AI Job Speed Dating: Talent za industriju Srbije

U Srbiji se trenutno dešava jedna tiha promena koja se vidi na proizvodnim linijama pre nego u PR saopštenjima: AI projekti sve ređe padaju zbog tehnologije, a sve češće zbog ljudi. Tačnije, zbog toga što nema dovoljno inženjera, analitičara i product ljudi koji razumeju i algoritme i fabriku.

Zato je zanimljivo što se u okviru AI SHOWCASE SERBIA organizuje AI Career Job Speed Dating (15. april 2025, Narodna banka Srbije). Na papiru to izgleda kao “brzi intervjui”. U praksi, to je jedan od boljih signala da se AI ekosistem u Srbiji zgušnjava: kompanije sve agresivnije traže AI/IT talente, a kandidati imaju šansu da u jednom danu prođu više razgovora i realno uporede ponude.

Ovaj tekst je deo serijala „Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji“ i namerno posmatra događaj iz ugla industrije: šta ovakvi susreti znače za proizvodne kompanije, kako da dođu do AI tima, i kako da iz razgovora izađu sa konkretnim projektom, a ne samo kontaktima.

Zašto je industriji u Srbiji potreban AI talent „juče“

Najveći problem u industrijskoj primeni veštačke inteligencije nije model — već implementacija u realnom procesu. Fabrika nije notebook, a proizvodnja nije demo.

U proizvodnji se AI najčešće lomi na tri tačke:

• Podaci postoje, ali nisu upotrebljivi (različiti formati, ručni unosi, SCADA/MES/ERP nisu sinhronizovani).
• Proces je nestabilan (promene sirovina, smene, varijacije mašina), pa modeli brzo „zastare“.
• Nema vlasnika proizvoda (niko nije odgovoran za to da AI rešenje živi posle pilot faze).

Upravo zato industriji trebaju ljudi koji znaju da spoje: proizvodni proces + podatke + softver + promenu načina rada. Ne mora svaka kompanija da zaposli „10 data scientista“. Ali mora da napravi tim koji može da isporuči bar jedan ozbiljan use case u 90 dana.

Šta industrija najčešće traži (a retko jasno kaže)

Ako pričate sa direktorima proizvodnje ili održavanja, zahtevi se skoro uvek svedu na ovo:

1. Manje zastoja (prediktivno održavanje, ranije otkrivanje kvarova)
2. Manje škarta (AI kontrola kvaliteta, stabilizacija procesa)
3. Bolje planiranje (prognoza potražnje, optimizacija rasporeda)
4. Brže izveštavanje (automatizacija izveštaja, RPA + AI)

Dobar AI/IT kandidat to prevodi u: izvore podataka, metrike (OEE, scrap rate, MTBF/MTTR), arhitekturu, troškove, i plan isporuke.

Šta je AI Career Job Speed Dating i zašto je relevantan za proizvodne firme

AI Career Job Speed Dating je format kratkih 1-na-1 intervjua (5–10 minuta) između kandidata i kompanija, uz mogućnost ostavljanja CV-ja u bazi događaja i prateće sadržaje (predavanja, kursevi, networking).

To je deo AI SHOWCASE SERBIA, događaja koji okuplja organizacije i stručnjake oko veštačke inteligencije u regionu. Dve stvari su ovde važne za industriju:

• Brzina: u jednom danu možete proveriti 10+ profila bez višenedeljnih procesa.
• Signal tržišta: ako se u Srbiji sve više firmi “gura” da upozna AI talente, to znači da je AI ušao u fazu šire primene — uključujući proizvodnju.

Zašto „brzi intervjui“ rade bolje nego klasični oglasi

U industriji je zapošljavanje za AI često frustrirajuće. Oglasi privuku kandidate koji žele samo istraživanje ili samo web proizvode, dok vama treba neko ko će:

• sići do linije,
• razgovarati sa tehnologom,
• razumeti ograničenja senzora i kamera,
• i ipak isporučiti softver koji radi 24/7.

Speed dating format brzo razdvaja kandidata koji „voli AI“ od kandidata koji ume da pravi AI proizvod u realnom sistemu.

AI talent pipeline: kako ovakvi događaji pomažu industrijskoj transformaciji

Industrijska transformacija u Srbiji zavisi od toga da li pravimo stabilan AI talent pipeline, a ne od toga da li imamo jednu dobru prezentaciju. Događaji poput AI Career Job Speed Dating-a rade tri korisne stvari istovremeno:

1. Povezuju ljude iz različitih domena (AI, IT, automatika, biznis), što je ključ za industrijske projekte.
2. Smanjuju trošak “matchovanja” između firmi i kandidata.
3. Podižu standarde: kompanije počnu jasnije da definišu uloge, a kandidati shvataju šta znači raditi na industrijskim problemima.

Evo stava koji se možda neće svima dopasti: ako industrijska kompanija danas nema plan za AI kadrove, plaćaće skuplje sutra — novcem, vremenom i propuštenim ugovorima. Posebno za B2B izvoz, gde evropski partneri sve češće traže sledljivost, stabilan kvalitet i brze izveštaje.

Koje uloge najviše znače proizvodnji (nije sve “data scientist”)

Za tipičnu proizvodnu firmu u Srbiji, najbrži put do rezultata je kombinacija ovih profila:

• Data/Analytics Engineer: sređuje podatke iz ERP/MES/SCADA, pravi pouzdane tokove podataka.
• ML Engineer / Computer Vision Engineer: implementira modele i servise, radi deployment, optimizuje performanse.
• Automation/OT Engineer (ili integrator): razume PLC/SCADA, mreže, industrijske protokole.
• Product Owner za industrijske use case-ove: drži fokus na metrike (škart, zastoji), vodi promenu procesa.

Ako morate da birate jednu ulogu kao početak: data/analytics engineer je često bolja prva investicija nego “čisti” data scientist, jer bez podataka nema ni modela.

Kako industrijski lideri da izvuku maksimum iz AI događaja

Najbolji razlog da dođete na AI događaj nije da “vidite šta ima novo”, nego da rešite konkretan problem iz fabrike. Evo praktičnog okvira koji sam video da radi.

1) Dođite sa jednim use case-om i tri broja

Pre nego što pošaljete HR ili CTO-a, definišite:

• Gde tačno curi novac? (linija, proces, mašina)
• Koja je metrika? (npr. scrap rate, OEE, vreme zastoja)
• Koliki je gubitak mesečno? (makar gruba procena)

Ta tri broja vam omogućavaju da u 5 minuta objasnite kandidatima i partnerima: „Ovo je problem, ovo je cilj, ovo je biznis vrednost.”

2) Pitajte pitanja koja testiraju industrijsku „realnost“

U speed dating formatu nema vremena za teoriju. Korisnija su pitanja poput:

• „Koji je tvoj pristup kad su podaci prljavi i nepotpuni?”
• „Kako bi postavio MVP za AI kontrolu kvaliteta za 6 nedelja?”
• „Šta radiš kad model pogreši u 3. smeni i niko ne zna da ga ‘resetuje’?”
• „Koje metrike pratiš posle puštanja u rad?”

Dobri kandidati će govoriti o monitoringu, drift-u, fallback pravilima, i odgovornosti u procesu.

3) Ne nudite “AI poziciju”. Nudite problem i mandat.

Ako kandidat oseti da je uloga nejasna (“radićemo svašta”), ode na sledeći razgovor. Mnogo bolje prolazi:

• jasna odgovornost (npr. „smanjenje škarta na liniji X“),
• budžet i pristup podacima,
• podrška proizvodnje,
• i realan plan (pilot → rollout).

4) Planirajte partnerstvo, ne samo zapošljavanje

Neke firme će brže dobiti rezultate kroz kombinaciju: interni vlasnik use case-a + eksterni AI tim + sistem integrator. Speed dating i networking deo događaja je dobar teren za takve kombinacije, pogotovo kad su u pitanju kamera sistemi, edge uređaji i integracija sa postojećim softverom.

„Ljudi takođe pitaju“: kratki odgovori za AI u proizvodnji

Da li mala proizvodna firma u Srbiji uopšte može da uvede veštačku inteligenciju?

Da — ako izabere use case gde se vrednost meri u nedeljama, ne u godinama. AI kontrola kvaliteta na jednoj stanici ili predikcija zastoja na kritičnoj mašini su tipični start.

Koliko podataka je dovoljno za prvi AI projekat?

Za početak je dovoljno onoliko koliko omogućava stabilan pilot: često nekoliko nedelja do par meseci kvalitetno obeleženih podataka. Presudno je da podaci predstavljaju realne varijacije (smene, serije, dobavljači).

Šta je najbrži povrat investicije u AI za proizvodnju?

U praksi, najbrže rezultate daju: kontrola kvaliteta (computer vision), prediktivno održavanje na kritičnim tačkama i automatizacija izveštavanja (RPA + AI) — jer odmah smanjuju gubitke i manuelni rad.

AI Career Job Speed Dating: šta da urade kandidati koji žele industriju

Ako ste kandidat i ciljate proizvodnju, moj savet je direktan: ne prodajte “AI”, prodajte rešavanje procesa. Pripremite mini portfolio od 2 strane:

• jedan industrijski problem (npr. detekcija defekta, anomalije vibracija),
• kako biste pristupili podacima,
• kako merite uspeh,
• i kako biste pustili rešenje u rad.

Industrijske firme traže sigurnost da ćete isporučiti nešto što radi kad je najteže — u realnim uslovima, pod pritiskom rokova.

„AI u proizvodnji nije model. AI u proizvodnji je sistem koji radi svaki dan, pod varijacijama, i ima vlasnika.“

Šta dalje: kako da ovaj tip događaja pretvorite u konkretan industrijski projekat

Ako vodite proizvodnu ili industrijsku kompaniju, AI Career Job Speed Dating posmatrajte kao početak kratkog, fokusiranog procesa:

1. Odaberite jedan use case sa jasnom metrikom (škart, zastoji, planiranje).
2. Nađite jednu osobu koja je vlasnik problema (proizvodnja/održavanje), ne samo IT.
3. Upoznajte 5–10 kandidata ili partnera i filtrirajte po „industrijskoj realnosti“.
4. Dogovorite pilot sa rokovima (npr. 6–10 nedelja) i planom za rollout.

Ovo je suština serijala „Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji“: tehnologija je dostupna, ali rezultat dolazi tek kad se spoje pravi ljudi, pravi problem i disciplina isporuke.

Danas, krajem 2025, razlika između firmi koje „pričaju o AI“ i firmi koje ga stvarno koriste u proizvodnji je jedna: koliko brzo mogu da okupe tim koji zna i fabriku i podatke. Pitanje je jednostavno — da li ćete taj tim graditi planski, ili pod pritiskom kad prvi veliki kupac zatraži dokaz o kvalitetu i sledljivosti?