Dobiveni rezultati preispituju nekoliko široko prihvaćenih pretpostavki o sektorima u kojima su primjena i operativna vrijednost umjetne inteligencije najizraženije.
Druid AI je objavio izvješće pod nazivom "2026 AI Adoption Benchmark Report", analizu utemeljenu na podatkovnim pokazateljima koja prikazuje stvarni način funkcioniranja AI agenata u realnim poslovnim okruženjima. Za razliku od uobičajenih tržišnih analiza koje se dominantno oslanjaju na stavove menadžmenta i buduća očekivanja, ovo se istraživanje fokusira na konkretne akcije korisnika nakon implementacije AI agenata.
Analiza je obuhvatila petnaestomjesečne anonimizirane produkcijske telemetrijske podatke prikupljene u razdoblju od siječnja 2025. do ožujka 2026. unutar sektora zdravstva, visokog obrazovanja, financijskih usluga te ljudskih resursa i informacijskih tehnologija. Dobiveni rezultati preispituju nekoliko široko prihvaćenih pretpostavki o sektorima u kojima su primjena i operativna vrijednost umjetne inteligencije najizraženije.
Izvršni direktor tvrtke Druid AI, Joseph Kim, pojasnio je kako je motivacija za izradu ovog dokumenta proizašla iz zasićenosti tržišta anketnim izvješćima o stanju umjetne inteligencije koja uglavnom prenose deklarativne stavove. Kim navodi kako je analiza podataka AI agenata kroz četiri industrije i stotine poslovnih korisnika jasno definirala obrasce uspješne produkcijske primjene. Prema nalazima izvješća, u svim analiziranim industrijama potražnja se primarno koncentrira oko manjeg broja visokofrekventnih procesa povezanih s prvim korisničkim interakcijama, kao što su korisnička i studentska podrška, pristup pacijentima te interne poslovne operacije.
U sektoru financijskih usluga tri vrste radnih procesa generiraju devedeset posto ukupnog produkcijskog volumena, dok u visokom obrazovanju top tri procesa čine devedeset i dva posto ukupnog korištenja. Preporuka analize jest da organizacije započnu s automatizacijom najčešćih korisničkih potreba, a tek potom šire primjenu AI-ja na složeniju orkestraciju procesa koja uključuje integracije, kontrolu pravila i upravljano preusmjeravanje.
Izvješće naglašava važnost mjerenja kvalitete automatiziranog rješavanja umjesto pukog preusmjeravanja upita, pri čemu stope zadržavanja variraju ovisno o specifičnostima pojedinog sektora. Cilj pritom nije postizanje maksimalne automatizacije pod svaku cijenu, već kvalitetno upravljanje u kojem AI rješava prikladne zadatke, a kompleksnije slučajeve pravovremeno prosljeđuje zaposlenicima uz očuvanje cjelokupnog konteksta komunikacije. Visoko obrazovanje bilježi stopu automatiziranog rješavanja od devedeset i devet zarez pet posto, što odražava velik broj općih studentskih upita. Sektori ljudskih resursa i informacijskih tehnologija ostvaruju stopu od devedeset i tri posto, gdje poslovna pravila namjerno predviđaju eskalaciju prema ljudima zbog sigurnosnih odobrenja, iznimki od politika ili tehničke podrške uživo. U zdravstvu ta stopa iznosi osamdeset i sedam posto kako bi se osiguralo uključivanje medicinskog osoblja kod provjere pravila i kliničkih iznimki, dok stopa od osamdeset posto u financijskim uslugama proizlazi iz regulatorne usklađenosti, procjene rizika te složenijih savjetodavnih i prodajnih prilika.
Financijska i računovodstvena struka imat će priliku poslušati regulatorne novosti, ali i aktivno usporediti i odabrati najbolja tehnološka rješenja za unaprjeđenje poslovanja i optimizaciju resursa, dok će učenici i studenti dobiti izravan uvid u potrebe modernog tržišta rada.
Analiza je obuhvatila petnaestomjesečne anonimizirane produkcijske telemetrijske podatke prikupljene u razdoblju od siječnja 2025. do ožujka 2026. unutar sektora zdravstva, visokog obrazovanja, financijskih usluga te ljudskih resursa i informacijskih tehnologija.
OpenAI i Microsoft ulaze u novu fazu pregovora o monetizaciji AI-ja nije samo još jedna objava iz globalnog tehnološkog ciklusa, nego signal smjera u kojem se business tržište razvija u idućem razdoblju.
