Eksperimentiranje s AI‑jem u velikim poduzećima ulazi u završnu fazu. Sljedeći korak je rezanje i konsolidacija.
TechCrunch je anketirao 24 VC fonda fokusirana na enterprise segment i većina očekuje da će poduzeća u 2026. povećati budžete za umjetnu inteligenciju. No taj novac neće završiti kod gomile malih dobavljača, nego kod nekolicine odabranih.
Više potrošnje – manje ugovora – manje dobavljača.
Od pilot‑projekata do biranja pobjednika
Andrew Ferguson, potpredsjednik u Databricks Ventures, smatra da će 2026. biti godina u kojoj poduzeća prestaju “isprobavati sve što postoji” i počinju birati dugoročne AI partnere.
“Danas poduzeća testiraju više alata za jedan slučaj upotrebe i postoji eksplozija startupova fokusiranih na određene odjele kao što je go‑to‑market, gdje je iznimno teško razaznati razliku čak i tijekom proof‑of‑concepta”, rekao je za TechCrunch.
Kako piloti počnu davati konkretne rezultate, Ferguson očekuje da će financije i IT početi zatezati remen: “Kad poduzeća vide stvarne dokaze o učinkovitosti AI‑ja, odreći će se dijela budžeta za eksperimentiranje, racionalizirati alate koji se preklapaju i usmjeriti uštede u AI tehnologije koje su isporučile rezultate.”
U praksi: ako ste danas jedan od tri AI dobavljača koji rješavaju isti problem u jednoj korporaciji, 2026. je godina kada se ta priča vrlo vjerojatno svodi na jednog.
Rob Biederman, managing partner u Asymmetric Capital Partners, očekuje da će se ista dinamika vidjeti i na razini cijelog tržišta.
“Budžeti će se povećati za uski skup AI proizvoda koji jasno donose rezultate, a naglo pasti za sve ostalo”, kaže. “Očekujemo bifurkaciju u kojoj će mali broj dobavljača uhvatiti nesrazmjerno velik udio enterprise AI budžeta, dok će mnogi drugi gledati kako im prihodi stagniraju ili padaju.”
Drugim riječima, zakon snage dolazi i u enterprise AI.
Gdje će AI novac zapravo završiti
Veći budžeti ne znače više kaosa, nego više fokusa. Investitori koje je TechCrunch pitao uglavnom se slažu oko tri glavna smjera.
1. Sigurnost, nadzor i upravljanje
Scott Beechuk, partner u Norwest Venture Partners, očekuje da će prvi skok potrošnje doći u slojeve koji čine AI dovoljno sigurnim za ozbiljna, regulirana okruženja.
“Poduzeća sada prepoznaju da pravo ulaganje leži u zaštitnim i nadzornim slojevima koji čine AI pouzdanim”, kaže. “Kako te mogućnosti sazrijevaju i smanjuju rizik, organizacije će se s pilot‑projekata prebaciti na implementacije u punom opsegu, a budžeti će rasti.”
To znači alate za nadzor modela, kontrolu pristupa i politika, revizijske tragove, filtriranje sadržaja i usklađenost s regulativom na vrhu već postojećih modela.
2. Podatkovne osnove i optimizacija nakon treniranja
Harsha Kapre, direktor u Snowflake Ventures, dijeli AI potrošnju u 2026. na tri područja:
- jačanje podatkovnih temelja,
- optimizaciju modela nakon početnog treniranja,
- konsolidaciju alata.
Ako su vam podaci u neredu, takva će vam biti i AI strategija. Tek kad se to riješi, ima smisla ulaziti dublje u prilagodbu modela.
“CIO‑i aktivno smanjuju SaaS rascjepkanost i kreću se prema jedinstvenim, inteligentnim sustavima koji spuštaju troškove integracije i donose mjerljiv povrat ulaganja”, kaže Kapre. “Rješenja pokretana AI‑jem vjerojatno će izvući najveću korist iz tog pomaka.”
3. Manje point‑solution alata, više integriranih platformi
Umjesto desetak uskih rješenja po odjelu, VC‑ovi očekuju da će nabava u 2026. tražiti manji broj platformi koje:
- se dobro povezuju s postojećom podatkovnom i cloud infrastrukturom,
- pokrivaju više srodnih slučajeva upotrebe,
- imaju ugrađeno upravljanje, sigurnost i observability,
- mogu dokazati ROI u produkciji, a ne samo na demo prezentaciji.
To je dobra vijest za etablirane dobavljače koji u svoje postojeće proizvode ugrađuju AI funkcionalnosti. Za niz novih, usko fokusiranih alata – tipično jedan tim, jedan use case – situacija će biti znatno teža, i u Njemačkoj i u regiji.
Za regionalne AI i SaaS igrače iz Zagreba, Ljubljane ili Beograda to znači da će morati vrlo jasno objasniti zašto ih kupac treba pored – a ne umjesto – velikih platformi na kojima već živi njihov stack.
Što to znači za AI startupe
Ovaj prijelaz s eksperimentiranja na koncentraciju neće pogoditi sve startupe jednako.
Investitori s kojima je razgovarao TechCrunch stalno se vraćaju na isto pitanje: ima li tvrtka stvarni “moat” ili bi hyperscaler ili veliki LLM provider mogao relativno brzo izgraditi nešto dovoljno slično?
Najbolje pozicionirani, prema njima, bit će oni koji:
- ciljaju duboke vertikale s teškim, specifičnim procesima ili
- se oslanjaju na vlasničke skupove podataka do kojih veliki igrači ne mogu lako doći.
Ako gradite AI proizvod koji se jako preklapa s onim što nude AWS, Salesforce ili drugi veliki enterprise dobavljači, 2026. bi mogla biti neugodna. Pilot‑projekti i eksperimentalni budžeti – na koje se danas većina mladih timova oslanja za prve reference – bit će među prvima na listi za rezanje kad CIO‑i krenu “racionalizirati alate koji se preklapaju”.
Mnogi VC‑ovi povlače paralelu s onim što se dogodilo u SaaS‑u prije nekoliko godina: kad su CFO‑i shvatili da plaćaju tri alata za posao koji može odraditi jedan, krenulo je veliko čišćenje. AI će, čini se, proći kroz istu fazu – samo brže.
Veći AI budžeti, ali manji komad kolača
Ako se ove prognoze ostvare, 2026. bi mogao izgledati ovako:
- enterprise AI budžeti rastu,
- AI ulazi u sve više produkcijskih procesa,
- ali mnogi AI startupi ne vide proporcionalan rast prihoda.
Dodatni novac koncentrirat će se kod relativno malog broja dobavljača koji mogu jasno i ponovljivo dokazati učinak na prihod, trošak ili rizik.
Za kupce je to razumna korekcija nakon hype faze. Za osnivače je jasna poruka: u 2026. neće biti dovoljno reći da “koristite AI”. Trebat ćete stvaran konkurentski rov, reference u produkciji i vrlo uvjerljiv odgovor na pitanje koje će vam svaki CIO postaviti – zašto biste baš vi trebali biti jedan od nekolicine AI dobavljača koje zadržavamo?
