1. Naslov i uvod
AI danas piše mailove, sažima ugovore i generira kod, ali još uvijek ne zna voditi konfliktan sastanak, pomiriti razvoj i prodaju ili držati tim fokusiranim kroz nekoliko kvartala. Upravo taj jaz između dobrog čavrljanja i stvarne koordinacije rada želi popuniti Humans& – startup kojem su investitori upravo povjerili 480 milijuna dolara seed kapitala.
U ovom tekstu nećemo ponavljati vijest, nego analizirati: je li „koordinacijska AI“ stvarno nova granica ili samo novi buzzword? Što znači model treniran za socijalnu inteligenciju i kako bi to moglo utjecati na europske i posebno hrvatske tvrtke?
2. Vijest ukratko
Prema pisanju TechCruncha, američki startup Humans&, koji su osnovali bivši zaposlenici Anthropica, Mete, OpenAI‑ja, xAI‑ja i Google DeepMinda, prikupio je 480 milijuna američkih dolara u seed rundi.
Tvrtka postoji tek oko tri mjeseca i još nema javno dostupan proizvod. Njena osnovna ideja je izgraditi novi temeljni model fokusiran na socijalnu inteligenciju i koordinaciju, a ne samo na klasični Q&A ili generiranje koda.
Kako navodi TechCrunch, Humans& želi stvoriti svojevrsni „centralni živčani sustav“ za grupe u kojima surađuju ljudi i AI agenti. Umjesto da model samo priključi na postojeće alate poput Slacka ili Google Docsa, tim želi kontrolirati čitav sloj kolaboracije.
Tehnički se oslanjaju na učenje pojačanjem s dugim horizontom i više agenata – pristupe u kojima se modeli uče planirati kroz mnogo koraka i surađivati (ili natjecati) s više ljudi i/ili drugih AI sustava. Ciljaju i poslovne korisnike i potrošače.
3. Zašto je to važno
Ako je Humans& u pravu, sljedeća velika bitka u AI‑ju neće biti „tko ima pametnijeg chatbota“, nego tko upravlja slojem u kojem se koordinira rad ljudi i strojeva.
Tko može profitirati?
- Menadžeri i voditelji timova, koji ogroman dio vremena troše na usklađivanje, statuse i gašenje požara. AI koja drži kontekst, razumije dinamiku tima i nježno gura odluke prema naprijed, udara ravno u skriveni trošak organizacijskog trenja.
- Mala i srednja poduzeća te distribuirani timovi, kakvih u regiji ima mnogo. Ne mogu si priuštiti dodatne slojeve middle managementa, ali trebaju strukturu. Koordinacijska AI može postati zajednički „šef kabineta“, PM i facilitator.
Tko bi se trebao zabrinuti?
- Alati za suradnju poput Slacka, Notiona, Asane, ali i Microsoft Teams i Google Workspace. Svi oni dobivaju AI funkcije, ali su i dalje dizajnirani oko poruka i dokumenata, ne oko odluka i odnosa. Ako Humans& uspije korisnicima nametnuti pogled „radim u tokovima koje orkestrira AI“, ti alati lako postaju samo cijevi.
- Veliki pružatelji modela. Humans& se natječe za iste GPU‑e, iste istraživače i iste enterprise klijente kao OpenAI, Anthropic, Google i Meta, ali pritom zagovara tezu da generički LLM‑ovi, makar fino podešeni, možda nikada neće biti dobri koordinatori grupa.
Ključna implikacija: ako je koordinacija nova vrijednosna razina, današnji chat sučelja su prijelazno rješenje. Copiloti i asistenti pomažu pojedincu, ali stvarna ekonomska transformacija nastupa kad AI počne mijenjati način na koji cijele grupe postavljaju prioritete, odlučuju i izvršavaju.
Istovremeno, tu eksplodiraju i rizici: isti sustav koji skraćuje sastanke može – ako mu dopustimo – postati nevidljivi centar moći u organizaciji.
4. Šira slika
Humans& nije izolirana pojava, već dio šireg zaokreta u industriji.
Prvo, tu je pomak od chatbota prema agentima. OpenAI gura višeagentsku orkestraciju i »workflows«, Anthropic nudi Claude Cowork kao radno okruženje, Google ugrađuje Gemini u svaki kutak Workspacea. Svi polako shvaćaju: „postavi pitanje – dobiješ odgovor“ nije poslovni proces.
Drugo, raste istraživanje u dugoročnom planiranju i multi‑agent sustavima. Posljednjih godina sve više radova proučava kako modele naučiti da planiraju u više koraka, pregovaraju i surađuju ili se natječu u simuliranim organizacijama. Humans& pokušava upravo tu liniju pretočiti u komercijalni proizvod.
Treće, pred nama je nova generacija AI‑native produktivnostnih alata. Kako navodi TechCrunch, aplikacije poput Granole kreću od jednostavnog bilježenja sastanaka pa dodaju sve više kolaborativnih funkcija. Slično se događa i u CRM‑u, helpdesku i projektnom vođenju.
Razlika je u ambiciji: većina napada problem odozgo, s razine aplikacije; Humans& želi ići odozdo, od samog modela, prilagođenog društvenom kontekstu i grupnoj dinamici. Povijest pokazuje da su takvi full‑stack pristupi znali uspjeti – od iPhonea do prvih SaaS platformi.
No povijest pokazuje i drugo: mnogi su na kraju završili kao atraktivna akvizicija za tehnološke divove s već izgrađenom distribucijom. Humans& zasad tvrdi da ne želi prodaju, već „generacijsku tvrtku“. Da bi to uspjelo, istovremeno mora: izumiti novi tip modela, pogoditi pravi proizvod i izgraditi prodajni stroj – u industriji gdje je računalna snaga ograničen resurs.
5. Europski i regionalni kontekst
Za europske i hrvatske organizacije koordinacijska AI nije samo pitanje produktivnosti, nego i usklađenosti s regulativom i povjerenja zaposlenika.
Nadolazeći EU AI Act vrlo jasno cilja sustave za upravljanje radnicima, procjenu učinka i odlučivanje o pristupu uslugama. AI koja prati interne interakcije, izvodi zaključke o pojedincima i sugerira kadrovske poteze vrlo brzo može završiti u kategoriji visokorizičnih sustava.
Istovremeno, GDPR ograničava kako se smiju obrađivati podaci o ponašanju zaposlenika. Model koji „uči“ tko s kim surađuje, tko koči odluke i kakvu neformalnu ulogu ima, obrađuje osjetljive informacije. Europski kupci tražit će jasne limite, po mogućnosti hosting u EU, revizijske tragove i mogućnost osporavanja odluka koje AI de facto nameće.
Za Hrvatsku i širu regiju tu je još nekoliko specifičnosti. Mnoge tvrtke – od Infobipa i Rimca do manjih IT izvoznika i agencija – rade u međunarodnim, distribuiranim timovima, gdje je koordinacija već sada izazov. S druge strane, povjerenje zaposlenika u „crne kutije“ koje ocjenjuju njihov rad je nisko, a sindikati i inspekcije rada postaju sve glasniji oko algoritamskog nadzora.
To otvara prostor za regionalne igrače da razvijaju koordinacijsku AI s ugrađenim europskim standardima zaštite radnika, umjesto da samo preuzimaju rješenja koja dolaze iz Silicijske doline.
6. Što slijedi
U idućih godinu‑dvije termin „koordinacija“ vjerojatno ćemo slušati u svakoj AI prezentaciji. Mnogi proizvodi bit će samo postojeći chatbotovi s nekoliko dodatnih automatizacija.
Prava prekretnica nastupa kad netko – bilo Humans& ili netko drugi – pokaže uvjerljiv primjer u kojem AI sustav:
- prati kompleksan, višemjesečni projekt s više dionika,
- održava zajednički kontekst i jasne odluke te
- mjerljivo smanjuje kašnjenja, broj sastanaka i količinu ponovnog rada.
Kad se to dogodi, veliki će se brzo prilagoditi. Microsoft može proširiti Copilot duboko u Teams, Planner i Dynamics; Google može pretvoriti Gemini u stalnog moderatora sastanaka i dokumenata; OpenAI može svoje višeagentske orkestracije ponuditi kao „AI voditelja projekata“ startupima i korporacijama.
Humans& ima ograničen prozor da:
- dokaže da je njihov model stvarno bolji u socijalnom zaključivanju i dugotrajnom pamćenju,
- pronađe prve segmente klijenata spremne prepustiti ključne procese mladom dobavljaču i
- preživi nekoliko hardverskih i investicijskih ciklusa u igri koja guta kapital.
Ostaju otvorena pitanja:
- Hoće li organizacije uopće pristati dati AI‑ju uvid u sve interne interakcije?
- Kako će izgledati odgovornost kad „prijedlog“ AI‑ja postane praktično zadana odluka?
- Može li startup dugoročno osigurati dovoljno računalne snage dok hiperskaleri kupuju sve dostupne GPU‑e?
7. Zaključak
Humans& nam pokazuje ono što mnogi osjećaju u praksi: najteži dio AI‑ja nije generiranje teksta, nego učiniti da ljudi u organizaciji funkcioniraju bolje. Modeli fokusirani na koordinaciju logičan su sljedeći korak – ali i izuzetno rizična oklada, tehnički, poslovno i društveno.
Ako uspiju, težište AI‑ja pomaknut će se s osobnih asistenata na organizacijske „živčane sustave“. Ako ne, velike će kompanije ionako preuzeti koncept. U svakom slučaju, era „još jednog chatbota“ završava. Za hrvatske tvrtke pravo pitanje je: želite li da način na koji vaš tim razmišlja i odlučuje orkestrira alat koji razumijete i kontrolirate – ili netransparentna crna kutija negdje u oblaku?
