Na sastanku Uprave voditelj AI inicijative predstavlja rezultate prvih projekata. Broj korisnika raste, zaposlenici su zadovoljni, a zadatke za koje im je prije trebalo dva sata sada, barem prema njihovim procjenama, završavaju u bitno kraćem vremenu. Zatim CFO postavi jednostavno pitanje: gdje se ta ušteda vidi u troškovima, prihodima ili brzini poslovanja? Konkretnog odgovora nema. Organizacija ima dokaze da ljudi rade brže, ali ne i da posluje bolje.
To nije iznimka. Najnovije McKinseyjevo globalno istraživanje pokazuje da 80 posto ispitanika smatra da im je AI povećao osobnu produktivnost, dok samo 37 posto pripisuje AI-ju bilo kakav pozitivan učinak na EBIT svoje organizacije. Tek oko šest posto organizacija ostvaruje učinak koji McKinsey definira kao značajan. Upravo se u tom raskoraku između individualnog iskustva i rezultata kompanije nalazi jedan od najvećih trenutačnih izazova za uprave.
Zaposlenici štede vrijeme. Gdje ono završava?
U prethodnom članku pisao sam o digitalnim temeljima: bez pouzdanih podataka, jasnih procesa i povezanih poslovnih sustava AI ne može donositi pouzdane rezultate. On tada samo skraćuje vrijeme konkretne aktivnosti pojedinog zaposlenika, ali uz rizik povećanog broja pogrešaka. Ali ni kvalitetni temelji sami po sebi ne jamče poslovnu vrijednost. Oni je omogućuju. Hoće li ona doista nastati, ovisi o tome što organizacija odluči izgraditi na njima.
Ako zaposlenik uz pomoć AI-ja neki zadatak završi sat vremena ranije, organizacija nije automatski dobila taj sat. Bez jasnog plana oslobođeni kapacitet lako se rasporedi na dodatne e-mailove, sastanke, administraciju, postojeći zaostatak poslova ili vrijeme koje će se jednostavno izgubiti u svakodnevnom ritmu. Zaposlenik opravdano osjeća da radi lakše i brže, ali broj obrađenih narudžbi, trajanje prodajnog ciklusa ili trošak procesa ostaju isti.
To ne znači da korist ne postoji niti da se svaki ušteđeni sat mora pretvoriti u smanjenje broja zaposlenih. Vrijednost može nastati kroz veću kvalitetu, brži odgovor kupcu, manje pogrešaka, više vremena za prodaju, kvalitetnije odluke ili razvoj novih proizvoda. Međutim, organizacija mora unaprijed odlučiti koji od tih rezultata želi ostvariti. Teoretska ušteda vremena nije ROI sve dok se oslobođeni kapacitet svjesno ne usmjeri prema mjerljivom poslovnom cilju.
AI može vrlo učinkovito riješiti pogrešan problem
Mnogi AI projekti počinju obrnutim redoslijedom. Organizacija donese odluku, pokrene pilot i tek tada traži konkretan problem na kojem bi mogla pokazati vrijednost. Rezultat može biti impresivna demonstracija i tehnički potpuno uspješno rješenje koje nema značajan utjecaj na poslovanje. Projekt nije nužno propao. Jednostavno je optimizirao dio posla koji nikada nije bio najveće ograničenje.
Zamislimo da AI skrati pripremu ponude s dva sata na petnaest minuta. Na prvi pogled ušteda je golema. Ali ako odobravanje cijene traje dva dana, podaci o kupcu nalaze se u nekoliko sustava, dostupnost proizvoda provjerava se ručno, a prihvaćena ponuda ponovno prepisuje u ERP, prodajni ciklus nije postao bitno kraći. Ubrzali smo jedan zadatak, ali nismo promijenili proces. Upravo zato zbrajanje procijenjenih sati koje su korisnici uštedjeli često stvara privlačan, ali nepouzdan prikaz povrata. Tu nastaje i implementacijski paradoks.
Od klijenta se tradicionalno očekuje da definira zahtjeve, a od tehnološkog partnera da ih implementira. Kod AI-ja organizacije često još ne znaju što bi trebale tražiti jer ne poznaju dovoljno njegove mogućnosti i nisu svjesne potrebnih preduvjeta, dok partner koji poznaje samo tehnologiju može vrlo učinkovito automatizirati pogrešan proces. Odabir prave AI primjene zato zahtijeva istodobno razumijevanje poslovnog modela, procesa, podataka i tehnoloških mogućnosti.
ROI ne nastaje u AI alatu, nego u procesu
Prava jedinica AI transformacije nije pojedinačni korisnik ni zadatak, nego cjelovit poslovni proces. Polazište ne bi trebalo biti pitanje gdje možemo primijeniti AI, nego koji poslovni rezultat želimo promijeniti. Tek nakon toga treba utvrditi koji proces stvara taj rezultat, gdje u njemu nastaje gubitak vrijednosti te što se mora promijeniti u radu ljudi, odgovornostima, podacima i sustavima.
Prije početka projekta nužno je napraviti kvalitetnu analizu trenutnog stanja i definirati cilj: kraće vrijeme obrade, veći kapacitet, manji broj pogrešaka, višu maržu ili bolju kvalitetu usluge. Jednako je važno odrediti što će se dogoditi s oslobođenim vremenom. Bez te odluke organizacija može uspješno implementirati AI i svejedno ne ostvariti poslovni učinak.
McKinseyjevo istraživanje potvrđuje taj obrazac. Gotovo tri četvrtine organizacija koje ostvaruju najveću vrijednost od AI-ja temeljito redizajnira svoje poslovne procese, u usporedbi s tek četvrtinom ostalih. Uspješnije organizacije također znatno češće imaju jasno definirane procese za mjerenje učinka AI inicijativa. Njihova prednost, dakle, nije samo u boljoj tehnologiji, nego u tome što AI koriste kao povod za promjenu načina rada.
Pritisak na takvu promjenu samo će rasti. BCG-jevo istraživanje za 2026. pokazuje da kompanije planiraju udvostručiti ulaganja u AI, s približno 0,8 na 1,7 posto prihoda, dok ih 94 posto namjerava nastaviti ulagati čak i ako ne ostvare neposredan povrat. Što ulaganja budu veća, to će uprave opravdano tražiti jasniju vezu između AI projekata i poslovnih pokazatelja. Uz to, operativni troškovi AI-ja već počinju ograničavati njegovu primjenu u dijelu organizacija.
Upravo zato razgovor s klijentom ne počinjemo pitanjem koji model ili alat implementirati pa čak ni time koji će konkretan proces biti obuhvaćen projektom. Počinjemo pitanjem gdje organizacija danas gubi vrijednost i koji bi se poslovni pokazatelj morao promijeniti. Naš je zadatak povezati poslovno savjetovanje s redizajnom procesa, podacima, poslovnim sustavima i sigurnom implementacijom tehnologije. Jer ROI se ne može dodati projektu na kraju. On mora biti ugrađen u njegov cilj i dizajn od početka.
AI može zaposlenicima vratiti vrijeme. Hoće li ono postati veći kapacitet, bolja usluga, rast ili samo neiskorišten potencijal u organizaciji, nije tehnološko pitanje. To je odluka menadžmenta.
AI je stigao u tvrtku onog trenutka kada su ga zaposlenici počeli koristiti. Vrijednost će stići tek kada promijeni način na koji tvrtka radi.
* Sadržaj omogućio Span Evolve
