Aleksandar Grašić:
AI nas vodi od pitanja “šta se desilo” ka pitanju “šta da uradimo dalje”

Aleksandre, ljudi vas danas uglavnom znaju kao Excel Grašića, ali hajde da krenemo od početka: ko ste vi kada sklonimo Excel, Outliers, Microsoft MVP i sve profesionalne titule?

Kada sve navedeno stavimo po strani, pre svega sam neko ko je radoznao i ko voli da razume kako stvari funkcionišu. Oduvek me je zanimalo kako nešto što na prvi pogled deluje komplikovano može da se objasni na jednostavan, stvaran i ljudima koristan način.

Ali, pored toga, ja sam tata, suprug, prijatelj, brat, neko kome porodica i bliski ljudi daju veliki smisao. Koliko god da me profesionalno ispunjava to što radim, sve više shvatam da mi najveću vrednost daju upravo ti odnosi: vreme sa porodicom, razgovori sa prijateljima, osećaj da imam ljude sa kojima mogu da podelim i uspehe i izazove.

Naravno, ne uspevam uvek idealno da izbalansiram sve te uloge. Nekada sam bolji preduzetnik, nekada bolji roditelj, nekada bolji suprug, nekada bolji prijatelj. Zavisi od dana, nedelje, prioriteta i faze u kojoj se nalazim. No, mislim da je i to deo realnog života – stalno pokušavamo da držimo balans između onoga što gradimo profesionalno i onoga što nas privatno čini ispunjenim.

Danas me ljudi najčešće povezuju sa Excelom, ali moja suštinska tema nikada nije bila samo Excel. Mislim da je moja dublja potreba da istražujem, kreiram i ono što naučim prenosim drugima na način koji će im pomoći da i oni više uživaju u onome što rade. Da li je to Excel, analiza podataka, AI ili neka druga tema, to je u ovom trenutku manje važno.

Važno mi je da kroz ono što radim dam doprinos društvu, da ono bude obrazovanije, edukovanije i spremnije da koristi znanje na pravi način. Verujem da se ta promena na kraju uvek dešava na nivou pojedinca: kada jedna osoba nauči nešto što joj olakša posao, poveća samopouzdanje ili otvori novu priliku, to može da joj donese bolji život, kako na profesionalnom, tako i na ličnom planu.

U ovom trenutku zaista osećam da je to neki moj poziv i možda jedan od razloga zbog kojih sam došao na ovu planetu. Da li sam u pravu, videćemo u godinama i decenijama koje dolaze.

U detinjstvu ste želeli da budete glumac. Koliko tog dečaka koji je želeo scenu danas ima u vama kada snimate tutorijale, držite treninge i nastupate pred ljudima?

Ima ga mnogo, samo se scena promenila.

Često pominjem glumu zato što mislim da je ona mnogo više uticala na ono što danas radim nego što se na prvi pogled vidi. Neko može da se zapita kakve veze imaju gluma, Excel, podaci i edukacija, ali za mene je veza vrlo jasna. Gluma me je naučila kako da stanem pred ljude, kako da artikulišem misao, kako da držim pažnju, kako da prenesem emociju i kako da nešto što postoji u mojoj glavi pretvorim u poruku koju drugi mogu da razumeju.

Danas, kada izađem pred salu u kojoj je 200, 300, 500 ili 1.000 ljudi, ne osećam tremu koja me sputava. Naravno da postoji uzbuđenje, ali ono dolazi iz toga što mi je važno da sebe, svoj tim i ono što radimo predstavim na najbolji mogući način. Ta trema mi ne oduzima energiju, nego mi daje vetar u leđa.

Tek kasnije sam osvestio koliko je to velika prednost. Kada sam video koliko se ljudi plaši kamere, javnog nastupa ili izlaganja pred većom grupom, shvatio sam da je meni taj deo prirodniji upravo zato što sam se tokom cele osnovne i srednje škole bavio glumom, recitacijom i nastupom. Zapravo, godinama sam vežbao veštinu koja mi danas mnogo pomaže u poslu.

Međutim, ono što mi je posebno zanimljivo jeste da se ta veština danas ne zadržava samo na meni. Kroz edukacije sve više pomažemo i ljudima koji vode kompanije, timove ili određene poslovne funkcije da ne ostanu samo na brojevima, tabelama i izveštajima, već da nauče kako da ispričaju priču na osnovu podataka. Zato što nije dovoljno samo prikazati prihod, trošak, profit, rast ili pad. Važno je objasniti šta se, u stvari, dogodilo, zašto se dogodilo, kako je tekao razvojni put i šta iz toga treba da uradimo dalje.

U tom smislu, moje bavljenje glumom danas se spojilo sa Excelom, podacima i poslovnom analitikom. Pomaže mi da ljudima pokažem kako da bolje predstave sebe, svoju kompaniju i svoje rezultate, kako da drže pažnju publike i kako da od brojki naprave priču koja ima smisao.

Zato danas nemam problem da držim masterclass ili webinar pred hiljadama ljudi. Ne razmišljam o tome kao o pritisku, već kao o odgovornosti i prilici. Ako imamo 10.000 ljudi koji su izdvojili svoje vreme da nešto nauče od nas, moj zadatak je da im to znanje prenesem jasno, energično i korisno.

Dakle, mislim da taj klinac koji je želeo scenu danas i dalje postoji u meni. Samo danas njegova scena nisu pozorišne daske, već edukacije, kamera, sala puna ljudi, društvene mreže, kompanije i zajednica koju gradimo.

Da li ste kao dečak i tinejdžer više bili čovek brojeva, čovek nastupa, čovek sistema ili sve to zajedno?

Bio sam sve to zajedno, samo što tada nisam znao da će se te stvari jednog dana spojiti.

S jedne strane, imao sam taj deo koji voli nastup, priču, scenu i ljude. S druge strane, od malih nogu sam bio vezan za računar, Office alate, informatiku, takmičenja i logiku. Kasnije je kroz srednju ekonomsku školu i Ekonomski fakultet došao i poslovni kontekst: ekonomija, statistika, finansije, podaci.

Dugo sam mislio da su to odvojeni svetovi. Danas vidim da je upravo njihova kombinacija ono što radim. Nije dovoljno da znaš alat, moraš da znaš da ga objasniš. Nije dovoljno da razumeš brojeve, moraš da razumeš ljude kojima ti brojevi treba da pomognu. I nije dovoljno da imaš znanje, moraš da umeš da ga pretvoriš u nešto što neko može da primeni u ponedeljak ujutru na poslu.

Kada se prvi put desilo da vam Excel ne bude samo program u računaru, nego alat kroz koji možete da napravite red u nekom haosu? Sećate li se prvog konkretnog Excel fajla koji ste napravili zato što vam je nešto u životu ili poslu trebalo, a ne zato što je to bio zadatak?

Ako se vratim baš na početak, moj prvi praktični dodir sa Office alatima nije bio kroz neki veliki korporativni izveštaj, već kroz svakodnevni život. Moji roditelji su držali prodavnicu prehrambene robe i uvek je trebalo nešto izračunati, napraviti, srediti u Wordu ili Excelu, odštampati, organizovati.

Ja sam bio taj koji je voleo da sedi za računarom i da istražuje kako nešto može da se napravi. Tada nisam razmišljao o Excelu kao o alatu za poslovnu analitiku, ali sam video da računar i tabela mogu da olakšaju konkretan posao.

Pre toga sam se dosta igrao različitim simulacijama, tabelama i načinima da nešto izračunam ili organizujem. Tek kasnije sam shvatio da je ta igra, zapravo, razvijala u meni određenu logiku razmišljanja. Kada sam kroz fakultet i prve poslove počeo da se bavim poslovnom upotrebom Excela na konkretnim studijama slučaja, video sam da se ta logika jako lepo manifestuje u realnim problemima.

Kada imaš razbacane podatke, više tabela, nejasnu strukturu ili gomilu informacija koje same po sebi ne daju odgovor, Excel ti omogućava da napraviš red. Da spojiš podatke, očistiš ih, organizuješ, napraviš strukturu i na kraju izveštaj koji ima smisla. To mi je bio znak da je to pravac u kom želim da se usavršavam i dalje napredujem.

Vremenom sam shvatio da suština nije samo u Excelu, nego u načinu razmišljanja. Excel je bio alat kroz koji sam tu logiku najviše razvijao i zato me je dugo zadržao. Kasnije se ta ista logika nastavila kroz Power BI, automatizacije, a danas i kroz alate bazirane na veštačkoj inteligenciji, kao što su ChatGPT, Claude, Copilot i AI funkcionalnosti koje sve više ulaze i u sam Excel.

Zato bih rekao da se prvi veliki trenutak nije desio kroz jedan konkretan fajl, već kroz osećaj da pomoću alata mogu da napravim red u nečemu što je drugima delovalo haotično. Taj osećaj me i danas najviše pokreće.

Kako je od Ekonomskog fakulteta, statistike, informatike i kvantitativnih finansija došlo do toga da postanete najprepoznatljivije lice Excela ne samo u Srbiji, već na celom Balkanu?

Pomalo ironično, ali u vreme kada sam ja studirao, Excel se na Ekonomskom fakultetu ozbiljnije učio i produbljivao samo na smeru statistika, informatika i kvantitativne finansije. Na drugim smerovima toga nije bilo u toj meri, što je za Ekonomski fakultet zanimljivo, jer mislim da gotovo svaki ekonomista mora da zna Excel.

Ja sam imao sreću da budem na smeru koji mi je omogućio da dublje uđem u tu temu. Do tada sam već koristio Excel, još od detinjstva, porodične prodavnice, škole i raznih svojih simulacija, ali sam tek na fakultetu jasnije video kako taj alat može da se primeni u ekonomiji, finansijama, statistici i donošenju poslovnih zaključaka.

Ipak, mislim da je jedan od problema formalnog obrazovanja to što se alati često ne stavljaju dovoljno u kontekst realnog života. Ljudi uče neke generičke primere, formule ili zadatke koji im ne pokazuju zašto je to važno. Onda Excel počne da im deluje teško, dosadno ili previše tehnički. A, zapravo, kada ga povežeš sa realnim problemom, sa platom, prodajom, troškovima, profitom, kampanjom, cash flow-om ili konkretnom poslovnom odlukom, odjednom sve dobije smisao.

Mislim da su me ljudi upravo zbog toga i prepoznali. Ne zato što sam izmislio nešto novo u Excelu, već zato što sam pokušao da ga objasnim na pitak, praktičan i razumljiv način. Često dobijam poruke ljudi koji kažu: “Zašto mi neko ovo ranije nije ovako objasnio?” ili “Ja sam mislio da ne volim Excel, a u stvari ga nisam razumeo jer mi je bio objašnjen na komplikovan način.”

Kasnije, kada sam bio zaposlen na Ekonomskom fakultetu, imao sam priliku da i formalno doprinesem toj temi. Napravio sam Excel kurs koji i danas postoji i koji studenti prolaze na završnoj godini fakulteta. Posebno mi je drago što taj kurs i dalje živi, jer verujem da svako ko izađe sa Ekonomskog fakulteta treba da bude bar malo spremniji za realan rad sa podacima.

Tako da, rekao bih da se moj put nije desio preko noći. Krenuo je od radoznalosti, preko škole i fakulteta, zatim kroz poslovnu primenu, rad sa studentima i kasnije kroz društvene mreže. Excel je u svemu tome postao alat kroz koji sam mogao da spojim ekonomiju, podatke, edukaciju i komunikaciju.

Šta vam je fakultet dao, a šta ste morali sami da naučite kasnije kroz posao, ljude, greške i realne poslovne probleme?

Fakultet mi je dao disciplinu, širinu i dobru osnovu. Završio sam Ekonomski fakultet sa visokim prosekom i bio sam zaista posvećen. Imao sam taj pristup da, kada nešto radim, želim da uđem duboko u materiju i da to uradim najbolje što mogu.

No, život i posao su me naučili da realnost ne funkcioniše kao ispit. Na fakultetu, ako dovoljno naučiš, izađeš na ispit i dobiješ desetku. U poslu možeš da se potrudiš, da uradiš mnogo toga dobro, a da projekat, ipak, ne uspe, jer postoje tržište, ljudi, rokovi, komunikacija, budžeti, interni odnosi i faktori koje ne kontrolišeš.

Fakultet mi je dao znanje i disciplinu, ali posao me je naučio primeni, komunikaciji i prilagođavanju. Naučio me je da analiza nema vrednost ako ne pomogne nekome da donese odluku. I naučio me je da stručnost nije samo u tome da znaš, već da umeš da objasniš, prilagodiš i isporučiš rezultat u realnom okruženju.

Radili ste u BlackRock-u, na Ekonomskom fakultetu, u Telenor banci, Telenoru i Republičkom zavodu za statistiku. Koji deo tog puta je bio najvažniji za ono što danas radite?

Mislim da je svako od tih iskustava bilo izuzetno dragoceno. Zapravo, svaki tutorijal koji danas snimim, svako rešenje koje napravim i svaka edukacija koju kreiramo kvalitetniji su upravo zbog toga što sam bio deo različitih sistema i organizacija.

Kroz ta iskustva sam naučio kako izgleda dan jednog analitičara, ali i kako izgleda dan donosioca odluka u velikom sistemu. Na primer, rad u BlackRock-u mi je bio posebno dragocen jer sam video kako funkcioniše kompanija sa desetinama hiljada zaposlenih, u kojoj se svakodnevno govori o milionima, milijardama i iznosima gde svaka greška može da napravi veliku razliku. Tamo smo pre više godina pričali o automatizaciji poslovnih procesa, veštačkoj inteligenciji i načinima da se određeni procesi unaprede na velikoj skali. To mi je dalo jednu perspektivu koju danas mogu da prenesem i ljudima i kompanijama sa kojima radimo.

S druge strane, Telenor banka i Telenor su mi pokazali kako izgleda rad u ozbiljnom korporativnom sistemu, kako se grade procesi, kako funkcioniše skandinavska poslovna kultura i koliko su važni struktura, odgovornost i način komunikacije. To mi danas mnogo znači i u građenju našeg internog sistema, tima, procesa i procedura. Kada pregovaramo sa kompanijama ili kreiramo edukacije za njihove zaposlene, bolje razumem kako ti sistemi funkcionišu, šta im je važno i gde mi zaista možemo da doprinesemo.

Akademski deo puta mi je dao drugu vrstu uvida. Kroz rad na Ekonomskom fakultetu video sam kako mladi ljudi ulaze u svet podataka, ekonomije i poslovnih alata, ali i koliko postoji prostora da se bolje pripreme za realno tržište rada. Zato i danas pokušavamo da sarađujemo sa fakultetima i da damo doprinos tome da studenti izađu spremniji, praktičniji i sigurniji u veštine koje će im biti potrebne.

Ranije sam mislio da je možda trebalo ranije da krenem preduzetničkim putem. Danas mislim drugačije. Shvatam da sam bolji preduzetnik, edukator i pregovarač baš zato što sam prošao kroz različite sisteme. Video sam kako funkcioniše akademija, kako funkcioniše javni sektor, kako funkcionišu korporacije, kako izgleda globalni sistem i kako se odluke donose na različitim nivoima.

Danas, kada se naš tim proširio i kada kroz Outliers radimo sa više od 10.000 polaznika i više od 500 kompanija, sva ta iskustva su se dodatno akumulirala. Više ne doprinosim samo ja iz svog ugla, već ceo tim donosi različite perspektive. Zajedno pokušavamo da pomognemo pojedincima, kompanijama i, šire gledano, društvu da bude spremnije za vreme koje dolazi. A živimo u vremenu u kom je teško predvideti kako će tačno izgledati zanimanja budućnosti, pa je naš zadatak da ljude naučimo kako da uče, kako da koriste podatke, tehnologiju i AI, i kako da se lakše prilagođavaju promenama.

U jednom trenutku ste želeli da ostanete u akademiji i da razvijate priču oko data science-a i poslovne analitike na Ekonomskom fakultetu. Šta ste tada videli pre mnogih drugih?

Imao sam želju da ostanem u akademiji jer sam Ekonomski fakultet doživljavao kao mesto koje mi je mnogo dalo i želeo sam da mu na neki način vratim kroz svoj doprinos. Video sam sebe u radu sa studentima, istraživanjima, praćenju inovacija i prenošenju novih znanja akademskoj i poslovnoj zajednici.

Ono što sam tada prepoznao jeste da bi spoj ekonomije, statistike i informatike mogao da bude izuzetno važan za budućnost ekonomskog obrazovanja. Smatrao sam da ljudi koji završavaju Ekonomski fakultet ne treba da izlaze samo sa teorijskim znanjem iz ekonomije, već i sa tehničkim veštinama koje im omogućavaju da to znanje primene u praksi.

Ako neko završi finansije, nije dovoljno samo da razume finansijske koncepte. Važno je da ume da koristi alate koji mu pomažu da napravi bolju finansijsku analizu. Ako neko završi marketing, treba da zna kako da koristi podatke, kampanje, digitalne kanale i analitiku da bi donosio bolje odluke. Ako neko završi statistiku, treba da ume da tu statistiku stavi u kontekst ekonomije i biznisa.

Želeo sam da se ta priča razvija na Ekonomskom fakultetu, ali u tom trenutku to nije bilo prepoznato kao pravac u kom treba snažnije ići. Iskreno, meni je tada bilo teško da prihvatim da taj put neću razvijati na fakultetu onako kako sam zamišljao.

Danas, kada gledam iz ove perspektive, mislim da je dobro što se tako desilo. To me je poguralo da napravim svoje rešenje, svoj obrazovni sistem i na neki način svoj “fakultet” kroz Outliers. Danas kroz naš sadržaj, edukacije i platformu dopiremo do više od 400.000 ljudi širom Balkana, dijaspore i sveta, što je mnogo veći prostor nego da sam ostao samo u okviru jedne institucije.

Ipak, drago mi je što danas imam lep odnos sa Ekonomskim fakultetom i što se redovno vraćam tamo. Svake godine držimo predavanja studentima o novim stvarima koje su se pojavile, o inovacijama, alatima, AI-ju i onome što ih čeka na tržištu rada. Zahvalan sam rukovodstvu fakulteta što prepoznaje prostor za saradnju i što danas možemo da doprinesemo kroz primere iz prakse, realne studije slučaja i iskustvo koje imamo sa tržišta.

Tako da, ta moja želja se nije izgubila, samo je promenila oblik. I dalje želim da doprinosim akademiji, studentima i obrazovnom sistemu, ali danas to radim iz šire pozicije. Kroz Outliers, kroz saradnju sa fakultetima i kroz zajednicu želimo da pomognemo ljudima da budu spremniji za budućnost, bolji profesionalci, kvalitetnije kolege i, na kraju, bolji pojedinci u društvu.

Kada ste shvatili da je znanje iz Excela i rada sa podacima nešto što ljudima ne treba samo da bi “znali funkcije”, nego da bi bolje razumeli svoj posao?

Vrlo brzo sam shvatio da ljudi ne žele, zapravo, da nauče samo funkciju. Kada neko kaže: “Hoću da naučim VLOOKUP”, on najčešće ne želi VLOOKUP kao takav. On želi da spoji dve tabele bez greške. Kada kaže: “Hoću pivot tabele”, on često želi da za pet minuta razume prodaju, troškove, zaposlene, zalihe ili rezultate kampanje.

Excel je samo površina. Ispod toga je potreba da čovek razume svoj posao i da ima kontrolu nad informacijama.

Zato u edukacijama ne volim da krenemo samo od toga “ovo je funkcija, ovo je formula”. Volim da krenemo od problema. Šta želiš da saznaš? Koju odluku treba da doneseš? Koji proces želiš da ubrzaš? Tek onda biramo alat i tehniku. Tada Excel prestaje da bude program, a postaje način razmišljanja.

Kako je nastao Excel Grašić kao internet persona, a kako je nastao Aleksandar Grašić kao edukator?

Aleksandar Grašić kao edukator nastao je mnogo pre Excel Grašića kao internet persone. To je krenulo još kroz moje školovanje, jer sam uvek voleo da pomognem drugima ako nešto znam i ako mogu nekome da objasnim na jednostavniji način. Nije bilo važno da li je to srpski, matematika, informatika ili bilo koji drugi predmet. Ako sam mogao da pomognem, bio sam otvoren da podelim znanje.

Kasnije, na fakultetu, kada sam se više specijalizovao za oblasti kojima sam želeo da se bavim, to je dobilo konkretniji oblik. Jedna anegdota koja mi je ostala posebno zanimljiva vezana je za četvrtu godinu fakulteta i predmet analiza vremenskih serija. Nakon što sam položio ispit, snimio sam tutorijale za kolege u kojima sam objašnjavao kako da razumeju logiku zadataka koje smo imali. Nisam želeo samo da im pokažem rešenje jednog zadatka, jer u sledećem roku neće doći isti zadatak. Želeo sam da razumeju logiku kojom se problem rešava.

To je bilo negde 2013. ili 2014. godine. Sećam se da sam te tutorijale snimao u studentskim danima, često u dva ili tri ujutru, i da sam ih snimao više puta kako bi ispali što bolji, iz jednog cuga, bez dodatnog uređivanja. Kasnije su me, godinama nakon toga, sretale kolege i govorile: “Tvoj glas mi i dalje odzvanja, celu noć sam slušao tvoj tutorijal da bih položio taj predmet.” To mi je bilo jako zanimljivo, jer sam tada prvi put jasno video koliko dobar tutorijal može da pomogne nekome, čak i dok ga gleda sam, noću, u trenutku kada pokušava da reši konkretan problem.

Tada još nisam bio Excel Grašić. Bio sam Aleksandar Grašić koji je napravio tutorijal da pomogne kolegama da savladaju nešto teško. Mislim da je tu nastao edukator u meni, kroz potrebu da znanje koje imam pretvorim u nešto što drugima štedi vreme, smanjuje stres i pomaže im da dođu do rezultata.

Excel Grašić je nastao kasnije, kada smo to znanje stavili u kontekst Excela, društvenih mreža i šire zajednice. Excel je bio alat po kom su me ljudi najlakše prepoznavali, a Grašić je davao ličnu dimenziju. Nisam želeo da to bude samo stranica sa trikovima, već da ljudi znaju da iza toga postoji osoba koja zaista želi da im pomogne.

Vremenom smo shvatili da je Excel Grašić kao naziv postao preuzak za sve ono što radimo. Dok sam radio na Ekonomskom fakultetu i držao časove statistike, uvek mi je bio zanimljiv pojam outliers, jer predstavlja ekstremne, izdvojene vrednosti. Voleo sam tu ideju da neko može da iskoči iz proseka i postigne natprosečne rezultate. Tada sam sebi govorio da bih, ako jednog dana budem pravio nešto svoje, voleo da nosi naziv Outliers.

Kada smo kasnije gradili kompaniju i edukativnu platformu, taj naziv je prirodno došao. Outliers za mene predstavlja ljude koji žele da postignu natprosečne rezultate u onome što rade. Ipak, danas često kažemo Outliers, Excel Grašić edukativna platforma, jer ljudi i dalje snažno povezuju poverenje koje smo izgradili sa Excel Grašićem.

Danas je Outliers mnogo širi od Excela. To su Excel, Business Intelligence, veštačka inteligencija, poslovna analitika, edukacija, zajednica i sistem koji ljudima pomaže da kvalitetnije rade, bolje razumeju podatke i donose bolje odluke. Ali, u osnovi je ostala ista stvar kao i kod onog prvog tutorijala iz studentskih dana – želja da nekome objasnim nešto što mu može olakšati posao i pomoći da napreduje.

Da li je u početku bilo teško ozbiljne teme, kao što su podaci, Excel i poslovna analitika, predstaviti na način koji je ljudima zabavan, pitak i razumljiv?

Jeste, jer postoji predrasuda da ozbiljna tema mora da zvuči komplikovano. Ja mislim potpuno suprotno. Prava stručnost je u tome da kompleksnu stvar objasniš jednostavno, a da ne izgubiš suštinu.

Excel, podaci i analitika mogu da budu vrlo suvi ako ih predstaviš samo kroz dugmad, formule i menije. No, kada kreneš od realnog problema – kako da ne potrošiš tri sata na izveštaj, kako da vidiš koji kupci ti donose najviše profita, kako da znaš da li kampanja radi – ljudi se odmah uključe.

Meni je tu mnogo pomogao taj glumački i komunikacijski deo. Ne zato da bih zabavljao ljude bez sadržaja, nego da bih im držao pažnju dovoljno dugo da stvarno nauče nešto korisno.

Šta je bila prva velika potvrda da to što radite ima smisla i da ljudima stvarno menja način rada?

Prva velika potvrda nisu bile brojke, već poruke ljudi. Kada ti neko napiše da je zbog jednog tutorijala završio posao za 15 minuta umesto za tri sata, da je položio test, dobio posao, unapređenje ili prvi put razumeo nešto što ga je godinama mučilo, onda shvatiš da to nije samo sadržaj.

Kasnije su došle i veće potvrde: rast zajednice, hiljade polaznika, saradnje sa kompanijama, Microsoft MVP priznanje, pozivi za konferencije i edukacije. Ali, meni je i dalje najvažniji taj pojedinačni trenutak kada neko kaže: “Sad konačno razumem.”

Danas mi je možda najveća potvrda kada vidim da edukacija promeni način razmišljanja ljudi koji već imaju ogromno iskustvo. Na primer, CEO jedne velike internacionalne kompanije mi je rekao da dugo nije želeo da koristi veštačku inteligenciju. Njegov stav je bio: “Ja želim da koristim prirodnu inteligenciju, nemojte me zamarati veštačkom.” I ja to potpuno razumem i poštujem, jer ljudi sa velikim iskustvom često imaju opravdan oprez prema novim alatima.

Međutim, pošto je njegova kompanija kupila edukacije za zaposlene, on je kroz kolege video deo sadržaja na našoj platformi. Posebno su mu bile zanimljive simulacije, scenario analize, projekcije i načini na koje uz pomoć AI alata može brže da testira različite poslovne pretpostavke. Tada me je pozvao na sastanak i rekao da je prvi put video kako bi mu veštačka inteligencija zaista mogla pomoći.

Objasnio mi je da je ranije, kada ima neku ideju ili želi određenu simulaciju, angažovao tim koji mu to pripremi. I to je sasvim normalan način rada u velikom sistemu. Ali, nekada timu treba tri ili pet dana da pripremi analizu, a njemu je često potrebno samo da brzo testira šta bi se desilo u različitim scenarijima. Kada je video da uz AI može mnogo brže da dođe do prve verzije analize, da ispita pretpostavke i da se fokusira na suštinu, promenio je odnos prema tom alatu.

Slično je i sa prezentacijama. Ljudi na tom nivou najčešće tačno znaju šta žele da kažu, ali ne žele da gube vreme na tehničke korake, gde se klikće, kako se formatira slajd ili kako se nešto vizuelno organizuje. Njima AI može da pomogne da brže dođu do strukture, prve verzije i jasnije komunikacije, dok oni i dalje ostaju ti koji donose zaključak, proveravaju smisao i daju poslovni kontekst.

To mi je veoma važan primer, jer pokazuje šta se zaista menja. Veštačka inteligencija ne treba da zameni ekspertizu ljudi, već da je ubrza i oslobodi prostor za razmišljanje. Ljudi sa velikim iskustvom mogu da je koriste da brže testiraju ideje, ali uz kritički odnos prema svemu što alat izbaci. Oni koji su na početku karijere mogu da je koriste da uče, razvijaju se i budu produktivniji, ali ne smeju da preskoče građenje sopstvenog znanja.

Zato smatram da je prava vrednost u tome da pomirimo te dve stvari: da nastavimo da jačamo ekspertizu, ali da AI, Excel i druge alate koristimo kao podršku da radimo brže, pametnije i kvalitetnije. Kada vidim da neko posle edukacije promeni način rada na dnevnom nivou, to je za mene najveća potvrda da ono što radimo ima smisla.

Kako je hobi, potreba da pomognete ljudima i besplatno deljenje znanja preraslo u Outliers kao ozbiljnu edukativnu platformu?

Preraslo je onog trenutka kada sam shvatio da besplatan sadržaj može da inspiriše i pomogne u jednom konkretnom trenutku, ali da je ljudima za ozbiljan napredak potreban sistem.

Na društvenim mrežama možeš da podeliš trik, prečicu ili jednu dobru ideju. No, ako neko želi da zaista nauči Excel, Power BI, analitiku ili AI primenu u poslu, treba mu struktura: redosled, vežbe, primeri, podrška, praksa i kontinuitet.

Outliers je nastao iz te potrebe. Želeli smo da ljudima ne dajemo samo “tips and tricks”, već putanju učenja. Da neko zna odakle da krene, šta da savlada, kako to da primeni i kako da od toga napravi realnu vrednost u svom poslu ili kompaniji.

Danas Outliers ne čini samo platforma. Čini ga tim ljudi koji stoji iza platforme, ali i korisnici platforme koji svojim pitanjima, iskustvima i primerima stalno doprinose tome da sve što radimo bude praktičnije i korisnije. Tokom godina se to iskustvo mnogo akumuliralo. Svako od nas u timu dolazi iz različitog konteksta i donosi drugačiju perspektivu.

Na primer, Bojana donosi iskustvo iz sveta kontrolinga, Slađana donosi iskustvo iz sveta edukacije i podrške ljudima u procesu učenja, ja dolazim iz korporativnog, akademskog i analitičkog sveta. Uz to, kroz saradnju sa više od 500 kompanija prošli smo veliki broj različitih poslovnih slučajeva i videli šta ljudima zaista treba u praksi.

Zato naš posao nije samo da ispratimo šta je novo, već da to prvo sami testiramo, probamo i pretvorimo u konkretne studije slučaja. Kada se pojavi novi alat, nova funkcionalnost ili nova AI mogućnost, mi razmišljamo: kako ovo može da pomogne timu koji radi u finansijama, kako može da pomogne preduzetniku da bolje vodi firmu, kako može da pomogne menadžeru prodaje da donosi bolje odluke, kako može da pomogne HR-u, marketingu ili operacijama.

Na osnovu toga pravimo konkretne primere koje ljudi mogu odmah da primene u svom poslu. To je za mene najveća vrednost Outliers-a. Ljudi ne dolaze na platformu samo da bi kupili još jedan kurs. Dolaze zato što žele da budu produktivniji, da unaprede svoje poslovanje, finansije, prodaju, izveštavanje i način donošenja odluka.

Ako neko posle naše edukacije napravi bolji izveštaj, bolje razume svoje brojeve, donese bolju odluku ili uštedi vreme sebi i timu, onda smo uradili dobar posao. To je suština Outliers-a: da znanje ne ostane teorija, već da odmah postane alat koji ljudima pomaže u realnom radu.

Šta za vas znači ideja da neko postane “outlier” u svom poslu, timu ili karijeri?

Dok sam radio na Ekonomskom fakultetu i držao časove statistike, uvek mi je bio zanimljiv pojam outliers. U statistici, outlier predstavlja ekstremnu, izdvojenu vrednost, nešto što odstupa od proseka. Meni je ta ideja bila jako inspirativna jer sam je odmah povezivao sa ljudima, karijerom i ličnim razvojem.

Postoji i jedna anegdota iz studentskih dana koja je možda dodatno oblikovala taj moj odnos prema natprosečnosti. Dok sam studirao, težio sam tome da dobijam najviše ocene. Kada je granica između devetke i desetke bila jedan poen ili jedan procenat, meni je taj jedan poen bio veoma važan. Sa druge strane, često sam imao osećaj da se mnogo više pažnje posvećuje tome da se granica spusti onima koji su između petice i šestice, da bi položili, nego onima koji se bore da iz vrlo dobrog rezultata pređu u izuzetan.

Kasnije, kada sam i sam radio na fakultetu, vodio sam slične razgovore sa profesorima. Moj stav nije bio da ne treba pomoći ljudima koji se bore da polože. Naravno da treba. Ipak, smatrao sam da obrazovni sistem mora mnogo više da prepoznaje, podržava i razvija one koji su sjajni, koji žele više, koji guraju granice i postižu natprosečne rezultate.

Iz toga dolazi i moja ideja Outliers-a. Želim da širom Balkana ohrabrimo ljude koji imaju ambiciju da budu bolji u onome što rade. Da se fokusiramo na ono najbolje u našem društvu, na prave vrednosti, na ljude koji svojim znanjem, radom i energijom mogu da budu pokretači promena.

Verujem da takvi ljudi ne podižu samo sebe. Oni podižu i svoje timove, kompanije, zajednicu i društvo. Kada neko u timu postane bolji, produktivniji, odgovorniji i spremniji da deli znanje, on motiviše i druge oko sebe da napreduju.

Zato za mene outlier nije osoba koja je posebna sama po sebi, niti je to ideja rezervisana samo za genije. To je neko ko je spreman da uči, vežba, preuzme odgovornost za svoj razvoj i ne zadovoljava se prosečnim načinom rada ako vidi da može bolje.

Nekada je to Excel. Nekada Power BI. Nekada veštačka inteligencija. Nekada sposobnost da razume proces, postavi dobro pitanje, napravi izveštaj koji menadžment zaista koristi ili automatizuje nešto što je ranije svima oduzimalo sate.

Zato Outliers nije samo naziv platforme. To je filozofija. Ideja da treba da gradimo društvo u kom se natprosečnost ne posmatra kao izuzetak koji treba ignorisati, već kao motor koji može da pokrene i druge. Ne da bismo se takmičili sa drugima, nego da bismo svi zajedno težili boljem, umesto da se zadovoljavamo prosekom ili onim što je ispod naših mogućnosti.

Danas kroz Outliers radite sa velikim brojem pojedinaca i kompanija. Ko su najčešće ljudi koji vam dolaze i sa kakvim problemima dolaze?

Da, radimo sa više od 10.000 pojedinaca i više od 500 kompanija koje koriste našu platformu, a kroz različite društvene mreže prati nas više od 400.000 ljudi. Ono što je zanimljivo jeste da ti ljudi dolaze iz veoma različitih sektora, ali ih najčešće povezuje ista potreba: žele da bolje razumeju podatke, da budu produktivniji i da donose kvalitetnije odluke.

Dosta ljudi dolazi iz finansija, jer oni svakodnevno rade sa velikim brojem tabela, izveštaja, scenarija, analiza, budžeta, projekcija i podataka na osnovu kojih se donose važne poslovne odluke. Tu su i računovođe, koje imaju mnogo podataka, dokumentacije i ponavljajućih procesa. Ali, pošto živimo u eri podataka, sve više nam dolaze i ljudi iz HR-a, prodaje, marketinga, administracije, operacija i menadžmenta.

Na primer, HR timovi žele da bolje razumeju podatke o zaposlenima, fluktuaciji, učinku, migraciji radne snage unutar organizacije ili planiranju kapaciteta. Menadžeri žele da uz pomoć veštačke inteligencije brže rade scenario analize, simulacije i projekcije, da ne ostanu samo na business intelligence-u, već da idu ka decision intelligence-u, odnosno ka tome da im podaci i AI pomognu da razumeju u kom pravcu treba da vode prodaju, marketing, tim ili ceo biznis.

Ljudi u administraciji često žele da automatizuju ponavljajuće zadatke i smanje manuelni rad. Preduzetnici su posebno zanimljivi jer oni u sebi spajaju gotovo sve ove oblasti: finansije, računovodstvo, prodaju, marketing, operativu, zapošljavanje i donošenje odluka. Oni vrlo brzo vide vrednost ako im neki alat ili edukacija pomognu da bolje vode firmu.

Naravno, radimo i sa direktorima i vlasnicima kompanija, od malih biznisa do velikih sistema. Kod njih je često cilj da bolje razumeju šta se dešava u poslovanju, da brže testiraju odluke, da dobiju bolji uvid u brojeve i da ne zavise uvek od toga da neko drugi pripremi svaki izveštaj ili svaku simulaciju.

U osnovi, naš cilj je da razvijemo logiku rada sa podacima i logiku vođenja biznisa na osnovu podataka. Nije presudno da li se to radi kroz Excel, Power BI, Claude, ChatGPT, Copilot ili neki drugi alat. Mnogo je važnije da ljudi razviju način razmišljanja koji im pomaže da razumeju problem, postave dobro pitanje, provere rezultat i donesu bolju odluku.

Ono što danas vidimo jeste da se karijera gotovo svakog pojedinca, u svakom sektoru, transformiše u eri veštačke inteligencije. AI postaje standard u CV-ju, baš kao što je Excel odavno standard. Zato želimo da ohrabrimo ljude da ovo ne posmatraju kao pretnju, već kao priliku za transformaciju.

Možda je dobra ilustracija da danas prelazimo iz sveta digitrona u svet računara. Kada jednom znaš šta računar može u odnosu na digitron, više nema smisla da se praviš da se promena nije desila. Isto važi i za AI. Sada kada znamo koliko ovi alati mogu da ubrzaju rad, važno je da ih koristimo pametno, kritički i u korist svoje produktivnosti.

Naša uloga je da budemo neka vrsta spone između svih tehnoloških promena koje se dešavaju na dnevnom i mesečnom nivou i ljudi koji treba to da primene u svom poslu. Mi pratimo šta se menja, testiramo nove alate, pravimo studije slučaja, biramo ono što ima smisla i onda to pakujemo u tutorijale, edukacije i konkretna rešenja.

Najveća vrednost za korisnike je u tome što im štedimo vreme. Umesto da neko šest meseci ili godinu dana sam istražuje šta je novo, šta radi, šta ne radi i kako to može da primeni, on kod nas za sat, dva ili tri kroz strukturiranu edukaciju može da dobije konkretno rešenje koje odmah može da koristi na poslu.

To je danas možda jedna od najvećih vrednosti Outliers-a – da ljudima pomognemo da brže razumeju promene i da ih pretvore u praktičnu prednost.

Kada firma kaže “našim ljudima treba Excel”, šta to najčešće stvarno znači kada zagrebete ispod površine?

Neretko to ne znači samo da im treba Excel obuka. To najčešće znači da firma ima problem sa podacima, procesima, izveštavanjem ili donošenjem odluka.

Možda zaposleni svaki mesec ručno kopiraju podatke iz više fajlova. Možda svako pravi svoj izveštaj na drugačiji način. Možda menadžment ne veruje brojkama jer postoje tri verzije istog podatka. Možda ljudi znaju da unesu podatke, ali ne znaju da iz njih izvuku zaključak.

Zato u razgovoru sa kompanijama uvek pokušavamo da razumemo šta je pravi cilj. Da li žele brzinu? Manje grešaka? Bolju kontrolu? Automatizaciju? Veću samostalnost zaposlenih? Excel je često ulazna tačka, ali suštinski problem je način rada.

Zašto je Excel verovatno stvar oko koje se najviše laže u CV-jevima?

Zato što je Excel dovoljno intuitivan da svako može da ga otvori i stekne utisak da ga zna. Vidiš redove, kolone, nekoliko tabela, sabereš nešto, napraviš jednostavnu formulu i kažeš: “Znam Excel.” I to je sasvim u redu za osnovni nivo.

Problem nastaje kada umesto pet redova i deset kolona dobiješ deset hiljada redova, više tabela, lošu strukturu podataka, različite izvore, rok do kraja dana i očekivanje da iz svega toga izvučeš zaključak. Tada se vidi razlika između toga da neko zna da koristi Excel površinski i toga da stvarno zna da reši poslovni problem.

Zato mislim da Excel nije nužno stvar oko koje ljudi namerno lažu, nego često ne znaju koliko ne znaju. U CV-ju napišu “napredno poznavanje Excela”, a onda se na poslu ispostavi da pod tim podrazumevaju unos podataka, osnovno formatiranje i nekoliko formula. Sa druge strane, neko ko zaista zna Excel ume da očisti podatke, poveže tabele, napravi model, automatizuje deo procesa, napravi smislen izveštaj i iz toga izvuče zaključak.

Verujem da će veštačka inteligencija vrlo brzo postati nova verzija toga u CV-jevima. Svi će pisati da znaju AI, jer je početak korišćenja vrlo lak. Pitaš alat gde da putuješ za vikend, da ti preformuliše mejl ili da ti da ideju za objavu i dobiješ solidan rezultat. I onda pomisliš: “Znam da koristim AI.”

Ipak, kao i kod Excela, ozbiljna razlika se vidi tek kada treba da napraviš kvalitetan output. Ako želiš da uradiš ozbiljniju analizu, scenario planiranje, finansijsku projekciju, preporuku za narednih šest ili dvanaest meseci, pripremu za poslovnu odluku ili analizu velikog seta podataka, onda nije dovoljno samo da ukucaš jedno pitanje. Moraš da znaš kako da strukturiraš zahtev, da daš kontekst, da proveriš rezultat, da razumeš ograničenja i da kritički proceniš ono što alat predlaže.

Zato bih rekao da više nije pitanje da li neko “zna Excel” ili “zna AI”, nego šta ume da napravi pomoću tih alata. Output je ono što pravi razliku. Da li možeš da dođeš do boljeg izveštaja, bolje analize, bolje odluke, uštede vremena ili jasnijeg zaključka? To je pravo merilo znanja, a ne sama stavka u CV-ju.

Koliko vremena je realno potrebno da čovek nauči Excel dovoljno dobro da mu on stvarno promeni način rada, a ne samo da zna nekoliko funkcija i prečica?

Ako osoba uči sistematično i na realnim primerima, već za nekoliko nedelja može da napravi veliku promenu u načinu rada. Ne moraš da znaš sve funkcije Excela da bi ti Excel promenio posao.

Međutim, postoji razlika između “znam nekoliko trikova” i “znam da rešim poslovni problem”. Za potonje potrebno je da razumeš strukturu podataka, osnovne formule, logiku tabela, pivot tabele, čišćenje podataka, povezivanje izvora i način razmišljanja kroz izveštaje.

Realno, uz dobar program i redovnu praksu, za dva do tri meseca čovek može da dođe do nivoa na kom Excel počinje ozbiljno da mu menja produktivnost. Ipak, najvažnije je da ne uči napamet, već kroz probleme koje stvarno ima u poslu. Tada znanje ostaje.

Gde ljudi najčešće greše kada uče Excel: preskaču osnove, uče napamet, ne razumeju podatke ili nemaju konkretan problem koji rešavaju?

Sve to se dešava, ali rekao bih da je najveća greška što ljudi uče Excel kao skup funkcija, a ne kao alat za rešavanje problema.

Ljudi često krenu odmah na napredne formule, a nisu sigurni kako treba da izgleda dobra tabela. Uče napamet, kopiraju rešenja sa interneta, pamte gde se šta klikće, ali ne razumeju logiku. Onda čim se primer malo promeni, oni se izgube.

Druga velika greška je što uče bez konkretnog problema. Mnogo je teže naučiti Excel ako samo gledaš lekcije. Kada imaš svoj izveštaj, svoj haos u tabeli, svoj rok i svoj cilj, onda znanje postaje živo. Zato u našim edukacijama uvek insistiramo na poslovnim primerima, jer se Excel najbolje uči kada rešavaš nešto što liči na realan posao.

Šta za vas predstavlja dobar rad sa podacima pre nego što uopšte otvorimo Excel, Power BI ili bilo koji drugi alat?

Dobar rad sa podacima počinje pre bilo kog alata. Počinje pitanjem: Šta želimo da znamo i zašto nam je to važno?

Mislim da je prvi korak da osvestimo zašto uopšte prikupljamo podatke. Zašto nam je važno da znamo koje proizvode prodajemo, koliko ih prodajemo, koliki su nam prihodi, troškovi, zalihe, marže, kupci ili ponovljene kupovine. Ako nemamo podatak o tome koliko smo kog proizvoda prodali ovog meseca, onda nemamo ni pravi pregled prihoda, ni troškova, ni zaliha, ni bilo kakvu ozbiljnu analizu o tome šta se dešava u poslovanju.

A ako nemamo analizu, onda često nemamo ni argument zašto donosimo neku poslovnu odluku. Tada se odluke donose više na osećaj nego na osnovu činjenica. Intuicija jeste važna, posebno kod preduzetnika i ljudi sa iskustvom, ali ona ne bi trebalo da bude jedini sistem odlučivanja.

Na početku možete podatke da vodite i u svesci. Ako je posao mali i jednostavan, i to može da funkcioniše. Kada se broj transakcija, proizvoda, kupaca, zaposlenih ili procesa poveća, onda vam treba alat. Prvo možda pređete iz sveske u Excel. Kada posao poraste, počnete da koristite naprednije mogućnosti Excela, Power Query, Power Pivot, bolje modele podataka i automatizaciju. Kada želite da povežete više izvora, centralizujete podatke i delite dashboard-e sa drugim sektorima ili menadžmentom, onda dolazite do Power BI-ja ili nekog ozbiljnijeg sistema.

Dakle, alat se menja kako raste zrelost organizacije, ali suština ostaje ista – podaci treba da nam pomognu da razumemo šta se dešava i da donesemo bolju odluku.

Najveću vrednost podataka često shvatimo tek onda kada treba da donesemo važnu odluku, a nemamo argumente za nju. Tada vidimo koliko je važno da podatke prikupljamo na vreme, da ih vodimo dosledno i da znamo da im verujemo.

Zato dobar rad sa podacima ne znači samo da imamo izveštaj. Znači da imamo tačan izveštaj, zasnovan na dobrim podacima, jasnoj logici i evidenciji kojoj možemo da verujemo. Jer, ako podaci nisu tačni, ni odluka koja iz njih proizlazi ne može biti kvalitetna.

Kako biste objasnili nekome ko vodi mali biznis zašto nije dovoljno da “otprilike zna” šta mu se dešava u firmi?

Rekao bih mu da “otprilike” može da bude dovoljno dok je biznis mali, jednostavan i dok je sve u glavi jedne osobe. No, čim biznis počne da raste, “otprilike” postaje opasno.

Ako otprilike znaš koliki su ti prihodi, troškovi, marža, zalihe, broj ponovljenih kupovina ili efikasnost kampanja, ti zapravo ne vodiš biznis na osnovu činjenica, nego na osnovu osećaja. A osećaj može da bude dobar signal, ali ne sme da bude jedini sistem odlučivanja.

Podaci ne oduzimaju intuiciju preduzetniku, nego je dopunjuju. Kada imaš podatke, bolje vidiš šta radi, šta ne radi, gde gubiš novac i gde ima prostora za rast. Mali biznis ne mora odmah da ima komplikovan sistem, ali mora da ima osnovnu evidenciju i naviku da prati ono što je važno.

Koja je razlika između toga da imamo podatke i toga da stvarno razumemo šta nam ti podaci govore?

Imati podatke znači da imaš brojeve. Razumeti podatke znači da znaš šta ti brojevi znače za odluku koju treba da doneseš.

Mnoge firme imaju mnogo podataka, ali nemaju mnogo uvida. Imaju tabele, izveštaje, CRM, fakture, kampanje, analitiku sajta, ali ne znaju uvek šta iz svega toga treba da zaključe. Podatak sam po sebi nije vrednost. Vrednost nastaje kada ga staviš u kontekst.

Na primer, nije dovoljno znati da je prihod porastao. Treba znati zašto je porastao, da li je rast profitabilan, koji proizvod ga je doneo, da li je održiv i šta treba uraditi sledeće. To je razlika između izveštavanja i razumevanja.

Koliko su za poslovanje važni struktura podataka, higijena podataka, doslednost u unosu i dobra logika evidencije?

Izuzetno su važni. To je temelj svega.

Ako su podaci loše strukturirani, ako se unose nedosledno, ako jedan zaposleni piše “Beograd”, drugi “BG”, treći “Bgd”, ako datumi nisu u istom formatu, ako se isti kupac vodi pod tri naziva, onda svaka analiza kasnije postaje teža, sporija i manje pouzdana.

Ljudi često žele dashboard, automatizaciju ili AI analizu, ali pre toga moramo da rešimo osnovu. Dobra analitika ne počinje lepim grafikom, nego dobrom evidencijom. Što bolje postaviš podatke na ulazu, to manje problema imaš na izlazu.

U firmama se često najviše vremena izgubi ne zato što ljudi ne znaju formulu, nego zato što su podaci neuredni. Zato je higijena podataka jedna od najvažnijih poslovnih disciplina, iako ne zvuči atraktivno.

Kada Excel jeste dobro rešenje, kada je prelazno rešenje, a kada je vreme da firma pređe na ozbiljniji sistem, CRM, ERP ili Power BI?

To što me ljudi prepoznaju kao Excel Grašića ne znači da ću uvek reći da je Excel najbolje rešenje. Naprotiv, mislim da je najvažnije prvo razumeti problem, proces i fazu razvoja firme, pa tek onda odlučiti koji alat ima najviše smisla.

Excel je sjajan alat, ali nije jedini. Nekome će Google Sheets biti sasvim dobro rešenje, naročito ako radi u Google okruženju i ako mu je važna laka saradnja u realnom vremenu. Nekome će Excel biti bolji zbog snage modelovanja, Power Query-ja, Power Pivot-a i integracije sa Microsoft ekosistemom. Poenta nije da se zaljubimo u jedan alat, nego da razumemo šta pokušavamo da rešimo.

Mi uvek polazimo i od sopstvenog primera. Ako mi interno ne živimo vrednosti koje želimo da prenesemo klijentima, onda nismo dovoljno relevantni da govorimo na tu temu. U našem slučaju, kada smo videli da se broj Excel fajlova umnožava i da prodaja, finansije, podrška, B2C, B2B i rad sa kompanijama više ne mogu smisleno da se prate kroz razdvojene tabele, odlučili smo da uvedemo CRM. Danas koristimo HubSpot.

U HubSpot-u pratimo ceo put klijenta, od trenutka kada nam se prvi put javi, bilo da je pojedinac ili kompanija. Znamo kada se javio, koju edukaciju je kupio, kada je zakazan sastanak, ko je kontakt osoba, koliko polaznika dolazi iz kompanije, kakva je istorija komunikacije, koje fakture su izdate, kada polaznici kreću na platformu i u kojoj fazi je svaki pojedinačni deal. Kada imamo sales sastanak, u svakom trenutku možemo da vidimo koliko dealova je zatvoreno, koliko ih je otvoreno i gde se nalaze u procesu.

To je dobar primer trenutka kada Excel prestaje da bude najbolje centralno rešenje. Ne zato što Excel nije dobar, već zato što problem više nije samo analiza podataka. Problem postaje upravljanje odnosima sa klijentima, istorijom komunikacije, procesima, odgovornostima i prodajnim tokom. Tada CRM ima više smisla.

Slično je i sa ERP-om. Ako firma ima složene procese, zalihe, nabavku, proizvodnju, finansije, fakturisanje, magacin i operativu, u jednom trenutku je prirodno da pređe na ERP rešenje. Ako menadžment želi da prati podatke iz više sistema, iz više sektora, zemalja ili timova, i da ima centralizovane dashboard-e, tada Power BI može biti mnogo bolji izbor.

Prelazak na CRM, ERP ili Power BI ne znači da Excel treba izbaciti. I mi danas koristimo HubSpot, ali i dalje koristimo Excel za određene analize, ad hoc modele, simulacije i brze provere. Isto tako, firma može da ima ERP povezan sa Power BI-jem, ali da i dalje koristi Excel kada želi da brzo izveze podatke, testira ideju ili napravi jednokratnu analizu.

Zato ne verujem u pristup da jedan alat treba da reši sve probleme. Bolji pristup je da grupišemo probleme i pronađemo pravo rešenje za svaku grupu. Neke stvari treba da budu u CRM-u. Neke u ERP-u. Neke u Power BI-ju. Neke i dalje sasvim smisleno ostaju u Excelu.

Kada kompanija nije sigurna šta joj treba, tada je najbolje da zastane i uradi dijagnozu. Šta trenutno pratimo? Gde gubimo vreme? Gde nastaju greške? Ko koristi podatke? Ko donosi odluke? Da li nam treba evidencija, analiza, automatizacija, dashboard, sistem za komunikaciju sa klijentima ili integracija svega toga?

Tek kada odgovorimo na ta pitanja, možemo da kažemo koji alat ima smisla. A danas, uz veštačku inteligenciju, imamo još više mogućnosti da pravimo sofisticirana, prilagođena i pametna rešenja, ali i dalje važi isto pravilo: prvo problem, zatim proces, pa tek onda alat.

Šta je za vas dobar dashboard? Šta on mora da pokaže da bi pomogao menadžmentu, a ne samo lepo izgledao?

Dobar dashboard nije onaj koji ima najlepše boje, najviše grafikona ili najmoderniji dizajn. Dobar dashboard je onaj koji pomaže ljudima da donesu bolju odluku.

Ranije smo dashboard-e često posmatrali kao mesto gde možemo da vidimo šta se dogodilo: koliki su prihodi, troškovi, profit, prodaja, broj kupaca, učinak tima ili rezultat kampanje. To je i dalje važno, ali mislim da u vremenu veštačke inteligencije dashboard treba da ode korak dalje.

Dobar dashboard danas ne treba samo da prikaže istorijsko kretanje poslovanja, već da pomogne da razumemo šta iz toga može da se desi dalje. On treba da poveže istoriju kompanije, trenutne podatke, podatke iz industrije i širi poslovni kontekst, a zatim da menadžmentu ponudi scenarije koje može da testira.

To je za mene prelazak sa klasičnog business intelligence-a na decision intelligence. Nije dovoljno samo da vidim šta se desilo prošlog meseca. Želim da razumem šta mogu da uradim sledeće. Šta će se desiti ako povećamo cenu? Šta ako smanjimo troškove? Šta ako uvedemo novi proizvod? Šta ako promenimo prodajni kanal? Šta ako jedan scenario optimizuje profit, a drugi rast?

U tom smislu, dobar dashboard postaje alat koji ne samo da informiše, već i sugeriše. Naravno, ne u smislu da menadžment slepo prihvati ono što alat kaže, već da dobije bolji okvir za razmišljanje. AI može da ukaže na obrasce koje možda nismo videli, da predloži dodatne analize, da prepozna odstupanja i da nam pomogne da testiramo različite pravce razvoja poslovanja.

Nebitno je da li govorimo o finansijama, prodaji, marketingu, HR-u, operacijama ili vođenju cele kompanije. Dobar dashboard mora da odgovori na tri pitanja: šta se dogodilo, zašto se dogodilo i šta možemo da uradimo dalje.

Ako posle gledanja dashboard-a menadžment i dalje pita “i šta sada?”, onda dashboard nije uradio posao. Ako im pomaže da jasnije vide problem, razumeju uzrok, testiraju scenarije i donesu bolju odluku, onda taj dashboard ima pravu vrednost.

Kako se vaš posao promenio pojavom AI alata, Copilota i svega što danas ulazi u Microsoft ekosistem? Da li AI smanjuje potrebu da ljudi znaju Excel i analitiku ili, naprotiv, još više traži da razumeju logiku podataka, pitanja i interpretacije rezultata?

Moj posao se značajno promenio pojavom veštačke inteligencije, posebno od novembra 2022. godine i pojave alata kao što su ChatGPT, a kasnije Copilot, Claude i drugi AI alati koje danas koristimo. Promenio se pre svega zato što se tempo inovacija drastično ubrzao. Ono što se ranije menjalo postepeno, sada se menja na mesečnom, nekada i na nedeljnom nivou.

To danas prožima gotovo svaki sektor: finansije, prodaju, marketing, HR, administraciju, menadžment, edukaciju i operacije. Moja uloga se zbog toga promenila u nekoliko pravaca.

S jedne strane, kao Microsoft MVP imam priliku da budem u direktnoj komunikaciji sa timovima koji razvijaju ove alate. To mi omogućava da prenesem šta je korisnicima zaista potrebno, šta zajednica traži, gde ljudi imaju problem i kako bi Copilot u Microsoft 365 okruženju, Excelu, Power BI-ju i drugim alatima mogao da bude korisniji. Na taj način ne samo da pratim razvoj, već imam priliku i da dam doprinos tome kako će izgledati upotreba veštačke inteligencije u alatima koje ljudi svakodnevno koriste.

S druge strane, kada se pojavi nova funkcionalnost, novi model ili nova mogućnost, moj posao nije samo da kažem: “Ljudi, izašlo je nešto novo.” To samo po sebi nije dovoljno korisno. Moj zadatak je da prvo testiram da li to zaista radi, kako radi, gde ima smisla, gde nema smisla i kome može da pomogne.

Na primer, ako izađe novi model u okviru ChatGPT-a, Claude-a ili Copilota, nije poenta samo da objavimo da je izašao novi model. Cilj je da vidimo po čemu je bolji od prethodnog, da li zaista pravi razliku u analizi podataka, pisanju izveštaja, radu u Excelu, izradi prezentacija, scenario analizama ili poslovnom odlučivanju. Tek kada to testiramo, možemo da napravimo konkretan case study koji je relevantan ljudima u njihovom poslu.

Zato mislim da AI ne smanjuje potrebu za mojom ulogom, niti za ulogom našeg tima. Naprotiv, čini je važnijom nego ikada. Danas se dešava toliko promena da ljudi ne mogu, niti treba, da prate svaku vest, svaki novi model, svaku novu funkcionalnost i svaki novi alat. Naša uloga je da budemo neka vrsta svetionika: da pratimo šta se dešava, da testiramo, filtriramo, razumemo i onda ljudima pokažemo šta od toga zaista ima vrednost.

Mi im na taj način štedimo vreme. Umesto da sami mesecima istražuju šta je novo i kako to mogu da primene, oni kod nas dobijaju strukturiran primer, konkretan poslovni scenario i objašnjenje kako to mogu odmah da koriste u svom radu.

Stoga, AI ne smanjuje potrebu da ljudi znaju Excel, analitiku ili rad sa podacima. Naprotiv, sada je još važnije da razumeju logiku podataka, da znaju da postave dobro pitanje, da umeju da provere rezultat i da kritički razmišljaju o onome što AI predlaže.

AI može da ubrza rad, ali ne može da zameni razumevanje. Ako ne znaš šta želiš da dobiješ, ako ne razumeš podatke i ako ne umeš da proceniš da li rezultat ima smisla, onda AI može samo brže da te odvede u pogrešnom pravcu.

Zato je naš zadatak da ljudima pokažemo kako da spoje ekspertizu, podatke i veštačku inteligenciju. Da li je to AI u Excelu, AI za ljude koji rade u finansijama, za prodaju, HR, administraciju, menadžment ili preduzetništvo, suština je ista: napraviti konkretan primer koji ljudima pomaže da iskoriste najbolji potencijal tehnologije u svom poslu.

Šta danas znači biti pismen za podatke u poslovnom svetu, a šta će značiti za pet godina?

Biti pismen za podatke danas je izuzetno važno, a mislim da će biti još važnije svakog narednog meseca, ne samo svake naredne godine.

To ne znači da svaka osoba mora da bude data scientist ili ekspert za analitiku. No znači da, ako vodite biznis, tim, sektor ili projekat, morate da imate podatke koji pokazuju šta se zaista dešava. Ne morate uvek odmah da donosite velike odluke na osnovu njih, ali morate bar da ih koristite da biste razumeli realno stanje.

Ako neko kaže: “Mi poslujemo odlično”, a nema podatke koji to potvrđuju, meni je teško da to prihvatim kao relevantnu tvrdnju. Možda postoji osećaj, možda postoji intuicija i to je u redu, ali u poslovnom razgovoru moramo imati neki dokaz. Ako tvrdimo da prodaja raste, da je proizvod profitabilan, da kampanja radi, da imamo problem sa troškovima ili da je tim efikasan, treba da imamo podatke koji to pokazuju.

Zato mislim da bi svaka pozicija u kompaniji, bez obzira na sektor, trebalo da koristi podatke kao argument za svoje odluke i predloge. Bez toga razgovor lako postaje subjektivan. Jedna osoba ima jedan osećaj, druga osoba drugi osećaj, a zapravo nemamo zajedničku osnovu za donošenje odluka.

Za pet godina, iskreno, ne bih se usudio da dajem velike prognoze. Od novembra 2022. godine do danas promenilo se toliko toga u oblasti veštačke inteligencije da bi bilo neozbiljno tvrditi da tačno znamo kako će poslovni svet izgledati za pet godina. Ono što sigurno znam jeste da će podaci imati sve važniju ulogu.

Ako danas nemate istorijske podatke o svom poslovanju, moj savet je da krenete odmah. Neka vam čitanje ovog intervjua bude okidač da počnete da beležite, pratite i analizirate ono što je važno. Za pet godina ćete makar imati pet godina istorije svog poslovanja, a to će vam mnogo pomoći da razumete trendove, sezonalnost, profitabilnost, ponašanje kupaca, troškove i efekte odluka koje ste donosili.

Mnogi ljudi vode biznis kroz stanje na računu. Ako ima novca na računu, misle da je sve dobro. Ako nema novca, misle da je sve loše. To ne mora da bude tačno. Novac na računu je važan, ali nije dovoljan pokazatelj zdravlja biznisa. Možete imati prihod, a lošu profitabilnost. Možete imati novac danas, a veliki problem sa cash flow-om za tri meseca. Možete imati rast prodaje, a da zapravo gubite novac na proizvodu koji najviše prodajete.

Zato podaci nisu luksuz, već osnova ozbiljnog poslovanja.

Moj savet ljudima je da, u najpozitivnijem smislu, budu malo sebični kada je razvoj u pitanju. Da rade na sebi, na svom znanju, na svojoj sposobnosti da razumeju podatke, alate i veštačku inteligenciju. Nije presudno da li će učiti sa nama, sa nekim drugim ili samostalno. Važno je da uče.

Trenutno živimo u vremenu velike transformacije veština. Mnogo je lakše da postepeno hvatamo korak sa promenama nego da za pet ili deset godina shvatimo da smo mnogo toga propustili, pa da pokušamo da nadoknadimo sve za nekoliko meseci. To je onda nerealno očekivanje.

Zato za mene pismenost za podatke danas znači odgovornost prema sebi, svom poslu i timu. A u budućnosti će značiti još više: sposobnost da razumete svet koji se menja, da koristite tehnologiju pametno i da odluke ne donosite samo na osnovu osećaja, već na osnovu činjenica, konteksta i dobrog razumevanja podataka.

Višestruki ste Microsoft MVP. Šta ta titula stvarno znači, kako se do nje dolazi i šta ona govori o čoveku osim toga da dobro poznaje Microsoft alate? Kakvo je vaše iskustvo sa Microsoft MVP zajednicom, MVP Summitom i ljudima koje ste kroz taj svet upoznali?

Microsoft MVP, odnosno Microsoft Most Valuable Professional, jeste titula na koju sam veoma ponosan. Lepo zvuči, ali meni je još važnije šta ona predstavlja. To nije samo priznanje da neko dobro poznaje Microsoft alate, već priznanje za doprinos zajednici.

Koliko mi je poznato, Microsoft MVP titulu ima oko 3.000 ljudi širom sveta iz različitih oblasti, a ja sam jedan od manjeg broja ljudi koji su prepoznati baš u kombinaciji Excel-a i Copilot-a. U Srbiji sam jedini u toj oblasti, što mi je posebno drago, jer kada dođem pred ljude kao edukator, oni znaju da iza toga stoji i određena međunarodna validacija mog rada.

No, ta titula nije došla sama od sebe. Ona je rezultat kontinuiranog doprinosa zajednici. Svake godine se obnavlja tako što Microsoft-u šaljem pregled svega što sam uradio u prethodnih 365 dana kroz različite kategorije doprinosa. To nisu samo tutorijali na društvenim mrežama. Tu ulaze predavanja na relevantnim konferencijama, edukacije, rad sa zajednicom, mentorstvo, pomoć pojedincima i kompanijama, kreiranje sadržaja, davanje povratnih informacija i generalno doprinos razvoju Microsoft ekosistema.

Microsoft zatim procenjuje da li je taj doprinos zaista relevantan, da li pomaže zajednici i da li ima vrednost za ljude koji koriste njihove alate. Ja sam pet godina zaredom dobijao MVP titulu, a u narednim danima očekujem i potvrdu šeste po redu.

Posebno dragocen deo tog iskustva jeste MVP zajednica i MVP Summit, godišnja konferencija koja se održava u Redmondu, sedištu Microsoft-a. Imao sam priliku da budem tamo 2025. i 2026. godine i to je za mene bilo izuzetno iskustvo. Na jednom mestu se okupe ljudi iz celog sveta, iz različitih kultura, tržišta i oblasti ekspertize. Neko dolazi iz Australije, neko iz Evrope, neko iz Amerike, ali svi imaju istu zajedničku crtu: duboko poznaju tehnologiju i žele da znanje dele sa drugima.

Meni je posebno zanimljivo kada vidim koliko se Excel koristi u različitim kontekstima. Na primer, jedan kolega iz Australije, Tim, radio je finansijski model u Excel-u za farmu jaja. Cilj je bio da se optimizuje koliko kartona za jaja treba da bude dostupno svakog jutra, tako da ih ne nedostaje, ali i da ih ne ostaje previše. Kada takav problem posmatrate na većoj skali, shvatite koliko Excel može da bude moćan alat za rešavanje vrlo konkretnih poslovnih izazova.

Još jedna velika vrednost MVP zajednice jeste direktan kontakt sa ljudima iz Microsoft-a koji razvijaju alate koje mi svakodnevno koristimo. Imate priliku da razgovarate sa timovima koji rade na Copilot-u u Excel-u, Pivot tabelama, Power BI-ju i drugim funkcionalnostima. Nekada su to formalni sastanci, nekada neformalni razgovori, ali u oba slučaja imate mogućnost da podelite povratne informacije iz prakse i da kažete šta korisnicima zaista treba.

To je za mene možda i najveća vrednost. Ne samo da mogu da pratim šta dolazi, već mogu i da dam doprinos tome kako će određena funkcionalnost izgledati. Naravno, često sam pod NDA obavezama, pa ne mogu uvek da pričam o svemu što vidim ili čujem. No, kada mogu, onda zajednica koja prati moj rad dobija među prvima informacije o novim mogućnostima, alatima i promenama koje dolaze.

Zato MVP titulu ne doživljavam samo kao lično priznanje. Doživljavam je kao most između Microsoft-a, globalne MVP zajednice i ljudi sa kojima mi radimo ovde u Srbiji, regionu, dijaspori i šire. Moja uloga je da ono što vidim, naučim i testiram prevedem na jezik koji ljudima ovde može odmah da koristi u poslu.

Kroz ovaj posao ste upoznali mnogo sjajnih ljudi, kompanija i zajednica. Koji susreti su vam najviše promenili pogled na to šta sve može da nastane iz jednog naizgled “običnog” alata kao što je Excel?

Ovo je odlično pitanje, zato što sam kroz rad sa kompanijama zaista video koliko jedan naizgled običan alat može da promeni način rada, posebno kada se primeni na pravi problem.

Jedan od primera koji mi je ostao posebno autentičan jeste saradnja sa jednom kompanijom koja se bavi špedicijom i logistikom. Pozvali su nas i rekli: “Voleli bismo da dođete kod nas, da vidite kako radimo i da nam kažete kako to može da se unapredi.”

Kada smo došli, oni su iz ormara izvadili svesku. U toj svesci je bila nacrtana tabela. Rekli su: “Ovo je kamion, krenuo je tom i tom rutom, ovo su podaci o kamionu, ovde vodimo evidenciju.” Zatim su izvadili drugu svesku i pokazali gde evidentiraju kilometražu. Onda treću svesku, u kojoj su pratili naplatu, klijente i ostale podatke.

Ono što je meni bilo fascinantno jeste da su oni sve to vodili vrlo uredno. Imali su logiku, imali su strukturu, znali su šta prate i zašto prate. Problem nije bio u tome što nisu imali sistem razmišljanja. Problem je bio u tome što je sve bilo na papiru.

Rekao sam im: “Ljudi, vi ovo radite sjajno. Mi ne moramo da menjamo vašu logiku. Samo treba da je digitalizujemo.” Ono što su oni radili kroz više svezaka, ručno prepisivanje i povezivanje podataka, moglo je da se postavi kroz Excel, više sheet-ova, tabele, šifre i osnovna povezivanja podataka.

I to je za mene bio sjajan primer da digitalizacija ne mora uvek da znači da sve treba srušiti i napraviti od nule. Nekada je dovoljno da prepoznamo da ljudi već imaju dobar proces, samo ga treba prebaciti u alat koji će smanjiti ručni rad, greške i potrebu za prepisivanjem.

Kada su to videli, bukvalno su progledali. Nisu morali da zapošljavaju dodatne ljude da ručno prepisuju podatke iz jedne evidencije u drugu. Samo smo ono što već rade preveli u digitalni okvir. Kasnije smo im pomogli i oko Microsoft 365 okruženja i dodatnog unapređenja procesa.

Takvi primeri su mi mnogo važni, jer pokazuju da Excel nije samo alat za velike korporacije, ljude zaposlene u finansijama ili analitičke timove. Excel može da bude prvi ozbiljan korak digitalne transformacije za malu ili srednju firmu koja već ima poslovnu logiku, ali joj treba bolji način da je sprovede.

Naravno, imali smo i drugačije primere. Nekada kompanija već radi izveštaje u Excelu, ali vidimo da je vreme da se pređe na Power BI, jer treba standardizovan dashboard, centralizovano izveštavanje i deljenje podataka sa više sektora ili zemalja. Nekada vidimo da se neki proces ponavlja i da ima smisla automatizovati ga. Nekada danas u sve to možemo da uključimo i veštačku inteligenciju.

Primer te logističke kompanije mi je ostao posebno drag, jer pokazuje suštinu. Ljudi su sve radili ispravno, samo u svesci. A kada smo taj isti način razmišljanja prebacili u Excel i digitalno okruženje, dobili su mnogo veću produktivnost, bolju preglednost i više vremena da se bave poslom, umesto prepisivanjem podataka.

Hajde da se dotaknemo vašeg tima. Ko su ljudi danas u Outliers timu, kako su došli do vas, zašto ste izabrali baš njih i šta svako od njih donosi priči koju više ne možete i ne trebate da nosite sami?

Ovo je za mene jedna od najvažnijih tema, jer je dugo sve delovalo kao “Excel Grašić”, a zapravo danas iza svega stoji tim. I mislim da je to prirodan razvoj svakog posla koji krene od personalnog brenda. U jednom trenutku shvatiš da, ako želiš da praviš ozbiljnu vrednost, ne možeš i ne treba sve da nosiš sam.

Danas Outliers posmatram kroz nekoliko stubova. Tu je product & education deo, gde se bavimo kursevima, programima, sadržajem, metodologijom i time kako da znanje bude primenljivo. Tu su ljudi koji rade sa polaznicima i kompanijama, prate njihovo iskustvo, pitanja, napredak i podršku. Tu je sales & revenue deo, koji nam pomaže da bolje razumemo potrebe pojedinaca i kompanija i da ponudimo pravi format edukacije. Tu su kontroling, operacije i procesi, bez kojih nema stabilnog sistema, naplate, kontrole i održivosti. I tu je marketing & growth, jer sve što radimo mora da dođe do ljudi kojima može da pomogne.

U timu su ljudi poput Slađane, koja donosi veliku vrednost kroz rad sa polaznicima, podršku i razumevanje njihovog puta; Bojane, koja mnogo doprinosi kroz kontroling, operativnu logiku i povezivanje teorije sa praksom; Vlade i Milice u sales i business development delu, gde gradimo kvalitetniji odnos sa pojedincima i kompanijama; Jelene, koja mi je važna podrška i u privatnom i u poslovnom smislu, posebno kroz razmišljanje, balans i operativne odluke.

Za marketing i sve ono što se tiče komunikacije sa zajednicom tu su Janko, Marijana i Jelena. Njihova uloga je veoma važna jer nam pomažu da budemo konzistentni na društvenim mrežama, da više od 400.000 ljudi koji nas prate bude u toku sa najnovijim stvarima koje se dešavaju, da kampanje budu dobro postavljene, da webinari i događaji na koje dođe i po 10.000 ljudi budu kvalitetno izvedeni i da svaki tutorijal bude koristan, konkretan i relevantan. U vremenu u kom se stvari menjaju gotovo iz meseca u mesec, ta vrsta komunikacije sa zajednicom postaje izuzetno važna.

Važan deo naše priče čine i eksterni saradnici. Miloš nam pomaže u dizajnu i vizuelnom identitetu, Milan u web development-u i održavanju sajta, Jovan u video editing-u, kao i drugi ljudi koji na različite načine doprinose tome da sve što radimo bude kvalitetnije, profesionalnije i korisnije za zajednicu.

Neke ljude sam birao zbog znanja, neke zbog karaktera, neke zbog energije, a najbolje je kada imaš sve to zajedno. Danas mnogo više cenim pouzdanost, odgovornost i spremnost da neko raste zajedno sa sistemom nego samo jednu konkretnu veštinu.

Outliers više nije samo moja energija. To je sistem ljudi koji zajedno pokušavaju da urade istu stvar: da znanje učine dostupnim, praktičnim i korisnim. Ovo je ujedno i prilika da se zahvalim celom timu na svemu što doprinose, na poverenju, energiji i svemu što zajednički kreiramo i gradimo.

Za kraj, šta biste rekli danas nekome ko, bez obzira na sve dostupne resurse, i dalje ne ume da koristi Microsoft Excel, a želi da se bavi preduzetništvom?

Rekao bih mu vrlo direktno: Ako želiš da se baviš preduzetništvom, ne moraš da budeš Excel ekspert, ali moraš da razumeš svoje brojeve.

Preduzetništvo nije samo ideja, energija i hrabrost. To je i prihod, trošak, marža, cash flow, prodaja, konverzija, zalihe, plate, porezi, investicije i odluke koje svakog dana utiču na opstanak biznisa. Ako sve to vodiš “otprilike”, mnogo rizikuješ.

Excel je najdostupniji prvi korak da uvedeš red. Ne moraš odmah da imaš savršen CRM, ERP ili BI sistem. Ali, moraš da znaš koliko zarađuješ, koliko trošiš, šta ti je profitabilno, koji kanal radi, koji proizvod ima smisla i gde gubiš novac.

Zato bih svakom preduzetniku rekao: Nemoj učiti Excel zbog Excela. Uči ga da bi bolje razumeo svoj biznis. Jer, onog trenutka kada razumeš brojeve, donosiš bolje odluke. A bolje odluke su razlika između ideje koja lepo zvuči i biznisa koji stvarno može da raste.