KADA VEŠTAČKA INTELIGENCIJA NIJE SAMO “BUZZWORD” I ŠTA ZNAČI GRADITI SISTEME KOJI ZAISTA RADE

В. Н.

24. 04. 2026. u 12:20

VEĆINA AI projekata nikada ne pređe fazu eksperimenta. Ne zato što modeli ne rade, već zato što sistemi ne mogu da izdrže realno okruženja, u kojem treba da funkcionišu.

КАДА ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА НИЈЕ САМО “BUZZWORD” И ШТА ЗНАЧИ ГРАДИТИ СИСТЕМЕ КОЈИ ЗАИСТА РАДЕ

FOTO: ILUSTRACIJA FACTORY

Razlika između demonstracije i operativnog sistema nije u preciznosti modela, već u sposobnosti da se tehnologija uklopi u postojeće procese, obradi velike količine podataka u realnom vremenu i funkcioniše stabilno, bez prekida. Upravo na tom prelazu iz ideje u svakodnevnu upotrebu najveći broj AI inicijativa ostaje nedovršen.

U okruženjima gde sistemi imaju direktne finansijske i operativne implikacije prostor za takav ishod ne postoji. Veštačka inteligencija u tim slučajevima nije dodatak. Ona postaje deo operativne osnove sistema.

U tom kontekstu treba posmatrati kompanije koje uspevaju AI da prevedu iz koncepta u operativni sistem. Jedan od takvih primera je “Factory Group”.

“Factory Group” je tehnološko inženjerska kompanija s više od 100 stručnjaka, koja razvija i implementira kompleksne digitalne sisteme za organizacije u javnom i privatnom sektoru u Srbiji i na međunarodnom tržištu. Fokus njenog rada nije na eksperimentalnim rešenjima, već na sistemima koji funkcionišu u realnim operativnim uslovima, pod opterećenjem, u kontinuitetu i u okviru jasno definisanih pravila.

Priznanja poput Financial Times liste “1000 Europe’s Fastest Growing Companies” i “Deloitte Technology Fast 50” dolaze kao posledica takvog pristupa. Ne kao potvrda potencijala, već kao rezultat isporučenih sistema.

FOTO: ILUSTRACIJA FACTORY

 

Problem koji većina AI projekata ne rešava

U javnom prostoru veštačka inteligencija se često posmatra kroz prizmu modela, njihove tačnosti, brzine ili inovativnosti. Međutim, u realnim sistemima model je samo jedan deo šire slike.

Ključni izazovi su drugačiji. Kako upravljati podacima, kako obezbediti stabilnost sistema, kako integrisati rešenje u postojeću infrastrukturu i kako osigurati da sistem radi predvidivo u svakodnevnim uslovima.

Bez toga AI ostaje demonstracija.

Upravo zbog toga organizacije koje razvijaju operativne AI sisteme polaze od drugačijeg pristupa. Inženjerskog, a ne eksperimentalnog.

FOTO: ILUSTRACIJA FACTORY

AI kao inženjerski, a ne samo istraživački problem

Jedan od razloga zašto mali broj kompanija uspeva da uvede AI u operativne sisteme jeste način na koji pristupa razvoju.

S jedne strane nalaze se organizacije koje razvijaju modele, ali nemaju kapacitet da ih implementiraju u složenim sistemima. S druge strane su kompanije koje razvijaju softver, ali bez dubljeg razumevanja AI komponenti.
Operativni sistemi zahtevaju spoj oba pristupa.
U praksi to znači kombinaciju istraživačkog rada i inženjerske discipline, razvoj modela koji imaju smisla u realnim uslovima, ali i njihovu implementaciju u sistemima koji moraju da rade pouzdano, kontinuirano i u velikom obimu.
“Factory Group” svoj AI razvoj gradi upravo na tom spoju.
Njeni sistemi se koriste za obradu i analizu velikih količina podataka, identifikaciju obrazaca i odstupanja, podršku donošenju odluka i automatizaciju operativnih procesa. Implementiraju se unutar infrastrukture klijenata, čime se obezbeđuje kontrola nad podacima i stabilnost sistema.
Ono što ove sisteme razlikuje nije samo funkcionalnost već činjenica da su projektovani da rade u realnom okruženju, a ne u kontrolisanim uslovima.

FOTO: ILUSTRACIJA FACTORY

Znanje koje omogućava operativnost

U okruženjima gde je tolerancija na grešku minimalna način na koji se razvija znanje postaje jednako važan, kao i sama tehnologija.
Značajan deo “Factory Group” AI tima paralelno radi na doktorskim istraživanjima, uz aktivnu podršku kompanije. Ovakav pristup omogućava razvoj dubljeg razumevanja problema koje sistemi treba da rešavaju, ali i njihove praktične implementacije.
Rezultat nije tim koji prati trendove, već tim koji razume kako da primeni tehnologiju u uslovima gde mora da funkcioniše bez izuzetka.

Rast koji dolazi iz kompleksnosti

Razvoj AI sistema u operativnom okruženju neminovno vodi ka većoj složenosti i većim zahtevima.
“Factory Group” svoje projekte realizuje u različitim industrijama i sistemima gde su obrada podataka, kontinuitet rada i pouzdanost ključni faktori. Svaki novi sistem donosi drugačiji skup zahteva, što dodatno oblikuje pristup razvoju.
Partnerstva sa kompanijama kao što su IBM, “Oracle” i “Lenovo” omogućavaju proširenje tehnološkog okvira u kojem se ova rešenja implementiraju, dok širenje kroz međunarodne akvizicije potvrđuje izlazak iz okvira regionalnog tržišta.

FOTO: ILUSTRACIJA FACTORY

Kada AI prestane da bude tema

Najjasniji znak da je veštačka inteligencija dostigla zrelost nije u tome koliko se o njoj govori, već u tome koliko postaje neprimetna.
Kada sistemi funkcionišu bez zastoja, kada podaci teku kroz procese bez potrebe za intervencijom i kada odluke mogu da se donose na osnovu pouzdanih informacija, AI prestaje da bude vidljiv kao tehnologija.
Postaje deo infrastrukture.
U tom trenutku više nije važno kako je sistem razvijen. Važno je da radi.
I upravo tu se pravi razlika između projekata koji ostaju na nivou ideje i onih koji postaju deo svakodnevnog poslovanja.

Pratite nas i putem iOS i android aplikacije

Pratite vesti prema vašim interesovanjima

Novosti Google News

Komentari (0)

Peter Sijarto teško bolestan, imao tri operacije: Za to niko ne bi želeo da čuje