Zaposleni u različitim sektorima i industrijama sve češće koriste AI alate kako bi ubrzali rad, i to često rade neformalno i bez utvrđenih pravila. Ova široko rasprostranjena, ali mahom neregulisana praksa generiše opipljive operativne, etičke i pravne rizike koje organizacije moraju mapirati i ublažiti.
AI pismenost stoga prevazilazi puku pravnu obavezu i prerasta u strateški zahtev. Cilj nije da svaki član tima postane tehnički ekspert, već da svi razviju kompetencije za odgovornu i efikasnu upotrebu AI: donošenje informisanih odluka, razumevanje implikacija primene i snalaženje u etičkim dilemama.
Za poslovne lidere, posebno u startapima i malim i srednjim preduzećima, AI pismenost na nivou organizacije postaje oslonac operativne otpornosti i dugoročne održivosti.
Ovaj tekst je praktična mapa puta za razvoj AI pismenosti u poslovnom okruženju: ističe osnovne komponente, obrazlaže rastuću važnost i pokazuje kako AI pismenost pomaže u prepoznavanju i umanjenju etičkih i operativnih rizika. Pored analitičkog okvira, nudi konkretne korake za sistematično uspostavljanje odgovorne upotrebe AI tehnologija kroz sve oblasti poslovanja.
AI pismenost u svetlu Uredbe EU U o veštačkoj inteligenciji
Uredba EU o veštačkoj inteligenciji je ključni regulatorni instrument sa dalekosežnim posledicama za subjekte koji razvijaju, integrišu ili primenjuju AI sisteme. Osnovno načelo u tumačenju i primene Uredbe EU o veštačkoj inteligenciji je zaštita javnog interesa i osnovnih prava čoveka.
Obaveza AI pismenosti
Uredba EU o veštačkoj inteligenciji uvodi obavezu adekvatnog nivoa AI pismenosti kod lica uključenih u razvoj i upotrebu AI. Obaveza se primenjuje od 2. februara 2025. Nadležnost za nadzor i sprovođenje poverava se nacionalnim telima za nadzor tržišta, koja države članice moraju imenovati najkasnije do 2. avgusta 2025.
Na koga se obaveza odnosi
Obuhvaćeni su:
- provideri AI sistema*,
- deployeri AI sistema**,
- lica na koja AI sistemi neposredno utiču.
Za provajdere i deployer-e obaveza prevazilazi interno osoblje i obuhvata i „druga lica“ koja postupaju u njihovo ime (npr. ugovorni partneri, eksterni pružaoci usluga). Istovremeno, licima na koja utiču odluke zasnovane na AI, mora se pružiti dovoljno informacija o tome kako te odluke utiču na njihova prava i interese.
Sadržaj obaveze
Organizacije moraju obezbediti da lica koja razvijaju, primenjuju ili koriste AI sisteme poseduju znanja, veštine i razumevanje neophodne za odgovornu upotrebu, uključujući:
- specifična znanja o sopstvenim sistemima,
- opšte razumevanje rizika, koristi i potencijalnih šteta koje proističu iz primene AI.
Uredba EU o veštačkoj inteligenciji nameće obavezu da se postigne određeni rezultat obuka, tako da sama organizacija ili dostupnost obuke nije dovoljna. Potrebno je postići i dokazati traženi nivo kompetencija, postaviti jasne metrike za efikasnost i unapred mapirati potrebe za opštom i specifičnom obukom.
„Dovoljan nivo“ pismenosti
Uredba EU o veštačkoj inteligenciji ne propisuje uniformne pragove. Preporučuje se da organizacije:
- procene postojeće nivoe pismenosti,
- identifikuju nedostatke u treninzima,
- razviju strukturisan plan unapređenja,
- dokumentuju proces i periodično ga preispituju,
- prilagode plan promenama u upotrebi AI i pratećim rizicima.
Uspostavljanje jasne „AI mape puta“ koju je moguće pratiti, je ključno za demonstriranje usklađenosti sa propisima u slučaju regulatorne kontrole.
AI pismenost u praksi
AI pismenost predstavlja sposobnost tima da razume osnove funkcionisanja AI, da alate koristi odgovorno i efikasno, da kritički vrednuje rezultate koje AI alati kreiraju i da bude svestan etičkih implikacija i rizika. Cilj nije „proizvodnja“ stručnjaka za AI, već kompetentnih i promišljenih korisnika.
Primer: product marketing menadžeri koriste generativne alate (npr. Gemini) za inicijalno oblikovanje poruka. Oni znaju da je reč o jezičkom modelu treniranom na velikim bazama podataka, svesni su mogućih netačnosti ili pristrasnosti, proveravaju činjenice, usklađuju ton sa brendom i ne unose poverljive informacije zbog rizika po privatnost.
AI pismenost je i organizaciona promena u načinu razmišljanja: svi zaposleni, uključujući najviši menadžment, moraju razumeti osnovne principe rada AI sistema i uticaj koji ti sistemi imaju na poslovne procese i sistem odgovornosti. Bez lidera koji su posvećeni ovom cilju, usvajanje i održavanje AI pismenosti na nivou organizacije je teško postići.
AI pismenost kao investicija
AI alati donose efikasnost i inovacije samo ako tim poseduje znanje i kapacitet za odgovornu primenu tih alata. U suprotnom, pogrešna upotreba vodi incidentima sa podacima, lošim odlukama i riziku neusklađenosti sa propisima. Investiranje u AI pismenost zato postaje strateški prioritet: ubrzava tokove rada, podiže kvalitet i jača konkurentsku poziciju organizacije. Dobro razvijena pismenost smanjuje rizik skupih grešaka (npr. curenje poverljivih informacija, oslanjanje na pogrešne zaključke), povećava produktivnost, podstiče inovacije i unapređuje regulatornu i etičku usklađenost, uz održivu integraciju AI u poslovne procese.
FAQ: kako kreirati trening za AI pismenost u organizaciji
Da li treba meriti nivo znanja?
Akt ne propisuje obavezno formalno testiranje zaposlenih, ali provajderi i deployer-i moraju obezbediti adekvatan nivo AI pismenosti zaposlenih, uzimajući u obzir njihovo tehničko znanje, prethodno iskustvo, obrazovanje, sprovedene obuke ali i od konkretne pozicije i domena rada u okviru organizacije.
Pristup AI Pismenosti zasnovan na riziku?
Intenzitet i sadržaj edukacije zavise od uloge subjekta (provajder/deployer) i rizika konkretnog sistema koji razvijaju ili plasiraju. Za visokorizične AI sisteme potrebni su obimniji programi i snažniji mehanizmi ljudskog nadzora.
Format treninga i obavezno prisustvo?
Akt ne propisuje jedinstven format treninga, ali se on ne može bazirati na kratkim priručnicima. Neophodna je obuka ili strukturisano osposobljavanje prilagođeno ulozi, predznanju i načinu upotrebe AI sistema.
Automatsko priznavanje diploma?
Diploma/sertifikat iz oblasti AI ne znači automatsko ispunjenje zahteva pismenosti. Kompetencije moraju biti procenjene prema konkretnom sistemu i zadacima.
Posebne funkcije i sertifikati?
Akt ne uvodi obavezu imenovanja posebnih funkcija (poput „Lice za AI“) niti obavezne sertifikacione režime. Organizacije ipak moraju voditi uredne i proverljive interne evidencije o obukama i inicijativama u vezi sa pismenošću.
Periodično ažuriranje?
AI pismenost se mora obnavljati, posebno pri uvođenju novih sistema, značajnim modifikacijama postojećih ili kada su incidenti posledica nedostatka znanja. Preporučena učestalost treninga je najmanje jednom godišnje.
Sankcije?
Nadzor sprovode nacionalna tela za nadzor tržišta koja moraju biti imenovana do 2. avgusta 2025, dok obaveza postaje izvršna od 2. avgusta 2026. Sankcije zavise od nacionalnih propisa i težine povrede, a verovatne su kada incident pokaže da je izostanak adekvatne obuke ili smernica doprineo šteti ili riziku.
Odakle krenuti: okvir za implementaciju AI pismenosti
Planiranje AI pismenosti sledi logiku razvoja kompetencija: jasno odrediti ko šta treba da zna, definisati ciljne kompetencije po ulozi i način merenja učinka. Ne postoji univerzalni šablon; pristup se prilagođava stepenu i načinu upotrebe AI i vrsti rizika.
Faza 1: Pozicija u AI lancu
Precizno odrediti da li organizacija nastupa kao provajder, deployer ili oboje; da li treća lica obavljaju AI funkcije u njeno ime ili obrnuto. Ova analiza je temelj i za program pismenosti i za širi governance (npr. interna AI politika).
Faza 2: Mapiranje uloga
Identifikovati sve interne i eksterne činioce koji koriste AI ili potpadaju pod uticaj AI, kao što su menadžment, tehničke i operativne službe, pravna/compliance/rizik/nabavka, veći deo zaposlenih i treća lica, kako bi inicijative za opismenjavanje bile diferencirane prema odgovornosti i izloženosti riziku.
Faza 3: Nivoi obuke prema riziku
Na osnovu mapiranih uloga definisati nivoe obuke spram intenziteta interakcije sa AI, uticaja na odlučivanje i posledica po stejkholdere. U „AI-light“ okruženjima može se primeniti reverzno mapiranje, od sistema ka korisnicima.
Faza 4: Prilagođavanje kontekstu
Program uskladiti sa specifičnostima industrije i važećim obavezama. Opšti modul može pokrivati etiku, rizike i pravne obaveze, dok sadržaji po funkcijama u organizaciji idu dublje: rukovodstvo—strategija i governance; tehnički timovi—dizajn, rizici modela, regulatorni zahtevi.
Faza 5: Kontinuirani monitoring
AI pismenost se razvija uporedo s tehnologijom i regulativom. Potrebni su mehanizmi stalnog vrednovanja (prikupljanje povratnih informacija, obnavljanje obuka, periodične interne revizije i evaluacije) i jasni razlozi za revidiranje programa (AI incidenti, značajne nadogradnje, uvođenje AI sistema višeg rizika). Na taj način, AI pismenost postaje deo trajnog sistema upravljanja, a ne jednokratna inicijativa.
Stubovi okvira AI pismenosti
Tehničko razumevanje
Usvajanje osnova: mašinsko učenje, obrada prirodnog jezika, algoritamsko odlučivanje, treniranje na podacima. Poseban akcenat je na kvalitetu podataka, jer oni oblikuju performanse modela. AI nije „definitivno rešenje“, već alat sa specifičnim karakteristikama i ograničenjima.
Praktična primena
Odabir adekvatnih alata i njihova pravilna integracija u tokove rada. Kritička procena gde AI stvara vrednost i kada je ne treba koristiti. Poseban fokus na adekvatan ljudski nadzor u procesima u kojima je to nužno radi smanjenja rizika i očuvanja kvaliteta odluka.
Etička odgovornost
Razumevanje i prepoznavanje društvenih i pravnih implikacija: pristrasnost i diskriminacija, manipulativne tehnologije (npr. deepfake), privatnost podataka, transparentnost u automatizovanom odlučivanju. Na nivou rukovodstva ovo uključuje odgovornost za integritet poslovanja i poverenje stejkholdera.
Evolutivna priroda AI pismenosti
Sa razvojem sistema i usponom modela opšte namene (GPAI), AI pismenost postaje šira i složenija: obuhvata ne samo razumevanje pojedinačnih alata, već i sagledavanje širih implikacija fleksibilnijih i autonomnijih modela.
Zbog toga mora biti utemeljena u širem okviru AI upravljanja, upravljanja rizicima i organizacionih strategija učenja i razvoja.
Proaktivan razvoj AI pismenosti je indikator spremnosti i otpornosti organizacije i preduslov odgovorne inovacije u dinamičnom okruženju.
