Hrvatsko gospodarstvo posljednjih godina isporučuje rezultate kakve smo dugo čekali. Državni zavod za statistiku u travnju je revizijom podigao procjenu rasta za 2025. s 3,2 na 3,4 posto, čime je Hrvatska petu godinu zaredom rasla brže od prosjeka Europske unije, koji je lani iznosio 1,5 posto. Investicijska aktivnost je visoka, zaposlenost rekordna, a približavanje razvijenijim članicama vidljivo je u većini pokazatelja.
Takva razdoblja obično nisu vrijeme za samorefleksiju. Upravo su ona, međutim, najbolji trenutak za pitanje koje će nam se samo postaviti prije ili kasnije: na čemu će počivati hrvatska konkurentnost kada rast više ne bude imao ovako povoljan vjetar u leđa?
Odgovor se gotovo refleksno traži u tehnologiji. Umjetna inteligencija, automatizacija i digitalizacija postale su univerzalan recept za produktivnost i rijetko koja poslovna konferencija u posljednje dvije godine prođe bez tog obećanja. Iskustvo kompanija govori nešto drugo. Tehnologija rijetko rješava organizacijski problem; češće ga samo učini vidljivim i to vrlo brzo.
Zaposlenik danas uz AI u nekoliko minuta napravi ono za što mu je prije trebalo pola dana. Ali zbroj individualno ušteđenih sati nije isto što i veća produktivnost poduzeća. Ako su procesi spori, podaci nepouzdani, odgovornosti nisu jasno definirane, a dva odjela pod istim pokazateljem podrazumijevaju dvije različite stvari, AI neće stvoriti bolju organizaciju. Reproducirat će postojeću, samo mnogo brže.
To je važnija lekcija ovoga tehnološkog vala nego bilo koja pojedina primjena: digitalna transformacija prestaje biti tehnološki projekt i postaje test kvalitete upravljanja.
Od rasta prema produktivnosti
Za Hrvatsku je to više od teoretske rasprave. Globalno okruženje postaje zahtjevnije: trgovina usporava, troškovi rastu, geopolitika i klimatski rizici ulaze u poslovne planove, a regulatorni teret se ne smanjuje. U takvim uvjetima pitanje koliko brzo rastemo manje je zanimljivo od pitanja koliko je taj rast kvalitetan i koliko ga možemo održati.
Demografska ograničenja već su tu. Poslodavci se suočavaju s manjkom domaće radne snage i sve se više oslanjaju na strane radnike. Istodobno, Lugera Market Report 2026, istraživanje provedeno na gotovo 8.000 zaposlenika, pokazuje da 49,2 posto ispitanika razmišlja o promjeni posla, a njih 21,3 posto novi posao aktivno traži. Više od sedam od deset zaposlenih, dakle, potencijalno fluktuira.
U ekonomiji ograničene ponude rada to mijenja računicu. Tehnologija se može kupiti u jednom kvartalu. Organizacija u kojoj ljudi žele ostati, znaju za što odgovaraju i vjeruju onima koji je vode, gradi se godinama i ne može se nabaviti. Ta će razlika sve jasnije odvajati poduzeća koja mogu rasti od onih koja će, unatoč potražnji, udarati u strop vlastitih ograničenja.
Konkurencija se seli s proizvoda na sustav
Mijenja se i način na koji kompanije stvaraju vrijednost za kupca.
U hrvatskoj maloprodaji to je vidljivo golim okom. Konzum, Plodine, Lidl i Studenac u posljednjih su godinu dana lansirali ili osvježili aplikacije i programe vjernosti, a loyalty programi nekih prerastaju u velike koalicijske programe, koji povezuje partnere iz različitih djelatnosti. Kartica, aplikacija, internetska trgovina i digitalno plaćanje prestali su biti zasebni kanali i postali jedno korisničko iskustvo.
U osiguranju se događa nešto slično. Embedded insurance pomiče policu iz zasebne transakcije u trenutak u kojem potreba nastaje, pri kupnji uređaja, karte ili putovanja, pa se osiguravatelj natječe i ondje gdje ga kupac ranije nije ni tražio.
Natjecanje se time seli s razine proizvoda na razinu sustava koji povezuje tehnologiju, podatke, distribuciju, partnere i korisničko iskustvo. Zbog toga bi se trebalo promijeniti i pitanje koje uprave postavljaju. Umjesto “gdje možemo uvesti AI?” korisnije je pitati gdje danas stvaramo ili gubimo vrijednost i što bismo morali promijeniti da taj dio posla radi bitno bolje.
Nije riječ o semantici. McKinsey u publikaciji Rewired, na temelju analize velikog broja transformacija, tvrdi da uspješne kompanije ne raspršuju pojedinačne primjene tehnologije po cijeloj organizaciji, nego biraju nekoliko poslovnih domena: korisničko putovanje, ključni proces ili funkciju i mijenjaju ih od početka do kraja. Prema njihovim podacima, oko 80 posto uspješnih intervencija u transformacijama koje su zapele svodi se upravo na sužavanje opsega.
Najteže se mijenjaju organizacije
Tu dolazimo do dijela koji se najčešće podcjenjuje. Kompanije mogu kupiti tehnologiju, preuzeti konkurenta, otvoriti novo tržište ili promijeniti poslovni model, ali konačni rezultat ovisi o tome može li organizacija tu promjenu apsorbirati.
Najjasnije se to vidi kod preuzimanja. Prema procjenama Forvis Mazarsa, u Hrvatskoj se u 2024. i 2025. godišnje realiziralo tridesetak do četrdesetak akvizicija, a stvarni je broj vjerojatno viši jer manje transakcije rijetko dođu do javnosti. Financijski model može predvidjeti sinergije, no vrijednost transakcije nastaje tek nakon potpisa, kada treba spojiti procese, sustave, načine odlučivanja i, što je najteže, dvije poslovne kulture.
Kada je OTP banka pripojila Splitsku banku, na integraciji je radilo više stotina ljudi, a sama je banka taj posao opisala kao najsloženije spajanje dotad provedeno na hrvatskom bankarskom tržištu. Početkom rujna HPB je potpisao ugovor o pripajanju Croatia banke, pa će se ista logika ponoviti. Nijedan od tih projekata nije prvenstveno IT projekt. Problem je što se kultura teško prikazuje u Excelu.
Dvije kompanije mogu imati gotovo istovjetne financijske pokazatelje, a funkcionirati potpuno različito: jedna odluke donosi brzo i neformalno, druga kroz četiri razine odobravanja. Zato nakon akvizicije nije dovoljno spojiti bilance, nego treba odlučiti koji način rada novoj organizaciji omogućuje da bude bolja od zbroja svojih dijelova. Stručnjaci koji se bave integracijama, upozoravaju da se kulturni dio dubinske analize kod nas gotovo nikad ne radi jednako ozbiljno kao financijski, pa se ni problemi koji iz toga proizlaze kasnije rijetko prepoznaju kao kulturni.
Ista se dilema pojavljuje kod umjetne inteligencije. Kompanija koja AI želi koristiti ozbiljno, a ne deklarativno, mora znati gdje joj vrijednost nastaje, gdje je gubi, kakvim podacima raspolaže i tko donosi odluke. Tek tada može procijeniti gdje će nova tehnologija doista promijeniti ishod.
Uz to ide i brzina. Kada se isti alati brzo šire među konkurentima, prednost se ne stvara njihovom nabavom, nego sposobnošću organizacije da donese odluku, testira rješenje, izvuče pouku i primijeni je na cijeli sustav prije nego što to učine drugi.
Nova definicija otpornosti
U godinama nakon pandemije otpornost se uglavnom svodila na sposobnost preživljavanja poremećaja. Ta je definicija preuska.
Otpornost danas znači imati dovoljno financijske discipline da se nastavi investirati i kada uvjeti postanu lošiji, ali i sposobnost brzog odlučivanja, rada s kvalitetnim podacima, privlačenja ljudi i mijenjanja procesa koji više ne daju rezultate. Tako shvaćena, otpornost nije suprotnost rastu nego njegov preduvjet.
Za Hrvatsku je to konkretna poruka. Dokazali smo da možemo rasti brže od europskog prosjeka. Sljedeći je korak teži: pretvoriti taj rast u trajno veću produktivnost i višu dodanu vrijednost, i to u uvjetima u kojima nam broj radnika neće rasti.
U toj fazi neće presuditi ni količina kapitala ni broj AI alata koje uvedemo, nego kvaliteta organizacija koje tim resursima upravljaju. Što tehnologija postaje dostupnija svima, to je manje izvor prednosti sama po sebi. Prednost se seli u kvalitetu podataka, brzinu odlučivanja, povjerenje zaposlenika i spremnost uprava da mijenjaju vlastite organizacije, a ne samo alate kojima se organizacije služe.
