2
Tehnološki sektor ulazi u 2026. godinu brže nego ikada, inovacije više nisu linearne, već eksponencijalne, a industrije se prepliću na načine koje do juče nismo mogli da predvidimo. Granice između softvera i hardvera brišu se novim generacijama AI čipova, virtuelni i fizički svet spajaju se kroz prostorne interfejse, a biotehnologija napreduje velikom brzinom, gotovo kao i medicinska. Sve to čini 2026. godinom u kojoj će ključni trendovi dobiti jasniju komercijalnu formu i masovnu primenu.
U nastavku je vodič kroz pet najuticajnijih trendova koji će definisati globalnu tehnološku scenu. Svaki trend sagledan je kroz konkretne promene, kako utiče na industrije i korisnike, i zašto je baš 2026. godina trenutak njihovog ubrzanog usvajanja od strane korisnika širom sveta.
01 Generativna AI postaje “Agent Economy”
U 2026. generativna AI više nije samo alat koji proizvodi tekst, slike ili kod, već se pretvara u autonomne agente koji obavljaju poslove umesto ljudi ili zajedno sa njima. Ovi agenti postaju temelj nove “agent ekonomije”.
Prvi put industrija dobija AI sisteme koji razumeju ciljeve, planiraju korake i izvršavaju zadatke bez potrebe za stalnim nadzorom. Ovaj prelaz od “prompt-a do odgovora” na relaciju “cilj - izvršenje”, menja način na koji kompanije organizuju rad i digitalne procese. Agenti se integrišu u postojeće API-je, CRM platforme, produkcione procese i tokove podataka.
Najveća transformacija dešava se u operacijama: AI preuzima deo menadžerskih zadataka, koordinaciju između odeljenja i optimizaciju procesa u realnom vremenu. Korporacije uvode digitalne “agent workforce” timove koji rade 24/7 i povećavaju efikasnost bez proporcionalnog rasta troškova.
U korisničkim servisima AI agenti preuzimaju “end-to-end” komunikaciju: od odgovora na upite do rešavanja problema, povraćaja sredstava ili zakazivanja termina. Kvalitet korisničke podrške raste, dok se vreme odgovora smanjuje sa minuta na sekunde.
Freelance tržište takođe menja formu, zapravo javlja se nova kategorija “AI assistant operators”, stručnjaka koji dizajniraju, kombinuju i testiraju agente specijalizovane za industrije. AI ekonomija širi se od jednostavne asistencije do potpuno novih digitalnih poslova.
02 AR naočare ulaze u mainstream
Posle godina prototipova, 2026. donosi masovno usvajanje prostornih operativnih sistema (Spatial OS) i AR naočara koje se integrišu sa svakodnevnim radom, učenjem i zabavom. Ekosistemi poput Apple Vision platforme, Meta AR i novih kineskih proizvođača postaju dovoljno lagani, pristupačni i funkcionalni da zamene deo potrebe za laptopima i telefonima.
Najveća promena dolazi iz interfejsa: korisnici rade u “sobnom” okruženju sa virtuelnim ekranima, 3D modelima i kontekstualnim informacijama. Za mnoge profesionalce, više fizičkih monitora postaje zastarelo u poređenju sa neograničenim digitalnim radnim prostorom.
Na ovaj način, obrazovanje i trening doživljavaju revoluciju, medicinske simulacije, inženjerski modeli, arhitektura i tehničke škole prelaze na prostorne platforme koje omogućavaju učenje “rukama” bez fizičkog materijala.
U maloprodaji i logistici AR spaja ljude i mašine. Radnici vide putanje kretanja, instrukcije i upozorenja direktno u vidokrugu, što smanjuje greške i ubrzava procese, dok sa druge strane kompanije prijavljuju dvocifreno povećanje produktivnosti.
Najzad, kreativne industrije kao što su dizajn, film, dizajn automobila i modna industrija, prebacuju deo procesa u prostorne studije u kojima više ljudi iz različitih zemalja radi na istom 3D materijalu u realnom vremenu. Globalna saradnja između timova i kompanija dobija novu dimenziju.
03 AI-hardver ekspanzija: NPU je standard, a edge AI
brzo raste
Do 2026. godine praktično svaki uređaj - od telefona do kućnih aparata i automobila ima integrisan NPU (neural processing unit). Ovi čipovi omogućavaju izvođenje AI modela direktno na uređaju, bez slanja podataka u cloud, što otvara potpuno novu klasu aplikacija.
AI modeli za obradu slike, glasa, lokacije i zdravstvenih podataka rade lokalno, što za korisnike znači manje rizika i veće poverenje. Proizvođači uređaja takmiče se ko će ponuditi naprednije AI funkcije bez žrtvovanja baterije i performansi.
IoT industrija doživljava skok: pametni termostati, brave, senzori i kamere više ne šalju raw podatke u cloud, već procesiraju informacije lokalno i šalju samo zaključke, dok se na ovaj način smanjuje latencija i povećava pouzdanost sistema.
Edge AI posebno napreduje u industriji i energetici. Pametne fabrike sprovode AI analitiku direktno na mašinama, predviđaju kvarove i autonomno prilagođavaju radne procese. Električne mreže pametno balansiraju potrošnju i proizvodnju putem modela koji rade na samom izvoru.
Međutim, treba imati na umu da ova tehnologija, koliko god napredna i dostupna, iziskuje i velike troškove, posebno u različitim vrstama industrija.
U segmentu potrošačke elektronike AI-hardver dozvoljava nove kategorije uređaja poput pametnih naočara bez cloud zavisnosti, pametnih kamera koje razumeju scene i dronova koji autonomno planiraju letove. AI prelazi iz cloud servisa u svakodnevne predmete.
04 Industrijska automatizacija 3.0 i robotika
U narednoj godini robotika prestaje da bude eksperiment i postaje standardni deo poslovanja - ne samo u fabrikama, već i u uslugama, poljoprivredi, logistici i ugostiteljstvu. Novi talas generativne robotike omogućava robotizovanim mašinama da uče bez beskrajnih manualnih obuka.
Najveći pomak donosi prelazak sa specijalizovanih robota na “general-purpose” robote koji mogu obavljati više tipova zadataka uz promenu softvera, a ne hardvera. Ovo smanjuje barijere za ulazak kompanija koje do sada nisu mogle da priušte robotizaciju.
Logistički centri i e-commerce kompanije zahvaljujući pomenutoj tehnologiji mogu da uvedu flote autonomnih robota koji obavljaju sortiranje, pakovanje i transport. Ljudi bi se na taj način fokusirali na kontrolu, kvalitet i kreativne procese, dok robotika obavlja fizičke
operacije koje zahtevaju ponavljanje.
U poljoprivredi robotizovani sistemi bi mogli da proveravaju zemljište, analiziraju biljke i optimizuju navodnjavanje u realnom vremenu. AI modeli predviđaju opasnosti poput bolesti ili suše, dok roboti precizno tretiraju tačno one površine koje zahtevaju reakciju.
05 Biometrijska i kontekstualna bezbednost
Biometrijska autentifikacija prelazi iz “dodatne opcije” u centralni stub digitalne bezbednosti. Dok su se donedavno najčešće koristili PIN kodovi, lozinke i klasična dvofaktorska autentifikacija, sve veći porast online usluga, e-uprave i mobilnog bankarstva stvorio je
potrebu za pouzdanijim, bržim i otpornijim metodama potvrde identiteta.
Prepoznavanje lica, otiska prsta, glasa, pa čak i mikro-pokreti ruke prilikom korišćenja telefona postaju deo svakodnevice. Ovaj prelaz nije samo tehnološka evolucija, već je strateški odgovor na sve sofisticiranije digitalne pretnje.
Kontekstualna bezbednost ide korak dalje, kombinujući biometriju sa analizom okruženja u kojem se autentifikacija odvija. Sistemi u realnom vremenu procenjuju faktore poput lokacije korisnika, tipa uređaja, obrasca ponašanja, pa čak i dinamike kucanja na tastaturi.
Za korisnike u Srbiji i regionu ovo donosi vidljive i praktične benefite. Banke sve češćeuvode biometriju kao standard, što znači manje komplikacija pri korišćenju aplikacija, manje šifara za pamćenje i manju mogućnost da neko ukrade identitet jednostavnim phishing mailom.
Javne institucije ubrzano prelaze na moderne eID standarde, koristiće ove tehnologije da dodatno ojačaju pristup portalima eUprave, zdravstvenim kartonima i poreskim servisima. Ukratko, običan korisnik dobija bolju zaštitu bez dodatnog napora.
