1. Naslov i uvod
Graf iz nedavnog Anthropicova izvješća ubrzano se dijeli po društvenim mrežama: plavo područje sugerira da bi veliki jezični modeli teoretski mogli obaviti i do 80 % zadataka u mnogim uredskim zanimanjima. Na prvi pogled izgleda kao najava masovne nezaposlenosti. No taj plavi pojas "teoretske sposobnosti" počiva na procjenama stručnjaka iz 2023. godine – u trenutku kada je hype oko AI bio možda na vrhuncu.
U nastavku analiziramo kako je Anthropic došao do tih brojki, što je originalna OpenAI studija zaista mjerila te zašto bi tvrtke, država i radnici u Hrvatskoj i regiji takve grafove trebali shvatiti kao scenarije, a ne proročanstva. Prava opasnost nije samo u tome što AI može, nego u tome što mi radimo kad krhke metrike uzmemo zdravo za gotovo.
2. Vijest ukratko
Kako piše Ars Technica, Anthropic je objavio izvješće o utjecaju umjetne inteligencije na tržište rada. U njemu uspoređuje dvije stvari za 22 široke skupine zanimanja: trenutačnu "promatranu izloženost" velikim jezičnim modelima (LLM‑ovima) i znatno višu procjenu "teoretske sposobnosti".
Umjesto da tu teoretsku krivulju temelji na novim eksperimentima, Anthropic koristi rezultate rada iz kolovoza 2023., nazvanog "GPTs are GPTs", koji su proveli istraživači iz OpenAI‑ja, OpenResearcha i Sveučilišta u Pennsylvaniji. Oni su se oslonili na američku bazu O*NET koja razbija zanimanja na vrlo detaljne radne aktivnosti. Ljudski anotatori – uz pomoć GPT‑4 – procjenjivali su može li tadašnji najbolji OpenAI model prepoloviti vrijeme potrebno za pojedini zadatak uz istu kvalitetu, ili bi to u budućnosti mogla postići "očekivana programska rješenja temeljena na LLM‑ovima".
Autori su sami naglasili subjektivnost i ograničenja takvog pristupa. Anthropic sada te oznake koristi kao referencu i zaključuje da je stvarna upotreba AI daleko ispod tog teorijski "izvedivog" opsega.
3. Zašto je to važno
Ključni problem nije to što Anthropic koristi stariji rad, već kakav efekt ovakav graf ima na raspravu o budućnosti rada.
Kad se složena metodologija puna pretpostavki sažme u jedan plavi pojas, poruka koja se čita između redaka glasi: "AI bi mogao obaviti 80 % većine poslova; samo ga još nismo implementirali." Za menadžere koji traže gdje rezati troškove ili političare koji žele pokazati odlučnost prema "poslovima budućnosti" to je vrlo zgodna brojka – iako se temelji na:
- zadacima, a ne cijelim radnim mjestima,
- uštedi vremena, a ne potpunoj zamjeni čovjeka,
- procjenama stručnjaka iz 2023., a ne na budućim mjerenjima,
- potpuno otvorenom vremenskom horizontu.
To nije sitnica. Zadatak koji se u teoriji može ubrzati za 50 % može u praksi postati sporiji kad uračunate vrijeme za pisanje promptova, provjeru rezultata, usklađivanje s regulativom i integraciju u postojeće procese. Ars Technica navodi i studiju iz 2025. u kojoj su open‑source programeri uz pomoć AI‑ja zapravo bili sporiji kad se uračuna sav dodatni rad.
Tko ima korist? Dobavljači AI alata i konzultantske kuće dobivaju moćno vizualno oruđe za prodaju "transformacijskih" projekata. Investitori još jedan argument za visoke valuacije. Tko potencijalno gubi? Zaposlenici kojima se objašnjava da je njihov posao "80 % automatizabilan" prema upitnim oznakama, i kreatori politika koji bi mogli usmjeriti programe obrazovanja, prekvalifikacija i potpora na temelju iskrivljene slike rizika.
Neposredna posljedica: mogli bismo sljedećih nekoliko godina provesti optimizirajući organizacije i javne politike oko statističke fatamorgane, dok stvarne, sporije promjene u organizaciji rada prolaze ispod radara.
4. Šira slika
Anthropicov graf lijepo se uklapa u nekoliko šire prisutnih trendova.
Prvo, vidimo pomak od pitanja što model može u laboratoriju prema pitanju što bi to moglo značiti za ekonomiju. Velike konzultantske kuće, središnje banke i međunarodne organizacije pokušavaju benchmarke LLM‑ova prevesti u postotke BDP‑a, rasta produktivnosti ili udjela poslova "izloženih" automatizaciji. Želja za orijentacijom je razumljiva, ali most između tehničkih testova i realne ekonomije vrlo je klimav.
Drugo, izvorna studija nastala je u kolovozu 2023., neposredno nakon izlaska GPT‑4, u razdoblju pojačanih strahova i očekivanja. Kako podsjeća Ars Technica, tada se govorilo o moratorijima na razvoj, egzistencijalnim rizicima i "gubitku kontrole" nad AI‑jem. Ako u takvoj atmosferi zamolite AI stručnjake da zamisle što bi jednom mogla raditi buduća "LLM‑softverska rješenja", bez ikakvog roka, u biti mjerite duh vremena, a ne trezvenu prognozu.
Treće, povijesno gledano, studije o tehnološkoj automatizaciji često su pretjerivale. Roboti u proizvodnji, informatizacija administracije, rani radovi o automatizaciji usluga – sve su redom proizvodile dramatične brojke poslova "u riziku", dok su stvarni ishodi bili nijansiraniji. Neka zanimanja su nestala, mnoga su se transformirala ili preselila u druge sektore, nova su nastajala.
U današnjoj utrci velikih AI laboratorija – OpenAI, Google, Anthropic, Meta – postoji jasan poticaj da se potencijalni doseg vlastite tehnologije prikaže što većim. Ako tvrdite da bi vaši modeli mogli dugoročno utjecati na polovicu svih radnih zadataka, ne prodajete samo softver, nego i priču koja privlači kapital, talent i regulatore.
5. Europski i regionalni kontekst
Za Europu i za Hrvatsku nije presudno samo koliki će biti utjecaj AI‑ja na tržište rada, nego i kako ga mjerimo.
Europska tržišta rada općenito su jače regulirana nego američko, s većom ulogom sindikata, kolektivnih ugovora i socijalne države. Hrvatska dodatno ima visok udio javnog sektora i uslužnih djelatnosti poput turizma. Odluke o obrazovnoj politici, potporama za prekvalifikaciju i industrijskim strategijama već danas se donose uz pozivanje na prognoze "disrupcije" koju donosi AI.
Anthropicov referentni okvir međutim počiva na američkim podacima O*NET‑a i američkoj strukturi zanimanja. Hrvatska i šira regija jugoistočne Europe imaju drugačiju kombinaciju sektora: od proizvodnje i brodogradnje, preko turizma i logistike, do rastuće IT scene u Zagrebu, Splitu i Sarajevu. Jednostavno prenošenje američkih mjera "izloženosti AI‑ju" vjerojatno bi promašilo točke gdje su domaći radnici zaista ranjivi.
Tu je i regulatorni aspekt. EU Akt o umjetnoj inteligenciji, zajedno s GDPR‑om i ostalim digitalnim regulativama, postavit će jasne okvire za korištenje LLM‑ova u područjima poput zapošljavanja, rangiranja kandidata i procjene učinka zaposlenika. U takvom okruženju posebno su problematične mutne, vremenski neograničene teorijske procjene – lako se mogu upotrijebiti kao argument za restrukturiranje ili outsourcing bez stvarne analize učinka na ljude.
Za Hrvatsku, s relativno malim, ali ambicioznim tehnološkim ekosustavom (Infobip, Rimac, niz zagrebačkih i osječkih startupa), ovo je i prilika: raditi vlastite, empirijski utemeljene analize umjesto da se nekritički oslanjamo na grafove iz Silicijske doline.
6. Pogled unaprijed
Što to praktično znači za vas kao zaposlenika, menadžera ili donositelja odluka u sljedećih nekoliko godina?
Možemo očekivati sve više – i sve kontradiktornijih – grafova poput Anthropicovog. Svaka velika tehnološka kompanija i svaka konzultantska kuća izbacit će svoj indeks "izloženosti AI‑ju", s vlastitim definicijama zadataka, kriterijima kvalitete i pretpostavkama o ulozi čovjeka u procesu. Brojke će se često više boriti za naslovnice nego za metodološku dosljednost.
Vrijedniji signali doći će iz drugih izvora:
- Eksperimenti u tvrtkama, gdje se sustavno mjeri kako uvođenje AI alata utječe na produktivnost, broj pogrešaka i zadovoljstvo zaposlenih.
- Dugoročna praćenja poduzeća koja uvode LLM‑ove i analiza posljedica na zaposlenost, plaće i organizaciju rada.
- Istraživanja iz perspektive radnika, koja pitaju pri kojim im zadacima AI stvarno pomaže, a gdje stvara nove rizike (stres, nadzor, gubitak kontrole nad vlastitim radom).
U horizontu od 3 do 7 godina realno je očekivati duboku integraciju LLM‑ova u uredske pakete, korisničku podršku, razvoj softvera i interne baze znanja. Učinak će vjerojatno manje izgledati kao "80 % odvjetnika je tehnološki višak", a više kao "početne pozicije se mijenjaju, dio rutinskih zadataka preuzima AI, pojavljuju se nove uloge vezane uz nadzor i orkestraciju AI sustava".
Za Hrvatsku i regiju bit će ključno kako će reagirati javni sektor, turizam i industrija – te koliko će se sindikati i poslodavci uključiti u oblikovanje pravila igre, umjesto da AI dođe kroz stražnja vrata kao gotova stvar.
7. Zaključak
Anthropicov graf "teoretske sposobnosti" nije vremenski okvir za masovnu automatizaciju, nego stilizirani prikaz onoga što je skupina stručnjaka 2023. smatrala da bi LLM‑ovi mogli jednog dana omogućiti. Čitati ga kao sigurnu prognozu znači pobrkati kategorije.
AI će zasigurno promijeniti rad, ali prvenstveno kroz preoblikovanje zadataka i hijerarhija, a ne preko noći brišući cijela zanimanja. Izazov za Europu, Hrvatsku i susjedstvo jest razviti bolje, na dokazima utemeljene načine mjerenja tih promjena. Prije nego povjerujete da je "80 %" vašeg posla osuđeno na nestanak jer to sugerira neki graf, zapitajte se: čije pretpostavke pune taj plavi prostor?
