Automatizacija se uvukla u većinu tvrtki. Razdoblje eksperimentiranja s umjetnom inteligencijom polako završava.

Produkcijska AI radna opterećenja na hibridnim oblacima smanjuju složenost sustava i jačaju sigurnost. Naravno, i financijski je isplativije.

Čini se da će u sljedećim godinu do dvije tvrtke ili uspjeti migrirati s naslijeđenih sustava na moderne, automatizirane platforme, ili će zaostati za konkurencijom koja to već radi.

Automatizacija u poslovanju jednostavno kuca na vrata. Vidjet ćemo tko će za dvije godine biti konkurentan poslodavac, a tko će se boriti da uopće ostane na tržištu.

Automatizacija u poslovanju

Automatizacija u poslovanju više se ne svodi na jednostavne robotske procese koji ponavljaju isti zadatak.

AI agenti samostalno donose manje operativne odluke, hibridne cloud platforme koje pokreću analitiku u stvarnom vremenu i sustave koji povezuju cijeli lanac.

Povezuju nabavu, proizvodnju i korisničku podršku. Sve zajedno se stapa jedinstven, automatiziran tok rada.

Prema Microsoftovom izvješću Work Trend Index iz veljače 2026., donošenje odluka postalo je dominantna aktivnost umjetne inteligencije na radnom mjestu, s udjelom od 28%.

Time su srušena rana predviđanja da će AI služiti prvenstveno za automatizaciju repetitivnih administrativnih poslova.

Automatizacija se, drugim riječima, popela na ljestvici vrijednosti: od jednostavnih, ponavljajućih zadataka prema složenijim procesima koji su donedavno zahtijevali ljudsku prosudbu.

Automatizacija

Potencijal u gospodarstvu

Potencijal automatizacije nije jednak u svim granama gospodarstva.

Proizvodni sektor, koji zapošljava najveći udio hrvatske radne snage (oko 17% ukupno zaposlenih), ima izrazito visok potencijal automatizacije zbog velikog udjela predvidivih, fizičkih aktivnosti.

Veleprodaja te usluge smještaja i pripreme hrane slijede odmah iza, s potencijalom automatizacije od otprilike 55%.

Brojevi su najviši zbog oslanjanja na rutinsko prikupljanje i obradu podataka.

Uredska i administrativna zanimanja također su visoko izložena, jer velik dio njihovog radnog vremena čini upravo obrada informacija.

Na tom području je generativna umjetna inteligencija danas iznimno učinkovita.

Ne gubitak posla, nego promjena zadataka

Sad ide onaj najbolji dio:

Automatizacija u velikoj većini slučajeva ne briše cijela radna mjesta. Samo mijenja pojedine zadatke unutar njih.

Moguće da će dio administrativnih poslova postupno nestajati ili se mijenjati, dok će istovremeno rasti potreba za novim kompetencijama.

Tražit će se upravljanje AI alatima, zatim znanje provjere kvalitete rezultata. I rad u svim povezanim alatima.

Radiolog se nalazi među pet najtraženijih zanimanja kod nas. Pročitajte članak i saznajte više!

Radiolog, zanimanje zdravstvo

Slična dinamika potvrđena je i povijesno.

Uvođenje osobnih računala u poslovanje od 1980-ih godina nadalje, prema procjenama, uništilo je oko 3,5 milijuna radnih mjesta u SAD-u (primjerice, među daktilografima).

Istovremeno je stvorilo čak 19 milijuna novih radnih mjesta u gotovo svim granama gospodarstva.

Automatizacija povijesno gledano stvara više radnih mjesta nego što ih uništava.

Ipak, ta nova mjesta zahtijevaju drugačije vještine, i to je izazov na koji se tržište rada mora pripremiti na vrijeme.

Vještine koje rastu u vrijednosti

Kako AI agenti preuzimaju sve više operativnih zadataka, ljudima ostaje više prostora za usmjeravanje i ostvarivanje rezultata koji zahtijevaju kontekst i prosudbu.

Prema globalnom istraživanju Microsofta, provedenom na 20.000 zaposlenika u deset zemalja:

Ispitanici najvažnijim ljudskim vještinama u eri umjetne inteligencije smatraju kontrolu kvalitete AI rezultata i kritičko razmišljanje.

Na razini konkretnih zanimanja, WEF-ovo Izvješće o budućnosti radnih mjesta ističe da najbrže rastuća potražnja postoji za stručnjacima za velike količine podataka.

Zatim, inženjerima financijske tehnologije te specijalistima za umjetnu inteligenciju i strojno učenje.

Strojno učenje

Istovremeno, ManpowerGroup-ovo istraživanje pokazuje da poslodavci danas jednako cijene i meke vještine.

Konkretno, komunikaciju, timski rad i rješavanje problema.

Vidimo da kombinacija tehničkog znanja i ljudskih vještina čini kandidata teško zamjenjivim.

Rizik digitalnog jaza

Transformacija koju donosi automatizacija u poslovanju nije ravnomjerno raspoređena.

Generativna umjetna inteligencija najviše ulazi u zadatke koji čine okosnicu uredskog poslovanja.

A to su sektori u kojima tradicionalno radi veći udio žena.

Europska komisija je zbog toga u novoj Strategiji za rodnu ravnopravnost za razdoblje 2026.–2030. jedan od ključnih ciljeva usmjerila upravo na povećanje broja žena u STEM područjima.

Važno je da se postojeći jaz na tržištu rada ne bi dodatno produbio.

Od pilot-projekata do stvarne primjene

Jedan od najčešćih izazova s kojim se hrvatske tvrtke danas susreću nije nedostatak entuzijazma za automatizaciju.

Problem je prijelaz s malih, izoliranih pilot-projekata na rješenja koja stvarno rade u punom opsegu.

Prema procjenama temeljenim na Eurostatovim podacima, korištenje umjetne inteligencije u hrvatskim tvrtkama iznosi tek 12-13%, što je i dalje ispod prosjeka Europske unije.

Umjetna inteligencija

Hrvatska poduzeća mogu sustići taj prosjek, uz jaku domaću IT zajednicu i razvijen startup ekosustav.

Zašto hibridni pristup ima smisla

Rijetko koja tvrtka danas gradi svoju IT infrastrukturu od nule. Većina već ima postojeće sustave, regulatorne obveze i izgrađene procese.

Potpuno oslanjanje na javni cloud brzo nailazi na izazove poput suvereniteta podataka, usklađenosti s propisima i rastućih operativnih troškova pri većem opsegu korištenja.

S druge strane, isključivo lokalna infrastruktura teško prati potrebu za dodatnom računalnom snagom u kratkom roku.

Zato sve više tvrtki bira hibridni pristup.

Dakle, kombiniraju lokalne infrastrukture i cloud rješenja, gdje se svaki proces pokreće ondje gdje to ima najviše smisla s tehničkog, ekonomskog i regulatornog stajališta.

Takav pristup omogućuje da osjetljivi podaci ostanu tamo gdje moraju biti zbog usklađenosti.

Zahtjevniji se procesi poput treniranja AI modela fleksibilno skaliraju prema potrebi.

Migracija sa zastarjelih sustava

Mnoge hrvatske tvrtke i danas rade na naslijeđenim, zastarjelim IT sustavima. Boje se migrirati na moderne, automatizirane platforme bila preskupa ili prerizična.

IT sistem

Dobra vijest je da su takve migracije danas znatno predvidljivije nego prije samo nekoliko godina.

Strukturiran pristup uključuje procjenu postojećeg okruženja, pilot-fazu na ograničenom broju sustava i postupno, fazno uvođenje.

Time se značajno smanjuje rizik i omogućuje tvrtki da uči na malim koracima prije potpune tranzicije.

Dugoročno, tvrtke koje prođu ovu tranziciju u pravilu bilježe niže ukupne troškove vlasništva, veću automatizaciju rutinskih procesa i bolju iskorištenost postojećih resursa.

Automatizacija kao odgovor na pritisak na IT timove

Automatizacija pritom ne donosi samo uštedu vremena.

Procesi postaju ponovljivi i predvidljivi, stopa ljudskih pogrešaka opada, a sigurnosne politike se dosljedno provode kroz cijelu organizaciju.

Ne treba zanemariti ni energetsku dimenziju.

Naime, automatizirana okruženja u pravilu bolje iskorištavaju raspoložive resurse i smanjuju neiskorišteni kapacitet, što izravno utječe na operativne troškove i ciljeve održivosti.

Za male i srednje tvrtke koje se tek upuštaju u automatizaciju, dobra vijest je da proces ne mora početi velikim, skupim projektom.

Automatizacija, tvrtka

Iskustva tvrtki koje su uspješno prošle tranziciju pokazuju nekoliko zajedničkih koraka:

• Prvo, krenite od procesa koji se najčešće ponavljaju i najviše troše vrijeme zaposlenika — obradu narudžbi, generiranje izvještaja, odgovaranje na standardna pitanja korisnika.

Ti procesi obično donose najbrži i najmjerljiviji povrat ulaganja.

• Drugo, izbjegavajte ovisnost o jednom dobavljaču.

Otvorene, hibridne platforme tvrtki daju fleksibilnost da mijenjaju alate i dobavljače kako se tehnologija razvija, umjesto da ostanu zaključane u jednom ekosustavu.

• Treće, ulažite u ljude jednako koliko i u tehnologiju. Automatizacija bez pratećeg usavršavanja zaposlenika stvara otpor i podcijenjene alate koji nikad ne dosegnu svoj puni potencijal.

Kratke, redovite edukacije o novim alatima i jasna komunikacija o tome zašto se određeni proces automatizira, značajno povećavaju stopu uspješne implementacije.

• Četvrto, mjerite rezultate od početka. Odredite jasne pokazatelje uspjeha, konkretnije ušteđeno vrijeme, smanjenje pogrešaka i brzinu odgovora korisnicima.

Zaposlise, oglas za posao

Tražite posao?

Za svakoga tko trenutno traži posao ili razmišlja o promjeni karijere, automatizacija u poslovanju nosi jasnu poruku.

Isplati se ulagati u vještine koje kombiniraju digitalnu pismenost s kritičkim razmišljanjem i komunikacijom.

Takvi profili ostaju najtraženiji bez obzira na to koliko duboko automatizacija prodire u pojedinu industriju.

Poslovi u analitici podataka, AI upravljanju, kibernetičkoj sigurnosti i digitalnom marketingu danas bilježe stalan rast potražnje.

No, rutinski, administrativni poslovi postupno redefiniraju.

Bilo da tražite poziciju u sektoru koji aktivno uvodi automatizaciju, ili razmišljate o prekvalifikaciji prema vještinama budućnosti, pregled aktualnih oglasa za posao pronađite na Zaposlise.hr.

Budite korak ispred promjena koje tržište rada već sada donosi.

Potražite idealan oglas za posao!

Objava Automatizacija u poslovanju hrvatskih tvrtki pojavila se prvi puta na Zaposlise.hr.

Strojno učenje više nije futuristički dodatak tehnološkim divovima. Postalo je važan dio modernih proizvoda, usluga i poslovnih odluka.

Svaki put kada vam Netflix preporuči seriju, GoogleMaps predvidi gužvu ili banka procijeni rizičnost kredita, iza toga stoji tim stručnjaka za strojno učenje.

Govorimo o rastu koji je gotovo eksplozivan u posljednjih nekoliko godina. Zanimanje svakodnevno raste. Popularnost stručnjaka za umjetnu inteligenciju i strojno učenje zanimanje je budućnosti.

Saznajte o čemu se radi!

Što znači raditi u strojnom učenju?

Strojno učenje može se shvatiti kao proces u kojem računalo uči prepoznavati obrasce iz podataka. S vremenom postaje sve veći stručnjak u obavljanju zadatka, a da mu za to ne pišemo svaku naredbu posebno.

Python, Machine Learning, strojno učenje, inženjer; Izvor: Pexels

Kao što se čovjek svojim iskustvom, algoritmi uče na podacima. Taj segment rada razlikuje stručnjaka za strojno učenje od klasičnih programera.

Stručnjak koji se bavi strojnim učenjem realno ne treba ured. Posao je kao stvoren za rad od kuće i na daljinu. Saznajte više!

U svakodnevnom radu, stručnjaci analiziraju velike količine podataka, pripremaju ih, čiste i transformiraju, kako bi od njih stvorili okruženje u kojem modeli mogu učiti.

Zatim biraju algoritme, treniraju modele, evaluiraju rezultate i iteriraju dok ne postignu optimalne performanse.

Kada model dovoljno dobro rješava problem, integrira se u proizvod ili sustav. A taj sustav može biti mobilna aplikacija, servis ili softver.

Sam posao nije jednostran, niti jednostavan. Dio rada je eksperimentiranje, istraživanje znanstvenih radova, provjeru novih metoda i stalno propitivanje.

Stalno se ispituje može li model biti brži, precizniji, efikasniji. Taj element povezuje stručnjake koji rade na strojnom učenju s znanstvenicima. I jedni i drugi stručnjaci spajaju teoriju, praksu i istraživanje.

Kako izgleda put obrazovanja?

Iako mnogi stručnjaci dolaze iz područja računarstva ili matematike, zanimanje zapravo ima širok ulaz. Važno je razumjeti temeljne koncepte. Radi se o statistici, vjerojatnostima i linearnoj algebri.

No, jednako važna je i vještina programiranja, posebno u Pythonu. Kroz Python se manipulira podacima, gradi prototipove, vizualiziraju rezultati i treniraju modeli.

Programiranje, AI; Izvor: Pexels

Posljednjih godina, sve je više edukacijskih puteva dostupnih široj javnosti. Zainteresirani mogu steći znanje pomoću online tečaja i specijalizacija.

Također, edukaciju nude platforme kao što su Coursera, Udacity i Kaggle. No, do znanja na taj način mogu doći uglavnom početnici. U relativno kratko vrijeme mogu steći praktično iskustvo.

Saznajte iz članka na linku kako možete koristiti online tečajeve za stjecanje obrazovanja.

Mnogi uspješni stručnjaci za strojno učenje upravo su kroz osobne projekte izgradili portfolio koji im je otvorio vrata prema uspješnoj karijeri.

Najvažnije je razumjeti da se strojno učenje ne može naučiti jednom zauvijek. 

Govorimo o području koje se mijenja brže nego ijedno drugo u IT-u. Gotovo svaki mjesec pojave se novi modeli, tehnike i biblioteke. Oni koji uspijevaju u karijeri su oni koji vole učiti, testirati i istraživati.

Gdje sve rade stručnjaci za strojno učenje?

Zanimanje je iznimno široko, što znači da stručnjaci za strojno učenje rade u gotovo svakoj industriji.

Robot, ruža; Izvor: Pexels

U tehnološkim tvrtkama bave se razvojem AI proizvoda, pretraživačkih sustava i razvojem algoritama.

U financijskom sektoru kreiraju modele koji prepoznaju prijevare, procjenjuju rizike i predviđaju tržišne trendove.

U e-commerceu optimiziraju oglašavanje, analizu korisničkog ponašanja i personalizaciju sadržaja.

Medicinski sektor posebno brzo raste. Modeli strojnog učenja analiziraju medicinske slike, pomažu dijagnostici, predviđaju bolesti i personaliziraju terapije.

Industrija i robotika koriste strojno učenje (machine learning) za automatizaciju proizvodnje, autonomnu navigaciju i optimizaciju procesa.

Čak i državne institucije sve više uvode prediktivne modele za analizu velikih skupova podataka.

U našoj regiji ovi se stručnjaci najviše zapošljavaju u fintechu, osiguravajućim kućama, telekomima, IT tvrtkama, gaming studijima i, vrlo čest, u startupovima.

Mnogi rade i kao honorarni djelatnici, te za strane klijente jer je potražnja globalna.

Fintech, online plaćanje; Izvor: Pexels

Tražite honorarni posao u Zagrebu? Pročitajte članak na linku!

Vještine potrebne za rad

Tehničke vještine čine temelj svakog stručnjaka za strojno učenje. Obavezno mora dobro znati programirati, zatim koristiti biblioteke poput scikit-learna, PyTorcha i TensorFlowa.

Također, mora razumjeti matematičke koncepte. No, jednako je važno znati raditi s podacima. Modeliranje oduzima vrijeme, ali niti upola koliko vremena odlazi na čišćenje, transformaciju i pripremu datesetova.

Modeliranje i optimizacija zahtijevaju strpljenje. Ne postoji savršeni model. Postoji samo model koji je dovoljno dobar u kontekstu problema.

Iz tog razloga su iteracije, testiranja i fino podešavanje ključni dio procesa.

Ipak, važno je naglasiti da i meke vještine igraju veliku ulogu u svijetu strojnog učenja. Stručnjak mora moći objasniti složene tehničke koncepte kolegama koji nisu tehničkog usmjerenja.

Ovaj stručnjak mora na dnevnoj bazi komunicirati s menadžerima, klijentima i korisnicima. Mora razumjeti poslovni problem, ne samo algoritam.

Prenosive vještine pravi su put prema željenom poslu. Saznajte više!

Prenosive vještine

Zanimanje strojno učenje i zarada

Zbog manjka stručnjaka i velike potražnje, plaće u ovom području spadaju opasno dižu. Početnici najčešće zarađuju oko 1.500 do 2.500 eura neto, što je znatno više od prosjeka IT-a za početne pozicije.

Kako iskustvo raste, raste i odgovornost, a time i plaća. Mid-level inženjeri najčešće se kreću oko 3.000 do 4.200 eura, dok specijalisti nerijetko prelaze iznos od 6.000 eura neto mjesečno.

Iako AI i strojno učenje svoje početke bilježe još iz sredine 20. stoljeća, sudeći po tržištu rada, takvi stručnjaci su tek zadnjih 10-ak godina postali jedni od najtraženijih.

U zapadnim zemljama Europske unije i u SAD-u, gdje su ulaganja u AI izrazito velika, plaće su još više. Radi se o iznosima od 6.000 do 12.000 eura bruto, ovisno o specijalizaciji.

Posebno su traženi stručnjaci iz područja MLOps, koji brinu da modeli rade pouzdano u produkciji, te istraživački inženjeri koji stvaraju nove algoritme.

Uz to, mnoga AI poduzeća nude udjele u tvrtki, bonuse, konferencije, mentorstva i vrlo fleksibilne uvjete rada, što dodatno čini karijeru atraktivnom.

Pravo na bonus određuju poslodavci. Saznajte više o temi!

Bonus, novac u kuverti; Izvor: Pexels

Idealna karijera za vas

Strojno učenje kombinira najzanimljivije elemente modernog IT-a, odnosno, kreativnost, analitiku i inovacije.

Ovom poslu uvijek naučite nešto novo. Rad ostavlja konkretan utjecaj. Naime, poboljšava rad korisničkog iskustva. Također, spašava živote u medicini.

Rijetka su zanimanja koja nude toliku razinu izazova, intelektualne stimulacije i sigurnosti u budućnosti.

Ovo je također područje koje omogućuje globalnu mobilnost. Raditi možeš iz Hrvatske, a surađivati s tvrtkama u Silicijskoj dolini, Berlinu ili Singapuru. Granice gotovo da ne postoje.

Stručnjaci koji razumiju podatke, algoritme i njihovu praktičnu primjenu bit će ključni u oblikovanju budućnosti.

Tražite posao?

Napišite životopis i javite se na oglas za posao! Kliknite već danas!

Objava Strojno učenje: hit zanimanje današnjice pojavila se prvi puta na Zaposlise.hr.