Key Content Areas in
AI Academy Knowledge Hub

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Razumijevanje Agentne AI Trenutni Izazovi u Obuci AI Agenata Ključne Strategije za Obuku Vašeg AI Asistenta Praktična Primjena Agentne AI u Logistici Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Agentna AI tehnologija značajno može poboljšati donošenje odluka u lancu snabdijevanja, ali zahtijeva obuku i nadzor od strane ljudskih stručnjaka. Prvi korak u ispravnoj obuci AI agenata uključuje jasno razumijevanje metrika i procesa donošenja odluka u skladu sa poslovnim ciljevima. Veličina i brzina analize podataka od strane AI agenata omogućavaju efikasnije upravljanje opskrbnim lancem, no ljudska kontrola ostaje ključna. Uvod U današnjem digitalnom okruženju, upotreba vještačke inteligencije (AI) u logistici i upravljanju opskrbnim lancima postaje sve prisutnija. Zamislite kako bi izgledala vaša radna svakodnevica s novim AI asistentima koji mogu upravljati zadacima, donositi odluke i optimizovati procese. Ova tehnologija, poznata kao agentna AI, nudi revolucionarne mogućnosti; međutim, njen uspjeh zavisi od pravilnog treniranja i korištenja ljudskog nadzora. Ovaj članak istražuje kako obučiti AI agente tako da efikasnije rade u sektoru lanske snabdijevanja, s posebnim naglaskom na važnost interakcije između ljudi i tehnologije. Razumijevanje Agentne AI Agentna AI predstavlja vrstu sistema koji koristi mašinsko učenje za donošenje odluka s minimalnim nadzorom. Ovi sistemi mogu analizirati velike skupove podataka, brzo donositi odluke i rješavati probleme u realnom vremenu. Ključna prednost agentne AI leži u njenoj sposobnosti da procesira i analizira podatke bolje od ljudi, ali to ne znači da su ljudski operateri izbrisani iz jednadžbe. Naprotiv, oni igraju vitalnu ulogu u obuci ovih digitalnih agenata. Sličnost između agentne AI i novog pripravnika na poslu je neizmjerna – i jedno i drugo zahtijevaju mnogo učenja i prilagođavanja da bi postigli optimalnu efikasnost. Da bi agentna AI bila korisna u praksi, neophodna su konkretna objašnjenja i povratne informacije koje dolaze od iskusnih stručnjaka. Trenutni Izazovi u Obuci AI Agenata Svaki novi AI agent, iako obećavajući, su suočava s izazovima u složenim operacijama poput skladištenja, izvršenja i transporta. Prednost AI je u njegovoj brzini i sposobnosti analize, ali da bi uspešno zamenio ljudsko donošenje odluka, mora proći kroz faze intenzivnog treniranja. Stručnjaci, poput Sanjeva Siotie, izvršnog potpredsednika Manhattan Associates, objašnjavaju da agentna AI mora naučiti od ljudi kako bi mogla da preuzme odgovornosti koje tradicionalno leže na ljudima. Kao što muzičari u orkestru moraju pratiti dirigenta, tako i agentna AI tokom procesa odlučivanja zavisi od ljudskog znanja i iskustva. Ključne Strategije za Obuku Vašeg AI Asistenta 1. Identifikacija Ključnih Metrika Da bi agentna AI bila korisna, prvo je potrebno odrediti ključne metrike koje vaša organizacija prati. Rachit Lohani, CTO kompanije e2open, naglašava da je važno razumjeti kako se donose odluke u okviru vašeg poslovanja. Ovo uključuje prepoznavanje što vam je važno i kakvi su vaši ciljevi. 2. Razumijevanje Procesa Donošenja Odluka Obuka AI agenta zahteva jasno prenošenje procesa donošenja odluka. Uključite svoje timove u ovaj proces kako bi AI mogao internalizovati i replicirati ljudsko razoniranje. Uključivanje stručnjaka koji će obezbjediti povratne informacije tokom obuke je ključno za efektnost. 3. Kreiranje Prilagođenih AI Agenta Kompanije kao što su Manhattan Associates su razvile alate kao što je "Manhattan Agent Foundry", koji omogućava korisnicima da kreiraju svoje vlastite AI agente. Ovaj proces omogućava implementaciju specifičnih funkcija koje odgovaraju potrebama vašeg poslovanja. Prilagođeni agenti mogu obavljati zadatke kao što su upravljanje inventarom i optimizacija tokova rada. 4. Aktivno Uključivanje Ljudske Kontrole Kako agenti postaju sve sposobniji, ključno je održavati sistem ljudske kontrole. Na primjer, istraživanje Walmart-a pokazuje da potrošači žele zadržati kontrolu nad svojim iskustvom kupovine. Ljudi žele AI da im pomogne, ali su skeptični kada je riječ o potpuno autonomnim odlukama. Vaš AI agent bi trebao raditi kao podrška, a ne kao zamjena za ljudske odluke. Praktična Primjena Agentne AI u Logistici Agentna AI može se primjenjivati u raznim oblasti logistike i opskrbnog lanca. Evo nekoliko konkretnih primjera: Upravljanje Tokovima Skladišta Uloga AI agenta može uključivati balansiranje rezervi inventara, prepoznavanje zadataka koji kasne i redistribuciju radnika kako bi se ubrzala operacija. Time se postiže efikasnije korištenje resursa i smanjenje vremena obrade. Obrađivanje Računa za Transport AI agenti mogu biti korišteni za čitanje PDF dokumenata i unos informacija do potrebnih softverskih platformi. Mogu takođe otkriti probleme u dokumentaciji i poduzeti korake da ih reše, čime se umanjuje potreba za ljudskom intervencijom. Rješavanje Problema u Ispunjenju Narudžbina Kada korisnici postave pitanje „Gdje je moja roba?“, AI agent može pratiti pošiljke i pružiti ažurirane informacije, čime se povećava zadovoljstvo kupaca. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako agentna AI može poboljšati moju kompaniju?Agentna AI može unaprijediti efikasnost procesa donošenja odluka, oslobađajući ljudske resurse za kreativnije i složenije zadatke. 2. Da li će AI agenti zamijeniti ljudske radnike?AI agenti su tu da podrže radnike, a ne da ih zamijene. Njihova svrha je da preuzmu rutinske zadatke i optimiziraju procese. 3. Koliko traje obuka jednog AI agenta?Vrijeme potrebno za obuku AI agenta zavisi od složenosti zadataka i kvaliteta podataka koje koristi za obuku. Vremenski okvir može varirati od nekoliko mjeseci do više godina. 4. Kako saznati koje metrike koristiti za svoj AI agent?Uključite svoj tim u identifikaciju ključnih metrika koje su važne za poslovanje. Razgovarajte o tome šta su vaši ciljevi i koje informacije su vam potrebne za donošenje odluka. 5. Kako održavati ljudsku kontrolu nad AI agentima?Integrirajte ljudske stručnjake u proces obuke, osiguravajući da AI agenti dobiju povratne informacije i nadzor u stvarnom vremenu, čime se održava odgovornost i tačnost. Kroz pravilnu obuku i uklanjanje predrasuda prema AI, kompanije mogu iskoristiti prednosti ove tehnologije za unapređenje svojih poslovnih praksi i ostvarenje konkurentske prednosti na tržištu. Ulogu agentne AI u logistici ne treba potcjenjivati; njen potencijal je ogroman, ali uvijek u kontekstu ljudskog nadzora i vodstva.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Razlika između AI Agenta i Tradicionalnog Softvera Postupci Eskalacije i Remedijacije Regulatorna Usklađenost i Promjene Uloga Ugovora u Upravljačkom Procesu Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti predstavljaju jedinstvene izazove za ugovore u tehnologiji i outsourcing-u zbog svoje sposobnosti da se prilagođavaju i evoluiraju u realnom vremenu. Ugovori moraju obuhvatiti obaveze praćenja, upravljanja i odgovornosti, uključujući "kill-switch" prava i obaveze retreniranja modela. Prilagođavanje ugovorima uslovima regulatorne usklađenosti postaje sve bitnije zbog brzih promjena u pravnim okvirima za umjetnu inteligenciju. Uvod U svijetu tehnologije, razvoj i implementacija umjetne inteligencije (AI) donose brojne inovacije, ali i kompleksnosti. AI agenti, koji mogu prilagoditi svoje ponašanje i učinak u zavisnosti od prikupljenih podataka, postavljaju izazove za tradicionalne ugovore u oblasti tehnologije i outsourcing-a. Kako se poslovanja prebacuju sa faze razvoja na primjenu AI u stvarnim operacijama, važno je razjasniti kako se ugovori mogu oblikovati da se suoče s pitanjima upravljanja i odgovornosti. Ovaj članak produbljuje temu ugovornih odnosa povezanu sa AI agentima, istražujući ključne aspekte koje je važno razmotriti prilikom izrade takvih ugovora. Razlika između AI Agenta i Tradicionalnog Softvera AI agenti se razlikuju od tradicionalnog softvera prvenstveno zbog svoje sposobnosti da se prilagode i evoluiraju. Dok se tradicionalni softver oslanja na fiksne skupove pravila i uputa, AI agenti koriste algoritme koji im omogućuju da prikupljaju podatke i poboljšavaju svoje performanse na osnovu iskustava. Ova dinamičnost zahtijeva prilagođavanje ugovornih mehanizama jer praćenje performansi postaje kompleksnije. Obaveze Razine Usluge Jedan od ključnih elemenata ugovora je definisanje obaveza nivoa usluga (SLA). Kada se radi o AI, ovo se može proširiti na obaveze kao što su: Održavanje registrovane revizije rada AI agenta. Stvaranje performansnih panela koji prikazuju uspješnost agenta u realnom vremenu. Uključivanje obaveza za intervenciju ukoliko se ponašanje AI agenta promijeni ili ne ispunjava očekivanje. Zbog njihove sposobnosti prilagođavanja, praćenje AI performansi može uključivati obaveze koje se ne nalaze u tradicionalnim SLA-ima. Na primjer, potrebno je osigurati da se prati mogućnost negativnih rezultata, kao što su pristranost ili neusklađenost, te da se djeluje ukoliko do takvih odstupanja dođe. Postupci Eskalacije i Remedijacije S obzirom da AI agenti mogu generirati štetne ili pristrasne rezultate, od vitalnog je značaja definirati kako će ugovori obraditi takve situacije. Ovdje su neka od rešenja koja se razvijaju: "Kill-Switch" Prava Ova prava omogućavaju korisniku da odmah obustavi rad AI agenta ukoliko se njegovo ponašanje pokaže kao nepouzdano ili potencijalno rizično za usklađenost. Ovo pravo funkcioniše kao zaštita od potencijalnih šteta koje može prouzrokovati neispravno funkcioniranje AI agenta. Rad u "Shadow-Mode" Ova opcija omogućava AI agentu da funkcioniše u paralelnom režimu, bez utjecaja na stvarne odluke, sve dok njegova učinkovitost ne bude potvrđena. Ovaj pristup stvara sigurno okruženje za testiranje AI promjena bez rizika od nepredviđenih posljedica. Obaveze za Retraining Ugovori mogu poboljšati obaveze dobavljača da ažuriraju ili retreniraju modele u određeno vreme kada se otkriju značajni problemi. Ovaj pristup prepoznaje da ponašanje AI može degrdati na načine koji se ne mogu riješiti jednostavnim popravkama. Regulatorna Usklađenost i Promjene Pravni okvir za AI se brzo razvija, čime se postavlja pitanje odgovornosti za prilagođavanje promjenama u zakonodavstvu. Ugovori moraju jasno definirati ko je odgovoran za praćenje i osiguranje usklađenosti s novim regulativama. Klijenti mogu zahtijevati od dobavljača: Potvrdu da AI agenti ispunjavaju važeće zakone. Da brzo ažuriraju sisteme prema promjenama u zakonodavstvu. Da obavještavaju o materijalnim promjenama u modelu AI ili izvorima podataka. S druge strane, dobavljači mogu predložiti podijeljenu odgovornost, gdje se obaveze raspoređuju ovisno o kontroli nad relevantnim procesima, kao što su podaci za obuku ili okruženje implementacije. Sve to se može razviti u ugovorima koji uključuju i prava na obračun ili certifikate o usklađenosti, čime se kupcima daje sigurnost. Uloga Ugovora u Upravljačkom Procesu Kako poslovanja počinju integrisati AI agente u ključne poslovne funkcije, uvjeti ugovora postaju odredišna tačka za oblikovanje upravljanja i odgovornosti. Ugovori trebaju biti precizni i obuhvati svu potrebnu regulativu koja se brzo razvija. Pametno razrađene odredbe oko nadzora, remedijacije i usklađenosti mogu postaviti očekivanja i stvoriti okvir za upravljanje pitanjima koja se mogu pojaviti tokom korištenja AI agenta. Izazovi i Mogućnosti AI u poslovanju donosi izazove, ali i mogućnosti za inovacije. Održavanje ravnoteže između tehnološkog napretka i zahtjeva za usklađenošću predstavlja ključno pitanje za sve učesnike u procesu. Poslovni subjekti u Bosni i Hercegovini, te širem Balkanu, trebaju razviti svjesnost o ovim aspektima prilikom ugovaranja sa AI dobavljačima. Stvaranjem stabilnog i transparentnog ugovornog okvira, kompanije mogu smanjiti rizik i osigurati uspješnu integraciju AI rješenja u svoje poslovanje. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Šta raditi ako AI agent generira štetne rezultate? Preporučuje se imati "kill-switch" pravo u ugovoru koje omogućava trenutnu obustavu rada AI agenta kako bi se zaštitila kompanija od potencijalne štete. Kako osigurati da AI agenti budu usklađeni s važećim zakonima? Ugovori bi trebali sadržavati klauzule koje zahtijevaju od dobavljača da redovno provjeravaju i ažuriraju sisteme kako bi bili u skladu sa zakonima. Šta je "shadow-mode" operacija? "Shadow-mode" operacija omogućava AI agentu da funkcionira u paralelnom režimu dok se ne potvrdi da njegovi rezultati ispunjavaju očekivanja, čime se smanjuje rizik od štete u stvarnim aplikacijama. Koje su ključne obaveze praćenja performansi AI agenta? Obaveze mogu uključivati vođenje revizijskih zapisa, pružanje izvještaja o performansama i obavezu intervencije u slučaju promjene očekivanog ponašanja. Šta se dogodi ako dođe do promjene zakona koji utiču na AI? Ugovor treba definiirati ko je odgovoran za praćenje promjena u regulatornim okvirima i osiguranje usklađenosti s novim zakonima, uz jasno definisanje odgovornosti između strana.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Kako AI Agenti Mijenjaju Igru u Reviziji Disclosure Agents – Pametni Alat za Usklađenost Excel Agents – Automatizacija unutar Poznatog Okruženja Prednosti Integracije AI u Revizijske Procese Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke DataSnipper je lansirao AI agente, Disclosure Agents i Excel Agents, koji automatizuju kompleksne revizorske zadatke. Ovi agenti povećavaju efikasnost i smanjuju rizik od grešaka u radu revizorskih timova, omogućavajući im da se fokusiraju na analizu i strateško razmišljanje. Integracija AI u postojeće alate za reviziju omogućava bržu obradu podataka uz zadržavanje visokog nivoa tačnosti i usklađenosti sa standardima. Uvod U današnjem svijetu revizije i finansija, sve veća očekivanja za tačnost i brzinu rezultata postavljaju ozbiljne izazove revizorskim timovima. Tradicionalne metode automatizacije često nisu dovoljno fleksibilne za kompleksne zadatke koji se oslanjaju na ljudsku procjenu i razumevanje. Stoga je DataSnipper predstavio svoje inovativne AI agente koji omogućavaju automatizaciju i optimizaciju revizorskih procesa. Ovaj članak istražuje funkcionalnosti i značaj Disclosure Agents i Excel Agents, otkrivajući kako AI može unaprijediti rad revizorskih timova u Bosni i Hercegovini i regionu. Kako AI Agenti Mijenjaju Igru u Reviziji Revizorske i finansijske usluge suočavaju se s nizom jedinstvenih izazova, uključujući stroge regulatorne zahtjeve i velike količine nestrukturiranih podataka. Tradicionalna automatizacija može ubrzati ponavljajuće zadatke, ali često izostavlja složenost zadatka koji zahtijeva suđenje, strukturu ili kontekst. AI agenti kreirani od strane DataSnippera su osmišljeni da prevaziđu ove ograničenja. Joy Peters, CEO DataSnippera, ističe: "Disclosure Agents i Excel Agents su dizajnirani da reše najveće problemy naših klijenata - manuelno testiranje, kompleksna otkrivanja i fragmentisane radne tokove." Ova tehnologija ne samo da automatizuje rutinske zadatke, već omogućava revizorima da se fokusiraju na analizu i donošenje strateških odluka. Disclosure Agents – Pametni Alat za Usklađenost Jedan od glavnih izazova u reviziji je ručno proveravanje otkrivanja izveštaja koji su usklađeni s IFRS i GAAP standardima. Disclosure Agents su kreirani da unaprijede ovaj proces na nekoliko načina: Ubrzavanje Pregleda: Ovi agenti analiziraju checkliste otkrivanja u odnosu na finansijske izvještaje, čime se značajno smanjuje vrijeme potrebno za ručni rad. Umesto da taj proces traje dane, sa Disclosure Agents taj proces traje samo nekoliko minuta. Kros-provere Zahteva: Koristeći firmama specifične liste provere i interne politike, ovi agenti osiguravaju da pregledi uključe kako globalna pravila tako i lokalne prakse. Transparentno Povezivanje Zahteva sa Dokazima: Svaki zahtev se vezuje uz verifikovane dokaze, čime se stvara jasna revizorska staza. Ovaj nivo transparentnosti doprinosi smanjenju rizika od grešaka i osigurava usklađenost. Ovo omogućava revizorskim timovima ne samo da efikasnije obavljaju svoje poslove, već im daje više prostora za kreiranje vrednosti kroz analizu i strateško razmišljanje. Excel Agents – Automatizacija unutar Poznatog Okruženja Excel ostaje centralno mesto za reviziju, a Excel Agents uvode automatizaciju koja funkcioniše unutar poznatog okruženja. Ovi agenti omogućavaju jednostavan i efikasan rad: Automatizacija Celih Radnih Tokova: Automatizuju sve korake testiranja tako što porede uzorke podataka sa dokumentima, izvode ključne informacije i upoređuju rezultate sa očekivanjima. Rad Direktno u Excelu: Excel Agents omogućavaju promptno vođene radne tokove bez potrebe za kompliciranim postavkama ili obukom osoblja. Izvodi Spremni za Reviziju: Ovi alati isporučuju rezultate u revizorskim standardima, sa popunjenim referencama, tako da timovi i regulatori mogu imati povjerenje u dobijene rezultate. Fokus na Višim Vrednostima: Tako što oslobađaju revizore od rutinskih zadataka, Excel Agents omogućavaju fokusiranje na rizike, uvide i stratešku podršku. Kevin Murphy iz Grant Thornton Advisors LLC dodaje: "Saradnja sa DataSnipperom na novim AI agentima pokazuje kako AI može poboljšati ljudsku ulogu, a ne je zameniti." Prednosti Integracije AI u Revizijske Procese Integracija AI agenata unutar postojećih radnih tokova revizije ima značajne prednosti. Revizorske kompanije u Bosni i Hercegovini mogu očekivati: Povećanje Efikasnosti: Ove inovacije smanjuju vrijeme i resurse potrebne za revizorne procese, što omogućava timovima da se fokusiraju na analizu i razvoj strategija. Smanjenje Rizika i Grešaka: Automatsko povezivanje izvještaja i dokaza smanjuje mogućnost grešaka koje se često javljaju u manuelnim procesima. Oslobađanje Vremena: Timovi mogu provoditi više vremena na zadatke koji donose veću vrijednost organizaciji umesto rutinskog zadatka. Često Postavljana Pitanja (FAQ) P: Kako AI agenti utiču na zaposlenike u reviziji?O: AI agenti su osmišljeni da unaprijede rad revizora, oslobađajući ih od rutinskih zadataka i omogućavajući im da se fokusiraju na kompleksnije analize i strategijske odluke. P: Da li je teško implementirati ove alate u postojeće radne tokove?O: Ne. AI agenti DataSnippera su dizajnirani da se lako integriraju u postojeće alate i radne procese, čime se minimizira potreba za obukom ili kompleksnim podešavanjima. P: Hoće li AI zamijeniti ljudske revizore?O: Ne. AI je tu da podrži revizore, poboljšavajući efikasnost i tačnost, ali ljudski uvid i procjena ostaju ključni elementi revizijskog procesa. P: Kako će se AI razvijati u reviziji?O: AI će nastaviti da evoluira, dovodeći do sve većih inovacija u automatizaciji i analitici, što će pomoći revizorskim timovima da ostanu konkurentni u sektoru. P: Da li su ovo alati samo za velike kompanije?O: DataSnipper je dizajniran za korištenje u raznim organizacijama, od malih firmi do velikih korporacija, čineći ih dostupnim širokom spektru korisnika u industriji.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Prepreke u Razvoju Agentne AI Mogućnosti za Rješenje Problema Uloga LLM i Harrisova Generacija Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Mnogi korisnici AI tehnologije se suočavaju sa izazovima prilikom prebacivanja prototipova u komercijalne proizvode zbog nedostatka pristupa podacima i integracije sa postojećim sistemima. Automatizacija procesa i korišćenje podataka u realnom vremenu je ključna za optimizaciju poslovanja i donošenje bržih odluka. Kvaliteta podataka i etička upotreba informacijskih resursa postaju sve važniji faktori za organizacije koje žele koristiti agentnu AI. Uvod Agentna umjetna inteligencija (AI) predstavlja novu paradigmu u razvoju softvera koja obećava inovativne načine automatizacije i povećanje efikasnosti poslovanja. Dok su mnoge organizacije u Bosni i Hercegovini i okolini započele s eksperimentisanjem sa AI dokazima koncepta (PoC), mnoge se suočavaju sa ozbiljnim izazovima kada pokušavaju implementirati ova rješenja u stvarnom životu. Specifičnosti ovoga trenda, koje uključuju potrebu za kvalitetnim podacima i resursima u realnom vremenu, kao i etičku i odgovornu upotrebu podataka, predstavljaju prepreke koje je potrebno savladati. Ovaj članak istražuje koje to prepreke postoje, kao i moguća rješenja za uspješnu primjenu agentne AI. Prepreke u Razvoju Agentne AI Kada je riječ o prebacivanju AI prototipova u komercijalne proizvode, postoje višestruki faktori koji otežavaju ovaj proces. Andrew Sellers, potpredsednik tehnološke strategije i omogućavanja u kompaniji Confluent, ističe da postojeći AI okviri olakšavaju početak rada sa AI agentima, ali pravi izazov leži u pripremi ovih prototipova za proizvodnju. Glavni izazovi uključuju: Problemi sa Pristupom Podacima Jedna od najčešćih prepreka godinama unazad bila je nedostatak pristupa kvalitetnim, specifičnim podacima. Organizacije često nisu u mogućnosti osigurati relevantne i ažurirane podatke koji su neophodni za pravilno funkcionisanje AI modela. U tom smislu, kontekst modela (MCP) može biti zaboravljen prilikom vraćanja odgovora, što dovodi do nestabilnih performansi sistema. Integracija sa Postojećim Sistemima Integracija sa postojećim alatima i bazama podataka je također ključna, jer neadekvatna povezanost može stvoriti komplikovane i neefikasne radne tokove. Prema Sellersu, ovo dovodi do toga da se multi-agentni radni tokovi pretvaraju u krhke monolite koji se ne mogu lako skalirati. Kvaliteta i Etika Podataka Osim tehničkih izazova, organizacije se suočavaju i s pitanjima etike prilikom korišćenja podataka, posebno u pogledu zaštite ličnih informacija. Ovo je posebno važno jer modeli trebaju donijeti odlučujuće odluke koje uzimaju u obzir faktore koje ljudi obično razmatraju. Mogućnosti za Rješenje Problema Kako bi se prevazišle navedene prepreke, organizacije mogu primeniti različite strategije: Korišćenje Streaming Agenta Confluent je nedavno predstavio Streaming agente koji omogućavaju timovima da grade, implementiraju i orkestriraju agentne sisteme nativno na Apache Flink-u. Ovi agenti mogu instantaneously monitorisati i delovati na poslovnim događajima, omogućavajući inteligentnu automatizaciju uz upravljanje stanjem i mogućnost ponovnog reprodukovanja. Integracija Analize i Transakcija Savremenim poslovnim okruženjima je potrebna hitna analiza podataka. Preporučuje se spajanje transakcijskog procesiranja i analitike za omogućavanje brze analize, sa ciljem da se rezultati upotrebe podataka vrate u operativne sisteme. Ovaj pristup je ključan u oblastima kao što su online maloprodaja, gde klijenti očekuju hiper-personalizaciju. Fokus na Kvalitet Podataka Sellers ukazuje na to da organizacije koje su unapredile upravljanje svojim podacima imaju najbolje šanse za uspeh sa agentnom AI. Prvo treba obezbediti kvalitetu podataka i dostupnost, a tek zatim birati modele koji će se koristiti. Uloga LLM i Harrisova Generacija U kontekstu agentne AI, veliki je broj aplikacija koje koriste modele jezika (LLM). Kako Sellers ističe, LLM-ovi mogu imati problema sa "halucinacijama", ali se to može prevenirati korišćenjem specifičnih pitanja i podataka od značaja za domenu. To onda znači da kvaliteta podataka i poverenje u model postaju ključni faktori za uspeh implementacije. Mogućnosti Korišćenja Agentne AI u Različitim Industrijama Postoji mnogo primena agentne AI na lokalnom nivou. Na primer, u bankarstvu se koristi da bi se generisali izveštaji o pranju novca. U ovom modelu, izlaz nije gotov proizvod, već polazišna tačka za izveštaje koje pišu ljudi. Ovakva saradnja između ljudskog i umjetnog inteligentnog rada može rezultirati povećanjem produktivnosti. Ethika i Odgovornost Kada je reč o etičkoj AI, Sellers ističe važnost pravilne upotrebe informacija koje se takođe koriste u donošenju odluka. Organizacije bi trebale uložiti dodatni napor kako bi osigurale da njihovi modeli ne izostavljaju relevantne faktore koji bi mogli imati važnu ulogu u donošenju odluka. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta su agentni AI sistemi?Agentni AI sistemi koriste tehnologiju umjetne inteligencije kako bi automatski obavljali zadatke, često u realnom vremenu i integrirajući se s različitim sistemima. 2. Koje su najveće prepreke za implementaciju agentne AI?Najveće prepreke uključuju nedostatak pristupa kvalitetnim podacima, izazove integracije s postojećim alatima i systemima, te etička pitanja vezana uz upravljanje podacima. 3. Kako mogu poboljšati upravljanje podacima u svojoj organizaciji?Ključno je usmjeriti se na kvalitetu i dostupnost podataka, te obezbijediti da su podaci pravilno strukturirani i ažurirani prije nego što preduzmete korake ka implementaciji AI modela. 4. Kako agentni AI može poboljšati poslovne procese?Agentna AI može ubrzati analizu podataka i donošenje odluka, što omogućava brže i efikasnije poslovne procese, kao i mogućnost personalizacije usluga prema potrebama korisnika. 5. Da li je etička upotreba AI važna?Apsolutno. Etika u AI je od ključne važnosti, posebno kada se radi o zaštiti ličnih podataka i donošenju odluka koje mogu uticati na korisnike i klijente.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Automatizacija Email Sažetaka Integracija Google Kalendara i Slack-a Automatizacija Odgovora na Poslovne Emailove Automatsko Bilježenje Tokom Sastanaka Ograničenja i Mogućnosti Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Umjetna inteligencija može značajno olakšati svakodnevne zadatke i potrebe u poslovanju, od automatizacije emaila do upravljanja kalendarom. Postoje dostupni alati kao što su Zapier, Relay.app i Otter.ai koji omogućavaju efikasnu automatizaciju bez potrebe za programskim znanjem. Pišući i delegirajući zadatke putem AI, možete značajno poboljšati svoju produktivnost i smanjiti vrijeme provedeno na rutinama. Uvod U današnjem dinamičnom poslovnom okruženju, gdje konkurencija postaje sve intenzivnija, svaki trenutak i resurs su dragocjeni. Umjetna inteligencija (AI) predstavlja revolucionarni alat koji omogućava pojedincima i timovima da optimiziraju svoje svakodnevne zadatke i procedures. Ovaj članak istražuje praktične primjene AI u poslovanju, oslanjajući se na konkretne alate koji mogu olakšati radni proces. Naći ćete primjere koji su relevantni za lokalno tržište i kako se AI može iskoristiti za poboljšanje radne učinkovitosti. Automatizacija Email Sažetaka Jedan od najvećih izazova u radnom okruženju je upravljanje emailovima. Prosječna osoba može primati stotine poruka dnevno, što otežava koncentraciju na važnije zadatke. Implementiranjem AI rješenja, poput Zapiera, možete automatski generirati sažetak vaših emailova. Alati: Zapier. Kako to uraditi: Prijavite se ili kreirajte nalog na Zapier. Na glavnoj stranici odaberite opciju za kreiranje novog 'Zapa'. Postavite AI da svakodnevno sažima emailove sa vaših Gmaila. Autentifikujte vaš Gmail nalog kada se to od vas zatraži. Ovaj proces će vam svakog dana nuditi sažetak svih važnih emailova, omogućujući vam da se fokusirate na prioritete bez gubitka informacija. Integracija Google Kalendara i Slack-a Brza i efikasna komunikacija unutar timova je ključna za uspjeh. Ova integracija omogućava slanje obavijesti o nadolazećim događajima iz Google Kalendara direktno u Slack. Alati: Relay.app. Kako to uraditi: Kreirati nalog na Relay.app. U dashboardu odaberite opciju 'Nova radnja'. Izaberite 'Google Calendar' i postavite obavijest za nadolazeće događaje. Povežite sa Slack kanalom. Uz ovu automatizaciju, nikada više nećete propustiti važan sastanak, a tim će biti stalno obaviješten o rasporedu. Automatizacija Odgovora na Poslovne Emailove Automatizacija poslovnih emailova može poboljšati vašu efikasnost i osloboditi vrijeme za važnije zadatke. Ova funkcionalnost možete ostvariti koristeći alat Make. Alati: Make. Kako to uraditi: Prijavite se na Make. Na domaćoj stranici odaberite 'Automatizovani odgovori na poslovne emailove'. Povežite poslovni email i postavite tekst odgovora. Opcionalno, povežite s Google Sheets kako biste pratili komunikaciju. Ova automatizacija omogućava da vaši klijenti dobiju pravovremene odgovore dok vi možete raditi na važnijim projektima. Automatsko Bilježenje Tokom Sastanaka Niko ne voli provoditi vrijeme pregledavajući snimke sastanaka. Otter.ai nudi efikasno rješenje za automatsko bilježenje, transformišući razgovore u pisane bilješke koje su lako pretražive. Alati: Otter.ai. Kako to uraditi: Kreirajte nalog na Otter.ai. Tokom virtualnog sastanka, aktivirajte snimanje. Otter će direktno transkribovati i sažeti sastanak. Pregledajte i organizujte bilješke nakon sastanka. Ova tehnologija ne samo da štedi vrijeme, već osigurava da nijedna važna informacija ne prođe nezapaženo. Ograničenja i Mogućnosti Dok su automatizacijski alati poput Zapier, Relay app i Otter.ai korisni, važno je prepoznati da svaka kompanija ima različite potrebe i da je prilagodba ključ. Postoji mnogo drugih funkcija koje se mogu integrisati za dodatnu efikasnost. U nekim slučajevima, potrebna su dodatna tehnička znanja ili pretplate na premium usluge, kao što su Made ili ChatGPT Agent Mode, koje nude napredne automatske zadatke. Ipak, većina osnovnih funkcija može se lako realizovati bez velikih investicija, što daje priliku malim preduzećima i startupovima da iskoriste AI. Često Postavljana Pitanja (FAQ) P: Da li su alati za automatsku obradu emailova sigurni? O: Većina ovih alata nudi visoke sigurnosne mjere, ali uvijek je preporučljivo provjeriti njihove politike privatnosti i osigurati da su vaši podaci zaštićeni. P: Mogu li automatski odgovori biti personalizirani? O: Da, većina alata omogućava personalizaciju odgovora prema potrebi, što može poboljšati iskustvo komuniciranja s klijentima. P: Da li je potrebno znanje programiranja za korištenje ovih alata? O: Ne, alati kao što su Zapier i Relay su dizajnirani za korisnike bez programerskog znanja, uz jednostavne korake za postavljanje. P: Kako mogu mjeriti uspjeh ovih automatizacija? O: Postavite specifične ciljeve kao što su vrijeme uštede, broj obrađenih emailova ili poboljšanje timske komunikacije i koristite analitiku dostupnih alata za praćenje napretka. P: Mogu li koristiti AI alate u malim firmama? O: Apsolutno! AI alati su idealni za male biznise jer pomažu optimizirati resurse i poboljšati efikasnost uz minimalne troškove. Ova primjena umjetne inteligencije u svakodnevnom radnom procesu može značajno unaprijediti vašu efikasnost i produktivnost, kao i olakšati upravljanje vremenom i resursima. Iskoristite AI i pretvorite svoj radni dan u korisniji i manje stresan proces.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Nova Era za Pametne Uređaje Intuitivna Kontrola i Automatizacija Izazovi Implementacije Budućnost AI Kamera Gradnja Sa Nama Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Google je predstavio Gemini za pametne kuće, obnavljajući Google Assistant i unapređujući funkcionalnost pametnih uređaja. Uvođenjem Gemini funkcionalnosti, sva integrisana uređaja će moći da koriste prirodniji jezik za kontrolu i automatsku kreaciju složenih scenarija. Novi program za proizvodnju kamerica omogućava partnerima da iskoriste napredne mogućnosti mašinskog učenja i povežu se sa Google Home ekosistemom. Uvod Pametne kuće postaju sve prisutnije u našim svakodnevnim životima i ubrzano se razvijaju kako tehnologija napreduje. U tom kontekstu, Google je nedavno predstavio Gemini za pametne kuće, što predstavlja ključni korak ka unapređenju inteligentnih uređaja. Ovaj menadžment nije samo improvizacija postojećih rešenja; to je sveobuhvatan unutrašnji preustroj koji će omogućiti korisnicima više funkcionalnosti i dublje integracije sa sistemima. U ovom članku, istražićemo nove mogućnosti koje Gemini donosi, kako će to uticati na razvoj pametnih kuća, te kako se lokalne kompanije mogu prilagoditi tim promenama. Nova Era za Pametne Uređaje Google je na događaju Google I/O 2025 najavio planove za uvođenje Gemini u svoje pametne uređaje, što predstavlja važan korak za sve developere uključene u Google Home ekosistem. U trenutku kada je Gemini predstavljen, više od 800 miliona uređaja je već bilo povezano sa Google Home platformom. Ova platforma nudi mogućnost da uređaji iz različitih izvora komuniciraju i funkcionišu zajedno, pružajući korisnicima jedinstveni i nesmetani doživljaj. S Gemini, svi ovi uređaji dobijaju značajno unapređenje. Na osnovu najnovijih informacija, svi korisnici će moći da komuniciraju s uređajima koristeći prirodniji, konverzacijski jezik. Na primer, umesto da koriste formalne komande, korisnici će moći da postave pitanja i upute zahteve kao što bi to radili u svakodnevnom razgovoru. Intuitivna Kontrola i Automatizacija Jedan od najvažnijih aspekata Gemini je njegova sposobnost da olakša interakciju između korisnika i uređaja. Uvođenje naprednih funkcionalnosti zahteva minimalno uključivanje developera – većina postojećih integracija će se automatizovano prilagoditi novim mogućnostima. Ovo će rezultirati prirodnijim i efikasnijim načinom korišćenja pametnih kuća. Zamislite situaciju kada dolazite kući i jednostavno izgovarate: "Hej Google, upali svetla i zakljuj vrata." Ova vrsta komunikacije postavlja temelje za etičku upotrebu pametnih tehnologija koje teže maksimalnoj udobnosti i jednostavnosti. Izazovi Implementacije Međutim, kako Gemini postaje sveprisutna tehnologija, i dalje postoje izazovi. Kvalitet integracija uređaja je od suštinske važnosti – ako uređaji ne funkcionišu dobro zajedno, cela ideja pametne kuće gubi smisao. Google naglašava važnost testiranja postojećih integracija u okviru svog "Works with Google Home" programa kako bi se osiguralo da svi uređaji podržavaju nove funkcionalnosti. Nakon implementacije, Google planira da proizvođačima pruži alate i podatke koji će im pomoći u praćenju performansi. Time se otvara prostor za dalje unapređenje i optimizaciju proizvoda, što predstavlja priliku za lokalne proizvođače da se istaknu na tržištu. Budućnost AI Kamera Jedan od najuzbudljivijih aspekata Gemini je fokus na kamerama. Google je pokrenuo poseban program za proizvođače kamera čime se stvara nova klasa partner uređaja. Ovaj program nije samo skup smernica; to je sveobuhvatan alat koji omogućava razvoj sledeće generacije AI kamera. Program uključuje hardverske preporuke kao što su sistemi na čipovima (SoCs) i senzori slika, dok Google takođe pruža SDK za implementaciju funkcionalnosti direktno u uređaje. Na ovaj način, partneri mogu da integrišu svoje kamere sa naprednim mogućnostima Gemini, kao što su obaveštenja i istorija događaja, omogućavajući korisnicima jedinstveno iskustvo upravljanja kamerama u okviru Google Home ekosistema. Prva Partnerstva Prvi partner u ovom programu je Walmart koji je lansirao svoje nove kamere "onn Indoor Camera Wired" i "onn Video Doorbell Wired". Ovi uređaji nude izvrsne performanse s digitalnim prikazom rezolucije 1080p, kao i pametna obaveštenja, čineći ih pristupačnim za široku publiku. Proizvodi su dizajnirani kako bi se udobno uklopili u Google Home ekosistem, omogućavajući korisnicima pristup i naprednim funkcijama kao što su prepoznavanje lica i automatska obaveštenja. Gradnja Sa Nama Google poziva sve developere da se pridruže ovom uzbudljivom putu u izgradnji AI potpomognutih pametnih kuća budućnosti. Sa lakoćom integracije i bliskim povezivanjem sa ekosistemom, Gemini će omogućiti stvaranje inovativnih rešenja koja se fokusiraju na korisničko iskustvo. Google Home postaje sjajno mesto za razvijanje AI iskustava, osnažujući ne samo korisnike, već i partnere koji stvaraju nove alate i mogućnosti u svetu pametne tehnologije. Sa ovim potencijalom, lokalne kompanije imaju priliku da se priključe globalnom trendu i unaprede svoje proizvode. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako mogu da integrišem svoje uređaje s Gemini? Integracija uređaja sa Gemini je pojednostavljena kroz "Works with Google Home" program. Proizvođači trebaju osigurati da njihovi uređaji dobro funkcionišu unutar Google Home ekosistema i testirati nove funkcionalnosti. 2. Da li će moji trenutni uređaji postati pametniji sa Gemini? Da, svi uređaji koji su već integrisani u Google Home će automatski dobiti nove funkcionalnosti Gemini, što će omogućiti prirodniju i intuitivniju komunikaciju. 3. Kako će sistemi postavki nastaviti da se razvijaju s Gemini? Google će pružiti alate i podatke za praćenje performansi uređaja, što će pomoći proizvođačima u daljoj optimizaciji njihovih proizvoda i stvaranju boljeg korisničkog iskustva. 4. Koja su prvi dostupni uređaji sa Gemini? Prvi dostupni uređaji uključuju kamere kao što su "onn Indoor Camera Wired" i "onn Video Doorbell Wired", koji predstavljaju mogućnosti integracije sa Google Home. 5. Mogu li mala preduzeća učestvovati u razvoju rešenja s Gemini? Da, mala preduzeća imaju priliku da se priključe ovom ekosistemu i razvijaju inovativna rešenja koristeći Gemini alate i platforme koje Google nudi.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Porast Upotrebe AI među Izvršiteljima Ryan Roslansky i AI kao "Drugi Mozak" Od Alati do Mentor Uticaj AI na Efikasnost i Kreativnost Globalni Trendovi u Upotrebi AI Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Samo vodeći izvršitelji koriste AI alate u svojim svakodnevnim zadacima, poboljšavajući time efikasnost komunikacije. LinkedIn-ov CEO Ryan Roslansky koristi AI da bi izradio "super pametne" poruke visokog značaja, ističući njegov značaj u trenutnom poslovnom okruženju. Alati poput Microsoft Copilot pružaju podršku korisnicima kroz korake i pitanja koja im pomažu u oblikovanju njihovih odgovora, umesto da samo generišu tekst. Uvod U današnje korporativno okruženje, gdje komunikacija igra ključnu ulogu u poslovnom uspjehu, vještine pisanja postaju sve vitalnije. Tehnologije kao što su umjetna inteligencija (AI) postale su nezaobilazne alatke koje pomažu liderima da optimiziraju svoju svakodnevnu interakciju. Vodeći izvršitelji u različitim industrijama, uključujući LinkedIn, koriste AI za poboljšanje kvaliteta svojih e-poruka i komunikacijskih strategija. Ovaj članak istražuje kako izvršni direktori, poput Ryana Roslanskog, koriste AI alate da unaprijede izražavanje i donošenje odluka. Porast Upotrebe AI među Izvršiteljima Prema nedavnim istraživanjima, upotreba AI među vođama i menadžerima je dvostruko veća nego među ostalim zaposlenicima. Razlog tome može biti povezan s potrebom za brzim i učinkovitijim odgovorima na važna pitanja. U anketi Gallup objavljenoj u junu, pokazano je da tokom komunikacije, izvršni direktori prepoznaju vrednost AI alata u svakodnevnom radu. To se posebno odnosi na važnost zvučanja "super pametno" u komunikaciji s drugima, uključujući visoko rangirane članove uprave kao što su CEO Microsofta, Satya Nadella, ili drugi čelnici iz raznih sektora. Ovi alati postali su od suštinske koristi u oblikovanju njihovih poruka, omogućavajući im da se fokusiraju na ključne ideje dok AI preuzima rutinske aspekte komunikacije. Ryan Roslansky i AI kao "Drugi Mozak" Ryan Roslansky, CEO LinkedIn-a, nedavno je istakao koliko mu AI pomaže u svakodnevnim e-mailovima. Opisao je AI tehnologiju kao "drugi mozak" koji ga dobro poznaje, omogućavajući mu bržu i precizniju izradu poruka. U kontekstu komunikacije s najvišim rukovodiocima, Roslansky naglašava važnost prvog utiska i sposobnosti da se efikasno prenesu složene ideje. Njegova izjava odražava promjenu paradigme u načinu na koji se percipira pisanje: umjesto da očekuje da AI napravi gotov odgovor, on koristi sistem koji ga vodi kroz proces, postavljajući konkretna pitanja koja pomažu da se strukturiraju misli. Ovo omogućava bolje jasnoću i preciznost u komunikaciji, što je od suštinske važnosti u poslovnim računicama. Od Alati do Mentor Tradicionalno, AI alati su bili viđeni samo kao dodaci koji pomažu u brzom generisanju sadržaja. Međutim, funkcionalnosti poput Microsoft Copilot-a transformiraju tu percepciju, djelujući više kao mentori koji pružaju uvid i savjet tokom procesa pisanja. U prošlosti su se korisnici oslanjali na opcije poput "napravite odgovor za mene", što je podrazumevalo značajan stepen povjerenja u AI bez aktivnog učešća u procesu. Roslansky objašnjava da je novi pristup daleko korisniji jer omogućava korisnicima da se uključe u svaki aspekt komunikacije. AI sada postavlja pitanje i pomaže korisnicima da razjasne svoje misli, čime se smanjuje rizik od nejasnih ili loše formulisanih poruka. Uticaj AI na Efikasnost i Kreativnost Kako AI alati postaju integralni deo poslovne svakodnevice, menadžeri primjećuju poboljšanja u efikasnosti. Tijekom komunikacije, AI ne samo da ubrzava proces pisanja, već također povećava nivo kreativnosti. Roslansky naglašava da je sposobnost AI alata da donese nove ideje ili perspektive neprocjenjiva, otvarajući vrata inovativnijem pristupu rješavanju problema. AI može analizirati prethodne interakcije i pružiti preporuke na osnovu datih podataka, omogućavajući izvršiteljima da donesu bolje odluke i unaprijede odnose sa saradnicima. Na taj način, AI ne samo da optimizira procese već i podržava strateško razmišljanje. Globalni Trendovi u Upotrebi AI Širom svijeta, trend korištenja AI u poslovanju ne prestaje da raste. Od startupa do velikih korporacija, vođe u svim industrijama intezivno istražuju kako AI može unaprijediti njihove komunikacijske vještine. U komunikaciji sa klijentima, investitorima ili unutar timova, AI igra ključnu ulogu u poboljšanju prijema i razumijevanja poruka. Kao primjer, brojne kompanije koje koriste AI alate beleže povećanje produktivnosti i smanjenje vremena potrebnog za sastavljanje složenih izvještaja. Upravo zbog ovih faktora, organizacije su motivisane da usvoje AI tehnologije kako bi ostale konkurentne na tržištu. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako AI može pomoći u poslovnoj komunikaciji?AI alatke, kao što su Microsoft Copilot, mogu služiti kao asistenti koji pomažu u oblikovanju poruka, analizi prethodnih komunikacija i davanju preporuka u stvarnom vremenu. 2. Da li je AI sposoban da potpuno zamijeni ljudsku kreativnost?Iako AI može značajno poboljšati kreativne procese, ljudski uvid i emocionalna inteligencija ostaju ključni elementi u poslovnoj komunikaciji koji AI ne može potpuno zamijeniti. 3. Koliko je važno zvučati "super pametno" u poslovnim e-porukama?U poslovnom svijetu, prvi utisak i način na koji se izražavamo mogu značajno utjecati na uspjeh. To je posebno važno tokom komunikacija s visokim rukovodiocima ili klijentima, gdje jasnoća i profesionalnost igraju ključnu ulogu. 4. Postoji li rizik u prekomjernoj upotrebi AI alata?Da, prekomjerna zavisnost od AI može dovesti do nedostatka autentičnosti i kreativnosti. Važno je koristiti AI kao alat koji dopunjuje ljudske vještine, umjesto da ih potpuno zamijeni. 5. Kako da započnem korištenje AI alata u svom radu?Prvo, istražite različite alate dostupne na tržištu, kao što su Microsoft Copilot, i identifikujte koji od njih najbolje odgovara vašim potrebama. Isprobajte ih na malim projektima kako biste stekli uvid o njihovim mogućnostima i ograničenjima.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Razumijevanje AI Agenta BPMN kao Temelj Inteligentne Automatizacije Onboarding Klijenata koji se Efikasno Skalira Izgradnja Pravilne AI Osnove Pobjednici u Upotrebi AI Agenta Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti imaju potencijal da automatiziraju rutinske zadatke i poboljšaju interakciju sa klijentima u sektoru upravljanja bogatstvom. U uspješnoj implementaciji AI tehnologije ključna je jasnoća procesa, koja se može postići korištenjem BPMN metodologije. Bez pravilne mape procesnih tokova, AI može stvoriti skupe greške i operativne rizike, pa je važno prvo optimizirati poslovne procese prije nego se uvede AI. Uvod U svijetu upravljanja bogatstvom, brzo napredovanje tehnologije, posebno umjetne inteligencije (AI), postavlja nove standarde i očekivanja. Prema izvještaju Capgemini World Wealth Report 2024, 75% rukovodilaca u sektoru upravljanja bogatstvom vjeruje u potencijal AI za transformaciju poslovanja. Ipak, razlika između obećanja AI i njene praktične primjene ostaje značajna. U ovom članku istražujemo kako AI agenti mogu unaprijediti upravljanje bogatstvom, ali i naglašavamo važnost procesne jasnoće i BPMN metodologije kao temelja uspješne integracije. Razumijevanje AI Agenta AI agenti su softverski programi sposobni za donošenje odluka, rješavanje problema i interakciju s klijentima. Njihova primjena u sektoru upravljanja bogatstvom može automatizirati rutinske zadatke, omogućavajući savjetnicima da se fokusiraju na aktivnosti koje donose veću vrijednost. Međutim, kako bi ovi agenti bili efikasni, potrebna su jasna pravila i strukturirani radni procesi. Struktura za Uspjeh AI Agenta AI agenti trebaju određene strukturalne elemente da bi uspješno djelovali unutar reguliranog okruženja financijskih usluga: Definisani podaci: AI agenti zahtijevaju jasno definirane kriterije za unos podataka kako bi donosili ispravne odluke. Decizijska ovlašćenja: Potrebno je jasno odrediti gdje agenti imaju autonomiju u donošenju odluka, a gdje je potrebna ljudska intervencija. Protokoli za iznimke: U stvarnom svijetu postoji niz neobičnih scenarija; AI agenti moraju imati unaprijed definirane procedure za rukovanje ovim iznimkama. Granice performansi: Važno je postaviti jasne metrike koje će pomoći agentima da prepoznaju kada je potrebna ljudska intervencija. Ovi elementi su direktno povezani sa BPMN (Business Process Model and Notation) metodologijom koja pruža jasne vizualne mape poslovnih procesa. BPMN kao Temelj Inteligentne Automatizacije Metodologija BPMN predstavlja standardizirani pristup za grafičko prikazivanje poslovnih procesa. Zamislite je kao arhitektonski plan koji prikazuje tačke odluke, odgovorne strane i procedure za upravljanje iznimkama. U upravljanju bogatstvom, BPMN može transformirati apstraktne koncepte poput "onboardinga klijenata" u konkretne, mjerljive radne tokove. Procesna Arhitektura kao "Mozak" AI Previše firmi smatra da su tokovi procesa samo dokumentacija koja dolazi nakon implementacije. Ovo je pogrešan pristup koji vodi ka neuspjehu AI. Tokovi procesa su neuralne puteve koje vaši AI agenti slijede. Kada je proces onboardinga klijenata mapiran kroz BPMN, jasno definirate kako će AI ocijeniti upitnike o toleranciji rizika ili kada će zahtijevati ljudsku intervenciju. Onboarding Klijenata koji se Efikasno Skalira Upravljanje onboarding procesom pomoću BPMN može drastično smanjiti vrijeme koje savjetnici troše na administrativne zadatke. Tradicionalni proces može trajati nekoliko tjedana i trošiti između osam do dvanaest sati vremena savjetnika. Uz pravilan BPMN prikaz, AI može obavljati sistematsko "teško podizanje", automatski provjeravajući podatke klijenata i tražeći potrebnu dokumentaciju. Ova transformacija vodi do završenog onboarding procesa u tri do četiri dana, umjesto tjedana, dok savjetnici troše samo dva do tri sata na izgradnju odnosa s klijentima. Svaki klijent dobija istu temeljitu i usklađenu uslugu, budući da AI slijedi isti BPMN-prikazani put odluka. Izgradnja Pravilne AI Osnove Pametna implementacija slijedi disciplinovan postupak. Prvi korak je analiza trenutnog stanja procesnih tokova uz BPMN prije nego što se dotakne AI tehnologije. Svaka tačka odluke, iznimne situacije i prebacivanje sistema moraju biti dokumentirani. Nakon toga, potrebno je optimizirati procese kako bi se uklonili suvišni koraci. Tek nakon što uspostavite čiste procese možete pristupiti strateškoj integraciji AI, koristeći BPMN definisane metrike za mjerenje performansi i identifikaciju područja za unapređenje. Pobjednici u Upotrebi AI Agenta Firme koje ostvaruju uspjeh sa AI nisu nužno one koje posjeduju najsloženiju tehnologiju, već one sa najjasnijim procesima. BPMN je više od pripreme za implementaciju AI; to je temelj koji određuje hoće li vaš AI postati konkurentska prednost ili skupa lekcija o tome šta ne raditi. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Koje su koristi od korištenja AI u upravljanju bogatstvom?AI može automatizovati rutinske zadatke, smanjiti vrijeme potrebno za onboard klijenata i poboljšati tačnost usluga. Zašto je BPMN važan za integraciju AI?BPMN pomaže u definiraju jasnih poslovnih procesa, što je ključno za efikasno funkcioniranje AI agenta. Kako osigurati da AI donosi ispravne odluke?Potrebno je postaviti jasne kriterije za unos podataka, odluke koje AI agent može donositi autonomno i procedure za iznimke. Šta se događa ako AI radi bez pravilne BPMN mape?Bez BPMN mape, AI može donositi neprecizne odluke, što može dovesti do regulatornih problema i loših korisničkih iskustava. Kako mogu započeti sa BPMN u svojoj firmi?Započnite mapiranjem trenutnih procesa, identificirajući tačke odluke i iznimne situacije, a potom optimizirajte ove procese kako biste pripravili teren za AI integraciju.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Tehnologija koja pokreće promene Automatizacija administrativnih tokova rada Primeri iz prakse i lokalni kontekst Budućnost policijske administracije Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Truleo, platforma zasnovana na AI tehnologiji, razvija alat za analizu kako bi olakšao obaveze policijskih šefova i osoblja. Alat omogućava automatizaciju administrativnih tokova rada, generisanje izveštaja i praćenje performansi, čime se smanjuje potreba za zapošljavanjem dodatnog osoblja. Cilj novog alata je omogućiti policijskim agencijama da efikasnije koriste resurse i poboljšaju odlučivanje. Uvod U modernom policijskom radu, izazov sa nedostatkom osoblja postaje sve veći problem. Mnoge policijske jedinice širom sveta suočavaju se s izazovima koji dolaze sa smanjenim brojem zaposlenika, što često rezultira preopterećenjem preostalih članova tima. U ovom kontekstu, inovacije u tehnologiji, posebno u oblasti veštačke inteligencije, nude potencijalna rešenja. Truleo, kompanija sa sedištem u Južnoj Karolini, razvila je novi alat koji se fokusira na olakšavanje administrativnog tereta policijskih šefova i njihovih timova. Ovaj članak istražuje kako Truleo koristi AI kako bi unaprijedio rad policije i pružio uvid u budućnost policijske administracije. Tehnologija koja pokreće promene Truleo koristi svoj alat zasnovan na agentic AI tehnologiji, koja se jednako koristi kod više od 1.100 javnih sigurnosnih agencija. Ovaj alat je osmišljen da ponudi specifične funkcionalnosti koje su kreirane kako bi zadovoljile potrebe policijskih šefova i njihovih administrativnih timova. Ključne funkcije uključuju operativne odgovornosti i izveštavanje, čime se policijskim agencijama omogućava lakši pristup važnim podacima bez potrebe za dodatnim zapošljavanjem. Alat se povezuje sa postojećim sistemima unutar agencija, obuhvatajući različite aspekte kao što su budžet, politike i performanse, uz automatsko konsolidovanje podataka. Tako se stvara centralizovan izvor informacija koji može poboljšati proces donošenja odluka. Automatizacija administrativnih tokova rada Jedan od glavnih benefita koji Truleo nudi je automatizacija administrativnih tokova rada. Policijski šefovi često provode više vremena na papirologiji nego na osnovnim zadacima kao što su vođenje timova ili posvećenost zajednici. Trend koji se ukazuje kroz razvoj ovog alata jeste „raditi više sa manje“; Truleo želi preusmeriti fokus na vođenje ljudi umesto na administrativne obaveze. Alat za analizu omogućava generisanje dnevnih, mesečnih i kvartalnih izveštaja, što olakšava praćenje učinka i omogućava brže reagovanje na promene u potrebama zajednice. Takođe, funkcionalnosti kao što su praćenje trendova performansi i upozorenja na nesigurnosti pružaju dodatnu podršku policijskim šefovima u donošenju pravovremenih odluka. Primeri iz prakse i lokalni kontekst U kontekstu Balkana, mnoge policijske agencije suočavaju se sa sličnim izazovima. U Bosni i Hercegovini, kao i u susednim zemljama, nedostatak resursa i obučeno osoblje često otežavaju obavljanje osnovnih funkcija. Integracija AI alata poput Truleo u rad policijskih agencija može pružiti konkretne koristi. Na primer, automatizovan sistem može pomoći u smanjenju vremena provedenog na administrativnim zadacima, što bi omogućilo policijskim službenicima da se fokusiraju na sigurnost zajednice. Zamislimo situaciju u kojoj nove AI tehnologije pomažu u analiziranju podataka o kriminalu u stvarnom vremenu. Artikulacija ovakvih informacija može dovesti do učinkovitijeg raspoređivanja policijskog osoblja i bržeg odgovora na incidente. Ovo bi značajno unaprijedilo odnos između policije i građana, stvarajući poverenje i sigurnost u zajednici. Budućnost policijske administracije Truleo predstavlja značajan korak ka budućnosti policijske administracije putem tehnologije. Kako se AI alati sve više integrišu u dnevne operacije, očekuje se da će policijske agencije, ne samo u SAD-u, već i širom sveta, postati efikasnije i prilagodljivije. Truleo kontemplira o budućim dodacima svom alatu koji bi dodatno povećali njegovu upotrebljivost i potencijal. Na primer, proširenje funkcionalnosti alata da obuhvati analizu podataka u vezi sa javnim zdravljem ili drugim aspektima sigurnosti može otvoriti dodatne mogućnosti za proaktivan pristup, umesto reaktivnog reagovanja na incidente. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako Truleo pomaže policijskim agencijama?Truleo pomaže povezujući razne sisteme unutar agencija, automatski konsolidujući podatke i olakšavajući upotrebu tih informacija za donošenje odluka. 2. Da li je Truleo alat skup za implementaciju?Troškovi implementacije variraju zavisno od veličine agencije i specifičnih potreba, ali alati poput Truleo nameravaju smanjiti ukupne troškove zapošljavanja dodatnog osoblja. 3. Kako se osigurava privatnost podataka?Truleo se obavezuje da će koristiti najbolje prakse u zaštiti podataka, pružajući policijskim agencijama siguran način upravljanja informacijama. 4. Koje su prednosti korištenja AI u policijskim agencijama?Upotreba AI može smanjiti administrativne obaveze, poboljšati donošenje odluka i omogućiti policijskim službenicima da se više fokusiraju na komunikaciju sa zajednicom. 5. Mogu li se alati poput Truleo koristiti u malim policijskim agencijama?Da, Truleo je dizajniran tako da bude prilagodljiv i koristan za sve vrste agencija, bez obzira na veličinu i resurse.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Stanje Uključivanja Autonomnih AI Agenata Izazovi u Usklađivanju Tehnologija i Poslovne Strategije Usvajanje AI u Raznim Segmentima Poslovanja Optimalne Strategije za Implementaciju Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Samo 15% IT lidera razmatra implementaciju autonomnih AI agenata bez ljudske nadzore, prema istraživanju Gartnera. 75% organizacija već koristi neku vrstu AI agenata, ali manjina je zadovoljna zaštitom od grešaka ("hallucinations") i upravljačkim kapacitetima. Postoji značajan nesklad između IT odjela i poslovnog vođenja u vezi sa primjenom AI, što stvara dodatne izazove u uspješnoj implementaciji. Uvod U posljednjih nekoliko godina, primjena umjetne inteligencije (AI) u poslovanju je zestoko porasla, donoseći brojne prilike i izazove. U regionu Balkana, gdje je informatički sektor u brzorastućem razvoju, važno je razumjeti kako organizacije pristupaju usvajanju AI tehnologija, posebno autonomnih AI agenata. Prema nedavnom istraživanju kompanije Gartner, većina IT lidera se pokazuje skeptičnim prema potpunoj autonomiji AI, predlažući potrebu za ljudskim nadzorom. Ovaj članak istražuje stanje primjene AI agenata, izazove s kojima se susreću organizacije, te pruža savjete o strategijama za uspješnu implementaciju. Stanje Uključivanja Autonomnih AI Agenata Prema Gartnerovom istraživanju, samo 15% IT aplikacijskih lidera trenutno razmatra ili testira potpuno autonomne AI agente, dok 75% organizacija koristi neku formu AI agenata koji zahtijevaju ljudski nadzor. Ovaj postotak ukazuje na oprezan pristup organizacija prema novim tehnologijama, prepunim neizvjesnosti i rizika. Razlozi Opreznosti Strahovi i skepticizam prema autonomnim AI agentima u velikoj mjeri potiču od zabrinutosti oko sigurnosti, a posebno od fenomena poznatih kao "hallucinations", gdje AI sistem može generirati netačne ili neistinite informacije. Prema istraživanju, manje od 20% ispitanika vjeruje da njihovi dobavljači mogu pružiti adekvatnu zaštitu protiv ovih grešaka. Štaviše, 73% lidera vidi AI agente kao novi potencijalni vektor napada unutar svojih organizacija. Izazovi u Usklađivanju Tehnologija i Poslovne Strategije U mnogim organizacijama, ne postoji dovoljno usklađenosti između IT sektora, poslovnih vođa i krajnjih korisnika kada je riječ o implementaciji AI rješenja. Gartner naglašava da je za uspješnu implementaciju AI kritično postizanje konsenzusa oko problema koje AI može riješiti. Samo 14% ispitanika u istraživanju smatra da postoji jasan oblik konsenzusa unutar njihovih organizacija o problemima koje AI treba riješiti. Raspodjela Resursa Nesporazumi i nesuglasice između timova mogu otežati prioritizaciju upotrebe AI rješenja. Ukoliko IT odjeli ne razgovaraju otvoreno i često s poslovnim vođama, mogu propustiti prilike za maksimizaciju koristi od AI tehnologija. Kontinuirano potiskivanje ovih razgovora može dovesti do negativnih posljedica, kao što su neefikasna upotreba resursa i usitajanje prioriteta. Usvajanje AI u Raznim Segmentima Poslovanja Analize pokazuju da se kompanije većinom fokusiraju na korištenje AI tehnologija u operacijama IT-a, ali ni tu uspjeh nije zagarantovan. Godina 2024. zabilježila je više izvještaja o neuspjehu AI projekata nego prethodne godine. Mnoge firme su svjesne da bez pravilnog upravljanja i nadzora, integracija AI može dovesti do promašaja. Utjecaj na Korisničko Iskustvo i Marketing Iako postoji potencijal za poboljšanje korisničkog iskustva putem AI rješenja, njihova implementacija može također izazvati razočaranje korisnika. U situacijama gdje se AI koristi za upravljanje korisničkim interakcijama, nedostatak jasne strategije može rezultirati frustracijama i padom zadovoljstva korisnika. Optimalne Strategije za Implementaciju Preporučuje se da organizacije prođu kroz ciklus iteracije u svojim use case-evima i redovno preispituju dobavljače koje koriste za alate. Uz pravilnu evaluaciju, preduzeća mogu odabrati AI alate koji najbolje odgovaraju njihovim poslovnim potrebama. Suradnja Između Timova Uspješna implementacija zahtijeva blisku suradnju između IT-a i poslovnog vođenja. Rukovodioci bi trebali uspostaviti jasne ciljeve i mjerljive rezultate kako bi osigurali da AI rješenja zadovoljavaju očekivanja svih strana. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta su autonomni AI agenti?Autonomni AI agenti su sistemi umjetne inteligencije koji mogu donositi odluke i izvršavati zadatke bez ljudske intervencije. Međutim, njihova implementacija zahtijeva oprez zbog mogućih grešaka. 2. Koje su glavne prednosti korištenja AI agenata?AI agenti mogu poboljšati efikasnost operacija, ubrzati procese i optimizirati korisničko iskustvo. 3. Zašto je većina organizacija skeptična prema potpuno autonomnim AI agentima?Strahovi od sigurnosnih prijetnji, grešaka u radu AI-a i nedostatak povjerenja u dostavljače igraju ključnu ulogu u oprezu. 4. Kako organizacije mogu osigurati uspješnu implementaciju AI rješenja?Uspjeh se može postići kroz aktivnu suradnju između IT odjela i poslovnih lidera, te jasnim postavljanjem ciljeva i kontinuiranim usklađivanjem strategije. 5. Koliko su česta neuspjeha AI projekti?Sve više firmi prijavljuje neuspjehe u AI projektima, a istraživanje pokazuje da je taj trend u porastu, što ukazuje na potrebu za boljim planiranjem i implementacijom.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Nova Era AI Asistenata Automatizacija Beleški i Glasovna Interakcija Integracija sa Tretim Stranama Inovacije sa RoomOS 26 Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Cisco je predstavio nove AI asistente unutar svoje Webex platforme, koji su osmišljeni da automatiziraju zadatke tijekom poslovnih sastanaka. Među novim funkcijama su agenti za zakazivanje sastanaka, vođenje beleški, anketiranje, kao i glasovni AI recepcioner. Planirana integracija sa Microsoft 365 Copilot i drugim alatima poput Jira i Salesforce dodatno će unaprijediti funkcionalnost i suradnju unutar Webex okruženja. Uvod U svijetu brzih tehnoloških inovacija, poslovna saradnja postaje sve složenija. Cisco, jedan od vodećih inovatora u oblasti IT rješenja, nedavno je otkrio set novih AI alata na svom WebexOne događaju, koji imaju za cilj pojednostaviti i unaprijediti način na koji timovi komuniciraju i rade. Ovi asistenti predstavljaju prelazak sa tradicionalnog koncepta chatbota na napredniji oblik AI koji ima sposobnost obavljanja složenijih zadataka. U članku ćemo detaljno istražiti kako ove nove funkcije mogu uticati na uobičajene poslovne procese i koji su njihovi potencijalni benefiti za korisnike u Bosni i Hercegovini i šire. Nova Era AI Asistenata Cisco je najavio razne AI agente koji će omogućiti korisnicima da se fokusiraju na bitnije zadatke umjesto na administrativne, čime će se povećati produktivnost. Prema Jeetu Patelu, predsjedniku i glavnom izvršnom direktoru Cisco-a, "Mi smo u sljedećoj eri AI, gdje agenti preuzimaju zadatke gotovo potpuno autonomno u naše ime." Agenti za Zakazivanje Sastanaka Jedan od ključnih novih alata je agent za zakazivanje sastanaka, koji može odrediti ko treba biti pozvan, provjeriti raspoloživost i automatizovati proces zakazivanja. Ova funkcija će postati dostupna u posljednjem kvartalu 2025. godine. U bihevioralnim i poslovnim okruženjima u BiH, gdje se sastanci često zakazuju između više učesnika, ovaj alat može značajno umanjiti vrijeme potrebno za organizaciju. Agenti za Upravljanje Zadacima Agent za upravljanje zadacima će se lansirati u prvom kvartalu 2026. Ovaj agent će preuzeti zadatke iz sažetak sastanaka, poput kreiranja Jira karata ili zakazivanja dodatnih sastanaka, tako što će ih izvršiti umjesto korisnika. Ovaj pristup omogućava timovima efikasnije upravljanje zadacima nakon sastanaka. Automatizacija Beleški i Glasovna Interakcija Agenti za Beleške Ovaj alat može transkribovati razgovore i izraditi sažetke tokom sastanaka, čime se oslobađa korisnike obaveze da ručno bilježe ključne informacije. Ova funkcionalnost će biti dostupna i na novom RoomOS 26 operativnom sistemu zbog čega će se njegovo korišćenje olakšati u raznim poslovnim okolnostima. Glasovni AI Recepcioner Kako se trendovi tehnološke interakcije nastavljaju razvijati, glasovni AI recepcioner za Webex Calling će automatski upravljati rutinskim upitima i zahtjevima, oslobađajući vreme zaposlenima. Osobe koje rade u call centrima ili službama za korisnike u Bosni i Hercegovini mogu značajno profitirati od ovakvih rješenja, jer oni često primaju ponovljene upite koje bi AI mogao efikasno obraditi. Integracija sa Tretim Stranama Cisco planira integraciju svog AI asistenta sa raznim alatima koji već postoje u poslovnim okruženjima, poput Microsoft 365 Copilot, Jira, Salesforce i drugih. Ova "dvosmjerna" integracija omogućava korisnicima da preuzmu informacije iz Webex sastanaka koristeći Microsoft AI alate unutar aplikacija kao što su PowerPoint ili Outlook. Miguel kuz Joe Crincoli, potpredsednik i generalni menadžer Cisco saradnje, istakao je kako je ova sinergija između različitih AI rešenja odličan primjer kako tehnologija može raditi na postizanju ljudskih ciljeva. Spoj funkcionalnosti različitih programa može unaprijediti korisničko iskustvo i doprinijeti efikasnijem radu. Inovacije sa RoomOS 26 Cisco planira dalje unaprijediti svoje proizvode putem RoomOS 26, koji sadrži i dodatne AI alate. Na primjer, "direktorski agent" će automatski birati najbolje kutove kamere tokom video sastanaka, čime se poboljšava kvalitet vizuelne komunikacije. Workspace Advisor U saradnji sa Nvidia, Cisco će uvesti alat evropskih dimenzija pod nazivom Workspace Advisor, koji će kreirati 3D digitalni model prostorije, optimizujući postavku opreme kao što su mikrofoni i kamere. Ovo će uključivati identifikaciju i blokiranje područja sa šumom u prostoriji, čime će se osigurati jasnije komunikacije tokom sastanaka. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kada će biti dostupni novi AI asistenti u Webexu?Novi AI asistenti će biti dostupni tokom posljednjeg kvartala 2025. godine za agenta za zakazivanje sastanaka, dok će ostali agenti biti dostupni u prvom kvartalu 2026. godine. 2. Kako će integracija sa Microsoft 365 Copilot funkcionišati?Integracija će omogućiti korisnicima da pozivaju Webex AI agenta tokom korištenja Microsoft alata, omogućavajući pristup informacijama iz Webex sastanaka. 3. Da li će novi alati biti prilagodljivi za korisnike u BiH?Da, nova rješenja su osmišljena tako da se lako integrišu s lokalnim poslovnim praktikama, čime će fleksibilno zadovoljiti potrebe korisnika. 4. Kako će AI agenti pomoći timovima u Bosni i Hercegovini?Ovi alati mogu značajno smanjiti vrijeme provođenja na organizaciji i administraciji, omogućavajući timovima da se fokusiraju na kreativan i strateški rad. 5. Mogu li se ovi alati koristiti za unapređenje produktivnosti u malim preduzećima?Apsolutno, nova AI rješenja su prilagodljiva i omogućavaju malim preduzećima efikasnije korištenje resursa i poboljšanu saradnju među timovima. Cisco preuzima vodeću ulogu u evoluciji poslovne saradnje kroz inovativne alate koji koriste snagu umjetne inteligencije, čime se značajno mijenjaju načini na koje timovi komuniciraju i obavljaju svoj rad. Ovim će se otvoriti nove mogućnosti u poslovnom okruženju koje zovemo modernim radnim mjestom.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Michael Zhang: Od Igre do AI Automatizacije Prilika za Automatizaciju Rješavanje Uobičajenih Bottleneck-a Korisničko Iskustvo kao Prioritet Zaključak Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Umjetna inteligencija može značajno smanjiti vrijeme provedeno na ponavljajućim zadacima kao što su obrada dokumenata i unosi podataka, oslobađajući radnike za više kreativne i složenije zadatke. Michael Zhang, inženjer i stručnjak za automatizaciju, pristupa implementaciji AI kao partnerstvu s ljudima, umjesto zamjene. Njegovi AI sustavi pomažu u rješavanju uobičajenih uskih grla u industrijama kao što su osiguranje, zdravstvo i pravne usluge, čime se poboljšava efikasnost i produktivnost. Uvod U današnje brzo mijenjajuće poslovno okruženje, kompanije se često suočavaju s izazovima povezanima s obradom velikih količina podataka i administrativnim poslovima. Zbog ponavljajućih, pravila vođenih zadataka, kao što su papirologija, unos podataka i provjera usklađenosti, zaposlenici provode sate na aktivnostima koje donose mali dodatni doprinos kreativnosti i inovaciji. Umjetna inteligencija (AI) se pojavljuje kao rješenje koje može transformirati način na koji se ove aktivnosti obavljaju. Ovaj članak istražuje pristup Michaela Zhanga, inženjera koji primjenjuje AI za rješavanje svakodnevnih problema u poslovanju, pokazujući kako tehnologija može postati moćan saveznik u povećanju produktivnosti i zadovoljstva na radu. Michael Zhang: Od Igre do AI Automatizacije Michael Zhang je svoju strast prema tehnologiji razvio već u mladosti, stvarajući video igre. Njegovi prvi koraci u programiranju, ostvareni kroz razvoj jednostavnih platformskih igara, otvorili su mu vrata prema daljnjim istraživanjima u polju dubokog učenja i proširene stvarnosti. Tokom studiranja na Hong Kong Polytechnic University, Michael se fokusirao na razvoj igara koje bi mogle razumjeti ljudsko ponašanje kroz geste i glas. Iako njegovi rani projekti nisu postali komercijalno uspješni, njihova prezentacija akademskom zajednici dovela je do prepoznavanja njegovog talenta i značajnog usavršavanja. Njegov glavni uvid bio je da tehnologija mora biti intuitivna kako bi bila korisna. Ovaj princip ga je vodio ka svijetu umjetne inteligencije gdje je prepoznao njen potencijal u modernizaciji postupaka u raznim industrijama. Prilika za Automatizaciju Uprkos tome što je bio još student, Michael je brzo uočio kako AI može unaprijediti industrije opterećene papirom i rutinskim provjerama. Razvijajući automatizacijske tokove rada, fokusirao se na zadatke koji uključuju obradu faktura, generisanje izvještaja i upravljanje klijentima. Njegova rješenja omogućila su organizacijama u financijama, osiguranju i zdravstvu da smanje troškove dok povećavaju efikasnost. Prema istraživanju Gartnera, više od 82% finansijskih direktora planira povećati budžete za digitalne tehnologije u 2024. godini. Ovaj trend pokazuje sve veću potrebu za implementacijom AI rješenja koja ne samo da automatiziraju zadatke, već i poboljšavaju ukupno poslovno iskustvo. Rješavanje Uobičajenih Bottleneck-a Zhang se suočio s čestim izazovima koje su različite industrije, poput poreznih ureda, osiguravajućih kompanija i pravnih firmi, doživljavale zbog preopterećenosti papirom i složenih usklađenosti. Razvijajući precizne AI agente, Michael nastavlja svoj pristup koji premještanju fokus s zamjene ljudi na poboljšanje njihovih radnih procesa. Neki od ključnih područja na kojima je radio uključuju: Prekomjerno administrativno opterećenje: Automatizacija procesa unos dokumenata i standardizacija podataka eliminira potrebu za ručnim unošenjem informacija. Pravila i usklađenost: AI agenti osiguravaju dosljedne i auditable korake u osiguranju, zahtjevima, porezima i pravnim revizijama. Greške u prijenosima podataka: Oni organiziraju višekoračne procese između timova i sistema, čime se izbjegavaju greške i zaboravljene informacije. Odgovornost prema klijentima: Automatizacija zahtjeva smanjuje opterećenje zaposlenika, omogućujući im da se fokusiraju na specifična pitanja koja zahtijevaju stručnost. Raspršeni sistemi: AI rješenja pomažu u međusobnoj povezanosti poslovnih aplikacija, dopuštajući nesmetan prijenos podataka bez ponovnog unosa. Michael se usredotočuje na konkretne poboljšanja koja će stvarati temelje za širu infrastrukturu vođenu umjetnom inteligencijom. Ovaj pragmatičan pristup omogućava kompanijama da iskoriste snagu AI bez preopterećenja ili straha od gubitka radnih mjesta. Korisničko Iskustvo kao Prioritet Zhangova posvećenost primjeni tehnologije uzimajući u obzir ljudske korisnike proširila se izvan poslovnog okruženja. Postao je aktivan sudionik na AI hackathonima, ocjenjujući projekte koji imaju potencijal za dugoročna rješenja. Njegova filozofija je jasna: rješenja trebaju adresirati stvarne probleme umjesto da se samo bave najsvježijim inovacijama. Ohrabruje mješavinu AI sa strukturiranim, pravilima vođenim logikom kako bi se prevazišle slabosti većine mainstream modela, čineći ih preciznijim i prilagođenijim specifičnim potrebama različitih kompanija. Zaključak Michael Zhang svoja rješenja temelji na humanizaciji tehnologije, ponovo razvijajući način na koji AI može unaprijediti poslovne procese. Njegov fokus na poboljšanje života kroz tehnologiju jasno pokazuje da AI nije samo alat, već partner u radu. Kako se tehnologije nastavljaju razvijati, jasno je da će umjetna inteligencija potpuno transformirati radno mjesto, oslobađajući ljudi od repetitivnih zadataka i omogućavajući im da se fokusiraju na kreativnije aspekte svojih uloga. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako AI može pomoći u smanjenju radnog opterećenja u kompanijama?AI može automatizirati repetitivne zadatke kao što su unos podataka, obrada dokumenata i provjere usklađenosti, oslobađajući tako vrijeme zaposlenika za kreativnije i strategičnije zadatke. 2. Da li primjena AI smanjuje broj dostupnih radnih mjesta?Umjesto da zamjenjuje ljude, primjena AI može osloboditi radnike od monotonih zadataka, omogućavajući im da se fokusiraju na složenije i značajnije aspekte svojih poslove. 3. Koje su industrije najviše pogođene problemima povezanima s papirom i administrativnim poslovima?Industrije poput financija, osiguranja i pravnih usluga često pate od preopterećenja papirom, što stvara prilike za automatizaciju i poboljšanje efikasnosti. 4. Kako Michael Zhang pristupa razvoju AI rješenja?Michael radije razvija AI kao partnerstvo s ljudima, fokusirajući se na to kako tehnologija može poboljšati ljudski rad umjesto da ga zamijeni. 5. Da li je usvajanjem AI rješenja teško integrirati postojeće sisteme?Zhangova rješenja osmišljena su tako da se povezuju s postojećim poslovnim aplikacijama, omogućavajući nesmetan prijenos informacija i smanjujući potrebu za ponovnim unosima podataka.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Kako Funkcioniše Agentni Komercijalni Protokol? Uticaj Na Trgovce Lokalni Kontekst: Izazovi i Mogućnosti Kako Potrošači Mogu Iskoristiti Ove Tehnologije? Budućnost e-Trgovine Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Stripe i OpenAI su razvili novi agentni komercijalni protokol koji omogućava kupovinu putem chat sesija. Očekuje se da će AI vođena trgovina doseći vrednost od 1.7 triliona dolara do 2030. godine. Novi pristup omogućava trgovcima da postignu veći doseg potrošača uz očuvanje kontrole nad svojim sistemima. Uvod U svijetu koji se brzim tempom razvija, promjene u načinu na koji kupujemo postaju sve očiglednije. Evocirajući tradicionalne metode kupovine, tehnologija nam nudi nove, zaista kreativne i efikasne načine da zadovoljimo svoje potrošačke potrebe. U tom kontekstu, Stripe, poznati provajder plaćanja, i OpenAI, kompanija iza popularnog ChatGPT-a, najavili su revoluciju putem novog "agentnog komercijalnog protokola". Ovaj inovativni pristup omogućava potrošačima da kupuju proizvode direktno iz chat sesija, što otvara vrata novim poslovnim modelima i načinima kupovine uživo. U nastavku ćemo istražiti kako ovaj protokol funkcioniše, njegove potencijalne uticaje na tržište i što to znači za potrošače i trgovce u Bosni i Hercegovini. Kako Funkcioniše Agentni Komercijalni Protokol? Agentni komercijalni protokol (ACP) omogućava chatbotovima da pretražuju proizvode, prate upute korisnika i šalju narudžbe, sve u stvarnom vremenu. Uz pomoć ovog protokola, aplikacije poput ChatGPT-a mogu inicirati kupovinu koristeći "zajednički platni token", koji omogućava proces plaćanja bez otkrivanja ličnih podataka potrošača. Ovo ne samo da štiti korisnike, već i olakšava postupak kupovine, čineći ga intuitivnijim i bržim. Tokom interakcije, korisnici mogu lako preći sa chat sesije na plaćanje u samo nekoliko koraka, čime se smanjuje prepreka između istraživanja proizvoda i finalizacije kupovine. Uticaj Na Trgovce Za trgovce, agentni komercijalni protokol donosi brojne prednosti. Prije svega, omogućava im da dosegnu širi spektar potrošača uz minimalne promjene u svojim poslovnim modelima. Stripe omogućava trgovcima da koriste njihovu infrastrukturu za plaćanje, bez obzira na to koji sistem plaćanja već koriste. Ovo je posebno značajno za male i srednje poslovne subjekte koji žele zadržati kontrolu nad svojim poslovanjem dok istovremeno istražuju nove kanale prodaje. Prema istraživanjima konsalting firme Edgar Dunn & Co., očekuje se da će AI vođena trgovina rasti iz sadašnjih 136 milijardi dolara do impresivnih 1.7 triliona dolara do 2030. godine. Ova transformacija otvara brojne mogućnosti za trgovce, posebno za male prodavače koji se često bore da se istaknu u moru velikih, masovno proizvedenih proizvoda. Lokalni Kontekst: Izazovi i Mogućnosti U Bosni i Hercegovini, prelazak na agentni komercijalni protokol može predstavljati značajan korak naprijed u digitalizaciji maloprodaje. Sa sve većom penetracijom interneta i mobilnih tehnologija, lokalni trgovci mogu iskoristiti ovo novo rešenje kako bi privukli više kupaca i poboljšali svoje poslovanje. Međutim, postoje i izazovi. Prvo, korisnici trebaju da se upoznaju s novim metodama plaćanja i povjerenjem u online transakcije. Imajući u vidu da su sigurnosna pitanja često na vrhu prioriteta potrošača, trgovci će morati uložiti dodatne napore kako bi osigurali sigurnost i transparentnost svojih procesa. Kako Potrošači Mogu Iskoristiti Ove Tehnologije? Kao potrošač, korišćenje ovakvih tehnologija može donijeti brojne prednosti. Kupovina putem chat sesija čini proces bržim i efikasnijim. Osim toga, korisnici mogu uživati u personalizovanim preporukama zasnovanim na njihovim prethodnim interakcijama i preferencijama. Na primer, ako često kupujete unikatne proizvode, AI botovi mogu brzo da pretražuju i preporuče slične stavke, čime olakšavaju vašu kupovinu. Budućnost e-Trgovine Kako tehnologija napreduje, tako se i očekivanja potrošača mijenjaju. Sve više ljudi je spremno da prihvati alternativne načine plaćanja koji omogućavaju brže i bezbjednije transakcije. Stripe i OpenAI postavljaju temelje za novu eru trgovine, gdje će automatizovani sistemi postati standard. Prema riječima izvršnog direktora PayPala, Alex Chriss-a, očekuje se da će agentni komercijalni pristupi predstavljati najveće transformacije u načinu na koji trgujemo otkako je e-trgovina prvi put uvedena. Do 2030. godine se predviđa da će čak 25% svih online prodaja dolaziti putem AI agenta, što pokazuje ogromni potencijal ove tehnologije. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je agentni komercijalni protokol? Agentni komercijalni protokol (ACP) omogućava chatbotovima da pretražuju i kupuju proizvode direktno iz chat sesija koristeći zaštićene platne tokene. 2. Koje su koristi za trgovce? Trgovci mogu doći do šire publike, smanjiti troškove povezane s transakcijama i optimizovati svoje poslovanje bez značajnih promjena u postojećim sistemima. 3. Kako će to uticati na potrošače? Potrošači će uživati u bržem, lakšem i personalizovanijem iskustvu kupovine putem chat sesija. 4. Da li su platni detalji sigurni? Da, agentni komercijalni protokol koristi sigurnosne tokene koji štite vaše lične i platne informacije tokom transakcije. 5. Kako se trgovci mogu pripremiti za ovu promjenu? Trgovci bi trebali istražiti nove tehnologije i alate, uspostaviti jasne procedure za online trgovinu i obučiti osoblje o novim metodama prodaje i komunikacije s kupcima. Konačno, agentni komercijalni protokol nije samo evolucija u načinu na koji kupujemo već potencijalno i način iz kojeg će se graditi budući poslovni modeli, posebno u dinamičnom svijetu maloprodaje. Sve oči su uprte ka ovom novom načinu kupovine i njegovim budućim uticajima na lokalna tržišta poput onog u Bosni i Hercegovini.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Microsoft Sentinel: Platforma za sigurnost u agentičkoj eri Security Copilot: Kreiranje vlastitih agenata bez programiranja Sigurnost AI platformi: Proširene mjere zaštite Zajedničko djelovanje u zaštiti: Sigurnost kao timski sport Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Microsoft uvodi inovativity u sigurnosnim rješenjima sa platformom Microsoft Sentinel, koja olakšava integraciju AI agenta u zaštitu organizacija. Razvoj Security Copilot omogućava korisnicima da kreiraju vlastite agente bez potrebe za programiranjem, optimizirajući radne tokove. Proširene sigurnosne mjere za AI, uključujući Entra Agent ID, pomažu u efikasnijem upravljanju i zaštiti AI platformi unutar organizacija. Uvod U svijetu koje se sve više oslanja na digitalne platforme, sigurnost podataka nikada nije bila toliko važna. Kako se poslovne organizacije prilagođavaju brzim promjenama i izazovima koje donosi upotreba umjetne inteligencije (AI), tako su i alati za zaštitu od cyber prijetnji postali nužnost. Microsoft je prepoznao ovu potrebu i nedavno je predstavio niz inovacija u oblasti sigurnosti, koje omogućuju organizacijama da efikasnije štite svoje resurse. Ova nova rješenja ne samo da odgovoraju na izazove modernih prijetnji, već i unapređuju način na koji timovi sigurnosti mogu djelovati, zahvaljujući kombinaciji ljudskih i AI sposobnosti. Microsoft Sentinel: Platforma za sigurnost u agentičkoj eri Microsoft Sentinel, kao dugoročno rješenje, predstavlja središnje mjesto za upravljanje sigurnošću organizacija. Ova cloud-native platforma počela je kao sistem za upravljanje informacijama i događajima (SIEM) i brzo se razvila u sveobuhvatan alat koji nudi integraciju podataka, konteksta, automatizacije i inteligentnih agenata. Jedna od ključnih karakteristika Microsoft Sentinel-a je njegova sposobnost da prikuplja signale iz raznih izvora, omogućujući sticanje dubokog uvida u stanje digitalne infrastrukture. Ova platforma koristi grafične veze i vektorizovane sigurnosne podatke, čime se stvara bogat kontekstualni okvir koji pomaže timovima za sigurnost da analiziraju napade, razumiju uticaje i prioritetno reaguju. Na primjer, organizacija ABN AMRO ističe da je integracija Microsoft sigurnosti i Sentinel data lake-a omogućila objedinjavanje podataka, skaliranje operacija i automatizaciju procesa, čime se dramatično poboljšala detekcija obrazaca i priprema za budućnost. Security Copilot: Kreiranje vlastitih agenata bez programiranja S obzirom na sve veće zahtjeve i pritiske na timove za sigurnost, Microsoft je razvio Security Copilot. Ovaj alat omogućava korisnicima da kreiraju vlastite agente bez potrebe da poznaju programiranje. Kroz intuitivni portal, timovi mogu jednostavno opisati što im je potrebno na prirodnom jeziku, dok sistem automatski generira potrebne agente. Na primjer, agencije koje se bave phishing napadima mogu koristiti Security Copilot za razvoj agenata koji će automatski analizirati sumnjive poruke i poduzeti potrebne mjere. Ovaj proces smanjuje potrebu za ručnom obradom i omogućava analitičarima da se fokusiraju na složenije zadatke i strateške odluke. Sigurnost AI platformi: Proširene mjere zaštite Kako se sve više organizacija okreće AI rješenjima, Microsoft je dodatno osnažio svoje alate za zaštitu ovih tehnologija. Uz Entra Agent ID, korisnici mogu otkriti i upravljati svojim agentima unutar svoje IT infrastrukture. Dodatno, uvedene su kontrole za sprječavanje dijeljenja podataka, što dodatno jača sigurnosne protokole. Na događanju Microsoft Build 2025 predstavljen je set unapređenja za Azure AI Foundry koja obezbjeđuje dodatnu zaštitu za AI agente tokom njihovog životnog ciklusa. Ova poboljšanja uključuju kontrolu pridržavanja zadataka, zaštitu osjetljivih informacija i mogućnost inkorporacije dodatnih zaštitnih mjera. Zajedničko djelovanje u zaštiti: Sigurnost kao timski sport Jedno je sigurno: sigurnost danas predstavlja zajednički napor. Microsoft vjeruje da je potrebno da svi, od programera do menadžera, rade zajedno kako bi stvorili efikasan sigurnosni okvir. Inovacije poput Microsoft Sentinel-a i Security Copilot-a izgrađuju temelje za novu generaciju zaštite koja je adaptivna, inteligentna i u stanju da reaguje u realnom vremenu. U doba kada cyber prijetnje postaju sve sofisticiranije, dokazano je da organizacije koje primjenjuju integrisana rješenja za zaštitu, kao što su Microsoft-ova inovacija, imaju bolju poziciju za osiguranje svojih resursa i održavanje povjerenja svojih klijenata. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako Microsoft Sentinel pomaže u zaštiti organizacija? Microsoft Sentinel nudi alate za prikupljanje i analizu sigurnosnih podataka, omogućava automatsku detekciju prijetnji i pruža kontekstualne informacije koje olakšavaju timovima za sigurnost brzo donošenje odluka. 2. Da li je moguće napraviti vlastite agente za sigurnost bez programiranja? Da, Microsoft Security Copilot omogućava korisnicima da kreiraju vlastite agente koristeći prirodni jezik, što znatno olakšava ovaj proces. 3. Kako Microsoft pristupa sigurnosti AI sistema? Microsoft ima širok spektar alata i protokola, poput Entra Agent ID, koji pomažu korisnicima da upravljaju i zaštite svoje AI agente tokom njihovog životnog ciklusa. 4. Šta je važnost zajedničkog rada u sigurnosti? Zajednički rad omogućava timovima da iskoriste više perspektiva i resursa kako bi kreirali robusne sigurnosne strategije i efikasnije se nosili sa prijetnjama. 5. Gdje mogu saznati više o Microsoft sigurnosnim rješenjima? Više informacija je dostupno na zvaničnoj Microsoftovoj web stranici za sigurnost, koja redovno ažurira sadržaj o novim rješenjima i pristupima cyber sigurnosti.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Napredak u ServiceMax-u Inovacije u Servigistics-u Integracija AI rješenja u poslovne procese Gledajući unaprijed: Izazovi i mogućnosti Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Napredak agentnog AI-a u rješenjima ServiceMax i Servigistics ubrzava izvršenje radnih naloga i poboljšava stope prvog popravka. Ova rješenja omogućavaju autonomnu orkestraciju servisnog planiranja i izvršenja, što donosi uštede u vremenu i troškovima. AI alati pomažu organizacijama da unaprijede tačnost prognoza i skrate cikluse planiranja. Uvod Tehnološke kompanije neprestano traže načine kako da optimizuju svoje operacije i poboljšaju korisničko iskustvo. U poslednjih nekoliko godina, agentni AI pokazao se kao ključni alat u modernizaciji usluga i optimizaciji procesa, posebno u sektoru upravljanja servisnim radovima i lanca nabavke. Ovaj članak će istražiti nedavne napretke kompanije PTC u razvoju AI rješenja, posebno kroz njihove proizvode ServiceMax i Servigistics, te kako ti napreci mogu biti korisni za preduzeća u Bosni i Hercegovini i regiji. Napredak u ServiceMax-u PTC je predstavio nove mogućnosti u okviru svog ServiceMax rješenja za terensko upravljanje servisom, koje koriste napredni agentni AI kako bi poboljšali izvođenje radnih naloga. Ova rješenja uvode višekanalnu akciju koja podržava brže upravljanje radnim nalozima i pametnije upite za dijelove. Specifične prednosti uključuju automatsko procesiranje kroz alat Service Flow Manager, koji omogućava brzo prilagođavanje i optimizaciju radnih toka. Prvi popravci i operativna efikasnost Jedan od ključnih fokus područja za ServiceMax je poboljšanje stope prvog popravka. Ovo je posebno važno jer svako odlaganje popravke može dovesti do gubitka produktivnosti i nezadovoljstva klijenata. Uvođenjem AI alata koji analiziraju prethodne radne naloge i predlažu optimalna rješenja, organizacije mogu značajno smanjiti vrijeme potrebno za rješavanje problema. Praktične primjene U Bosni i Hercegovini, kompanije koje se bave održavanjem industrijske opreme ili pružanjem terenskih usluga mogu iskoristiti prednosti ovog sistema. Na primjer, manje kompanije koje pružaju servis mašina mogu automatski upravljati radnim nalozima, minimizirajući potrebu za ljudskom intervencijom i povećavajući efikasnost rada. Inovacije u Servigistics-u Rješenja Servigistics su prepoznata kao lideri u industrijskom AI-u za planiranje servisnih dijelova. U nedavnom ažuriranju, ova rješenja su dodatno ojačana novim agentnim AI mogućnostima koje omogućavaju tehniku kao što su analize korijenskih uzroka, stalna poboljšanja, i automatizaciju planiranja. Autonomno planiranje Jedna od ključnih inovacija je uvođenje autonomnog planiranja i izvršenja servisa. Ovaj sistem koristi podatke iz više izvora kako bi predložio najbolja rješenja za upravljanje dijelovima i servisima. Time se osigurava da su potrebni dijelovi dostupni kada su potrebni, čime se smanjuju troškovi i povećava produktivnost. Primjer iz prakse Kapacitet Servigistics-a da automatizuje složene procese planiranja je od velike važnosti za kompanije koje se suočavaju sa promjenljivim potrebama na tržištu, kao što su distributeri dijelova za industrijsku opremu. Uz pomoć AI-a, oni mogu brzo prilagoditi svoje resurse kako bi zadovoljili potražnju, smanjujući zalihe dok istovremeno povećavajući nivo usluge. Integracija AI rješenja u poslovne procese Jedan od većih izazova u implementaciji AI rješenja je integracija sa postojećim poslovnim procesima. PTC rješenja omogućavaju poslovnim korisnicima da lako integrišu nove AI funkcionalnosti s postojećim radnim tokom, čime se minimizira potreba za obukama i prilagodbama. Procesi podrške Korištenjem novih AI alata kao što su Knowledge API, organizacije mogu povezati informacije iz različitih poslovnih sistema kako bi poboljšale svoje procese odlučivanja. Ovo osnažuje zaposlene da donose bolje odluke na temelju analiziranih podataka i pređašnjeg iskustva. Lokalne koristi Za IT firme i startupe u Bosni i Hercegovini, integracija ovih tehnologija može predstavljati značajnu prednost. Možda će biti moguće razviti lokalna rješenja koja će omogućiti dodatne prilagodbe potrebama lokalnog tržišta, stvarajući tako nova radna mesta i podstičući ekonomski rast. Gledajući unaprijed: Izazovi i mogućnosti Kako sve više kompanija usvaja AI tehnologije, izazovi poput zaštite podataka i etičkih pitanja jedva da se mogu ignorisati. Osiguranje da AI rješenja budu razvojena i implementirana u skladu sa važećim zakonima i etičkim normama je ključno za dugoročan uspeh. Potencijalni izazovi Organizacije moraju biti svesne rizika povezanih s upotrebom AI-a, uključujući pitanja privatnosti i sigurnosti podataka. Ugled kompanije može biti ugrožen ako se ne upravlja podacima s najvećom pažnjom. Mogućnosti za rast Ipak, potencijali za rast su ogromni. Na lokalnom nivou, kompanije koje se odluče za ranu adopciju ovih AI rješenja mogu steći značajnu prednost nad konkurencijom. Ovo može dovesti do povećanja efikasnosti, smanjenja troškova i poboljšanja korisničkog iskustva. Često Postavljana Pitanja (FAQ) P: Koje su glavne prednosti agentnog AI-a u servisnoj industriji?O: Agentni AI značajno poboljšava efikasnost operacija, brže izvršenje radnih naloga i povećanje tačnosti planiranja, što vodi do viših stopa prvog popravka. P: Kako mogu mala i srednja preduzeća implementirati ova AI rješenja?O: Mala i srednja preduzeća mogu započeti integracijom AI alata u postojeće procese, koristeći rješenja koja su skalabilna i lako prilagodljiva. P: Da li su rješenja PTC kompatibilna sa postojećim ERP sistemima?O: Da, rješenja PTC su dizajnirana da se lako integrišu sa postojećim poslovnim sistemima, što olakšava usvajanje novih tehnologija. P: Koje su preporuke za zaštitu podataka prilikom implementacije AI?O: Preporučuje se rad sa pravnim savetnicima kako bi se osiguralo da su svi aspekti privatnosti i sigurnosti podataka u skladu sa lokalnim zakonima i regulativama. P: Kako AI doprinosi održivom razvoju poslovanja?O: AI može optimizovati resurse, smanjiti troškove i povećati efikasnost, što pomaže preduzećima da postanu održivija i konkurentnija na tržištu.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Evolucija AI Agenta Transformacija ka Agentic AI Prednosti Specijalizacije Struktura AI Agenta Kontroliranje Alata: Ključna Strategija Planiranje za Neuspjehe Težak Dio Budućnost AI Agenta Akcioni Plan za CIO-e u 2025. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke U narednim godinama AI agenti će možda imati sposobnost da kodiraju i kreiraju aplikacije, što otvara nove izazove u kontroli i sigurnosti. Specijalizovani AI agenti, umjesto monolitnih rješenja, pružaju veću kontrolu i stabilnost. Strategije uključivanja minimalnih dozvola i sveobuhvatno praćenje rada agenata su ključne za uspješnu implementaciju. Uvod Sa razvojem tehnologije i napretkom u oblasti veštačke inteligencije (AI), AI agenti preuzimaju sve važniju ulogu u poslovanju i svakodnevnom životu. Dok su 2023. godine chatboti mogli odgovarati na pitanja, već 2025. godine očekuje se da će AI agenti imati sposobnost da razvijaju cijele aplikacije i obavljaju dubinska istraživanja na bilo koju temu. Ova transformacija donosi mogućnosti, ali i izazove koje je potrebno adresirati. Kako zadržati kontrolu nad ovim moćnim alatima i osigurati da ne završe u haosu? Ovaj članak istražuje strategije i pristupe koji pomažu u efikasnoj upotrebi AI agenata, naglašavajući važnost specijalizacije i kontrole alata. Evolucija AI Agenta Kao što je iskustvo kompanije Trevolution pokazalo, put do funkcionalnog AI agenta nije uvijek jednostavan. Prvi pokušaji sa chatbotom, koji je imao ograničene mogućnosti, pokazali su da je razgovorna interakcija sa korisnicima nedovoljna. Umjesto da se fokusiraju na ograničene zadatke, kompanije bi trebalo da koriste AI agente unutar svojih organizacija. Ovo omogućava jasniju definiciju odgovornosti i smanjuje kompleksnost, čime se povećava efektnost. Transformacija ka Agentic AI godina označava prekretnicu sa razvojem agenticnog AI, koji omogućava komunikaciju između agenata kroz protokole poput A2A protokola. Ova promjena omogućava agentima da komuniciraju jedni s drugima, što je ključno za efikasno upravljanje složenim tokovima rada. Umjesto gradnje monolitnih agenata koji pokušavaju obaviti sve, specijalizovani AI agenti koji se fokusiraju na pojedinačne zadatke pružaju stabilnije i kontrolisanije okruženje. Prednosti Specijalizacije Jedan od ključnih problema s monolitnim AI agentima je to što u slučaju pogrešaka mogu stvoriti haos. Na primjer, agent koji je zadužen da sumira YouTube video može jednostavno reći "Ovo nije YouTube", ukoliko mu se da zadatak koji ne može ispuniti. Suprotno tome, agent koji pokriva sve aspekte može dovesti do nepredvidivih i neželjenih posljedica. Specijalizirani agenti, koji se fokusiraju na određene funkcije, smanjuju rizik od grešaka i omogućavaju jednostavnije upravljanje. Struktura AI Agenta Izgradnja AI agenata može se gledati kroz prizmu mikro-servisne arhitekture, gdje svaki agent ima svoju definiranu funkciju: Osnovni sloj: Mikro-agent koji obavlja specifične zadatke (npr. preuzimanje JIRA karata, rezervacija letova). Srednji sloj: Integratori alata (MCP serveri s preciznim dozvolama). Vrh: Orkestracijski agenti koji upravljaju zadacima i komuniciraju sa ljudima kada je to potrebno. Ova struktura osigurava da agenti ne preuzimaju zadatke izvan svojih granica, čime se održava kontrola i smanjuje rizik od haotičnih situacija. Kontroliranje Alata: Ključna Strategija Jedna od ključnih strategija za uspješnu upotrebu AI agenata je kontrolisanje alata koji koriste. Ovo uključuje postavljanje prava pristupa unutar MCP servera. Pomisao da bi agent mogao izbrisati sve JIRA karte pokazuje koliko je važno osigurati da agenti imaju samo minimalne potrebne dozvole. Postavljanjem pravila o minimalnim dozvolama, kompanije mogu smanjiti rizik od grešaka koje bi mogle imati katastrofalne posljedice. Planiranje za Neuspjehe Svaka organizacija koja koristi AI agente treba planirati kako će se nositi sa neuspjesima. Agent treba da bude u mogućnosti da odmah signalizira kada ne može obaviti zadatak. Korištenjem protokola A2A, agenti mogu komunicirati sa orkestratorima kako bi preusmjerili zadatak na ljudske kolege, čime se smanjuje rizik od "tihe" greške. Težak Dio Iako je postavljanje AI agenata relativno lako, izazov leži u njihovu integraciju s MCP serverima. Važno je osigurati da alati koje agenti koriste zaista funkcionišu i da su optimizovani za pojedinačne zadatke. Prioritizacija alata prema lakoći implementacije i poslovnom uticaju može značajno poboljšati efikasnost i produktivnost. Budućnost AI Agenta Očekivanja za 2026. godinu uključuju sposobnost AI agenata da sami kreiraju alate, što donosi nove izazove. Ako agent može da uoči nedostatak i piše kod, to može otvoriti vrata za nepredviđene posljedice, ukoliko se takve akcije ne kontroliraju. Ovo dodatno naglašava potrebu za pažljivim pristupom u razvoju i implementaciji AI agenata. Akcioni Plan za CIO-e u 2025. Da bi se suočili s budućim izazovima, CIO-evi bi trebali: Raskinuti monolitne AI agente i stvoriti mikro-specijaliste. Ograničiti alate kroz politike minimalnih potrebnih dozvola. Uvesti orkestratore kao centralni nervni sistem za upravljanje zadacima. Zabilježiti sve interakcije i korištenje alata. Ovaj pristup će omogućiti otporne i upravljive AI agente, otklanjajući rizik od haotičnih situacija. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Kako se AI agenti razlikuju od klasičnih chatbota? AI agenti su napredniji i sposobniji da izvršavaju složenije zadatke, dok su chatboti često ograničeni na jednostavne interakcije. Šta je minimalna potrebna dozvola (minimum required permissions)? To su prava pristupa koja agentima omogućavaju da izvršavaju samo one zadatke koji su im neophodni za rad, čime se smanjuju potencijalni rizici. Kako se nositi sa neuspjesima AI agenata? Svaki agent treba imati mehanizam za signalizaciju kada ne može obaviti zadatak, čime se omogućava brzo preusmjeravanje na ljudsku podršku. Zašto je specijalizacija toliko važna? Specijalizovani agenti smanjuju rizik od haotičnih situacija i omogućavaju predvidljivije i kontrolisano ponašanje. Kako planirati razvoj AI agenata? Kamera treba razmotriti prioritete alata prema lakoći implementacije i njihovom poslovnom uticaju, kao i jasnu strukturu koja osigurava efikasnost i kontrolu.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Agentic AI: Kako funkcioniše? Strategije za integraciju Razlike u percepciji između izvršnih lidera i radnika Industrijske primjene agentic AI Maturacija i spremnost organizacija Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Više od 68% organizacija planira integrisati autonomne ili polu-autonomne AI agente u core operacije do 2026. godine. Razlikuje se percepcija između izvršnih lidera i radnika; 37% izvršnih lidera očekuje integraciju polu-autonomnih agenata, dok samo 17% radnika očekuje potpunu autonomiju. Organizacije koje su napredne u korištenju AI su vodeće u integraciji agentic AI, s 77% mature organizacija već koristeći AI agente za ponavljajuće zadatke. Uvod U digitalnoj ekonomiji, sposobnost preuzimanja i obrade podataka u realnom vremenu postaje ključna prednost za organizacije širom svijeta. Nova istraživanja pokazuju da se poslovanje brzo kreće ka integraciji agenata koji koriste agentic AI, sredstvo koje obećava autonomno operativno funkcionisanje. Ova tehnologija ima potencijal da transformiše način na koji organizacije funkcionišu, unapređujući efikasnost, brzinu i tačnost operacija. Integracija AI jača poslovanje, pružajući načine za optimizaciju ponavljajućih zadataka i omogućavajući ljudskim radnicima da se fokusiraju na složenije projekte. U ovom članku istražujemo trenutnu situaciju na polju agentic AI, koji su najnoviji trendovi, izazovi i kako se ove tehnologije već primenjuju u poslovnim modelima širom svijeta, posebno u kontekstu regije Balkana. Agentic AI: Kako funkcioniše? Agentic AI označava tip umjetne inteligencije koja može donositi odluke i raditi automatski ili polu-autonomno, često unutar definiranih granica. Ovaj koncept se brzo razvija, a prema izvještaju kompanije Protiviti, više od 68% organizacija planira integraciju ovakvih agenata do 2026. godine. Prvi koraci u implementaciji agentic AI uključuju upotrebu polu-autonomnih sistema, gdje ljudska nadzorna uloga ostaje ključna. U ovom pristupu, AI agenti su programirani da obavljaju određene zadatke dok su pod nadzorom ljudi, čime se smanjuje rizik od grešaka i nepredviđenih situacija. Na primjer, u zdravstvu, AI može pomoći u analizi medicinskih podataka dok ljekari donose konačne odluke o tretmanu pacijenata. Strategije za integraciju Organizacije koje se suočavaju s izazovima u integraciji AI često koriste različite strategije. U analizi protiviti, 45% ispitanika je istaklo partnerstva s dobavljačima i uključivanje u open-source zajednice kao ključne strategije za izgradnju osnovnih sposobnosti u agentic AI. U kontekstu Balkana, mnoge kompanije mogu iskoristiti lokalne startupe i udruga koje se fokusiraju na razvoj AI tehnologija, kako bi započele svoje putovanje ka digitalizaciji i automatizaciji operacija. Primjeri uspešnih implementacija mogu se vidjeti u firmama koje se bave logistikom i distribucijom, gdje AI alati optimiziraju rute dostave i predviđaju zahtjeve. Razlike u percepciji između izvršnih lidera i radnika Zanimljiva je razlika u percepciji mogućnosti agentic AI između različitih nivoa unutar organizacija. Istraživanje pokazuje da 37% izvršnih lidera očekuje integraciju polu-autonomnih agenata, dok samo 17% donosioca odluka na operativnom nivou očekuje potpunu autonomiju. Ovaj jaz u percepciji ukazuje na otpor koji radnici mogu imati prema potpunoj automatizaciji, što može biti rezultat straha od gubitka posla ili nedovoljne pripremljenosti za rad s novim tehnologijama. Organizacije moraju raditi na povećanju povjerenja među zaposlenicima kroz edukaciju i transparentnu komunikaciju. Umjesto da se posmatraju kao prijetnja, AI agenti trebaju biti viđeni kao alati koji olakšavaju radne procese i omogućavaju ljudima da se fokusiraju na strateške zadatke. Industrijske primjene agentic AI Različite industrije imaju različite prioritete kada je riječ o primjeni agentic AI. U sektoru zdravstva, fokus je često na poboljšanju obrada podataka u realnom vremenu kako bi se optimizirala dijagnostika i liječenje. U finansijskoj industriji, agentic AI se koristi za automatizaciju složenih odluka, kao što su odobravanje kredita i upravljanje rizicima. Primjer primjene agentic AI u proizvodnji može biti korištenje AI agenata za optimizaciju proizvodnih linija i smanjenje vremena zastoja. U regionu Balkana, kompanije koje se bave proizvodnjom mogu iskoristiti AI tehnologije za poboljšanje konkurentnosti na globalnom tržištu. Maturacija i spremnost organizacija Prema izvještaju, organizacije koje su na višim nivoima mature u AI koristite agentic AI brže od ostalih. Više od 77% najzrelijih organizacija koristi ili planira koristiti AI agente za repetitive zadatke, što ukazuje na to da organizacije koje rano usvoje tehnologiju imaju veće šanse za postizanje konkurentske prednosti. Dok neke firme počinju istraživati AI tek u poslednjih nekoliko godina, one koje su već implementirale AI rješenja dolaze do novih nivoa efikasnosti i profitabilnosti. Ovakve firme postavljaju temelje za daljnje usvajanje autonomnih sistema. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je agentic AI?Agentic AI se odnosi na tip umjetne inteligencije koja može autonomno donositi odluke i izvršavati zadatke unutar definisanih okvira, često uz ljudsko nadgledanje. 2. Kako organizacije mogu započeti s integracijom AI?Organizacije mogu započeti kroz partnerstva s dobavljačima, angažman u open-source projektima, i usmjeravanjem na obuku i obrazovanje zaposlenika o AI tehnologijama. 3. Koje su prednosti agentic AI?Prednosti uključuju povećanu efikasnost, smanjenje troškova, optimizaciju operacija i omogućavanje zaposlenicima da se fokusiraju na složenije zadatke. 4. Kako se razlikuju percepcije AI između rukovodstva i radnika?Ispitanici sa viših pozicija su optimističniji prema integraciji AI u poslovne procese, dok radnici na nižim pozicijama često imaju rezervisaniji stav prema potpunoj autonomiji zbog straha od gubitka radnih mjesta. 5. Koje su industrije najaktivnije u primjeni agentic AI?Najviše koristi od agentic AI imaju sektori zdravstva, finansija, proizvodnje, i maloprodaje gdje se fokusiraju na automatizaciju i optimizaciju operacija.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Potencijal agentic AI Izazovi skaliranja agentic AI Uspostavljanje povjerenja u implementaciji Korištenje agentic AI za rast Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Agentic AI omogućava autonomne odluke i adaptivnu interakciju, čime se redefiniše način na koji preduzeća koriste tehnologiju. Ključni izazovi prilikom implementacije agentic AI uključuju potrebne vještine, upravljanje podacima, usklađenost i bezbjednost. Uspješan razvoj agentic AI zavisi od uspostavljanja čvrstih etičkih okvira i kontinuiranog nadzora sistema. Uvod U posljednje tri godine, sveprisutna tema generativne umjetničke inteligencije (GenAI) postala je ključ rasprava u oblasti preduzeća. Ipak, svjetlo reflektora sada se usmjerava na agentic AI, inovaciju koja obećava još veću efikasnost i automatizaciju. Ovaj tip umjetničke inteligencije ne samo da izvršava zadatke prema unaprijed zadatim uputstvima, već donosi autonomne odluke zasnovane na analizi i razonovanju. U ovoj analizi, istražit ćemo kako agentic AI može unaprijediti poslovne procese, s posebnim naglaskom na izazove i rješenja za njegovu implementaciju. Potencijal agentic AI Agentic AI se razlikuje od tradicionalnog softvera po svojoj sposobnosti da adaptivno donosi odluke. To omogućava automatizaciju složenih poslovnih sistema, direktnu interakciju s korisnicima te učenje iz podataka kako bi se prilagodilo novim informacijama. Prema Leigh Bates, Global Risk AI lideru u PwC-u, "kroz agentic AI stvaramo više autonomije. Možemo graditi sisteme koji planiraju, rezoniraju i izvršavaju složene tokove rada." Ova sposobnost transformira način na koji preduzeća mogu funkcionisati, omogućavajući im da postanu agilnija i efikasnija. Primjeri primjene agentic AI uključuju oblasti poput korisničke podrške, gdje AI agenti mogu direktno komunicirati s kupcima, rješavajući njihove zahtjeve brže nego ikad prije. Ova interakcija ne samo da poboljšava korisničko iskustvo, već i smanjuje troškove preduzeća. Izazovi skaliranja agentic AI Ipak, razvoj agentic AI dolazi s nizom značajnih izazova. Ključno je da se agentic AI implementira s odgovornošću, uz posebnu pažnju na regulatorne i etičke obaveze, kao i na potrebu za robusnom bezbjednošću. Prema novom bijelom dokumentu PwC-a, "Siguran, upravljan i spreman za poslovanje: skaliranje agentic AI s povjerenjem", agentic AI mora djelovati unutar jasno definiranog okvira etike i upravljanja. Upravljanje podacima Jedan od najvažnijih aspekata je upravljanje podacima. Autonomija bez jakih principa upravljanja podacima stvara nove rizike. Korištenje visokokvalitetnih podataka, zajedno s postavljenim zaštitnim mjerama, ključno je za bezbjednu i otpornu adaptaciju AI agenata. Nepravilno upravljanje podacima može rezultirati greškama koje dodatno ugrožavaju sigurnost i efikasnost poslovanja. Vještine zaposlenika Preduzeća trebaju zaposlene sa odgovarajućim vještinama kako bi razumjeli gdje je najbolje primijeniti agentične sisteme. Ovo uključuje i prepoznavanje trenutaka kada je potrebna ljudska intervencija, kao i shvatanje etičkih zahtjeva potrebnih za odgovornu implementaciju. Ulaganje u obuku i razvoj talentovanih zaposlenika ključno je za preuzimanje prednosti koje agentic AI nudi. Usklađenost S obzirom na to da AI alati mogu napraviti greške i postoji rizik od curenja osjetljivih podataka, posebno ako se agentic sistemi povežu s izvorima podataka bez adekvatnih kontrola, usklađenost postaje presudna. Povećane regulative, poput EU zakona o AI, postavljaju nova pravila koja moraju biti zadovoljena kako bi se osigurala bezbjednost u upotrebi ovih tehnologija. Cybersecurity Cyber prijetnje su također evoluirale s razvojem agentic AI. Napadači koriste AI za unapređenje svojih operacija, što znači da preduzeća moraju ojačati svoje bezbjednosne mjere. Na primjer, do 2025. godine očekuje se široka upotreba AI generisanih e-mailova koji se koriste u socijalnom inženjeringu. Stoga je važno da preduzeća integrišu snažne sigurnosne protokole u svoja AI rešenja. Otpornost Agentica AI također može dovesti do problema s otpornosti. Kada agenti nisu strogo kontrolisani, mogu pristupiti alatima izvan svog mandata ili inicirati neželjene radnje. Čak i sitne konfiguracione greške mogu dovesti do značajnih problema, što može ugroziti poslovnu otpornost i stabilnost. Uspostavljanje povjerenja u implementaciji Kako bi se prevazišli ovi izazovi, ključni informatički sigurnosni službenici (CISO) trebaju prvo ispitati svoje okvire upravljanja, uključujući politike AI, kako bi utvrdili jesu li spremni za agentic AI. Narayan Kumar Gupta, Global Microsoft Security Association Lead, naglašava da "sigurnost i upravljanje za AI agente nisu opcioni. Moraju biti uključeni od samog početka." Ovo uključuje uvođenje agentičkih tehnologija kroz niskorizične pilot projekte, korištenje zaštitnika za kontrolu načina na koji AI agenti funkcionišu, posebno kada se bave osjetljivim podacima. CISO-vi mogu istražiti potencijal Microsoftovog ekosistema AI i sigurnosti koji podržava sigurno implementiranje agentic AI. To uključuje alate kao što su AutoGen za orkestraciju ponašanja agenata i Azure AI Agent Service u Azure AI Foundry za kontrolisano eksperimentisanje. Korištenje agentic AI za rast Agentic AI ubrzava digitalnu transformaciju, osnažujući preduzeća da redefine njihove industrije i povećaju utjecaj na korisnike. Međutim, uspjeh neće doći samo kroz inovacije. Također će zavisiti od pripremljenosti. Već je uspostavljeno određeno čvrsto dno kroz alate i okvire od partnera kao što su PwC i Microsoft, ali preduzeća bi trebala brzo djelovati kako bi osigurala da su njihovi timovi potpuno opremljeni za oslobađanje potencijala agentic AI, istovremeno pridržavajući se najboljih praksi u sigurnosti i upravljanju. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Šta je agentic AI?Agentic AI je vrsta umjetničke inteligencije koja autonomno donosi odluke i može interagovati s korisnicima, čime poboljšava efikasnost poslovnih procesa. Koji su ključni izazovi prilikom implementacije agentic AI?Glavni izazovi uključuju upravljanje podacima, potrebne vještine osoblja, usklađenost s regulatornim propisima i sigurnosne prijetnje. Kako preduzeća mogu osigurati sigurnu primjenu agentic AI?Preduzeća trebaju razviti snažne okvire upravljanja, uvesti niskorizične pilot projekte i koristiti alate za kontinuirano praćenje i evaluaciju agentic AI sistema. Koliko su važni etički okviri u primjeni agentic AI?Etički okviri su presudni za osiguranje da agentic AI djeluje unutar sigurnih granica, smanjujući rizik od pogrešaka i nepredviđenih posljedica. Može li agentic AI povećati konkurentnost preduzeća?Da, agentic AI može poboljšati efikasnost, optimizovati radne procese i unaprijediti korisničko iskustvo, čime se preduzeća mogu bolje pozicionirati na tržištu.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Opera Neon: Preglednik novog doba Agentni AI: Automatsko izvršavanje akcija Kako Opera Neon može koristiti lokalnim korisnicima Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Opera Neon predstavlja inovativni preglednik koji koristi agentni AI za olakšavanje složenih zadataka i automatizaciju procesa pretraživanja. Uvedeni su novi elementi kao što su "Tasks" i "Cards", koji omogućavaju korisnicima da organizuju i optimiziraju svoje online aktivnosti na nov način. Opera Neon se oslanja na svoj "Neon Do" funkcionalnost, koja omogućava da preglednik sam izvršava radnje, čime se poboljšava produktivnost i korisničko iskustvo. Uvod U svetu digitalne tehnologije, preglednici su se isticali kao ključni alati za korisnike. Sa stalnim napretkom tehnologije, evolucija preglednika je postala nužna kako bi se zadovoljile sve složenije potrebe korisnika. Opera, poznati proizvođač web preglednika, najavio je svoj najnoviji proizvod, Opera Neon. Ovaj preglednik nije samo alat za pristup internetu, već koristi naprednu funkcionalnost agentnog AI kako bi korisnicima olakšao obavljanje kompleksnih zadataka. U ovom članku istražujemo ključne karakteristike Operu Neon, načine na koje se razlikuje od tradicionalnih preglednika i kako može unaprijediti efikasnost rada njihovih korisnika, naročito za one koji se često služe AI tehnologijama. Opera Neon: Preglednik novog doba Opera Neon je dizajniran sa jasnoćom i upotrebom u srcu. Dok se tradicionalni preglednici fokusiraju na jednostavno pregledanje sadržaja, Opera Neon ide dalje, uvodeći agentni AI koji može obavljati zadatke umjesto korisnika. Ovaj koncept agentnog pretraživanja predstavlja evoluciju načina na koji koristimo internet, posebno u kontekstu kompleksnih projekata koji zahtevaju više izvora informacija. Organizacija putem Tasks Jedna od najvažnijih inovacija u Opera Neon-u su "Tasks". Ove funkcionalnosti omogućuju korisnicima da kreiraju samostalna radna okruženja koja razumeju kontekst trenutnih aktivnosti. Ovaj pristup značajno pojednostavljuje upravljanje višestrukim zadacima, bilo da se radi o istraživanju, pisanju, programiranju ili drugim kompleksnim aktivnostima. Korisnici mogu zamisliti "Tasks" kao mini-preglednike unutar glavnog preglednika, gde AI intuitivno podržava njihove radnje bez ometanja informacija iz drugih sekcija. Cards: Prilagodljive instrukcije Pored "Tasks", Opera Neon uvodi koncept "Cards". Ovi "Cards" su reusable prompt instrukcije koje korisnici mogu kombinovati prema svojim potrebama. Na primer, ako želite da uporedite proizvode, možete jednostavno koristiti kartice koje obavljaju funkciju upita i analize u isto vreme. „Cards“ omogućavaju korisnicima da uštede na vremenu i izbegnu ponavljanje sličnih upita, čime se poboljšava ukupna efikasnost interakcije sa AI. Agentni AI: Automatsko izvršavanje akcija S jedinstvenom funkcionalnošću "Neon Do", Opera Neon omogućava u svom korisničkom interfejsu da izvrši radnje poput otvaranja ili zatvaranja tabova, sve unutar konteksta zadataka. Ova moć omogućava korisnicima da se fokusiraju na kreativne aspekte svog rada, dok AI automatski upravlja operativnim zadacima. Sve ovo doprinosi povoljnijoj radnoj atmosferi i efikasnijem korištenju vremena. Prikaz u stvarnom vremenu Na primjer, zamislite osobu koja radi na kompleksnom istraživačkom projektu koji uključuje prikupljanje podataka sa raznih izvora. Uz korištenje Opera Neon-a, korisnik može kreirati "Task" koji uključuje sve relevantne kartice i vidjeti promene u realnom vremenu, bez potrebe da prelazi između različitih aplikacija ili tabova. Ovaj pristup ne samo da štedi vreme, već i poboljšava fokus i smanjuje mogućnost grešaka. Kako Opera Neon može koristiti lokalnim korisnicima U Bosni i Hercegovini, kao i u ostatku Balkana, sve više ljudi koristi tehnologiju u dnevnom radu. Startup-ovi, raziskivači i profesionalci često se suočavaju sa izazovima koji uključuju upravljanje velikim količinama informacija. Opera Neon nudi rešenje koje ne samo da pojednostavljuje ovaj proces, već i čini upotrebu tehnologije prijatnom i intuitivnom. Startup zajednica i AI Osim što može pomoći pojedincima, Opera Neon može imati značajan uticaj na lokalnu startup zajednicu. Na jeziku preduzetnika, brzina i efikasnost su ključni faktori koji mogu odrediti uspeh poslovanja. Uređaji opremljeni funkcionalnostima kao što su "Tasks" i "Cards" pomoći će timovima da optimizuju svoj rad i postignu ciljeve s lakoćom. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako Opera Neon razlikuje od drugih preglednika? Opera Neon se fokusira na integraciju agentnog AI koji obavlja složene zadatke umesto korisnika, dok većina tradicionalnih preglednika pruža samo osnovne mogućnosti pretraživanja. 2. Mogu li koristiti Opera Neon za programiranje? Da, Opera Neon ima napredne funkcije koje, između ostalog, omogućuju korisnicima da kreiraju i izvršavaju kod direktno unutar preglednika putem njegovih funkcija. 3. Kako mogu prilagoditi svoje "Cards"? Korisnici mogu lako kreirati vlastite "Cards" ili koristiti one dostupne u zajednici, što pruža fleksibilnost i mogućnost prilagodbe prema ličnim potrebama. 4. Hoće li Opera Neon biti dostupan za mobilne uređaje? Trenutno se fokusira na desktop verziju, ali se očekuje da u budućnosti bude razvijena i mobilna verzija, kako bi korisnici imali neprekidnu podršku na svim uređajima. 5. Gdje mogu preuzeti Opera Neon? Opera Neon se može preuzeti sa zvanične web stranice Opera, gde su dostupne sve informacije o ovoj inovativnoj platformi. Opera Neon ne samo da predstavlja novu eru u načinu na koji se koriste web preglednici, već i naglašava značaj korištenja AI tehnologija u svakodnevnom životu. U svijetu koji je sve više digitalizovan, ovakav alat može doneti značajne prednosti za korisnike lokalno i globalno.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod 1. Zapier 2. n8n 3. Microsoft Power Automate 4. Lindy.ai 5. Make 6. Relay.app 7. UiPath 8. Workato 9. Gumloop 10. IFTTT 11. Relevance AI Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI alati za automatizaciju tokova rada mogu značajno povećati efikasnost poslovanja, omogućujući brzo i jednostavno izvršavanje repetitivnih zadataka. Među najistaknutijim alatima su Zapier, Microsoft Power Automate i n8n, koji nude različite nivoe funkcionalnosti i fleksibilnosti uz besplatne opcije. Ovaj vodič pruža analizu 11 najboljih AI alata, pomažući korisnicima da odaberu onaj koji najbolje odgovara njihovim potrebama. Uvod U današnjem poslovnom okruženju, efikasnost i brzina su ključni faktori uspeha. Automatizacija tokova rada postaje nužnost za mnoge kompanije koje žele unaprijediti svoje operacije. Izvještaji pokazuju da oko 40% kompanija širom sveta aktivno koristi AI kako bi poboljšale svoje poslovne procese. Automatizacija ne samo da smanjuje vreme potrebno za obavljanje zadataka, već i smanjuje mogućnost ljudske greške. Ovaj članak istražuje 11 najboljih alata za automatizaciju tokova rada koji koriste AI, analizirajući njihove karakteristike, prednosti i mane. Bez obzira na to da li ste freelancer, mala firma ili velika korporacija, ova rješenja mogu vam pomoći da poboljšate efikasnost i smanjite manuelni rad. 1. Zapier Pregled Zapier je jedan od najpoznatijih alata za automatizaciju, povezujući više od 8.000 aplikacija. Platforma omogućava korisnicima da kreiraju "Zaps", automatske tokove rada koji se pokreću na osnovu određenih događaja. Ključne Karakteristike Pruža besplatan plan sa osnovnim funkcijama. Korisnici mogu automatizovati procese bez potrebe za programiranjem zahvaljujući vizuelnom interfejsu. Mogućnost povezivanja sa brojnim aplikacijama kako bi se optimizovale operacije. Prednosti i Mane Prednosti: Jednostavan za korištenje, idealan za ne-tehničke korisnike. Uštede vreme i poboljšava produktivnost. Mane: Napredne funkcije su dostupne samo uz plaćenu pretplatu. Ograničenja besplatnog plana. 2. n8n Pregled n8n predstavlja open-source rešenje koje omogućava korisnicima da sopstveno hostuju svoje tokove rada. Odlično je za tehničke timove koji žele potpunu kontrolu nad svojim podacima. Ključne Karakteristike Daje mogućnost korišćenja JavaScript i Python koda za prilagodbu. Sadrži više od 1.000 integracija sa različitim aplikacijama. Prednosti i Mane Prednosti: Fleksibilnost u prilagodbi i mogućnost samostalnog hostovanja. Napredne opcije za greške i kontrolu podataka. Mane: Možda nije pogodan za ne-tehničke korisnike zbog složenijeg interfejsa. Ograničena biblioteka unapred izgrađenih alata. 3. Microsoft Power Automate Pregled Microsoft Power Automate je deo Microsoft Power Platform, omogućavajući korisnicima automatizaciju procesa koji se često ponavljaju. Ključne Karakteristike Povezuje se s više od 1.400 usluga i aplikacija. Omogućava korisnicima da kreiraju male aplikacije bez kodiranja. Prednosti i Mane Prednosti: Intuitivno korisničko sučelje koje podržava low-code i no-code automatizaciju. Pruža sigurnost i upravljanje tokovima podataka. Mane: Besplatni plan ima ograničene funkcionalnosti. Složenija upravljačka tabla može predstavljati izazov za nove korisnike. 4. Lindy.ai Pregled Lindy.ai se fokusira na korištenje AI agenta za upravljanje i deljenje automatizovanih zadataka, čineći ga idealnim za mala i srednja preduzeća. Ključne Karakteristike Više od 4.000 integracija s aplikacijama. Uključuje mogućnosti za kreiranje prilagođenih AI agenata bez kodiranja. Prednosti i Mane Prednosti: Pristupačan za korisnike bez tehničkog znanja. Lako se integriše s drugim poslovnim aplikacijama. Mane: Ograničenja prema broju kreditnih funkcija u besplatnim planovima. 5. Make Pregled Make je vizualna platforma koja nudi mogućnosti za stvaranje i upravljanje AI agentima te se često koristi za automatizaciju u oblastima kao što su prodaja i marketinška strategija. Ključne Karakteristike Oferira više od 2.500 unapred izgrađenih aplikacija. Vrhunska vizualna izrada radnih tokova. Prednosti i Mane Prednosti: Smanjuje ljudske greške i poboljšava brzinu obrade. Pristupačan korisnicima sa svim nivoima tehničkog znanja. Mane: Ograničenja na besplatnom planu u odnosu na plaćene opcije. 6. Relay.app Pregled Relay.app je fokusiran na automatizaciju više koraka i korisnicima omogućuje kreiranje složenih AI interakcija. Ključne Karakteristike Integracija sa više od 100 drugih aplikacija. Pruža ljudske kontrolne tačke za jaču povezanost sa AI. Prednosti i Mane Prednosti: Oprimuje složene tokove rada sa humanim inputom. Korisnički interfejs je prilagođen pojedincima i malim preduzećima. Mane: Manje integracija u poređenju sa nekim konkurentima. 7. UiPath Pregled UiPath ističe se na polju Robotic Process Automation (RPA) i pogodna je za velike organizacije koje žele automatizovati složene zadatke. Ključne Karakteristike Podržava korisnu interakciju među botovima i ljudskim korisnicima. Opcije za mobilne aplikacije i vizualni dizajn radnih tokova. Prednosti i Mane Prednosti: Fleksibilan i prilagodljiv za širok spektar korisnika. Može se lako integrisati s drugim platformama. Mane: Visoka cena za napredne opcije. Zasićenstvo funkcionalnostima može zbuniti korisnike. 8. Workato Pregled Workato je platforma zamisljena za srednja i veća preduzeća koja se oslanja na integraciju i automatizaciju raznih aplikacija. Ključne Karakteristike Nudi više od 1.200 unapred izgrađenih konektora. No-code i low-code pristup za sve korisnike. Prednosti i Mane Prednosti: Idealno za operativno upravljanje i integraciju u različitim odeljenjima. Pruža jake bezbednosne mere. Mane: Cene su nejasne i mogu varirati. 9. Gumloop Pregled Gumloop je alat koji omogućuje automatizaciju bez programiranja, sa konceptom "nodo". Ključne Karakteristike Nudi više od 100 integracija sa različitim aplikacijama. Usmerava proračune na osnovu prethodnih iskustava korisnika. Prednosti i Mane Prednosti: Pristupačna vizualna kontrola radnog toka. Dobar izbor za male timove ili preduzetnike. Mane: Ograničena funkcionalnost na besplatnom planu. 10. IFTTT Pregled IFTTT (If This Then That) stvara jednostavne automatizacijske procese između aplikacija na temelju "ako-onda" logike. Ključne Karakteristike Više od 900 usluga na raspolaganju. Mogućnost kreiranja više interakcija među aplikacijama. Prednosti i Mane Prednosti: Pruža originalne ideje za sadržaj i promociju. Lako dostupan na mobilnim uređajima. Mane: Ograničenja prema broju automatizacija u besplatnom planu. 11. Relevance AI Pregled Relevance AI omogućava korisnicima da grade i automatski aktiviraju AI agente za različite tokove rada. Ključne Karakteristike Preko 2.000 integracija. Sigurnosne karakteristike na nivou preduzeća. Prednosti i Mane Prednosti: Korisno za timove različitih veličina. Brza i laka deploy-menta AI agenata. Mane: Ograničeni pristup kod izrade boljih vozila. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Koji je najbolji alat za automatizaciju tokova rada? Zapier, Microsoft Power Automate i Make se smatraju najboljim alatima zbog svoje fleksibilnosti i širokih mogućnosti integracije. Da li je Zapier dobar alat? Da, Zapier je odličan izbor za pojedince i preduća zbog svoje jednostavnosti korišćenja i velikog broja dostupnih integracija. Može li se n8n koristiti besplatno? N8n nudi 14-dnevni besplatan trial, ali nema trajni besplatni plan. Mogu li AI alati automatizovati ponovljene zadatke? Da, ovi alati su dizajnirani za analizu ponovljenih zadataka i automatsko pokretanje. Kako AI alati automatizuju procese? Korišćenjem mašinskog učenja i obrade prirodnog jezika, AI alati mogu upravljati više zadataka istovremeno, poboljšavajući efikasnost i štedeći vreme. U zaključku, analizira se različite mogućnosti AI alata za automatizaciju i kako mogu poboljšati vaše poslovanje, što je bitno za uspjeh u brzom digitalnom svetu. Poželjno je testirati nekoliko alata kako biste pronašli savršeno rešenje za svoje specifične potrebe.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod AI kao Novi Korisnički Interfejs AI Agent kao Ključni Element Integracija u Radne Tokove Primjeri iz Prakse Budućnost AI u Poslovanju Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke ServiceNow predstavlja novu "AI Experience" koja pojednostavljuje interakciju zaposlenika s tehnologijom, integrirajući AI u sve aspekte poslovanja. AI agenti pomažu u automatizaciji rutinskih poslova, omogućavajući zaposlenicima da se fokusiraju na složenije zadatke. Nova platforma za upravljanje odnosima s kupcima koristi AI za poboljšanje efikasnosti i podrške, povećavajući lojalnost potrošača. Uvod U modernom poslovnom svijetu, gdje tehnologija igra ključnu ulogu, pristup automatizaciji i umjetnoj inteligenciji postaje od suštinskog značaja za povećanje produktivnosti i efikasnosti. ServiceNow, poznata kompanija koja se bavi softverom za upravljanje uslugama, učinila je značajan korak naprijed u ovoj domeni predstavljanjem svoje nove platforme pod nazivom “AI Experience”. Ova inovacija ne samo da poboljšava način na koji zaposlenici komuniciraju sa tehnologijom, već također integriše umjetnu inteligenciju u svaki aspekt radnog procesa. U ovom članku istražujemo kako će "AI Experience" transformisati način na koji kompanije posluju, automatizovati svakodnevne zadatke i omogućiti zaposlenicima da se više fokusiraju na strateške inicijative. Također ćemo razmotriti konkretne primjere iz prakse, posebno u kontekstu lokalnog poslovnog okruženja u Bosni i Hercegovini. AI kao Novi Korisnički Interfejs ServiceNow vidi "AI Experience" kao revolucionarni korisnički interfejs koji će zamijeniti tradicionalne načine interakcije s platformom. Prema podacima, prosječan poslovni zaposlenik koristi čak 17 aplikacija dnevno, što vodi do fragmentacije i gubljenja vremena. Ova nova platforma ima za cilj uklanjanje te fragmentacije, omogućujući lakši pristup potrebnim informacijama i alatima. Kao što je istaknuo izvršni direktor ServiceNow-a, Bill McDermott, automatizacija velikog broja zadataka može značajno poboljšati efikasnost rada. Filterisanje, organizovanje i procesuiranje informacija kroz AI omogućava zaposlenicima da se koncentrišu na bitne zadatke, umjesto na administrativne procedure. AI Agent kao Ključni Element Jedan od najzanimljivijih aspekata "AI Experience" su inteligentni, ulogu svjesni AI agenti. Ovi agenti su dizajnirani da rade rame uz rame sa zaposlenicima, izvršavajući rutinske poslovne zadatke i rješavajući probleme efikasnije nego što bi to ljudi mogli učiniti sami. Na primjer, AI Voice Agents mogu pružiti podršku zaposlenicima bez potrebe za ručnom interakcijom, omogućavajući im da brzo dobiju potrebne informacije, ažuriraju evidencije ili rješavaju tehničke probleme. AI Web Agents, s druge strane, mogu obavljati zadatke preko weba, poput ispunjavanja obrazaca ili navigacije kroz razne aplikacije. Integracija u Radne Tokove "AI Experience" se integrira u sve vrste radnih tokova u preduzećima. Ove inovacije pomažu da se svaka komponenta poslovnog procesa optimizuje kroz automatizaciju. Na primjer, u okviru nove platforme za upravljanje odnosima s kupcima (CRM), ServiceNow koristi AI da poboljša brzinu rješavanja problema kupaca i osigura veću lojalnost kupaca. AI agenti preuzimaju jednostavne zadatke, dok se složeniji problemi prebacuju na ljudske agente. Ova transformacija u “AI-first system of action” omogućava kompanijama da automatizuju ručne i repetitivne poslove kao što su praćenje pritužbi, prepoznavanje obrazaca, i preporučivanje rješenja. Primjeri iz Prakse Kompanije širom svijeta već koriste "AI Experience". Jedan od primjera je Adobe, gdje je potpredsednik za digitalno radno iskustvo, Toni Vanwinkle, istakao značajne poboljšanje u usluga unutar njihovog tehnološkog tima. AI Experience im pomaže da efikasnije predviđaju i prioritetizuju zahtjeve za uslugama, automatizuju rješenja i dostavljaju real-time uvide. Ova vrsta integracije može se očekivati i u domaćim kompanijama u Bosni i Hercegovini. Na primjer, preduzeća u sektoru telekomunikacija i maloprodaje mogu iskoristiti AI za poboljšanje korisničkog iskustva, ubrzanje procesiranja zahtjeva, i smanjenje operativnih troškova. Budućnost AI u Poslovanju Kako se tehnologija razvija, tako se i primjena umjetne inteligencije u preduzećima proširuje. Analitičari predviđaju da će "AI Experience" biti ključni faktor u evoluciji softverskih rešenja. Holger Mueller, analitičar iz Constellation Research Inc., vjeruje da će integracija AI agenata u radne procese postati sveobuhvatnija, stvarajući alate koji se mogu koristiti putem glasa i koji uče od zaposlenika dok koriste razne sisteme. S obzirom na brze promjene u tehnologiji, ostaje za vidjeti kako će ove inovacije uticati na svakodnevno poslovanje i kakvi će izazovi proizaći iz njihove implementacije. Često Postavljana Pitanja (FAQ) P: Kako će "AI Experience" poboljšati produktivnost zaposlenika?O: "AI Experience" omogućava zaposlenicima da automatizuju rutinske zadatke, čime se oslobađa vrijeme za složenije i kreativnije zadatke. P: Da li su AI agenti sigurni za upotrebu?O: Da, ServiceNow osigurava da su svi AI agenti praćeni kroz AI Control Tower, što omogućava usklađenost i sigurnost. P: Kako mogu lokalne kompanije implementirati AI rešenja?O: Lokalna preduzeća mogu istražiti AI alate i platforme koje su dostupne i prilagoditi ih svojim poslovnim procesima, uzimajući u obzir specifične potrebe tržišta. P: Hoće li AI zamijeniti ljudsku radnu snagu?O: AI je namijenjen da poboljša radne procese i poveća efikasnost, a ne da zamijeni ljudsku radnu snagu. Cilj je osloboditi zaposlenike od rutinskih zadataka. P: Kada se očekuje šira primjena "AI Experience"?O: Očekuje se da će šira primjena "AI Experience" početi 2026. godine, kada će rešenja postati dostupna široj javnosti. U ovom digitalno povezanoj eri, ServiceNow postavlja temelje za budućnost poslovanja integracijom umjetne inteligencije u ključne aspekte radnih procesa. S obzirom na brze promjene na tržištu, jasno je da će AI biti neizostavni dio svakodnevnog poslovnog života.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Kako Generativni AI Funkcioniše u Logistici Izazovi i Rizici u Implementaciji AI Agentički AI: Sledeća Faza Kako AI Obnavlja Poslovne Procese Budućnost Logistike s AI Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Generativni i agentički AI revolutioniziraju logistički sektor, omogućavajući značajno smanjenje troškova, povećanje efikasnosti i poboljšanje korisničkih usluga. Usprkos napretku, 42% kompanija je odustalo od svojih pilot projekte zbog izazova u implementaciji. Ključni faktori uspjeha uključuju jasno definisane radne procese i praćenje metrika uspješnosti. Uvod S pojavom generativnog AI preko platformi poput ChatGPT, tehnologija se ubrzano integrirala u razne industrije, uključujući i logistiku. U ovom trenutku, toliko se govorilo o agentičkom AI, koji ne samo da analizira podatke, već i aktivno donosi odluke i optimizuje procese. Kako ova tehnologija oblikuje budućnost logističkog sektora? Logistika kroz AI doživljava transformaciju koja ne samo da olakšava poslovanje, već i umanjuje troškove i povećava efikasnost. Na globalnom nivou, tržište generativnog AI u logistici procjenjuje se na 1,3 milijarde dolara u 2024., s projekcijama rasta od 33,7% godišnje do 2034. godine. Ovaj članak istražuje trenutnu situaciju, izazove i prednosti implementacije generativnog i agentičkog AI u logistici, sa posebnim naglaskom na regionalni kontekst. Kako Generativni AI Funkcioniše u Logistici Generativni AI se oslanja na velike jezičke modele koji mogu obraditi i stvoriti sadržaj na ljudskom jeziku. U logistici, ovo se prevodi u automatizaciju procesa kao što su kreiranje dokumenata otpreme, odgovaranje na emailove i optimizovanje ruta isporuke. Drugim rečima, omogućava laku dostupnost informacija koje pomažu liderima u donošenju bržih i boljih odluka. Generativni AI može značajno unaprijediti poslovanje, a istraživanje kompanije McKinsey pokazuje da upotreba ovih alata može smanjiti troškove logistike i skladištenja više od 20%. S obzirom na to da se alati razvijaju, njihova svrha se širi, a očekuje se da će imati ključnu ulogu u budućim strategijama upravljanja lancem snabdevanja. Izazovi i Rizici u Implementaciji AI Uprkos brojnim prednostima, 42% kompanija je odustalo od pilot projekata u 2024. godini, što je značajno povećanje u odnosu na 17% iz prethodne godine. Ovim problemima pridonose brojni faktori, uključujući složenost tehnologije, nedostatak odgovarajuće obuke i nedovoljno jasno definirane radne procese. Neophodno je da menadžeri i operativni timovi budu svesni potencijalnih zamki prilikom korišćenja generativnog AI. Na primer, AI može pogrešno interpretirati neobične šifre carine ili predložiti vreme isporuke koje ignoriše lokalne propise. Zbog toga je ključno postavljanje dobro definisanih procesa u okviru organizacija. Uspješni slučajevi korišćenja ovih tehnologija pokazuju kako efikasno istražiti i koristiti AI kapacitete bez obzira na sektorska ograničenja. Agentički AI: Sledeća Faza Agentički AI donosi revoluciju u logistici tako što omogućava sistemima da preuzmu proaktive uloge. Ove tehnologije automatizuju donošenje odluka, čime se stvara ekosistem samostalnih operacija. Prema saznanjima firme Boston Consulting Group, kompanije koje ne uspeju implementirati AI rizikuju gubitak 8,6% mesečnih prihoda, što može značiti prosečno 87 miliona dolara godišnje po kompaniji. Implementacija agentičkog AI ne mora značiti velike promene odjednom; mnogo kompanija počinje sa malim pilot projektima. Ovaj postepeni pristup buduće generacije kompanija će dovesti do veće efikasnosti i sposobnosti da brže odgovore na tržišne promene. Kako AI Obnavlja Poslovne Procese Poslovni modeli se neprestano menjaju i adaptiraju zahvaljujući moćnim analitikama i automatizaciji. Uspješne kompanije prepoznale su važnost redefinisanja radnih procesa i uključivanja generativnog AI u svoje strategije. Primeri uključuju automatizaciju ponavljajućih zadataka, poput revizije faktura i komunikacije sa kuririma, što može biti posebno korisno za regionalne kompanije koje žele optimizovati svoje operacije. S obzirom na trenutne trendove, jasno je da će kompanije koje se odluče ulagati u AI morati sistematski pristupati obrazovanju svojih zaposlenika kako bi osigurale da se AI alati koriste na najbolji mogući način. Budućnost Logistike s AI Gledajući unapred, možemo zamisliti da će modeli predikcije upravljati većinom nivoa zaliha, rasporeda isporuka i ruta vozila. Veće kompanije poput Amazona i DHL-a već implementiraju ovakva rešenja. Iako će ljudski radnici i dalje biti ključni faktor u procesu, tehnologija će im značajno olakšati rad. Očekuje se da će inovacije dovesti do razvoja poslovnih modela koji se oslanjaju na AI mreže za autonomnu isporuku, što će omogućiti brže isporuke i smanjenje emisija štetnih gasova. Bude li ovako, sektori koji koriste AI će imati konkurentne prednosti nad onima koji to ne čine. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je generativni AI i kako se koristi u logistici?Generativni AI se oslanja na modele koji mogu obraditi velike količine podataka i generisati sadržaj kao što su dokumenti otpreme ili odgovori na emailove. U logistici, ovo omogućava automatizaciju procesa i brže donošenje odluka. 2. Koji su glavni izazovi u implementaciji AI u logistici?Najveći izazovi uključuju složenost tehnologije, nedostatak obuke zaposlenika, kao i nejasno definisane radne procese. Zbog ovih faktora, mnoge kompanije se suočavaju sa poteškoćama tokom pilot projekata. 3. Kako agentički AI doprinosi smanjenju troškova u logistici?Agentički AI automatizuje procese donošenja odluka, čime se smanjuju troškovi vezani za ljudsku grešku i poboljšava efikasnost operacija. Time se omogućavaju veće uštede u logističkim troškovima. 4. Koje su prednosti korišćenja AI alata u logistici?Upotreba AI alata omogućava smanjenje troškova, poboljšanje korisničkog servisa i povećanje operativne efikasnosti. Pored toga, AI može pomoći u brzom analiziranju tržišnih trendova i prilagođavanju strategija. 5. Kakva je budućnost AI u logistici?Budućnost AI u logistici podrazumeva bržu automatizaciju i redefinisanje poslovnih modela. Očekuje se da će se AI alati razvijati tako da pruže još veću efikasnost i podršku ljudskim operaterima u donošenju odluka.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta su agentna plaćanja? Tehnologija iza agentnih plaćanja Utjecaj na korisničko iskustvo Povezivanje tradicionalnih i agentnih načina plaćanja Prepreke i izazovi Budućnost agentnih plaćanja Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke PayOS i Mastercard su uspješno završili prvu živu agentnu uplatu koristeći Mastercard Agentic Token, čime su postavili temelje za agentno trgovanje. Ovaj pristup kombinuje naprednu tokenizaciju sa sistemima zaštite korisničkih podataka, stvarajući što Mastercard naziva “sloj povjerenja” za agentna plaćanja. PayOS planira započeti komercijalizaciju svoje platforme, omogućavajući korisnicima pristup inteligentnim i sigurnim uslugama plaćanja. Uvod U digitalnom svetu trgovine, evolucija metoda plaćanja često igra ključnu ulogu u oblikovanju korisničkog iskustva. U tom kontekstu, nedavna saradnja između PayOS-a i Mastercard-a predstavlja značajan korak ka realizaciji agentnog plaćanja. Agentna plaćanja koriste veštačku inteligenciju (AI) kako bi pojednostavila procese autoriteta, sigurnosti i skaliranja plaćanja. Ova tehnologija ne samo da uvodi inovacije, već postavlja i nove standarde u zaštiti korisničkih podataka i upravljanju transakcijama. Prenoseći agentni koncept u praksu, PayOS i Mastercard su pokazali kako se AI agenti mogu primeniti direktno u procesu plaćanja, čime se otvaraju nove mogućnosti za trgovce i potrošače. Ovaj članak istražuje ključne aspekte ove saradnje i uticaj koji može imati na tržište. Šta su agentna plaćanja? Agentna plaćanja su procesi koji omogućavaju AI agentima da samostalno iniciraju transakcije u ime korisnika. Ovaj sistem funkcioniše na načelu automatizacije, smanjujući potrebu za ljudskom intervencijom i omogućavajući brže, sigurnije i efikasnije upravljanje plaćanjima. U okviru prvog projekta ovog tipa, PayOS je pokazao kako agenti mogu koristiti tokenizovane informacije za autorizaciju plaćanja, što je ključno za očuvanje povjerenja korisnika. Tokenizacija omogućava zamenu osjetljivih informacija sa jedinstvenim identifikatorima ili "tokenima" koji se ne mogu koristiti van okvira definisanih od strane plaćanja. Na ovaj način, rizik od prevara i krađe identiteta se značajno smanjuje. Tehnologija iza agentnih plaćanja Osnova agentnih plaćanja leži u Mastercard Agent Pay okviru, koji koristi sofisticiranu infrastrukturu tokenizacije. Ovaj sistem je već postavljen kao temelj za mobilna plaćanja i pristup karticama, a dodatno proširenje omogućava AI agentima da pokreću plaćanja dok istovremeno osiguravaju korisničkom pristanku i autentifikaciju. Pablo Fourez, glavni digitalni oficer Mastercard-a, naglasio je važnost izgradnje sigurnog, transparentnog i interoperabilnog agentnog ekosistema za digitalnu trgovinu. Ova vrsta plaćanja ne samo da adresira trenutne zahtjeve tržišta, već se i priprema za budućnost gdje će internet bolje podržavati agente u trgovanju. Utjecaj na korisničko iskustvo Jedna od ključnih prednosti agentnih uplata je poboljšanje korisničkog iskustva. Sa mogućnošću da AI agenti prepoznaju potrebe korisnika i automatski izvršavaju plaćanja, proces postaje brži i manje stresan. Na primjer, zamislite scenarij u kojem smart uređaji prepoznaju kada trebate ponovo naručiti potrošne artikle i automatski zakupljuju plaćanje, eliminirajući potrebu za podsećanjem i manualnim transakcijama. PayOS planira uvesti dodatne usluge koje će podržati prevenciju prevara i unaprijediti korisničko iskustvo, obezbeđujući da korisnici ostanu fokusirani na svoje aktivnosti, dok AI agenti obavljaju tehničke aspekte trgovine. Povezivanje tradicionalnih i agentnih načina plaćanja Iako agentna plaćanja predstavljaju novu paradigmu, PayOS počinje integrirati svoje usluge i sa tradicionalnim sistemima plaćanja. Ova prilagodljivost omogućava kompanijama koje žele usvajati AI-driven plaćanja da to učine bez prekida redovnog poslovanja. U ovom procesu, trgovci imaju mogućnost da iskuse revolucionarne promjene u načinu na koji upravljaju transakcijama, čime se povećava efikasnost i smanjuje rizik od grešaka ili prevara. Prepreke i izazovi Kao i svaka nova tehnologija, agentna plaćanja dolaze s vlastitim skupom izazova. Jedan od najvećih problema ostaje zadržavanje povjerenja korisnika. Iako su sistemi tokenizacije napredovali, korisnici i dalje teže sigurnosti svojih informacija. Kompanije moraju aktivno raditi na informisanju korisnika o tome kako njihovi podaci bivaju zaštićeni. Takođe, implementacija ovih tehnologija može zahtijevati značajne tehničke resurse i obuku zaposlenih. Stoga je važno da organizacije budu spremne na transformaciju i investiraju u neophodnu infrastrukturu. Budućnost agentnih plaćanja S obzirom na trenutni uspjeh saradnje između PayOS i Mastercard-a, možemo očekivati da će agentna plaćanja brzo postati uobičajena na tržištu. Kada se takvi sistemi razmotre kao standard, trgovci koji ih usvoje prvi će moći uživati u konkurentskoj prednosti. Osim toga, s obzirom na brzinu napretka tehnologije, može se očekivati da će se agentna plaćanja razvijati u različitim pravcima, uključujući primjenu u različitim sektorima poput putovanja, ugostiteljstva i maloprodaje. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Kakva je razlika između tradicionalnog plaćanja i agentnog plaćanja? Agentna plaćanja koriste AI za automatsku inicijaciju i izvršenje transakcija, dok tradicionalno plaćanje obično zahtijeva ljudsku intervenciju kroz unos podataka i autorizaciju. Da li su agentna plaćanja sigurna? Da, agentna plaćanja koriste napredne tehnologije tokenizacije i višeslojne sigurnosne protokole, čime se smanjuje rizik od prevara i krađe podataka. Hoće li sve kompanije morati usvojiti agentna plaćanja? Iako se agentna plaćanja razvijaju, tradicionalni sistemi plaćanja bi i dalje mogli postojati, ali kompanije koje usvoje nove tehnologije će imati prednost na tržištu. Koje su prednosti za potrošače? Potrošači će uživati u bržem, jednostavnijem i sigurnijem iskustvu plaćanja, što može rezultirati boljim korisničkim iskustvom i većim zadovoljstvom. Kako PayOS planira skalirati svoju platformu? PayOS planira integrirati dodatne usluge za prevenciju prevara i poboljšanje korisničkog iskustva, dok istovremeno podržava i tradicionalne načine plaćanja kako bi zadovoljila širok spektar korisnika.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Razvoj Inženjeringa Konteksta Preuzimanje Konteksta i Agenti Inženjering Konteksta za Dugoročne Zadate Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Inženjering konteksta fokusira se na optimizaciju upotrebe tokena u velikim jezičkim modelima (LLMs) kako bi se postiglo željeno ponašanje. Ova disciplina uključuje strategije za kuriranje i održavanje optimalnog skupa informacija tokom inferencije LLM-a. Efikasno upravljanje kontekstom može značajno poboljšati performanse AI agenata, posebno u zadacima koji zahtevaju dugotrajnu koherentnost i kontekst. Uvod U poslednjih nekoliko godina, fokus na inženjering zahteva (prompt engineering) u primenjenoj veštačkoj inteligenciji je bio veoma intenzivan. Međutim, sada se sve više ističe novi termin: inženjering konteksta. Ova nova disciplina predstavlja napredak u vezi s načinom na koji razvijamo AI agente, prelazeći sa strogih pravila formulisanja zahteva ka širem razumevanju optimalne konfiguracije konteksta koja je potrebna za postizanje željenih rezultata. Kontekst se odnosi na skup tokena koji se koriste pri uzorkovanju iz velikog jezičkog modela. Inženjering konteksta obuhvata izazov optimizacije upotrebe ovih tokena, uzimajući u obzir inherentne restrikcije LLM-a, kako bi se dosledno postigao željeni ishod. U ovom članku će biti istraženi principi inženjeringa konteksta, njegove primene, tehniku preuzimanja konteksta u radu i strategije za dugoročne zadatke, kao i konkretni primeri kojima ćemo ilustrovati kako se ovi koncepti mogu primeniti u praksi. Razvoj Inženjeringa Konteksta Inženjering konteksta se prirodno razvija iz inženjeringa zahteva. Dok je inženjering zahteva fokusiran na vještinu pisanja i organizacije uputstava za optimalne rezultate, inženjering konteksta uključuje strategije za kuriranje i održavanje optimalnog skupa informacija tokom procesa inferencije. Sa vremenom, kako se modeli razvijaju i postaju sposobniji, potreba za razumevanjem celine konteksta raste, a inženjeri moraju razmisliti o svim relevantnim faktorima koji obuhvataju sistemske instrukcije, alate, istoriciranje poruka i druge izvore informacija. Važnost Inženjeringa Konteksta Jedan od ključnih problema sa kojima se suočavaju LLM-ovi jeste fenomen poznat kao context rot. Kako se broj tokena u kontekstu povećava, sposobnost modela da tačno pozove informacije iz tog konteksta opada. Ovaj fenomen ukazuje na to da kontekst mora biti tretiran kao ograničen resurs sa opadajućim maržama. Umesto da povećavaju složenost, inženjeri treba da osmisle efikasne strategije koje omogućavaju visoku preciznost i korišćenje manjeg broja informacija. Anatomija Efikasnog Konteksta Kada govorimo o inženjeringu konteksta, važno je pronaći najmanji mogući set visoko-signalnih tokena koji maksimalno povećava verovatnoću postizanja željenog ishoda. Ključni elementi uključuju: Sistematski zahtevi: Ovi zahtevi treba da budu jasni i direktni, koristeći jednostavan jezik koji se obraća pravim aspektima agenta. Balansiranje između previše detaljnih i potpuno opštih smernica je kritična tačka u razvoju. Alati: Alati omogućavaju agentima da komuniciraju sa okruženjem i dodaju nove kontekste dok rade. Dobro osmišljeni alati smanjuju preklapanje funkcionalnosti i doprinose efikasnosti. Primjeri: Uključivanje primera kao tehnika poznata kao "few-shot prompting" od velike je pomoći. Među njima je važno odabrati raznolike primere koji efikasno prikazuju očekivano ponašanje agenta. Uz sveže pristupe i pažljivo konstruisane sisteme, inženjering konteksta omogućava izgradnju sposobnijih AI agenata koji mogu obavljati kompleksne zadatke sa višim nivoom autonomije i preciznosti. Preuzimanje Konteksta i Agenti Preuzimanje konteksta je ključni aspekt za efikasne AI agente. S pojavom novih pristupa, sve više se koriste strategije "just in time" preuzimanja kako bi se dinamički učitavale informacije u kontekst tokom rada. Ova tehnika omogućava agentima da zadrže efikasnost bez potrebe za memorisanjem velikog volumena podataka unapred. Na primer, platforma kao Claude Code koristi ovaj pristup za obradu velikih količina podataka bez potrebe za učitavanjem svih objekata u kontekstu. Ovo imitira ljudsku kogniciju, gde se informacije ne pamte u cijelosti, već se koristi sistem organizacije i indeksiranja za pronalaženje relevantnog sadržaja na zahtev. Inženjering Konteksta za Dugoročne Zadate Za zadatke koji zahtevaju održavanje koherencije i ciljno usmereno ponašanje tokom dugih perioda, kao što su migracije velikih kodnih baza ili sveobuhvatni istraživački projekti, agenti moraju primeniti specijalizovane tehnike koje prevazilaze ograničenja kontekstualnog okvira. Kompaktibilnost Kompaktibilnost se koristi za sumarizaciju razgovora blizu granice kontekstualnog prozora kako bi se započeo novi kontekstualni okvir. Ova praksa omogućava agenu da nastavi rad bez gubitka važnih informacija i smanjuje rizik od kontekstualne konfuzije. Strukturalno Beleženje Ova tehnika, poznata kao agentna memorija, uključuje redovno beleženje napomena koje se čuvaju van kontekstualnog prozora. Ove beleške se kasnije mogu koristiti za obnavljanje važnih informacija tokom trajanja zadatka. Arhitekture Pod-agent Umesto da jedan agent održava stanje tokom celog projekta, koristi se više pod-agenta koji se fokusiraju na specifične zadatke. Ova strategija omogućava jasnu podelu posla, pri čemu glavni agent može efikasno koordinirati i analizirati rezultate. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je inženjering konteksta? Inženjering konteksta je metodološki pristup koji se fokusira na optimizaciju informacije koja se koristi u velikim jezičkim modelima (LLMs) kako bi se postiglo željeno ponašanje. To uključuje kuriranje i održavanje optimalnog skupa informacija prilikom inferenciranja. 2. Kako se inženjering konteksta razlikuje od inženjeringa zahteva? Dok se inženjering zahteva odnosi na pisanje i organizaciju uputstava za model, inženjering konteksta se fokusira na to kako se te informacije koriste u kretanju kroz proces inferencije kao celina. 3. Koje su tehnike korišćene u inženjeringu konteksta? Tehnike uključuju sistematske zahteve, korišćenje alata, strategije preuzimanja informacija "just in time", itd. Sve te strategije doprinose efikasnijem radu AI agenta. 4. Kako se kompaktnost koristi u inženjeringu konteksta? Kompaktibilnost se koristi za rekapitulaciju razgovora kada se dostigne granica kontekstualnog prozora, omogućavajući agentu da nastavi rad sa sažetim informacijama bez gubitka važnosti. 5. Da li AI agenti mogu raditi autonomno? Da, uz adekvatno inženjering konteksta, AI agenti mogu raditi autonomno koristeći alate i informacije u svom okruženju, omogućavajući im da efikasno upravljaju kompleksnim zadacima. Ovaj pregled inženjeringa konteksta pokazuje da efikasno upravljanje informacijama i kontekstom predstavlja suštinsku promenu u načinu na koji se razvijaju sposobni AI agenti. Sa svakim novim napretkom, strategije inženjeringa konteksta će se nastaviti usavršavati, a AI agenti će postajati sve sposobniji i autonomniji u svojim delatnostima.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je Dalia? Ključne Funkcionalnosti Dalia Primene Dalia u Balkanskom Kontekstu Budućnost Dalia i Veštačke Inteligencije u Medijima Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Dalet je predstavio Dalia, AI rešenje koje unificira celokupan Dalet ekosistem u jedinstveno iskustvo zasnovano na prirodnom jeziku. Dalia omogućava korisnicima da efikasno upravljaju kompleksnim radnim tokovima kao što su snimanje, produkcija, upravljanje pravima i distribucija. Ova agentna AI interfejs daje korisnicima mogućnost da izvrše kompleksne operacije jednostavnim razgovorom, povećavajući produktivnost u profesionalnoj video industriji. Uvod U svetu medijskih tehnologija, napredak veštačke inteligencije (AI) donosi revoluciju u način na koji se sadržaji proizvode, upravljaju i distribuišu. Dalet, lider u pružanju rješenja za upravljanje medijskim sadržajem, nedavno je predstavio Dalia, inovativnu agentnu AI platformu koja obećava da će transformisati celokupan radni tok u profesionalnim video operacijama. U ovom članku istražujemo kako Dalia funkcioniše, koje benefite donosi korisnicima, kao i njenu potencijalnu primenu na lokalnom tržištu. Šta je Dalia? Dalia je agentna veštačka inteligencija integrisana u proizvode Dalet-a, kao što su Dalet Flex, Dalet Pyramid, Dalet InStream, Dalet Brio i Dalet Amberfin. Ova platforma predstavlja inteligentni sloj koji pomaže korisnicima da efikasno upravljaju svim aspektima medijskog sadržaja kroz jedinstveno, konverzacionalno korisničko iskustvo. Korisnici mogu komunicirati s Daliom koristeći prirodni jezik, što značajno pojednostavljuje interakciju i omogućava lako izvršavanje složenih zadataka. Ključne Funkcionalnosti Dalia Unifikacija Radnog Toka Jedna od najvažnijih karakteristika Dalie je njena sposobnost da unifikuje radne tokove u medijskoj industriji. Korisnici mogu lako pristupati različitim funkcionalnostima, kao što su: Pristup medijskim resursima: Dalia može da locira potrebne medijske sadržaje bez potrebe za dugim pretraživanjem. Upravljanje pravima: Sistema omogućava korisnicima da naprave kolekcije naslova na osnovu statusa prava, što je ključno za zaštitu sadržaja. Planiranje uživo: Mogućnost da se zakazuju uživo snimanja i revizije, omogućavajući brže reakcije na promene u planovima produkcije. Interakcija kroz Prirodni Jezik Dalia nije samo još jedan chatbot; ona je agentna AI koja razume medijske koncepte i kontekste. Njena interakcija nije bazirana na unapred postavljenim pravilima, već koristi sofisticirane algoritme za razumevanje i analizu korisničkog inputa. To korisnicima omogućavaju da zatraže od Dalia da izvrši složene operacije bez napuštanja interfejsa za razgovor. Bezbednost i Kontrola Podataka Dalet stavlja naglasak na sigurnost korisničkih podataka kroz Dalia. Pomaže u održavanju kontrole nad sadržajem jer se svi podaci analiziraju unutar centralne platforme, što korisnicima omogućava potpunu kontrolu nad time koji pristupi njihovom sadržaju. Primene Dalia u Balkanskom Kontekstu U kontekstu Balkana, gde je medijska industrija u stalnom razvoju, Dalia može da donese značajne inovacije. Regionalne televizije, produkcijske kuće i medijske agencije mogu iskoristiti ovu tehnologiju za unapređenje svojih procesa. Na primer, televizijska stanica može koristiti Daliju za brzo pretraživanje arhive sadržaja tokom emisije, što poboljšava efikasnost i omogućava brže donošenje odluka. Primeri Uspešne Implementacije Tokom IBC2025 konvencije, prezentovana su i konkretna rešenja gde je Dalia demonstrirala svoje sposobnosti u upravljanju pravima i planiranju produkcije uživo. Ova rešenja nisu samo teoretska, već su pokazala praktičnu primenu u realnom svetu, gde su medijski stručnjaci imali direktan pristup alatima koji olakšavaju njihovu svakodnevnicu. Budućnost Dalia i Veštačke Inteligencije u Medijima Kako tehnologija napreduje, očekuje se da će Dalia i slične platforme nastaviti da evoluiraju i prilagođavaju se potrebama tržišta. Veštačka inteligencija će postati sve prisutnija u medijskoj industriji, olakšavajući korisnicima da se fokusiraju na kreativne aspekte dok AI upravlja operativnim izazovima. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako mogu implementirati Daliju u svoju organizaciju?Implementacija Dalia zahteva saradnju sa Dalet timom. Preporučuje se kontaktiranje njihovih predstavnika kako bi se razgovaralo o specifičnim potrebama i uslovima. 2. Da li Dalia može raditi sa postojećim sistemima?Dalia je dizajnirana tako da funkcioniše u okviru Dalet ekosistema, ali moguće su integracije sa drugim platformama kroz otvoreni API. 3. Kakve su koristi korišćenja Dalia za male produkcijske kuće?Male produkcijske kuće mogu se osloniti na Daliju kako bi pojednostavile operacije, smanjile vrijeme potrebno za obavljanje zadataka i poboljšale kvalitet rada kroz automatizaciju. 4. Kako Dalia osigurava bezbednost podataka?Dalia analizira podatke unutar svog centralnog sistema, omogućavajući korisnicima potpunu kontrolu nad time koji podaci su dostupni i kako se njima upravlja. 5. Gde mogu saznati više informacija o Dalet i Dalia?Sve dodatne informacije dostupne su na zvaničnoj Dalet web stranici, gde se mogu pronaći i obaveštenja o najnovijim proizvodima i ažuriranjima. Dovoljan je samo jedan razgovor sa Daliom da se uverite u njene mogućnosti i potencijal koji pruža u modernoj medijskoj industriji.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Problemi u Tradicionalnom Pristupu Razvoj Ugovornog Podatkovnog Agenta Usvajanje u Širem Okviru Novi Način Rada u Finansijama Održivost i Odgovornost upotrebe AI Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke OpenAI je razvila automatski sistem za obradu ugovora koji smanjuje vrijeme pregleda i povećava kapacitet analize bez potrebe za proširenjem tima. Sistem koristi algoritme za obradu podataka koji omogućuju strukturirano izdvajanje relevantnih informacija iz ugovora, a ljudski stručnjaci zadržavaju kontrolu nad ključnim odlukama. Ovaj pristup ne samo da pojednostavljuje radne procese, već stvara i nove načine rada unutar finansijskih timova. Uvod U finansijskom sektoru, efikasnost u obradi i analizi podataka može značajno uticati na uspjeh organizacije. Kako volume ugovora rastu, tradicionalne metode pregleda postaju zastarjele i neodržive. OpenAI, lider u oblasti umjetne inteligencije, identificirao je ovaj problem i razvio inovativni sistem koji koristi AI za automatizaciju procesa pregleda ugovora. Ova promjena ne samo da ubrzava proces, već i omogućava stručnjacima da se fokusiraju na analizu i strategije umjesto na rutinske zadatke. Problemi u Tradicionalnom Pristupu Kada se obim pregledanih ugovora povećao, tradicionalni pristup, zasnovan na ručnom radu, nije mogao pratiti taj rast. "U manje od šest mjeseci, tim je prešao od pregleda stotina ugovora mjesečno na više od hiljadu, a zaposlili smo samo jednu novu osobu," objašnjava Wei An Lee, AI inženjer. Ovaj rast obima ugovora zahtijevao je inovativna rješenja kako bi se izbjeglo preopterećenje postojećih resursa. Razvoj Ugovornog Podatkovnog Agenta Umjesto da se oslanjaju na povećanje broja zaposlenika, timovi za finansije i inženjerstvo OpenAI razvili su novog "ugovornog podatkovnog agenta". Ovaj agent uklanja potrebu za ponavljajućim manualnim radom prilikom pregleda ugovora, a istovremeno omogućava ljudima da zadrže kontrolu nad procesom. Proces Rada Ugovornog Agenta Ugovorni podatkovni agent radi u tri ključna koraka: Prikupljanje Podataka: Agent može obraditi različite vrste dokumenata, uključujući PDF-ove, skenirane kopije pa čak i fotografije sa ručnim ispravkama. Na ovaj način, broj nepristupačnih formata se svodi na jedan protok. Inferencija putem Upita: Uz pomoć napredne tehnologije, sistem strukturira podatke i izdvaja samo relevantne informacije. Umjesto da jednostavno prenese obiman sadržaj u sistem, agent analizira ključne dijelove ugovora te pruža objašnjenja za razne uslove. Pregled od strane Stručnjaka: Takozvani stručnjaci iz finansija vrše pregled strukturiranih podataka, koji dolaze sa dodatnim bilješkama i referencama. Agent ističe neuobičajene uslove, a ljudski tim potom može donijeti konačne odluke. Prednosti Ovaj Pristupa Osim bržeg pregleda ugovora, ovaj pristup pruža nekoliko značajnih prednosti: Brži Odgovor: Vrijeme pregleda je prepolovljeno, omogućavajući bržu reakciju na poslovne potrebe. Veći Kapacitet: Tisuće ugovora se obrađuje bez potrebe za povećanjem broja zaposlenika. Pametniji Kontekst: Neuobičajeni uslovi su označeni uz odgovarajuće objašnjenje, omogućavajući analitički pristup u procesu donošenja odluka. Pretraživi Rezultati: Podaci su dostupni u tabelarnom formatu, što olakšava analizu. Kontinuirani Razvoj i Učenje Svaki ciklus ljudskog pregleda dodatno usavršava agenta, čineći svakodnevne procese bržim i preciznijim. "Jedini način da se OpenAI proširi je kroz ovakav pristup," ističe Wei An. Ova metodologija omogućava održavanje organizacije fleksibilnom, čak i u uvjetima brzog rasta. Usvajanje u Širem Okviru Ovaj inovativni pristup nije ograničen samo na obradu ugovora. Kako se broj jasno definiranih poslovnih funkcija povećava, ova arhitektura se može primijeniti u sferama kao što su nabavka, usklađenost i zaključavanje mjesečnih financijskih izvještaja. U suštini, cilj je automatizovati rutinske zadatke i omogućiti stručnjacima da se fokusiraju na donošenje važnih odluka. Novi Način Rada u Finansijama Kao rezultat primjene ovog agenta, tradicionalni procesi unutar finansijskih timova su evoluirali. S obzirom na to da se podaci obrađuju preko noći, stručnjaci imaju više vremena za analizu i strategijsko planiranje. Ovaj model omogućava liderima da se suoče sa izazovima rasta bez potrebe za stalnim širenjem timova. Održivost i Odgovornost upotrebe AI Model ugovornog podatkovnog agenta pokazuje kako se AI može koristiti odgovorno u visoko reguliranim i zahtjevnim okruženjima. Kada stručnjaci sarađuju sa inteligentnim sistemima, rezultati su evidentni: povećana efikasnost, samopouzdanje u odlukama i više vremena za fokusiranje na bitne aspekte poslovanja. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako AI utječe na radnu snagu u finansijama? AI omogućava automatizaciju rutinskih zadataka, što omogućava radnicima da se usmjere na analizu i donošenje odluka, čime se povećava produktivnost. 2. Da li će AI zameniti finansijske stručnjake? Ne, AI će transformisati njihov rad, omogućujući im da se fokusiraju na važnije aspekte umjesto na manualno obradu podataka. 3. Kako funkcioniše ugovorni podatkovni agent? Agent koristi algoritme za obradu podataka kako bi prikupljao i strukturirao ugovore, a zatim angažuje ljudske stručnjake za konačni pregled i analizu. 4. Koje su prednosti korištenja AI u obradi ugovora? Prednosti uključuju brže obrade, povećanje kapaciteta bez dodatnog zapošljavanja, kao i poboljšanje konteksta i analize ugovornih uvjeta. 5. Mogu li se slični sistemi primijeniti i u drugim sektorima? Apsolutno, principi korištenja AI za automatsku obradu podataka mogu se primijeniti u različitim industrijama, poput zdravstva, pravnih usluga i mnogih drugih. Ova transformacija kroz primjenu AI predstavlja samo početak nove ere u svijetu finansija, gdje se pametne tehnologije stapaju s ljudskom ekspertizom kako bi se postigli izvanredni rezultati.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Uspon AI Agenta u Marketingu Primjeri Iz Prakse: CollegeVine i ABB Integracija i Automatizacija Procesa Prilike na Lokalnom Tržištu Izazovi i Etika Korišćenja AI Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti se razvijaju od "kurioziteta" do ključnih saradnika u marketinškim aktivnostima, poboljšavajući iskustvo kako organizatora, tako i učesnika. Primjeri iz prakse uključuju ABBigail, AI metahumana koji predstavlja ekspertizu kompanije ABB, i CollegeVine, koji koriste AI agente za unapređenje regrutacije i zadržavanja učenika. Mnogi razvijači već integrišu AI agente u svoje proizvode, omogućavajući automatizaciju poslovnih procesa kao što su praćenje potencijalnih klijenata i personalizovana komunikacija. Uvod Svet marketinga prolazi kroz značajne promene zahvaljujući napretku u veštačkoj inteligenciji. AI agenti, koji su nekada bili predmet rasprava i istraživanja, sada postaju nezaobilazni deo svakodnevnog poslovanja, posebno na događanjima i konferencijama. U Bosni i Hercegovini, kao i šire, sve više kompanija prepoznaje potencijal AI alata za personalizaciju i efikasnost. U ovom članku istražujemo kako AI agenti menjaju način na koji organizujemo i doživljavamo dogadjaje, kao i primere uspešnih aplikacija ovih tehnologija u poslovnom okruženju. Uspon AI Agenta u Marketingu Tradicionalno, marketing je oslanjao na ljudske resurse za ostvarivanje ciljeva, ali s pojavom AI agenata stvari su se značajno promenile. Ovi agenti imaju sposobnost da preuzmu različite zadatke, kao što su prikupljanje podataka o učesnicima, planiranje rasporeda i pružanje informacija u realnom vremenu. Njihova sposobnost da se brzo prilagode i pruže relevantne informacije utiče na to kako se događaji sprovode i kako se učesnici povezuju. AI agenti su više od jednostavnih botova; oni su sofisticirani alati koji mogu analizirati podatke, prepoznati obrasce i automatski prilagoditi strategije. Na primer, na nedavno održanom summitu koji je organizovao CollegeVine, AI agenti su efikasno obavljali zadatke kao što su obradili zahteve za sastanke i pružili korisne informacije o gradu. Ovakva primena ne samo da poboljšava iskustvo učesnika, već olakšava i organizaciju događaja. Primjeri Iz Prakse: CollegeVine i ABB CollegeVine je jasna ilustracija kako AI može transformisati tradicionalne pristupe. Kamen-temeljac njihove strategije je korišćenje mreže studenata i AI agenata, što im omogućuje da efikasno regrutuju i zadrže učenike. Razvijajući aplikacije koje koriste veštačku inteligenciju za analizu podataka i interakciju sa učesnicima, CollegeVine pokazuje kao AI može unaprediti efikasnost u obrazovanju. Još jedan fascinantan primer je ABBigail, AI metahuman koji je nastupao na Automatica 2025. ABBigail nije samo bilo koji AI; ona je bila obučen na više od 70 tema u oblasti robotike i mogla je da objasni složene koncepte na pristupačan način. Ovakvi pristupi predstavljaju novi način za predstavljanje brendova i njihovu povezanost sa potrošačima. Organizatori događaja sada mogu da angažuju AI kao brand ambasadore, čime se dobijaju unikatna i interaktivna iskustva za učesnike. Integracija i Automatizacija Procesa Kako tržište postaje sve zasićenije, potreba za efikasnim alatima koji mogu unaprediti poslovne operacije je veća nego ikada. AI agenti su sposobni da obavljaju širok spektar aktivnosti, od prioritetizacije potencijalnih klijenata do personalizovanog slanja poruka. Na primer, na nedavno održanom Dreamforceu, učesnici su imali priliku da izgrade vlastite AI agente na licu mesta. Ove tehnologije omogućavaju kompanijama da se fokusiraju na strateške zadatke, dok AI preuzima repetitivne i manje zanimljive aspekte posla. Automatizacija ovih procesa ne samo da smanjuje troškove, već i poboljšava preciznost i brzinu izvršenja. Prilike na Lokalnom Tržištu U Bosni i Hercegovini, gde se sve više preduzeća digitalizuje, uvođenje AI agenata može predstavljati značajnu prednost. Na primer, turistička industrija može iskoristiti AI za poboljšanje iskustava turista, dok organizatori događaja mogu poboljšati način na koji se upravlja logistikom i komunikacijom sa učesnicima. S obzirom na to da je lokalno tržište još uvek u ranoj fazi usvajanja ovih tehnologija, postoji ogroman potencijal za inovatore i preduzetnike da se pozicioniraju kao lideri u ovoj oblasti. Izazovi i Etika Korišćenja AI Iako AI agenti nude niz prednosti, važno je osvrnuti se i na izazove koje donose. Jedan od glavnih izazova je pitanje privatnosti i etike. Kako se tehnologije razvijaju, postavlja se pitanje kako se prikupljeni podaci koriste i čuvaju. Pravilno upravljanje ovim pitanjima ključno je za izgradnju poverenja među potrošačima. Takođe, marketinške strategije oslanjaju se na tačnost podataka. Ukoliko AI agenti pravilno ne analiziraju ili interpretiraju podatke, mogu proizaći loše odluke koje će uticati na uspeh kampanje. Stoga je važno da pružioci usluga obezbede da njihovi alati za analizu podataka budu objektivni i pročišćeni od pristrasnosti. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako AI agenti funkcionišu u marketingu? AI agenti koriste algoritme za analizu podataka, uč learning i automatizovane procese kako bi poboljšali efikasnost marketinga i komunikaciju sa potrošačima. 2. Da li je teško implementirati AI agente? Implementacija AI agenata može varirati u težini, ali postoje platforme koje olakšavaju proces. Stručnjaci preporučuju početak sa jednostavnim aplikacijama ili testovima. 3. Kako mogu osigurati privatnost podataka kada koristim AI agente? Prilikom korišćenja AI agenata, važno je razviti strategije za zaštitu podataka i osigurati da svi korisnici budu obavešteni o tome kako se njihovi podaci koriste. 4. Koji su neki primeri uspešne primene AI agenata? Neki od najuspešnijih primera uključuju CollegeVine i ABBigail, koji su demonstrirali kako AI može poboljšati korisničko iskustvo na događanjima. 5. Da li će AI zameniti ljudske radnike u marketingu? AI može automatizovati određene zadatke, ali ljudski faktor i dalje će biti ključna komponenta kreativnog i personalizovanog marketinga. Ovaj članak nastoji da osvetli trenutne trendove i izazove u svetu marketinga i veštačke inteligencije, pružajući čitateljima jasnu sliku o tome kako AI agenti menjaju dinamiku poslovnog sveta.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Bottleneck je u Podacima, a Ne u Obrađivačkoj Snazi Od Pilot Projekta do Proizvodnje: Pragmatičan Put Realni Primjer: Zdravstvena Usluga i AI Stvaranje Prilagodljivih AI Rješenja Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Glavni izazov u implementaciji AI rješenja nije obradna snaga ili veličina modela, već kvaliteta i organizacija podataka. Uvođenje prilagođenih AI modela može značajno poboljšati efikasnost poslovnih procesa, posebno u sektorima sa visokom regulativom. Ključ za uspješnu upotrebu AI je neprekidna procjena i prilagođavanje na temelju realnih performansi unutar organizacije. Uvod U svijetu poslovanja, umjetna inteligencija (AI) se često prikazuje kao alat koji može transformisati način na koji kompanije funkcionišu. Međutim, mnogi lideri se suočavaju s izazovima kada pokušavaju implementirati prilagođena AI rješenja. U ovom članku, istražujemo kako pravilno upravljati podacima kroz AI projekte i kako se fokusirati na prilagođavanje modela da bi se postigli zapaženi rezultati. Ova analiza će biti korisna ne samo tehnološkim stručnjacima već i poslovnim liderima u Bosni i Hercegovini i regiji koji žele unaprijediti svoje operativne procese. Bottleneck je u Podacima, a Ne u Obrađivačkoj Snazi Jedna od najčešćih zabluda među timovima koji se bave umjetnom inteligencijom jeste da će veće procesorske moći ili složeniji modeli automatski poboljšati performanse. U stvarnosti, najbrži napredak dolazi iz radova sa "neurednim" i realnim podacima, umjesto sa savršenim, unaprijed odabranim uzorcima. Kreiranje iskrenih i reprezentativnih podataka, pravilno označenih i pohranjenih, može značajno povećati snagu AI modela. Ovaj proces, iako ne glamurozan, je ključan jer razdvaja modele koji izgledaju dobro u teoriji od onih koji efikasno funkcionišu u praksi. Kada se podaci pravilno prikupi i pripreme, prelazak na korištenje AI postaje jednostavniji. Ključno je stvoriti metodologiju evaluacije koja oslikava stvarno okruženje u kojem se posluje. Uključivanje praktičnih slučajeva, pravila politike i jezika koji koriste vaši kupci omogućiće vam da svaku promjenu mjerite protiv ovog okvira. Od Pilot Projekta do Proizvodnje: Pragmatičan Put U prošlosti su AI projekti zahtijevali složene laboratorije. Danas, proces može biti mnogo jednostavniji i ponovljiviji. Ključ uspjeha leži u definisanju ciljeva na početku, prilagođavanju sposobnog modela za specifične zadatke i procjeni njegovih varijacija prije nego što korisnici počnu da ih koriste. Jednostavna pravila mogu pomoći u fokusiranju odluka. Na primjer, korištenje osnovnih modela kada rezultati ne zavise od unutrašnjeg konteksta, kao što su prevođenje ili generička sumarizacija, može biti efikasno. S druge strane, prilagodba je potrebna kada politika, proces ili glas brenda oblikuju konačan rezultat, pratite li specifične poruke ili jezik u vašem poslovanju. Realni Primjer: Zdravstvena Usluga i AI Zamislite zdravstveni sistem koji se suočava s ogromnim administrativnim opterećenjima kao što su provjera beneficija, prethodne autorizacije i klinčke sažetke. Ove zadaće, koje često ne privlače pažnju, mogu trošiti značajne resurse. Ključ je zadržati podatke što bliže njihovom stvarnom obliku, istovremeno štiteći privatnost pacijenata. U ovom slučaju, AI može pomoći u automatizaciji rutinskih administrativnih zadataka, oslobađajući vrijeme bolničkom osoblju. U jednom bolničkom sistemu, vrijeme provedeno na administrativnim zadacima značajno se smanjilo upotrebom preciznih i pravovremenih predloga dokumentacije. Rezultati su bili trenutno vidljivi: zdravstvenim radnicima se štedi vrijeme, broj odbijenih zahtjeva opada, a brzina obrade raste. Primjena ovakvih tehnologija nije samo pitanje uštede vremena, već i poboljšanja opšteg iskustva pacijenata. Stvaranje Prilagodljivih AI Rješenja Pravi trenutak za prelazak s objećanja na praksu dolazi kada prilagodba postane rutina. To znači da tehnički timovi rade sa podacima u njihovom pravom obliku, mjere napredak i fokusiraju se na radne procese koji poboljšavaju realnu produktivnost. Ova stalna evaluacija omogućava postizanje dugoročne prednosti. Kompanije koje se ne prilagode ovom načinu razmišljanja i prakse neće nestati preko noći. Ipak, konkurenti koji koriste AI za optimizaciju svojih operacija će kontinuirano ostvarivati prednosti dok će marže onih koji kasne postepeno opadati. U okruženju gdje postaje normalno koristiti prilagođene AI modele, diferencijacija među brendovima postaje ključna. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Koji su najvažniji izazovi prilikom implementacije AI u kompaniji?Glavni izazov uključuje upravljanje i kvaliteta podataka. Prilagodba modela prema stvarnim poslovnim procesima također može predstavljati poteškoću. 2. Kako da prepoznam da li moj biznis treba AI rješenja?Ako se suočavate sa visokom regulativom, velikim brojem administrativnih zadataka ili potrebom za bržim procesima, AI može biti rješenje koje vam pomaže. 3. Kakve efekte mogu očekivati od upotrebe AI?Očekivaniji efekti uključuju povećanje operativne efikasnosti, smanjenje vremena obrade i poboljšanje korisničkog iskustva. 4. Da li je potrebno imati tehnološki tim za implemetaciju AI?Iako je dobro imati tim stručnjaka, neke AI alate i platforme su dizajnirane za jednostavno korištenje, što može omogućiti čak i manjim kompanijama da ih implementiraju bez velikih resursa. 5. Kako mogu izračunati troškove AI rješenja?Vrednovanje troškova uključuje razumijevanje troškova podataka, resursa potrebnih za prilagodbu modela i troškova održavanja AI sistema. Jasno postavljanje budžeta i praćenje korištenja resursa je ključno.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Finanskijska Podrška i Ambicije Tehnološki Napredak i Inovacije Alvysova Vizija: AI Kao Temelj Transporta Uticaj na Regiju i Perspektive Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Alvys je prikupio 40 miliona dolara u seriji B finansiranja, čime je ukupna suma iznosi 77 miliona dolara. Platforma kompanije koristi AI za optimizaciju transportnih operacija i poboljšanje efikasnosti. Investicija će se iskoristiti za unapređenje funkcionalnosti i integracija kroz napredne API-je i analitiku. Uvod U savremenom poslovnom okruženju, brzina i efikasnost su ključni faktori uspjeha, posebno u svijetu transporta i logistike. Digitalizacija i upotreba umjetne inteligencije (AI) postale su glavni pokretači promjena. Ova transformacija se sigurno odražava u radu kompanije poput Alvys, koja je nedavno obezbijedila značajnu investiciju koja će joj omogućiti dalji razvoj tehnologija koje optimizuju procese transporta i logistike. Ovaj članak istražuje kako Alvys planira koristiti svoja sredstva i koje inovacije će donijeti u sektor transporta, posebno u kontekstu lokalnog tržišta, pa čak i šireg regiona Balkana. Finanskijska Podrška i Ambicije Alvys, kompanija osnovana 2020. godine, uspjela je da prikupi 40 miliona dolara u seriji B finansiranja, čime ukupna suma investicija doseže 77 miliona dolara. Ova investicija, koju je predvodila RTP Global uz sudjelovanje Alpha Square Group, Titanium Ventures, Picus Capital i Bonfire Ventures, pokazuje rastući interes tržišta za inovativna rješenja u upravljanju transportom. Osnivač i izvršni direktor Alvys-a, Nick Darman, istakao je da je cilj kompanije razviti najsveobuhvatnije rješenje za transportnu industriju. Naglasio je kako njihova platforma koristi AI i automatizaciju za uklanjanje viška koraka, omogućavajući timovima pametnije donošenje odluka u stvarnom vremenu. Tehnološki Napredak i Inovacije Alvys nudi cloud-based Transportation Management System (TMS) koji kompleksne operacije čini jednostavnim i optimizovanim. Njihova platforma integriše različite aspekte poslovanja, uključujući vođenje dispatch-a, upravljanje teretom, praćenje, obračunavanje i upravljanje vozačima. Korištenjem AI, Alvys automatizuje mnoge manuelne procese, što smanjuje vrijeme reakcije i povećava tačnost u upravljanju. U era kada se očekuje veća efikasnost i transparentnost u transportnim trgovinskim praksama, Alvys se ističe kao lider koji koristi tehnologiju za unaprijeđenje operacija. Na primjer, njihova sposobnost automatizacije nastavlja evoluirati kako bi ispunila sve zahtjeve srednjih i velikih prevoznika. Alvysova Vizija: AI Kao Temelj Transporta Ključna komponenta Alvysove strategije je ideja o umetanju AI u sve slojeve transportnih operacija. Od dispatch-a do obračuna, ciljevi uključuju kreiranje sveobuhvatnog rješenja koje pomaže kompanijama da maksimiziraju svoje operativne kapacitete. Darman navodi: "Ova ulaganja omogućuju nam brži korak prema viziji koju imamo". Da bi postigao ovaj ambiciozni cilj, Alvys planira koristiti nova sredstva za unapređenje funkcionalnosti sa naprednim API integracijama, poboljšanjem analitika i jačanjem alata za usklađenost. Ovi koraci su neophodni za olakšavanje uvođenja novih korisnika i automatizaciju procesa za srednje tržišne kupce. Uticaj na Regiju i Perspektive Kako se Alvys razvija, važno je razmotriti njegov uticaj na tržište u Bosni i Hercegovini i regionu. Mnoge lokalne kompanije, koje se suočavaju sa izazovima u upravljanju transportom, mogu profitirati od rješenja koja nudi Alvys. Automatizacija i AI omogućavaju brže i efikasnije operacije, što je ključno za prevoznike na Balkanu, gdje su visoki troškovi poslovanja česti. Uvođenjem AI tehnologija, Alvys ne samo da unapređuje svoje vlastite operacije, već ima potencijal da promijeni čitavu industriju, naučivši lokalne kompanije o prednostima digitalizacije. Preporučujemo da lokalne kompanije razmotre pisanje i implementaciju strategija prema Alvysovim uzorima kako bi se pozicionirale za budućnost. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je Alvys i kakve usluge nudi? Alvys je kompanija koja se fokusira na optimizaciju transporta kroz cloud-based Transportation Management System (TMS). Njihova platforma integriše razne aspekte transportne industrije koristeći AI za poboljšanje efikasnosti. 2. Kako će nova finansijska sredstva uticati na Alvys? Sredstva će se iskoristiti za unaprjeđenje funkcionalnosti platforme, uključujući napredne API integracije i analitičke alate, što će omogućiti Alvysu da pruži još bolje usluge svojim korisnicima. 3. Koje su prednosti korištenja AI u transportu? Korištenje AI u transportu omogućava bržu obradu podataka, smanjenje ljudskih grešaka i efikasnije upravljanje resursima, što rezultira smanjenjem operativnih troškova. 4. Kako se Alvys pozicionira u odnosu na konkurenciju? Alvys se ističe kao lider u svojoj industriji zbog svoje sposobnosti da kombinuje inovativna rješenja sa zahtjevima tržišta, posebno fokusirajući se na automatizaciju i efikasnost. 5. Da li su lokalne kompanije spremne za AI transformaciju? Sve je više kompanija na Balkanu koje prepoznaju prednosti digitalizacije i AI, ali je važno da nastave raditi na adaptaciji i implementaciji ovih rješenja kako bi ostale konkurentne.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je Agentic AI? Izazovi u Implementaciji Agentic AI Odgovornost kao Ključni Element Human-in-the-loop Pristup Izbor Rješenja: Kupi ili Izgradi? Budućnost Agentic AI Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Agentic AI obećava autonomne radne tokove i samostalno donošenje odluka, ali zahteva ravnotežu između automatizacije i odgovornosti. Organizacije su svjesne prednosti AI sistema, ali još uvijek se bore s implementacijom potpuno autonomnih AI rješenja. Uspjeh agentic AI zavisi od pouzdanosti, sigurnosti, privatnosti i humanog nadzora u donošenju odluka. Uvod U svijetu tehnologije, generativna umjetna inteligencija (genAI) je bila pokretačka snaga inovacija, omogućavajući organizacijama da rade brže i efikasnije. S razvojem agencijskih AI sistema, otvara se nova dimenzija autonomnog upravljanja radnim procesima. Ova AI rješenja, sposobna za donošenje višečlanih odluka, nude fantastične mogućnosti, ali izazivaju i pitanja odgovornosti i kontrole. Kako se organizacije u Bosni i Hercegovini i širom Balkana suočavaju s evolucijom AI tehnologija, važno je razumjeti kako najbolje iskoristiti ovaj potencijal bez ugrožavanja integriteta i sigurnosti operacija. Šta je Agentic AI? Agentic AI se razvija kao prirodna evolucija generativne umjetne inteligencije. Dok genAI omogućava bržu obradu podataka i kreativnost, agentic AI ide dalje, omogućavajući autonomne radne tokove koji mogu donositi odluke bez direktne ljudske intervencije. Ove tehnologije igraju ključnu ulogu u poboljšanju operativnih efikasnosti, smanjenju troškova i uklanjanju prepreka u interakcijama s kupcima i zaposlenicima. Izazovi u Implementaciji Agentic AI Unatoč potencijalu agentic AI, mnoge organizacije se suočavaju s izazovima prilikom integracije ovih sistema u već postojeće okvire. Prema nedavnom izveštaju MIT-a, čak 95% projekata vezanih za genAI nije donelo mjerljive koristi. Ovo naglašava potrebu za efikasnim spajanjem AI tehnologija kako bi se ostvarili željeni poslovni rezultati. Neophodna Trebovanja za Uspjeh Da bi implementacija agentic AI bila uspješna, potrebno je razmotriti ključne aspekte: Pouzdanost i tačnost: Sistema mora pružati i tačne informacije i pouzdane odluke. Privatnost: Obrađivanje podataka mora se odvijati u skladu s propisima i standardima. Sigurnost: Uzimanje u obzir sigurnosnih pravila i zahtjeva o zaštiti podataka. Performanse: Postavljanje jasnih mjerila za uspjeh i evaluaciju performansi AI sistema. Upravljanje troškovima: Efikasno upravljanje budžetom za implementaciju tehnologija. Odgovornost kao Ključni Element Dok organizacije postepeno prihvataju autonomiju AI sistema, još uvijek se oslanjaju na ljudsku nadležnost kada je u pitanju donošenje važnih odluka. Marinela Profi iz SAS-a ističe da „autonomija može biti korisna, ali prekomjerna autonomija može dovesti do nepredviđenih odluka i problema s usklađenošću." Stoga, organizacije moraju uspostaviti mehanizme koji se temelje na tri ključne komponente odgovornosti: Objašnjenje: Zašto je doneta određena odluka? Upravljanje i traganje: Kako se donose odluke? Ljudska intervencija: Mogućnost preispitivanja ili izmjene odluka kada je to potrebno. Human-in-the-loop Pristup Iako je automatizacija ključna, ne tako jednostavno je implementirati AI bez ljudske intervencije. Kako se složenost procesa povećava, ljudski nadzor postaje nužan za održavanje kvaliteta i povjerenja u sistem. Eduardo Kassner iz Microsoft-a naglašava važnost ljudskog nadzora u dizajnu aplikacija agentic AI, jer to povećava pouzdanost i korisničko povjerenje prema sistemu. Izbor Rješenja: Kupi ili Izgradi? Organizacije se često suočavaju s odlukom o tome da li da kupe gotova rješenja ili da razvijaju vlastita. Mnogi dobavljači nude unaprijed izgrađene AI agente, što može ubrzati proces implementacije. Međutim, zbog specifičnosti zadataka i kompleksnosti upravljanja podacima, prilagođeni razvoj često je neophodan da bi se postigla optimalna rješenja. Budućnost Agentic AI Kako se agentic AI nastavlja razvijati, organizacije će morati uspostaviti strategije koje uključuju kontinuirano praćenje i analizu efekata ovih tehnologija. Ključ uspjeha leži u usvajanju holističkog pristupa koji uključuje orkestraciju odluka s inteligencijom i povjerenjem, kako bi se izvukla prava snaga agentic AI. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je agentic AI?Agentic AI je napredna verzija umjetne inteligencije koja može autonomno donositi odluke u višestepenim radnim procesima, smanjujući potrebu za ljudskom intervencijom. 2. Koje su prednosti agentic AI?Glavne prednosti uključuju poboljšane operativne efikasnosti, smanjenje troškova, uklanjanje prepreka u komunikaciji i personalizaciju korisničkog iskustva. 3. Koji su izazovi u implementaciji agentic AI?Organizacije često nailaze na izazove vezane za integraciju s postojećim sistemima, nejasnoće oko odgovornosti i potrebu za nadzorom nad procesima. 4. Kako se postiže ravnoteža između autonomije i odgovornosti?Usvajanjem mehanizama za praćenje odluka, obezbjeđivanjem ljudske intervencije i postavljanjem jasnih pravila za odgovornost, organizacije mogu pronaći ravnotežu. 5. Da li su postojeća rješenja dovoljno dobra za implementaciju agentic AI?To zavisi od specifičnih potreba i zahtjeva organizacije. U mnogim slučajevima, integracija gotovih alata sa prilagođenim razvojem može donijeti najbolje rezultate.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je Microsoft Copilot? Kako vam Copilot može pomoći? Da li vam je potreban Copilot? Potencijalni nedostaci Stvarnost korišćenja AI danas Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Microsoft Copilot predstavlja naprednog virtualnog asistenta integrisanog u Windows i Microsoft 365 aplikacije, čime se olakšava svakodnevno poslovanje. Ova tehnologija omogućava korisnicima da automatizuju zadatke poput pisanja, analize podataka i pravljenja prezentacija, ali je još uvek u fazi razvoja što može izazvati probleme poput "AI halucinacija". Iako može biti vrlo koristan, vrijednost njegove upotrebe zavisi od vaših svakodnevnih potreba i načina korištenja tehnologije. Uvod U doba sve veće digitalizacije i automatizacije, tehnologije zasnovane na veštačkoj inteligenciji stavljaju se u središte poslovnog okruženja. Microsoft Copilot, najnovija inovacija kompanije Microsoft, predstavlja značajan korak ka integraciji AI u našu svakodnevicu, pružajući korisnicima mogućnost da efikasnije upravljaju svojim zadacima u raznim aplikacijama. Bilo da ste student, radnik u ofisu ili preduzetnik, razumevanje kako Copilot može poboljšati vašu produktivnost može biti od ključne važnosti. U ovom članku ćemo istražiti funkcionalnosti, prednosti i mane ovog digitalnog asistenta, kako bismo vas opremili svim potrebnim informacijama za optimalno korišćenje ovog alata. Šta je Microsoft Copilot? Microsoft Copilot se može opisati kao vaš lični pomoćnik dizajniran da olakša rad u različitim Microsoft aplikacijama poput Word-a, Excel-a, Outlook-a i drugih. Ova tehnologija koristi prirodni jezik kako bi korisnicima omogućila interakciju bez potrebe za tehničkim znanjem. U praksi, to znači da možete postavljati pitanja i dobijati odgovore ili preporuke na jednostavan način. Na primer, ako radite u Excel-u i imate veliku tabelu, možete zamoliti Copilot da objasni određene trendove ili da izradi grafikon koji će vam pomoći da bolje razumete podatke. Isto tako, kada koristite Word, možete tražiti da vam napiše nacrt e-maila ili izveštaja, čime se smanjuje vreme potrebno za rad na ovim zadacima. Kako vam Copilot može pomoći? S obzirom na širok spektar funkcionalnosti koje Copilot nudi, njegovo korišćenje može značajno unaprediti vašu produktivnost. Evo nekoliko načina kako: Pisanje: Umesto da se suočavate s praznim dokumentom, Copilot može pomoći u kreiranju nacrta e-maila, izveštaja ili prezentacije, čime se eliminiše pritisak izazvan početkom pisanja. Sumarizacija teksta: Dugi e-mailovi ili članci mogu biti iscrpljujući. Copilot vam može pružiti brze i jasne sažetke koji će vam pomoći da brže dobijete suštinu onoga što vas zanima. Analiza podataka: Ako se bavite brojevima u Excel-u, Copilot može analizirati podatke i predstaviti ih u razumljivom formatu, olakšavajući donošenje odluka. Pravljenje prezentacija: Umesto da sate provodite u PowerPoint-u, Copilot može predložiti osnovne informacije i izgled prezentacije, čime se štedi dragoceno vreme. Brza pretraga informacija: Ponekad je brza odgovornost neizbežna. Umesto da pregledavate više linkova u pretraživaču, možete jednostavno postaviti pitanje Copilotu i dobiti direktan odgovor. Ove funkcije čine Copilot izuzetno korisnim alatom, ali je važno napomenuti da, kao i svi AI asistenti, i on može napraviti greške, te je preporučljivo dvaput proveriti njegove odgovore. Da li vam je potreban Copilot? U zavisnosti od vaših potreba, korišćenje Copilota može biti izuzetno korisno. Ako često kreirate dokumente, analizu podataka ili izveštaje, odgovor je definitivno da. Copilot može ubrzati i olakšati proces, omogućavajući vam da se fokusirate na važnije zadatke. Međutim, ako ste povremeni korisnik računara, koji uglavnom pretražuje internet i pregledava e-poštu, možda nećete pronaći značajnu vrednost u ovom alatu. U tom slučaju, alternativne i jednostavnije opcije zasnovane na AI, kao što su ChatGPT ili Google-ov Gemini, mogle bi biti pogodnije za vas. Potencijalni nedostaci Iako je tehnologija uzbudljiva i može doneti mnogo benefita, postoje i određeni nedostaci. Kao što je već pomenuto, Copilot je još u fazi razvoja, i može se suočiti s problemom „AI halucinacija“, što podrazumeva da ponekad daje netačne ili izmišljene informacije. Takođe, tu su i pitanja privatnosti, posebno kada je u pitanju pristup vašim osjetljivim datotekama i razgovorima. Ove brige su posebno važne za kompanije i profesionalce koji se bave poverljivim informacijama. Stoga je ključno koristiti Copilot uz svest o ovim potencijalnim problemima. Stvarnost korišćenja AI danas Dok se svet tehnologije brzo menja, korisnici bi trebali imati realna očekivanja o tome šta AI asistenti mogu učiniti. Razumevanje sposobnosti i ograničenja ovih tehnologija je ključno za optimalno korišćenje u svakodnevnom radu. Postoji mnogo drugih opcija za AI asistente koji ne zahtevaju integraciju s vašim svakodnevnim zadacima na računaru, pa oni koji žele da istraže ovu tehnologiju imaju mnogo izbora. S obzirom na trenutne trendove i potencijal Copilota, njegovo korišćenje može se doživeti kao korak ka efikasnijim poslovnim praksama. Kako se tehnologija nastavlja razvijati, očekuje se da će i njegove funkcionalnosti rasti, što će dodatno obogatiti iskustvo korisnika. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Da li je Microsoft Copilot dostupan svima?Copilot je deo Microsoft 365 paketa i postaje dostupan korisnicima uz određene pretplate. Proverite dostupnost na vašem računu. 2. Može li Copilot raditi offline?Trenutno, za mnoge od njegovih funkcija potrebna je internet konekcija jer se procesi oslanjaju na online AI modele. 3. Kako se poboljšava preciznost Copilota?Microsoft redovno ažurira i poboljšava Copilot kroz feedback korisnika i unapređenja algoritama, čime se smanjuje mogućnost grešaka. 4. Da li je bezbedno koristiti Copilot za poslovne dokumente?Iako je tehnologija korisna, preporučuje se da se izbegava deljenje posebno osetljivih informacija dok se radije koristi integracijama AI-a. 5. Kako Copilot utiče na moju produktivnost?Mnogi korisnici prijavljuju povećanje produktivnosti, jer Copilot pomaže u smanjenju vremena potrebnog za rutinske zadatke, što omogućava više fokusiranih aktivnosti.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Model Obračunavanja na Osnovu Rezultata Finansijski Uspon i Investicije Razlike između Paida i Konvencionalnih Startupova Potencijal i Izazovi Primenjivost na Balkan Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Startup Paid prikupio je 21,6 miliona dolara u seed rundi, a ukupna prikupljena sredstva iznose 33,3 miliona dolara. Umesto da nudi agente direktno korisnicima, Paid kreira mehanizme za obračunavanje na osnovu rezultata koje agenti pružaju. Ulaganje od strane Lightspeed-a i drugih investitora ukazuje na potencijal rješenja u upravljanju AI agentima u savremenim poslovnim modelima. Uvod U svetu ubrzanog tehnološkog napretka, veštačka inteligencija (AI) postaje ključni igrač u transformaciji poslovanja. Kako se tehnologije razvijaju, pojavljuje se i potreba za adaptacijom tradicionalnih poslovnih modela. Jedna od najnovijih inovacija dolazi iz Londona, gde je startup Paid nedavno prikupio značajna sredstva kako bi promenio način na koji se AI agenti naplaćuju. Ovaj članak istražuje kako Paid funkcioniše, zašto je njegov pristup posebno relevantan u današnjem tržištu i kakve potencijalne posledice to može imati za industriju. Model Obračunavanja na Osnovu Rezultata Paid je jedinstven među startupovima na polju AI agenata, jer se ne fokusira na direktno pružanje agenata korisnicima, već na kreiranje načina za obračunavanje usluga. Ovaj pristup, nazvan "naplata na osnovu rezultata", omogućava korisnicima da plaćaju samo za vrednost koju AI agenti isporučuju, umesto fiksnih cena koje se obično koriste u tradicionalnim modelima softverskog poslovanja. U razgovoru sa Mannyem Medinom, osnivačem Paida i bivšim CEO-om Outreach-a, bivšeg unicorn startup-a, otkriva se kako su prethodni modeli naplate za softver nedovoljno usklađeni sa realnostima korišćenja AI agenata. S obzirom na to da su agenti često u pozadini i nevidljivi korisnicima, teško je odrediti njihovu vrednost samo na osnovu korišćenja. Ovaj novi model omogućava firmama da pokazuju vrednost koju agenti stvaraju svojim korisnicima, što može rezultirati održivijim i profitabilnijim poslovnim modelima za startupove koji se bave razvojem AI agenata. Finansijski Uspon i Investicije Nedavna seed runda Paida, koja je obuhvatila investiranje od 21,6 miliona dolara pod vođstvom Lightspeed Ventures, podržana je i od strane drugih investitora kao što su FUSE i EQT Ventures. Prethodno je Paid prikupio dodatnih 10 miliona evra u pre-seed rundi, što ukupnu ulaganja čini impresivnih 33,3 miliona dolara. Ova sredstva ne samo da pokazuju poverenje investitora u poslovni model Paida, već i ukazuju na ubrzanu potražnju za inovativnim rešenjima unutar AI industrije. Alexander Schmitt iz Lightspeed-a ističe da je firma uložila više od 2,5 milijardi dolara u AI infrastrukturu i aplikacione kompanije u poslednje tri godine. Iako su mnoge AI pilot aplikacije do sada propale, veruje se da Paid može premostiti tu prepreku jasnijim vrednovanjem doprinosa AI agenata korisnicima. Razlike između Paida i Konvencionalnih Startupova Paid se značajno razlikuje od tradicionalnih startupova koji se fokusiraju na razvoj AI agenata. Tradicionalno, startupovi nude softverska rešenja po jednokratnom trošku ili mesečnim pretplatama. U vremenu kada se AI agenti brzo razvijaju, ovakvi modeli su često neodrživi, kako zbog nepredvidivih troškova korišćenja cloud servisa, tako i zbog složenosti u obračunavanju stvarne vrednosti koju agenti donose korisnicima. Paid omogućava agentima da rade sa fleksibilnim cenovnim modelima, što može uključivati varijabilne troškove u zavisnosti od uspeha i efikasnosti agenta. Ovaj pristup može u velikoj meri smanjiti rizik od finansijskih gubitaka za razvojne timove i osnažiti nove projekte unutar AI industrije. Potencijal i Izazovi Iako Paid predstavlja uzbudljivu novu priliku za preduzeća koja koriste AI agente, postoje i izazovi koje treba prevazići. Na primer, koliko će brzo tržište prihvatiti ovaj novi model naplate? Mnogi startupovi i kompanije su se već navikli na fiksne i predvidive troškove. Promena paradigme u načinu naplate može biti teška, ali, s obzirom na cifre koje stoje iza svega, jasno je da postoji veliko interesovanje za redefinisanjem kako se AI agenti vrednuju. Dodatno, startupovi će morati uložiti napore u edukaciju svojih klijenata o vrednosti koju agenti donose. Ako agenti ostaju nevidljivi, podrška modelima naplate po rezultatima može postati izazov. Podrška kroz kvalitetne prateće alate i jasni pokazatelji efekta rada agenata biće ključni za održavanje uspešnog poslovnog modela. Primenjivost na Balkan Dok Paid deluje u Londonu, njegovi principi imaju potencijalnu primenu i na Balkan. Region se suočava sa sličnim izazovima kao i globalno tržište, sa potrebom za modernizacijom poslovnih modela i povećanjem efikasnosti u poslovanju. Startupovi u BiH i okolnim zemljama mogli bi usvojiti sličan pristup u naplati softverskih rešenja, pogotovo u uslovima brzog tehnološkog napretka i promenljivog tržišta. Kako se AI poslednjih godina čini sve prisutnijim u poslovnom svetu, mnogo je prilika za startupe u ovom regionu da istraže i implementiraju nove modele naplate, bilo da se radi o razvoju sopstvenih AI agenata ili o pružanju podrške u integraciji postojećih. Ulaganje u obrazovanje i obuku kadrova, kao i razvoj jasne strategije za primenu AI, može dovesti do značajnog napretka u poslovanju. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je Paid i kako se razlikuje od drugih AI startupova? Paid je startup koji ne nudi direktne AI agente, već omogućava agentima da naplaćuju svoje usluge na osnovu rezultata koje pružaju korisnicima, što je drugačije od klasičnih modela fiksnih plaćanja. 2. Koliko je novca prikupio Paid? Paid je prikupio ukupno 33,3 miliona dolara, uključujući 21,6 miliona dolara u najnovijoj seed rundi. 3. Kako Paid može pomoći startupovima u vezi sa AI agentima? Paid omogućava startupovima da implementiraju modele naplate koji su više u skladu s vrednošću koju agenti donose, smanjujući tako rizik i potencijalne gubitke. 4. Da li se model naplate po rezultatima može primeniti na Balkan? Da, ovaj model ima potencijalnu primenu i na Balkan, gde startupi mogu adaptirati nove načine naplate, koristeći slične prakse u razvoju AI tehnologija. 5. Koje su potencijalne prepreke za implementaciju ovog modela? Jedna od glavnih prepreka može biti promena paradigme u načinu naplate i potreba za edukacijom klijenata o vrednostima koje AI agenti donose poslovanju.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod AI i Egzistencijalna Ugroženost Budućnosti Rada Nova Siva Granica: Partnerstvo Između Ljudi i AI Izgradnja Povjerenja i Izbjegavanje Zamki Nove Ljudske Vještine u Eri AI Agenata Partnerstvo Ljudi i Agenta: Prednost Malih Firmi Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti postaju ključni članovi timova, s omjerom veći od 10:1 u nekim novim startupovima. Saradnja između ljudi i AI agenata otvara nove mogućnosti za produktivnost i inovacije, ali zahtijeva promjenu korporativne kulture. Razvoj povjerenja i konkurentnosti zavisi od etičkog pristupa i raznolike radne sredine. Uvod U posljednje vrijeme, koncept umjetne inteligencije (AI) postaje sve prisutniji u svakodnevnom poslovanju. AI agenti, koji su jednom bili samo koncepti iz naučno-fantastičnih filmova, sada su postali stvarnost i igraju ključnu ulogu u oblikovanju budućnosti rada. U svijetu gdje omjeri AI agenata i ljudi prelaze 10:1, postavlja se pitanje: što to znači za naše radne okoliše i za naš način života? Ovaj članak istražuje utjecaj AI agenata na poslovanje, radnu kulturu i budućnost ljudske radne snage. AI i Egzistencijalna Ugroženost Budućnosti Rada U radu sa velikim kompanijama i finansijskim institucijama, sve više osjećam težinu egzistencijalnih pitanja koja se javljaju zbog sveprisutnosti AI. Umjesto da postavljaju pitanja o tome hoće li AI uticati na njihovu budućnost, lideri kompanija preusmjeravaju svoju pažnju na to kako će se prilagoditi ovoj novoj stvarnosti. Ova promena stava otkriva duboku potrebu za novim pristupima u radnoj kulturi, fokusirajući se na timsko rješavanje problema kako bi se umanjila zabrinutost od zamjene ili gubitka posla. AI nas ne samo da će nadograditi, već će promijeniti načine na koje radimo. Da bismo se suočili s ovom transformacijom, preduzeća moraju preispitati svoje strukture i vrijednosti. U ovoj novoj eri, vođe moraju igrati ključnu ulogu u oblikovanju radne okoline koja je prilagođena učenju i institucijama. Nova Siva Granica: Partnerstvo Između Ljudi i AI Jedan od najvećih izazova s kojima se suočavaju preduzeća je postizanje ravnoteže između ljudskih radnika i AI agenata. U zdravstvu, na primjer, AI agent može preporučiti tretman koji se ne poklapa s intuicijom liječnika. Ako dođe do negativnog ishoda, postavlja se pitanje: ko je odgovoran? Pravni okvir za regulaciju takvih situacija se još uvijek razvija. Kompanije koje žele voditi u ovoj oblasti moraju preuzeti odgovornost za etička pitanja i osigurati da njihovi sistemi funkcioniraju u skladu s očekivanjima društva. Izgradnja Povjerenja i Izbjegavanje Zamki Izgradnja povjerenja u AI agente nije samo dodatna stavka na budžetu; ona je strateška obaveza. Transparentni sistemi, poznati kao objašnjiva AI (xAI), moraju moći pravdati svoje odluke kako bi se postiglo povjerenje od strane korisnika. U suprotnom, rizik od etičkih problema i javnih skandala može postati značajan. Također, onemogućavanje pristrasnosti u AI omogućava stvaranje pravednijih usluga i rješavanje problema koji se mogu pojaviti kada AI proširi već postojeće predrasude. Nove Ljudske Vještine u Eri AI Agenata Kako se AI sve više integrira u poslovne procese, radna snaga će se morati prilagoditi i razvijati nove vještine. Uloga ljudskog radnika će se preinačiti, postajući sve više usmjerena na vođenje i olakšavanje suradnje između ljudi i AI agenata. Organizacije će morati osigurati da se njihovi zaposlenici preseli iz rutinskih zadataka u strateške poslove koji uključuju kreativno razmišljanje i emocionalnu inteligenciju. U ovoj transformaciji, važno je podijeliti pristup obuci i razvoju koje će obezbijediti da se radnici osjećaju sigurno i spremno za promjene. Ova promjena može donijeti ogromnu priliku za unapređenje radnog okruženja i stvaranje novih poslovnih modela. Partnerstvo Ljudi i Agenta: Prednost Malih Firmi Mala preduzeća i startupovi, često sa timovima od samo nekoliko ljudi, koriste AI agente kako bi izazvali velike korporacije. U nekim slučajevima, omjer AI agenata prema ljudima može biti i do 10:1. Ova transformacija omogućava startupovima brže skaliranje i efikasnije poslovanje u odnosu na veće kompanije koje su možda preopterećene birokracijom i starim sistemima. Iako je tehnologija AI još uvijek u fazi razvoja, pravi potencijal leži u partnerstvima između ljudi i AI. Kada se pravi balans postigne, humanost i kreativno rješavanje problema mogu se savršeno uklopiti sa brzinom i skalabilnošću AI, stvarajući transformativne učinke. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako AI agenti mogu uticati na moja radna mesta?AI agenti će radnu snagu više nadograditi nego zamijeniti. Očekuje se da će se mnogi rutinski zadaci automatizirati, omogućavajući ljudima da se fokusiraju na kreativnije i strateškije poslove. 2. Koje vještine trebam razvijati za rad u doba AI?Vještine u području emocionalne inteligencije, kreativnog razmišljanja i sposobnosti vođenja timova bit će ključevi uspjeha. Također, razumijevanje tehnologije i sposobnost prilagođavanja novom radnom okruženju su vitalni. 3. Kako kompanije mogu izgraditi povjerenje u AI?Implementacija objašnjive AI koja može pravdati svoje odluke je jedan od načina. Također, etička razmatranja i transparentnost u radu s AI agentima ključni su za izgradnju povjerenja. 4. Šta se dešava ako AI pogriješi?Veoma je važno propisati odgovornosti i osigurati jasan pravni okvir za situacije gdje AI donosi odluke. To je područje koje se još uvijek razvija, i potrebne su smjernice kako bi se zaštitili korisnici i kompanije. 5. Kako mala preduzeća mogu iskoristiti AI?Mala preduzeća mogu koristi AI za unapređenje efikasnosti svojih procesa i poboljšanje korisničkog iskustva. AI im može pomoći da brže reaguju na potrebe tržišta i bolje se natječu s većim firmama.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je Krista i kako funkcioniše? Primjena u CloudScale365 Transformacija poslovnih procesa Krista za mala i srednja preduzeća Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Krista, agentni AI platforma, koristi razumijevanje prirodnog jezika (NLU) za automatizaciju poslovnih procesa. CloudScale365 koristi Krista za modernizaciju svojih internih operacija kao i za pružanje rješenja svojim klijentima. Ova suradnja omogućava manjem i srednjem poduzeću pristup naprednoj tehnologiji koja je ranije bila rezervisana samo za velike korporacije. Uvod U današnjem poslovnom okruženju, automatska rješenja sve su prisutnija, a korištenje umjetne inteligencije postalo je neizostavan dio strategije preživljavanja i uspjeha kompanija. U Bosni i Hercegovini, kao i širom Balkana, preduzeća prepoznaju potencijal AI tehnologija za unapređenje efikasnosti, smanjenje troškova i povećanje produktivnosti. Najnovija suradnja između Krista Software i CloudScale365 donosi revolucionarnu promjenu u načinu na koji se automatiziraju poslovni procesi. Kroz implementaciju platforme Krista, manja i srednja preduzeća dobit će pristup naprednim mogućnostima koje će transformisati njihove operacije. U ovom članku istražujemo kako Krista funkcioniše, koje koristi donosi organizacijama i kako se može primijeniti u lokalnom kontekstu. Šta je Krista i kako funkcioniše? Krista je agentna AI platforma koja se fokusira na automatizaciju poslovnih procesa koristeći prirodno jeziku (NLU). Umesto da se oslanja na izolovana automatizovana rješenja ili chatbot alate, Krista funkcioniše kao jedinstven ekosistem koji povezuje različite sisteme, odeljenja i izvore podataka. Ovaj pristup omogućava kreiranje fleksibilnih i sigurnih poslovnih radnih tokova koji se prilagođavaju potrebama kompanija dok rastu. Platforma koristi jednostavno korisničko sučelje bez potrebe za kodiranjem, što omogućava zaposlenicima da komuniciraju s automatizacijom na razumljiv način. Time se smanjuju greške i štedi vreme, a timovi se mogu fokusirati na zadatke s većom vrijednošću. Primjena u CloudScale365 CloudScale365, vodeći provajder IT usluga za mala i srednja preduzeća, sklopio je strateški ugovor sa Krista Software. U prvoj fazi suradnje, CloudScale365 će internu implementaciju Krista koristiti u službama za korisnike, ljudske resurse i finansijskim operacijama. Ove inovacije usmjerene su na modernizaciju radnih tokova, poboljšanje usklađenosti i povećanje efikasnosti širom svoje organizacije. Prvi koraci u suradnji Kao što je istakao Patrick Hannon, CEO CloudScale365, "Krista predstavlja konkretne primjere, putanje usvajanja i jasne koristi za investicije, pružajući našim klijentima jasnoću o tome kako AI direktno može koristiti njihovim organizacijama." Ovo predstavlja značajan korak naprijed za mala i srednja preduzeća koja se često suočavaju s izazovima implementacije složenih tehnologija. Krista omogućava i organizacijama da prepoznaju potencijalne efikasnosti i provale u sistemima koji su dotad bili nevidljivi. Transformacija poslovnih procesa Krista se ne fokusira samo na automatizaciju jednog segmenta poslovanja; njen integrativni pristup omogućava da se različiti poslovni procesi povežu i optimiziraju. Na primjer, automatizacija procesa integracije novih zaposlenika (HR onboarding) i operacija u pozivnim centrima, kao i efikasnije upravljanje financijskim tokovima, uzimajući u obzir obradu zahtjeva i procjenjivanje rizika, može znatno poboljšati učinkovitost poslovanja. Prednosti Korištenja Krista Okruga Jedna od najvećih prednosti Kristine platforme je njena sposobnost da eliminiše silose i neefikasnosti unutar organizacija. Umjesto da se koristi niz odvojenih alata, preduzeća mogu koristiti jedinstvenu platformu koja omogućava bolju interoperabilnost i efikasno upravljanje. Sa Kristom, organizacije mogu smanjiti preopterećenje aplikacija i povećati brzinu poslovne transformacije. Michael Haske, CEO Krista Software, naglašava važnost suradnje s CloudScale365: "Zajedno ćemo omogućiti našim klijentima da optimiziraju operacije, smanje manuelni rad i otključaju novu efikasnost širom svojih preduzeća." Ova suradnja predstavlja ne samo vremenski, već i financijski korak unaprijed za preduzeća koja se bore s provođenjem tehnologije. Krista za mala i srednja preduzeća Trenutna ekonomska klima postavlja velika očekivanja pred mala i srednja preduzeća. Mnogi rade s ograničenim resursima, a pristup vrhunskoj tehnologiji često je samo san. Krista donosi promjenu, nudeći rješenja koja su ranije bila dostupna samo velikim korporacijama. Pri tome se menja perspektiva o mogućnostima koje se nude malim firmama, pružajući im alat za konkurentnost na tržištu. Realni Primjeri Implementacije U Bosni i Hercegovini, gdje tržište tehnologije nikada nije bilo fleksibilnije, Krista može poslužiti kao katalizator za preduzeća u raznim sektorima. Uz implementaciju Krista na polju ljudskih resursa, preduzeća mogu skratiti vrijeme potrebnog za zapošljavanje i obuku, što je od suštinskog značaja za brže akvizicije talenata. U sektoru finansija, Krista može ubrzati obradu potraživanja, čime se omogućava brža usklađenost sa regulatornim okvirom. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je agentni AI? Agentni AI se odnosi na umjetnu inteligenciju koja može autonomno izvršavati zadatke i donijeti odluke na osnovu podataka koje prima. U slučaju Krista, ovo uključuje automatizaciju poslovnih procesa koristeći prirodno jezik razumevanje. 2. Kako Krista olakšava poslovanje? Krista olakšava poslovanje kroz stvaranje jedinstvenih, automatizovanih radnih tokova koji integrišu različite aplikacije i procese. Ovo smanjuje potrebu za više alata i poboljšava efikasnost. 3. Koje su prednosti korištenja Krista za mala preduzeća? Mala preduzeća mogu iskoristiti Kristu za smanjenje troškova, poboljšanje brzine i tačnosti poslovnih procesa, kao i za povećanje produktivnosti svojih timova kroz automatizaciju zadataka. 4. Da li je potrebna obuka za korištenje Krista? Jedna od ključnih prednosti Krista jeste njeno korisničko sučelje koje ne zahteva prethodno znanje kodiranja, što omogućava zaposlenicima brzo prilagođavanje i korišćenje platforme. 5. Gdje mogu saznati više o Krista i CloudScale365? Za više informacija o Krista i njihovim rješenjima, možete posjetiti njihove web stranice Krista.ai i CloudScale365.com. Krista i CloudScale365 zajedno čine značajan korak ka demokratizaciji pristupa naprednoj tehnologiji, omogućavajući malim i srednjim preduzećima da se suoče s izazovima modernog poslovanja. Ova saradnja nije samo budućnost poslovanja, to je trenutna prilika za inovaciju i ubrzani rast.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta su Stabilni Kovanici? Uloga AI Agenta u Digitalnoj Ekonomiji Kompanije na čelu Inovacija Izazovi i Prilike Budućnost AI i Stabilnih Kovanica Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Spajanje stabilnih kovanica i AI agenata otvara nove mogućnosti u digitalnoj ekonomiji. Kompanije poput Cloudflare i Google razvijaju alate koji omogućavaju AI agentima da obavljaju transakcije umjesto korisnika. Iako se smatra da je ovo budućnost, još uvijek je nejasno kako će se to konkretno realizovati u svakodnevnom životu korisnika. Uvod Svijet tehnologije neprestano se razvija, a trenutno najaktuelniji trend je spajanje stabilnih kovanica s naprednim AI agentima. Ovaj koncept može zvučati kao futuristička ideja, ali upravo se dešava pred našim očima. U budućnosti bismo mogli imati AI agente koji će obavljati online trgovinu u naše ime, obezbjeđujući nam brži i lakši način kupovine. Ovaj članak istražuje kako stabilni kovanici i AI agenti mogu oblikovati budućnost digitalne ekonomije i šta to može značiti za obične potrošače. Šta su Stabilni Kovanici? Stabilni kovanici (stablecoins) su digitalne valute čija vrijednost ostaje stabilna u odnosu na tradicionalne valute, poput američkog dolara. Ove valute su postale popularne zbog svoje sposobnosti da smanje volatilnost koja karakterizira mnoge druge kriptovalute, poput Bitcoina ili Ethereuma. Stabilne kovanice omogućavaju korisnicima brzo i pouzdano izvršavanje transakcija bez brige o naglim promjenama u vrijednosti. Primjeri Stabilnih Kovanica Jedan od najpoznatijih stabilnih kovanica je Tether (USDT), koji je vezan za američki dolar 1:1. Drugi primjeri uključuju USD Coin (USDC) i Dai, koji omogućavaju korisnicima da obavljaju transakcije uz manje rizika. Uloga AI Agenta u Digitalnoj Ekonomiji AI agenti su programi koji mogu obavljati zadatke autonomno, koristeći podatke i algoritme za donošenje odluka. Kada se kombinuju sa stabilnim kovanicima, ovi agenti mogu olakšati kupovinu i trgovinu na internetu. Kako AI Agenti Mogu Funkcionisati? Zamislite situaciju gdje AI agent može imati "malu torbicu" stabilnih kovanica. Ovi agenti bi mogli kupovati kartu za koncert, rezervisati hotel, ili čak plaćati za pretplatu na online novine, sve to bez direktnog uplitanja korisnika. Ovo ne samo da čini online kupovinu igrom, već može i značajno uštedjeti vrijeme i trud. Kompanije na čelu Inovacija Mnoge tehnološke kompanije aktivno rade na razvoju alata koji će omogućiti ovu vrstu transakcija. Cloudflare je nedavno najavio NET Dollar, stabilnu kovanicu vezanu za USD, koja će biti korištena za podršku AI vođenim financijama na internetu. Google također istražuje protokole plaćanja sa stabilnim kovanicama kako bi olakšao transakcije između potrošača i trgovaca. Startupi na Polju AI i Stabilnih Kovanica Osim velikih tehnoloških kompanija, na sceni su i startupi kao što su Circuit & Chisel i Kite. Ovi mladi entiteti rade na razvoju protokola koji omogućavaju agentima da efikasnije vrše plaćanja i obavljaju transakcije, čime dodatno potiču inovacije u digitalnoj ekonomiji. Izazovi i Prilike Iako su mogućnosti sjajne, još uvijek postoje brojni izazovi. Pitanja sigurnosti i privatnosti podataka su ključna, s obzirom na to da će AI agenti raditi s našim osobnim informacijama i finansijskim podacima. Također, postoji zabrinutost oko toga kako će potrošači reagovati na ideju da im AI agenti upravljaju novcem. Osjećaj Kontrole Mnogima će biti teško prepustiti kontrolu finansijskih odluka AI agentima, čak i ako su ovi programi vrlo sofisticirani. Potrošači će se morati uvjeriti u sigurnost i pouzdanost ovih sistema, što može potrajati. Budućnost AI i Stabilnih Kovanica Iako je teško predvidjeti tačan oblik budućnosti kombinacije stabilnih kovanica i AI agenata, možemo biti sigurni da će ova tehnologija igrati značajnu ulogu u digitalnoj ekonomiji. Mnogi analitičari smatraju da ćemo za pet godina vidjeti mnogo jasniju sliku kako će se tehnologija razvijati i koja će rješenja biti primjenjiva u svakodnevnom životu. Upotreba u Svakodnevnom Životu Primjeri primjene ovih tehnologija uključuju mogućnost malih plaćanja za online sadržaj, kao što su članci iza paywall-a, ili plaćanje za sportske timove i ljetne kampove za djecu. Ovo bi moglo značiti da ćemo u budućnosti imati „pametne agente“ koji mogu brinuti o našim svakodnevnim troškovima i transakcijama. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta su stabilni kovanici? Stabilni kovanici su digitalne valute koje su vezane za tradicionalne valute kako bi zadržale stabilnu vrijednost, smanjujući volatilnost koja karakterizira druge kriptovalute. 2. Kako AI agenti mogu pomoći u svakodnevnom životu? AI agenti mogu efikasno obavljati transakcije, poput kupovine karata ili rezervacija, upravljanja financijskim obavezama, čime se štedi vrijeme i napor korisnika. 3. Koje kompanije rade na ovim tehnologijama? Mnoge kompanije, uključujući Cloudflare, Google, kao i različite startupe poput Circuit & Chisel, razvijaju alate koji omogućavaju AI agentima da koriste stabilne kovanice za transakcije. 4. Koji su izazovi povezani s upotrebom stabilnih kovanica i AI agenata? Izazovi uključuju pitanja sigurnosti i privatnosti podataka, kao i opsesiju potrošača prema kontroli nad svojim financijskim transakcijama. 5. Kakva je budućnost stabilnih kovanica i AI agenata? Stručnjaci predviđaju da će ova tehnologija igrati sve značajniju ulogu u digitalnoj ekonomiji narednih pet godina, omogućavajući bržu i lakšu online trgovinu.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Razvoj agentne umjetne inteligencije Kako Intel Agents funkcionišu? Primjena u različitim industrijama Budući razvoj i inovacije Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Dataminr je predstavio proširenje svojih Intel Agents koji sada pokrivaju fizički svijet, omogućavajući preciznije analize događaja i rizika u realnom vremenu. Novi agenti koriste ReGenAI tehnologiju za autonomno generisanje kritičnog konteksta za događaje, prijetnje i rizike dok se odvijaju. Prednosti ovog pristupa prepoznaju različite industrije, uključujući hitne službe, odbrambene organizacije i sektor cyber sigurnosti. Uvod Umjetna inteligencija (AI) transformiše način na koji u poslovanju upravljamo podacima i informacijama. U ovom kontekstu, kompanija Dataminr, poznata po svojoj sposobnosti da generira pravovremene uvide na osnovu događaja, najavila je proširenje svog portfolija sa Intel Agents. Ovi agenti sada ne pokrivaju samo digitalne i cyber domene, već se šire i na fizički svijet, čime se otvaraju nove mogućnosti za brzo i efikasno prepoznavanje rizika i prijetnji. Ovaj članak istražuje kako Dataminr implementira umjetnu inteligenciju u realnom vremenu kroz svoje nove alate, koji su posebno zanimljivi za profesionalce u Bosni i Hercegovini i šire. Razvoj agentne umjetne inteligencije Intel Agents su pokrenuti u aprilu 2024. godine kao dio Dataminr-ove strategije agresivnog unapređivanja svojih AI rješenja. Ovi agenti ne samo da prate događaje, već priznaju važne kontekste koji mogu pomoći korisnicima da lakše razumeju situaciju. Oni funkcionišu generišući kontekstualne informacije koje su od ključnog značaja za donošenje odluka u stvarnom vremenu. Primjenom napredne tehnologije poput ReGenAI, Intel Agents mogu obraditi ogromne količine podataka u veoma kratkom vremenu, što ostavlja ljudskim timovima teško ostvarivo. Kako Intel Agents funkcionišu? Intel Agents postavljaju i odgovaraju na stotine pitanja vezanih za svaki događaj koji prate, koristeći moćnu infrastrukturu koja skenira više od 1 miliona javnih izvora podataka svakodnevno. Ovi AI agenti su u mogućnosti da samostalno odlučuju o relevantnosti informacija koje pronađu i o tome gdje će usmjeriti svoje napore. Osnovna svrha ovih agenata je pružanje sveobuhvatne slike koja omogućava korisnicima da brzo reaguju na potencijalne prijetnje i rizike. Ova funkcionalnost je posebno korisna u situacijama koje zahtijevaju hitnu akciju, kao što su prirodne nepogode ili sigurnosni incidenti. Na primjer, tokom kriznih situacija, brzo prepoznavanje i reakcija mogu značajno smanjiti štetu ili posljedice po ljude i imovinu. Primjena u različitim industrijama Intel Agents su se pokazali korisnima u raznim sektorima, uključujući hitne službe, odbrambene organizacije, a također i u komercijalnom sektoru, posebno u oblasti korporativne sigurnosti. Hitne službe i sigurnost: Dataminr-ova tehnologija omogućava timovima za hitne slučajeve da brzo dobiju vitalne informacije o lokaciji i prirodi incidenta, što može biti ključno za efikasnu reakciju. Na primjer, ako dođe do velike nesreće na mestu događanja, agenti mogu brzo saznati detalje kao što su broj povrijeđenih, status saobraćaja i druge važne informacije koje će pomoći u razvoju plana akcije. Odbrambene organizacije: Za vojne i odbrambene agencije, sposobnost da se brzo interpretiraju i reaguju na prijetnje u realnom vremenu može biti pitanje nacionalne sigurnosti. Intel Agents pomažu ovim organizacijama da ostanu korak ispred potencijalnih napada ili prijetnji. Korporativna sigurnost: U pogledu korporativne sigurnosti, organizacije mogu iskoristiti ove agente za praćenje rizika kao što su provale sigurnosti ili druge prijetnje. U današnjem digitalnom dobu, gdje cyber napadi postaju sve učestaliji, ovaj alat može biti od presudnog značaja za zaštitu korporativnih podataka i resursa. Budući razvoj i inovacije Dataminr ne planira stati samo na proširenju Intel Agents. U narednom periodu, kompanija će uvesti nove funkcionalnosti kao što su "Client-Tailored Context", gdje će agenti generisati kontekstualne informacije prilagođene na osnovu jedinstvenih operacija i profila rizika svake organizacije. Tu je i "PreGenAI", prediktivna inteligencija koja će omogućiti analizu potencijalnih scenarija i preporučiti akcije koje klijent treba preduzeti. Ove inovacije dodatno će unaprijediti način na koji organizacije upravljaju svojim operacijama, omogućavajući im da proaktivno reaguju na izazove, umjesto da reaguju nakon što se situacija dogodi. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Šta su Intel Agents? Intel Agents su umjetnička inteligencija koja autonomno generira kontekstualne informacije o događajima, prijetnjama i rizicima, omogućavajući bržu i efikasniju analizu u realnom vremenu. Kako se Intel Agents razlikuju od običnih AI sistema? Za razliku od sistema temeljenih na zadatku, Intel Agents su ciljno orijentisani i mogu donijeti autonomne odluke o relevantnosti informacija, što omogućava brže i informiranije odgovore na prijetnje. U kojim industrijama se Intel Agents koriste? Ovi agenti su korisni u raznim sektorima, uključujući hitne službe, odbranu i korporativnu sigurnost, pružajući važne uvide u realnom vremenu. Šta je ReGenAI tehnologija? ReGenAI tehnologija je ključna komponenta Intel Agents koja omogućava obradu velikih količina podataka i generisanje kontekstualnih informacija za analizu događaja i rizika. Koje buduće funkcionalnosti mogu očekivati korisnici? Korisnici mogu očekivati prilagođene kontekstualne informacije, prediktivnu inteligenciju i mogućnost proaktivnog upravljanja rizicima kroz nove alate i funkcionalnosti koje Dataminr planira uvesti. U skladu s razvojem tehnologije i potrebama današnjeg dinamičnog poslovnog okruženja, agentna umjetna inteligencija postaje neizostavan alat za unapređenje operativne efikasnosti i sigurnosti. Dataminr se posvećuje stvaranju rješenja koja će pomoći organizacijama da se bolje pripreme i reaguju na sve izazove koje nosi budućnost.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Uloga AI agenata u svakodnevnom životu Koje informacije o nama AI agenti trebaju pamtiti? Kontrola nad svojim podacima Kome pripadaju vaši digitalni podaci? Sigurnost i privatnost u doba AI agenata Prevencija anti-kompetitivne prakse Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti će imati ulogu u upravljanju informacijama korisnika, ali postavljaju pitanja o privatnosti i kontroli podataka. Važnost dizajniranja pravila u vezi s prikupljanjem i memorisanjem informacija kako bi se osigurala sigurnost i povjerenje. Regulatorne mjere su ključne za sprečavanje anti-kompetitivne prakse i zaštitu potrošača u doba AI agenata. Uvod U današnje doba tehnologije, umjetna inteligencija postaje sve prisutnija u našim životima. AI agenti, digitalni asistenti sposobni za samostalno obavljanje raznih zadataka, obećavaju da će oblikovati našu svakodnevicu na način koji se prije smatrao futurističkim. Kako se istražuju mogućnosti AI agenata, tako se postavlja niz važnih pitanja o tome kako ti alati čuvaju, pamte i koriste informacije o nama, korisnicima. U ovom članku istražujemo potencijal AI agenata, izazove u vezi s njihovim korištenjem u svakodnevnom životu, te regulatorna pitanja koja se javljaju s porastom njihove upotrebe. Uloga AI agenata u svakodnevnom životu AI agenti bi mogli postati nezamjenjivi u izvršavanju zadataka kao što su rezervacija putovanja, planiranje sastanaka ili organizacija osobnog budžeta. Oni bi se mogli osloniti na podatke koje prikupi tokom interakcije s korisnicima, što bi im omogućilo da postanu efikasniji. Da bismo razumjeli ovo, možemo zamisliti tradicionalnog izvršnog asistenta koji vas poznaje do te mjere da može unaprijed planirati vašu dnevnu rutinu. Međutim, ova sposobnost dolazi s vlastitim setom problema. Ključno pitanje je - koliko informacija o nama AI agenti trebaju pohranjivati i kako osigurati da to ne ugrozi našu privatnost? Koje informacije o nama AI agenti trebaju pamtiti? Prvo pitanje koje se nameće jeste: koje informacije bi AI agenti trebali pohranjivati? S jedne strane, možemo zamisliti agente koji zadržavaju sve informacije koje im dostavimo, omogućujući im da uče i sve bolje obavljaju svoje zadatke. U ovom scenariju, agent bi mogao prepoznati vaše navike, poput odlaska na piće nakon posla, i automatski rezervisati stol, što bi privuklo pažnju na vašu privatnost i etičke aspekte. S druge strane, drugi pristup bi uključivao redovno provjeravanje s korisnikom o tome koje informacije žele zadržati i pod kojim uvjetima. Ovaj model daje korisniku kontrolu nad svojim podacima, ali može biti naporan. Takav mehanizam može dovesti do frustracije i smanjene upotrebe AI agenata. Stoga se postavlja ključno pitanje: Kako uspostaviti ravnotežu između udobnosti i kontrole? Kakvo je povjerenje korisnika u to što agenti pamte, i koliko su njihova sjećanja tačna? Kontrola nad svojim podacima Jedan od glavnih izazova sa AI agentima je kontrola nad informacijama koje oni pamte. Važno je da korisnici imaju mogućnost uređivanja svojih profila i da znaju koje informacije su pohranjene. Ovaj aspekt je od suštinskog značaja za održavanje povjerenja između korisnika i tehnologije. Treba razmotriti kako obezbijediti da promjene informacija ne dovedu do pravnih problema. Na primjer, ako korisnik pogrešno unese važne podatke poput svoje težine, to može imati posljedice na medicinske savjete. Kome pripadaju vaši digitalni podaci? U savremenoj eri, pitanje vlasništva nad digitalnim podacima postaje sve relevantnije. Da li ste vi vlasnik svojih podataka ili ih samo iznajmljujete kroz interakciju s AI agentima? U kontekstu promjene posla, može postojati problem s prijenosom informacija ako agent ne može ponijeti informacije o korisniku sa sobom. Ograničavanje prenosivosti podataka može stvoriti dodatne troškove i frustracije. Regulacije treba da budu jasno definisane sa ciljem da se osigura prenosivost podataka, ali i da se spriječi zloupotreba vlasničkih prava na podatke. Potrošači bi trebali imati mogućnost da prenesu informacije iz jednog sistema u drugi i da ne budu vezani uz određene platforme bez mogućnosti izbora. Sigurnost i privatnost u doba AI agenata S rastućom upotrebom AI agenata, postaju sve očigledniji problemi sigurnosti i privatnosti. Kako osigurati da informacije koje agenti prikupe nisu podložne zloupotrebi? Kome će biti omogućeno da dođe do tih informacija — samo vama ili i trećim stranama poput kompanija koje su razvile agente? Neophodno je razviti jasne smjernice koje će vas obavijestiti o tome ko ima pristup vašim podacima, kako su oni zaštićeni i kako se mogu koristiti. Transparentnost u radu AI agenata može doprinijeti jačanju povjerenja korisnika. Prevencija anti-kompetitivne prakse Kako agenti postaju sve neophodniji, tako se povećava rizik od monopolizacije tržišta. Velike kompanije mogu oblikovati tržište u svoju korist, uzrokujući stagnaciju inovacija. Ključna pitanja koja se postavljaju su: Hoće li agenti biti povezani sa drugim uslugama? Hoće li prava prenosivosti biti realna ili iluzorna? Bitno je osigurati konkurenciju na tržištu, a to može uključivati i regulatore koji bi trebali osigurati da korisnici imaju mogućnost izbora između različitih AI agenata i platformi. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Koji su glavni izazovi s AI agentima?Glavni izazovi su kontrola komponenata memoriziranja informacija, privatnost i sigurnost podataka, te prevencija anti-kompetitivnih praksi na tržištu. Kako se može osigurati privatnost informacija?Potrebne su jasne regulacije koje će definisati kako se prikupljaju, pohranjuju i koriste podaci korisnika te ko ima pristup njima. Šta se dešava s mojim podacima ako odlučim promijeniti Agenta?Važno je osigurati da podaci budu prenosivi između različitih platformi, kako korisnici ne bi bili vezani isključivo za jednu uslugu. Kako će se regulirati vlasništvo nad podacima?Regulatorne smjernice treba da odrede ko je vlasnik podataka i osigurati prava korisnika na pristup, iskoristavanje i prenos svojih informacija. Mogu li AI agenti da greše?Da, AI agenti mogu pogrešno interpretirati ili zaboraviti informacije, što može dovesti do ozbiljnih posljedica. Stoga je potrebno redovno revizirati i održavati tačnost podataka. Ovaj članak istražuje složene aspekte AI agenata i važnost postavljanja pravila i protokola koji će osigurati da ovi digitalni asistenti zaista postanu višak, a ne preplavljujuća prisutnost u našem svakodnevnom životu.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Mogućnosti AI u Računovodstvu Uloga Startupa u AI Revoluciji Prednosti AI za Financijske Timove Izazovi Integracije AI u Računovodstvo Pristupi i Rješenja Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Umjetna inteligencija (AI) donosi značajnu promjenu u finansijskom sektoru, posebno u računovodstvu, omogućavajući bržu i tačniju obradu podataka. Globalno tržište AI u računovodstvu procijenjuje se na 5,5 milijardi dolara, s očekivanim godišnjim rastom od 25% u narednoj deceniji. Startupi poput Maximora koriste AI za integraciju postojećih sistema i automatizaciju računovodstvenih procesa, oslobađajući vrijeme finansijskim timovima za važnije zadatke. Uvod Umjetna inteligencija (AI) predstavlja ključnu tehnologiju koja će doprinijeti transformaciji finansijskog sektora, omogućavajući učinkovitu automatizaciju brojnih manualnih procesa koji tradicionalno opterećuju računovođe i finansijske timove. Kako digitalna transformacija postaje neizostavna, upotreba AI nudi priliku za unaprijeđenje efikasnosti, smanjenje troškova i poboljšanje tačnosti u radu. U ovom članku ćemo istražiti kako AI mijenja pejzaž računovodstva i koje su prednosti koje donosi. Mogućnosti AI u Računovodstvu Trenutno, mnoge kompanije se suočavaju sa izazovima tradicionalnog računovodstva koje se bazira na manuelnim procesima. To može uključivati obradu računa, analizu troškova i izradu finansijskih izvještaja, što sve zahtijeva značajnu količinu vremena i ljudskih resursa. Upotreba umjetne inteligencije u ovim procesima može značajno ubrzati rad, omogućavajući bržu isporuku tačnih informacija. Jedna od ključnih prednosti AI tehnologija u računovodstvu je sposobnost obradi velikih količina podataka. Prema istraživanju koje je objavila Stanford Graduate School of Business, računovođe koji koriste AI podršku mogu obraditi više klijenata u jednom tjednu i završiti mjesečne izjave za 7,5 dana brže. Zanimljivo je da provela 8,5% manje vremena na rutinskim poslovima, što oslobodi kapacitete za stručniji rad. Uloga Startupa u AI Revoluciji Sve veći broj startupa prepoznaje prilike koje AI nudi u finansijskom sektoru. Ove kompanije donose inovacije i nove pristupe, koristeći tehnologije od osnovnog nivoa kako bi stvorile rješenja koja se lako integrišu u postojeće poslovne sisteme. Jedan od važnih igrača na ovom tržištu je startup Maximor, koji je nedavno osigurao 9 miliona dolara investicija. Maximor se fokusira na razvoj platforme koja se integriše sa postojećim softverima i sistemima, omogućavajući finansijskim timovima da konsoliduju sve potrebne podatke na jednome mjestu. "Finansijski timovi se zaista bore s upravljanjem raznolikim sistemima u organizaciji", rekao je Ramnandan Krishnamurthy, CEO Maximora. Njihov cilj je omogućiti timovima da se fokusiraju na važnije zadatke, umjesto na rutinske procese koji oduzimaju vreme. Prednosti AI za Financijske Timove AI rješenja omogućavaju bržu i tačniju obradu financijskih podataka. Pored automatske obrade i analize financijskih izvještaja, ona takođe omogućavaju generisanje preciznih izvještaja i analitike u realnom vremenu. Time se stvara "jedinstven izvor istine" koji pomaže finansijskim timovima donijeti informisanije odluke koje se oslanjaju na tačne podatke. Oslobađanje od manualnih procesa značajno smanjuje mogućnost grešaka, a i podstiče zaposlene da se usmjere ka strateškim zadacima koji doprinose rastu kompanije. "Finansije bi trebale biti motor rasta kompanije, a ne centar troškova", dodaje Krishnamurthy. Izazovi Integracije AI u Računovodstvo Iako prednosti AI u finansijama izgledaju očigledne, postoje i značajni izazovi u procesu implementacije. Mnoge organizacije su oprezne kada je riječ o investiranju u nove tehnologije, strahujući od troškova i potencijalnih problema s integracijom. Tradicionalni računovodstveni softver često nije dizajniran za rad s naprednim AI alatima, što može otežati prelazak na nova rješenja. Dodatno, postoji potreba za obukom zaposlenika kako bi se osigurala učinkovita primjena ovih tehnologija. S obzirom na to da se mnoge kompanije bore s nedostatkom vještina u ovom području, ključno je omogućiti redovnu edukaciju i razviti kulturu otvorenosti prema novim technologijama kako bi se maksimalno iskoristile prednosti AI. Pristupi i Rješenja Osim Maximora, mnogi drugi startupovi, poput FloQasta, koji je nedavno prikupio 100 miliona dolara, takođe se ističu na ovom tržištu. Ove kompanije pružaju inovativna rješenja koja olakšavaju implementaciju AI u poslovne procese, čime se smanjuje potreba za velikim inicijalnim ulaganjima. Platforme kao što su FloQast pružaju globalne usluge klijentima i pripremaju se za javnu ponudu (IPO), što dokazuje rast i potražnju za AI rješenjima u računovodstvu. Kako ova tehnologija postaje sve prisutnija, kompanije će se morati prilagoditi i razmisliti o vlastitim strategijama za integraciju AI. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako AI može poboljšati tačnost finansijskih izvještaja?AI može automatski obraditi velike količine podataka, smanjujući rizik od ljudskih grešaka i osiguravajući tačne i pravovremene izvještaje. 2. Da li je teško implementirati AI rješenja u postojeće računovodstvene sisteme?Implementacija može biti izazovna, posebno ako su postojeći sistemi stari ili neprilagodljivi. Međutim, mnogi startupi nude rješenja koja olakšavaju integraciju. 3. Kakvu obuku je potrebno pružiti zaposlenicima za rad s AI tehnologijama?Zaposlenici bi trebali proći obuku o korištenju novih alata i platformi, kao i educirati se o osnovama AI kako bi razumjeli kako tehnologija može unijeti promjene u njihov rad. 4. Koji su najveći izazovi koje AI donosi u računovodstvu?Osim integracije, izazovi uključuju strah od promjena i otpornost prema novim tehnologijama. Takođe, postoji potreba za kontinuiranom edukacijom. 5. Mogu li mala i srednja preduzeća primijeniti AI u svom računovodstvu?Da, mnogi startupi nude pristupačna rješenja koja su specijalizovana za potrebe malih i srednjih preduzeća, čime omogućavaju im da iskoriste prednosti AI.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Trenutno Stanje Upravljanja AI Agencijama Ograničenja i Pravila za AI agente Status Obuke i Politika Kako Prepoznati i Otkloniti Problematiku Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Velika većina lidera (oko 80%) smatra da je upravljanje postojećim AI agencijama nedovoljno strukturisano i površno. Samo 32% ispitanika ima uspostavljen okvir za upravljanje AI agencijama, dok manje od 30% redovno obučava osoblje o odgovornom korištenju AI. Emergentni protokoli poput Agent2Agent i Model Context osmišljeni su za poboljšanje saradnje među AI agentima. Uvod Upravljanje AI agencijama postaje sve važnija tema među poslovnim liderima i tehnološkim stručnjacima, posebno s brzim razvojem umjetne inteligencije. Kako organizacije nastoje implementirati AI agencije kako bi unaprijedile svoje poslovne procese, suočavaju se s izazovima upravljanja tim agentima. Ova tema je posebno relevantna za regiju Balkana, gdje se sve više prepoznaje potencijal AI mreža u različitim industrijama. U ovom tekstu analiziraćemo recentna saznanja iz Boomi-ovog istraživanja koje je osvetlilo stanje upravljanja AI agencijama, kao i preporučene prakse koje mogu pomoći organizacijama da unaprijede svoje pristupe. Trenutno Stanje Upravljanja AI Agencijama Prema Boomi-ovom istraživanju, skoro 80% lidera prepoznaje da je njihovo upravljanje AI agentima "raspršeno i plitko", ili su "steprili uvid, ali još uvijek nemaju kontrolu". Ovi podaci ukazuju na to da mnoge organizacije nisu spremne ili nisu razvile potrebne strukture za uspješno upravljanje AI tehnologijama. To otvara pitanja kako se organizacije mogu prilagoditi i bolje iskoristiti prednosti AI. Odsustvo Predviđanja u Upravljanju Istraživanje je pokazalo da skoro jedan od pet ispitanika ima "reaktivno upravljanje" – što znači da mogu vidjeti šta AI agenti rade, ali ne mogu predvidjeti njihovo ponašanje. Ovo je posebno važan izazov s obzirom na probabilističku prirodu AI agenata, koji se razvijaju na osnovu velikih jezičnih modela (LLMs). Razlikuje se to od tradicionalnog softvera koji je deterministički po svojoj prirodi. Ograničenja i Pravila za AI agente Jedan od načina da se ograniči rad AI agenata je uspostavljanje pravila i politika, koje obično uključuju obezbeđivanje ljudske intervencije. Međutim, postoji mogućnost da AI agent uradi ili "kaže" nešto što nije u skladu sa tim pravilima. Ova potencijalna dešavanja mogu dodatno rasti dok agents komuniciraju međusobno, kako unutar platformi, tako i između njih. Emergentni Protokoli za Saradnju Protokoli kao što su Agent2Agent (A2A) i Model Context (MCP) razvijeni su kako bi olakšali saradnju između različitih AI agenata. Izvještaj pokazuje da organizacije koje implementiraju ove protokole mogu očekivati efikasniji rad AI agenta. Ovi protokoli omogućavaju bolju komunikaciju i saradnju, što može smanjiti rizik od nepredviđenog ponašanja. Status Obuke i Politika Prema Boomi-ovom izveštaju, samo 32% ispitanika ima postavljen okvir za upravljanje AI agentima. Još zabrinjavajuće je to što manje od 30% organizacija redovno obučava zaposlenike na odgovorno korištenje AI agenta. Ovo ukazuje na ozbiljan nedostatak u priznavanju važnosti AI agent tehnologije unutar poslovnih struktura. Dokumentovane Procedure za Upravljanje Rizikom Da bi se smanjio rizik, organizacije bi trebale razviti politike slične onima koje su osmišljene za ljudske radnike. Ovo uključuje obuke, priručnike i politike o tome kako odgovorno koristiti AI agente. Uvođenje ovakvih procedura može pomoći ne samo u smanjenju rizika, već i u izgradnji povjerenja između zaposlenika i AI tehnologije. Kako Prepoznati i Otkloniti Problematiku Organizacije koje žele iskoristiti potencijal AI agenata trebaju aktivno raditi na unapređenju svojih sistema upravljanja. Strateški pristup uključuje: Uspostavljanje Okvira: Razvijanje jasnog okvira za upravljanje AI agentima je ključno. Ovaj okvir mora uključivati procedure pouzdanosti, predvidljivosti i odgovornosti. Redovna Obuka: Osoblje treba biti redovno obučavano o najboljim praksama u korištenju i upravljanju AI agencija. Evaluacija i Revizija: Organizacije bi trebale provoditi redovne revizije svog pristupa upravljanju AI kako bi otkrile slabosti i mogla se prilagoditi novim izazovima. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Kako mogu poboljšati upravljanje AI agentima u svojoj organizaciji? Kreiranje jasnog okvira za upravljanje, redovni treninzi o odgovornom korištenju i evaluacija postojećih procedura su ključni koraci. Šta su Agent2Agent i Model Context? To su protokoli razvijeni da olakšaju saradnju između AI agenata, omogućavajući im da bolje komuniciraju i funkcionišu zajedno na raznim platformama. Zašto je ljudska intervencija važna u radu sa AI agentima? Ljudska intervencija pomaže u upravljanju nepredviđenim situacijama i smanjuje rizik od neprikladnog ponašanja AI agenta. Kako se AI agenti razlikuju od tradicionalnog softvera? AI agenti operiraju na probabilističkoj osnovi i nisu deterministički, što znači da njihovo ponašanje može varirati zavisno od situacije. Da li uvođenje AI agenata može predstavljati rizik za poslovanje? Da, nedostatak strukture i procedure može dovesti do nepredvidivog ponašanja AI agenata, što može uticati na reputaciju i dno crte preduzeća.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Mit 1: Agentni AI će zamijeniti radnike Mit 2: AI agenti su nekontrolisani Mit 3: Agentni AI je preskup Mit 4: Agentni AI je samo za tehnološke kompanije Zašto je sve ovo važno? Kako mogu današnji lideri implementirati agentni AI? Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Agentni AI ne dolazi da zamijeni radnike, već da im pomogne u svakodnevnim zadacima. Neposredne koristi od implementacije AI agenta mogu se postići u različitim industrijama, ne samo u tehnološkim kompanijama. Prelazak na agentni AI može donijeti brze povrate ulaganja i učiniti poslovanje efikasnijim, ako se pravilno primijeni i nadgleda. Uvod U savremenom poslovnom svijetu, upotreba tehnologije nije rezervisana samo za tehnološke gigante iz Silicijumske doline. Čak i kompanije u Bosni i Hercegovini i širom Balkana mogu profitirati od korištenja agentnog AI. Ovaj oblik veštačke inteligencije već se koristi u svakodnevnim aktivnostima mnogih zaposlenika, često bez formalne podrške IT sektora. Prema istraživanju MIT-a, čak 90% radnika koristi lične chatbote kao što je ChatGPT kako bi olakšali svoje radne procese. U ovom članku ćemo istražiti kako agentni AI može unaprijediti poslovne operacije, otkloniti mitove koji ometaju njegovu implementaciju i pružiti smernice za uspješnu integraciju. Mit 1: Agentni AI će zamijeniti radnike Jedan od najvećih strahova povezanih s agentnim AI jeste mogućnost da zamijeni ljudsku radnu snagu. Međutim, prema nedavnom istraživanju McKinsey-a, samo 5% zanimanja može biti potpuno automatizovano, dok oko 30% zadataka u 60% profesija može biti obavljeno uz pomoć AI. Ovo ukazuje na to da AI može postati koristan alat u rukama zaposlenika, a ne njihova zamjena. U realnosti, AI ima potencijal da oslobodi radnike dosadnih i repetitivnih zadataka, čime im omogućava da se fokusiraju na kompleksnije i kreativnije aspekte svog posla. Mit 2: AI agenti su nekontrolisani Još jedan čest strah je percepcija da su AI agenti nepristojni i van kontrole. Suprotno tome, AI se već koristi u velikom broju sistema, uključujući AIOps za upravljanje IT infrastrukturom i analizu mrežnog saobraćaja. Savremeni alati se često implementiraju uz ljudsku nadogradnju i procesnu kontrolu, što osigurava da AI agenti rade unutar postavljenih okvira. Kompanije su već pretrpele velike troškove zbog neuspelih investicija u generativne AI (GenAI) alate, te su sada opreznije kada je u pitanju uvođenje novih AI tehnologija. Namena i nadzor su ključni faktori pri razmatranju AI agenta. Mit 3: Agentni AI je preskup U prošlosti su mnogi smatrali da su AI tehnologije dostupne samo velikim korporacijama ili bogatima, ali to više nije slučaj. Danas je moguće razviti i implementirati rješenja koja donose mjerljive rezultate bez prekomjernog trošenja sredstava. Kada se fokusirate na ciljana rješenja koja su dizajnirana da donesu konkretne rezultate, povrat ulaganja (ROI) može se vidjeti za nekoliko mjeseci, a ne godina. Negativna strana nije prevelika potrošnja, već mogućnost stagnacije dok konkurencija napreduje. Mit 4: Agentni AI je samo za tehnološke kompanije Ova predrasuda može biti najopasnija, jer može isključiti mnoge organizacije iz šireg spektra poslovne transformacije. Mnoge industrije, uključujući zdravstvo i osiguranje, mogu imati ogroman benefit od implementacije AI agenta. Na primjer, u sektoru osiguranja, procesiranjerecepata može biti spor i izložen greškama. Implementacijom AI agenta koji može pročitati, verifikovati i označiti anomalije, kompanije mogu značajno skratiti vrijeme obrade dok još uvijek zadržavaju ljudski nadzor nad izuzetnim situacijama. Zašto je sve ovo važno? Direktori za informacione tehnologije (CIO) suočavaju se s pritiscima da učine više s manje sredstava, izgrade otpornost i zadrže konkurentnost na tržištu. Najbolji način da se to postigne je korištenje svih dostupnih alata, uključujući agentni AI. Dok se mitovi, troškovi i percepcija ekskluzivnosti mogu činiti zastrašujućim, agentni AI predstavlja savremen, praktičan alat koji se može odgovorno koristiti za poboljšanje timskog rada i ubrzanje operacija. Kako mogu današnji lideri implementirati agentni AI? Počnite polako: Fokusirajte se na ponovljive procese s pravilima koja se lako mogu automatizovati. Ugradite nadzor: Dizajniranje sistema s mogućnošću da agenti pauziraju i daju ljudima pravo odlučivanja. Prikazivanje brzog ROI: Odvojite rizike uz pravilnu upotrebu tehnologije kako biste brzo ostvarili povrat ulaganja. Ono što je najvažnije, lideri treba da shvate da nije moguće ignorisati agentni AI. Ova tehnologija nije budućnost već sadašnjost, i svaka kompanija koja odugovlači s njenom integracijom riskira da ostane iza konkurencije. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako agentni AI može pomoći malim preduzećima? Agentni AI može pomoći malim preduzećima smanjenjem troškova rada i unapređivanjem efikasnosti operacija. Automatizacijom ponovljivih zadataka, mali preduzetnici mogu više vremena posvetiti strateškom razvoju. 2. Da li je potrebno posebno obrazovanje za korištenje agentnog AI? Za osnovne aplikacije agentnog AI nije potrebno posebno obrazovanje, ali osnovno razumijevanje AI i tehnologije može biti korisno. Mnogi alati dolaze s lako razumljivim interfejsima. 3. Koje su potencijalne prepreke u implementaciji agentnog AI? Prepreke mogu uključivati otpor zaposlenika prema promjenama, nedostatak resursa ili razumijevanja tehnologije, kao i brige oko sigurnosti podataka. 4. Kako mjeriti uspješnost implementacije agentnog AI? Uspješnost se može mjeriti kroz praćenje proizvoda i brzine obrade, smanjenje grešaka i vraćanje ulaganja (ROI). 5. Da li je agentni AI pogodan za sve industrije? Da, agentni AI može se primijeniti u raznim industrijama, uključujući zdravstvo, finansije, logistiku i druge. Ključ je prilagoditi rješenja specifičnostima svake industrije.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Razumevanje Model Context Protocol (MCP) Aktivno Izvršavanje Umesto Pasivnog Generisanja Demokratisacija AI-a Bezbednost i Upravljačka Pravila Budućnost sa Agentnim AI-jem Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Model Context Protocol (MCP) omogućava AI agentima da izvršavaju zadatke, čime prelazimo iz faze pasivne generacije ka aktivnoj eksploataciji tehnologije. MCP normira interakciju između AI modela i spoljašnjih sistema, omogućavajući AI agentima da obavljaju složene operacije koje uključuju razne alate i izvore podataka. Sigurnost i upravljanje podacima su od ključnog značaja u razvoju AI agenata, a MCP pruža strukturu za centralizovano upravljanje pristupom i zaštitu osjetljivih informacija. Uvod Tehnološki napredak je doveo do pojave moćnih AI alata koji su transformisali način na koji komuniciramo s tehnologijom. Osim chatbota i modela za generisanje tekstova, sve više se ističu AI agenti koji ne samo da reaguju na komande, nego aktivno obavljaju zadatke u stvarnom svetu. Ova evolucija nije slučajna, već je rezultat implementacije Model Context Protocol (MCP), inovativnog standarda koji omogućava AI agentima da postanu proaktivni i da koriste eksterne alate za obavljanje kompleksnijih operacija. U ovom članku istražujemo značaj MCP-a za budućnost veštačke inteligencije, njegove funkcionalnosti i potencijalne izazove u kontekstu sigurnosti. Razumevanje Model Context Protocol (MCP) MCP predstavlja komunikacijski protokol koji definiše kako AI aplikacije razmenjuju informacije i komuniciraju tražeći pristup resursima. Ovaj protokol ne liči na standardne API specifikacije; umesto toga, on uvede univerzalni model koji omogućava komunikaciju između AI agenata i spoljašnjih sistema. Analogija s USB-C konektorom za AI savršeno ilustruje njegovu ulogu – omogućava jednostavnu i koherentnu komunikaciju između raznih alata i podataka. Struktura MCP-a Prvi korak ka razumevanju MCP-a uključuje razumevanje njegovih glavnih komponenti: MCP klijent - Ova komponenta, integrisana unutar AI aplikacije, upravlja sesijom i rukovodi zahtevima i odgovorima sa servera. MCP server - Nezavisni proces koji pruža različite sposobnosti klijentu, obavljajući operacije i retrieval podataka. Sposobnosti - Skup funkcionalnosti koje server nudi, uključujući alate za izvršavanje operacija, pristup podacima i unapred definisane šablone za promptove. Ova struktura omogućava da AI agent ostane fokusiran na razumevanje ljudskih zahteva, dok se izvršne operacije prepuštaju serverima. Na taj način, MCP deluje kao temelj budućnosti AI agenta, podržavajući njihove interakcije s različitim uslugama i podacima. Aktivno Izvršavanje Umesto Pasivnog Generisanja Tradicionalni modeli veštačke inteligencije, kao što su Large Language Models (LLMs), fokusiraju se uglavnom na generisanje sadržaja. Međutim, MCP omogućava prelazak na aktivno izvršavanje zadataka. AI agenti sada mogu da interpretiraju široke ljudske instrukcije, poput „saznajte ovo izveštaj i pošaljite e-poštu relevantnim osobama“, i pretvarati ih u konkretne alate koje treba koristiti. Ova sposobnost premostiće granice trenutnog razumevanja AI-a i omogućiće njegovu integraciju u svakodnevne poslovne procese. Pokretanje Složenih Radnih Tokova MCP omogućava AI agentima da koriste različite spoljašnje alate bez potrebe za dubokim razumevanjem svake integracije. Ovaj pristup olakšava stvaranje složenih i inteligentnih radnih tokova koji proširuju korisnost AI agenata u poslovnom okruženju. Umesto da se fokusira na rutinske zadatke, AI agenti postaju sposobni raditi na višim nivoima, kombinujući podatke i usluge u ostvarivanje poslovnih ciljeva. Demokratisacija AI-a Jedna od ključnih prednosti MCP-a je njegova sposobnost da democratizuje pristup AI tehnologijama. Smanjenje ulaznih barijera omogućava da i oni koji nemaju prethodno tehničko znanje mogu lako kreirati i upravljati MCP serverima. Ova dostupnost omogućava brzu integraciju AI-a u razne poslovne aplikacije, pretvarajući složene operacije u jednostavne korake koje može izvesti svako ko se malo bolje razume u tehnologiju. Bezbednost i Upravljačka Pravila Savremeni AI sistemi moraju se suočiti s izazovima bezbednosti i upravljanja podacima, naročito u industrijama gde je zaštita informacija kritična. MCP uvodi važne tačke kontrole koje omogućuju upravljanje pristupom podacima i zaštitu osetljivih informacija. Centralizacija pristupa podacima smanjuje mogućnost provale i nesankcionisanog pristupa, što je ključno za implementaciju AI rešenja unutar kompanija. Budućnost sa Agentnim AI-jem Model Context Protocol se sve više profilira kao inovativna tehnologija koja će oblikovati budućnost AI sistema. Omogućavanjem bolje povezivosti između alata, podataka i sistema, MCP omogućava da AI agenti postanu mnogo više od običnih asistenta – oni će postati autonomni partneri koji razumeju nameru i preduzimaju akcije. Ova transformacija utiče na način na koji radimo, inoviramo i komuniciramo sa digitalnim okruženjem. Praveći korake ka moćnim autonomnim partnerima, bitno je osigurati da evolucija MCP-a ide ruku pod ruku sa sigurnosnim standardima. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Šta je Model Context Protocol? Model Context Protocol (MCP) je komunikacijski protokol koji funkcioniše kao standardizovana platforma za interakciju između AI modela i eksternih sistema, omogućavajući visoku funkcionalnost i efikasnost u radu AI agenata. Kako MCP utiče na rad i interakciju sa AI? MCP omogućava AI agentima da pređu s pasivnog generisanja sadržaja na aktivno izvršavanje zadataka, što im omogućava da obavljaju složene operacije koje su ranije bile nezamislive. Zašto je sigurnost važna prilikom korišćenja MCP-a? Sa sve većim sposobnostima AI agenata, dolazi i do povećanih rizika vezanih za sigurnost podataka. MCP pruža strukturu koja pomaže u centralizaciji upravljanja podacima, čime se smanjuje rizik od povreda povjerljivosti informacija. Kako mogu implementirati MCP u mojoj organizaciji? MCP omogućava lako postavljanje servera, a dokumentacija i alati za komunikaciju su dostupni, čime se olakšava integracija AI agenata u poslovne procese. Koje su potencijalne koristi od korišćenja AI agenata sa MCP-om? AI agenti koristeći MCP mogu unaprediti efikasnost u radu, smanjiti ručni rad, poboljšati produktivnost i omogućiti složenije analize i odluke na osnovu podataka. Ova nova era agentnog AI-a donosi velike promene, omogućava niza nepresušnih mogućnosti za inovacije unutar svih sektora. Adaptacija na ovaj protokol je ključna za uspešno korišćenje veštačke inteligencije u budućnosti.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Novi Model Naplate za AI Agente Izazovi Tradicionalnih Modela Realne Primeri i Potražnja Kako Paid Utiče na AI Ekosistem Budućnost AI Modela Naplate Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Startup Paid, osnovan od strane Mannyja Medine, prikazao je novi model naplate za AI agente, koji omogućava agentima da naplate na osnovu rezultata koje pružaju. Prepoznat kao jedinstven u svojim pristupima, Paid je već prikupio 33,3 miliona dolara u finansiranju, uz procenjenu vrednost višom od 100 miliona dolara. Ova inovacija može radikalno promeniti način na koji kompanije koriste AI, omogućavajući im da prate vrednost koju njihovi agenti donose. Uvod Budućnost je sve više obeležena razvojem veštačke inteligencije i automatizacije. U tom kontekstu, novi startup Paid, predvođen Mannyjem Medinom, osnivačem poznate platforme za automatsku prodaju Outreach, donosi svježe rešenje na tržište. Sa only 33,3 miliona dolara prikupljenih u osnovnom finansiranju, Paid je već stekao značajnu pažnju investitora kao što su Lightspeed, koji veruju da će novi model naplate za AI agente promeniti pravila igre. Ovaj članak istražuje kako Paid planira da se pozicionira u svetu veštačke inteligencije i kako može uticati na način na koji preduzeća naplaćuju svoje AI usluge. Novi Model Naplate za AI Agente Paid donosi inovativan pristup koji se oslanja na ideju naplate na osnovu rezultata. Umesto da se koriste tradicionalni modeli naplate kao što su pretplata po korisniku ili jednokratna licenca, Paid omogućava preduzećima da naplaćuju prema vrednosti koju agenti pružaju. U smislu funkcionisanja, to znači da agenti moraju da demonstriraju svoju korisnost kako bi se mogli naplatiti za dodatni rad koji obavljaju. Manny Medina objašnjava da preduzeća sve više žele da dobiju vidljivost u vezi sa vrednošću koju pružaju njihovi agenti. "Ako ste tiha agent, ne dobijate platu", ističe Medina, ukazujući na potrebu za infrastrukturom koja omogućava ovim agentima da zasluže na osnovu stvarnog učinka. Izazovi Tradicionalnih Modela U trenutnom tržištu, većina preduzeća se suočava sa problemom u vezi sa naplatom za AI alate. Kompanije često ne žele da plaćaju za AI rešenja koja ne donose očigledne rezultate. Prema istraživanju MIT-a, čak 95% pilot projekata u oblasti veštačke inteligencije nije uspelo da pruži stvarnu vrednost. Stoga, mnogi agenti ostaju "nevidljivi" u smislu stvaranja stvarne vrednosti, što otežava njihovo naplate. S obzirom na to, novi modeli naplate kao što je onaj koji nudi Paid mogu pomoći preduzećima da bolje razumeju i kvantifikuju doprinos svojih AI agenata. Ovaj pristup može ohrabrivati kompanije da investira više u AI tehnologije koje su pokazale rezultat. Realne Primeri i Potražnja Jedan od prvih klijenata startupa Paid je Artisan, startup za automatsku prodaju koji se brzo uspinje. Zajedno s drugim kompanijama koje traže načine da unaprede svoje poslovanje korišćenjem AI agenata, Paid stvara prostor za sebe u sveobuhvatnom ekosistemu IT i tech sektora. Osim toga, Paid je nedavno sklopio ugovor s IFS-om, dobavljačem ERP usluga, što ukazuje na rastuću potražnju za AI agentima u raznim industrijama. Ovaj primer može biti inspirativan za lokalne startupove u Bosni i Hercegovini koji mogu razmotriti kako AI alati mogu unaprediti njihovu efikasnost i konkurentnost. Kako Paid Utiče na AI Ekosistem Paid ne samo da nudi rešenja za naplatu, već takođe postavlja nova pravila za angažman AI agenata. S obzirom na to da se tržište veštačke inteligencije brzo razvija, modeli poput onog kojeg nudi Paid mogu postaviti nove standarde kako bi se poboljšala učinkovitost i smanjili rizici povezani s AI investicijama. Alexander Schmitt iz Lightspeed-a ističe da se do sada nije videla slična struktura naplate. Ova jedinstvenost može stvoriti potencijalnu konkurenciju na tržištu, što će dodatno podstaći inovacije i razvoj u sektoru veštačke inteligencije. Budućnost AI Modela Naplate Kako se tehnologije nastavljaju razvijati, sve je jasnije da će modeli naplate koji se temelje na vrednosti postati sve prisutniji. Paid je postavio temelje za promene koje će se verovatno proširiti na više sektora, s obzirom na globalne trendove koje beležimo u domenima veštačke inteligencije. Bez obzira na izazove u naplati, postojeća potražnja ukazuje na pozitivan gled na buduće inovacije i adaptacije. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Šta je startup Paid?Paid je startup osnovan od strane Mannyja Medine koji želi revolucionirati način naplate za AI agente, omogućavajući da se naplate prema vrednosti koju agenti pružaju. Kako Paid prikuplja sredstva?Paid je nedavno prikupio 33,3 miliona dolara kroz višak potražnje od investitora, uključujući Lightspeed. Koji su izazovi tradicionalnih modela naplate?Tradicionalni modeli naplate često ne uzimaju u obzir stvarnu vrednost koju AI agenti donose, što dovodi do nezadovoljstva i odbijanja investicija u AI projekte. Kako Paid pomaže preduzećima?Paid omogućava preduzećima da naplate za AI rad na osnovu konkretnih rezultata, što može povećati vrednost investicija u veštačku inteligenciju. Ko su neki od ranih klijenata Paid-a?Jedan od prvih klijenata je Artisan, startup za automatsku prodaju, kao i drugi klijenti iz domena ERP usluga kao što je IFS.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta Znači "Agenti Upravljaju Agentima"? Kako AI Agenti Rade Zajedno? Izazovi i Lekcije Iz Prakse Implementacija u B2B Kontekstu Povezivanje Sposobnosti i Korisničkog Iskustva Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti već danas mogu autonomno upravljati drugim AI agentima, što otvara nove mogućnosti za kompleksno rješavanje problema. U praksi, korištenje ovakve tehnologije može uštedjeti vrijeme, ali može rezultirati dodatnim poslom zbog potrebe za revizijom i kontrolem. Ključni izazovi uključuju potrebu za ljudskim nadzorom i otpor prema promjenama u poslovnim procesima. Uvod U današnjem svijetu tehnologije, veća autonomija AI sustava predstavlja ne samo tehnološki napredak, već i novu dimenziju u razvoju proizvoda i usluga. Iako se mnogi korisnici suočavaju s izazovima prilikom implementacije jednog AI agenta, Replit V3 pokazuje potencijal AI agenata da autonomno upravljaju drugim agentima. Ovo su fundamentalni pomaci koji ne samo da transformiraju način na koji radimo, već i utječu na strategije osnivača B2B kompanija. Ovaj članak istražuje stvaranje, upotrebu i izazove „agenti upravljaju agentima“ i šta to znači za budućnost AI tehnologije. Šta Znači "Agenti Upravljaju Agentima"? Prvi put u izvedbi Replit V3, AI agenti su sposobni funkcionirati kao tim, što omogućava rješavanje kompleksnih problema na mnogo efikasniji način. Umjesto da se oslanjaju na jednog centralnog agenta, AI može autonomno povući pomoć drugih specijalizovanih agenata kada naiđe na problem koji ne može riješiti samostalno. Tokom jednog od testiranja, Replit V3 je izvršio dubinsku reviziju sigurnosti, trajajući gotovo tri sata, pri čemu su agenti razgovarali i raspravljali o rješenjima. Ova sposobnost donosi novu razinu automatizacije, ali sa sobom nosi i izazove koji proizlaze iz promjena u poslovnim procesima i potrebom za ljudskom intervencijom. Kako AI Agenti Rade Zajedno? U okviru Replit V3, AI agenti preuzimaju različite uloge tokom procesa rješavanja problema. Neki agenti su zaduženi za analizu osnovnih pitanja, dok se drugi specijaliziraju za specifične aspekte poput sigurnosti ili arhitekture. Tokom audita, generalni agent predlaže mjere, dok specijalisti komentiraju i daju preporuke, često što zahtijeva debatu među agentima, koja može trajati veoma dugo. Ovaj važan korak pokazuje kako autonomni agenti mogu donijeti precizne odluke u kompleksnim situacijama, dok istovremeno ukazuju na mogućnost prekomjernog optimiziranja jednog aspekta na račun cjelokupnog funkcionalnog kapaciteta. Izazovi i Lekcije Iz Prakse Praksa je pokazala da ovi autonomni sistemi mogu, ponekad, donijeti odluke koje su tehnički tačne, ali praktično neefikasne. Na primjer, tokom provjere sigurnosti, poduzete su mjere koje su onemogućile funkcionalnost aplikacije, poput zabrane učitavanja dokumenata, što je povuklo veće posljedice nego što je to u početku očekivano. Ovaj fenomen ilustruje važnost ljudske intervencije i jasno definisanih prioriteta - nešto što se može uvoditi već u prvobitnim postavkama AI sistema. Implementacija u B2B Kontekstu Za B2B kompanije, implementacija ovakvih AI rješenja nosi sa sobom mnoge prednosti, poput smanjenja troškova zbog eliminacije potrebe za širokim timom stručnjaka. AI koji može autonomno angažirati specijaliste predstavlja veliki korak naprijed, posebno za kompanije koje se bore sa kompleksnim problemima. Međutim, promjene u poslovnim procesima izazvale su revolt među korisnicima, što je ukazalo na neposredne posljedice prelaska na složenije verzije alata bez odgovarajuće podrške ili treninga. Mnogi korisnici su osjećali da im je ranija verzija, iako manje sofisticirana, pružala dovoljno funkcionalnosti bez potrebe za prilagođavanjem. Povezivanje Sposobnosti i Korisničkog Iskustva Uoči prednosti uključivanja više AI agenata, postoji i opasnost od preopterećenja korisnika stručnim i složenim sistemima. Korisničko iskustvo mora ostati u fokusu, jer prevelika komplikacija može odbiti potencijalne korisnike koji se ne žele suočiti s dodatnim izazovima korištenja AI rješenja. Osnivači koji razvijaju B2B aplikacije trebaju pažljivo razmotriti kada i kako uvesti nove AI sposobnosti, da ne bi ometali postojeće procese i korisničke navike. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta znači "agenti upravljaju agentima"? To znači da AI agenti mogu autonomno komunicirati i raditi zajedno na rješavanju problema, umjesto da se oslanjaju na jednog centralnog agenta. 2. Koje su prednosti ovakvih AI rješenja? Vode ka efikasnijem rješavanju kompleksnih problema, smanjujući potrebu za velikim timovima stručnjaka i poboljšavajući brzinu i tačnost analize. 3. Postoje li rizici povezani s autonomnim AI agentima? Da, ovi sistemi mogu donijeti odluke koje su tehnički tačne, ali mogu dovesti do praktičnih problema, zbog čega je ljudska intervencija i dalje ključna. 4. Kako mogu osigurati da moj AI ne donosi loše odluke? Važno je postaviti jasne prioritete i definirati granice autonomnog donošenja odluka, a također redovno pratiti efektivnost AI odluka. 5. Da li mogu zadržati jednostavnije verzije AI alata? Neke kompanije nudile su mogućnost korištenja starijih verzija AI alata, no to zavisi od politike kompanije i potreba korisnika. Uvijek je važno slušati povratne informacije korisnika i prilagođavati proizvode njihovim potrebama.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je "Workslop"? Posledice "Workslop" na Radne Odnose Uticaj na Produktivnost i Efikasnost Kako Se Sukobiti sa "Workslop"-om? Primene u Lokalnom Okruženju Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Fenomen "workslop": AI-generisani sadržaj koji se prikazuje kao kvalitetan, ali zapravo ne doprinosi zadatku. Uticaj na produktivnost: Više od 40% zaposlenih u SAD-u prijavilo je primanje "workslop"-a u poslednjem mesecu, što negativno utiče na profesionalne odnose i percepciju kolega. Industrijske razlike: Tehnološke i profesionalne usluge su najpogođenije ovom pojavom, uz potencijalan uticaj na produktivnost zaposlenika. Uvod Danas, kako se umetnička inteligencija (AI) sve više infiltrira u naše radne prostore, suočavamo se sa novim izazovima koji preoblikuju profesionalnu dinamiku. Sveprisutno prisustvo AI alata donosi brojne prednosti, ali i značajne probleme, među kojima se izdvaja fenomen poznat kao "workslop". Ova pojava, koja se može definirati kao AI-generisani sadržaj koji se čini korisnim, ali zapravo ne doprinosi napretku ili kvalitetu rada, postavlja ozbiljna pitanja o produktivnosti, kreativnosti i međuljudskim odnosima na radnom mestu. Istraživanja iz Stanforda ukazuju na to da se ovaj problem sve više javlja među zaposlenima u različitim industrijama. Prema ovom istraživanju, više od 40% zaposlenih u Sjedinjenim Američkim Državama izjavilo je da su u prethodnom mesecu primili do 15% sadržaja koji spada u kategoriju "workslop". U ovom članku ćemo istražiti kako "workslop" utiče na radnu kulturu, koje su njegove posledice, te kako se može efektivno adresirati. Šta je "Workslop"? "Workslop" je termin koji su stvorili istraživači sa Stanforda kako bi opisali AI-generisani sadržaj koji se pretvara u kvalitetan rad, ali ne ispunjava osnovne standarde za postizanje ciljeva ili zadatka. S obzirom na to da sve više organizacija koristi AI alate za kreiranje izveštaja, analiza i drugih radnih materijala, važno je razumeti da sadržaj koji ovakvi alati generišu ne može uvek zadovoljiti stvarne potrebe. Istraživanje pokazuje da se "workslop" najčešće razmenjuje među kolegama, a otprilike 40% dostavljenog rada čini upravo ovaj tip sadržaja. Uloga menadžera nije izuzeta, s obzirom da direktni izveštaji šalju 18% rada koji se može svrstati u "workslop". Ova pojava može ozbiljno narušiti, ne samo produktivnost, nego i međuljudske odnose unutar radnih timova. Posledice "Workslop" na Radne Odnose Jedan od najznačajnijih efekata "workslop"-a jeste njegov negativan uticaj na percepciju zaposlenih jednih o drugima. Istraživanje ukazuje da su kolege koje često šalju "workslop" viđene kao manje kreativne, sposobne i pouzdane. Oko 50% ispitanika izjavilo je da su smanjili povjerenje prema kolegama koji koriste ovakav sadržaj, а 37% ih je ocenjivalo kao manje inteligentne. Ove percepcije mogu dovesti do ozbiljnih posledica po timsku dinamiku, uzrokujući smanjenje kooperativnosti i otvorenosti među zaposlenima. Kada zaposlenici gube poverenje u kvalitet posla svojih kolega, to može stvoriti atmosferu nesigurnosti i straha od neefikasnosti, što dodatno pogoršava radnu kulturu. Uticaj na Produktivnost i Efikasnost Istraživanja su također pokazala da, iako AI može pružiti određene benefite kao što su uštede vremena i efikasnost, s druge strane, može stvoriti dodatne izazove. Na primer, učinak AI alata na programere pokazuje da upotreba AI može usporiti njihov rad zbog potrebe za stalnim nadgledanjem i ispravljanjem rezultata koje nuklozivni asistenti proizvode. Jedna studija otkriva da su programeri koji koriste AI alat za kodiranje proveli više vremena tražeći rešenja i provjeravajući ispravnost koda, umesto da se fokusiraju na kreativne aspekte razvoja. Ovo ukazuje na to da bi upotreba AI mogla negativno uticati na ukupnu produktivnost, dovodeći do situacije da zaposleni provode više vremena manipulirajući algoritmima nego fokusirajući se na stvaranje inovativnih rešenja. Kako Se Sukobiti sa "Workslop"-om? S obzirom na sve veći trend "workslop"-a, organizacije moraju preduzeti aktivne korake kako bi se nosile s ovim fenomenom. Ključni pristupi uključuju: Obuka i edukacija: Radnici treba da budu obučeni u vezi sa korisnicima i manama AI alata. Razumevanje kako prepoznati kvalitetan sadržaj i kako koristiti AI kao alat, a ne zamenu, može pomoći u smanjenju "workslop"-a. Postavljanje standarda kvaliteta: Organizacije moraju definisati jasne smernice o tome šta se smatra prihvatljivim sadržajem, a šta ne. Razvijanje standarda može pomoći u očuvanju kvaliteta rada. Incentivisanje kreativnosti i inovacija: Poslodavci bi trebali podsticati zaposlenike da razvijaju svoje veštine i koriste AI kao alat koji će im pomoći, a ne kao izgovor za manjak truda ili kreativnosti. Razvijanje kulture transparentnosti: Otvorena komunikacija o efektima "workslop"-a i važnost proizvodnje kvalitetnog rada može pomoći stvoriti timsku kohezivnost i povećati poverenje među kolegama. Primene u Lokalnom Okruženju Na Balkanu, gdje tehnologija i AI dobijaju na popularnosti, fenomen "workslop" može imati poseban uticaj. U regionima sa visokom stopom nezaposlenosti i potrebom za učinkovitim poslovanjem, važno je strateški se suočiti sa izazovima koje donosi upotreba AI alata. Kompanije u Bosni i Hercegovini, kao i susednim državama, treba da razmotre kako najbolje integrisati AI u svoje operacija, uz održavanje standarda kvaliteta i produktivnosti. Kroz obuku i edukaciju zaposlenih, kao i kroz jačanje veština koje podržavaju kreativnost, moguće je ispraviti štetne učinke "workslop"-a. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Šta je "workslop"? "Workslop" se definiše kao AI-generisani sadržaj koji se prikazuje kao kvalitetan, ali zapravo ne doprinosi postizanju ciljeva ili zadataka. 2. Kako "workslop" utiče na produktivnost? "Workslop" može značajno smanjiti produktivnost zaposlenih jer zahteva dodatno vreme za proveru i ispravku neadekvatno generisanog sadržaja. 3. Koje su posledice "workslop"-a po radne odnose? Zaposleni koji često koriste "workslop" mogu biti viđeni kao manje sposobni i pouzdani, što može dovesti do smanjenog poverenja i kooperativnosti među ekipama. 4. Kako se može sprečiti "workslop"? Preporučuje se obuka i edukacija zaposlenih o AI alatima, postavljanje jasnih standarda kvaliteta i podsticanje kreativnosti unutar tima. 5. Da li je "workslop" problem samo u SAD-u? Iako se istraživanje fokusiralo na američko tržište, fenomen "workslop" se može manifestovati i u drugim delovima sveta, uključujući Balkan, što zahteva pažnju i strategije za rešavanje ovog pitanja.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je Max Headbox? Tehnologija Iza Max Headbox-a Kako Max Headbox Radi? Praktične Primene u Svakodnevnom Životu Popularnost i Razvoj Lokalnih AI Rešenja Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Max Headbox je lokalni AI asistent koji koristi Raspberry Pi i može izvršavati jednostavne zadatke putem glasovnih komandi. Ovaj projekat pokazuje kako otvoreni softver i hardver omogućavaju hobi programerima da razvijaju sofisticirane AI alate po pristupačnim troškovima. Demonstrira se da je prva generacija lokalnih AI agenata moguća i funkcionalna, otvarajući vrata za buduće inovacije i primene. Uvod U vremenu kada se AI asistenti sve više koriste u svakodnevnom životu, posebno u poslovnim i tehnološkim krugovima, postavlja se pitanje kako ih možemo prilagoditi i razvijati u lokalnim okvirima. U ovom članku fokusiramo se na interesantan projekat pod nazivom Max Headbox – lokalni AI asistent koji se pokreće na Raspberry Pi hardveru. Max Headbox nije samo demonstracija mogućnosti modernog softvera, već i odraz sve veće dostupnosti alata potrebnih za razvoj vlastitih tehnologija. Raspberry Pi je postao popularan alat među hobi programerima, a kombinacija sa lokalnim AI modelima otvara brojne mogućnosti za stvaranje personalizovanih asistivnih alata. Ovaj članak istražuje kako Max Headbox funkcioniše, koje su njegove glavne karakteristike i kako se može koristiti u lokalnim kontekstima. Šta je Max Headbox? Max Headbox je lokalni AI agent koji može pratiti glasovne komande i izvršavati jednostavne zadatke. Pokreće se na Raspberry Pi uređaju i koristi open-source alate za rad. Ideja projekta je pokazati da je moguće razviti funkcionalnog AI asistenta bez potrebe za skupim serverima ili cloud rešenjima. Max koristi tehnike obrade prirodnog jezika kako bi razumeo korisničke komande. Kada korisnik izgovori instrukciju, Max analizira komandu i razbija je na pojedinačne korake koje treba izvršiti. Na primer, ako korisnik zatraži „pronađi vremensku prognozu za danas i pošalji mi e-mail“, Max se može povezati sa internet resursima, izvući relevantne podatke i automatski ih poslati putem e-maila. Tehnologija Iza Max Headbox-a Max Headbox se oslanja na lokalne velike jezičke modele (LLM) koji ne zahtevaju internet konekciju, omogućavajući korisnicima veću kontrolu i privatnost. Ovaj pristup smanjuje latenciju i daje mogućnost bržeg izvršavanja zadataka bez oslanjanja na spoljnu infrastrukturu. Raspberry Pi kao hardver služi kao savršena platforma za ova rešenja. Zbog svojih niskih troškova i male potrošnje energije, omogućava korisnicima da eksperimentiraju sa AI tehnologijama bez velikih ulaganja. Projekt oprema korisnike sposobnostima da kreiraju svoja rešenja, čime se otvaraju nove mogućnosti za primenu AI u raznim svakodnevnim situacijama. Kako Max Headbox Radi? U osnovi, Max Headbox funkcioniše na principu glasovne interakcije. Kada korisnik izgovori komandu, Max koristi tehnologije kao što su prepoznavanje govora i obrada prirodnog jezika za razumevanje i izvršavanje zadatka. Glavni koraci rada su: Prepoznavanje glasa: U prvoj fazi, glas korisnika se pretvara u tekst koristeći softverske alate za prepoznavanje govora. Analiza komande: Nakon što komanda bude prepoznata u tekstualnom obliku, Max je analizira i razbija na pojedinačne akcije. Izvršavanje zadataka: U zavisnosti od analize, Max poziva potrebne alate ili programe za izvršavanje akcije. Na primer, može pretraživati vesti ili kreirati e-mail. Ovo omogućava Max-u da efikasno izvršava složene zadatke prevođenjem verbalnih komandi u radnje kroz lančane procese. Praktične Primene u Svakodnevnom Životu Max Headbox se može koristiti u različitim scenarijima svakodnevnog života. Njegova primena nije ograničena samo na lične asistente, već može poslužiti i u poslovnim okruženjima, obrazovnim institucijama ili raznim malim preduzećima. U Obrazovanju Zamislite učionicu u kojoj učitelj koristi Max za automatsko pretraživanje informacija tokom časa ili slanje e-mailova roditeljima. Max može pomoći i studentima da organizuju svoje zadatke ili brzo dobiju informacije bez gubljenja vremena. U Malim Preduzećima Preduzetnici mogu koristiti Max da olakšaju administrativne poslove, kao što su zakazivanje sastanaka, upravljanje e-mailovima ili pretraživanje tržišnih informacija. Time bi se povećala efikasnost poslovanja i smanjilo opterećenje ugovorenih radnika. Dozvolite Vlastitu Kreativnost Jedna od najznačajnijih prednosti Max Headbox-a je mogućnost prilagođavanja. Korisnici mogu proširiti funkcionalnosti i dodavati svoja rešenja prema specifičnim potrebama. Ova sloboda omogućava inovatorima da kreiraju vlastite AI asistente koji odgovaraju njihovim potpunim potrebama. Popularnost i Razvoj Lokalnih AI Rešenja Razvoj lokalnih AI rešenja kao što je Max Headbox pokazuje kako tehnologija može biti dostupna svima. U Bosni i Hercegovini, prostor za inovacije u oblasti tehnologije je značajan. Evropski fondovi i lokalni inkubatori često pružaju podršku novim startapima, što omogućava razvoju lokalnih AI rešenja koja se mogu prilagoditi potrebama tržišta. Osim toga, rasti svest o važnosti zaštite privatnosti podataka i digitalnih prava. Korisnici sve više prepoznaju prednosti lokalnih rešenja koja smanjuju zavisnost od cloud servisa, pružajući dodatnu sigurnost i zaštitu podataka. Često Postavljana Pitanja (FAQ) P: Kako mogu započeti sa radom s Max Headbox-om?O: Da biste počeli, potrebno je preuzeti i instalirati softver sa GitHub repozitorija. Takođe, temeljnim razumevanjem rada na Raspberry Pi-u će vam pomoći da pravilno postavite sve alate. P: Koje su informacije potrebne za korišćenje Max-a?O: Max može pristupiti različitim resursima, kao što su vremenski servisi ili e-mail platforme. Potrebno je podešavanje relevantnih API ključeva i resursa koji će biti korišćeni. P: Mogu li prilagoditi funkcionalnosti Max Headbox-a?O: Apsolutno! Max je dizajniran sa fleksibilnošću na umu, a korisnici mogu programirati dodatne funkcionalnosti i komande prema svojim potrebama. P: Da li je Max Headbox siguran za korišćenje?O: Max Headbox se pokreće lokalno, što znači da vaši podaci ne napuštaju vaš uređaj bez potrebe. To omogućava bolju kontrolu i zaštitu privatnosti. P: Može li Max Headbox raditi offline?O: Da, Max je dizajniran da funkcioniše lokalno, što mu omogućava da izvršava zadatke bez potrebe za internet konekcijom, osim za pristupanje specifičnim online resursima. Max Headbox predstavlja uzbudljivu priliku za istraživanje potencijala lokalnih AI rešenja koja ne samo da pojednostavljuju svakodnevne zadatke, već i omogućavaju personalizaciju tehnologije prema sopstvenim potrebama i preferencijama. Sa pravim setom alata i malo kreativnosti, svako može izgraditi svoj vlastiti AI asistent.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Evolucija Box-a kao Ključne Platforme AI i Automatizacija Radnih Tokova Promjena Modela Monetizacije Sigurnost i Usklađenost Budućnost Box-a i Mogućnosti Rasta Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Box se pozicionira kao ključna platforma za upravljanje permisijama i memorijom u poduzećima, posebno u kontekstu AI radnih tokova. Njegova jedinstvena kombinacija bogatog sadržaja, granularnih dozvola i programabilnosti omogućava AI agentima da automatizuju složene radne tokove. Model monetizacije Box-a prelazi sa baziranih na korisnicima na modele zasnovane na radnim tokovima, sa potencijalom za značajan rast. Uvod U današnjem dinamičnom poslovnom okruženju, gdje svaka sekunda može značiti razliku između uspjeha i propasti, upravljanje podacima i sadržajem predstavlja ključni faktor. Platforme kao što je Box, koje su se razvile od jednostavnog spremišta datoteka do složene infrastrukture za upravljanje sadržajem, postaju neophodne za moderne organizacije. Ovaj članak istražuje kako Box, kao permisivni sloj memorije za preduzeća, oblikuje budućnost automatizacije i efikasnosti u radnim procesima vođenim umjetnom inteligencijom. Evolucija Box-a kao Ključne Platforme Box, kompanija poznata po svom rješenju za upravljanje dokumentima, preobražava se u bitan element poslovnih operacija. Prvobitno zamišljen kao jednostavna platforma za skladištenje datoteka, Box je tokom godina evoluirao u permisivni sloj memorije, omogućavajući preduzećima da upravljaju svojim podacima s visokim stepenom sigurnosti i kontrole. U praksi, to znači da Box kao centralizovana platforma sadrži ključne dokumente – od standardnih operativnih procedura (SOP) do ugovora i audita, koji su podijeljeni sa pravilima o dozvolama koja osiguravaju da samo ovlašteni korisnici imaju pristup osjetljivim informacijama. Ova granularna kontrola omogućava preduzećima da se usklade s regulativama i internih politika, a ujedno povećava efikasnost radnih tokova. AI i Automatizacija Radnih Tokova Jedna od ključnih prednosti Box-a je njegova sposobnost da integrira umjetnu inteligenciju u radne tokove. Kroz bogatstvo podataka i sadržaja, AI agenti mogu ne samo pretraživati informacije, već i prekomponovati ih za stvaranje novih, relevantnih izlaza. Ovo znači da sve više ne zavisimo samo od tradicionalnog modela pretraživanja, već i od kreativnog recombinativnog procesa koji donosi dodatnu vrijednost. Na primjer, zamislite preduzeće koje koristi AI za analizu podataka prikupljenih kroz Box. AI sistem može preporučiti nove strategije na osnovu prethodnih uspjeha ili čak predložiti nove projekte tako što će analizirati slične slučajeve u povijesti. Ova prozračnost podataka omogućava pruduktivniju saradnju među timovima, jer se informacije dele i koriste na visokom nivou. Promjena Modela Monetizacije S obzirom na promjene u načinu na koji preduzeća koriste digitalne alate, Box prelazi sa tradicionalnog modela monetizacije zasnovanog na korisnicima na novi model zasnovan na radnim tokovima. Ovaj pristup omogućuje firmama da plate samo za stvarne načine na koje koriste platformu, što rezultira pravednijim i fleksibilnijim troškovima. Taj prijelaz nije samo tehnološki; to predstavlja transformaciju u načinu na koji preduzeća razmišljaju o svojoj interakciji s tehnologijom. Umjesto da gledaju na troškove kao na fiksan iznos po korisniku, preduzeća sada mogu planski planirati i optimizovati resurse na temelju konkretnih potreba i korištenja. Sigurnost i Usklađenost U eri kada cyber sigurnost postaje sve važnija,Box nudi osiguranje privatnosti i bezbjednosti kroz svoje granularne dozvole. Svaka informacija može biti zaštićena različitim nivoima pristupa, čime se smanjuje rizik od neovlašćenog pristupa i potencijalnog gubitka podataka. Uz to, Box omogućava preduzećima da se lakše usklade sa regulativama o zaštiti podataka (kao što su GDPR i HIPAA). Ova usklađenost je od suštinske važnosti za održavanje povjerenja klijenata i zaštitu reputacije kompanija. Budućnost Box-a i Mogućnosti Rasta Gledajući unaprijed, postoji značajan potencijal za rast Box-a. Već sada, kompanija pokazuje snažne znakove rasta, s realnim “putem” koji vodi do povećanja rasta za 10 puta u budućnosti. Ovaj potencijal veže se za promjene u načinu na koji preduzeća pristupaju upravljanju podacima, a također i na rastuću potrebu za naprednijim rješenjima koja povezuju AI i ljudske radne tokove. Značajna karakteristika koja izdvaja Box iz konkurencije je njegova neutralnost i struktura koja omogućava politiku primjene koja osigurava da se svi korisnici ponašaju odgovarajuće prema pravilima i regulativama. S obzirom na sve veću potrebu za transparentnošću i odgovornošću, Box je postavljen da postane lider u ovoj oblasti. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako Box pomaže preduzećima u organizaciji podataka? Box omogućuje centralizovano upravljanje podacima s visokim nivoom sigurnosti te pruža granularne dozvole, čime osigurava da samo ovlašteni korisnici imaju pristup ključnim informacijama. 2. Koje su prednosti korištenja AI u okviru Box-a? Integracija AI-a u Box omogućava preduzećima da automatizuju radne tokove, poboljšaju efikasnost i dobiju dublje uvide iz svojih podataka kroz analize i preporuke. 3. Kako se Box prilagođava promjenama u regulativama zaštite podataka? Box nudi alat koji pomaže preduzećima u usklađivanju s regulativama kao što su GDPR i HIPAA, osiguravajući da su svi podaci zaštićeni i prate propise. 4. Šta znači prelazak s modela monetizacije na osnovu korisnika na model rada na osnovu radnih tokova? Ova promjena omogućava preduzećima da plate samo za stvarno korištenje platforme, što rezultira pravednijim troškovima i većom fleksibilnošću. 5. Koje su buduće mogućnosti za rast Box-a? Box ima potencijal za značajan rast zahvaljujući raširenoj usvojenosti AI-a i sve većoj potražnji za naprednim rješenjima za upravljanje podacima u poslovanju.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Zašto je Memorija Važnija od Koda Problemi sa Trenutnim Pristupima Debagovanje Nove Kompleksnosti Kuda Ide Razvoj AI Agenta Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Memorija je ključna za efikasan rad AI agenata, a ne samo kodovi i modeli. Trenutni pristupi koriste vektorske i graf baze podataka, ali se susreću sa problemima skalabilnosti i pouzdanosti. Očekuje se da će budućnost razvoja AI agenata uključivati sveobuhvatan pristup koji kombinira različite tipove memorije. Uvod U svijetu umjetne inteligencije, fokus na razvoj agenata često se svodi na izbor pravih okvira i modela. Međutim, kako se kompleksnost agenata povećava, sve više se prepoznaje da prava prepreka nije kodiranje, već upravljanje memorijom. Naši AI agenti se oslanjaju na sposoblost da pamte, organizuju i izvode informacije, a problemi s memorijom mogu značajno umanjiti njihovu efikasnost. Ova tema je posebno relevantna za lokalnu IT zajednicu u Bosni i Hercegovini, koja se suočava s izazovima u razvoju i implementaciji AI rješenja u stvarnom svijetu. Zašto je Memorija Važnija od Koda Prvo i najvažnije, kada AI agenti ne funkcionišu kako treba, to često nije zbog grešaka u logici orkestracije. Umjesto toga, oni zaboravljaju bitne pojedinosti, pogrešno pamte informacije ili ne mogu strukturirati naučeno na način koji je skalabilan. Memorija predstavlja temelj inteligencije. Bez pouzdanog sistema za prikupljanje, organizaciju i pretraživanje znanja, čak i najnapredniji modeli mogu djelovati neuredno i nepouzdano. Problemi sa Trenutnim Pristupima Većina današnjih AI agenata koristi vektorske baze podataka koje su moćne zbog svoje sposobnosti semantičkog pretraživanja. Međutim, kako se obim podataka povećava, ove baze postaju sve bučnije i teže održavaju strukturirane veze između informacija. Atehnički izazovi skaliranja graf baza podataka dodatno otežavaju stvari, posebno u realnim produkcijskim okruženjima. Hibridni pristupi, koji kombinuju grafove i vektore, postaju sve popularniji, ali često dovode do kompliciranih rješenja koja se teško debaguju. Neki programeri se čak vraćaju starijim tehnologijama. Primjerice, SQL tabele se koriste da razdvoje kratkoročnu i dugoročnu memoriju ili da skladište strukturirane entitete i preferencije na lak način za pretraživanje. Druge strategije uključuju sisteme nalik Git-u, gdje istorija promjena doslovno postaje vremenska linija onoga što agent "zna". Debagovanje Nove Kompleksnosti Ovaj pomak u pristupu takođe mijenja šta znači debagovati AI agente. Dok je nekada debagovanje značilo ispravku petlji u Python-u ili lociranje grešaka u logici, danas se često radi o razlozima zbog kojih je agent izvukao pogrešne informacije ili zašto je sistem memorije vratio irelevantan kontekst. U ovoj novoj stvarnosti, razumevanje "pipeline-a" pretraživanja postaje jednako važno kao ispravljanje grešaka u kodu. Kuda Ide Razvoj AI Agenta Siprakša se čini da se razvija složen pristup u kojem strukturalna memorija, kao što su SQL baze podataka, upravlja entitetima i vremenskim linijama. Semantička memorija putem vektora omogućava fleksibilno pretraživanje, dok simboličke metode donose procesuiranje i strukturu. Ova kombinacija stvara cjelovit sistem memorije koji može podržavati agente u dinamičnim okruženjima. Postalo je očigledno da memorija više nije marginalizovana. Ona postaje skrivena kompleksnost koja stoji iza agenata. Ako je nekada kod bio usko grlo, možda će memorija postati novo usko grlo. Kako se krećemo naprijed, sve više će biti važno ne samo kakva je snaga modela, već i kako je dizajniran njegov sistem memorije. Hibridni pristupi mogu dominirati, spajajući najbolje različitih strategija, ali postoji šansa da nešto jednostavnije, poput SQL za strukturu ili Git-style istoriju za kontinuitet, bude najpouzdanije dugoročno rješenje. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Zašto je memorija tako važna za AI agente?Memorija omogućava AI agentima da efikasno pretražuju, pamte i strukturiraju informacije. Bez dobro uređenog sistema memorije, čak i najnapredniji modeli mogu zatajiti u pružanju korisnih ili tačnih rezultata. 2. Koji su glavni problemi sa trenutnim pristupima u memoriji?Aktuelni pristupi često koriste vektorske i graf baze podataka, koje se suočavaju sa izazovima u vezi sa skalabilnošću i održavanjem strukture podataka. Ove tehnologije takođe mogu postati složene za debagovanje. 3. Kako se razvijaju hibridni modeli memorije?Hibridni modeli kombinuju različite pristupe, poput strukturalne memorije putem SQL tabela, semantičke memorije putem vektora i simboličkih metoda za procesuiranje, kako bi stvorili robusniji sistem memorije. 4. Šta znači debagovanje u kontekstu AI agenata?Debagovanje danas više ne znači samo ispravljanje koda, već i razumevanje zašto agent izvlači pogrešne informacije ili kontekst. To uključuje analizu "pipeline-a" memorije i pretraživanja. 5. Kakva je budućnost u razvoju AI agenata?Budućnost će se verovatno kretati ka složenijim i hibridnim memorijskim sistemima, pri čemu će se doraditi strukture kao što su SQL i koristiti efikasnije metode pretraživanja poput Git-a, čime će se poboljšati performanse agenata u različitim aplikacijama.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta Su AI Agenti? Kako Smo Stigli Do Toga? Zašto Ovo Menja Sve? Prednosti: Zašto Svi Skočili Na Ova Rešenja? Stvarne Aplikacije: Gde Vidimo AI Agente u Akciji? Izazovi: Šta Svi Razmišljaju? Šta Ovo Znači za Vas: Praktični Koraci Naprijed Gledajući Naprijed: Budućnost AI Agenta Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke AI agenti su postali ključni alati koji ne samo da obavljaju rutinske zadatke, već i omogućavaju kreativne i strateške radne procese. Ove tehnologije donose brojne prednosti, uključujući 24/7 produktivnost, dosljednost, te učenje koje nikada ne prestaje. Iako postoje izazovi kao što su gubitak radnih mjesta i pitanja privatnosti, prilagodba ovim tehnološkim promjenama donosi izuzetan potencijal za lični i poslovni rast. Uvod Svijet tehnologije se dramatično mijenja, a u središtu ove transformacije nalaze se autonomni AI agenti. Zamislite jutro kada se budite i vaš AI asistent već je zakazao sastanke, naručio potrebne namirnice i organizovao vašu vožnju do aerodroma. Ova scena nije više dio naučne fantastike. Ona se odvija ovdje i sada. AI agenti nisu samo stvar prošlosti; oni postaju digitalni kolege koji obavljaju zadatke koji su nekada zahtijevali ljudsku intervenciju. Ova evolucija otvorila je vrata za nove načine rada i saradnje, ali postavlja se pitanje: da li bi trebali biti uzbuđeni ili zabrinuti zbog ovog brzog rasta? Šta Su AI Agenti? AI agenti su sofisticirani sistemi koji mogu razmišljati, učiti i djelovati autonomno kako bi postigli specifične ciljeve. Za razliku od klasičnih softverskih aplikacija koje se oslanjaju na stroga pravila, AI agenti mogu se prilagoditi, donositi odluke i učiti iz svojih grešaka. Možemo ih smatrati digitalnim zaposlenicima sa tri ključne supermoći: Autonomija: Rad bez stalnog nadzora. Inteligencija: Učenje i unapređenje tokom vremena. Akcija: Sposobnost da obavljaju zadatke, umjesto da samo pružaju informacije. Poređenje između upotrebe asistenta poput Siri za vremensku prognozu i AI agenta može se zamisliti kao razliku između traženja pravaca i imanja vozača koji unaprijed zna kuda želite ići. Kako Smo Stigli Do Toga? Put do autonomnih AI agenata nije bio brz. Tokom decenija, razvoj je bio postepen, ali u posljednjim godinama došlo je do revolucionarnih promjena. Početak 2023. godine doneo je prvu generaciju AI agenata sposobnih za pretraživanje interneta, pisanje koda i upravljanje softverskim aplikacijama. Ovaj trenutak preokreta desio se kada su sistemi postali dovoljno pouzdani za praktične primene u stvarnom svijetu. Preduzeća su počela shvatati da ne rade samo sa impresivnim demonstracijama, već sa alatima koji mogu fundamentalno promeniti način na koji obavljaju posao. Zašto Ovo Menja Sve? AI agenti više ne obavljaju samo rutinske zadatke; oni preuzimaju kreativne, strateške i analitičke poslove koje smo nekada smatrali isključivo ljudskim. Na primjer, razgovarao sam sa dr. Martinez, radiologom u velikoj bolnici, koja mi je ispričala o AI agentu zaduženom za pregled X-zračenja. “Ne zamenjuje nas,” rekla je, “ali hvata stvari koje mi možem propustiti i odmah označava hitne slučajeve.” Ove tehnologije postaju prisutne u raznim sektorima kao što su marketing, pravo, finansije i kreativne industrije. Prednosti: Zašto Svi Skočili Na Ova Rešenja? 1. 24/7 Produktivnost bez Burnout-a AI agenti rade neprekidno, bez potrebe za snom, odmorom ili pauzama za kafu. Ovo omogućava preduzećima da služe svoje kupce i procesuiraju rad neprekidno. Primjer iz prakse: jedan agent za korisničku podršku može obraditi upite tokom noćne smjene, što ljudskom timu omogućava fokusiranje na kompleksnije probleme. 2. Dosljednost na Velikoj Skali AI agenti eliminišu nedosljednost. Bez obzira na to da li je prvi upit ili hiljaditi, oni primjenjuju iste visoke standarde. Ovo je ključno za brendove i njihovu reputaciju. 3. Učenje Koje Nikada Ne Prestaje AI agenti se ne zasnivaju na starim navikama. Umjesto toga, konstantno uče iz svake interakcije, što im omogućava da postanu efikasniji i precizniji tokom vremena. 4. Efikasno Skaliranje Umjesto angažovanja novih zaposlenika u svakoj fazi rasta, preduzeća mogu brzo implementirati nove AI agente. Osnivač startupa sa kojim sam razgovarao rekao je da su povećali broj obrađenih korisničkih upita sa 100 na 10,000 bez potrebe za zapošljavanjem novih ljudi. 5. Povećanje Humanog Potencijala, A Ne Zamjena Uprkos strahovima, najefikasnija implementacija AI agenata ne zamenjuje ljude; ona ih čini produktivnijima. Na primjer, doktori donose bolje dijagnoze uz AI podršku. Stvarne Aplikacije: Gde Vidimo AI Agente u Akciji? Revolucija u Zdravstvu Bolnice koriste AI agente za zakazivanje operacija i praćenje vitalnih znakova pacijenata. Na primjer, jedan AI agent upravlja interakcijama između lijekova za starije pacijente sa više recepata, što je prethodno zahtijevalo manuelnu provjeru od strane farmaceuta. Transformacija Finansijskih Usluga Banke koriste agente za otkrivanje prevarantskih transakcija u milisekundama, odobravanje kredita na osnovu sveobuhvatne analize rizika, pa čak i pružanje personalizovanih finansijskih savjeta. Personalizacija Obrazovanja Škole implementiraju AI tutor agente koji se prilagođavaju svakom učeniku, pružajući podršku koja bi bila nemoguća za ljudske učitelje da nude svakom učeniku istovremeno. Evolucija Kreativnih Industrija Čak i kreativne oblasti prihvataju AI agente. Oglašivačke agencije ih koriste za generisanje kampanjskih koncepata, dok filmske studije zapošljavaju AI alate za planiranje pre-produkcije. Izazovi: Šta Svi Razmišljaju? Pitanje Gubitka Radnih Mjesta Zabrinutosti zbog gubitka radnih mjesta su opravdane. Historijski, tehnološki napredak obično dovodi do stvaranja novih tipova poslova dok eliminiše druge. Ključ je u pripremi i prilagođavanju. Problemi Povjerenja i Pouzdanosti Kako se osloniti na sistem koji ne razumijete u potpunosti? Ovo postaje posebno izazovno u kritičnim oblastima poput zdravstva. Razvijanje transparentnih i objašnjivih AI agenata ostaje značajan izazov. Problemi Privatnosti i Sigurnosti AI agenti često zahtijevaju pristup osjetljivim podacima kako bi pravilno funkcionirali. Osiguranje da ova informacija ostane sigurna i koristi se ispravno predstavlja stalni izazov između funkcionalnosti i zaštite privatnosti. Krivulja Učenja Organizacije se bore sa efikasnim implementiranjem i upravljanjem AI agentima. To nije samo tehnološki izazov; radi se o promjeni procesa, obuci osoblja i upravljanju kulturnim pomacima koji dolaze sa autonomnim sistemima. Šta Ovo Znači za Vas: Praktični Koraci Naprijed Bez obzira jeste li vlasnik firme, zaposlenik ili samo osoba koja pokušava razumjeti kuda svijet ide, postoje praktične stvari koje možete učiniti: Za vođe preduzeća: Počnite sa malim projektima. Identifikujte ponavljajuće, pravila zasnovane zadatke koji bi mogli imati korist od automatizacije. Za zaposlene: Fokusirajte se na razvoj vještina koje dopunjuju AI, a ne se takmiče sa njim. Kreativno rješavanje problema i emocionalna inteligencija postaju još vrednije u svijetu podržanom AI. Za sve: Budite informisani o razvoju AI u svojoj industriji. Pejzaž se brzo mijenja, a rano razumijevanje ovih promjena daje vam značajnu prednost. Gledajući Naprijed: Budućnost AI Agenta U narednim godinama, očekujemo još sofisticiranije AI agente. Kretanje prema sistemima koji mogu upravljati složenim, kreativnim i strateškim zadacima postaje neizbežno. No, uzbuđuje me pomoću činjenica da se ne krećemo prema svetu u kojem ljudski radnici postaju beskorisni. Umesto toga, dobijamo model partnerstva u kojem AI agenti obavljaju rutinske poslove, oslobađajući ljude da se fokusiraju na inovacije, kreativnost i značajne odnose. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Hoće li AI agenti zamijeniti ljudske radnike?Neki poslovi će se promijeniti ili nestati, ali povijest pokazuje da tehnološki napredak često stvara nove vrste poslova. 2. Kako mogu povjerovati AI agentima?Izgradnja transparentnih i objašnjivih AI sistema je ključ za sticanje povjerenja, posebno u kritičnim oblastima kao što su zdravstvo i finansije. 3. Kakve su potencijalne prijetnje privatnosti kod korištenja AI agenta?AI agenti zahtijevaju pristup osjetljivim podacima, stoga je važno osigurati da su ti podaci zaštićeni i korišteni u skladu sa zakonima o privatnosti. 4. Kako se organizacije mogu pripremiti za uvođenje AI agenata?Priprema uključuje obuku osoblja, promjenu procesa i upravljanje kulturnim pomacima koji dolaze s uvođenjem autonomnih sistema. 5. Kako to utječe na malo poduzetništvo?Za male biznise, AI agenti predstavljaju priliku za povećanje efikasnosti i smanjenje troškova, omogućavajući im da se natječu na većem tržištu. Uzbuđenje oko AI agenata je tek počelo, a njihova uloga u transformaciji rada i života se značajno povećava. Kako vi planirate iskoristiti potencijal ovog tehnološkog proboja?

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Kako je Sve Počelo: Od Jednostavnog Cilja do Velikog Prilika Moć Iskopavanja Podataka Rastući Prihod i Širenje Učenje iz Iskustava Psihologija Pasivnog Prihoda Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Kroz jednostavne Python skripte moguće je generisati pasivni prihod bez velikih početnih ulaganja. Iskopavanje podataka sa interneta može se monetizovati putem affiliate programa ili direktne prodaje informacija. Razvijanje ekosistema različitih botova može omogućiti pokrivanje više troškova i pružiti finansijsku slobodu. Uvod U današnje doba sve više ljudi teži pronalaženju načina za generisanje dodatnog prihoda ili jednostavno za pokrivanje svojih osnovnih troškova. Ideja pasivnog prihoda često zvuči kao neostvariva fantazija, međutim, postoje pristupi koji omogućavaju da se to postigne kroz jednostavne i pristupačne tehnike. U ovom članku istražujemo kako su jednostavne Python skripte i proces iskopavanja podataka mogli transformisati jednog programera iz izazova plaćanja internetskog računa u osobu koja generiše prihod bez mnogo truda. Ova priča će vas inspirisati da upotrijebite svoje vještine i resurse kako biste poboljšali svoju finansijsku situaciju. Kako je Sve Počelo: Od Jednostavnog Cilja do Velikog Prilika Sve je započelo sa skromnim ciljem — potreba da se pokrije mjesečni račun za internet koji iznosi 30 dolara. Umjesto da sanja o velikim projektima, autor se fokusirao na to kako može dnevno zaraditi samo jedan dolar. Ovo naizgled trivijalno razmišljanje pokazalo se kao ključ za promjenu percepcije o pasivnom prihodu. Kroz istraživanje i eksperimentisanje sa iskopavanjem podataka, otkrio je da internet predstavlja ogroman izvor informacija za koji ljudi i kompanije često plaćaju. Moć Iskopavanja Podataka Web scraping, ili iskopavanje podataka sa interneta, postao je alat kroz koji se lako može doći do relevantnih informacija koje su korisne za razne svrhe. Autor je napisao svoju prvu skriptu, koja je imala zadatak da automatski prikuplja informacije o aktuelnim promocijama sa e-trgovinskog sajta. Ova skripta je koristila biblioteke poput BeautifulSoup za analizu HTML-a i funkcionalnost za slanje poruka preko Telegrama. Kreiranje Efikasnog Bota Ova jednostavna Python skripta nije bila samo nešto što je brzo završeno — ona je postavila temelje za sistem koji bi mogao generirati prihod. Uključivanjem jednostavnog logičkog okvira i prepoznajući ljudske želje za uštedom novca i vremenom, bot daje korisnicima sadržaj koji im je zanimljiv i koristan. Na primer, kroz affiliate linkove, autor je mogao dobiti proviziju svaki put kada bi neko kliknuo na ponuđene ponude. Primjer Skripte za Prikupljanje Ponuda Jednostavna skripta koja daje uvid u proces može izgledati ovako: import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import telebot bot = telebot.TeleBot("YOUR_TELEGRAM_BOT_API_KEY") def get_deals(): url = "https://example.com/deals" page = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}) soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser') items = soup.find_all("div", class_="deal-item") for item in items[:5]: title = item.find("h2").text link = item.find("a")["href"] price = item.find("span", class_="price").text bot.send_message("YOUR_CHAT_ID", f"{title}\nPrice: {price}\n{link}") while True: get_deals() time.sleep(3600) # run every hour Rastući Prihod i Širenje Kako je vrijeme prolazilo, autor je počeo primjećivati rezultate svog rada. Oduševljenje se povećalo kada se prvi put suočio sa zaradom od 2.34 dolara — što je značilo da je cilj od jednog dolara dnevno postignut. Ova mala pobjeda inspirisala ga je da razmišlja o proširenju svoje strategije. Sa svakom dodatnom skriptom, on je istraživao nove oblasti poput obavještavanja o cijenama letova, praćenju cijena kriptovaluta, te oglašavanju novih radova. Stvaranje Ekosistema S vremenom se od jedne skripte razvila čitava mreža botova. Svaki bot bio je fokusiran na određenu vrstu podataka, čime je povećan ukupni potencijal prihoda. Autor je također otkrio korist od višekratne upotrebe koda — isti algoritam mogao je raditi na različitim platformama, od Telegrama do Twittera, maksimizirajući doseg bez dodatnog truda. Učenje iz Iskustava Kao i svaki posao, ovaj put nije bio bez izazova. Web stranice često ažuriraju svoje formate, što može dovesti do kvara u skriptama. Ponekad affiliates programi odustaju ili označe sumnjiv promet, a neki kanali nikada ne dobiju zamah. Međutim, ključ uspjeha leži u postavljenim, skromnim ciljevima. Autor je shvatio da čak i ako neki od botova prestanu raditi, ostali će nastaviti generirati prihod, a to je bilo dovoljno za zadovoljavanje osnovnih potreba. Psihologija Pasivnog Prihoda Ovaj poduhvat nije samo način za zaradu, već i promjena u stavu prema radu i finansijama. Autor je spoznao da nije potrebno tražiti veliki iznos novca ili brzo zamijeniti čitavu platu. Umjesto toga, fokusiranje na manje ciljeve — poput pokrivanja jednog računa po jedan — može dovesti do šireg finansijskog oslobađanja. Kako se jedan dolar svaki dan Akumulira, tako se simptomi stresa vezanog uz novac smanjuju. Često Postavljana Pitanja (FAQ) Kako započeti sa pasivnim prihodom koristeći skripte? Počnite s definiranim ciljem koji želite postići, kao što je pokrivanje određenog troška. Istražite načine iskopavanja podataka i počnite razvijati osnovne skripte koje će vam omogućiti prikupljanje relevantnih podataka. Koje vještine su potrebne za pisanje skripti? Osnovno znanje programiranja, posebno u Pythonu, veoma je korisno. Također, razumijevanje analize podataka i rada sa bibliotekama za iskopavanje podataka može pomoći. Postoji mnogo dostupnih online resursa kako bi se naučili osnovni koncepti. Koliko vremena je potrebno da se vidi rezultat od pasivnog prihoda? Vrijeme potrebno za ostvarenje rezultata varira. Ovisno o složenosti skripte i niši koju birate, neki projekti mogu donijeti rezultate u roku od nekoliko tjedana, dok drugi mogu potrajati dugo. Koliko novca se može zaraditi? Potencijalna zarada može značajno varirati. U početku se mogu očekivati skromni iznosi, ali uz konstantan rad i optimizaciju, zarada može rasti. Šta ako se botovi ne ponašaju kako je planirano? Uvijek je dobro imati strategiju širine. Ako jedan ili više botova prestanu raditi, drugi mogu nastaviti generirati prihod, ali redovno pratite njihove performanse i ažurirajte skripte kad god je to potrebno. Ova priča o stvaranju prihoda kroz jednostavne skripte pokazuje da se uz malo mašte i tehnološkog znanja može postati samostalan i osloboditi od briga o finansijama. Na kraju, rad na ovim projektima ne samo da donosi novac, već i poboljšava razumijevanje tehnologije i potencijala interneta.

Table of Contents Ključne Tačke Uvod Šta je Automatizacija Poslovnih Procesa (BPA)? Osnovni Komponenti BPA Strategije Zašto Automatizovati Poslovne Procese? Uloga BPA u Povećanju Efikasnosti Smanjenje Troškova i Grešaka Unapređenje Iskustava Klijenata i Zaposlenih Uobičajeni Poslovni Procesi Pogodni za Automatizaciju Implementacija BPA: Vodič Korak po Korak Kako Usmeriti BPA na Vaš Uspjeh Često Postavljana Pitanja (FAQ) Ključne Tačke Automatizacija poslovnih procesa (BPA) koristi tehnologiju za smanjenje rutinskih zadataka, omogućavajući firmama da se fokusiraju na važnije aspekte poslovanja. BPA ne samo da štedi vrijeme i novac, već poboljšava iskustva i klijenata i zaposlenika smanjenjem grešaka i povećanjem efikasnosti. Identifikacija prilika, postavljanje jasnih ciljeva i odabir pravih alata ključni su za uspješnu implementaciju BPA strategije. Uvod U savremenom poslovnom okruženju, izazovi kao što su stalno promjenjivi zahtjevi klijenata, potreba za brzim odlukama i optimizacija troškova postaju svakodnevnica. Mnoga mala i srednja preduzeća u Bosni i Hercegovini suočavaju se s ovim izazovima, čineći automatizaciju poslovnih procesa (BPA) korisnim rješenjem koje im može pomoći da unaprijede efikasnost i smanje operativne troškove. Ovaj članak istražuje kako BPA može transformirati poslovanje, pojednostavljujući svakodnevne zadatke i omogućavajući vašem timu da se usredotoči na strateške ciljeve. Šta je Automatizacija Poslovnih Procesa (BPA)? BPA predstavlja korištenje tehnologije za upravljanje svakodnevnim, ponavljajućim zadacima, koji često otežavaju timovima da se fokusiraju na dodatnu vrijednost. Ovo ne uključuje samo pojedinačne zadatke, već i cjelokupne procese koji uključuju više koraka ili različite softverske sisteme. Primjerice, kada klijent postavi narudžbu, BPA može automatski pokrenuti provjeru zaliha, poslati e-mail potvrde kupcu, obraditi uplatu i generirati naljepnicu za isporuku – sve to uz minimalnu ljudsku intervenciju. Osnovni Komponenti BPA Strategije Implementacija BPA nije nešto što bi se trebalo raditi bez pažljivog planiranja. Ključni elementi uspješne strategije uključuju: Identifikacija prilika: Razumijevanje koji su procesi najzahtjevniji, spori ili skloni greškama. Definiranje ciljeva: Jasno postavljanje ciljeva, poput bržeg obrade narudžbi ili smanjenja grešaka u računovodstvu. Odabir pravih alata: Istraživanje softverskih rješenja koja odgovaraju potrebama vaše firme. Postepena implementacija: Uvođenje automatizacije u nekoliko ključnih procesa, a ne odjednom. Uključenje tima: Osiguravanje da zaposlenici razumiju proces automatizacije i njegovu korist. Zašto Automatizovati Poslovne Procese? Automatizacija nije samo pitanje olakšavanja posla; to je način za poboljšanje cjelokupnog poslovanja. Razmislite o svim malim zadacima koje vaš tim svakodnevno obavlja. Automatizacija ovih zadataka može značajno povećati efikasnost i produktivnost. Kada zaposleni ne troše vrijeme na repetitivne zadatke, više se mogu posvetiti kreativnijim i strateškim aktivnostima. Na primjer, prodajni tim može se više fokusirati na izgradnju odnosa s kupcima umjesto na unos podataka. Uloga BPA u Povećanju Efikasnosti Jedna od ključnih prednosti BPA je povećanje efikasnosti. Kada se repetitivni zadaci automatizuju, timovi ne gube vrijeme na administrativne poslove, čime se povećava ukupna produktivnost. Na primjer, osoblje koje se bavi prodajom može provesti manje vremena na unos podataka, a više na interakciju s kupcima. Smanjenje Troškova i Grešaka Manualni procesi često su skloni greškama, što može dovesti do dodatnih troškova. Automatizacija smanjuje ove greške, čime se dodatno štede resursi. Uz manje grešaka, manje vremena se troši na njihovo ispravljanje, što direktno vodi ka smanjenju troškova i povećanju profita. Unapređenje Iskustava Klijenata i Zaposlenih Klijenti očekuju brže i efikasnije usluge, dok zaposleni žele manje repetitivnih zadataka. BPA može poboljšati iskustva oba segmenta. Kada se procesi automatiziraju, klijentima se pružaju brže odgovore na njihove zahtjeve, a radnicima se omogućava da se fokusiraju na složenije probleme, čime se povećava ukupno zadovoljstvo zaposlenih. Uobičajeni Poslovni Procesi Pogodni za Automatizaciju Identifikacija pravih procesa za automatizaciju ključna je za uspjeh BPA. Neki od potencijalnih kandidata uključuju: 1. Procesi Uvođenja i HR Upoznavanje novih zaposlenika sa sistemima i procedurama može biti izazovno. Automatizacija slanja ponuda, prikupljanje podataka o novim zaposlenicima i postavljanje pristupa sistemima može olakšati ovaj proces. 2. Finansijski i Računovodstveni Zadaci Računovodstvo se suočava s mnoštvom ponavljajućih zadataka, od slanja računa do praćenja uplata. Automatizacija stvaranja faktura i slanja podsjetnika može znatno povećati efikasnost. 3. Radni Tokovi Uslužne Podrške Brzo rješavanje upita kupaca ključno je za zadržavanje kupaca. Automatizacija odgovora na najčešće upite i usmjeravanje zahtjeva na odgovarajući tim može poboljšati korisničku podršku. Implementacija BPA: Vodič Korak po Korak Postupak implementacije BPA može izgledati zastrašujuće, ali može se izvršiti uz pažljivo planiranje. Ključni koraci uključuju: Analiza trenutnih procesa: Detaljno mapiranje postojećih praksi kako biste identificirali bolne tačke. Postavljanje ciljeva: Formulirati jasne, mjerljive ciljeve za automatizaciju. Odabir alata: Istraživanje i odabir alata koji će najbolje odgovarati vašim potrebama. Planiranje implementacije: Uključivanje tima u proces i educiranje o novim procedurama. Praćenje i optimizacija: Kontinuirano praćenje automatizovanih procesa i pravljenje potrebnih prilagodbi. Kako Usmeriti BPA na Vaš Uspjeh BPA nije samo tehnologija; radi se o načinu na koji organizujete svoje poslovanje. Povećanje efikasnosti, smanjenje grešaka i oslobađanje vremena za fokusiranje na ključne zadatke su svi aspekti koje BPA može unaprijediti. Dobre prakse u implementaciji osigurat će da vaša firma ostvaruje maksimalne koristi od automatizacije, a rezultati će se početi javljati ubrzo nakon što se procesi uspostave. Često Postavljana Pitanja (FAQ) 1. Kako početi s automatizacijom poslovnih procesa? Počnite s analizom trenutnih procedura kako biste prepoznali visoko repetitivne zadatke. Odredite prioritetne oblasti koje trebaju poboljšanja i postavite specifične ciljeve. 2. Koji su najbolji alati za automatizaciju? Postoji mnogo alata na tržištu. Preporučuje se istraživanje opcija kao što su softver za upravljanje radnim tokovima, RPA platforme ili AI alati koji se mogu integrisati sa postojećim sistemima. 3. Koliko vremena je potrebno za implementaciju BPA? Vrijeme potrebno za implementaciju zavisi od složenosti procesa koje automatizujete. Početak s jednim do dva ključna procesa može značajno olakšati cijeli proces i omogućiti brže povratne informacije. 4. Da li moja firma treba tehničke stručnjake za BPA? Stručnost u tehnologiji može pomoći, ali mnogi alati su dizajnirani da budu user-friendly. Edukacija tima i saradnja s profesionalcima mogu dodatno olakšati tranziciju. 5. Kojim mjerama uspjeha mogu pratiti napredak automatizacije? Postavljanje mjerljivih ciljeva poput smanjenja vremena obrade narudžbi, smanjenja grešaka ili povećanja zadovoljstva klijenata može pomoći u praćenju efikasnosti BPA. Implementacija BPA može značajno transformirati vaše poslovanje, ali zahtijeva pažljivo planiranje i posvećenost za postizanje željenih rezultata. Uložite napore u ovu promjenu, i vaša firma će reći hvala!