Dok se globalno tržište tehnoloških ulaganja vidljivo hladi, hrvatska AI scena prolazi kroz ubrzano sazrijevanje. U razdoblju između 2023. i 2024. domaći AI startupi prikupili su oko 184 milijuna eura, uz rast ulaganja od približno 15 % na godišnjoj razini. Taj rast ne dolazi iz jednog spektakularnog „mega‑kruga“, nego iz šireg vala specijaliziranih B2B rješenja koja sve češće privlače međunarodne fondove, ali i novu generaciju domaćih investitora.
Od FER‑a i fakultetskih laboratorija do prvih seed rundi
Velik dio nove generacije hrvatskih AI startupova nastaje u uskoj vezi s akademskom zajednicom. Fakultet elektrotehnike i računarstva (FER), Fakultet prometnih znanosti, tehnički fakulteti u Splitu, Rijeci i Osijeku te istraživački instituti poput IRB‑a postaju izravni izvori timova i tehnologija. U tim laboratorijima razvijaju se rješenja za industrijsku automatizaciju, medicinsku dijagnostiku, logistiku, energetiku i naprednu obradu podataka.
Fondovi poput Vesna VC‑a, Fil Rouge Capitala, Feelsgooda i novijih AI‑orijentiranih ulagača sve češće ciljano prate spin‑off projekte proizašle iz fakultetskih istraživanja. Model je jasan: prvo dolazi „proof of concept“ faza (POC), često u rasponu od 20 do 100 tisuća eura, kojom se provjerava može li se znanstveni rad pretvoriti u proizvod. Slijedi seed runda, u kojoj tim dobiva kapital za izgradnju minimalno održivog proizvoda (MVP), zapošljavanje prvih inženjera i početni izlazak na tržište.
Kasni seed ili pre‑Series A faza sve se češće koristi za internacionalizaciju: otvaranje ureda u Berlinu, Londonu ili Dublinu, zapošljavanje prvih ljudi za prodaju i marketing te prilagodbu proizvoda regulativi ciljanih tržišta. U praksi to znači da hrvatski AI startupi već u drugoj ili trećoj godini života testiraju svoje rješenje na globalnim kupcima, umjesto da godinama ostanu ograničeni na domaće tržište.
Uske niše, globalni klijenti i brzi izlazi
Paralelno s akademskim spin‑offovima, pojavljuje se i nova generacija AI startupova koji od prvog dana ciljaju globalno tržište. Riječ je o timovima koji često imaju iskustvo rada u inozemnim kompanijama, a vraćaju se u Hrvatsku kako bi iskoristili kombinaciju lokalnog talenta i nižih troškova razvoja. Njihova rješenja nisu masovni potrošački proizvodi, nego specijalizirani alati za kibernetičku sigurnost, financijski sektor, proizvodnju ili enterprise softver.
U praksi, to su tvrtke koje razvijaju, primjerice, AI sustave za detekciju prijevara u realnom vremenu, prediktivno održavanje industrijskih strojeva ili automatizirano procesiranje dokumenata u bankama i osiguravajućim društvima. Takvi proizvodi rješavaju vrlo konkretne probleme, što ih čini atraktivnima za velike korporacije koje traže načine kako ubrzati digitalnu transformaciju bez izgradnje internih timova za strojno učenje.
U posljednjih nekoliko godina zabilježeno je nekoliko brzih izlaza hrvatskih AI i deep‑tech tvrtki prema velikim američkim i europskim igračima, osobito u segmentima sigurnosti i enterprise softvera. Iako se detalji transakcija često ne objavljuju, u investicijskoj zajednici spominju se primjeri u kojima je od prve seed investicije do akvizicije prošlo manje od dvije godine. To je snažan signal da domaći timovi mogu vrlo brzo dokazati vrijednost svoje tehnologije i integrirati se u velike korporativne platforme.
„Hrvatska više nije samo izvor outsourcing timova, već mjesto gdje nastaju proizvodi koji rješavaju globalne probleme,“ ističe jedan domaći VC partner. „Kad veliki sigurnosni ili fintech igrači kupuju hrvatske AI startupove, oni zapravo kupuju znanje i brzinu razvoja koje je teško replicirati.“
Nova uloga domaćih serijskih poduzetnika
Jedna od ključnih promjena u domaćem ekosustavu je ulazak serijskih poduzetnika u ulogu investitora i mentora. Osnivači tvrtki koje su proteklih godina ostvarile zapažene uspjehe – od Infobipa i Rimac Grupe, preko Nanobita, Photomatha i Fivea, do niza manjih, ali uspješnih izlaza – sada se pojavljuju kao ograničeni partneri (LP‑jevi) u fondovima ili kao anđeoski investitori.
Njihov doprinos nije samo kapital. Oni u ekosustav donose iskustvo skaliranja proizvoda na desetke ili stotine tisuća korisnika, znanje o organizaciji prodajnih timova, izgradnji odjela za strojno učenje i data inženjering, ali i kontakte na tržištima poput SAD‑a, Njemačke ili Bliskog istoka. To mijenja dinamiku domaće AI scene: umjesto povremenih „hero story“ primjera, polako nastaje ponovljiv model rasta.
Tipičan put danas izgleda ovako: znanstveno otkriće ili tehnologija nastala u laboratoriju, potom prvi POC projekt s industrijskim partnerom, seed runda predvođena lokalnim fondom, zatim širenje na regionalno i zapadnoeuropsko tržište. Na kraju tog puta stoji ili veća serija financiranja, ili strateški izlaz prema globalnom igraču. Ciklus od ideje do izlaza sve se češće mjeri u pet do sedam godina, umjesto u desetljeću ili više.
Infrastruktura, regulativa i podrška države
Za daljnji rast AI startupova ključna je i infrastruktura. Posljednjih godina u Hrvatskoj se otvara sve više podatkovnih centara i cloud‑orijentiranih usluga, a telekomi i veće IT kompanije ulažu u GPU klastere i platforme za treniranje modela. Iako su domaći kapaciteti još uvijek skromni u odnosu na velike europske hubove, za ranu fazu razvoja mnogim startupima su dovoljni, osobito u kombinaciji s javnim cloudom.
Na razini Europske unije, AI Act donosi novi regulatorni okvir koji će izravno utjecati i na hrvatske startupe. Rješenja za zdravstvo, promet ili javni sektor morat će zadovoljiti strože standarde transparentnosti, nadzora i sigurnosti podataka. Domaći pravni i compliance timovi tek se prilagođavaju tim pravilima, no startupi koji to odrade rano mogli bi dobiti konkurentsku prednost na tržištu koje traži „by‑design“ usklađene proizvode.
Državne potpore i EU fondovi također igraju važnu ulogu. Programi HAMAG‑BICRO‑a, Nacionalnog plana oporavka i otpornosti (NPOO) te natječaji Ministarstva znanosti i obrazovanja omogućuju financiranje istraživačkih faza projekata, zapošljavanje doktoranata u industriji i izgradnju testnih okruženja. Ipak, poduzetnici često ističu da je procedura složena i spora, pa se ključnim pokazuje brzina privatnog kapitala i fleksibilnost VC fondova.
AI u industriji, zdravstvu i javnom sektoru
Veliko pitanje za iduće razdoblje jest hoće li se sadašnji AI val preliti i na tradicionalne sektore hrvatskog gospodarstva. Industrijski AI i automatizacija već se pojavljuju u proizvodnim pogonima u Slavoniji i Istri, gdje se uz pomoć računalnog vida kontrolira kvaliteta proizvoda ili optimizira potrošnja energije. U logistici se testiraju sustavi za optimizaciju ruta i skladišnih procesa, dok u energetici AI modeli pomažu u predviđanju potrošnje i integraciji obnovljivih izvora.
U zdravstvu, nekoliko domaćih startupova razvija rješenja za analizu medicinskih slika, trijažu pacijenata i podršku u dijagnostici. Kliničke studije i certificiranje takvih proizvoda složen su i dugotrajan proces, no potencijal za suradnju s hrvatskim bolnicama i KBC‑ovima je velik. U javnom sektoru, prvi AI projekti kreću kroz digitalizaciju administrativnih procesa, automatizirano čitanje dokumenata i chatbot rješenja za građane.
„Ako želimo da AI postane stvarni generator rasta, moramo ga iz laboratorija i startup inkubatora preseliti u tvornice, škole, bolnice i javne službe,“ poručuju sudionici domaćih AI konferencija poput AI2Futurea i Bug Future Showa. Upravo se na tim događanjima posljednjih godina okupljaju startupi, korporacije i javni sektor, tražeći zajedničke projekte.
Od perspektivne niše do izvoznog motora
Hrvatska je već dokazala da može izgraditi globalne IT brendove. Infobip, Rimac Grupa, Span ili Infinum pokazali su da je moguće iz Hrvatske voditi razvoj i prodaju proizvoda za cijeli svijet. AI startupi sada pokušavaju ponoviti sličnu priču, ali u znatno bržem ciklusu i u snažnije reguliranom okruženju.
Ako se sadašnji tempo ulaganja, suradnje s akademskom zajednicom i uključenosti serijskih poduzetnika održi, hrvatska AI scena bi u sljedećih pet godina mogla prijeći put od „perspektivne niše“ do jednog od glavnih generatora tehnološkog izvoza. U tom scenariju, AI rješenja razvijena u Zagrebu, Splitu, Rijeci ili Osijeku postala bi standardni dio poslovanja tvrtki u Europi i šire – od proizvodnih linija i bolničkih sustava, do financijskih institucija i javne uprave.
Za to će, međutim, biti potrebno još nekoliko stvari: stabilan i predvidiv regulatorni okvir, daljnje ulaganje u STEM obrazovanje, lakši uvoz stručnjaka iz inozemstva i snažnija suradnja s velikim korporacijama koje mogu postati prvi kupci domaćih AI rješenja. Ako se ti elementi poslože, nova generacija hrvatskih AI startupova mogla bi postati ne samo iznimka, nego pravilo – i ključni dio priče o modernoj hrvatskoj ekonomiji.
