Umetna inteligenca ni več le orodje za učinkovitost in je v podjetjih zavzela osrednjo vlogo. Hitrost, s katero se tehnologije in sporočila posnemajo, pa povečuje tveganje za razvodenitev avtentičnosti. Na trgu, nasičenem z inovacijami, ki hitro postanejo običajne, se razlika osredotoča na zaupanje. To gibanje odpira tisto, kar lahko imenujemo peta revolucija, ki je ne zaznamuje mehanski ali digitalni napredek, temveč osrednja vloga avtentičnosti kot kapitala ugleda.
Industrijska revolucija je v XIX. stoletju preoblikovala proizvodnjo; digitalno je v osemdesetih letih prineslo informacije na doseg vseh; globalizacija je okrepila povezovanje trgov; in informacijska revolucija je pospešila komunikacijo. Zdaj umetna inteligenca odpira posebno dobo, v kateri si zaupanja ne bo pridobilo le tehnološko mojstrstvo, temveč sposobnost dokazovanja doslednosti in etike pri uporabi teh orodij.
Nedavne raziskave to diagnozo krepijo Študija “Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: globalna študija ” iz leta 2025, ki sta jo pripravila KPMG in Univerza v Melbournu, kaže, da je v Braziliji 71% anketirancev zaznalo povečanje učinkovitosti, kakovosti dela in inovacijskega potenciala z uporabo umetne inteligence. Kljub širokemu sprejemanju zaupanje ostaja izziv, saj več kot polovica anketirancev izraža zaskrbljenost glede uporabe tehnologije, zlasti v razvitih gospodarstvih, kjer je skepticizem glede varnosti in družbenih vplivov intenzivnejši.
Ti rezultati poudarjajo ključno točko: čeprav lahko umetna inteligenca poveča produktivnost in inovativnost, njeno izolirano sprejemanje ne zagotavlja verodostojnosti pri strankah, zaposlenih ali vlagateljih.Obstaja dojemanje tveganja, kar kaže, da je ugled podjetja odvisen tako od tehnološke uspešnosti kot od načina, kako podjetje komunicira z uporabo umetne inteligence.Pregledne komunikacijske strategije, ki pojasnjujejo omejitve, odgovornosti in družbene vplive tehnologije, postanejo odločilne za zmanjšanje negotovosti in krepitev zaupanja.
Z drugimi besedami, peta revolucija ni omejena na inovacije, temveč na sposobnost podjetij, da izkažejo doslednost, etičnost in avtentičnost v vseh interakcijah, ki vključujejo umetno inteligenco.Zaupanje je postalo najbolj strateški vir pri gradnji korporativnega ugleda.Podjetja morajo preseči razkrivanje tehnoloških dosežkov in pokazati, kako se uporablja umetna inteligenca, kateri družbeni vplivi se upoštevajo in kakšna človeška vrednost se ohranja v vsakem procesu.
Primer Go Fintech v Singapurju ponazarja to logiko na zgleden način.Pod vodstvom Shobnom Zarin Chatona je podjetje v samo šestih mesecih pridobilo široko pokritost v mednarodnih vozilih, kot so Khaleej Times, Gulf News, MSN, Zee News in Outlook India, poleg tega pa je na Bližnjem vzhodu zajelo 15 milijonov dolarjev.S pozicioniranjem svojih ustanoviteljev kot miselnih voditeljev na področju fintecha in umetne inteligence je podjetje svojo blagovno znamko zasnovalo globalno in utrdilo svojo verodostojnost v visoko konkurenčnem sektorju.Ta primer dokazuje, da ugled ni zgrajen le na finančnih rezultatih ali tehnoloških inovacijah, temveč z doslednostjo, etiko in jasnostjo v komunikaciji.
Peta revolucija zahteva, da podjetja sprejmejo prakse, ki integrirajo tehnologijo, transparentnost in humanizacijo interakcij.Ne gre le za tekmovanje za inovacije, ampak za dokazovanje avtentičnosti pri vsaki odločitvi.Umetna inteligenca je lahko motor transformacije, vendar bo zaupanje pravo merilo rasti in preživetja v globalnem korporativnem scenariju.
*Beatriz Ambrosio je izvršna direktorica in ustanoviteljica Mention, prve in največje platforme za odnose z javnostmi SaaS v Braziliji.S kariero, osredotočeno na odnose z javnostmi in tehnologijo, poleg magisterija in doktorata iz korporativnega komuniciranja želi preoblikovati trg PR, ga narediti dostopnega, merljivega in učinkovitega.Beatriz želi razširiti meje korporativnega komuniciranja, kar kaže, da je mogoče doseči velik učinek in nizke stroške, zlasti za startupe, MSP in samostojne podjetnike, ki vedo, da je vlaganje v ugled bistvenega pomena za rast.

