Senke nad AI-jem

Na LinkedInu je pre neki dan jedna advokatica objavila otvorenu molbu: „Nemojte, molim vas, na AI modele dizati lične podatke, podatke firme i poverljive stvari." Zvučala je iskreno i pomalo uplašeno, kao da dolazi iz budućnosti i zna čemu sve ovo vodi. Jedan od komentara je bio: „Ha ha, važi. Ko nam priča — advokati koji za poslovnu komunikaciju koriste Gmail." Komentar je dobio podjednaku pažnju kao i objava. Vredi razumeti zašto, jer se između te dve izjave nalazi cela priča o poslovnoj upotrebi AI-ja.

Šta ljudi zaista rade

Advokatica nije pogrešila ni u čemu. Zaista ne treba dizati poverljive podatke na AI alate tek tako, bez rezerve, opreza i jasno definisane politike. Problem je u tome što je to teorija koju u praksi retko ko sprovodi. Verovatno otuda i molba sa prizvukom očaja u njenom glasu.

Krajem maja Okta je sa Apprize360 objavila istraživanje na oko tri stotine rukovodilaca i pet stotina zaposlenih. Više od polovine zaposlenih priznaje da koristi lične AI alate za posao bez odobrenja firme. U Sjedinjenim Državama to čine dve trećine, a jedna četvrtina redovno. Pedeset osam odsto rukovodilaca priznaje bar jedan bezbednosni incident vezan za AI u prethodnih godinu dana.

Sredinom juna ESET je u svom pregledu spremnosti malih i srednjih preduzeća izmerio drugi aspekt iste te priče: 73 odsto anketiranih firmi već koristi AI alate, 70 odsto razume da se time uvode novi rizici — ali 40 odsto nema nikakvu politiku za usmeravanje ove rastuće pojave.

Šira merenja daju slične rezultate. Od zaposlenih koji koriste generativni AI na poslu, 77 odsto u polje za unos ubacuje podatke firme, a 82 odsto tih unosa putuje kroz lične naloge kojima bezbednosni timovi ne upravljaju. Udeo unosa koji sadrže osetljive podatke popeo se sa jedne desetine u 2023. na 39,7 odsto ove godine.

Taj podatak vredi pročitati polako. Nije reč o tome da neko ponekad napravi grešku. Reč je o tome da svaki drugi ili treći unos iznosi iz firme nešto što ne sme da ode napolje, i da se to dešava svakog dana, u svakoj drugoj firmi.

Poslednji podatak delimično objašnjava razloge ovakvog stanja: više od polovine zaposlenih kaže da su pravila firme o upotrebi AI alata nejasna, teško dostupna ili u sivoj zoni, ako uopšte i postoje.

Zašto gazde ćute

Zamislite radnika koji je počeo da koristi AI alate o svom trošku. Isporučuje više, brže i urednije. Njegov nadređeni po rezultatima to nedvosmisleno primećuje i ispred sebe ima tri izbora: da mu zabrani, da mu kupi poslovnu licencu, ili da ne kaže ništa.

Zabrana košta — efikasnost slabi. Licenca košta — pada na budžet. Ćutanje je zlato — ne košta ništa i radi pos'o. Priroda poslovanja u nas je takva da vas gazda neće stimulisati da na posao dolazite autobusom zbog tamo neke ekologije, niti će vam plaćati mesečnu kartu ako imate svoj auto i svojim novcem plaćate gorivo, parking i to što stižete na vreme. Dok god vas nema na spisku troškova, vaš način prevoza je vaša stvar.

Interes, dakle, imaju svi. Zaposleni plaća dvadeset dolara mesečno da bi radio bolje i lakše — i to mu se isplati. Rukovodilac dobija veći učinak bez nove stavke na budžetu. Dobavljač AI alata dobija novog pretplatnika koji pristaje na sve uslove upotrebe. Niko od njih ne radi protiv svog interesa, i zato se ništa i ne menja. U ovoj postavci rizik ne snosi niko od njih. Snosi ga firma koja po pravilu to zna, ali je spremna da zažmuri na jedno oko, ili dva.

Tu treba biti precizan, jer se lako sklizne u priču o neobaveštenosti. Rukovodstvo zna da se alati koriste, ljudi to ne kriju, pa se pozivanje na neuračunljivost neće lako braniti pred nadzornim organom. Računica je da taj sudnji dan ipak neće doći. Ne radi se, dakle, o neznanju nego o svesnom preuzimanju rizika. Zna se da je moguće da do problema dođe, ali je procena s obzirom na okolnosti da se to nama ipak neće desiti. Ta rečenica je stara koliko i posao kojim se bavim — „što bi neko nas, kome smo mi važni". Ovde se pojavljuje u novom pakovanju, čak i u firmama koje su platile kobnu grešku na nekom drugom mestu.

Šta se dešava sa onim što unosite

Kod besplatnih i ličnih pretplata, razgovori se po pravilu koriste za obučavanje i razvoj AI modela. Anthropic je u avgustu prošle godine promenio uslove tako da korisnik mora sam da se izjasni ako to ne želi, sa rokom do dvadeset osmog septembra; ko je rok propustio, ušao je u skup. Ako je opcija „unapređivanja modela" uključena, razgovori se čuvaju do pet godina. Ako se isključi, rok za brisanje je trideset dana. Kod OpenAI-jeve besplatne verzije razgovori se podrazumevano koriste za obučavanje.

Kod poslovnih i korporativnih planova podešavanja podrazumevano stoje obrnuto: podaci se ne koriste za obučavanje. Formulacija koja se najčešće sreće glasi „ne po podrazumevanom podešavanju". Niko ne kaže jasno i glasno — ne obučavamo naše modele sa vašim podacima — tačka.

Obučavanje je, međutim, samo prvi od četiri razloga za korišćenje poslovnih planova. Drugi je vlasništvo nad nalogom. Lični nalog pripada zaposlenom. Kad ode iz firme, sa njim odlazi i cela istorija razgovora — ponude, kalkulacije, nacrti ugovora, imena klijenata — a firma nema način da to vidi, povuče ili obriše. Poslovni nalog pripada organizaciji, pa administrator ima mehanizme da zaštiti njenu svojinu.

Treći je papir. Po Zakonu o zaštiti podataka o ličnosti, kad se podaci obrađuju kod trećeg lica, za to mora da postoji pravni osnov i ugovor sa obrađivačem — usklađenost se ne dokazuje namerom nego dokumentom. Zaposleni koji nalepi bazu klijenata u lični nalog nije napravio propust u ponašanju već obradu bez osnova, bez ugovora i bez evidencije. Poslovna pretplata sama po sebi ne rešava sve, ali obezbeđuje dokument koji zakon traži, a koji uz lični nalog ne postoji ni u tragovima.

Četvrti je vidljivost. Uz organizacioni nalog postoji spisak korisnika i evidencija upotrebe. Uz lične naloge toga nema — 82 odsto unosa poslovnih podataka ide kroz naloge koje bezbednosni timovi ne vide, ne zato što ih neko krije, nego zato što po arhitekturi to nije moguće.

Prava razlika između radnika koji plaća dvadeset dolara iz svog džepa i firme koja plaća dvadeset dolara za njega, dakle, nije u modelu, brzini i funkcijama. Razlika je u tome ko je potpisao ugovor, ko poseduje nalog i ko ima pravo da u njega gleda.

Koliko se poslovnim pretplatama može verovati

Pitanje je koliko obećanje iz uslova o korišćenju realno vredi, i tu skepsa ima tvrd osnov.

U januaru su iz sudskih spisa izašli detalji o programu koji je unutar Anthropica nosio ime Project Panama. Firma je kupovala polovne knjige u milionima primeraka, sekla im korice, skenirala svaku stranu i bacala originale — sve radi obučavanja AI modela. Sudija je taj deo ocenio kao zakonit, jer su primerci kupljeni, a prelazak u digitalni oblik nije stvorio nove kopije. Za drugi deo, gde su korišćeni piratski primerci, odobreno je poravnanje od milijardu i po dolara, oko tri hiljade dolara po knjizi.

Poenta te priče je da je nagon za prikupljanjem sadržaja ugrađen u svaki AI. Ko pravi model, treba mu građa; ko ima pristup građi, teško odoleva. Zato vredi razdvojiti dve stvari koje se stalno mešaju. Poslovni plan vam ne pruža dokaz — niko od nas ne može da uđe u nečije datacentre i proveri šta se sa podacima dešava. Ono što pruža je ugovorna obaveza sa pravnim licem i odgovornost koja može da se utuži. Imate papir sa kojim pred nadzornim organom dokazujete da ste postupili kako treba. To nije isto što i sigurnost, ali od potpune nesigurnosti ipak postoji neka odstupnica. I to je sve što je na stolu, pa uzmite ili ostavite.

Uslovi korišćenja nisu dokaz nego obećanje. Poslovni plan ne kupuje sigurnost, nego nekog ko za nju odgovara.

Ko se na mleko opeče i u jogurt duva

Velika je verovatnoća da firma ili pojedinci koji danas brinu o tome šta se dešava sa sadržajem koji unose u AI alate, već petnaest godina drže svoju poštu, dokumenta, tabele i ugovore kod istog kruga dobavljača. Nismo ovoliko trubili o bezbednosti kad smo prelazili u „oblak", niti smo tražili neke posebne dokaze — verovalo se na reč, uz očigledne benefite.

Korisnički uređaji se, pritom, sve otvorenije tretiraju kao deo infrastrukture velikih korporacija. Početkom maja smo saznali da Chrome bez pristanka korisnika na mašinu spušta oko četiri gigabajta velik lokalni AI model; fajl se vraća i kad ga korisnik obriše. Početkom juna su Microsoft i NVIDIA najavili računare u kojima će AI agenti raditi lokalno, uz obećanje da će lični podaci biti maskirani pre nego što išta ode u oblak — što je istovremeno i priznanje da nešto u oblak ipak odlazi.

Zabrinutost oko AI alata nije preterana, ali je dobrim delom uzrokovana prethodnim iskustvom sa poštenjem velikih kompanija.

Ako je merilo apsolutno poverenje u dobavljača, onda ga niste imali ni pre AI-ja. „Uzmi ili ostavi" je i dalje na stolu.

Siguran trošak i nesiguran rizik

Sad kad znamo šta kupujemo, dolazi mesto gde moram da ispravim i sopstvenu polaznu pretpostavku, jer se brojke ne slažu. Uobičajeno je objašnjenje da se poslovni AI paketi ređe razmatraju jer su skupi.

ChatGPT Business košta dvesta četrdeset dolara godišnje, odnosno dvadeset pet mesečno, sa najmanje dva pretplatnika. Cena je drugog aprila ove godine snižena za pet dolara po korisniku. Claude Team košta trista dolara po korisniku godišnje, trideset uz mesečnu pretplatu, sa najmanje pet korisnika u timu. Za firmu od pet ljudi to je između sto i sto pedeset dolara mesečno. U dinarima, otprilike koliko košta jedan pristojan mobilni paket za zaposlenog.

Za poređenje, po Zakonu o zaštiti podataka o ličnosti novčana kazna samo za to što firma nije odredila lice za zaštitu podataka ide do dva miliona dinara.

Prepreka, dakle, nije cena, već što se pretplata i kazna ne posmatraju isto. Pretplata je siguran trošak, vidljiv svakog meseca kao stavka u knjigovodstvu. Kazna je nesiguran trošak, koji možda nikad ne dođe, a ako dođe — doći će nekome drugome. Ljudi i firme te stavke ne porede pošteno. Sigurna mala šteta boli više od nesigurne velike, i to nije glupost nego način na koji se upravlja rizikom. U mojoj profesiji ljudi ne odbijaju zaštitu, samo je odlažu dok ne zatreba.

Legalan put nije ni skup ni nedostupan. Samo se plaća svakog meseca, a nagrada stiže u vidu nečega što se nije dogodilo.

Copilot kao prirodna nadogradnja

Za većinu ovdašnjih firmi prvi kandidat nije nijedan od prethodna dva. Prirodna nadogradnja je Microsoftov Copilot, iz prostog razloga što su najkorišćenije aplikacije, pošta i podaci već tamo.

Copilot se ne kupuje zasebno — traži postojeću licencu Microsoft 365, i to je istovremeno i njegova prednost i njegova kletva. Za firme do tri stotine korisnika cena je dvadeset jedan dolar po čoveku mesečno, uz uvodnu promociju od osamnaest dolara koja traje do kraja septembra. Ukoliko firma ima više od tri stotine zaposlenih, cena je trideset dolara po korisniku. Postoje i spojeni paketi: Business Standard sa Copilotom je oko dvadeset tri i po dolara, a Business Premium sa Copilotom je trideset dva.

Copilot Chat ide uz Microsoft 365 pretplatu i ne naplaćuje se dodatno. Radi nad javnim veb podacima i ne dodiruje interne fajlove, poštu ni Teams prepiske — dakle nije ono što se reklamira kao Copilot — ali jeste alat za poslovnu primenu, unutar naloga koji pripada firmi. Za zaposlenog koji nema druge odobrene opcije, Copilot Chat radi i ne košta ništa.

Prirodna integracija sa Microsoftovim paketom je stvarna prednost i nema smisla praviti se da nije. Podaci ostaju u krugu porodice, prava pristupa se ne izmišljaju iznova, a administrator zadužen za Microsoft 365 ne uvodi nove alate u jednačinu.

Ta integracija ima svojih dobrih, ali i loših strana. Copilot obrađuje i prikazuje ono čemu korisnik ima pravo da pristupi. Kad zaposleni postavi upit, odgovor dobija iz seta podataka koje sme da otvori — a u većini firmi „sme da otvori" nije kontrolisano godinama, od SharePoint sajtova preko preširokih veza za deljenje do nasleđenih prava pristupa koje niko nije temeljno preispitao. Po jednoj od procena, u prosečnom Microsoft 365 okruženju je 16 odsto poslovno osetljivih podataka dostupno širem krugu nego što bi trebalo. Po Gartnerovom istraživanju, 40 odsto organizacija je odložilo uvođenje Copilota baš iz ovog razloga.

To nije greška alata. Copilot samo pretražuje ono čemu korisnik ima pristup, i time nagomilan nered pretvara u indeksiranu pretragu na upit. Licenca za Copilot košta dvadeset jedan dolar. Sređivanje prava pristupa ne košta ništa — dok se ne uradi.

Kome siva zona odgovara

Hajde da vidimo kako na istu stvar gledaju dobavljači.

Poslovni softver decenijama ulazi u firme odozgo. Neko iz uprave prepozna potrebu, traže se ponude, uporede dobavljači, potpiše ugovor, pa informatičar to razdeli zaposlenima, sviđalo se to njima ili ne. AI alati dolaze iz suprotnog smera. Prvo ih otkrivaju radoznali zaposleni, o svom trošku. Za nekoliko meseci ih koristi pola kancelarije. Kad firma najzad uđe u pretplatu, izbor je odavno već napravljen — ne bira se alat, nego se overava navika.

Sada razumete zašto besplatan nivo uopšte postoji. To nije dobročinstvo nego najjeftiniji poznati način za sticanje kupaca. Dobavljač usluge ne mora da održava mrežu distributera i plaća prodavce da obilaze firme. Taj posao za njega odrađuju sami zaposleni, potpuno besplatno. Isti ti zaposleni su mu i izvor sadržaja na kojem se model uči. Dve koristi, nijedan trošak.

Da nije reč o sitnom tržištu, govori novac. Potrošnja firmi na AI modele udvostručila se za šest meseci — sa 3,5 milijardi dolara krajem 2024. na 8,4 milijarde sredinom prošle godine. Po merenju Menlo Venturesa taj novac ide na tri strane: Anthropic trenutno drži oko 40 odsto, OpenAI 27, Google 21. Dve godine ranije OpenAI je imao polovinu tržišta, Anthropic dvanaest odsto, Google sedam.

Uz te brojke ide i ograda, jer iz njih mogu da se izvuku oprečni zaključci. Menlo broji naplatu po utrošku. Ne broji licence i ne broji korisnike. Ta druga dva merenja imaju svoje pobednike.

Po broju plaćenih poslovnih mesta vodi Microsoft. Na objavi rezultata krajem aprila saopšteno je da Microsoft 365 Copilot ima dvadeset miliona licenciranih korisnika, pet miliona više nego tri meseca ranije. Po broju ljudi koji alat zaista otvaraju vodi OpenAI. Po merenju Sensor Towera, u maju je ChatGPT imao 46,4 odsto korisnika, Gemini 27,7, a Claude 10,3. Do januara je ChatGPT držao više od polovine, ali se taj udeo ubrzano osipa.

Tri merenja, tri različita pobednika: Anthropic po novcu koji uzima, Microsoft po broju pretplatnika, OpenAI po broju aktivnih korisnika. Nijedan podatak nije netačan i nijedan ne pobija ostale. Zato naš privrednik o istoj stvari čuje tri suprotne tvrdnje u istoj nedelji. Svako navodi merenje po kojem njegov favorit vodi, i niko ga ne laže.

Ono što tek dolazi tiče se svakoga ko odobrava pretplate. Naplata po korisniku počinje da se napušta, jer sve veći deo posla obavljaju agenti — programi koji zadatke rade sami, bez čoveka pred ekranom. Agent ne otvara nalog, ne prijavljuje se i ne broji se kao zaposleni, pa se naplata pomera na merenje po utrošku. Za firmu to znači trošak koji se teško predviđa unapred, a stavka koja ne može da se predvidi još teže prolazi odobrenje.

Da li otvoreni model rešava stvar

Otvoreni modeli se poslednjih meseci predstavljaju kao izlaz iz podaničkog odnosa prema velikim kompanijama: preuzmete ga, pustite kod sebe, podaci ne izlaze iz vaše mreže, svi srećni i zadovoljni. Priča je privlačna i delimično tačna, ali se u prenošenju previđaju neki bitni detalji.

Model koji se u naslovima najčešće spominje kao takmac zatvorenim modelima nije nešto što radi na kancelarijskom računaru. GLM-5.2 ima 744 milijarde parametara, od kojih je oko četrdeset milijardi aktivno po upitu. Objavljen je pod MIT licencom i zaista jeste slobodan za preuzimanje — i zaista mu treba oprema kakvu male i srednje firme uglavnom nemaju.

Taj podatak od četrdeset milijardi aktivnih parametara navodi na pogrešan zaključak, pa ga treba razjasniti. Model je građen kao skup stručnjaka koji na upite odgovaraju zasebno — ali se ne zna kad i koji, pa moraju svi da prisustvuju času, pohranjeni u memoriji grafičkih kartica. Aktivnih četrdeset milijardi štedi računanje, ne memoriju.

Konkretno, u osmobitnom zapisu GLM-5.2 je težak oko 744 gigabajta. Zvanično uputstvo za pokretanje predviđa čvor sa osam NVIDIA H200 kartica, koje zajedno isporučuju oko 1.128 gigabajta memorije. Uz agresivnije četvorobitno sažimanje težina pada na oko 372 gigabajta, pa staje na četiri H200 kartice ili osam H100 — ali po cenu kvaliteta odgovora.

Za dvadeset pet ljudi koji rade istovremeno računica ne staje na težinama. Svaki otvoren razgovor drži i svoj privremeni zapis konteksta, a dugački konteksti uzimaju dodatnih osamdeset do sto šezdeset gigabajta grafičke memorije. Praktičan minimum za udoban rad tog broja korisnika je osam H200 kartica — i to bez velikog lufta.

Cena jednog čvora sa osam H200 kartica kreće se oko četiri do pet stotina hiljada dolara. Jeftinija varijanta sa osam H100 kartica ide od dvesta pedeset do tristo dvadeset hiljada. Ko ne želi da kupuje, može da iznajmi. Iznajmljivanje osam H200 kartica po 3,8 dolara po kartici na sat, ako mašina radi neprekidno, izlazi na dvadeset dve hiljade dolara mesečno. Na to idu struja, hlađenje, prostor i bar jedan čovek koji sve to održava. Za poređenje, tih istih dvadeset pet ljudi na poslovnoj pretplati košta oko šesto dvadeset pet dolara mesečno.

Tu je i stavka koja se u lokalnim postavkama obično zaboravlja: ta mašina ima svoj rok trajanja. Generacije kartica se smenjuju na osamnaest do dvadeset četiri meseca, vršni modeli iz godine u godinu rastu, a cena pristupa preko interneta pada. Kupili ste mašinu za današnji model. Sledeći na nju najverovatnije neće stati. Pretplata se ukida kad prestane da vredi, a server vam ostaje u vlasništvu.

Iz svega ovoga ne treba zaključiti da lokalni AI ne vredi. Vredi itekako tamo gde podatak po zakonu ne sme da napusti zgradu, i tamo gde se oprema koristi danonoćno. Kancelarija sa dvadesetak ljudi koji se bave opštim poslovima ne ispunjava nijedan od tih uslova.

Ono što mala firma stvarno može da pokrene samostalno izgleda nešto drugačije. Modeli do četrnaest milijardi parametara staju na potrošačku grafičku karticu sa osam do dvanaest gigabajta memorije. Model od dvadeset do trideset milijardi, uz četvorobitno sažimanje, traži oko šesnaest i po gigabajta, dakle jednu jaču karticu. Za model od sedamdeset milijardi treba oko četrdeset gigabajta brze grafičke memorije. Trideset dva gigabajta radne memorije je udobni minimum, šezdeset četiri daje prostora za više modela ili duži kontekst.

Prevedeno — da, možete pokrenuti lokalni model, i za određene poslove je dobar izbor, a za neke i uslov. Ali za većinu slučajeva to nije onaj model o kojem svi pričaju. Reč „otvoren" pokriva oba, i u tome je zabuna.

Zakon dolazi, ali ima i drugih koji se ne poštuju

Postoji uverenje da kod nas još uvek može ko kako hoće, jer ne potpadamo pod evropski akt o veštačkoj inteligenciji. Prvi deo te rečenice je pogrešan, a drugi tačan samo do sledeće godine.

Jedanaestog juna predstavljen je nacrt srpskog zakona o veštačkoj inteligenciji. Oslonjen je na evropski akt i preuzima njegov pristup po stepenu rizika: zabranjene primene, visokorizični sistemi, sistemi sa obavezom obaveštavanja i oni sa najmanjim rizikom. Predviđa se formiranje agencije za veštačku inteligenciju, registar visokorizičnih sistema i regulatorno okruženje za testiranje. U nadzoru učestvuju tržišna inspekcija, inspekcija za informacionu bezbednost i Poverenik za informacije od javnog značaja i zaštitu podataka o ličnosti. Izričito se zabranjuje društveno rangiranje građana, predviđanje krivičnih dela i prepoznavanje emocija na radnom mestu.

Nezavisno od toga, Zakon o zaštiti podataka o ličnosti važi već godinama i pisan je po uzoru na evropski. Kad zaposleni ubaci bazu klijenata u besplatni chatbot, to nije pravna praznina nego obrada podataka kod trećeg lica bez osnova, ugovora i evidencije. Poverenik ima ovlašćenje da nadzire i da pokrene prekršajni postupak.

Priča o divljem zapadu, dakle, polako ističe. U praksi postoji ogromna razlika između propisa i sprovođenja istih, ali to je pitanje kapaciteta nadzornog organa i vremena, a ne otvorenosti za malverzacije.

Koga slušati

Posle svega ostaje pitanje koje privredniku prvo pada na pamet, a na koje se najteže odgovara: čiji savet ovde vredi?

Advokat će reći da se ne sme. To je sasvim tačno i apsolutno beskorisno u isto vreme, jer ne nudi praktičnu alternativu. Dobavljač će reći da postoji poslovni paket koji sve rešava — što je delimično tačno, ali i njemu u korist. Konsultant će napraviti pravilnik o upotrebi sa istim tim AI alatom čiju upotrebu ograničava. Firma će da potpiše i stavi fasciklu u fioku. Sistem-administrator će reći da su svi od reda licemeri, i imaće pravo, ali i nikakvu korist od toga.

Nedostaje glas razuma. Preporuke mere vazdušnu udaljenost dok je na zemlji džungla bez puta — ko koristi šta, kako, sa kojim podacima, kroz koje naloge i da li im je iko rekao šta sme, a šta ne. Dok jedni zabrinuto dele savete, drugi ni popis ne smeju da naprave, jer bi ih to obavezalo da nešto povodom toga i učine.

Ni najskuplji poslovni plan vam ne omogućava da proverite šta se sa vašim podacima zaista radi — daje vam ugovor, odgovornost pravnog lica i papir pred nadzornim organom. Nasuprot tome, ni jedan lokalni model ne skida obavezu održavanja, krpljenja i nadgledanja. Izvesnosti u ovoj priči nema ni za kakve pare; ima samo rizika koji ste izabrali svesno i onog koji niste birali.

Jedno je sigurno — ko vam bez uvida ponudi zaključak, taj istu priču prodaje svima.

Iz svega ovoga ne sledi koji alat treba uvesti, niti šta zabraniti. Takav zaključak niko sa strane ne može da vam da. Ali sledi nekoliko brojeva koje vredi držati na okupu. Više od polovine vaših ljudi verovatno već koristi AI za posao, a dve od pet firmi nemaju nijedno pravilo o tome. Svaki drugi ili treći unos iznosi nešto osetljivo. Kod ličnih naloga to ulazi u obučavanje i čuva se godinama; kod poslovnog ne ulazi, a košta osamnaest do trideset dolara mesečno po čoveku, ili ništa ako vam Copilot Chat odgovara. Kazna za jedan propust u zaštiti podataka ide do dva miliona dinara.

Zabrana neće smanjiti upotrebu, samo će je pogurati na privatne telefone i lične naloge, van svake kontrole. Ko zaključi da je svejedno, računa da će proći ispod radara. Između ta dva postoji nešto dosadnije i jeftinije od oba: znati ko šta koristi, dati ljudima adekvatne poslovne naloge i napisati šta se sme, a šta ne.

Vredi to uporediti sa nečim što kod nas svi pamte. Godinama se radilo na nelicenciranom softveru, ne zato što su ljudi bili kvarni, nego zato što je legalan put bio skup, a posao je morao da se završi. Ovde ta analogija pada u vodu, jer legalan put postoji i nisu više devedesete. Nije, dakle, reč o tome da ne možemo, nego da mislimo da će nas rikošet nekako zaobići.

Navikli smo da živimo sa rizikom, čak i kad za rizik nema osnova.

Advokatica sa početka ove priče je u pravu. Sistem-administrator koji joj je odgovorio takođe. Ona je opisala kako treba, on kako jeste, ali nijedno ne pomaže u odluci koja prosto mora da se donese.

Siva zona ne može biti opklada, ako radimo na belo i preuzimamo odgovornost za svoje postupke.

Izvori

• AI companies are reportedly shredding millions of books after using them to train AI models — Tom's Hardware, o programu Project Panama
• Srbija dobija Zakon o veštačkoj inteligenciji — NALED, prikaz nacrta od 11. juna 2026.
• Srbija dobija prvi zakon o veštačkoj inteligenciji — šta će VI smeti, a šta ne — RTS
• Zaštita podataka — Poverenik za informacije od javnog značaja i zaštitu podataka o ličnosti
• Zakon o zaštiti podataka o ličnosti — Paragraf Lex, prečišćen tekst zakona
• Microsoft Fiscal Year 2026 Third Quarter Earnings Conference Call — Microsoft, objava rezultata na kojoj su saopštena plaćena mesta za Copilot
• Microsoft 365 Copilot hits 20 million paid seats — No Jitter, prikaz tih brojki
• ChatGPT's market share slips below 50% for first time — TechCrunch, po merenju Sensor Towera
• Anthropic, Google Gain Market Share At OpenAI's Expense In Enterprise API LLM Usage — prikaz izveštaja Menlo Venturesa
• Microsoft 365 Copilot Pricing Calculator (2026) — Velosio, cene po veličini organizacije i uslovi licenciranja
• Microsoft 365 Copilot Pricing & Licensing 2026 — EPC Group, spojeni paketi i uslov postojeće licence
• Copilot Didn't Overshare Your Data. Your Permissions Did — Petri, o pravima pristupa koja Copilot samo obelodani
• AI Impact on Software Pricing Models 2026 — VendorBenchmark, pomeranje ka naplati po utrošku
• GLM-5.2: Specifications and GPU VRAM Requirements — veličina modela i memorijski zahtevi po nivou sažimanja
• Deploy GLM-5.2 on GPU Cloud: VRAM, Cost & vLLM Setup — zvanična preporuka za čvor sa osam H200 kartica
• NVIDIA H100 Server Price in 2026: What an 8-GPU HGX System Costs — Mercatus, cene serverskih čvorova
• NVIDIA H100 Price 2026 — IntuitionLabs, cene kartica i generacijske smene
• Local LLM Hardware Guide 2026 — zahtevi za pokretanje modela na sopstvenoj opremi
• Open Source LLM Comparison Table 2026 — veličine i licence otvorenih modela
• Sopstvena arhiva vesti, po datumima: Chrome i Gemini Nano (6. maj), Okta i Apprize360 (29. maj), Microsoft i NVIDIA (4. jun), ESET SMB Cyber Readiness Index (19. jun)