Kako se veštačka inteligencija postepeno integriše u procese donošenja odluka, kompanije moraju pronaći pravu ravnotežu između tehnološkog potencijala, operativnih ograničenja, upravljanja rizicima i stvaranja vrednosti. Kvalitet podataka, upravljanje podacima, AI agenti i ljudska ekspertiza predstavljaju neke od ključnih oblasti koje će suštinski menjati način poslovanja organizacija u godinama koje dolaze.
Od prvih primena do dugoročne dodatne vrednosti za organizaciju
Veštačka inteligencija je svuda oko nas i postala je deo svakodnevnih aktivnosti, od najjednostavnijih do najsloženijih. Definitivno je izašla iz eksperimentalne faze. Za kompanije se zato više ne postavlja pitanje da li će koristiti AI, već kako njegovu primenu proširiti na pouzdan i održiv način. Ipak, i dalje postoji značajan jaz između entuzijazma koji izaziva potencijal veštačke inteligencije i njenog stvarnog uticaja unutar kompanija. Iako AI zauzima važno mesto u poslovnim strategijama, njegova integracija u procese donošenja odluka i dalje je znatno ograničenija ili nedovoljno razvijena.
Najnovije Coface izdanje istraživanja Data & AI Barometer 2026, sprovedenog u saradnji sa Les Echos Etudes među 900 donosilaca odluka, pokazuje veoma različite nivoe zrelosti u zavisnosti od veličine kompanije: što je kompanija veća, to je AI više integrisan u proces donošenja odluka. Danas trećina srednjih i velikih kompanija smatra da je značajno napredovala u primeni AI, u poređenju sa svega jednom od deset malih i srednjih kompanija. I dok dve trećine donosilaca odluka imaju poverenja u svoje podatke, trećina smatra da oni nisu dovoljno usklađeni sa poslovnim potrebama i alatima za upravljanje rizicima i donošenje odluka.
Kvalitet podataka je, više nego ikada, ključni faktor za uspešnu primenu AI na nivou cele kompanije, omogućavajući organizacijama da brže napreduju i ostvare veću efikasnost.
Resursi, veštine i sposobnost strukturiranja Data & AI projekata očigledno idu u prilog velikim organizacijama. To nosi rizik da će manjim kompanijama biti sve teže da nadoknade zaostatak kako primena AI bude postajala sve strukturiranija,
objašnjava Nesrin Gonin, direktorka poslovnih informacija za Coface Zapadnu Evropu i Afriku.
Bez upravljanja podacima nema ni efikasne veštačke inteligencije
Za svaku kompaniju, bez obzira na njenu veličinu ili sektor, mogućnost širenja primene AI i stvaranje dodatne vrednosti u velikoj meri zavise od kvaliteta dostupnih podataka. Bez obzira na to koliko je AI model napredan, on ne može dugoročno nadoknaditi nedostatke zastarelih, fragmentiranih ili nedovoljno jasno definisanih informacija. Ipak, 60% kompanija koje je Coface anketirao i dalje koristi AI bez formalno definisanog okvira. U ovom ključnom trenutku za organizacije, dok primena veštačke inteligencije postaje sve rasprostranjenija, pitanje načina upravljanja AI postaje sve urgentnije. Ipak, velika većina kompanija još nije uspostavila odgovarajuće upravljanje podacima. Upravo tu se brzo pojavljuju ograničenja, koja najčešće dovode do razočaravajućih rezultata za kompaniju i njene poslovne timove.
Upravljanje podacima zasniva se na pouzdanim podacima koji se ažuriraju u realnom vremenu i koji su usklađeni sa poslovnim potrebama, kao i na uspostavljanju zajedničkog semantičkog sloja. To podrazumeva korišćenje istih definicija za svaki pokazatelj i istog konteksta njegove primene. U praksi, isti podatak može predstavljati različite stvari u zavisnosti od toga da li ga koriste timovi za upravljanje rizikom, finansije, nabavku ili prodaju.
AI deluje kao katalizator: pojačava i kvalitet podataka i njihove slabosti. Kako njegova primena postaje sve šira u okviru organizacije, uspostavljanje jasnih pravila o podacima, njihovoj upotrebi i odgovornostima postaje neophodno.
Upravljanje podacima više nije sporedno pitanje: ono je preduslov za stvaranje održive vrednosti pomoću veštačke inteligencije,
navodi Samia Boujatioui, Group Head of Data Management – Coface Data Office.
Usklađivanje sa poslovnim potrebama i tehnološke inovacije: brže, ali kvalitetnije odluke
Sledeći veliki iskorak u široj primeni veštačke inteligencije u kompanijama mogao bi da dođe kroz AI agente povezane sa korporativnim podacima. Njihov potencijal je konkretan. Oni mogu omogućiti da se:
direktno analiziraju podaci o portfoliju klijenata,
identifikuju kompanije čiji se profil rizika pogoršao,
objasne određeni trendovi ili identifikuju uporedive poslovne prilike.
Ovakav razvoj odgovara veoma praktičnoj potrebi kompanija. Gotovo svaki drugi donosilac odluka želi da uz pomoć AI dobije jasne uvide koji se mogu odmah primeniti, ali cilj nije slepo prepustiti donošenje odluka mašini. Finansijski timovi, na primer, žele da unaprede otkrivanje prevara i bolje predvide rizike povezane sa klijentima, dok prodajni timovi sve više nastoje da identifikuju nova tržišta.
U budućnosti, prednost neće nužno imati kompanija koja prikuplja najveću količinu podataka, već ona koja uspe da uskladi stvarne potrebe poslovnih timova sa snagom i bezbednošću tehnologije, uz istovremeno obezbeđivanje usklađenog upravljanja podacima na svim nivoima organizacije.
Ono što će razlikovati kompaniju koja je uspešno sprovela Data & AI transformaciju jeste njena sposobnost da podatke pretvori u konkretne, brže i efikasnije odluke i na taj način ostvari stvarnu poslovnu prednost
ističe Nesrin Gonin.
Budite korak ispred i donosite odluke sa punim poverenjem
> Šta ako upravljanje rizikom zapravo predstavlja način da ostanete otvoreni za nove prilike? Saznajte više o globalnom istraživanju i upoznajte se sa Open Advantage roadmap-om i njegovih pet strategija za pretvaranje rizika u pokretač rasta.
