Učionice budućnosti grade AI kadar za industriju Srbije

Broj koji se lako preskoči, a zapravo menja priču o srpskoj industriji: Srbija ulazi u 2026. godinu sa 41 Mejkers labom u srednjim školama. To nije „još jedna učionica s opremom“. To je infrastruktura za ljude koji će za 3–5 godina u fabrikama i logistici uvoditi računarski vid za kontrolu kvaliteta, optimizovati planiranje proizvodnje, graditi digitalne blizance i automatizovati izveštavanje prema evropskim partnerima.

Ako vodite proizvodnju, održavanje, kvalitet ili HR u industrijskoj firmi, ova vest je praktična: pipeline kadrova se menja. U školama se sve više uči na način koji je identičan realnim industrijskim problemima—kroz prototipe, greške, iteracije, timski rad i merenje rezultata.

Mejkers labovi su obrazovni format koji direktno hrani industriju 4.0. Ne zato što „uče decu AI“, već zato što uče ono što industriji obično fali: rad sa podacima, disciplina eksperimenta, razumevanje sistema i sposobnost da se ideja pretvori u funkcionalno rešenje.

Zašto 41 Mejkers lab ima veze sa AI u proizvodnji

Odgovor je jednostavan: AI u industriji je pre svega primena, a primena traži praksu. Veštačka inteligencija u proizvodnim kompanijama pada (ili uspeva) na vrlo konkretnim stvarima: senzorima, varijabilnosti materijala, osvetljenju kamera, kvalitetu podataka, integraciji sa postojećim mašinama i ljudima.

Mejkers lab okruženje imitira tu realnost. Učenici ne uče da „odgovore tačno“, već da:

• definišu problem (šta je kvar, šta je defekt, šta je cilj optimizacije)
• naprave prototip (elektronika, mehanika, softver)
• testiraju u uslovima koji nisu idealni
• uvedu ponovljivost (procedura, dokumentovanje, iteracije)

To je tačno ono što vam treba kada uvodite AI kontrolu kvaliteta ili prediktivno održavanje. Model bez procesa je samo demonstracija.

Šta se zapravo uči (a industriji treba)

Mejkers labovi tipično uključuju tehnologije kao što su 3D štampa, laser, CNC, elektronika, dronovi i računari. Ali ključ nije u listi opreme—ključ je u navici rada.

U industriji, AI timovi (bilo interni ili eksterni) stalno rade sledeće:

1. Prikupljanje i označavanje podataka (fotografije defekata, podaci sa PLC-a, vibracije motora)
2. Testiranje hipoteza (koji parametar najviše utiče na kvalitet)
3. Brzi prototipi (pilot na jednoj liniji, pa skaliranje)
4. Integracija (MES/ERP, SCADA, kontroleri, dashboard-i)

Mejkers labovi pripremaju mlade da taj tok rada doživljavaju kao normalan.

Šta nam kaže 2025: rast, ulaganja i konkretna infrastruktura

Odgovor: 2025. je bila godina izgradnje kapaciteta, ne samo priče. Tokom 2025. otvoreno je 16 novih Mejkers labova, na skoro 1.000 m² adaptiranog školskog prostora, uz angažman 128 ljudi na renoviranju, opremanju i uređenju.

U praksi, to znači da je neko:

• planirao prostor za timski rad i prototipiranje
• obezbedio elektriku, ventilaciju, sigurnosne uslove
• uveo opremu koja traži pravilnu upotrebu, održavanje i procedure

Za industriju je ovo važna analogija. Uvođenje AI u proizvodnji nije „instalacija softvera“—to je gradnja sistema (ljudi + procesi + infrastruktura).

Još jedan detalj koji zvuči kao statistika, a zapravo opisuje ozbiljnost projekta: tokom 2025. donirano je 292 seta opreme i gotovo 2.500 komada nameštaja, uz radove poput renoviranja 490 m² poda, ugradnje 700+ m² gipsanih ploča i upotrebe 19.000+ šrafova.

To je priča o tome koliko je fizički rad potreban da bi digitalna transformacija uopšte imala gde da se desi. Isto važi i za fabrike.

Tri grada, tri poruke industriji: Novi Sad, Vrbas, Beograd

Odgovor: svaki novi lab šalje signal o tome kakav kadar stiže na tržište rada. U 2025. su otvorena tri zapažena prostora: u Novom Sadu, Vrbasu i Beogradu.

Novi Sad: interdisciplinarnost kao standard

Poruka: industrija ne zapošljava „jednu veštinu“, već tim koji zna da se dogovori i isporuči.

U Tehničkoj školi „Mileva Marić-Ajnštajn“ otvoren je 39. Mejkers lab u Srbiji (treći u Novom Sadu). Koncept prostora je da poveže različite profile—od 3D štampe i elektronike do digitalnih alata i razvoja učeničkih kompanija.

Za proizvodne firme to je direktno relevantno. Najbolji AI projekti u industriji nastaju kad se kvalitet, procesni inženjeri, automatika i IT ne gledaju popreko. Labovi uče mlade da je „prevođenje“ između struka normalan posao.

Još jedan detalj koji vredi: škola ima preko 1.700 učenika. Takva masa znači da se u gradu stvara širi bazen ljudi koji su bar jednom prošli kroz projektni način rada.

Vrbas: praktična nastava koja liči na industrijski pilot

Poruka: i manji gradovi ulaze u priču, a industriji to širi bazen talenata.

U Srednjoj stručnoj školi „4. juli“ otvoren je 40. Mejkers lab u Srbiji—prvi u Vrbasu. Škola obrazuje kadrove za prehrambenu, hemijsku, mašinsku i saobraćajnu struku.

Ovo je važna tačka za AI u industriji: te grane su idealne za primene kao što su:

• računarski vid (vizuelna kontrola ambalaže, etiketa, zaptivanja)
• prediktivno održavanje (motori, pumpe, transporteri)
• optimizacija potrošnje energije i smanjenje otpada

Kada učenik u srednjoj školi prvi put vidi kako 3D štampač ili CNC pretvara fajl u objekat, on brže razume i sledeći korak: kako senzor ili kamera pretvara realnost u podatke, a podatak u odluku.

Beograd (Matematička gimnazija): talenti + prototipi

Poruka: vrhunska teorija postaje korisna kad ima gde da se testira.

41. Mejkers lab otvoren je u Matematičkoj gimnaziji. U toj školi već imate jak temelj iz matematike i prirodnih nauka—ali lab dodaje ono što industrija obožava: primenu.

Koordinatori i nastavnici naglašavaju timski rad, podelu uloga i prostor bez formalnih ograničenja—što je skoro preslikano na način kako funkcionišu dobri industrijski timovi (pilot, iteracija, validacija).

Podrška kompanije iz privrede (u ovom slučaju Nordeus) je takođe model koji industrija može da kopira: oprema je bitna, ali mentorski rad i realni problemi su ono što pravi razliku.

Kako „učionice budućnosti“ ubrzavaju industriju 4.0 u Srbiji

Odgovor: labovi smanjuju tri najskuplja industrijska rizika—nedostatak kadra, sporu adopciju i lošu komunikaciju između struka.

1) Kadar koji ne beži od podataka

AI u proizvodnji propada kad ljudi ne veruju podacima ili ih ne razumeju. Labovi normalizuju rad sa merenjem, testiranjem i dokumentovanjem. To stvara tehničare i inženjere koji neće „gađati odokativno“, nego će tražiti uzrok.

2) Brže uvođenje pilot-projekata

U fabrikama se često čeka „savršeno rešenje“, pa se ne uradi ništa. U Mejkers labovima se uči suprotno: napravi prototip, testiraj, popravi. Taj mentalni model je idealan za:

• pilot AI kontrole kvaliteta na jednoj stanici
• pilot prediktivnog održavanja na kritičnoj mašini
• automatizaciju izveštavanja (manje Excel haosa, više standardizacije)

3) Bolja saradnja škole i industrije (konačno praktično)

Kada firma traži „AI inženjera“, često zapravo traži nekoga ko razume proces, podatke i operativu. Mejkers labovi otvaraju prostor da kompanije ponude:

• zadatke iz prakse (anonimizovane podatke, realne probleme)
• mentore (1 sat nedeljno često je dovoljno)
• mini-prakse i posete pogonima

To nije CSR radi slike. To je ulaganje u regrutaciju.

Šta industrijske firme mogu da urade već u Q1 2026

Odgovor: najbrži put do rezultata je partnerstvo oko konkretnog problema, ne oko opšte priče o AI. Evo modela koji sam video da radi čak i u firmama koje „nemaju vremena“.

Model saradnje 6+6 nedelja

1. Nedelje 1–2: Definišite problem
   • izaberite jedan proces: vizuelna kontrola, kvarovi, planiranje, potrošnja
   • napišite šta je uspeh (npr. 20% manje lažnih reklamacija)
2. Nedelje 3–6: Prototip i test
   • učenici/nastavnici prave prototip (hardver ili softver) uz mentora iz firme
3. Nedelje 7–12: Pilot i izveštaj
   • test u realnim uslovima (ili simulacija) + preporuke šta bi firma uradila da skalira

Šta da ponudite labu (a da nije skupo)

• polovne industrijske komponente koje su i dalje ispravne (senzori, kamere, PLC perif.)
• otpadni materijal za prototipe (lim, plastika, kablovi)
• mini-budžet za potrošni materijal
• 1–2 mentora koji znaju proces (ne moraju biti AI stručnjaci)

Kako to vraća novac firmi

• HR: brže zapošljavanje i bolji fit kandidata
• proizvodnja: jeftiniji piloti i bolja interna podrška za digitalizaciju
• kvalitet: više inicijativa za standardizaciju i merenje
• prodaja/B2B: bolje tehničko predstavljanje kapaciteta prema EU kupcima

Ljudi iza opreme: zašto je to deo industrijske strategije

Odgovor: oprema je vidljiva, ali navike su ono što pravi produktivnost. Izgradnja Mejkers labova uključuje mrežu organizacija i partnera, kao i finansijsku podršku (uključujući prikupljenih 150.000+ dolara za dalje širenje).

Ta kombinacija—prostor + oprema + mentorstvo + zajednica—je ista kombinacija koja je potrebna da AI projekti u industriji ne ostanu „pilot koji niko ne koristi“.

Ako u 2026. želite ozbiljan iskorak u industrijskoj primeni veštačke inteligencije u Srbiji, posmatrajte Mejkers labove kao rani signal. Kadar koji stiže neće pitati da li AI postoji. Pitaće gde su podaci, ko je vlasnik procesa i kada kreće test.

Sledeći korak je vrlo konkretan: izaberite jedan problem iz proizvodnje koji vas košta (škart, zastoji, energija, reklamacije) i povežite ga sa školom koja ima Mejkers lab. Najbolja saradnja ne počinje memorandumom—počinje prototipom na stolu.

Ako biste u 2026. mogli da automatizujete samo jednu stvar u proizvodnji uz pomoć AI, šta bi donelo najveći efekat: kontrola kvaliteta, održavanje ili planiranje proizvodnje?