AI dezinformacije: lekcija za industriju u Srbiji

U prvoj nedelji 2026. internet je dobio još jedan dokaz koliko brzo AI slike i video mogu da preplave mreže kad se pojavi vest koja “miriše” na krizu. Nakon objave o navodnoj američkoj vojnoj operaciji u Venecueli, društvene mreže su zatrpane sadržajima koji su izgledali uverljivo: Maduro u lisicama, “slavlje” na ulicama Karakasa, “raketni udari” u noći. Kasnije se pokazalo da je značajan deo materijala bio AI generisan ili izvučen iz starog konteksta.

Ovo nije samo priča o politici i haosu na platformama. Za proizvodne i industrijske kompanije u Srbiji to je vrlo praktičan signal: ako tržište više ne veruje slici, snimku i saopštenju na prvu, poverenje će morati da se zasluži procesima, dokazima i transparentnim tragom podataka. U B2B svetu, posebno kad radite sa EU partnerima, reputacija ne strada u komentarima—strada u tenderima.

U serijalu „Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji“, ovo je epizoda o manje glamuroznoj strani AI-ja: kako sprečiti obmanu, zaštititi brend i izgraditi “compliance-ready” komunikaciju, dok istovremeno koristite AI za optimizaciju proizvodnje, kontrolu kvaliteta i izveštavanje.

Šta nas slučaj „viralnih AI slika“ stvarno uči

Pouka je jednostavna: kada je sadržaj jeftin za proizvodnju, verifikacija postaje skupa—i neophodna.

U opisanom talasu dezinformacija ključni problem nije bio samo u tome što su fotografije lažne. Problem je bio što su bile dovoljno uverljive i pomešane sa realnim snimcima, što je stvorilo “maglu” u kojoj korisnici (pa čak i pojedini funkcioneri) dele sadržaj bez provere. Prema navodima iz izveštaja organizacije NewsGuard, samo nekoliko spornih objava povezano sa događajem sakupilo je preko 14 miliona pregleda na mreži X.

Za industriju to prevodim ovako:

• Ako vaša kompanija objavi snimak testiranja, sertifikata ili “pre i posle” kvaliteta, publika će sve češće pitati: da li je autentično?
• Ako dobavljač pošalje “dokaz” o kvalitetu ili poreklu, vaš tim nabavke mora da ima proceduru: šta prihvatamo kao dokaz, a šta ne?

AI nije problem. Problem je kada nema pravila

AI u proizvodnji u Srbiji već danas pomaže tamo gde je merljivo: smanjenje škarta, prediktivno održavanje, stabilniji procesi, brže izveštavanje. Ali isti alati koji generišu korisne materijale (npr. uputstva, vizuale, objašnjenja) mogu da budu korišćeni i za falsifikate.

Zato ozbiljne firme uvode princip: “AI može da piše i predlaže, ali ne može da bude jedini izvor istine.”

Kako dezinformacije udaraju direktno na B2B prodaju i izvoz

Najveći rizik nije da vas neko “prozove” na mrežama—najveći rizik je da izgubite poverenje u lancu snabdevanja.

Krajem 2025. i početkom 2026. EU sve više gura priču o odgovornom upravljanju podacima, sledljivosti i usklađenosti (od sajber bezbednosti do izvora podataka i dokumentacije). U takvom okruženju, AI manipulacije stvaraju tri konkretna problema:

1. Sporiji onboarding dobavljača
   EU kupci pooštravaju proveru. Ako dokumentacija “miriše” na generisano ili neproverljivo, proces traje duže.

2. Rizik od pogrešnih odluka u nabavci
   Ako se oslonite na tuđe fotografije/izveštaje bez provere, kupujete rizik zajedno sa materijalom.

3. Reputacioni trošak u industriji je kumulativan
   Jedna sporna objava ili “ulepšana” specifikacija nije izolovan incident. Ona postaje signal da vam je kontrola slaba.

Jedna rečenica koja vredi da se zapamti: U B2B industriji, poverenje je proces—ne kampanja.

Od “AI sadržaja” do “AI dokaza”: šta kompanije treba da standardizuju

Rešenje je da razdvojite marketing sadržaj od dokaznog materijala—i da dokazni materijal učinite proverljivim.

1) Politika upotrebe AI u komunikaciji (kratka, ali oštra)

Ne treba vam dokument od 40 strana. Treba vam pravilo koje svi razumeju. Primer okvira:

• AI se sme koristiti za: nacrte tekstova, prevode, sažetke, interne prezentacije.
• AI se ne sme koristiti za: sertifikate, rezultate merenja, fotografije dokaza kvaliteta, izveštaje o incidentima—osim uz jasno označavanje i prateće sirove podatke.
• Svaki javno objavljen materijal prolazi: vlasnika sadržaja + tehničku proveru (ako sadrži tvrdnje o performansama/bezbednosti).

2) “Chain-of-custody” za fotografije i video iz proizvodnje

Ako vam je vizuelni dokaz važan, ponašajte se kao da može završiti u auditu.

Praktično, to znači:

• čuvajte original fajl (RAW ili originalni MP4)
• beležite datum, lokaciju, uređaj i odgovornu osobu
• koristite internu arhivu sa kontrolom pristupa
• ako se materijal obrađuje (kadriranje, osvetljenje), zabeležite šta je rađeno

Ovo nije paranoja. Ovo je priprema za realnost u kojoj je “deepfake” svakodnevica.

3) Digitalni potpis i pečat integriteta za ključne dokumente

Za izveštaje o kvalitetu, COA/COC, interne kontrolne liste i izvoznu dokumentaciju:

• uvodite digitalno potpisivanje
• verzionisanje i revizijski trag (ko je menjao, kada, zašto)
• centralni DMS (Document Management System) ili bar strogo definisan repozitorijum

Kako odgovorna AI u proizvodnji izgleda u praksi (primeri koji rade)

Odgovorna AI je merljiva: poboljšava proces i ostavlja trag koji možete da pokažete kupcu.

Prediktivno održavanje: AI koji štedi sate zastoja, ne prodaje priče

Kada koristite modele koji prate vibracije, temperaturu ili potrošnju energije na mašinama:

• rezultat nije “lep grafikon”
• rezultat je manje neplaniranih zastoja i dokumentovan razlog intervencije

Kupcu je manje bitno da li ste koristili “AI” kao buzzword. Bitno mu je da imate stabilan kapacitet i kontrolisan rizik.

Kontrola kvaliteta (computer vision): AI koji pronalazi greške dosledno

Vizuelna kontrola uz kamere i modele za detekciju defekata ima smisla kada:

• imate referentne uzorke i kriterijume
• znate stopu lažno pozitivnih/negativnih
• sve je povezano sa serijskim brojem, vremenom i operaterom

Drugim rečima: AI donosi odluku, ali sistem čuva dokaz kako je do nje došao.

AI u izveštavanju i B2B prodaji: brže, ali označeno

AI može da napravi nacrt: ESG sažetak, opis procesa, odgovor na RFI, ili tehničko objašnjenje. Ali disciplina je u tome da:

• tvrdnje o performansama (npr. tolerancije, stopa škarta, kapacitet) dolaze iz ERP/MES/QMS podataka
• svaki broj ima izvor
• svaki AI-generisan pasus ima ljudsku proveru

Brzi vodič: kako proveriti sumnjiv vizuelni sadržaj (za timove u firmi)

Ne postoji magičan detektor. Postoji procedura. U viralnom slučaju sa lažnim Maduro snimcima, čak i alati poput obrnutih pretraga i AI detektora često nisu bili pouzdani.

Evo mini-checkliste koju sam video da funkcioniše u kompanijama:

1. Proverite izvor i lanac deljenja: ko je prvi objavio, kada, sa kojim kontekstom.
2. Tražite original: ne screenshot, ne reupload—originalni fajl ili zvaničan kanal.
3. Uporedite sa internim podacima: ako je “snimak iz fabrike”, da li postoji zapis smene, nalog, serija, QC log?
4. Gledajte detalje koji odaju generisanje: nelogične senke, prsti, refleksije, teksture, “previše savršen” šum.
5. Uvedite pravilo eskalacije: ako utiče na kupca, ugovor ili bezbednost—ide na pravni/QA.

Šta ovo znači za Srbiju u 2026: poverenje postaje konkurentska prednost

Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji neće se meriti samo brojem uvedenih modela, već time da li firme grade sisteme koji su otporni na manipulacije.

Moje mišljenje: kompanije koje prve standardizuju odgovornu upotrebu AI-ja (posebno u dokumentaciji i komunikaciji) imaće lakši put ka EU partnerstvima. Ne zato što su “naprednije”, već zato što su predvidive. A predvidivost je valuta u lancima snabdevanja.

Ako želite da krenete praktično, krenite od tri stvari u narednih 30 dana:

• napišite jednostavnu politiku upotrebe AI-ja u komunikaciji
• uvedite arhiviranje originala za “dokazne” fotografije i video
• standardizujte digitalni potpis i verzionisanje ključnih dokumenata

Sledeće pitanje koje vredi postaviti u vašoj firmi nije “da li ćemo koristiti AI”, nego: da li naš AI ostavlja trag poverenja—ili samo trag sadržaja?