Za korisnika banke korisna AI usluga počinje jednostavnim pitanjem: može li mu pomoći riješiti ono zbog čega je otvorio aplikaciju? U korisničkoj priči objavljenoj 16. listopada OpenAI opisuje kako brazilski Itaú spaja razgovorno sučelje ia.i s internom platformom IARA za upravljanje modelima.[1]
Prema toj objavi, ia.i je u prvoj fazi obuhvatio oko 300.000 klijenata. Dostupnost za cijelu bazu cilj je do kraja 2026. Sučelje kombinira tekst, glas, slike i klasičnu navigaciju te prijelaz na ljudsku podršku. Ti podaci dolaze od sudionika projekta, kroz priču koju objavljuje dobavljač tehnologije.[1]
Iza razgovora mora postojati sustav
IARA omogućuje korištenje različitih modela uz nadzor, kontrolu troška po tokenu i primjenu internih pravila odgovorne uporabe AI-ja. OpenAI je dio te infrastrukture, a platforma obuhvaća više modela. Objavljeni opis ne daje dovoljno preciznu specifikaciju da bi se čitava usluga pripisala jednoj točnoj verziji modela.[1]
Za banku koja razmatra sličan projekt to je važna projektna odluka. Model može sastaviti odgovor, ali netko mora odrediti koje podatke smije dohvatiti, kada smije pozvati drugu uslugu i kako će se kasnije objasniti što je učinio. Razgovorni prozor najvidljiviji je dio proizvoda; pogreška se može dogoditi u bilo kojoj od tih veza.
Tri pitanja za hrvatsku banku
Prvo je pitanje pristupa. Kada korisnik pita za trošak, sustav mora znati na koji račun, razdoblje i vrstu naknade misli. Ako podatak nedostaje, korisnije je tražiti pojašnjenje nego sastaviti uvjerljiv odgovor iz općeg znanja modela. Lokalna primjena zato treba precizno povezati identitet, dopuštenja i izvor podataka.
Drugo je pitanje radnje. Objašnjenje transakcije, preporuka i izvršenje naloga traže različite kontrole. Urednički zaključak iz ovog slučaja jest da to treba projektirati kao odvojene korake: što AI smije pokazati, što smije predložiti i kada korisnik mora jasno potvrditi nastavak. To je kriterij koji kupac može tražiti u vlastitom projektu, a ne tvrdnja da je svaki takav korak u Itaúu neovisno pregledan.
Treće je pitanje pomoći. Sustav koji ne može riješiti problem treba sačuvati kontekst i omogućiti razumljiv prijelaz na zaposlenika. Za klijenta je važno da ne mora ponovno diktirati cijelu priču i da zna je li neka radnja provedena ili samo predložena.
Širenje treba pratiti prema stvarnoj uporabi
Itaú planira daljnje mogućnosti, uključujući simulacije proizvoda i ugovaranje. To su sljedeće faze opisane u objavi, uz najavljeno širenje pristupa.[1]
Hrvatskoj banci koja tek uvodi ovakav alat razumnu početnu mjeru daje jedan dobro odabran korisnički problem. Može li klijent dobiti točan odgovor uz jasan izvor? Koliko puta razgovor preuzme zaposlenik i zašto? Koliko košta uspješno riješen zahtjev? Takva pitanja daju upotrebljiviji pregled od broja otvorenih razgovora, koji sam po sebi ne govori je li korisnik išta riješio.
Izvori
- OpenAI / korisnička priča s Itaúom — How Itaú is building generative AI for its entire customer base (2026-10-16)
