Dok Europska unija ulaže na desetke milijardi eura u računalstvo visokih performansi (HPC) i drugu infrastrukturu za umjetnu inteligenciju (AI), male i otvorene ekonomije regije Adria i Srednje Europe se s više ili manje uspjeha tek pokušavaju pozicionirati i same sebe definirati u uzburkanoj geopolitičkoj i tehnološkoj dinamici. Strategije su ispisane ili se pišu, prezentacije odavno održane, no konkretna ulaganja u infrastrukturu, koordinacija i institucionalna spremnost još dosta kasne za suhoparnom retorikom.
U vremenu kada korporacije ubrzavaju digitalnu transformaciju kroz otvorene inovacijske modele, ostaje pitanje koliko brzo i koliko mudro javne politike mogu prepoznati da umjetna inteligencija u regiji nije stvar nečijeg kaprica, luksuza i prestiža per se, već ‘infrastruktura’ za preživljavanje u ovim VUCA vremenima.
U žarištu takvih nacionalnih kreiranih (i oblikovanih) AI platformi više ne bi smjelo biti koncipiranje grandioznih, velebnih i spektakularnih AI rješenja prestižnog karaktera, već razvoj učinkovitih, cjenovno pristupačnih i nišnih rješenja koja rješavaju stvarne probleme.
Dva nacionalna HPC resursa
Riječ je o svojevrsnoj filozofiji “AI za preživljavanje” koja je suprotna sada već pomalo bljedunjavoj i neučinkovitoj paradigmi “AI za slavu i premoć”. Takav pristup stavlja fokus na sektore koji najviše trpe nišnu disrupciju, a to su poljoprivreda, zdravstvo s posebnim osvrtom na radnu dugovječnost, turizam, logistika, pa i sama javna uprava. U tim područjima, umjetna inteligencija može donijeti brzu i mjerljivu vrijednost, uz relativno niske troškove. Estonski model korištenja AI-a prijevoda javnih dokumenata uštedio je milijune eura, pri čemu takva rješenja ne traže ni superračunala ni revoluciju, već fokus, namjeru i agilnost.
Razvoj umjetne inteligencije zahtijeva snažnu infrastrukturu, uključujući superračunala za obradu velikih količina podataka, robustne podatkovne centre za pohranu, brze i pouzdane mreže za prijenos podataka te stručnjake za razvoj i primjenu AI tehnologija. Male ekonomije suočavaju se s izazovima u izgradnji takve infrastrukture, ali mogu se usredotočiti na nišne primjene AI-a, poticati suradnju s većim ekonomijama i ulagati u obrazovanje stručnjaka kako bi iskoristile potencijal umjetne inteligencije.
U tom smislu računalstvo visokih perfomansi postaje kralježnica digitalnog suvereniteta. Regija već posjeduje respektabilne resurse. Superračunala koja možemo svrstati među najjačima na svijetu poput onih s Top 500 liste u regiji trenutačno nema, ali postoji nekoliko visokoproduktivnih računalnih sustava koje se koriste za znanstvena, ali i industrijska istraživanja. Postoje dva nacionalna HPC resursa u Hrvatskoj, tj. ističu se dva glavna superračunala: Supek i Bura.
Supek je smješten u Sveučilišnom računskom centru Srce u Zagrebu, a trenutačno je najsnažnije superračunalo u zemlji. Superračunalo Bura je u Centru za napredno računanje i modeliranje Sveučilišta u Rijeci. U Srbiji je to Državni data centar u Kragujevcu koji sadrži superračunalo, i trenutačno radi na drugoj fazi proširenja, dok je u Sloveniji to Institut informacijskih znanosti u Mariboru koji upravlja superračunalom Vega.
No, važno je istaknuti da je njihova dostupnost inovacijskom sektoru ograničena, a povezanost s poduzetništvom i tržištem gotovo simbolična. Potrebno je ponuditi ove resurse prema startupima, istraživačkim institutima i malim i srednjim poduzećima (MSP-ovima), uz jasne i pravedne modele korištenja, pa sve do onih demokratičnih. Time bi se omogućila lokalna proliferacija AI-a bez izgradnje skupih i redundantnih sustava.
Infrastruktura sama po sebi neće biti dovoljna ako ne postoji odgovarajući održivi energetski potencijal koji je može podržati, i kojeg takva oprema traži. Računalna infrastruktura visokih performansi, kao i napredni AI sustavi, troše vrlo značajne količine energije. U uvjetima energetske nesigurnosti, konstantnih fluktuacija cijena i imperativa zelene tranzicije, održivost takvih informatičkih sustava postaje ključni izazov. Uz to, u posljednje vrijeme dolazi i do problema kritične energetske infrastrukture. Bez adekvatne opskrbe stabilnom, troškovno prihvatljivom i obnovljivom energijom, AI centri neće imati konkurentsku prednost, niti će zadovoljiti sve strože ESG zahtjeve ulagača.
Treba jako dobro izvagati troškove i uporabu OIE koja je neizbježna. Kombiniranje HPC centara s mikro mrežama obnovljivih izvora energije, mjera energetske učinkovitosti, pa sve do uporabe gorivnih članaka u bližoj budućnosti ili njenog spremanja, postaje strateški imperativ i možda najveći neiskorišteni potencijal regije.
Usporedno s tim, također se i javno-privatna partnerstva nameću kao nužnost, ne opcija. Privatni sektor je već odmakao u razvoju rješenja, pri čemu telekomi, banke, energetske kompanije i drugi u regiji razvijaju vlastite timove za umjetnu inteligenciju, a pojedini već koriste sve prisutnije AI-tvornice za razvoj svojih poslovnih rješenja i unaprjeđenje ponude. Takve privatne tvrtke često djeluju brže i učinkovitije od nacionalnih ekosistema, što stvara tzv. dvobrzinski ekosustav: jedan dio koji ustraje na birokraciji i dokumentaciji, dok drugi eksperimentira, testira i brzo implementira rješenja. Ova neravnoteža prijeti dodatnim zaostajanjem javnog sektora ako se ne stvori funkcionalan i poticajan okvir koji može i treba povezivati institucije i inovativne tvrtke.
Cijeli taj razvoj mora biti potkrijepljen konkretnim politikama koje omogućuju testiranje i skaliranje. Regulatorni sandboxes, porezne olakšice za AI istraživanja, fleksibilna javna nabava i zajednički regionalni fondovi predstavljaju alate koje već postoje, ali se koriste nedovoljno.
Umjesto dodatnog pisanja strategija, potrebno je operacionalizirati već postojeće koncepte, izvesti ih iz “PowerPoint prezentacija” i “Excel tablica” i implementirati ih u konkretne gospodarske, poduzetničke i javne ekosustave. U Hrvatskoj već nekoliko tvrtki koriste umjetnu inteligenciju, u energetskom sektoru, poput HEP-a, HOPS-a u segmentu obrade velikih količina podataka i daljinskih očitanja brojila, Ine, u sferi zaštite podataka, Končara, također. Od srednjih tvrtki su tu Turbomehanika, u području razvoja industrijskih rješenja, Altropro-a. Mnogi se spremaju za takav iskorak. Tu je još i Schneider Electric i ABB.
Faktor ljudskog kapitala
Jednako važan kao i infrastruktura, ako ne i važniji, je faktor ljudskog kapitala. Tržište regije još je u nedostatku specijaliziranih stručnjaka za strojno učenje, podatkovno inženjerstvo, upravljanje AI modelima i sigurnost podataka. Obrazovni sustav ne odgovara dovoljno brzo. Rješenje se nalazi u modularnim i brzim programima: bootcampovima, online specijalizacijama, korporativnim edukacijama i međunarodnim akreditacijama.
U toj arhitekturi budućnosti ne treba zaboraviti ni novo nastalu dijasporu, koja predstavlja često zanemaren, ali vrlo konkretan resurs. U raznim dijelovima svijeta, stručnjaci iz regije razvijaju sofisticirana AI rješenja u sektorima zdravstva, autonomne mobilnosti, cyber sigurnosti i bioinformatike. Njihova uključenost u lokalne projekte nije pitanje domoljublja, već racionalna odluka s velikim razvojnim učinkom. Postojeći modeli mentorstva, digitalnih savjetodavnih odbora, fondova rizičnog kapitala i strateškog partnerstva s dijasporom mogu ubrzati tranziciju domaćih ekosustava više nego ijedna strategija. Paralelno s time, Vlade moraju razviti specifične programe za povratnike, one koji će ciljano uključiti dijasporu u domaće AI inicijative, kroz jasne poticaje i priznate uloge.
U konačnici, uspjeh umjetne inteligencije u malim ekonomijama neće se mjeriti brojem startupova, veličinom superračunala ili dubinom strategije. Mjerit će se po tome koliko su ta društva uspjela integrirati tehnologiju u svakodnevni život, koliko su optimizirala vlastite procese, smanjila ovisnost o vanjskim rješenjima i stvorila otporne digitalne sustave koji troše manje energije (energije koja je već danas nužno obnovljiva i održiva), donose više vrijednosti i bolje odgovaraju na potrebe građana.
Umjetna inteligencija u malim zemljama Srednje Europe ne bi smjela biti ni simbol ni ornament. Ona mora biti alat za uštedu, za otpornost, za transformaciju svih procesa. Ako regija to prepozna na vrijeme, možda više nećemo govoriti o zaostatku, već o inovativnim primjerima kako se s malo može učiniti mnogo.
Pitanje više nije trebamo li AI, već hoćemo li ga koristiti pametno, održivo i u skladu s vlastitim kapacitetima i vizijama bez dodatnih i suvišnih strategija i kompliciranja.
