Stručnjaci za umjetnu inteligenciju pojašnjavaju gdje hrvatske tvrtke najviše zaostaju za konkurencijom

Nedavna analiza Ekonomskog instituta Zagreb o razvoju umjetne inteligencije (AI) u Hrvatskoj pokazuje da većina takvih tvrtki zapravo spada u one u kojima je manje od deset zaposlenih.

Gotovo ih je tri četvrtine ili 73,8 posto, a više od polovice takvih mikro-tvrtki ima samo jednog zaposlenika, odnosno riječ je o pojedinačnim naporima u malim timovima za razvoj AI rješenja i aplikacija.

Neke tvrtke rade na razvoju AI-a samostalno, a neke u suradnji s drugim poduzećima i organizacijama.

Većina ih je registrirano u područjima informacijsko-komunikacijskih tehnologija i prerađivačke industrije.

No, isto tako treba reći da je razvoj AI-a vrlo izazovan za male i srednje tvrtke te za one koje ne posluju u IT sektoru, pa se često odgađa taj korak čime se onda riskira zaostajanje za konkurencijom.

O temi razvoja AI-a u Hrvatskoj razgovarali smo s Krešimirom Musom i Damirom Kopljarom, stručnjacima tvrtke Croz koja se već više od 20 godina bavi davanjem potpore biznisima u traženju najboljih razvojnih tehnoloških rješenja.

Dok nam je Musa dao informacije o tome kakav je globalni kontekst, što je s pitanjem europske suverenosti u primjeni AI-a te o njegovoj dvojnoj uporabi i edukaciji poslodavaca, Kopljar se više fokusirao na pogled iz perspektive domaće situacije.

Kakva je situacija kad je riječ o razvoju AI-a u Hrvatskoj? Koliko je uopće prisutan i raširen razvoj u usporedbi s uporabom AI-a u domaćem korporativnom sektoru? Koliki su pomaci u zadnjih godinu ili dvije?

U zadnje dvije godine vidimo golemi pomak. Nekad je AI bio nešto o čemu su govorili samo pioniri ili pojedini entuzijasti u kompanijama, a danas gotovo da nema tvrtke koja na neki način ne koristi AI. To se često događa indirektno, kroz alate koji su već obogaćeni AI-em, ali sve više i kroz vlastite projekte. Hrvatska nije izuzetak u tome, iako je jasno da je razvoj u manjoj mjeri zastupljen nego sama uporaba. Najveće promjene dogodile su se upravo u zadnje dvije godine – AI je od ‘lijepo je imati’ postao nužnost, pa barem u obliku eksperimenta ili pilot-projekta.

Istodobno, i u Hrvatskoj se sve više prepoznaje da AI nije samo alat za pojedinačne poslovne optimizacije, nego i pitanje strateške konkurentnosti. Ako Europa želi zadržati i pojačati suverenost u kritičnim područjima poput obrane, energetike i proizvodnje, mora graditi vlastite AI kapacitete, a Hrvatska treba biti dio tog vala.

Koji su glavni izazovi s kojima se susreću hrvatske tvrtke koje žele razvijati AI?

Glavni izazovi su znanje i iskustvo. Mnoge tvrtke ne znaju prepoznati gdje AI može donijeti najveću vrijednost, pa se zadovolje generičkim ‘chatbotom’. Drugi ekstrem su preambiciozna očekivanja, primjerice želja da se odmah potpuno automatizira kompleksan proces. U praksi, najbolji rezultati postižu se kombinacijom ljudi i AI-a gdje ljudi ostaju u petlji i svojim znanjem kontinuirano poboljšavaju sustav. Tehnički izazovi su uvijek prisutni, od kvalitetnog prikupljanja podataka preko treniranja modela pa do integracije u stvarno poslovno okruženje. Upravo ta integracija je često najzahtjevniji dio.

Osim tehničkih pitanja postoji i strateški izazov, a to je kako hrvatske tvrtke mogu iskoristiti europske inicijative i fondove usmjerene prema tehnologijama s dvojnom uporabom, odnosno onima koje poput dronova  mogu imati i civilnu i obrambenu primjenu, i time se pozicionirati dugoročno.

Sva ova pitanja samo potvrđuju da, kad je AI u pitanju, moramo sustavno pristupiti izgradnji strateških i operativnih znanja kod poslodavaca kako ne bismo propustili prilike koje neminovno postoje u današnjem globalnom svijetu.

Što su zapravo ključne razlike u procesu razvoja AI-a u odnosu na samu uporabu, odnosno primjenu AI-a u korporativnom sektoru?

Razvoj je puno složeniji jer uključuje sve faze: od podataka, pripreme i treniranja modela pa do implementacije i održavanja. To je inženjerski posao koji traži multidisciplinarnost. Upotreba je s druge strane dostupnija, dovoljno je kupiti alat ili licencu i naučiti ljude da ga koriste. No upravo je tu opasnost. Korisnici moraju razumjeti rizike, primjerice mogućnost da model halucinira ili da isti upit ne daje uvijek isti odgovor. Kod razvoja se sve to može kontrolirati i prilagoditi kontekstu firme.

Koji su sektori u gospodarstvu najzastupljeniji kad je riječ o razvoju AI-a u Hrvatskoj? Postoji li velika razlika između velikih i srednjih ili malih poduzeća u tom smislu?

AI je horizontalna tehnologija, pa ga vidimo svugdje – od financijskog sektora i osiguranja preko telekoma, pa do proizvodnje i maloprodaje. Male firme s nekoliko zaposlenika često su spremnije eksperimentirati jer im svaki mali dobitak odmah znači puno. Velike firme imaju resurse i obično već grade interne AI timove. Najviše zaostaju srednje velike firme. Imaju dovoljno procesa da bi AI donio vrijednost, ali često nemaju osjećaj da su dovoljno veliki da bi investirali.

Dodatno, u europskom kontekstu upravo se proizvodna industrija i obrana prepoznaju kao sektori koji će dobiti najveći zamah. Vidjeli smo već ranije ove godine da, primjerice, Francuska već pokreće velike državne programe vezane uz AI. EU planira snažno financirati razvoj AI tehnologija dvojne uporabe. To otvara prilike i za hrvatske firme koje su dovoljno agilne da se uključe i kvalitetno pozicioniraju.

Što bi moglo potaknuti brži i uspješniji razvoj AI-a u Hrvatskoj? Postoje li neki konkretni koraci koje bi se moglo napraviti?

Najviše bi pomogla kultura brzih pobjeda. Kad firma krene s manjim projektima koji se mogu brzo izvesti i daju vidljiv rezultat stvara se momentum i motivacija da se ide u veća ulaganja. Također, ulaganje u edukaciju zaposlenika i razvoj unutarnjih kompetencija je ključno. AI projekti uspijevaju onda kada se ne rade samo za IT nego kada poslovni korisnici shvate gdje im točno može pomoći i kad aktivno sudjeluju u oblikovanju procesa.

Osim toga, važno je i na nacionalnoj razini omogućiti, posebno manjim i srednjim poduzećima, da eksperimentiraju s AI-jem bez visokih inicijalnih ulaganja.  Mehanizmi za to mogu biti razni, poput tematskih ‘sandboxa’ (eksperimentiranja u zaštićenom okruženju) i veće dostupnosti data centara opremljenih adekvatnom razinom tehnologije. Edukacija poslodavaca i menadžmenta o mogućnostima AI-a također je kritična jer bez razumijevanja na razini uprava nema ozbiljnih projekata.

Što bi mogla biti cijena čekanja ili zaostajanja u razvoju AI-a?

Kao i kod svake velike tehnologije, cijena je golema. Oni koji kasne ne samo da propuštaju priliku za učinkovitost i uštede, nego riskiraju da im konkurencija redefinira tržište. AI ne mijenja samo kako radimo stvari, nego i što radimo. Primjerice, u nekim industrijama cijeli poslovni modeli već su pod pritiskom zbog AI-a.

Na razini EU-a cijena čekanja znači i gubitak tehnološke suverenosti. Ako previše zaostanemo ne radi se samo o propuštenim poslovnim prilikama, nego i o strateškoj ovisnosti o tehnologijama izvan Europe što je posebno osjetljivo u kontekstu sigurnosti i obrane.

Postoji li u Hrvatskoj dovoljno stručnog kapaciteta za uspješan razvoj AI-a ili su i tu potrebni određeni pomaci i napredak?

Hrvatska ima odlične fakultete i jako talentirane inženjere. Problem je što ih nema dovoljno i što će nestašica kvalitetnih ljudi postati još izraženija ako svaka firma poželi vlastiti AI tim. Osim toga, tehnologija se vrlo brzo mijenja i zahtijeva stalno učenje i prilagodbu. Upravo zbog toga mi smo odlučili značajno ulagati u dio našeg portfelja koji se odnosi na osnaživanje klijenata, kroz konzalting i edukaciju pomažemo kompanijama da razviju vlastite AI kompetencije i da ne ovise isključivo o vanjskim partnerima. Na taj način mogu dugoročno graditi održive kapacitete unutar svojih timova.

Na europskoj sceni žustri su prijepori oko toga otežava li europsko zakonodavstvo uspješan razvoj i primjenu AI-a u Europskoj uniji? Što vi mislite o tome? Ima li problema i koji su te koja bi bila rješenja?

Za većinu kompanija regulativa se trenutačno zapravo i ne osjeti jer velika većina poslovnih slučajeva spada u kategoriju niskog rizika i zahtjevi su svedeni na zdrave prakse – edukaciju zaposlenika, informiranje korisnika i izgradnju robusnih sustava. Ipak, stigma da Europa ima ‘pretešku’ regulativu i dalje postoji i to je nešto čega moramo biti svjesni. Potrebno je paziti da regulativa ne postane prepreka, osobito za tvrtke koje žele biti globalno relevantne, kao i za investitore koji procjenjuju isplati li se ulagati kapital u EU. Ključ je pronaći ravnotežu između zaštite korisnika i poticanja inovacije.

Upravo zato uloga europskih i nacionalnih ‘sandboxova’ postaje ključna – oni omogućuju sigurno testiranje tehnologija u kontroliranom okruženju, bez nepotrebnog administrativnog opterećenja.