AI je sadašnjost: Što Hrvatska može naučiti od Bliskog istoka?

„AI nije pitanje tehnologije, nego stvaranja poslovne vrijednosti. Na Bliskom istoku više se ne pita ‘možemo li?’, nego ‘koliko brzo možemo?’.“ Tim je riječima, Amel Pašić, Direktor prodaje i poslovnog razvoja za regiju Adriatics, Middle East & Africa u Solvershipu, otvorio AIMPACT Meetup „AI Kings of the desert“. Događaj je održan u Zagrebu, a okupio je lidere iz Hrvatske i Saudijske Arabije, uz podršku partnera iz tehnološkog i konzultantskog sektora.

Cilj je bio otvoriti iskrenu raspravu o tome gdje se Hrvatska zapravo nalazi na AI putu, koje su ključne prepreke, te što možemo naučiti od tržišta koja su već AI ugradila u samu jezgru poslovanja i nacionalne strategije.

Od hype-a do poslovne strategije

U uvodnoj prezentaciji pod nazivom „AI Through the Client’s Eyes: What Businesses in the Middle East Really Want“, Amel Pašić je istaknuo da Bliski istok više ne eksperimentira s umjetnom inteligencijom, ondje se ona sustavno primjenjuje.

„U Saudijskoj Arabiji više ne postoji pitanje ‘što AI može učiniti’, nego ‘što AI može učiniti za nas – ovaj kvartal’. To je ključna razlika u razmišljanju. Kod njih je AI temelj konkurentnosti, a ne luksuz za istraživanje,“ rekao je Amel.

Primjeri poput HUMAIN-a, državne AI kompanije koju je osnovao Public Investment Fund (PIF), te Digitalne strategije Abu Dhabija, koja predviđa potpunu automatizaciju državnih usluga do 2027., pokazuju koliko je regija strateški pristupila stvaranju AI ekonomije.

„Na Bliskom istoku AI nije buzzword već plan,“ istaknuo je Amel Pašić.

Bez kvalitetnih podataka nema uspješnog AI-a

Prva tema panel diskusije otvorila je najvažnije pitanje: kako postaviti temelje za uspješan AI. „AI je samo toliko dobar koliko su dobri podaci iza njega. Bez kvalitetnog Data Governance okvira nema učinkovitog AI-a. To je preduvjet za sve ozbiljne projekte.“. istaknuo je Dražen Oreščanin, jedan od suosnivača Solvershipa i izvršni direktor Legita.

Iz Saudijske Arabije, Turki Al Rashdi, stručnjak za zaštitu podataka i član PDPL tima, objasnio je kako tamošnji regulatorni okvir omogućuje sigurnu i odgovornu primjenu umjetne inteligencije.

Kada je riječ o pitanju kvalitete podataka, panelisti su se složili, bez dobrih podataka nema dobrog AI-a. No, problem se ne rješava samo tehnologijom, već razumijevanjem poslovnih procesa i postavljanjem odgovornosti unutar organizacije.

„Prije implementacije složenijih AI rješenja, potrebno je napraviti procjenu kvalitete i procesa upravljanja podacima. Obično to radimo kroz projekte Data Readiness Assesmenta, gdje profiliramo podatke, procijenimo razinu kvalitete podataka, potrebne integracije, te zrelost procesa upravljanja podacima. Svrha toga je vidjeti koliki je fit podataka u odnosu na cilj koji se želi ostvariti uvođenjem AI rješenja, te sukladno tome klijentima dajemo i preporuke što trebaju poduzeti da bi podaci i povezani procesi bili potpuno dobri za AI Use case koji se želi realizirati.,“ istaknula je Lidija tijekom rasprave. „Ovisno o poslovnim ciljevima, koji se žele ostvariti uvođenjem umjetne inteligencije, definiramo zajedničke korake za uspostavu kvalitetnog data governance okvira jer je to preduvjet svake uspješne implementacije naprednih analitičkih i AI rješenja.“

Od ideje do implementacije: AI u praksi

Sljedeći dio panela usredotočio se na operativnu primjenu AI-a, odnosno, kako prijeći od ideje do stvarne implementacije. Publika je u anketi istaknula da im AI trenutačno najviše može pomoći u automatizaciji ponavljajućih zadataka i analizi podataka, što pokazuje potrebu za brzim, konkretnim rješenjima.

Lidija Karaga, predsjednica uprave Solvershipa, podijelila je iskustvo razvoja AI Data model asistenta, u svrhu pretraživanja dokumentacije Data Modela - standardizirane strukture koja objedinjuje i organizira podatke iz različitih sustava. Isti je dokazao kako praktična rješenja mogu ubrzati poslovanje: klijentima i partnerima putem jednostavnog pretraživanja dokumentacije, te interno kroz bržu edukaciju novih zaposlenika.

Kako prijeći sa riječi na djelo pojasnio je i Davor Runje, Potpredsjednik za Agentic Engineering u Synthpop AI-u, te poručio: "Potrebno je izaći u stvarni svijet. Treba identificirati područja koja već danas mogu donijeti opipljivu korist i rješavati probleme koji će biti relevantni i u budućnosti. Ključno je što prije doći do korisnika kojima AI rješenje može odmah pomoći. Ako je netko spreman platiti za rješenje i ono se zadrži u njegovim procesima, onda imate jasnu potvrdu vrijednosti. Sve ostalo može se graditi na tome.”

Lekcije s Bliskog istoka: "mindset", procesi i brzina

Panel se nastavio s temom kako mjeriti uspjeh AI projekata i koje lekcije Hrvatska može primijeniti. Na Bliskom istoku, uspjeh se mjeri kroz brzinu implementacije, produktivnost i mjerljive rezultate, dok se u Hrvatskoj AI često promatra kao dugoročna investicija bez jasnih ciljeva.

„Naš napredak pokreće kombinacija nacionalne strategije, predanog vodstva i stanovništva koje spremno prihvaća tehnologiju kako bi unaprijedilo svakodnevni život. Taj zamah ne dolazi samo od pojedinačnih kompanija ili sektora – on odražava jedinstveno nacionalno vodstvo u okviru Vizije 2030. Danas svaki resor i svako veliko

poduzeće promatra umjetnu inteligenciju kao strateški prioritet te aktivno istražuje kako je integrirati radi jačanja svojih sposobnosti i poboljšanja performansi. Zapravo, stvarni rizik ne leži u usvajanju umjetne inteligencije, već u njezinu ignoriranju. Umjetna inteligencija predstavlja iznimnu priliku za podizanje kvalitete života i transformaciju načina na koji radimo.“ poručio je Turki Al Rashdi.

Na pitanje o spremnosti hrvatskih kompanija, Davor Runje dodao je zanimljiv osvrt: „U SAD-u, AI tvrtke prvo prodaju pa onda proizvode. Naprave prototip, testiraju tržište, i ako ga uspiju prodati nekolicini kompanija, nakon toga pronalaze sredstva te kreću u razvoj i proizvodnju. Takva strategija donosi bolje rezultate. Kod nas i u Europi često radimo obrnuto - prvo razvijamo savršen proizvod, pa ga onda pokušavamo prodati. AI rješenja treba graditi postupno, kroz stvarne klijente i povratne informacije.“

Lidija Karaga je dodala: „Hrvatske kompanije s kojima surađujemo imaju znanje, ljude i ideje, ali treba više odlučnosti."

Na pitanje, koje su 3 ključne lekcije koje hrvatske kompanije mogu naučiti od Bliskog istoka, odgovor je dao Turki Al Rashdi: "Najvažnija lekcija je razmišljati ambiciozno i djelovati brzo. Ne čekajte savršenstvo - usredotočite se na smisleni napredak i stalna poboljšanja. Također je ključno od početka biti usklađen s regulatornim okvirima. A iznad svega, ulagati u ljude: uključiti ih u proces, osnažiti ih novim vještinama i učiniti ih dijelom transformacije."

Možemo zaključiti da AI neće čekati. Oni koji danas postave temelje, sutra će diktirati tempo tržišta.

Zaključak

U završnici panela moderator je postavio pitanje svima: „Koje biste AI rješenje prvo implementirali da sutra vodite hrvatsku kompaniju?“ Odgovori su bili različiti, ali svi su se složili - treba početi s rješenjima koja nisu kompleksna za implementaciju, ne zahtijevaju velike investicije i grade kulturu podataka.

„AI nije tu da zamijeni ljude - on nam omogućuje nadmašiti vlastita ograničenja,“ zaključio je Amel Pašić, uz poziv tvrtkama da procijene vlastitu spremnost za AI i počnu graditi svoj podatkovni temelj već danas.

O događaju

„AI Kings of the desert“ treći je AIMPACT Meetup održan u organizaciji Solvershipa, u Bird Incubatoru, uz sudjelovanje stručnjaka iz Hrvatske i Saudijske Arabije. Kroz predavanje, fireside chat, panel i interaktivne ankete, sudionici su raspravljali o razvoju AI strategija, važnosti upravljanja podacima i stvaranju konkretne poslovne vrijednosti primjenom umjetne inteligencije