AI agenti u praksi

AI agenti u praksi: izazovi, Cloud Run implementacija i 6 najvažnijih poslovnih primena

Otkrijte koji su najčešći izazovi pri uvođenju AI agenata, kada nisu dobar izbor, kako ih skalirati uz Cloud Run i koje su ključne poslovne primene: korisnici, zaposleni, kreativni timovi, podaci, kod i bezbednost.

AI agenti: zašto svi pričaju o njima – i zašto nije sve baš „klikni i radi“

U poslednjih godinu-dve, AI agenti su se nametnuli kao jedan od najpraktičnijih načina da veštačka inteligencija pređe iz „asistiranja“ u konkretno izvršavanje posla. Umesto da samo odgovaraju na pitanja, AI agenti mogu da preuzmu tok rada: prikupe podatke, donesu odluku, pozovu alate (CRM, e-mail, baze, ticketing) i sprovedu akciju.

Zvuči idealno – i često jeste. Ali, u stvarnom poslovanju postoji jedna važna istina: AI agenti nisu univerzalno rešenje za svaki zadatak. U nekim situacijama donose ogromnu uštedu vremena i veću efikasnost, dok u drugima mogu da naprave više štete nego koristi – posebno ako je potreban visok nivo empatije, etičke procene ili snalaženja u nepredvidivom fizičkom okruženju.

U ovom Biznis Planet vodiču dobićete praktičan pregled:

  • koji su izazovi u korišćenju AI agenata i kada treba biti oprezan,
  • kako da AI agente skalirate i implementirate uz Cloud Run (serverless pristup),
  • koji su najčešći use case-ovi za AI agente u 6 kategorija,
  • i kako da razmišljate o uvođenju agenata u svoj biznis – bez „AI magle“ i nerealnih očekivanja.

AI agenti: izazovi u korišćenju u realnom poslovanju

Pre nego što krenete u implementaciju, važno je da razumete gde AI agenti najčešće zapinju. Ne zato da biste odustali – nego da biste pametno postavili granice, ljudsku superviziju i procese.

AI agenti i zadaci koji zahtevaju duboku empatiju i emocionalnu inteligenciju

Jedan od najvećih izazova za AI agente su zadaci koji zahtevaju nuansirano razumevanje emocija, društvenih signala i kompleksne interpersonalne dinamike.

U teoriji, agent može da koristi „empatičan ton“. U praksi, to nije isto kao:

  • razumevanje neizrečenog,
  • čitanje konteksta iza reči,
  • procena rizika u osetljivim situacijama,
  • izgradnja poverenja kroz ljudsku prisutnost.

Zato se AI agenti često muče u domenima kao što su:

  • terapija i savetovanje,
  • socijalni rad,
  • medijacija i rešavanje konflikata,
  • krizne situacije koje zahtevaju duboku ljudsku procenu.

Biznis pouka: ako vaš proces uključuje emocije, reputaciju i delikatne odnose, agent može da bude podrška, ali ne i samostalni „nosilac“ odluka.

AI agenti u situacijama sa visokim etičkim ulozima

AI agenti mogu da zaključuju na osnovu podataka, ali nemaju „moralni kompas“ na način na koji ga imaju ljudi (i institucije). Etika u realnom svetu nije samo pravilnik – često je procenjivanje posledica, konteksta i vrednosti, posebno kada postoji konflikt interesa.

Zato su visokorizične oblasti kao što su:

  • sprovođenje zakona,
  • zdravstvena zaštita (dijagnoza i terapija),
  • sudsko i disciplinsko odlučivanje,
  • procesi koji utiču na prava, bezbednost i život ljudi,

posebno osetljive za preveliku autonomiju agenata.

Biznis pouka: u ovakvim slučajevima, agent može da radi analitiku, trijažu ili pripremu informacija, ali konačnu odluku treba da donosi odgovorna osoba, uz jasnu dokumentaciju.

AI agenti u nepredvidivim fizičkim okruženjima

Kada proces uključuje fizički svet – posebno dinamičan i opasan – AI agenti mogu imati teškoće. Potrebna je real-time adaptacija, složena motorika, bezbednosni protokoli i snalaženje u okruženju koje stalno menja stanje.

Tipični primeri:

  • hirurgija,
  • specifične vrste građevinskih radova,
  • reagovanje u katastrofama i kriznim situacijama.

Biznis pouka: agenti su odlični za digitalne tokove, ali u fizičkom svetu često je potrebna kombinacija robotike, senzora, standarda bezbednosti i vrlo stroge kontrole.

AI agenti i resursno zahtevne aplikacije

Razvoj i puštanje u rad sofisticiranih AI agenata može biti:

  • računski skupo,
  • infrastrukturno zahtevno,
  • i procesno kompleksno (monitoring, logovanje, bezbednost, integracije).

Za mala preduzeća i timove sa ograničenim budžetom, ovo može biti prepreka – posebno ako pokušavate da napravite „sve odjednom“.

Biznis pouka: krenite od jednog procesa i jasnog ROI-ja. Najveća greška je pokušaj da agent bude „univerzalni zaposleni“.

AI agenti i Cloud Run: kako da agent postane skalabilna usluga

Kada AI agenti treba da rade pouzdano u produkciji, obično se javljaju ista pitanja:

  • Kako da skaliramo kada ima mnogo zahteva?
  • Kako da ne plaćamo kada agent ništa ne radi?
  • Kako da agent bude dostupan preko API-ja?
  • Kako da se oslobodimo opsesije serverima i infrastrukturom?

Tu se često pominje Cloud Run kao serverless platforma koja omogućava da se kod agenta (često upakovan u kontejner) implementira kao skalabilna usluga ili job, uz minimalno upravljanje infrastrukturom.

Napomena: U ovom članku fokus je na konceptu i poslovnoj logici (ne na tehničkom tutorijalu). Ideja je da razumete zašto ovakav pristup ima smisla za agent sisteme.

AI agenti i Cloud Run: skalabilnost i isplativost

Jedna od najkorisnijih karakteristika serverless pristupa je automatsko skaliranje:

  • broj instanci raste kada potražnja poraste,
  • i (što je ključno) može da se spusti na nulu kada nema aktivnosti.

To je posebno dobro za AI agente jer su često:

  • povremeno aktivni (intermitent workloads),
  • orijentisani na cilj (pokreni zadatak → završi → stani),
  • i resursno zahtevni samo tokom izvršavanja.

Biznis efekat: plaćate resurse dok agent radi, umesto da držite servere „upotrebljene 10%, a plaćene 100%“.

AI agenti i Cloud Run: orkestracija i serviranje (API pristup)

U praksi, jezgro logike AI agenta (pozivi modela, izbor alata, rezonovanje) može da radi kao servis koji nudi stabilan HTTPS endpoint.

To znači:

  • agent je dostupan kao API za web i mobilne aplikacije,
  • drugi sistemi ga mogu pozivati (CRM, e-commerce, ticketing),
  • i agenti mogu komunicirati međusobno (multi-agent pristup).

Biznis efekat: agent postaje modularan deo digitalne infrastrukture, a ne „jedna skripta na jednom računaru“.

AI agenti i A2A (Agent-to-Agent)

U složenijim organizacijama, često je efikasnije imati više specijalizovanih agenata (npr. prodaja, podrška, analitika) nego jednog „super agenta“. Zato se sve više priča o A2A (agent-to-agent) konceptu, gde agenti sarađuju.

Okviri poput ADK (Agent Development Kit) se navode kao rešenja koja se lako integrišu sa Cloud Run okruženjem radi jednostavnijeg puštanja u rad.

Biznis efekat: umesto jedne monolitne automatizacije, dobijate tim specijalizovanih „digitalnih uloga“ koje zajedno završavaju posao.

Use case-ovi za AI agente: 6 kategorija koje najčešće donose ROI

Organizacije uvode AI agente u različite procese, ali se većina primena može grupisati u 6 širokih kategorija. Ovo je najbolji deo za vlasnike biznisa: ovde prepoznajete gde se agent uklapa kod vas.

AI agenti za korisnike (Customer agents)

AI agenti za korisnike imaju cilj da poboljšaju korisničko iskustvo:

  • razumeju potrebe korisnika,
  • odgovaraju na pitanja,
  • rešavaju probleme,
  • preporučuju proizvode i usluge.

Velika prednost je višekanalni rad: web, mobilne aplikacije, čak i prodajna mesta (POS). U naprednijim slučajevima, agent može biti deo proizvoda uz glas ili video.

Primeri u praksi:

  • agent u podršci koji rešava 60–80% FAQ zahteva,
  • agent koji vodi korisnika kroz izbor paketa/usluge,
  • agent koji radi onboarding (korak po korak) i smanjuje odustajanje.

KPI koje vredi pratiti:

  • vreme prvog odgovora,
  • stopa rešavanja bez eskalacije,
  • CSAT / NPS,
  • stopa konverzije iz razgovora u kupovinu.

AI agenti za zaposlene (Employee agents)

Ovi AI agenti povećavaju produktivnost:

  • pojednostavljuju procese,
  • upravljaju ponavljajućim zadacima,
  • odgovaraju na interna pitanja zaposlenih,
  • uređuju i prevode kritične sadržaje i komunikacije.

Primeri u praksi:

  • „interni helpdesk“ agent za HR i procedure,
  • agent koji priprema standardne izveštaje i sažetke sastanaka,
  • agent koji uređuje interne dokumente i prevodi komunikaciju sa partnerima.

KPI:

  • vreme obrade zahteva,
  • broj internog „prebacivanja“ tiketa,
  • zadovoljstvo zaposlenih (interni pulse),
  • ušteda sati mesečno.

AI agenti za kreativne timove (Creative agents)

Kreativni AI agenti ubrzavaju dizajn i kreativni proces:

  • generišu ideje,
  • prave draftove sadržaja,
  • pomažu u personalizaciji i kampanjama,
  • asistiraju u pisanju, dizajnu i konceptima.

Važna napomena: kreativni agenti su najbolji kada rade kao „kopilot“, a ne kao zamena za brend strategiju. Najveći rezultat dolazi kada agent radi:

  • varijante (A/B ideje),
  • strukturu,
  • predloge, a tim radi finalni izbor i ton brenda.

KPI:

  • vreme do prvog drafta,
  • broj varijanti po kampanji,
  • brzina iteracija,
  • učinak kampanja (CTR, CVR) u odnosu na vreme produkcije.

AI agenti za podatke (Data agents)

Data AI agenti su dizajnirani za kompleksnu analitiku i izvlačenje uvida. Idealno, oni ne samo da „analiziraju“, već i:

  • pronađu značajne obrasce,
  • predlože akcije,
  • i paze na činjeničnu tačnost (factual integrity).

Primeri u praksi:

  • agent koji prati prodajne trendove i upozorava na pad konverzije,
  • agent koji spaja podatke iz više izvora (CRM + analytics + e-commerce),
  • agent koji priprema weekly executive summary.

KPI:

  • tačnost izveštaja,
  • vreme do uvida,
  • broj akcija proisteklih iz uvida,
  • smanjenje „ručnog“ rada analitičara.

AI agenti za kod (Code agents)

Code AI agenti ubrzavaju razvoj softvera:

  • generišu kod i pomažu u pisanju,
  • objašnjavaju postojeći kod,
  • pomažu pri učenju novih jezika i codebase-ova.

Mnoge organizacije vide rast produktivnosti, brže puštanje u rad i čistiji kod – ali samo ako postoji:

  • standard code review-a,
  • jasna pravila bezbednosti,
  • testovi i CI/CD disciplina.

KPI:

  • vreme implementacije feature-a,
  • broj bugova po release-u,
  • brzina onboardinga developera,
  • pokrivenost testovima.

AI agenti za bezbednost (Security agents)

Bezbednosni AI agenti jačaju sigurnosni „posture“:

  • ublažavaju napade,
  • ubrzavaju istrage,
  • pomažu u prevenciji, detekciji i odgovoru.

Ovi agenti često nadgledaju više „površina“: cloud, endpoint, logove, mrežu, aplikacije – i reaguju brže nego ljudski tim može 24/7.

KPI:

  • vreme detekcije (MTTD),
  • vreme odgovora (MTTR),
  • broj lažnih pozitivnih,
  • uspešno sprečeni incidenti.

AI agenti: kako da procenite da li je vaš proces dobar kandidat

Ako želite brz i realan filter, postavite ova pitanja:

AI agenti i ponovljivost procesa

Da li se zadatak ponavlja često i ima jasne korake?
Ako da → dobar kandidat.

AI agenti i dostupnost podataka

Da li agent može da dođe do podataka (CRM, baze, dokumenti) bez „lovljenja“ informacija?
Ako da → odličan kandidat.

AI agenti i posledice greške

Koliko košta greška?
Ako greška može napraviti veliku štetu → potreban je human-in-the-loop.

AI agenti i potreba za empatijom / etikom

Ako je potrebna duboka empatija ili etička procena → agent neka bude pomoć, ne sudija.

Najčešće greške pri uvođenju AI agenata

Greška 1: Previše autonomije od prvog dana

Krenite od asistencije → pa postepeno povećavajte autonomiju kada vidite stabilnost.

Greška 2: Bez KPI-ja i merenja

Ako ne merite rezultate, imaćete utisak „nešto radi“, ali bez dokaza da donosi vrednost.

Greška 3: Agent bez integracija (bez alata)

Ako agent ne može da izvrši akciju, sve opet pada na ljude – i entuzijazam brzo nestaje.

Greška 4: Nedovoljno jasna pravila i odgovornosti

Ko odobrava? Ko eskalira? Ko je vlasnik procesa? Bez toga agent postaje izvor konfuzije.

Mini vodič: prvi koraci za AI agente u malom i srednjem biznisu

Ako želite praktičan put koji najčešće daje rezultat:

1) Izaberite jedan use case sa jasnim ROI-jem

Najčešće:

  • podrška (FAQ + trijaža),
  • prodaja (kvalifikacija leadova),
  • administracija (izveštaji, unos podataka).

2) Definišite granice i human-in-the-loop

Npr. agent sme da:

  • pripremi odgovor i predlog,
  • ali slanje ide na odobrenje.

3) Uredite izvore znanja

FAQ, politike, cene, procedure, šabloni. Agent je dobar onoliko koliko su dobri izvori.

4) Postavite merenje

Pre i posle: vreme odgovora, broj tiketa, konverzija, ušteda sati.

5) Iterirajte

U prvih 30 dana ćete najviše naučiti: gde agent greši, gde treba više konteksta, gde su rupe u procesu.

 

AI agenti donose vrednost kada imaju jasnu ulogu, granice i merljiv cilj

AI agenti su moćan koncept jer spajaju rezonovanje, planiranje i delovanje – i mogu da preuzmu cele tokove rada, a ne samo da „odgovore“. Ipak, nisu za sve: empatija, etika i nepredvidiva fizička okruženja su i dalje zone gde je čovek ključan.

Najbolji rezultat dobijate kada:

  • izaberete jedan use case,
  • postavite granice autonomije,
  • povežete alate,
  • i merite KPI.

 

O nama

Biznis Planet je centralno mesto gde se ideje pretvaraju u profit, a preduzetnici dobijaju znanje, alate i strategije za pametan i održiv rast.

2026
Business Conference
15-18 December

New York City