Pogrešna procjena ulaganja u umjetnu inteligenciju prvi je put ušla među vodeće rizike koje prate poslovni čelnici. Gartnerovo istraživanje među 308 odgovornih osoba smjestilo ju je na treće, a konkurentsko potiskivanje uzrokovano AI-jem na četvrto mjesto. Na vrhu su otkrivanje kibernetičkih ranjivosti uz pomoć AI-ja i geopolitički poremećaji u opskrbi energijom. Analitičari upozoravaju da ulaganja bez jasnog poslovnog cilja mogu donijeti znatne troškove, ali ne i očekivanu korist.
Umjetna inteligencija sve se više pretvara iz tehnološke prilike u izvor strateškog rizika za poduzeća, upozorava Gartner. U istraživanju o novim rizicima za treće tromjesečje 2026. među 308 stručnjaka za upravljanje rizicima, revizora i viših rukovoditelja pogrešna procjena AI strategije prvi je put zauzela treće mjesto po razini zabrinutosti.
Ispred nje ostali su rizik da AI ubrza otkrivanje i iskorištavanje dosad nepoznatih kibernetičkih ranjivosti te geopolitički šokovi u opskrbi energijom. Četvrto mjesto zauzelo je konkurentsko potiskivanje uzrokovano AI-jem, također nov rizik među prvih pet. Na petom je mjestu nedovoljna pripremljenost radne snage za primjenu umjetne inteligencije.
„Rizici povezani s umjetnom inteligencijom nadilaze tehnološka i upravljačka pitanja te postaju središnja tema poslovne strategije”, istaknuo je Kevin Mercado, viši glavni analitičar Gartnerove prakse za rizike i reviziju. Prema njegovim riječima, poduzeća strahuju da će donijeti velike odluke na temelju koristi koje se neće ostvariti ili izgubiti korak s konkurentima koji AI koriste uspješnije.
Pogrešna strateška procjena može značiti preagresivno ulaganje, izbor neprikladnih primjena ili uvođenje rješenja prije nego što je organizacija spremna upravljati njihovim operativnim, kulturnim i organizacijskim posljedicama. Pritisak da se što prije sustigne konkurencija pritom može nadjačati objektivnu procjenu vlastitih mogućnosti.
„Poduzeća riskiraju pokretanje AI inicijativa prije nego što dovoljno ispitaju jesu li one usklađene s poslovnim prioritetima, prihvatljivom razinom rizika, dostupnim sposobnostima i očekivanim povratom”, upozorio je Mercado.
Gartner zato preporučuje strateški akcijski plan koji obuhvaća cijeli put primjene AI-ja: definiranje ambicija, pripremljenost organizacije, širenje primjene, usvajanje tehnologije i mjerenje ostvarene vrijednosti. U svakoj fazi upozorava na tipične pogreške i predlaže odgovarajuće korektivne mjere.
Kod određivanja ciljeva treba prednost dati primjenama s jasnim potencijalom rasta i razlikovanja od konkurencije, umjesto nasumičnog odabira atraktivnih primjera. Prije široke implementacije potrebno je provjeriti podatkovnu osnovu i uključiti inženjerske kompetencije. Kod širenja sustava valja prilagoditi modele financiranja ekonomici umjetne inteligencije, a pri uvođenju u rad redefinirati poslovne uloge i načine rada.
Vrijednost AI-ja ne bi se smjela mjeriti samo brojem automatiziranih zadataka ili uštedom vremena. Gartner posebno naglašava kvalitetu odluka i poslovne ishode. „Poduzeća bi AI trebala promatrati kao portfelj poslovnih odluka”, zaključio je Mercado, istaknuvši da su dugoročni rezultati izgledniji kada postoje mjerljivi ciljevi, potvrđena spremnost i odgovorno upravljanje eksperimentima.
Za upravljanje AI rizicima važna je razlika između tehnološke mogućnosti i ekonomski održive primjene. Trošak računalne infrastrukture samo je jedan dio ukupnog troška vlasništva, kojemu treba pridodati integraciju podataka, sigurnosne kontrole i održavanje modela. Poseban izazov predstavljaju sustavi koji mogu samostalno pokretati radnje u poslovnim aplikacijama. Za njih je potrebno jasno definirati ovlasti, nadzor i mogućnost zaustavljanja rada. Europski Akt o umjetnoj inteligenciji uvodi obveze koje se razlikuju ovisno o razini rizika pojedinog sustava.
Opća uredba o zaštiti podataka istodobno ostaje relevantna kada se obrađuju osobni podaci. Poduzeća zato moraju povezati tehnološko upravljanje s pravnim, sigurnosnim i poslovnim odgovornostima. Pilot-projekt može ostvariti dobre rezultate u ograničenim uvjetima, ali oni sami po sebi ne dokazuju isplativost primjene u cijeloj organizaciji.
Prije proširenja potrebno je provjeriti pouzdanost, kvalitetu podataka i učinak na postojeće procese. Korisna je i usporedba s alternativama koje ne uključuju generativnu umjetnu inteligenciju. Praćenje pogrešaka, žalbi korisnika i nepredviđenih troškova može otkriti slabosti koje tradicionalni pokazatelji produktivnosti ne obuhvaćaju. Upravo takva disciplina omogućuje razdvajanje stvarne poslovne vrijednosti od očekivanja potaknutih tehnološkim trendovima.
Umjetna inteligencija sve se više pretvara iz tehnološke prilike u izvor strateškog rizika za poduzeća, upozorava Gartner. U istraživanju o novim rizicima za treće tromjesečje 2026. među 308 stručnjaka za upravljanje rizicima, revizora i viših rukovoditelja pogrešna procjena AI strategije prvi je put zauzela treće mjesto po razini zabrinutosti.
Ingram Micro u trećem je tromjesečju povećao prodaju 20,8 posto, na 15,2 milijarde dolara. Veliku ulogu imali su računalna infrastruktura za umjetnu inteligenciju i napredna poslovna rješenja, ali je bruto dobit rasla sporije od prodaje. To pokazuje koliko rast distribucije skupog hardvera ovisi o malim postotnim maržama.
Apple je u četvrtom fiskalnom tromjesečju 2026. ostvario prihod od 114,5 milijardi dolara, što je 12 posto više nego u istom razdoblju prethodne godine. Rast prodaje iPhonea i računala Mac nadoknadio je slabije rezultate kategorije nosivih uređaja, proizvoda za dom i dodatne opreme. Neto dobit povećana je također 12 posto, na 30,7 milijardi dolara.
