HotelSync investicija: lekcije za AI u industriji Srbije

Milionske investicije u srpske softverske firme nisu vest samo za IT zajednicu. One su signal da se tržište ozbiljno kladi na automatizaciju procesa, merljive uštede i brže donošenje odluka — isti razlozi zbog kojih se danas uvodi AI u proizvodnji.

Priča o HotelSync-u (prepoznatom kao rešenju koje pomaže hotelima da digitalizuju prodaju i upravljanje kanalima rezervacija) zanimljiva je baš zato što ne govori direktno o veštačkoj inteligenciji, već o onome što AI u praksi uvek traži pre svega: uređene procese, centralizovane podatke i disciplinu u radu. Ako ste u industriji ili proizvodnji u Srbiji, ovo je dobar trenutak da izvučete pouke — i da ih primenite na svoje pogone, planiranje i kvalitet.

Zašto je investicija u HotelSync važna i van hotelijerstva

Odgovor prvo: Investicija u firmu poput HotelSync-a pokazuje da kapital ide tamo gde postoji jasan, ponovljiv efekat automatizacije: manje ručnog rada, manje grešaka i više prihoda po istom timu.

U hotelijerstvu se to najčešće vidi kroz centralizaciju prodajnih kanala i operativnih zadataka: cene, dostupnost, rezervacije, pravila otkazivanja, komunikacija sa platformama. Kada se to radi ručno ili „polu-ručno“, greške su skupe: overbooking, pogrešne cene, neusklađen kalendar, izgubljene rezervacije.

U proizvodnji je analogija brutalno jasna. Ručni unos podataka u Excel, nepovezani sistemi između nabavke i proizvodnje, „tajno znanje“ u glavama majstora i planera — sve to proizvodi:

• pogrešna naručivanja materijala
• zastoj na liniji zbog nedostupnih delova
• loš OEE jer se uzroci zastoja ne beleže konzistentno
• slab trag kvaliteta (traceability)

Investicije u B2B softver su, praktično, investicije u standardizaciju. A standardizacija je preduslov da AI uopšte bude koristan, a ne samo još jedan projekat koji „ne radi kod nas“.

Automatizacija kao temelj: bez toga nema AI u proizvodnji

Odgovor prvo: AI ne popravlja haos. AI pojačava ono što već imate — dobro ili loše.

HotelSync (kao i slični sistemi u ugostiteljstvu) donosi vrednost jer uvodi jedinstveno mesto istine: šta prodajemo, po kojoj ceni, gde i pod kojim uslovima. To je „dosadni“ deo digitalizacije, ali je zapravo najvažniji.

U industrijskim kompanijama u Srbiji isti princip izgleda ovako:

1) Jedan izvor podataka o proizvodnji

Ako plan, realizacija i kvalitet žive u tri različita fajla/sistema, AI neće imati stabilnu osnovu. Prvi korak je da imate konzistentne zapise:

• radni nalozi i stvarno vreme izvedbe
• potrošnja materijala po šarži
• parametri procesa (temperature, brzine, pritisci)
• reklamacije i uzroci neusklađenosti

2) Automatizovan unos (gde god može)

U hotelijerstvu se automatizuje sinkronizacija dostupnosti i cena; u proizvodnji automatizujete hvatanje signala sa mašina (PLC, SCADA), skeniranje bar-kodova, digitalne check-liste. Ručni unos treba svesti na minimum jer ručni unos znači:

• kašnjenje
• greške
• manjak poverenja u podatke

3) Procesi koji imaju vlasnika

Najbrži način da AI projekat propadne je da niko nije vlasnik procesa. U uspešnim implementacijama postoji jasno:

• ko odobrava promene
• ko održava šifre artikala i normativ
• ko je odgovoran za tačnost master podataka

Dobra automatizacija je kao dobra proizvodna linija: radi i kad je najiskusniji čovek na odmoru.

Šta HotelSync model govori o B2B prodaji: industrija može isto

Odgovor prvo: Industrijske firme često potcenjuju koliko „prodaja“ zavisi od operativne preciznosti — a softver to pretvara u predvidiv proces.

HotelSync je u zoni gde je prihod direktno vezan za operativnu koordinaciju. U industriji je to često indirektno, ali jednako stvarno:

• Ako ne ispoštujete rok, gubite sledeću narudžbinu.
• Ako nemate dokaz o kvalitetu, gubite tender.
• Ako nemate stabilan plan i kapacitet, radite skupo „gašenje požara“.

Digitalizacija kao argument za EU partnere

Krajem 2025. evropski kupci sve češće traže „dokaze“: sledljivost, izveštaje, standarde, odgovore u roku od 24–48 sati. Tu AI može pomoći (npr. automatsko generisanje izveštaja, sumarizacija odstupanja, predikcija rizika), ali tek kada imate podatke i discipline.

Praktičan primer iz industrije:

• Pre digitalizacije: reklamacija se rešava 10 dana jer se dokumentacija skuplja ručno.
• Posle digitalizacije: reklamacija se rešava 48 sati jer je istorija šarže dostupna odmah.
• Sa AI slojem: sistem automatski predlaže najverovatniji uzrok na osnovu sličnih slučajeva i parametara procesa.

To je put kojim B2B softver obično ide: standardizacija → automatizacija → analitika → AI.

Gde AI u proizvodnji daje najbrži rezultat (ako su osnove sređene)

Odgovor prvo: Najbrže se vraća AI koji smanjuje škart, sprečava zastoje i ubrzava planiranje.

Ako vam je cilj da u 2026. vidite merljiv efekat, ova tri pravca su najpraktičnija za industriju u Srbiji:

AI za kontrolu kvaliteta (computer vision)

Kamere + modeli za detekciju defekata često donesu rezultat brzo jer je metrika jasna: manje škarta, manje reklamacija.

Gde radi dobro:

• vizuelni defekti na površinama
• pogrešno pakovanje/etiketiranje
• provera prisustva delova (assembly verification)

Prediktivno održavanje (predictive maintenance)

Ako imate istoriju vibracija, temperature, struje motora ili makar evidenciju kvarova, AI može da pomogne da pređete sa „kad pukne“ na planirani režim.

Najbolje radi na kritičnim mašinama gde je zastoj skup i gde postoje ponavljajući obrasci kvara.

Planiranje i snabdevanje (forecasting i optimizacija)

U praksi, mnoge firme u Srbiji i dalje planiraju kapacitete „po osećaju“. AI modeli za prognozu tražnje i optimizaciju zaliha mogu da smanje:

• zamrznut kapital u magacinu
• hitne nabavke po višoj ceni
• kašnjenja zbog pogrešnih prioriteta

Niste spremni za kompleksne modele? I jednostavne prognoze na osnovu istorije prodaje i sezonalnosti često donesu red.

“Ljudi i procesi” deo koji svi preskoče — a presudan je

Odgovor prvo: Najveći rizik digitalizacije nije tehnologija, već to što organizacija nastavi da radi po starom.

HotelSync i slična rešenja uspevaju kada tim prihvati standarde: ko unosi podatke, kada se ažurira, šta je „istina“. U industriji je to još osetljivije jer promena udara u navike pogona.

Evo šta se pokazalo kao dobar, realan pristup (posebno za srednje fabrike):

1. Izaberite jedan proces koji “curi novac”. Najčešće škart, zastoji ili kašnjenja.
2. Uvedite digitalno beleženje (minimalno, ali dosledno) 6–8 nedelja.
3. Napravite baznu metriku: škart %, MTBF/MTTR, OEE, lead time.
4. Tek onda dodajte AI koji predlaže akcije, ne samo grafikone.

Ako ne merite isto svakog dana, AI će vam samo brže izračunati pogrešne zaključke.

Pitanja koja dobijam najčešće (i kratki odgovori)

Da li moramo prvo ERP/MES pa tek onda AI? Ne uvek. Ali morate imati podatke i tok rada koji se ponavlja. Nekad je dovoljno povezati 1–2 linije i napraviti „pilot“ koji radi.

Koliko traje da se vidi rezultat? Za vizuelnu kontrolu kvaliteta ponekad 8–12 nedelja od početka pilot projekta. Za planiranje i održavanje često 3–6 meseci, jer traže više istorijskih podataka.

Da li AI znači manje ljudi? Najčešće znači manje ručnog administriranja i manje grešaka, a ljudi se preusmere na nadzor, poboljšanja i rad sa kupcima.

Šta industrija u Srbiji može da preuzme iz HotelSync priče već u januaru

Milionska investicija u srpski B2B softver nije „priča o tuđem uspehu“. To je podsetnik da tržište nagrađuje firme koje pretvaraju komplikovane operacije u ponovljiv sistem.

Ako vodite proizvodnju, održavanje, kvalitet ili prodaju u industrijskoj kompaniji, sledeći korak je jednostavan: krenite od automatizacije i standardizacije podataka, pa tek onda gradite AI u proizvodnji. Tako ćete dobiti manje rizika, brži povrat i tim koji veruje brojkama.

Ako želite, mogu da vam pomognem da definišete pilot od 90 dana: koji proces izabrati, koje podatke skupljati i kako postaviti KPI-jeve da AI projekat ima jasan poslovni ishod. Šta vam je veći problem trenutno — škart, zastoji ili planiranje?