Zašto pilot-projekti UI-ja zapnu
Većina tvrtki već je isprobala umjetnu inteligenciju: nekoliko licenci za chatbot, dokaz koncepta za čitanje računa ili radionicu s dobavljačem. Znatno rjeđe rješenje prelazi u svakodnevni rad, gdje donosi mjerljive učinke. Razlozi se u praksi ponavljaju i rijetko su povezani s izborom modela.
- Podaci nisu spremni. Dokumenti postoje u više verzija, ključni podaci nalaze se u osobnim tablicama, a sustavi nisu međusobno povezani. Model koji dobije loše ulazne podatke daje nepouzdane odgovore, a povjerenje korisnika brzo nestaje.
- Prava pristupa su preširoka. U okruženju Microsoft 365 tijekom godina nakupi se mnogo mapa, stranica i grupa podijeljenih šire nego što je potrebno. Dok ih pretražuje samo čovjek, taj je rizik skriven. Asistent UI-ja koji zna pretraživati sve brzo ga otkriva.
- Projekt nema vlasnika. Pilot vodi IT ili oduševljeni pojedinac, a poslovni odjel nema ni mandat ni vremena. Kad pilot završi, nitko ne odlučuje o nastavku, proračunu i širenju.
- Nema polazišta za mjerenje. Bez izmjerenog stanja prije pilota nije moguće dokazati da je rješenje išta poboljšalo, pa je teško opravdati ulaganje u produkciju.
Dobra je vijest da su sve četiri prepreke organizacijske i mogu se ukloniti planiranjem. Gdje ste danas, provjerite samoprocjenom na ovoj stranici.
Okvir spremnosti: šest područja
Samoprocjena prati šest područja koja zajedno odlučuju hoće li uvođenje UI-ja biti uspješno. Sličnu logiku koriste i priznati okviri kao što su NIST AI Risk Management Framework i načela OECD-a za umjetnu inteligenciju: tehnologija je samo jedan dio, a uz nju su jednako važni ljudi, procesi i upravljanje rizicima.
| Područje | Ključno pitanje | Znak spremnosti |
|---|---|---|
| Strategija i slučajevi uporabe | Koji poslovni problem rješavamo? | Razvrstan popis slučajeva uporabe s mjerljivim ciljevima |
| Podaci | Jesu li podaci kvalitetni, dostupni i imaju li vlasnika? | Vlasnici podataka i klasifikacija prema osjetljivosti |
| Tehnologija i infrastruktura | Je li okruženje sigurno i povezivo? | Uređena prava, MFA, DLP, oznake osjetljivosti, API |
| Ljudi i znanja | Znaju li zaposlenici koristiti UI sigurno i smisleno? | Program pismenosti u području UI-ja i vlasnik programa |
| Upravljanje i usklađenost | Tko smije što koristiti i pod kojim uvjetima? | Politika korištenja UI-ja, popis sustava, procjena prema GDPR-u |
| Provedba i rezultati | Znamo li pilot dovesti do produkcije? | Iskustvo s pilotom, mjerenje učinaka, proračun |
Alat ponderira pitanja: više se računaju ona koja često zaustave projekt, primjerice uređenost prava pristupa, kvaliteta podataka i jasan poslovni cilj. Ukupna ocjena svrstava vas u jednu od četiri razine zrelosti: istraživanje, pilotiranje, uvođenje ili skaliranje.
Microsoft 365 Copilot: što pripremiti prije uvođenja
Za mnoge je tvrtke Copilot prvi susret s generativnom UI u svakodnevnom radu jer radi u alatima koje zaposlenici već koriste: Outlooku, Teamsu, Wordu, Excelu i PowerPointu. Microsoft je proizvod u međuvremenu preimenovao u Microsoft Copilot, ali se u licencama i dokumentaciji još pojavljuje i prethodni naziv. Uvođenje je tehnički jednostavno, ali priprema nije.
Licenciranje preko CSP partnera
Osnovni Copilot Chat uključen je u odgovarajuće licence Microsoft 365 i odgovara uglavnom iz weba te iz sadržaja koje korisnik sam priloži. Za odgovore iz e-pošte, dokumenata, sastanaka i razgovora organizacije potrebna vam je dodatna licenca Microsoft 365 Copilot. Licence možete urediti preko partnera Microsoft CSP, koji vam pomaže odabrati pravu kombinaciju i prilagođavati je broju korisnika. Humanfrog je CSP partner, pa licenciranje povezujemo s pripremom okruženja.
Prava pristupa i prekomjerno dijeljenje
Copilot prema Microsoftovoj dokumentaciji korisniku prikazuje samo sadržaje za koje ima barem pravo čitanja. To je istodobno zaštita i rizik: ako je mapa s plaćama greškom podijeljena s cijelom organizacijom, Copilot će je pronaći. Prije uvođenja zato pregledajte SharePoint stranice i Teams timove podijeljene sa svima, poveznice koje svatko može otvoriti te neaktivne stranice. Microsoft za to nudi alate kao što je SharePoint Advanced Management.
Oznake osjetljivosti i DLP
Oznake osjetljivosti u Microsoft Purviewu omogućuju da povjerljive dokumente označite i po potrebi šifrirate. Copilot kod šifriranih sadržaja poštuje prava korištenja koja korisnik ima. Pravila za sprječavanje curenja podataka (DLP) i obvezna višefaktorska autentifikacija dopunjuju tu zaštitu.
Uvođenje korisnika
Licenca sama ne mijenja način rada. Započnite s pilot-skupinom iz više odjela, pripremite scenarije korištenja po ulogama (sažetak sastanka, nacrt ponude, analiza u Excelu), odredite ambasadore i pratite korištenje u izvješćima administrativnog centra. Tek nakon toga proširite licence.
AI agenti, Copilot ili rješenje po mjeri
Nije svaki problem prikladan za Copilot i nije svaki problem potrebno rješavati razvojem. Izbor ovisi o tome je li riječ o osobnoj produktivnosti, automatizaciji dijela procesa ili specifičnom znanju i podacima tvrtke.
| Copilot za Microsoft 365 | AI agenti | Rješenje po mjeri | |
|---|---|---|---|
| Namjena | Pomoć pojedincu pri pisanju, sažimanju i pretraživanju | Samostalnije izvođenje koraka procesa | Specifičan proces, podaci ili zahtjevi u pogledu privatnosti |
| Primjeri | Sažeci sastanaka, nacrti e-pošte, analiza u Excelu | Obrada zahtjeva, podrška korisnicima, priprema narudžbi | Obrada dokumenata, asistent za interno znanje (RAG), lokalni model |
| Podaci | Sadržaji u Microsoftu 365 kojima korisnik ima pristup | Microsoft 365 i poslovni sustavi putem konektora | Odabrani izvori, i izvan Microsofta 365 |
| Preduvjet | Uređena prava, oznake, uvođenje | Integracije, jasna pravila, ljudski nadzor | Razvojni tim, održavanje, upravljanje modelom |
| Vrijeme do učinka | Tjedni | Tjedni do mjeseci | Mjeseci |
Agente je moguće graditi alatima kao što je Microsoft Copilot Studio ili kao samostalna rješenja povezana s ERP-om, CRM-om i sustavom za upravljanje dokumentima. Kad podaci ne smiju napustiti vaše okruženje, smisleno je rješenje po mjeri s lokalnim ili privatnim modelom.
Od pilota do produkcije za 90 dana
Za jasno ograničen slučaj uporabe s dostupnim podacima 90 dana realan je okvir da od odabira dođete do prve produkcijske verzije. Preduvjet je da su odluka i vlasnik poznati već na početku.
| Razdoblje | Aktivnosti | Rezultat |
|---|---|---|
| 1.–2. tjedan | Odabir slučaja uporabe, vlasnik, početna mjerenja, procjena rizika i GDPR-a | Potvrđen opseg i kriteriji uspjeha |
| 3.–4. tjedan | Priprema podataka i prava, sigurnosne postavke, odabir tehnologije | Pripremljeno okruženje |
| 5.–8. tjedan | Pilot sa stvarnim korisnicima i podacima, tjedna poboljšanja | Izmjereni učinci i povratne informacije |
| 9.–10. tjedan | Ocjena rezultata, odluka o produkciji, plan troškova | Odluka uprave |
| 11.–13. tjedan | Produkcijska postavka, osposobljavanje, praćenje i podrška | Rješenje u svakodnevnoj uporabi |
Kako mjeriti povrat ulaganja
Povrat ulaganja u UI najlakše je dokazati kod procesa koje već danas mjerite. Prije pilota zabilježite vrijeme obrade, broj pogrešaka, vrijeme odziva ili trošak po transakciji, a nakon uvođenja usporedite iste pokazatelje. Na strani troškova uzmite u obzir sve: licence ili potrošnju, integracije, uređivanje podataka, sigurnost, osposobljavanje i održavanje.
Kod alata za osobnu produktivnost, kao što je Copilot, uštedu vremena teže je precizno izmjeriti. Pratite stvarno korištenje, ankete među korisnicima i nekoliko odabranih scenarija u kojima učinak možete izmjeriti izravno. Neiskorištena licenca trošak je bez povrata, pa licence redovito preraspoređujte.
Upravljanje i osnove Akta o umjetnoj inteligenciji
Akt o umjetnoj inteligenciji (Uredba (EU) 2024/1689) vrijedi i za tvrtke koje UI samo koriste. Od 2. veljače 2025. svi dobavljači i subjekti koji uvode sustave moraju osigurati dostatnu pismenost zaposlenika u području UI-ja (članak 4.). Daljnje obveze ovise o razini rizika, a ona o namjeni korištenja, a ne o alatu. Isti jezični model može u jednom slučaju biti minimalnog rizika, a pri razvrstavanju kandidata za zapošljavanje visokorizičan.
Za početak su vam potrebne tri stvari: kratka politika korištenja UI-ja, popis sustava UI-ja s razvrstavanjem prema riziku i postupak procjene zaštite osobnih podataka, uključujući procjenu učinka (DPIA) kad je potrebna. Razinu rizika pojedinog sustava provjerite u vodiču Akt o umjetnoj inteligenciji: razine rizika.
Humanfrog tvrtkama pomaže od procjene spremnosti i pripreme okruženja Microsoft 365 do razvoja agenata, obrade dokumenata i asistenata za interno znanje. Pišite nam i zajedno ćemo odrediti prvi slučaj uporabe koji će donijeti mjerljiv rezultat.
