Donošenje odluka je srž uspešnog poslovanja, a brzina i preciznost tih odluka često prave razliku između uspeha i neuspeha. Sa razvojem generativne veštačke inteligencije (AI), lideri imaju priliku da transformišu ovaj proces, oslanjajući se na podatke, algoritme i inovativne tehnologije koje omogućavaju bolji uvid u kompleksne izazove. U ovom članku istražićemo kako generativna AI menja paradigmu donošenja odluka i kako se može primeniti u različitim segmentima poslovanja.
Uloga AI u donošenju strateških odluka
Generativna veštačka inteligencija (AI) ima moć da transformiše način na koji lideri donose strateške odluke. Korišćenjem naprednih algoritama i obrade velikih količina podataka, generativna AI može pružiti duboke uvide koji pomažu liderima da bolje razumeju kontekst i posledice svojih odluka.
Analiza tržišta
Generativna AI može analizirati ogromne količine istorijskih podataka, uključujući podatke o konkurenciji, ponašanju potrošača i ekonomskim indikatorima, kako bi predvidela tržišne trendove. Evo kako to funkcioniše:
- Predviđanje potražnje: AI modeli mogu analizirati sezonske varijacije, promene u potrošačkim navikama i druge faktore kako bi predvideli buduću potražnju za proizvodima ili uslugama.
- Konkuretnska analiza: Generativna AI može obraditi informacije o konkurentima, uključujući njihove strategije, marketinške aktivnosti i performanse na tržištu, kako bi identifikovala potencijalne prednosti i rizike.
- Segmentacija tržišta: AI može pomoći u identifikaciji različitih tržišnih segmenata i njihovih specifičnih potreba, omogućavajući liderima da prilagode svoje strategije za svaki segment.
Optimizacija strategija
Generativni modeli mogu simulirati različite poslovne scenarije, što omogućava liderima da donesu odluke zasnovane na dokazima i analizama:
- Simulacija scenarija: AI može kreirati različite scenarije na osnovu postojećih podataka, predviđajući kako će se različite strategije odraziti na poslovne rezultate. Na primer, simulacije mogu pokazati kako bi promene u cenovnoj politici uticale na profitabilnost.
- Identifikacija najboljih praksi: Analizirajući performanse različitih strategija, AI može identifikovati najbolje prakse koje donose najveći uspeh. Ovo omogućava liderima da implementiraju efikasnije strategije koje su podržane podacima.
- Optimizacija resursa: AI može pomoći u optimizaciji raspodele resursa, kao što su budžeti za marketing ili razvoj proizvoda, kako bi se postigli optimalni poslovni rezultati.
Automatizacija rutinskih odluka
Jedna od značajnih prednosti generativne AI je njena sposobnost da automatizuje rutinske operativne odluke:
- Delegiranje operativnih odluka: Menadžeri mogu delegirati svakodnevne operativne odluke AI sistemima, kao što su upravljanje zalihama, logistika i operacije, što im omogućava da se fokusiraju na strateške prioritete.
- Automatizacija poslovnih procesa: Generativna AI može automatizovati mnoge poslovne procese, uključujući analizu podataka, generisanje izveštaja i komunikaciju sa klijentima, čime se smanjuje potreba za ručnim radom i povećava efikasnost.
- Poboljšanje korisničkog iskustva: Automatizovani sistemi zasnovani na AI mogu pružiti personalizovane preporuke i podršku korisnicima, čime se poboljšava njihovo iskustvo i povećava lojalnost.
Generativna AI je postala ključni alat za lidera budućnosti, omogućavajući im da donose informisane, brze i precizne odluke koje su podržane podacima. Korišćenjem ovih tehnologija, lideri mogu unaprediti svoje poslovanje, smanjiti rizike i maksimizirati profitabilnost.
Generativni modeli za inovacije i kreativna rešenja
Generativna veštačka inteligencija (AI) ne samo da analizira postojeće podatke, već i stvara nove ideje, koncepte i rešenja koja mogu značajno unaprediti poslovne procese i omogućiti liderima da budu inovativni i konkurentni. Ove sposobnosti generativne AI imaju ključnu ulogu u razvoju proizvoda, marketing kampanjama i kreiranju sadržaja.
Razvoj proizvoda
Generativni AI modeli mogu značajno ubrzati i poboljšati proces razvoja proizvoda:
- Kreiranje prototipova: Generativni AI modeli mogu brzo generisati različite dizajne i prototipove proizvoda na osnovu unetih parametara i povratnih informacija korisnika. Ovo omogućava bržu iteraciju i optimizaciju dizajna pre nego što se proizvod lansira na tržište.
- Poboljšanje postojećih proizvoda: Analizirajući povratne informacije korisnika i podatke o performansama, AI može predlagati unapređenja postojećih proizvoda. Na primer, AI može identifikovati koje funkcionalnosti proizvoda treba poboljšati ili dodati kako bi bolje zadovoljile potrebe korisnika.
- Personalizacija proizvoda: Generativna AI omogućava personalizaciju proizvoda prema individualnim preferencijama korisnika. Na primer, AI može kreirati prilagođene proizvode na osnovu korisničkih podataka, kao što su boja, dizajn i funkcionalnost.
Marketing kampanje
Generativna AI može transformisati marketing strategije pružajući kreativna rešenja i optimizaciju kampanja:
- Generisanje slogana i vizuala: AI može kreirati privlačne slogane, vizualne materijale i grafičke dizajne koji su usmereni ka ciljnoj publici. Ovo smanjuje potrebu za ručnim kreativnim radom i ubrzava proces kreiranja marketinških materijala.
- Personalizovane marketinške kampanje: Analizom korisničkih podataka i ponašanja, AI može kreirati ciljane marketinške kampanje koje su prilagođene specifičnim interesovanjima i potrebama pojedinačnih korisnika. Ovo povećava relevantnost i efikasnost marketinških poruka.
- Optimizacija strategija: Generativna AI može analizirati rezultate prethodnih kampanja i predložiti optimizacije za buduće kampanje. Na primer, AI može identifikovati koje poruke, vizuali i kanali komunikacije donose najbolje rezultate.
Kreiranje sadržaja
Generativna AI je odličan alat za kreiranje raznovrsnog sadržaja koji pomaže u promociji i edukaciji korisnika:
- Generisanje tekstualnog sadržaja: Alati kao što su ChatGPT mogu generisati visokokvalitetne tekstove, uključujući članke, blog postove, opise proizvoda i marketinške poruke. AI može takođe asistirati u kreiranju scenarija za video sadržaje ili podcast epizode.
- Kreiranje vizuelnog sadržaja: Alati poput DALL-E mogu generisati vizuelni sadržaj kao što su slike, ilustracije i grafike koje se mogu koristiti u marketinškim materijalima, društvenim mrežama ili na web sajtovima. Vizuelni sadržaj može biti prilagođen specifičnim potrebama i stilovima brenda.
- Personalizovani sadržaj: AI može generisati sadržaj koji je prilagođen specifičnim interesovanjima i potrebama korisnika, čime se povećava angažman i lojalnost korisnika. Na primer, AI može kreirati prilagođene preporuke proizvoda ili sadržaje zasnovane na prethodnim
Prediktivna analitika za minimizaciju rizika
Jedna od najvažnijih prednosti generativne AI je njena sposobnost da predvidi potencijalne rizike i pruži preporuke za njihovo ublažavanje. Primena prediktivne analitike omogućava organizacijama da budu proaktivne u upravljanju rizicima i da donose informisane odluke zasnovane na podacima.
Finansijski rizici
Generativna AI može analizirati širok spektar finansijskih podataka kako bi identifikovala faktore koji utiču na profitabilnost i pružila preporuke za optimizaciju troškova:
- Predviđanje prihoda i troškova: AI može analizirati istorijske finansijske podatke kako bi predvidela buduće prihode i troškove. Ovo omogućava organizacijama da bolje planiraju svoje budžete i smanje finansijske neizvesnosti.
- Analiza profitabilnosti: AI može identifikovati koji proizvodi ili usluge donose najveću profitabilnost, kao i one koji generišu gubitke. Na osnovu ovih uvida, lideri mogu donositi odluke o optimizaciji portfolija proizvoda ili usluga.
- Upravljanje kreditnim rizicima: Prediktivna analitika može pomoći u proceni kreditne sposobnosti klijenata analizirajući njihove istorijske transakcije i finansijsko ponašanje, čime se smanjuje rizik od loših dugova.
Rizici u lancu snabdevanja
Prediktivna analitika je ključna za identifikaciju potencijalnih prekida u lancu snabdevanja i predlaganje alternativnih rešenja:
- Prepoznavanje ranjivosti: AI može analizirati podatke iz celog lanca snabdevanja kako bi identifikovala potencijalne ranjivosti i preduzela korake za njihovo ublažavanje. Na primer, identifikovanje dobavljača koji su skloni ka kašnjenjima ili prekidima.
- Optimizacija zaliha: AI može analizirati podatke o potražnji i ponudi kako bi optimizovala nivoe zaliha i smanjila rizik od prekomernih ili nedovoljnih zaliha. Ovo pomaže u održavanju glatkog toka proizvodnje i isporuke.
- Planiranje alternativnih ruta: U slučaju prekida u lancu snabdevanja, AI može predložiti alternativne rute ili dobavljače kako bi se osigurao kontinuitet poslovanja.
Regulatorni i pravni rizici
AI može igrati ključnu ulogu u upravljanju regulatornim i pravnim rizicima analizirajući pravne dokumente i osiguravajući usklađenost sa važećim propisima:
- Analiza regulatornih promena: AI može pratiti i analizirati promene u zakonodavstvu i regulativama kako bi osigurala da organizacija ostane u skladu sa važećim propisima. Ovo uključuje praćenje novih zakona, sudskih odluka i regulatornih smernica.
- Procena usklađenosti: AI može analizirati unutrašnje procese i dokumentaciju kako bi procenila usklađenost sa zakonima o zaštiti podataka, finansijskim regulativama i drugim pravnim zahtevima. Na osnovu ovih analiza, organizacija može preduzeti korake za unapređenje usklađenosti.
- Automatizacija pravnih procedura: Generativna AI može pomoći u automatizaciji pravnih procedura, kao što su priprema i pregled ugovora, čime se smanjuje rizik od pravnih grešaka i povećava efikasnost.
Prediktivna analitika je ključni alat za minimizaciju rizika i poboljšanje poslovne efikasnosti. Korišćenjem ovih naprednih tehnologija, organizacije mogu proaktivno upravljati rizicima, doneti informisane odluke i osigurati dugoročnu održivost.
Etika i odgovornost u odlučivanju uz AI podršku
Iako AI pruža brojne koristi, njena primena otvara i pitanja etike i odgovornosti. Osiguravanje etičke primene AI tehnologija ključno je za izgradnju poverenja i postizanje održivih i pravednih rezultata. Evo nekoliko ključnih aspekata koje treba uzeti u obzir:
Transparentnost
Transparentnost je suštinski element etičke primene AI:
- Razumevanje preporuka: Korisnici treba da imaju jasno razumevanje kako AI dolazi do svojih preporuka. Ovo podrazumeva objašnjenje algoritama, izvora podataka i procesa analize koje AI koristi za generisanje preporuka.
- Otvornost algoritama: Algoritmi koji stoje iza AI sistema treba da budu što otvoreniji i dostupniji za pregled kako bi se osigurala njihova verodostojnost i pouzdanost. Transparentnost u algoritmima pomaže u identifikaciji i ispravljanju potencijalnih grešaka ili pristrasnosti.
- Informisanje korisnika: Korisnici treba da budu informisani o tome kako se njihovi podaci koriste i koje su implikacije AI preporuka. Ovo uključuje jasne i pristupačne informacije o pravilima privatnosti i zaštiti podataka.
Pristrasnost
Pristrasnost u podacima i algoritmima može dovesti do nepravednih i netačnih odluka:
- Identifikacija pristrasnosti: Ključno je identifikovati potencijalne pristrasnosti u podacima koji se koriste za obuku AI modela. Ovo može uključivati istorijske pristrasnosti, demografske nejednakosti ili pristrasnosti u procesu prikupljanja podataka.
- Eliminacija pristrasnosti: Jednom kada se identifikuju, pristrasnosti treba eliminisati ili minimizirati kroz metode poput uravnoteženja podataka, prilagođavanja algoritama i redovnog testiranja na pristrasnost. Ovo pomaže u osiguravanju da AI donosi pravedne i objektivne odluke.
- Kontinuirano praćenje: Pristrasnost nije statičan problem i zahteva kontinuirano praćenje i prilagođavanje kako bi se osigurala poštenost i tačnost AI sistema tokom vremena.
Ljudska kontrola
Ljudska kontrola je ključna za osiguranje odgovornosti u korišćenju AI:
- AI kao alat, ne zamena: AI treba da bude alat koji pomaže liderima u donošenju odluka, a ne zamena za ljudsku prosudbu. Ljudski nadzor je neophodan kako bi se osiguralo da odluke donesene uz pomoć AI budu u skladu sa etičkim i poslovnim vrednostima.
- Odgovornost za odluke: Lideri treba da preuzmu odgovornost za odluke donesene uz pomoć AI. Ovo podrazumeva razumevanje limita i mogućnosti AI sistema i donošenje konačnih odluka koje uzimaju u obzir širi kontekst i potencijalne implikacije.
- Inkluzija stručnjaka: Uključivanje stručnjaka iz različitih oblasti, kao što su etika, zakonodavstvo, i društvene nauke, može pomoći u osiguravanju da AI sistemi budu korišćeni na odgovoran i etički način.
Osiguravanje etičke primene AI tehnologija zahteva kontinuirano angažovanje, nadzor i prilagođavanje. Ove mere pomažu u izgradnji poverenja, smanjenju rizika i postizanju pravednih i održivih rezultata u poslovanju.
Primena u malim i srednjim preduzećima (MSP)
Mala i srednja preduzeća (MSP) često imaju ograničene resurse, što može otežati implementaciju novih tehnologija kao što je veštačka inteligencija (AI). Ipak, sa napretkom tehnologije i dostupnošću pristupačnih rešenja, MSP mogu značajno unaprediti svoje poslovanje korišćenjem generativne AI. Evo nekoliko ključnih aspekata kako MSP mogu koristiti generativnu AI za unapređenje poslovanja:
Pristupačni softverski alati
Jedna od glavnih prepreka za MSP u implementaciji AI je percepcija visokih troškova i složenosti. Međutim, postoji niz pristupačnih softverskih alata koji mogu oboriti ove barijere:
- Cloud rešenja: Platforme kao što su Google AI, Microsoft Azure i AWS nude pristupačne cloud-based AI usluge koje omogućavaju MSP-ima da koriste napredne AI funkcije bez potrebe za velikim ulaganjima u infrastrukturu.
- Open-source platforme: Alati kao što su TensorFlow, PyTorch i scikit-learn omogućavaju MSP-ima da razvijaju i implementiraju AI rešenja koristeći open-source tehnologije. Ovo smanjuje troškove i omogućava veću fleksibilnost u razvoju AI projekata.
- AI-as-a-Service: Mnogi dobavljači sada nude AI-as-a-Service, gde MSP mogu koristiti AI funkcionalnosti na pretplatnoj bazi, što omogućava fleksibilnost i smanjenje troškova inicijalne implementacije.
Automatizacija jednostavnih procesa
Generativna AI može unaprediti efikasnost MSP automatizacijom jednostavnih i ponavljajućih procesa:
- Upravljanje zalihama: AI može analizirati podatke o prodaji i zalihama kako bi optimizovala upravljanje zalihama, smanjujući prekomerne zalihe i sprečavajući nestašice. Ovo pomaže u održavanju optimalnog nivoa zaliha i smanjenju operativnih troškova.
- Korisnička podrška: Chatbotovi i virtuelni asistenti zasnovani na AI mogu pružiti korisničku podršku 24/7, odgovarajući na česta pitanja i rešavajući probleme klijenata. Ovo poboljšava korisničko iskustvo i smanjuje potrebu za ljudskim resursima u korisničkoj službi.
- Marketinške aktivnosti: Generativna AI može analizirati podatke o kupcima i tržištu kako bi kreirala ciljane marketinške kampanje. Ovo uključuje generisanje personalizovanih preporuka, kreiranje sadržaja i optimizaciju marketinških strategija za postizanje boljih rezultata.
Obuka zaposlenih
Investiranje u edukaciju i obuku zaposlenih o korišćenju AI tehnologija može doneti dugoročnu vrednost za MSP:
- Edukativni programi: MSP mogu organizovati internu obuku ili koristiti eksterno dostupne edukativne programe kako bi njihovi zaposleni stekli veštine potrebne za rad sa AI. Ovo može uključivati online kurseve, radionice i seminare.
- Praktična obuka: Osim teoretske obuke, važno je omogućiti zaposlenima praktičnu obuku kroz rad na realnim AI projektima. Ovo pomaže zaposlenima da bolje razumeju primenu AI u svakodnevnim poslovnim aktivnostima.
- Podrška za kontinuirano učenje: MSP treba da podržavaju kontinuirano učenje i razvoj svojih zaposlenih, prateći najnovije trendove i tehnologije u oblasti AI. Ovo uključuje pristup relevantnim resursima, člancima, istraživanjima i stručnim konferencijama.
Primena generativne AI može značajno unaprediti poslovanje MSP-a, omogućavajući im da postanu konkurentniji i efikasniji. Korišćenjem pristupačnih softverskih alata, automatizacijom jednostavnih procesa i investiranjem u obuku zaposlenih, MSP mogu iskoristiti potencijal AI za postizanje boljih poslovnih rezultata.
Preporuke za implementaciju generativne AI u poslovanju
Implementacija generativne veštačke inteligencije (AI) u poslovanju zahteva pažljivo planiranje i strategiju. Sledeće preporuke će vam pomoći da uspešno implementirate AI tehnologije i maksimizirate njihove koristi.
1. Definišite jasne ciljeve
Pre nego što započnete implementaciju AI, važno je jasno definisati ciljeve koje želite da postignete:
- Identifikacija problema: Razmotrite koji problemi u vašem poslovanju mogu biti rešeni ili poboljšani korišćenjem AI. Ovo može uključivati optimizaciju procesa, povećanje efikasnosti, poboljšanje korisničkog iskustva ili identifikaciju novih tržišnih prilika.
- Postavljanje merljivih ciljeva: Postavite konkretne i merljive ciljeve koji će vam omogućiti da procenite uspeh AI projekta. Na primer, povećanje prodaje za određeni procenat, smanjenje troškova ili poboljšanje zadovoljstva korisnika.
2. Izaberite prave alate
Pronađite AI rešenja koja odgovaraju vašim potrebama i budžetu:
- Evaluacija dostupnih rešenja: Istražite različite AI alate i platforme koje su dostupne na tržištu. Uzmite u obzir faktore kao što su funkcionalnosti, cena, jednostavnost korišćenja i podrška.
- Povezivanje sa poslovnim ciljevima: Izaberite alate koji su u skladu sa vašim poslovnim ciljevima i koji mogu rešiti identifikovane probleme. Razmotrite rešenja koja nude fleksibilnost i mogućnost prilagođavanja vašim specifičnim potrebama.
- Pilot-projekti: Počnite sa manjim, pilot-projektima kako biste testirali izabrana rešenja i procenili njihovu efikasnost pre šire primene.
3. Uključite eksperte
Konsultujte se sa AI stručnjacima kako biste osigurali uspešnu implementaciju:
- Unutrašnji tim: Formirajte tim unutar vaše organizacije koji će biti odgovoran za implementaciju AI projekta. Ovaj tim treba da uključuje članove sa različitim veštinama, kao što su inženjeri, analitičari podataka i menadžeri projekata.
- Spoljni konsultanti: Razmotrite angažovanje spoljnih konsultanta ili saradnju sa specijalizovanim firmama koje imaju iskustvo u implementaciji AI rešenja. Oni mogu pružiti dragocene uvide i pomoć u rešavanju tehničkih i strateških izazova.
- Edukacija i obuka: Osigurajte da vaš tim ima potrebne veštine i znanje za rad sa AI tehnologijama. Organizujte obuke i radionice kako biste unapredili kompetencije vašeg tima.
4. Testirajte i optimizujte
Počnite sa pilot-projektima kako biste procenili efikasnost pre šire primene:
- Pilot-projekti: Implementirajte AI rešenja u manjim obimima kako biste testirali njihovu funkcionalnost i efikasnost. Ovo vam omogućava da identifikujete potencijalne probleme i prilagodite rešenja pre šire primene.
- Praćenje i analiza: Redovno pratite performanse AI sistema i analizirajte rezultate kako biste procenili da li postižete postavljene ciljeve. Koristite ove uvide za kontinuirano unapređenje i optimizaciju AI rešenja.
- Iterativni pristup: Implementacija AI je kontinuirani proces. Budite spremni na iterativno prilagođavanje i unapređenje rešenja kako biste osigurali dugoročnu efikasnost i uspeh.
5. Pratite regulative
Osigurajte da vaše AI rešenje bude usklađeno sa zakonima o privatnosti i zaštiti podataka:
- Usklađenost sa zakonodavstvom: Proverite da li vaše AI rešenje ispunjava sve relevantne zakonske i regulatorne zahteve. Ovo uključuje zakone o zaštiti podataka, privatnosti i sigurnosti.
- Etika i odgovornost: Osigurajte da se vaša organizacija pridržava etičkih standarda u korišćenju AI tehnologija. Ovo uključuje transparentnost, poštenje i odgovornost u donošenju odluka zasnovanih na AI.
- Redovno ažuriranje: Pratite promene u zakonodavstvu i regulativama kako biste osigurali kontinuiranu usklađenost vaših AI rešenja. Redovno ažurirajte svoje politike i procedure kako biste se prilagodili novim zahtevima.
Implementacija generativne AI u poslovanju može značajno unaprediti vašu organizaciju, ali zahteva pažljivo planiranje i strateški pristup. Prateći ove preporuke, možete osigurati uspešnu implementaciju AI tehnologija i maksimizirati njihove koristi za vaše poslovanje.
Zaključak
Generativna veštačka inteligencija (AI) predstavlja više od prolaznog tehnološkog trenda – ona je ključni saveznik lidera budućnosti. Njena sposobnost da generiše uvide, predviđa ishode i pruža kreativna rešenja može transformisati način na koji organizacije posluju i donose odluke. Implementacijom generativne AI, preduzeća mogu značajno unaprediti efikasnost, smanjiti rizike i povećati konkurentnost na tržištu.
Transformacija poslovanja
Generativna AI omogućava liderima da donose informisane odluke zasnovane na podacima, smanjujući neizvesnosti i povećavajući preciznost. Kroz analizu tržišta, optimizaciju strategija i automatizaciju rutinskih odluka, AI pomaže liderima da bolje razumeju kontekst i posledice svojih odluka. Ovo je posebno važno u dinamičnom poslovnom okruženju gde se promene dešavaju brzo i nepredvidivo.
Inovacije i kreativna rešenja
Generativna AI ne samo da analizira postojeće podatke već i stvara nove ideje i rešenja. Njena primena u razvoju proizvoda, marketinškim kampanjama i kreiranju sadržaja može otvoriti nove mogućnosti za rast i diferencijaciju na tržištu. Korišćenjem prediktivne analitike, preduzeća mogu proaktivno upravljati rizicima i donositi strateške odluke koje minimiziraju potencijalne probleme.
Etika i odgovornost
Iako AI pruža brojne koristi, njena primena nosi sa sobom i etičke izazove. Transparentnost, eliminacija pristrasnosti i ljudska kontrola ključni su za osiguranje odgovornog korišćenja AI tehnologija. Preduzeća moraju obezbediti da AI sistemi budu korišćeni na etički način, uz poštovanje privatnosti i zaštite podataka.
Podrška za MSP
Mala i srednja preduzeća (MSP) često smatraju da je implementacija AI skupa i kompleksna, ali dostupni alati mogu oboriti ove barijere. Korišćenjem pristupačnih softverskih alata, automatizacijom jednostavnih procesa i investiranjem u obuku zaposlenih, MSP mogu iskoristiti potencijal AI za unapređenje poslovanja i postizanje boljih rezultata.
Preporuke za implementaciju
Implementacija AI zahteva pažljivo planiranje i strateški pristup. Definisanje jasnih ciljeva, izbor pravih alata, uključivanje eksperata, testiranje i optimizacija, kao i praćenje regulativa, ključni su koraci za uspešnu implementaciju AI tehnologija. Prateći ove preporuke, preduzeća mogu osigurati dugoročni uspeh i maksimizirati koristi od AI.
Udruženje e-Razvoj nudi platformu za povezivanje lidera i stručnjaka u oblasti AI, pružajući im resurse i podršku za implementaciju ovih inovacija. Sada je pravo vreme da iskoristite potencijal generativne AI i unapredite svoje poslovanje na način koji je ranije bio nezamisliv. Pridružite se Udruženju e-Razvoj i postanite deo zajednice lidera budućnosti koji oblikuju svet uz pomoć naprednih tehnologija.
Autor: Slobodan Krstić, Predsednik Udruženja e-Razvoj