Историски преглед: кога AI влезе во бизнисот
Првите примени на AI во компаниите започнаа во 1960-тите со експертски системи, програми дизајнирани да ја имитираат човечката логика. Раните примери вклучуваат DENDRAL (1965) и MYCIN (1972), кои покажаа како компјутерите можат да го поддржат човечкото донесување на одлуки. Во 1980-тите, благодарение на персоналните компјутери, големи компании како IBM и General Electric почнаа да користат AI за планирање на производството и финансиска анализа. Во 2000-тите, појавата на големи податоци, машинско учење и cloud computing ја направи AI по достапна. Дури и малите и средни претпријатија почнаа да користат AI за подобрување на маркетингот, логистиката и донесувањето на одлуки.

Придобивки од AI во компаниите
AI им помага на бизнисите да заштедат време, да ги намалат грешките и да носат паметни одлуки. Една очигледна предност е автоматизацијата: машините можат да се справат со повторувачки задачи како внес на податоци или управување со фактури. Ова им овозможува на вработените да се фокусираат на креативни и стратешки задачи. Машинското учење го подобрува донесувањето на одлуки преку анализа на обрасци во податоците кои се невидливи за човекот. На пример, Stitch Fix, онлајн компанија за облека, користи AI за персонализирани препораки на производи и оптимизација на залихите, со што се намалуваат трошоците и се зголемува задоволството на клиентите. Слично, Catalytic користи AI за автоматизација на административни задачи и намалување на човечките грешки.

AI исто така предвидува пазарни трендови и открива проблеми пред тие да се појават. Во производство, Fast Radius користи AI за следење на производството и намалување на отпадот. Друга клучна придобивка е искуството на клиентите: природната обработка на јазик помага компаниите да ги разберат мислењата на клиентите и брзо да ги прилагодат услугите.

Последици и предизвици
Воведувањето на AI носи и последици. Автоматизацијата може да ја промени структурата на работните места, намалувајќи некои позиции, но создавајќи нови во програмирање, анализа на податоци и управување со AI. За да функционира успешно, компаниите мораат да ја променат културата и организацијата, поттикнувајќи соработка помеѓу експертите за податоци и менаџерите на бизнисот. Етичките прашања се исто така важни: AI системите можат да носат пристрасни одлуки ако се обучуваат со лоши податоци. Затоа, транспарентноста и регулацијата се клучни.

AI исто така бара инвестиции во дигитална инфраструктура и стручен кадар. Одржувањето и мониторингот се постојани потреби. Конечно, компаниите мора да ја заштитат довербата на клиентите и приватноста на податоците додека иновираат одговорно.

Идни перспективи
Иднината на AI во бизнисот изгледа ветувачка. Над 60% од компаниите веќе користат некаква форма на AI, и овој број ќе продолжи да расте. Генеративниот AI е едно од најдинамичните подрачја, способен да создава текст, слики и идеи од едноставни инструкции. Когнитивната автоматизација, која комбинира AI со анализа на бизнис процеси, им помага на компаниите автоматски да учат и да се адаптираат.

AI исто така ја трансформира финансиската, логистичката и маркетинг индустријата преку предвидлива аналитика и персонализација. Сепак, потребни се етички и правни рамки. Законот за AI на Европската унија, очекуван во 2025 година, има за цел да обезбеди транспарентност и одговорност. Најуспешните компании ќе ја комбинираат технологијата со социјалната одговорност, користејќи AI не само за профит, туку и за градење на поправедни и одржливи организации.

Заклучоци
AI длабоко го промени начинот на работа на бизнисите. Од своите рани почетоци до денешните напредни системи, тој стана клучен дел од иновацијата и конкурентноста. Иднината на AI ќе зависи од тоа како компаниите ќе го балансираат технологијата, етиката и човечките вештини. Ако се користи мудро, AI може да стане траен мотор на економски и социјален напредок.

Референци:

Tobin, S., Jayabalasingham, B., Huggett, S., de Kleijn, M., & Lawlor, B. (2019). A brief historical overview of artificial intelligence research. Information Services & Use, 39(4), 291-296.

Radanliev, P. (2024). Artificial intelligence: reflecting on the past and looking towards the next paradigm shift. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence.

Bonadimani, L. (2023). IA Calling: Intelligenza artificiale. Guida essenziale per PMI. Filosoft Srl.

Majakovskij, V. V. (2025). Strumenti per l’innovazione e l’apprendimento, n. 4: Next.