AI suverenitet: Potpuni vodič za tvrtke iz Adria regije

Svaki put kada vaš tim koristi ChatGPT za analizu ugovora ili Claude Code za pisanje koda, neki poslovni podaci prolaze kroz poslužitelje koje vaša tvrtka ne kontrolira, prema zakonima zemlje u kojoj čak ni ne poslujete. To nije teoretski rizik, već poslovni model koji tiho mijenja tko zapravo profitira od podataka koje vaša tvrtka prikuplja godinama.

Prema istraživanju IBM-ova Instituta za poslovnu vrijednost, 93 posto rukovoditelja tvrtki kaže da u svojoj strategiji za 2026. godinu moraju uzeti u obzir suverenitet umjetne inteligencije. Razlog nije regulatorna paranoja, već jednostavan izračun: tko god kontrolira infrastrukturu na kojoj umjetna inteligencija radi, kontrolira i ekonomsku vrijednost koja proizlazi iz te infrastrukture.

Što je suverenitet umjetne inteligencije i zašto nije isto što i zaštita podataka?

Kada izvršni direktori govore o zaštiti podataka, obično misle na GDPR (zakon o zaštiti osobnih podataka) i čuvanje tih podataka unutar EU-a. Suverenitet umjetne inteligencije šire je i složenije pitanje. Odnosi se na sposobnost tvrtke ili države da kontrolira vlastite sustave umjetne inteligencije, podatke, modele i računalnu infrastrukturu bez potpunog oslanjanja na platforme kojima ne upravlja ili na koje ne utječe.

Razlika je ključna. Tvrtka koja je u skladu s GDPR-om pohranjuje podatke unutar EU-a, ali ih i dalje obrađuje na Microsoftovim poslužiteljima, trenira modele na Amazonovim čipovima i koristi Googleov API (Application Programming Interface, koji omogućuje komunikaciju između softverskih sustava). Kada Microsoft promijeni svoj cjenik, kada američki regulatori uvedu nova ograničenja na izvoz tehnologije ili kada pružatelj usluga ugasi neku značajku bez upozorenja, tvrtka ostaje bez alata, bez mogućnosti kretanja i bez jasnog uvida u to kako su njezini podaci korišteni tijekom treniranja modela.

Kada tvrtke kažu da rade na "AI strategiji", obično misle na prvu dimenziju. Kada regulatori govore o "digitalnoj neovisnosti", obično misle na treću i četvrtu. Prava ranjivost leži u drugoj dimenziji, pitanju tko zapravo posjeduje modele na kojima počiva vaše poslovanje.

Anatomija ovisnosti: kako novac i kontrola napuštaju tvrtku

Kako bi se razumjela ovisnost, korisno je pratiti tipičnu tvrtku kroz cijeli životni ciklus AI projekta.

Na primjer, odvjetnički ured u Zagrebu odlučuje automatizirati analizu ugovora. Kupuje pristup OpenAI-evu API-ju i integrira ga u interni sustav. Podaci o ugovorima, koji sadrže povjerljive poslovne informacije o kupcima, prolaze kroz OpenAI-eve servere u SAD-u. Tvrtka plaća prema broju tokena, odnosno prema količini teksta koju sustav obradi. Kako raste obujam posla, raste i račun, ali tvrtka nema pregovaračku moć jer ovisi o jednom dobavljaču. Kada OpenAI promijeni uvjete korištenja, tvrtka ih prihvaća ili gubi alat na kojem je već izgradila cijeli proces.

Taj se scenarij ponavlja u svim industrijama. Tvrtka iz Beograda koja trenira vlastiti model na AWS (Amazon Web Services, Amazonova platforma za usluge u oblaku) infrastrukturi plaća svaki sat računalnog vremena po tržišnoj cijeni. Nema popusta ni jamstava da će cijene ostati iste. Nema načina da se model premjesti, bez tehničke migracije koja traje mjesecima.

Iza ove slike krije se financijska logika koja ide samo u jednom smjeru. Ono što rukovoditelji ne kažu uvijek naglas jest da je ta ovisnost svjesno stvorena. Korporativni popusti, besplatni početni paketi i jednostavna integracija alati su koje veliki pružatelji usluga koriste kako bi smanjili ulaznu barijeru i podigli izlaznu barijeru.

Nakon što tvrtka izgradi procese, obuči tim i integrira sustav s internim alatima, trošak prelaska na alternativu postaje neprihvatljiv, čak i kada izvorni pružatelj usluga podigne cijenu za 40 posto. Istraživanje IBM-a pokazuje da gotovo polovica izvršnih direktora globalnih tvrtki navodi ovisnost o računalnim resursima u drugim regijama kao ključni razlog za preispitivanje svoje strategije u oblaku, ali malo tko to čini prije nego što cijena postane problem.

Postoje tri vrste ovisnosti koje zajedno čine zamku.

Ovisnost o podacima znači da su vlasnički podaci postali neprenosivi jer su optimizirani za određenu platformu.

Ovisnost o modelu znači da je poslovni proces izgrađen oko modela koji tvrtka ne može reproducirati ako raskine ugovor s pružateljem usluga.

Ovisnost o ekosustavu znači da su svi alati, integracije i znanje tima vezani za jednu platformu, pa prelazak na alternativu zahtijeva više od tehničke migracije, zahtijeva prekvalifikaciju cijele organizacije.

Ilustracija je poznata svima koji su prošli kroz migraciju ERP sustava: osim tehnologije, mijenja se i dnevna rutina svakog zaposlenika. Razlika je u tome što su se AI platforme ugradile u poslovne procese još dublje i brže od bilo kojeg poslovnog softvera prije njih.

Ivan Burazin okupio je originalni tim iz Codeanywherea, pionira u području razvojnih okruženja u oblaku, u novom startupu

 

Tko pokušava promijeniti pravila igre

Problem ovisnosti o nekoliko tehnoloških platformi nije ostao bez odgovora. U posljednje dvije godine pojavilo se nekoliko pristupa koji pokušavaju vratiti kontrolu tvrtkama.

Otvoreni modeli su prvi odgovor. Mira Murati, bivša tehnička direktorica OpenAI-a, osnovala je 2025. godine startup Thinking Machines Lab, koji je u prvom krugu financiranja prikupio dvije milijarde dolara, samo na temelju prezentacije i znanstvenog rada.

Njihov proizvod Tinker omogućuje tvrtkama da prilagode otvorene AI modele vlastitim podacima bez složene infrastrukture i uz jamstvo da se ti podaci neće koristiti za obuku tuđih sustava. Pristup se fundamentalno razlikuje od onoga što nude veliki pružatelji usluga: umjesto kupnje pristupa modelu, kupujete pravo da model učinite svojim.

Francuski Mistral razvija otvorene modele koji se mogu pokretati na vlastitim poslužiteljima, bez slanja podataka izvan tvrtke. Meta ima svoj Llama model (Large Language Model Meta AI, Metina serija velikih jezičnih modela) dostupan za preuzimanje i pokretanje u vlastitom okruženju, što znači da tvrtka s dovoljno računalnih resursa može pokrenuti vlastiti model bez ikakve ovisnosti o vanjskom API-ju.

Razlika između ovih modela i komercijalnih alternativa može se objasniti analogijom iz svijeta softvera: to je razlika između kupnje licenciranog softvera i rješenja otvorenog koda. Kod je vaš, možete ga mijenjati kako god želite, a pružatelj vam ga ne može oduzeti.

Početkom 2026. IBM je predstavio platformu Sovereign Core, koja u arhitekturu sustava ugrađuje kontrolu nad podacima i modelima izravno. Umjesto tvrtke koja pokušava zaštititi podatke unutar komercijalnog oblaka s naknadnom konfiguracijom, Sovereign Core polazi od suverenog okruženja kao početne točke i na njemu gradi usluge u oblaku.

I hrvatski startup Daytona, koji je u veljači prikupio investiciju od 24 milijuna dolara, također se natječe na globalnom tržištu AI suvereniteta. Daytona je platforma koja tvrtkama omogućuje pokretanje izoliranih razvojnih okruženja u oblaku ili na vlastitoj infrastrukturi. Drugim riječima, Daytona svakoj tvrtki omogućuje da dobije vlastiti privremeni poslužitelj na kojem može pokretati kod, eksperimentirati i trenirati svoje modele, bez ometanja ostatka sustava i potpuno neovisno o drugim pružateljima usluga.
 

 

U novom startupu Ivan Burazin okupio je originalni tim iz Codeanywherea, pionira okruženja za razvoj u oblaku.

Svi ovi pristupi imaju istu zajedničku ideju: smanjiti ovisnost o jednom dobavljaču i zadržati kontrolu nad podacima. Problem je što svaki od njih zahtijeva tehničku kompetenciju, vrijeme i početno ulaganje, što nisu sve tvrtke u mogućnosti implementirati. Neke zbog nedostatka sredstava, neke zbog nedovoljne tehničke radne snage.

Također je važno razumjeti ograničenja otvorenih modela. Modeli poput Mistral Mediuma ili Llame 3 sposobni su za većinu poslovnih zadataka, ali ne uspijevaju zadovoljiti GPT-4 ili Claude 3 Opus u složenim zadacima koji zahtijevaju duboko razmišljanje, višerazinsko planiranje ili specijalizirano poznavanje domene.

Za mnoge tvrtke ta razlika nije važna jer se 80 posto zadataka može obaviti s manjim modelom. Za druge, kompromis između suvereniteta i performansi ostaje stvarni problem koji zahtijeva svjestan izbor, a ne zadano prihvaćanje najpoznatijeg pružatelja usluga.

Europska infrastruktura: tko gradi, tko plaća i tko ima pristup

Europska unija prepoznala je ovisnost o američkim i kineskim platformama umjetne inteligencije kao strateški rizik te je u veljači 2025. pokrenula inicijativu InvestAI. Plan predviđa mobilizaciju 200 milijardi eura ulaganja u umjetnu inteligenciju, od čega je 20 milijardi eura namijenjeno izgradnji četiri gigatvornice za umjetnu inteligenciju diljem EU. Svaka gigatvornica bit će opremljena s oko 100.000 čipova umjetne inteligencije, što je četiri puta veći kapacitet od trenutačnih europskih superračunalnih centara.

Istodobno, EU razvija Suvereni tehnološki fond EU-a, prijedlog za fond od 350 milijuna eura tijekom sedam godina usmjeren na održavanje ključne infrastrukture otvorenog koda. Namijenjen je financiranju onih softverskih projekata koji su ključni za digitalnu infrastrukturu, ali se oslanjaju na dobrovoljne doprinose i volonterski rad, što ih čini ranjivima u komercijalnom ekosustavu.

Gartner procjenjuje da će tržište suverenih usluga u oblaku porasti s 37 milijardi dolara u 2023. na 169 milijardi dolara do 2028. To nije marginalna niša, već jedan od najbrže rastućih segmenata globalne IT industrije. Isto istraživanje predviđa da će 65 posto vlada diljem svijeta uvesti neki oblik zahtjeva za tehnološkim suverenitetom do 2028. godine.

Ključno pitanje za regiju nije gradi li se ta infrastruktura, već tko je može koristiti. A odgovor nije jednostavan.

Adria regija: između pravila koja vrijede za sve i infrastrukture koja nije za svakoga

Slovenija i Hrvatska, kao članice EU, imaju puni pristup gigatvornicama InvestAI-a, Suverenom tehnološkom fondu EU i kohezijskim fondovima namijenjenima digitalnoj transformaciji. Srbija, Bosna i Hercegovina i Sjeverna Makedonija imaju drukčiji status.

Programom Widening unutar inicijative Horizon Europe za 2026. predviđeno je 485 milijuna eura, od čega je 416,5 milijuna dostupno putem natječaja između siječnja i rujna 2026. Sve zemlje iz regije spadaju u kategoriju Widening, što znači da mogu koordinirati projekte bez izravne konkurencije s institucijama iz razvijenijih zemalja EU. To je konkretna mogućnost, ali obuhvaća istraživanje i inovacije, a ne industrijsku infrastrukturu.

Ali infrastrukturni programi poput InvestAI-a, gigatvornica ili kohezijskih fondova rezervirani su isključivo za članice EU-a.

 

 

Prema izvješću Microsoft AI Diffusion za 2025. godinu, koje mjeri stvarnu stopu usvajanja umjetne inteligencije po zemljama, Slovenija bilježi stopu od 24,6 posto, Hrvatska 21,8 posto, a Srbija 19,7 posto. To su slični postoci, ali iza njih stoje drukčiji poslovni uvjeti.

Slovenska tvrtka koja razvija softver za umjetnu inteligenciju može se prijaviti za EU fondove, imati pristup budućim gigatvornicama i plaćat će infrastrukturu po reguliranim cijenama. Srpska tvrtka koja razvija identičan softver mora se pridržavati EU propisa o umjetnoj inteligenciji kako bi mogla prodavati na tržištu EU, ali nema pristup infrastrukturi koju EU gradi. Amazonu ili Microsoftu plaća punu tržišnu cijenu za svaki sat računalnog vremena.

Ta razlika nije neutralna. U praksi to znači da tvrtka iz Srbije, Bosne i Hercegovine ili Sjeverne Makedonije koja se natječe na tržištu EU ulazi u utrku vezanih ruku: viši troškovi infrastrukture, manje dostupnih sredstava, isti regulatorni zahtjevi. Razlika između onih koji imaju pristup infrastrukturi EU i onih koji ga nemaju nije samo financijska već je i strateška i može odrediti konkurentsku poziciju na godišnjoj razini.

Međutim, danas taj korak nije toliko kompliciran jer direktori tvrtki iz Srbije, Bosne i Makedonije mogu lako preseliti sjedište svoje tvrtke u Sloveniju ili Hrvatsku, dobiti radnu vizu ili čak otvoriti tvrtku online u Estoniji u roku od mjesec dana.

Postoji i manje vidljiv, ali jednako važan rizik povezan sa Zakonom EU o umjetnoj inteligenciji (engl. EU AI Act, Zakon EU o umjetnoj inteligenciji, koji postupno stupa na snagu od 2025. do 2027.).

Tvrtke iz regije koje prodaju na tržištu EU morat će dokazati usklađenost svojih AI sustava s ovom uredbom, što uključuje obvezu dokumentiranja, revizije i evidentiranja načina na koji modeli donose odluke. Te obveze su iste bez obzira dolazi li tvrtka iz Berlina ili Banje Luke. Samo što tvrtka iz Berlina ima pristup infrastrukturi i fondovima EU koji pomažu u prilagodbi, a tvrtka iz Banje Luke sama snosi i regulatorne troškove i troškove infrastrukture.

Međutim, postoje i asimetrične prednosti koje regija ne koristi dovoljno. Troškovi rada su i dalje niži nego u zapadnoj Europi, a regija ima istraživačke centre s prepoznatljivim ugledom u strojnom učenju (engleski: machine learning, grana umjetne inteligencije koja se bavi modelima obuke na podacima) koji se mogu monetizirati kroz suradnju sa zapadnoeuropskim partnerima unutar projekata Horizon Europe.

Tvrtka koja gradi vlastitu AI kompetenciju i lokalno koristi modele također ima nižu troškovnu bazu od konkurenata na skupljim tržištima EU, što može biti odlučujuća prednost u segmentima gdje se cijena i kvaliteta ravnopravno natječu.

Što tvrtka može učiniti prije nego što problem postane kriza

Digitalni suverenitet ne mora biti projekt koji čeka vladine odluke ili sredstva EU. Postoji niz konkretnih koraka koje tvrtka može poduzeti već danas, s postojećim resursima.

Prva i najvažnija stvar je mapiranje ovisnosti. Specifično pitanje koje bi si svaki CTO ili IT menadžer trebao postaviti jest: koji od naših kritičnih procesa ne može funkcionirati ako jedan određeni pružatelj usluga ukine svoju uslugu ili povisi cijene za 50 posto? Odgovor na to pitanje pokazuje gdje je ovisnost najveća i gdje je rizik neprihvatljiv.

Drugi korak je hibridna arhitektura. Rješenje nije nužno odbacivanje komercijalnih oblaka, to bi bio skup i nepraktičan potez za većinu tvrtki. Rješenje je particioniranje: osjetljivi podaci i kritični modeli obrađuju se lokalno ili u kontroliranom privatnom okruženju, a manje kritični procesi ostaju u komercijalnom oblaku. IBM strategiju naziva „suverenost po dizajnu“, za razliku od „suverenosti nakon događaja“, što je skuplje i manje učinkovito.

Treći korak odnosi se na ugovor. Klauzule o prenosivosti podataka, pravu na izvoz modela i transparentnosti korištenja podataka za obuku nisu standardne u općim ugovorima s komercijalnim pružateljima usluga, ali se mogu pregovarati. Tvrtka koja potpiše ugovor bez ovih klauzula dobrovoljno se odriče budućih opcija.

Četvrti korak je prelazak na otvorene modele. Otvoreni modeli poput Mistral ili Meta Llama serije postali su dovoljno sposobni za ozbiljne poslovne aplikacije. Za tvrtku koja obrađuje osjetljive podatke o kupcima, razlika između pokretanja modela na vlastitom poslužitelju i slanja podataka na vanjski API nije samo tehnička već i pravna i reputacijska. Trošak poslužitelja koji može pokretati Llama model srednje veličine iznosi nekoliko tisuća eura jednokratno, što je prihvatljivo za mnoge tvrtke u usporedbi s mjesečnim troškovima API-ja koji rastu s volumenom.

Peti korak je znanje unutar tvrtke. Ovisnost o jednom pružatelju usluga često nije rezultat svjesne strategije, već činjenice da svatko u timu poznaje samo jedno okruženje. Diversifikacija tehnoloških kompetencija smanjuje ovisnost prije nego što postane problem.

 

Suverenitet kao strateška odluka

Zajednički nazivnik svega ovoga nije tehnologija, već strategija. Tvrtke koje će graditi suverenitet 2026. godine neće to učiniti jednom velikom odlukom, već nizom manjih izbora: koji model koristimo, gdje pohranjujemo podatke, što pišemo u ugovorima, koje vještine razvijamo interno.

Pogrešno je smatrati AI suverenitet skupom i kompliciranom opcijom dostupnom samo korporacijama sa stotinama milijuna eura IT proračuna. Suverenitet se gradi postupno i jednako ga gradi tvrtka s 50 zaposlenika koja pokreće vlastiti Mistral model na internom poslužitelju i multinacionalna tvrtka koja gradi hibridnu cloud infrastrukturu s IBM-om. Mjera nije veličina, već svijest o tome gdje postoji ovisnost i gdje je rizik neprihvatljiv.

Svaka tvrtka u regiji koja danas šalje podatke putem OpenAI-eva ili Googleova API-ja ne plaća samo uslugu. Ona financira obuku modela koji će jednog dana biti ponuđeni njezinim konkurentima, možda izravno u njezinoj industriji. Taj dogovor se ne može poništiti. Podaci koji su nestali, nestali su.

Slovenske i hrvatske tvrtke ulaze u utrku s pristupom EU infrastrukturi i fondovima koji djelomično pokrivaju troškove prilagodbe. Srpska, bosanska i makedonska tvrtka ulaze s istim regulatornim obvezama i istom konkurencijom, ali bez tog financijskog amortizera.

AI suverenitet nije pitanje izgradnje vlastitog modela. To je pitanje kontrole nad ključnim dijelovima poslovanja. Tvrtka koja nema tu kontrolu ne gubi je odjednom. Gubi je postupno, kroz cijene, uvjete i tehnička ograničenja na koja ne može utjecati.

Stoga, pitanje nije hoće li doći do promjene, već u koje vrijeme i pod kojim uvjetima. I tada više nije pitanje strategije, već pozicije u kojoj vas je ta strategija ostavila.