Stanje AI scene u Srbiji 2025: Izazovi, prilike i investicije

Avgust, 2025. Dok sedim u kancelariji jedne partnerske firme u Naučno-tehnološkom parku u Nišu i gledam ka horizontu, teško je oteti se utisku da se vazduh promenio. Ne govorim o letnjoj sparni. Govorim o onom neopipljivom, ali sveprisutnom osećaju ubrzanja. Pre samo nekoliko godina, reči „veštačka inteligencija“ u Srbiji su bile rezervisane za akademske krugove, panel diskusije i entuzijastične startap pičeve. Danas, AI više nije daleka budućnost – ona je operativni sistem naše sadašnjosti.

Ona je u softveru koji optimizuje logistiku u luci u Smederevu. Ona je u algoritmu koji novosadskim poljoprivrednicima govori kada da navodnjavaju useve. Ona je u četbotu banke u Beogradu koji vam odobrava kredit. Ona je u kodu igrice koju razvija tim mladih ljudi u Kragujevcu.

Ali kako zaista izgleda srpska AI scena danas, sredinom ove prelomne 2025. godine? Da li smo samo potrošači globalnih AI alata ili smo postali i relevantni stvaraoci? Jesmo li iskoristili početnu prednost naše jake inženjerske kulture ili smo zapeli na raskršću, zaslepljeni svetlima globalnih giganata?

Ovo nije još jedan tekst ispunjen praznim optimizmom ili neutemeljenim strahovima. Ovo je pokušaj da se napravi realan presek stanja. Da se zaviri iza marketinških naslova i VC saopštenja. Da se identifikuju stvarni stubovi našeg ekosistema, imenuju izazovi koji nas koče i osvetle prilike koje vrište da budu iskorišćene.

Ovo je priča o Srbiji u doba veštačke inteligencije. Priča o talentu, upornosti, propuštenim šansama i, nada sve, o ogromnom potencijalu.

Poglavlje 1: Pogled u retrovizor – Kako smo od „autsorsing nacije“ stigli do AI igrača?

Da bismo razumeli gde smo, moramo znati odakle smo pošli. Decenijama je srpski IT sektor bio sinonim za jednu reč: autsorsing. Bili smo poznati kao zemlja talentovanih, vrednih i relativno povoljnih inženjera koji su pisali kod za velike svetske kompanije. Radili smo na tuđim proizvodima, rešavali tuđe probleme. To je izgradilo našu reputaciju i stvorilo čitavu generaciju iskusnih programera, ali nas je držalo u „zlatnom kavezu“ uslužne ekonomije.

Promena je počela tiho, pre desetak godina, sa usponom prvih uspešnih „product“ kompanija. Firme poput Nordeusa ili 3Laterala (sada deo Epic Games-a) pokazale su da je moguće iz Beograda stvarati svetski relevantne proizvode. To je bila klica promene mentaliteta. Više nismo bili samo „radnici na digitalnoj motalici“; postali smo stvaraoci.

AI revolucija koja je eksplodirala početkom 2020-ih stigla je u savršenom trenutku za Srbiju. Imali smo sve preduslove:

1. Snažna inženjerska baza: Elektrotehnički fakultet u Beogradu, Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu, Elektronski fakultet u Nišu i drugi, decenijama su stvarali vrhunske inženjere matematike, softvera i signala – discipline koje su u srcu AI.
2. Globalno priznat talenat: Kompanije poput Microsoft Development Center Serbia (MDCS) su godinama unazad dokazivale da timovi iz Srbije mogu da rade na najkompleksnijim svetskim problemima, uključujući i one iz domena AI.
3. Rastući startap ekosistem: Naučno-tehnološki parkovi u Beogradu, Novom Sadu, Nišu i Čačku, zajedno sa rastućim brojem privatnih habova i akceleratora, stvorili su plodno tlo za nastanak novih kompanija.

Međutim, prelazak sa tradicionalnog softverskog inženjeringa na AI nije bio automatski. Zahtevao je novi sloj znanja, novi način razmišljanja i, pre svega, stratešku viziju.

Poglavlje 2: Stubovi srpske AI scene u 2025. godini

Danas, srpski AI ekosistem stoji na četiri ključna stuba. Njihova snaga i međusobna saradnja direktno određuju našu ukupnu poziciju na globalnoj mapi.

Stub 1: Akademska zajednica i istraživanje – Mozak operacije

Sve počinje od znanja. Bez fundamentalnog istraživanja i obrazovanja, nema ni primenjene veštačke inteligencije.

• Institut za veštačku inteligenciju Srbije (IVI): Osnovan 2021. godine, IVI je danas ključna državna institucija za AI istraživanje. Sa sedištem u Novom Sadu i kancelarijama u drugim gradovima, okupio je impresivan broj istraživača i doktoranada. Njihov fokus je, mudro, usmeren na primenljiva istraživanja u oblastima kao što su:
  • AI u medicini: Analiza medicinskih slika (npr. sa partnerima iz KCS i Instituta u Sremskoj Kamenici) za ranu detekciju bolesti.
  • Obrada prirodnog jezika (NLP) za srpski: Razvoj modela koji dubinski razumeju kompleksnost našeg jezika, što je osnova za sve, od naprednih četbotova do analize sentimenta na društvenim mrežama.
  • AI u poljoprivredi: Saradnja sa BioSens institutom u Novom Sadu na razvoju rešenja za preciznu agrikulturu.
• Univerziteti: Tradicionalni bastioni znanja ne zaostaju. ETF u Beogradu ima jednu od najjačih grupa za mašinsko učenje u regionu. FTN u Novom Sadu je lider u oblastima računarske grafike i gejminga. PMF u Novom Sadu i Kragujevcu, kao i Elektronski fakultet u Nišu, proizvode kadrove sa snažnom matematičkom i algoritamskom podlogom, što je esencijalno za AI. Sve više master i doktorskih programa je direktno posvećeno veštačkoj inteligenciji.
• Superkompjuter u Kragujevcu: Državni data centar u Kragujevcu, sa svojim superkompjuterskim kapacitetima, postao je vitalan resurs. On omogućava našim istraživačima i startapima da treniraju velike AI modele bez potrebe da plaćaju basnoslovne sume Amazonu (AWS) ili Google-u.

Stub 2: Startap ekosistem – Agilni inovatori

Ako je akademija mozak, startapi su srce koje pumpa inovacije u sistem. Srpska startap scena je živahna i sve više fokusirana na „deep tech“. Izdvajaju se tri dominantna pravca:

1. Vertikalna AI rešenja: Ovo su kompanije koje ne prave „opšti AI“, već koriste AI da reše specifičan problem u specifičnoj industriji. U 2025. vidimo nekoliko sjajnih primera:
   • Primer 1: „AgroSense“ (fiktivno ime, ali zasnovano na realnim trendovima) – startap iz Novog Sada koji kombinuje satelitske snimke, podatke sa dronova i senzora sa terena. Njihov AI model predviđa pojavu biljnih bolesti nedeljama unapred i daje preporuke poljoprivrednicima za optimalno korišćenje pesticida, štedeći im novac i čuvajući okolinu.
   • Primer 2: „DocuScan“ (Beograd) – firma koja je razvila AI platformu za advokatske kancelarije. Njihov softver automatski analizira i klasifikuje hiljade stranica pravnih dokumenata, identifikujući ključne klauzule, rizike i presedane. Time se posao koji je nekada trajao danima, sada završava za nekoliko sati.
2. AI kao alat (Tooling): Ovo su kompanije koje prave alate za druge developere.
   • Primer: „SynthData“ (Niš) – startap koji se bavi generisanjem sintetičkih podataka. Mnoge kompanije nemaju dovoljno podataka za treniranje AI modela, posebno u osetljivim oblastima poput medicine. SynthData kreira veštačke, ali realistične podatke koji omogućavaju treniranje modela bez ugrožavanja privatnosti pacijenata.
3. Primena generativne veštačke inteligencije: Gejming i kreativne industrije su eksplodirale.
   • 3Lateral/Epic Games (Novi Sad): Apsolutni svetski lider u kreiranju fotorealističnih digitalnih ljudi. Njihova tehnologija, duboko integrisana u Unreal Engine, pokreće najnaprednije video igre i filmove na svetu. Oni su svetionik koji pokazuje šta je moguće postići iz Srbije.
   • Nordeus (Beograd): Iako poznati po Top Eleven-u, njihov R&D tim intenzivno koristi AI za balansiranje ekonomije igre, detekciju prevara i personalizaciju korisničkog iskustva.

Stub 3: Velike korporacije i R&D centri – Stabilnost i skala

Prisustvo globalnih tehnoloških giganata je mač sa dve oštrice. Sa jedne strane, oni „usisavaju“ najbolji talenat. Sa druge, oni su potvrda kvaliteta našeg ekosistema i donose neprocenjivo znanje i iskustvo.

• Microsoft Development Center Serbia (MDCS): Pionir i verovatno najvažniji R&D centar u zemlji. Timovi u MDCS-u rade na nekim od ključnih Microsoftovih proizvoda, uključujući delove Azure cloud platforme i AI servise. Iskustvo rada na projektima takve skale je neprocenjivo za inženjere koji kasnije često osnivaju sopstvene startape.
• Continental (Novi Sad): Njihov ogromni R&D centar se snažno fokusira na automobilsku industriju budućnosti. To podrazumeva razvoj naprednih sistema za pomoć vozaču (ADAS) i tehnologija za autonomnu vožnju, što su oblasti koje su nezamislive bez računarske vizije i mašinskog učenja.
• Schneider Electric (Novi Sad): Fokusirani na softver za upravljanje energijom i automatizaciju. Njihovi AI timovi rade na prediktivnom održavanju, optimizaciji potrošnje energije u velikim sistemima i pametnim mrežama (smart grids).

Ove kompanije stvaraju „gravitacioni bunar“ znanja i podižu lestvicu za ceo ekosistem.

Stub 4: Država i strateške inicijative – Vetar u leđa?

Uloga države je često predmet debate, ali je neosporno da su neke strateške inicijative dale pozitivan impuls.

• Strategija razvoja veštačke inteligencije (2020-2025): Iako se može diskutovati o brzini implementacije, sama činjenica da Srbija ima ovakvu strategiju šalje važan signal. Ona je postavila okvir i definisala prioritete.
• Fond za inovacionu delatnost: Kroz svoje programe grantova, Fond je postao ključni izvor ranog finansiranja za mnoge tehnološke, a sada sve više i AI startape.
• Naučno-tehnološki parkovi (NTP): Mreža NTP-ova u Beogradu, Novom Sadu, Nišu i Čačku postala je fizičko srce inovacija. Oni pružaju infrastrukturu, mentoring i umrežavanje, stvarajući okruženje gde startapi mogu da rastu.

Poglavlje 3: Investicije – Ko ulaže i gde ide novac?

Novac prati potencijal. U 2025. godini, investicioni pejzaž za AI u Srbiji je zreliji nego ikada pre, ali i dalje ima svoje specifičnosti.

• Domaći i regionalni VC fondovi: Fondovi poput ICT Hub Ventures, South Central Ventures, i drugih, sve aktivnije ulažu u AI kompanije. Njihova prednost je što poznaju lokalni mentalitet i tržište. Međutim, njihovi kapaciteti su i dalje ograničeni u poređenju sa globalnim fondovima, pa se uglavnom fokusiraju na rane (seed, pre-seed) faze investiranja.
• Strateške korporativne investicije: Velike kompanije ne investiraju samo u R&D centre, već i direktno kupuju manje, inovativne startape koji se uklapaju u njihovu strategiju. Ovo je često najpoželjniji „izlaz“ (exit) za osnivače startapa.
• „Anđeli investitori“ (Angel Investors): Sve je više uspešnih domaćih preduzetnika iz prve generacije IT kompanija koji svoj novac i znanje ulažu u nove startape. Njihova uloga je ključna jer donose ne samo novac, već i neprocenjivo iskustvo i mrežu kontakata.
• Strani VC fondovi: Polako, ali sigurno, i veliki evropski i američki fondovi počinju da primećuju Srbiju. Privlači ih odnos cene i kvaliteta talenta. Međutim, i dalje smo za njih „egzotična“ destinacija, i često ulažu samo u kompanije koje već imaju značajne rezultate i prisustvo na globalnom tržištu.

Gde ide novac? Najveći deo investicija se sliva u sektore sa jasnim i brzim potencijalom za komercijalizaciju: FinTech, Gejming, AgriTech (poljoprivredna tehnologija) i MedTech (medicinska tehnologija). Fundamentalna istraživanja se i dalje u najvećoj meri oslanjaju na državne i EU fondove.

Poglavlje 4: Veliki izazovi – Šta nas koči?

Bilo bi naivno i neiskreno slikati isključivo ružičastu sliku. Srpska AI scena se suočava sa ozbiljnim i duboko ukorenjenim izazovima koji prete da uspore naš rast.

1. Odliv mozgova 2.0: Klasični „odliv mozgova“ gde ljudi fizički napuštaju zemlju, dobio je svoju digitalnu verziju. Vrhunski AI stručnjak iz Niša ili Beograda danas ne mora da se seli u Cirih ili San Francisko. Može da radi direktno za švajcarsku ili američku kompaniju od kuće, za platu koju ni jedna domaća firma ne može da isprati. Ovo stvara ogroman pritisak na lokalne kompanije i isušuje tržište talenata.
2. Hronični nedostatak seniora: Dok naši fakulteti proizvode solidan broj talentovanih junior inženjera, nedostaje nam ključni srednji sloj: iskusni AI inženjeri, arhitekte sistema i, pre svega, Product Manageri koji razumeju i tehnologiju i tržište. Imamo ljude koji znaju kako da naprave AI, ali nam fali više onih koji znaju šta i zašto treba napraviti.
3. Problem pristupa podacima: AI je gladna podataka. Bez kvalitetnih, strukturiranih i obimnih setova podataka, nema ni kvalitetnih AI modela. U Srbiji je ovo ogroman problem. Javni sektor (zdravstvo, administracija, saobraćaj) sedi na „naftnim poljima“ podataka, ali su oni često neuređeni, nepristupačni i zaključani birokratskim procedurama. Bez otvaranja i anonimizacije ovih podataka, propuštamo ogromnu šansu.
4. Jaz između akademije i industrije: Iako je saradnja bolja nego pre, i dalje postoji jaz. Akademska zajednica je često fokusirana na objavljivanje naučnih radova, dok industriju zanima komercijalno primenljiv proizvod. Potrebno je više mehanizama (poput spin-off kompanija sa fakulteta) koji će premostiti ovaj jaz i pretvoriti vrhunsko istraživanje u uspešan biznis.
5. Regulativa i etika: Svet se kreće ka regulaciji AI (npr. EU AI Act). Da li Srbija aktivno prati i usklađuje svoje propise? Pitanja etike, pristrasnosti algoritama (bias) i transparentnosti su ključna za poverenje javnosti, a čini se da o njima još uvek ne razgovaramo dovoljno glasno.

Poglavlje 5: Skrivene prilike i budući pravci – Gde leži zlato?

Uprkos izazovima, Srbija ima nekoliko jedinstvenih prilika koje, ako se pametno iskoriste, mogu postati naša konkurentska prednost.

• Poljoprivreda kao AI poligon: Srbija je i dalje značajna poljoprivredna zemlja. Primena AI u agrikulturi nije stvar prestiža, već nasušne potrebe – za povećanjem prinosa, smanjenjem troškova i održivim razvojem. Od autonomnih traktora do predikcije žetve, potencijal je ogroman, a mi imamo i problem (potrebu) i znanje da ga rešimo.
• NLP za „mali“ jezik: Globalni giganti nikada neće optimizovati svoje jezičke modele za srpski jezik sa istom pažnjom kao za engleski ili kineski. To otvara ogromnu nišu za domaće kompanije da razviju specijalizovane, visoko-precizne modele za srpski i srodne jezike u regionu. Zamislite AI asistenta za doktore koji savršeno razume medicinski žargon na srpskom, ili pravnog asistenta koji analizira zakone.
• Industrijska automatizacija i „Pametne fabrike“: Srbija ima dugu industrijsku tradiciju. Primena AI za kontrolu kvaliteta (computer vision), prediktivno održavanje mašina i optimizaciju lanaca snabdevanja može dramatično povećati produktivnost i konkurentnost naših tradicionalnih industrija.
• Energetika i zaštita životne sredine: Optimizacija elektroenergetske mreže, predviđanje zagađenja vazduha, pametno upravljanje otpadom – sve su ovo kompleksni problemi gde AI može da ponudi konkretna i efikasna rešenja.

Zaključak: Od raskršća do auto-puta – Da li Srbija vozi pravom trakom?

Dakle, gde je Srbija na AI mapi u avgustu 2025?

Nismo više na sporednom putu, ali još uvek nismo ni na auto-putu. Nalazimo se na onoj ključnoj petlji, na raskršću sa mnogo izlaza. Imamo snažan motor – naš inženjerski talenat. Imamo i gorivo – rastuće investicije i podršku ekosistema. Pitanje je da li imamo dobrog vozača i jasnu mapu puta.

Izazovi sa kojima se suočavamo nisu tehničke, već sistemske i strateške prirode. Odliv mozgova, nedostatak podataka i birokratija su kočnice koje moramo otpustiti.

Međutim, razloga za optimizam ima više nego ikada. Svest o važnosti veštačke inteligencije je dostigla kritičnu masu. Uspešni primeri, od globalnih giganata do agilnih domaćih startapa, dokazuju da je moguće. Ključ uspeha u narednim godinama ležaće u fokusiranju. Ne možemo biti najbolji u svemu, ali možemo biti svetska klasa u nekoliko pažljivo odabranih niša koje odgovaraju našim snagama – poljoprivredi, gejmingu, energetici, obradi našeg jezika.

Budućnost srpske AI scene ne zavisi od nekog novog tehnološkog proboja u Silicijumskoj dolini. Ona zavisi od nas. Od odluke da li ćemo biti pasivni posmatrači ili aktivni kreatori. Od sposobnosti da povežemo pamet naših univerziteta sa hrabrošću naših preduzetnika. Od spremnosti države da bude stvarni servis, a ne prepreka.

Vazduh nad Srbijom jeste drugačiji. Miriše na kod, podatke i ambiciju. Na nama je da tu neopipljivu energiju pretvorimo u stvaran, održiv i svima koristan napredak.