Prije tri godine, OpenAI je tiho objavio chatbot koji će redefinisati odnos između ljudi i mašina. Treća godišnjica je bila prije nešto više od 1.000 dana (tačno 1.096). Nakon izlaska 30. novembra 2022., ChatGPT je došao do milion korisnika u roku od pet dana. Za dva mjeseca postao je najbrže rastuća potrošačka aplikacija u istoriji, dosegnuvši 100 miliona korisnika. Danas ga koristi više od 800 miliona ljudi sedmično.
Ali evo šta većini poslovnih lidera promiče: ovih prvih 1.000 dana bilo je samo postavljanje temelja. Prava AI revolucija, ona koja će preoblikovati konkurenciju, eliminisati čitave kategorije poslova i stvoriti trilionska tržišta, počinje sada. Narednih 1.000 dana će odlučiti hoće li vaša organizacija iskoristiti vrijednost AI-ja ili postati ona iz koje se vrijednost izvlači.
AI sposobnosti: Šta nam zapravo govore mjerila?
Lako je privući pažnju dramatičnim naslovima: AI modeli sada postižu IQ iznad 120 na standardizovanim testovima, približavajući se “nadarom” nivou po ljudskim standardima. Prema Tracking AI, koji AI modelima administrira Mensa Norway IQ test, Claude 4.5 Opus i GPT 5.1 su postigli 120, Googleov Gemini 3 Pro Preview 123, a Grok 4 Expert Mode 126. Za poređenje, prosječan ljudski IQ je 90–110 (Einsteinov se procjenjuje na 160).
Ali ovi brojevi više zbunjuju nego što objašnjavaju. IQ testovi mjere uzak skup sposobnosti prepoznavanja obrazaca. Model koji postigne 126 bodova može istovremeno izmišljati pravne presedane, promašiti etičke greške koje bi dijete primijetilo i katastrofalno zakazati na zadacima malo izvan treninga. Razlika između performansi na testovima i pouzdanog rasuđivanja u stvarnom svijetu i dalje je ogromna.
Iskreniji opis: AI postaje izuzetno sposoban za specifične kognitivne zadatke, ali i dalje krhak na načine koje ne razumijemo u potpunosti. Kada je ChatGPT lansiran, GPT-3.5 je imao IQ oko 85, ispod prosjeka. Petnaest mjeseci kasnije, Claude 3 je prešao prag prosječne ljudske inteligencije. Trend je jasan. Ali trend nije sudbina, a dobar rezultat na testovima nije isto što i mudrost.
Za poslovne lidere pouka je sljedeća: AI može obavljati mnoge kognitivne zadatke za koje se plaćaju radnici znanja, ali pitanje nije može li AI “razmišljati”. Pitanje je možete li ga koristiti tako da iskoristite njegove prednosti, a kontrolišete njegove slabosti. To je izazov upravljanja, ne tehnologije.
Ekonomija: Obilje i njegov paradoks
Lideri i istraživači slažu se da je rast AI-ja eksponencijalan. Amin Vahdat iz Google Clouda rekao je da kompanija mora udvostručiti AI kapacitet svakih šest mjeseci kako bi pratila potražnju. Istraživanja Epoch AI potvrđuju da se računski kapacitet za treniranje povećava otprilike 4x godišnje, udvostručujući se svakih šest mjeseci. Za poređenje: Mooreov zakon je udvostručavao tranzistore svake dvije godine. AI se skalira četiri puta brže.
Troškovi padaju dramatično. Performanse GPT-3.5 modela postale su 280 puta jeftinije između novembra 2022. i oktobra 2024., sa 20$ na 0,07$ po milion tokena. Nvidia Blackwell GPU troši 105.000 puta manje energije po tokenu nego njegov ekvivalent iz 2014.
Ali dolazi paradoks: dok troškovi korištenja modela padaju, troškovi treniranja eksplodiraju. GPT-3 je koštao oko 4,6 miliona dolara 2020. GPT-4, više od 100 miliona. CEO Anthropica otkriva da treninzi od milijardu dolara već traju, da se modeli od 10 milijardi dolara očekuju do 2026., a treninzi od 100 milijardi do 2027. Epoch AI predviđa da će najveći AI superkompjuter 2030. koštati 200 milijardi, koristiti 2 miliona čipova i trošiti 9 gigavata, kao devet nuklearnih reaktora.
Jevonsov paradoks u AI eri
Jevonsov paradoks kaže: što je tehnologija efikasnija, ukupna potrošnja raste. Isto se dešava s AI-jem. Kako troškovi padaju, AI se uvodi u potpuno nove oblasti:
- korisnička podrška prelazi na sve složenije slučajeve
- AI generiše kompletne aplikacije, ne samo kod
- sadržaj se personalizuje za svakog korisnika
Isto vrijedi i za radnu snagu. AI neće samo “zamijeniti poslove” nego preoblikovati rad. Nastat će nove kategorije kognitivnog rada, ali tranzicije će biti teške. Pretpostaviti da će biti glatke je pogrešno.
AI agenti: Od asistenata do operatera
Tržište AI agenata će rasti s 7,8 milijardi dolara u 2025. na 52,6 milijardi do 2030. Gartner predviđa da će 15% poslovnih odluka autonomno donositi AI agenti do 2028 (0% u 2024.)
Agenti ne rade samo ono što im kažete, oni:
- zakazuju sastanke
- obrađuju fakture
- vode lance snabdijevanja
Autonomni završeni zadaci udvostručuju se svakih sedam mjeseci.
To postaje pitanje upravljanja, ne tehnologije:
- ko je odgovoran kada agent napravi grešku?
- kako vršiti nadzor kada AI radi brže nego što ljudi mogu pratiti?
Ovo su egzistencijalna pitanja povjerenja, reputacije i odgovornosti.
Četiri ključne prednosti koje će odlučivati ko će uspjeti u vremenu kada je AI dostupan svima
Kada AI sposobnosti postanu jeftine i univerzalne, prednost više nije u tehnologiji nego u:
- Podacima – ali ne bilo kakvim, već onima koji grade pozitivne povratne petlje
- Brendu – povjerenje postaje ključno
- Ljudima – “sloj prosuđivanja” koji se ne može automatizirati
- Distribuciji – dosezanje korisnika brže nego konkurencija
1. Podaci: nije važna količina nego kvalitet povratne sprege
Pravi rov su sistemi koji se poboljšavaju svakom interakcijom. Ali povratne petlje mogu jačati pristrasnost ako nisu pažljivo vođene.
2. Brend: povjerenje kao ključ razlikovanja
Kada AI donosi odluke u vaše ime, pitanje glasi:
Čijem AI-ju vjerujemo?
Brendovi koji demonstriraju odgovorno korištenje pobjeđuju.
3. Ljudi: sloj prosuđivanja
Najvažniji ljudi nisu oni koji rade posao, nego oni koji:
- orkestriraju AI
- znaju kada mu vjerovati
- prepoznaju kada moraju preuzeti kontrolu
Organizacije koje režu kadrove u ovom sloju prave ogromnu grešku.
4. Distribucija: najveća prednost
Postojeća baza korisnika je prednost koju novi igrači ne mogu nadoknaditi.
Salesforce, Adobe, Microsoft, mogu uvesti AI milionima preko noći.
Tri pitanja za narednih 1.000 dana
1. Koje vaše prednosti AI uništava, a koje jača?
Ako vaša prednost zavisi od informacija ili jeftinog rada, nestaje.
Ako zavisi od podataka, povjerenja, prosuđivanja ili distribucije, jača.
2. Gdje je ljudsko prosuđivanje najvažnije?
Do 2028., 15% odluka bit će autonomno.
Ljudsko prosuđivanje postaje vrhunska vrijednost.
3. Koja je vaša AI strategija upravljanja i povjerenja?
Organizacije koje uspiju neće imati “najpametniji” AI, nego one koje:
- uvode AI odgovorno
- održavaju ljudski nadzor
- grade povjerenje korisnika
Šta je zapravo u igri
Prvih 1.000 dana pokazalo nam je šta AI može. Narednih 1.000 dana odlučuje kako ćemo ga koristiti, za dobro ili loše. Nije samo riječ o tržišnom udjelu. Govorimo o mogućnosti da sažmemo vijek naučnog napretka u jednu deceniju, ili da se suočimo s katastrofalnim rizicima ako AI uvedemo pogrešno.
Pobjednici neće biti oni s najboljim AI-jem, nego oni koji izgrade prave rovove: podatke, povjerenje, ljudsko prosuđivanje i distribuciju, uz odgovorno upravljanje.
Tri godine kasnije, većina organizacija AI vidi kao funkciju. Naredne tri godine pripadaju onima koji shvataju da je to osnova, i grade na njoj odgovorno.
Steven Wolfe Pereira, Forbes
Datum i vrijeme objave: 01.12.2025 – 09:52 sati
