Veštačka inteligencija (AI) nije futuristički koncept o kojem se govori po tehnološkim konferencijama. Danas je ona prisutna u različitim industrijama, a i u svakodnevnom životu pojedinaca. Prošlo je dovoljno vremena da možemo da analiziramo kako se njena primena, posebno generativne veštačke inteligencije, transformisala od prvobitnih dana. Ovaj blog post se oslanja na uvide i podatke nedavno objavljenog članka Harvard Business Review-a (HBR) Kako ljudi zaista koriste Gen AI u 2025?
Kako HBR ističe, svedočili smo pojavi prilagođenih GPT modela, dizajniranih za specifične zahteve, kao i novih igrača na tržištu poput DeepSeek-a i Grok-a, što je donelo veću konkurenciju i izbor. Google je privukao pažnju svojim alatom za generisanje sadržaja NotebookLM, dok je OpenAI lansirao niz novih modela, uz najavu njihovog objedinjavanja. Značajan napredak predstavlja i „razmišljanje po principu lanca misli“ (chain-of-thought reasoning), gde AI sistemi žrtvuju brzinu radi dublje analize i kvalitetnijih odgovora. Glasovne komande su takođe unapredile interakciju, otvarajući nove mogućnosti korišćenja, na primer, tokom vožnje. Uz sve ovo, troškovi su značajno smanjeni, a pristup tehnologiji je proširen. Upravo ove promene su HBR navele da ažuriraju svoje prošlogodišnje istraživanje o načinima na koje ljudi koriste generativnu AI. Pogledajmo šta novi podaci otkrivaju.
Promene u trendovima: Od tehničke podrške do ličnog razvoja
Analiza HBR-a pokazuje značajne promene u načinu na koji koristimo generativnu veštačku inteligenciju. Među 100 najčešćih slučajeva upotrebe, čak 38 je potpuno novih, što potvrđuje da se ovo polje i dalje intenzivno razvija.
Interesantno je da su se na vrhu liste našle primene koje se tiču ličnog blagostanja i samoaktualizacije. Psihoterapija i druženje izbili su na prvo mesto kao najčešći slučaj upotrebe veštačke inteligencije. Odmah iza slede „Organizovanje mog života“ (#2) i „Pronalaženje svrhe“ (#3), što ukazuje na jasan pomak sa pretežno tehničkih ka emotivnijim i ličnijim primenama AI u poslednjih godinu dana.
Generalno, tema „Lična i profesionalna podrška“ sada dominira, preuzimajući značajan deo prostora koji je ranije zauzimala „Tehnička pomoć i rešavanje problema“.
Grafikon: Top 10 najpopularnijih slučajeva upotrebe generativne veštačke inteligencije
Ako sve ove slučajeve u kojima ljudi koriste veštačku inteligenciju grupišemo u teme, možemo da vidimo da su prva pet mesta na prošlogodišnjoj listi bila:
- Kreiranje i editovanje sadržaja
- Tehnička pomoć i podrška u rešavanju problema
- Lična i profesionalna podrška
- Učenje i razvoj
- Kreativnost i rekreacija
Ove godine, redosled tema se promenio i to ovako:
- Lična i profesionalna podrška
- Kreiranje i editovanje sadržaja
- Učenje i razvoj
- Tehnička pomoć i podrška u rešavanju problema
- Kreativnost i rekreacija
Evo detaljnijeg pogleda na neke od najistaknutijih načina upotrebe:
- Terapija i druženje (#1): Ovaj slučaj upotrebe, kako navodi HBR, obuhvata dva srodna aspekta: strukturiranu podršku za psihološke izazove (terapija) i kontinuiranu socijalnu i emocionalnu povezanost (druženje), koja ponekad uključuje i romantičnu dimenziju. Oba zadovoljavaju osnovnu ljudsku potrebu za emocionalnom vezom. Mnogi korisnici su istakli kako im AI terapija pomaže u procesuiranju tuge ili trauma. Kao ključne prednosti ističu se dostupnost 24/7, relativno niski troškovi (ponekad i besplatno korišćenje) i odsustvo osuđivanja koje može biti prisutno u interakciji sa drugim ljudima. Ovaj fenomen primećen je i u drugim delovima sveta, poput Kine, a novija istraživanja sugerišu da su terapijske intervencije AI dostigle nivo sofisticiranosti uporediv sa ljudskim terapeutima.
- Organizovanje mog života (#2): Ovo je još jedan visoko rangirani novi način upotrebe. Ljudi koriste AI kako bi postali svesniji svojih namera – bilo da se radi o svakodnevnim navikama, novogodišnjim odlukama ili introspektivnim uvidima – i kako bi pronašli jednostavne načine da započnu sa njihovom realizacijom. Ovo se dešava kako u privatnom okruženju, korišćenjem alata kao što su ChatGPT, Claude i Perplexity, tako i na poslu, najčešće uz Microsoft Copilot.
- Pronalaženje svrhe (#3): Definisani kao određivanje sopstvenih vrednosti, prevazilaženje prepreka i preduzimanje koraka ka samorazvoju (npr. saveti o narednim koracima, preformulisanje problema, pomoć u održavanju fokusa), ovi zahtevi sve češće se upućuju AI modelima.
Pored ovih, HBR izdvaja i druge primene koje se tiču „mekše“ strane ljudskog bića, kao što su povećanje samopouzdanja (na 18. mestu), vođenje dubokih i smislenih razgovora (na 29. mestu).
Iako se očekivalo da će veštačke inteligencija najviše pomagati oko tehničkih problema, izgleda da će moći da pomogne i u zadovoljavanju nekih od osnovnih ljudskih potreba.
Uticaj na kritičko mišljenje i bezbednost i dalje najveće brige
Uprkos očiglednim prednostima i sve široj primeni, HBR članak ukazuje i na određene brige i potencijalne negativne strane upotrebe generativne veštačke inteligencije.
Postoji aktivna debata o tome da li su veliki jezički modeli (LLM) blagoslov ili pretnja za našu sposobnost kritičkog razmišljanja. Neki korisnici, kako se navodi, otvoreno priznaju da su „postali previše zavisni“ od AI. S druge strane, mnogi prepoznaju i slave sposobnost tehnologije da unapredi učenje i razmišljanje pojedinca: „Ako je ne koristite kao alat za učenje, onda ćete uništiti svoj karijerni napredak i postati stagnirani i ograničeni u svom znanju.“
Privatnost podataka je takođe tema koja se konstantno provlači. Entuzijazam za generativnom AI često je praćen upozorenjima o tome kako velike tehnološke kompanije mogu koristiti prikupljene podatke.
Na kraju, čini se da sve veći broj korisnika shvata suštinsku poentu: da bi veštačka inteligencija zaista bila korisna, neophodno je da imamo jasne namere, proverimo dodatno informacije samostalno i uključimo svoju svest u finalni proizvod.
Kako generativni AI transformiše marketing?
Dok su akademici i praktičari ranije istraživali potencijal AI prvenstveno u oblastima kao što su korisnička podrška i kreiranje sadržaja, poslovni svet sada sve više prepoznaje njen ogroman potencijal i u drugim marketinškim aktivnostima. Kako HBR naglašava, posebno uzbudljive mogućnosti otvaraju se u sferi istraživanja tržišta – ključnom procesu kroz koji kompanije prikupljaju podatke i stiču saznanja o svojim kupcima i konkurentima.
HBR u svom članku Kako generativni AI transformiše istraživanje tržišta identifikuje četiri ključne vrste mogućnosti koje generativna AI donosi istraživanju tržišta.
- Unapređenje postojećih praksi – AI može da učini tradicionalne marketinške procese bržim, jeftinijim i lakšim za primenu na velikom obimu.
- Zamenu dosadašnjih metoda korišćenjem sintetičkih podataka. Ovi podaci, koje generiše AI, simuliraju preferencije i ponašanja ljudi bez potrebe za direktnim anketiranjem ili intervjuima.
- “Popunjavanje praznina” u razumevanju tržišta dobijanjem uvida i dokaza koji nisu bili dostupni putem konvencionalnih metoda prikupljanja podataka.
- Stvaranje novih vrsta podataka i uvida. Mnoge kompanije se suočavaju sa visokim troškovima i dugim rokovima tradicionalnog istraživanja tržišta, a generativna AI nudi rešenja za oba ova izazova.
Da bi se iskoristile ove mogućnosti treba koristiti četiri osnovne sposobnosti generativne AI – sinteze informacija, kodiranja (računarskog programiranja), ljudske interakcije i pisanja – u svakoj fazi procesa istraživanja tržišta. Na primer, sposobnost AI da sintetiše ogromne količine informacija može se koristiti za brzo sumiranje postojeće literature i prethodnih istraživanja u početnoj fazi, zatim za izvlačenje ključnih nalaza iz intervjua i novoprikupljenih podataka, i na kraju za jasno artikulisanje zaključaka. Sve ove aktivnosti AI može obaviti znatno brže od ljudi.
Istraživanje koje se navodi u HBR članku pokazuje da su marketinški stručnjaci veoma pozitivno nastrojeni prema ovoj tehnologiji. Veliki procenat onih koji koriste AI u svom radu već je primenjuje za sumiranje dugačkih transkripata (62%), analizu podataka (58%) i pisanje izveštaja (54%). Preko 80% ispitanika veruje da AI može značajno da poboljša ličnu produktivnost i efikasnost, te da je njena integracija ključna za održavanje konkurentnosti.
Jedna od najinovativnijih primena je generisanje i analiza sintetičkih podataka – veštački stvorenih podataka koji oponašaju ponašanje stvarnih ljudi. Ovo omogućava kompanijama da dođu do podataka brže, na osnovu istorijskih podataka i dosadašnjim informacijama o svojoj ciljnoj grupi.
Još jedna napredna primena su „digitalni blizanci“ – virtuelne replike pojedinačnih kupaca, kreirane na osnovu dostupnih informacija, koje omogućavaju testiranje i usavršavanje marketinških materijala pre kontakta sa stvarnim ljudima.
Inovacije u ovoj oblasti predvode i startap kompanije. HBR navodi primere kao što je Meaningful, koji koristi AI za kreiranje prilagođenih anketa, njihovu distribuciju, sprovođenje kvalitativnih intervjua i analizu rezultata. Drugi, Outset.ai, fokusira se na sposobnost AI da generiše relevantna pitanja (a ne samo odgovore) kako bi se došlo do dubljih uvida o potrebama potrošača, pri čemu AI dinamički postavlja dodatna pitanja zasnovana na prethodnim odgovorima ispitanika.
Zanimljivo je zapažanje da su ljudi često otvoreniji u razgovoru sa AI nego sa drugim čovekom, jer se smanjuje uticaj određenih pristrasnosti.
Alati poput Google-ovog NotebookLM-a takođe omogućavaju kreiranje personalizovanih „istraživačkih asistenata“ obučenih na specifičnim podacima o industriji i konkurenciji.
AI nastavlja da se razvija, treba pronaći balans
Godinu dana nakon prvobitnih analiza, jasno je da se upotreba generativne veštačke inteligencije značajno transformisala. Od alata prvenstveno viđenog za tehničku pomoć, AI sve više postaje partner u ličnom razvoju, emocionalnoj podršci i organizaciji života. Čini se da smo tek na početku otkrivanja punog potencijala ove tehnologije, ali i da moramo biti svesni izazova koje ona nosi, posebno u pogledu kritičkog razmišljanja i privatnosti podataka. Kako se AI bude dalje razvijala, biće ključno pronaći balans između iskorišćavanja njenih neverovatnih mogućnosti i očuvanja ljudske autonomije i dobrobiti.
Što se tiče primene veštačke inteligencije u istraživanju tržišta, HBR upozorava da je važno biti svestan i ograničenja generativne AI, kao što su potencijal za pristrasne rezultate (što brine 77% ispitanika), nejasnoće u predviđanju drastičnih promena u ponašanju potrošača, i osetljivost na način na koji se postavljaju upiti (promptovi).
