Hrvatska AI scena u posljednje dvije godine ulazi u novu fazu. Umjesto generičkih alata i eksperimentalnih projekata, domaći timovi sve češće grade specijalizirane AI proizvode za vrlo konkretne probleme – od sigurnosti generativnih modela do digitalnog zdravstva i industrijskog IoT‑a. Riječ je o pomaku s usluga i custom projekata prema proizvodima koji se mogu skalirati na globalno tržište.
Od agencijskog rada do produktnih AI timova
Godinama je hrvatska IT scena bila obilježena outsourcing modelom. Tvrtke poput Infinuma, Fivea, Nanobita ili Span‑a pokazale su da se iz Hrvatske mogu graditi ozbiljni tehnološki biznisi, ali fokus je najčešće bio na razvoju softvera za strane klijente. Umjetna inteligencija pritom je često bila samo jedna od tehnologija u nizu.
Dolaskom generativnog AI‑ja i dostupnih modela u oblaku, situacija se mijenja. Sve više domaćih timova odlučuje se za produktni pristup: gradnju vlastitog AI rješenja, vlasništvo nad intelektualnim vlasništvom i jasan poslovni model. Prema procjenama sudionika Croatian AI Associationa i podacima s domaćih VC scena (Fil Rouge Capital, Feelsgood, VentureXchange), u Hrvatskoj danas djeluju deseci AI‑produktaša koji su već privukli rizični kapital i pažnju europskih fondova.
„Vidimo tranziciju s projekata na proizvode. Timovi više ne žele samo implementirati tuđe modele, nego graditi vlastite niše“, ističu organizatori konferencija poput AI2Future i LEAP Summita, na kojima je posljednje dvije godine upravo produktni AI jedna od glavnih tema.
SplxAI: hrvatski odgovor na sigurnost generativnog AI‑ja
Jedan od najzanimljivijih primjera nove generacije je SplxAI, startup fokusiran na sigurnost AI aplikacija poput chatbotova i drugih generativnih rješenja. Tvrtka razvija platformu koja prepoznaje i mitigira širok spektar prijetnji vezanih uz generativni AI – od prompt injection napada i jailbreaking pokušaja do curenja povjerljivih podataka i kompromitiranih integracija s poslovnim sustavima.
U ožujku 2025. SplxAI je zatvorio rundu od 7 milijuna dolara, čime je ukupno prikupljeno financiranje naraslo na 9 milijuna dolara. Investitori dolaze iz kombinacije domaćih i stranih fondova, uz sudjelovanje anđeoskih ulagača iz regije. Takav fokus na sigurnost modela pozicionira hrvatski tim u nišu koja se globalno tek formira, ali vrlo brzo postaje kritična za svaku veću organizaciju.
SplxAI se uklapa u globalni trend nastanka tzv. AI security sloja – alata koji nadziru, filtriraju i dokumentiraju interakciju korisnika s modelima. U SAD‑u se već etabliraju igrači poput Lakera i Protect AI‑ja, dok u Europi još uvijek nema mnogo specijaliziranih rješenja. Za hrvatski startup to znači priliku da iz male zemlje uđe u globalnu ligu u trenutku kad se standardi još definiraju.
Posebno je važno što SplxAI ne cilja samo tehnološki sofisticirane korisnike. Platforma nudi i „policy‑as‑code“ pristup, gdje sigurnosne politike za AI mogu definirati i pravni ili compliance timovi, a ne samo developeri. Time se adresira realan problem u domaćim korporacijama i bankama, koje često nemaju interne AI stručnjake, ali imaju jasne regulative koje moraju poštovati.
Digitalno zdravstvo: od BigDota do AI4Health.Cro
Paralelno s AI sigurnošću, razvija se i domaći digital‑health segment temeljen na umjetnoj inteligenciji. Hrvatska tu ima nekoliko specifičnih prednosti: relativno centraliziran javni zdravstveni sustav, snažnu medicinsku zajednicu i iskustvo s projektima e‑Građani i CEZIH, koji su otvorili vrata digitalizaciji procesa.
BigDot je jedan od ambicioznijih projekata. Gradi sveobuhvatnu digitalnu zdravstvenu platformu koja povezuje pacijente, zdravstvene djelatnike, AI procese i operativne sustave klinika u jedinstvenu infrastrukturu. Ideja je da se kroz jedan sustav mogu voditi telemedicinski pregledi, personalizirane preporuke temeljene na AI‑ju, automatizirano zakazivanje, ali i analitika za menadžment bolnica.
Za razliku od mnogih healthtech projekata koji ostanu na razini aplikacije za pacijente, BigDot se od početka pozicionira kao infrastruktura – svojevrsni „operativni sustav“ za digitalno zdravstvo. To je pristup koji podsjeća na rješenja kakva razvijaju skandinavske i izraelske tvrtke, ali uz prilagodbu hrvatskom regulatornom okviru i praksi rada u bolnicama.
Ključnu ulogu u validaciji takvih rješenja ima AI4Health.Cro, europski digitalni inovacijski hub (EDIH) specijaliziran za zdravstvo. Riječ je o konzorciju koji okuplja fakultete, kliničke bolnice, tehnološke tvrtke i državne institucije, uz financiranje iz programa Digitalna Europa i sudjelovanje u europskoj mreži EDIH‑ova.
AI4Health.Cro startupima i SME‑ovima omogućuje da testiraju AI rješenja u realnim kliničkim okruženjima, uz podršku javnog zdravstva. To uključuje pristup anonimiziranim skupovima podataka, pilot‑projekte u bolnicama, savjetovanje oko medicinskih regulativa i etike, kao i pomoć u pripremi za CE označavanje medicinskih AI sustava.
Takvo strukturirano okruženje rijetkost je čak i u razvijenijim državama EU‑a. U praksi to znači da hrvatski tim može validirati ideju na stvarnim pacijentima i kliničkim protokolima, a ne samo u laboratoriju ili na javnim datasetovima. Za investitore je to dodatni signal zrelosti proizvoda.
Industrijski IoT i AI: tiha, ali stabilna niša
Treći segment u kojem se pojavljuju novi hrvatski AI proizvodi je industrijski IoT. Iako je manje vidljiv široj javnosti, taj dio tržišta već godinama generira stabilne prihode kroz projekte prediktivnog održavanja, optimizacije potrošnje energije i nadzora kvalitete proizvodnje.
Tvrtke poput Gideona (robotika i autonomni sustavi), Notcha (AI za videoanalitiku) ili domaćih integratora koji rade za energetiku i proizvodne pogone, sve češće kombiniraju senzore, edge obradu i strojno učenje u gotove proizvode. U praksi to znači da se AI model ne izvršava u oblaku, nego izravno na industrijskom računalu ili gatewayu u pogonu – čime se smanjuju latencija, troškovi i rizik od curenja podataka.
Iako dio tih rješenja nije isključivo hrvatski (često se radi u suradnji s međunarodnim partnerima), iskustvo u razvoju industrijskih AI sustava stvara bazen znanja i kadrova koji se kasnije prelijeva u nove startupe. Sve je više inženjera koji umjesto custom projekta žele izgraditi vlastiti SaaS ili hardversko‑softverski proizvod za specifičnu industriju, od logistike do poljoprivrede.
Podaci HUP‑a: jaz između ambicija i realne implementacije
Iako su pojedinačni primjeri impresivni, šira slika pokazuje da domaće gospodarstvo još uvijek tek hvata korak. Istraživanje HUP‑a o primjeni AI‑ja u B2B segmentu iz 2025. godine pokazuje da vlastita AI rješenja razvija ili implementira tek oko desetine poduzeća. Većina tvrtki AI promatra primarno kroz prizmu eksperimenta ili kupnje gotovih alata, poput generativnih servisa za pisanje sadržaja ili automatizaciju korisničke podrške.
Istodobno, gotovo 90% anketiranih najavljuje stabilan ili rastući investicijski trend u AI. No samo manji dio ima jasno definiran tim ili osobu zaduženu za nadzor razvoja i primjene umjetne inteligencije. U mnogim slučajevima AI projekti nastaju „odozdo“ – entuzijazmom pojedinaca u IT‑u ili marketingu – bez jasne poslovne strategije i mjerljivih ciljeva.
„Imamo paradoks: svi žele AI, ali malo tko zna što to konkretno znači za njihov P&L i procese“, komentirao je jedan od sudionika HUP‑ova okruglog stola posvećenog umjetnoj inteligenciji. Upravo tu nastaje prostor za novu generaciju hrvatskih AI produkata i servisa.
Prostor za specijalizirane AI proizvode
Specijalizirane sigurnosne platforme, domenski specifični digital‑health sustavi te industrijska i IoT rješenja koja kombiniraju senzore, edge obradu i strojno učenje – to su područja u kojima se hrvatske tvrtke mogu diferencirati. Umjesto da natječu s globalnim gigantima u razvoju generičkih modela, domaći timovi traže niše u kojima kombiniraju tehničko znanje s dubokim razumijevanjem domene.
Primjeri poput SplxAI‑a, BigDota i AI4Health.Cro mogu poslužiti kao matrica za druge domaće timove: od prvog PoC‑a, preko pilot‑projekata s realnim korisnicima, do globalno konkurentnog proizvoda. Zajednički nazivnik im je jasan fokus, partnerstva s industrijom i rano uključivanje regulatora i stručnih tijela.
Hrvatska pritom koristi i prednosti članstva u EU‑u. Novi Akt o umjetnoj inteligenciji (EU AI Act) uvodi stroga pravila za visokorizične AI sustave, osobito u zdravstvu, financijama i javnim uslugama. Tvrtke koje od početka grade proizvode u skladu s tim regulativama imat će konkurentsku prednost na europskom tržištu, a upravo se u Hrvatskoj već formiraju pravni i tehnički timovi specijalizirani za AI usklađenost.
Što slijedi: od pilot‑projekata do sustavnog ulaganja
Ključno pitanje za sljedećih nekoliko godina bit će mogu li hrvatske tvrtke prijeći iz faze pilot‑projekata u fazu sustavnog, poslovno vođenog ulaganja u vlastite AI proizvode. To uključuje nekoliko preduvjeta:
- formiranje multidisciplinarnih timova (tehnologija, biznis, pravo, etika),
- jasne metrike uspjeha (ušteda troškova, novi prihodi, smanjenje rizika),
- suradnju s akademskom zajednicom i javnim sektorom na pristupu kvalitetnim podacima,
- spremnost na dugoročnije ulaganje, izvan jednog budžetskog ciklusa.
Pritom će važnu ulogu imati i domaći VC fondovi, akceleratori i državne institucije. Programi poput Nacionalnog plana oporavka i otpornosti (NPOO), potpora HAMAG‑BICRO‑a te inicijative poput AI centara izvrsnosti mogu ubrzati prelazak s ideje na tržišni proizvod, pod uvjetom da se sredstva usmjere na timove s jasnom produktnom strategijom.
Ako se sadašnji pioniri uspješno skaliraju, hrvatska bi se AI scena u sljedećem ciklusu mogla percipirati ne samo kao izvor kvalitetnih inženjera, nego i kao izvor gotovih AI proizvoda za sigurnost, zdravstvo i industriju. To bi bio iskorak s razine „IT izvoznika usluga“ na razinu „izvoznika znanja i intelektualnog vlasništva“ – a upravo se u toj tranziciji danas rađa nova generacija hrvatskih AI proizvoda.
