Kakve odluke zaista određuju uspjeh AI integracije u organizacijama
Većina stručnjaka koji prvi put ozbiljno započinju implementaciju generativne umjetne inteligencije (AI) u većim organizacijama suočava se s neočekivanim izazovima. Problemi ne počinju – kako mnogi pretpostavljaju – izborom konkretnih modela poput GPT-a ili njegovih alternativa. Prije nego dođete do pitanja tehnologije, neizbježno se otvaraju znatno prizemljenija, ali puno teža pitanja: Tko će snositi troškove korištenja modela?Tko je vlasnik vektorske baze i podataka?Kako se dijele pristupi i odgovornosti kod potencijalnih pogrešaka modela?
“Da bi AI projekti imali šansu za uspjeh, ključno je osigurati odgovore na ova praktična pitanja prije same tehnološke implementacije.”
Za razumijevanje i uspješnu realizaciju AI rješenja, korisno je promatrati integraciju kroz tri međusobno povezana sloja:
- Operativni model (organizacijska struktura oko AI-a)
- Tehnološki sloj (modeli, vektorske baze, agenti)
- Organizacijska operabilnost (timovi, troškovi, nadzor, promjena radnih navika)
Ignoriranje bilo kojeg od ovih slojeva vrlo često AI projekte svodi na niz zasebnih pilot-projekata — bez jasnog puta prema širem, održivom korištenju.
Organizacijska shema AI arhitekture
Operativni model: temelj koji određuje brzinu i održivost AI-a
Najčešći polazni pristup u većini tvrtki je tehnološki: “Izgradimo RAG chatbot za korisničku podršku.” Međutim, prva presudna odluka je skrivena — odabir operativnog modela primjene AI-a. Literatura i praksa razlikuju tri osnovna pristupa:
-
Decentralizirani model: Svaka poslovna jedinica (engl. Line of Business — LOB) sama eksperimentira te vodi vlastitu vektorsku bazu i račune. Prednost je agility i prilagodba lokalnim potrebama, ali nedostatak je fragmentacija — teško praćenje troškova i standarda, često “shadow AI”, gdje odjeli implementiraju vlastita AI rješenja bez znanja centrale1.
-
Centralizirani model: Centralni AI tim (“Center of Excellence”) definira standarde, platforme i sigurnosne postavke, razvija zajedničke komponente. Prednost su jedinstvene smjernice i lakše uvođenje sigurnosnih okvira, ali nedostatak je mogućnost stvaranja uskih grla i sporije reakcije na potrebe jedinica.
-
Federirani model: Kompromisna strategija, popularna u velikim organizacijama poput banaka ili telekoma. LOB-ovi imaju kontrolu nad osjetljivim podacima, dok centralni tim nudi zajedničke komponente (npr. RAG sloj, guardrails, logiranje) i brine o rizicima i troškovima.
Za ovaj model ključni su dogovori oko vlasništva podataka, održavanja guardrails-a, distribucije troškova te brzog odgovora na regulatorne zahtjeve.
Za sve koji su sudjelovali u centralizaciji poslovnih izvještaja ili izgradnji podatkovnih skladišta, federirani AI model bit će intuitivan — radi se o sličnom “hub-and-spoke” pristupu, samo s dodatnim AI slojem.
Tehnološki sloj: RAG kao spona između podataka i korisničkog iskustva
Nakon što postoji jasna operativna paradigma, tek tada ima smisla posvetiti se tehnološkim komponentama. U praksi, standard u 2026. godini za poslovne primjene je Retrieval Augmented Generation (RAG).
RAG kombinira snagu jezičnih modela s internim dokumentima organizacije. Umjesto da model odgovara na temelju “općeg znanja”, koristi se vektorska baza vaših dokumenata — pravilnika, ugovora, korisničkih upita, izvještaja. Kada korisnik postavi pitanje, najrelevantniji dijelovi dokumenata koriste se kao kontekst za generirani odgovor.
Zašto je RAG ključan?
- Smanjuje halucinacije: generira odgovore temeljene na stvarnim, provjerljivim informacijama.
- Rješava problem zastarjelosti podataka: model odgovara prema najnovijim internim izvorima, a ne samo prema podacima iz vremena treninga.
Svi važniji cloud pružatelji, poput AWS-a i Microsoft Azure-a, nude gotove servise za upravljanje vector store-ovima, “chunkiranje” dokumenata, embedding i skaliranje modela. No u implementaciji tri elementa se često zanemaruju:
- Strategija chunkiranja: kako rezati i indeksirati dokumente za optimalan kontekst,
- Politika osjetljivih podataka: da se povjerljivi sadržaj ne izlaže nepotrebno,
- Metrike retrievala: praćenje preciznosti, pokrivenosti i performansi sustava.
Loš odabir načina “chunkiranja” fragmenata može značajno narušiti kvalitetu odgovora na razini čitave organizacije2.
Agentne arhitekture: od jednog bota do tima specijaliziranih AI suradnika
Jedan od najnovijih trendova je prelazak sa statičnih chatbotova na sofisticiranije agentne arhitekture. Inspiraciju često daju uzori iz velikih korporacija (npr. Salesforce), a ideja je funkcionalnost raspodijeliti na više specijaliziranih agenata, s jasnim granicama odgovornosti.
Tipični agenti obuhvaćaju:
- Greeter: prvi kontakt, prikupljanje osnovnih informacija,
- Orchestrator: upravlja dodjelom zadataka između drugih agenata,
- Domain SME (Subject Matter Expert): stručnjak za određene poslovne domene,
- Judge & Jury: provjerava kvalitetu i konzistentnost odgovora,
- Project Manager: koordinira višekoračne ili dugotrajne procese.
Prednost ovakvog pristupa je modularnost: svaki agent se može unaprjeđivati bez narušavanja ostatka sustava. To omogućuje organizacijama da AI “prilagode” različitim odjelima i procesima, uz jasnu podjelu zadataka i obranu od potencijalnih pogrešaka.
Ljudski faktor i korisničko iskustvo: gdje AI najbolje doprinosi svakodnevnici
Niti jedno AI rješenje, bez obzira na razinu automatizacije, ne može u potpunosti zamijeniti ljudsku procjenu i upravljanje rizicima. Human-in-the-loop pristupi i dalje su standard u ključnim poslovnim procesima, jer povećavaju prihvaćenost sustava i smanjuju šanse za skupe greške.
Važne UX smjernice u AI aplikacijama su:
- Jasne indikacije pouzdanosti odgovora: prikaz izvora i razine samopouzdanja,
- Vidljive točke kontrole: korisnik zna kada može preuzeti vođenje,
- Integracija u postojeće alate: AI mogućnosti se nude kao proširenje CRM-a, ticketinga ili razvojnih okruženja.
U domaćim tvrtkama, AI najbolje “sjedne” kada se organizacijske promjene prate temeljitom edukacijom i uklapanjem AI sustava u postojeći radni tok.
Kako opstati izvan pilot faze: troškovi, praćenje i MLOps u praksi
Jedan od najčešćih propusta je odgađanje rješavanja troškova i nadzora za kasniju fazu. No u trenutku kada AI sustavi krenu u ozbiljniju upotrebu, iznenadni rast troškova može ugroziti cijelu inicijativu. Isplati se od starta:
- Tagirati sve AI resurse po odjelima, aplikacijama i okruženjima,
- Definirati kvote i postaviti alarme za neuobičajeno korištenje,
- Odabirati optimalne modele: manji modeli za rutinske zadatke, veći za zahtjevnije upite.
Observability (praćenje i vidljivost rada sustava) je podjednako važan sloj: obuhvaća analitiku o kvaliteti odgovora, “driftu” podataka, sigurnosnim incidentima te performansama pojedinih komponenti. Moderni alati (Azure Fabric, AWS CloudWatch, Salesforce Foundry) olakšavaju centraliziran nadzor i useljavaju DevOps kulturu u AI svijet.
Bez dobrog MLOps-a (upravljanja životnim ciklusom modela), AI rješenja brzo zastarijevaju, a sustavi postaju teške crne kutije za održavanje.
Multivendor i data gravity: realna složenost izbora cloud okruženja
Poslovna realnost danas podrazumijeva razmatranje više cloud pružatelja (AWS, Azure, Salesforce...) i potrebe za interoperabilnošću. Prednosti pristupa s više dobavljača su fleksibilnost i smanjenje rizika vezivanja uz jednog vendora (“vendor lock-in”). S druge strane, upravljanje osjetljivim podacima i politike pristupa postaju mnogo složenije.
“Ondje gdje su podaci — tamo je i gravitacija poslovnih aplikacija.” Upravo to je razlog toga što mnoge tvrtke ključno interne podatke i dalje čuvaju u vlastitim, zatvorenim sustavima te grade sigurnosne protokole za pristupanje i razmjenu modelima.
Pravni i regulatorni zahtjevi (GDPR, Zakon o zaštiti osobnih podataka) značajno utječu na ove odluke, pa je uvijek nužna konzultacija s lokalnim pravnim timom.
Praktični koraci za uspješan AI projekt u 2026.
Za one koji žele uspješno integrirati AI u svoje poslovanje — bez obzira na industriju ili veličinu tvrtke — preporučuje se sljedeći praktični okvir:
- Dogovorite operativni model: definirajte tko snosi koje odgovornosti i granice između centralnog tima i odjela.
- Dizajnirajte podatkovnu arhitekturu za RAG: gdje žive dokumenti, tko ima pristup i održava vektorske baze.
- Odaberite AI servise i planirajte interoperabilnost: API gatewayi i standardni formati olakšavaju kasnije širenje.
- Krenite s jasnim poslovnim slučajem i agentnim pattern-ima: mapirajte procese na specijalizirane AI agente.
- Integrirajte human-in-the-loop i UX elemente u postojeće alate: povećava prihvaćenost i kvalitetu.
- Od početka postavite mjerenje troškova, kvalitete i sigurnosti: čak i kad su volumeni još mali.
- Gradite MLOps kulturu: verzioniranje, testiranje, evaluacija, rollback — za održivost i dugoročno povjerenje.
Ova metodologija nije univerzalni recept, ali može biti dobar zajednički temelj za suradnju IT i poslovnih timova. Najvažnije je maksimizirati vidljivost veza između malih tehničkih odluka i širokih poslovnih ciljeva — brža inovacija, upravljanje rizicima i održiva struktura troškova.
Gdje vi najčešće nailazite na izazove integracije AI-a u svojoj organizaciji? Koji vas sloj – operativni, tehnološki ili organizacijski – najčešće iznenadi kada krenete dalje od pilot faze?