Hrvatska je prihvatila generativni AI, ali tek mora razviti stvarnu AI pismenost

Generativna umjetna inteligencija u Hrvatskoj sve je manje apstraktna tehnološka tema, a sve više alat koji građani, zaposlenici, studenti i poduzetnici već koriste u svakodnevnim zadacima. Najnovija istraživanja pokazuju da se korištenje generativnog AI-ja širi vrlo brzo, no pritom se otvara pitanje koliko je društvo doista spremno za odgovornu, sigurnu i produktivnu primjenu takvih sustava. Jer jedno je otvoriti ChatGPT, Copilot, Gemini ili neki drugi alat i koristiti ga za pisanje, prijevod, ideje ili učenje, a nešto sasvim drugo razumjeti njegove granice, rizike i stvarnu poslovnu vrijednost. Upravo zato Aco Momčilović iz tvrtke FutureHR Owner i predsjednik Global AI Ethics Institute za ICTbusiness Media – ICTbusiness.info ističe da Hrvatska ulazi u fazu masovne izloženosti generativnoj umjetnoj inteligenciji, ali ne nužno i u fazu zrele AI pismenosti.

Prema njegovu mišljenju, ključna razlika u sljedećem razdoblju neće biti samo u tome tko ima pristup AI alatima, nego tko ih zna koristiti odgovorno, provjerljivo i produktivno. Pojedinci u Hrvatskoj, osobito mlađe generacije, studenti, obrazovaniji korisnici i ljudi u znanjem intenzivnim profesijama, očito AI prihvaćaju brže od organizacija. Tvrtke, javne institucije i veći sustavi suočeni su s drukčijim izazovima jer im za ozbiljnu primjenu trebaju pravila, sigurnosni okviri, usklađenost s regulativom, edukacija zaposlenika, procjena rizika i jasna odgovornost. U protivnom se razvija ono što se sve češće naziva “shadow AI”, odnosno situacija u kojoj zaposlenici već koriste AI alate, ali bez jasnih internih smjernica, nadzora i razumijevanja mogućih pravnih, sigurnosnih i reputacijskih posljedica.

Eurostatovi podaci, prema kojima je AI u 2025. koristilo 15,2 posto hrvatskih poduzeća s najmanje 10 zaposlenih, pokazuju da Hrvatska bilježi rast, ali je i dalje ispod prosjeka Europske unije. To, prema Momčiloviću, ne znači da u Hrvatskoj nema interesa, nego da mnogim organizacijama još nedostaju digitalna zrelost, kvalitetni podaci, jasni poslovni slučajevi i ljudi koji mogu povezati tehnologiju s konkretnom poslovnom vrijednošću. Najveća opasnost za tvrtke je da AI ostane na razini povremenog korištenja generativnih alata, bez dublje promjene procesa, podataka, automatizacije i načina rada. Istodobno, domaći AI ekosustav ima stvarne prednosti u manjim, agilnim timovima, dobrim inženjerima, nišnim rješenjima i sektorskom iskustvu, ali za ozbiljniji iskorak mora snažnije povezati startupove, akademsku zajednicu, velike kompanije, javni sektor i investitore.

Hrvatska, smatra Momčilović, ne mora glumiti Silicijsku dolinu niti razvijati vlastite velike jezične modele kako bi imala relevantnu AI priču. Realniji put je razvoj pametnih niša u područjima u kojima već postoje znanje, podaci, korisnici i tržišna potreba, od turizma, poslovne automatizacije za mala i srednja poduzeća i jezičnih rješenja do kibernetičke sigurnosti, specijaliziranih B2B alata i primjena AI-ja u uslugama. U tom procesu veliku ulogu imaju mediji i javna edukacija jer se AI pismenost neće razviti sama od sebe. Potrebno je manje senzacionalizma, više konkretnih domaćih primjera, jasnije objašnjavanje rizika i ozbiljniji razgovor o tome kako umjetna inteligencija mijenja radna mjesta, obrazovanje, javnu upravu, upravljanje kompanijama, sigurnost, etiku i regulativu.

Prema najnovijem istraživanju, generativni AI u Hrvatskoj više nije tema samo za tehnološke entuzijaste, nego alat koji koristi većina odraslih korisnika. Što nam taj podatak zapravo govori o zrelosti hrvatskog društva za umjetnu inteligenciju?

Mislim da nam taj podatak prije svega govori da je Hrvatska ušla u fazu masovne izloženosti generativnoj umjetnoj inteligenciji, ali ne nužno i u fazu zrele AI pismenosti. To su dvije različite stvari. Jedno je koristiti ChatGPT, Copilot, Gemini, Midjourney ili neki drugi alat iz znatiželje, za pisanje teksta, prijevod, ideje ili pomoć u učenju. Drugo je znati kada rezultatima tih sustava vjerovati, kako ih provjeriti, što se smije unositi u alat, gdje su granice automatizacije i kako AI odgovorno uključiti u radne i obrazovne procese.

Rast korištenja s 61,3 na 65,4 posto u samo šest mjeseci pokazuje da generativni AI više nije rubna pojava. No ja bih bio oprezan s interpretacijom da to automatski znači duboku promjenu načina rada i učenja. Dio tog rasta sigurno je posljedica stvarne korisnosti alata, ali dio je još uvijek faza znatiželje, eksperimentiranja i društvenog pritiska. Ljudi čuju da “svi koriste AI”, pa i sami pokušavaju. To je važno, ali to još nije transformacija.

Ključna razlika je između povremenog korištenja i stvarne kompetencije. Povremeni korisnik zna otvoriti alat i postaviti pitanje. AI pismen korisnik zna formulirati dobar zadatak, razumije ograničenja modela, zna provjeriti činjenice, prepoznaje moguće halucinacije, čuva povjerljive podatke i zna kada odluku mora zadržati čovjek. U tom smislu Hrvatska je napravila veliki skok u prihvaćanju alata, ali još mora napraviti veliki skok u kvaliteti korištenja.

Najbrže AI prihvaćaju mlađe generacije, studenti, obrazovaniji korisnici, ljudi u znanju intenzivnim poslovima, marketingu, IT-u, savjetovanju, edukaciji, medijima i kreativnim industrijama. Već sada vidimo jaz između onih koji AI koriste svakodnevno i onih koji ga još promatraju kao nešto udaljeno, tehničko ili čak opasno. Taj jaz neće biti samo generacijski. Bit će i profesionalni, organizacijski i ekonomski. U sljedećim godinama neće biti presudno samo tko ima pristup AI alatima, nego tko ih zna koristiti odgovorno i produktivno.

Jedan od ključnih nalaza istraživanja jest da pojedinci u Hrvatskoj u korištenju generativnog AI-ja očito idu brže od organizacija. Zašto se taj raskorak događa i što on znači za domaće tržište rada?

Taj raskorak je jedan od najvažnijih nalaza. Pojedinci su brži jer im za korištenje AI alata treba vrlo malo: osobni interes, internetska veza i nekoliko minuta eksperimentiranja. Organizacijama, s druge strane, trebaju pravila, sigurnost, usklađenost s regulativom, procjena rizika, edukacija zaposlenika, integracija s procesima i jasna odgovornost. Zato pojedinac može krenuti danas, a organizacija često mjesecima raspravlja tko bi uopće trebao biti zadužen za AI.

To nas vrlo brzo uvodi u fazu “shadow AI-ja”. Zaposlenici već koriste generativni AI, ali organizacije često nemaju jasna interna pravila, nemaju edukaciju, nemaju strategiju i nemaju pregled nad time što se stvarno događa. To znači da se AI koristi ispod radara: za pisanje mailova, analizu dokumenata, pripremu prezentacija, kodiranje, prijevode, istraživanje tržišta ili obradu sadržaja, ali bez jasnih granica.

Rizici nisu teorijski. Ako zaposlenik u javni AI alat unese povjerljive podatke, interne dokumente, podatke o klijentima, financijske informacije ili osobne podatke, organizacija može imati ozbiljan sigurnosni i pravni problem. Ako koristi AI-generirani sadržaj bez provjere, može doći do netočnih informacija, loših poslovnih odluka ili reputacijske štete. Ako se ne vodi računa o autorskim pravima, mogu se otvoriti dodatni rizici. A ako se AI koristi za stručne procjene bez ljudske kontrole, raste rizik od pogrešaka koje nitko nije na vrijeme prepoznao.

Prvi realan korak za hrvatske kompanije ne mora biti velika AI strategija od 80 stranica. Dapače, to često nije najbolji početak. Prvi korak trebao bi biti vrlo praktičan: napraviti kratka interna pravila korištenja, educirati zaposlenike o osnovnim rizicima i mogućnostima, identificirati nekoliko sigurnih poslovnih slučajeva i pokrenuti male pilot-projekte. Tek nakon toga ima smisla razvijati širu strategiju, mijenjati procese i integrirati AI u sustave. Redoslijed bi trebao biti: osnovna pravila, edukacija, pilot-projekti, mjerenje učinka, pa tek onda šira transformacija.

Za tržište rada to znači da se kompetencije mijenjaju brže od formalnih opisa radnih mjesta. Ljudi koji znaju koristiti AI postaju produktivniji, ali i opasniji ako ga koriste nekritički. Zato će AI pismenost postati jedna od osnovnih poslovnih kompetencija, ne samo dodatna digitalna vještina.

Eurostatovi podaci pokazuju da je AI u 2025. koristilo 15,2 posto hrvatskih poduzeća s najmanje 10 zaposlenih, što je rast u odnosu na prethodnu godinu, ali i dalje ispod prosjeka EU-a. Kako tumačite taj položaj Hrvatske u europskom kontekstu?

Hrvatska je u tipičnoj poziciji zemlje koja hvata priključak, ali još nije među predvodnicima. Rast postoji i on je pozitivan, no razlika u odnosu na prosjek Europske unije pokazuje da poslovna adopcija AI-a još uvijek nije dovoljno duboka ni sustavna. Drugim riječima, ne kasnimo zato što nema interesa, nego zato što mnoge organizacije još nemaju dovoljno digitalne zrelosti, kvalitetnih podataka, jasnih poslovnih slučajeva, internih kompetencija i ljudi koji mogu povezati tehnologiju s poslovnom vrijednošću.

U poslovnom sektoru AI se najčešće prvo koristi u marketingu, prodaji, administraciji i korisničkoj podršci zato što su to područja u kojima je ulazak najlakši. Tamo se brzo vide rezultati: bolji tekstovi, brži odgovori, automatizacija jednostavnijih zadataka, analiza korisničkih upita, priprema kampanja, generiranje ideja. To su korisni slučajevi, ali oni uglavnom predstavljaju površinsku produktivnost. Dublja promjena poslovnog modela zahtijeva puno više: podatkovnu infrastrukturu, promjenu procesa, integracije, upravljanje rizicima i jasnu strategiju.

Najveća opasnost za hrvatske tvrtke je da AI ostane na razini “imamo ChatGPT i ljudi ga koriste”. To nije isto što i AI transformacija. Ako tvrtka ne ulaže u podatke, automatizaciju procesa, integraciju s postojećim sustavima, razvoj vlastitih kompetencija i promjenu načina rada, ostat će na razini individualne produktivnosti. To može kratkoročno pomoći, ali neće stvoriti ozbiljnu konkurentsku prednost.

Hrvatske kompanije ne moraju kopirati velike globalne modele. Neće svaka firma razvijati vlastiti veliki jezični model. Ali gotovo svaka ozbiljna organizacija mora razumjeti gdje AI može poboljšati odluke, smanjiti troškove, povećati kvalitetu usluge, ubrzati procese ili otvoriti nove proizvode. Tu se stvara razlika između eksperimentiranja i stvarne poslovne vrijednosti.

Istraživanja o hrvatskom AI ekosustavu pokazuju da postoji sve više tvrtki i pojedinaca koji razvijaju AI rješenja, ali i da je taj razvoj koncentriran u manjim timovima, mikropoduzećima i urbanim središtima, osobito u Zagrebu i okolici. Može li Hrvatska iz toga izgraditi ozbiljan AI ekosustav?

Može, ali samo ako prestanemo AI ekosustav promatrati kao skup izoliranih uspješnih pojedinaca i malih timova. Hrvatska ima prednosti: agilnost, solidnu tehničku bazu, dobre inženjere, kreativne stručnjake, iskustvo u nišnim rješenjima i relativno brzo testiranje ideja. Manji timovi mogu se brzo prilagoditi, razviti specijalizirano rješenje i raditi s klijentima puno fleksibilnije nego velike organizacije.

Ali to je istovremeno i ograničenje. Mali timovi često nemaju dovoljno kapitala, prodajnih kapaciteta, pravne podrške, međunarodnih kontakata, pristup velikim korisnicima ili sposobnost skaliranja. Zato se događa da imamo dobre projekte, ali nemamo dovoljno velikih priča. Imamo talent, ali ga ne pretvaramo uvijek u međunarodno relevantne proizvode.

Ključno pitanje je povezivanje. Treba nam jača veza između AI developera, akademske zajednice, velikih kompanija, javnog sektora i investitora. Akademija može dati istraživačku dubinu i talente. Velike kompanije mogu dati podatke, procese i stvarne poslovne probleme. Startupi mogu dati brzinu i inovaciju. Javna uprava može otvoriti prostor za standarde, javne usluge i pametnu regulaciju. Investitori mogu pomoći da se dobre ideje ne zaustave na pilotu.

Hrvatska može graditi AI niše u nekoliko sektora. Turizam je prirodan kandidat jer imamo stvarni sektor, podatke, međunarodne korisnike i potrebu za personalizacijom i automatizacijom. Financije i osiguranje imaju podatkovnu zrelost i jasne slučajeve upotrebe. Zdravstvo ima ogroman potencijal, ali i visoku regulativnu osjetljivost. Javna uprava može profitirati od automatizacije i boljih usluga, ali tu treba puno opreza i transparentnosti. Kibernetička sigurnost je posebno važna jer AI istovremeno povećava i obrambene i napadačke kapacitete. Obrazovanje i mediji su također sektori u kojima će se posljedice AI-a vrlo brzo vidjeti.

Ako bih morao izdvojiti najrealnije hrvatske niše, rekao bih: turizam, poslovna automatizacija za mala i srednja poduzeća, AI u jeziku i lokalizaciji, kibernetička sigurnost, specijalizirana B2B rješenja i AI primjene u uslugama. Ne trebamo glumiti Silicijsku dolinu. Trebamo graditi pametne niše u kojima imamo stvarne sektorske prednosti.

AI Central Point nastao je kao pokušaj da se o umjetnoj inteligenciji govori ozbiljno, razumljivo i izvan uskog tehnološkog kruga, ali najnoviji podaci pokazuju da je ta tema već ušla u svakodnevni život i poslovanje. Kako danas vidite ulogu medija i javne edukacije u razvoju AI pismenosti u Hrvatskoj?

Uloga medija sada je važnija nego prije godinu ili dvije. Dok je AI bio tema manjeg broja stručnjaka, moglo se reći da je to primarno tehnološko pitanje. Danas, kada većina odraslih korisnika u Hrvatskoj ima barem neki kontakt s generativnim AI-em, to je pitanje javne pismenosti. Mediji više ne trebaju samo objašnjavati što je ChatGPT. To je početna faza. Sada treba objašnjavati kako se AI koristi u poslu, obrazovanju, javnoj upravi, zdravstvu, pravu, medijima, sigurnosti i svakodnevnom odlučivanju.

AI Central Point je nastao upravo iz te potrebe. Htjeli smo napraviti format koji ne govori samo tehnološkoj publici, nego menadžerima, poduzetnicima, stručnjacima, roditeljima, nastavnicima, studentima i građanima. AI treba izvući iz uskog tehnološkog kruga, ali ga ne treba banalizirati. To je osjetljiva ravnoteža.

U javnom razgovoru moramo izbjeći dva ekstrema. Prvi je strah da će AI sve zamijeniti, uništiti radna mjesta i učiniti ljude suvišnima. Drugi je naivni optimizam da će AI sam od sebe riješiti sve poslovne probleme. Oba su pogrešna. AI neće sam riješiti lošu strategiju, loše podatke, loše procese ili loše vodstvo. Ali isto tako, organizacije koje ga budu ignorirale riskiraju gubitak produktivnosti, konkurentnosti i relevantnosti.

U nastavku javnog razgovora u Hrvatskoj treba snažnije otvoriti nekoliko tema. Prva je AI u obrazovanju, jer način učenja, pisanja, provjere znanja i razvoja kritičkog mišljenja već sada prolazi veliku promjenu. Druga su radna mjesta i kompetencije, jer će se mijenjati ne samo poslovi nego i očekivanja od ljudi. Treća je AI u upravljanju kompanijama, jer menadžment mora razumjeti što se može automatizirati, a što mora ostati ljudska odluka. Četvrta je javna uprava, gdje AI može povećati učinkovitost, ali i otvoriti pitanja transparentnosti i odgovornosti. Peta su sigurnost, etika i regulativa, jer bez toga dolazimo do kaotične upotrebe tehnologije.

Mediji imaju zadatak prevoditi kompleksnost bez pojednostavljivanja do banalnosti. To znači manje senzacionalizma, više konkretnih primjera, više domaćih slučajeva, više objašnjenja rizika i više razgovora s ljudima koji AI stvarno primjenjuju. AI pismenost neće se razviti sama od sebe. Ona se mora graditi kroz obrazovanje, organizacije, medije i javnu raspravu.