Mejkers labovi: kad škole grade AI kadar za industriju

Broj 41 nije samo statistika. To je signal da se u Srbiji gradi infrastruktura koja direktno utiče na to koliko brzo će proizvodne firme moći da uvedu veštačku inteligenciju u pogone, kontrolu kvaliteta i planiranje. Do kraja 2025. mreža Mejkers labova porasla je na 41 „učionicu budućnosti“, uz 16 novih prostora otvorenih tokom godine. To su konkretni metri kvadratni, alati, oprema i — najvažnije — navike rada koje industriji hronično nedostaju.

Ako vodite proizvodnju, inženjering, kvalitet, ili ste HR u industrijskoj firmi, verovatno vam je poznat problem: tržište rada ne pati od manjka diploma, već od manjka ljudi koji umeju da spoje teoriju, podatke i realan uređaj. AI u industriji ne živi u PowerPointu. Živi u senzorima, PLC-evima, tolerancijama, šumovima u podacima, odstupanjima, prototipovima i iteracijama.

Mejkers labovi su zanimljivi baš zato što guraju učenike u taj „realni“ svet: prave se prototipi, meri se, greši se, popravlja se, dokumentuje se. To je najkraći put do kadra koji sutra može da uđe u fabriku i razume kako AI stvarno pomaže.

Zašto su Mejkers labovi bitni za AI u proizvodnji

AI u industriji najčešće pada na jednoj stvari: podaci nisu spremni, a ljudi nisu spremni za podatke. U proizvodnim kompanijama to se vidi kroz tri tipična problema:

1. Nema standarda prikupljanja podataka (šta merimo, kako, kojom frekvencijom, gde čuvamo).
2. Nema „prevođenja“ između proizvodnje i IT-a (inženjeri znaju proces, data tim zna modele, ali ne pričaju istim jezikom).
3. Nema kulture eksperimenta (prototipiranje i testiranje se doživljava kao rizik, a ne kao put do uštede).

Mejkers labovi, kad su dobro postavljeni, rade suprotno: uče mlade da rade iterativno, da mere, da dokumentuju i da timski rešavaju problem. To su temelji za ono što će kasnije u fabrici biti:

• prediktivno održavanje (model uči iz vibracija/temperature/struje)
• vizuelna kontrola kvaliteta (kamere + modeli za detekciju defekata)
• optimizacija procesa (podešavanje parametara da se smanji škart)
• planiranje i lanac snabdevanja (prognoze potražnje i zaliha)

Jedna rečenica koja dobro opisuje vezu: Mejkers lab je „suva“ verzija fabrike — bez skupih zastoja, ali sa realnim alatima i realnim načinom razmišljanja.

Šta se konkretno otvorilo u 2025. i zašto to ima težinu

Od tri nova prostora na kraju godine, svaki nosi drugačiju poruku industriji.

Novi Sad: interdisciplinarnost kao priprema za industrijske AI timove

U Tehničkoj školi „Mileva Marić-Ajnštajn“ otvoren je 39. Mejkers lab u Srbiji (treći u Novom Sadu). Poenta nije samo u 3D štampi i elektronici, već u modelu rada: spajaju se različiti obrazovni profili u zajednički projekat.

U industriji, AI projekti uspevaju kada se spoje:

• procesni inženjer (zna gde nastaje problem)
• automatika/elektronika (zna kako se meri)
• IT/data (zna kako se gradi pipeline i model)
• kvalitet (zna šta je „dobro“, a šta nije)

Mentorska podrška iz kompanije (u ovom slučaju kroz donaciju opreme i najavu saradnje) je još jedna važna tačka: učenici dobijaju osećaj da njihov rad ima „kupca“ i standarde, a firme dobijaju rani kontakt sa talentima.

Vrbas: praktična nastava koja liči na realan pogon

U Srednjoj stručnoj školi „4. juli“ otvoren je 40. Mejkers lab. Škola ima tradiciju u prehrambenoj, hemijskoj, mašinskoj i saobraćajnoj struci — i to je važno, jer su baš te oblasti u Srbiji najčešće „kičma“ izvoza i dobavljačkih lanaca.

Ono što se pominje kao oprema (3D štampač, laser, CNC, dron, alat) deluje kao lista iz kataloga, ali za industriju je poruka jasna: učenici ulaze u svet gde se:

• crta i modeluje (CAD)
• pravi prototip (3D/CNC)
• meri i testira
• iterira

AI ovde prirodno dolazi kao sledeći korak: kad napraviš deo ili uređaj, sledeće pitanje je „kako da ga nadzirem, kako da skupljam podatke i kako da predvidim kvar?“

Beograd: Matematička gimnazija kao most do naprednih projekata

U Matematičkoj gimnaziji otvoren je 41. Mejkers lab (četvrti u Beogradu). Posebno je zanimljivo što se naglašava prostor za sekcije poput primenjene fizike i elektronike, kao i iskustvo učenika sa robotikom i takmičenjima.

Industriji to treba iz vrlo pragmatičnog razloga: kad jednom uvedete AI u proizvodnju, brzo shvatite da vam ne trebaju samo „programeri“, već ljudi koji razumeju:

• signale, šum i merenje
• ograničenja hardvera
• real-time zahteve
• bezbednost i pouzdanost

Drugim rečima, ovaj tip škole može da proizvede talente za „teške“ industrijske AI projekte, gde se model mora uklopiti u sistem koji ne sme da stane.

Metrika koja se često ignoriše: logistika promena

Jedna od najkorisnijih lekcija iz priče o Mejkers labovima je koliko je „dosadnih“ stvari potrebno da bi inovacija uopšte bila moguća.

Tokom 2025. godine, u adaptacijama prostora urađeno je (između ostalog): 490 m² poda, 2,25 tone mase za nivelisanje, 1.022 litra bele boje, 734 m² gipsanih ploča i 19.100 šrafova. Instalirano je 14 klima uređaja, donirano 292 seta opreme, obezbeđeno 16 štampača i 2.469 komada nameštaja.

Ovo nije „dekoration“. Ovo je industrijska logika primenjena na obrazovanje: standardizuj proces, isporuči kvalitet, ponovi 41 put.

Za B2B kompanije je korisno da to prepoznaju, jer ista logika važi i u fabrikama kada se uvodi AI:

• prvo se sređuje „prostor“ (data infrastruktura, senzori, standardi)
• onda se uvodi alat (modeli, dashboardi, integracije)
• tek na kraju dolazi efekat (smanjenje škarta, manji zastoji, bolji OEE)

Kako firme u Srbiji mogu da se uključe (i da vide povrat)

Ako želite leadove, partnerstva i dugoročan uticaj, ne pomaže „jednokratna donacija“ bez plana. Pomaže program koji spaja školu, konkretan problem i industrijski standard.

1) Dajte problem, ne samo opremu

Najbrži put do korisnih veština je realna industrijska tema, prilagođena nivou škole. Primeri koji rade:

• detekcija ogrebotina ili nepravilnosti na proizvodu (vizuelna inspekcija)
• praćenje potrošnje energije na mašini i traženje anomalija
• planiranje preventivnog održavanja na osnovu jednostavnih merenja

Učenici mogu da naprave prototip: set senzora + baza podataka + jednostavan model + izveštaj.

2) Uvedite „mini evropski standard“ u projekat

Ako radite sa EU partnerima, znate da je dokumentacija pola posla. U školskom projektu insistirajte na:

• jasnom opisu zahteva
• verzionisanju fajlova i modela
• test planu
• KPI metrikama (tačnost, lažni alarmi, vreme reakcije)

To gradi naviku koja sutra olakšava B2B saradnju sa evropskim kupcima.

3) Mentorski rad u sprintovima (4–6 nedelja)

Mentorstvo bez strukture se brzo istroši. Sprint format radi, jer učenici imaju ritam, a firma jasan uvid.

Minimalni model:

1. nedelja: problem + podaci (ili simulacija) 2–3. nedelja: prototip + prvi test
2. nedelja: iteracija + dokumentacija 5–6. nedelja: demo + retrospektiva

4) Napravite „talent pipeline“ koji nije samo zapošljavanje

Najbolje firme u industriji već znaju: ne morate da zaposlíte učenika sutra da bi saradnja bila korisna.

• stipendije vezane za projekat
• plaćene letnje prakse
• zajednički demo dan sa više škola
• podrška nastavnicima (npr. obuka za rad sa podacima)

To gradi reputaciju i ubrzava buduće zapošljavanje kad se AI projekti prošire.

„Da li su Mejkers labovi isto što i AI edukacija?“

Ne. I baš zato su vredni.

AI edukacija često krene od modela i algoritama, pa se završi u teoriji. Mejkers lab kreće od pravljenja, merenja i rešavanja problema. AI onda dolazi kao logičan sledeći sloj: kad imaš proces i podatke, možeš da učiš mašinu da predviđa i detektuje.

Ako bih birao redosled za industriju u Srbiji, bio bi:

1. kultura prototipa
2. instrumentacija i podaci
3. automatizacija izveštavanja
4. AI modeli na top 1–2 bolne tačke
5. skaliranje i standardizacija

Mejkers labovi pogađaju tačku 1 i 2. To je ono što većini firmi nedostaje, a o čemu se najmanje priča.

Šta ovo znači za AI transformaciju industrije u Srbiji u 2026.

Mreža od 41 Mejkers laba i momentum iz 2025. (16 novih prostora) prave nešto što industrija može da koristi odmah: decentralizovan sistem gde mladi uče kroz rad, a firme dobijaju partnera za rani razvoj veština.

Uz to, prikupljenih više od 150.000 dolara na donatorskoj večeri u Njujorku pokazuje da dijaspora i filantropija prepoznaju isti problem koji muči i proizvodnju: bez ljudi koji umeju da rade praktično, nema stabilne digitalne transformacije.

Ako ste deo industrije i pitate se odakle da krenete sa veštačkom inteligencijom u proizvodnji, moj odgovor je prilično direktan: krenite i od tehnologije, ali još više krenite od ljudi. Mejkers labovi su jedan od najopipljivijih načina da se taj problem rešava sistemski.

Šta bi se desilo kada bi svaka veća industrijska firma u Srbiji „usvojila“ po jedan Mejkers lab — ne samo opremom, već realnim problemima, mentorstvom i standardima rada?