Vještačka inteligencija (AI) više nije eksperiment već strateški alat koji oblikuje poslovne modele, tržišta i odluke širom svijeta. Međutim, njena integracija u korporativne procese otvara i novo poglavlje u ekonomiji rizika – ono u kojem jedna greška u algoritmu može pokrenuti lanac finansijskih, pravnih i reputacionih posljedica daleko većih od inicijalnih koristi.
Za razliku od klasičnih tehničkih kvarova, AI greške ne ostaju lokalizovane. U automatizovanom okruženju, pogrešna procjena modela može se multiplicirati u sekundi, istovremeno pogoditi više sektora iste organizacije, pa čak i više povezanih sistema. Efekat domino reakcije često dovodi do troškova koji višestruko premašuju vrijednost ušteda koje je tehnologija donijela.
Od prednosti do preopterećenja
Prednosti primjene vještačke inteligencije su nesporne: veća efikasnost, niži operativni troškovi, brža analiza podataka, bolja personalizacija i strateška predvidivost. No, svaka automatizovana odluka nosi i potencijalni rizik, posebno kada su modeli zasnovani na nepotpunim, pristrasnim ili zastarjelim podacima.
Finansijske institucije, logističke kompanije, pa i javne službe sve češće se suočavaju sa situacijama u kojima je AI, iako precizan u 99% slučajeva, upravo onaj 1% učinio izuzetno skupim.
Greška koja se umnožava
Ključni izazov leži u razmjerama automatizacije. Dok ljudska greška obično ostaje ograničena na pojedinca ili tim, algoritamska greška može pogoditi hiljade klijenata ili transakcija istovremeno. U praksi, to znači da jedan neispravan model može poremetiti čitav lanac vrijednosti, od proizvodnje do krajnjeg korisnika.
Slučajevi poput kompanije Zillow, čiji je AI za procjenu vrijednosti nekretnina doveo do višemilionskih gubitaka, ili McDonald’s-ovog prekida saradnje s IBM-om zbog lošeg tumačenja porudžbina, pokazuju da greška u AI sistemu više nije tehnički, već poslovni i reputacioni problem.
Skriveni troškovi i reputacioni rizik
Troškovi ispravljanja AI grešaka ne završavaju u bilansu stanja. Uz direktne gubitke, kompanije plaćaju revizije algoritama, krizne komunikacije, regulatorne kazne i — što je često najskuplje — gubitak povjerenja.
Reputaciona šteta ima dugoročan efekat: investitori postaju oprezniji, klijenti manje lojalni, a partneri traže dodatne garancije. U digitalnoj ekonomiji, povjerenje je valuta — a AI greška ga može istopiti brže nego bilo koji tehnički kvar.
Potreba za „ekosistemom odgovornosti“
Ekonomski rizik AI sistema ne može se tretirati samo kao IT pitanje. Potrebna je sistemska odgovornost — od menadžmenta koji definiše nivo rizika, preko razvojnih timova koji osiguravaju kvalitet podataka, do pravnih i regulatornih službi koje prate usklađenost s propisima.
Sudovi širom svijeta sve češće odbacuju izgovor „mašina je pogriješila“, jasno poručujući da tehnološka sofisticiranost ne isključuje ljudsku odgovornost. Prava bezbjednost u AI sistemima počinje onog trenutka kada se greške tretiraju kao strateški rizici, a ne kao tehnički incidenti.
Zaključak: inteligencija mora biti nadzirana
AI nije sistem koji se „instalira i zaboravi“. On zahtijeva stalni nadzor, testiranje i evaluaciju. Kompanije koje to shvate na vrijeme imaće konkurentsku prednost – ne zato što izbjegavaju greške, već zato što ih rano prepoznaju i pretvaraju u lekcije.
U ekonomiji podataka, najveća vrijednost nije u algoritmu, već u sposobnosti da se njime odgovorno upravlja. Vještačka inteligencija može biti katalizator rasta – ali samo ako se njeni rizici razumiju jednako ozbiljno kao i njene mogućnosti.
ETOportal/N.G.