HotelSync investicija: AI recept za industriju Srbije

Najbolji signal da se neka industrija stvarno menja nije nova konferencija ni nova fraza u medijima, već — novac. Kad srpski B2B startup kao HotelSync podigne milionsku investiciju, to obično znači dve stvari: (1) tržište je prepoznalo konkretan problem i (2) rešenje je dovoljno skalabilno da interesuje investitore van lokalnog okvira.

Iako je HotelSync u hotelijerstvu, poenta ove priče nije “turizam”. Poenta je operativna efikasnost kroz veštačku inteligenciju i automatizaciju procesa — ista ona tema koja trenutno najviše “boli” proizvodne i industrijske kompanije u Srbiji: previše ručnih koraka, previše grešaka, premalo uvida u realnom vremenu.

U okviru serijala Kako veštačka inteligencija transformiše proizvodnju i industriju u Srbiji, ovaj tekst koristi HotelSync kao ogledalo: šta industrija može da nauči od digitalizacije hotela, i kako da taj model prevede u fabriku, logistiku, održavanje i B2B prodaju.

Šta milionska investicija u HotelSync zapravo poručuje tržištu

Milionska investicija u B2B softver iz Srbije poručuje vrlo direktno: kupci plaćaju automatizaciju koja se vidi u operativi, a ne “AI” koji lepo zvuči u prezentaciji. Investitori prate isto — metrike uštede vremena, smanjenje grešaka, rast prihoda po kapacitetu i jasnu putanju širenja na nova tržišta.

HotelSync (poznat i kroz ekosistem rezervacija i distribucije kapaciteta) tipično rešava probleme koji su svima u operacijama poznati:

• više kanala prodaje (OTA, direktne rezervacije, partneri)
• stalne promene cena i dostupnosti
• rizik od overbookinga
• ručna administracija i izveštavanje

Ovo izgleda kao “hotel problem”, ali je suštinski problem koordinacije sistema. Isti obrazac postoji u industriji:

• više izvora narudžbina (različiti kupci i ugovori)
• česte promene planova proizvodnje
• uska grla u kapacitetima
• ručno planiranje, ručno odobravanje, ručno izveštavanje

Investicija u HotelSync je glasanje za operativni softver koji smanjuje haos. Ako u hotelu to radi, u fabrici je efekat često još veći.

Zašto je ovaj tajming bitan (kraj 2025.)

Kraj 2025. je period kada se “AI pilot projekti” sve češće gase ili prelaze u produkciju. Kompanije više ne pitaju da li AI ima smisla, već:

1. Koliko tačno sati ljudi oslobađamo mesečno?
2. Koliko grešaka uklanjamo iz procesa?
3. Kako to utiče na profit po liniji / po objektu / po smeni?

Milionske investicije uglavnom prate proizvode koji mogu da daju ove odgovore bez filozofije.

Kako AI i automatizacija u hotelijerstvu liče na industrijsku transformaciju

Hotel je “mini-fabrika usluga”: ima kapacitet (sobe), inpute (osoblje, održavanje, energiju), planiranje (check-in/out), kontrolu kvaliteta (recenzije, standardi), i prodajni kanal (rezervacije). Ono što HotelSync i slična digitalna rešenja rade jeste: spajaju podatke, automatizuju odluke i smanjuju ručni rad.

U industriji, ista logika izgleda ovako:

• ERP/MES/SCADA podaci se često ne poklapaju
• ljudi ručno “prepisuju” iz sistema u Excel
• planiranje se radi po navici, ne po realnim ograničenjima
• kontrola kvaliteta kasni (otkriva se problem kad je šteta već napravljena)

“Single source of truth” je dosadno — i presudno

Najviše novca curi kroz sitnice: dva sistema sa različitim stanjem zaliha, različitim terminima isporuke, različitim statusima naloga. U hotelu to znači overbooking i loš rejting. U fabrici znači:

• pogrešno naručen materijal
• zastoj linije
• reklamacije
• penali zbog kašnjenja

AI ovde nije magija; AI je pojačivač. Prvo mora da postoji jedinstven, čist tok podataka, pa tek onda ima smisla automatizovati predviđanje, optimizaciju i preporuke.

Gde tačno AI “ulazi” u HotelSync model — i šta industrija može da kopira

Kad ljudi kažu “AI u B2B softveru”, često misle na chat. U praksi, vrednost je u tri sloja: predikcija, optimizacija i automatizacija odluka.

1) Predikcija potražnje (paralela: predikcija opterećenja linije)

U hotelijerstvu, smislen AI slučaj upotrebe je predviđanje potražnje po datumima i segmentima, da bi se cene i dostupnost upravljale pametnije.

Industrijski prevod:

• predikcija potražnje po kupcu / SKU
• predikcija kašnjenja po dobavljaču
• predikcija zastoja po mašini (na osnovu vibracije, temperature, istorije kvarova)

Stav: firme koje i dalje planiraju “po osećaju” u 2026. ulaze u godinu sa nepotrebnim rizikom.

2) Dinamička optimizacija (paralela: planiranje proizvodnje i terminiranje)

Hotel može da optimizuje cenu i raspoloživost prema pravilima, ograničenjima i ciljevima (popunjenost, prihod po sobi, minimalni boravak).

U proizvodnji je analogno:

• terminiranje naloga po ograničenjima (kapacitet, alati, smene)
• optimizacija sekvence da se smanje promene alata i otpad
• optimizacija energije (rad u jeftinijim tarifama gde je moguće)

Ovo je deo gde AI često daje najbrži ROI, jer smanjuje skupe praznine u kapacitetu.

3) Automatizacija procesa (paralela: dokumentacija, kvalitet, izveštaji)

Hotelijerstvo ima gomilu operativnih mikro-koraka: potvrde, izmene, usklađivanje dostupnosti, izveštaji.

Industrija ima istu boljku, samo skuplju:

• automatsko kreiranje izveštaja o kvalitetu
• automatsko popunjavanje prateće dokumentacije za izvoz
• automatizovana klasifikacija reklamacija i analiza uzroka

Ako AI ne smanjuje broj ručnih klikova i ručnih “prepisivanja”, najčešće ne prolazi kao proizvod.

“Od hotela do fabrike”: praktičan model za digitalizaciju u Srbiji

Ako vodite proizvodnu ili industrijsku firmu, nema potrebe da kopirate hotelijski softver. Kopirajte metod.

Korak 1: Uzmite jedan proces i izmerite ga do kraja

Odaberite proces koji je dovoljno čest i dovoljno bolan. Primeri:

• unos i potvrda narudžbina
• planiranje smena
• kontrola kvaliteta na izlazu
• upravljanje održavanjem

Zatim izmerite:

• vreme ciklusa (od zahteva do završetka)
• broj ručnih tačaka (ko klikće/upiše)
• broj grešaka (reklamacije, ispravke, storniranja)

Bez ovoga AI inicijative postaju “projekat IT-ja”, a ne operativna dobit.

Korak 2: Ujednačite podatke pre “pametnih” funkcija

Najčešća greška: firma kupi AI modul, a i dalje ne zna koja je verzija šifarnika tačna.

Pragmatičan redosled:

1. standardizujte šifarnike (kupci, artikli, materijali)
2. dogovorite “vlasnika” podatka (ko je odgovoran)
3. uvedite validacije (ne može da prođe nalog bez obaveznih polja)

Korak 3: Automatizujte odluke koje su već definisane pravilima

Ne morate početi od predikcije. Počnite od pravila:

• ako zaliha padne ispod X → generiši nabavku
• ako je mašina u kvaru → preusmeri nalog
• ako kupac kasni sa plaćanjem → stopiraj isporuku preko limita

Tek kad pravila rade stabilno, AI preporuke imaju smisla jer se ugrađuju u već uređen sistem.

Korak 4: Uvedite AI tamo gde “varijansa” pravi trošak

AI je posebno koristan gde ima mnogo promenljivih: različite serije, česte promene potražnje, sezonalnost, različiti dobavljači.

Dva brza kandidata u Srbiji:

• prediktivno održavanje u firmama sa starijim parkom mašina
• optimizacija planiranja proizvodnje u firmama sa visokim miksom proizvoda

Šta investicija znači za ekosistem: više standarda, manje izgovora

Kad B2B startup digne ozbiljan kapital, rastu očekivanja:

• kupci traže merljive rezultate
• konkurencija se ubrzava
• talenti prelaze iz “outsourcing mode” u “product mode”

To je dobra vest za industriju, jer znači više lokalnih timova koji razumeju domaću realnost: nasleđeni sistemi, kombinaciju papira i ERP-a, pritisak izvoza u EU, i potrebu za bržim auditima i izveštavanjem.

Ali postoji i neprijatna istina: nema digitalizacije bez discipline u procesu. AI samo ogoli slabosti. Ako su ulazni podaci loši, izlazne preporuke će biti loše — i to brže nego ranije.

Pitanja koja ljudi stvarno postavljaju (i odgovori bez ukrašavanja)

Da li je AI isplativ bez velikih datasetova?

Da, ako krenete od automatizacije i optimizacije zasnovane na pravilima i postojećim podacima. Veliki datasetovi postaju bitni kad želite precizna predviđanja i robustan model.

Da li prvo treba ERP, pa tek onda AI?

Ne uvek, ali treba “kičma” podataka. Neki uspešni projekti kreću od jedne linije ili jednog pogona sa lakom integracijom, pa se šire.

Ko je vlasnik AI projekta: IT ili operacije?

Operacije. IT je ključan partner, ali ako operacije ne vode prioritete i metrike, projekat se pretvori u softver koji niko ne koristi.

Šta možete da uradite narednih 30 dana

Ako želite realan pomak (ne prezentaciju), uradite ovo:

1. Izaberite jedan proces sa jasnim troškom greške (kvalitet, zastoje, kašnjenja).
2. Zapišite 5 metrika koje ćete pratiti (vreme, greške, zastoje, trošak, zadovoljstvo kupca).
3. Napravite mapu podataka: odakle dolaze, gde se dupliraju, ko ih menja.
4. Automatizujte najmanje 3 ručna koraka (validacije, generisanje dokumenata, obaveštenja).
5. Tek onda testirajte AI preporuke na istorijskim podacima (offline), pre produkcije.

Ovo je isti princip koji digitalni proizvodi u uslugama (poput HotelSync-a) moraju da prođu da bi opravdali investiciju.

Gde HotelSync priča “ulazi” u naš serijal o AI u industriji

HotelSync investicija je dobar podsetnik da se AI u Srbiji ne gradi samo u laboratoriji, već u operativi — u sistemima koji svakog dana smanjuju ručni rad i greške. To je tačka koja povezuje hotelijerstvo i proizvodnju.

Sledeće pitanje za industriju nije “koji model koristimo”, već: koji proces prvi uvodimo pod kontrolu, i koje rezultate tražimo za 90 dana?

Ako je jedan srpski tim uspeo da od haosa u rezervacijama napravi skalabilan proizvod vredan milionske investicije, nema razloga da fabrike i industrijske firme ostanu na Excel-u. Pitanje je samo ko kreće prvi.