AI u poslovanju: odakle krenuti i zašto prvo procesi i podaci

Ako svaka tvrtka isti dan može kupiti iste AI alate, iste modele i isti chat, prednost nastaje u onome što ti alati ne znaju, a to su vaši procesi i vaši podaci. To je pitanje koje je naš osnivač Ivan Lovrić prošli tjedan postavio na dva predavanja o AI-ju u poslovanju i ponovio u dva intervjua:

• HUP-ov masterclass, 27.10.2026. u Tehnološkom parku Split: „Od digitalizacije poslovnih procesa do primjene umjetne inteligencije”, dvosatno predavanje za vlasnike, direktore i menadžere malih i srednjih tvrtki u organizaciji Poslovne akademije HUP-a i HUP-ova Regionalnog ureda Split.
• TV Dalmacija, 29.10.2026., prije početka meetupa: kratki intervju i pogled na to gdje umjetna inteligencija danas pomaže tvrtkama.
• ML/AI Split meetup, 29.10.2026. u Tech Hubu Digitalne Dalmacije: „AI u svakodnevnom poslovanju: od digitalizacije do automatizacije”, prvo izdanje meetupa nakon duže pauze, u organizaciji Digitalne Dalmacije i pred punom dvoranom.
• HRT Radio Split, 2.11.2026. u programu uživo, s voditeljima Magdalenom Šipić i Zoranom Vukičevićem: gdje AI pomaže tvrtkama u svakodnevnom radu i zašto prednost dolazi iz procesa i podataka same tvrtke.

Publika je bila različita. Na HUP-u su sjedili vlasnici i direktori malih i srednjih tvrtki, na meetupu developeri i ljudi koji se bave umjetnom inteligencijom, a televiziju i radio pratili su ljudi koji vode tvrtku ili rade u njoj. Pitanja su bila ista: što prvo digitalizirati, gotov softver ili softver po mjeri i što AI može s podacima tvrtke. Ovaj tekst prati predavanje redom kojim smo ga održali, s primjerima iz stvarnih projekata i s onim mjestima na kojima su ti projekti zapeli.

Papir i Excel: gdje je većina tvrtki danas

Većina tvrtki kreće s istog mjesta i nitko ne kasni. Klijent nazove, netko zapiše poziv na papir ili u bilježnicu, tehničar odnese ispisani radni nalog na teren i ispuni ga rukom, a dan ili tjedan kasnije netko u uredu taj papir prepiše u tablicu, iz koje treća osoba slaže račun. Fotografije s terena putuju WhatsAppom, dogovori s klijentom putuju telefonom, a ono što je stvarno napravljeno živi u glavama dvoje ili troje ljudi.

Dok ste mali, to radi

S pet ljudi u jednoj prostoriji to radi, jer svi znaju sve i kad nešto zapne, netko se sjeti. S dvadeset ili trideset ljudi na više lokacija isti način rada stvara kašnjenja, izgubljene papire, račune koji izlaze tjednima nakon posla i telefonske pozive kojima je jedina svrha saznati gdje je posao zapeo.

Excel nije problem. Odličan je za računanje, analizu i brzu provjeru ideje, i dobar dio tvrtki koristit će ga i za deset godina. Problem nastaje kad tablica tiho postane glavni izvor podataka cijele tvrtke, kad je uređuje više ljudi istodobno, kad nitko ne zna koja je verzija zadnja, kad jedna pogrešna formula ili jedan pomaknuti redak promijeni cijeli raspored ili cijelu ponudu i kad tablica nikoga ne upozori da je servis na redu.

Proces koji nitko nije dizajnirao

Kad smo sa servisnom tvrtkom s terenskim tehničarima prošli put od prvog poziva do knjigovodstva, nabrojali smo 24 koraka. Radni nalog ispisivao se zajedno s otpremnicom, materijal i sati upisivali su se na papir, a onda još jednom u vlastitu bilježnicu svakog djelatnika, za svaki slučaj. Otpremnica je prolazila tri ovjere, izvještaj prema regulatoru slagao se ručnim zbrajanjem količina s otpremnica, a rokovi opreme u vozilima i registracije pratili su se napamet.

Nitko u toj tvrtki ne radi loše i svaki je korak nastao s dobrim razlogom. Netko je jednom pogriješio, pa se dodala još jedna ovjera, još jedna bilježnica, još jedna kopija, i tako je nastao proces od 24 koraka koji nitko nije dizajnirao, nego je narastao sam.

Vi ste konektor

U većini tvrtki konektor između sustava je čovjek, i to obično onaj najzaposleniji. U ustanovi s proizvodnim pogonima i više od 200 zaposlenih sustav za evidenciju radnog vremena, kadrovska služba, računovodstvo i računovodstveni program nisu razgovarali jedan s drugim, a voditelj koji nas je kontaktirao osobno je nosio informacije između sve četiri strane.

Četiri znaka da gubite vrijeme

Mjesta na kojima tvrtka gubi najviše vremena pokazuju iste znakove:

• Prepisivanje, kad isti podatak ide na papir, pa u tablicu, pa u računovodstveni program, a svako ponovno upisivanje je prilika za grešku.
• Traženje, kad odgovor na pitanje tko je zadnji radio na tom stroju traje pola sata.
• Pitanje „dokle ste stigli?”, kad klijent ili kolega mora nazvati da sazna status posla, jer status nigdje ne piše.
• Račun koji kasni, kad između završenog posla i računa prođe tjedan ili dva jer se čeka papir, potpis ili nečije odobrenje, a to je novac koji stoji.

Izbrojite koliko vremena odlazi na traženje, prepisivanje i zvanje ljudi. Krenite tamo gdje je taj broj najveći.

Što prvo digitalizirati

Za samoprocjenu koristimo jednostavnu ljestvicu od pet razina. Na nultoj razini je papir, na prvoj Excel i e-mail, na drugoj jedan sustav za jedan ključni proces, recimo radne naloge, na trećoj povezani sustavi s urednim podacima na jednom mjestu, a tek na četvrtoj AI koji radi nad vašim podacima. Većina tvrtki je negdje između nulte i druge razine, što je potpuno normalno, a jedina greška je pokušati skočiti s nulte na četvrtu.

Prediktivno održavanje je najjasniji primjer. Umjetna inteligencija može predvidjeti sljedeći kvar stroja, vozila ili broda samo ako je povijest kvarova zapisana, nalog po nalog, a kod većine tvrtki još nije.

Odgovor na pitanje što prvo često nije ono s čim ste došli. Ustanova iz primjera s konektorom došla je s popisom za održavanje: bazom strojeva po pogonima, prijavom kvarova, atestima i podsjetnicima za servise. Kad smo prošli što ih najviše boli, ispalo je da je to mjesečni obračun sati za više od 200 ljudi, koji se ručno slagao iz više izvora. Krenuli smo od toga, a održavanje je ostalo za kasnije.

Prvo dosadni temelji

Svaka digitalizacija, a kasnije i svaki AI projekt, stoji na tri temelja: jasnom procesu, urednim podacima i ljudima spremnima na promjenu. Kad jedan od njih fali, softver ne pomaže, a umjetna inteligencija pomaže još manje. Digitalna transformacija jednako je upravljanje ljudima koliko i upravljanje tehnologijom.

Redoslijed koji preporučujemo ima pet koraka:

1. Nacrtajte proces kako stvarno izgleda, a ne kako mislite da izgleda. Napravite to s upravom i s ljudima koji posao rade svaki dan, za istim stolom, i gotovo uvijek otkrit ćete da isti proces vide drukčije.
2. Popravite proces prije nego ga digitalizirate. Digitalizirani loš proces ostaje loš, samo je brži i skuplji za promijeniti, zato izbacite korake koji postoje samo zato što su nekad postojali, dogovorite tko odobrava što i odlučite koji rubni slučajevi ostaju izvan automatizacije.
3. Uredite podatke. Dogovorite što je kod vas klijent, što je imovina, kako se stvari zovu i tko što upisuje. Kad isti stroj u tri tablice ima tri imena, ni sustav ni AI neće znati da je to isti stroj.
4. Izaberite jedan slučaj: jedan proces, jedan tim ili jednu poslovnicu, a ne cijelu tvrtku odjednom.
5. Obučite, mjerite i pratite. Odredite tko vodi uvođenje i što ćete izmjeriti nakon tri mjeseca.

Drugi korak često traje jedan razgovor. Ovaj mjesec proizvodna tvrtka s pogonom i tri sektora opisala nam je svoj obračun sati kao trostruku kontrolu. Tajnica je unosila izostanke s papirnatih izlaznica, direktori sektora sve su kontrolirali bez prava izmjene i zaključavali tjedan, a još jedna osoba zaključavala je mjesec. Nakon jednog telefonskog razgovora voditelj sektora sam uređuje i zaključava tjedan, financije zaključavaju mjesec, a papirnata izlaznica više ne treba jer se odsutnost bilježi izravno u sustavu. Usput je izašlo i jedno rubno pravilo: dolazak deset minuta ranije i odlazak petnaest minuta kasnije ne računa se kao prekovremeni rad. Nismo napisali ni jednu liniju koda, a proces je već bio jednostavniji.

Kad tvrtka kaže da sustav radi, a nitko ga ne koristi, odgovor je gotovo uvijek u jednom od ta tri temelja. Na ovogodišnjem Innovate Splitu Ivan je vodio panel s tri tvrtke iz tri djelatnosti koje su sve krenule s papira, i zaključak je bio isti: svi žele AI, a prije nego umjetna inteligencija postane dio svakodnevnog rada, i dalje trebate jasan proces, dobre podatke i ljude koji su za to spremni.

Gotov softver ili softver po mjeri?

Do dobrog rezultata može se doći i jednim i drugim putem, a odluka ovisi o tome koliko je vaš proces specifičan. Pomažu četiri pitanja:

• Radi li vaša tvrtka posao kao većina tvrtki u djelatnosti? Ako da, gotov softver vjerojatno pokriva 80% onoga što trebate.
• Koliko ljudi će sustav koristiti i s koliko ga drugih sustava treba povezati, recimo s računovodstvenim programom?
• Tko je vlasnik podataka i možete li ih izvući ako odete?
• Koliko košta održavanje kad je sustav gotov? Softver po mjeri ne završava isporukom, mora se održavati godinama, a taj se trošak najčešće zaboravi.

Uz AI danas netko tko ne zna programirati može za vikend napraviti aplikaciju. Za prototip i provjeru ideje to je odlično. Za ključni proces, radne naloge, račune i podatke klijenata razmislite tko će aplikaciju održavati, gdje su podaci i što se događa kad nešto pukne.

Naš savjet: krenite s gotovim rješenjem. Softver po mjeri ima smisla kad točno znate što želite i što vam kod gotovog nedostaje, a to obično saznate tek nakon nekoliko mjeseci korištenja.

Što umjetna inteligencija jest i zašto ne popravlja loš proces

Postavite AI asistentu dva pitanja. Na „preformuliraj mi ovaj e-mail da zvuči profesionalnije” odgovorit će odlično. Na „jesmo li ovom klijentu o ovome već pisali?” neće moći odgovoriti uopće, osim ako je povezan s vašim e-mailom. Cijela razlika između općeg AI-ja i AI-ja koji radi s vašim podacima je između ta dva pitanja, a što nije zapisano i povezano, za asistenta ne postoji.

Pomažu tri slike. Umjetna inteligencija je nova vrsta računala, u kojoj je model procesor, okruženje u kojem radi operativni sustav, a vještine i konektori koji ga spajaju s vašim e-mailom, dokumentima i sustavima su aplikacije. Većina ljudi gleda samo procesor i pita koji je model najbolji, a vrijednost za tvrtku dolazi iz toga s čim je AI povezan i koje upute ima. AI je i novi kolega prvi dan na poslu, pametan, brz i općenito dobro obaviješten, a o vašim klijentima, cijenama i pravilima ne zna ništa dok mu ih ne objasnite. I treće, način rada koji zapišete s AI-jem ostaje u tvrtki. Jedan posao odradite s AI-jem korak po korak i ispravljajte ga dok ne bude onako kako biste ga vi napravili, zatim mu recite da zapiše kako ste to napravili i dopišite ono što znate, a niste rekli. Tako zapisan postupak vrijedi i kad AI ugasite i više ne odlazi iz tvrtke s osobom koja ga zna.

AI je izvrstan u pisanju i preoblikovanju teksta, sažimanju dugih dokumenata, pretraživanju velike količine teksta, prvoj verziji ponude, ugovora ili izvještaja i slaganju podataka u pregledan oblik. Nepouzdan je u točnim brojkama, u propisima koji se mijenjaju i u svemu što nije vidio, jer AI ne provjerava, nego dovršava rečenicu. Uzmite rečenicu „prag za ulazak u sustav PDV-a iznosi…”. Za jezični model 60.000 eura, 40.000 eura i 300.000 kuna jednako su uvjerljivi nastavci. Danas vrijedi samo prvi, drugi je vrijedio do kraja 2024. godine, a treći prije uvođenja eura.

AI agent je, u našoj definiciji, sustav koji ne odgovara samo na pitanje, nego sam obavlja niz koraka nad vašim podacima i alatima: pročita e-mail, pronađe dokument, složi ponudu i pripremi je za vaše odobrenje.

Umjetna inteligencija ubrzava smjer u kojem već idete, ali ga ne ispravlja. Stavite je na loš proces i do istih krivih odgovora doći ćete brže, a grešku će biti skuplje vratiti. Multiplikator primijenjen na nulu i dalje je nula, a primijenjen na nered daje veći nered koji izgleda kao napredak. Uska grla u tvrtkama danas rijetko su tehnologija. To su pet razina odobravanja, odgovornost razmazana preko četiri tima i Excel tablica kao glavni izvor podataka, a agent naslijedi sva ta ograničenja.

Prije umjetne inteligencije pogledajte svoje podatke kroz tri pitanja, ista ona kojima počinje AI pregled za malu tvrtku. Jesu li uredni, odnosno zove li se ista stvar svugdje isto i jesu li podaci potpuni? Jesu li dostupni, odnosno može li ih sustav pročitati ili su u bilježnici, na papiru i u nečijem mobitelu? I tko njima upravlja, odnosno tko smije vidjeti što i tko odgovara za točnost? Najbolji potez za vašu AI strategiju često nema veze s AI-jem: to je sređivanje podataka.

Kako je to izgledalo u našim projektima

Primjeri koje smo pokazali dolaze iz projekata tvrtke Workspace i nijedna od tih tvrtki nije počela s umjetnom inteligencijom.

1. Procesi: tvrtka za servis jahti popravila je model podataka na papiru prije programiranja, a danas svaki posao zatvara jednim potpisanim PDF-om.
2. Podaci: čarter tvrtka dogovorila je tri pravila, a AI sada u nekoliko sekundi razdvaja redovne sate i sate u garanciji po brodu.
3. Ljudi: tvrtka za tehničku zaštitu odustala je deset dana nakon početka obuke jer njezina organizacija posla nije bila spremna za prelazak.

Primjer za procese: digitalni radni nalozi u servisu jahti

U tvrtki za servis i refit jahti petnaestak servisera, mehaničara i električara godišnje obradi oko 150 brodova, 350 radnih naloga i 120 klijenata. Isti servis bilježio se na tri načina: na njihovom papirnatom obrascu, na papiru koji klijent ovjerava na brodu i u elektroničkom izvještaju proizvođača motora. Uprava je polazila od toga da jedan brod ima jedan radni nalog, dok ih voditelj radionice nije ispravio: jahta kod njih stoji od rujna do lipnja, a pod istim nalogom ima pet paralelnih poslova, motore, generator, stabilizatore i drugo, svaki s drugim ljudima. Napravili smo radionicu s upravom i serviserima i popravili model podataka na papiru, prije programiranja. Danas serviser svaki dan piše izvještaj na mobitelu, posao završava jednim PDF-om s potpisom klijenta i svim satima na jednom mjestu, a uprava vidi planirane i stvarne sate. Ista je uprava 2024. godine rekla da je aplikacija za ponude pretjerana, a ove je godine sama napisala specifikaciju od 17 stranica za softver po mjeri za ponude i upravljanje projektima.

Primjer za podatke: tko plaća sate u čarter tvrtki

Čarter tvrtka koja upravlja i servisira jahte ima više poslovnica duž obale. Tehničar bi krenuo na brod ne znajući kome će se njegovi sati fakturirati: vlasniku broda, brodogradilištu ako je posao u garanciji ili internoj firmi unutar grupe. Nismo razvijali ništa novo. Dogovorili smo tri pravila, poslovnica je klijent, brod je imovina, a garancija je oznaka na radnom nalogu, i pokrenuli pilot s dva tehničara u jednoj poslovnici. Uvođenje je stajalo na jednoj osobi, a ograničenje pristupa po poslovnici, koje su tražili, sustav ne podržava. Otkad oznaka garancije postoji na svakom nalogu, AI u nekoliko sekundi odgovara koliko je sati odrađeno redovno, a koliko u garanciji, po brodu, klijentu i vlasniku.

Primjer za ljude: zašto je tvrtka za tehničku zaštitu odustala nakon deset dana

Tvrtka za tehničku zaštitu s terenskim tehničarima i više od 20 klijenata na redovnom održavanju platila je probno razdoblje i odustala deset dana nakon početka obuke. Napisali su da je funkcionalnost zadovoljavajuća, a da je problem u njihovoj trenutnoj organizaciji posla, koordinaciji s tehničarima i velikoj bazi podataka. Druga je tvrtka uvela sustav usred sezone, odustala i vratila se zimi s dva korisnika umjesto pet. Sustav uvodite izvan sezone, s jednom osobom koja vodi uvođenje i ima vremena za to, i s podacima posloženima prije prelaska.

Isti redoslijed za softver po mjeri i AI

Isti redoslijed vrijedi i za softver po mjeri. Tim za servis klimatizacije šest je mjeseci svaki dan koristio gotov alat, a njihov popis onoga što fali postao je specifikacija za nadogradnju po mjeri, koja sad čeka sufinanciranje. Servisna tvrtka s 24 koraka napisala je 34 stranice zahtjeva, a cijena je izašla na gotovo 100.000 eura i devet mjeseci rada, što je znak da treba krenuti manje.

Ove jeseni uveli smo AI u ured za porezno savjetovanje. Licence su bile gotove isti dan, a ostatak posla otišao je na četiri pitanja: gdje su podaci, tko smije vidjeti što, tko upravlja postavkama i što je izvor istine za podatke o klijentima. U našem vlastitom radu AI slaže jutarnji pregled dana, zapisnike sastanaka, bazu znanja, tjedne izvještaje klijentima, prve verzije ponuda iz stvarnih sati prošlih projekata i ugovore iz klauzula koje je pravnik već odobrio. Mali agentski timovi traže potencijalne klijente, pripremaju tjedni članak za blog i pregled konkurencije i javnih nabava, a čovjek odobrava sve prije nego ode van.

Nacrtajte jedan proces od poziva do računa

Sjednite s ljudima koji rade posao, ne samo s upravom, izaberite proces u kojem gubite najviše vremena i nacrtajte ga od prvog poziva do računa. Vidjet ćete gdje se podaci prepisuju, gdje se čeka i gdje se posao gubi, a taj crtež je prvi korak i prema digitalizaciji i prema umjetnoj inteligenciji.

Ako u tvrtki koristite AI, Akt o umjetnoj inteligenciji Europske unije u članku 4. od 2. veljače 2025. traži od tvrtki koje koriste AI sustave da osiguraju dostatnu razinu AI pismenosti zaposlenika. Za tvrtku od trideset ljudi to znači popis alata koje koristite, interno pravilo o tome koji se podaci ne unose u javne alate, kratku obuku i evidenciju da je obuka održana.

Ako želite da netko s vama pogleda taj crtež, javite nam se za početnu radionicu.