Globalni trendovi usvajanja umjetne inteligencije (2025.–2030.)

Uvod

Umjetna inteligencija (UI) ulazi u eru eksplozivnog rasta i široke primjene. Između 2025. i 2030. očekuje se da će UI postati temelj globalnog gospodarskog rasta, tehnoloških inovacija i društvenih promjena. Tvrtke i vlade diljem svijeta povećavaju ulaganja u UI kako bi stekle konkurentsku prednost, dok regulatori i zajednice nastoje osigurati odgovornu primjenu i ostvarenje pogodnosti umjetne inteligencije. Ovo izvješće pruža sveobuhvatan pregled trendova usvajanja UI-a od 2025. do 2030. godine, pokrivajući globalni tržišni rast, regionalne i industrijske obrasce, državne inicijative, nove tehnologije, utjecaj na radnu snagu, etička i sigurnosna pitanja, izazove i strateške prilike.

Globalni rast tržišta umjetne inteligencije i projekcije

Globalno tržište UI-a nalazi se na strmoj putanji rasta. U 2023. godini globalno tržište umjetne inteligencije procijenjeno je na otprilike 200–280 milijardi dolara magnetaba.com. Do 2030. predviđa se da će prijeći 1,8 bilijuna dolara magnetaba.com, što odražava zapanjujuću prosječnu godišnju stopu rasta (CAGR) od 35–37%. Taj rast pokreću brzi napreci u mogućnostima UI-a (posebno generativni UI) i sve veće usvajanje UI-a među poduzećima u raznim sektorima. Slika 1 prikazuje projekciju globalnog rasta tržišta UI-a od 2023. do 2030., ističući eksponencijalno povećanje. Projekcije veličine globalnog tržišta UI-a (2023.–2030.).

Na makroekonomskoj razini, utjecaj UI-a bit će transformativan. Analitičari predviđaju da bi umjetna inteligencija mogla pridonijeti do 15,7 bilijuna dolara globalnom gospodarstvu do 2030. godine magnetaba.com – što je ekvivalentno stvaranju novog gospodarstva veličine Kine i Indije zajedno. To bi predstavljalo prosječno povećanje globalnog BDP-a od 26% magnetaba.com. Druga nedavna analiza IDC-a predviđa da će ulaganja u AI rješenja donijeti kumulativne ekonomske koristi od 22,3 bilijuna dolara do 2030. (otprilike 3,7% globalnog BDP-a) rcrwireless.com. Te koristi proizlaze iz povećanja produktivnosti zahvaljujući UI-u, automatizaciji rutinskih zadataka i inovacijama u proizvodima i uslugama. Primjerice, McKinsey procjenjuje da samo generativni UI može dodati 2,6–4,4 bilijuna dolara vrijednosti godišnje industrijama na globalnoj razini mckinsey.com, podižući ukupni učinak UI-a za 15-40%.

Ključno je da se predviđa kako će rast UI-a dugoročno biti pozitivan za zaposlenost, iako će automatizirati određene poslove. Raniji val automatizacije mogao bi do 2025. godine premjestiti oko 85 milijuna radnih mjesta, ali se očekuje i otvaranje oko 97 milijuna novih poslova povezanih s UI-em, što znači neto dobit od oko 12 milijuna radnih mjesta do 2025. magnetaba.com. U idućem desetljeću, Svjetski ekonomski forum predviđa neto povećanje od 78 milijuna radnih mjesta globalno do 2030. weforum.org, pod uvjetom da se radnici prekvalificiraju za nova zanimanja pokrenuta UI-em. Zaključno, razdoblje 2025.–2030. obilježit će prijelaz UI-a iz rane faze tehnološkog razvoja u sveprisutnu tehnologiju opće namjene koja će biti temelj velikog dijela globalnih ekonomskih aktivnosti.

Regionalni trendovi usvajanja i ključne inicijative

Usvajanje UI-a ubrzava u svim regijama, ali s različitim prioritetima i strategijama. U nastavku ističemo ključne trendove u Sjevernoj Americi, Europi, Azijsko-pacifičkoj regiji, Latinskoj Americi, Bliskom istoku i Africi:

Sjeverna Amerika

Sjeverna Amerika (na čelu sa Sjedinjenim Američkim Državama) i dalje prednjači u inovacijama i implementaciji umjetne inteligencije. Regija trenutno drži najveći udio AI ulaganja i prihoda (otprilike trećinu globalnog tržišta UI-a) i sjedište je mnogih vodećih AI tehnoloških tvrtki. Posebno su SAD pokrenule velike inicijative za učvršćivanje svog AI vodstva. Primjer je “Stargate Project”, novi projekt najavljen 2025. godine za ulaganje 500 milijardi dolara tijekom četiri godine u najnapredniju AI superračunalnu infrastrukturu u SAD-u openai.com. Potpomognut javno-privatnim konzorcijem (uključujući OpenAI, SoftBank, Microsoft, Oracle, NVIDIA i druge), Stargate ubrzano gradi AI podatkovne centre (počevši od Texasa) za pružanje golemog računalnog kapaciteta potrebnog za modele sljedeće generacije openai.com openai.com. Ovo bez presedana ulaganje ima za cilj osigurati američko AI vodstvo i “reindustrijalizirati” američko gospodarstvo s pomoću vještina umjetne inteligencije openai.com.

Javna politika u SAD-u također se razvija kako bi podržala AI. Vlada SAD-a donijela je National AI Initiative Act i povećala federalna ulaganja u istraživanje i razvoj UI-a, dok su agencije poput National Institute of Standards and Technology (NIST) objavile okvire za upravljanje rizicima povezanim s UI-em. Krajem 2024. Bijela kuća donosi smjernice prema kojima savezna tijela imenuju glavne AI dužnosnike i potiču implementaciju UI-a u javnim službama reuters.com. Kanada – koja je među prvima uvela nacionalnu AI strategiju još 2017. – nastavlja ulagati u istraživačke AI centre (npr. Montreal, Toronto, Edmonton) i razvoj talenata, održavajući reputaciju posebno u području dubokog učenja. Sjeverna Amerika u cjelini spaja snažne privatne inovacije (velike tehnološke tvrtke i startupi) s rastućom javnom podrškom za širu implementaciju UI-a. PwC procjenjuje da će Sjeverna Amerika zabilježiti porast BDP-a od oko 14% do 2030. zahvaljujući AI-u, što je oko 3,7 bilijuna dolara ekonomskog učinka – drugo nakon Kine kad je riječ o apsolutnim brojkama pwc.com.

Europa

Europa pristupa implementaciji umjetne inteligencije s naglaskom na etiku, regulatorni nadzor i digitalni suverenitet. EU je donijela ambiciozne planove za razvoj vlastitih UI kapaciteta uz istodobno osiguravanje “pouzdane AI tehnologije”. U 2024. EU je finalizirala Akt o umjetnoj inteligenciji (AI Act) – prvi sveobuhvatni AI propis na svijetu – koji je stupio na snagu 1. kolovoza 2024. commission.europa.eu. AI Act uvodi okvir temeljen na procjeni rizika: postavlja stroge zahtjeve za “visokorizične” AI sustave (npr. u zdravstvu, zapošljavanju, prijevozu) i zabranjuje određene primjene s “neprihvatljivim rizikom” poput društvenog bodovanja commission.europa.eu commission.europa.eu. Usvajanjem jedinstvenih pravila na području 27 država članica, politika EU-a želi istovremeno zaštititi temeljna prava i potaknuti cjelovito europsko tržište AI-ja temeljeno na transparentnosti i sigurnosti. Europski dužnosnici žele da EU kroz ovaj uravnotežen pristup postane globalni lider u “sigurnoj AI tehnologiji” commission.europa.eu.

S investicijske strane, Europa pojačava financiranje kako bi nadoknadila jaz u odnosu na SAD i Kinu. Početkom 2025. Europska komisija pokrenula je InvestAI, inicijativu za mobilizaciju 200 milijardi eura (javnog i privatnog novca) za razvoj umjetne inteligencije luxembourg.representation.ec.europa.eu. To uključuje novi europski fond od 20 milijardi eura za izgradnju velikih “gigatvornica” umjetne inteligencije – vrhunskih podatkovno-računalnih centara sa po oko 100 000 naprednih AI čipova – za treniranje iznimno velikih AI modela u Europi luxembourg.representation.ec.europa.eu luxembourg.representation.ec.europa.eu. Planirane su četiri AI gigatvornice (nazvane “CERN za umjetnu inteligenciju”) koje bi osigurale otvorenu zajedničku infrastrukturu europskim istraživačima i tvrtkama, omogućujući pristup svjetskoj AI računalnoj snazi i manje razvijenim akterima luxembourg.representation.ec.europa.eu. Dodatno, velike europske države imaju i vlastite strateške programe: npr. francuska nacionalna AI strategija (s milijardama za AI istraživanje i razvoj i razvoj talenata), njemački AI inovacijski centri te britanske AI investicije (UK je 2023. najavio fond od milijardu funti za AI infrastrukturu i radnu skupinu za osnovne modele UI-a). Europa uživa i u snažnoj akademskoj znanstvenoj bazi i živahnoj startup sceni u Londonu, Berlinu, Parizu i Amsterdamu. Iako je Europa u početku kaskala za SAD-om u implementaciji UI-a, regija brzo sustiže kombinacijom ciljanog financiranja i proaktivnog upravljanja. EU procjenjuje da će AI donijeti široke koristi, kao što su poboljšano zdravstvo, čišći promet i modernizirane javne usluge za Europljane commission.europa.eu.

Azija-Pacifik

Azija-Pacifik je raznolika regija za umjetnu inteligenciju – dom svjetskih lidera poput Kine, ali i mnogih država koje tek započinju s implementacijom AI-ja. Kina je vjerojatno najjači igrač: izjavila je cilj da postane globalni lider u AI-ju do 2030. godine, poduprt ogomnim resursima. Kineski vladin Plan razvoja AI nove generacije (najavljen 2017.) pokrenuo je nacionalne napore, uključujući osnivanje AI tehnoloških parkova, financiranje AI startupova i uvođenje obaveznih AI kurikuluma. Sredinom 2020-ih, Kina je već vodeća u područjima poput računalnog vida, AI-ja za nadzor, fintech AI-ja i superračunarstva. Analiza PwC-a sugerira da će Kina ostvariti najveći pojedinačni udio globalnog AI ekonomskog učinka – oko 26% povećanja BDP-a do 2030., što je ekvivalent više od 10 trilijuna USD, a samo to čini ~60% ukupnog globalnog ekonomskog utjecaja AI-ja pwc.com. Ovo je potaknuto velikom količinom podataka u Kini, snažnom vladino-industrijskom koordinacijom i liderstvom u znanstvenim publikacijama o AI-ju. Brzo se usvaja AI u kineskoj industriji (npr. AI u proizvodnji i logistici), potrošačkim aplikacijama (sveprisutni AI algoritmi preporuka u aplikacijama) i inicijativama pametnih gradova (kontrola prometa, sustavi plaćanja s prepoznavanjem lica itd.). Tehnološki giganti poput Baidua, Alibabe, Tencenta i Huaweija razvijaju vlastite AI čipove i velike AI modele, dok bezbroj startupa donosi inovacije u područjima od autonomne vožnje do AI zdravstva.

Osim Kine, druge zemlje Azije-Pacifika također prihvaćaju AI. Indija je prepoznala AI kao ključan pokretač svoje digitalne ekonomije i javnih usluga. Zapravo, 2025. je proglašena “Godinom AI-ja” u Indiji, s planovima za osposobljavanje 40 milijuna studenata u AI vještinama u sklopu nacionalne inicijative indiatoday.in. Indijska vlada i tehnološki sektor ulažu u AI za poljoprivredu (npr. nadzor usjeva), zdravstvo (dijagnostički AI alati) i upravljanje (AI chatbotovi za e-vladine usluge). Japan uključuje AI u svoju viziju Society 5.0 (integracija kibernetičkog i fizičkog prostora) – primjerice, koristi AI robotiku za rješavanje manjka radne snage i skrbi o starijima, te financira istraživanja objašnjivog AI-ja i robotike nove generacije. Južna Koreja i Singapur imaju visoke stope usvajanja AI-ja; nacionalna AI strategija Južne Koreje ima za cilj svrstati je među 5 najboljih AI sila do 2030. (uz velika ulaganja u istraživanje i razvoj te razvoj AI čipova), dok je Singapur lider u primjeni AI-ja u inicijativama pametne države (kao što su AI upravljanje prometom i sigurnost granica). U međuvremenu, Australija i Novi Zeland usmjereni su na etičke okvire AI-ja i primjenu u rudarstvu, financijama i poljoprivredi. Zemlje jugoistočne Azije (poput Indonezije, Vijetnama, Malezije) su u ranim fazama, ali pokazuju interes za AI kao poticaj gospodarskog razvoja. Privatni sektor je vrlo dinamičan – posebno tvrtke u Aziji prednjače u industrijskom i proizvodnom AI-ju (npr. japanski FANUC u robotici, korejski Samsung u AI čipovima, kineski DJI u dronovima pokretanim AI-jem). Očekuje se da će regija Azija-Pacifik imati najbrži rast ulaganja u AI na svijetu. Jedna procjena pokazuje da će do 2030. 12% novih automobila prodanih u Aziji imati autonomiju razine 3+ (sposobnost samostalne vožnje), što ilustrira brzu primjenu AI-ja u prometu mckinsey.com. Izazov Azije-Pacifika bit će uskladiti brzu inovaciju s regulativom, budući da države imaju različite pristupe privatnosti i AI etici.

Latinska Amerika

Latinska Amerika prepoznaje AI kao sredstvo za ekonomski i društveni razvoj, iako razina usvojenosti zaostaje za Sjevernom Amerikom, Europom i Istočnom Azijom. Nekoliko zemalja Latinske Amerike pokrenulo je nacionalne AI strategije i ulaže u pilot-projekte s umjetnom inteligencijom. Prema Indeksu AI-ja Latinske Amerike za 2024., Čile, Brazil i Urugvaj su lideri regije u spremnosti na AI cepal.org. Ove tri “pionirske” zemlje postižu najbolje rezultate po mjerilima poput razvijene infrastrukture, razvoja ljudskih kapaciteta, istraživanja i razvoja te upravljanja AI-jem cepal.org cepal.org. Čile je, primjerice, osnovao Nacionalni centar za AI (CENIA) i ima snažne programe za AI istraživanje na sveučilištima; Brazil ulaže u AI laboratorije i inovacijske centre (npr. AI centar u São Paulu) te je objavio nacionalnu AI strategiju usmjerenu na industriju i obrazovanje; Urugvaj ima rastući tehnološki sektor i podržavajuće digitalne politike. Druge zemlje poput Argentine, Kolumbije i Meksika smatraju se “usvojiteljima” koji brzo poboljšavaju svoje AI kapacitete, ali sa slabije razine cepal.org. Primjerice, Argentina i Meksiko objavili su nacionalne AI okvire i potiču javno-privatno partnerstvo u AI-u (kao što je primjena AI-ja u poljoprivredi i rudarstvu za Argentinu, ili korištenje AI-ja za vladine usluge i pametne gradove u Meksiku).

Regionalne organizacije i suradnje također se oblikuju. Interamerička razvojna banka (IDB) pokrenula je inicijativu fAIr LAC za promicanje odgovorne primjene AI-ja u Latinskoj Americi i Karibima, dijeleći najbolje prakse i smjernice za politike. Slično tome, EU-LAC Digital Alliance osnovana 2023. podržava zemlje Latinske Amerike stručnim znanjem i sredstvima za napredak digitalnih i AI projekata cepal.org. Unatoč ovim pozitivnim razvojnim smjerovima, Latinska Amerika suočava se sa značajnim izazovima u implementaciji AI-ja: razina ulaganja je još uvijek relativno niska, u mnogim područjima nedostaje ključne infrastrukture (npr. podatkovnih centara), a postoji i nedostatak AI stručno osposobljenih kadrova, pri čemu mnogi školovani stručnjaci napuštaju regiju zbog boljih prilika cepal.org. Postoji zabrinutost da bi bez brzih mjera za izgradnju digitalne infrastrukture Latinska Amerika mogla zaostati (“AI jaz”) cepal.org. Ipak, potencijalne koristi su velike – AI može pomoći pri rješavanju ključnih izazova regije u zdravstvu, obrazovanju i upravljanju gradovima cepal.org. Neke latinoameričke vlade već koriste AI u javnim agencijama (primjerice, AI chatboti za građane u Peruu, AI modeli za predviđanje kriminala u Mexico Cityju, ili analiza COVID-19 podataka u Brazilu) privatebank.jpmorgan.com. Analitičari procjenjuju da bi do 2030. AI mogao pridonijeti gospodarstvu Latinske Amerike sa stotinama milijardi USD, kako AI bude sve više pronašao primjenu u industrijama prirodnih resursa, financijskim uslugama i optimizaciji opskrbnih lanaca. Zaključno, put Latinske Amerike prema AI-ju je započeo, predvođen nekolicinom pionirskih zemalja, s naglaskom na izgradnju kapaciteta i osiguravanje da AI smanji (a ne produbi) društvene razlike u regiji.

Bliski istok

Bliski istok agresivno ulaže u AI kao dio šireg programa gospodarske diverzifikacije i digitalne transformacije (često brendiranog pod nazivom “Vision 2030”). PwC procjenjuje da bi AI mogao dodati oko 320 milijardi dolara gospodarstvu Bliskog istoka do 2030. (otprilike 2% ukupne globalne koristi od AI-ja) pwc.com. Zemlje Vijeća za suradnju zemalja Zaljeva (GCC), posebice Ujedinjeni Arapski Emirati (UAE) i Saudijska Arabija, predvode regiju u usvajanju AI-ja. UAE je 2017. imenovao prvog ministra za AI u svijetu i pokrenuo nacionalnu AI strategiju s ciljem da AI doprinese 14% BDP-a UAE-a do 2030. (~100 milijardi dolara) middleeastainews.com. Prema izvješću iz 2025., tržište AI-ja UAE-a predviđa se da će narasti s oko 3,5 milijarde dolara u 2023. na 46,3 milijarde dolara do 2030. middleeastainews.com middleeastainews.com – ogroman skok koji odražava široku primjenu AI-ja u državnim službama, financijama, zdravstvu i infrastrukturi. UAE je osnovao inovacijske centre i AI istraživačke institute te ulazi u velika partnerstva – primjerice, nedavno je osnovan AI infrastrukturni zajednički pothvat vrijedan 30 milijardi dolara (BlackRock, Microsoft i državni fond Abu Dhabija) za razvoj naprednih oblaka i čip kapaciteta lokalno middleeastainews.com. UAE također mnogo ulaže u AI talente (npr. fond od milijardu dolara za obuku radne snage u AI-ju) i uveo je Povelju o etici AI-ja te podržavajuće propise kako bi potaknuo inovacije AI-ja i smanjio rizike middleeastainews.com middleeastainews.com.

Saudijska Arabija također vidi umjetnu inteligenciju (AI) kao ključnu za ostvarenje svojih ciljeva Vision 2030. Uložila je milijarde kroz inicijative poput Saudijske uprave za podatke i umjetnu inteligenciju (SDAIA) i projekta pametnog grada NEOM, nastojeći primijeniti AI u područjima od nafte i plina do obrazovanja i turizma. Saudijska Arabija cilja da AI doprinese procijenjenih 12% njezinom BDP-u do 2030. godine. Ostale zemlje Bliskog istoka slijede njihov primjer: Katar koristi AI za pametne stadione i sigurnost (posebice nakon što je bio domaćin globalnih događaja), Izrael (često svrstan u Aziju, ali geografski na Bliskom istoku) je globalna vruća točka AI inovacija s visokom koncentracijom AI startupa u kibernetičkoj sigurnosti, financijskoj tehnologiji i obrani. Egipat i Jordan imaju rastuće tehnološke sektore i objavili su nacionalne strategije za AI u razdoblju 2021.–2022. s fokusom na vještine i poduzetništvo. Bankarski sektor regije posebno ulaže u AI – procjenjuje se da bi AI do 2030. godine mogao povećati doprinos bankarskog sektora Bliskog istoka BDP-u za 13,6%, putem personaliziranih usluga i automatizacije ibsintelligence.com fintechnews.ae. Izazov u regiji Bliskog istoka i sjeverne Afrike (MENA) je neujednačena spremnost – neke zemlje nemaju infrastrukturu ili zakonodavni okvir. No, općenito, narativ je da je Bliski istok “AI ambiciozan”: vlade ulažu velika sredstva i donose politike kako bi ova regija postala vodeći korisnik AI-ja. Očekivane koristi uključuju učinkovitije vladine usluge (UAE već koristi AI za obradu viza, komunalne usluge putem chatbotova), poboljšane sigurnosne i nadzorne sposobnosti, nove tehnološke sektore i startupe te smanjenu ovisnost o nafti kroz AI-potaknutu produktivnost u drugim industrijama. Do 2030. Bliski istok želi biti prepoznat kao globalno središte za određene AI primjene, koristeći svoje strateške investicije i mladu, tehnološki pismenu populaciju.

Afrika

Afrika je u ranoj fazi usvajanja AI-ja, ali ima značajan dugoročni potencijal. Do 2023., ukupno afričko tržište AI-ja iznosilo je oko 1,2 milijarde USD (otprilike 2,5% globalnog AI tržišta) africanleadershipmagazine.co.uk africanleadershipmagazine.co.uk – što odražava početnu infrastrukturu kontinenta i ulaganja u ovom području. Međutim, zamah raste: mnoge afričke države formuliraju AI strategije i istražuju načine upotrebe AI-ja za preskakanje razvojnih izazova. Stručnjaci predviđaju da bi do 2030. godine AI mogao ubrizgati do 1,2–2,9 trilijuna USD u afričko gospodarstvo acetforafrica.org africanleadershipmagazine.co.uk. Jedna analiza AI4D Africa sugerira da bi takav AI-potaknut rast (red veličine 2,9 trilijuna USD) značio godišnje povećanje BDP-a Afrike za 3% i mogao bi izvući više od 10 milijuna ljudi iz siromaštva do 2030. godine africanleadershipmagazine.co.uk. Ovi optimistični scenariji pretpostavljaju snažno usvajanje AI-ja u ključnim sektorima poput poljoprivrede, zdravstva, financija i javnih usluga.

Trenutno nekoliko država predvodi afričku AI scenu. Južnoafrička Republika, Kenija i Nigerija često se navode kao predvodnici u usvajanju AI-ja africanleadershipmagazine.co.uk. Južnoafrička Republika objavila je Nacionalnu strategiju za AI i domaćin je istraživačkih centara koji se fokusiraju na AI za društveno dobro; živa tehnološka scena Kenije (“Silicijska savana”) donijela je AI inovacije u području mobilnog plaćanja, nadzora usjeva i primjene računalnog vida u poljoprivredi; Nigerija ima sve veći broj AI startupa koji rješavaju probleme u telemedicini, jezičnom prevođenju (za afričke jezike) i e-trgovini. Egipat i Tunis imaju rastuće AI istraživačke zajednice, a Gana je bila u središtu pažnje otvaranjem prvog Googleovog AI istraživačkog laboratorija u Africi (otvoren u Akri 2019.). Nekoliko sveučilišta diljem Afrike (npr. u Gani, Ugandi, Južnoafričkoj Republici) osnovala su AI i laboratorije za strojno učenje za razvoj lokalnih stručnjaka africanleadershipmagazine.co.uk. Posebno je za istaknuti da su afrički istraživači usmjereni na etičku umjetnu inteligenciju i AI za razvoj, kao što je korištenje AI-ja za poboljšanje prinosa usjeva, dijagnosticiranje bolesti (primjerice, AI za ranu detekciju raka vrata maternice u ruralnim klinikama), optimizaciju prometa u pretrpanim gradovima poput Nairobija i pomoć u obrazovanju (poput personaliziranih alata za učenje u etiopskim školama).

Pojavljuju se paneuropske suradnje: Africka unija (AU) usvojila je nacrt za AI, a Smart Africa savez potiče prekogranične projekte vezane uz podatke i AI. Izazovi za Afriku su značajni – uključuju ograničenu infrastrukturu za računalstvo visokih performansi, relativno visoke troškove interneta i električne energije te “odljev mozgova” vještih AI stručnjaka koji odlaze na posao u Europu ili Sjevernu Ameriku cepal.org. U prosjeku, afričke države imaju znatno manje istraživača u polju AI-ja po stanovniku nego globalni sjever, a samo osam država na kontinentu ima jake AI računalne čvorove za navedeno područje omdia.tech.informa.com. Unatoč tome, poduzimaju se napori za poboljšanje povezivosti (npr. širenje podatkovnih centara od strane globalnih tehnoloških tvrtki u Africi) i za zadržavanje talenata (neke države poput Kostarike i Urugvaja – u Latinskoj Americi – uspjele su privući više AI talenata nego što ih gube cepal.org, što bi moglo biti poučno za afričke zemlje). Do 2030. očekuje se da će Afrika imati veću i aktivniju ulogu u AI-u: njezino AI tržište moglo bi narasti na ~7 milijardi USD do 2030. africanleadershipmagazine.co.uk, a lokalne inovacije mogle bi odgovarati jedinstvenim afričkim potrebama (primjerice, AI za zaštitu divljih životinja, predviđanje suša ili glasovne asistente na lokalnim jezicima). Ako se nastave ulaganja u infrastrukturu i obrazovanje, Afrika ima priliku preskočiti razvojne faze koristeći AI – baš kao što je učinila s mobilnim bankarstvom – i osigurati da se AI koristi za poticanje uključivog rasta na kontinentu.

Trendovi usvajanja AI-ja po industrijama

Usvajanje AI-ja razlikuje se među industrijama, pri čemu neki sektori napreduju brže zbog dostupnosti podataka i konkurentskih pritisaka. U nastavku analiziramo kako AI transformira glavne sektore: zdravstvo, financije, proizvodnju, maloprodaju, prijevoz i obrazovanje. Mnogi od ovih sektora već bilježe značajnu koristi od AI-ja i predviđa se snažan porast potrošnje na AI do 2030.

Zdravstvo

AI revolucionira zdravstvo poboljšanjem dijagnostike, otkrivanja lijekova, skrbi o pacijentima i operativne učinkovitosti. Globalno tržište AI-ja u zdravstvu brzo raste – s procijenjenih ~20 milijardi USD u 2023. na predviđenih 188 milijardi USD do 2030. magnetaba.com magnetaba.com. Ovo odražava širenje AI-ja u medicinskoj dijagnostici slika, prediktivnoj analitici i personaliziranoj medicini. Značajno je da oko 38% pružatelja zdravstvenih usluga sada koristi alate za računalno potpomognutu dijagnozu kao dio kliničkog odlučivanja, što pokazuje rastuću ovisnost o AI-ju za preciznu medicinu magnetaba.com magnetaba.com. AI algoritmi mogu analizirati medicinske snimke (rendgen, MR, CT) brže od ljudskih radiologa u nekim slučajevima, s visokom točnošću označavajući anomalije. Na primjer, modeli dubokog učenja pomažu otkriti karcinome ili retinalne bolesti ranije i pouzdanije. AI se također koristi za otkrivanje novih lijekova, pretražujući goleme baze kemijskih spojeva radi traženja obećavajućih kandidata za lijekove – proces koji može značajno skratiti vrijeme istraživanja i razvoja. Generativne AI tehnike primjenjuju se i za dizajniranje novih molekularnih struktura za farmaceutsku industriju, ubrzavajući kako novi tretmani dolaze do kliničkih ispitivanja coherentsolutions.com.

U bolnicama, sustavi vođeni umjetnom inteligencijom optimiziraju raspored, upravljaju zauzetošću kreveta, pa čak i pomažu u operacijama (robotska kirurgija s AI vizijom). Medicinska robotika i umjetna inteligencija omogućuju minimalno invazivne zahvate i automatiziraju rutinske zadatke. Nadalje, AI pomaže analizirati elektroničke zdravstvene zapise kako bi identificirala pacijente pod rizikom (za kronične bolesti ili ponovni prijem u bolnicu) i predložila preventivne intervencije. Tijekom pandemije COVID-19, mnogi zdravstveni djelatnici usvojili su AI za prognoziranje izbijanja epidemije i upravljanje distribucijom cjepiva. Iako se usvajanje ubrzava, zdravstvena AI suočava se i s izazovima – potrebom za rigoroznom validacijom (sigurnost pacijenata je najvažnija), integracijom sa starim IT sustavima i osiguravanjem pravičnosti algoritama. Ipak, ankete pokazuju veliki optimizam: većina zdravstvenih institucija planira povećati ulaganja u AI. Do 2030. godine očekuje se da će AI biti duboko ugrađena u pružanje zdravstvenih usluga – od virtualnih AI asistenata koji trijažiraju pacijente do personaliziranih planova liječenja generiranih na temelju genomske i kliničke podatke. Jedna napomena: regulatorna odobrenja za AI (kao medicinski uređaj) i etička pitanja (poput uloge AI u odlukama o životu i smrti) znače da se primjena umjetne inteligencije u zdravstvu odvija pažljivo i postupno. Ipak, trend je jasan: pametnije zdravstvo potpomognuto umjetnom inteligencijom koje poboljšava ishode i smanjuje troškove.

Financije

Industrija financijskih usluga bila je među prvim korisnicima AI-a i nastavlja širiti njezinu upotrebu kako u operacijama prema korisnicima, tako i u pozadinskim procesima. Prema analizama industrije, AI bi mogao generirati dodatnih 300–400 milijardi dolara vrijednosti u bankarstvu godišnje do kraja ovog desetljeća magnetaba.com. Zapravo, generativna umjetna inteligencija i drugi AI alati predviđaju se da će podići bankarski sektor za otprilike 340 milijardi dolara kroz poboljšanu automatizaciju i unapređenja korisničke službe magnetaba.com. Trenutačno, oko 65% tvrtki iz sektora financijskih usluga navodi da koristi AI u određenom obliku magnetaba.com magnetaba.com – bilo za otkrivanje prijevara, procjenu rizika, trgovanje ili automatizaciju procesa.

Ključni AI slučajevi upotrebe u financijama uključuju: otkrivanje prijevara i anomalija – AI sustavi analiziraju obrasce transakcija u stvarnom vremenu kako bi označili sumnjive aktivnosti ili krađu identiteta (moderne mreže kreditnih kartica uvelike ovise o AI-u za blokiranje sumnjivih transakcija unutar milisekundi). Algoritamsko trgovanje je još jedno područje; AI modeli (uključujući agente pojačanog učenja) obrađuju vijesti i tržišne podatke kako bi izvršili trgovanja u optimalnim trenucima, što je uobičajena praksa u hedge fondovima i tvrtkama za visokofrekventno trgovanje. Procjena kreditne sposobnosti i underwriting također su transformirani umjetnom inteligencijom: umjesto oslanjanja samo na kreditni rejting, banke koriste strojno učenje na alternativnim podacima kako bi procijenile rizik odobrave kredita, potencijalno proširujući pristup kreditima uz kontrolu rizika od neplaćanja.

S korisničke strane, chatbotovi i virtualni asistenti potpomognuti AI-em sada su standard u bankarstvu i osiguranju. Oni obrađuju rutinske korisničke upite (provjera stanja, resetiranje lozinke) i čak nude financijske savjete (“robo-savjetnici” koji pomažu s upravljanjem investicijskim portfeljima). Mnoge banke bilježe poboljšano zadovoljstvo korisnika i niže troškove usluge nakon implementacije AI chat asistenata. U osiguranju, AI ubrzava obradu zahtjeva – npr., algoritmi računalnog vida procjenjuju štetu sa slika nesreća kako bi trenutno izračunali iznose odštete. Usklađenost s propisima protiv pranja novca (AML) također je poboljšana: AI pretražuje velike količine transakcijskih podataka za otkrivanje potencijalnih mreža za pranje novca učinkovitije od ručne kontrole.

Strateški gledano, financijske institucije vide AI kao alat za povećanje produktivnosti stručnih radnika (analitičari, savjetnici) automatiziranjem zamornih zadataka (generiranje izvješća, unos podataka) i pružanjem uvida temeljenih na podacima. Zapravo, jedno predviđanje navodi da bi AI mogao doprinijeti do 1,2 bilijuna dolara dodatne bruto vrijednosti financijskoj industriji do 2035. kroz povećanje produktivnosti coherentsolutions.com. Međutim, financijske tvrtke moraju se nositi s novim pitanjima upravljanja umjetnom inteligencijom – primjerice, središnje banke i regulatori (poput američkog Federal Reserve-a ili Europske središnje banke) proučavaju upravljanje AI-om u financijskim sustavima coherentsolutions.com kako bi osigurali da algoritmi ne uvode sistemske rizike. Algoritamska pristranost u kreditnom odlučivanju i transparentnost AI modela su važna i aktualna pitanja; stoga su inicijative za “odgovornu umjetnu inteligenciju” u tijeku u mnogim bankama. Do 2025.–2030., AI u financijama očekuje se da će sazrijeti s boljim regulatornim nadzorom, objašnjivijim modelima i još većom primjenom u područjima kao što su RegTech (automatizacija regulatorne usklađenosti) i SupTech (regulatori koriste AI za nadzor tržišta). Financijske institucije koje strateški koriste AI već vide rezultate – primjerice, JPMorgan je izradio alat za parsiranje dokumenata baziran na AI-u (COIN) koji je uštedio 360.000 sati pravnog rada godišnje. Očekujemo sveprožimajuću AI augmentaciju u financijama, gdje ljudi i AI sustavi zajedno isporučuju brže, personaliziranije financijske usluge širom svijeta.

Proizvodnja

Sektor proizvodnje prolazi kroz digitalnu transformaciju često nazvanu “Industrija 4.0”, a umjetna inteligencija je ključni pokretač ove promjene. Proizvođači široko primjenjuju AI za povećanje učinkovitosti, kvalitete i fleksibilnosti. Prema anketama, do 2024. preko 77% proizvođača implementiralo je AI u nekoj mjeri (povećanje sa 70% u 2023.) coherentsolutions.com, a ovaj postotak i dalje raste. U proizvodnji, AI je usko povezan s industrijskim IoT-om (Internetom stvari) i robotikom, stvarajući pametne tvornice. Ključne primjene uključuju: prediktivno održavanje – AI modeli predviđaju kvarove opreme prije nego što se dogode analizirajući podatke senzora (vibracije, temperature itd.), omogućujući tvrtkama da poprave strojeve prije kvara i izbjegnu skupe zastoje. Druga je kontrola kvalitete – sustavi računalnog vida na proizvodnim linijama automatski pregledavaju proizvode (npr. otkrivanje grešaka u mikročipovima ili automobilskim dijelovima) daleko brže i točnije od ljudskih inspektora. To dovodi do niže stope grešaka i manje otpada.

AI također optimizira lance opskrbe i planiranje proizvodnje. Algoritmi strojnog učenja mogu preciznije prognozirati potražnju, čime se optimiziraju zalihe i naručivanje sirovina. Tijekom pandemije, proizvođači koji su koristili AI za procjenu potražnje uspješnije su upravljali poremećajima dinamičkim prilagođavanjem svojih lanaca opskrbe. Nadalje, kolaborativni roboti (“koboti”) koji rade uz ljude na tvorničkim podovima sve su češće vođeni umjetnom inteligencijom. Ti koboti mogu učiti demonstracijom i obavljati zadatke poput sklapanja, zavarivanja ili pakiranja s fleksibilnošću, povećavajući produktivnost ljudskih radnika umjesto da ih u potpunosti zamijene. Zapravo, većina (53%) stručnjaka u proizvodnji izrazila je preferenciju za AI “suvozače” ili kobote koji pomažu ljudima, umjesto potpuno autonomnih robota coherentsolutions.com – što ukazuje na fokus na povećanje mogućnosti.

Studije Accenture-a i drugih ističu makro utjecaj AI-a na proizvodnju: umjetna inteligencija bi mogla dodati 3,8 bilijuna dolara dodatne bruto vrijednosti proizvodnji do 2035. kroz poboljšanja produktivnosti i inovacija proizvoda coherentsolutions.com. Već sada, konkretne brojke pokazuju koristi: u jednoj anketi među proizvođačima, implementacije AI-a rezultirale su prosječnim povećanjem proizvodnog kapaciteta od 20% i smanjenjem zaliha za 30% (zahvaljujući boljem prognoziranju) coherentsolutions.com. Vodeća područja ulaganja u industrijsku AI su upravljanje lancem opskrbe (49% proizvođača to stavlja kao prioritet) i analiza velikih podataka (43%) coherentsolutions.com, što odražava naglasak na korištenju AI-a za koordinaciju složenih operacija.

Regionalno, napredna proizvodna gospodarstva (Njemačka, Japan, Južna Koreja, SAD, Kina) veliki su korisnici AI-a u tvornicama, ali čak i zemlje u razvoju počinju koristiti AI u lokaliziranoj proizvodnji (primjerice, afričke pivovare koriste AI za optimizaciju fermentacije, ili indijske tekstilne tvornice koriste AI za otkrivanje mana na tkanini). Do 2030. vizija “tvornice budućnosti” je ona u kojoj su proizvodni procesi od početka do kraja uglavnom autonomni: narudžbe kupaca pokreću AI-vođene proizvodne rasporede, roboti u hodu prilagođavaju proizvodnu liniju, a AI sustavi upravljaju logistikom – s ljudima koji nadgledaju i rješavaju iznimke ili kreativne probleme. Ova budućnost je već u fazi pilot-projekata u “lights-out” proizvodnim pogonima. Trend pokazuje da će industrija proizvodnje u drugoj polovici ovog desetljeća kontinuirano bilježiti AI-pokretana poboljšanja u troškovima, brzini i mogućnostima prilagođavanja.

Maloprodaja

Maloprodajni i e-trgovinski sektor prihvatili su AI kako bi unaprijedili korisničko iskustvo, optimizirali poslovanje i povećali prodaju. Sredinom 2020-ih, procjenjuje se da 56% maloprodajnih poduzeća koristi AI u nekom obliku magnetaba.com magnetaba.com – bilo da se radi o online trgovcima koji koriste preporučivačke sustave ili o fizičkim trgovinama koje koriste AI za upravljanje zalihama. Uloga AI-a u maloprodaji prisutna je i u aplikacijama usmjerenima na korisnike i u analitici “iza kulisa”.

S korisničke strane, personalizacija je ključna. AI algoritmi analiziraju ponašanje pri pregledavanju, povijest kupnje pa čak i podatke s društvenih mreža kako bi pružili personalizirane preporuke proizvoda i dinamično određivanje cijena. Ovo ima stvaran učinak: Deloitteovo izvješće navodi da je integracija generativnih AI (GenAI) chatbotova u online trgovinu dovela do cca 15% viših stopa konverzije tijekom vršnih sezona kupovine (poput Crnog petka) coherentsolutions.com. Mnogi trgovci danas postavljaju AI chatbotove na web stranice i aplikacije za dopisivanje kako bi odgovarali na pitanja, nudili savjete o proizvodima i povećali prodaju – učinkovito pružajući korisničku podršku 24/7 i jačajući angažman. Glasovno i vizualno pretraživanje također su rastući trendovi – kupci mogu pretraživati proizvode slikom (AI prepoznavanje slike uspoređuje s inventarom) ili glasovnim asistentom tražiti informacije o proizvodu.

Iza kulisa, AI optimizira lancac opskrbe i zalihe. Modeli predviđanja potražnje pomažu trgovcima da imaju prave proizvode u pravo vrijeme, smanjujući nestašice i višak zaliha. Automatizirano upravljanje zalihama uz pomoć AI vizije (kamere provjeravaju zalihe na policama u trgovinama) i robotike u skladištima (poput Amazonovih centara za ispunjenje narudžbi potaknutih AI-em) značajno poboljšava učinkovitost. Trgovci koji koriste AI u lancu opskrbe prijavljuju brže rokove isporuke i niže logističke troškove. Detekcija prijevara u maloprodaji (osobito kod online plaćanja) još je jedno područje u kojem AI štiti krajnji rezultat prepoznajući lažne transakcije bez blokiranja legitimnih kupnji.

U marketingu i prodaji, AI pomaže pri segmentaciji i ciljanju kupaca – analizirajući podatke za stvaranje mikrosegmenta i personalizirane marketinške kampanje. Trgovci također koriste AI analizu sentimenta na recenzijama i društvenim mrežama za prikupljanje uvida za razvoj proizvoda. Prema IBM-ovom istraživanju, organizacije u maloprodaji/robu za potrošače među najopsežnijim su korisnicima AI-a do 2025. godine, nadmašujući brojne druge industrije po implementaciji AI rješenja coherentsolutions.com. Opipljiv primjer je korištenje AI-analitike u pozivnim centrima: alati poput Spokn AI provode dubinsku analizu govora u pozivima korisničke službe kako bi procijenili sentiment i prepoznali uobičajene probleme, omogućujući trgovcima poboljšanje korisničkog iskustva coherentsolutions.com.

Gledajući unaprijed, novi načini korištenja AI-a u maloprodaji uključuju trgovine s autonomnom naplatom (AI vizija omogućuje kupcima da “uzmu i idu” bez blagajnika, kao u trgovinama Amazon Go), hiper-personaliziranu kupovinu (AI modni asistenti koji poznaju vaše preferencije) i napredno senziranje potražnje koje koristi podatke u stvarnom vremenu (vrijeme, događaji, viralni trendovi) za prilagodbu ponude. Do 2030. očekuje se da će maloprodaja biti visoko vođena AI-em, omogućujući besprijekorna iskustva na više kanala. Trgovci koji uspješno primijene AI jasno vide koristi: veću stopu konverzije, unaprjeđenu lojalnost kupaca kroz personalizaciju i efikasnije poslovanje. Oni koji zaostaju u implementaciji AI-a riskiraju zaostatak za okretnim konkurentima i digitalno rođenim e-trgovcima. Ukratko, AI pomaže da maloprodaja postane više usmjerena na kupca, vođena podacima i učinkovita, što je ključno na sve konkurentnijem tržištu.

Promet

AI preoblikuje promet i mobilnost, čineći putovanja sigurnijima, efikasnijima i često autonomnijima. Možda je najvidljiviji trend razvoj autonomnih vozila (AV-ova). Iako su potpuno samovozeći automobili (5. razina autonomije) još u eksperimentalnoj fazi, napredak je stalni. Do 2030., industrijske prognoze sugeriraju da bi 10% novih vozila prodanih globalno moglo biti 3. razina autonomije (automobili koji mogu samostalno upravljati većinom vožnje na autocestama, dopuštajući vozaču da skrene pogled s ceste u određenim uvjetima) goldmansachs.com. Dodatno, otprilike 2–3% novih vozila mogla bi biti potpuno autonomna (4. razina) do 2030. u ograničenim domenama poput robotaksi usluga goldmansachs.com. Glavni auto-proizvođači i tehnološke kompanije masovno ulažu u AI za samovozeće automobile – trenirajući algoritme na milijunima kilometara vožnje. Od 2025., djelomično autonomne “pametne” značajke (adaptivni tempomat, pomoć pri zadržavanju u traci, automatsko kočenje u nuždi) uobičajene su u srednjoj i višoj klasi vozila, a smatra se da su sustavi razine 2 već smanjili broj nesreća. Analitičari Goldman Sachsa bilježe da je ~20% prodanih automobila u 2023. godini imalo značajke razine 2, a to bi moglo porasti na 30% do 2027. goldmansachs.com, što ukazuje na brzu usvajanja AI pomoćnika prije potpune autonomije.

Osim osobnih automobila, AI u prometu uključuje javni prijevoz, logistiku i infrastrukturu. AI upravljanje prometom uvodi se u pametnim gradovima – koristi podatke o prometu u stvarnom vremenu za prilagodbu semafora i smanjenje zagušenja. Ovo može značajno smanjiti vrijeme čekanja i emisije. U logistici i prijevozu robe, AI pomaže optimizaciji ruta, štedeći gorivo i vrijeme isporuke pronalaskom najučinkovitijih ruta (uzimajući u obzir promet, vremenske prilike itd.). Kompanije izvještavaju da korištenje AI-a za upravljanje flotom i prediktivno održavanje može smanjiti operativne troškove za 15–30% kroz pametnije planiranje i izbjegavanje kvarova pixelplex.io. U zrakoplovstvu, AI se koristi za optimizaciju ruta letova, prediktivno održavanje zrakoplova, pa čak i za pomoć kontrolorima leta predviđanjem i smanjenjem preklapanja letnih putanja.

Sigurnost je ključno obećanje AI-a u prometu. Ljudska pogreška odgovorna je za oko ~90% prometnih nesreća pixelplex.io, pa napredni sustavi za pomoć vozaču (ADAS) i autonomna vožnja imaju potencijal dramatično smanjiti sudare, spašavajući živote i milijarde dolara troškova nesreća. Već sada, značajke poput automatskog kočenja u nuždi i AI nadzora vozača (za detekciju pospanosti) sprječavaju nesreće. Ako/kad autonomna vozila postanu prevladavajuća, studije procjenjuju da bi broj prometnih nesreća mogao znatno pasti, zajedno s povezanim ekonomskim troškovima (jedno američko istraživanje predviđa uštedu oko 190 milijardi dolara godišnje ako AV-ovi uklone 90% nesreća) css.umich.edu.

Nova područja korištenja AI-a u prometu uključuju AI u javnom prijevozu (npr. predviđanje potražnje za autobusima za dinamičko prilagođavanje ruta, autonomni šatlovi na fiksnim trasama), AI na željeznici (za planiranje i preventivno održavanje tračnica) te AI-vođene dostavne dronove za “posljednju milju” dostave (što već nekoliko tvrtki testira). Do 2030. mogli bismo vidjeti komercijalni autonomni prijevoz kamionima na autocestama u nekim regijama, AI prometne kontrolne sustave koji komuniciraju s povezanim vozilima i značajne implementacije robotaksija u pametnim gradovima – sve zahvaljujući napretku u AI viziji, planiranju i upravljačkim algoritmima. Transformacija je postupna zbog regulatornih i osiguravateljskih prepreka, ali smjer je prema pametnijoj, AI-vođenoj prometnoj mreži koja je sigurnija, brža i energetski učinkovitija od današnje ljudima upravljane.

Obrazovanje

Obrazovni sektor počinje koristiti AI kako bi omogućio personaliziranije i pristupačnije iskustvo učenja. Globalno tržište AI-a u obrazovanju, iako trenutno relativno malo, brzo raste – vrijednost mu se procjenjuje na oko 5,9 milijardi američkih dolara u 2024. i predviđa se godišnji rast od 31%+ te prelazak 30 milijardi dolara do 2030. indiatoday.in. Taj rast potaknut je obećanjem AI-a da će poboljšati nastavu i učenje kroz inteligentne sustave za podučavanje, automatsko ocjenjivanje i isporuku sadržaja prilagođenu svakom učeniku.

Jedan od istaknutih trendova je personalizirano učenje: platforme za učenje pokretane umjetnom inteligencijom procjenjuju snage, slabosti i tempo učenja svakog učenika, a zatim prilagođavaju vježbe i sadržaj u skladu s tim. Primjerice, AI tutori iz matematike ili učenja jezika mogu ponuditi dodatnu praksu na konceptima s kojima se učenik muči, dok ubrzavaju teme koje učenik brzo savlada. Ovakav individualizirani pristup dokazano poboljšava rezultate učenja i angažman. Do 2025. značajan dio obrazovnih institucija daje prioritet umjetnoj inteligenciji – jedno istraživanje pokazalo je da 57% institucija visokog obrazovanja daje prioritet AI-u 2025., u odnosu na 49% godinu ranije (što odražava rastuću predanost ovim alatima) blog.workday.com. U učionicama se sve češće koristi softver temeljen na umjetnoj inteligenciji kao što su Duolingo (za jezike), Carnegie Learning (za matematiku) ili Querium (AI tutori za STEM predmete), koji djeluju kao osobni tutori dostupni u bilo koje vrijeme.

Automatizirana procjena i ocjenjivanje također je ključna primjena umjetne inteligencije. Algoritmi sada mogu prilično pouzdano ocjenjivati zadatke s višestrukim izborom, pa čak i pitanja s kratkim odgovorima, a poboljšavaju se i u procjeni eseja za gramatiku i koherentnost. To oslobađa učitelje rutinskih zadataka ocjenjivanja. Neke organizacije koje provode standardizirana testiranja koriste AI za ocjenjivanje eseja kao drugo mišljenje uz ljudske ocjenjivače. AI asistenti za pisanje također mogu pomoći učenicima da poboljšaju svoje pisanje davanjem trenutačnih povratnih informacija o nacrtima. Osim toga, AI može pomoći u otkrivanju plagijata ili čak generirati vježbene kvizove na temelju udžbenika.

Što se tiče administrativne učinkovitosti, škole i sveučilišta koriste AI za ubrzavanje procesa upisa (skeniranje prijava), savjetovanje (chatbotovi odgovaraju na česta studentska pitanja o kolegijima ili financijskoj pomoći) i prepoznavanje rizičnih studenata (prediktivni modeli označavaju studente koji bi mogli odustati, kako bi savjetnici reagirali na vrijeme). Pojavljuju se i AI alati za profesionalno usmjeravanje koji analiziraju studentski profil i preporučuju karijerne putove ili prakse.

Rastuće područje je korištenje generativne umjetne inteligencije kao alata za učenje. Na primjer, pojedini predavači počeli su integrirati AI poput ChatGPT-a kako bi pomogli učenicima u razvoju kritičkog mišljenja – učenici mogu kritizirati ili poboljšavati AI-generirane odgovore kako bi produbili svoje razumijevanje. No, to također donosi nove izazove oko akademskog poštenja, budući da učenici mogu zloupotrijebiti AI za izradu domaćih zadataka. Tako obrazovne institucije razvijaju politike o korištenju AI-a u izvršavanju zadataka i proučavaju AI alate koji mogu detektirati sadržaj generiran umjetnom inteligencijom.

U zemljama u razvoju, AI ima potencijal proširiti pristup kvalitetnom obrazovanju. U tijeku su projekti s AI tutorima na jeftinim pametnim telefonima koji dopiru do učenika u udaljenim područjima s personaliziranim učenjem na lokalnim jezicima. Do 2030. mogli bismo vidjeti AI kao sveprisutnog asistenta za učitelje i učenike. Učitelji bi mogli koristiti AI za prijedloge nastavnih planova ili analizu na kojim područjima njihova razreda postoji problem, dok bi učenici svih dobnih skupina mogli imati AI partnera za učenje koji bi odgovarao na pitanja u bilo koje vrijeme. Vizija je da AI omogući širenje personaliziranog obrazovanja na način na koji to jedan nastavnik s 30 ili 40 učenika ne može. Naravno, ljudski učitelji ostaju nezamjenjivi za mentorstvo i socijalno-emocionalno učenje, ali uz pomoć AI-a mogu biti još učinkovitiji. Ako se pametno primjeni, umjetna inteligencija u obrazovanju obećava bolje rezultate u učenju, smanjenje administrativnog tereta za nastavnike i angažiranije učenike – zaista transformirajući učionice u narednim godinama.

Vladine politike i strateška ulaganja u umjetnu inteligenciju

Vlade diljem svijeta prepoznale su umjetnu inteligenciju kao strateški prioritet, pokrećući brojne politike, strategije i investicije od sada do 2030. godine. Ti napori imaju za cilj poticanje domaće AI inovacije, izgradnju popratne infrastrukture, razvoj talenata te rješavanje etičkih i sigurnosnih implikacija. U nastavku su neki od ključnih inicijativa koje vode vlade u području AI:

Nacionalne AI strategije: Do 2025. više od 60 zemalja objavilo je nacionalne AI strategije ili akcijske planove. Ti planovi obično navode ciljeve ulaganja, fokusna područja (poput zdravstva ili poljoprivrede) i etičke smjernice. Primjerice, kanadska Pan-Canadian AI Strategy (ažurirana novom fazom 2022.) ulaže u istraživačke AI centre i stipendije kako bi Kanada zadržala vodstvo u strojnom učenju. Francuski AI plan posvećuje milijarde eura istraživanju, startupovima i privlačenju talenata (Francuska si je postavila cilj educirati 5000 AI stručnjaka godišnje). Nacionalna AI strategija Indije naglašava AI za društveno dobro (zdravlje, poljoprivreda, obrazovanje), a 2025. indijsko vijeće za tehničko obrazovanje proglasilo je inicijativu „Godina AI-a” kako bi integrirali AI obuku za 40 milijuna studenata na inženjerskim institucijama indiatoday.in. Takve inicijative signaliziraju veliki javni poticaj za pripremu radne snage na AI i razvoj AI rješenja za lokalne potrebe.
Javno financiranje istraživanja i razvoja (R&D): Mnoge vlade ulažu velika sredstva u AI istraživanje i razvoj. Proračun američke vlade za AI R&D znatno raste iz godine u godinu, financirajući programe u agencijama poput NSF, DARPA (npr. kampanja AI Next), NIH (za AI u biomedicinskom istraživanju) i Ministarstva energetike (za AI u znanstvenim izračunima). EU-ov program Horizon Europe dodjeljuje velika sredstva AI projektima (uključujući zajedničko istraživanje među državama članicama na teme poput AI za klimu ili AI u industriji). Kineska vlada navodno je uložila desetke milijardi dolara u AI R&D, uključujući osnivanje nacionalnih AI laboratorija (npr. u Pekingu, Šangaju) i subvencioniranje AI startupova. Japan ima AI Technology Strategy i ulaže u robotiku i „Društvo 5.0”; Južna Koreja otvorila je AI poslijediplomski program za proizvodnju doktora znanosti i uložila u izgradnju AI-središta za proizvodnju poluvodiča. Ova strateška ulaganja u R&D imaju za cilj potaknuti inovacije i osigurati domaću stručnost u ključnim AI područjima (poput neuralnih mreža nove generacije, kvantnog AI-a i sl.).
AI infrastruktura i projekti računalne moći: Shvaćajući da napredni AI zahtijeva masivne računalne resurse, neke vlade izravno ulažu ili olakšavaju razvoj AI superračunalne infrastrukture. Izvrsni primjer je američki Stargate Project koji je spomenut ranije, a iako ga vode privatni subjekti, usklađen je s američkim ciljevima proširenja AI računalnih kapaciteta kod kuće – uključuje početno ulaganje od 100 milijardi dolara i do 500 milijardi tijekom nekoliko godina za izgradnju AI podatkovnih centara s najmodernijim čipovima openai.com. U Europi, program InvestAI financirat će četiri AI „gigatvornice” diljem EU-a s otprilike 100.000 naprednih AI čipova svaka radi potpore istraživačima i tvrtkama luxembourg.representation.ec.europa.eu. Francuska je dodatno najavila projekt AI superračunala (Jean Zay, proširen 2023.) za pružanje tisuća GPU-ova za treniranje AI modela. I manje zemlje ulažu: npr., Saudijska Arabija je kupila vrhunska AI superračunala za svoje istraživačke centre, a tvrtka G42 iz UAE surađuje na klasteru od 9.000 GPU-ova. Do 2030. ove će inicijative uvelike proširiti globalne AI računalne kapacitete, što je ključno za ostanak na čelu (budući da treniranje naprednih AI modela može koštati desetke milijuna dolara i zahtijeva specijalizirani hardver).
Razvoj radne snage i talenata: Vlade su odlučne razvijati AI talente u zemlji. Mnoge su pokrenule programe obrazovanja i prekvalifikacije u području AI-a. Na primjer, Singapur je ponudio obuku iz AI-a za 12.000 državnih službenika s ciljem podizanja razine AI pismenosti. Njemačka ulaže u dodatno usavršavanje zaposlenika za „AI Made in Germany”. Saudijska Arabija u NEOM projektu planira AI akademiju. UAE je osnovao AI Talent Development Fond vrijedan milijardu AED-a (≈272 milijuna USD) za obuku i privlačenje AI profesionalaca middleeastainews.com. Kina je dramatično proširila AI programe na sveučilištima (diplomiraju deseci tisuća godišnje na AI smjerovima) te je čak uvela AI i kodiranje u nastavu osnovnih škola. Ova ulaganja u ljude imaju cilj osigurati snažan plan inženjera, istraživača i praktičara koji će implementirati i upravljati AI sustavima u nadolazećem desetljeću.
Vlada kao uzoran korisnik AI-a: Državni sektor usvaja AI za poboljšanje usluga. Primjerice, estonska vlada koristi AI virtualne asistente za pomoć građanima u korištenju javnih usluga. Dubai je sebi zadao cilj da AI obradi 25% svih interakcija s građanima do 2030. Mnoge porezne uprave koriste AI za detekciju utaje; agencije za socijalnu skrb koriste AI za bolje raspoređivanje sredstava. Američko Ministarstvo obrane osnovalo je Joint AI Center (JAIC) za odgovornu integraciju AI-a u obrambene operacije. Vlade kroz pozitivan primjer žele potaknuti širu prihvaćenost AI-a te razraditi dobre prakse (npr. smjernice za nabavu AI rješenja, suzbijanje algoritamske pristranosti u javnim sustavima itd.). Godine 2024. Bela kuća u SAD-u nalaže agencijama da izrade AI strategije za svoje resore reuters.com, što upućuje na pritisak odozgo za primjenu AI-a u državnim poslovima.
Međunarodna suradnja i upravljanje: Svjesne globalnog karaktera AI-a, vlade sve više surađuju na tom području. OECD je uveo AI principe (sigurnost, pravednost, transparentnost) još 2019., a do 2025. većina članica OECD-a formirala je AI Policy Observatory za dijeljenje napretka. G7 je 2023. pokrenuo „Hiroshima AI proces” za diskusiju o nadzoru generativnog AI-a među vodećim gospodarstvima. Na razini UN-a postoje pozivi za neku vrstu međunarodnog tijela za upravljanje AI-em, s prijedlogom glavnog tajnika UN-a da se oformi AI savjetodavni odbor nalik Međunarodnoj agenciji za atomsku energiju (kako bi se adresirali rizici vrlo napredne AI). Iako formalna globalna regulativa još nije na snazi, u ovom desetljeću vjerojatan je dogovor o AI etici i potencijalno sporazumi o zloupotrebi (npr. zabrana AI autonomnog oružja ili koordinirani pristupi AI-u u ratovanju). Također, regionalna partnerstva – poput Digitalnog saveza EU-Latinska Amerika cepal.org ili AI radne skupine Afričke unije – prikazuju kako vlade surađuju na razmjeni AI resursa i standarda.
Etički i pravni okvir: Mnoge vlade uvode etičke smjernice za AI i ažuriraju zakone. Na primjer, EU AI Act koji smo spomenuli postavlja pravni okvir za AI u Europi commission.europa.eu. SAD (iako još nema opći AI zakon) donio je Plavi otisak za AI Bill of Rights (prava poput zaštite od algoritamske diskriminacije, privatnosti podataka itd.) i NIST AI Risk Management Framework za smjernice poslovanju. Kina je implementirala regulativu za određene AI primjene: npr., pravilo o jasnom označavanju AI-generiranih medija (deepfakeova) i smjernice za preporučiteljske sustave kako bi se uskladili s društvenim vrijednostima. Također vidimo da zakoni o zaštiti podataka (GDPR u Europi i slični zakoni u državama od Brazila do Tajlanda) reguliraju korištenje podataka za AI, neizravno oblikujući AI razvoj. Do 2030. u mnogim će jurisdikcijama postojati mnogo jasnije regulirano okruženje za AI, koje će pojašnjavati pitanja poput odgovornosti (tko je kriv ako autonomno vozilo izazove nesreću?), intelektualnog vlasništva (vlasništvo nad AI-generiranim sadržajem) i odgovornosti (revizija AI sustava radi pristranosti ili grešaka).

Ukratko, vlade ne stoje po strani pred AI revolucijom – one ju aktivno usmjeravaju. Od golemih financijskih ulaganja (SAD, Kina, EU), preko pionirskih zakona (EU AI Act), do obrazovnih inicijativa (indijska Godina AI-a, AI sveučilište u UAE i dr.), javni sektor oblikuje smjer AI-a. Ova kombinacija promocije i regulacije je ključna: provede li se ispravno, maksimalizirat će koristi AI-a (inovacije, rast, bolje usluge) uz istovremeno smanjenje šteta (nejednakost, sigurnosni rizici). Strateška javna ulaganja – poput EU-ovog fonda InvestAI od 200 milijardi eura ili cilja UAE-a da 14% BDP-a dolazi iz AI-a middleeastainews.com – također šalju jasnu poruku da je AI ključ budućeg prosperiteta i globalnog utjecaja. Zemlje koje do 2030. uspješno izgrade i njegovu AI ekosustave vjerojatno će ubirati značajne ekonomske i geopolitičke koristi.

Očekivani tehnološki napreci (2025.–2030.)

Razdoblje od 2025. do 2030. donijet će velike napretke u AI tehnologiji i dodatno ubrzati njezino usvajanje. Neki od ključnih tehnoloških trendova uključuju:

Revolucija generativne umjetne inteligencije: Uspon generativne umjetne inteligencije jedan je od ključnih trendova ovog razdoblja. Generativni AI modeli (poput GPT-4 i novijih za tekst, te slični za slike, zvuk i video) brzo su unaprijedili svoje sposobnosti. Do 2025. generativni modeli postali su vješti u stvaranju teksta nalik ljudskom, kodiranju, realističnim slikama i mnogočemu drugome – a samo će se dodatno poboljšavati. Vidjet ćemo veće i multimodalne temeljne modele koji mogu obrađivati ne samo tekst, već i slike, govor, pa čak i video ulaze/izlaze. Očekujte da će generativna umjetna inteligencija biti posvuda – u korisničkoj podršci (AI chatbotovi koji rješavaju kompleksne upite), stvaranju sadržaja (AI alati koji pišu marketinške tekstove, generiraju dizajnerske skice, komponiraju glazbu ili scene iz video igara), pa čak i u znanstvenim istraživanjima (AI koji postavlja hipoteze ili simulira kemijske spojeve). Jedan pokazatelj njezina ekonomskog potencijala: McKinsey procjenjuje da bi generativna umjetna inteligencija mogla dodati 2,6–4,4 trilijuna USD godišnje u raznim industrijama na svom punom potencijalu mckinsey.com. Do 2030. generativna AI mogla bi djelovati kao kopilot u većini poslova temeljenih na znanju – primjerice, softverski developeri rutinski koriste AI asistente za kodiranje, novinari koriste AI za prve verzije tekstova, a dizajneri za generiranje koncepata. Istraživanja također napreduju kako bi ovi modeli bili učinkovitiji (da rade na manjim uređajima), pouzdaniji (s manje činjeničnih pogrešaka) i utemeljeni na točnim podacima. Vjerojatno ćemo vidjeti specijalizirane generativne modele za pojedina područja (pravo, medicina, inženjering) koji uključuju stručna znanja za stvaranje preciznih rezultata. Dodatno, kreativna umjetna inteligencija će sazrijeti – AI-generiran sadržaj bit će uobičajen u zabavi (zamislite personalizirane AI igre ili interaktivne priče). To otvara nova pitanja o intelektualnom vlasništvu i zloupotrebi deepfake sadržaja, ali tehnologija se također razvija za označavanje i detektiranje AI-generiranog sadržaja.
Edge AI i Internet stvari (IoT): Edge AI odnosi se na AI obradu koja se događa na uređajima na “rubovima” mreže (poput pametnih telefona, senzora, kućanskih aparata ili vozila), umjesto u oblačnim podatkovnim centrima. Napredak u učinkovitosti modela (manji, optimizirani modeli) i hardveru omogućuje ovaj pomak. Globalno tržište edge AI-ja predviđa se da će rasti više od 20% godišnje (2025.–2030.) grandviewresearch.com kako industrije traže inteligenciju u stvarnom vremenu. Izvršavanjem AI modela lokalno na uređajima edge AI pruža nisku latenciju (trenutni odgovor bez potrebe za internetskom vezom) i bolju privatnost (podaci se ne šalju u oblak). Očekujte više edge AI-ja u pametnim telefonima (za glasovne asistente i poboljšanja kamere na uređaju), nosivim uređajima (algoritmi za zdravstveni nadzor), pametnim kućanskim uređajima (AI u termostatima, hladnjacima koji donose inteligentne odluke) i industrijskim IoT senzorima (strojevi koji mogu sami nadgledati svoj rad). Primjerice, moderni automobili imaju desetke AI čipova na brodu koji upravljaju svime, od optimizacije rada motora do asistencije vozaču – to će rasti s razvojem autonomnih sposobnosti. Edge AI je također ključan za udaljena ili ruralna područja gdje je povezivost slaba – AI može raditi izvan mreže za zadatke poput detekcije bolesti usjeva putem drona ili dijagnostike bolesti uz prijenosni medicinski uređaj na terenu. Tehnološki, vidjet ćemo naprednije tehnike kompresije AI modela (kvantizacija, rezanje) i arhitekture dizajnirane za edge scenarije. Multi-access edge computing (MEC) – gdje telekom operatori nude AI usluge na lokalnim baznim stanicama – također će postati uobičajen za podršku pametnim gradovima i 5G aplikacijama grandviewresearch.com. Ukratko, do 2030. milijarde IoT uređaja s ugrađenom AI djelovat će u našem okruženju, čineći allestanu računalnu obradu stvarnošću. Ovaj trend nadopunjuje cloud AI; budućnost je hibrid moćnog cloud AI-ja i okretne edge AI koji rade u tandemu.
AI čipovi i inovacije u hardveru: S rastom složenosti AI modela raste i potreba za specijaliziranim hardverom. Razdoblje 2025.–2030. donijet će značajan napredak u AI akceleratorima – čipovima dizajniranima posebno za AI radna opterećenja. Tradicionalni CPU-ovi nisu dovoljni za masivne neuronske mreže, pa su GPU-ovi (grafičke jedinice za obradu) otvorili put, a sada se razvijaju TPU-ovi (Tensor Processing Units), NPU-ovi (neuronalni procesorski moduli) te drugi ASIC-ovi (integrirani sklopovi specifični za aplikaciju) u raznim tvrtkama. Tržište AI hardvera bilježi veliki rast; jedno predviđanje upućuje na to da bi AI čipovi za podatkovne centre i oblak mogli premašiti 400 milijardi USD do 2030. edge-ai-vision.com, dok se šire tržište AI čipova (uključujući edge uređaje) procjenjuje na barem 150+ milijardi USD do 2030. globenewswire.com. Vidjet ćemo GPU nove generacije s većom memorijom i tisućama jezgara optimiziranih za duboko učenje, optičke/fotonske čipove (koji koriste svjetlost za brže matrične operacije), a možda i pojavu neuromorfnih čipova koji oponašaju neuronske stanice mozga za energetski učinkovitu AI obradu. Startupi i tehnološki divovi inoviraju: primjerice, NVIDIA-ina Hopper i novije arhitekture nude ogroman napredak za transformatore, Googleov TPU v5 i dalje pokreće njihov AI oblak, a Teslin Dojo čip pogoni AI za autonomnu vožnju. Čak bi i open-source hardver (RISC-V AI akceleratori) mogao dobiti na važnosti. Do kasnih 2020-ih kvantno računalstvo moglo bi početi preklapati s AI-jem – postoje istraživanja o kvantnom strojnim učenju, ali do 2030. to vjerojatno neće biti mainstream, već eksperimentalna granica. Još jedan hardverski aspekt je energetska učinkovitost. Trening velikih AI modela iznimno je energetski zahtjevan (prema izvješćima, treniranje OpenAI-jeva GPT-4 koštalo je oko 50–100 milijuna USD za računanje i potrošilo ogromnu količinu električne energije) magnetaba.com. Provode se velika istraživanja za smanjenje ugljičnog otiska AI-ja – od boljeg hlađenja podatkovnih centara do algoritama koji zahtijevaju manje izračuna. Neki od napredaka uključuju iskorištavanje rijetkosti (čipovi koji preskaču nultu kalkulaciju) i analogni AI čipovi koji računaju unutar memorije kako bi izbjegli uska grla prenosa podataka. Do 2030. očekuje se znatno veća učinkovitost AI izračuna (možda 5–10 puta veća izračunata snaga po vatu za standardne zadatke), što će omogućiti održivu ekspanziju AI-ja. Također, distribuirane računalne tehnike (federirano učenje) dijelit će trening modela na mnogo uređaja, smanjujući opterećenje centralnih resursa.
Napredak u algoritmima i istraživanju: Na softverskoj strani očekuju se proboji u temeljnom AI istraživanju. Objašnjivi AI (XAI) će sazreti, čineći “crne kutije” modela razumljivijima – ključni korak u reguliranim područjima. Kauzalni AI (razumijevanje uzroka i posljedice, a ne samo korelacija) je rastuće područje koje bi moglo učiniti AI odluke robusnijima i ljudskijima u rezoniranju. AutoML (automatizirano strojno učenje) vjerojatno će demokratizirati razvoj AI-ja: do 2030. čak i oni bez stručnog znanja mogli bi koristiti AI za izradu novih AI sustava, zahvaljujući alatima koji automatski biraju modele i optimiziraju hiperparametre. Multimodalni AI još je jedna granica – sustavi koji besprijekorno integriraju vizualne, glasovne, tekstualne i numeričke podatke. Ljudski mozak obrađuje multimodalne ulaze tečno; AI se kreće u tom smjeru (npr. modeli poput GPT-6 ili Googleov Gemini očekuje se da budu doista multimodalni, obrađujući različite tipove podataka istodobno). Napredovat će i kontinuirano učenje (modeli koji uče “u hodu” bez zaboravljanja prethodnog znanja), kao i istraživanja sigurnosti AI-ja (osiguravanje da superinteligentni AI sustavi ostanu usklađeni s ljudskim vrijednostima). Znatno se raspravlja o konceptu AGI (umjetne opće inteligencije) – AI-ja s fleksibilnim, ljudskim kognitivnim sposobnostima. Iako većina stručnjaka ne očekuje puni AGI do 2030., svaka godina napretka (posebno u velikim jezičnim modelima) približava nas AI-ju koji zvuči općenitije. Istraživanje ljudsko-AI suradnje osigurat će da, kako AI postaje sposobniji, postoje okviri za zadržavanje kontrole (poput učinkovitih mehanizama za prekid rada, tehnika usklađivanja putem povratnih informacija itd.). Kibernetička sigurnost AI-ja (osiguravanje otpornosti modela na napade) također je kritično područje interesa.
Robotika i integracija umjetne inteligencije: U kasnim 2020-ima vjerojatno će se duboko spojiti svjetovi AI softvera i robotskog hardvera. Očekujemo znatno više autonomnih robota u raznim okruženjima: dronove koji pregledavaju infrastrukturu, robote u skladištima koji pune police, dostavne robote na pločnicima, robotske poljoprivrednike koji precizno uklanjaju korov ili žanju usjeve te kućanske robote za jednostavne poslove u domaćinstvu. Robotika je izazovna zbog neizvjesnosti stvarnog svijeta, ali napredak AI-ja u računalnom vidu i planiranju pokreta čini to mogućim. Koncepti poput učenja potkrjepljivanjem i imitacijskog učenja omogućuju robotima usvajanje složenih zadataka kroz pokušaje i pogreške ili promatrajući ljude. Do 2030. nova generacija robota, često povezana s oblakom radi većih kognitivnih sposobnosti, bit će uobičajena. Na primjer, roboti asistenti u prodavaonicama vodit će korisnike, a AI-egzoskeleti u tvornicama inteligentno pojačavati ljudsku snagu. Neka predviđanja govore da će globalno tržište robotike udvostručiti ili utrostručiti do 2030., velikim dijelom zahvaljujući pametnijim AI “mozgovima” u tim robotima.

U suštini, razdoblje do 2030. bit će zapanjujućeg tehnološkog napretka u umjetnoj inteligenciji – nalik zlatnom dobu AI inovacija. Generativni AI učinit će kreativnost dostupnijom, edge AI donijet će inteligenciju u svakodnevne predmete, hardverski napredak uklonit će ograničenja u brzini, a novi algoritmi učinit će AI pouzdanijom, transparentnijom i uklopljenom u svakodnevni život. Ovi se napreci međusobno osnažuju; primjerice, bolji čipovi omogućuju treniranje većih modela, koji se zatim mogu destilirati u edge uređaje itd. Za poduzeća i vlade, praćenje ovih tehnoloških trendova ključno je za njihovo učinkovito iskorištavanje. Oni koji brzo usvoje AI tehnologije nove generacije predvodit će u produktivnosti i inovacijama od 2025. do 2030. godine.

Nadolazeći AI slučajevi upotrebe i inovacije

Kako se AI tehnologija razvija, novi slučajevi upotrebe i inovativne primjene neprestano se pojavljuju u svim područjima. Između sada i 2030. očekujemo da će se AI koristiti na kreativne i transformativne načine koji nadilaze današnje uobičajene primjene. Evo nekoliko značajnih novih slučajeva upotrebe i inovacija:

AI u otkrivanju lijekova i biotehnologiji: AI značajno skraćuje ciklus otkrivanja lijekova. Generativni modeli mogu predložiti nove molekularne strukture sa željenim svojstvima, pomažući istraživačima da identificiraju nove kandidate za lijekove u mjesecima umjesto godina. Tvrtke koriste AI za modeliranje savijanja proteina (npr. DeepMindov AlphaFold riješio je strukture za desetke tisuća proteina) i za simulaciju kako bi različiti spojevi mogli vezivati ciljeve. Do 2030. je vjerojatno da će nekoliko novih lijekova ili terapija (za rak, Alzheimerovu bolest, itd.) biti otkriveno uz značajnu pomoć AI algoritama. AI također omogućuje preciznu medicinu – analizu genetskih i kliničkih podataka pacijenta radi preporuke personaliziranih tretmana. Na primjer, AI može predvidjeti koji će pacijenti s rakom odgovoriti na određeni lijek na temelju genetike tumora, čime se njeguje individualizirana skrb.
AI i klimatske promjene te okoliš: Suzbijanje klimatskih promjena globalni je prioritet, a AI se pojavljuje kao moćan alat za ublažavanje posljedica i prilagodbu klimi. Modeliranje klime je složeno, ali AI može pomoći u stvaranju preciznijih modela za predviđanje ekstremnih vremenskih događaja, porasta razine mora ili promjena temperature na lokalnoj razini. Time se pomaže donositeljima odluka u planiranju infrastrukture i reakcija na katastrofe. AI se također koristi za upravljanje obnovljivim izvorima energije – optimiziranje toka električne energije u pametnim mrežama, predviđanje proizvodnje energije iz solarnih/obnovljivih izvora, te poboljšanje učinkovitosti baterija. U poljoprivredi, AI pomaže pri preciznoj poljoprivredi: analiza podataka o tlu, vremenskim uvjetima i satelitskim slikama kako bi poljoprivrednicima savjetovao optimalno vrijeme za sadnju, navodnjavanje i žetvu, time povećavajući prinos uz manje utrošaka. Dronovi s AI sada nadziru zdravlje šuma, prate populacije divljih životinja, pa čak i sade drveće (precizno pošumljavanje). Do 2030. AI bi mogao biti integriran u sustave za nadzor Zemlje koji otkrivaju krčenje šuma ili ilegalni ribolov u stvarnom vremenu analizom satelitskih snimki. Ove primjene pokazuju sposobnost AI-a da obradi goleme skupove podataka o okolišu i pruži korisne uvide, čime postaje multiplikator snage za očuvanje okoliša i održive prakse.
Kreativni AI i generiranje sadržaja: AI je sve više suradnik u kreativnim industrijama. Već danas gledamo AI-generiranu umjetnost, glazbu i književnost koje privlače pozornost (neka AI-komponirana djela čak su pobijedila na umjetničkim natječajima, izazivajući raspravu!). U narednim godinama, AI će biti alat u svakom umjetničkom alatu – bilo za generiranje konceptualne umjetnosti, izradu storyboarda za filmove ili stvaranje pozadinske glazbe. AI može brzo generirati brojne dizajnerske ideje za arhitekte ili grafičke dizajnere, koji zatim mogu odabrati i doraditi najbolje. U zabavi, personalizirani sadržaj je važno područje: pomoću AI-a, možemo zamisliti dinamički generirane videoigre ili interaktivne priče koje se prilagođavaju stilu igrača. Čak i u tradicionalnim medijima, novinske organizacije koriste AI za automatsko generiranje izvještaja o sportu i financijama (AP to radi za izvješća o zaradama). Do 2030. korisnici bi mogli imati AI sustave koji mogu generirati vlastiti film ili strip na temelju njihovih preferencija. Ovo demokratizira stvaranje sadržaja, ali također postavlja pitanja o ulozi ljudske kreativnosti i vrijednosti AI-generiranih djela. Ipak, mnogi kreativci vide AI kao partnera koji može inspirirati te preuzeti naporne dijelove stvaranja, omogućujući ljudima fokus na viši nivo pripovijedanja i originalnost.
AI u javnim službama i pametnim gradovima: Gradovi postaju sve “pametniji” uz pomoć AI-a radi poboljšanja kvalitete života. Već smo spomenuli AI za upravljanje semaforima i raspoređivanje javnog prijevoza. Nadalje, gradske vlasti koriste AI za optimizaciju ruta sakupljanja otpada, otkrivanje curenja vode u distribucijskim sustavima i praćenje kvalitete zraka putem IoT senzora (koji daju upozorenja kad je zagađenje visoko i lociraju izvore). Javna sigurnost je još jedno područje: neki gradovi koriste AI analitiku na CCTV snimkama za otkrivanje anomalija (npr. osoba s oružjem ili nesreća na ulici) i bržu intervenciju službi. Postoje pilot projekti korištenja AI-a za prediktivno policijsko djelovanje – analiza podataka o kriminalu radi učinkovitijeg raspoređivanja policijskih patrola (iako je to kontroverzno zbog mogućnosti pristranosti). Hitne službe također mogu imati koristi od AI-a koji analizira zapisnike poziva hitnim službama ili društvene mreže kako bi brže identificirao nastajuće krize. Chatbotovi se uvode na vladine web stranice za odgovaranje na upite građana o uslugama, smanjujući čekanja i administrativne prepreke. U budućnosti, AI bi mogao pomoći urbanistima simulirajući kako promjene (nova autocesta, park, stambena naselja) utječu na grad, uzimajući u obzir promet, okoliš i ekonomiju u holističkom AI modelu.
Autonomna i AI-potpomognuta vozila i strojevi: Osim automobila, vidjet ćemo autonomne strojeve u raznim domenama. Na primjer, autonomni dronovi će revolucionirati logistiku – tvrtke poput Amazona i Googlea testirale su dostavu dronovima; do 2030. mogao bi postati uobičajen hitan transport (npr. lijekova) dronom u nekoliko minuta. Autonomni brodovi (s AI navigacijom) se već testiraju za kružni transport, što bi moglo učiniti brodarstvo sigurnijim i učinkovitijim (posebno za duga putovanja). Samo-vozeći traktori i poljoprivredna oprema već nastaju, a mogu raditi 24/7 s preciznošću, što rješava problem nedostatka radne snage u poljoprivredi. U skladištima, imat ćemo rojeve AI robota koji barataju robom uz minimalan ljudski nadzor. AI u zrakoplovstvu također je zanimljiv – autopilot je već staro, ali budući zrakoplovi mogli bi koristiti AI za naprednije zadatke poput dinamičke optimizacije putanja leta zbog uštede goriva ili za pomoć pilotima kod detekcije opasnosti. Tvrtke čak istražuju AI-pilotirane zračne taksije i leteće automobile za gradski prijevoz; neki prototipovi već postoje, a iako je masovno usvajanje do 2030. neizvjesno, manje operacije u određenim gradovima mogle bi postati stvarnost.
AI u pravu i upravi: Struke poput prava dobivaju AI potporu u pretraživanju sudske prakse ili pisanju dokumenata. AI može pretražiti milijune pravnih dokumenata za pronalaženje relevantnih presedana u sekundi (što bi mlađem odvjetniku uzelo tjedne). Startupi nude AI analizu ugovora koja označava rizične klauzule ili osigurava usklađenost. Neki sudski sustavi eksperimentirali su s AI-om za smanjenje zaostalih predmeta – primjerice, AI može preporučiti odluke o jamčevini ili raspon kazni na temelju ranijih slučajeva (uz ljudsku provjeru sudaca). To je sporno i zahtijeva pažljiv nadzor kako bi se izbjegla pristranost, ali pokazuje kako AI može ubrzati pravne procese. U upravi, AI bi mogao pomoći analizirati komentare javnosti o predloženim regulativama, kategorizirati i sažeti povratne informacije građana za informiranje kreatora politika. Zakonodavna tijela mogla bi koristiti AI za modeliranje potencijalnog utjecaja novih politika analizom povijesnih podataka. Ovo su počeci tih primjena, no nagovještavaju budućnost u kojoj AI podržava odlučivanje u javnom sektoru.
Ljudska augmentacija i AI u zdravstvu (izvan dijagnostike): Još jedno novo područje su AI pogonjene proteze i sučelja mozak-računalo (BCI). Već sada postoje AI-protetski udovi koji uče hod korisnika i prilagođavaju se njegovim navikama. Do 2030., napredak u AI-u i neuroznanosti mogao bi omogućiti sofisticiranija BCI rješenja gdje ljudi mogu kontrolirati računala ili protetske uređaje mislima, uz potporu AI dekodiranja neuronskih signala. Takva tehnologija može dramatično poboljšati život paraliziranim pacijentima (neka su ispitivanja već omogućila pacijentima tipkanje pomoću moždanih signala interpretiranih AI-em). AI također omogućuje personalizirane asistivne tehnologije: npr., AI slušna pomagala koja inteligentno filtriraju buku ili AI vidne implantate koji vraćaju dio vida slijepima pretvaranjem ulaza s kamere u neuronske signale.
Metaverzum i virtualni pratitelji: Ako vizija metaverzuma (trajnih virtualnih svjetova) postane stvarnost, AI će napučiti te svjetove inteligentnim virtualnim agentima – od trgovaca do likova u igrama koji vode smislen razgovor. AI pokretani avatari mogli bi biti osobni suputnici ili instruktori u virtualnoj stvarnosti. Na primjer, netko tko uči strani jezik mogao bi vježbati razgovor s AI avatarom u virtualnom gradu tog jezika. Do 2030. interakcija s AI “bićima” mogla bi postati normalan dio svakodnevnog života – bilo virtualni fitness trener, terapijski bot za mentalno zdravlje ili digitalni prijatelj za razgovor. Već sada neki ljudi uspostavljaju emocionalne veze s AI chatbotovima; buduće verzije bit će još uvjerljivije (što otvara zanimljiva društveno-etička pitanja).

Ovi nadolazeći slučajevi upotrebe pokazuju da se granica AI-a neprestano širi. Mnoge od ovih inovacija brišu liniju između znanstvene fantastike i stvarnosti. Također, ističu važnost snažnog etičkog okvira – kako AI-ova uloga raste u osjetljivim područjima (poput prava, javne sigurnosti, osobnih odnosa), postaje ključno osigurati da se AI koristi za dobro i s poštovanjem prema ljudskim vrijednostima. Ipak, ako se pravilno usmjeri, ove inovacije donose ogroman potencijal. AI bi mogao pomoći izliječiti bolesti, učiniti gradove čišćima i učinkovitijima, demokratizirati kreativnost i unaprijediti ljudske sposobnosti na dosad nezamislive načine. Druga polovica ovog desetljeća vjerojatno će nas iznenaditi AI primjenama koje još nismo ni zamislili, jer kreativni umovi svih disciplina koriste napredni AI kao novu vrstu alata.

Potražnja za talentima, razvoj vještina i transformacija radne snage

Porast AI-a temeljno mijenja tržište rada i potrebne vještine za budućnost. Kako AI automatizira određene zadatke i unapređuje druge, ubrzano raste potražnja za AI talentima, potreba za prekvalifikacijom postojeće radne snage i općenito način na koji se rad obavlja doživljava preobrazbu.

Potražnja za AI talentima: Potreba za stručnjacima vještima u AI-u (poput podatkovnih znanstvenika, inženjera strojnog učenja, AI istraživača i AI etičara) eksponencijalno raste. Tvrtke u svim sektorima – tehnologiji, financijama, zdravstvu, proizvodnji, javnoj upravi – zapošljavaju AI eksperte za razvoj algoritama, analizu podataka i integraciju AI-a u poslovanje. Istaknuta studija predviđa potražnju za oko 97 milijuna AI i specijaliziranih podatkovnih radnih mjesta do 2025. magnetaba.com. Ovaj ogroman broj proistječe iz širenja AI-a na sva područja; uistinu, zanimanja poput AI/ML stručnjaka bila su pri vrhu LinkedInove liste najbrže rastućih poslova u mnogim zemljama sredinom 2020-ih. No, ponuda takvih stručnjaka bila je ograničena, što je dovelo do globalnog nedostatka talenata. Mnoge organizacije izvješćuju o teškoćama pri popunjavanju AI pozicija i žestoko se natječu za najbolje diplomante ili iskusne AI inženjere. To je dovelo do vrlo visokih plaća za AI stručnjake i potaknulo globalnu “utrku za talentima” – tvrtke i države pokušavaju privući AI eksperte (akvizicijama, vizama za imigraciju itd.). Neka manja poduzeća ili državne institucije teško konkuriraju tehnološkim divovima u pogledu kompenzacije, što ih navodi na kreativne strategije poput partnerstva s fakultetima ili osposobljavanja internih zaposlenika.

Povećanje radne snage i transformacija poslova: Iako će umjetna inteligencija automatizirati određene zadatke, također će stvoriti nove kategorije poslova i transformirati postojeće. Kao što je ranije istaknuto, neto učinak na poslove može biti pozitivan ako se dobro upravlja – izvješće WEF-a Future of Jobs za 2025. očekuje 170 milijuna novih radnih mjesta do 2030. godine na globalnoj razini pokrenutih tehnologijom i drugim trendovima, u odnosu na ~92 milijuna poslova koji će nestati, za neto povećanje od +78 milijuna weforum.org weforum.org. Nova radna mjesta ne uključuju samo uloge u razvoju umjetne inteligencije, već i potpuno nove funkcije, poput kustosa podataka, stručnjaka za objašnjivost AI-ja, trenera AI modela, inženjera promptova (osobe koje formuliraju unose kako bi dobili najbolje rezultate iz generativnog AI-ja) i službenika za etiku koji nadziru korištenje umjetne inteligencije. Štoviše, gotovo svaka profesija imat će nove zadatke – na primjer, liječnici će morati tumačiti AI dijagnostičke prijedloge, financijski savjetnici će koristiti umjetnu inteligenciju za analizu portfelja, radnici u tvornicama radit će u tandemu s robotima pogonjenim umjetnom inteligencijom, a nastavnici će integrirati AI alate u nastavne planove.

Istraživanja radnika često pokazuju podijeljenost: neki strahuju od gubitka posla, ali mnogi također vide kako umjetna inteligencija preuzima rutinske i dosadne zadatke, dopuštajući im da se fokusiraju na vrijednije zadatke. U praksi često vidimo automatizaciju zadataka umjesto automatizacije poslova – umjetna inteligencija preuzima određene ponavljajuće dijelove posla, a ne cijelu ulogu. Na primjer, računovođe koriste AI za automatsko klasificiranje troškova (štedeći sate ručnog unosa podataka), ali i dalje rade složene financijske analize i savjetovanja. Djelatnici korisničke podrške mogu koristiti AI za izradu draftova odgovora, ali čovjek ih odobrava i dodaje empatiju u teškim slučajevima. U tvornicama, poslovi na montažnim linijama postaju tehnički zahtjevniji – radnici nadgledaju skup robota, rješavaju probleme i rade prilagođene montaže koje roboti ne mogu izvesti. To povećava zahtjeve za vještinama (više tehničkog znanja), ali može učiniti posao manje fizički zahtjevnim ili monotonim.

Razvoj vještina i prekvalifikacija: Brza integracija umjetne inteligencije znači da se radna snaga mora prilagoditi. Digitalna pismenost i pismenost za umjetnu inteligenciju sve se više smatraju temeljnim vještinama, slično kao što je osnovna računalna pismenost postala nužna 2000-ih. Vlade i poduzeća pokreću velike inicijative prekvalifikacije. Primjerice, Pakt za vještine Europske komisije ohrabruje tvrtke da osposobe zaposlenike za digitalne i AI vještine. Korporativni divovi poput Amazona, AT&T-a i IBM-a ulažu u programe usavršavanja kako bi svoje zaposlenike obučili za podatkovnu znanost i strojno učenje, s ciljem popunjavanja uloga iznutra. Online platforme za učenje (Coursera, Udacity itd.) i novi strukovni tečajevi u velikoj su ekspanziji za podučavanje AI vještina. Zabilježen je i porast AI programa pripravništva koji privlače radnike iz nepovezanih područja i daju im intenzivnu obuku iz rada s podacima i umjetnom inteligencijom (što pomaže proširiti bazen talenata, ne ograničavajući se samo na visokoobrazovane kadrove).

Nije potrebno da svi postanu programeri za umjetnu inteligenciju, već se naglašavaju komplementarne vještine: tumačenje podataka, kritičko razmišljanje i sposobnost rada uz AI alate. Za brojne profesije stručnost iz domene u kombinaciji s AI kompetencijama postaje dobitna kombinacija – npr. marketinški stručnjak koji zna koristiti AI za analitiku, ili liječnik koji razumije AI dijagnostičke alate. Pojavljuje se koncept fuzije vještina, gdje se ljudska kreativnost, liderske i interpersonalne vještine stapaju s AI analitikom. Obrazovne ustanove ažuriraju kurikulume: sve je više programa iz AI-ja i podatkovne znanosti na fakultetima, a čak se i u osnovnim i srednjim školama uvode osnove programiranja i umjetne inteligencije. Do 2030., očekuje se da će znatan dio radne snage proći određenu vrstu prekvalifikacije. Potreba je hitna, kako ističe jedno izvješće: nedostatak kvalificiranih profesionalaca je velika prepreka, s tvrtkama koje to navode kao razlog zastajanja AI projekata magnetaba.com.

Remote rad i globalni bazen talenata: Još jedan trend u radnoj snazi pod utjecajem umjetne inteligencije (i ubrzan pandemijom) je rad na daljinu/hibridni rad. AI alati olakšavaju suradnju na daljinu (upravljanje projektima uz pomoć AI-ja, transkripcija sastanaka itd.). Tvrtke mogu koristiti globalni bazen talenata: primjerice, tvrtka iz jedne zemlje danas može lakše zaposliti AI programera iz druge zemlje. Ovo bi moglo proširiti mogućnosti i istodobno povećati konkurenciju za određene poslove na globalnoj razini. Zemlje u razvoju mogu profitirati izvozeći više visokokvalificirane digitalne radne snage, ali i riskiraju “odljev mozgova” ako njihov najbolji kadar emigrira fizički ili virtualno na tržišta s višom plaćom.

Produktivnost i radna kultura: Postoje rani pokazatelji da alati umjetne inteligencije mogu značajno povećati individualnu produktivnost. Nedavno istraživanje otkrilo je da zaposlenici koji koriste umjetnu inteligenciju prijavljuju povećanje dnevne produktivnosti i do 80% na određenim zadacima magnetaba.com. Automatizacija ponavljajućih procesa također je u prosjeku donijela ~22% smanjenja troškova za tvrtke koje uvode umjetnu inteligenciju magnetaba.com. Kako ovi alati postaju sveprisutni, mogli bismo svjedočiti promjeni same prirode “posla”. Rad bi mogao postati više orijentiran na projekte i kreativan, s umjetnom inteligencijom koja preuzima rutinu. Radni tjedan bi se mogao skratiti ako produktivnost dramatično poraste (iako povijesno, dobici u produktivnosti nisu uvijek značili manje radnog vremena – to ovisi o ekonomskim i političkim odlukama). Ono što je sigurno jest da će prilagodljivost i kontinuirano učenje biti ključ uspjeha u karijeri; radnici će morati neprestano ažurirati svoje vještine kako se umjetna inteligencija razvija.

Osiguranje inkluzivne transformacije: Velik društveni izazov je osigurati da ova transformacija vođena umjetnom inteligencijom ne ostavi pojedine dijelove društva zapostavljenima. Poslovi koji su izrazito rutinski i ne uključuju složenu ljudsku interakciju najviše su podložni automatizaciji. Mnoge takve poslove obavljaju radnici s nižim prihodima ili nižim stupnjem formalnog obrazovanja (npr. referenti za unos podataka, radnici na montažnim linijama, osnovni računovodstveni službenici). Prekvalifikacija tih radnika u nove uloge velik je izazov, ali ključan za izbjegavanje nezaposlenosti i rastuće nejednakosti. Donositelji politika raspravljaju o sigurnosnim mrežama i prijelazima – od proširenih naknada za nezaposlenost i programa za zapošljavanje do radikalnijih prijedloga poput univerzalnog temeljnog dohotka, ako automatizacija zaista smanji potražnju za ljudskim radom u nekim područjima. Do sada, statistike o zaposlenosti pokazuju fluktuacije, ali ne i masovnu trajnu nezaposlenost zbog umjetne inteligencije; ipak, potreban je oprezan i promišljen pristup kako tehnologija napreduje.

Zaključno, radna snaga 2030. godine izgledat će znatno drugačije nego 2020. Mnogi će poslovi biti poduprti AI suradnicima, pojavit će se nove uloge koje danas zvuče kao znanstvena fantastika, dok će neki poslovi nestati. Sveobuhvatna priča je ona o pojačanom ljudskom potencijalu – ljudi osnaženi umjetnom inteligencijom kako bi bili produktivniji i mogli se fokusirati na svoje jedinstvene ljudske kvalitete (kreativnost, empatija, rješavanje složenih problema). Međutim, ostvarenje tog potencijala zahtijeva proaktivna ulaganja u edukaciju i obuku na dosad neviđenoj razini, kao i organizacijsku kulturu koja potiče cjeloživotno učenje. Tvrtke koje ulažu u svoje ljude (usavršavanje za AI), uz ulaganje u tehnologiju, vjerojatno će se najbolje prilagoditi. Društva koja podržavaju radnike tijekom ove tranzicije – vrednuju razvoj vještina i osiguravaju širok pristup obrazovanju o umjetnoj inteligenciji – bit će u najboljoj poziciji za uspjeh u gospodarstvu dopunjenom AI-jem.

Etika, regulativa i kibernetička sigurnost

Široko uvođenje umjetne inteligencije od 2025. do 2030. donosi ne samo koristi, već i značajna etička, pravna i sigurnosna pitanja. Rješavanje tih problema ključno je za izgradnju povjerenja u AI sustave i sprječavanje štete. Ključna područja uključuju:

1. Etička upotreba AI-ja i pristranost: AI sustavi uče iz podataka, a ako ti podaci odražavaju ljudske predrasude ili nejednakosti, umjetna inteligencija može nenamjerno nastaviti ili čak pojačati te predrasude. To je uočeno u aplikacijama poput prepoznavanja lica (s većim udjelom grešaka za određene etničke skupine) i algoritama za zapošljavanje (koji mogu preferirati životopise slične dosadašnjim zaposlenicima, čime su žene i manjine u nepovoljnijem položaju). Kako AI sve više sudjeluje u donošenju odluka s velikim posljedicama (zapošljavanje, kreditiranje, kazneno pravosuđe, zdravstvo), osiguravanje pravednosti je od izuzetne važnosti. Alarmantan podatak: 44% organizacija izvijestilo je o slučajevima da su AI sustavi davali netočne ili pristrane rezultate magnetaba.com, što narušava povjerenje. Kao odgovor, snažno se promiče razvoj transparentne i objašnjive umjetne inteligencije – tehnika koje čine odluke modela razumljivima za ljude. Programeri također uvode prakse poput korištenja raznolikih skupova podataka za treniranje, revizije na pristranost i procjene utjecaja algoritama. Etičke smjernice za AI objavili su vlade i međunarodni konzorciji (npr. Etičke smjernice EU za pouzdanu umjetnu inteligenciju, te slična načela OECD-a i UNESCO-a). Mnoge kompanije sada imaju AI etička povjerenstva ili interne timove za evaluaciju osjetljivih AI implementacija. Osiguravanje da AI poštuje načela pravednosti, odgovornosti, transparentnosti i nediskriminacije ostaje trajan izazov koji će oblikovati razvoj umjetne inteligencije do 2030.

2. Privatnost podataka: AI često zahtijeva velike količine podataka, uključujući osobne podatke, kako bi učinkovito funkcionirala. To otvara pitanja o načinu prikupljanja, pohrane i korištenja podataka. Uz regulative kao što je GDPR (Opća uredba o zaštiti podataka) u EU i slične zakone u drugim državama (CCPA u Kaliforniji, PDPA u Singapuru itd.), organizacije moraju biti pažljive kako bi zaštitile privatnost korisnika dok koriste AI. Usklađenost znači dobivanje ispravne privole, anonimizaciju podataka i mogućnost korisnika da u mnogim slučajevima odbiju pristup ili obradu. Popularnost dobivaju tehnike poput federiranog učenja i diferencijalne privatnosti – one omogućavaju treniranje AI modela na decentraliziranim podacima (npr. na uređajima korisnika) ili dodaju šum podacima radi zaštite identiteta, čime je omogućeno učenje uz zaštitu privatnosti. Kako raste broj AI sustava za nadzor (poput kamera u pametnim gradovima ili praćenja putem aplikacija), društvo mora tražiti ravnotežu između javnog interesa i pojedinačnih prava. Kina je, primjerice, masovno uvela prepoznavanje lica, što je izazvalo brojne rasprave o građanskim slobodama. U demokratskim državama očekuju se daljnje pravne bitke i prilagodbe oko toga što se smije, a što ne smije s umjetnom inteligencijom i osobnim podacima. Do 2030., možda ćemo vidjeti globalne norme (možda i nove međunarodne ugovore) za razmjenu podataka za AI, ali trenutačno je riječ o mozaiku regulative koju kompanije moraju pažljivo pratiti. Izračun uz zaštitu privatnosti bit će vruće područje – inovacije koje omogućuju analizu enkriptiranih podataka ili izračune bez izravnog pristupa osjetljivim podacima.

3. Regulatorni okvir: Već smo dotaknuli regulatorne promjene poput EU AI Acta, koji mijenja pravila igre u smislu pravno obvezujućih pravila za umjetnu inteligenciju commission.europa.eu. Ovaj zakon klasificira AI sustave prema razini rizika i prema tome nameće zahtjeve – primjerice, AI visokog rizika (poput algoritama za kreditnu sposobnost, selekciju zaposlenika, medicinske uređaje) morat će ispunjavati standarde transparentnosti, robusnosti, ljudskog nadzora i dr. commission.europa.eu. Neke primjene su u potpunosti zabranjene, poput AI za socijalno bodovanje od strane vlada ili prepoznavanje lica u realnom vremenu na javnim mjestima (uz uske iznimke) commission.europa.eu. EU zakon će se početi primjenjivati otprilike 2025.–2026. godine, a kompanije diljem svijeta prilagođavat će svoje proizvode kako bi ispunile zahtjeve ako posluju u Europi. To može stvoriti tzv. “bruxelleski efekt”, gdje strogi EU standardi postaju de facto globalni standardi za AI, ili barem utječu na druga zakonodavstva. Već su zemlje poput Brazila i Kanade referirale se na EU pristup pri izradi svojih AI zakona. Velika Britanija za sada ide s blažim, sektorski usmjerenim modelom regulacije. SAD se za sada oslanja na postojeće zakone (protiv diskriminacije, zaštitu potrošača) i smjernice agencija umjesto novog AI zakona, ali rasprave traju – osobito oko AI-a u financijama (vodstvo FED-a i CFPB-a), zdravstvu (FDA kreira smjernice za AI medicinske uređaje) i prometu (regulacija autonomnih vozila). Do 2030. možemo očekivati veću jasnoću u mnogim državama: ili kroz sveobuhvatne AI zakone ili kroz razvijenu sudsku praksu i sektorska pravila koja definiraju što je dopušteno. Usklađenost i upravljanje bit će velika briga za organizacije koje uvode AI – kao što danas tvrtke imaju odjele za usklađenost s regulativom iz područja privatnosti ili financija, mogli bi imati AI službenike za usklađenost koji će osiguravati da njihovi AI sustavi ispunjavaju zakonske i etičke norme.

4. Odgovornost i pravna odgovornost: Kako AI donosi odluke, postavlja se pitanje: tko je odgovoran kad nešto pođe po zlu? Ako autonomni automobil izazove nesreću, je li odgovornost na proizvođaču, razvojnim inženjerima softvera ili na “vozaču” (koji možda nije upravljao vozilom)? Ova pravna siva područja se još razrađuju. EU AI Act i drugi okviri naginju principu da pružatelj i implementator AI sustava snosi odgovornost za ishode, osobito za AI visokog rizika. Možemo očekivati zahtjeve poput obveznog osiguranja za autonomne sustave ili čak novih pravnih kategorija (npr. ograničena pravna osobnost za napredne AI sustave zbog odgovornosti, iako je to zasad teorijska opcija). Osiguravanje ljudskog nadzora je jedan od pristupa – primjerice, zahtijeva se ljudska konačna odluka kod zapošljavanja ili odobravanja kredita ako se AI koristi kao alat. Takav lanac odgovornosti je jasan (ljudska osoba donosi konačnu odluku). U praksi, kako AI postaje autonomniji, bit će važno pratiti i provjeravati odluke. Aktivno se razvijaju AI revizijski tragovi – bilježenje ulaza AI sustava, verzije modela i izlaza, kako bi se u slučaju incidenta moglo precizno rekonstruirati što se dogodilo. Neke jurisdikcije će možda do 2030. zahtijevati takvo vođenje evidencije za kritične AI sustave.

5. Kibernetička sigurnost i AI: Ovdje postoje dva aspekta – korištenje AI-a za poboljšanje kibernetičke sigurnosti i obraćanje pažnje na nove prijetnje koje AI donosi. Na obrambenoj strani, AI je velika prednost za kibernetičku sigurnost. Može nadzirati mreže 0-24, detektirati anomalije koje upućuju na cyber napad i odgovarati brže od ljudskih analitičara. Tržište AI-driven proizvoda za kibernetičku sigurnost brzo raste – s oko 15 milijardi dolara 2021. na procijenjenih 135 milijardi dolara do 2030. morganstanley.com – što pokazuje koliko je AI postao sveprisutan u detekciji prijetnji. AI pomaže filtrirati nepotrebna sigurnosna upozorenja (smanjujući lažne alarme) i daje prioritet stvarnim prijetnjama za timove sigurnosti morganstanley.com. Koristi se u e-mail filtrima za hvatanje phishinga, u antivirusima za prepoznavanje malwarea na temelju obrazaca ponašanja i u upravljanju identitetima za označavanje neobičnih aktivnosti prijave. Korištenjem strojnog učenja na ogromnim skupovima podataka o prošlim napadima, AI za kibernetičku sigurnost može potencijalno preduhitriti nove strategije napada.

Međutim, napadači također koriste AI. Cyberkriminalci koriste AI za automatizaciju i unaprjeđenje svojih operacija morganstanley.com morganstanley.com. Primjerice, AI-generirani phishing: napadači koriste generativnu umjetnu inteligenciju za izradu iznimno uvjerljivih phishing e-mailova i deepfake glasova rukovoditelja kako bi prevarili zaposlenike (tzv. “vishing” telefonske prevare). AI napadačima omogućuje brže pronalaženje ranjivosti skeniranjem koda ili automatizacijom botova koji stalno ispituju sustave. Hakiranje lozinki, također, biva ubrzano AI algoritmima koji mogu brzo nagađati lozinke ili rješavati CAPTCHA-e morganstanley.com morganstanley.com. Osobito zabrinjavajući trend su deepfakeovi – hiperrealističan AI-generirani zvuk ili video sadržaj. Već smo svjedočili slučajevima deepfake audio snimke direktora kojom je odobren lažni bankovni transfer. Do 2030., deepfakeovi bi mogli postati nerazlučivi od stvarnih, što omogućuje sofisticirane prevare, manipulacije izborima (lažni video kandidata) i masovnu društvenu manipulaciju morganstanley.com. Postojanje ovakvih falsifikata dodatno stvara uvjerljivo poricanje – stvarne snimke bi mogle biti odbacivane kao lažne, što otežava utvrđivanje istine.

Kako bi se suprotstavilo AI-pojačanim prijetnjama, kibernetička sigurnost vjerojatno će koristiti AI protiv AI (sigurnosni AI sustavi protiv napadačkih AI sustava u trajnoj igri “mačke i miša”). Vlade također poduzimaju korake – mnoge zemlje određene AI kibernetičke tehnike tretiraju kao strateško oružje (npr. korištenje AI-a za pronalaženje “zero-day” ranjivosti može se smatrati ofenzivnom cyber sposobnošću). Moguće je da će se razviti međunarodne norme oko upotrebe AI-a u ratovanju i špijunaži (mogu se pojaviti rasprave o “autonomnom cyber oružju”). Na individualnoj razini, ljudi će morati biti oprezniji (npr. provjeravati izvore prije nego povjeruju video/zvuku, možda koristiti autentifikacijske sustave ugrađene u medije za potvrdu autentičnosti).

6. Robusnost i sigurnost: Drugi važan aspekt je osigurati da su AI sustavi robusni i sigurni od kvarova. Protivnici mogu pokušavati adverzalne napade na AI – primjerice, dodavanjem suptilnih izmjena na slike mogu prevariti klasifikator (npr. znak stopa može postati nevidljiv AI sustavu samovozećeg automobila pomoću naljepnica). Projektiranje AI-a otpornog na takve manipulacije veliko je područje istraživanja. Nadalje, čak i nenamjerni kvarovi – ako AI sustav naiđe na situaciju izvan svog skupa za treniranje – mogu uzrokovati ozbiljne probleme (klasičan primjer: AI za samovozeći automobil ne zna postupiti s neobičnim objektom na cesti). Sve je veći fokus na testiranju AI sustava u raznim uvjetima i izgradnji redundancija. Za AI visokog rizika (medicina, automobili) regulatori mogu nametnuti vrlo zahtjevna testiranja slično kao što lijekovi ili avioni moraju zadovoljiti sigurnosne certifikate. Neki AI developeri istražuju formalnu verifikaciju (matematički dokaz da AI sustav djeluje unutar određenih granica) za ključne komponente.

7. Transparentnost i zaštita potrošača: Sve je jači konsenzus da korisnici moraju biti informirani kada komuniciraju s AI-em umjesto čovjeka. Neki zakoni (kao što je EU AI Act i pojedini zakoni američkih saveznih država) zahtijevaju da AI sustavi (poput chatbotova ili deepfakeova) otkriju svoju umjetnu prirodu commission.europa.eu. Cilj je spriječiti obmanu i izgraditi povjerenje. Npr., internetska trgovina treba naglasiti ako je “predstavnik” korisničke podrške AI chatbot. Slično tome, izmijenjeni medijski sadržaji trebali bi, po mogućnosti, imati vodeni žig ili pojašnjenje. Do 2030. možda ćemo imati digitalne potpisne sustave koji certificiraju autentičnost medija i označavaju AI-generirane sadržaje, a na tome već rade velike tehnološke kompanije i akademska zajednica (npr. Coalition for Content Provenance and Authenticity). Agencije za zaštitu potrošača prate AI u proizvodima – ako AI uređaj naudi potrošačima ili provodi nepoštene prakse (npr. diskriminatorno određivanje cijena), moguće su pravne posljedice. Osiguravanje etičkog marketinga AI-a još je jedan aspekt (npr. ne pretjerivati s mogućnostima AI-a prema ranjivim kupcima).

8. Usklađenost AI-a s ljudskim vrijednostima i egzistencijalni rizici: Na drugom, ekstremnijem kraju razmatranja, neki stručnjaci izražavaju zabrinutost za dugoročnu sigurnost AI-a – ako AI sustavi postanu iznimno moćni (približe se razini AGI-a), kako osigurati da ostanu usklađeni s ljudskim vrijednostima i ciljevima? Zbog toga postoje pozivi na istraživanja usklađenosti AI-a i nadzor razvoja vrhunskih AI sustava. Godine 2023. neki AI pioniri i poznate osobe pozivali su na pauzu u treniranju najmoćnijih modela dok se ne uspostave sigurnosni protokoli. Iako su ti egzistencijalni rizici još spekulativni, sama percepcija AI-a kao potencijalne prijetnje čovječanstvu utječe na političke rasprave. Do 2030. mogli bismo svjedočiti međunarodnim dogovorima o praćenju naprednih AI projekata (možda bi morali biti prijavljeni nekom globalnom tijelu ili ispunjavati određene sigurnosne standarde, slično sporazumima o neširenju nuklearnog oružja). Najmanje što možemo očekivati jest da vodeći AI laboratoriji ulažu sve više resursa u istraživanje sigurnosti – OpenAI, DeepMind i drugi imaju posebne timove za razvoj AI sustava koji mogu objasniti svoje postupke, odbiti štetne naredbe i ostati podložni ljudskoj kontroli. Ovo je i dalje jedno od najsloženijih i filozofski najizazovnijih područja: kako dati AI-u etiku ili ograničiti superinteligentni AI ako se on pojavi.

Ukratko, upravljanje umjetnom inteligencijom ubrzava kako bi uhvatilo korak s njezinim razvojem. Kasne 2020-e obilježit će finese u balansiranju između inovacija i zaštitnih mjera. Vjerojatno ćemo imati jasniji okvir zakona i standarda koji adresiraju pitanja poput pristranosti, transparentnosti i odgovornosti. Tvrtke koje primjenjuju AI u velikoj skali trebat će snažne programe upravljanja umjetnom inteligencijom – osiguravajući da imaju etičke kontrolne točke, provjere usklađenosti, testiranja sigurnosti itd. za svoje AI sustave. Pojam „odgovorne umjetne inteligencije” prelazi iz slogana u konkretne zahtjeve. Oni koji ne uspiju upravljati ovim aspektima mogu se suočiti sa štetom po ugled, pravnim sankcijama ili sigurnosnim propustima. Suprotno tome, organizacije koje daju prednost etici i sigurnosti mogu steći povjerenje i konkurentsku prednost. Konačno, široko javno prihvaćanje AI-a ovisi upravo o tim faktorima – ljudi trebaju osjećati da je AI siguran, pravedan i poštuje njihova prava. Sljedećih nekoliko godina je ključno za izgradnju tog povjerenja kroz uporno posvećivanje pažnje etičkim i sigurnosnim pitanjima.

Izazovi usvajanja umjetne inteligencije (AI)

Iako je potencijal AI-a ogroman, organizacije se često susreću s nizom izazova prilikom uvođenja AI-a. Rješavanje tih prepreka ključno je za uspješnu integraciju AI-a. Glavni izazovi uključuju:

Infrastruktura i skalabilnost: Implementacija AI-a može biti zahtjevna što se tiče resursa. Trening naprednih AI modela zahtijeva snažnu računalnu infrastrukturu (GPU-ove, TPU-ove itd.) i ponekad specijalizirani hardver, što može biti skupo. Ne posjeduje svaka tvrtka ili državni odjel potrebnu računalnu snagu ili pristup cloud uslugama koje bi ga podržale. Nadalje, primjena AI-a u velikoj skali (milijuni korisnika ili velike korporacije) zahtijeva robusnu IT arhitekturu i često podatkovne pipeline u stvarnom vremenu. U regijama s ograničenom digitalnom infrastrukturom, ovo je velika prepreka – primjerice, neke tvrtke u zemljama u razvoju teško uvode AI jer nemaju pouzdan brzi internet ili podatkovne centre. Potrošnja energije također je aspekt infrastrukture: AI modeli, osobito veliki, mogu konzumirati ogromne količine električne energije. Procjene pokazuju da jedno veliko treniranje modela može potrošiti koliko i nekoliko stotina kućanstava u godinu dana. U produkciji, izvođenje AI modela u podatkovnim centrima također povećava potrošnju energije. Deloitte je izvijestio da AI operacije do 2025. mogu trošiti do 40% ukupne energije podatkovnih centara coherentsolutions.com. To povisuje operativne troškove i izaziva zabrinutost oko održivosti. Ako usvajanje AI-a nadmaši poboljšanja u energetskoj učinkovitosti, neke će se organizacije suočiti s reakcijama ili ograničenjima zbog emisije ugljika. Rješavanje toga znači ulaganje u učinkovitije modele i hardver (kao što je raspravljeno kod tehnološkog napretka), te eventualno nadoknađivanje potrošnje energije obnovljivim izvorima. Ipak, upravljanje razmjerom infrastrukture – od računarstva do umrežavanja – ostaje praktičan izazov na putu prema sveprisutnoj umjetnoj inteligenciji.
Kvaliteta i dostupnost podataka: AI je dobar koliko i podaci s kojima je treniran. Mnoge organizacije otkrivaju da su im podaci izolirani, nepotpuni ili loše kvalitete (neprecizni, zastarjeli, pristrani). Čišćenje i označavanje podataka za AI često je najzahtjevniji dio AI projekta. Primjerice, banka može imati podatke klijenata raspoređene u 10 različitih starih sustava s različitim formatima – priprema tih podataka za AI sustav otkrivanja prijevara ogroman je zadatak. U nekim domenama jednostavno nema dovoljno podataka; mala poduzeća možda nemaju volumena kao velike tehnološke firme, zbog čega je treniranje sofisticiranih modela otežano. Nadalje, određene primjene zahtijevaju tokove podataka u stvarnom vremenu (npr. podaci senzora u IoT-u), a osiguravanje pouzdanog protoka podataka može biti izazovno. Regulacija privatnosti podataka (kao što je spomenuto) može ograničiti korištenje određenih podataka za AI, stvarno smanjujući dostupni skup podataka. Tvrtke u zdravstvu ili financijama, primjerice, moraju se nositi s regulatornim zahtjevima koji može značiti da ne mogu u potpunosti iskoristiti podatke bez anonimizacije ili pristanka pacijenta, što ograničava neposrednu uporabljivost AI-a. Kako bi prevladale probleme s podacima, organizacije uvode prakse poput data lakeova, boljeg upravljanja podacima, generiranja sintetičkih podataka (stvaranje umjetnih podataka koji oponašaju stvarne), te suradnje oko dijeljenja podataka (ponekad sigurnim metodama poput federativnog učenja). I dalje vrijedi ona stara „smeće unutra, smeće van” – mnogo AI projekata zapne upravo zbog podataka, ne zbog algoritama.
Jaz u talentu i ekspertizi: Kao što je već raspravljeno, nedostatak stručnjaka u AI području veliki je izazov. Tvrtka može željeti primijeniti AI, no ako nema ljude koji razumiju kako izgraditi ili integrirati AI modele, projekti mogu propasti ili biti ispod očekivanja. Zapošljavanje stručnjaka je teško zbog konkurencije, a nisu sve organizacije u mogućnosti plaćati najviše iznose za AI doktore znanosti. To vodi tome da mnoge firme pokušavaju unaprijediti postojeće zaposlenike – ali edukacija traje i ne mora pokriti najsuvremenije tehnike. Postoji često i jaz između poslovnog znanja i AI vještina – data scientisti ne razumiju nužno kontekst industrije, dok stručnjaci iz industrije ne shvaćaju mogućnosti ili ograničenja AI-a. Premošćivanje tog jaza traži interdisciplinarne timove i dobru komunikaciju, što je kulturni zaokret za mnoge firme. Dok AI ne postane više „plug-and-play” (što neki AutoML alati i omogućuju), izazov ekspertize će ostati. Prema anketama, više od polovice tvrtki koje testiraju AI navode nedostatak vještih zaposlenika i poteškoće u integraciji AI-a u procese kao glavne barijere magnetaba.com. Neki posežu za outsourcingom kod AI vendora ili konzultanata, ali to može biti skupo i dovesti do ovisnosti. Razvijanje internih AI talenata i pismenosti unutar cijele organizacije općenito se smatra održivim, ali izazovnim putem.
Organizacijski i kulturni otpor: Primjena AI-a često zahtijeva promjenu postojećih radnih tokova pa čak i poslovnih modela. Zaposlenici mogu pružati otpor zbog straha od gubitka radnog mjesta ili jednostavno zbog nevoljkosti prema novim alatima. Ako menadžment ne komunicira jasno svrhu i koristi AI inicijativa, može doći do unutarnjeg neprihvaćanja. Primjerice, prodajni tim može biti skeptičan u vezi s AI alatom za preporuku potencijalnih klijenata i preferirati tradicionalne metode. Često postoji i pitanje povjerenja – korisnici možda ne vjeruju AI rezultatima ako nisu objašnjeni (problem „crne kutije”). Izgradnja kulture inovacije i učenja ključna je kako bi se AI doživio kao korisna nadopuna, a ne prijetnja. Tvrtke koje uspješno uvode AI često ulažu u upravljanje promjenama, uključuju krajnje korisnike od početka i osiguravaju edukaciju kako bi ljudi bili sigurni u rad s AI alatima.
Troškovi i zabrinutost oko povrata ulaganja (ROI): Provedba AI rješenja može biti skupa na početku – infrastruktura, softverske licence, zapošljavanje stručnjaka ili konzultanata, priprema podataka itd. Za mala i srednja poduzeća (MSP), ovo može biti ozbiljna prepreka. Čak i velike tvrtke žele biti sigurne u povrat uloženog. Kod ranijih AI projekata, ROI može biti neizvjestan ili se ostvariti tek nakon nekog vremena. Postoji i rizik od „pilot purgatorija”: tvrtke rade AI prototipove koji obećavaju, ali se ne primjenjuju na većem opsegu jer neposredni ROI nije jasan ili su troškovi integracije visoki. Održavanje AI sustava (ažuriranje modela, praćenje promjena, itd.) zahtijeva stalna ulaganja. Ako projekt ne uspije ili ne donese brze rezultate, vodstvo može odustati od daljnjih ulaganja u AI. Kako bi se ovo ublažilo, često se savjetuje početi s „niskohvatajućim plodom” – projektima koji su dostižni i imaju vidljive koristi (npr. automatizacija određenog ručnog procesa radi uštede X sati). Postupno širenje pomaže dokazati vrijednost. S vremenom, kako AI postaje dostupniji i cloud provideri nude AI-kao-uslugu, očekuje se pad troškova. No, sljedećih nekoliko godina, proračunska ograničenja i gospodarska neizvjesnost mogu usporiti usvajanje AI-a u sektorima s malim maržama.
Integracija s naslijeđenim sustavima: Mnoge velike organizacije i dalje koriste stare IT sustave koji nisu prilagođeni suvremenim AI platformama. Integracija AI-a često znači povezivanje sa starim bazama podataka, ERP sustavima ili strojevima u pogonima koji nisu izvorno dizajnirani za AI. Ova integracija može biti tehnički složena i rizična (nitko ne želi ugroziti ključni naslijeđeni sustav). Na primjer, integracija AI chatbota za korisničku podršku sa starim CRM-om može zahtijevati izradu posebnog posredničkog softvera. Osim toga, primjena AI modela u produkciji (MLOps – operacije strojnog učenja) je izazov: postavljanje pipelineova za ponovno treniranje modela, njihovo osvježavanje, praćenje performansi itd., sve to usklađeno s postojećim softverskim operacijama. Anketa pokazuje da je 56% proizvođača nesigurno jesu li njihovi trenutni ERP sustavi spremni za punu AI integraciju coherentsolutions.com, što naglašava široku nesigurnost u tehnološkoj spremnosti. Prevladavanje ovoga može uključivati nadogradnju IT infrastrukture, korištenje API-driven arhitektura ili paralelnu implementaciju AI-a dok pouzdano ne zamijeni dijelove naslijeđenih procesa.
Povjerenje, transparentnost i upravljanje promjenama: Dotaknuli smo povjerenje u kontekstu etike, ali i unutar organizacije dobivanje podrške za AI zahtijeva izgradnju povjerenja u rezultate sustava. Ako model ponekad da čudan prijedlog, korisnici mogu izgubiti povjerenje u sve njegove preporuke. Zato je određena razina transparentnosti ili barem dokaza o učinkovitosti ključna za prihvaćanje od strane korisnika. Upravljanje promjenama, kao što je spomenuto, često se podcjenjuje: usvajanje AI-a nije samo tehnička instalacija, već i promjena procesa i projekt usmjeren na ljude. Tvrtke koje zanemaruju ljudski aspekt – edukaciju korisnika, prilagodbu KPI-jeva, uključivanje dionika – mogu vidjeti da njihov skupi AI alat ostane neiskorišten ili se koristi pogrešno.
Sigurnost i pouzdanost: S tehničke strane, primjena AI-a otvara nove površine napada i izazove vezane za pouzdanost. AI sustav može biti izložen zlonamjernim unosima (napadi trovanja podacima) ili ciljanjem putem naprednih primjeraka. Osiguravanje sigurnosti AI-a znači provjeravanje izvora podataka za treniranje i razvoj robusnih modela. Pouzdanost se odnosi i na drift modela – s vremenom, ako se obrasci u podacima promijene (npr. promjena ponašanja potrošača ili pojave novih oblika prijevara), učinkovitost AI modela može opasti. Organizacijama su potrebni procesi za stalno praćenje i nadogradnju modela, što je nova disciplina (MLOps) koju nisu svi savladali. Ako AI-pokrenut proces zakaže bez rezerve, može doći do zastoja (zamislite AI sustav za raspoređivanje hitne pomoći koji „padne”). Zato je obično potreban oprezan plan s rezervnim opcijama ili nadzorom čovjeka dok AI ne dokaže pouzdanost i dostupnost.
Javno mišljenje i etički propusti: Na kraju, vanjski izazov: ako se AI primjena neke tvrtke percipira kao uznemirujuća ili štetna, tvrtka može doživjeti javnu reakciju i regulatorni nadzor. Primjeri uključuju korištenje prepoznavanja lica u javnim prostorima što je naišlo na proteste zajednice, ili AI algoritme na društvenim mrežama koji su okrivljeni za širenje dezinformacija. Tvrtke moraju brinuti o društvenoj prihvatljivosti svojih AI upotreba. U suprotnom, mogu uslijediti prisilna gašenja projekata ili narušavanje reputacije brenda. Zbog toga angažman sa dionicima, transparentnost oko upotrebe AI-a i proaktivna samoregulacija pomažu u ublažavanju ovog rizika.

U biti, implementacija umjetne inteligencije nije plug-and-play posao – zahtijeva pažljivu strategiju, resurse i upravljanje promjenama. Mnoge ankete ističu da većina tvrtki testira AI, ali daleko manje uspješno ga primjenjuju na razini cijele organizacije, upravo zbog navedenih izazova. Ipak, ti se izazovi postepeno rješavaju. Pojavljuju se najbolje prakse i okviri za AI usvajanje (u smislu upravljanja, tehnoloških pipelineova itd.). Dobavljači AI rješenja svjesni su ovih prepreka i prilagođuju ponudu kako bi ih snizili (poput AutoML za jaz u talentu, cloud AI za infrastrukturu itd.). Organizacije koje se uspješno nose s izazovima i prođu početne prepreke mogu steći značajnu konkurentsku prednost. One koje zaostaju mogle bi sve teže nadoknađivati zaostatak, kako AI-potaknute inovacije budu ubrzavale u njihovoj industriji.

Strateške prilike za poduzeća i vlade

Usprkos izazovima i potrebnim oprezima, umjetna inteligencija donosi ogromne strateške prilike za poduzeća i vlade. Oni koji učinkovito iskoriste AI u narednim godinama mogu otključati nove razine učinkovitosti, inovacija i stvaranja vrijednosti. Ovdje ističemo neke od ključnih prilika i načine kako se mogu iskoristiti:

Za poduzeća:

Operativna učinkovitost i produktivnost: AI omogućuje tvrtkama pojednostavljenje procesa i smanjenje troškova. Od automatizacije back office zadataka do optimizacije lanca opskrbe, dobitci u učinkovitosti mogu biti značajni. Primjerice, tvrtke koje koriste AI prijavljuju u prosjeku 22% smanjenje procesa troškova, a zaposlenici koje podržava AI bilježe do 80% poboljšanja produktivnosti u određenim zadacima magnetaba.com. To znači da tvrtke mogu proizvesti više uz iste ili manje resurse, što izravno povećava profitabilnost. Prediktivno održavanje vođeno AI-jem može smanjiti zastoje u proizvodnji, dok robotska automatizacija procesa (RPA) može preuzeti ponavljajuće zadatke u financijama ili ljudskim resursima, oslobađajući ljude za zadatke veće vrijednosti. U svijetu uskih marži i konkurencije, ove operativne prednosti predstavljaju snažnu stratešku prednost.
Inovacije proizvoda i usluga: AI otvara mogućnosti za potpuno nove proizvode i usluge. Tvrtke mogu razviti pametnije proizvode – npr. uređaje koji uče korisničke preferencije ili personalizirane medicinske tretmane koristeći AI analitiku. U softverskoj i tehnološkoj industriji, AI-kao-usluga platforme predstavljaju rastući poslovni model. Sve više startupa nudi AI usluge u specifičnim nišama, poput AI za pregled pravnih dokumenata, AI za osobni fitness coaching itd., stvarajući nova tržišta. Postojeće tvrtke mogu diferencirati svoju ponudu dodavanjem AI značajki (na primjer, osiguravajuća kuća koja nudi AI pogonjene procjene rizika za personalizirane premije). Nadalje, generativni AI omogućuje brzo prototipiranje i dizajn te ubrzava inovacijske cikluse. Tvrtke koje uključe AI u svoj R&D mogu nadmašiti konkurente brzim iteriranjem dizajna i pronalaskom optimalnih rješenja (primjerice, korištenjem AI-a za simulaciju tisuća varijacija proizvoda kako bi se pronašao najbolji dizajn).
Poboljšano korisničko iskustvo i personalizacija: AI omogućuje tvrtkama da bolje razumiju i posluže svoje korisnike. Analizom podataka i ponašanja korisnika, AI može omogućiti hiperpersonalizaciju – preporuke proizvoda, ciljana promotivna ponuda i prilagođena iskustva koja povećavaju zadovoljstvo i lojalnost kupaca. Trgovci koji koriste AI sustave preporuka zabilježili su povećanje stope konverzije prodaje coherentsolutions.com. Banke koje koriste AI za personalizirano financijsko savjetovanje mogu produbiti odnose s klijentima. AI chatbotovi i virtualni asistenti omogućuju korisničku podršku 24/7, poboljšavajući brzinu odgovora. U turizmu i ugostiteljstvu, AI može personalizirati itinerare, povećavajući percipiranu vrijednost. Strateška prednost je bolja zadržanost i veća životna vrijednost korisnika zahvaljujući stalno angažirajućem i relevantnom iskustvu.
Donošenje odluka temeljenih na podacima: Tvrtke su oduvijek prikupljale podatke, ali AI omogućuje njihovu interpretaciju na razini i dubini koje prije nisu bile moguće. Napredna analitika i prediktivno modeliranje mogu usmjeravati strateške odluke – poput toga gdje proširiti poslovanje, koje segmente ciljati ili kako optimalno određivati cijene proizvoda. Uz AI, tvrtke mogu simulirati scenarije (digitalni blizanci operacija) za testiranje strategija prije primjene u stvarnom svijetu, što smanjuje rizik u odlučivanju. Na primjer, telekom tvrtka može koristiti AI za predviđanje zagušenja mreže i odlučiti gdje uložiti u infrastrukturu. Medijska kuća može upotrijebiti AI za analizu angažmana sadržaja i odlučiti koje žanrove više proizvoditi. AI u suštini može transformirati odlučivanje s onog temeljenog na intuiciji na ono temeljeno na dokazima, što predstavlja stratešku prekretnicu na složenim, dinamičnim tržištima.
Kompetitivna diferencijacija: Prihvaćanje AI-a može biti izvor konkurentske prednosti. Tvrtke koje rano i učinkovito uvedu AI mogu nadmašiti konkurenciju po pitanju troškova, brzine i kvalitete. Primjerice, lanac opskrbe pokretan AI-jem može isporučiti proizvode brže i jeftinije od tradicionalnog lanca konkurencije. Te prednosti mogu dovesti do povećanja tržišnog udjela. Dodatno, u nekim industrijama, demonstracija AI izvrsnosti poboljšava percepciju brenda – doživljaj kao inovativne, napredne tvrtke privlači kupce, investitore i talente. Kako AI postaje sve zastupljeniji, postoji i rizik zaostalosti: tvrtke koje ne uvedu AI mogu se naći u nepovoljnijem položaju. Stoga mnogi CEO-i AI smatraju ne samo prilikom, već nužnošću za ostanak konkurentnim.
Novi poslovni modeli: AI može omogućiti sasvim nove poslovne modele koji ranije nisu bili mogući. Primjerice, gig ekonomiju omogućili su AI algoritmi za uparivanje (npr. povezivanje vozača i putnika kod aplikacija za dijeljenje vožnje). Obilje podataka i AI može dovesti do modela poput usluga temeljenih na ishodu (gdje je plaćanje vezano uz rezultat koji AI isporučuje, npr. “plati po izliječenom pacijentu” u zdravstvu uz pomoć AI-ja). Tvrtke mogu prijeći s prodaje proizvoda na prodaju AI-usluga ili uvida. Proizvodne firme mogle bi koristiti AI za prelazak na usluge prediktivnog održavanja vlastitih proizvoda. Kako AI snižava granične troškove nekih usluga (poput savjetovanja, kreiranja sadržaja), mogli bismo vidjeti modele “AI-na-zahtjev” gdje čak i mala poduzeća mogu unajmiti AI stručnost. Strateška prilika ovdje je osmisliti nove ponude i izvore prihoda na temelju AI mogućnosti.

Za vlade:

Poboljšane javne usluge i upravljanje: AI državama nudi priliku za pružanje boljih i učinkovitijih javnih usluga. Uz AI, vlade mogu unaprijediti zdravstvo (npr. AI programi probira bolesti za rano otkrivanje, optimizacija resursa u bolnicama), poboljšati obrazovanje (AI alati za podučavanje u javnim školama, personalizirano učenje za učenike s različitim potrebama) i pojednostaviti socijalne programe (AI može identificirati najpotrebitije i smanjiti zloupotrebe otkrivanjem anomalija). Inicijative pametnih gradova s AI-jem mogu poboljšati život u gradovima – upravljanje prometnim gužvama, smanjenje potrošnje energije optimizacijom rasvjete i grijanja/hlađenja u javnim zgradama te povećanje javne sigurnosti kroz prediktivnu policiju (uz oprez glede etike). Vlade mogu koristiti AI u uslugama kao što su uprava poreza (za otkrivanje obrazaca utaje) i carina/kontrola granica (za označavanje rizičnih pošiljki). Do 2030., vlade koje uspješno integriraju AI mogle bi isporučivati brže i više prilagođene usluge građanima, čak i uz ograničene proračune. To ne samo da podiže zadovoljstvo građana, nego dugoročno može smanjiti troškove (npr. preventivno zdravstvo putem AI-ja može kasnije uštedjeti na tretmanima). AI dodatno pomaže u boljoj analizi politika – primjerice, simulacijom utjecaja predloženih politika ili analizom javnih komentara (analiza teksta povratnih informacija građana).
Gospodarski rast i konkurentnost: Na nacionalnoj razini, prihvaćanje AI-ja sve se više vidi kao ključ ekonomske konkurentnosti. Zemlje koje potiču snažan AI sektor mogu privući investicije i stvoriti visokovrijedna radna mjesta. Kako je ranije spomenuto, AI bi mogao pridonijeti dodatnih 26% BDP-a lokalnim gospodarstvima do 2030. u nekim slučajevima magnetaba.com. Vlade koje ulažu u AI istraživanja, podržavaju startupe i uvode propise koji potiču inovacije vjerojatno će zabilježiti rast u sektorima poput tehnologije, proizvodnje i usluga. Na primjer, vlada koja podržava razvoj i testiranje autonomnih vozila može postati središte te industrije, sa širim dobrobitima za gospodarstvo. Među državama vlada svojevrsna AI “utrka naoružanja”: predvodništvo u AI-ju može ojačati izvoz (AI softver, proizvodi s AI podrškom) i produktivnost tradicionalnih industrija (npr. povećanje uroda u poljoprivredi ili optimizacija resursa u rudarstvu). Također, vlade mogu otvoriti podatke (uz zaštitu privatnosti) kako bi potaknule inovacije – mnoge su već objavile otvorene skupove podataka koje poduzetnici koriste za razvoj usluga (npr. vremenski podaci za logistiku). Strateški, AI se promatra kao poluga za poboljšanje životnog standarda i nacionalnog prihoda, slično kao što su to činile prošle industrijske revolucije.
Bolje donošenje odluka i politika: Vlade same mogu koristiti AI za odlučivanje temeljeno na podacima. Na primjer, ekonomsko planiranje može se oblikovati prema AI modelima koji predviđaju nezaposlenost ili inflaciju u raznim scenarijima, što vodi boljim fiskalnim ili monetarnim politikama. Planiranje gradova može koristiti AI za modeliranje rasta stanovništva i potreba za prijevozom. Tijekom kriza (poput prirodnih katastrofa ili pandemije) AI može brzo analizirati podatke za donošenje hitnih odluka (npr. predviđanje puteva poplava za vođenje evakuacija ili identifikaciju COVID-19 žarišta radi raspodjele medicinskih resursa). Neke vlade koriste AI nadzorne ploče za praćenje ključnih pokazatelja u stvarnom vremenu (Singapur ima takve Smart Nation inicijative). Korištenjem AI-ja, državne agencije mogu bolje predviđati probleme i procijeniti moguće ishode intervencija. Ipak, ljudski sud je i dalje presudan – AI proširuje analizu, ali donositelji odluka moraju uzeti u obzir etiku i društveni utjecaj koji AI ne može odrediti. Unatoč tome, strateška je prilika da odluke mogu postati proaktivnije i učinkovitije, što u konačnici dovodi do boljih društvenih ishoda i učinkovitijeg trošenja javnog novca.
Nacionalna sigurnost i javna sigurnost: Sa strateškog aspekta, AI je sada ključan za nacionalnu sigurnost. Vlade ulažu u AI za obranu – poput autonomnih nadzornih dronova, AI u kibernetičkoj zaštiti kritične infrastrukture te poboljšane obavještajne analize (pretraživanje obavještajnih podataka radi otkrivanja prijetnji). Zemlje lidere u AI-ju mogu imati prednost u vojnoj tehnologiji (iako to izaziva zabrinutost za međunarodne sporazume o autonomnim oružjima i AI utrku naoružanja). Policija također može profitirati – npr. korištenjem AI-ja za otkrivanje obrazaca kibernetičkog kriminala ili identificiranje mreža trgovine ljudima u podacima. U području javne sigurnosti, AI se koristi za odgovor na katastrofe (kao ranije opisano) i upravljanje hitnim situacijama (npr. automatsko isključivanje plinovoda tijekom potresa na temelju AI detekcije seizmičke aktivnosti i podatka iz cijevi). Ta poboljšanja mogu spasiti živote i imovinu, što je temeljna uloga države. Međutim, mora se paziti na prava građana (npr. izbjegavanje preinvazivnog nadzora). Strateški, vlade AI već vide kao sastavni alat za zaštitu svojih građana u sve složenijem svijetu.
Premošćivanje društvenih nejednakosti: Pruža se prilika za korištenje AI-ja u promicanju inkluzivnog rasta. Primjerice, AI može pomoći proširiti usluge na udaljena ili nedovoljno opskrbljena područja (telemedicinski AI za ruralna područja, AI usluge automatskog prevođenja manjinskih jezika za pristup informacijama, itd.). AI za obrazovanje može kvalitetno podučavanje dovesti u škole s manje resursa i time smanjiti obrazovne razlike. Analiza temeljem AI-ja može identificirati gdje su socijalni programi najpotrebniji, poboljšavajući ciljanje mjera protiv siromaštva. Korišten na pravi način, AI može pomoći u smanjenju digitalnog jaza prilagođavanjem intervencija najpotrebitijima. Konkretan primjer je upotreba AI-ja za digitalizaciju i analizu zemljišnih knjiga radi rješavanja imovinskih sporova kod siromašnijih poljoprivrednika ili korištenje AI-ja u mikrofinanciranju za bolje procjene kreditne sposobnosti osoba s tankom kreditnom poviješću (čime im se proširuje pristup zajmovima). To su strateški potezi kojima vlade osiguravaju šire koristi od AI-ja i izbjegavaju da koristi ostanu ograničene samo na elitu ili urbana središta. To je i etički ispravno, ali i doprinosi društvenoj stabilnosti i osnaživanju, ključnim za dugoročan razvoj.

Zaključno, strateško predviđanje i prihvaćanje AI-ja može donijeti ogromne koristi. Poduzeća koja ponovno osmisle svoje poslovanje i ponudu uz pomoć umjetne inteligencije mogu ostvariti veću profitabilnost, vodstvo u inovacijama i lojalnost korisnika. Vlade koje proaktivno integriraju AI u gospodarstvo i javne usluge mogu ostvariti brži rast, poboljšati kvalitetu života i ojačati svoj globalni položaj. Zajednički nazivnik je da AI pojačava ljudske potencijale – bilo da radnici proizvode više ili analitičari vide obrasce koji su prije bili nevidljivi. Organizacije i društva koja nauče jahati AI val vjerojatnije će napredovati u razdoblju od 2025. do 2030. i dalje. To nije bez truda ili rizika, ali prilike su prevelike da bi ih se ignoriralo. Kako jedan izvještaj prikladno kaže, AI je “promjena vrijedna 15,7 bilijuna dolara” za svjetsko gospodarstvo pwc.com, a oni koji se strateški pozicioniraju mogu ostvariti značajan dio te nagrade.

Izvori:

Magnet ABA, Statistika umjetne inteligencije (2025) – veličina tržišta i utjecaj umjetne inteligencije magnetaba.com magnetaba.com magnetaba.com
RCR Wireless News (travanj 2025.) – IDC projekcija ekonomskog utjecaja AI-a rcrwireless.com
PwC Global AI Study, Sizing the Prize – doprinos umjetne inteligencije BDP-u do 2030. pwc.com pwc.com
RCR Wireless News (2025.) – ulaganja u infrastrukturu umjetne inteligencije (Stargate, InvestAI) rcrwireless.com
OpenAI (siječanj 2025.) – Stargate projekt inicijativa AI infrastrukture vrijedna 500 milijardi dolara openai.com
Europska komisija (veljača 2025.) – InvestAI inicijativa (200 milijardi eura za AI, AI megatvornice) luxembourg.representation.ec.europa.eu luxembourg.representation.ec.europa.eu
Europska komisija (kolovoz 2024.) – pregled EU AI Akta (okvir rizika) commission.europa.eu commission.europa.eu
India Today (siječanj 2025.) – Indijska godina umjetne inteligencije (inicijativa u obrazovanju, CAGR tržišta umjetne inteligencije) indiatoday.in indiatoday.in
Coherent Solutions (2025.) – usvajanje umjetne inteligencije po industriji (statistika proizvodnje, konverzije u maloprodaji) coherentsolutions.com coherentsolutions.com
Magnet ABA – projekcije umjetne inteligencije po industrijama (zdravstvo 187,9 mlrd. USD do 2030., 38% pružatelja koristi AI) magnetaba.com magnetaba.com
Goldman Sachs Research (2024.) – prognoza autonomnih vozila (10% L3 do 2030.) goldmansachs.com
PixelPlex (2025.) – umjetna inteligencija u prometu (smanjenje troškova logistike 15–30%, ljudska pogreška ~90% nesreća) pixelplex.io
McKinsey (2023.) – utjecaj generativne umjetne inteligencije (2,6–4,4 bilijuna USD godišnje, +15–40% na utjecaj umjetne inteligencije) mckinsey.com
Grand View Research – tržište edge AI-a (20,8 mlrd. USD 2024., 21,7% CAGR) grandviewresearch.com
Morgan Stanley (2024.) – umjetna inteligencija u kibernetičkoj sigurnosti (15 mlrd. USD 2021. do ~135 mlrd. do 2030.) morganstanley.com
Morgan Stanley – koristi i prijetnje AI-a u kibernetičkoj sigurnosti (korištenje u phishingu, deepfakesima) morganstanley.com morganstanley.com
Magnet ABA – izazovi u usvajanju umjetne inteligencije (44% organizacija prijavljuje probleme s točnošću AI rezultata; 60% nema etičke politike za AI) magnetaba.com magnetaba.com
Deloitte putem Coherent Solutions – potrošnja energije umjetne inteligencije (do 40% energije podatkovnih centara) coherentsolutions.com
Svjetski ekonomski forum, Izvješće o budućnosti poslova 2025 – globalne projekcije zapošljavanja (+78M neto radnih mjesta do 2030.) weforum.org weforum.org
Indeks umjetne inteligencije Latinske Amerike (ECLAC 2024.) – vodeće zemlje spremnosti na AI u Latinskoj Americi (Čile, Brazil, Urugvaj) cepal.org
PwC Bliski Istok (2018.) – utjecaj umjetne inteligencije na Bliskom istoku (~320 mlrd. USD do 2030., 2% svjetskog tržišta) pwc.com
Middle East AI News (2025.) – AI strategija UAE-a (AI tržište 46 mlrd. USD do 2030., 14% BDP-a) middleeastainews.com
African Leadership Magazine (2024.) – umjetna inteligencija u Africi (2,5% globalnog AI tržišta, potencijal od 2,9 bilijuna dolara do 2030.) africanleadershipmagazine.co.uk africanleadershipmagazine.co.uk
African Leadership Magazine – rast AI tržišta u Africi (od 1,2 mlrd. USD 2023. do 7 mlrd. USD 2030.), predvodnici i primjene africanleadershipmagazine.co.uk africanleadershipmagazine.co.uk.

Globalni trendovi usvajanja umjetne inteligencije (2025.–2030.)

Uvod

Globalni rast tržišta umjetne inteligencije i projekcije