AI je ušao u marketing i komunikacije snažnije nego što je to učinio SEO pre više od decenije. Odjednom, svakog dana čujemo nove termine poput RAG, LLMO ili embeddings, a pre nego što ih savladamo, stižu sledeći. U tom vrtlogu inovacija, lako je osetiti se kao da jurite voz koji ne staje na vašoj stanici.
Razumevanje ovog jezika nije samo pitanje prestiža ili želje da zvučite pametno. To je veština koja vam pomaže da učite, unapređujete svoje znanje, prepoznajete prilike, izbegavate prazne marketinške fraze i gradite strategije koje donose rezultate. Zato vam predstavljamo vodič kroz najvažnije AI pojmove, objašnjene jasno i praktično, sa primerima iz sveta marketinga i PR-a koji pokazuju kako teoriju pretvoriti u praksu. Nakon čitanja ovog vodiča, moći ćete samouvereno da razgovarate o AI-u sa kolegama i klijentima, razumete ključne pojmove i prepoznate realne prilike za primenu.
1. Kako funkcionišu AI modeli?
Large Language Model (LLM) – AI sistemi obučeni na ogromnim količinama teksta, koji razumeju i generišu jezik nalik ljudskom. Pokreću chatbotove, generatore sadržaja i mnoge alate za pisanje.
💡 Primer: Tim koristi ChatGPT za pripremu strukture i koncepta blogova i objava za društvene mreže, ubrzavajući produkciju uz zadržavanje doslednog tona brenda.
Transformer arhitektura – To je tehnologija na kojoj se zasniva većina savremenih AI modela za obradu jezika. Omogućava im da prepoznaju povezanost između reči u rečenici i da kreiraju tečniji i smisleniji tekst.
💡 Primer: Analitički tim koristi AI alat zasnovan na savremenoj tehnologiji kako bi brže organizovao materijal za izveštaje, ostavljajući više vremena za detaljnu interpretaciju podataka.
Parametri vs. tokeni – Parametri predstavljaju „ugrađeno znanje“ AI modela koje on stiče tokom obuke, dok su tokeni manje jedinice teksta (reči ili delovi reči) koje model obrađuje prilikom unosa i generisanja odgovora. Kod mnogih AI alata cena zavisi od broja obrađenih tokena.
💡 Primer: Menadžer prilagođava upite (prompte) tako da koristi manji broj tokena, smanjujući troškove, a zadržavajući kvalitet sadržaja.
Fine-tuning – Proces dodatne obuke već postojećeg AI modela na vašim sopstvenim podacima kako bi se prilagodio specifičnom tonu, stilu i terminologiji brenda. Na taj način model uči da kreira sadržaj koji zvuči kao da dolazi iz vaše organizacije.
💡 Primer: Kompanija iz oblasti sajber bezbednosti dodatno obučava model na svojim istraživačkim izveštajima, kako bi kreirani tekstovi imali isti stručni ton i terminologiju kao oni koje pišu njihovi zaposleni.
Multimodal – Tip AI tehnologije koja može da obrađuje više vrsta podataka istovremeno, kao što su tekst, slike, audio i video. To omogućava kreiranje sadržaja koji kombinuje više formata, kao i lakše prilagođavanje materijala za različite kanale.
💡 Primer: Maloprodajni brend koristi multimodalni model da iz tehničkih specifikacija proizvoda kreira promotivne video snimke sa zvukom, titlovima i vizuelnim efektima, spremne za objavu na društvenim mrežama.
Hallucinations – Situacije kada AI generiše sadržaj koji zvuči uverljivo, ali je netačan ili izmišljen. To može uključivati pogrešne podatke, nepostojeće izvore ili izmišljene citate, pa čak i potpuno nove „činjenice“ koje deluju realno. Zato je ljudska provera neophodna pre svake objave.
💡 Primer: Tim u PR agenciji koristi AI za pripremu saopštenja, ali uvodi obaveznu proveru činjenica kako bi se izbeglo unošenje netačnih podataka ili izmišljenih izjava.
2. AI u content workflow-u
Prompt engineering – Pisanje jasnih, konkretnih i detaljnih uputstava (prompta) kojima se AI usmerava ka željenom rezultatu. Što su instrukcije preciznije, to je veća verovatnoća da će prvi dobijeni rezultat biti kvalitetan i upotrebljiv.
💡 Primer: Menadžer društvenih mreža dodaje informacije o tonu komunikacije, ciljnoj publici i željenoj dužini teksta u promptove, čime povećava procenat upotrebljivih prvih verzija sa 30% na 80%.
Prompt chaining – Tehnika u kojoj se AI zadužuje da radi u više uzastopnih koraka, pri čemu je izlaz iz jednog koraka ulaz u sledeći. Omogućava organizovan rad na složenim zadacima i smanjuje greške.
💡 Primer: Tim zadužen za podcast koristi prompt chaining da transkribuje epizode, izdvoji ključne citate i pripremi sažetak za newsletter, sve u roku od jednog sata.
AI agenti – Autonomni softverski sistemi koji mogu samostalno da izvršavaju više povezanih zadataka, koriste različite alate i prilagođavaju svoj rad na osnovu povratnih informacija. Iako su osmišljeni da funkcionišu bez stalnog nadzora, u većini primena i dalje im je potrebna ljudska kontrola kako bi se obezbedila tačnost i relevantnost rezultata.
💡 Primer: Marketinški tim koristi AI agenta koji prati aktivnosti konkurencije i predlaže ideje za promotivne tekstove u realnom vremenu.
Human-in-the-loop – Proces u kojem ljudi pregledaju i proveravaju AI sadržaj pre objave. Na taj način se obezbeđuje usklađenost sa propisima, tačnost informacija i sigurnost brenda.
💡 Primer: Glavni urednik portala iz oblasti zdravstva proverava AI generisane odgovore kako bi se osiguralo da su medicinski tačni i u skladu sa regulativama pre nego što budu objavljeni.
Watermarking / Provenance – Tehnike kojima se označava da je sadržaj generisao AI (watermarking) i beleži poreklo tog sadržaja (provenance). Ovo povećava transparentnost i pomaže u ispunjavanju novih pravila o označavanju AI sadržaja.
💡 Primer: Novinski portal dodaje oznaku i belešku o poreklu svake AI generisane fotografije kako bi zadržao poverenje publike.
3. Pretraga i pronalaženje sadržaja
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Metod rada kod kojeg AI kombinuje svoj jezički model sa sistemom za pretragu kako bi pre generisanja odgovora povukao relevantne informacije iz pouzdanih izvora. Na taj način umanjuje rizik od netačnih podataka i daje ažurnije odgovore.
💡 Primer: Chatbot za korisničku podršku pre odgovora automatski povlači najnovije cenovnike iz interne baze, čime smanjuje broj eskaliranih upita za 30%.
Semantička pretraga – Napredni oblik pretrage koji razume kontekst i nameru korisnikovog pitanja, pa pronalazi najrelevantnije rezultate čak i kada se ne koriste iste reči.
💡 Primer: Softverska kompanija omogućava da korisnik koji pita „Kako da resetujem prijavu?“ dobije tačan vodič, iako u njegovom naslovu ne piše reč „lozinka“.
Embeddings – Numeričke reprezentacije koje pretvaraju reči, fraze ili dokumente u niz brojeva, tako da se slični pojmovi nalaze bliže jedni drugima u posebnom „prostoru“. Na taj način AI može da prepozna semantičku sličnost i povezanost sadržaja.
💡 Primer: Medijski portal koristi embeddings da grupiše članke po temama i preporučuje srodne tekstove, povećavajući vreme koje posetioci provode na sajtu.
Grounding – Postupak kojim AI povezuje svoje odgovore isključivo sa proverenim i odabranim izvorima podataka. Time se smanjuje mogućnost grešaka i povećava poverenje korisnika u tačnost informacija.
💡 Primer: Marketing chatbot koristi isključivo poslednju verziju zvaničnog priručnika proizvoda kao izvor za odgovore na pitanja kupaca.
4. Novi trendovi i primene
LLMO / GEO / AI Search – Najčešće korišćeni izrazi u industriji za novu generaciju AI pretrage, gde korisnici dobijaju direktne AI odgovore umesto liste linkova. Ostali akronimi koji se povremeno pojavljuju, poput AISO ili AIO, nisu standardizovani niti široko prihvaćeni u stručnoj praksi i mogu imati druga značenja u akademskim ili tehničkim kontekstima.
💡 Primer: Brend radi na tome da se njegovi proizvodi i usluge pojave u AI generisanim odgovorima na platformama kao što su ChatGPT, Perplexity ili Google AI Overview.
Sintetički podaci – Veštački kreirani podaci koji oponašaju strukturu i obrasce stvarnih podataka, ali ne sadrže lične ili osetljive informacije. Koriste se za testiranje, obuku modela i razvoj personalizacije bez rizika za privatnost korisnika.
💡 Primer: Maloprodajni lanac koristi sintetičke podatke za testiranje sistema za personalizovane preporuke, pre nego što sistem počne da radi sa pravim podacima kupaca.
Orchestration layer – Softverski sloj koji povezuje različite AI alate, procese i pravila u jedinstven, automatizovan radni tok. Omogućava da se sadržaj kreiran pomoću AI-a nesmetano kreće od ideje do objave, uz integrisane provere i odobravanja.
💡 Primer: AI generisani opisi proizvoda automatski prolaze kroz internu proveru usklađenosti, a zatim se bez ručnog unosa postavljaju u e-commerce platformu.
Kritična upozorenja o marketinškim tvrdnjama
Korišćenje AI-a donosi brojne prednosti, ali i ozbiljne rizike – posebno kada se preteruje sa tvrdnjama o mogućnostima alata. Dva ključna problema ističu se kao prioritet za marketinške i PR timove:
- Benchmark saturacija – Prema IEEE Spectrum (2025), mnogi AI benchmarkovi već su dostigli tačku „zasićenja“, što znači da visoke ocene na testovima više ne garantuju realni napredak. Modeli mogu izgledati impresivno u laboratorijskim uslovima, dok su u stvarnoj primeni ograničeni. Ovo može dovesti do pogrešnog ulaganja resursa u alate koji zapravo ne donose očekivanu vrednost.
- AI-washing i pooštrena regulativa – Sve je više tužbi i regulatornih postupaka zbog preuveličavanja AI funkcionalnosti. U 2024/25 zabeleženi su slučajevi u kojima su kompanije u finansijskom, tehnološkom i e-commerce sektoru kažnjene milionskim iznosima od strane FTC-a i SEC-a zbog obmanjujućih tvrdnji. Investitori, korisnici i regulatorna tela sada češće proveravaju da li se AI koristi onako kako je javno predstavljeno.
💡 Zašto je ovo važno
Razumevanje ovih rizika pomaže brendovima da izbegnu reputacione i pravne posledice, zadrže poverenje publike i donose odluke zasnovane na stvarnim, a ne marketinški ulepšanim, podacima. Transparentnost i verifikacija tvrdnji sada su podjednako važni kao i sama inovacija
Smernice za rad sa AI u marketingu i PR-u
Sad kad ste upoznati sa osnovnim AI pojmovima, vreme je za praktične smernice koje će vam olakšati primenu ovih znanja:
- Odaberite jedan AI alat i jednu vrstu sadržaja (npr. okvirni plan bloga, objava na društvenim mrežama ili naslov za e-mail kampanju).
- Pišite precizne instrukcije – što je prompt jasniji, to je rezultat kvalitetniji i brže upotrebljiv.
- Zadržite ljudsku proveru – AI ubrzava rad, ali tačnost i ton komunikacije najbolje procenjuje čovek.
- Merite i prilagođavajte – pratite vreme uštede, kvalitet sadržaja i reakcije publike kako biste stalno unapređivali pristup.
- Povezujte AI sa proverenim izvorima – smanjuje rizik od netačnih informacija i jača kredibilitet brenda.
Naučiti AI žargon može delovati kao čitanje menija napisanog matematičkim formulama. Ali jednom kada savladate osnovne pojmove, mnogo je lakše donositi prave odluke o alatima, timu i strategiji. Počnite od osnova, gradite znanje postepeno i imajte na umu da je AI u marketingu maraton, moćan saveznik samo ako ga koristite promišljeno i strategije gradite korak po korak kroz učenje i testiranje.
