Umjetna inteligencija više nije samo alat koji zaposlenicima pomaže brže napisati e-mail ili analizirati podatke. U sve većem broju kompanija preuzima zadatke koji su donedavno zahtijevali sate ljudskog rada: obradu računa, pripremu izvještaja, odgovaranje na upite kupaca, izradu marketinških materijala, provjeru dokumentacije i analizu poslovnih podataka.
Zbog toga se pitanje na tržištu rada postupno mijenja. Više nije riječ samo o tome može li umjetna inteligencija zamijeniti programera, nego koliko je ljudi potrebno u računovodstvu, administraciji, marketingu, korisničkoj podršci i drugim uredskim odjelima kada dio njihova posla preuzme softver.
Prvi signali promjena već se pojavljuju na američkom tržištu. Prema podacima koje je analizirao Washington Post, sektor profesionalnih i poslovnih usluga u listopadu je otvorio oko 70.000 radnih mjesta.
Istodobno je zaposlenost u kompanijama koje razvijaju računalne sustave za druge tvrtke bila oko 26.000 radnih mjesta manja nego godinu ranije.
Ti podaci još ne dokazuju da umjetna inteligencija masovno ukida radna mjesta. Rast zapošljavanja u profesionalnim uslugama uključuje i privremene poslove te savjetovanje, a dio promjena u računalnom sektoru može biti povezan s drugim gospodarskim čimbenicima.
Ipak, otvaraju važno pitanje: ako kompanije uz pomoć AI-ja mogu obaviti isti posao s manje ljudi, hoće li prvo prestati zapošljavati nove radnike, smanjivati postojeće timove ili jednostavno očekivati da svaki zaposlenik preuzme više zadataka?
Računovodstvo i administracija: automatizacija počinje od rutine
Među poslovima koji su najizloženiji automatizaciji nalaze se oni koji se temelje na ponavljajućim zadacima i obradi strukturiranih podataka. U računovodstvu to uključuje unos i klasifikaciju računa, usklađivanje transakcija, pripremu osnovnih financijskih izvještaja i provjeru dokumentacije.
AI alati mogu obraditi dokumente, izdvojiti relevantne podatke, usporediti ih s postojećim evidencijama i upozoriti na nepravilnosti. To ne znači da računovođe postaju nepotrebni. Složenije porezno savjetovanje, odgovornost za financijske izvještaje, tumačenje propisa i komunikacija s klijentima i dalje zahtijevaju stručnu prosudbu.
No, mijenja se količina ljudskog rada potrebna za obavljanje rutinskih zadataka. Tvrtka koja je ranije trebala nekoliko zaposlenika za unos, provjeru i obradu dokumentacije mogla bi dio tog posla automatizirati, a postojeće zaposlenike preusmjeriti na složenije zadatke.
Slična promjena događa se u administraciji. Priprema zapisnika, obrada obrazaca, organizacija dokumentacije, odgovaranje na standardne upite i zakazivanje sastanaka zadaci su koje AI sustavi mogu obavljati uz sve manje ljudske intervencije.
Američki Ured za statistiku rada (BLS) u projekcijama za razdoblje od 2025. do 2035. očekuje pad ukupne zaposlenosti u uredskim i administrativnim zanimanjima. Među poslovima za koje se predviđa slabija potražnja nalaze se administrativni asistenti, službenici za obračun i knjiženje, djelatnici korisničke podrške i pojedini financijski službenici. To nije prognoza za Hrvatsku, ali pokazuje smjer promjena na tržištu rada koje je ranije i snažno digitaliziralo poslovne procese.
Korisnička podrška: jedan sustav može razgovarati s tisućama ljudi
Korisnička podrška jedan je od najočitijih primjera poslova na kojima se može smanjiti potreba za velikim brojem zaposlenih. Chatbotovi i AI asistenti mogu odgovarati na pitanja o statusu narudžbi, računima, povratima, uvjetima korištenja i drugim standardnim zahtjevima.
Za kompaniju koja dnevno obrađuje tisuće sličnih upita takva automatizacija može značiti manje vremena provedenog na svakom korisniku i manju potrebu za dodatnim zapošljavanjem. AI sustav može raditi neprekidno, istodobno obrađivati velik broj razgovora i preusmjeravati složenije slučajeve ljudskim zaposlenicima.
Najveći pritisak zato neće nužno osjetiti svi djelatnici korisničke podrške, nego oni čiji se posao uglavnom svodi na odgovaranje prema unaprijed definiranim scenarijima. S druge strane, raste važnost zaposlenika koji mogu riješiti komplicirane reklamacije, smiriti nezadovoljne klijente i preuzeti odgovornost za odluke koje automatizirani sustav ne može donijeti.
Marketing i analitika: manje ljudi za pripremu sadržaja, više odgovornosti za rezultate
U marketingu AI već može pripremati prve verzije tekstova, oglasa, objava za društvene mreže, newslettera i prezentacija. Može analizirati rezultate kampanja, uspoređivati podatke o kupcima i predlagati promjene u oglašavanju.
To ne znači da kompanijama više neće trebati marketinški stručnjaci. Strategija brenda, razumijevanje tržišta, kreativni koncepti i procjena reputacijskih rizika ostaju važni. Međutim, za dio rutinske produkcije sadržaja i osnovne analitike možda više neće biti potreban jednak broj ljudi.
Slična promjena događa se u poslovnoj analitici. AI alati mogu pripremiti izvještaje, sažeti velike količine podataka i prepoznati obrasce koje bi analitičari ranije morali ručno tražiti. Vrijednost zaposlenika zato se sve više pomiče s pripreme podataka na razumijevanje onoga što podaci znače za poslovanje.
Najveći rizik možda nije otkaz, nego nestanak početničkih poslova
Jedna od manje vidljivih posljedica automatizacije mogla bi biti promjena načina na koji mladi ulaze na tržište rada. Početničke pozicije u mnogim uredskim zanimanjima tradicionalno su uključivale upravo zadatke koje AI najlakše preuzima: unos podataka, pripremu jednostavnih izvještaja, istraživanje, obradu dokumentacije, osnovnu analizu i izradu prvih verzija sadržaja.
Ako kompanija te zadatke automatizira, možda neće odmah otpuštati iskusne zaposlenike, ali bi mogla zapošljavati manje juniora. Time se otvara problem koji nadilazi trenutačnu zaposlenost: gdje će budući stručnjaci steći iskustvo ako nestane dio poslova na kojima su ga dosad stjecali?
Iskusniji zaposlenici imaju prednost jer poznaju poslovne procese, klijente i industriju. Mogu koristiti AI kako bi povećali produktivnost, ali i provjeravati njegove rezultate. Početnici tek trebaju razviti takvo znanje, a ako im se oduzmu jednostavniji zadaci, kompanije će morati pronaći druge načine za njihovo osposobljavanje.
To bi moglo promijeniti i strukturu plaća. Ako jedan zaposlenik uz pomoć AI-ja može obavljati posao koji su ranije radile dvije ili tri osobe, njegova produktivnost raste. No nije zajamčeno da će se ta korist automatski preliti u veću plaću. Dio uštede može završiti u većoj dobiti kompanije, a dio u nižim troškovima usluga i proizvoda. Plaće će više ovisiti o tome koliko zaposlenik može preuzeti odgovornosti koje tehnologija ne može samostalno obavljati.
Hrvatska još nije na razini masovne primjene AI-ja
Hrvatsko tržište rada neće nužno prolaziti kroz iste promjene istom brzinom kao američko. Jedan od razloga je i razlika u raširenosti tehnologije među poduzećima.
Prema podacima DZS-a za 2025., umjetnu inteligenciju koristilo je 15 posto hrvatskih poduzeća. U velikim poduzećima udio je bio znatno viši i dosegnuo 40 posto. Najčešće su se koristile tehnologije za analizu pisanog teksta, generiranje teksta i govora te analizu podataka strojnim učenjem.
Europska komisija u izvješću o digitalnom desetljeću za Hrvatsku iz 2026. upozorava da mala i srednja poduzeća zaostaju u primjeni naprednih digitalnih tehnologija. Nedostatak digitalnih vještina i stručnjaka za informacijske tehnologije i dalje ograničava širu digitalnu transformaciju gospodarstva.
S druge strane, istraživanje Američke gospodarske komore u Hrvatskoj iz 2026. pokazuje znatno višu razinu primjene AI-ja među njezinim članicama. Umjetnu inteligenciju koristi 78 posto ispitanih kompanija, a polovica njih svakodnevno. Ipak, 85 posto ispitanika ne očekuje da će njezina primjena promijeniti ukupan broj zaposlenih. Oko deset posto očekuje smanjenje broja zaposlenih, dok pet posto predviđa povećanje.
Ta dva istraživanja ne treba izravno uspoređivati jer obuhvaćaju različite skupine poduzeća. DZS prati širu poslovnu populaciju, dok AmCham anketira članice komore, među kojima su zastupljene veće i međunarodno povezane kompanije. Upravo ta razlika pokazuje da je primjena AI-ja u Hrvatskoj neujednačena: dio velikih poduzeća već ga uključuje u svakodnevne procese, dok velik dio gospodarstva tek razvija osnovne digitalne kapacitete.
Koliko kompanije mogu uštedjeti?
Za poslodavce je glavni motiv automatizacije povećanje produktivnosti i smanjenje troškova. Uštede mogu nastati kroz manji broj sati potrebnih za obradu dokumentacije, brže odgovaranje korisnicima, manje ručnog unosa podataka i smanjenje potrebe za vanjskim uslugama.
No, stvarna ušteda nije jednaka cijeni softverske licence. Uvođenje AI-ja zahtijeva ulaganja u tehnologiju, povezivanje s postojećim sustavima, zaštitu podataka, edukaciju zaposlenika i kontrolu rezultata. Pogreške automatiziranih sustava također mogu stvoriti dodatne troškove, osobito u financijama, zdravstvu i pravnim poslovima.
McKinseyjeva analiza europskog tržišta rada iz svibnja 2026. procjenjuje da bi se, uz postojeće tehnologije, teoretski moglo automatizirati oko 58 posto sadašnjih radnih sati u deset europskih gospodarstava. Procjena uključuje i kognitivne zadatke koje mogu preuzeti AI agenti i fizičke zadatke koje mogu obavljati roboti. Analitičari pritom izričito naglašavaju da tehnička mogućnost automatizacije nije prognoza stvarnih otkaza. Koliko će se tog potencijala iskoristiti ovisit će o troškovima, regulaciji i spremnosti kompanija.
Pročitajte još:
Neće nestati svi poslovi, ali će se promijeniti vrijednost rada
Za Hrvatsku je ključno pitanje hoće li kompanije AI koristiti prvenstveno za smanjenje troškova ili za razvoj novih proizvoda i usluga. U zemlji u kojoj poslodavci već godinama upozoravaju na nedostatak radnika, automatizacija može biti način da se postojeći zaposlenici rasterete rutinskih zadataka i da se s istim brojem ljudi obavi više posla.
Ali takav ishod nije automatski. Ako se tehnologija uvede bez ulaganja u znanje zaposlenika, dio radnika može izgubiti posao ili se naći u zanimanjima u kojima je potražnja sve manja. Posebno ranjivi mogu biti početnici i zaposlenici čiji se rad najvećim dijelom sastoji od ponavljajućih digitalnih zadataka.
AI zato neće jednostavno podijeliti tržište rada na zanimanja koja nestaju i ona koja ostaju. Puno je izglednije da će unutar istog zanimanja promijeniti vrijednost pojedinih zadataka. Računovođa će manje vremena trošiti na unos računa, analitičar na pripremu tablica, a marketinški stručnjak na prve verzije sadržaja. Više će vrijediti sposobnost provjere rezultata, donošenja odluka, razumijevanja klijenata i preuzimanja odgovornosti.
Za zaposlenike to znači da se više neće natjecati samo s drugim ljudima za radno mjesto, nego i s tehnologijom koja može preuzeti dio njihova posla. Za kompanije to znači priliku za veću produktivnost, ali i odgovornost da odluče hoće li uštede pretvoriti u rast poslovanja ili u manju potrebu za ljudskim radom.
