Глобални трендови у усвајању вештачке интелигенције (2025–2030)

Увод

Вештачка интелигенција (ВИ) улази у еру експлозивног раста и широм распрострањене примене. Између 2025. и 2030. године очекује се да ће ВИ постати темељ глобалног економског напретка, технолошких иновација и друштвене трансформације. Компаније и владе широм света повећавају улагања у ВИ ради стицања конкурентске предности, док се регулатори и заједнице суочавају са изазовима да се користи ВИ остваре одговорно. Овај извештај пружа свеобухватан преглед трендова у усвајању ВИ у периоду 2025–2030, обухватајући глобални раст тржишта, регионалне и индустријске обрасце, владине иницијативе, нове технологије, утицај на радну снагу, етичка и безбедносна питања, изазове и стратешке могућности.

Глобални раст тржишта ВИ и пројекције

ВИ на глобалном тржишту бележи оштар узлазни тренд. У 2023. години, светско тржиште ВИ било је процењено на око 200–280 милијарди долара magnetaba.com. До 2030. године пројектује се да ће прећи 1,8 трилиона долара magnetaba.com, што одражава запањујућу сложену годишњу стопу раста (CAGR) од 35–37%. Овај пораст покрећу брзи напредак у могућностима ВИ (посебно у генеративној ВИ) и растуће усвајање у предузећима у различитим секторима. Слика 1 приказује пројектовано ширење глобалног тржишта ВИ од 2023. до 2030. године, са експоненцијалном кривом раста. Пројекције величине глобалног тржишта ВИ (2023–2030).

На макроекономском нивоу, утицај ВИ спрема се да буде трансформативан. Аналитичари предвиђају да би ВИ могао да допринесе до 15,7 трилиона долара глобалној економији до 2030. године magnetaba.com — што одговара вредности нове економије величине Кине и Индије заједно. Ово би представљало просечно око 26% повећања глобалног БДП-а magnetaba.com. Још једна недавна анализа коју је спровео IDC предвиђа да ће улагања у ВИ решења донети кумулативну корист од 22,3 трилиона долара до 2030. године (отприлике 3,7% глобалног БДП-а) rcrwireless.com. Ове добити проистичу из повећања продуктивности захваљујући ВИ, аутоматизације рутинских послова и иновација у производима и услугама. На пример, McKinsey процењује да само генеративни ВИ може додати 2,6–4,4 трилиона долара вредности годишње широм индустрија на глобалном нивоу mckinsey.com, повећавајући укупан утицај ВИ за 15–40%.

Што је најважније, очекује се да ће раст ВИ дугорочно бити позитиван по запосленост, чак и ако аутоматизује одређене послове. Иако ће рани талас аутоматизације можда заменити око 85 милиона радних места до 2025. године, процењује се да ће се појавити 97 милиона нових радних места повезаних са ВИ, што ће дати нето добитак од око 12 милиона послова до 2025. magnetaba.com. Током наредне деценије, Светски економски форум предвиђа нето пораст од 78 милиона радних места глобално до 2030. weforum.org, под условом да се радници преквалификују за нова занимања која ВИ доноси. Укратко, период од 2025. до 2030. године донеће прелазак ВИ са почетне технологије на свеприсутну технологију опште намене која подупире велики део глобалне економске активности.

Регионални трендови усвајања и кључне иницијативе

Усвајање ВИ се убрзава у свим регионима, али са различитим фокусима и стратегијама. У наставку издвајамо кључне трендове у Северној Америци, Европи, Азијско-пацифичком региону, Латинској Америци, Блиском истоку и Африци:

Северна Америка

Северна Америка (на челу са Сједињеним Америчким Државама) и даље је у самом врху иновација и примене ВИ. Овај регион тренутно чини највећи удео ВИ улагања и прихода (отприлике трећину глобалног ВИ тржишта) и у њему се налази већина водећих ВИ технолошких компанија. Сједињене Америчке Државе су посебно покренуле главне иницијативе да учврсте своје лидерство у ВИ. Један од значајних примера је „Stargate пројекат”, нови подухват најављен 2025. године са циљем улагања 500 милијарди долара у наредне четири године у врхунску ВИ суперконтингент инфраструктуру у САД openai.com. Пројекат, који финансира јавно-приватни конзорцијум (укључујући OpenAI, SoftBank, Microsoft, Oracle, NVIDIA и друге), убрзано гради ВИ дата центре (почев од Тексаса) ради обезбеђивања масивних рачунарских капацитета потребних за моделе следеће генерације ВИ openai.com openai.com. Ово невиђено улагање има за циљ да обезбеди лидерство САД у ВИ и да „реиндустријализује“ америчку економију са ВИ способностима openai.com.

Јавна политика у САД се такође развија како би подржала ВИ. Влада САД је усвојила Национални закон о иницијативи за ВИ и повећала савезна Р&Д средства за ВИ, док су агенције попут Националног института за стандардизацију и технологију (NIST) објавиле оквире за управљање ризицима од ВИ. Касно у 2024. години, Бела кућа издала је извршно упутство савезним агенцијама да именују главне службенике за ВИ и унапреде примену ВИ у државним услугама reuters.com. У међувремену, Канада – која је покренула једну од првих националних ВИ стратегија још 2017. – наставља да улаже у истраживачке центре за ВИ (нпр. у Монтреалу, Торонту, Едмонтону) и развој талената, одржавајући своју репутацију у областима као што је диип леарнинг. Укупно, Северна Америка комбинује снажну приватну иновацију (велике технолошке компаније и стартапи) са растућом јавном подршком за покретање примене ВИ. PwC процењује да ће Северна Америка имати око 14% повећања БДП-а до 2030. захваљујући ВИ, што је еквивалентно отприлике 3,7 трилиона долара економског утицаја, одмах после Кине у апсолутном износу pwc.com.

Европа

Европа приступа усвајању ВИ с нагласком на етику, регулаторну контролу и дигитални суверенитет. ЕУ је поставила амбициозне планове за развој домаћих ВИ могућности уз обезбеђивање “Достојне поверења ВИ”. Године 2024. ЕУ је финализовала Закон о вештачкој интелигенцији (ИИ Закон) – прву свеобухватну ВИ регулативу на свету – која је ступила на снагу 1. августа 2024. commission.europa.eu. Закон о ВИ успоставља оквир заснован на ризику: намеће строге захтеве за “високоризичне” ВИ системе (нпр. у здравству, запошљавању, транспорту) и забрањује одређене намене са “недопустивим ризиком” попут социјалног скоринга commission.europa.eu commission.europa.eu. Усклађивањем правила у 27 чланица ЕУ, доносиоци одлука желе да заштите основна права и катализују ЕУ тржиште ВИ засновано на транспарентности и безбедности. Званичници у Европи теже да ЕУ постане глобални лидер „безбедне ВИ” кроз овај уравнотежени приступ commission.europa.eu.

Када је реч о улагањима, Европа повећава фондове да надокнади заостатак у односу на САД и Кину. Почетком 2025. Европска комисија је покренула InvestAI, иницијативу за мобилисање 200 милијарди евра (јавних и приватних) за развој ВИ luxembourg.representation.ec.europa.eu. Ово укључује и нови европски фонд од 20 милијарди евра за изградњу великих „гига фабрика” ВИ – у суштини најсавременијих рачунарских центара са око 100.000 врхунских ВИ чипова свака – ради подршке обуке веома великих ВИ модела у Европи luxembourg.representation.ec.europa.eu luxembourg.representation.ec.europa.eu. Четири планиране ВИ гига фабрике (назване “CERN за ВИ”) треба да обезбеде отворену, заједничку инфраструктуру за европске истраживаче и компаније, како би и мањи играчи имали приступ врхунским ВИ рачунарским ресурсима luxembourg.representation.ec.europa.eu. Поред тога, велике европске државе имају своје стратегије: нпр. Француска национална ВИ стратегија (са више милијарди евра за Р&Д и таленте), немачки ВИ иновациони центри, као и ВИ улагања УК (Велика Британија је најавила фонд од милијарду фунти за ВИ рачунаре и радну групу за foundation моделе 2023). Европа такође има снажну академску ВИ заједницу и живу сцену стартапова у градовима попут Лондона, Берлина, Париза и Амстердама. Иако је почетно усвајање ВИ у Европи заостајало за САД, регион брзо сустиже захваљујући комбинацији циљаних фондова и проактивног управљања. ЕУ пројектује да усвајање ВИ доноси широке користи, као што су унапређено здравство, чистији транспорт и модернизоване јавне услуге за грађане Европе commission.europa.eu.

Азијско-Пацифички регион

Азијско-Пацифички регион представља разнолик пејзаж када је у питању вештачка интелигенција – дом је светских лидера попут Кине, али и многих нових усвајача. Кина је свакако тешка категорија: објавила је своју намеру да постане глобални лидер у области вештачке интелигенције до 2030. године и подупире тај циљ огромним ресурсима. Кинески владин План развоја вештачке интелигенције нове генерације (најављен 2017. године) подстакао је напоре широм земље, укључујући оснивање технолошких паркова за ИИ, финансирање стартапова и увођење наставних програма за ИИ. Већ средином 2020-их Кина предњачи у областима попут рачунарског вида, надзорне вештачке интелигенције, финтецх ИИ и суперрачунарства. Према анализама PwC-а, Кина ће захватити највећи појединачни удео у глобалној економској добити од ИИ – око 26% повећања БДП-а до 2030. године, што еквивалентно вреди више од 10 билиона долара, што само по себи чини око 60% укупног економског утицаја ИИ на глобалном нивоу pwc.com. Ово је подстакнуто огромним обимом података у Кини, снажном координацијом између државе и индустрије, као и лидерством у научним публикацијама из области ИИ. Видимо брзу примену ИИ у кинеској индустрији (на пример, ИИ у производњи и логистици), потрошачким апликацијама (свеприсутни алгоритми препоруке), и иницијативама паметних градова (контрола саобраћаја, системи плаћања путем препознавања лица, итд). Технолошки гиганти као што су Баиду, Алибаба, Тенсент и Хуавеј развијају сопствене ИИ чипове и велике моделе, док бројни стартапови унапређују иновације у областима као што су аутономна вожња и вештачка интелигенција у здравству.

Поред Кине, и друге азијско-пацифичке земље све више прихватају ИИ. Индија је препознала вештачку интелигенцију као кључни покретач дигиталне економије и јавних услуга. Заправо, 2025. је у Индији проглашена „годином вештачке интелигенције“, са планом да се 40 милиона ученика оспособи вештинама из области ИИ у оквиру националне иницијативе indiatoday.in. Влада Индије и технолошки сектор улажу у ИИ у пољопривреди (праћење усева), здравству (дијагностички ИИ алати) и управи (ИИ четботови за електронске услуге). Јапан укључује ИИ у своју визију Друштва 5.0 (интеграција сајбер-простора и физичког простора) – на пример, коришћење ИИ роботике за решавање недостатка радне снаге и неге старијих, као и финансирање истраживања „разјашњиве“ ИИ и роботике нове генерације. Јужна Кореја и Сингапур имају веома високе стопе усвајања ИИ; стратегија Јужне Кореје има за циљ да је до 2030. смести међу топ 5 земаља у области ИИ (са великим улагањима у истраживање и развој, и развојом ИИ чипова), док Сингапур предњачи у примени ИИ у „паметној нацији“ (интелигентно управљање саобраћајем и безбедност граница). У међувремену, Аустралија и Нови Зеланд су фокусирани на етичке оквире за ИИ и примену у рударству, финансијама и пољопривреди. Земље југоисточне Азије (попут Индонезије, Вијетнама, Малезије) су у ранијим фазама, али показују све веће интересовање за ИИ у економском развоју. У целом Азијско-Пацифичком региону приватни сектор је веома динамичан у домену ИИ – посебно азијске компаније предњаче у индустријској и производној примени ИИ (нпр. јапански FANUC у роботици, Јужна Кореја – Самсунг у ИИ чиповима, Кинески DJI у ИИ дроновима). Очекује се да ће овај регион имати најбржи раст улагања у ИИ на светском нивоу. По неким проценама, до 2030. године 12% нових аутомобила продатих у Азији имаће ниво 3+ аутономије (самосталне вожње), што илуструје брзину усвајања ИИ у транспорту mckinsey.com. Главни изазов Азијско-Пацифичког региона биће уравнотежавање брзих иновација са управљањем и регулацијом, јер земље имају различите приступе приватности и етици вештачке интелигенције.

Латинска Америка

Латинска Америка препознаје ИИ као мотор економског и друштвеног развоја, мада је ниво усвајања ИИ и даље ниже у односу на Северну Америку, Европу и Источну Азију. Неколико земаља Латинске Америке покренуло је националне ИИ стратегије и инвестира у пилот-пројекте. Према Индексу ИИ у Латинској Америци за 2024. годину, Чиле, Бразил и Уругвај су регионални лидери у спремности за ИИ cepal.org. Ове три “пионирске” земље имају најбоље резултате у критеријумима као што су инфраструктура, развој талената, ИРиД (истраживање и развој), и управљање вештачком интелигенцијом cepal.org cepal.org. Чиле је, на пример, основао Национални центар за ИИ (CENIA) и развио робусне програме за истраживање ИИ на универзитетима; Бразил улаже у ИИ лабораторије и иновационе центре (нпр. центар за ИИ у Сао Паулу) и објавио је националну ИИ стратегију са фокусом на индустрију и образовање; Уругвај има растући технолошки сектор и подржавајућу дигиталну политику. Друге земље попут Аргентине, Колумбије и Мексика сматрају се “усвајачима” који брзо унапређују своје ИИ капацитете, иако са ниже основе cepal.org. Аргентина и Мексико су, на пример, објавили националне оквире за ИИ и охрабрују јавно-приватна партнерства у овој области (примена ИИ у агрикултури и рударству у Аргентини, односно коришћење ИИ у јавним услугама и паметним градовима у Мексику).

Формирају се и регионалне организације и сарадње. Међуаамеричка банка за развој (IDB) покренула је иницијативу fAIr LAC ради промовисања одговорног усвајања вештачке интелигенције у Латинској Америци и Карибима, са дељењем најбољих пракси и смерница за политику. Слично томе, EU-LAC Digital Alliance основана 2023. године подржава земље Латинске Америке експертизом и средствима за дигиталне и ИИ пројекте cepal.org. И поред ових позитивних дешавања, Латинска Америка се суочава са значајним изазовима у примени ИИ: улагања су и даље релативно ниска, кључна инфраструктура (нпр. дата-центри) недостаје у многим областима, а постоји и недостатак стручњака за ИИ, при чему многи обучени кадрови одлазе из региона у потрази за бољим приликама cepal.org. Постоји забринутост да ће, уколико се дигитална инфраструктура не развије брзо, регион заостати (“ИИ подела”) cepal.org. Ипак, потенцијалне користи су огромне – ИИ би могла помоћи у решавању кључних изазова региона у здравству, образовању и управљању градовима cepal.org. Одређене владе у Латинској Америци већ користе ИИ у јавним агенцијама (нпр. четботови за грађане у Перуу, модели за предвиђање криминала у Мексико Ситију, анализа података о КОВИД-19 у Бразилу) privatebank.jpmorgan.com. Аналитичари процењују да ће до 2030. године ИИ моћи да допринесе стотинама милијарди америчких долара БДП-у Латинске Америке, како примена у индустрији природних ресурса, финансијским услугама и оптимизацији ланца снабдевања буде расла. Укратко, пут Латинске Америке са ИИ је у току, предвођен неколико пионирских земаља, са фокусом на развој капацитета и осигуравање да ИИ помаже да се превазиђу, а не продубе, друштвене разлике у региону.

Блиски Исток

Блиски Исток агресивно улаже у ИИ као део ширих агресивних програма економске диверзификације и дигиталне трансформације (често под брендом „Визија 2030“). PwC процењује да би ИИ могао да дода око 320 милијарди долара економији Блиског Истока до 2030. године (отприлике 2% од укупне глобалне користи од ИИ) pwc.com. Земље Савета за сарадњу у Заливу (GCC), посебно Уједињени Арапски Емирати (UAE) и Саудијска Арабија, предводе примену ИИ у региону. UAE је 2017. године именовао првог светског министра за ИИ и покренуо националну ИИ стратегију којом жели да ИИ допринесе 14% БДП-а UAE до 2030. (~100 милијарди долара) middleeastainews.com. Према извештају за 2025. годину, тржиште ИИ у UAE је предвиђено да скочи са око 3,5 милијарди долара 2023. на 46,3 милијарде долара до 2030. middleeastainews.com middleeastainews.com – што је задивљујући раст који одражава велике примене у државним службама, финансијама, здравству и инфраструктури. UAE је основао иновативне центре и истраживачке институте за ИИ и остварује велика партнерства – на пример, недавна заједничка ИИ инвестиција од 30 милијарди долара (BlackRock, Microsoft и суверени фонд Абу Дабија) за изградњу напредних локалних цлоуд и чип капацитета middleeastainews.com. Поред тога, UAE много улаже у таленте из ИИ (нпр. фонд од милијарду долара за преквалификацију радне снаге у ИИ) и увео је Повељу о етици ИИ и подстицајне регулације како би охрабрио иновације уз смањење ризика middleeastainews.com middleeastainews.com.

Saudijska Arabija takođe vidi veštačku inteligenciju (AI) kao ključnu za ciljeve svoje Vizije 2030. Uložila je milijarde kroz inicijative kao što su Saudijska uprava za podatke i veštačku inteligenciju (SDAIA) i projekat pametnog grada NEOM, s ciljem primene AI u oblastima od nafte i gasa do obrazovanja i turizma. Saudijska Arabija cilja da AI doprinese sa oko 12% njenom BDP-u do 2030. godine. Ostale bliskoistočne zemlje slede njen primer: Katar koristi AI za pametne stadione i bezbednost (posebno nakon organizacije globalnih događaja), Izrael (često svrstavan u Aziju, ali geografski u Bliski istok) predstavlja globalnu tačku inovacija u AI oblasti sa velikom koncentracijom AI startapa u sajber bezbednosti, fintech-u i odbrani. Egipat i Jordan imaju rastuće tehnološke sektore i objavili su nacionalne AI strategije u periodu 2021–2022. fokusirane na veštine i preduzetništvo. Bankarski sektor regiona posebno je zainteresovan za AI – predviđa se da AI može povećati doprinos bankarskog sektora BDP-u Bliskog istoka za 13,6% do 2030. godine, kroz personalizovane usluge i automatizaciju ibsintelligence.com fintechnews.ae. Izazov na Bliskom istoku i severu Afrike (MENA) je neujednačena spremnost – neke zemlje nemaju infrastrukturu ili regulatorni okvir. Ipak, narativ glasi da je Bliski istok “AI ambiciozan”: vlade ulažu ogromna sredstva i donose politike da region postane jedan od vodećih usvojitelja AI tehnologije. Očekuje se veća efikasnost državnih usluga (UAE već koristi AI za obradu viza i opštinske usluge putem četbotova), unapređena bezbednost i nadzor, razvoj novih tehnoloških sektora i preduzeća, te smanjenje zavisnosti od nafte kroz AI-pokrenutu produktivnost u drugim industrijama. Do 2030. Bliski istok ima cilj da bude prepoznat kao globalni centar za određene AI primene, koristeći svoje strateške investicije i mladu, tehnološki pismenu populaciju.

Afrika

Afrika je u ranoj fazi usvajanja AI tehnologije, ali ima značajan dugoročni potencijal. Do 2023, čitavo AI tržište Afrike iznosilo je samo oko 1,2 milijarde dolara (otprilike 2,5% globalnog AI tržišta) africanleadershipmagazine.co.uk africanleadershipmagazine.co.uk – što odražava skromnu infrastrukturu i ulaganja na kontinentu u ovoj oblasti. Ipak, zamah raste: mnoge afričke zemlje formulišu AI strategije i istražuju oblasti primene kako bi preskočile razvojne izazove. Stručnjaci predviđaju da bi do 2030. veštačka inteligencija mogla ubrizgati od 1,2 do 2,9 biliona dolara u afričku ekonomiju acetforafrica.org africanleadershipmagazine.co.uk. Jedna analiza AI4D Africa sugeriše da bi takav AI-podstaknut rast (nivoa od oko 2,9 biliona dolara) značio godišnje povećanje afričkog BDP-a za 3% i mogao bi izvući preko 10 miliona ljudi iz siromaštva do 2030. africanleadershipmagazine.co.uk. Ove optimistične prognoze zasnovane su na snažnom usvajanju AI u ključnim sektorima poput poljoprivrede, zdravstva, finansija i javnih usluga.

Trenutno, nekoliko zemalja prednjači na afričkoj AI sceni. Južna Afrika, Kenija i Nigerija često se navode kao lideri u primeni AI africanleadershipmagazine.co.uk. Južna Afrika je objavila Nacionalnu AI strategiju i ima istraživačke centre fokusirane na AI za društveno dobro; Kenijski živahni tehnološki ekosistem (“Silicijumska savana”) pokrenuo je AI inovacije u segmentima mobilnog novca, nadzora useva i primene računarskog vida u poljoprivredi; Nigerija ima sve više AI startapa koji se bave telemedicinom, prevođenjem jezika (za lokalne afričke jezike) i e-trgovinom. Egipat i Tunis imaju mlade AI istraživačke zajednice, a Gana je dospela u žižu javnosti time što je ugostila prvu Google-ovu AI laboratoriju za istraživanje na afričkom kontinentu (otvorenu u Akri 2019). Nekoliko univerziteta širom Afrike (npr. u Gani, Ugandi, Južnoj Africi) uspostavilo je AI i laboratorije za mašinsko učenje radi razvoja lokalnih stručnjaka africanleadershipmagazine.co.uk. Posebno je važno što afrički istraživači daju akcenat na etiku u AI i AI za razvoj, na primer, za unapređenje prinosa useva, dijagnostiku bolesti (npr. AI za rano otkrivanje raka grlića materice u ruralnim klinikama), optimizaciju saobraćaja u prenatrpanim gradovima kao što je Najrobi, i pomoć u obrazovanju (personalizovani alati za učenje u etiopskim školama).

Pojavljuju se i pan-afričke saradnje: Africka unija (AU) usvojila je plan razvoja AI, a Smart Africa savez podstiče prekogranične projekte razmene podataka i AI-a. Izazovi za Afriku su veliki – uključujući ograničenu infrastrukturu za visokoperformansko računarstvo, relativno visoke troškove interneta i električne energije i “odliv mozgova” AI stručnjaka u Evropu ili Severnu Ameriku cepal.org. U proseku, afričke zemlje imaju znatno manje AI istraživača po glavi stanovnika u odnosu na globalni sever, a samo osam zemalja na kontinentu ima ozbiljne “AI computing” čvorove omdia.tech.informa.com. Ipak, ulažu se napori u poboljšanje povezivosti (npr. širenje cloud data centara velikih tehnoloških kompanija u Africi) i zadržavanje talenata (neke zemlje poput Kostarike i Urugvaja – u Latinskoj Americi – uspevale su da privuku više AI stručnjaka nego što ih gube cepal.org, što može biti poučno i za afričke države). Do 2030. godine, očekuje se da će Afrika igrati veću i aktivniju ulogu u AI: AI tržište bi moglo porasti na oko 7 milijardi dolara do 2030. africanleadershipmagazine.co.uk, a lokalne inovacije mogle bi rešavati jedinstvene afričke potrebe (npr. AI za zaštitu divljih životinja, predviđanje suša ili glasovne asistente za lokalne jezike). Ako se investira u infrastrukturu i obrazovanje, Afrika ima šansu da preskoči određene razvojne faze korišćenjem AI – kao što je preskočila fiksnu telefoniju sa mobilnim bankarstvom – i da obezbedi da AI postane pokretač inkluzivnog rasta na kontinentu.

Trendovi AI usvajanja po industrijama

Usvajanje AI tehnologije razlikuje se od industrije do industrije, a neki sektori napreduju brže zbog dostupnosti podataka i konkurentskog pritiska. U nastavku istražujemo kako AI transformiše glavne sektore: Zdravstvo, Finansije, Proizvodnju, Maloprodaju, Transport i Obrazovanje. Mnoge od ovih industrija već beleže značajne koristi od AI-a i predviđa se da će dramatično povećati svoja ulaganja u AI do 2030. godine.

Zdravstvo

AI revolucionarno menja zdravstvo unapređujući dijagnostiku, pronalazak lekova, negu pacijenata i operativnu efikasnost. Globalno tržište AI u zdravstvu brzo raste – sa procenjenih oko 20 milijardi dolara 2023. na projektovanih 188 milijardi dolara do 2030. magnetaba.com magnetaba.com. To odražava širenje AI u medicinskom snimanju, prediktivnoj analitici i personalizovanoj medicini. Posebno, oko 38% zdravstvenih ustanova sada koristi alate za kompjuterski potpomognutu dijagnozu kao deo kliničkih odluka, što ukazuje na rastuću zavisnost od AI-a u preciznoj medicini magnetaba.com magnetaba.com. AI algoritmi mogu analizirati medicinske snimke (rendgen, MRI, CT) brže od ljudskih radiologa u nekim slučajevima, otkrivajući anomalije sa visokom preciznošću. Na primer, modeli dubokog učenja pomažu ranijem i pouzdanijem otkrivanju karcinoma ili bolesti mrežnjače. AI se takođe koristi za pronalaženje novih lekova pretraživanjem ogromnih baza podataka hemikalija radi identifikacije obećavajućih kandidata – proces koji značajno skraćuje vreme istraživanja i razvoja. Generativne AI tehnike se primenjuju za dizajniranje novih molekularnih struktura u farmaceutici, što ubrzava dolazak novih terapija do kliničkih ispitivanja coherentsolutions.com.

U bolnicama, sistemi pokretani veštačkom inteligencijom (AI) optimizuju raspoređivanje, upravljaju zauzetošću kreveta, pa čak i pomažu u hirurškim zahvatima (robotska hirurgija sa AI vizijom). Medicinska robotika i veštačka inteligencija omogućavaju minimalno invazivne zahvate i automatizuju rutinske zadatke. Dodatno, AI pomaže u analizi elektronskih medicinskih kartona kako bi identifikovala pacijente pod rizikom (za hronične bolesti ili ponovni prijem u bolnicu) i predložila preventivne intervencije. Tokom pandemije COVID-19, mnogi zdravstveni radnici usvojili su AI za prognoziranje epidemija i upravljanje distribucijom vakcina. Dok je usvajanje u porastu, AI u zdravstvu se suočava i sa izazovima – potreba za rigoroznom validacijom (bezbednost pacijenata je najvažnija), integracija sa starijim IT sistemima i obezbeđivanje pravednosti algoritama. Ipak, istraživanja pokazuju ogroman optimizam: većina zdravstvenih ustanova planira da poveća ulaganja u AI. Do 2030. godine, očekuje se da će AI biti duboko ugrađena u pružanje zdravstvenih usluga – od AI-virtuelnih asistenata koji obavljaju trijažu pacijenata, do personalizovanih planova lečenja zasnovanih na genomskim i kliničkim podacima. Jedno ograničenje: regulatorna odobrenja za AI (kao medicinski uređaj) i etička pitanja (npr. uloga AI-a u odlukama o životu i smrti) znače da se usvajanje AI u zdravstvu uglavnom odvija pažljivo i postepeno. Ipak, pravac je jasan: pametnije, AI-obogaćeno zdravstvo koje poboljšava ishode i smanjuje troškove.

Finansije

Industrija finansijskih usluga bila je među najranijim usvajačima veštačke inteligencije i nastavlja da širi njenu upotrebu i u uslugama prema korisnicima i u pozadinskim operacijama. Prema analizama iz industrije, AI bi do kraja ove decenije mogao da donese dodatnih 300–400 milijardi dolara vrednosti bankama godišnje magnetaba.com. Zapravo, predviđa se da će generativna AI i drugi alati veštačke inteligencije unaprediti bankarski sektor za oko 340 milijardi dolara kroz poboljšanu automatizaciju i unapređenje korisničkih servisa magnetaba.com. Trenutno, oko 65% kompanija u finansijskim uslugama izveštava da koristi AI u nekom obliku magnetaba.com magnetaba.com – bilo za otkrivanje prevara, procenu rizika, trgovanje ili automatizaciju procesa.

Ključni slučajevi upotrebe AI u finansijama uključuju: otkrivanje prevara i anomalija – AI sistemi u realnom vremenu analiziraju obrasce transakcija kako bi prepoznali prevarantske aktivnosti ili krađu identiteta (moderne mreže kreditnih kartica u velikoj meri se oslanjaju na AI kako bi blokirale sumnjive transakcije za nekoliko milisekundi). Algoritamsko trgovanje je još jedna oblast; AI modeli (uključujući agente pojačanog učenja) obrađuju vesti i tržišne podatke da bi izvršavali trgovine u optimalnom trenutku, što je uobičajena praksa kod hedž fondova i firmi za visokofrekventno trgovanje. Kreditno bodovanje i odobravanje takođe su transformisani AI-jem: umesto da koriste samo kreditne reference, banke sada koriste mašinsko učenje na alternativnim podacima za procenu rizika zajmova, što može proširiti pristup kreditima uz kontrolu nenaplata.

Sa strane korisnika, AI čat-botovi i virtuelni asistenti sada su standard u bankarstvu i osiguranju. Oni obrađuju rutinske upite klijenata (provera stanja, resetovanje lozinke) i čak daju finansijske savete (“robo-savjetnici” koji pomažu u upravljanju investicijskim portfoliom). Mnoge banke izveštavaju o poboljšanom zadovoljstvu korisnika i nižim troškovima servisa nakon uvođenja AI čat-asistenata. U osiguranju, AI pojednostavljuje obradu zahteva – npr. algoritmi kompjuterskog vida procenjuju štetu sa fotografija nesreće i trenutno računaju iznose zahteva. Usaglašenost sa propisima protiv pranja novca (AML) takođe je unapređena: AI pretražuje velike količine transakcijskih podataka kako bi efikasnije otkrila potencijalne mreže za pranje novca nego ručne provere.

Strateški, finansijske institucije AI vide kao alat za povećanje produktivnosti zaposlenih u znanju (analitičara, savetnika) automatizacijom dosadnih zadataka (izrada izveštaja, unos podataka) i pružanjem uvida na osnovu podataka. Jedna procena čak predviđa da bi AI mogao doprineti do 1,2 biliona dolara dodatne bruto vrednosti finansijskoj industriji do 2035. godine kroz povećanje produktivnosti coherentsolutions.com. Ipak, finansijske firme moraju da se kreću kroz nova pitanja upravljanja AI-em – na primer, centralne banke i regulatori (poput američke Federalne rezerve ili Evropske centralne banke) ispituju upravljanje AI-em u finansijskim sistemima coherentsolutions.com kako bi osigurali da algoritmi ne unesu sistemske rizike. Pristrasnost algoritama u kreditnim odlukama i transparentnost AI modela su aktuelne brige; zbog toga su mnoge banke pokrenule “odgovorne AI” inicijative. Očekuje se da će AI u finansijama do 2025–2030. sazreti sa boljom regulatornom kontrolom, objašnjivijim modelima i još većim usvajanjem u oblastima kao što su RegTech (automatizacija regulatorne usklađenosti) i SupTech (regulatori koriste AI za nadzor tržišta). Finansijske firme koje strateški koriste AI već vide rezultate – na primer, JPMorgan je kreirao alat za parsiranje dokumenata na bazi AI-a (COIN) koji je uštedeo 360.000 sati pravnog rada godišnje. Možemo očekivati rasprostranjenu AI augmentaciju u finansijama, gde ljudi i AI sistemi rade zajedno kako bi širom sveta pružili brže i personalizovanije finansijske usluge.

Proizvodnja

Sektor proizvodnje prolazi kroz digitalnu transformaciju, često nazvanu „Industrija 4.0“, a veštačka inteligencija je ključni pokretač ove promene. Proizvođači masovno usvajaju AI za unapređenje efikasnosti, kvaliteta i fleksibilnosti. Istraživanja pokazuju da je do 2024. preko 77% proizvođača uvelo AI u nekoj formi (porast sa 70% u 2023.) coherentsolutions.com, a taj procenat i dalje raste. U proizvodnji je AI blisko povezana sa Industrijskim Internetom stvari (IoT) i robotikom, stvarajući pametne fabrike. Ključne primene uključuju: prediktivno održavanje – AI modeli predviđaju kvarove opreme pre nego što se dogode analizom podataka sa senzora (vibracija, temperatura itd.), omogućavajući kompanijama da blagovremeno otklone kvarove i izbegnu skupe zastoje. Druga je kontrola kvaliteta – sistemi kompjuterskog vida na proizvodnim linijama automatski pregledaju proizvode (npr. otkrivaju defekte na mikročipovima ili auto-delovima) mnogo brže i preciznije od ljudskih inspektora. Ovo rezultira manjim stopama defekata i manjom količinom otpada.

AI takođe optimizuje lance snabdevanja i planiranje proizvodnje. Algoritmi mašinskog učenja mogu preciznije prognozirati potražnju, čime se optimizuju zalihe i nabavka sirovina. Tokom pandemije, proizvođači koji su koristili AI za detekciju zahteva uspešnije su upravljali poremećajima dinamički prilagođavajući svoje lance snabdevanja. Dodatno, kolaborativni roboti (“koboti”) koji rade rame uz rame sa ljudima u fabrikama, sve češće su vođeni AI-em. Koboti mogu da uče putem demonstracije i obavljaju zadatke kao što su sklapanje, zavarivanje ili pakovanje sa fleksibilnošću, povećavajući produktivnost radnika umesto da ih potpuno zamene. Zapravo, većina (53%) stručnjaka iz proizvodnje izražava sklonost AI “kopilotima” ili kobotima koji pomažu ljudima, umesto potpuno autonomnim robotima coherentsolutions.com – što ukazuje na akcenat na augmentaciju.

Studije kompanije Accenture i drugih ističu makro uticaj AI na proizvodnju: AI bi mogao doneti 3,8 biliona dolara dodatne bruto vrednosti proizvodnji do 2035, kroz unapređenja produktivnosti i inovacije u proizvodima coherentsolutions.com. Već su konkretni pokazatelji pozitivni: u jednom istraživanju proizvođača, implementacija AI dovela je do prosečnog povećanja proizvodnih kapaciteta za 20% i smanjenja zaliha za 30% (zahvaljujući boljem predviđanju) coherentsolutions.com. Glavna investiciona područja u AI proizvodnji su upravljanje lancem snabdevanja (49% proizvođača daje prednost ovome) i analitika velikih podataka (43%) coherentsolutions.com, što odražava fokus na korišćenje AI za koordinaciju složenih operacija.

Regionalno, napredne proizvodne ekonomije (Nemačka, Japan, Južna Koreja, SAD, Kina) masovno usvajaju AI u fabrikama, ali čak i zemlje u razvoju započinju primenu AI u lokalizovanoj proizvodnji (npr. afričke pivare koriste AI za optimizaciju fermentacije, indijske tekstilne fabrike koriste AI za otkrivanje grešaka na tkaninama). Do 2030. vizija “fabrike budućnosti” podrazumeva da će krajnji procesi proizvodnje biti uglavnom autonomni: narudžbine kupaca pokreću AI rasporede proizvodnje, roboti u hodu prilagođavaju proizvodnu liniju, a AI sistemi upravljaju logistikom – ljudi nadgledaju i rešavaju izuzetke ili kreativne zadatke. Ova budućnost je već u pilot fazama u “lights-out” proizvodnim postrojenjima. Pravac razvoja ukazuje da će proizvodnja u drugoj polovini ove decenije doživeti kontinuirana poboljšanja vođena AI-em u troškovima, brzini i mogućnostima prilagođavanja.

Малопродаја

Малопродајни и е-трговински сектор прихватили су вештачку интелигенцију (AI) како би унапредили искуство купаца, оптимизовали пословање и повећали продају. Од средине 2020-их, процењује се да 56% малопродајних предузећа користи AI у неком облику magnetaba.com magnetaba.com – било да се ради о онлајн продавницама које користе механизме за препоруке или о физичким продавницама које користе AI за управљање залихама. Улога AI у малопродаји видљива је и у апликацијама у контакту са купцима и у аналитикама „иза кулиса“.

Са стране купца, персонализација је најважнија. AI алгоритми анализирају понашање при прегледу, историју куповина, па чак и податке са друштвених мрежа како би обезбедили персонализоване препоруке производа и динамичко одређивање цена. Ово има стварни утицај: у извештају Deloitte-а се наводи да је интеграција GenAI чатботова у онлајн трговину довела до око 15% већих стопа конверзије током највећих куповних догађаја (попут Црног петка) coherentsolutions.com. Многи трговци сада постављају AI чатботове на својим сајтовима и апликацијама за размену порука како би одговарали на питања, нудили савете о производима и продавали више – ефикасно пружајући 24/7 корисничку подршку и повећавајући ангажовање. Трендови у порасту су и гласовна и визуелна претрага: потрошачи могу тражити производе путем слике (AI-подржано препознавање слике упоређује са залихама) или могу питати гласовне асистенте за податке о производу.

У позадини, AI оптимизује ланце снабдевања и залихе. Модели за прогнозу тражње помажу трговцима да држе на лагеру праве производе у право време, чиме се смањују несташице и прекомјерне залихе. Аутоматизовано управљање залихама користећи AI-визуализацију (камере које проверавају залихе на полицама у продавницама) и роботику у магацинима (као у Amazon-овим AI-погоњеним центрима за испоруку) значајно повећава ефикасност. Трговци који користе AI у ланцу снабдевања пријављују брже време испоруке и ниже логистичке трошкове. Откривање превара у малопродаји (посебно у плаћањима преко интернета) је још једна област где AI штити профит идентификујући лажне трансакције без блокирања легитимних куповина.

У маркетингу и продаји, AI помаже у сегментацији и циљању купаца – анализирањем података креира микросегменте и персонализује маркетиншке кампање. Трговци такође користе AI анализу расположења на рецензијама купаца и друштвеним мрежама како би добили увиде за развој производа. Према истраживању IBM-а, организације из сектора малопродаје/потрошачких производа су међу највећим корисницима AI-а у 2025. години, и то у већој мери него многе друге индустрије када је у питању примена AI решења coherentsolutions.com. Опипљив пример је коришћење AI-аналитика у кол-центрима: алати попут Spokn AI спроводе детаљну говорну аналитику на позивима са корисничком службом како би проценили расположење и идентификовали најчешће проблеме, чиме омогућавају трговцима да унапреде искуство купаца coherentsolutions.com.

Гледајући унапред, настајуће AI примене у малопродаји укључују аутономне продавнице за плаћање (AI-визија омогућава купцима да „узму и оду“ без касира, као у Amazon Go продавницама), хипер-персонализовану куповину (AI стилинг асистенти који познају ваше преференције), и напредно осећање тражње које користи податке у реалном времену (време, догађаји, вирални трендови) да би прилагодило понуду. До 2030. године, очекује се да ће малопродаја бити у великој мери вођена AI-јем, пружајући беспрекорно искуство на свим каналима. Продавци који успешно искористе AI бележе јасне користи: веће конверзије продаје, побољшану лојалност купаца кроз персонализацију и ефикасније пословање. Они који заостају у примени AI-а ризикују да их престигну окретни конкуренти и дигитално-рођени е-продавци. Укратко, AI помаже малопродаји да постане више окупљена око купца, вођена подацима и ефикасна, што је кључно у све конкурентнијем тржишту.

Транспорт

AI преображава транспорт и мобилност, чинећи путовање безбеднијим, ефикаснијим и често аутономнијим. Можда је највидљивији тренд развој аутономних возила (AV). Иако су потпуно самоуправљани аутомобили (ниво 5 аутономије) још увек у експерименталној фази, напредак је константан. До 2030. прогнозе индустрије кажу да би око 10% нових возила продатих глобално могли бити нивоа 3 аутономије (аутомобили који могу управљати већином задатака у вожњи на аутопуту, допуштајући возачима да скрену поглед са пута у одређеним условима) goldmansachs.com. Поред тога, процењује се да би око 2–3% нових возила до 2030. могло бити у потпуности аутономно (ниво 4) у ограниченим подручјима као што су роботакси услуге goldmansachs.com. Велики произвођачи аутомобила и технолошке компаније много улажу у AI за самоуправљање – тренирајући алгоритме на милионима миља вожње. Од 2025, делимично аутономне “паметне“ функције (попут адаптивног темпомата, асистента за држање траке, аутоматског кочења у опасности) уобичајене су у средњој и вишој класи возила, и ови системи нивоа 2 се већ сматрају заслужнима за смањење броја несрећа. Аналитичари Goldman Sachs-а наводе да је око 20% продаје аутомобила у 2023. било са ниво 2 функционалностима, а да би то могло порасти на 30% до 2027. године goldmansachs.com, што показује брзо усвајање AI асистенције за вожњу и пре пуне аутономије.

Поред путничких аутомобила, AI у транспорту обухвата јавни превоз, логистику и инфраструктуру. AI-подржано управљање саобраћајем се имплементира у паметним градовима – користећи податке о саобраћају у реалном времену за прилагођавање семафора и смањивање застоја. Ово може значајно смањити време мировања и емисије. У логистици и камионском транспорту, AI помаже у оптимизацији рута, штедећи гориво и време испоруке кроз тражење најефикаснијих рута (узимајући у обзир саобраћај, време и др.). Компаније јављају да коришћењем AI за управљање флотом и предиктивно одржавање могу смањити оперативне трошкове за 15–30% захваљујући паметнијем планирању и избегавању кварова pixelplex.io. У ваздухопловству, AI се користи за оптимизацију рута летова, предиктивно одржавање авиона, па чак и за помоћ контролорима лета у предвиђању и разрешењу конфликата у ваздушном саобраћају.

Безбедност је кључно обећање AI у транспорту. Људска грешка је одговорна за процењених ~90% саобраћајних несрећа pixelplex.io, па напредни системи асистенције и аутономна вожња могу драматично смањити сударе, спашавајући животе и милијарде долара у вези са несрећама. Већ сада функције као што су аутоматско кочење и AI-базирано праћење возача (детекција поспаности) спречавају незгоде. Ако/када аутономна возила постану уобичајена, студије процењују да би саобраћајне несреће могле знатно да опадну, као и економски трошкови (једна студија у САД предвиђа уштеде од око $190 милијарди годишње ако AV елиминишу 90% удеса) css.umich.edu.

Будуће примене у транспорту укључују AI у јавном превозу (нпр. предвиђање тражње за аутобусе – динамичко прилагођавање рута, аутономни минибуси на фиксним линијама), AI у железници (за планирање и превентивно одржавање пруга), и AI-дронове за доставу у последњој мили (што више компанија тестира). До 2030. можемо очекивати комерцијалне аутономне камионе на аутопутевима у неким регионима, AI системе за управљање саобраћајем који комуницирају са повезаним возилима и значајно увођење роботаксија у паметним градовима – све то биће омогућено напредним AI алгоритмима за визију, планирање и контролу. Трансформација је постепена због регулаторних и осигуравајућих изазова, али правац је ка паметнијој, AI-вођеној транспортној мрежи која је безбеднија, бржа и енергетски ефикаснија од садашњег система у коме доминирају људи.

Образовање

Образовни сектор почиње да користи AI за омогућавање персонализованијих и приступачнијих искустава у учењу. Глобално тржиште AI у образовању, иако данас релативно мало, брзо расте – његова вредност је око 5,9 милијарди долара у 2024., а пројектује се да ће расти по стопи од преко 31% годишње (CAGR) и премашити 30 милијарди до 2030. indiatoday.in. Овај раст покреће обећање да ће AI унапредити наставу и учење путем интелигентних система за туторинг, аутоматизованог оцењивања и испоруке прилагођених садржаја.

Jedan od najistaknutijih trendova je personalizovano učenje: platforme za učenje koje pokreće veštačka inteligencija procenjuju snage, slabosti i tempo učenja svakog učenika, pa u skladu sa tim prilagođavaju vežbe i sadržaj. Na primer, AI tutori za matematiku ili strane jezike mogu pružiti dodatne vežbe na konceptima sa kojima učenik ima poteškoća, dok ubrzavaju prelazak kroz teme koje učenik brzo savlada. Ovaj individualizovani pristup pokazao je poboljšanje ishoda i angažovanosti učenja. Do 2025. značajan deo obrazovnih institucija daje prioritet AI – jedno istraživanje je pokazalo da je 57% visokoškolskih institucija dalo prioritet veštačkoj inteligenciji u 2025, što je porast u odnosu na 49% prethodne godine (što odražava rastuću posvećenost ovim alatima) blog.workday.com. U razredima se sve češće koriste softveri zasnovani na AI kao što su Duolingo (za jezike), Carnegie Learning (za matematiku) ili Querium (AI tutori za STEM predmete), koji funkcionišu kao lični tutori dostupni 24 sata dnevno.

Automatsko ocenjivanje i procena je još jedna ključna upotreba AI. Algoritmi danas mogu pouzdano da ocenjuju pitanja sa više ponuđenih odgovora, pa čak i kratke odgovore, a sve su bolji i u proceni eseja kada je reč o gramatici i koherentnosti. Ovo oslobađa nastavnicima vreme koje bi proveli na rutinskom ocenjivanju. Neke službe za standardizovano testiranje koriste AI za bodovanje eseja kao drugu procenu pored ljudskih ocenjivača. AI asistenti za pisanje mogu pomoći učenicima da poboljšaju svoje tekstove davanjem trenutne povratne informacije na nacrte. Takođe, AI pomaže u otkrivanju plagijata ili može generisati testove za vežbu na osnovu materijala iz udžbenika.

Kada je reč o administrativnoj efikasnosti, škole i univerziteti koriste AI kako bi unapredili procese prijema (skeniranje prijava), savetovanja (četbotovi odgovaraju na česta studentska pitanja o kursevima ili finansijskoj pomoći) i identifikovanja učenika u riziku (prediktivni modeli označavaju studente koji možda žele da odustanu, kako bi savetnici mogli da intervenišu). Takođe se pojavljuju AI alati za karijerno usmeravanje koji analiziraju profil učenika i preporučuju karijerne puteve ili prakse.

Rastuća oblast je upotreba generativne veštačke inteligencije kao alata za učenje. Na primer, neki nastavnici počeli su da integrišu AI poput ChatGPT kako bi učenici razvijali kritičko mišljenje – zadaci mogu podrazumevati analizu ili poboljšavanje AI-generisanih odgovora radi dubljeg razumevanja. Međutim, ovo otvara i nova pitanja o akademskoj čestitosti, jer učenici mogu zloupotrebiti AI za samostalne zadatke. Zbog toga obrazovne institucije razvijaju politike o korišćenju AI u nastavi i istražuju AI alate koji mogu detektovati sadržaj generisan od strane veštačke inteligencije.

U zemljama u razvoju, AI ima potencijal da proširi pristup kvalitetnom obrazovanju. Već postoje projekti sa AI tutorima na jeftinim pametnim telefonima, kako bi se učenici u udaljenim oblastima podučavali personalizovano na svojim lokalnim jezicima. Do 2030. možemo očekivati AI kao sveprisutnog asistenta za nastavnike i učenike. Nastavnici mogu koristiti AI za predloge planova časova ili analizu oblasti u kojima razred ima poteškoća, dok učenici svih uzrasta mogu imati AI partnera za učenje koji odgovara na pitanja u bilo koje vreme. Vizija je da će AI omogućiti skaliranje personalizovanog obrazovanja na način na koji jedan učitelj sa 30 ili 40 učenika ne može. Naravno, ljudski nastavnici ostaju nezamenjivi za mentorstvo i socijalno-emocionalno učenje, ali uz podršku AI mogu postati efikasniji. Ako se pametno implementira, AI u obrazovanju obećava bolje ishode učenja, smanjenje administrativnog opterećenja nastavnika i angažovanije učenike – i može zaista transformisati učionice u narednim godinama.

Vladine politike i strateške AI investicije

Vlade širom sveta prepoznale su AI kao strateški prioritet i pokrenule brojne politike, strategije i investicije od sada do 2030. Ovi napori imaju cilj da podstaknu domaću AI inovaciju, izgrade prateću infrastrukturu, razviju talente i adresiraju etičke i bezbednosne implikacije. U nastavku su ključne vladine inicijative na polju AI:

Nacionalne AI strategije: Do 2025. preko 60 zemalja objavilo je nacionalne AI strategije ili akcione planove. Ovi dokumenti obično sadrže ciljeve za investiranje, fokus oblasti (kao što su zdravstvo ili poljoprivreda) i etičke smernice. Na primer, Kanadska Pane-kanadska AI strategija (ažurirana 2022. sa novom fazom) ulaže u AI istraživačke centre i stipendije kako bi Kanada zadržala vodeću poziciju u mašinskom učenju. Francuski AI plan izdvaja milijarde evra za istraživanje, startape i privlačenje talenata (Francuska ima cilj da obučava 5000 AI stručnjaka godišnje). Indijska nacionalna AI strategija naglašava AI za društvenu korist (zdravlje, poljoprivreda, obrazovanje), a 2025. indijski savet za tehničko obrazovanje proglasio je „Godinu veštačke inteligencije“ sa inicijativom za integraciju AI obuke za 40 miliona studenata na inženjerskim fakultetima indiatoday.in. Ovakve inicijative signaliziraju snažan javni sektor koji priprema radnu snagu za AI i podstiče razvoj AI rešenja za lokalne potrebe.
Javno finansiranje istraživanja i razvoja: Mnoge vlade ulagaju ogromna sredstva u AI istraživanje i razvoj. Budžet američke vlade za AI istraživanje i razvoj konstantno raste iz godine u godinu, finansirajući programe u agencijama kao što su NSF, DARPA (npr. AI Next kampanja), NIH (za AI u biomedicinskim istraživanjima) i Ministarstvo energetike (za AI u naučnim proračunima). EU program Horizont Evropa dodeljuje velike grantove AI projektima (uključujući saradničko istraživanje između članica npr. AI za klimu ili proizvodnju). Kineska vlada navodno ulaže desetine milijardi dolara u AI istraživanje i razvoj, uključujući postavljanje nacionalnih AI laboratorija (u Pekingu, Šangaju) i subvencionisanje AI startapa. Japan ima svoju AI tehnološku strategiju i ulaže u robotiku i inicijative „Društvo 5.0“; Južna Koreja je otvorila AI doktorske studije i uložila u proizvodnju čipova specijalizovanih za AI. Ove strateške R&D investicije treba da podstaknu inovacije i obezbede domaću ekspertizu u kritičnim AI oblastima (poput sledeće generacije neuronskih mreža, kvantne AI i sl.).
AI infrastruktura i računarski projekti: Razumevajući da najsavremeniji AI zahteva ogromne računarske resurse, neke vlade direktno ulažu ili olakšavaju AI superkompjutersku infrastrukturu. Glavni primer je američki Stargate projekat pomenut ranije, koji dok ga vode privatne kompanije, odgovara ciljevima SAD da prošire AI kapacitete kod kuće – podrazumeva početnu investiciju od 100 milijardi dolara i do 500 milijardi dolara kroz nekoliko godina za izgradnju AI podatkovnih centara sa najsavremenijim čipovima openai.com. U Evropi, InvestAI program finansiraće četiri AI “gigafabrike” širom EU sa po 100.000 naprednih AI čipova za podršku istraživačima i kompanijama luxembourg.representation.ec.europa.eu. Francuska je zasebno najavila projekat AI superkompjutera (Jean Zay, proširen 2023.) za obezbeđivanje hiljada GPU-ova za AI obuke. Čak i manje zemlje ulažu: Saudijska Arabija je kupila najmodernije AI superkompjutere za sopstvene laboratorije, a kompanija G42 iz UAE partnerovala je na klasteru od 9.000 GPU-ova. Do 2030. ove inicijative će u velikoj meri povećati globalne AI računarske kapacitete, što je ključno za ostanak na vrhu (pošto obučavanje vodećih AI modela može koštati desetine miliona dolara i traži specijalizovan hardver).
Razvoj kadrova i talenata: Vlade teže razvoju AI talenata u zemlji i započele su AI programe obuke i prekvalifikacija. Na primer, Singapur je uveo AI edukaciju za 12.000 državnih službenika kako bi povećao digitalnu pismenost. Nemačka ulaže u usavršavanje radnika za „AI Made in Germany“. Saudijski projekat NEOM uključuje AI akademiju. UAE su stvorile AI fond za razvoj talenata od milijardu AED (~272 miliona $) za obuku i privlačenje AI profesionalaca middleeastainews.com. Kina je dramatično proširila AI programe na univerzitetima (godišnje diplomiraju desetine hiljada u AI disciplinama), a AI i kodiranje su uvedeni u osnovne škole. Ove investicije u ljude treba da obezbede snažan kadar inženjera, istraživača i stručnjaka koji mogu implementirati i upravljati AI sistemima u narednoj deceniji.
Vlada kao uzor u korišćenju AI: Javni sektor usvaja AI za unapređenje usluga. Na primer, vlada Estonije koristi AI virtuelne asistente za pomoć građanima u korišćenju javnih servisa. Dubaj je postavio cilj da AI do 2030. obrađuje 25% svih interakcija sa građanima za državne usluge. Poreske uprave mnogih država koriste AI za otkrivanje utaje poreza; socijalne službe koriste AI za optimizaciju raspodele resursa. Američko Ministarstvo odbrane osnovalo je Zajednički AI centar (JAIC) za odgovornu integraciju AI u vojne operacije. Vlade pokazuju primerom, nadajući se širem prihvatanju AI, ali i razvoju praksi (kao što su smernice za javne nabavke AI-a, rešavanje algoritamske pristrasnosti u državnim sistemima itd). U 2024. Bela kuća u SAD naložila je agencijama izradu AI strategija za njihove misije reuters.com, što je znak odvažnog državnog zalaganja za AI u javnim operacijama.
Međunarodna saradnja i upravljanje: Vlade sve više sarađuju na AI shvatajući njegov globalni obim. OECD je usvojio AI principe (bezbednost, pravičnost, transparentnost) još 2019, a do 2025. većina zemalja OECD formirala je AI Opservatoriju za politiku s ciljem razmene napretka. G7 je lansirao „Hiroshima AI process“ 2023. godine, radi razgovora o regulaciji generativne AI među vodećim ekonomijama. Na nivou UN postoje zahtevi za formiranje međunarodnog tela za upravljanje AI, a generalni sekretar UN predlaže savetodavni odbor po ugledu na Međunarodnu agenciju za atomsku energiju (u cilju rešavanja rizika jako naprednog AI). Iako ne postoji još formalna globalna regulativa, ova decenija će verovatno doneti više usklađivanja u AI etici i eventualno dogovore o zloupotrebama (npr. zabrana AI autonomnog oružja ili zajednički pristup AI u ratovanju). Takođe, regionalna partnerstva — poput Digitalnog saveza EU i Latinske Amerike cepal.org ili AI radna grupa Afričke unije — pokazuju kako vlade sarađuju kako bi delile AI resurse i standarde.
Etički i pravni okviri: Mnoge vlade uvode etičke smernice za veštačku inteligenciju i ažuriraju zakone. Na primer, pomenuti EU AI Akt uvodi pravni okvir za AI u Evropi commission.europa.eu. SAD (iako još nema sveobuhvatan zakon o AI) predstavile su Nacrt Povelje o pravima veštačke inteligencije (koji obuhvata prava kao što su zaštita od algoritamske diskriminacije, privatnost podataka itd.) i NIST okvir upravljanja rizicima veštačke inteligencije kao vodič za kompanije. Kina je implementirala regulativu za pojedine AI aplikacije: pravila o jasnom označavanju AI-generisanih medija (deepfake sadržaja) i smernice za preporučivačke sisteme u skladu sa društvenim vrednostima. Tu su i zakoni o zaštiti podataka (GDPR u Evropi, i slični propisi u Brazilu, Tajlandu itd.) koji regulišu upotrebu podataka za AI i time posredno oblikuju AI razvoj. Do 2030. možemo očekivati daleko definisanije regulatorno okruženje za AI u mnogim jurisdikcijama — sa jasnoćom oko pitanja odgovornosti (ko je kriv ako autonomno vozilo izazove nesreću?), intelektualne svojine (vlasništvo nad AI kreiranim sadržajem) i odgovornosti (revizija AI sistema zbog pristrasnosti ili grešaka).

Ukratko, vlade nisu pasivne u susretu sa AI revolucijom – one ga aktivno usmeravaju. Od ogromnih ulaganja (SAD, Kina, EU) do pionirskih zakona (EU AI Akt), do edukativnih inicijativa (Godina AI u Indiji, Univerzitet za AI u UAE itd), javni sektor oblikuje putanju razvoja AI. Ova kombinacija podsticaja i regulacije je ključna: ako se ispravno sprovede, maksimiziraće prednosti AI (inovacije, rast, bolji servisi), a ublažiti štete (nejednakost, bezbednosni rizici). Strateške vladine investicije – kao što su InvestAI fond EU od 200 milijardi evra ili cilj UAE-a da 14% BDP-a dolazi od AI middleeastainews.com – takođe pokazuju poverenje da je AI ključ budućeg prosperiteta i globalnog uticaja. Zemlje koje do 2030. uspešno razviju industriju AI-a najverovatnije će imati značajne ekonomske i geopolitičke koristi.

Tehnološki napredak koji se očekuje (2025–2030)

Period od 2025. do 2030. godine doneće velike pomake u AI tehnologiji, dodatno ubrzavajući njenu primenu. Neki od ključnih tehnoloških trendova uključuju:

Revolucija generativne veštačke inteligencije (AI): Uspon generativne AI predstavlja jedan od najvažnijih trendova ovog doba. Generativni AI modeli (poput GPT-4 i kasnijih za tekst, i slični za slike, audio i video) brzo su napredovali u svojim sposobnostima. Do 2025. generativni modeli su postali vešti u proizvodnji teksta sličnog ljudskom, kodiranju, realističnim slikama i mnogo toga drugog – i postaće još bolji. Videćemo veće i multimodalne osnove modela koji mogu da obrađuju ne samo tekst, već i slike, govor, pa čak i video ulaze/izlaze. Očekujte generativnu AI svuda – u korisničkoj podršci (AI čet-botovi koji odgovaraju na složene upite), kreiranju sadržaja (AI alati koji pišu marketinški tekst, generišu dizajnerske skice, komponuju muziku ili scene iz video igara), pa čak i u naučnim istraživanjima (AI koji generiše hipoteze ili simulira hemijska jedinjenja). Jedna od mera ekonomskog potencijala: McKinsey procenjuje da generativni AI može dodati 2,6–4,4 biliona dolara godišnje industrijama na svom punom potencijalu mckinsey.com. Do 2030. generativni AI bi mogao da deluje kao kopilot u većini poslova zasnovanih na znanju – na primer, softverski inženjeri rutinski koriste AI asistente za kodiranje, novinari koriste AI za prve verzije tekstova, a dizajneri koriste AI za generisanje koncepta. Istraživanja takođe napreduju da bi ovi modeli bili efikasniji (da rade na manjim uređajima), pouzdaniji (smanjujući faktografske greške) i zasnovani na tačnim podacima. Verovatno ćemo videti specijalizovane generativne modele za određene oblasti (pravo, medicina, inženjering) koji uključuju domen-specifično znanje za tačne izlaze. Pored toga, kreativna AI će sazreti – AI generisan sadržaj će biti uobičajen u zabavi (zamislite personalizovane AI igre ili interaktivne priče). Ovo postavlja nova pitanja oko intelektualne svojine i zloupotrebe deepfake tehnologije, ali se razvijaju i tehnologije za digitalno obeležavanje ili otkrivanje AI-generisanog sadržaja.
Edge AI i Internet stvari (IoT): Edge AI označava obradu AI na uređajima na „ivici“ mreže (kao što su pametni telefoni, senzori, aparati ili vozila) umesto u cloud data centrima. Unapređenja u efikasnosti modela (manji, optimizovani modeli) i hardvera omogućavaju ovu promenu. Globalno tržište edge AI predviđa se da raste više od 20% godišnje (2025–2030) grandviewresearch.com kako industrije teže pravovremenoj inteligenciji. Kroz izvršavanje AI modela lokalno na uređajima, edge AI donosi nisku latenciju (trenutni odgovor bez internet veze) i bolju privatnost (podatke nije potrebno slati u cloud). Očekujte širu primenu edge AI u pametnim telefonima (za glasovne asistente, poboljšanje kamere), nosivim uređajima (algoritmi za praćenje zdravlja), pametnim kućnim uređajima (AI u termostatima, frižiderima koji donose inteligentne odluke) i industrijskim IoT senzorima (mašine koje se same nadgledaju). Na primer, moderni automobili poseduju desetine AI čipova koji upravljaju od optimizacije motora do asistencije vozaču – to će rasti s razvojem autonomnih sposobnosti. Edge AI je značajna i za udaljena ili ruralna područja gde je povezanost slaba – AI može raditi offline za zadatke poput otkrivanja bolesti useva dronom ili dijagnostike bolesti na prenosivom medicinskom uređaju na terenu. Tehnički, očekuje se napredak u tehnikama kompresije AI modela (kvantizacija, eliminacija irrelevantnih podataka) i arhitekturama namenjenim edge upotrebi. Višestruka pristupna edge obrada (MEC) – gde telekom operateri nude AI servise na lokalnim baznim stanicama – takođe će dobiti na značaju za pametne gradove i 5G primenu grandviewresearch.com. Ukratko, do 2030. milijarde IoT uređaja sa ugrađenom AI radiće u našem okruženju, čineći uobičajenim sveprisutno računarstvo. Ovaj trend dopunjuje cloud AI; budućnost je hibrid snažnog cloud AI i agilne edge AI koja rade zajedno.
AI čipovi i inovacije u hardveru: Kako kompleksnost AI modela raste, tako raste i potreba za specijalizovanim hardverom. Period od 2025. do 2030. doneće značajan napredak u AI akceleratorima – čipovima dizajniranim baš za AI zadatke. Tradicionalni CPU nisu dovoljni za masivne neuronske mreže, pa su GPU (grafički procesori) otvorili put, a sada se razvijaju TPU (Tensor Processing Units), NPU (neuronske procesorske jedinice) i drugi ASIC (specijalizovani integrisani krugovi) od različitih firmi. Tržište AI hardvera doživljava procvat; prema jednoj proceni, AI čipovi za data centre i cloud mogli bi premašiti 400 milijardi dolara do 2030. edge-ai-vision.com, dok se šire tržište AI čipova (uključujući edge uređaje) projektuje na najmanje 150+ milijardi dolara do 2030. globenewswire.com. Videćemo nove generacije GPU sa više memorije i hiljadama jezgara optimizovanih za dubinsko učenje, optičke/fotonske čipove (koji koriste svetlost za brže matriksne operacije), pa možda i pojavu neuromorfnih čipova koji imitiraju neurone mozga zbog energetski efikasne AI obrade. Startapi i tehnološki giganti inoviraju: npr. NVIDIA Hopper i naredne arhitekture brzinom osnažuju rad transformera, Google TPUs v5 i dalje pokrećući AI cloud, kao i Tesla Dojo čip za AI autonomne vožnje. Čak bi i open-source hardver (AI akceleratori zasnovani na RISC-V) mogao zadobiti pažnju. Do kasnih 2020-ih, kvantno računarstvo bi moglo početi da se prepliće s AI – postoje eksperimenti sa kvantnim mašinskim učenjem, ali to verovatno neće biti široko rasprostranjeno do 2030, već će ostati istraživačka oblast. Drugi hardverski aspekt je energetska efikasnost. Treniranje velikih AI modela izuzetno je energetski zahtevno (za treniranje OpenAI GPT-4 navodno je potrošeno ~$50–100 miliona dolara za računanje i ogromna količina električne energije) magnetaba.com. Intenzivno se ulaže u istraživanja za smanjenje ugljeničnog otiska AI, od boljeg hlađenja u data centrima do algoritama kojima je potrebno manje računanja. Neki napreci uključuju analizu retkosti (čipovi koji preskaču nula proračune) i analogni AI čipovi koji računaju u memoriji da bi izbegli uska grla pri prenosu podataka. Do 2030. očekuje se višestruko efikasnija AI obrada (možda 5–10x poboljšanje u računanju po vatu za standardne zadatke), što će omogućiti održivo širenje AI. Takođe, distribuirane računarske tehnike (federativno učenje) će omogućiti deljenje treniranja modela na više uređaja, smanjujući opterećenje centralnih resursa.
Napredak algoritama i istraživanja: Sa softverske strane očekuju se proboji u osnovnim AI istraživanjima. Objašnjiva AI (XAI) tehnike će sazreti i svesti „crnu kutiju“ AI modela na razumljive obrasce – neophodno za regulisane oblasti. Kauzalna AI (razumevanje uzroka i posledice, a ne samo korelacija) je oblast u razvoju koja može doneti robusnije i ljudskije AI odluke. AutoML (automatsko mašinsko učenje) verovatno će demokratizovati razvoj AI: do 2030. čak i neeksperti mogu koristiti AI za izgradnju AI, zahvaljujući alatima koji automatski biraju modele i optimizuju parametre. Multimodalni AI je još jedan pravac – sistemi koji istovremeno integrišu viziju, govor, tekst i numeričke podatke. Ljudski mozak obrađuje multimodalne ulaze fluidno; AI se kreće ka tome (npr. modeli predviđeni kao GPT-6 ili Google Gemini biće zaista multimodalni, sposobni da obrađuju raznovrsne tipove podataka istovremeno). Takođe, očekuje se napredak u kontinualnom učenju (modeli koji uče u hodu bez zaboravljanja naučenog), kao i u istraživanjima bezbednosti AI (osiguravanje da superinteligentni sistemi ostaju usklađeni s ljudskim vrednostima). Važna je i AGI (opšta veštačka inteligencija) – AI sa fleksibilnim, ljudskim kognitivnim sposobnostima – što je tema intenzivne debate. Iako većina eksperata ne očekuje punu AGI do 2030, svaka godina napretka (posebno kod velikih jezičkih modela) sve nas više približava AI koja deluje sve opštije. Istraživanje saradnje čoveka i AI omogućiće da, kako AI postaje sposobnija, razvijamo okvire kontrole od strane ljudi (efikasni mehanizmi za poništavanje, tehnike usklađivanja uz pomoć ljudske povratne informacije itd.). Kibernetička bezbednost AI (otpornost modela na zlonamerne napade) je još jedna kritična oblast kojoj se pridaje sve veća pažnja.
Robotika i integracija sa AI: Kasne 2020-te verovatno će biti period kada se svetovi AI softvera i hardvera robotike duboko spoje. Očekujemo mnogo više autonomnih robota u različitim okruženjima: dronovi za inspekciju infrastrukture, roboti u skladištima za dopunu zaliha, roboti za isporuku na trotoarima, poljoprivredni roboti za precizno uklanjanje korova ili žetvu, kao i kućni roboti za jednostavne kućne poslove. Robotika je izazovna zbog neizvesnosti u stvarnom svetu, ali AI napreci u kompjuterskom vidu i planiranju pokreta to čine izvodljivim. Koncepti poput učenja potkrepljenjem i učenja oponašanjem omogućavaju robotima da nauče složene zadatke metodom pokušaja i grešaka ili posmatranjem ljudi. Do 2030. nova generacija robota, često povezana sa cloudom radi „mozgova“, biće uobičajena. Na primer, robotski asistenti u maloprodajnim objektima koji usmeravaju kupce ili AI-pokretani egzoskeleti u fabrikama za inteligentno ojačavanje ljudske snage. Neke prognoze ukazuju da će globalno tržište robotike udvostručiti ili utrostručiti do 2030, dobrim delom zahvaljujući pametnijim AI rešenjima u tim robotima.

U suštini, period do 2030. biće vreme zapanjujućeg tehnološkog progresa u oblasti AI – nalik zlatnom dobu AI inovacija. Generativni AI će učiniti kreativnost dostupnijom, edge AI će doneti inteligenciju u svakodnevne predmete, hardverski napredak će ukloniti ograničenja brzine, a novi algoritmi učiniće AI pouzdanijom, transparentnijom i integrisanom u samu svakodnevicu. Ova dostignuća međusobno se nadopunjuju; na primer, bolji čipovi omogućuju obuku većih modela, koji se mogu potom „preliti“ na edge uređaje itd. Za preduzeća i vlade, praćenje ovih tehnoloških trendova je ključno za njihovo efikasno korišćenje. Oni koji brzo usvoje AI tehnologije sledeće generacije prednjačiće u produktivnosti i inovacijama u periodu 2025–2030.

Nova AI rešenja i inovacije u razvoju

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

AI u otkrivanju lekova i biotehnologiji: AI značajno skraćuje ciklus otkrivanja lekova. Generativni modeli mogu da predlože nove molekulske strukture sa željenim osobinama, pomažući istraživačima da identifikuju kandidate za lekove za nekoliko meseci umesto godina. Kompanije koriste AI za modelovanje savijanja proteina (npr. AlphaFold kompanije DeepMind je rešio strukture za desetine hiljada proteina) i za simulaciju vezivanja različitih jedinjenja na ciljeve. Do 2030. godine, verovatno je da će nekoliko novih lekova ili terapija (za rak, Alchajmerovu bolest itd.) biti otkriveno uz značajnu pomoć AI algoritama. AI takođe omogućava preciznu medicinu – analiziranjem genetskih i kliničkih podataka pacijenta za preporuku personalizovanih tretmana. Na primer, AI može da predvidi koji pacijenti sa rakom će reagovati na određeni lek na osnovu genetike tumora, čime se zaista individualizuje nega.
AI za klimatske promene i životnu sredinu: Suzbijanje klimatskih promena je globalni prioritet, a AI se pojavljuje kao moćan alat za ublažavanje klimatskih promena i prilagođavanje. Klimatsko modeliranje je složeno, ali AI može pomoći u kreiranju preciznijih modela za predviđanje ekstremnih vremenskih događaja, porasta nivoa mora ili promena temperature na lokalnim nivoima. Ovo pomaže kreatorima politike u planiranju infrastrukture i odgovoru na katastrofe. AI se koristi i za upravljanje obnovljivim izvorima energije – optimizuje protok energije u pametnim mrežama, predviđa proizvodnju energije iz solarnih/vetrenih elektrana i poboljšava efikasnost baterija. U poljoprivredi, AI pomaže preciznom uzgoju: analizom podataka o zemljištu, vremenskim uslovima i satelitskih snimaka daje preporuke poljoprivrednicima o optimalnom vremenu sadnje, zalivanja i žetve, čime povećava prinos uz manje ulaganja. Dronovi sa AI sada prate zdravlje šuma, prate populacije divljih životinja, pa čak i sade drveće (precizno pošumljavanje). Do 2030. godine, AI bi mogao biti integrisan u sisteme za nadgledanje Zemlje koji otkrivaju krčenje šuma ili ilegalni ribolov u realnom vremenu analizom satelitskih snimaka. Ove aplikacije pokazuju sposobnost AI da obradi ogromne skupove podataka iz životne sredine za dobijanje korisnih uvida, efektivno postajući multiplikator sile za očuvanje prirode i održive prakse.
Kreativni AI i generisanje sadržaja: AI je sve više saradnik u kreativnim industrijama. Već viđamo AI generisanu umetnost, muziku i književnost koja privlači pažnju (neki AI-komponovani radovi čak su pobedili na umetničkim takmičenjima, što izaziva debate!). U narednim godinama, AI će postati alat u svakom umetničkom setu – bilo da se koristi za generisanje konceptualne umetnosti, pravljenje storyboarda za filmove ili kreiranje pozadinske muzike. AI može brzo generisati mnoštvo dizajnerskih ideja za arhitekte ili grafičke dizajnere, koji potom biraju i usavršavaju najbolje. U zabavi, personalizovan sadržaj je veliki novi slučaj: uz AI, možemo zamisliti dinamički generisane video igrice ili interaktivne priče koje se prilagođavaju stilu igrača. Čak i u mejnstrim medijima, novinske organizacije koriste AI za automatsko generisanje vesti iz oblasti sporta ili finansija (AP to radi za izveštaje o zaradi). Do 2030. godine, korisnici bi mogli imati AI sisteme koji generišu film ili strip po meri, na osnovu parametara koje zadaju. Ovo demokratizuje kreaciju sadržaja, ali postavlja i pitanja o ulozi ljudske kreativnosti i vrednosti AI-stvorenih dela. Ipak, mnogi kreativci AI vide kao partnera koji može inspirisati i preuzeti dosadne delove stvaranja, ostavljajući ljudima da se fokusiraju na viši nivo naracije i originalnosti.
AI u javnim službama i pametnim gradovima: Gradovi postaju „pametniji” korišćenjem AI za poboljšanje životnog standarda. Već smo razgovarali o upravljanju saobraćajem i raspoređivanju javnog prevoza pomoću AI. Dalje, gradske vlasti koriste AI za optimizaciju ruta skupljanja otpada, otkrivanje curenja vode u sistemima i praćenje kvaliteta vazduha putem IoT senzora (uz upozorenja pri visokom zagađenju i pronalaženju izvora). Javna bezbednost je još jedno polje: neki gradovi koriste AI analitiku video nadzora da detektuju anomalije (kao što je osoba sa oružjem ili nesreća na ulici) i brže pošalju ekipe hitne pomoći. Postoje pilot projekti za prediktivno policijsko delovanje – analizom podataka o kriminalu AI raspoređuje policijske patrole efikasnije (mada je ovo kontroverzno zbog pristrasnosti). Hitne službe mogu koristiti AI za analizu poziva hitne pomoći ili društvenih mreža radi uočavanja kriznih situacija ranije. Chatbotovi se uvode i na vladine sajtove za odgovaranje na pitanja građana, smanjujući čekanje i birokratiju. Gledajući unapred, AI bi mogao pomoći urbanistima da simuliraju uticaje izmena (nove saobraćajnice, parkovi, stambene zgrade) na grad, uzimajući u obzir saobraćaj, ekologiju i ekonomiju u celovitom AI modelu.
Autonomna i pomoću AI vođena vozila i mašine: Pored automobila, videćemo autonomne mašine u raznim oblastima. Na primer, autonomni dronovi će revolucionalizovati logistiku – kompanije poput Amazona i Google-a su već testirale dostavu dronovima; do 2030. godine, može postati uobičajeno da hitne pošiljke (kao što su lekovi) stignu dronom za nekoliko minuta. Autonomni brodovi (sa AI navigacijom) isprobavaju se za transport tereta, što može učiniti brodski saobraćaj bezbednijim i efikasnijim (posebno na dugim relacijama). Samovozeći traktori i poljoprivredna oprema razvijaju se i mogu raditi 24/7 s velikom preciznošću, rešavajući nedostatak radne snage u poljoprivredi. U magacinima ćemo imati rojeve AI robota koji upravljaju robom uz minimalan nadzor ljudi. AI u vazduhoplovstvu je takođe zanimljiv – autopilot je stara vest, ali budući avioni mogu koristiti AI za napredne zadatke poput dinamičke optimizacije putanja leta radi uštede goriva ili pomoći pilotima kod detekcije opasnosti. Kompanije čak istražuju AI-pilotirane vazdušne taksije i leteće automobile za gradsku mobilnost; neki prototipovi postoje, a iako masovno prihvatanje do 2030. nije izvesno, mala komercijalna upotreba u odabranim gradovima mogla bi postati stvarnost.
AI u pravu i upravi: Profesije poput prava dobijaju AI pomoć za istraživanje sudske prakse ili izradu dokumenata. AI može da pretražuje milione pravnih dokumenata za relevantne presedane u sekundi (nešto što bi početnik advokat radio nedeljama). Startapi nude AI analizu ugovora koja otkriva rizične klauzule ili proverava usklađenost. Neki pravosudni sistemi eksperimentisali su s AI za rešavanje zaostalih predmeta – na primer, AI može preporučiti odluke o kauciji ili raspon kazne na osnovu prošlih slučajeva (uz nadzor ljudi). Ovo je sporno i zahteva pažljiv nadzor zbog rizika od pristrasnosti, ali pokazuje kako AI može pomoći u ubrzanju pravnih procesa. U upravi, AI bi mogao analizirati javni komentar na predložene propise, razvrstavati i sažimati mišljenja građana radi informisanja zakonodavaca. Zakonodavna tela mogu koristiti AI za modelovanje potencijalnog uticaja nove politike analizom istorijskih podataka. Ovo su rana rešenja, ali nagoveštavaju da AI može unaprediti donošenje odluka u javnom sektoru.
Ljudsko unapređenje i AI u zdravstvu (šire od dijagnostike): Još jedna inovacija na pomolu su AI-pokretane proteze i moždano-kompjuterski interfejsi (BCI). Već postoje AI proteze koje uče hod korisnika i prilagođavaju se. Do 2030. godine, napredak u AI i neuronauci može dovesti do sofisticiranijih BCI, gde ljudi mogu upravljati računarima ili protezama pomoću misli, a AI dekodira moždane signale. Takva tehnologija može dramatično poboljšati život paralizovanih osoba (neke studije već omogućavaju unos teksta mislima, koje AI tumači). AI omogućava i personalizovane asistivne tehnologije: na primer, AI slušni aparati koji pametno filtriraju buku ili AI implantati za vid koji slepima omogućavaju da dobiju slike iz kamere putem nervnih signala.
Metaverzum i virtuelni saputnici: Ako vizija metaverzuma (trajnih virtuelnih svetova) postane stvarnost, AI će naseljavati te svetove sa inteligentnim virtuelnim agentima – od prodavaca do likova u igrama s kojima se može voditi smisleni razgovor. AI pokretani avatari mogu biti lični saputnici ili tutori u virtuelnim okruženjima. Na primer, osoba koja uči novi jezik može vežbati tako što će razgovarati sa AI avatarom u virtuelnom gradu tog jezika. Do 2030. godine, interakcija s AI “bićima” može postati normalni deo svakodnevnog života – bilo da je u pitanju virtuelni fitnes trener, terapijski bot za podršku mentalnom zdravlju ili digitalni prijatelj za ćaskanje. Već sada, neki ljudi razvijaju emotivne veze s AI chatbotovima; buduće verzije biće još realističnije (što otvara zanimljiva društvena i etička pitanja).

Ovi novi slučajevi upotrebe pokazuju da se granice AI stalno šire. Mnoge od ovih inovacija brišu granicu između naučne fantastike i realnosti. Takođe naglašavaju važnost robusnog etičkog okvira – kako AI dobija veću ulogu u osetljivim oblastima (kao što su pravo, javna bezbednost, lični odnosi), postaje ključno da se AI koristi na dobro i s poštovanjem prema ljudskim vrednostima. Ipak, ako se usmeri pravilno, ove inovacije obećavaju mnogo. AI može pomoći u lečenju bolesti, učiniti gradove čistijim i efikasnijim, demokratizovati kreativnost i unaprediti ljudske sposobnosti na načine koje do sada nismo mogli da zamislimo. Druga polovina ove decenije verovatno će nas iznenaditi AI primenama o kojima sada ni ne razmišljamo, kako kreativni umovi iz raznih oblasti koriste napredni AI kao novi alat.

Potražnja za talentima, razvoj veština i transformacija radne snage

Uspon AI fundamentalno menja tržište rada i veštine potrebne za budućnost. Kako AI automatizuje određene zadatke i unapređuje druge, raste potražnja za kadrovima vezanim za AI, potreba za prekvalifikacijom postojeće radne snage i celokupna transformacija načina rada.

Potražnja za AI kadrovima: Potreba za profesionalcima veštim u AI (poput data naučnika, inženjera mašinskog učenja, AI istraživača i AI etičara) eksponencijalno raste. Kompanije iz svih sektora – tehnološke, finansijske, zdravstvene, proizvodne, državne – zapošljavaju AI stručnjake za razvoj algoritama, analizu podataka i integraciju AI u poslovanje. Jedna istaknuta studija prognozira potražnju za oko 97 miliona AI i data-specijalističkih radnih mesta do 2025. magnetaba.com. Ovaj ogroman broj proizilazi iz širenja AI na sve oblasti; zaista, zanimanja kao što su specijalista za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje bila su na vrhu LinkedIn-ove liste najtraženijih poslova u mnogim zemljama u sredini 2020-ih. Međutim, ponuda takvog kadra je ograničena, što dovodi do globalnog nedostatka talenata. Mnoge organizacije prijavljuju teškoće u pronalaženju AI stručnjaka i vode žestoku konkurenciju za najbolje diplomce ili iskusne AI inženjere. To je dovelo do vrlo visokih plata za AI stručnjake i pokrenulo svetsku “trku za talentima” – kompanije i države nastoje da privuku AI eksperte (putem akvizicija, viza za useljavanje itd.). Neka manja preduzeća ili državne institucije teško mogu da pariraju tehnološkim gigantima u platama, što je dovelo do kreativnih strategija kao što su partnerstva sa univerzitetima ili osposobljavanje postojećih zaposlenih.

Povećanje broja radne snage i transformacija poslova: Dok će veštačka inteligencija automatizovati određene zadatke, ona će takođe kreirati nove kategorije poslova i transformisati postojeće. Kao što je ranije pomenuto, neto uticaj na radna mesta može biti pozitivan ukoliko se dobro upravlja – izveštaj WEF-a Future of Jobs za 2025. godinu predviđa 170 miliona novih radnih mesta do 2030. godine globalno pokrenutih tehnologijom i drugim trendovima, naspram približno 92 miliona radnih mesta koja će biti ugašena, što daje neto povećanje od +78 miliona weforum.org weforum.org. Nova radna mesta uključuju ne samo uloge razvoja veštačke inteligencije, već i potpuno nove pozicije kao što su kuratorke podataka, stručnjaci za objašnjivost AI sistema, treneri AI modela, inženjeri promptova (osobe koje kreiraju ulaze kako bi dobili najbolje rezultate od generativne AI) i službenici za etiku koji nadgledaju upotrebu AI. Štaviše, gotovo svaka profesija imaće nove zadatke – na primer, lekari će morati da tumače AI dijagnostičke sugestije, finansijski savetnici koristiće AI za analizu portfolija, fabrički radnici radiće zajedno sa robotima podržanim AI-jem, a nastavnici će AI alate uključivati u planove časova.

Ankete među radnicima često pokazuju podelu: neki se plaše gubitka posla, ali mnogi vide i da AI preuzima rutinske naporne zadatke, što im omogućava da se fokusiraju na zadatke veće vrednosti. U praksi, često viđamo automatizaciju zadataka, a ne čitavih poslova – AI preuzima određene ponavljajuće komponente posla, ali ne celokupnu ulogu. Na primer, računovođe koriste AI za automatsku klasifikaciju troškova (štedeći sate ručnog unosa podataka), ali i dalje rade kompleksne finansijske analize i savetovanje. Operateri korisničke podrške mogu imati AI koji predlaže odgovore, ali čovek odobrava i dodaje empatiju kod teških slučajeva. Na fabričkom podu, poslovi na proizvodnim trakama postaju tehnički zahtevniji – radnici nadgledaju klaster robota, rešavaju probleme i rade personaliziranu montažu koju roboti ne mogu. Ovo podiže zahteve za veštinama (više tehničkog znanja), ali može učiniti posao manje fizički napornim ili monotonim.

Razvoj veština i prekvalifikacija: Brza integracija AI znači da će radna snaga morati da se prilagodi. Digitalna pismenost i pismenost u oblasti veštačke inteligencije sve više se smatraju osnovnim veštinama, baš kao što je osnovna informatička pismenost postala ključna 2000-ih. Vlade i kompanije pokreću velike inicijative za prekvalifikaciju. Na primer, Pakt za veštine Evropske komisije podstiče kompanije da obučavaju zaposlene u digitalnim i AI veštinama. Korporativni giganti kao što su Amazon, AT&T i IBM investirali su u programe obuke za sticanje znanja iz oblasti nauke o podacima i mašinskog učenja, sa ciljem popune pozicija unutar firme. Online platforme za učenje (Coursera, Udacity itd.) i novi stručni kursevi brzo se šire kako bi podučili AI veštine. Takođe, beležimo rast AI programa za stručnu praksu, koji u obuku uključuju radnike iz nesrodnih oblasti i pružaju im intenzivnu obuku iz oblasti podataka i AI-ja (šireći tako talente i van tradicionalnih nosilaca naprednih diploma).

Nije potrebno da svi postanu programeri veštačke inteligencije, ali se naglašavaju komplementarne veštine: tumačenje podataka, kritičko razmišljanje i sposobnost rada uz AI alate. Za mnoge profesije, ekspertiza iz oblasti i znanje o AI biće dobitna kombinacija – npr. marketinški stručnjak koji zna da koristi AI analitiku ili lekar koji razume AI dijagnostičke alate. Pojavljuje se koncept fuzionog seta veština, gde se ljudska kreativnost, liderstvo i interpersonalne veštine kombinuju sa AI analizom. Obrazovne institucije ažuriraju nastavne planove: više AI i kurseva iz oblasti podataka na univerzitetima, pa čak i osnovne i srednje škole uvode osnove kodiranja i AI-ja. Do 2030. očekuje se da će značajan deo radne snage proći neku vrstu prekvalifikacije. Potreba je hitna, jer je jedan izveštaj ukazao: nedostatak stručnjaka je glavni problem, a kompanije ga navode kao razlog zbog kog AI projekti stagniraju magnetaba.com.

Rad na daljinu i globalni bazen talenata: Još jedan trend vezan za radnu snagu na koji AI utiče (i koji je pandemija ubrzala) jeste rad na daljinu/hibridni rad. AI alati pojednostavljuju saradnju na daljinu (AI-podržano upravljanje projektima, transkripcija sastanaka itd.). Kompanije mogu pristupiti globalnim talentima: na primer, firma iz jedne zemlje sada lako može angažovati AI developera iz druge zemlje. Ovo može proširiti prilike, ali i povećati konkurenciju za određena radna mesta na globalnom nivou. Zemlje u razvoju mogu imati koristi od izvoza digitalne radne snage sa visokim veštinama, ali rizikuju odlazak najkvalifikovanijih kadrova ako njihovi najbolji stručnjaci emigriraju fizički ili virtuelno na bolje plaćena tržišta.

Produktivnost i radna kultura: Prvi pokazatelji govore da AI alati mogu značajno povećati pojedinačnu produktivnost. Nedavno istraživanje je pokazalo da zaposleni koji koriste AI beleže čak 80% poboljšanja u svakodnevnoj produktivnosti kod određenih zadataka magnetaba.com. Automatizacija ponavljajućih procesa takođe je kompanijama uštedela u proseku oko 22% troškova magnetaba.com. Kako ovi alati budu postali sveprisutni, možemo očekivati i evoluciju same prirode „posla“. Rad bi mogao postati više projektno orijentisan i kreativniji, dok bi AI preuzimao rutinu. Radna nedelja bi se možda mogla skratiti ako produktivnost eksplodira (mada, istorijski gledano, rast produktivnosti nije uvek značio manje radnog vremena – to zavisi od ekonomskih i političkih odluka). Ono što je sigurno jeste da će prilagodljivost i kontinuirano učenje biti ključ uspeha u karijeri; radnici će morati stalno da ažuriraju veštine kako AI napreduje.

Obezbeđivanje inkluzivne transformacije: Veliki društveni izazov je da ovaj AI-pokrenut proces transformacije ne ostavi pojedine grupe izvan sistema. Poslovi koji su veoma rutinski i ne uključuju kompleksnu ljudsku interakciju najviše su izloženi riziku od automatizacije. Mnoge od tih pozicija drže radnici sa nižim prihodima ili slabije formalno obrazovani (npr. administratori unosa podataka, radnici na proizvodnim trakama, osnovni knjigovođe). Prekvalifikacija ovih radnika za nova zanimanja je ogroman, ali ključan zadatak kako bi se izbegla nezaposlenost i povećala nejednakost. Donosioci odluka raspravljaju o merama zaštite i tranzicije – od širenja prava na naknadu za nezaposlene i programa za zapošljavanje, do radikalnijih ideja kao što je univerzalni osnovni prihod u slučaju da automatizacija zaista znatno smanji tražnju za ljudskim radom u nekim oblastima. Za sada, statistike o zapošljavanju pokazuju određenu fluktuaciju, ali ne i masovnu trajnu nezaposlenost zbog AI; ipak, potrebno je pažljivo planiranje kako tehnologija napreduje.

Ukratko, radna snaga 2030. godine izgledaće znatno drugačije nego ona iz 2020. Mnogi poslovi biće unapređeni uz pomoć AI saradnika, pojaviće se nova zanimanja koja danas zvuče kao naučna fantastika, dok će neka zanimanja nestati. Ključna nit kroz sve to je povećani ljudski potencijal – ljudi osnaženi veštačkom inteligencijom da budu produktivniji i da se fokusiraju na svoje jedinstvene snage (kreativnost, empatija, rešavanje složenih problema). Ali, ostvarenje ovog potencijala zahteva proaktivna ulaganja u obrazovanje i trening bez presedana, kao i organizacione kulture koje cene učenje tokom čitavog života. Kompanije koje ulažu u svoj kadar (obuka za AI) zajedno sa investicijama u tehnologiju najverovatnije će se najbolje prilagoditi. Društva koja podrže radnike u tranziciji – vrednujući razvoj veština i široku dostupnost AI edukacije – imaće najbolje šanse da uspeju u ekonomiji sa AI dodatkom.

Etika, regulativa i sajber bezbednost

Široko prihvatanje AI u periodu od 2025. do 2030. donosi ne samo koristi, već i značajne etičke, pravne i bezbednosne izazove. Rešavanje ovih pitanja je ključno za izgradnju poverenja u AI sisteme i sprečavanje štete. Ključne teme uključuju:

1. Etnička upotreba AI i pristrasnost: AI sistemi uče iz podataka, i ako ti podaci odražavaju ljudske predrasude ili nejednakosti, AI može nenamerno da produži ili čak pojača te predrasude. Ovo je primećeno u primenama kao što su prepoznavanje lica (sa većom stopom greške kod određenih etničkih grupa) i algoritmi za zapošljavanje (koji mogu favorizovati biografije slične bivšim zaposlenima, čime se potiskuju žene ili manjine). Kako se AI koristi za odluke sa velikim posledicama (zapošljavanje, kreditiranje, krivična pravda, zdravstvo), pravednost mora biti na prvom mestu. Alarmantan podatak: 44% organizacija prijavilo je slučajeve kada je AI davao netačne ili pristrasne rezultate magnetaba.com, što podriva poverenje. Kao odgovor, sve je veći pritisak da se AI razvija transparentno i objašnjivo – upotrebom tehnika koje omogućavaju ljudima da tumače procese donošenja odluka modela. Programeri usvajaju prakse kao što su raznovrsni skupovi za obuku, provere pristrasnosti i procene uticaja algoritama. Etičke smernice za AI objavljene su od strane vlada i međunarodnih organizacija (npr. Etika za pouzdanu AI Evropske unije i slična načela OECD i UNESCO-a). Mnoge firme sada imaju AI etičke odbore ili interne timove za pregled i procenu osetljivih AI implementacija. Obezbeđivanje da AI poštuje principe pravičnosti, odgovornosti, transparentnosti i nediskriminacije ostaje trajni izazov koji će oblikovati razvoj AI do 2030. godine.

2. Privatnost podataka: AI često zahteva veliku količinu podataka, uključujući i lične podatke, kako bi bio efikasan. Ovo otvara pitanje o tome kako se ti podaci prikupljaju, čuvaju i koriste. Sa regulativama kao što je GDPR (Opšta uredba o zaštiti podataka) u EU i sličnim zakonima u drugim zemljama (CCPA u Kaliforniji, PDPA u Singapuru itd.), organizacije moraju veoma pažljivo štititi privatnost korisnika kada koriste AI. To podrazumeva ishodovanje odgovarajuće saglasnosti, anonimizaciju podataka i mogućnost odustajanja za korisnike u mnogim slučajevima. Tehnike kao što su federativno učenje i diferencijalna privatnost sve su rasprostranjenije – one omogućavaju AI modelima da se obučavaju na decentralizovanim podacima (npr. direktno na korisničkim uređajima) ili da dodaju „šum“ podacima radi zaštite identiteta, omogućavajući tako učenje uz očuvanje privatnosti. Kako upotreba AI za nadzor raste (poput pametnih kamera u gradovima ili praćenja putem aplikacija), društvo mora napraviti ravnotežu između opšteg dobra i individualnih prava. Kina je, na primer, masovno primenila prepoznavanje lica, što je izazvalo debate o građanskim slobodama. U demokratskim društvima očekuju se nove pravne bitke i prilagođavanje onoga šta se smatra razumnom upotrebom AI i ličnih podataka. Do 2030. možda ćemo videti pojavu globalnih standarda (možda novih ugovora) o deljenju podataka za AI, ali za sada je situacija regulative veoma šarena i kompanije moraju veoma pažljivo da upravljaju tim okruženjem. Tehnike za očuvanje privatnosti u računarstvu biće veoma tražene – inovacije koje omogućavaju AI da analizira šifrovane podatke ili obrađuje podatke bez direktnog pristupa osetljivim informacijama.

3. Regulatorni okvir: Već smo se dotakli regulatornih promena kao što je EU Zakon o veštačkoj inteligenciji (AI Act), koji je revolucionaran kada je reč o pravno obavezujućim pravilima za veštačku inteligenciju commission.europa.eu. Ovaj zakon klasifikuje AI sisteme prema nivou rizika i propisuje zahteve u skladu s tim – na primer, AI visokog rizika (kao što su algoritmi za kreditno bodovanje, selekciju zaposlenih, medicinske uređaje) moraće da ispuni standarde transparentnosti, otpornosti, ljudskog nadzora itd. commission.europa.eu. Neke upotrebe su potpuno zabranjene, poput AI-a za socijalno bodovanje od strane vlada ili prepoznavanja lica u realnom vremenu na javnim mestima (sa uskim izuzecima) commission.europa.eu. EU Zakon će početi da se primenjuje oko 2025–2026. godine, i kompanije širom sveta će morati da prilagode svoje proizvode ako posluju u Evropi. Ovo može dovesti do „briselskog efekta“ gde strogi standardi EU postaju de facto globalni standardi za AI, ili bar utiču na druge jurisdikcije. Već sada, zemlje poput Brazila i Kanade pozivaju se na pristup EU u izradi svojih AI zakona. Velika Britanija trenutno ima blaži, sektorski pristup regulativi. SAD se za sada oslanja na postojeće zakone (anti-diskriminaciju, zaštitu potrošača) i smernice agencija umesto na novi AI zakon, ali diskusije se nastavljaju – posebno oko AI-a u finansijama (smernice FED-a i CFPB-a), zdravstvu (FDA otvara puteve za AI medicinske uređaje) i saobraćaju (regulativa za autonomna vozila). Do 2030. možemo očekivati veću jasnoću u mnogim zemljama: ili sveobuhvatne AI zakone ili skup sudskih presedana i sektorskih pravila koja definišu šta je dozvoljeno. Usklađenost i upravljanje biće stoga velika briga za organizacije koje primenjuju AI – slično kao što kompanije danas imaju odseke za usklađenost sa privatnošću ili finansijskom regulativom, mogli bi imati službenike za usklađenost AI koji će osigurati da njihovi AI sistemi ispunjavaju pravne i etičke norme.

4. Odgovornost i pravna odgovornost: Kako AI donosi odluke, javlja se pitanje: ko je odgovoran kada nešto pođe po zlu? Ako autonomno vozilo izazove nesreću, da li je odgovornost na proizvođaču, programeru softvera ili na „vozaču“ (koji možda nije imao kontrolu)? Ove pravne sive zone se tek razrešavaju. EU Zakon o AI i drugi okviri naginju principu da pružalac i korisnik AI sistema snose odgovornost za ishode, posebno za AI visokog rizika. Možda ćemo videti zahteve za obavezno osiguranje za autonomne sisteme ili nove pravne kategorije (npr. dodeljivanje ograničene pravne ličnosti naprednim AI sistemima zarad odgovornosti, mada je to još teoretski). Osiguranje ljudskog nadzora je jedan od pristupa – npr. zahtev da čovek ima završnu reč kod zapošljavanja ili odobravanja kredita ako se koristi AI kao alat. To stvara jasan lanac odgovornosti (ljudski donosilac odluke). U praksi, kako AI postaje autonomniji, važno će biti praćenje i revizija odluka. Aktivno se razvijaju AI revizijski tragovi – beleženje ulaza, verzije modela i izlaza AI sistema, kako bi se u slučaju incidenta moglo pratiti šta se dogodilo. Neke jurisdikcije mogu zahtevati ovakvo vođenje evidencije za kritične AI sisteme do 2030.

5. Sajber bezbednost i veštačka inteligencija: Ovde postoje dva aspekta – korišćenje AI za unapređenje sajber bezbednosti i suočavanje sa novim pretnjama koje AI donosi. Sa aspekta odbrane, AI je izuzetno koristan za sajber bezbednost. Može 24/7 pratiti mreže, otkrivati anomalije koje ukazuju na sajber napad i reagovati brže od ljudskih analitičara. Tržište AI rešenja za sajber bezbednost naglo raste – sa oko 15 milijardi dolara 2021. do procenjenih 135 milijardi do 2030. morganstanley.com – što pokazuje koliko je AI postao sveprisutan u detekciji pretnji. AI pomaže da se filtrira lavina bezbednosnih upozorenja (smanjujući lažne alarme) i prioritetizuje stvarne pretnje za ljudske timove morganstanley.com. Koristi se u filtrima za mejl radi otkrivanja fišinga, u antivirus programima za prepoznavanje malvera po obrascima ponašanja, i u upravljanju identitetima za detekciju neuobičajenih prijava. Uz mašinsko učenje na ogromnim skupovima podataka o prošlim napadima, AI za sajber bezbednost može čak i predvideti nove strategije napada.

Ipak, napadači su takođe naoružani AI-em. Sajber kriminalci koriste AI za automatizaciju i unapređenje svojih operacija morganstanley.com morganstanley.com. Na primer, AI-generisan fišing: napadači mogu koristiti generativni AI da naprave izuzetno uverljive fišing mejlove i deepfake glasove rukovodilaca da prevare zaposlene (tzv. „vishing“ telefonske prevare). AI pomaže napadačima da brže pronađu ranjivosti skeniranjem koda ili čak upravljanjem flotom botova koji neprekidno proveravaju sisteme. Probijanje lozinki je, kao što je pomenuto, dodatno ubrzano zahvaljujući AI algoritmima koji mogu pogađati lozinke ili rešavati CAPTCHA zadatke brže morganstanley.com morganstanley.com. Posebno zabrinjava trend deepfake-ova – hiper-realističnog AI-generisanog audio ili video sadržaja. Zabeleženi su slučajevi korišćenja deepfake audio zapisa direktora za autorizaciju lažne bankarske transakcije. Do 2030, deepfake-ovi bi mogli biti neodvojivi od stvarnih, omogućujući sofisticirane prevare, uticaj na izbore (lažni video snimci kandidata) ili masovno socijalno inženjerstvo morganstanley.com. Postojanje ovakvih falsifikata otvara i uverljivo poricanje – pravi snimci mogu biti odbačeni kao lažni, što otežava razaznavanje istine.

Za suzbijanje pretnji pojačanih veštačkom inteligencijom, sajber bezbednost će verovatno koristiti AI protiv AI (zaštitni AI sistemi će se boriti protiv AI napadača u kontinuiranoj igri mačke i miša). Umešavaju se i vlade – mnoge zemlje tretiraju određene AI sajber tehnike kao strateško oružje (na primer, upotreba AI za otkrivanje „zero-day“ propusta može se smatrati ofanzivnom sajber sposobnošću). Moguće je da će se razviti međunarodne norme o korišćenju AI u ratovanju i špijunaži (moguće pojavljivanje termina „autonomno sajber oružje“). Na individualnom nivou, ljudi će morati biti pažljiviji (npr. proveravanje izvora pre nego što poveruju video/audio snimku, možda korišćenje sistema za autentikaciju ugrađenih u medije za potvrdu autentičnosti).

6. Robusnost i bezbednost: Još jedno važno pitanje je osigurati da AI sistemi budu robustni i otporni na greške. Protivnici mogu pokušati adversarijalne napade na AI – recimo, dodavanjem suptilnih smetnji na slike kako bi prevarili klasifikator (npr. da nalepnice učine znak „stop“ nevidljivim za AI u autonomnim vozilima). Dizajniranje AI sistema otpornih na ovakve manipulacije je aktivno područje istraživanja. Osim toga, čak i ne-namerni kvarovi – poput susreta AI sistema sa situacijom za koju nije bio treniran – mogu izazvati ozbiljne posledice (klasičan primer: AI u samovozećem automobilu možda ne zna kako da reaguje na neobičan objekat na putu). Sve se više pažnje posvećuje testiranju AI sistema u raznim uslovima i izgradnji redundansi. Za AI visokog rizika (npr. medicinski ili automobilski), regulatori mogu nametnuti rigorozna testiranja slična onima za lekove ili avione pre nego što dobiju dozvolu za upotrebu. Neki AI programeri istražuju formalnu verifikaciju (matematičko dokazivanje da AI sistem radi u zadatim granicama) za kritične komponente.

7. Transparentnost i zaštita potrošača: Sve je veći konsenzus da korisnici moraju biti obavešteni kad komuniciraju sa AI sistemom, a ne sa čovekom. Neki zakoni (poput EU Zakona o AI i zakona pojedinih američkih saveznih država) zahtevaju da AI sistemi (poput chatbota ili deepfake-ova) otkriju svoju veštačku prirodu commission.europa.eu. Ovo je zamišljeno kako bi se sprečile prevare i izgradilo poverenje. Na primer, online prodavnica bi trebalo jasno da istakne ako je „predstavnik“ korisničkog servisa zapravo AI chatbot. Slično, izmenjeni medijski sadržaj bi trebalo da ima vodeni žig ili upozorenje. Do 2030. mogli bismo imati digitalne sisteme potpisa koji potvrđuju autentičnost medija i označavaju AI-generisane sadržaje, na čemu već rade velike tehnološke kompanije i akademske institucije (npr. Koalicija za poreklo i autentičnost sadržaja). Takođe, agencije za zaštitu potrošača prate AI u proizvodima – ako AI uređaj naudi potrošačima ili se koriste nepravedne prakse (npr. diskriminacija cena), moguće su pravne posledice. Osiguranje etičkog marketinga AI-a je još jedan aspekt (npr. ne preuveličavati mogućnosti AI-a pri prodaji ranjivim korisnicima).

8. Usklađenost AI sa ljudskim vrednostima i egzistencijalni rizici: Kada je reč o ekstremnijim pitanjima, neki stručnjaci su zabrinuti za dugoročnu bezbednost AI-a – ako AI sistemi postanu veoma moćni (približe se AGI), kako obezbediti da ostanu usklađeni sa ljudskim vrednostima i ciljevima? Zbog toga se pojavljuju zahtevi za razvojem AI alignment istraživanja i čak za nadzor nad razvojem naprednih AI modela. Tokom 2023. neki pioniri u AI i javne ličnosti javno su pozvali na pauzu u treniranju najmoćnijih modela dok se ne uspostave bezbednosni protokoli. Iako su ove egzistencijalne pretnje spekulativne, sama percepcija AI-a kao potencijalne pretnje čovečanstvu utiče na političku diskusiju. Do 2030. mogli bismo videti međunarodne sporazume o praćenju naprednih AI projekata (možda zahteva njihovu registraciju kod globalnog tela ili poštovanje određenih bezbednosnih standarda, slično sporazumima o neširenju nuklearnog oružja). U najmanju ruku, vodeće AI laboratorije posvećuju više resursa bezbednosti – OpenAI, DeepMind i dr. imaju timove koji rade na AI sistemima koji mogu da objasne svoje odluke, odbiju štetne instrukcije i ostanu pod ljudskom kontrolom. Ovo ostaje jedno od najkompleksnijih i filozofski najizazovnijih pitanja: kako ugraditi etiku u AI ili obuzdati super-inteligentni AI ako postane stvarnost.

Ukratko, upravljanje veštačkom inteligencijom (AI) sustiže njen razvoj. Kasne 2020-te godine biće obeležene usavršavanjem ravnoteže između inovacija i zaštitnih mera. Najverovatnije ćemo imati jasniji okvir zakona i standarda koji se bave pitanjima kao što su pristrasnost, transparentnost i odgovornost. Kompanije koje primenjuju AI u velikim razmerama moraće da imaju snažne programe upravljanja AI – što podrazumeva proveru etike, kontrole usklađenosti, bezbednosna testiranja itd. za njihove AI sisteme. Pojam „odgovorne AI“ prelazi iz slogana u konkretne zahteve. Oni koji ne uspeju da upravljaju ovim pitanjima mogli bi se suočiti sa narušavanjem ugleda, pravnim sankcijama ili bezbednosnim incidentima. Suprotno tome, organizacije koje daju prednost etici i bezbednosti mogu steći poverenje i konkurentsku prednost. Na kraju, široko javno prihvatanje AI zavisiće upravo od ovih faktora – ljudi treba da imaju osećaj da je AI bezbedna, pravična i da poštuje njihova prava. Sledeće godine biće presudne za izgradnju tog poverenja kroz odgovoran odnos prema etičkim i bezbednosnim aspektima.

Izazovi u usvajanju veštačke inteligencije

Iako je potencijal AI ogroman, organizacije se često suočavaju sa nizom izazova u usvajanju AI. Prevazilaženje ovih prepreka presudno je za uspešnu integraciju AI. Ključni izazovi uključuju:

Infrastruktura i skalabilnost: Implementacija AI može biti zahtevna po resurse. Trening naprednih AI modela zahteva moćnu računarsku infrastrukturu (GPU-ove, TPU-ove itd.) i ponekad specijalizovani hardver, što može biti skupo. Nisu sve firme ili javne institucije u mogućnosti da obezbede potrebnu računarsku snagu ili cloud servise potrebne za to. Takođe, implementacija AI u širokom obimu (za milione korisnika ili čitava preduzeća) zahteva robusnu IT arhitekturu i često real-time tokove podataka. U regionima sa ograničenom digitalnom infrastrukturom ovo predstavlja veliku prepreku – na primer, neke kompanije iz zemalja u razvoju ne mogu da usvoje AI jer nemaju pouzdan i brz internet ili data centre. Potrošnja energije je još jedan aspekt infrastrukture: AI modeli, naročito veliki, mogu trošiti ogromnu količinu struje. Procene pokazuju da samo jedno treniranje velikog modela može potrošiti struje koliko nekoliko stotina domaćinstava tokom cele godine. U fazi produkcije, rad AI modela u data centrima dodatno povećava potrošnju. Deloitte je izvestio da bi AI operacije mogle trošiti do 40% sve snage data centara do 2025. godine coherentsolutions.com. Ovo povećava operativne troškove i izaziva brige oko održivosti. Ako usvajanje AI-a prestigne napredak u energetskoj efikasnosti, neke organizacije mogu doživeti negativnu reakciju ili ograničenja zbog karbonskog otiska. Rešenje je ulaganje u efikasnije modele i hardver (kao što je opisano u delu o tehničkim naprecima), kao i kompenzacija potrošnje upotrebom obnovljive energije. Ipak, upravljanje skalom infrastrukture – od računarske snage do mreža – ostaje praktičan izazov na putu do sveprisutne AI.
Kvalitet i dostupnost podataka: AI je dobar samo koliko su dobri podaci na kojima je treniran. Mnoge organizacije otkriju da su im podaci fragmentirani po različitim sistemima, nepotpuni ili lošeg kvaliteta (neprecizni, zastareli, pristrasni). Priprema i označavanje podataka za AI je često najzahtevniji deo projekta. Na primer, banka može imati podatke o klijentima u 10 različitih nasleđenih sistema sa neusklađenim formatima – pripremiti te podatke za AI sistem za detekciju prevara je veliki zadatak. U nekim oblastima nema dovoljno podataka; mala preduzeća nemaju obim podataka koji imaju veliki tehnološki giganti, što otežava treniranje naprednih modela. Takođe, određene primene zahtevaju real-time tokove podataka (kao što su senzori u IoT), a osiguranje stabilnosti protoka može biti teško. Propisi o privatnosti podataka (kao što je pomenuto) mogu ograničiti upotrebu određenih podataka za AI, čime se efektivno smanjuje dostupna baza podataka. Kompanije u zdravstvu ili bankarstvu moraju navigirati kroz propise o usklađenosti, što znači da često ne mogu u potpunosti iskoristiti podatke bez anonimizacije ili pristanka korisnika, čime se AI-ju ograničava trenutna vrednost. Da bi prevazišli izazove sa podacima, organizacije uvode rešenja poput jezera podataka (data lakes), boljeg sistema upravljanja podacima, generisanja sintetičkih podataka (stvaranje realističnih veštačkih podataka), kao i saradnje za deljenje podataka (nekad i putem bezbednih sistema kao što su federisana učenja). I dalje važi pravilo „smeće unutra – smeće napolje“ i mnogi AI projekti ne uspeju baš zbog problema sa podacima, a ne zbog samih algoritama.
Nedostatak kadrova i ekspertize: Kao što je već pomenuto, nedostatak kvalifikovanih AI stručnjaka je velika prepreka. Kompanija može želeti da uvede AI, ali ako nema ljude koji znaju da prave ili implementiraju AI modele, projekti mogu propasti ili biti ispod očekivanja. Zapošljavanje eksperata je teško zbog konkurencije, a nisu svi u mogućnosti da ponudom plate privuku AI doktore nauka. Zbog toga mnoge firme nastoje da obuče postojeće zaposlene – ali obuke zahtevaju vreme i često ne pokrivaju najnovije tehnike. Često postoji i jaz između biznis znanja i AI ekspertize – data naučnici možda ne razumeju industrijski kontekst, dok domen eksperti ne razumeju mogućnosti niti ograničenja AI. Rešenje je formiranje interdisciplinarnih timova i dobra komunikacija, što je kulturna promena za mnogo firmi. Dok AI ne postane još jednostavnije za korišćenje (što je cilj nekih AutoML alata), izazov ekspertize će ostati. Prema anketama, više od polovine kompanija koje eksperimentišu sa AI navodi nedostatak stručnog osoblja i teškoće u integraciji AI u radne procese kao glavne prepreke magnetaba.com. Neki se odlučuju na outsourcing ka AI dobavljačima ili konsultantima, ali to može biti skupo i stvara zavisnost. Dugoročno je razvijanje sopstvenih AI kadrova i podizanje AI pismenosti unutar firme održivije, ali i izazovnije.
Organizacioni i kulturni otpor: Uvođenje AI često zahteva promenu postojećih radnih tokova, pa čak i izmenu poslovnog modela. Zaposleni mogu pokazivati otpor zbog straha od gubitka posla ili jednostavno zbog nevoljnosti da prihvate nove alate. Ako menadžment ne komunicira jasno svrhu i dobrobiti AI, može naići na otpor u organizaciji. Na primer, prodajni tim može biti skeptičan prema AI preporukama za prodaju i preferirati svoje tradicionalne metode. Postoje i problemi sa poverenjem – korisnici možda neće verovati rezultatima AI („crna kutija“ problem). Izgradnja kulture inovacija i učenja je ključna kako bi AI bio doživljen kao pomoć, a ne pretnja. Kompanije koje su uspešno uvele AI često ulažu u promenu menadžmenta, uključuju korisnike od početka i obezbeđuju obuke da bi se ljudi osećali sigurnije u korišćenju AI alata.
Troškovi i briga o povratu investicije (ROI): Implementacija AI rešenja može zahtevati visoke početne troškove – infrastruktura, softverske licence, angažovanje stručnjaka ili konsultanata, priprema podataka itd. Za mala i srednja preduzeća to je često prepreka. Čak i velike firme žele da budu sigurne da će imati povrat investicije. U ranim AI projektima, ROI može biti neizvestan ili zahtevati vreme da se ostvari. Postoji i rizik od tzv. „pilot purgatory“: firme naprave pilot AI projekat koji obećava, ali se neće kasnije proširiti jer povrat investicije nije odmah vidljiv ili su integracioni troškovi previsoki. Održavanje AI sistema (ažuriranje modela, praćenje njihove relevantnosti itd.) zahteva stalna ulaganja. Ukoliko projekat ne uspe ili ne donese brze rezultate, rukovodstvo može izgubiti volju za dalja AI ulaganja. Rešenje je obično početi sa projektima „koji vise nisko na drvetu“ – onima koji su izvodljivi i donose jasne koristi (npr. automatizacija jednog ručnog procesa). Postepeno građenje poverenja donosi rezultate. Očekuje se da će, kako AI bude postajao dostupniji i „AI kao servis“ iz oblaka sve rašireniji, troškovi opadati. Ipak, narednih godina ograničenja budžeta i ekonomska neizvesnost mogu usporiti usvajanje AI u sektorima sa malim maržama.
Integracija sa nasleđenim sistemima: Mnoge firme rade na starim IT sistemima koji nisu kompatibilni sa modernim AI platformama. Integracija AI često podrazumeva povezivanje sa starim bazama podataka, ERP sistemima, ili mašinama na fabričkom podu koje nisu razvijane za AI. Ova integracija može biti tehnički kompleksna i rizična (niko ne želi da pokvari kritične stare sisteme). Na primer, povezivanje AI chatbota za podršku korisnicima sa starim CRM-om može zahtevati izradu specijalnog „middleware“-a. Takođe, postavljanje AI modela u produkciju (MLOps – operacije mašinskog učenja) je izazov: nameštanje tokova za ponovno treniranje modela, ažuriranja, praćenje performansi itd. sve u skladu sa postojećim softverskim procesima. Istraživanja pokazuju da je 56% proizvođača nesigurno da li su njihovi postojeći ERP sistemi spremni za potpunu AI integraciju coherentsolutions.com, što ilustruje široko prisutnu nesigurnost u tehničku spremnost. Prevazilaženje toga može uključivati modernizaciju infrastrukture, korišćenje API arhitekture ili paralelno postavljanje AI sve dok se ne dokaže da može pouzdano zameniti deo procesa.
Poverenje, transparentnost i menadžment promena: Već smo dotakli poverenje u etici, ali čak i unutar organizacije, dobijanje podrške za AI zahteva izgradnju poverenja u rezultate sistema. Ako model ponekad da čudnu preporuku, korisnici mogu izgubiti poverenje u sve njegove predloge. Zato je određeni nivo transparentnosti ili barem dokazi o efikasnosti ključni za prihvatanje od strane korisnika. Menadžment promena je često potcenjen: uvođenje AI nije samo tehnička instalacija, već i promena procesa i „projekat ljudi“. Organizacije koje zanemare ljudski aspekt – obuku korisnika, prilagođavanje KPI-jeva, uključivanje svih strana – mogu doživeti da se skupi AI alati ne koriste ili koriste pogrešno.
Bezbednost i pouzdanost: Tehnički, uvođenje AI otvara nove bezbednosne rizike i izazove pouzdanosti. AI sistem može biti izložen zlonamernim inputima (napadi trovanjem podataka) ili napadima sa suprotstavljenim primerima. Obezbeđenje AI sistema znači detaljnu proveru izvora podataka i izgradnju robusnih modela. Pouzdanost se odnosi i na „drift“ modela – vremenom, kako se obrasci podataka menjaju (npr. promene u ponašanju korisnika, ili nov tip prevara), performanse modela mogu da opadnu. Firmama su potrebni procesi za kontinuirano praćenje i ažuriranje modela, što je nova disciplina (MLOps) koju mnogi još nisu savladali. Ako AI u kritičnom procesu otkaže bez rešenja za povratak, može doći do prekida celokupnih operacija (zamislite sistem za AI dispečerski rad hitne pomoći koji se „sruši“). Zato je potrebna pažljiva organizacija uz rezervna rešenja ili „human-in-the-loop“ pristup, dok se u potpunosti ne dokaže pouzdanost i dostupnost AI sistema.
Javno mišljenje i etički propusti: Konačno, eksterni izazov: ako se AI primena kompanije doživi kao „jezivo“ ili štetno, sledi javna reakcija i regulatorni nadzor. Primeri su prepoznavanje lica na javnim mestima što je izazvalo proteste lokalnih zajednica, ili AI algoritmi na društvenim mrežama koji su optuženi za širenje dezinformacija. Kompanije moraju voditi računa o društvenoj prihvatljivosti AI upotrebe. Ignorisanje ovog aspekta može dovesti do gašenja projekata ili oštećenja reputacije brenda. Zato je uključivanje svih strana, transparentnost u vezi AI upotrebe i proaktivno samoregulisanje preporučljivo kako bi se to izbeglo.

U suštini, implementacija AI nije jednostavan proces koji se uključi i koristi – potrebno je pažljivo planiranje, resursi i upravljanje promenama. Brojna istraživanja su pokazala da većina firmi testira AI kroz pilot projekte, ali ih mnogo manje uspešno proširi na ceo sistem, upravo zbog svih navedenih izazova. Ipak, ovi izazovi se postepeno prevazilaze. Pojavljuju se najbolje prakse i okviri za usvajanje AI (u pogledu upravljanja, tehničkih procesa itd.). Dobavljači AI rešenja su svesni tih prepreka i prilagođavaju ponudu da ih smanje (npr. AutoML za nedostatak stručnjaka, AI iz oblaka za infrastrukturu itd). Organizacije koje uspešno prepoznaju i prevaziđu ove prepreke mogu steći značajnu konkurentsku prednost. One koje zaostanu, mogu kasnije teško sustići inovacije, dok AI napreduje u njihovoj industriji.

Strateške prilike za preduzeća i vlade

Uprkos izazovima i potrebnim oprezima, veštačka inteligencija otvara ogromne strateške prilike kako za preduzeća, tako i za vlade. Oni koji budu efikasno iskoristili veštačku inteligenciju u narednim godinama mogu dostići nove nivoe efikasnosti, inovacija i stvaranja vrednosti. Ovde izdvajamo neke od ključnih prilika i načine na koje mogu biti iskorišćene:

Za preduzeća:

Operativna efikasnost i produktivnost: Veštačka inteligencija omogućava kompanijama da pojednostave procese i smanje troškove. Od automatizacije zadataka u pozadini do optimizacije lanaca snabdevanja, dobitci u efikasnosti mogu biti značajni. Na primer, kompanije koje koriste veštačku inteligenciju beleže u proseku 22% smanjenje troškova procesa, a zaposleni kojima veštačka inteligencija pomaže zabeležili su čak do 80% poboljšanja produktivnosti u određenim zadacima magnetaba.com. Ovo znači da preduzeća mogu proizvesti više sa istim ili manjim resursima, direktno povećavajući profitabilnost. Prediktivno održavanje vođeno veštačkom inteligencijom može minimizovati zastoje u proizvodnji, dok robotska automatizacija procesa (RPA) može preuzeti ponavljajuće zadatke u finansijama ili ljudskim resursima, oslobađajući ljudske radnike za zadatke sa većom vrednošću. U svetu uskih marži i konkurencije, ovakvi operativni dobici predstavljaju snažnu stratešku prednost.
Inovacije proizvoda i usluga: Veštačka inteligencija otvara mogućnosti za potpuno nove proizvode i usluge. Kompanije mogu razvijati pametnije proizvode – npr. uređaje koji uče navike korisnika ili personalizovane medicinske tretmane uz pomoć AI analitike. U softverskoj i tehnološkoj industriji, AI-kao-usluga platforme su u porastu. Sve više startapa nudi usluge bazirane na veštačkoj inteligenciji u nišama kao što su AI za pravnu reviziju dokumenata, AI za lično fitnes savetovanje itd., stvarajući nova tržišta. Tradicionalne kompanije mogu diferencirati svoju ponudu dodavanjem AI funkcionalnosti (na primer, osiguravajuća kompanija može nuditi AI-procenjenu analizu rizika za personalizovane premije). Takođe, generativna AI omogućava brzu izradu prototipova i dizajn, ubrzavajući cikluse inovacija. Kompanije koje uvedu AI u istraživanje i razvoj mogu nadmašiti konkurenciju brzim iteracijama dizajna (na primer, korišćenjem AI za simulaciju hiljada varijacija proizvoda radi pronalaženja optimalnog rešenja).
Poboljšano korisničko iskustvo i personalizacija: Veštačka inteligencija omogućava kompanijama da bolje razumeju i usluže svoje kupce. Analizom podataka i ponašanja kupaca, AI pruža hiperpersonalizaciju – preporuke proizvoda, ciljana promotivna rešenja i prilagođena iskustva koja povećavaju zadovoljstvo i lojalnost korisnika. Trgovci koji koriste AI sisteme za preporuke beleže povećanu stopu konverzije coherentsolutions.com. Banke koriste AI za personalizovane finansijske savete i tako produbljuju odnose s klijentima. AI četbotovi i virtuelni asistenti omogućavaju 24/7 korisničku podršku, poboljšavajući dostupnost usluga. U turizmu i ugostiteljstvu, AI može personalizovati itinerare, povećavajući percipiranu vrednost. Strateška prednost ogleda se u većem zadržavanju korisnika i većoj njihovoj vrednosti tokom vremena zahvaljujući kontinuirano relevantnom i zanimljivom iskustvu.
Odlučivanje na osnovu podataka: Kompanije odavno prikupljaju podatke, ali veštačka inteligencija omogućava analizu tih podataka u obimu i dubini koji ranije nisu bili mogući. Napredna analitika i prediktivno modeliranje mogu usmeravati strateške odluke – poput odlučivanja gde proširiti poslovanje, na koje segmente ciljati ili kako optimalno formirati cene proizvoda. Uz pomoć AI, preduzeća mogu simulirati scenarije (digitalni blizanci svojih operacija) da bi isprobala strategije pre njihove implementacije u stvarnosti, čime se smanjuje rizik u odlučivanju. Na primer, telekom kompanija može koristiti AI za predviđanje zagušenja mreže i odlučivanje gde investirati u infrastrukturu. Medijska kompanija može analizirati angažovanost publike i odlučiti koje žanrove više da proizvodi. U suštini, veštačka inteligencija transformiše donošenje odluka iz intuicije u odlučivanje zasnovano na dokazima, što je strateška promena pravila igre na složenim i brzim tržištima.
Konkurentska diferencijacija: Uvođenje veštačke inteligencije može biti izvor konkurentske prednosti. Kompanije koje rano i efikasno usvoje AI mogu nadmašiti konkurente po troškovima, brzini i kvalitetu. Na primer, lanac snabdevanja zasnovan na veštačkoj inteligenciji može brže i jeftinije dostavljati proizvode nego tradicionalni lanac. Ove prednosti mogu se pretočiti u povećanje tržišnog udela. Takođe, u nekim industrijama demonstracija AI sposobnosti poboljšava percepciju brenda – kompanija koja se percipira kao inovativna i napredna može privući kupce, investitore i talente. Kako AI postaje svuda prisutna, postoji i rizik za one koji je ne uvedu – takve kompanije mogu zaostati. Zato mnogi izvršni direktori AI vide ne samo kao priliku, već i kao neophodnost za ostanak u igri.
Novi poslovni modeli: Veštačka inteligencija omogućava potpuno nove poslovne modele koji ranije nisu bili izvodljivi. Na primer, gig ekonomija je omogućena AI algoritmima za povezivanje (npr. platforme za deljenje vožnje uparuju vozače i putnike). Obilje podataka i AI mogu pokrenuti modele poput servisa zasnovanih na rezultatima (gde se naplata vrši na osnovu rezultata koje AI postigne, npr. “plati po izlečenom pacijentu” u zdravstvenoj zaštiti). Kompanije mogu preći sa prodaje proizvoda na prodaju usluga ili podataka baziranih na AI. Proizvođači mogu koristiti veštačku inteligenciju da pređu na usluge prediktivnog održavanja svojih proizvoda. Kako AI snižava marginalne troškove određenih usluga (poput saveta, kreiranja sadržaja), moguće je zamisliti “AI-na-zahtev” modele u kojima i mala preduzeća mogu da iznajmljuju AI ekspertizu. Strateška prilika ovde leži u redefinisanju ponude i izvora prihoda oslanjajući se na mogućnosti veštačke inteligencije.

Za vlade:

Poboljšane javne usluge i upravljanje: Veštačka inteligencija pruža vladama šansu za bolje i efikasnije javne usluge. Uz pomoć AI, vlade mogu unaprediti zdravstvo (npr. AI programi za rano otkrivanje bolesti, optimizaciju raspodele resursa u bolnicama), poboljšati obrazovanje (AI alati za tutorstvo u državnim školama, personalizovano učenje za učenike različitih potreba), i poboljšati socijalne programe (AI može pomoći u identifikaciji najugroženijih i smanjenju prevara otkrivanjem anomalija). Inicijative pametnih gradova koje koriste AI mogu poboljšati život u urbanim sredinama – upravljanje saobraćajem, smanjenje potrošnje energije optimizacijom osvetljenja i HVAC sistema u javnim zgradama, i poboljšanu javnu bezbednost kroz prediktivnu policiju (uz etičke ograde). Vlade mogu koristiti AI za porezsku administraciju (za detektovanje obrazaca izbegavanja) i carinu/kontrolu granica (za označavanje rizičnih pošiljki). Do 2030. godine, vlade koje uspešno integrišu veštačku inteligenciju mogu brže i preciznije pružati usluge građanima čak i uz ograničen budžet. Ovo ne samo da povećava zadovoljstvo građana, već na dugi rok može smanjiti troškove (npr. preventiva u zdravstvu zasnovana na AI može umanjiti kasnije terapijske troškove). Pored toga, AI može pomoći u vođenju boljih politika – npr. korišćenjem AI za simulaciju uticaja predloženih politika ili analizu povratnih informacija građana (tekstualna analiza komentara).
Ekonomski rast i konkurentnost: Na nacionalnom nivou, uvođenje AI se sve više vidi kao ključ za ekonomsku konkurentnost. Zemlje koje podstiču razvoj AI sektora mogu privući investicije i stvoriti radna mesta visoke vrednosti. Kao što je ranije navedeno, veštačka inteligencija može doprineti dodatnih 26% BDP-a lokalne ekonomije do 2030. godine u nekim slučajevima magnetaba.com. Vlade koje ulažu u istraživanje, podržavaju startapove i uvode propise povoljne za inovacije mogu očekivati rast u sektorima poput tehnološkog, proizvodnje i usluga. Na primer, vlada koja podržava testiranje autonomnih vozila može postati centar za tu industriju i doprinose iz drugih oblasti. Postoji i svojevrsna “AI trka naoružanja” na međunarodnom nivou: biti lider u AI može poboljšati izvoz države (AI softver, proizvodi zasnovani na AI) i produktivnost tradicionalnih industrija (npr. povećanje poljoprivrednog prinosa upotrebom AI, optimizacija eksploatacije resursa itd.). Takođe, vlade mogu otvoriti podatke (uz odgovarajuće mere zaštite privatnosti) kako bi podstakle inovacije – mnoge objavljuju otvorene baze podataka koje privreda koristi za nove usluge (poput vremenskih podataka za logističke kompanije). Strateški, AI je za vlade poluga za unapređenje životnog standarda i nacionalnog dohotka, slično industrijskim revolucijama iz prošlosti.
Bolje odlučivanje i donošenje politika: I same vlade mogu koristiti veštačku inteligenciju za donošenje politika na osnovu podataka. Na primer, ekonomsko planiranje može koristiti AI modele koji predviđaju nezaposlenost ili inflaciju u raznim scenarijima, čime se donose informisanije fiskalne ili monetarne odluke. Planiranje gradova može koristiti AI za modeliranje rasta populacije i potreba za javnim prevozom. Tokom kriza (kao što su prirodne katastrofe ili pandemije), AI može brzo analizirati podatke za donošenje hitnih odluka (npr. predviđanje toka poplava radi usmeravanja evakuacije, ili identifikacija COVID-19 žarišta radi raspodele medicinskih resursa). Neke vlade koriste AI panele za praćenje ključnih pokazatelja u realnom vremenu (pametne inicijative, poput onih u Singapuru). Korišćenjem veštačke inteligencije, državne agencije mogu bolje predviđati probleme i procenjivati potencijalne ishode intervencija. Ipak, ljudski sud ostaje presudan – AI unapređuje analizu, ali kreatori politika moraju uzeti u obzir faktore poput etike i društvenog uticaja koji AI ne može odlučiti. I dalje, strateška prilika je da državne odluke budu proaktivnije i efikasnije, što vodi boljim društvenim ishodima i efikasnijem trošenju javnih sredstava.
Nacionalna bezbednost i javna sigurnost: Sa stanovišta strategije, veštačka inteligencija je sada centralna tema za nacionalnu bezbednost. Vlade ulažu u AI za odbranu – autonomne dronove za nadzor, AI za odbranu od sajber pretnji i zaštitu kritične infrastrukture, unapređenu analizu obaveštajnih podataka (istraživanje podataka o pretnjama). Države koje budu vodeće u AI mogu ostvariti prednost u vojnoj tehnologiji (što otvara pitanje AI trke u naoružanju i potrebe za međunarodnim dogovorima o autonomnom oružju). Policijske službe mogu koristiti AI za otkrivanje šema sajber-kriminala ili prepoznavanje mreža trgovine ljudima. U domenu javne bezbednosti, veštačka inteligencija može služiti za odgovor na katastrofe i upravljanje vanrednim situacijama (poput automatskog zatvaranja gasovoda tokom zemljotresa zahvaljujući analizi seizmičkih podataka i stanja infrastrukture). Ova poboljšanja mogu spasavati živote i imovinu – ključna misija države. Međutim, sve mora biti uravnoteženo s ljudskim pravima (npr. izbegavanje prekomernog nadzora). Strategijski, vlade sagledavaju AI kao deo alata za održavanje sigurnosti građana u sve složenijem svetu.
Smanjivanje društvenih razlika: Postoji prilika da državne vlade iskoriste AI za inkluzivni razvoj. Na primer, AI može proširiti usluge na udaljena ili nedovoljno razvijena područja (AI za telemedicinu u ruralnim sredinama, AI za prevodilačke usluge za manjinske jezike radi omogućavanja pristupa informacijama itd.). Edukativni AI može pružiti kvalitetne mentore školama koje nemaju dovoljne resurse, smanjujući obrazovne razlike. AI analitika može prepoznati gde su socijalni programi najpotrebniji, pa preciznije usmeriti pomoć za smanjenje siromaštva. Uz pravi pristup, AI može pomoći u prevazilaženju digitalnog jaza, prilagođavajući intervencije onima kojima su najpotrebnije. Konkretan primer je korišćenje AI za digitalizaciju i analizu zemljišnih knjiga radi rešavanja sporova siromašnih zemljoradnika, ili veštačka inteligencija u mikrofinansiranju radi tačnije procene kreditne sposobnosti osoba sa slabom kreditnom istorijom (čime se više ljudi uključuje u finansijski sistem). Ovo su strateški potezi da koristi veštačke inteligencije stignu do svih, a ne samo do elita ili urbanih centara. To je i etička odluka, ali i zalog za društvenu stabilnost i osnaživanje, što je ključno za dugoročni razvoj.

Zaključno, strateška dalekovidost u usvajanju veštačke inteligencije može doneti ogromne koristi. Preduzeća koja iznova osmisle svoje operacije i ponudu uz pomoć veštačke inteligencije mogu ostvariti veću profitabilnost, lidersku poziciju u inovacijama i lojalnost kupaca. Vlade koje proaktivno integrišu AI u svoju privredu i javne servise mogu ubrzati rast, poboljšati kvalitet života i osnažiti svoju međunarodnu poziciju. Zajednički imenitelj je što AI pojačava ljudski potencijal – bilo da radnici proizvode više, ili analitičari uočavaju obrasce koji su ranije bili nevidljivi. Organizacije i društva koja nauče da zajašu talas veštačke inteligencije biće mnogo spremnija za prosperitet u periodu 2025–2030. i nakon toga. Nije bez ulaganja ni rizika, ali prilike su prevelike da bi se zanemarile. Kako jedan izveštaj sjajno kaže, veštačka inteligencija je “promena vredna 15,7 triliona dolara” za globalnu ekonomiju pwc.com, i oni koji se strateški pozicioniraju mogu osvojiti značajan deo tog kolača.

Izvori:

Magnet ABA, Statistika veštačke inteligencije (2025) – veličina i uticaj AI tržišta magnetaba.com magnetaba.com magnetaba.com
RCR Wireless News (april 2025) – IDC projekcija ekonomskog uticaja AI rcrwireless.com
PwC Global AI Study, Sizing the Prize – doprinos AI BDP-u do 2030. pwc.com pwc.com
RCR Wireless News (2025) – investicije u AI infrastrukturu (Stargate, InvestAI) rcrwireless.com
OpenAI (januar 2025) – Stargate projekat AI infrastrukturna inicijativa od 500 milijardi dolara openai.com
Evropska komisija (februar 2025) – InvestAI inicijativa (200 milijardi € za AI, AI gigafabrike) luxembourg.representation.ec.europa.eu luxembourg.representation.ec.europa.eu
Evropska komisija (avgust 2024) – Pregled EU AI akta (okvir za rizik) commission.europa.eu commission.europa.eu
India Today (januar 2025) – Indijska godina AI (obrazovna inicijativa, CAGR AI tržišta) indiatoday.in indiatoday.in
Coherent Solutions (2025) – usvajanje veštačke inteligencije po industrijama (statistika proizvodnje, konverzije u maloprodaji) coherentsolutions.com coherentsolutions.com
Magnet ABA – projekcije AI po industrijama (zdravstvo 187,9 milijardi dolara do 2030, 38% pružalaca koristi AI) magnetaba.com magnetaba.com
Goldman Sachs Research (2024) – prognoza autonomnih vozila (10% L3 do 2030) goldmansachs.com
PixelPlex (2025) – AI u transportu (smanjenje troškova logistike 15–30%, ljudska greška ~90% nesreća) pixelplex.io
McKinsey (2023) – Uticaj generativne AI (2,6–4,4 biliona godišnje, +15–40% na AI uticaj) mckinsey.com
Grand View Research – Edge AI tržište (20,8 milijardi dolara 2024, 21.7% CAGR) grandviewresearch.com
Morgan Stanley (2024) – AI u sajber bezbednosti (15 milijardi dolara 2021. do ~135 milijardi dolara do 2030) morganstanley.com
Morgan Stanley – koristi i pretnje od AI u sajber bezbednosti (upotreba u fišingu, deepfake sadržajima) morganstanley.com morganstanley.com
Magnet ABA – izazovi u usvajanju AI (44% organizacija prijavljuje probleme s tačnošću AI izlaza; 60% nema AI etičke politike) magnetaba.com magnetaba.com
Deloitte preko Coherent Solutions – potrošnja energije AI (do 40% snage data centara) coherentsolutions.com
Svetski ekonomski forum, Izveštaj o budućnosti poslova 2025 – globalne projekcije zaposlenosti (+78M neto radnih mesta do 2030) weforum.org weforum.org
Latin American AI Index (ECLAC 2024) – lideri spremnosti za AI u Latinskoj Americi (Čile, Brazil, Urugvaj) cepal.org
PwC Middle East (2018) – uticaj AI na Bliski istok (~320 milijardi dolara do 2030, 2% svetskog udela) pwc.com
Middle East AI News (2025) – AI strategija UAE (AI tržište 46 milijardi dolara do 2030, 14% BDP-a) middleeastainews.com
African Leadership Magazine (2024) – AI u Africi (2,5% globalnog AI tržišta, potencijal 2,9 biliona dolara do 2030) africanleadershipmagazine.co.uk africanleadershipmagazine.co.uk
African Leadership Magazine – rast AI tržišta u Africi (od 1,2 milijarde dolara 2023. do 7 milijardi dolara 2030), vodeće zemlje i primene africanleadershipmagazine.co.uk africanleadershipmagazine.co.uk.

Глобални трендови у усвајању вештачке интелигенције (2025–2030)

Увод

Глобални раст тржишта ВИ и пројекције