AI strategija · AIMAN Technology

U julu 2025. objavili smo analizu o tome koje poslove generativna AI preuzima prva. Trinaest meseci kasnije, umesto da napišemo novu prognozu, vratili smo se na staru i proverili je prema podacima. Rezultat je neočekivan: AI se širi tačno onim tempom kojim je predviđeno ali „širi se” ovde ne znači ono što smo mislili da znači.

Dve različite Gartner projekcije, objavljene u razmaku od dva meseca 2025. Sredinom 2026, obe su na putu da se obistine.

Šta smo predvideli u julu 2025.

Originalna analiza je identifikovala šest kategorija posla koje generativna AI preuzima prve korisničku podršku, marketing sadržaj, administraciju, finansijsko izveštavanje, niže slojeve softverskog inženjerstva i sintezu znanja na osnovu četiri kriterijuma: digitalni ulazi i izlazi, visoka ponovljivost, nizak regulatorni rizik i mala potreba za empatijom ili fizičkom interakcijom.

Kompleksni pregovori, medicinska i pravna ekspertiza, strateško planiranje i multimodalni dizajn bili su označeni kao „sledeći talas” za period 2027–2030. A „agentic AI platforme” pojavile su se samo jednom kao dugoročna investicija od 6 do 24 meseca, poslednja stavka na listi priprema, ne posebna kategorija.

Šta se stvarno desilo do avgusta 2026.

Korisnička podrška: automatizacija bez masovnog otpuštanja

Gartner je u julu 2025. beležio da 85% službi za podršku planira javno lansiranje GenAI asistenata do kraja godine. To se i desilo. Ono što se nije desilo jeste talas otpuštanja koji se očekivao uz njega: 91% lidera korisničke podrške oseća pritisak da uvede AI u 2026, ali samo 20% je stvarno smanjilo broj agenata. Polovina kompanija koje jesu otpuštale ponovo zapošljava do 2027, samo pod drugim nazivima pozicija. AI je za sada više promenio prirodu posla u podršci nego što je ukinuo radna mesta. Gartner, okt 2025–mar 2026

Softversko inženjerstvo: jedina potcenjena kategorija

Ovde se predviđanje pokazalo kao preskromno. GitHub Copilot danas ima 20 miliona korisnika i ugrađen je u 90% Fortune 100 kompanija. Cursor beleži 500 miliona dolara godišnjeg prihoda i koristi ga više od polovine Fortune 500 polazeći sa manje od 14% inženjera koji su koristili AI alate početkom 2024. Ovo je jedina kategorija iz originalne analize gde je stvarnost prestigla projekciju. McKinsey-sourced, 2025–26

„Agentic AI platforme” iz jedne rečenice postale infrastruktura

Ovo je najveća promena. Model Context Protocol (MCP), otvoreni standard koji je Anthropic objavio u novembru 2024, za samo 18 meseci postao je enterprise-default: nativnu podršku danas imaju OpenAI, Google, Microsoft, Salesforce, AWS i Apple, a u decembru 2025. upravljanje protokolom prešlo je pod Linux Foundation. Ono što je u julu 2025. bilo „sledeći talas” danas je infrastruktura na kojoj se agenti grade — pa smo mu posvetili posebno poglavlje niže.

Pravna struka nije sačekala 2027.

Interdisciplinarna pravna ekspertiza bila je najavljena kao zadatak za 2027–2030, uz napomenu da „potpuno poverenje zahteva regulativu”. Regulativa i dalje kasni ali usvajanje nije sačekalo: ukupno korišćenje AI u pravnim organizacijama duplirano je na 40% u 2026 (sa 22% u 2025), 15% je već usvojilo agentic alate, a polovina advokata AI sada vidi kao pretnju neovlašćenom bavljenju pravom, naspram 36% lane. Thomson Reuters, 2026

Agentic AI je stiglo ranije nego što je iko očekivao

U originalnoj analizi, agentic AI je bio jedan red u tabeli za budućnost. U avgustu 2026. to je ono što se gradi upravo sada, sa sopstvenom infrastrukturom, sopstvenim brojkama i sopstvenim problemima.

MCP je za 18 meseci prešao put od eksperimentalnog standarda do ~97 miliona SDK preuzimanja mesečno i 9.400+ javnih servera u produkciji, sa 28% Fortune 500 kompanija koje vode sopstvene MCP servere. Paralelno, agenti su izašli iz chat prozora: computer-use agenti, koji ekran, miš i tastaturu koriste kao čovek u 2026. su stigli do šire dostupnosti kroz Microsoft Copilot Studio, Anthropicov Claude i OpenAI-jeve ChatGPT Workspace Agents. Agent više ne mora da čeka API da bi nešto uradio.

Ovo je najvažniji nalaz iz cele analize: usvajanje je široko, ali skaliranje je usko. Čak i u tehnološkom sektoru, koji prednjači (softversko inženjerstvo 24%, IT 22%), „skalirano” obično znači jedna ili dve funkcije retko cela organizacija.

Razlog nije tehnologija. Deloitte nalazi da samo 21% kompanija ima zreo model upravljanja agentima, dok je 85% već krenulo da gradi agente prilagođene sopstvenim potrebama. McKinsey-jeva mera zrelosti odgovorne AI prakse iznosi tek 2,3 od 5 u 2026 (sa 2,0 u 2025), a oko 65% organizacija navodi bezbednost i rizik kao glavnu prepreku skaliranju. Upravljanje kasni za usvajanjem i to je, prema Gartneru, glavni razlog zašto će više od 40% agentic AI projekata biti otkazano do kraja 2027: nejasna poslovna vrednost i neadekvatna kontrola rizika, ne tehnologija sama po sebi. Deloitte, april 2026

Šta ovo znači za vaše poslovanje

Podaci iz 2026. ne poručuju „usporite”. Poručuju „redosled je bitan”. Kompanije koje su danas najdalje stigle nisu one koje su najbrže kupile agente nego one koje su paralelno gradile i kontrolu nad njima. Nekoliko stvari koje se, prema svemu gore, isplati uraditi u narednih 6 do 18 meseci:

• Procenite procese, ne alate. Tražite zadatke koji ispunjavaju kriterijume za automatizaciju a od 2026. tu spada i to da li imate način da agenta nadzirete, ne samo da li mu zadatak „digitalno” leži.
• Uvedite upravljanje pre skaliranja, ne posle. Granice autonomije, audit trag i nadzor u realnom vremenu ovo je, prema podacima, danas veće ograničenje od same tehnologije.
• Merite kvalitet i brzinu, ne samo obim. Redizajn KPI-jeva je preduslov da se pilot pretvori u nešto skalabilno.
• Gradite sposobnost kod ljudi, ne zavisnost od alata. Timovi koji razumeju prompt dizajn, orkestraciju agenata i verifikaciju izlaza prilagođavaju se sledećem talasu brže od onih koji čekaju gotovo rešenje.
• Pratite MCP-kompatibilnu infrastrukturu. To više nije spekulativna opklada to je standard na koji se danas oslanja većina ozbiljnih agentic platformi.

Najveća lekcija ovog ažuriranja nije o tehnologiji. Gartnerova dva „40%” — jedno o usvajanju, drugo o neuspehu govore o istoj stvari iz dva ugla: brzina širenja AI-ja više nije pitanje. Pitanje je da li organizacija ima strukturu da tu brzinu pretvori u vrednost pre nego što postane rizik.