Pisao sam u ovoj koloni o AI-ju više puta. O tome kako mijenja pretragu, kako mijenja marketing, kako mijenja commerce. I skoro svaki put bih dobio istu reakciju od direktora koje poznajem – uglavnom na kafi, ne na sastanku, jer na sastanku to niko ne priznaje: “Nikola, sve to lijepo zvuči, ali kod nas se ništa nije promijenilo.”
Pa ‘ajde da konačno o tome napišem nešto praktično.
Vjerovatno ste i vi prošle godine donijeli neku odluku o AI-ju. Platili licence za ChatGPT Team ili Copilot, Gemini ili Claude. Pustili marketing da “isproba” generisanje sadržaja. Angažovali nekoga da napravi pilot – chatbota, neku automatizaciju, nešto. I onda… ništa. Trošak je tu, alati stoje otvoreni u tabovima, neko se i dalje “igra”, a u kvartalnom izvještaju nema nijedne brojke koja kaže “ovo je donio AI”. ROI na AI – nula.
Ako vam ovo zvuči poznato, niste izuzetak. Vi ste pravilo. I priznajem, prošao sam to i sam, u svojim firmama i u kompanijama đe konsultujem i implementiram. Naučio sam na svoj račun đe to puca.
Problem skoro nikad nije bila tehnologija. Modeli su dovoljno dobri već dvije godine, posebno zadnjih 9 mjeseci. Problem je jaz o kojem se ćuti – razlika između AI-ja u laboratoriji i AI-ja u fabrici. Laboratorija je eksperiment: neko nešto proba, pokaže na sastanku, svi klimnu glavom, i tu se završi. Fabrika je proces: AI radi isti posao svaki dan, bez nadzora, i to se vidi u marži, u vremenu, u broju ljudi potrebnih za zadatak. Većina firmi zaglavi u laboratoriji i misli da je to AI adopcija.
Nije. To je skupo igralište.
Brojke koje niko ne voli da pokaže na bordu
Da se razumijemo – ovo nije naš lokalni problem. Ovo je globalni obrazac, samo se rijetko piše o tome, jer ne ide u prilog hajpu. Mi smo ovdje, čak, oprezniji, pa se mnogo manje ‘fulalo’ nego što je to slučaj na zapadu.
A podaci se slažu iz previše nezavisnih izvora da bi bili slučajnost. MIT-ova NANDA inicijativa pregledala je preko 300 javno objavljenih AI implementacija i utvrdila da 95% korporativnih generativnih AI pilota nije donijelo nikakav mjerljiv povraćaj. Ne mali povraćaj – nulu. RAND Corporation u analizi iz 2025. kaže da 80,3% AI projekata ne isporuči ono zbog čega su pokrenuti: jedna trećina se napusti prije produkcije, jedna stigne do kraja ali ne donese ništa, a jedna donese nešto što ne može da opravda trošak. Samo 19,7% ostvari poslovni cilj.
Prevedeno: od pet AI inicijativa, jedna uspije. Ostale četiri završe u onome što analitičari sada zovu AI pilot purgatory – čistilište pilota, prostor između obećavajućeg demoa i stvarne produkcije, gdje projekat nije ni otkazan ni isporučen. Samo visi. Deloitte je tome dao ime – pilot fatigue, umor od pilota. Onaj osjećaj kad neko spomene “a da probamo AI za ovo” i cijela sala u sebi uzdahne.
A evo što je u svemu tome najvažnije: tehnologija radi. Modeli su sposobni. Pad projekta je skoro uvijek u strategiji, u podacima, u organizaciji – ne u AI-ju. Onih 19,7% koji uspiju dijele tri stvari: definisali su uspjeh unaprijed, prvo uložili u temelj podataka, i tretirali cijelu stvar kao organizacionu promjenu, a ne kao instaliranje softvera.
A kod nas je problem stepenicu ranije
Globalno, muka je “pilot ne dođe do produkcije”. Kod nas je dublja – veliki dio firmi uopšte ne krene.
Prema OECD-u, u Zapadnom Balkanu je između 2020. i 2023. u prosjeku 5,4% firmi koristilo AI – oko 70% nivoa EU. Ali taj prosjek krije nešto neugodno: EU anketa firmi u 27 zemalja pokazala je da je udio onih koje AI koriste u produkciji 2025. išao od 9% u Švedskoj do svega 1% u Srbiji. I da, Srbija je najslabija u regionu po ovom pitanju – iako je u skoro svim ostalim digitalnim indikatorima među najboljima.
Spojite to dvoje i dobijete realnu sliku naše srednje i velike firme u 2026:
- Šansa da ste uopšte krenuli je mala.
- Ako ste krenuli, šansa da je to došlo do P&L-a je još manja.
- A pritisak da pokažete rezultat raste – 98% bordova sada traži dokazani AI ROI, a 71% CEO-eva očekuje rezove budžeta ako promaše ciljeve do sredine 2026.
To je teren. Sad pitanje koje vrijedi para: zašto pilot umire?
Zašto pilot umire
Kad raščlanite stotine propalih projekata – i kad raščlanite sopstvene, što je najbolnije – razlozi se svode na tri korijena. Nijedan nije tehnološki.
Prvo: niko ne posjeduje ishod. Pilot je po prirodi istraživanje. Uključeno je više ljudi, odgovornost rasuta, a odluke o tome što sistem radi donose se “po komisiji” ili se ne donose. Egzekutiva odobri budžet pa nestane – u 56% propalih slučajeva sponzorstvo ispari za šest mjeseci. Marketing hoće jedno, operativa drugo, IT treće, i niko ne prelama jer nema vlasnika procesa/projekta. Kod nas se AI projekat tipično “zalijepi” za onoga ko je najentuzijastičniji – obično mladi kolega koji “se razumije u to” – bez mandata, bez budžeta, bez ikakvog autoriteta da promijeni proces. Kad naiđe na otpor odjeljenja, nema čime da ga prelomi. I tu pilot tiho umre.
Drugo: proces se ne mijenja, samo se dodaje alat. Ovo je najskuplja zabluda i moja najveća lekcija. Kupiš licence i misliš da je posao gotov. Ali demo je radio zato što je neko ručno spremio savršen ulaz. Stvarni proces je prljav – ima izuzetke, legacy sisteme, ljude koji rade “kako su navikli dvadeset godina”. AI koji samo sjedne pored nepromijenjenog procesa ne donosi ništa. To je kao da kupiš mašinu, a ne diraš proizvodnu liniju da je primi. Pravo pitanje nije “radi li alat”. Pravo pitanje je “mijenja li ovo kako radimo posao”.
Treće: projekat se ne vodi kao projekat. I tu dolazimo do onoga o čemu se kod nas najmanje priča. AI inicijativa ima sve odlike ozbiljnog projekta – više aktera, zavisnosti, nejasan obim, tehnički rizik, eksternog izvođača, podatke koji su poslovno osjetljivi. A vodi se kao… eksperiment. Bez definisanog ishoda, bez milestone-a, bez ugovora koji štiti naručioca, bez plana što kad izvođač “nestane” na pola posla. Najčešći uzrok kroz sve studije: nema mjerljivog poslovnog cilja od prvog dana. A bez produkcijske metrike uspjeha, ne postoji sila koja gura projekat preko linije.
Prva dva korijena su poznata – o njima piše svaka strana analiza. Treći pravi najviše tihe štete kod nas, jer kulturu vođenja projekata i ugovorne zaštite za ovakve nejasne, transformativne poslove jednostavno nismo razvili. O tome ću malo više u nastavku kolumne.
Kako se vodi AI projekat – ono što vam niko nije rekao
Ako tehnologija nije problem, a vođenje jeste, onda vrijedi biti konkretan. Ne kao IT nabavka, ne kao “neka se ekipa igra”, nego kao transformativni projekat sa stvarnim rizikom. Tri stuba: organizacija, ugovor, mjerenje.
- Organizacija: jedan vlasnik, jasan mandat
Prije nego potrošite ijedan euro, morate imati odgovor: ko posjeduje ishod? Ne ko radi – ko odgovara ako ne uspije, i ko ima autoritet da prelomi otpor.
Praktičan minimum:
- Sponzor (C-level). Ne onaj koji odobri pa nestane. Onaj koji se pojavi na mjesečnom pregledu i čije ime stoji pored brojke. Ako sponzor ne može da izdvoji sat mjesečno, projekat nije dovoljno bitan da se uopšte radi.
- Vlasnik procesa sa biznis strane. Čovjek iz odjeljenja gdje AI mijenja posao – ne IT. On kaže što je dobar rezultat, on prima ili odbija isporuku. Ovo je uloga koja kod nas skoro uvijek fali.
- Tehnički vodja. Gradi i integriše. Može biti eksterni (trenutno je to i preporuka) – ali ne smije biti i onaj koji ocjenjuje da li je posao dobro urađen. Razdvojite onoga ko gradi od onoga ko prima.
Pravilo koje rješava onih 56% gdje sponzorstvo ispari: ako nema imena pored ishoda, projekat ne kreće. Difuzna odgovornost je tiha smrt.
- Ugovor: gdje se naručilac štiti (ili ne)
Ovdje se u regionu gubi najviše para – i najviše živaca. Tipičan AI ugovor kod nas glasi “izrada AI rješenja, X eura, rok Y”. To je ugovor koji štiti izvođača, ne vas. Kad demo ne pređe u produkciju, vi ste platili, a nemate ništa upotrebljivo u rukama.
Što mora da uđe u ugovor:
| Klauzula | Zašto vas štiti |
| “Gotovo” = produkcijska metrika, ne demo | Isplata vezana za rezultat na živim podacima (npr. “obrađuje 90% faktura bez ručne intervencije”), ne za prezentaciju na sastanku |
| Fazno plaćanje uz milestone-e | Ne plaćate sve unaprijed; svaka faza ima prijemni kriterijum. Loša faza znači pauzu, ne nastavak |
| Vlasništvo nad kodom, podacima i promptovima | Sve što nastane je vaše, crno na bijelo. Inače ste taoc izvođača koji “drži ključeve” |
| Izlazna strategija (exit) | Što vam se predaje ako prekinete – dokumentacija, pristupi, transfer znanja, SOP. Bez ovoga ste zaključani |
| Obrada podataka (GDPR / lokalni zakon, DPA) | Ko obrađuje vaše podatke, gdje žive, ko ima pristup – pogotovo ako izvođač gura sve kroz eksterni AI servis |
| Održavanje i model drift | AI nije “isporuči i zaboravi”. Modeli se mijenjaju, performanse padaju. Ko to prati i po kojoj cijeni |
Posljednja dva reda su mjesto gdje se naši ugovori najčešće lome. Firma potpiše, izvođač provuče vaše podatke kroz treći servis bez ijedne klauzule, i tek kad dođe inspekcija ili curenje – shvati se da niko nije ni pitao gdje ti podaci uopšte žive. Ugovor je prva linija odbrane, ne formalnost koju potpišete da biste počeli. Za crnogorske biznise: kako se približavamo EU, dolazi momenat temeljnog I arhitekturalnog sređivanja ‘consent’ I ‘data’ sistema. Doći će to dosta brzo, I može biti finansijski jako bolno.
- Mjerenje: metrika prije koda
Bez produkcijske metrike definisane od prvog dana, ništa ne tjera projekat preko linije. Zato metriku postavljate prije nego što se išta gradi, i to dvoslojno:
- Vodeća metrika – pokazuje smjer dok projekat traje: procenat zadataka koje AI obradi bez ispravke, vrijeme po zadatku, koliko ljudi stvarno koristi alat (ne koliko ih ima licencu).
- Zaostala metrika – pokazuje P&L efekat poslije: ušteđeni sati pretvoreni u trošak, manje greške, brži ciklus, oslobođen kapacitet.
Konkretno, iz operative: ne “uveli smo AI za podršku”, nego “AI rješava 40% upita bez agenta, prosječno vrijeme odgovora palo sa 4 sata na 8 minuta, oslobođen 1,2 čovjeka za složenije slučajeve”. Prva rečenica je demo. Druga je P&L. Razlika je u tome što se druga mjeri od prvog dana.
Most iz laboratorije u fabriku
Da se vratimo na početnu sliku. Sve dosad rečeno svodi se na jedno pitanje: kako se prelazi ta linija između laboratorije i fabrike? Jer to je jedina linija koja se vidi u izvještaju.
Razlika nije u alatu, ista je tehnologija i u demou i u produkciji. Razlika je u pet stvari koje moraju biti riješene prije nego pilot dobije zeleno svjetlo za skaliranje. Uzmite ovo kao kontrolnu listu: ako neka stavka nema jasan odgovor, pilot nije za fabriku, ma kako dobro izgledao na sastanku.
| # | Pitanje | Laboratorija (demo) | Fabrika (produkcija) |
| 1 | Podaci | Ručno spremljen, čist uzorak | Živi, prljavi podaci, izuzeci, legacy sistemi |
| 2 | Vlasnik | “Ekipa koja se igra” | Imenovani vlasnik ishoda sa mandatom |
| 3 | Proces | AI sjedi pored starog procesa | Proces redizajniran da primi AI |
| 4 | Metrika | “Izgleda impresivno” | Vodeća + zaostala metrika, od prvg dana |
| 5 | Trajnost | Radi danas, na ovom uzorku | Ko održava, prati drift, plaća kad zatreba |
Većina pilota padne na redovima 1, 3 i 5 , baš onima koje demo sakrije. Pilot radi na očišćenim podacima, zaobilazi legacy sisteme, živi izvan svih onih provjera i zavisnosti koje vladaju stvarnom operativom. Pa kad krene ka produkciji, naiđe na stvarni svijet i tiho se uruši.
Počnite skromno , to nije slabost, to je strategija
Ima jedan nalaz koji posebno vrijedi za nas, gdje su budžeti i kapaciteti manji. Interne AI automatizacije padaju dvostruko češće od onih vođenih sa specijalizovanim izvođačem – ne zato što naši ljudi nisu sposobni, nego zato što se integracioni sloj, spajanje AI-ja sa stvarnim sistemima, potcijeni za red veličine. Uvijek.
Pouka nije “ne gradi interno”. Pouka je: uzmite jedan proces koji boli, dovedite ga do fabrike do kraja, izmjerite, pa tek onda širite. Jedan proces doveden do P&L-a vrijedi više od deset pilota u čistilištu. Svaki sljedeći je lakši – postoji obrazac, postoji vlasnik koji zna kako, postoji ugovor koji štiti. Pet uspjelih malih projekata složi se u sistem. Pedeset napuštenih pilota složi se u umor.
To je cijela tajna onih 19,7%. Ne veći budžet. Ne bolji model. Disciplina.
Zašto je ovo prilika, a ne samo problem
Lako je sve ovo pročitati kao razlog za pesimizam. Nemojte. Za firmu u Crnoj Gori i regionu, ova slika je zapravo vremenski signal.
Razmislite što brojke stvarno govore. Region je na 5,4% naspram 8% u EU – kasnimo, jasno. Ali to kašnjenje znači da su, baš sad kad mi krećemo, alati zreli, modeli sposobni, a tuđe greške već popisane. Ne moramo da platimo cijenu eksperimentisanja koju su platili oni ispred nas. Možemo pravo na disciplinu koja radi. Onih 19,7% nisu otkrili tajnu – oni samo rade ono što je danas javno znanje.
I drugi sloj, onaj koji me kao preduzetnika najviše interesuje: kod nas skoro niko od konkurencije nije napravio taj prelaz iz laboratorije u fabriku. Kad je u produkciji 1% firmi u Srbiji naspram 9% u Švedskoj, to ne znači da je tržište nemoguće. Znači da je prazno. Prva firma u svojoj branši koja dovede jedan ozbiljan proces do fabrike ne dobija malu prednost – dobija prednost koja se gomila, jer svaki sljedeći korak joj je lakši dok konkurencija još “isprobava”.
Pritisak postoji, bordovi traže ROI, budžeti se preispituju. Ali pritisak je dobra stvar ako imate okvir. Bez okvira, pritisak vas tjera u još jedan pilot koji će umrijeti. Sa okvirom, pritisak je sila koja gura projekat preko linije.
I jedna stvar, direktno sa terena – AI implementacija nije za one stvari za koji vi, kao menadžment sloj, mislite da jeste. Najbolji ROI ima u čistoj operativi. U onim dosadnim, repetativnim ili administrativnim elementima vašeg poslovanja. U brzini realizacije istih. U oslobađanju radnih sati sposobnih ljudi koji mogu da se bave smislenijim stvarima I da generišu rast.
Na kraju – pitanje za sljedeći sastanak
Vratite se na ono s početka: vidi li se AI u vašim rezultatima? Ako je odgovor “ne baš”, problem skoro sigurno nije u alatu koji ste kupili. Problem je u one tri stvari – niko ne posjeduje ishod, proces se nije promijenio, projekat se nije vodio kao projekat.
Sve tri su rješive. Ali ne tako što kupite bolji alat ili sačekate bolji model. Rješive su tako što AI tretirate kao ono što jeste – transformativni projekat sa vlasnikom, ugovorom i metrikom, a ne kao softver koji se instalira pa zaboravi.
Pa ako na sljedećem sastanku postavite samo jedno pitanje, neka bude ovo: za naš najvažniji AI pilot – ko posjeduje ishod, što je produkcijska metrika uspjeha, i što nas u ugovoru štiti ako demo ne pređe u produkciju?
Ako na sva tri postoji jasan odgovor – odlično, na dobrom ste putu. Ako tišina potraje malo predugo… e, sad bar znate đa počnete.
Autor: Nikola Pelević (MarTech i Ecommerce Expert sa preko 10 godina iskustva u marketing tehnologijama, digitalnom marketingu i ecommerce oblastima. Trenutno obavlja funkciju izvršnog direktora Djak Sport Crna Gora, digitalnog konsultanta na nivou Ðak Sport Grupe i osnivač je Clavis Advisory, agencije za marketing tehnologije, AI primjenu i e-commerce)
Autor: Nikola Pelević (MarTech i Ecommerce Expert sa preko 10 godina iskustva u marketing tehnologijama, digitalnom marketingu i ecommerce oblasti. Trenutno obavlja funkciju izvrsnog direktora Djak Sport Crna Gora kao i digitalnog konsultanta na nivou Ðak Sport Grupe)
