AI 2026: Što još uvijek ne radi, a marketinzi ne pričaju

AI piše emailove bolje od 60% zaposlenika u studiji MIT-a, a sastanke sažima s točnošću koja bi posramila većinu asistenata. Problem je što te sposobnosti — koliko god korisne — maskiraju stvarno usko grlo: sustavi još uvijek ne razumiju kontekst kao ljudi. Primjer? AI će savršeno prepisati dogovor o rokovima projekta, ali neće primijetiti da je ključni partner ironično rekao „sigurno ćemo stići“ dok je gurnuo stolac unatrag.

Tehnički, OpenAI-ovi najnoviji modeli obraduju 50% više nijansi jezika nego prije dvije godine. No u praksi, to znači da će vam chatbot vjerojatno ispravno prevesti ugovor, ali neće znati da li je klauzula o odšteti u vašoj industriji standard — ili zabranjena. Korisnici koji to ne shvaćaju plaćaju cijenu: prema izvješću Gartnera iz 2025., 12% tvrtki je izgubilo posao zbog AI-generiranih grešaka u komunikaciji koje „zvuče savršeno“.

Najveći paradoks? Alati postaju toliko dobri u izgledu kompetentnosti da korisnici prestaju provjeravati. A upravo tu leži pravi trošak: ne u licencama, nego u povjerenju koje se gubi kad AI ne upozori da je podaci iz 2023. — a vi donosite odluku za 2026.

Tržište je prepunjeno rješenjima koja obećavaju „automatizaciju 90% posla“, ali analiza Forrester-a pokazuje da korisnici u prosjeku troše više vremena na ispravljanje AI grešaka nego što štede. Razlog? Alati još uvijek ne razumiju namjeru iza zadataka. Recimo, AI će savršeno generirati izvještaj o prodaji, ali neće znati da li ga šaljete odboru ili junior analitičaru — a to mijenja sve, od tonusa do dubine podataka.

Ekosustav pati pod težinom nerealnih očekivanja. Startupi kao što je Replaced nude „potpunu“ automatizaciju korespondencije, ali korisnici brzo otkrivaju da im i dalje treba čovjek za odlučivanje što je važno. Pravi signal ovdje je da se AI ne natječe s ljudima — već stvara novi sloj posla: nadzor nad AI-jem. To nije samo IT problem: odjel za ljudske resurse već primjećuje rast zahtjeva za „AI auditorima“ koji znaju gdje tehnologija ne funkcionira.

Najveća opasnost nije da AI ne može nešto učiniti, već da korisnici zaborave pitati što ne može. Prema našim razgovorima s HR menadžerima u Zagrebu i Splitu, najveći gubitak produktivnosti dolazi upravo od timova koji pretpostave da je AI „riješio“ problem — dok je on samo preformulirao nejasnoće.

Drugim riječima, AI nije postigao granice svojih mogućnosti — već smo mi zaboravili gdje one zapravo leže. Tehnologija je postala toliko glatka da više ne vidimo šavove, a upravo tamo se kriju najskuplji propusti.