Anna Via: šta se desilo u AI i proizvodu — mart i april 2026.

Anna Via, ML product menadžerka u Adevinti i članica odbora DataForGoodBcn, objavljuje redovni pregled AI dešavanja koja su relevantna za produktne timove. Ovo izdanje, koje pokriva mart i april 2026. godine, jedno je od bogatijih u seriji.

Šta članak pokriva

Pregled je organizovan po četiri oblasti: ažuriranja modela, pomeranja u proizvodima, podaci o usvajanju u preduzećima i nalazi o tržištu rada.

Među novim modelima nalaze se Anthropic-ov Claude Opus 4.7 sa kontekstnim prozorom od milion tokena, OpenAI-jev GPT-5.5 opisan kao “visoko autonoman” i Google-ov otvoreni Gemma 4. Via ih ne tretira kao marketinške prekretnice, već kao praktične signale o tome šta je sada realno graditi na tim modelima.

Odeljak o proizvodima fokusira se na uspon agentske trgovine — AI postaje primarni interfejs za otkrivanje proizvoda, a ne samo unapređenje pretrage. Via opisuje Perplexity Personal Computer kao uočljivo pomeranje: proizvod koji upravlja ciljevima korisnika u njegovo ime, umesto da odgovara na direktne upite. Uz to, navodi podatak da 84% evropskih potrošača dnevno koristi AI za poređenje proizvoda.

Podaci o usvajanju u preduzećima dolaze iz dva izvora. Skoro 30% Fortune 500 kompanija su plaćeni korisnici AI startupa. Istovremeno, samo jedna od pet kompanija ima zreo model upravljanja autonomnim agentima — jaz koji stvara i produktni rizik i produktnu mogućnost, zavisno od pozicije tima.

BCG nalaz koji treba razumeti

Članak ističe BCG studiju o efikasnosti radnika znanja koja je identifikovala ono što su istraživači nazvali “nazubljenom tehnološkom granicom”. Konsultanti koji su koristili AI završavali su zadatke unutar AI mogućnosti za 25% brže, ali su bili 19% manje uspešni na složenim zadacima koji su izlazili van onog što AI pouzdano rešava. Zaključak za product menadžere glasi: efikasnost AI nije jednaka u celom radnom toku — ona u velikoj meri zavisi od toga da li je konkretni zadatak onaj koji AI pouzdano obavlja ili onaj u kome ima tendenciju da tiho griješi.

Za koga je korisno

Za product menadžere i produktne lidere koji žele kompaktan filter signala iz brzo promenljivog AI informacionog prostora. Via piše uz pretpostavku da čitaoci imaju dovoljno konteksta da sami procene šta podaci znače za odluke njihovog tima. Pregled nije propisan, što ga čini pogodnijim za iskusne praktičare koji žele da donose sopstvene zaključke nego za one koji traže uputstva korak po korak.