Testiranje novih tehnologija: Iskustva organizacija u zadnjih 18 mjeseci
U posljednjih 18 mjeseci mnoge organizacije su se upustile u istraživanje različitih tehnologija vezanih uz umjetnu inteligenciju. Isprobali su razne alate, od kopilota u paketima za produktivnost do GenAI značajki u CRM-u i ERP-u, kao i razne načine automatizacije i podrške korisnicima. Tijekom ovog razdoblja, organizacije su stekle dragocjena iskustva koja su im pomogla u boljem razumijevanju potencijala i izazova povezanih s novim tehnologijama.
Neki od ovih alata su pokazali značajne rezultate u poboljšanju poslovnih procesa, dok drugi, iako impresivni u demo verzijama, često predstavljaju izazove u stvarnom svijetu. Mnogi su skupi za korištenje ili izazivaju zbunjenost među korisnicima, što može dovesti do niza problema u integraciji i svakodnevnom radu.
Pragmatičan pristup prema AI rješenjima
Ono što se čini jasnim jest da će 2026. godina biti prekretnica u prelasku s eksperimentalnih rješenja na procese vođene umjetnom inteligencijom. Da bi se to postiglo, organizacije trebaju usvojiti pragmatičan pristup. Preporuča se započeti s nekoliko kritičnih procesa, identificirati mjesta gdje stvari zapinju i analizirati različite opcije poput analitike, automatizacije, “tradicionalnog” AI-a, GenAI-a ili agentskih obrazaca.
Ovaj pristup može uključivati kombinaciju tehnika koje će biti učinkovitije od jedne sveobuhvatne “herojske” metode. Svaka organizacija mora pronaći svoj put kroz ovaj labirint mogućnosti, uzimajući u obzir specifične potrebe i izazove koje imaju.
Ključna putovanja i redizajn procesa
Naprednije organizacije mogu ići korak dalje. One mogu odabrati jedno ili dva ključna putovanja i redizajnirati ih u skladu s logikom “AI-first”. Ovaj pristup podrazumijeva snažno sponzorstvo vrhunskog menadžmenta i suradnju između različitih sektora unutar kompanije. Redizajn procesa omogućuje bolje iskorištavanje dostupnih tehnologija i predstavlja priliku za stvaranje jedinstvenijih i učinkovitijih rješenja.
Strukturne odluke CIO-a
CIO-evi se suočavaju s ključnim strukturnim odlukama. Moraju odlučiti hoće li se osloniti na AI rješenja koja su već ugrađena u glavne platforme ili investirati u neutralni AI sloj koji će funkcionirati kao most između različitih sustava i podataka. Ova odluka može značajno utjecati na fleksibilnost i sposobnost organizacije da brzo reagira na promjene na tržištu.
Kretanje prema fokusiranim modelima
Industrija se već pomiče od koncepcije “jednog velikog LLM-a za sve” ka stvaranju manjih, specijaliziranih modela koji su prilagođeni određenim potrebama. Ovi fokusirani modeli omogućuju brže i preciznije odgovore na specifične izazove, čime se povećava učinkovitost i smanjuje vrijeme potrebno za implementaciju AI rješenja.
Određivanje prioriteta za 2026.
Iako je lako definirati prioritete za 2026., njihova provedba predstavlja pravi izazov. Ključni zadatak leži u održavanju užeg popisa slučajeva korištenja umjetne inteligencije. Svaki od tih slučajeva treba imati jasnu poslovnu vrijednost, realne zahtjeve za podacima i ekonomskim modelima koji su lako objašnjivi. Ovaj pristup pomaže organizacijama da se fokusiraju na ono što je zaista važno, umjesto da se izgube u moru bespotrebnih rješenja.
Tehnološki trendovi za 2026.
Kako se približavamo 2026. godini, važno je pratiti i razumjeti nadolazeće tehnološke trendove. Ovi trendovi će oblikovati budućnost poslovanja i umjetne inteligencije, te će igrati ključnu ulogu u tome kako organizacije pristupaju izazovima s kojima se suočavaju. Pripremajući se za ove promjene, organizacije mogu stvoriti temelje za uspješniju budućnost u svijetu vođenom umjetnom inteligencijom.
