AI u industriji: Zašto je važna Digitalna Srbija

U Srbiji se često potcenjuje jedna stvar: AI u proizvodnji ne kreće u fabrici, već u ekosistemu. U trenutku kad se pojavi potreba za prediktivnim održavanjem, automatskom kontrolom kvaliteta ili pouzdanim izveštavanjem ka EU kupcima, kompanije shvate da im ne treba samo „još jedan softver“, već partnerstva, standardi, ljudi i finansiranje.

Zato je vest da je AikBank postala član Inicijative „Digitalna Srbija“ (objavljeno 28. oktobra 2025) važnija nego što na prvi pogled izgleda. Ne radi se o PR potezu, već o signalu da se finansijski i tehnološki sektor u Srbiji namerno povezuju — a to je tačka iz koje AI u industriji zaista dobija brzinu.

Ovaj tekst je deo serijala „Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji“. Fokus je praktičan: šta ova vrsta saradnje znači za proizvodne i industrijske firme, kako utiče na lanac snabdevanja i B2B komunikaciju, i šta konkretno možete da uradite u 2026.

Zašto je ulazak banke u Digitalnu Srbiju bitan za fabrike

Odgovor je jednostavan: AI projekti u proizvodnji propadaju kad nemaju uslove za skaliranje. Uslovi nisu samo tehnički (podaci, senzori, mreža), već i organizacioni i finansijski.

Inicijativa „Digitalna Srbija“ okuplja kompanije i institucije sa ciljem razvoja digitalnog ekosistema. Kada se u takvu zajednicu uključi jedna od vodećih sistemskih banaka, jača se karika koja industriji često nedostaje: prevod između tehnologije i investicione logike.

AikBank se u objavi predstavlja kao najveća domaća privatna banka, sa strateškim fokusom na inovativne finansijske proizvode i digitalna rešenja. U praksi, to znači da će se sve češće pričati o pitanjima koja su fabrike do sada rešavale „usput“:

• kako se finansira modernizacija opreme koja generiše podatke (PLC, SCADA, senzori)
• kako se meri povrat ulaganja u AI (ne samo „efikasnije“, nego u satima zastoja, škartu, energiji)
• kako se smanjuje rizik AI projekata kroz faznu implementaciju

„Saradnja finansijskog i tehnološkog sektora ključna je za izgradnju održive digitalne ekonomije.“ — poruka iz objave nije apstraktna; u industriji ona doslovno znači manje zastoja i bolju konkurentnost.

Tri realna „uska grla“ AI u industriji u Srbiji

1) Kapex bez jasne metrike. AI u proizvodnji zahteva ulaganja (oprema, integracije, ljudi). Bez metrike, projekat se gasi na prvom rezanju budžeta.

2) Fragmentisani dobavljači. Industrijske firme često imaju 5–10 različitih izvođača za automatiku, IT, ERP, održavanje. AI tu teško „prođe“ bez koordinacije.

3) Rizik i usklađenost. Bez jasnih pravila o podacima, bezbednosti i odgovornosti, niko ne želi da potpiše da se sistem oslanja na model.

Ekosistemske inicijative ne rešavaju sve, ali skraćuju put: lakše dolazite do proverenih partnera, dobrih praksi i okvira.

Od banke do pogona: gde AI najbrže donosi rezultate

Najbrži rezultati dolaze iz AI slučajeva upotrebe koji su merljivi i koji „sede“ na postojećim procesima. Ne kreće se od velike transformacije, već od problema koji već košta novac.

Prediktivno održavanje (manje zastoja, manje „gašenja požara“)

Ako imate rotacione mašine, kompresore, CNC, transportne trake ili pumpne sisteme, već imate obrazac kvarova. AI ovde radi jednu stvar: prepoznaje rane signale (vibracije, temperatura, potrošnja energije, zvuk) pre nego što se kvar desi.

Kako to izgleda u praksi:

• postavite senzore ili izvučete podatke iz postojećeg sistema
• obeležite istorijske kvarove i servisne intervencije
• trenirate model da uoči odstupanja i pošalje upozorenje

KPI koji ima smisla za direktora proizvodnje:

• smanjenje neplaniranih zastoja (u satima/mesečno)
• veći OEE (Overall Equipment Effectiveness)
• manji troškovi hitnih nabavki delova

AI kontrola kvaliteta (manje škarta, stabilnija isporuka)

Vizuelna inspekcija je najčešći „prvi AI projekat“ u fabrikama jer daje jasnu vrednost: kamera + model = konzistentna kontrola.

Tipični slučajevi:

• detekcija ogrebotina, nepravilnosti, lošeg štampa/etikete
• provera dimenzija i pozicioniranja delova
• klasifikacija proizvoda po kvalitetu

Ono što ljudi često zaborave: AI nije zamena za kontrolu kvaliteta, već alat koji standardizuje kriterijum — posebno kad imate više smena i više lokacija.

Planiranje proizvodnje i lanca snabdevanja (manje zaliha, bolji rokovi)

Ovde AI pobeđuje kad imate varijabilnost: sezonalnost, nestabilnu isporuku, ili često menjate serije.

Praktičan dobitak:

• preciznija prognoza potražnje po SKU
• optimizacija zaliha (manje „zamrznutog“ kapitala)
• bolji raspored proizvodnje uz manje promene alata i podešavanja

U decembru, kad se zatvaraju godišnji planovi i ugovaraju kvote za 2026, ovakvi modeli postaju posebno relevantni: loš plan u januaru obično znači skupe korekcije u martu.

Nacionalna digitalna saradnja kao preduslov za industrijski AI

AI u industriji traži standarde i poverenje. U Srbiji se to najbrže gradi kroz zajednice koje okupljaju banke, IT i industriju.

Evo gde to postaje opipljivo:

Standardizacija podataka i izveštavanja

EU kupci sve češće očekuju strukturisane izveštaje: kvalitet, sledljivost, održivost, pa i energetske metrike. AI može da generiše izveštaje, ali samo ako su podaci pouzdani.

Ako vam je izveštavanje i dalje u Excel-u „na kraju meseca“, realnost je sledeća: AI neće magično popraviti loše ulazne podatke. Ali može da automatizuje prikupljanje, validaciju i kontrolu odstupanja.

Bezbednost i upravljanje rizikom

Industrijski AI uvodi nova pitanja:

• ko ima pristup proizvodnim podacima
• gde se model izvršava (lokalno ili u cloudu)
• šta se dešava kad model pogreši

Kad finansijski sektor uđe u digitalni ekosistem, raste pritisak (pozitivna vrsta pritiska) da se ove teme rešavaju sistemski, a ne ad-hoc.

Talent i „operativna pismenost“

Mnogi AI projekti u fabrikama propadnu jer niko u pogonu ne zna da tumači model. Ne treba vam armija data scientista; treba vam nekoliko ljudi koji razumeju:

• šta je dobar KPI
• šta je lažni alarm
• kako izgleda proces retreniranja

Ekosistemi poput Digitalne Srbije podižu šanse da znanje cirkuliše brže — kroz događaje, radne grupe i razmenu prakse.

B2B komunikacija sa EU partnerima: „tihi“ benefit AI-a

Ako izvozite, znate da je komunikacija deo proizvoda. EU partner ne kupuje samo deo ili poluproizvod; kupuje pouzdanost, sledljivost i jasnoću.

AI ovde donosi prednost u tri tačke:

Brže i konzistentnije tehničke ponude

Generativna AI može da pomogne da se:

• standardizuju odgovori na RFQ (zahtevi za ponudom)
• brže pripreme tehnički opisi, procedure kontrole, deklaracije
• naprave varijante dokumentacije po jeziku i tržištu

Stav koji se isplati: AI neka piše prvi nacrt, ali inženjer potpisuje. Tako dobijate brzinu bez kompromisa na tačnosti.

Automatsko izveštavanje o kvalitetu

Ako imate podatke iz kontrole kvaliteta, AI može da generiše sažet mesečni „quality pack“:

• trendove škarta
• listu odstupanja i korektivne mere
• stabilnost procesa po liniji ili smeni

To je odlična tema za QBR sastanke (quarterly business review), a kompanije koje to rade deluju zrelije od konkurencije.

Interna komunikacija (manje šuma između prodaje i proizvodnje)

Najskuplje greške često nastaju kad prodaja obeća nešto što proizvodnja ne može da isporuči u datom roku ili standardu. AI može da pomogne kroz:

• automatsko povezivanje zahteva kupca sa internim specifikacijama
• upozorenja kad ponuda izlazi van kapaciteta ili tolerancija
• brzu proveru prethodnih sličnih narudžbina

Kako da vaša firma krene pametno: plan od 30 dana

Ako ste proizvodna ili industrijska firma u Srbiji, najbolji start je mali, ali ozbiljan. Evo plana koji sam video da radi u praksi.

1. Izaberite jedan proces koji već košta novac. Zastoji, škart, energija ili kašnjenja.
2. Definišite 2–3 KPI-ja. Na primer: sati zastoja mesečno, procenat škarta, potrošnja kWh po jedinici.
3. Uradite brzu mapu podataka. Gde su podaci (mašine, ERP, papir), ko je vlasnik, koliko su pouzdani.
4. Napravite pilot od 6–8 nedelja. Jedna linija, jedna mašina ili jedna grupa proizvoda.
5. Uvedite „pravilo operatera“. Operater mora da može da objasni alarm i da ga ospori ako je lažan.
6. Pripremite finansijski model. Koliko košta sat zastoja? Koliko košta škart? Bez toga nema skaliranja.

Ovo je tačka gde šira saradnja (poput Digitalne Srbije) postaje praktična: lakše nalazite partnere, lakše definišete standarde, i lakše pravdate ulaganje.

Šta znači AikBank + Digitalna Srbija za 2026.

Poruka industriji je jasna: digitalna transformacija se sve više tretira kao infrastruktura, ne kao eksperiment. Kada se banke aktivno pozicioniraju u digitalnim inicijativama, signal je da će se sve češće tražiti merljivi, održivi projekti — uključujući AI u proizvodnji.

Ako vodite fabriku ili industrijsku firmu, ovo je dobar trenutak da pređete iz faze „pričali smo o AI“ u fazu „imamo pilot sa KPI-jevima“. Ne zato što je to trend, nego zato što će u 2026. konkurentnost sve više zavisiti od brzine odlučivanja, stabilnosti kvaliteta i efikasnosti lanca snabdevanja.

Gledano unapred: da li će vaša firma biti među onima koje AI samo „dotiče“, ili među onima koje AI pretvara u pouzdanijeg dobavljača za EU tržište?