Prošlo je već desetak minuta otkako je Sam stao u red dok su ispred njega dva poluprofesionalna skupljača ubacivali boce svatko na svom automatu za povrat ambalaže. Obojica su imali po dvije ogromne ikea-size vreće pune boca. Između sebe su stavili kolica, u njih jednu od vreća i uigrano ubacivali boce svaki u svoj automat, uzimajući ih iz iste vreće.

Sakupljač 1: “Gle kak’ me ova jebe. Neće ju primit.”

Sakupljač 2: “Okreni ju.”

Sakupljač 1: “Pa jesam evo gle. I neće i dalje.”

Sakupljač 2: “Daj je meni da na ovom probam… evo vidiš da ide. Trebaš samo polako.”

Red iza Sama se polako počeo povećavati. Koliko god se poluprofesionalni skupljači trudili što brže obaviti posao, automat za povrat im je svako malo davao nove izazove, testirajući njihovu profesionalnu stručnost – “bip bip” boca je zgužvana, “bip bip” okreni čep prema sebi, “bip bip” ostalo je malo vodice u boci, “bip bip” automat ne prihvaća ovaj brend.

Osjećaj nervoze se pojačavao u zraku. Sam se pokušao ne nervirati, idući je na redu i nema smisla sada odustati kad je već dosad čekao. Odjednom, iza sebe začuje duboki uzdah i osjeti povjetarac na pozadini svog vrata.

“Isuse Bože, svaki puta isto.”, progunđa gospođa iza Sama. 

“Treba zabranit to šta oni rade. Nekad nisi mogo vratit odjednom više od 80 ili 100 ili koliko je ono bilo boca?”, pridruži se gospodin iza gospođe. 

“Je, onda su se žalili ti skupljači da im se ne isplati skupljat, a političarima je bitno da ispunimo norme kaj nam je EU zadala. Mi tu recikliramo ne znam za koga a onda svo smeće bacaju na isto mjesto. Kao da ja to neznam.”, odgovori gospođa iza Sama.

“To ste u pravu gospođo. Ja sam svojim očima vidio kako kante za biootpad i obične kante bacaju u isti kamion. Budalama nas rade!”

“Alo’ momci,”, poviče glasno gospodin iza gospodina, “pogledajte koliki red stvarate. Pa daj pustite nas prvo pa onda vas dvojica nastavite dalje.”

“Gospon evo vidite da žurimo, pričekajte malo.” odgovori Sakupljač 1.

“Ma kojih malo, pa nećete do sutra biti gotovi koliko tog imate. Šta da čekam tu sat vremena radi 7 centi! Di je tu neki poslovođa!?”

“A kaj me još i ti sad jebeš! Pričekaj malo! U pizdu materinu i ti i ove flaše!”, i svom snagom hiti PET bocu u pod nakon što ga je automat ponovno upozorio da je to brend kojeg ne prihvaća.

U cijelom tom cirkusu Sam je stajao u tišini i nije imao volje miješati se. Posve se isključio i buljio u zamišljenu točku ispred sebe, tek kasnije registrirajući da zapravo bulji u svijetleće plavi logo na automatu – TOMRA. 

“Ta Tomra je skoro u svim velikim dućanima”, pomisli u sebi. “Baš me zanima koliko oni zarađuju na tim automatima…”.

U međuvremenu je gospodin iza gospodina ostavio svoju vreću sa bocama i uz psovke i negodovanja napustio red. Novopridošli gospodin iza gospodina iza gospodina se na konto “imam samo par boca” pokušao pregurati ispred drugih, ali neuspješno. Sam je cijelo to vrijeme razmišljao o Tomri – “sigurno oni zarade na svakoj toj boci koja se vrati. Ili možda samo prodaju automate…”

Skupljači su u kolica stavili posljednju vreću. Sakupljač 1 pogleda prema ljudima u redu i upita: “A neće nitko uzeti ovu njegovu vreću?”

AI za otpad

Priča o Tomri započinje 1972. godine u Norveškoj, kada su braća Petter i Tore Planke osmislili inovaciju koja će promijeniti rukovanje otpadom – izumom prvog na svijetu automata za povrat ambalaže (Reverse Vending Machine – RVM).

Danas, pedeset godina kasnije, Tomra je tehnološka kompanija koja implementira umjetnu inteligenciju (AI) i napredno duboko učenje (deep learning) u svojim rješenjima kako bi optimizirala identifikaciju i razvrstavanje resursa. Jer otpad je upravo to –  resurs. 

Sa bazom od oko 119.900 instaliranih svojih sustava u više od 100 zemalja, Tomra godišnje prikuplja više od 50 milijardi ambalažnih jedinica, reciklira više od 11,3 milijuna tona plastike, te analizira i sortira tisuće milijardi pojedinačnih plodova voća godišnje. Takva razgranata mreža nepresušan je izvor podataka (data) za treniranje umjetne inteligencije i algoritama za duboko učenje.

I upravo ta golema baza prikupljenih podataka kojima je trenirana umjetna inteligencije, dovela je do razvoja fascinantnih strojeva koje danas stavljaju na tržište.

Pretprošle godine predstavljen je najnapredniji R2 automat za povrat ambalaže koji umjesto da se ambalaža u automat ubacuje jedna po jedna, omogućuje korisnicima da odjednom “istresu” do 100 komada ambalaže izravno u automat. To je convenience rješenje koje eliminira usko grlo i frustracije korisnika oko povrata ambalaže, dok trgovačke lance “tjera” da uvrste takva rješenja u svoje trgovine jer brzina i jednostavnost kod povrata ambalaže izravno je povezana s vjerojatnošću da će kupac obaviti kupnju upravo u toj trgovini.

Tijekom 2025. završila je testna faza i počela deployment faza, a do kraja godine uspješno je instalirano preko 1.000 multi-feed strojeva (povrat više ambalaža odjednom), počevši od skandinavskih država, Njemačke i Nizozemske. Kauflandov čelni čovjek za sustave povratne ambalaže u Njemačkoj javno je izjavio da je koncept oduševio njih ali što je još važnije i njihove kupce, a kruna je stigla nedavno u veljači ove godine kada je TOMRA R2 osvojila prestižnu zlatnu nagradu iF Design Award za 2026. godinu, kao “efficient solution and great user experience” za kupce u trgovačkim lancima.

AUTOSORT je tehnologija koju Tomra koristi u svojim rješenjima za recikliranje i razvrstavanje miješanog otpada i raznih vrsta metala. Tehnologija je lansirana čak davne 1996. godine kao prvo automatizirano rješenje za sortiranje koje koristi pametnu optiku i prve primitivne AI principe. Danas koristi napredne senzore i lasere koji prepoznaju razne vrste materijala od plastike, metala, papira, tekstila, drva, e-otpada, potom ih sortiraju i izdvajaju iz miješanog otpada. 

Nevjerojatnom brzinom, u milisekundama, uspijeva detektirati je li objekt nepogodan za recikliranje te ga odbacuje i tretira kao otpad, ili je objekt pogodan za recikliranje te ga prihvaća i tretira kao resurs koji nastavlja tok prema konačnoj reciklaži. Tehnologija je toliko uznapredovala da to sve čini sa 99% točnošću, pri čemu kod razvrstavanja PET plastike sustav postiže točnost i razinu reciklirane čistoće iznad 99,8%, a da se pritom u končanici dobije visokokvalitetni reciklirani materijal. 

Uz GAINnext dodatak, nadogradnje za AUTOSORT, implementira se umjetna inteligencija pomoću koje strojevi prepoznaju objekte ne samo po sastavu materijala, već i po njihovom obliku i teksturi. Primjerice kod recikliranja plastičnih ambalaža ključno je razvrstavanje plastike na food-grade (prikladnu za hranu) i non-food-grade ambalažu (nije prikladno za hranu) radi zaštite ljudskog zdravlja, usklađenosti sa propisima i sprječavanja gubitka vrijednosti recikliranog materijala (downcycling). Plastika od ambalaže deterdženata ili kozmetike, nakon što se reciklira, ni u kojem slučaju ne smije završiti kao dio nove ambalaže za hranu ili piće zbog opasnosti od kontaminacije i kemijskih aditiva koji su opasni po zdravlje ljudi.

GAINnext omogućuje stroju da “vidi” koja plastična ambalaža je bila u doticaju sa hranom od one koja nije. Kod metalne ambalaže odvaja aluminijske limenke za piće od ostalih aluminijskih ambalaža, a kod otpadnog drva razdvaja ono koje je neobrađeno od onog koje je obrađeno i sadrži aditive. I sve se to odvija pri maksimalnih brzinama na industrijskim trakama, bez usporavanja pri sortiranju, zamjenjujući spori manualni rad i maksimalno povećavajući produktivnost sortiranja i upravljanja otpadom.

U travnju 2025. godine GAINnext je proglašen inovacijom godine u recikliranju plastike kao inovativno tehnološko rješenje koje poboljšava učinkovitost i djelotvornosti procesa recikliranja plastike.

Vrhunac tehnološkoj razvoja je LUCAi , rješenje razvijeno specifično za precizno razvrstavanje i klasificiranje svježeg i smrznutog voća i povrća. 

Radi se o softverskoj platformi koja koristi umjetne neuronske mreže (artificial neural networks) kako bi strojevi za sortiranje hrane “učili” prepoznavati objekte s preciznošću koja nadmašuje tradicionalne senzore. LUCAi može prepoznati nedostatke na voću poput dehidracije, modrica ili ranih faza biljnih bolesti, te takve voćke izdvaja kao neprihvatljive, što dosad nije bilo moguće osim manualne ljudske kontrole koja je spora i podložna greškama. 

Sada to umjesto ljudi radi AI pri čemu je stopa pogrešnog odbacivanja (false reject rate) manje od 1%, što znači da sustav gotovo nikada ne odbacuje zdrave plodove, čime se zadržava visoka kvaliteta i poveća profitabilnost za proizvođače uz veću brzinu i produktivnost

Prije ovakvih naprednih rješenja, sve te poslove je odrađivao čovjek ili tradicionalni sustavi koji ne mogu precizno i učinkovito sortirati. Ručno razvrstavanje je skup i iznimno spor proces podložan ljudskoj pogrešci, a tradicionalni strojevi za optičko sortiranje koriste fiksna pravila i jednostavne senzore (npr. samo boju ili veličinu) koji nisu u stanju “učiti” i detektirati promjene u teksturi materijala.

Usporedbe radi, LUCAi danas može prema teksturi voćke unaprijed predvidjeti rizik od kvarenja gotovo laboratorijskom točnošću, zbog čega prerađivač takav proizvod može preusmjeriti prema bližim odredištima kako ne bi propao, omogućujući optimizaciju logističkih ruta.

Naš Lik se odmah zakačio za Tomru i njihova rješenja koja su ključ za automatizaciju u industrijama koje su trenutno nisko automatizirane. Zamjenom sporog i pogreškama podložnog manualnog rada visokopreciznim AI sustavima izravno se podiže produktivnost i profitabilnost cijelog sektora, tjerajući kupce na implementaciju takvih rješenja.

Iako je već u tom trenutku donio odluku da će uložiti u Tomru, kao savjestan i dobar investitor, odlučio se suzdržati od kupovine sve dok svoj istraživački dio ne odradi do kraja.

Naš Lik odlučio je napisati analizu samome sebi, kao pravi ozbiljni investitor.

Čime se bavi Tomra?

Tomra posluje kroz četiri segmenta: Collection, Recycling i Food.

Collection se fokusira na sustave povratne ambalaže (DRS). Segment koristi dva primarna modela za generiranje prihoda – tradicionalni model koji se zapravo temelji na izravnoj prodaji DRS automata trgovcima uz naknadno servisiranje, te throughput model u kojem Tomra zadržava vlasništvo nad automatima, investira u infrastrukturu, a poslije naplaćuje naknadu po svakoj prikupljenoj ambalaži. 

Kod tradicionalnog modela većina prihoda se ostvaruje u prvoj godini implementacije DRS sustava (sustav povrata ambalaže) neke zemlje, kada se događa snažna prodaja DRS automata trgovcima koji ih moraju uvrstiti u svoje trgovine u zadanim rokovima. Kasnije se prihodi smanjuju i oslanjaju većinom na servise ili upgrade postojećih automata. Kod takvog modela prihodi su podložni većim fluktuacijama, u godinama kada nema puno zemalja koje implementiraju DRS sustav, prihodi stagniraju ili padaju, a u godinama kada više zemalja implementira DRS sustav prihodi znaju eksplodirati.

S druge strane throughput model osigurava stabilne, ponavljajuće prihode. Tu nema tolike fluktuacije u prihodima jer kada neka zemlja uvodi DRS sustav, Tomra tada ne prodaje automate, već ih postavlja i ulaže u infrastrukturu kako bi dugoročno ostvarivala ponavljajuće prihode kroz svaku prikupljenu buduću ambalažu jer automati ostaju Tomrino vlasništvo. Ovaj model je isto prednost za trgovce jer ne moraju investirati svoj novac da bi kupili DRS automate, a s druge strane zadovoljavaju regulatorne obveze.

Tomra trenutno balansira između dva modela ovisno o preferencijama zemalja i pregovorima sa trgovcima. Međutim vidljiv je trend da je throughput model sve više zastupljenih u zemljama koje su posljednje uvele DRS sustave. U 2025. godini 61% prihoda segmenta dolazilo je od raznih usluga (servis, throughput), što je porast u odnosu na 55% u 2024. godini.

Sve je to lijepo i krasno, ali treba biti iskren. Glavni pokretači adopcije sustava povratne ambalaže je regulativa –  EU Direktiva o jednokratnoj plastici (Single Use Plastic Directive) i Uredba o ambalaži i ambalažnom otpadu (Packaging and Packaging Waste Regulation). Da ne postoje regulative koje tjeraju trgovce na uvrštenje DRS automata u trgovinama, cijeli Tomrin collection segment pada u vodi. Pitanje je postoji li trgovac koji je u svoje trgovine samoinicijativno nabavio DRS automat prije nego ga je zakon na to natjerao.

S druge strane, koliko god je trenutno EU regulativa vjetar u leđa za Tomru, toliko je ujedno i opasnost, jer birokrati se mijenjaju i tko zna kakav će politički stav biti za 5-10 godina. No, u ovom trenutku, regulativa je vjetar u leđa – i to veliki.

Do 2029. godine sve EU države članice moraju uvesti sustav koji prikuplja 90% plastičnih boca i metalnih limenki. DRS sustav je trenutno jedini dokazani model koji omogućuje stope prikupljanja veće od 90% (Njemačka, Danska, Norveška, Hrvatska). Španjolska je pokušala postići ciljanih 90% kroz svoj postojeći sustav gospodarenja otpadom – prema podacima iz studenog 2024. stopa prikupljanja im je bila samo 41%. Sada do 2029. mora uvesti DRS sistem.

Trenutno ⅓ Europe prema broju stanovništvu ima implementiran DRS sustav. Ostatak tek mora uvesti, među kojima su i jedne od najvećih europskih zemljalja Španjolska, Francuska i Italija. Velika Britanija, iako nije više dio EU, isto planira uvesti sustav do kraja 2027. 

Izvan Europe, zemlje predvodnice koje su uvele DRS su Kanada i Australija koja je prošle godine postala prvi kontinent potpuno pokriven DRS sustavom. Singapur je nedavno ove godine postao prva država u Aziji sa implementiranim DRS sustavom, a Urugvaj će do kraja ove godine postati prva zemlja u Južnoj Americi sa obveznim DRS-om.

Broj država u svijetu koji uvodi ili planira uvesti DRS se polako povećava. A Tomra u državama koje već imaju uveden DRS redovito drži udio na tržištu preko 50% jer nudi najopsežniju ponudu rješenja, imaju najrazvijeniju servisnu mrežu i najveću pouzdanost automata.

Zato je blago reći da se budućnost za Collection segment čini vrlo lijepom. Jer samo treba zamisliti zemlje koje još moraju ili koje bi mogle uvesti DRS sustave. Iz tog kuta gledanja, potencijal je ogroman.

Kroz Recycling segment fokus je na prodaji naprednih sustava optičkog i AI razvrstavanja otpada i rudnih sirovina (sorting), ključnim za pretvaranje prikupljenog miješanog otpada i rude u vrijedne sirovine. Sustavi su namijenjeni sektorima gospodarenjem otpada i rudarstva, a počivaju na AUTOSORT tehnologiji.

Ključni izazov kod recikliranja je izdvajanja vrijednih sirovina iz mase miješanog otpada ili raznih vrsta materijala, odnosno sortiranje. Sortiranje je apsolutno “usko grlo” cijele industrije. Bez preciznog sortiranja, visokokvalitetno recikliranje je nemoguće.

Kod recikliranja plastike jedan od najvećih izazova je izbjegavanje tzv. downcyclinga 

odnosno gubitka kvalitete, jer plastika, za razliku od metala ili stakla, svakim ciklusom recikliranja gubi svoja mehanička svojstva. Nije isto reciklira li se PET boca, ambalaža od deterđenta, plastična vrećica ili folija za hranu. Sve je to plastika, ali različite kvalitete, različitih mehaničkih svojstava i sa različitim sadržajima aditiva.

Cilj je postići tzv. zatvoreni krug recikliranja u kojem PET boca ponovno postaje PET boca, čime se eliminira potreba za novom “djevičanskom” plastikom.

Tomrina rješenja koriste senzore i AI tehnologiju koja može prepoznati materijal na molekularnoj bazi radi detektiranja kontaminacija i aditiva, može razlikovati plastiku koja je bila u dodiru s hranom (food-grade) od one koja nije, što je ključno za ponovnu upotrebu u prehrambenoj industriji bez gubitka kvalitete, te može sortirati usitnjene komadiće plastike po boji i vrsti polimera čime se dobiva čist reciklat koji se može koristiti u novim ambalažama različitih namjena, izbjegavajući da kvalitetna plastika završi u niskokvalitetnom recikliranom proizvodu.

EU regulativa je i u ovom dijelu vjetar u leđa, namećući stroge ciljeve za sve sudionike kako bi se postigao veći stupanj recikliranja i prelazak na kružno gospodarstvo (cirkularna ekonomija).

Uvodi se obvezni udio recikliranog sadržaja u novim proizvodima, gdje će primjerice plastične boce morat će sadržavati minimalno 30% reciklirane plastike do 2030. Da bi se postigle te kvote, potrebni su reciklati iznimno visoke čistoće, a da bi se oni dobili, potrebni su napredni senzorski sustavi za sortiranje. Do kraja 2026. sortiranje miješanog otpada postaje obveza na industrijskog razini što znači da će oni koji gospodare otpadom morati izvlačiti plastiku i metale iz miješanog komunalnog otpada. Bez velikih sortirnica koje koriste naprednu tehnologiju, to će biti teško izvedivo. Proširuje se odgovornost na proizvođače koje će regulativa tjerati da dizajniraju ambalažu koja se može reciklirati. Uvode se stroža pravila za uvoz recikliranog materijala, poput niskokvalitetne reciklirane plastike iz Kine. 

Regulativa u tom dijelu zapravo stvara potražnju za Torminim rješenjima koja polako postaju strateška infrastruktura za kupce omogućavajući im usklađenost sa regulativom, a da ujedno smanje svoje operativne troškove i povećaju produktivnost kroz naprednu tehnologiju i automatizaciju.

Food segment bazira se na prodaji naprednih rješenja za sortiranje i gradaciju (ocjenjivanje kvalitete) hrane pomoću optičkih senzora i AI-a, za uzgajivače, pakirnice i prerađivače hrane. Fokus je trenutno na devet ključnih kategorija: krumpir, orašasti plodovi, borovnice, kivi, citrusi, trešnje, jabuke, prerađeno voće i prerađeno povrće.

Prehrambena industrija suočava se s kritičnim izazovima – visokim gubitkom proizvedene hrane koja se baca, gubi i ne iskorištava u cijelosti, manualni rad koji je i dalje visoko zastupljen što je sporo, skupo i neefikasno, te standardi i regulativa oko sigurnosti hrane i kvalitete koji postaju sve stroži na globalnoj razini.

Svake godine oko 30% proizvedene hrane se baci ili bude izgubljeno, što je ekvivalent 1,3 milijarde tona uništene hrane prema FAO-i.  Kozmetički standardi (estetski izgled) jedan od glavnih uzroka gubitka hrane u razvijenim zemljama prema. Trgovci i potrošači traže vizualno savršeno voće i povrće. Ako jabuka ima mrlju ili je krumpir nepravilnog oblika, takva hrana se nažalost često tretira kao otpad. Tomrina rješenja omogućuju gradaciju, gdje se takvi plodovi ne bacaju, već automatski usmjeravaju u preradu (npr. u sokove, piree ili stočnu hranu), sprječavajući nepotrebno bacanje zdrave hrane, a proizvođačima istovremeno nudi nove izvore zarade.

Mnogo voća strada zbog pritiska ili udaraca. Takva oštećenja često nisu vidljiva odmah, ali uzrokuju kvarenje cijele palete tijekom transporta. Napredne tehnologije poput LUCAI koriste AI za detekciju “mekoće” ili mikro-pukotina koje ljudsko oko ne vidi, odvajajući takve voćke za druge svrhe i optimizaciju logističkih ruta.

Stopa manualnog rada u prehrambenoj industriji je i dalje visoka, posebice u Latinskoj Americi, te dijelovima Azije i Afrike što su regije najvećih globalnih proizvođača hrane, procjenjuje se da je stopa automatizacije tek 30%-40%. Otežan pristup radnoj snazi, rastući troškovi rada te povećani zahtjevi za kvalitetom i sigurnošću hrane su glavni razlozi uzlaznog trenda automatizacije u industriji posljednjih godina.

Posao sortiranja je ponavljajuć, zatupljujuć i dosadan. Čovjek je u takvim poslovima iznimno neefikasan jer su činjenice da nakon duljeg vremena ponavljajućeg rada čovjek gubi koncentraciju i stopa grešaka se povećava. S druge strane, takvi poslovi su idealni za stroj, međutim strojevi su donedavno bili “glupi” i  nedovoljno precizni za sortiranje mekog i sitnog voća bez oštećenja, što je odvraćalo proizvođače od takvih investicija. S najnovijim inovacijama u senzorskoj tehnologiji i AI-u, ta barijera postepeno nestaje, otvarajući put masovnoj automatizaciji.

I posljednje, regulatorna tijela poput EFSA-e u Europi ili FDA-e u SAD-a kontinuirano povećavaju standarde za otkrivanje stranih tijela i kontaminata u hrani, što prerađivače prisiljava na prelazak na precizno senzorsko sortiranje i tehnologije koje omogućuju razinu detekcije koja zadovoljava visoke standarde. Regulativa se dotiče i izvoznika iz Latinske Amerike, Azije i Afrike, regija sa najnižom stopom automatizacije a koje su dominantni u izvozu hrane, jer se za izvoz u Europu i SAD i njih dotiče regulativa o sigurnosti hrane.

Sve to je vjetar u leđa za sve veće prihvaćanje napredne senzorske tehnologije, AI-a i preciznog sortiranja u prehrambenoj industriji

****

Naš Lik je bio ponosan na sebe kako je samo pronašao fenomenalnu kompaniju. 

No sama činjenica da neka kompanija razvija i prodaje vrhunske proizvode i što je u industriji kojoj se predviđa blistava budućnost, ne znači nužno da će ulaganje u tu kompaniju ispasti dobra investicija. Pogotovo kada je u cijenu njezine dionice već ukalkuliran sav taj očekivani rast i ružičasta perspektiva. Drugim riječima, kad je cijena dionice skupa.

A to se upravo dogodilo sa Tomrom. Naš Lik je prve dionice Tomre kupio sredinom 2023. godine. Danas, oko tri godine kasnije, njegovo ulaganje je i dalje u blagom minusu, unatoč tomu što su prihodi porasli za 20%, a dobit za 17%.

Iako se radi o vrlo lijepoj kompaniji sa perspektivnom budućnošću, posebice u dijelu regulative koja defacto stvara potražnju za Tomru, ulaganje se nije odvilo kako je naš Lik zamislio. To je prvenstveno iz razloga jer je ponovio sličnu grešku kao i kod Intela – nije u obzir uzeo vrijeme. Bio je toliko ushićen, gotovo zaljubljen u pozitivne stvari koje se očekuju u budućnosti da je samo što prije htio kupiti dionicu kako cijena ne bi još više porasla. Kao da će se sva ta očekvanja iz blistave budućnost realizirati već sada, odmah.

Drugim riječima, napravio je početničku FOMO grešku –fear of missing out, iliti po našemstrah da ti ne utekne.

Prve dionice je kupio po cijeni od 176 NOK. U roku od par mjeseci cijena je pala ispod 90 NOK. Čitavo vrijeme naš Lik je kupovao dionice kako je cijena padala jer je vjerovao u budućnost Tomre i cjelokupne industrije. No, nije lako kad se tvoje ulaganje crveni.

Po tko zna koji put ga je lupila životna škola, a valjda će ju ovaj puta zapamtiti – ako želiš ostvariti iznad prosječne prinose na svoje ulaganje, ne kupuj dionice po nebuloznim cijenama, koliko god bio ushićen oko neke kompanije.

Umjesto toga, smiri se i pričekaj. Moraš biti strpljiv i spreman da možda nećeš uložiti u kompaniju koja ti se sviđa. I sa time moraš biti u redu. Ali kada se dogodi taj lijepi trenutak da naiđeš na lijepu kompaniju po još ljepšoj cijeni, tada ulaziš jako.

Valjda će nadalje pametnije.

A što se Tomre tiče, jedino što mu preostaje je duže čekati da se njegovo ulaganje isplati. I bez obzira na loš početak, moglo bi u končanici to biti jedno jako lijepo ulaganje, jer vjeruje da je cirkularna ekonomija rješenje za upravljanje ograničenim resursima, smanjenje gubitka proizvedene hrane i efikasno gospodarenje otpadom.

Prostor za napredak je velik jer trenutno, kao globalno stanovništvo, radimo loš posao po tom pitanju. Stoga se čini primjerenim tekst završiti sa sljedećim citatom: