Šta su izvršni odbori naučili o veštačkoj inteligenciji u poslednjih dvanaest meseci?

Kada se danas u poslovnom kontekstu govori o veštačkoj inteligenciji, lako je upasti u istu zamku u koju je 1908. godine umalo upala i američka automobilska industrija – fasciniranost motorom. Henri Ford nije promenio svet zato što je napravio najbolji motor svog vremena – promenio ga je zato što je oko motora izgradio pokretnu traku, standardizovane procese, lanac snabdevanja i sistem rada koji je nastavio da funkcioniše i kada se sam motor zameni boljim.

Piše: Marko Marković, partner u Egzakti

Tu istu lekciju, jedan vek kasnije, ponovo učimo – ovog puta na primeru velikih jezičkih modela.

Kraj fascinacije modelom

Pre nepunih osamnaest meseci, najčešće pitanje koje sam dobijao u razgovorima sa upravnim odborima u bankarstvu, energetici i telekomunikacijama glasilo je: „Koji je pravi model za nas?” Danas to pitanje gotovo da se ne postavlja – ne zato što je odgovor postao očigledan, već zato što je postalo jasno da odgovor, i kada se nađe, ne traje duže od jednog kvartala.

Frontier modeli se zamenjuju ritmom kakav industrija nije videla od ranih dana mobilne telefonije. Generacije se ne mere godinama, nego mesecima. Ono što je u januaru bilo najbolje, u aprilu je već prosečno, a u julu – istorijska referenca. Za bilo koju ozbiljnu poslovnu organizaciju, to znači jednu jednostavnu istinu: arhitektura sistema koja zavisi od konkretnog modela osuđena je na neprekidno preispitivanje. A neprekidno preispitivanje arhitekture nije strategija – to je simptom njenog odsustva.

Gde je stvarni napredak

Pravi proboj poslednjih meseci nije se desio u modelima. Desio se oko njih.

Prvo, u onome što inženjeri zovu agent harness – sloju koji uzima jezički model i pretvara ga u sistem koji obavlja stvarni posao. To podrazumeva dekompoziciju složenih zadataka na korake koji se mogu meriti, kontrolu kvaliteta na svakom koraku, mehanizme za oporavak od grešaka i – ono najteže – sposobnost da agent prepozna kada nešto ne ide po planu i promeni pristup. Ovo više nije demo ni pilot-logika – ovo je inženjering produkcionih sistema.

Drugo, u memoriji. Modeli su, po prirodi, bez pamćenja – svaka sesija počinje od nule. U korporativnom okruženju to je neupotrebljivo. Ono što kompanija stvarno želi nije asistent koji zna sve o svetu, nego asistent koji zna sve o njenom poslu – ko su klijenti, koja su pravila, kakve su prethodne odluke donete i zašto. Memorijski slojevi, sa potpunom revizijskom putanjom i potpunom kontrolom rezultata, danas su jednako važan deo AI sistema kao i sam model.

Treće, u korišćenju alata. Agent koji može pouzdano da pozove deset ili pedeset specifičnih poslovnih sistema (ERP, CRM, dokument-menadžment, BPM, analitiku) i da među njima orkestrira radni tok – vredi neuporedivo više od modela koji samo „razume jezik”. Tool use je ono što AI premešta iz domena demonstracije u domen operacija.

Četvrto, u sposobnosti samokorekcije. Ozbiljni agentski sistemi danas imaju ugrađene mehanizme koji u realnom vremenu mere kvalitet izlaza, detektuju pristrasnost, prepoznaju halucinaciju i prekidaju izvršenje pre nego što greška postane skupa. To je inženjerska kultura koja je u softverskoj industriji standard već dvadeset godina – sada, konačno, stiže i u AI.

Posledica: model postaje komponenta

Kada se napredak premešta iz modela u sve što ga okružuje, posledica je strateška, ne tehnička.

Model postaje zamenljiva komponenta. To je ono što finansijski direktor želi da čuje i ono što tehnološki direktor mora da omogući. Ako je sistem dobro projektovan, prelazak sa jednog modela na drugi model – bilo zbog cene, performansi, regulative ili geopolitike – postaje pitanje konfiguracije, ne ponovnog pisanja koda.

A tu se otvaraju dvoja vrata koja su do juče bila zatvorena.

Prva su vrata otvorenog koda. Najbolji open-source modeli danas – od Qwena, preko Mistrala, do otvorenih varijanti drugih velikih laboratorija – na konkretnim poslovnim zadacima i u kombinaciji sa zrelim agentskim harnessom, ne zaostaju značajno za zatvorenim frontier modelima. Uz to dolazi i višestruko, ponekad i za red veličine, bolja ekonomska komponenta. To više nije marketinška tvrdnja. Sistemi izgrađeni na ovoj arhitekturi danas daju merljiv ishod na realnim korporativnim poslovima. Za kompanije koje dnevno obrađuju milione transakcija, ta razlika više nije optimizacija – to je razlika između održivog i neodrživog poslovnog modela AI investicije.

Druga su vrata suverenosti. Kada kompanija – ili država – može da pokrene konkurentan AI sistem na sopstvenoj infrastrukturi, sa sopstvenim modelima, sa potpunom kontrolom nad podacima i sa revizijskim tragom koji zadovoljava i internog kontrolora i regulatora (uključujući EU AI Act), tada AI prestaje da bude pitanje zavisnosti od stranog dobavljača. Postaje pitanje strateške autonomije – istog reda kao energetska ili telekomunikaciona infrastruktura.

Za region jugoistočne Evrope, ovo nije akademsko pitanje. To je prozor – uzak, ali realan – u kome možemo da izgradimo domaću AI industriju koja nije puka prodaja softvera, nego stvarni infrastrukturni sloj na koji se oslanjaju banke, javni sektor, energetika i odbrana.

Šta to znači za izvršne odbore

Iz perspektive čoveka koji već preko dve decenije radi sa izvršnim odborima – od bankarstva, preko telekomunikacija, do industrijskih grupacija – poruka je jednostavna.

Faza eksperimenta je završena. Ako vaša organizacija i dalje ima samo „AI inicijative” raspoređene po sektorima, nemate AI strategiju – imate hobi koji finansirate iz operativnog budžeta.

Investicija se premešta sa modela na arhitekturu. Ne pitajte vendora: „Koji model koristite?” Pitajte ga: „Kako garantujete da ću za godinu dana moći da ga zamenim, a da se aplikacija ne sruši, da memorija ostane, a da revizijski trag ne nestane?”

Memorija i podaci su strateška sredstva. Onog trenutka kada AI sistem počne da uči iz vašeg poslovanja, njegov memorijski sloj postaje deo intelektualne svojine kompanije. Tretirajte ga kao takav – sa svim implikacijama za sigurnost, regulativu i pregovaračku poziciju prema dobavljaču.

Suverena mogućnost postoji. Nije više rezervisana za velike tehnološke gigante. Regionalna i domaća rešenja – uključujući platforme koje gradimo i u našoj grupi, poput KVARK-a – danas mogu da podnesu ozbiljan korporativni teret, pod uslovom da se kompanija ozbiljno odnosi prema arhitekturi.

Kraj jedne i početak druge ere

Industrijska revolucija nije počela kada je izumljen parni motor – počela je kada je neko shvatio da motor treba postaviti u fabriku, povezati ga sa procesom, standardizovati proizvodnju i pretvoriti u sistem.

Sa veštačkom inteligencijom, upravo smo na toj prekretnici. Modeli su tu, dovoljno dobri, i biće samo bolji. Pravo pitanje nije više da li je AI spreman za velike poslovne sisteme – to pitanje je rešeno. Pravo pitanje je da li su naše organizacije, naša infrastruktura i naše strategije spremne za AI koji je danas zrela tehnologija, a sutra će biti nužna pretpostavka konkurentnosti.

I tu, kao i obično, presudna će biti razlika između onih koji su gradili sistem oko motora i onih koji su čekali bolji motor. 

Saznajte sve o dešavanjima u biznisu, budite u toku sa lifestyle temama. PRIJAVITE SE NA NAŠ NEWSLETTER

Izvor: BIZLife magazin/Jovan Kragović

Foto: Miloš Nadaždin, Mohammadhridoy_11 / Magnific