Šta predstavlja “minimum infrastrukture” za pouzdanu AI primenu?
Stojan Trajković: Minimum infrastrukture za pouzdanu primenu veštačke inteligencije obuhvata sve navedene komponente – računarski kapacitet, mrežu, skladištenje podataka, kao i operacije i održavanje – ali i jedan često zanemaren element: obučen kadar i spremnost organizacije na promene u poslovanju.
U praksi, većina tehničkih komponenti, osim stabilne i kvalitetne mrežne infrastrukture, može se privremeno “outsoursovati” dok se ne izgrade sopstveni kapaciteti. Ovo omogućava kompanijama i državama da ne zaostanu u globalnoj tehnološkoj trci.
Dugoročno, idealan scenario je tehnološki suverenitet – odnosno sposobnost da ključna infrastruktura i znanje budu pod sopstvenom kontrolom, uz minimalnu zavisnost od eksternih sistema.
Na globalnom nivou, Srbija trenutno ima skromne infrastrukturne kapacitete, ali u poređenju sa regionom pokazuje konkurentnost. Posebno ohrabruju najave novih ulaganja u infrastrukturu, pre svega u računarske kapacitete (data centre).
Već danas možemo reći da postoji operativni minimum za razvoj AI rešenja. Ako uspemo da paralelno razvijemo i dovoljan broj stručnjaka kroz obrazovanje i prekvalifikaciju, to može postati značajna razvojna šansa za pozicioniranje Srbije na globalnoj AI mapi.
Koji su ključni preduslovi da bi Srbija mogla sistemski da uvede AI: infrastruktura, podaci, bezbednost ili kadar?
Ilija Đukić: U ICT Hub-u i Ordinate AI sistemskoj “end-to-end” AI transformaciji pristupamo delujući kroz četiri ključna faktora: ljude, procese, podatke i tehnologiju. Pod ljudskim faktorom ključni su tzv. “AI opismenjavanje”, liderstvo, “change management” i masovno prihvatanje tehnologije kroz svrsishodnu upotrebu, uz (trenutno ograničene) kadrove na našem tržištu koji će biti nosioci restrukturiranih AI organizacija. Neophodno je, pre svega, izabrati i fokusirati se na procese čija će primena AI doneti najveću merljivu poslovnu vrednost, preispitati ih i redefinisati, jer AI ne možemo tek tako “umetnuti” u postojeće procese i tokove rada. Zatim sledi mukotrpno i zahtevno sređivanje podataka, tzv. “data mess-a” koji se nalazi u “podrumima” kompanija i organizacija u Srbiji, kao temelj čiji rezultati neće biti vidljivi odmah, a zahtevaju investiciju. I kao završni korak – uspešan izbor i implementacija AI tehnologija. Sve ovo uključuje pitanja bezbednosti, usklađenosti i regulative, uspostavljajući veoma jasan “AI Policy & Governance Setup” okvir.
Koji model je realniji za naredne 2–3 godine – domaći data centri, cloud ili hibrid – i po kom kriterijumu birati u zavisnosti od vrste podataka?
Stojan Trajković: U naredne dve do tri godine najrealniji scenario za većinu tržišta biće hibridni model. Globalno postoji ograničen broj tehnoloških vendora koji mogu da obezbede pristup najnaprednijim AI modelima i specijalizovanoj infrastrukturi, posebno kada govorimo o velikim jezičkim modelima i GPU kapacitetima na velikoj skali.
Zbog toga će organizacije kombinovati cloud servise za pristup naprednim modelima, sa lokalnom infrastrukturom za podatke i procese koji zahtevaju viši nivo kontrole.
Kada je reč o kriterijumima odlučivanja, u vrhu su gotovo uvek dva faktora: bezbednosni rizik i operativni rizik. Međutim, ozbiljne organizacije danas moraju da posmatraju i širi kontekst – uključujući regulatorne zahteve, geopolitiku i dugoročnu održivost poslovanja. AI infrastruktura više nije samo IT pitanje, već deo strategije kontinuiteta poslovanja.
Strateški cilj treba da bude smanjenje zavisnosti od eksternih sistema kroz postepenu izgradnju sopstvenih kapaciteta – tamo gde to ima poslovnog i bezbednosnog smisla. Ipak, važno je biti realan u pogledu ograničenja, od dostupnosti hardvera do finansijskog aspekta.
U ovom trenutku, hibridna rešenja predstavljaju najzreliji balans između inovacije, kontrole i otpornosti sistema i verovatno će u narednim godinama pokrivati najveći deo potreba tržišta.
Koja je uloga Razvojnog AI studija ICT Hab-a?
Ilija Đukić: Uloga Ordinate AI, inženjerskog studija ICT Hub-a, jeste razvoj prilagođenih AI rešenja fokusiranih na veoma merljive i konkretne poslovne ciljeve. Našim klijentima pomažemo u definisanju slučajeva primene AI-ja kroz dubinsko i detaljno razumevanje procesa, problema i podataka, razvoj i implementaciju AI rešenja, a zatim i prihvatanje i primenu ovih rešenja od strane krajnjih korisnika (internih ili eksternih).
Nakon validacije određenog rešenja u praksi kroz vidljive poslovne rezultate i ROI, zajedno sa našim klijentima skaliramo ga i strateški nudimo širim tržištima kao licencirani proizvod. Naša AI rešenja u produkciji, u industriji medija i telekomunikacija, krajnjim korisnicima donela su operativne uštede u vremenu od oko 19 puta, a jednom strateškom partneru u oblasti logistike uštedeli smo oko 214.000 dolara na petogodišnjem nivou.
