јун 2016

Srpski izvoz je u periodu od 2009. do 2014. godine porastao sa 26% na 44% BDP-a, a najveći deo rasta ostvaren je zahvaljujući rastu konkurentnosti, odnosno „preotimanju“ tržišnog učešća od inostranih rivala. U tom periodu svetska trgovina je porasla za 35%, a Srbija je svoj izvoz uvećala za 76%, što znači da nije samo „zajahala“ rast svetske tražnje, već je rasla značajno brže od svetskog proseka zahvaljujući jačanju konkurentnosti. Ohrabrujuće je da je do rasta došlo i u nekim kompleksnim sektorima, od kojih se to nije očekivalo i koji nisu bili pod lupom javnosti. Kako bi privreda Srbije, međutim, dostigla učešće izvoza u BDP-u koje imaju uporedive evropske zemlje, neophodno je od „ad-hoc“ rešenja okrenuti se kreiranju sistematičnih i konzistentnih sektorskih politika „krojenih po meri“.

Pred Srbijom je zadatak da otključa raspoložive potencijale i pokrene privredni rast. Postavlja se pitanje: šta je ključ? Ključ je uvećanje konkurentnosti. Konkurentnost je sinergija resursa koja preduzeću omogućava da raste, uz konstantno nuđenje novih rešenja i zadovoljavanja, kako apetita firme, tako i potreba tržišta. Ukoliko poslovanje zamislimo kao trku, druge firme kao rivale, poslovno okruženje kao stazu, barijere kao prepone, a poslovni uspeh kao prolazno vreme, konkurentnost bi predstavljala kombinaciju svih karakteristika koje čine jednog šampiona: predispozicija, talenta, kondicije, snage, agilnosti, taktike, opreme… Isključivo od konkurentnosti zavisi da li je prolazno vreme zadovoljavajuće – konkurentnost je ključni faktor napredovanja, prelaska u viši rang, trčanja za šampionima, zatim sa šampionima, a na posletku i izrastanja u šampiona.

Srbija je krenula dobrim putem – podstaknut je rast izvoza, koji je zasnovan na uvećanju konkurentnosti. Ironično, za delimičnu promenu razvojne paradigme „zaslužna“ je ekonomska kriza, koja je Srbiju pogodila 2009. godine. Kriza je zaustavila dotok kapitala, ostavljajući u tom momentu srpsku privredu okrenutu nacionalnom tržištu i zavisnu od domaće potrošnje, koja je erodirala. Došlo je do suočavanja sa novom realnošću – firme su bile prinuđene da se od anemičnog domaćeg okrenu ka zahtevnim stranim tržištima. Duga industrijska tradicija, strane investicije, dobra geografska pozicija, ali i niska početna osnova, omogućili su dinamičan rast srpskog izvoza, koji je u periodu od 2009. do 2014. godine porastao sa 26% na 44% BDP-a. Značajan je i podatak da je najveći deo rasta ostvaren zahvaljujući rastu konkurentnosti, odnosno „preotimanju“ tržišnog učešća od inostranih rivala.

Kako je srpski izvoz prestigao svetski prosek

Izvoz je u pomenutom postkriznom periodu porastao za 4.7 milijardi EUR , od čega se na rast konkurentnosti odnosilo čak 68% rasta izvoza, odnosno 3.2 milijarde EUR. Kako smo izračunali rast konkurentnosti? Konkurentnost se računa kao „dodatni napor“, odnosno ono što je urađeno preko očekivanja – u ovom slučaju globalnih tokova tražnje. Primera radi, u posmatranom periodu svetska trgovina je porasla za 35%. U kontekstu trke, to je bila brzina prosečnog trkača. Kako bi Srbija popravila svoju poziciju u trci, morala je da bude brža od proseka, jer je samo tako moguće obilaziti rivale, napredovati. Srbija je u tome uspela, jer je svoj izvoz uvećala za 76%, što znači da nije samo „zajahala“ rast svetske tražnje, već je uložila „dodatni napor“ i rasla značajno brže. Upravo taj deo rasta, koji je iznad svetskog proseka, ostvaren je zahvaljujući jačanju konkurentnosti – tražnja za našim proizvodima je rasla brže od očekivanja, zahvaljujući sinergiji faktora koji su te proizvode činili poželjnijim.

Rast konkurentnosti je bio sistematičan – manifestovao se na većini izvoznih tržišta i kroz većinu izvoznih proizvoda. Od 106 tržišta na koja je Srbija izvozila, na čak 75 je uvećana konkurentnost, odnosno, rast našeg izvoza je bio brži od rasta uvozne tražnje na tim tržištima. Najveći rast konkurentnosti je ostvaren na tržištima koja su i najzastupljenija u našem izvozu. Naša konkurentnost je u Italiji porasla za 861 milion EUR, a u Nemačkoj za 420 miliona EUR. Treba napomenuti da je značajan rast konkurentnosti ostvaren i na tržištima Rusije (310 mil EUR), SAD (184), Češke (149), Francuske (111) i Turske (101).

Neočekivani izvoznici

Posmatrajući iz drugog ugla, od 994 proizvoda, konkurentnost je unapređena kod čak 627. Očekivano, najveći rast konkurentnosti je ostvaren u automobilskoj industriji – motornim vozilima (1,37 mlrd EUR), proizvodnji električne opreme za motorna vozila (199 mil EUR), i proizvodnji guma za motorna vozila (54 mil EUR). Ipak, ohrabrujuće je da je do rasta došlo i u nekim kompleksnim sektorima, od kojih se to nije očekivalo i koji nisu bili pod lupom javnosti. Primeri su aparati za domaćinstvo (68 mil EUR), proizvodnja elektromotora i generatora (59 mil EUR), centrifugalnih pumpi (52 mil EUR), medicinski instrumenti (47 mil EUR)… Ukoliko ukrstimo dva ugla posmatranja – tržišni i proizvodni, tako da jedna jedinica posmatranja bude izvoz konkretnog proizvoda na konkretno tržište, dolazimo do 23.695 jedinica posmatranja. Od tog broja, Srbija je iskazala rast konkurentnosti u izvozu 14.506 konkretnih proizvoda na konkretna tržišta, odnosno učešće konkurentnih jedinica posmatranja je čak 61%.

Kako bismo taj trend ilustrovali primerom, posmatrajmo izvoz frižidera iz Srbije u Nemačku. Na početku perioda, tik nakon udara krize, izvoz je iznosio 9.4 miliona EUR. Pet godina kasnije, izvoz je dostigao 32.4 mil EUR, rastući godišnje za 36%. S druge strane, trgovina frižiderima na svetskom nivou je u istom periodu porasla sa 602 na 754 miliona EUR, odnosno, rast je na godišnjem nivou iznosio svega 5.7% godišnje. Da je Srbija samo pratila svetske tokove tražnje, izvoz ne bi dostigao 32.4, već svega 11.8 miliona EUR. Kada se u računicu doda i rast uvozne tražnje za frižiderima na nemačkom tržištu, dođe se do saznanja da je za rast izvoza frižidera od 23 miliona EUR najzaslužniji rast konkurentnosti, i to u iznosu od 20.5 miliona EUR, rast svetske trgovine je doprineo rastu sa 3 miliona EUR, dok je pad tražnje na nemačkom tržištu uticao na smanjenje našeg izvoza za 0.5 miliona EUR. U prevodu, i pored smanjenja tražnje za uvozom frižidera u Nemačkoj, Srbija je uspela da „osvoji“ preko 20 miliona EUR tržišta i tako uveća svoje, a smanji tržišno učešće svojih rivala.

Na grafiku ispod, prikazana je struktura srpskog rasta izvoza, prema destinaciji – veličina kvadrata zavisi od obima izvoza, dok je boja određena konkurentnošću (što zelenije, to konkurentnije).

Grafik: Struktura izvoza, prema destinacijama i stepenu konkurentnosti

Iz ptičije u žablju perspektivu

Kako bi konkurentnost bila dugoročno održiva i u adekvatnoj meri doprinela privrednom rastu, neophodno je podstaći investicije trenutnih izvoznih lidera, ali i omasoviti internacionalizaciju MSP sektora. Da bismo taj zaključak razumeli, potrebno je spustiti se sa „ptičje“ u „žablju“ perspektivu i shvatiti ko uopšte kreira konkurentnost. Firme su te koje se takmiče, koje stvaraju vrednost, koje inoviraju, koje trguju – ne države, ne sektori. Kada pogledamo strukturu srpskog izvoza od 2009. godine, shvatamo da su za dostignuti obim izvoza dominantno zaslužne dve grupe firmi – primarno one koje su u stranom vlasništvu, ali jednim delom i one koje su deo javnog sektora. Četvrtinu srpskog izvoza su determinisali Fijat, NIS, Tigar Tyres, Železara, Simens, Tetra Pak, Hemofarm, Petrohemija, Yura i Gorenje.

Iako na godišnjem nivou svoje proizvode izvozi preko 15.000 preduzeća, 50 najvećih izvoznika je odredilo skoro polovinu srpskog izvoza. Stoga, na putu daljeg uvećanja konkurentnosti stoje dve grupe barijera. Pre svega, mnoge strane kompanije koje su bile lokomotiva rasta, dostigle su pun kapacitet proizvodnje. Kako bi nastavile sa dinamičnim rastom, neophodna su nova ulaganja zarad proširenja kapaciteta i razvijanja novih modela. Takođe, neophodna je snažnija internacionalizacija MSP sektora – domaća preduzeća teško izlaze na strana tržišta (svega 23,2% preduzeća u razmenjivim sektorima izvozi), prodaju male količine (čak 10.000 preduzeća izvozi manje od 50.000 EUR), a onda veoma teško opstaju na stranim tržištima (svako četvrto preduzeće preživi više od tri godine). Bez novih ulaganja i jačanja privatnog sektora, rast će biti usporen, što se već dešava, i na posletku zaustavljen. Kako bi privreda Srbije napravila iskorak, i dostigla učešće izvoza u BDP-u koje imaju uporedive evropske zemlje (preko 70%), neophodno je od „ad-hoc“ rešenja okrenuti se kreiranju sistematičnih sektorskih politika „krojenih po meri“, koje zajedno čine jednu celinu, s ciljem podizanja konkurentnosti i osvajanja stranih tržišta.

Prepoznavanje potencijalnih šamipona

Država kroz aktivnosti planiranja, analize, prioritizacije, selekcije, implementacije, harmonizacije, monitoringa i evaluacije mora da preuzme proaktivnu ulogu u podsticanju rasta konkurentnosti. Navedene aktivnosti koštaju, zahtevaju i vreme, i novac, i ekspertizu, a sve tri kategorije resursa su retke, stoga ih je neophodno adekvatno alocirati. Zato, anegdotski pristup identifikovanju problema, zasnovan na konvencionalnoj mudrosti o prednostima i šansama srpske privrede, kao i „one size fits all“ politike usmerene ka njihovom rešavanju, nisu adekvatne. Privredni razvoj je potrebno graditi na konkurentnim firmama, a identifikovanje i upoznavanje „potencijalnih šampiona“ treba da bude polazna tačka u definisanju razvojne strategije. Identifikovanim „potencijalnim šampionima“ treba ojačati kapacitet i uvećati šanse pri izlasku na strano tržište kroz politike “krojene po meri”, koje će konzistentno podržati svi donosioci odluka i kreatori politika u lancu odlučivanja.

Centar za visoke ekonomske studije (CEVES), u saradnji sa Privrednom komorom Srbije (PKS), sproveo je istraživanje koje ima za cilj da donosiocima odluka „osvetli put“ pri kreiranju razvojne strategije. Kroz istraživanje, identifikovani su sektori koji poseduju visok razvojni potencijal – sastavljeni su od konkurentnih firmi, i treba da predstavljaju pokretačku snagu razvoja srpske privrede. Na bazi rezultata istraživanja, CEVES i PKS će sprovesti i dubinske analize najkonkurentnijih sektora, fokusirajući se na ključne faktore uspešnosti i preporuke za otklanjanje barijera koje koče dalji rast.
Analize koje slede, detaljnije predstavljaju dve industrijske grane koje imaju različite predispozicije, ali obe poseduju visok razvojni potencijal: jedna je drvna industriju, sa fokusom na proizvodnju nameštaja od drveta više dodate vrednosti, a druga je mašinska industrija, sa fokusom na mašine opšte i specijalne namene, i mašine za industrije hrane i pića.

 
maj 2016, broj 127.

Još od 1997. godine, kada je kompjuter DeepBlue po prvi put pobedio legendarnog šahistu Garija Kasparova, nije zabeleženo toliko uzbuđenje, iščekivanje i, konačno, neverica nego ovoga marta, kada je program AlphaGo kompanije DeepMind pobedio korejskog profesionalca najvišeg ranga u drevnoj igri go, Li Sedola. Novi veštački velemajstor, međutim, poseduje nešto što DeepBlue nije imao: program sposoban da razvija neku vrstu intuicije i da sam sebe usavršava. Primena takvog softvera može biti široka – u klimatologiji, ekonomiji, pa čak i u zdravstvenoj zaštiti.

„Da smo mi igrali na početku partije kao kompjuter, dobili bismo packe od naših učitelja“, čulo se među mladim igračima koji su analizirali partije koje su odigrali AlphaGo i velemajstor igre go, Li Sedol. Za razliku od Kasparova, koji je izgubio jednu od pet partija sa kompjuterom dok su tri bile nerešene, Sedol je dobio jednu a izgubio četiri u prvoj borbi čoveka protiv mašine u 21.veku. To, naravno, više govori o mašini nego o čoveku.

No, pre toga nešto i o samoj igri. Za razliku od šaha, u kome dva igrača imaju na raspolaganju dva seta različitih figura koje se, opet, različito kreću po tabli, go ima daleko manje pravila: dva igrača na raspolaganju imaju po 180 crnih ili belih identičnih figurica, i zadatak da osvoje što više „teritorije“ koja se broji nezauzetim presecima 19 horizontalnih i vertikalnih linija. Takođe, za razliku od šaha, u gou se igrači suočavaju sa daleko većim brojem pravaca u kojim partija može da se razvije. Zato se do prošle godine smatralo da je go nedostižan za veštačku inteligenciju – pošto bi, uz poznavanje pravila i veliku bazu odigranih partija, program morao da raspolaže gotovo ljudskom intuicijom, kako bi prepoznao potencijalno najbolje rešenje za datu situaciju.

I tu nastupa AlphaGo: proizvod kompanije DeepMind, koja je specijalizovana za razvoj veštačke inteligencije. Od osnivanja 2010. uspela je da privuče investitore kalibra Ilona Maska, a deo Google postala je 2014. godine, za 500 miliona dolara. Njihov najvažniji resurs je neuronska mreža sposobna da „uči“ da igra igrice na sličan način kako to rade i ljudi, i upravo su iskustva te mreže utkana u AlphaGo. Taj program uči ne samo iz poteza povučenih u nekoliko desetina miliona odigranih partija goa, nego i tako što sam sa sobom igra partije kako bi izoštrio svoju sposobnost da odabere pravi potez. A da taj potez ljudima može da deluje neracionalno ili pogrešno, potvrđuje utisak „kibicera“ sa početka teksta.

Šta je program smislio?

Da li veština kojom AlphaGo raspolaže zaista može da se meri sa ljudskom intuicijom? Majkl Nilsen u članku za atlantic.com nudi živopisan razvojni put ovog programa, koji može da se uporedi sa razvojem jednog kvalitetnog igrača modernih kompjuterskih igrica: od početničkih muka, kada upornost znači mnogo više od maštovitosti, do „ulaska u formu“ i, na kraju, pobedničkog pohoda, gde sama igrica više ne krije iznenađenja za igrača.

AlphaGo prošao je isti put kao čovek, što ga čini bližem nama, a mnogo daljim od DeepBlue, svog ponosnog pretka sa skalpom Kasparova za pojasom. Ključ uspeha za obe mašine ležao je u tome da postanu sposobne da procene ne samo koji bi sledeći potez mogle da povuku, nego i da taj potez bude kvalitetan, i da ih približi pobedi. „Stara“ logika iza DeepBlue podrazumevala je da on bude sposoban da brzo pretraži ogromnu bazu partija, i da na osnovu toga odabere pravi potez. Možda je to daleke 1997. i razbesnelo Kasparova – video je da mašina nije inteligentnija od njega, samo mehanički brža u „prelistavanju“ odigranih partija u svojoj memoriji.

Kreatori AlphaGo, u startu su krenuli potpuno drugačijim putem: prvi koraci „veštačkog šampiona“ bili su da njegova neuronska mreža analizira 160.000 partija koje su odigrali kvalitetni igrači sa svetske go liste, i da tako nauči osnovni mehanizam igre. Zatim kreće „samotreniranje“, odigravanje partija sa samim sobom gde program počinje da „uči“ koji su potezi korisni i poželjni, koristeći osobinu neuronske mreže da podešava parametre odigravanja dok ishod partije ne bude „poželjan“. Interesantno je da ni sami kreatori programa ne znaju, niti mogu da predvide kakav će potez program smisliti u toku „treninga“, što su i priznali magazinu WIRED: „Iako smo programirali ovu mašinu da igra go, nikada ne znamo šta će sledeće da uradi. Potezi koje igra proizilaze iz situacije u kojoj se trenutno nalazi. Sve što mi radimo je da obezbedimo podatke i algoritam za trening. Sami potezi za koje se odluči njegovo su delo, i mi nemamo ništa s tim – čak su ti potezi i bolji nego što bi mi, koji takođe igramo go, mogli da smislimo.“

Primena nove veštačke inteligencije

Čak i pre nego što se odigrao turnir na kome je njihov program pobedio Li Sedola, kompanija Google DeepMind sklopila je ugovor sa britanskim zdravstvenim sistemom NHS. Odeljenje koje se zove DeepMind Health iskoristiće neuronsku mrežu, sposobnu da uči na osnovu raspoloživih podataka kako bi, po navodima u saopštenju kompanije, kreirali aplikacije koje će lekarima i medicinskom osoblju pomoći da još bolje procene kod kojih pacijenata postoji rizik od komplikacija. Njihov prvi proizvod u te svrhe trebalo bi da bude aplikacija Streams, na kojoj upravo rade.

Upotrebnu vrednost neuronskih mreža i programa sposobnih da uče, jedan od suosnivača Google DeepMinda, Demis Hasabis, vidi gotovo svuda: u borbi protiv klimatskih promena, lečenju raka ili makroekonomiji. Kako je izjavio britanskom Gardijanu, „opšta veštačka inteligencija“ (AGI), za razliku od veštačke (AI), moći će da uči kao što to radi ljudski mozak, ali i da se uhvati u koštac sa izazovima za čije rešavanje bi bilo potrebno mnogo više vremena nego što traje jedan ljudski život.

Dok nova vrsta veštačke inteligencije ne preuzme rešavanje svetskih muka na sebe, mi, laici, bi trebalo da počnemo da razlikujemo „pametne“ mašine od onih koje tu pamet samo imitiraju: sve one situacije kada vam se učini da je Google izabrao pravi oglas za vas i da vam baš treba baštenska oprema ili jeftine avio karte, ne znače da je pretraživač postao pametniji i zna šta vam treba – već je programiran da prati pojmove koje pretražujete i da vam nudi iste ili srodne teme. Isto važi i za servise poput YouTube ili aplikaciju Siri na iPhone, čija je funkcija da bude nešto između pomoćnika i savetnika.

Kada nam se jednog dana mašine i budu predstavile kao inteligentne, treba imati na umu da takvu tvrdnju moraju i da dokažu. Najpoznatiji i najšire prihvaćen test inteligencije u tom smislu je Turingov test, koji podrazumeva razgovor putem razmene tekstualnih poruka između ispitivača, mašine čija se inteligencija dokazuje i trećeg učesnika-čoveka. Mašina i čovek su, naravno, u toku trajanja testa skriveni od ispitivača, a mašina će dokazati inteligenciju ukoliko uspe da odgovori pisanim putem kao što bi i čovek odgovorio. To nije i jedini test inteligencije. Naučnik Ben Gercel predlaže daleko jednostavniji pristup: da se mašini naloži da uđe u prosečnu američku kuću, sa naređenjem da skuva kafu. Ako uspe da pronađe kafomat, vodu, kafu i skuva crni napitak kako treba – eto joj priznanja da je pametna!

Milica Rilak

maj 2016, broj 127.