Analitika AI agenata

28. 08. 2025.

Detaljniji pogled na ono što AI analitika zaista znači

Obučili ste svog AI agenta. Radi. Priča. Reaguje. Ali, da li zapravo funkcioniše?

Tu većina timova „zamrzne“. Lansiraju elegantne autonomne sisteme, agente koji bi trebalo da vode prodajne razgovore, raspoređuju tikete, prilagođavaju logistiku ili aktiviraju odluke u realnom vremenu, a onda zure u kontrolnu tablu punu poluistina.

Stope angažovanja. Vreme odgovora. Trajanje sesije.
Sve tehnički tačno. A ni jedna ne govori pravu istinu.

Ono što vam zaista treba nije više buke, već više signala. A to znači postavljati pitanja na koja vaša standardna kontrolna tabla ne zna odgovor.

Lepi brojevi ne plaćaju račune

Hajde da razjasnimo nešto. Ako jedina stvar koju vaša analitika izveštava glasi:
„Agent je komunicirao sa 2.000 korisnika ove nedelje“ – to nije uvid. To je trivija.

Zamislite AI agenta korisničke podrške u velikoj osiguravajućoj kući. Možda je sposoban da obradi 70% upita bez prosleđivanja ljudskom operateru. Zvuči impresivno… dok ne shvatite da izbegava teške slučajeve i prebacuje stvarne probleme korisnika na kraj reda.
Brzina ≠ kvalitet.

Sada zamislite prodajnog agenta koji odmah odgovara na lidove, ali ne uspeva da ih kvalifikuje ili neguje. Naizgled, sve izgleda dobro – vrh levka pun je aktivnosti. Ali negde između „Hvala što ste nas kontaktirali“ i „Evo ugovora“ – pipeline presuši.

AI agenti mogu simulirati produktivnost.
Dobra analitika ih uhvati kad to rade.

„Metrički podaci se lako generišu, a još lakše pogrešno tumače. Pravi posao je razumevanje šta treba meriti i zašto.“
— Dr. Hana Fraj, profesorka matematike, UCL

Metrički podaci koji zaista nešto znače

Dakle, šta zapravo ima težinu?

Neprijatna istina glasi: metrike koje se broje nisu na prvoj strani vaše analitičke platforme. Morate ih sami izgraditi. Neuredne su, često specifične za posao, i gotovo uvek nevidljive sve dok neko ne pita:
„Šta zapravo treba da radi ovaj agent?“

Evo nekoliko početnih ideja:

• Efikasnost odluka – Koliko često je agent doneo pravu, a ne samo brzu odluku?

• Ušteda intervencija – Koliko zadataka je obavio od početka do kraja bez ijedne ljudske pomoći?

• Cena grešaka – Kada je pogrešio, koliko je to koštalo? Povraćaji novca, izgubljeni klijenti, regulatorni problemi?

• Ponašajni ishod – Da li je korisnik nešto uradio nakon toga? Kupiо? Vratio? Eskalirao? Odustao?

Konkretni primeri iz prakse

Jedan maloprodajni lanac koristio je AI agenta za obradu povraćaja. Većina timova bi merila „vreme obrade“.
Oni su, umesto toga, pratili koliko je povraćaja pogrešno odobreno i koliko legitimnih je nepravedno odbijeno. Kada su fino podesili agenta na osnovu tih signala, gubici zbog prevara smanjeni su za 27% u dva meseca.

Drugi primer: kompanija u sektoru mobilnosti imala je AI agenta za rutiranje vožnji, čija je svrha bila smanjenje vremena čekanja. Aha momenat? Merenje ponovnih rezervacija putnika.
Ispostavilo se da je agent štedio nekoliko minuta po vožnji, ali je nervirao korisnike toliko da se manji broj vraćao. Morali su da preformulišu metrik sa brzine na lojalnost.

To je pravi posao – postavljati neprijatna pitanja, dobijati iskrene odgovore i prilagođavati se na osnovu stvarnog uticaja, a ne iluzije.

Tajni prozor u glavu AI agenta

Evo statistike koju većina timova ignoriše:
Koliko je agent siguran u svoje odluke?

Kvalitetni AI agenti dodeljuju poene samopouzdanja svakom predlogu ili predikciji. To nije ukras – to je jedan od najmoćnijih signala koje možete pratiti.

Zašto?

Zato što greške ne moraju uvek biti problem.
Previše samouverene greške jesu.

Kada vaš agent kaže klijentu:
„Vaša polisa to ne pokriva“ sa 99% sigurnosti – i to bude netačno, tada kreću tužbe.
Greške sa niskim samopouzdanjem? Lako se uoče i isprave.

Pametne firme prate drift samopouzdanja – povezuju uspešnost sa nivoima sigurnosti, podešavaju pragove i preobučavaju agenta kad počne da postaje „previše samouveren“.

„Ono što razlikuje pametnog AI agenta od opasnog nije koliko je često u pravu, već koliko dobro zna kada možda nije.“
— Dan Hendriks, Centar za bezbednost AI

Dodatni bonus: analitika samopouzdanja je izuzetno korisna za obuku novih modela.
Ako vidite da skače od 95% jedne nedelje do 60% sledeće – to je znak da nešto u sistemu ne valja.

Možda su se vaši podaci promenili.
Možda agentu nedostaje kontekst.
Možda se ponašanje korisnika menja brže nego što model može da uči.
Bilo kako bilo – to je signal vredan praćenja.

Dobri podaci omogućavaju dobre odluke

Ništa od ovoga nije važno ako vaš AI agent „leti naslepo“.

Nije bitno koliko je sofisticirana arhitektura ili koliko LLM-ova paralelno radi. Ako su vaši podaci razbacani, zastareli ili nepotpuni – takav će biti i vaš agent. A vaša analitika? Bezvredna.

Tu većina firmi pada.

Žele pametne agente, a da ne ulože trud u sređivanje pozadine. Preskaču usklađivanje šema, ignorišu kašnjenja i prave se da su podaci iz CRM-a iz prošle godine „dovoljno blizu“.
Nisu.

Zato morate pročitati:
„Ne postoji kvalitetna agentna AI bez kvalitetnih konsolidovanih podataka.“

Bez podatkovnog temelja – nema pouzdanih uvida. Tačka.

Zaboravite šablone – vašem biznisu trebaju prilagođene metrike

Šabloni deluju primamljivo.
Takođe su opasni.

Ono što treba da meri platforma za deljenje vožnji potpuno se razlikuje od potreba e-commerce čet-bota. AI agent za logistiku ima drugačije prioritete od asistenta u zdravstvu.
Vaša analitika mora da odgovara vašem:

• riziku,

• poslovnom ciklusu,

• ponašanju korisnika – ne nekom „default“ podešavanju.

Na primer, jedan klijent iz finansijskog sektora promenio je prag za uzbunjivanje za samo 3%.
Na papiru – beznačajno.
U praksi – ušteda od 1,2 miliona dolara na godišnjem nivou kroz smanjenu izloženost prevarama.

Druga firma ignorisala je klastere grešaka i propustila ozbiljan problem sa proizvodom – AI agent se neprestano izvinjavao korisnicima, čet po čet.
Tek kada su počeli da čitaju transkripte, analitika je pokazala istinu.

„AI agent bez stvarnih poslovnih KPI-jeva je kao samovozeći auto bez destinacije – može da ide, ali vas neće nigde odvesti.“
— Fei-Fei Li, profesorka računarstva, Stanford

Zašto baš Things Solver?

Zato što većina platformi daje alate. Things Solver daje jasnoću.

Ne pokazuju vam samo šta agent radi. Već da li to što radi zaista ima smisla.

Bez crnih kutija. Bez nagađanja. Samo rezultati koje možete da pokažete na sastanku odbora.

Pomoći će vam da pratite sve – od tačnosti namere do poslovnog efekta. Intervale poverenja. Operativne rizike.
Dugoročne promene ponašanja.

Ovo nije priča o „performansama bota“.
Ovo je priča o performansama vašeg biznisa.

Već znate da AI agenti mogu raditi. Ali bez prave analitike, nećete znati da li rade za vas.

Ako ste spremni da izađete iz faze nagađanja, posetite Things Solver.
Neka vaši agenti govore jedinim jezikom koji se računa: rezultatima.