Unatoč godinama visokih očekivanja i milijardama uloženih sredstava, većina inicijativa umjetne inteligencije u velikim organizacijama nije donijela stvaran i mjerljiv učinak. Razlog nije u nedostatku kvalitete modela, već u činjenici da automatiziramo pogrešnu razinu rada.

Problem nije u tehnologiji, nego u nerazumijevanju rada

Kao netko tko je desetljećima gradio platforme za složene globalne sustave, naučio sam jednostavnu istinu, a to je da ne možete automatizirati ono što ne razumijete. U ovom trenutku ni umjetna inteligencija ni organizacije koje je uvode zapravo ne razumiju kako se posao doista odvija.

Današnji rad nije puki niz dodijeljenih zadataka. Riječ je o neurednoj, iterativnoj suradnji koja se odvija kroz sustave, timove, dokumente i odluke. Strateški ishod može započeti u jednoj poruci poslanoj preko Slacka, nastaviti se kroz dvanaest e-mailova, oblikovati se na bezbrojnim sastancima i na kraju završiti kao konačni dokument čije se porijeklo više ne može u potpunosti pratiti. Upravo takva stvarnost obilježava suvremene organizacije, u kojima rezultati rada nastaju iz fragmentiranog znanja, kolektivne inteligencije i ljudske kreativnosti.

Zašto potpuna automatizacija ne odražava stvarnost

Ipak, većina današnjih implementacija AI-a počiva na pogrešnoj pretpostavci da se cjelokupni radni procesi mogu zamijeniti automatizacijom od početka do kraja. Umjetna inteligencija za to još nije spremna, a takav pristup ionako ne odražava stvarnost velikih sustava. Rezultati ne nastaju kroz linearni proces, nego kroz međufunkcionalnu orkestraciju u kojoj marketing i pravni tim, razvoj proizvoda i financije, prodaja i strateško upravljanje djeluju svatko unutar vlastitih sustava, jezika i odgovornosti.

Pokušaj da se cijeli proces pretvori u jedan automatizirani niz, bez razumijevanja međusobnih odnosa među tim funkcijama, nalikuje pokušaju da se nogometna momčad zamijeni jednim igračem na svim pozicijama. Takav pristup ne samo da ne uspijeva, već narušava samu igru.

Kako bismo u 2026. godini ostvarili stvarnu produktivnost i stvarnu odgovornost, transformacija velikih organizacija mora započeti temeljnim zaokretom:

1. Povezivanjem, odnosno integracijom komunikacije, dokumenata, aktivnosti i tokova znanja u zajednički, povezan operativni prikaz.

2. Razumijevanjem, koje ne obuhvaća samo modeliranje radnih procesa, nego i cjelokupno nastajanje rada, odnosno način na koji se dokumenti, odluke i strategije razvijaju kroz vrijeme.

3. Automatizacijom, koja podrazumijeva uvođenje AI agenata ne da bi zamijenili timove, nego kako bi doprinosili kao specijalisti, uključeni u stvarne tokove rada ondje gdje mogu dodati vrijednost, uz puni kontekst i potrebnu preciznost.

Razumijevanje kao ključni zanemareni sloj

Upravo je taj srednji sloj – razumijevanje – ključan. Istinsko razumijevanje načina na koji rad nastaje istodobno podrazumijeva jasno definiranje njegovih granica: tko može sudjelovati, koji su podaci dopušteni, koji su koraci nužni, što se smatra odobrenjem i gdje se nalaze rizici usklađenosti.

Na taj način razumijevanje postaje arhitektura zaštitnih okvira u organizacijama. Ono omogućuje sigurnu umjetnu inteligenciju koja zna što smije učiniti, gdje smije djelovati i kada se mora povući. Bez takvog semantičkog utemeljenja organizacije riskiraju izgradnju krhkih sustava koji nisu samo neučinkoviti, nego i nesigurni.

Upravo to gradimo u Buraiju, a on je pozicioniran kao semantički digitalni blizanac rada, platforma osmišljena za modernizaciju infrastrukture velikih organizacija. Fragmentiranu komunikaciju iz različitih kanala povezuje u jedinstven strukturirani prikaz rada koji odražava stvarne procese, ovlasti i ishode u organizaciji te omogućuje uvid u to kako se odluke oblikuju, kako se dokumenti razvijaju i kako se gradi rad.

Od praćenja zadataka do stvarne automatizacije

U svojoj srži Burai se oslanja na trostruku osnovu koja obuhvaća značenje rada, odnosno njegov sadržaj i namjeru, zatim ponašanje, koje se očituje kroz tok zadataka i donošenje odluka, te naposljetku nastanak rada, odnosno način na koji je svaki rezultat izgrađen i tko je sudjelovao u tom procesu.

Takav model omogućuje organizacijama prijelaz s praćenja zadataka na stvarnu automatizaciju radnih procesa, uz primjenu AI agenata utemeljenih na institucionalnoj memoriji u stvarnom vremenu, a ne na pretpostavkama. Budući da sustav razumije cjelokupno porijeklo svakog rezultata, on prirodno osigurava usklađenost, sigurnost i povjerenje, ne kao naknadni dodatak, već kao temeljno načelo.

AI agenti kao digitalni specijalisti, a ne zamjena za timove

Rezultat je ono što nazivamo Work Intelligence Substrate – trajan, siguran i kontinuirano razvijajući sloj koji organizacijama pruža dubok uvid u to kako se posao doista odvija. On povezuje ljude, sustave i ideje kroz vrijeme, otkriva upravi gdje se stvara vrijednost, a umjetnoj inteligenciji daje jasnoću potrebnu za djelovanje bez slijepih točaka i nepotrebnih rizika.

U tvrtki Burai ne vjerujemo u zamjenu timova, već u njihovo proširenje. Naši AI agenti digitalni su specijalisti, osmišljeni kao pouzdani suradnici u postojećim tokovima rada. Djeluju ondje gdje razumiju kontekst, ubrzavaju ono što poznaju i nikada ne pretendiraju na znanje koje nemaju.

Upravo zato ne govorimo o automatizaciji radi same automatizacije, nego o promišljenoj nadogradnji koja polazi od stvarnog načina na koji se posao doista obavlja te ima jasan i mjerljiv učinak, pritom jačajući, a ne zamjenjujući postojeće timove.