AI dezinformacije: šta industrija u Srbiji mora da uradi

14 miliona pregleda. Toliko je, prema podacima NewsGuarda, sakupilo samo sedam spornih AI fotografija i video-snimaka vezanih za navodnu vojnu operaciju u Venecueli i “hapšenje” Nikolasa Madura. To nije priča o dalekoj politici. To je upozorenje kako brzo lažan vizuelni dokaz može da preplavi sisteme komunikacije — čak i kada postoje realni snimci koji se mešaju sa fabrikovanim.

U našem serijalu „Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji“ često pričamo o AI za kontrolu kvaliteta, prediktivno održavanje, optimizaciju lanca snabdevanja i brže izveštavanje. Ali januar 2026. nam brutalno jasno pokazuje drugu stranu medalje: isti tehnološki napredak koji pomaže da se na traci prepozna mikro-pukotina, može da proizvede i uverljivu laž koja ruši poverenje.

Ovaj tekst uzima slučaj viralnih “Maduro” snimaka kao polaznu tačku i prevodi ga na jezik B2B realnosti: šta dezinformacije znače za proizvodne firme u Srbiji i kako AI (uz procese) može da štiti integritet podataka i komunikacije.

Šta nas “Maduro” slučaj uči o poverenju u podatke

Poenta nije da su ljudi na mrežama poverovali u jednu sliku. Poenta je da su se AI generisani sadržaji mešali sa stvarnim snimcima, u trenutku kada je bilo malo potvrđenih informacija. To je najopasnija kombinacija: visok emotivni naboj + vakuum proverenih činjenica + vizuelni “dokazi”.

U industriji se isti obrazac pojavljuje u drugačijem obliku:

• incident u fabrici (kvar, povreda, požar) + fragmentarne informacije + snimak “sa lokacije”
• glasina o povlačenju proizvoda + screenshot “internog mejla”
• spor sa dobavljačem + navodna fotografija oštećene robe + nepotpun zapis iz ERP-a

Kad jednom “dokaz” postane viralan — interno ili eksterno — kompanija više ne upravlja situacijom. Upravlja brzina širenja.

Zašto klasična provera često zakaže

U RSS članku se naglašava da alati poput obrnute pretrage slika i pojedinih AI detektora često nisu pouzdani. To važi i u B2B svetu. Razlog je prost: moderne generativne alatke proizvode sadržaj koji nema lako prepoznatljive “otiske”, a u poslovnom kontekstu se sve dodatno komplikuje jer su:

• fotografije često interne (nema ih javno za “reverse search”),
• dokumenta personalizovana (različite verzije ugovora, specifikacija),
• video klipovi kratki i kompresovani (Viber/WhatsApp),
• metadata namerno ili slučajno obrisana.

Zaključak: ako se oslanjate samo na “detektore”, igraćete lutriju. Potreban je sistem.

Gde dezinformacije najviše bole proizvodne kompanije u Srbiji

Dezinformacije nisu samo reputacioni problem. U proizvodnji su često direktan trošak — i to na mestima gde su margine već tesne.

1) Kvalitet i reklamacije (lažni “dokazi”)

Najčešći scenario: kupac ili posrednik pošalje fotografiju oštećenja, navodnu seriju/LOT, i traži hitnu zamenu. Ako je vizuelni dokaz manipulisan (ili pogrešno pripisan), firma može:

• nepotrebno da povuče isporuke,
• da napravi presedan u reklamacionoj politici,
• da izgubi vreme ljudi iz kvaliteta i logistike.

AI ovde može da pomogne, ali samo ako postoje referentni podaci (vidi sekciju “digitalni lanac dokaza”).

2) Nabavka i lanci snabdevanja (prevara kroz sadržaj)

Generativna AI je sjajna za prevarante jer im daje ono što im je ranije nedostajalo: uverljiv ton, jezik i vizuale.

Praktični primeri koji sve češće kruže i regionom:

• lažni PDF “novog računa” sa izmenjenim IBAN-om,
• lažna potvrda o uplati,
• deepfake glasovni poziv “direktora” za hitan transfer,
• lažni “sertifikat” o usaglašenosti.

Jedan uspešan incident može da pojede višemesečnu uštedu koju ste ostvarili optimizacijom nabavke.

3) ESG, bezbednost i incidenti (verodostojnost izveštavanja)

U EU lancima snabdevanja, poverenje u izveštaje postaje uslov saradnje. Ako se pojavi sumnja da su:

• fotografije bezbednosnih procedura inscenirane,
• izveštaji “ulepšani”,
• video dokazi obuke generisani,

onda se ne ruši samo jedan tender — ruši se kredibilitet.

Jedna rečenica koju vredi zapamtiti: U B2B svetu, istina bez dokaza je samo tvrdnja.

AI kao zaštita: od “detekcije laži” do integriteta podataka

Najbolji pristup nije lov na falsifikate, već dizajn sistema u kom je falsifikovanje skupo, a proveravanje brzo.

Digitalni lanac dokaza (chain-of-custody) za dokumente i vizuale

Ako želite da razlikujete “naš snimak iz pogona” od “nečijeg videa”, morate imati trag:

• ko je napravio sadržaj,
• kada i gde,
• na kom uređaju,
• da li je menjan,
• gde je skladišten.

U praksi to znači kombinaciju:

1. Kontrolisanog snimanja (mobilna aplikacija za interne fotografije koja čuva metadata i automatski potpisuje fajl).
2. Kriptografskog potpisivanja dokumenata (digitalni potpis + kontrola verzija).
3. Centralnog repozitorijuma (DMS/PLM) umesto slanja “zadnje finalne verzije 12”.

AI ovde ima ulogu asistenta: automatski označava sadržaj bez potpisa, prepoznaje odstupanja u metadata, i upozorava kada se u komunikaciji pojavljuje “novi” dokument koji liči na postojeći — ali nije isti.

AI za anomaliје u komunikaciji (fraud & phishing za B2B)

U slučaju Maduro viralnih snimaka, problem je bila brzina širenja. U firmama je brzina slična: “hitno, odmah, danas”.

AI sistemi za zaštitu mejla i poslovnih tokova danas realno rade tri stvari bolje od ljudi:

• prepoznaju neuobičajene obrasce (npr. dobavljač koji nikad ne traži promenu računa odjednom traži),
• hvataju stilske i jezičke anomalije,
• povezuju signal iz više izvora (mail + ERP + istorija transakcija).

Najveća dobit nije “blokiranje svega”, nego automatsko usporavanje rizičnih zahteva: dodatna verifikacija, drugi potpis, poziv na poznati broj iz imenika (ne iz mejla).

AI u kontroli kvaliteta: ista logika, druga meta

Ako već koristite veštačku inteligenciju u proizvodnji (computer vision na liniji, SPC analitika, prediktivno održavanje), imate dobru polaznu tačku: navikli ste da modelu ne verujete “na lepe oči”, već da tražite:

• validaciju,
• pragove pouzdanosti,
• audit trail,
• objašnjivost (zašto je nešto označeno kao defekt).

Prenesite tu disciplinu na komunikacije i dokumenta. Dezinformacije su “defekt” u informacijskom toku.

Minimalan plan od 30 dana za fabrike i industriju (bez teorije)

Ako vodite proizvodnu firmu u Srbiji, ovo je realan start koji ne traži višemesečni program.

1) Popišite kritične “tačke istine”

Napravite listu 10 artefakata koji najviše utiču na novac i reputaciju:

• fakture i instrukcije za plaćanje,
• sertifikati (ISO, CE, izveštaji ispitivanja),
• reklamacioni zapisnici,
• fotografije oštećenja/defekata,
• incident reportovi.

2) Uvedite “dve osobe + jedan nezavisan kanal” za promene plaćanja

Ovo je dosadno, ali radi.

• dve interne potvrde,
• plus verifikacija preko kanala koji nije iz poruke (poziv na broj iz ugovora, ticket u portalu, EDI poruka).

3) Standardizujte nastanak vizuelnih dokaza

• jedna aplikacija ili uređaj za snimanje,
• automatsko skladištenje,
• zabrana slanja “originala” preko chat aplikacija bez evidencije.

4) Pilotirajte AI nadzor nad mejlom i DMS/ERP tokovima

Ne morate “veliki AI projekat”. Dovoljno je:

• klasifikacija rizičnih poruka,
• upozorenje na promenu bankovnih podataka,
• detekcija duplikata i sumnjivih verzija dokumenata.

5) Dogovorite “pravilo reakcije” kada sadržaj postane sporan

U Maduro slučaju, problem je bio vakuum informacija. U firmi taj vakuum ubija.

• ko donosi odluku,
• ko komunicira ka kupcu,
• koji je jedini izvor istine (repozitorijum),
• u kom roku izlazi prva potvrđena informacija.

Najčešća pitanja iz prakse (i kratki odgovori)

Da li AI detektori deepfake-a rešavaju problem?

Ne sami. Detektori su korisni kao signal, ali bez kontrolisanog izvora podataka i audit traga, dobićete i lažno pozitivne i lažno negativne rezultate.

Šta je brže za uvođenje: tehnologija ili proces?

Proces. U većini firmi najveći pomak dolazi iz pravila verifikacije i centralizacije dokumenata. AI onda pojačava efekat.

Da li ovo pogađa samo velike sisteme?

Ne. Manje firme su često lakša meta jer imaju manje kontrola i više “ad hoc” komunikacije.

Poverenje postaje industrijska metrika

Slučaj sa AI slikama i snimcima koji su obišli svet nije samo medijska zanimljivost. To je demonstracija kako izgleda okruženje u kom se vizuelni sadržaj više ne podrazumeva kao dokaz. U industriji u Srbiji to direktno dodiruje kvalitet, nabavku, usaglašenost i odnose sa EU partnerima.

Ako već uvodite veštačku inteligenciju u proizvodnji — za kontrolu kvaliteta, prediktivno održavanje ili optimizaciju proizvodnih procesa — dodajte još jednu stavku na listu: AI za integritet podataka i autentifikaciju komunikacije. Ne zato što je trend, nego zato što je jeftinije od jedne ozbiljne prevare.

Sledeći logičan korak je praktičan: odaberite jedan proces (npr. reklamacije ili promene podataka za plaćanje) i napravite pilot koji kombinuje pravila, repozitorijum dokumenata i AI nadzor. Kad to proradi, širite dalje.

Koji je vaš “najskuplji dokument” u firmi — onaj koji, ako se falsifikuje, pravi najveću štetu? Tu treba početi.