Hrvatska IT scena godinama se opisuje kroz softver, outsourcing i razvoj aplikacija za inozemne klijente. Iza tog dominantnog narativa, međutim, sazrijeva nova deep‑tech linija – timovi koji kombiniraju robotiku, napredni hardver i umjetnu inteligenciju kako bi rješavali vrlo konkretne industrijske probleme. Umjesto lova na sljedeću generičku aplikaciju, fokus im je na pametnoj proizvodnji, logistici i energetici.
Ti projekti često nastaju na presjeku fakultetskih laboratorija, proizvodnih pogona i malih inženjerskih ekipa. U njima rade ljudi koji istovremeno razumiju PLC kontrolere, računalni vid i ograničenja stvarne tvornice u Slavoniji ili logističkog centra na Kukuljanovu. Upravo ta kombinacija teorije i prakse postaje ključna prednost hrvatskog deep‑techa.
Strategije i programi: robotika, AI i pametna specijalizacija
Državne strategije posljednjih godina sve jasnije upisuju robotiku i umjetnu inteligenciju u hrvatsku industrijsku priču. Strategija pametne specijalizacije Republike Hrvatske do 2029. navodi područja poput napredne proizvodnje, robotike, velikih podataka i AI‑a kao ključne poluge konkurentnosti. Time se šalje signal da deep‑tech više nije egzotična niša, nego dio razvojne politike.
Na terenu to podupiru inicijative poput Smart Industry HR, nacionalnih EDIH‑ova (European Digital Innovation Hubs) te programa Ministarstva gospodarstva i Nacionalnog plana oporavka i otpornosti (NPOO) usmjerenih na digitalizaciju industrije. Kroz njih poduzeća mogu dobiti vaučere za testiranje rješenja, pristup laboratorijima ili sufinanciranje pilot‑projekata.
„Tvrtke više ne pitaju što je to robotika, nego koliko nam se to brzo može isplatiti“, kaže jedan konzultant za industrijsku automatizaciju iz Zagreba. Upravo ta promjena mentaliteta otvara prostor za domaće deep‑tech timove koji znaju prevesti znanost u mjerljive uštede.
Što se zapravo događa u hrvatskim tvornicama
U hrvatskim tvornicama, skladištima i logističkim centrima danas se testiraju rješenja koja su do prije nekoliko godina zvučala kao futurizam. Kolaborativni roboti („coboti“) pomažu radnicima u montaži, računalni vid nadzire kvalitetu proizvoda, a digitalni blizanci simuliraju proizvodne linije prije nego što se uopće fizički unaprijede.
Kolaborativni roboti i automatizacija
Na sjeveru Hrvatske nekoliko proizvodnih tvrtki iz metaloprerađivačkog i automotiv sektora uvodi kolaborativne robote za ponavljajuće zadatke – od slaganja komponenti do pakiranja. Takvi projekti često uključuju domaće sistem integratore i inženjerske tvrtke koje razvijaju prilagođene hvataljke, sigurnosne sustave i softver za upravljanje.
Umjesto masovnih otpuštanja, fokus je na smanjenju ozljeda na radu i povećanju produktivnosti. Radnici se prebacuju na nadzor i kompleksnije operacije, dok roboti preuzimaju fizički najzahtjevnije poslove. Usto, tvrtke dobivaju podatke o svakom ciklusu rada, što kasnije služi za optimizaciju procesa.
Računalni vid i kontrola kvalitete
Računalni vid postaje jedan od najbrže rastućih segmenata domaćeg deep‑techa. Startupi i spin‑offovi razvijaju sustave koji uz pomoć kamera i AI modela prepoznaju greške na proizvodima, čitaju serijske brojeve, provjeravaju etikete ili nadziru skladišne prostore.
U jednoj prehrambenoj tvornici u Slavoniji domaći tim je implementirao sustav koji u realnom vremenu provjerava je li svaki proizvod ispravno zapakiran i označen. Greške koje su se ranije otkrivale tek na kraju smjene, sada se hvataju u sekundi. Rezultat: manje otpada, manje reklamacija i vidljivo smanjenje troškova.
Digitalni blizanci i IoT na rubu mreže
Digitalni blizanci – virtualne replike strojeva i linija – ulaze u hrvatske tvornice kroz projekte koje često vode fakulteti i istraživački centri. U suradnji s industrijom, razvijaju se modeli koji simuliraju kako će promjena brzine, temperature ili smjenskog rasporeda utjecati na cijeli proces.
Uz to, specijalizirani IoT senzori i edge uređaji prikupljaju podatke o vibracijama, temperaturi, potrošnji energije ili broju ciklusa. Dio obrade odvija se na samom uređaju, bez slanja svih podataka u cloud, što je važno za brze reakcije i zaštitu industrijskih tajni.
Primjer iz prakse: u jednoj dalmatinskoj tvornici građevinskog materijala uveden je sustav prediktivnog održavanja. Senzori prate stanje ležajeva na ključnim strojevima, a AI model predviđa vjerojatnost kvara. Tvrtka je u prvoj godini uspjela izbjeći nekoliko višednevnih zastoja, što je financijski višestruko premašilo ulaganje u projekt.
Fakulteti kao inkubatori deep‑techa
Ključnu ulogu u razvoju hrvatskog deep‑techa imaju fakulteti i istraživački centri. Fakultet elektrotehnike i računarstva (FER), Fakultet strojarstva i brodogradnje (FSB), Tehnički fakultet u Rijeci, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje (FESB) u Splitu te FOI u Varaždinu samo su neki od aktera koji pokreću industrijske doktorate, zajedničke laboratorije i testne poligone za robotiku i AI.
Umjesto da projekti završavaju samo znanstvenim radom, sve je više slučajeva u kojima se istraživanje pretvara u konkretan proizvod ili spin‑off tvrtku. Primjeri uključuju:
- specijalizirani softver za upravljanje flotom autonomnih mobilnih robota u skladištima,
- sustave za prediktivno održavanje strojeva u energetici i proizvodnji,
- analitičke platforme za praćenje industrijskih procesa u realnom vremenu,
- rješenja za optimizaciju potrošnje energije u tvornicama i zgradama.
„Naši studenti danas paralelno rade na znanstvenim projektima i prototipovima koje industrija može odmah testirati u pogonu“, ističe jedan profesor automatike iz Zagreba. Takvi projekti često se financiraju kombinacijom EU fondova, industrijskih ugovora i nacionalnih istraživačkih programa.
Kapital i podrška: sporiji rast, veća vrijednost
Deep‑tech projekti u pravilu rastu sporije od klasičnih softverskih startupa. Potrebna su veća početna ulaganja, razvoj traje dulje, a certificiranje hardvera i industrijskih sustava može potrajati godinama. No kada rješenje jednom zaživi, stvara visoku dodanu vrijednost i dugoročne ugovore.
U Hrvatskoj se posljednjih godina pojavljuju fondovi i investitori spremni na takav profil rizika. Neki VC fondovi podržani iz programa ESIF i InvestEU aktivno traže deep‑tech projekte, dok poslovni anđeli iz industrije ulažu u timove koji razumiju proizvodne procese. Ipak, mnogi poduzetnici ističu da je rani kapital i dalje tanak, posebno za projekte koji trebaju nekoliko godina do prvih značajnijih prihoda.
Dodatni izazov je regulatorni okvir – od sigurnosnih standarda za robote do zaštite podataka u industrijskoj AI analitici. Poduzeća traže stabilna pravila igre kako bi se usudila ući u višegodišnje projekte automatizacije. Tu važnu ulogu imaju i strukovne udruge poput HUP ICT‑a i CISEx‑a, koje sve češće otvaraju teme industrijske AI i robotike.
Novi identitet hrvatske IT scene
Za hrvatsku IT scenu deep‑tech predstavlja novu razvojnu putanju. Umjesto isključivog oslanjanja na usluge razvoja softvera za strane klijente, javlja se niša u kojoj domaći timovi dizajniraju vlastite proizvode, često u uskoj suradnji s lokalnom industrijom.
Takvi projekti možda nikada neće imati milijune krajnjih korisnika niti viralne kampanje na društvenim mrežama, ali mogu postati kritična infrastruktura za tvornice, luke, logističke centre i energetske sustave diljem Europe. Hrvatska, s dugom industrijskom tradicijom i jakim tehničkim fakultetima, ima priliku spojiti najbolje od oba svijeta – inženjersku preciznost i digitalnu inovaciju.
Ako se trend podrži ciljanim potporama, lakšim pristupom kapitalu i jasnim regulatornim okvirom, u sljedećem desetljeću Hrvatska bi mogla izgraditi reputaciju ne samo kao zemlja dobrih programera, već i kao pouzdan izvor sofisticiranih rješenja za robotiku, pametnu proizvodnju i industrijsku umjetnu inteligenciju.
Deep‑tech više nije samo tema konferencijskih panela. U hrvatskim halama, skladištima i laboratorijima već danas rade roboti, senzori i AI modeli koje su dizajnirali domaći inženjeri. Pitanje više nije hoće li se taj val dogoditi, nego koliko brzo će industrija, država i investitori prepoznati njegov puni potencijal.
