Prema podacima Republičkog zavoda za statistiku, 10,1% preduzeća u Srbiji koristilo je neku AI tehnologiju u 2025. godini. U Evropskoj uniji je taj udeo iste godine bio 20%, računajući preduzeća sa deset i više zaposlenih.
Evropski podaci pokazuju i koliko veličina firme utiče na korišćenje AI-ja. Među velikim preduzećima u EU AI koristi njih 55%, a među malim 17%.
Brojke ipak ne objašnjavaju zašto je tako. Najlakše je pretpostaviti da je razlog novac, jer velike firme imaju veće budžete. Podaci o tome zašto firme odustaju od AI-ja ipak pokazuju složeniju sliku. Ta slika je korisna za vlasnike i menadžere manjih preduzeća, jer upućuje na prvi korak koji ne mora da zahteva veliku investiciju.
Šta podaci govore o preprekama
Eurostat je 2025. godine pitao evropske firme koje su razmišljale o korišćenju AI-ja, a na kraju ga nisu uvele, zašto su odustale. Najčešći odgovor, koji je dalo 71% tih firmi, bio je nedostatak stručnog znanja. Slede nejasne pravne posledice (53%) i brige oko zaštite podataka i privatnosti (49%).
Ovi podaci imaju dva važna ograničenja. Odnose se na firme svih veličina, a ne samo na mala i srednja preduzeća. Obuhvataju i samo one firme koje su već razmišljale o AI-ju, pa ne govore ništa o firmama koje o tome još nisu ni razmišljale. Ipak, pokazuju gde zapinje kod onih koji su bili zainteresovani. Te firme su najčešće zastale kod pitanja kako da AI koriste i šta sme, a šta ne sme da se radi.
OECD dolazi do sličnog nalaza iz drugog ugla. U istraživanju D4SME iz 2025. godine, sprovedenom među oko hiljadu malih i srednjih preduzeća u šest zemalja G7, više od polovine ispitanih navelo je da ne zna kako da koristi generativni AI. Uzorak nije reprezentativan za sve firme u tim zemljama, ali se poklapa sa evropskim podacima.
Kakav se praktičan zaključak odavde može izvući? Za deo firmi prvo usko grlo nije tehnologija, nego razumevanje. Treba znati gde alat pomaže, gde greši i koja pravila važe za njegovu upotrebu. To ne znači da trošak nije važan. Znači da ima smisla prvo uložiti vreme u učenje na malom, kontrolisanom primeru, pre nego što se ulaže ozbiljan novac.
OECD u istoj analizi opisuje i kako mala preduzeća obično počinju. Firme koje su na početku najčešće koriste gotove alate, poput velikih jezičkih modela ili AI funkcija ugrađenih u softver koji već imaju. Koriste ih za pisanje, marketing, onlajn prodaju i unapređenje internih procesa. Takav početak je skroman, ali daje timu ono što mu u ovoj fazi najviše nedostaje: iskustvo.
Gde je razumno početi
Za prvi korak su najpogodniji poslovi koji se često ponavljaju, oslanjaju se na tekst ili dokumenta i čiji rezultat čovek lako može da proveri. Kod takvih poslova greška se primeti pre nego što napravi štetu, a korist je dovoljno vidljiva da se može proceniti.
Dobar primer su odgovori na upite kupaca. U mnogim firmama prodaja ili podrška svakodnevno odgovara na slična pitanja o cenama, rokovima i uslovima isporuke. AI alat može da pripremi nacrt odgovora na osnovu internih pravila, a zaposleni ga pregleda, ispravi i pošalje. Slično važi i za ponude i poslovnu korespondenciju. Ako ponude imaju istu strukturu i menjaju se samo detalji, nacrt iz nekoliko natuknica može da skrati posao, kao i prevod dopisa na strani jezik.
Druga grupa poslova je rad sa dugim dokumentima. Ugovori, tenderska dokumentacija, zapisnici i dugi nizovi mejlova mogu da se sažmu za nekoliko minuta. Ovde je provera posebno važna. Sažetak može da izostavi upravo onu odredbu koja je za vašu firmu ključna, pa ga treba koristiti kao pomoć u čitanju, a ne kao zamenu za čitanje.
Treća grupa su alati koje firma možda već ima. Neki knjigovodstveni programi, ERP sistemi i kancelarijski paketi dobijaju AI funkcije, na primer za izvlačenje podataka iz skeniranih faktura ili za pisanje i sažimanje teksta. Da li su te funkcije dostupne u vašem paketu i pod kojim uslovima, zavisi od proizvoda i licence. Vredi ih proveriti pre nego što kupite nešto novo.
Marketinški sadržaj i analiza tabela takođe su česte polazne tačke. AI može da ubrza pisanje prvih verzija opisa proizvoda ili objava. Menadžeru koji nije analitičar može da pomogne da iz izvoza podataka o prodaji postavlja pitanja običnim jezikom. U oba slučaja rezultat zavisi od čoveka koji dobro poznaje proizvod i podatke i ume da prepozna kada alat pogreši.
U svim ovim primerima AI pravi prvu verziju, a odluku donosi čovek. Ta podela uloga je razuman početni model za firmu koja tek uči kako se alat ponaša.
Kako može da izgleda prvi mesec
Uvođenje AI-ja ne mora da počne strategijom na desetine strana. Dovoljno je izabrati jedan proces koji oduzima dosta vremena i u kom greška nije skupa. Pre nego što bilo šta promenite, zabeležite koliko taj posao sada traje, na primer koliko vremena odlazi na jednu ponudu ili koliko upita tim obradi dnevno. Bez te polazne tačke kasnije ćete teško razlikovati stvarnu korist od utiska da je alat koristan.
Zatim je korisno odrediti jednu osobu koja je zadužena za test. To ne mora da bude programer. Važnije je da dobro poznaje proces i da ima nekoliko sati nedeljno da isprobava, beleži i upoređuje. Za prvi test obično nije potrebno da alat dobiju svi zaposleni. Mala grupa od dvoje ili troje ljudi često je dovoljna da se vidi da li pristup ima smisla.
Istovremeno je dobro zapisati nekoliko osnovnih pravila. Koji podaci smeju da se unose u alat, a koji ne? Ko proverava rezultat pre nego što stigne do kupca? Šta se radi kada alat pogreši? Ta pravila ne rešavaju sva pravna pitanja, ali daju timu jasan okvir. Upravo ta nejasnoća je u Eurostatovim podacima bila jedan od čestih razloga za odustajanje.
Posle mesec dana rezultate možete uporediti sa polaznom tačkom. Ako je korist jasna, upotreba se može proširiti na još nekoliko ljudi ili na sledeći proces. Ako nije, firma je ipak naučila nešto konkretno o tome gde alat pomaže, a gde ne, i to uz ograničen rizik.
Što se troškova tiče, cene AI alata se razlikuju i često menjaju. Mnogi poslovni planovi se naplaćuju po korisniku mesečno, pa je trošak malog testa lakše kontrolisati nego trošak velikog projekta. Ipak, licenca nije jedini trošak. Vreme potrebno za učenje, proveru rezultata i prilagođavanje procesa često je veće od same pretplate i treba ga uračunati.
Rizici koje treba shvatiti ozbiljno
Jezički modeli ponekad daju odgovore koji zvuče uverljivo, a netačni su. U istraživanju OECD-a netačne informacije su bile među najčešće pominjanim brigama malih firmi. U Japanu i Velikoj Britaniji na njih je ukazalo više od 80% ispitanih. Zbog toga AI ne bi trebalo da ima poslednju reč kod cena, rokova, pravnih formulacija ili brojeva u ponudi.
Drugo važno pitanje su podaci. Alati se razlikuju po tome kako obrađuju unete podatke, gde ih čuvaju i da li ih koriste za dalje treniranje modela. Razlike postoje čak i između besplatne i plaćene verzije istog proizvoda. Pre nego što u alat unesete podatke o kupcima, ugovore ili cene dobavljača, proverite uslove korišćenja konkretnog alata i plana koji koristite. Kada se obrađuju podaci o ličnosti, primenjuju se propisi o zaštiti podataka o ličnosti bez obzira na to kojim alatom se obrada vrši. Ako niste sigurni šta to znači za vaš slučaj, razgovor sa pravnikom pre početka može da uštedi mnogo problema kasnije.
Firme koje posluju na tržištu Evropske unije treba da prate i Akt o veštačkoj inteligenciji (AI Act). Obaveze zavise od uloge firme i od vrste sistema i načina na koji se koristi. Neke primene, poput sistema koji se koriste pri zapošljavanju, zakon svrstava u sisteme visokog rizika sa strožim zahtevima. Zato opšti savet ovde ne može da zameni proveru konkretnog slučaja.
Postoji i manje očigledan rizik: zavisnost od jednog alata. Cene, uslovi i mogućnosti se brzo menjaju. Ako su vaša pravila i procesi opisani nezavisno od konkretnog proizvoda, kasnije ćete lakše promeniti alat. Odluke o ljudima, poput ocenjivanja zaposlenih ili izbora kandidata, nisu dobro mesto za prve eksperimente. Greške su tu skupe, a posledice teško ispravljive.
Kada ima smisla uključiti spoljnog partnera
Mnogi prvi koraci mogu da se urade interno. Spoljna pomoć postaje korisnija kada AI treba povezati sa sopstvenim sistemima, poput ERP-a, CRM-a ili baze proizvoda, ili kada se automatizuje posao koji prolazi kroz više alata. Isto važi i kada postoje ozbiljnija pravna ili bezbednosna pitanja.
Firma koja je već prošla kroz mali interni test ulazi u taj razgovor u boljoj poziciji. Zna koji proces želi da unapredi, koliko on sada traje i šta bi smatrala uspehom. Sa tim odgovorima razgovor sa konsultantom ili dobavljačem postaje konkretniji, a lakše je proceniti da li je ponuđeno rešenje zaista potrebno.
Šta mala firma može da iskoristi
Razlika u korišćenju AI-ja između malih i velikih preduzeća postoji i u EU i u Srbiji, i verovatno se neće brzo zatvoriti. Mala firma ipak ima jednu praktičnu prednost. Velika kompanija za uvođenje novog alata često prolazi kroz nabavku, proveru bezbednosti, pravnu službu i nekoliko nivoa odobrenja. U manjoj firmi odluka o malom testu može da se donese brzo, a rezultati se vide za nekoliko nedelja.
Podaci koje danas imamo ukazuju na to da je znanje jedna od najčešćih prepreka. Mali, dobro postavljen eksperiment ne rešava sve probleme, ali daje ono što nijedna studija ne može da da: odgovor na pitanje da li i kako AI pomaže baš vašoj firmi.
Izvori i dodatno čitanje
- Republički zavod za statistiku – Upotreba IKT u preduzećima
- Eurostat – 20% of EU enterprises use AI technologies (decembar 2025)
- Eurostat – Use of artificial intelligence in enterprises (Statistics Explained)
- OECD – AI adoption by small and medium-sized enterprises (2025)
- OECD – SME digitalisation for competitiveness: The 2025 OECD D4SME Survey
- Uredba (EU) 2024/1689 – Akt o veštačkoj inteligenciji (EUR-Lex)
