AI i globalni rast: lekcije sa unlockit za industriju

Broj je brutalan, ali koristan: preduzeća koja uvode industrijsku automatizaciju i analitiku obično prvo dobiju transparentnost, a tek onda brzinu. U praksi, to znači da se u prvim mesecima ne „vidi čudo“, nego se konačno vidi istina — gde nastaju zastojevi, škart, kašnjenja i pogrešne procene troškova. To je tačka u kojoj veštačka inteligencija počinje da pravi realnu razliku u proizvodnji i industriji u Srbiji.

Zato je dobro što Beograd 19. i 20. februara postaje mesto gde se priča o rastu bez romantizovanja: na prvoj unlockit konferenciji okupljaju se osnivači čije proizvode koriste stotine miliona ljudi, lideri sa exit-ima i investitori koji razmišljaju u okvirima globalnog tržišta. Iako je konferencija primarno startap događaj, poruke su direktno primenljive i na proizvodne i industrijske kompanije koje žele jaču poziciju u EU lancima snabdevanja.

Ovaj tekst je deo serijala „Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji“, pa fokus nije na hajpu, već na tome kako da ideje o AI rastu prevedete u: manje škarta, stabilniji kvalitet, predvidiviji lanac snabdevanja i bolju B2B komunikaciju sa evropskim partnerima.

Šta unlockit zapravo signalizira: vreme je za „operativni AI“

unlockit šalje jasnu poruku: AI prestaje da bude dodatak proizvodu i postaje osnova operacije. U startap svetu to se vidi kroz AI agente u korisničkoj podršci, automatizaciju prodaje i brže iteracije proizvoda. U industriji, ista logika vodi ka „operativnom AI“ — sistemima koji prate i optimizuju proizvodnju u realnom vremenu.

Konferencija je strukturisana u dva dana i više formata (trackovi za rast i inspiraciju, zatim praktične teme prodaje, marketinga i primene AI). Ta podela je korisna i za fabrike:

• „Inspiration“ je deo gde menadžment vidi šta je moguće (i šta konkurencija već radi).
• „Growth“ je deo gde operativa i IT prevode ambiciju u procese, metrike i budžet.

Ako vodite proizvodnju, najvažnija lekcija iz startap sveta je sledeća:

AI nije projekat. AI je sposobnost organizacije da brže donosi odluke na osnovu podataka.

Kad to postane standard, lakše je ispuniti tipične EU zahteve: stabilan kvalitet, sledljivost (traceability), brzi odgovori na reklamacije, i dokumentacija koja je uredna i konzistentna.

Od AI agenata do fabrike: gde su direktne paralele

Među prvim najavljenim govornicima je Bar Winkler (Wonderful), sa proizvodom koji unapređuje korisničku podršku uz pomoć AI agenata i navodi 80% uspešnosti. To nije „priča iz SaaS-a“ koja nema veze s industrijom. Naprotiv: isto razmišljanje se može preslikati na interne industrijske tokove.

AI agenti u industriji: „operativni asistent“ koji ne spava

U proizvodnoj firmi AI agent ne mora da priča sa kupcima. On može da radi sledeće:

• Asistira planerima: predlaže raspored proizvodnje na osnovu kapaciteta, rokova, dostupnosti materijala i istorije zastoja.
• Asistira kvalitetu: sastavlja 8D izveštaj ili CAPA predlog na osnovu logova, fotografija defekata i prethodnih slučajeva.
• Asistira nabavci: upozorava na rizike kašnjenja dobavljača (na osnovu istorije isporuka i varijacija lead time-a).
• Asistira prodaji u B2B: generiše tehničke odgovore na upite evropskih partnera u skladu sa vašim sertifikatima i specifikacijama.

Najveća vrednost? Smanjenje vremena od problema do akcije. U mnogim fabrikama to je razlika između „problem je primećen“ i „problem je rešen“.

AI za rast nije samo marketing — u industriji rast dolazi iz pouzdanosti

Startapi rast mere kroz MRR/ARR i akviziciju korisnika. Industrija rast meri kroz:

• OEE i stabilnost kapaciteta
• škart i reklamacije
• tačnost rokova isporuke (OTIF)
• vreme reakcije na promenu zahteva kupca

Ako želite više posla iz EU, često nije presudno da imate najnižu cenu. Presudno je da ste predvidivi.

Tri AI primene koje najbrže daju rezultat u proizvodnji u Srbiji

Najbrži put do koristi je da krenete od problema koji već ima cenu po satu, po smeni ili po reklamaciji. Evo tri oblasti koje u praksi najčešće daju brze i merljive pomake.

1) Kontrola kvaliteta uz računarni vid (computer vision)

Direktan odgovor: računarni vid najbrže smanjuje škart tamo gde ljudi vizuelno kontrolišu 100% ili uzorke, a greške se potkradaju zbog zamora i subjektivnosti.

Tipični primeri:

• detekcija ogrebotina, udubljenja, nepravilnih ivica
• provera prisustva/pozicije komponente
• čitanje oznaka, serijskih brojeva i verifikacija pakovanja

Kako da postavite realan cilj (bez bajki):

• prvo merite baseline (koliki je škart, gde nastaje, koliki je rework)
• pilotirajte na jednoj liniji ili jednom tipu defekta
• definišite pragove: šta je „kritično“, šta je „kozmetičko“, ko potvrđuje sporne slučajeve

Dobra praksa: počnite s defektom koji se često ponavlja i ima jasnu vizuelnu definiciju. To skraćuje vreme obuke modela i ubrzava prihvatanje u timu.

2) Prediktivno održavanje: manje zastoja, manje „gašenja požara“

Direktan odgovor: prediktivno održavanje se isplati kada imate skupe zastoje i dovoljno signala (vibracije, temperatura, struja motora, logovi PLC-a) da se kvarovi naslute.

Umesto da se oslanjate na „osećaj majstora“ ili fiksne intervale servisa, AI modeli traže obrasce koji prethode kvaru. Rezultat nije magija, nego:

• ranija upozorenja
• bolji plan servisa (kad je linija slobodnija)
• manje sekundarnih oštećenja

Najveća greška koju viđam: kupovina platforme pre nego što su dogovoreni SLA za reakciju i odgovornost (ko reaguje, u kom roku, kako se beleži ishod).

3) AI u lancu snabdevanja: preciznija prognoza i mirniji proizvodni plan

Direktan odgovor: AI prognoze tražnje i optimizacija zaliha daju rezultat kada imate sezonalnost, varijacije narudžbina i skupe hitne nabavke.

Za kompanije koje rade sa evropskim partnerima, ovo je presudno jer:

• EU kupci očekuju stabilnost isporuke
• promene prognoze stižu kasno i u talasima
• kašnjenja u transportu i dobavljačima nisu izuzetak

AI može da kombinuje istoriju porudžbina, kalendarske efekte (npr. zimski zastoji, praznici), lead time varijacije i interne kapacitete. Cilj nije „savršena prognoza“, već manje nervozan MRP i manje ekspresnih troškova.

„Globalno skaliranje“ za industriju: šta investitori traže, a EU kupci nagrađuju

Na unlockit-u će biti i VC fondovi i osnivači koji su gradili globalne proizvode (npr. Photomath sa preko 500 miliona preuzimanja, Nordeus sa igrom koju je igralo preko 300 miliona ljudi, osnivači sa velikim akvizicijama). Industrijskim firmama to može zvučati daleko, ali principi su isti:

Standardizacija je preduslov rasta

Ako svaki pogon radi „na svoj način“, AI će vam samo ubrzati haos. Standardizujte:

• nomenklaturu defekata i uzroke
• načine merenja (jedinice, učestalost, tolerancije)
• tok od prijave do korektivne mere

Podaci nisu „IT stvar“, nego operativna imovina

EU partneru je svejedno koji ERP imate. Bitno mu je:

• da brzo dobiju tačan odgovor
• da dokumentacija prati seriju, šaržu i isporuku
• da reklamacija ima trag, analizu i korekciju

AI ovde pomaže kroz automatsko sastavljanje izveštaja, bolju pretragu interne dokumentacije i brže odgovore na upite.

Brža komunikacija u B2B je realna konkurentska prednost

U praksi, „AI za marketing“ u industriji najčešće znači:

• tehnički katalog i ponude koji su konzistentni
• odgovori na RFQ/RFI u satima, ne u danima
• lokalizacija sadržaja za evropske partnere bez gubitka preciznosti

Ako prodajete B2B u EU, brzina i tačnost komunikacije su deo kvaliteta, ne „lepa stvar“.

Kako da krenete: plan od 30 dana koji ne zavisi od savršenih uslova

Direktan odgovor: najbolji početak je mali pilot sa jasnom metrikom i vlasnikom procesa, ne kupovina „AI platforme“ na slepo.

Evo okvira koji često radi u industriji:

1. Izaberite jedan proces (npr. vizuelna kontrola na kraju linije, ili prediktivno održavanje na kritičnoj mašini).
2. Definišite metriku uspeha (škart %, broj zastoja, MTTR, OTIF, vreme izrade 8D izveštaja).
3. Imenujte vlasnika (iz proizvodnje ili kvaliteta, ne samo iz IT-a).
4. Popišite izvore podataka (kamere/senzori/PLC/ERP, ko ima pristup, gde su rupe).
5. Uradite pilot i „post-mortem“: šta je radilo, šta nije, šta mora da se standardizuje.

Ako posle 30 dana nemate jasniju sliku gde su podaci loši i gde su procesi nejasni — to je i dalje rezultat. Samo nije onaj koji se stavlja na bilbord.

AI u proizvodnji ne pobeđuje zbog algoritma, nego zbog discipline u procesu.

Šta da „pokupite“ sa unlockit-a ako ste iz industrije

Ako ste vlasnik, direktor proizvodnje, kvaliteta ili komercijale u industrijskoj firmi, razmišljajte o unlockit-u kao o mestu gde možete brzo proveriti tri stvari:

• Koji AI use-case-ovi su sazreli (šta se stvarno koristi, a šta je još eksperiment)
• Kako se meri rast kad tehnologija uđe u operacije (metrike, timovi, budžeti)
• Kako se gradi priča za EU tržište (pouzdanost, sigurnost, procesi, dokazivost)

A onda to prevedite na svoj teren: jedna linija, jedna metrika, jedan kvartal.

Sledeći korak: AI kao ulaznica za EU lance snabdevanja

Veštačka inteligencija u proizvodnji i industriji u Srbiji sve manje služi da „izgledamo moderno“, a sve više da budemo pouzdan dobavljač i stabilan partner. To je ono što EU kupci nagrađuju dugoročnim ugovorima.

Ako planirate 2026. kao godinu jačeg izvoza ili ozbiljnije modernizacije pogona, krenite od pitanja koje je neprijatno, ali tačno: koja tri problema nas najskuplje koštaju svake nedelje? Na tim mestima AI ima smisla.

Da li će februarski razgovori na unlockit-u više pogurati startape ili industriju? Iskreno, poguraće one koji su spremni da iz priče o „AI“ pređu u upravljanje metrikama i procesima — bez izgovora, bez čekanja idealnih uslova.