Ne postoji kvalitetna agentna veštačka inteligencija bez kvalitetnih konsolidovanih podataka

22. 08. 2025.

Agentna veštačka inteligencija

Zamislite da imate tim vrhunskih kuvara, ali vam je frižider pun pokvarjenih sastojaka. Bez obzira na to koliko su talentovani, jelo neće ispasti kako treba.

Upravo tako funkcioniše agentna veštačka inteligencija. Možete imati najnaprednije algoritme, ali ako ih hranite lošim, razbacanim podacima, sve što ćete dobiti su brže greške.

Danas sve više kompanija uvodi AI agente, očekujući čuda. Ali pre nego što veštačka inteligencija može donositi pametne odluke, ona prvo mora da razume svet u kojem deluje. A bez visokokvalitetnih, konsolidovanih podataka, AI je kao pilot koji leti sa povezom preko očiju.

Znate li koliko su vaši podaci spremni za AI agente?

Možda je vreme da pažljivo pogledate temelje svoje AI strategije.

Šta tačno znači Agentna AI i zašto joj treba „čista pozadina“?

Agentna veštačka inteligencija je skup sistema koji samostalno donose odluke, prilagođavaju se novim informacijama i uče iz konteksta. To nije samo „pametni čet-bot“, već digitalni asistent koji može da upravlja lancima snabdevanja, optimizuje korisničku podršku ili čak koordinira timovima ljudi.

Ali postoji kvaka – AI u početku ne zna ništa. Ona uči iz podataka. Ako je hranite haotičnim, fragmentisanim podacima, zapravo je učite da pravi greške. Za više informacija o osnovama, funkcijama i ulozi analitike u radu AI agenata, pogledajte naš vodič AI Agents Analytics, koji objašnjava kako podaci postaju „gorivo“ pametnih AI sistema.

Loši podaci = Loše odluke

Evo jedne stvarne priče iz bankarstva. Jedna velika evropska banka uvela je AI agenta kako bi ubrzala procenu kreditnog rizika.

Problem? Podaci o klijentima stizali su iz četiri nepovezana sistema, mnogi zapisi su bili nepotpuni ili zastareli. Rezultat? AI je odbacivala pouzdane klijente, dok je odobravala visokorizične.

Nakon haosa, projekat je stavljen na pauzu, a tim za podatke je proveo šest meseci konsolidujući i čisteći baze podataka.

Koliko koštaju loši podaci?

Kada se radi o uvođenju AI agenata, ulozi su veći nego što većina biznisa shvata. Nije samo stvar automatizacije — već poverenja, preciznosti i stvarnih posledica.

MIT Sloan Management Review piše:

„Loši podaci koštaju kompanije prosečno 15–25% prihoda svake godine.“

To nije samo finansijski trošak. Izgubljeno je vreme, narušena je reputacija, a klijenti vam izmiču iz ruku.

Uzmimo zdravstvo kao primer. AI agent koji pomaže lekarima može biti alat koji spasava živote. Ali ako karton pacijenta sadrži netačne informacije o alergijama ili zastarele terapije, posledice mogu biti fatalne. Nijedan algoritam ne može ispraviti suštinski loš skup podataka.

U e-trgovini, AI agenti koji preporučuju proizvode mogu povećati prodaju za 20–30%. Ali takav uticaj se dešava samo kada sistem zaista razume preferencije, ponašanje i kontekst kupaca. Bez čistih i konzistentnih podataka, preporuke postaju buka umesto vrednosti.

Nije iznenađenje što Gartner izveštava:

„Do 2027. godine, više od 60% neuspešnih AI projekata biće direktno povezano sa lošim upravljanjem podacima.“

Na kraju, jednostavno je: pametna AI zahteva pametne podatke. Sve ostalo je samo automatizacija sa povezom preko očiju.

Amazon, Walmart i šta možemo naučiti od njih

AI agenti Amazona prate zalihe, vreme isporuke i ponašanje kupaca u realnom vremenu. Njihov uspeh nije magija, već rezultat rigorozne konsolidacije podataka iz hiljada izvora, koji se neprestano ažuriraju i precizno strukturiraju. Tako znaju šta ćete poželeti čak i pre nego što to ukucate u pretragu.

Walmart je postigao smanjenje otpada za 25% u sektoru sveže robe povezujući podatke iz skladišta, POS sistema i čak vremenskih prognoza, kako bi u realnom vremenu prilagodio snabdevanje.

Još jedan primer je Uber. Njihovi AI agenti ne upravljaju samo cenama vožnje i spajanjem vozača i putnika. Oni se oslanjaju na neprekidni tok podataka o saobraćaju, ponašanju korisnika, cenama goriva i još mnogo toga, kako bi optimizovali rute i smanjili vreme čekanja.

Primer više? Aviokompanije poput Delta koriste AI agente za minimizaciju kašnjenja i poboljšanje korisničkog iskustva. Kombinujući podatke sa senzora na avionima, dnevnike održavanja, rasporede posade i operacije aerodroma, mogu predvideti poremećaje pre nego što se dese i preusmeriti resurse. Bez konsolidovanih, kvalitetnih podataka, AI u avijaciji bi bio puka nagađanja.

Ako se pitate da li je agentna AI prava za vaš biznis, preporučujemo naš članak Kako da znam da li je agentna AI odgovarajuća za moj biznis, koji nudi praktične savete za procenu spremnosti.

AI može pomoći u sređivanju nereda

Zvuči paradoksalno, ali AI ne samo da zahteva čiste podatke, već može i da pomogne da ih stvorite. Čak i pre pune primene naprednih AI agenata, postoje moćni alati pokretani veštačkom inteligencijom za čišćenje i organizaciju postojećih podataka.

Ovi alati mogu identifikovati duplikate, ispraviti greške u formatiranju, popuniti nedostajuće vrednosti i čak predložiti dosledne konvencije imenovanja između sistema.

Zamislite firmu koja planira da implementira čet-bota za korisničku podršku. Ako je njihov CRM pretrpan zastarelim ili duplim profilima korisnika, performanse bota će biti loše. Ali uz AI bazirano čišćenje podataka, ta ista firma može pojednostaviti svoje korisničke zapise, osiguravajući da bot ima tačne i relevantne informacije od prvog dana.

Harvard Business Review primećuje:

„Organizacije koje koriste AI za poboljšanje kvaliteta podataka beleže smanjenje ručnog rada za 40% i povećanje tačnosti za 30–50%.“

Ukratko, ne morate čekati da sve bude savršeno. Možete početi da koristite AI već danas kako biste pripremili svoje haotične, fragmentisane podatke za inteligentne sisteme budućnosti. To je kao priprema tla pre sadnje pametne bašte, AI pomaže da sama sebi očisti put.

Kako početi?

Prvi korak je možda i najteži. Morate priznati da vaši podaci nisu u najboljem stanju. U većini firmi, podaci žive u haosu: Excel tabele na nečijem desktopu, CRM baze koje se ne sinhronizuju sa ERP sistemima, e-mail liste bez organizacije. Počnite mapiranjem gde se vaši podaci trenutno nalaze.

• Ko ih unosi?

• Ko ih koristi?

• Ko ih, ako iko, čisti?

Zatim krenite ka malim pobedama. Ne morate čistiti celu bazu unazad deset godina. Fokusirajte se na deo poslovanja gde želite da uvedete AI, recimo korisničku podršku ili predikciju potražnje  i sredite samo te podatke. To znači uklanjanje duplikata, standardizaciju formata, popunjavanje praznih polja i osiguranje usklađenosti sa zakonima o zaštiti podataka.

Kada uhvatite zalet, razmislite o uvođenju alata koji integrišu podatke iz različitih izvora. Umesto ručnog usklađivanja podataka iz pet sistema, koristite softver koji to radi u realnom vremenu. I što je najvažnije, postavite procese i odgovornosti. Ko će biti vaš „čuvar podataka“? Ko će pratiti kvalitet i proveravati ga redovno?

Priprema podataka nije glamurozna, ali ako preskočite ovu fazu, vaši AI projekti neće imati čvrstu osnovu. Za više saveta o tome kako obučiti AI agente da donose korisne odluke, pogledajte Treniranje vaših AI agenata, gde detaljno obrađujemo obuku sistema na dobrim, čistim podacima.

Šta dalje?

Ako ste pročitali sve ovo i pomislili: „U redu, ovo deluje moćno, ali nemamo pojma odakle da počnemo“, sada stvari postaju jednostavne.

Things Solver nudi rešenja od početka do kraja za implementaciju i obuku AI agenata, od procene spremnosti vaših podataka, preko njihove konsolidacije, do razvoja i obuke agenata koji rade posao za vas.

Naša stručnost pokriva ceo ciklus, što znači da ne ostajete sami sa složenim izazovima. Bilo da vam je potrebna pomoć u analitici, obuci agenata ili proceni poslovne vrednosti, Things Solver tim je tu da pretvori AI u vašeg saveznika, a ne još jednu glavobolju.

Ako želite da saznate više, javite nam s, jer sjajna AI počinje sa pravim partnerom.