Cloudera je objavila izvještaj State of Enterprise AI in 2025, zasnovan na mišljenjima više od 1.500 IT rukovodilaca. Rezultati pokazuju jasan paradoks: vještačka inteligencija je prisutna svuda, ali njen puni potencijal još uvijek nije otključan.

O ovim nalazima i rješenjima razgovarali su sa Sergiom Gagom, CTO-om Clouderae, koji je podijelio svoje stavove kroz nekoliko ključnih tema.

Zašto samo 21% kompanija ima potpunu AI integraciju

Prema izvještaju, samo 21% kompanija uspjelo je u potpunosti integrisati AI u poslovne procese. Gago ističe da je jedan od glavnih razloga visoka cijena računske snage za treniranje modela, koja je u samo godinu dana skočila sa 8% na 42%.

Jednako ozbiljan izazov je pristup podacima. Da bi AI bio efikasan i pouzdan, potrebno je obuhvatiti sve podatke — strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane, bez obzira da li se nalaze u oblaku, data centru ili na edge-u. Ovaj princip je ključan i kod tehnika poput RAG-a (Retrieval Augmented Generation), koje LLM-ovima omogućavaju kontekstualan pristup informacijama preduzeća.

Kada AI može da se primjenjuje na sve podatke, postaje pouzdaniji, kontekstualniji i vredniji za biznis. Ovo pokazuje da problem nije u samom pokretanju ili skaliranju, nego u osnovama infrastrukture i potpunom otključavanju podataka.

AI playbook za organizacije koje tek počinju

Za one koji se tek upuštaju u AI, Gago preporučuje jasan i strukturiran put. Prvo je potrebno definisati poslovne ciljeve i odluke koje se žele riješiti uz pomoć AI-a. Zatim se mora osigurati da podaci budu čisti, objedinjeni i dostupni u svim okruženjima — oblaku, data centru ili na edge-u.

Izgradnja fleksibilne infrastrukture je ključna, jer AI modeli i okviri evoluiraju brzo. Upravo zato sigurnost, upravljanje i transparentnost treba da budu uključeni od samog početka.

Brzi rezultati mogu se postići korištenjem referentnih arhitektura i akceleratora, koji omogućavaju fokusirano djelovanje na visokovrijednim use case-ovima. Kompanije koje uspijevaju u AI integraciji su one koje djeluju odgovorno, ciljano i korak po korak.

Osiguravanje ranih poslovnih pobjeda uz AI

Iako AI donosi promjene u cijelim industrijama, najuspješnije kompanije kreću s manjim i fokusiranim projektima koji brzo donose rezultate. Prema Gagi, najbolji primjeri su AI agenti za IT helpdesk i DevOps asistenti.

Helpdesk agenti mogu automatizovati rutinske zadatke poput resetovanja lozinki, odgovaranja na osnovne zahtjeve i preporuka iz baze znanja. DevOps asistenti, s druge strane, pomažu u otkrivanju anomalija, automatskom rješavanju problema, kontroli troškova i upravljanju infrastrukturom.

Takvi projekti donose brze i mjerljive rezultate, dok istovremeno grade povjerenje među zaposlenima i liderima. Oni su temelj na kojem se dalje širi primjena AI-a.

Mjerenje AI rezultata za dalji rast

Kompanije najčešće mjere povrat ulaganja kroz operativnu efikasnost (29%), zatim kroz korisničko iskustvo (18%), inovaciju proizvoda (15%), generisanje prihoda (14%), upravljanje rizikom (13%) i produktivnost zaposlenih (11%).

Gago naglašava da se uspjeh ne mjeri samo brzinom i troškovima, već i zadovoljstvom korisnika i zaposlenih. Primjeri metrika uključuju vrijeme rješavanja tiketa, smanjenje manuelnog rada, učestalost incidenata i interno zadovoljstvo korisnika. Kada AI skraćuje procese, smanjuje troškove i istovremeno poboljšava iskustvo, njegov uticaj postaje nepobitan.

Dovođenje AI-a do podataka radi potpune sigurnosti

Sigurnost i povjerenje su među glavnim izazovima za kompanije. Polovina ispitanika u izvještaju zabrinuta je zbog curenja podataka prilikom treniranja modela, a 48% zbog neovlaštenog pristupa.

Cloudera zagovara pristup u kojem se AI dovodi do podataka, umjesto da se podaci šalju ka AI modelima. Time se zadržava vlasništvo nad podacima i smanjuje rizik od sigurnosnih propusta.

Cloudera nudi katalogizaciju, fine-grained kontrolu pristupa i lineage, što rješava problem “crne kutije” i daje transparentnost u odluke koje AI donosi. Na ovaj način kompanije ne samo da jačaju sigurnost, već i povjerenje regulatora i klijenata.

Ugradnja usklađenosti od samog početka

Umjesto da se sigurnosne politike naknadno implementiraju, Gago naglašava da compliance mora biti “ugrađen po dizajnu”. To znači da enkripcija, kontrola pristupa, lineage i audit trailovi trebaju biti osnovni sloj arhitekture podataka.

Politike se postavljaju jednom i automatski primjenjuju na sva okruženja — bilo da je riječ o javnom oblaku, privatnom oblaku ili data centru. Najbolji sistemi ne zavise od toga da li je neko “označio polje”, već compliance postaje automatski i transparentan proces.

Uključivanje pravnih, sigurnosnih i IT timova od samog početka stvara pravila koja su jasna, objašnjiva i koja svi prihvataju. Na taj način, usklađenost postaje saveznik, a ne prepreka.

Kako ostvariti viziju ‘AI svuda’

Gago vjeruje da je vizija “AI svuda” dostižna već danas, ali samo ako se AI gradi na principima povjerenja, fleksibilnosti i otvorene arhitekture. Najveće prepreke nisu samo cijene ili silosi podataka, već pitanje povjerenja.

Prema njegovim riječima, budućnost pripada timovima koji znaju skalirati AI odgovorno, s jasnom vidljivošću odluka i sigurnim podacima. Upravo zato Cloudera svoj put vidi u donošenju AI-a direktno do podataka, gdje god da se oni nalaze.

Njihov cilj je omogućiti kompanijama da sigurno i odgovorno koriste AI na 100% svojih podataka – da inoviraju s povjerenjem, upravljaju efikasno i stvaraju dugoročnu vrijednost. Povjerenje, naglašava Gago, postaje nova valuta enterprise AI-a.

Cijeli izvještaj možete pročitati ovdje.