Istraživačka zajednica gotovo svakog mjeseca izbacuje novu generaciju modela umjetne inteligencije, dok se korporativni procesi provjere i odobravanja i dalje mjere kvartalima. Taj rastući jaz – između „internetske brzine” razvoja AI-a i tromog ritma poduzeća – sve je skuplji: pilot-projekti ostaju zaglavljeni u laboratoriju, pojavljuje se stihijsko korištenje alata („shadow AI”), a troškovi dvostrukog razvoja i kašnjenja u usklađivanju nezaustavljivo rastu.
Ključni simptomi • Auditorski dug: Politike pisane za klasičan softver ne pokrivaju stohastičke modele. Jedinice testiranja ne mogu odgovoriti na pitanja o pristranosti ili drif-tu podataka, pa se revizije razvlače mjesecima. • Preopterećen MRM: Prakse upravljanja modelnim rizikom iz bankarstva nekritički se šire na sve sektore. Svaki chatbot prolazi procedure dizajnirane za kreditni rizik, što usporava i najjednostavnije slučajeve. • Nekontrolirani AI u oblaku: Timovi masovno posežu za gotovim AI-funkcijama unutar SaaS-a. Brzo postaje sporo kad treća revizija zatraži dokaze o vlasništvu nad promptima ili lokacijama vektorskih baza.
Regulatorni sat već otkucava EU-ov Akt o umjetnoj inteligenciji već je aktivirao zabranu „neprihvatljivog rizika”, a obveze transparentnosti za generativne modele stižu sredinom 2025. Visokorizična pravila slijede ubrzo potom. Bruxelles ne planira stanku; tvrtke bez spremnog upravljanja morat će mijenjati razvojne planove.
Pet poteza lidera Organizacije koje uspješno „zatvaraju jaz brzine” fokusiraju se na put do produkcije, ne na najnoviji model:
- Upravljanje kao kod: mali servis provjerava rodovnicu podataka, rezultate evaluacije, naljepnicu rizika i prisutnost čovjeka u petlji prije svake objave.
- Unaprijed odobreni uzorci: definirane arhitekture – od RAG-a na odobrenoj vektorskoj bazi do eksternog LLM-a bez zadržavanja podataka – skraćuju reviziju na provjeru sukladnosti.
- Upravljanje prema riziku, a ne prema timu: marketinški alat za pisanje teksta ne prolazi istu torturu kao sustav za dodjelu kredita.
- „Dokaz jednom, upotreba uvijek”: centralizirane kartice modela, tehnički listovi i potvrde dobavljača čine svaku sljedeću reviziju 60 % odrađenom.
- Revizija kao proizvod: dashboardi pokazuju broj modela u produkciji, rokove re-evaluacije i incidente, pa razvojni timovi ne čekaju na birokratske upite.
Prijedlog 12-mjesečnog sprinta • Q1: uspostaviti minimalni registar AI-a, kategorizirati rizike, objaviti dva uzorka arhitekture. • Q2: kontrole pretvoriti u CI-pipelines, dvije „divlje” ekipe prebaciti na službenu platformu. • Q3: primijeniti strogi GxP-pristup na jedan visokorizičan slučaj; paralelno analizirati usklađenost s EU-om. • Q4: proširiti katalog uzoraka, uvesti dashboarde i ugraditi SLA-ove upravljanja u OKR-ove.
Glavna poruka Kratkoročna prednost ne leži u sljedećem modelu s 0,2 postotna boda boljom točnošću, već u sposobnosti da se istraživački rad pretvori u stabilan, auditiran i skalabilan proizvod. Tko standardizira platformu, uzorke i dokaze, vozit će „sljedeću milju” brže od konkurencije – i to bez žrtvovanja sukladnosti.