Sheep Academy

Blog

Istraživanje: kako hrvatske tvrtke uvode AI u 2026.

Istraživanje 2026: 96% koristi AI u svakodnevnom radu, 92% naučilo je samo, 70% nikad nije dobilo edukaciju, prosječno zadovoljstvo 6,3

Kako hrvatske tvrtke uvode AI? Pitali smo zaposlenike i menadžere: 147 ispitanika, od čega 73 menadžera (team lead i više), kroz 21 pitanje.

Kratak odgovor: zaposlenici AI već koriste svaki dan, ali ih tvrtke u tome uglavnom ne vode. Nema zadužene osobe, nema edukacije i nema mjerenja. A tamo gdje te stvari postoje, ljudi su bitno zadovoljniji.

1. AI je već svakodnevica

96% ispitanika (138 od 143) koristi AI u svakodnevnom radu. Ne za jednu stvar, nego u prosjeku za 6 do 7 različitih vrsta zadataka. Najčešće za kod (84%), istraživanje (76%), pisanje i uređivanje teksta (70%) i analizu podataka (68%).

Pitanje više nije hoće li ljudi koristiti AI, nego koliko ga dobro koriste.

2. Ljudi uče sami, tvrtke ne educiraju

92% je AI naučilo samo, pokušajem i pogreškom. Kanale koje osigurava tvrtka koristi tek manjina: interna edukacija 26%, a vanjski tečaj koji je platila tvrtka samo 7%.

Kako ste naučili koristiti AI: 92% samo, pokušajem i pogreškom; 44% YouTube, newsletteri i mreže; 32% od kolega; 26% interna edukacija; 9% vanjski tečaj koji su platili sami; 7% vanjski tečaj koji je platila tvrtka; 2% nisu učili

Zanimljiv detalj: više je ljudi vanjski tečaj platilo iz svog džepa (13) nego što je to za njih učinila tvrtka (10).

Ukupno 70% ispitanika nikad nije dobilo nikakvu edukaciju od tvrtke. Gdje edukacija postoji, najčešće je to jednokratna radionica ili webinar.

3. Uvođenje AI-a nema vlasnika ni mjerenja

64% kaže da nitko nije jasno zadužen za uvođenje AI-a. Samo 19% ima osobu kojoj je to posao na puno radno vrijeme.

Postoji li osoba zadužena za uvođenje AI-a: 19% da, na puno radno vrijeme; 17% da, kao dodatak poslu; 9% uprava ad hoc; 17% rasuto po timovima; 35% ne postoji; 4% ne znam

S mjerenjem nije bolje. 45% tvrtki uopće ne mjeri koliko se AI koristi, a samo 28% mjeri i rezultate dijeli sa zaposlenicima. Kad menadžeri mjere uspjeh, gledaju uglavnom uštedu vremena (79%), a financijski povrat ulaganja tek 38%.

4. Budžeti su mali, a sve se radi interno

Polovica menadžera kaže da tvrtka ima AI strategiju (31 od 63). Ali u polovici tvrtki budžet za AI alate i edukaciju je ispod 5.000 € godišnje ili ga uopće nema.

Čak 85% tvrtki sve radi interno. Vanjskog partnera za uvođenje AI-a angažiralo je samo 9%.

Ipak, stvari se pomiču: 51% menadžera planira ulagati u AI edukaciju u idućih 12 mjeseci, a 12 ih već ima odobren budžet.

5. Zadovoljstvo ovisi o organizaciji, ne o alatima

Ovo je najvažniji nalaz istraživanja. Ispitanici su ocijenili koliko su zadovoljni time kako njihova tvrtka uvodi AI (1 do 10). Prosjek je 6,3.

Zatim smo gledali četiri prakse: zaduženu osobu, edukaciju, mjerenje s podijeljenim rezultatima i aktivnu internu zajednicu (kanal ili grupu za razmjenu AI savjeta). Rezultat je vrlo jasan:

Zadovoljstvo prema broju primijenjenih praksi: 0 od 4 prosjek 5,0; 1 od 4 5,7; 2 od 4 6,8; 3 od 4 7,7; 4 od 4 8,1

Gdje ne postoji nijedna praksa, prosječno zadovoljstvo je 5,0. Gdje postoje sve četiri, 8,1. Svaka dodatna praksa donosi otprilike 0,8 boda više.

Svaka praksa zasebno pokazuje istu sliku:

Zadovoljstvo s praksom i bez nje: interna zajednica 7,9 naspram 5,0; zadužena osoba 7,8 naspram 5,4; mjerenje 8,1 naspram 5,7; strategija 7,8 naspram 5,8; formalna edukacija 7,5 naspram 5,8

Najveću razliku daju živa interna zajednica (+2,9) i osoba zadužena za AI na puno radno vrijeme (+2,4).

Jedno upozorenje: ovo je korelacija, a ne dokaz da prakse uzrokuju zadovoljstvo. Tvrtke koje uvode ove prakse vjerojatno se razlikuju i po drugim stvarima.

6. Pogled odozgo je ljepši

Uprava je zadovoljnija od ostatka tvrtke. C-level daje prosječnu ocjenu 7,4, a team leadovi i individualni suradnici 6,0.

Kod veličine tvrtke krivulja ima oblik slova U. Male tvrtke su fleksibilne, velike imaju resurse, a srednje nemaju ni jedno ni drugo:

Zadovoljstvo prema veličini tvrtke: 1–9 zaposlenih 6,8; 10–49 7,1; 50–249 5,7; 250–999 5,5; 1000+ 6,3

U tvrtkama s 50 do 249 zaposlenih, iz kojih dolazi i najviše ispitanika, razlika između potrebe i podrške je najveća.

7. Ljude koče vrijeme i povjerenje, a ne pravila

Što bi ljudima pomoglo da više koriste AI? Na vrhu su vrijeme za učenje (34%) i povjerenje u točnost odgovora (30%). Jasna pravila što smiju traži tek 8%.

Što bi pomoglo da više koristite AI: vrijeme za učenje 34%; ništa 32%; povjerenje u točnost 30%; konkretni primjeri za moj posao 21%; bolji alati 15%; netko kome mogu postaviti pitanje 12%; jasna pravila što smijem 8%

Ljude dakle ne koči pitanje „smijem li?”, nego „isplati li se i mogu li se osloniti na rezultat?”. Trećina (32%) kaže da im ne treba ništa, što se uklapa u uzorak s mnogo naprednih korisnika iz IT-ja.

Što to znači za tvoju tvrtku

Iz rezultata se vidi pet koraka koji ne traže velik budžet:

  1. Imenuj vlasnika. Ne mora biti puno radno vrijeme, ali netko mora biti odgovoran.
  2. Mjeri i dijeli rezultate. Mjerenje koje zaposlenici ne vide gotovo ništa ne mijenja.
  3. Hrani zajednicu. Aktivan interni kanal pretvara samostalno učenje pojedinaca u znanje cijele tvrtke.
  4. Educiraj na konkretnim zadacima i daj vrijeme za učenje. Pravila sama po sebi ne pomažu.
  5. Gradi povjerenje u rezultate. Nauči ljude kako provjeriti ono što AI napiše.

O istraživanju

  • Uzorak: 147 potpunih odgovora prikupljenih putem Typeforma. Pitanja o strategiji, budžetu, vlasništvu, mjerenju i vanjskim partnerima vidjeli su samo team leadovi, direktori i C-level (73 ispitanika).
  • Postoci su izračunati na broj ljudi koji su odgovorili na pojedino pitanje. Kod pitanja s više odgovora zbroj prelazi 100%.
  • Struktura: 75% ispitanika koji su naveli industriju dolazi iz IT-ja i softvera. Uzorak je prigodan i vjerojatno pristran prema tehnološki naprednijim tvrtkama, pa je stvarna adopcija u širem hrvatskom gospodarstvu vjerojatno niža.
  • Male skupine: rezultate za skupine s manje od 15 ispitanika (npr. tvrtke s 250 do 999 zaposlenih, n = 11) treba čitati kao indikativne.