta njima treba. Implementacija AI-a ne bi smela da bude samo stvar prestiža ili „hajpa“. Da bi se opravdala investicija, AI mora da reši konkretan problem, poboljša efikasnost ili donese meren rezultat.
A da bi znali koji problem vredi rešavati, prvo morate da znate kako vam uopšte posluje organizacija.
Procesi su ono što pokreće svaku organizaciju — prodaja, korisnička podrška, nabavka, logistika, HR. Ako ne znate kako ti procesi izgledaju, gde su im uska grla, gde se prave greške, gde se troši vreme, ne možete znati ni gde bi AI imao smisla.
Zato je prvi korak u svakoj ozbiljnoj AI inicijativi zapravo mapiranje i razumevanje procesa. Bez toga, AI se svodi na puko eksperimentisanje.
Kada kompanije imaju svoje procese dokumentovane, mapirane i optimizovane, tada mogu jasno da uoče mesta gde bi automatizacija ili AI doneli pravu vrednost. Možda je to klasifikacija mejlova u korisničkoj podršci. Možda je prediktivno naručivanje robe. Možda je obrada zahteva za refundaciju.
Poenta je da se AI ne traži nasumično, nego izlazi iz razumevanja potreba procesa.
Još jedan ključan razlog zašto procesi dolaze prvi: povrat investicije.
AI rešenje, koliko god bilo tehnički zanimljivo, mora da se isplati. Mora da štedi vreme, smanjuje troškove, podiže kvalitet ili omogućava nešto što bez njega nije bilo moguće. To je business case. A on ne dolazi iz PowerPoint prezentacija o mogućnostima AI-a — on dolazi iz stvarnih procesa.
Još jedan važan aspekt: uspeh AI rešenja zavisi direktno od kvaliteta i strukture podataka. A gde se ti podaci generišu? U procesima.
Ako su procesi haotični, ako nema standardizacije, ako se informacije skupljaju ručno i ne postoji dosledna praksa — teško da će podaci biti upotrebljivi za bilo kakvo ozbiljno AI rešenje.
Drugim rečima: dobri procesi znače dobre podatke. A dobri podaci znače šansu za dobar AI.
AI nije magično rešenje koje će popraviti loše organizovan posao. Naprotiv — bez dobrog razumevanja procesa, AI može samo da dodatno zakomplikuje stvari. Može da automatski pravi više grešaka. Može da zahteva ručne provere. Može da donosi odluke koje nemaju smisla jer su trenirane na lošim podacima.
Zato, pre nego što uopšte pomislite na veštačku inteligenciju, zapitajte se: koliko dobro poznajemo svoje procese?
Ako nemate jasan odgovor na to pitanje, AI može da sačeka.
(c) 2025 Simplify. Vse pravice pridržane. | Pravilnik o zasebnosti | Pogoji uporabe
