AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # AI se širi i van programiranja, ali intenzitet upotrebe teže je dokazati > Istraživanja pokazuju širu upotrebu AI-ja na poslu, a eksperimenti nalaze dobitke i greške u pojedinim zadacima. Podaci o korišćenju još ne dokazuju da će u drugim profesijama upotreba biti jednako intenzivna kao u programiranju. By BIG CHANGE Editorial Published: 2026-10-02T04:10:34.217Z Updated: 2026-10-02T04:10:34.217Z Canonical: https://bigchange.ai/blog/ai-use-beyond-coding-workplace-evidence ![A seated person works at a laptop while holding a blank sheet of paper at a wooden table.](https://bigchange.ai/api/media/file/ai-work-beyond-coding-hero-v2-1.png) AI-generated by OpenAI; BIG CHANGE conceptual editorial illustration. Skoro dve od pet zaposlenih odraslih osoba u SAD-u izjavile su da su koristile generativni AI za posao tokom prethodne nedelje, prema podacima za drugo tromesečje 2026. Ipak, AI je pomogao tokom 6,3% radnih sati svih zaposlenih odraslih, prema [nacionalnom praćenju anketa](https://fredblog.stlouisfed.org/2026/08/does-generative-ai-save-time-at-work/) koje sprovode istraživači Federalne banke Sent Luisa, Univerziteta Vanderbilt i Harvarda. Prva brojka računa ljude, druga njihovo vreme. Nijedna ne govori da li je urađeni posao bio kvalitetan, da li je kompanija više zaradila niti da li je neko radno mesto nestalo. Ove razlike su važne pri proceni da li će se AI u drugim oblastima rada koristiti jednako intenzivno kao među programerima softvera. Podaci platformi pokazuju da se više eksperimentiše i u pravu, prodaji i marketingu. Eksperimenti beleže stvarne dobitke u nekim zadacima koji nisu programiranje. Pokazuju i da sam pristup alatu može malo toga da promeni, kao i da uglađen odgovor može biti pogrešan. ## Suštinska promena - **Šta se promenilo:** Dobavljači AI-ja sada prijavljuju redovnu upotrebu i aktivnosti agenata u većem broju poslovnih funkcija, dok nezavisne ankete pokazuju širu nedeljnu upotrebu među zaposlenima u SAD-u. - **Zašto je to važno:** Upotreba se širi kada se alati uklapaju u postojeće tokove rada, ali dobitak zavisi od konteksta zadatka i provera. Kupcima i zaposlenima potrebni su pokazatelji ishoda uz brojke o usvajanju. - **Šta treba pratiti:** Ponavljanu upotrebu u konkretnim zadacima, provereni kvalitet rezultata i neto korist van programiranja. Trenutni dokazi ne utvrđuju kada će druga zanimanja dostići nivo upotrebe koji postoji u programiranju niti šta će se desiti sa zaposlenošću. ## Brojke mere različite pojave Anketa [Real-Time Population Survey](https://fredblog.stlouisfed.org/2026/08/does-generative-ai-save-time-at-work/) pita nacionalno reprezentativan uzorak odraslih osoba u SAD-u uzrasta od 18 do 64 godine o upotrebi AI-ja na poslu. Stopa upotrebe tokom prethodne nedelje porasla je sa 28,2% u trećem tromesečju 2024. na 39,2% u drugom tromesečju 2026. Procenjeni udeo svih radnih sati uz pomoć AI-ja porastao je sa 4,1% na 6,3%. Ispitanici su takođe procenili da im je AI u poslednjem tromesečju uštedeo 2,2% ukupnih radnih sati. Ta poslednja brojka zasniva se na sećanju na ušteđeno vreme; to nije izmereni rast produktivnosti ili prihoda. OpenAI prati drugačiju pojavu: aktivnost sopstvenih poslovnih klijenata. U [avgustovskom izveštaju Enterprise Signals](https://openai.com/signals/enterprise-data/) navodi se da se broj nedeljno aktivnih korisnika Codex-a u pravnim poslovima uvećao 108 puta, u prodaji i zapošljavanju 41 put, a u marketingu 26 puta između februara i juna 2026, u poređenju sa petostrukim rastom u inženjerstvu. Početne vrednosti nisu objavljene, pa se na osnovu njih ne može rangirati koliko pravnika i inženjera koristi AI niti koliki udeo posla u svakom zanimanju on obavlja. U junu je Codex činio 64% ukupnih izlaznih tokena Codex-a i ChatGPT-a kod poslovnih klijenata. Duži rad agenata proizvodi više tokena; njihov udeo nije ni udeo zaposlenih ni mera vrednosti. OpenAI prodaje te proizvode i ima interes da pokaže njihovu raširenost. Zasebna [studija OpenAI-ja obuhvatila je više od 800.000 poruka ChatGPT-a u SAD-u](https://cdn.openai.com/pdf/work-at-the-frontier-report.pdf), a objavljena je u julu. Istraživači su 16,8% poruka povezanih sa poslom klasifikovali kao zadatke povezane sa zanimanjem koje se razlikuje od zanimanja korisnika. Među porukama koje su bile dovoljno konkretne da se povežu sa zanimanjem, udeo je iznosio 43,5%. U [septembarskom nastavku istraživanja](https://cdn.openai.com/pdf/work-at-the-frontier-report-202609.pdf) utvrđeno je da su se neki zaposleni takvim zadacima vratili i narednog meseca. To su udeli poruka među uzorkovanim korisnicima, a zanimanje je zaključeno na osnovu poslovnih informacija pri uvođenju korisnika. Podaci pokazuju šta ljudi traže i čemu se vraćaju, a ne da li su zadatak završili ili promenili svoje radno mesto. U [junskoj studiji Anthropic Economic Index](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report) takođe se proučava aktivnost na uslugama samog dobavljača. Njeno detaljnije uzorkovanje beleži obrasce tokom radnog dana i razlikuje upotrebu četa, Cowork-a i API-ja prve strane. U pratećoj anketi upotreba je povezana sa oko 9.700 korisnika Claude-a koji su imali najmanje pet sesija. Anthropic upozorava da ti ispitanici nisu reprezentativni za radnu snagu: zaposleni u računarstvu i matematici činili su oko 30% ispitanika, ali samo oko 4% zaposlenih u SAD-u. Fizička zanimanja bila su nedovoljno zastupljena. U ranijem [martovskom indeksu](https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report) navodi se da su računarski i matematički zadaci činili 35% razgovora na Claude.ai u februaru. To je udeo razgovora na jednom proizvodu, a ne udeo programera koji koriste AI; aktivnosti vezane za programiranje prelazile su i na API. Saobraćaj na platformi može da otkrije zadatke i učestalost unutar te platforme, ali sam po sebi ne može da pruži stopu usvajanja na nivou cele privrede prema zanimanjima. ## Produktivnost zavisi od zadatka i načina provere U [postepenom uvođenju alata](https://doi.org/10.1093/qje/qjae044) među 5.172 agenta korisničke podrške, pristup AI pomoćniku za razgovore povećao je broj rešenih problema po satu u proseku za 15%. Manje iskusni i slabije ocenjeni agenti unapredili su brzinu i kvalitet; najiskusniji i najbolje ocenjeni ubrzali su rad neznatno, ali im je kvalitet malo opao. Kupci su postali ljubazniji i ređe su tražili razgovor sa rukovodiocem. Studija je merila rad korisničke podrške u jednoj kompaniji, gde se mogu pratiti rešavanje problema i eskalacije. Nije izračunala dobit za druge centre podrške. U [eksperimentu sa 66 kompanija i 7.137 zaposlenih u stručnim poslovima](https://www.nber.org/papers/w33795) učesnicima je nasumično dodeljen AI alat u programima za imejlove, sastanke i pisanje. U drugoj polovini šestomesečne studije, 80% zaposlenih kojima je alat dodeljen i koji su ga koristili provodilo je dva sata nedeljno manje na imejlovima i manje vremena u radu van redovnog radnog vremena. Istraživači nisu otkrili širu promenu u količini ili kombinaciji zadataka usled samog pristupa alatu. Tri autora su radila u Microsoft Research-u, a Microsoft, proizvođač alata, bio je suorganizator eksperimenta i dostavio telemetrijske podatke o proizvodu. Rezultat se odnosi na kompanije učesnice, a ne na sav kancelarijski rad. U [terenskom eksperimentu sa 758 konsultanata Boston Consulting Group-a](https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/dell-acqua-et-al-2026-navigating-the-jagged-technological-frontier_5c589c8c-fbb5-458f-b285-c944746cd717.pdf), sprovedenom 2023. i objavljenom u martu 2026, utvrđen je brži i bolje ocenjen rad na zadacima namerno izabranim u skladu sa prednostima GPT-4. U drugom slučaju, koji je zahtevao tumačenje dokaza iz razgovora, korisnici AI-ja češće su dali pogrešan odgovor. BCG je učestvovao u studiji, koja je testirala određene zadatke, a ne ishode rada sa klijentima. U [randomizovanoj studiji METR-a](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/) sa 16 iskusnih programera otvorenog koda koji su radili na 246 zadataka u repozitorijumima koje su poznavali, pristup AI alatima iz početka 2025. produžio je vreme završetka rada za 19%. Programeri su ipak verovali da im je AI ubrzao rad. [U kasnijem pokušaju METR-a](https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/) sa novijim alatima nagovešten je dobitak, ali su istraživači ocenili procenu nepouzdanom zato što su programeri koji nisu želeli da rade bez AI-ja odustali, a istovremeni rad agenata otežao merenje vremena. Zato ove studije ne utvrđuju jedinstven uticaj AI-ja na produktivnost u programiranju kroz različite alate i godine. Za programiranje su povratne informacije neuobičajeno dostupne: repozitorijumi čuvaju kontekst i izmene, a izgradnja programa, testovi i pregled mogu da otkriju greške. Čak ni prolazni test ne govori sve o proizvodu. U korisničkoj podršci mogu se pratiti rešavanje problema i reakcije klijenata. Nacrt imejla može da uštedi vreme bez promene rezultata rada kompanije. Za pravni, finansijski ili medicinski savet potrebne su provere primerene posledicama, a kupac treba da uračuna i rad na pregledu rezultata i cenu alata. Pošto su to različiti problemi merenja, sama upotreba ne dokazuje jednak intenzitet ni vrednost. ## Posao može da se promeni pre nego što se to vidi u platnim spiskovima U Danskoj su istraživači povezali ankete zaposlenih u 11 zanimanja izloženih AI-ju i 7.000 radnih mesta sa administrativnim evidencijama. U njihovoj [reviziji iz marta 2026.](https://www.nber.org/papers/w33777) utvrđene su inicijative poslodavaca za uvođenje četbotova i prijavljene promene zadataka, ali nije otkriven uticaj na zarade ni evidentirano radno vreme zaposlenih ili na nivou radnih mesta dve godine posle predstavljanja ChatGPT-a; prema procenama, isključeni su efekti veći od 2%. Nalaz je ograničen na Dansku, proučena zanimanja i vremenski period. Ne dokazuje da kasnije usvajanje neće promeniti zaposlenost. Za zaposlenog, ponovljena upotreba može da znači širi skup zadataka ili manje vremena na imejlovima. Za kupca je važno da li ceo tok rada donosi pouzdan rezultat uz prihvatljiv trošak. Za primaoca odgovora korisničke podrške ili osobu koja se oslanja na stručni savet važno je da li je on tačan i da li neko za njega odgovara. Dostupni dokazi podržavaju zaključak da se upotreba van programiranja širi i da u odabranim zadacima postoje merljivi dobici. Još ne omogućavaju da se predvidi kada će druga zanimanja po dubini upotrebe dostići programiranje niti utvrdi jedinstven uticaj na produktivnost i zaposlenost. ## Izvori i dodatna literatura - [Praćenje usvajanja u Real-Time Population Survey-ju, objašnjava Federalna banka Sent Luisa](https://fredblog.stlouisfed.org/2026/08/does-generative-ai-save-time-at-work/), 27. avgust 2026: nedeljna upotreba u SAD-u, radni sati uz pomoć AI-ja i samoprocena uštede vremena. Ne meri kvalitet rezultata ni prihode. - [OpenAI Enterprise Signals](https://openai.com/signals/enterprise-data/), ažurirano 12. avgusta 2026: upotreba među poslovnim klijentima OpenAI-ja, merena tokenima i brojem nedeljno aktivnih korisnika. Početni brojevi za izračunavanje rasta nisu objavljeni. - [OpenAI, Rad na granici mogućnosti](https://cdn.openai.com/pdf/work-at-the-frontier-report.pdf), jul 2026, i njegov [septembarski nastavak](https://cdn.openai.com/pdf/work-at-the-frontier-report-202609.pdf): klasifikacija poruka u ChatGPT-u i ponovljena upotreba među uzorkovanim poslovnim korisnicima, a ne završen posao niti poslovni ishodi. - [Anthropic Economic Index, Ritmovi korišćenja](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report), 26. jun 2026, i [Krivulje učenja](https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report), 24. mart 2026: aktivnosti u Claude-u, vrste izlaza i anketa odabranih korisnika. Osnovni skupovi podataka su promet Anthropic-a i ispitanici. - [Brynjolfsson, Li i Raymond, Generativni AI na poslu](https://doi.org/10.1093/qje/qjae044), objavljeno na internetu 4. februara 2025. u majskom izdanju časopisa *Quarterly Journal of Economics*: merena je produktivnost agenata korisničke podrške, razlike u nivou veština i reakcije klijenata tokom postepenog uvođenja alata u jednoj kompaniji. - [Dilon i saradnici, Promene obrazaca rada uz generativni AI](https://www.nber.org/papers/w33795), revidirano u novembru 2025: nasumičan pristup alatu na radnom mestu, vreme provedeno na imejlovima i kombinacija zadataka u kompanijama učesnicama. Tri autora radila su u Microsoft Research-u, a Microsoft je bio suorganizator eksperimenta. - [Delakva i saradnici, Kretanje po nazubljenoj tehnološkoj granici](https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/dell-acqua-et-al-2026-navigating-the-jagged-technological-frontier_5c589c8c-fbb5-458f-b285-c944746cd717.pdf), eksperiment sproveden 2023. i objavljen 11. marta 2026: merena su brzina, ocenjeni kvalitet i greške u odvojenim konsultantskim zadacima. - [Eksperiment METR-a sa programerima](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/) i [ažuriranje iz februara 2026.](https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/): randomizovani dokazi o radu na kodu i problemi sa odabirom učesnika u kasnijoj studiji. - [Humlum i Vestergaard, Mirne vode, brze struje](https://www.nber.org/papers/w33777), revidirano u martu 2026: ankete u Danskoj povezane sa administrativnim podacima o radnom vremenu i zaradama. ## Sources - [Da li generativni AI štedi vreme na poslu?](https://fredblog.stlouisfed.org/2026/08/does-generative-ai-save-time-at-work/) — Reprezentativna onlajn anketa u SAD-u: upotreba tokom prethodne nedelje, sati uz pomoć AI-ja i samoprocena uštede; nema potvrđenih podataka o rezultatima rada ili prihodima. - [Signali iz poslovnih klijenata](https://openai.com/signals/enterprise-data/) — Telemetrija poslovnih klijenata OpenAI-ja: korisnici Codex-a po funkciji i udeo tokena. Početni brojevi nisu objavljeni, a agenti sa velikom potrošnjom tokena ograničavaju zaključke. - [Rad na granici mogućnosti: kako AI proširuje aktivnosti na poslu](https://cdn.openai.com/pdf/work-at-the-frontier-report.pdf) — Klasifikacija više od 800.000 poslovnih poruka u ChatGPT-u koju je sproveo OpenAI; udeo poruka o tuđim zanimanjima nije mera završenog posla. - [Rad na granici mogućnosti: kako zaposleni pronalaze nove načine rada](https://cdn.openai.com/pdf/work-at-the-frontier-report-202609.pdf) — Studija OpenAI-ja o ponovnoj upotrebi među odabranim korisnicima; ponovljeni zahtevi ne dokazuju redizajn radnog mesta. - [Anthropic Economic Index: Ritmovi korišćenja](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report) — Obrasci upotrebe Claude-a i nereprezentativna anketa oko 9.700 odabranih korisnika. - [Anthropic Economic Index: Krivulje učenja](https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report) — Uzorci upotrebe Claude.ai-ja i API-ja u februaru 2026. Udeo od 35% odnosi se na razgovore o programiranju na Claude.ai-ju. - [Generativni AI na poslu](https://doi.org/10.1093/qje/qjae044) — Studija objavljena u časopisu Quarterly Journal of Economics, broj za maj 2025, sa 5.172 agenta korisničke podrške u jednoj kompaniji: u proseku 15% više rešenih problema na sat. Dobici su bili najveći kod početnika, dok je kvalitet kod najiskusnijih malo opao. Kupci su bili ljubazniji i ređe su tražili rukovodioca. Nije procenjen opšti prinos na ulaganje niti uticaj na zaposlenost. - [Promene obrazaca rada uz generativni AI](https://www.nber.org/papers/w33795) — Izdanje NBER-a za maj 2025, revidirano u novembru 2025. (dan nije naveden). Randomizovana studija sa 7.137 radnika u 66 kompanija. Tri autora radila su u Microsoft Research-u; Microsoft je napravio alat, bio suorganizator studije i dostavio telemetrijske podatke. - [Kretanje po nazubljenoj tehnološkoj granici](https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/dell-acqua-et-al-2026-navigating-the-jagged-technological-frontier_5c589c8c-fbb5-458f-b285-c944746cd717.pdf) — Kontrolisani zadaci za konsultante povezani sa BCG-om, sprovedeni 2023. i objavljeni u časopisu Organization Science 11. marta 2026; dobici i greške zavisili su od zadatka, nisu mereni ishodi za klijente. - [METR-ova studija produktivnosti programera iz početka 2025.](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/) — Randomizovana studija sa 16 programera i 246 zadataka; sa tadašnjim alatima rad je u uskom uzorku trajao 19% duže. - [Ažuriranje METR-ovog eksperimenta produktivnosti programera](https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/) — Istraživači objašnjavaju zašto su kasnije procene ubrzanja nepouzdane zbog odabira učesnika i merenja vremena. - [Mirne vode, brze struje](https://www.nber.org/papers/w33777) — Izdanje NBER-a za maj 2025, revidirano u martu 2026. (dan nije naveden). Danska studija anketa i administrativnih podataka otkriva ograničeno odsustvo ranih efekata na zarade i evidentirano radno vreme.