Može li EU AI Act usporiti europske AI inovacije? Ekonomski Lab već je objavio više analiza o tome kako Europa regulira, zbog čega europski poslodavci sve glasnije traže rasterećenja, pogotovo nastavno na Draghijevo izvješće o pojednostavljenju propisa. Uz pitanje što će biti s europskom auto industrijom, novi europski izvještaj o konkurentnosti govori kako ekonomija EU-a zaostaje 21 % u radnoj produktivnosti u odnosu na američku, primarno zbog jaza u digitalnim tehnologijama.
Daniel Hinšt i Igor Šlosar, Izvršni odbor Centra za javne politike i ekonomske analize (CEA)
EU je 2024. donijela prvi sveobuhvatni regulatorni okvir za umjetnu inteligenciju na svijetu – tzv. EU AI Act. Akt je predstavljen kao globalni standard za „pouzdanu“, sigurnu i etičku umjetnu inteligenciju. Međutim, iza legitimnih i (naizgled) proporcionalnih ciljeva zaštite temeljnih prava, sigurnosti i transparentnosti, otvara se pitanje regulatornog rizika odnosno troška za poslovni sektor i inovacije, unatoč potencijalnim koristima regulacije opravdanog društvenog interesa. Dakle, regulira li EU baš onaj sektor koji tek pokušava sustići SAD i Kinu prije nego što je uopće razvio vlastite globalne AI lidere?
Razlike u pristupu
Dok SAD dominantno gradi okvir temeljen na poticanju tržišnih rješenja, privatnim investicijama i fleksibilnijem pristupu inovacijama, EU ponovno bira normativni model karakterističan za dosadašnje zakonodavne prakse – GDPR, ESG, DSA i DMA.
Dakle, pitanje je policy pristupa i koliki regulatorni trošak EU može podnijeti prije nego što izgubi utrku za investicije, talente i produktivnost. Kod pristupa ključno je pitanje treba li regulirati unaprijed (ex-ante) ili će institucionalni okvir naknadno reagirati tek kada kritični slučajevi to opravdaju (ex-post). Europski kontinentalno-pravni pristup dominantno je sklon prvoj opciji, koja u mentalitetu takvog pristupa i nije opcija, već stvar naučenog automatizma. Američki pristup dominantno je ex-post – otvori što više mogućnosti po automatizmu, a naknadno ograniči i zabrani kad je to baš nužno.
Regulatorna filozofija EU-a – prevencija rizika prije inovacije
EU AI Act klasificira sustave umjetne inteligencije prema razinama rizika. Tako postoje zabranjeni AI sustavi oko čega bi se mogao postići veliki društveni konsenzus. Ipak, nije sve zabranjeno područje, a regulatorni rizici nastaju zbog složenih pravila koja povećavaju troškove razvoja, usporavaju implementaciju i primjenu, stvaraju pravnu nesigurnost te otežavaju ulaganja i skaliranje AI kompanija.
AI Act uvodi opsežne obveze tehničke dokumentacije, registracije, procjene usklađenosti, upravljanje podacima, audite, obveze transparentnosti, kontinuirani lifecycle monitoring registre i izvještavanja te potencijalne kazne do najviše 7 % globalnog prihoda. Uz to, neke odredbe ostaju pravno nedorečene. Nejasni su pojmovi transparentnosti, pravednosti i odgovornosti, koji povećavaju regulatorni i investicijski rizik.
Među ključnim primjerima mogu se detaljnije navesti sljedeće obveze:
1. Opsežna dokumentacija i auditiranje: Kompanije moraju dokumentirati podatke o osposobljavanju, dokazivati kvalitetu setova podataka, provoditi procjene usklađenosti, održavati tehničku dokumentaciju, provoditi monitoring tijekom cijelog životnog ciklusa AI sustava. Velike korporacije to mogu financijski podnijeti, dok start-upovi često ne mogu.
2. Nejasni pojmovi i regulatorna interpretacija: Kritizira se neprecizna definicija AI sustava, nejasni kriteriji “visokog rizika”, otvoren prostor za regulatornu interpretaciju, različita implementacija među državama članicama EU-a. To povećava pravni rizik i destimulira investicije.
3. Sporost inovacijskog ciklusa: AI modeli razvijaju se iterativno i vrlo brzo. Regulacija koja zahtijeva prethodne procjene, certifikacije, audit procedure i višestruke kontrole može usporiti razvojni ciklus u odnosu na američko tržište gdje je eksperimentiranje fleksibilnije.
4. Opterećenje open-source modela: Posebno se kritizira što AI Act može povećati regulatorni teret za open-source foundation modele. To je važno jer open-source AI smanjuje tržišnu koncentraciju, povećava inovacije, omogućuje SME sektoru pristup naprednim modelima, smanjuje dominaciju najvećih platformi. Meta upravo na tome temelji obranu svojih modela.
Bježe li europske AI firme u SAD?
Dio europskih AI startupova osniva holding strukture u SAD-u, gdje premješta istraživačke timove, traži američki venture capital, koristi američke cloud ekosustave. Dakle, neki skaliraju posao izvan EU-a.
Razlozi su porezni i investicijski, sve do regulatorne predvidivosti i brzine tržišnog razvoja. SAD omogućuje niz povoljnijih uvjeta – brže eksperimentiranje, niže troškove regulatorne prilagodbe, fleksibilnije tržište rada, lakši pristup kapitalu, agresivnije financiranje rasta i druge povoljnije uvjete.
U kontekstu ove teme potrebno je dodati i kako SAD privlači rekordna ulaganja, koja se odnose na AI, a koja mogu produbiti transatlantski jaz u ulaganjima, inovacijama i produktivnosti. Prema službenoj evidenciji Bijele kuće, ukupna vrijednost najavljenih domaćih i stranih investicijskih obveza premašuje 10 bilijuna dolara. Riječ je o kombinaciji višegodišnjih investicijskih planova, projekata koji su već u provedbi te međunarodnih investicijskih obveza. Značajan dio ukupne vrijednosti odnosi se na industrijsku proizvodnju i s njom povezane djelatnosti (prerađivačka industrija, poluvodiči, automobili, zrakoplovi, farmacija, kritični minerali, svemirske tehnologije), dok se preostali dio odnosi na umjetnu inteligenciju, energetiku, infrastrukturu, logistiku i dr.
Prilike nakon velikog rođendana SAD-a otvaraju prostor za još veći transatlantski jaz, a to znači i nužnost učenja kako konkurirati.
Prepoznaje li EU taj rizik?
Važno je naglasiti da i sama Europska komisija počinje prepoznavati rizik prekomjernog regulatornog opterećenja. Tijekom 2025. i 2026. pokrenuti su tzv. digitalni omnibus paketi administrativnih pojednostavljenja kojima se pokušava olakšati i provedba AI Act-a, odgoditi dio obveza, povećati fleksibilnost i smanjiti troškove prilagodbe za sektor malih i srednjih poduzeća. Ipak, postavlja se pitanje što je velikima koji moraju konkurirati američkim divovima poznatim kao tzv. Magnificent Seven, koji su predvodnici tržišne kapitalizacije unutar popularnog ETF-a S&P 500. Njegova je popularnost i među Europljanima što dovoljno govori o povjerenju u američko tržište odnosno najbolje ekonomske igrače.
Kritike EU AI Act-a dolaze iz samog vrha globalne tehnološke industrije — uključujući američke kompanije iz skupine Magnificent Seven kompanija poput Meta, NVIDIA, Microsoft, Amazon i drugih velikih tehnoloških aktera. Njihove primjedbe nisu usmjerene protiv svake regulacije kao takve. Većina velikih kompanija prihvaća potrebu osnovnih sigurnosnih standarda, zaštite od diskriminacije, transparentnosti kod visokorizičnih AI sustava, zaštite intelektualnog vlasništva, kibernetičke sigurnosti i odgovornosti za javni interes.
Međutim, ono što kritiziraju jest europski regulatorni model koji prema njihovom mišljenju uvodi prevelik broj proceduralnih i administrativnih zahtjeva, stvara pravnu nesigurnost, povećava troškove regulatorne prilagodbe, usporava razvoj i plasman AI proizvoda, otežava eksperimentiranje i iterativni razvoj modela, posebno pogađa open-source AI ekosustav i start-upove.
Europska udruženja
Najveće europsko udruženje poslodavaca, BusinessEurope, upozorilo je kako AI Act mora biti otvoren za inovacije te da regulatorni okvir ne smije stvarati nerazmjerne troškove regulatorne prilagodbe. Posebno su kritizirali zahtjeve za dokumentacijom, procjenama usklađenosti i pravne nejasnoće oko foundation modela. Traže i uže definicije visokorizičnih AI sustava.
Europsko udruženje gospodarskih komora, Eurochambres, upozorilo je da bi administrativni zahtjevi iz AI Act-a posebno mogli pogoditi mala i srednja poduzeća koja nemaju resurse za složene audit procese, pravne timove i kontinuirani monitoring regulatorne usklađenosti. Stoga traže pojednostavljene procedure, manje regulatorno opterećenje i više predvidivosti.
European Round Table for Industry (ERT) upozorio je da Europa riskira dodatno tehnološko zaostajanje ako regulatorni okvir postane sporiji od inovacijskog ciklusa umjetne inteligencije. Posebno upozorava na regulatornu fragmentaciju, sporost implementacije i rizik odvraćanja investicija u AI infrastrukturu.
Allied for Startups upozorio je da regulacija GPAI odnosno foundation modela kroz EU AI Act može stvoriti disproporcionalan regulatorni teret za startupove zbog troškova tehničke dokumentacije, procjena sukladnosti i dodatnih compliance obveza. Organizacija upozorava da opterećenja, pravna neizvjesnost i regulatorna kompleksnost mogu pogodovati najvećim tehnološkim kompanijama, dok startupovi nemaju iste administrativne i financijske kapacitete za prilagodbu regulatornim zahtjevima.
CCIA Europe (Computer & Communications Industry Association Europe), čiji su članovi brojne velike tehnološke kompanije, upozorio je da preširoke definicije AI sustava i visokorizičnih modela stvaraju pravnu nesigurnost i mogu usporiti razvoj generativne umjetne inteligencije. Posebno se kritizira nejasnoća oko general-purpose AI modela.
DigitalEurope vodi vrlo aktivnu kampanju prema Europskoj komisiji, Parlamentu i Vijeću EU-a s glavnom tezom da aktualni način provedbe EU AI Act-a ozbiljno ugrožava europsku konkurentnost, inovacije i AI ulaganja. Njihova osnovna pozicija nije ukidanje AI Act-a, već duboko administrativno i regulatorno pojednostavljenje, uz odgodu pojedinih obveza dok ne budu spremni tehnički standardi i provedbeni mehanizmi. Tvrde da sama odgoda provedbe visokorizičnih AI obveza nije dovoljna jer bi EU u suprotnom “zaključala” strukturne regulatorne probleme u AI Act-u na više godina. Jedna od ključnih kritika odnosi se na činjenicu da harmonizirani europski standardi nisu dovršeni, enforcement strukture nisu spremne, dok kompanije ne znaju kako konkretno dokazivati regulatornu usklađenost, pa se radi usklađenost “na slijepo”, pogotovo kod sustava visokog rizika, GPAI/foundation modela, obveza transparentnosti, tehničke dokumentacije, lifecycle monitoringa i post-market monitoring sustava.
Smatraju kako Europa više ne može graditi konkurentnost kroz regulatornu dominaciju ako pritom istodobno gubi investicije, produktivnost i tehnološke lidere. Dodaju kakoEuropa pokušava regulirati AI prije nego što je razvila dovoljno snažan AI ekosustav. Upozoravaju da SAD i Kina agresivno investiraju u AI, dok europska regulatorna kompleksnost odvraća investicije u AI infrastrukturu. Posebno ističu rizik europskog gubitka AI startupova, sporijeg skaliranja europskih kompanija, odlaska kapitala prema SAD-u odnosno koncentracije AI razvoja izvan Europe.
Navode vrlo konkretne procjene troškova: do 319 000 eura početnih troškova regulatornog usklađivanja za SME sektor koji razvija AI sustave visokog rizika, dodatnih 150 000 eura godišnje za održavanje usklađenosti odnosno ukupni troškovi i do 600 000 eura kada se uključe certifikacija i kadrovski troškovi. Pritom AI Act ne djeluje izolirano nego stvara veliki regulatorni rizik zajedno s GDPR-om, Data Act-om, Cyber Resilience Act-om, NIS2, DSA/DMA i drugim pravilima EU-a. Posebice ih smetaju paralelni audit zahtjevi, duplicirani procesi izvještavanja, višestruki režimi usklađivanja i regulatorna preklapanja. Generalni problem vide što EU unaprijed (ex-ante) normira širok spektar potencijalnih rizika, prije nego što tržište i tehnologija sazriju. Njihova je argumentacija bliska američkom pristupu kako inovacije traže eksperimentiranje. Zato traže odgodu obveza za AI visokog rizika dok standardi ne budu gotovi, a smjernice jasne. Traže i pojednostavljenja u dijelu tehničke dokumentacije, auditiranja, lifecycle monitoring zahtjeva i višestrukih procedura izvještavanja.
Američki pristup: inovacije prvo, regulacija ciljano
Za razliku od EU AI Act-a, barem tijekom prve polovice 2026. godine, SAD nema jedinstveni horizontalni federalni zakon koji uvodi široke ex-ante obveze za AI sustave, uključujući obvezne prethodne certifikacije AI sustava. Umjesto toga, SAD se dominantno oslanja na sektorska pravila (npr. Federal Trade Commission), dobrovoljne standarde (npr. NIST AI RMF), tržišne mehanizme te ex-post regulatorne i sudske intervencije.
Za razliku od EU, američki pristup umjetnoj inteligenciji bitno je decentraliziraniji i tržišno orijentiran. SAD nema jedinstveni federalni AI zakon, već dominantno koristi postojeće sektorske regulatorne okvire. Pritom se fokusira na tržišnu konkurentnost, potiče privatne investicije, samoregulaciju i industrijske standarde te izbjegava horizontalnu prenormiranost.
Američka politika dominantno proizlazi iz geopolitičke logike tehnološkog natjecanja s Kinom. AI se smatra infrastrukturom nacionalne konkurentnosti i produktivnosti. Upravo zato SAD danas dominira venture capital ulaganjima u AI, hyperscale cloud infrastrukturom, GPU kapacitetima, foundation modelima, AI startupima te privatnim ulaganjima u AI istraživanje. Tvrtke poput OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft i Nvidia nastale su ili dominantno skaliraju u američkom regulatornom i investicijskom okruženju.
EU tradicionalno računa na tzv. “Brussels Effect” (Briselski učinak), fenomen u kojem multinacionalne kompanije globalno prihvaćaju europske standarde zbog veličine europskog tržišta. To se dogodilo s GDPR-om. Međutim, AI tržište razlikuje se od tržišta osobnih podataka jer je kapital mobilniji i razvoj brži.
Meta: “regulatory overreach” i pravna nesigurnost
Meta (koja drži Facebook) je među najglasnijim kritičarima europskog pristupa. Meta je odbila potpisati dio dobrovoljnog kodeksa provedbe AI Act-a, tvrdeći kako regulacija stvara pravnu nesigurnost i prelazi izvorni zakonodavni okvir.
Meta posebice kritizira “regulatory creep”, nejasne obveze za foundation modele, dodatne zahtjeve za transparentnost trening podataka, potencijalno ograničavanje open-source modela poput Llama sustava, rizik da dobrovoljni kodeksi de facto postanu obvezni kroz regulatorni pritisak.
Prema Meti, problem nije samo trošak usklađivanja nego činjenica da kompanije često ne mogu unaprijed procijeniti kako će regulatori interpretirati određene obveze. Takva pravna neizvjesnost povećava investicijski rizik i otežava dugoročno planiranje razvoja AI proizvoda.
Također, Meta i Spotify još su ranije upozoravali da Europa postaje previše oprezna prema inovacijama, čime slabi vlastitu tehnološku konkurentnost.
Zaključno
Može li EU AI Act usporiti europske AI inovacije? Drugim riječima, jedno od ključnih pitanja je može li Europska unija uopće dugoročno postavljati globalne standarde za umjetnu inteligenciju ako istodobno nema dovoljno snažnu domaću AI industriju koja bi te standarde mogla učiniti globalno relevantnima. Za razliku od zaštite osobnih podataka, gdje je veličina europskog tržišta omogućila tzv. Brussels Effect, u području umjetne inteligencije standarde u velikoj mjeri određuju oni koji razvijaju najnaprednije modele, kontroliraju infrastrukturu i privlače najveće investicije. Drugim riječima, tehnološko vodstvo prethodi regulatornom utjecaju, a ne obrnuto.
Upravo se u tome nalazi temeljna slabost europskog pristupa. Pokušavajući regulacijom oblikovati globalna pravila prije nego što je izgradila konkurentan AI ekosustav, Europska unija riskira da dodatno oslabi vlastitu inovacijsku sposobnost.
Administrativni zahtjevi, troškovi usklađivanja i regulatorna neizvjesnost mogu obeshrabriti ulaganja upravo u sektoru u kojem Europa već zaostaje za Sjedinjenim Američkim Državama i Kinom. Time regulacija, umjesto da bude instrument jačanja konkurentnosti, može postati čimbenik koji dodatno ograničava razvoj europske industrije umjetne inteligencije.
Sjedinjene Američke Države odavno su prepoznale da se međunarodni standardi najlakše oblikuju kada domaće kompanije imaju dominantan tržišni položaj. Zato američki regulatorni pristup prvenstveno nastoji omogućiti brzo eksperimentiranje, razvoj i skaliranje AI sustava, dok regulacija uglavnom slijedi razvoj tehnologije. Takva strategija stvara uvjete u kojima tržišni lideri de facto određuju tehničke i industrijske standarde koje ostatak svijeta kasnije prihvaća. Europski pristup pokušava postići isti učinak obrnutim redoslijedom – regulatornim pravilima nastoji oblikovati tržište koje još nije razvilo vlastite globalne tehnološke prvake.
Takvu realnost potvrđuju i nedavne odluke američkih AI kompanija. Primjerice, Anthropic je pristup svojim najnaprednijim modelima Claude Opus 4.1 i Claude Sonnet 4 (interno razvijanima pod kodnim nazivima Mythos i Fable) učinio ograničenijim ili odgođenim na pojedinim inozemnim tržištima zbog regulatornih i tržišnih razloga. To pokazuje da države koje su matično tržište vodećih AI kompanija prirodno ostvaruju brži pristup novim modelima, dok ostala tržišta ovise o poslovnim i geopolitičkim odlukama njihovih proizvođača. To dodatno stavlja američko tržište u povoljniji položaj u odnosu na konkurente.
