Kako AI-stack pokriva cijeli radni tok gradnje — i zašto novi projekti imaju prednost

Šta znači da „AI pokriva cijeli stack gradnje“

Savremeni skup alata — uz ozbiljan rad razvojnog tima i adaptivnu arhitekturu — može pokriti ne jednu funkciju, već cijeli radni tok građevinske firme: kontrolu na gradilištu, protok dokumenata, finansije i upravljačko računovodstvo, finansijske modele i projektnu analitiku. Ključna riječ je adaptivnost: sistem se mora prilagođavati procesima biznisa, a ne lomiti ih. Upravo to razlikuje pravo uvođenje od lijepe demo-omotnice.

Zašto je to u gradnji posebno potcijenjeno

Zato što je građevinarstvo jedan od najmanje digitalizovanih sektora na svijetu. Indeks digitalizacije McKinsey Global Institute stavlja gradnju na drugo mjesto od kraja; produktivnost sektora je za 20 godina porasla svega ~1% naspram ~2,8% u prosjeku ekonomije, a na IT firme istorijski troše manje od 1% prihoda — tri puta manje nego u autoindustriji i aerokosmičkoj industriji. Pritom McKinsey procjenjuje da digitalizacija može podići produktivnost gradnje za 50–60%. Drugim riječima, zaostatak je upravo mjera potencijala.

Gdje se AI zaista danas nalazi — hype ciklus bez iluzija

Ako gledamo trezveno, „univerzalnog AI za sve“ sada nema. Prema Gartner Hype Cycle for AI 2025, sam GenAI je skliznuo u „dolinu razočaranja“ — tržište se naigralo univerzalnih omotnica i uviđa granice; na vrhuncu prenaduvanih očekivanja sada su AI-agenti i „AI-ready podaci“, a fokus se pomjera ka fundamentalnim stvarima (AI-inženjering, ModelOps) koje su potrebne za stabilan rad u produkciji. Naš zaključak je jednostavan: ulog treba staviti ne na hype, već na „dosadan“ temelj — podatke, procese, inženjering.

Zašto veliki zapinju, a novi projekti imaju prednost

Glavni paradoks: 95% korporativnih GenAI-pilota ne dođe do rezultata. Prema istraživanju MIT-a (GenAI Divide, 2025) samo ~5% pilota daje mjerljiv efekat na P&L. Uzrok nije u modelima, već u „jazu u učenju“: univerzalni alati se ne prilagođavaju stvarnim radnim procesima, a postavljaju se preko krutog naslijeđa. Znakovito: kupovina od specijalizovanih dobavljača i partnerstva uspijevaju ~67% puta, a interne izrade tri puta rjeđe. Veliki ne gube u resursima (prema McKinsey State of AI 2025 firme s prihodom preko 5 milijardi dolara češće skaliraju AI od malih) — gube u trenju: previše je naslijeđa koje je skupo prerađivati. Novi projekat taj teret ne nosi: može se graditi AI-native od nule. To je prednost.

Kakve veze imaju evropski propisi (BIM, RIBA)

Zrela tržišta su digitalizaciju već učinila normom na nivou zakona. U Britaniji od 2016. važi BIM-mandat (sada — Information Management Mandate u okviru UK BIM Framework-a i standarda ISO 19650), obavezan za državne projekte bez obzira na veličinu; digitalne faze su ugrađene u RIBA Plan of Work — od projektovanja do eksploatacije. To je gotov okvir procesa u koji se sistem jednostavno integriše. Crna Gora radi u drugom formatu i ide ka tome svojim tempom — ali digitalizacija će ovdje doći u svakom slučaju, i takav okvir će je prihvatiti. Želimo da taj talas dočekamo spremni.

Gdje je rizik

Izvori

• MIT NANDA, „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ — 95% pilota bez rezultata, ~5% uspjeh, buy 67% vs build. Prema Fortune (18.08.2025), Forbes (26.08.2025).
• Gartner, „Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025“ — saopštenje za medije (05.08.2025).
• McKinsey, „The State of AI 2025“ — 88% koristi AI, ~1/3 skalira, 5B+ češće.
• McKinsey Global Institute, „Reinventing Construction: A Route to Higher Productivity“ — drugo mjesto od kraja, +1% vs +2,8%, potencijal +50–60%.
• UK BIM Framework / ICE — BIM-mandat, ISO 19650, RIBA Plan of Work.