Sve češće nailazimo na oglase u kojima se firmama nude AI agenti i sistemi koji obećavaju da mogu zameniti ljudsku radnu snagu i doneti značajne uštede – hiljade evra ili dolara. Iako ovakvi „radnici budućnosti” još nisu prisutni u Srbiji, zabrinutost među zaposlenima već raste. Ali šta je mit, a šta realnost?
„AI radnici“ se često promovišu kao ultimativno rešenje za smanjenje troškova: rade non-stop, ne traže platu, ne idu na odmor, ne koriste bolovanje, ne daju otkaz i uvek su spremni da prihvate kritiku i promene. Na prvi pogled, zamena ljudskog radnika AI sistemom deluje kao san – umesto troškova za plate, poreze i beneficije, kompanija plaća samo softversku licencu i serverske resurse.
Međutim, stvarna ekonomska računica je daleko složenija. Iako AI može doneti značajne uštede u određenim segmentima poslovanja, troškovi implementacije, održavanja, nadzora i potencijalnih grešaka često umanjuju te uštede, a u nekim slučajevima mogu dovesti do gubitaka koji višestruko premašuju troškove zapošljavanja ljudi.
Svesni smo da je AI moćan alat, ali svakako još uvek nije magična formula za smanjenje troškova. Za kompanije koje razmišljaju o „AI radniku“, ključ je u realnom sagledavanju potencijala i ograničenja tehnologije, kao i pažljivom planiranju implementacije.
Može li AI zaista smanjiti troškove radne snage?
Zaposleni u korisničkoj podršci u SAD prosečno koštaju kompaniju 60.000–80.000 dolara godišnje, uključujući platu, poreze i beneficije (prema podacima Glassdoor, Bureau of Labor Statistics, 2025). AI četbot može obavljati slične zadatke za 5.000–20.000 dolara godišnje, uz troškove servera i integracije. Na primer, brazilski univerzitet YDUQS uštedeo je oko 300.000 dolara godišnje koristeći Vertex AI za automatizaciju pregleda motivacionih pisama.
Međutim, uštede nisu automatske. AI zahteva timove za pripremu podataka, obuku modela, validaciju i nadzor. Troškovi ovih stručnjaka mogu premašiti plate koje AI treba da zameni. Uspeh zavisi od sposobnosti kompanije da efikasno upravlja ovim složenim ekosistemom.
Početna ulaganja i troškovi održavanja nisu zanemarljivi
AI sistemi nisu „plug-and-play“ rešenja koja se lako uvode u postojeće poslovne procese. Integracija sa internim sistemima, poput CRM-a, ERP-a ili baza podataka, zahteva značajna ulaganja u tehničko prilagođavanje, konsultantske usluge i usklađivanje sa regulatornim zahtevima. Ovi troškovi često nadmašuju cenu same softverske licence.
Pored toga, AI modeli zahtevaju kontinuiranu obuku na novim podacima i redovna ažuriranja kako bi ostali relevantni u promenljivim poslovnim okruženjima. Na primer, logistička kompanija DHL uvela je 2022. godine AI sistem za optimizaciju ruta isporuke, ali su visoki troškovi integracije sa postojećim softverom i obuke zaposlenih značajno umanjili očekivane uštede, produživši period povraćaja investicije.
Sa druge strane, kada je implementacija dobro isplanirana, rezultati mogu biti impresivni. Procter & Gamble (P&G) koristio je AI za prediktivnu analitiku u lancu snabdevanja, predviđajući potražnju za proizvodima tokom pandemije. Navedeno je omogućilo uštedu od 20% na troškovima zaliha i dodatnu zaradu od 200 miliona dolara zahvaljujući pravovremenom prilagođavanju proizvodnje.
Šta kad “AI radnik” napravi grešku?
Za razliku od ljudskih grešaka, koje su obično ograničene na pojedinačne slučajeve, greške AI sistema mogu imati katastrofalne posledice, utičući na hiljade procesa ili transakcija odjednom. Takve greške često nastaju zbog neadekvatnih podataka, nedovoljne validacije modela ili nepredviđenih scenarija u stvarnom svetu.
Na primer, kompanija Knight Capital Group je 2012. pretrpela gubitak od 440 miliona dolara za samo 45 minuta zbog greške u AI algoritmu za visokofrekventno trgovanje. Pogrešna konfiguracija sistema dovela je do masovnih neispravnih transakcija, što je skoro uništilo kompaniju.
Sa druge strane, dobro implementirani AI sistemi mogu sprečiti gubitke i značajno povećati efikasnost. Bolnička mreža Mercy u SAD koristila je Azure AI za automatizaciju administrativnih zadataka, poput obrade zapisa pacijenata, smanjivši vreme obrade za 30–50% i uštedevši milione dolara godišnje, što je oslobodilo medicinsko osoblje za kliničke zadatke, povećavši produktivnost i kvalitet usluge.
Reputacija kompanije pod lupom AI tehnologije
Reputacija je jedan od najvrednijih resursa kompanije, a greške AI sistema mogu je brzo narušiti. Kada ljudski radnik pogreši, posledice su obično ograničene na pojedinačni incident. Kada AI napravi grešku, korisnici je često percipiraju kao sistemski problem, što može dovesti do negativnog publiciteta i viralnih skandala na društvenim mrežama.
Tako je Walmart 2023. godine pretrpeo gubitke od nekoliko miliona dolara zbog AI sistema za upravljanje zalihama koji je pogrešno predvideo potražnju, što je dovelo do viška robe u skladištima. Negativni medijski izveštaji i kritike na platformama poput X-a, zahtevali su skupe marketinške kampanje za obnovu poverenja investitora i kupaca.
Sa druge strane, uspešna primena AI može ojačati reputaciju. Newman’s Own, neprofitna organizacija, koristila je Microsoft 365 Copilot za automatizaciju rutinskih zadataka, uštedevši stotine hiljada dolara godišnje i poboljšavši efikasnost. Ova ušteda omogućila je veću alokaciju sredstava za dobrotvorne aktivnosti, što je dodatno učvrstilo njihov imidž odgovornog i inovativnog brenda.
Regulatorni rizici
AI sistemi sami po sebi ne snose odgovornost, ali kompanije koje ih koriste – snose. Sa sve strožim regulativama, poput EU AI Act-a i američkih zakona o zaštiti potrošača, svaka neispravna odluka AI sistema može rezultirati nemalim kaznama.
Na primer, Uber je 2021. platio sporazumnu nagodbu od 1,1 milion dolara zbog AI sistema za dinamičko određivanje cena, koji je kršio lokalne propise o fer cenama u nekoliko američkih država. Ovi troškovi, zajedno sa pravnim naknadama i reformama procesa, značajno su nadmašili uštede od automatizacije.
Međutim, pažljivo usklađivanje sa propisima može doneti pozitivan efekat. Crediclub, meksička finansijska kompanija, koristila je Azure OpenAI za automatizaciju revizije zapisnika sa sastanaka. Crediclub, kao finansijska kompanija, u obavezi je da evidentira i naknadno proverava sadržaj i zapisnike sa sastanaka svojih savetnika sa klijentima, u skladu sa regulatornim zahtevima. Do sada je taj proces bio ručan i veoma skup. Upotrebom Azure OpenAI, kompanija je automatizovala analizu tih zapisnika i proveru usklađenosti, i smanjila troškova revizije za 96%. Zahvaljujući tome, savetnici i menadžeri su se fokusirali na direktan rad sa klijentima, a Crediclub je uspeo da pretvori AI u alat za značajne uštede, bez dodatnih pravnih rizika.
Šta realno možemo očekivati u bližoj budućnosti?
Trenutni AI sistemi nisu u stanju da u potpunosti zamene ljudske radnike, posebno u oblastima koje zahtevaju emocionalnu inteligenciju, kreativnost ili kompleksno razmišljanje. Zadaci poput pregovaranja sa klijentima, donošenja strateških odluka ili upravljanja krizama i dalje zahtevaju ljudsku intervenciju.
Međutim, kako AI tehnologija napreduje, očekuje se da će u narednim godinama preuzeti većinu rutinskih poslova, poput administrativnih uloga, obrade podataka ili osnovne korisničke podrške, što će stvoriti potražnju za novim zanimanjima – stručnjacima za obuku, validaciju i nadzor AI modela. Profesionalci iz ove oblasti biće ključni za osiguravanje tačnosti, pouzdanosti i etičnosti AI sistema, što je neophodno za njihovu uspešnu primenu u poslovanju.
„AI radnik“ nije jeftina radna snaga
Pitanje „da li kompanija zaista štedi kada zaposli AI radnika umesto čoveka?“ nema jednostavan odgovor. „AI radnik“ nije jeftin radnik – to je kompleksan sistem koji zahteva stalnu brigu, obuku, validaciju i optimizaciju.
Kompanije koje ovo shvate na vreme mogu iskoristiti potencijal AI-a za smanjenje troškova i povećanje efikasnosti. Međutim, oni koji AI posmatraju samo kao jeftinu zamenu za ljude rizikuju neočekivane troškove, koji mogu ozbiljno ugroziti njihovo poslovanje i reputaciju.
Milena Šović, AI Implementation Specialist & AI Content Trainer
Biznis & finansije 238, oktobar 2025.
Foto: AndrewLozovyi, Depositphotos