Када вештачка интелигенција постане инфраструктура: визија Сема Алтмана у интервјуу са Рованом Чеунгом и реорганизација дигиталне економије

Незаустављива промена не почиње сутра, већ је у току – али врло мало људи је примећује на време

Дани када се вештачка интелигенција сматрала футуристичком технологијом су прошли. Оно што је Сем Алтман изложио у свом интервјуу са Рованом Чеунгом почетком октобра 2025. године више није визија, већ процена већ текуће трансформације. Са 800 милиона активних корисника недељно, ChatGPT је достигао критичну масу неопходну да еволуира од производа до платформе. Пет централних теза из овог разговора – ChatGPT као дистрибутивна платформа, Agent Builder као алат за демократизацију, визија компанија са нула запослених, научни продори вођени вештачком интелигенцијом и нормализација синтетичких медија – означавају прекретнице у начину на који ће компаније стварати, дистрибуирати и скалирати вредност у будућности. Ова анализа испитује историјске корене овог развоја, његове тренутне механизме и стратешке импликације за компаније које желе не само да преживе већ и да напредују у овој новој ери.

Више информација овде:

• Интервју на Јутјубу са Рованом Чеунгом: Сем Алтман о компанијама за вештачку интелигенцију без запослених, Сори, продорима у области вештачке интелигенције и још много тога

Еволуција модела дистрибуције: Од продавница апликација до конверзационих екосистема

Да бисмо разумели значај ChatGPT-а као дистрибутивне платформе, вреди погледати историју дигиталних дистрибутивних канала. Пробој iPhone-а 2007. године и увођење App Store-а 2008. године створили су потпуно нову парадигму: софтвер се више није продавао у продавницама, већ је откриван и преузиман са дигиталних тржишта. Apple је контролисао дистрибуцију и узимао 30% од сваке трансакције. Овај модел је постао образац за скоро све наредне платформе.

Следећа еволуција дошла је са друштвеним мрежама попут Фејсбука, које су омогућиле дистрибуцију не кроз посебну продавницу, већ директно унутар новости. Оглашавање је постало доминантан пословни модел јер је пажња привучена тамо где су корисници већ били. Принцип: Довести функционалност тамо где су корисници, уместо да их шаљемо на посебну локацију.

ChatGPT сада обележава своју трећу еволутивну фазу. На DevDay 2025, OpenAI је не само представио нове моделе, већ је и покренуо фундаменталну промену у размишљању. Са Apps SDK-ом, програмери могу интегрисати интерактивне апликације директно у чет. Корисници могу креирати Spotify плејлисте, претраживати својства помоћу Zillow-а или дизајнирати помоћу Canva-е без напуштања ChatGPT-а. Сам разговор постаје интерфејс, оперативни систем и платформа за дистрибуцију. Овај развој се фундаментално разликује од претходне GPT продавнице, која је постојала као засебан елемент. Сада су апликације беспрекорно уграђене у ток разговора. OpenAI тако следи iOS стратегију: контрола над слојем интелигенције, обезбеђивање алата за програмере и дистрибуција путем огромне корисничке базе од 800 милиона активних корисника недељно.

Историјски развој открива јасан образац: Свака нова платформа смањује трење између намере и извршења. App Store је смањио трење са физичким продавницама, друштвене мреже су га смањиле одвојеним апликацијама, а ChatGPT га сада своди на природни језик. Више не морате да знате која вам је апликација потребна – једноставно наведете шта желите да постигнете.

Паралелно са овим развојем, еволуирали су и пословни модели. Док су се ране софтверске компаније ослањале на продају лиценци, касније су доминирале претплате и модели засновани на огласима. OpenAI сада уводи нову димензију са Agentic Commerce Protocol-ом: трансакције се могу обавити директно унутар ћаскања. Тренутна наплата омогућава куповину без икаквих прекида у корисничком искуству. Ово ствара нову категорију трговине која није ни е-трговина ни друштвена трговина, већ конверзацијска трговина. Компаније које нису присутне у овом екосистему ризикују да изгубе контакт са огромном базом корисника. У првих неколико недеља након најаве Apps SDK-а, регистровало се преко 50.000 програмера. Ова динамика подсећа на ране дане iPhone-а, када су програмери схватили да се појављује нова платформа на којој морају бити присутни.

Стратешки значај за компаније је огроман. Ако вас данас не можете пронаћи у ћаскању, једноставно не постојите за све већи број корисника. Питање више није да ли вам је потребан веб сајт или апликација, већ да ли имате конверзационо присуство. Дистрибуција се преиспитује – од продајних тунела, SEO-а и оптимизације продавница апликација, ка видљивости на природном језику и контекстуалној релевантности.

Креатор агента: Демократизација аутоматизације и њене револуционарне последице

Друга кључна теза из Алтмановог интервјуа тиче се масовног смањења баријера за улазак у свет израде вештачке интелигенције (AI Builder). Са Agent Builder-ом, OpenAI је створио визуелни алат без потребе за кодом који омогућава сваком раднику са знањем да изгради, тестира и примени аутономне агенте. Ова демократизација није само маркетиншка фраза, већ фундаментална промена у томе ко може да обликује аутоматизацију.

Историјски гледано, аутоматизација је увек била домен стручњака. Индустријализација 18. и 19. века захтевала је инжењере и машинске инжењере. Дигитализација крајем 20. века захтевала је програмере и ИТ одељења. Иако је роботска аутоматизација процеса (RPA) из 2010-их смањила техничке захтеве, она је и даље остала алат за посвећене тимове. „Agent Builder“ радикално прекида ову традицију. Менаџер маркетинга може да направи агента који генерише недељне извештаје. Продајни представник може да конфигурише агента који генерише предлоге. Адвокат може да развије агента који прегледа уговоре за одређене клаузуле. Баријера између идеје и имплементације је сведена на минимум.

Овај развој прати познати образац из историје софтвера: апстракција омогућава скалирање. Како су се програмски језици развијали од машинског кода до језика вишег нивоа, више људи је могло да развија софтвер. Када су се табеле развиле од VisiCalc-а до Excel-а, милиони људи који нису програмери могли су да изводе сложене прорачуне. Agent Builder је следећа фаза ове апстракције. Он апстрахује не само код, већ и читаве токове рада, логику одлучивања и интеграције.

Импликације су далекосежне. Током наредних дванаест месеци, компаније ће се интензивно фокусирати на коришћење агената. Не зато што је то технолошки фасцинантно, већ зато што то раде њихови конкуренти. Рани корисници већ пријављују значајно повећање продуктивности. Шпанска банка BBVA креирала је преко 2.900 прилагођених задатака глобалне обраде (GPT) за шест месеци, а 80% корисника пријављује недељне уштеде времена од више од два сата. Ове бројке могу деловати конзервативно, али помножене са хиљадама запослених, оне се претварају у огромно повећање ефикасности.

У интервјуу, Алтман је нагласио да просечан радник знања сада може сам да изгради своје агенте. Последица: Свако одељење може да развије сопствену аутоматизацију без ослањања на централне ИТ ресурсе. Ово доводи до децентрализације иновација. Аутоматизација више није одређена ИТ буџетом, већ иницијативом појединачних тимова. Конкурентска предност лежи у рукама оних који брзо експериментишу. Компаније које још увек чекају савршена, централно оркестрирана решења биће престигнуте агилним тимовима који почињу са једноставним агентима и итеративно их побољшавају.

Међутим, овај развој такође носи ризике. Децентрализовани развој агената може довести до фрагментираних процеса, безбедносних празнина и изазова у управљању. Ко сме да користи које податке? Како се агенти ревидирају? Који стандарди квалитета се примењују? Компаније морају да развију оквире који омогућавају иновације без губитка контроле. Успешне организације биће оне које пронађу равнотежу између експериментисања и управљања, између брзине и безбедности.

Агент Буилдер такође шаље сигнал софтверској индустрији. Алати попут Запир-а, Мејк-а или традиционалних РПА решења суочавају се са изазовом да се њихова основна функција – аутоматизација тока посла – сада директно интегрише у конверзацијске интерфејсе. Питање није да ли ће ови алати нестати, већ како треба да се репозиционирају да би остали релевантни.

Од компанија са једним запосленим до компанија са нула запослених: Реорганизација стварања вредности и рада

Трећа теза је најпровокативнија: Алтман је говорио о опклади међу извршним директорима технолошких компанија о томе када ће се појавити прва компанија са нула запослених вредна милијарду долара. Првобитно, опклада је била за прву компанију са једним запосленим вредну билион долара. Али развој напредује брже него што се очекивало. Алтман предвиђа да би ово могло постати стварност за године, а не за деценије.

Да би се схватиле размере овога, мора се узети у обзир историјски развој величине компаније и стварања вредности. У индустријској ери, приход и број запослених били су у снажној корелацији. Већа производња захтевала је више радника. Дигитална ера је почела да прекида ову корелацију. Инстаграм је продат Фејсбуку за милијарду долара 2012. године - са 13 запослених. WhatsApp је достигао вредност од 19 милијарди долара 2014. године - са 55 запослених. Ови примери показују да софтверски и мрежни ефекти могу генерисати екстремни левериџ.

Следећа фаза укључује скалирање једночланих предузећа путем вештачке интелигенције (AI) агената. Предузетник користи агенте за корисничку подршку, маркетинг, развој производа, продају и финансије. Ова визија звучи футуристички, али је већ технолошки изводљива до одређене мере. Вештачка интелигенција може да пише код, креира дизајн, саставља маркетиншки текст, одговара на упите купаца и анализира податке. Ограничавајући фактори више нису првенствено технички, већ стратешки: Који проблем решавате? За кога? И како досежете ову циљну групу?

Алтман иде корак даље: компаније са нула запослених. Агенти који послују аутономно, доносе одлуке, распоређују ресурсе и стварају вредност – без људског учешћа у свакодневним операцијама. Људи не би нестали, већ би прешли у оркестрирајуће, стратешке улоге. Они дефинишу циљеве, постављају параметре и прате резултате. Агенти се баве извршењем.

Ова визија покреће фундаментална питања. Ако агент може да води компанију, шта остаје као људски допринос? Алтман тврди да људски покретачки погон, креативност и просуђивање не нестају, већ се преливају у нове области. Посао се помера са извршавања на обликовање, са реаговања на визионисање. Али ова трансформација није безболна. Читави профили послова постају застарели. Радници знања, чије се активности првенствено састоје од обраде информација, суочавају се са изазовом редефинисања своје улоге.

У интервјуу, Алтман је употребио занимљиву метафору: Фармер пре 50 година вероватно не би доживљавао данашњи канцеларијски посао као прави посао. Пољопривреда производи храну, нешто што је неопходно за опстанак. Из ове перспективе, многи модерни послови изгледају као игре за попуњавање времена. Овај образац би се могао поновити у ери опште индустријске инфраструктуре (ОПИ). Будуће генерације би могле да доживљавају наш садашњи рад као мање стваран од онога што сматрају значајним.

Ова филозофска димензија дотиче се фундаменталног питања: Шта је рад? И зашто људи раде? Ако се материјалне потребе могу ефикасно задовољити путем вештачке интелигенције и аутоматизације, питање се помера са нужности на смисао. Људи ће наставити да теже значају, признању и самоактуализацији. Међутим, начини на које се то дешава драматично ће се променити.

За компаније, ово значи да конкурентска предност будућности није сама идеја, већ брзина којом се она може имплементирати коришћењем агената. Традиционално скалирање захтевало је капитал, таленат и време. Агенти са вештачком интелигенцијом смањују сва три. Потребно је мање капитала јер се оперативни трошкови смањују. Таленат је потребан другачије - мање за извршење, више за стратегију. Време је смањено јер агенти раде 24/7, не умарају се и могу се брзо реплицирати.

Последица: тржишта постају динамичнија, конкурентске предности краткотрајније, а баријере за улазак ниже. Успостављене компаније морају се запитати како могу прилагодити своје процесе, културу и пословне моделе свету у којем мали тим са интелигентним агентима може да поремети тржиште којим су доминирале деценијама.

AGI сигнал: Када машине стварају ново знање

Четврта теза се тиче квалитативног скока: вештачка интелигенција почиње да прави истинска научна открића. Алтман је ово описао као тренутак када вештачка интелигенција више не само да реорганизује постојеће знање, већ генерише ново знање – нова открића. Ова способност је кључна карактеристика опште вештачке интелигенције.

Историјски гледано, научни напредак је био искључиво људски подухват. Истраживачи су формулисали хипотезе, спроводили експерименте, анализирали податке и изводили закључке. Машине су пружале подршку – на пример, кроз прорачуне или симулације – али су креативни кораци генерисања хипотеза остали људски. Ова граница се све више брише.

ДипМајндов АлфаФолд је револуционисао савијање протеина предвиђајући структуре за чије би стварање људима биле потребне деценије. МИТ-ови генеративни модели вештачке интелигенције дизајнирали су нове класе антибиотика ефикасних против резистентних бактерија. ОпенАИ-јеви o3 и Џемини Дип Тхинк постигли су резултате на нивоу златне медаље на Међународној математичкој олимпијади – не кроз механичко памћење, већ кроз самостално решавање проблема. Ови примери показују да је вештачка интелигенција све способнија за сналажење у непознатим територијама и проналажење оригиналних решења.

Алтман је нагласио да овај развој тек почиње. Он предвиђа да ће вештачка интелигенција у наредним годинама постићи научне продоре у областима као што су медицина, наука о материјалима и физика. Ови продори неће бити само постепени, већ би потенцијално могли да промене фундаменталне парадигме. Ако вештачка интелигенција може да спроводи истраживања брже и прецизније од људи, научни напредак ће се експоненцијално убрзати.

Импликације за компаније су огромне. Циклуси истраживања и развоја се скраћују. Фармацеутске компаније могу брже откривати и развијати нове лекове. Произвођачи материјала могу симулирати нове легуре или пластике пре него што се произведу. Енергетске компаније могу дизајнирати ефикасније батерије или соларне ћелије. Конкурентска предност се помера са онога ко има највише ресурса на онога ко користи најинтелигентније системе.

Али ова трансформација такође покреће етичка и стратешка питања. Ако вештачка интелигенција дође до научних открића, ко је њихов власник? Компанија која управља вештачком интелигенцијом? Програмер вештачке интелигенције? Друштво? Одговори на ова питања су нејасни и биће предмет интензивне дебате у наредним годинама.

Штавише, улога људских истраживача се мења. Уместо да сами спроводе експерименте, они постају кустоси, генератори хипотеза и тумачи. Они дефинишу истраживачка питања, процењују резултате и постављају етичке границе. Рад постаје креативнији и стратешкији, мање рутински и понављајући. То захтева преоријентацију образовања. Научници морају научити да сарађују са системима вештачке интелигенције, разумеју њихове снаге и ограничења и развијају сопствене комплементарне вештине.

Алтман је дао занимљиво предвиђање: Човечанство ће се навикнути на научна открића вођена вештачком интелигенцијом. У почетку ће бити двонедељни период узбуђења, а затим ће откриће постати уобичајено. Овај процес нормализације карактеристичан је за технолошки напредак. Оно што данас делује изванредно, сутра ће се узимати здраво за готово. Изазов за компаније је да интернализују ову брзину промена и да у складу са тим прилагоде своје стратегије.

Синтетички медији: Када се стварност и вештачка интелигенција замагљују

Пета теза се тиче синтетичких медија и брзе нормализације садржаја генерисаног вештачком интелигенцијом. Алтман је описао колико је чудно било у почетку гледати видео записе генерисане помоћу Соре – и колико је брзо та чудноћа нестала. После три минута, то је била само апликација пуна генерисаних видео записа. Ова брзина нормализације има дубоке последице по брендове, медије и друштво.

Историјски гледано, продукција медијског садржаја била је сложена и скупа. Фотографије су захтевале камере, филмови студије и екипе, а музика инструменте и опрему за снимање. Ове баријере су обезбеђивале одређени степен контроле квалитета и аутентичности. Са дигиталном технологијом, ове баријере су постепено нестајале. Паметни телефони су омогућили свима да креирају фотографије и видео записе. Платформе друштвених медија су омогућиле свима да их деле. Па ипак, упркос овој демократизацији, језгро аутентичности је остало: фотографија је приказивала нешто што је постојало испред камере.

Синтетички медији фундаментално прекидају ову претпоставку. Сора 2 може да генерише видео записе који су фотореалистични, али никада нису заправо снимљени. Лица, гласови, сцене – све се може синтетизовати. OpenAI је представио функцију Cameo, омогућавајући корисницима да уграде своје лице и глас у видео записе генерисане вештачком интелигенцијом. Ово отвара креативне могућности, али носи и значајне ризике.

Дипфејкови су већ добро успостављен проблем. Манипулисани видео снимци политичара, лажне рекламе познатих личности, синтетички порнографски садржај без сагласности приказаних – потенцијал за злоупотребу је вишеструк. OpenAI покушава да се супротстави овим ризицима вишеслојним безбедносним мерама. Филтери за брзо покретање блокирају генерисање садржаја који приказује политичаре или познате личности без дозволе. Сваки Sora видео носи дигиталне водене жигове и метаподатке који га идентификују као генерисан од стране вештачке интелигенције. Класификатори и људски модератори прате генерисани садржај.

Упркос овим мерама, преостали ризик остаје. Reality Defender је показао да се Сорин безбедносни механизми могу заобићи. У тестовима су успели да пропусте дипфејкове истакнутих личности кроз верификацију, док су их њихови сопствени алати за детекцију идентификовали са преко 95% тачности. Ово показује да је безбедност синтетичких медија трка у наоружању између заштитних мера и покушаја да се оне заобиђу.

За компаније, то значи да јасне смернице за вештачку интелигенцију и процеси безбедности бренда постају неопходни. Брендови морају да дефинишу како користе синтетичке медије – и како осигуравају да вредности њиховог бренда не буду оштећене манипулисаним садржајем. Транспарентност постаје кључни принцип. Корисници морају да знају када је садржај генерисан вештачком интелигенцијом. Прописи попут Закона ЕУ о вештачкој интелигенцији већ захтевају обележавање синтетичких медија. Компаније које проактивно постављају транспарентне стандарде граде поверење. Они који ово занемарују ризикују штету по репутацију.

Истовремено, синтетички медији нуде огромне креативне и економске могућности. Маркетиншке кампање могу бити персонализоване: видео који се мало разликује за сваког гледаоца како би изгледао релевантније. Визуелизације производа могу се креирати за неколико секунди, без скупих фотографисања. Садржај обуке може се аутоматски превести на различите језике и културне контексте. Повећање продуктивности је огромно.

Алтман је нагласио потребу за смелим тестирањем нових формата садржаја. Компаније које се ослањају на проверене методе биће престигнуте од стране оних које експериментишу. Изазов лежи у балансирању иновација и одговорности. Они који су превише опрезни пропуштају прилике. Они који су превише непажљиви ризикују скандале.

Не треба потцењивати друштвену димензију. Ако било ко може да креира фотореалистичне видео записе, поверење у визуелне медије еродира. Оно што се некада сматрало доказом – фотографија, видео – постаје све сумњивије. То има импликације на новинарство, правосудни систем и јавни дискурс. Организације морају развити механизме за проверу аутентичности. Коалиција за порекло и аутентичност садржаја ради на стандардима за дигитални доказ о пореклу. Компаније које подржавају и имплементирају такве стандарде доприносе стабилизацији дигиталног екосистема.

Нова димензија дигиталне трансформације са „Управљаном вештачком интелигенцијом“ – платформа и B2B решење | Xpert Consulting - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства

Практична примена: Како компаније интегришу пет гледишта

Теоријски увиди су вредни, али је практична примена кључна. Два конкретна случаја употребе илуструју како компаније већ користе пет изјава.

Први пример долази из финансијског сектора. Шпанска банка BBVA имплементирала је ChatGPT Enterprise, омогућавајући запосленима да креирају сопствене GPT-ове. У року од шест месеци развијено је преко 2.900 прилагођених апликација. Правна одељења користе агенте за преглед уговора, маркетиншки тимови генеришу персонализоване кампање, а финансијски аналитичари аутоматизују извештавање. Резултат: 80 процената корисника штеди више од два сата недељно. Дистрибуција се одвија директно унутар радног окружења – запослени не морају да отварају одвојене алате већ раде унутар познатог ChatGPT интерфејса. Изазов лежи у интеграцији са постојећим системима. BBVA ради на повезивању ChatGPT-а са интерним базама података како би омогућила још дубљи увид. Овај пример показује како демократизација развоја агената и платформизација ChatGPT-а раде заједно како би се постигла огромна повећања ефикасности.

Други пример долази из аутомобилске индустрије. Тојота користи предиктивно одржавање засновано на вештачкој интелигенцији како би смањила време застоја. Сензори на производној опреми прикупљају податке које анализирају модели вештачке интелигенције. Ови модели идентификују обрасце који указују на предстојеће кварове и омогућавају превентивно одржавање. Резултат: смањење времена застоја за 25 процената, повећање укупне ефикасности опреме (OEE) за 15 процената и годишње уштеде трошкова од десет милиона долара. Повраћај инвестиције (ROI) био је приближно 300 процената. Овај пример илуструје како вештачка интелигенција не само да може оптимизовати административне процесе већ се и интегрисати у физичка производна окружења. Способност вештачке интелигенције да извлачи увиде и прави предвиђања из огромних количина података одговара четвртој тврдњи: вештачка интелигенција генерише ново знање – у овом случају, о томе када је вероватно да ће машине отказати.

Оба примера показују заједничке факторе успеха. Прво: култура експериментисања. Компаније које запосленима дају слободу да експериментишу са алатима вештачке интелигенције брже откривају корисне апликације. Друго: оквири управљања. Без јасних смерница о заштити података, безбедности и квалитету, настају ризици. Треће: итеративни приступ. Очекивати савршена решења од самог почетка је нереално. Уместо тога, компаније би требало да почну са једноставним апликацијама, уче и континуирано се побољшавају. Четврто: интеграција. Алати вештачке интелигенције достижу свој пуни потенцијал када се беспрекорно интегришу у постојеће токове рада, уместо да постоје као одвојена острва.

Контроверзе и критичка дебата: Ризици храброг новог света

Колико год обећавајуће биле ових пет теза, оне такође покрећу значајна питања и контроверзе. Прва се тиче губитка радних места. Ако агенти преузму задатке које су претходно обављали радници знања, шта се дешава са тим људима? Алтманов аргумент да се рад трансформише је оптимистичан, али не без својих критичара. Историјски гледано, технолошки превирања су стварала нова радна места, али често не довољно брзо или у истим секторима. Фаза транзиције може изазвати друштвене поремећаје. Голдман Сакс процењује да би аутоматизација рада знања помоћу вештачке интелигенције могла уштедети 1,5 билиона долара трошкова рада широм света – еуфемизам за потенцијални губитак радних места. Компаније и друштва ће морати да развију програме преквалификације, мреже социјалне сигурности и нове образовне концепте како би управљали овом транзицијом.

Друга контроверза тиче се концентрације моћи. OpenAI контролише ChatGPT, платформу са 800 милиона корисника, и на њој гради екосистем који обухвата програмере, кориснике и трансакције. Ова концентрација подсећа на тржишну моћ компанија Google, Apple или Amazon. Опасност: OpenAI би могао да диктира услове, повећава накнаде или фаворизује одређене програмере. Регулаторне власти прате овај развој догађаја са све већом пажњом. Могле би да уследе антимонополске истраге. Компаније које се у великој мери ослањају на ChatGPT ризикују да постану зависне од платформе чија је будућност неизвесна.

Трећа контроверза тиче се дипфејкова и дезинформација. Упркос безбедносним мерама, синтетички медији могу бити злоупотребљени. Политичке манипулације, финансијске преваре, клевета – ризици су стварни. Тестови самог OpenAI-ја показали су стопу грешака од 1,6% у блокирању сексуалних дипфејкова који крше правила. Чак и мале стопе грешака могу довести до хиљада проблематичних садржаја међу милионима корисника. Друштво мора развити технологије детекције, правне оквире и образовне програме како би се носило са овом новом стварношћу.

Четврта контроверза тиче се приватности података и надзора. Агентима вештачке интелигенције потребан је приступ подацима да би ефикасно радили. Компаније морају да осигурају да осетљиве информације остану заштићене. Понуде OpenAI-ја за предузећа обећавају да неће користити податке компаније за обуку јавних модела. Међутим, поверење у таква обећања тек треба да се успостави. Штавише, постоји ризик да ће широка употреба вештачке интелигенције довести до културе надзора у којој се свака акција документује и анализира.

Пета контроверза се тиче утицаја на животну средину. Обука великих вештачке интелигенције захтева огромну рачунарску снагу, а самим тим и енергију. OpenAI улаже велика средства у центре података и чипове. Сам Сем Алтман је усмерио свој фокус на стицање већих рачунарских капацитета. Ово ширење има еколошки отисак. Компаније које користе вештачку интелигенцију требало би да размотре аспекте одрживости и траже енергетски ефикасна решења.

Ове контроверзе показују да трансформација коју Алтман описује није само напредак. Она доноси изазове, ризике и етичке дилеме. Компаније морају деловати одговорно, стварати транспарентност и активно доприносити проналажењу решења.

Будући изгледи: Трендови и потенцијални преокрети

Какав развој догађаја можемо очекивати у наредним годинама? Прво, даља демократизација. Алати који захтевају само код и они који захтевају мало кода постаће још приступачнији. Препрека за изградњу сопствених вештачких интелигенција ће наставити да пада. То ће довести до експлозије апликација, али и до фрагментације и проблема са квалитетом. Платформе које нуде курирање, осигурање квалитета и интеграцију постаће вредније.

Друго, нивои аутономије се повећавају. Агенти ће све више моћи аутономно да обављају задатке који трају неколико дана или недеља. Алтман је сугерисао да би Кодекс ускоро могао аутономно да обавља недељни посао. Ово додатно помера улогу људских радника ка надзору, стратегији и креативности. Посао постаје мање трансакциони, а више трансформативни.

Треће: Мултимодалност постаје стандард. GPT-5 и Sora 2 показују да вештачка интелигенција разуме и генерише не само текст, већ и слике, видео записе и аудио. Будући системи ће се беспрекорно пребацивати између ових модалитета. Корисник би могао да опише концепт, а вештачка интелигенција би могла да генерише видео, дизајнерски документ и презентацију из њега – све у једном потезу.

Четврто: Персонализација на индивидуалном нивоу. Вештачка интелигенција ће све више моћи да разуме преференције, стилове учења и контексте појединачних корисника и да у складу са тим прилагоди одговоре. То доводи до хипер-персонализованих искустава, али и поставља питања о мехурићима филтера и манипулацији.

Пето: Регулација се интензивира. Владе широм света раде на законодавству о вештачкој интелигенцији. Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији, кинески прописи, америчке иницијативе – сви имају за циљ да минимизирају ризике и промовишу иновације. Компаније не само да морају да се придржавају ових прописа, већ и да активно учествују у њиховом обликовању како би створиле функционалне оквире.

Шесто: Појављују се нови пословни модели. Конверзациона трговина, вештачка интелигенција као услуга, тржишта агената – монетизација вештачке интелигенције постаје све разноврснија. Компаније које рано експериментишу могу осигурати предности првог покретача.

Седмо: Хибридни тимови људи и вештачке интелигенције постају норма. Будућност није човек против машине, већ човек са машином. Најуспешније компаније биће оне које оптимизују ову сарадњу. То захтева нове концепте лидерства, организационе структуре и културне промене.

Осмо: Интеграција хардвера. Алтман ради са Џонијем Ајвом на новим уређајима. Када се вештачка интелигенција интегрише у носиве уређаје, паметне наочаре или друге форм факторе, начин на који интерагујемо са технологијом ће се фундаментално променити. Конверзацијски интерфејс ће постати свеприсутан, увек доступан и свестан контекста.

Синтеза: Препоруке за акцију за нову еру

Пет гледишта из Алтмановог интервјуа нису изоловани трендови, већ конвергентне силе које преобликују темеље дигиталне економије. ChatGPT, као дистрибутивна платформа, мења где и како компаније допиру до своје циљне публике. Agent Builder демократизује аутоматизацију и помера иновације са центара на појединце. Компаније са нула запослених доводе у питање однос између рада и стварања вредности. Научни продори вођени вештачком интелигенцијом експоненцијално убрзавају истраживање и развој. Синтетички медији отварају креативне могућности, али захтевају строге етичке смернице.

Ово резултира јасним областима деловања за компаније. Прво: Експериментисање. Покренути мале пилот пројекте вештачке интелигенције, учити и понављати. Чекање није опција. Друго: Изградити управљање. Успоставити оквире за заштиту података, безбедност, етику и квалитет пре него што се појаве проблеми. Треће: Развијати таленте. Запослени морају научити да раде са вештачком интелигенцијом, искористити своје снаге и развити комплементарне вештине. Четврто: Формирати партнерства. Ниједна компанија не може сама све да реши. Екосистеми, сарадња и отворени стандарди су кључни. Пето: Преузети одговорност. Транспарентност према купцима, фер третман запослених и допринос друштвеним решењима – компаније морају свесно обликовати своју улогу у трансформацији.

Ера коју Алтман описује није далека будућност, већ садашњост која се развија. Победници неће бити највеће или најистакнутије компаније, већ најприлагодљивије. Оне које брзо уче, смело експериментишу и делују одговорно. Трансформација од продуктивности до креативности, од алата до инфраструктуре, од људског вођења до људског оркестрирања – дешава се сада. И свака компанија мора да одлучи: да је обликује или да буде обликована њоме.

Ко је Рован Чеун?

Рован Чеунг је канадски предузетник, технолошки комуникатор и један од најутицајнијих гласова у области вештачке интелигенције. Он је оснивач и извршни директор часописа The Rundown AI, најбрже растућег билтена о вештачкој интелигенцији на свету са преко 350.000 претплатника и милионима пратилаца на друштвеним мрежама. Пореклом из Ванкувера, Британска Колумбија, од 2023. године се етаблирао као кључна медијска личност, представљајући знање о вештачкој интелигенцији на разумљив, приступачан и стратешки начин.

Чеунг није започео каријеру у технологији, већ као такмичарски пливач. Након здравствених проблема током пандемије COVID-19, окренуо се свету технологије и вештачке интелигенције, учећи сам основе. У року од годину дана, научио је да програмира, а потом је основао Supertools, платформу за базе података за вештачку интелигенцију са преко 250.000 корисника месечно. Његов садржај и анализе о развоју генеративне вештачке интелигенције, аутоматизације и пословања заснованих на вештачкој интелигенцији брзо су га учинили сталним делом глобалне технолошке сцене.

Године 2023, победио је на „Twitter Growth Challenge“ као најбрже растући технолошки комуникатор на свету на Платформи X (раније Твитер). Данас је међу десет најутицајнијих оснивача технолошких компанија на друштвеним мрежама – у категорији са личностима попут Илона Маска, Гарија Вајнерчука и Сема Алтмана.

Поред својих медијских пројеката, Рован Чеунг је водитељ подкаста „Стање вештачке интелигенције“, у којем редовно интервјуише водеће личности из света технологије, укључујући Сема Алтмана, Марка Закерберга и Џенсена Хуанга. Подкаст и билтен „Рандаун“ сада се сматрају кључним изворима информација за менаџере, предузетнике и програмере у области вештачке интелигенције.

Чеунг је познат по својој практичној перспективи вештачке интелигенције: како компаније могу постићи конкретне добитке у продуктивности, како се агенти могу користити на радном месту и како појединци могу да се скалирају помоћу вештачке интелигенције без формирања великих тимова. У интервјуима редовно наглашава да његов мали тим од око 15 запослених функционише као компанија од 50 људи захваљујући интелигентним токовима рада вештачке интелигенције.

Укратко, Рован Чеунг представља нову генерацију оснивача вештачке интелигенције: самоуки, вођени подацима, изузетно добро упознати са интернетом и способни да претворе сложене технолошке развоје у конкретне, применљиве стратегије за предузећа.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде [email protected]:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Искористите предности Xpert.Digital-овог опсежног, петоструког стручног знања у свеобухватном пакету услуга | Истраживање и развој, XR, односи с јавношћу и оптимизација дигиталне видљивости - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно