Pre samo dve godine, AI mi je delovao kao novi bitcoin hajp – svi pričaju o njemu, niko ga zapravo ne koristi. Danas, kolege i ja svakodnevno završavamo taskove uz pomoć ChatGPT-a koje smo ranije radili danima.
Nedavno sam pričao sa jednim biznismenom koji koristi AI da automatizuje gotovo sve. Kad smo došli do teme mog potencijalnog angažovanja, rekao mi je nešto što me je zaledilo: “Ako želiš da ostaneš relevantan, moraš stalno biti ispred AI-a. Moraš biti onaj koji ga ispravlja.”
U tom trenutku, sve veštine koje sam gradio godinama delovale su mi… ne bezvrednim, ali ugroženim.
I dok sve više posmatram kako se granice između mog posla i mogućnosti AI-a brišu, pitanje koje mi odzvanja u glavi više nije teorijsko: da li će AI zameniti programere?
Ako AI zaista može da preuzme ono u čemu sam dobar… šta onda ostaje meni?
Sadržaj
- Da li će AI zameniti programere – šta je veštačka inteligencija i kako se koristi u IT industriji?
- Kako sam otkrio pravu moć AI tehnologija u svakodnevnom radu
- Ključni izazovi sa kojima se IT sektor suočava u 2025.
- Kako veštačka inteligencija rešava izazove – ali ne bez svojih ograničenja
- Koje poslove AI menja, a koje otvara
- Kako ostati konkurentan u AI eri?
- FAQ – najčešća pitanja
Da li će AI zameniti programere? – Šta je veštačka inteligencija i kako se koristi u IT industriji?
Veštačka inteligencija u mom programerskom poslu
AI me nije plašio dok ga nisam počeo koristiti svaki dan. Pre toga, to je za mene bio termin iz blog objava i YouTube thumbnailova. Danas je deo mog posla.
Veštačka inteligencija u IT-u ne znači samo „malo brže kodiranje.“ Znači da sistem – kao što je ChatGPT ili GitHub Copilot – prepoznaje kontekst zadatka, predlaže rešenja i piše kod koji, u dosta slučajeva, kompajlira bez greške. Znači da kod review više ne radim samo sa kolegom, već i sa modelom koji komentariše moje funkcije.
Moje iskustvo sa mašinskim i dubokim učenjem
Prvi put sam ozbiljnije radio sa mašinskim učenjem na fakultetu, kada smo analizirali skupove podataka kako bismo predvideli cenu kuće u određenoj lokaciji. Ubacivali smo parametre poput kvadrature, broja soba, spratnosti, blizine škole… i AI je pokušavao da pronađe obrasce koji povezuju te podatke sa cenom.
Tada sam prvi put shvatio koliki potencijal leži u tome da mašina sama uči – i da ne moraš ručno da joj zadaš pravila za svaki slučaj. Samo joj daš dovoljno primera… i ona nauči.
Skoro, na projektu u firmi, dobio sam zadatak da implementiram funkcionalnost koja koristi deep learning. Korisnik šalje dokument sa slikama zakonskih regulativa – bilo kog jezika, bilo koje pozadine – a naš sistem izvuče tekst, prevede ga na engleski i vrati korisniku rezultat.
AI prepozna gde se na slici nalazi tekst, shvati da je to, recimo, korejski, automatski prevede sadržaj i formatira odgovor tako da izgleda prirodno.
Nisam pisao logiku za prepoznavanje jezika, niti za prevođenje. Samo sam povezao modele koji to rade. A oni su uradili sve ostalo.
I dok sam gledao kako sve to funkcioniše u realnom vremenu, pomislio sam: Ako AI ovo može sam… gde je meni mesto u svemu ovome?
Prava moć AI tehnologija je u svakodnevnom radu
Već mesecima koristim ChatGPT da proverim ili napišem mejl. I svaki put me iznova iznenadi.
Kucam poruku klijentu, ubacim kontekst i ton koji želim – i model mi vrati tekst koji zvuči kao da ga je pisao neko sa deset godina iskustva u međunarodnoj komunikaciji.
A još korisnije mi je kada dobijem odgovor na koji nisam siguran kako da reagujem. Ubacim ga u prompt, zamolim za analizu – i dobijem uvid u ton, potencijalne namere, pa čak i sugestiju odgovora. Tu sam zaista osetio moć obrade prirodnog jezika (NLP).
Ali vrlo brzo sam naučio i nešto drugo: kako postaviš upit – takav ti je rezultat. Skoro pa kao u programiranju: garbage in, garbage out. Ako precizno napišem šta želim, dobijem neverovatno konkretan i upotrebljiv odgovor. Ako budem nejasan – rezultat je površan. Sada promptujem s pažnjom kao da pišem SQL upit.
Što se tiče Computer Vision-a, najjači utisak mi je ostavio onaj feature koji sam radio – kada korisnik pošalje dokument sa regulativom, sistem automatski prepozna tekst, prevede ga i vrati preveden rezultat.
Tekst na slici je mogao biti razvučen, pod uglom, na jeziku koji ne prepoznajem – a AI ga je u sekundi povukao, prepoznao i preveo. To je bila moja prva prava interakcija sa deep learning modelima u Computer Vision-u – i u tom trenutku mi je kliknulo koliko su te tehnologije već među nama.
Za AIOps još nemam lični primer iz prakse – ali iskreno, očekujem da će se to vrlo brzo promeniti.
Kada čujem da postoji sistem koji automatski prati ponašanje servera, prepoznaje potencijalne probleme i reaguje pre nego što iko iz tima shvati da nešto nije u redu, ne deluje mi kao nešto daleko.
AI već menja način na koji radimo kao programeri
Primenu veštačke inteligencije sve češće ne primećujemo – prosto zato što je već tu. Ako si ikada pisao poruku u donjem desnom uglu sajta banke ili telekoma, i dobio brz, ljubazan odgovor u roku od nekoliko sekundi… velika je verovatnoća da ti nije odgovorio čovek.
NLP sistemi koji pokreću te chatbote toliko su napredovali da često zaboravimo da razgovaramo sa AI-em. Oni resetuju lozinke, daju podatke o statusu naloga i pomažu ti da pronađeš dokumentaciju – bez pauze, bez umora.
Mene je lično iznenadilo koliko AI može da pomogne i u stvarima koje sam ranije radio mehanički, kao što je pisanje unit testova.
U jednom sprintu, isprobao sam Copilot da mi predloži testove na osnovu koda – i dobio sam tačno ono što bih sam napisao, ali deset puta brže.
To mi nije samo ubrzalo posao, već i uklonilo onu dosadnu rutinu zbog koje bih ranije odlagao testiranje.
Što se tiče cyber security-ja, nisam se njime bavio ozbiljno, ali, u oblasti bezbednosti, AI omogućava inteligentnu analizu mrežnog saobraćaja kako bi se prepoznale potencijalne pretnje i anomalije u realnom vremenu. Na taj način, pretnje se mogu neutralisati pre nego što dovedu do štete.
AI modeli prate šta se dešava u realnom vremenu i prijavljuju sumnjivo ponašanje – pre nego što mi, kao ljudi, uopšte stignemo da obradimo podatke.
Možda najvidljiviji deo jeste personalizacija korisničkog iskustva, posebno u digitalnom marketingu.
Na osnovu ponašanja korisnika, AI odlučuje koju reklamu ćeš videti, koji ti se proizvod preporučuje, pa čak i kako će izgledati naslovna strana aplikacije.
I što više koristiš aplikaciju, to se sistem bolje prilagođava – kao da u pozadini neko uči o tebi i pokušava da ti olakša izbor, čak i pre nego što znaš da moraš da biraš.
Ključni izazovi sa kojima se IT sektor suočava u 2025. – Da li je AI jedan od njih?
U firmama gde sam radio, IT odeljenje nije “nevidljiva podrška” – ono je kostur svega što funkcioniše. Svaki sistem, svaka greška, svaki deploy… sve prolazi kroz IT. I baš zbog te centralne uloge, izazovi sa kojima se suočavamo u 2025. nisu ni mali ni površni.
Tehnički dug: nasleđeni sistemi i zastarela infrastruktura
Skoro svaki veći sistem ima makar jedan deo koji zovemo “legacy” – deo koda koji niko ne voli da dira, ali bez kojeg aplikacija ne može da radi. Vidim da većina firmi jeste svesna da bi dugoročno trebalo da se oslobodi tog nasleđa, ali u praksi to retko bude prioritet.
Zbog pritiska da se zadovolje klijentski zahtevi i da se stalno isporučuje nova funkcionalnost, retko ko ima luksuz da stane i kaže: “Hajde da očistimo ovo.”
Uvek nešto gori. I to “nešto” je obično hitna funkcionalnost, a ne refaktorisanje.
Rastuća očekivanja korisnika i klijenata
Korisnici danas očekuju da sve radi odmah, da se ništa ne čeka, i da je dostupno 24/7. Ako je softver spor, ili ne radi kako su navikli – odmah ide poruka korisničkoj podršci, negativna ocena, ili čak javni komentar.
Zaposleni u firmi takođe žele alate koji jednostavno funkcionišu, bez frustracija.
To stvara dodatni pritisak na IT timove koji moraju da održavaju kvalitet, stabilnost i sigurnost – a da sve to izgleda kao da se dešava automatski.
Nedostatak kvalifikovanih kadrova i borba za ljude
Sa svakom novom tehnologijom, traži se nova ekspertiza, a ljudi koji to znaju su već zauzeti. Oni koji ne znaju, treba da prođu obuku – ali to opet traži vreme, budžet i dobru volju, koje firme nemaju uvek.
I onda, kad neko nauči i postane dobar u nečemu, vrlo brzo mu stigne bolja ponuda od konkurencije.
Upravljanje podacima i izazovi sajber bezbednosti
Kao što rekoh, nisam se bavio sajber bezbednošću ozbiljno, više sam u tome dodirivao osnovne stvari – korisničke privilegije, pristup bazama, enkripciju šifri.
Ali čak i sa tim znanjem, jasno mi je koliko je teško zaštititi sve tačke sistema.
Dovoljna je jedna greška, jedan zaboravljen port, jedna neproverena skripta – i ceo sistem može da bude ugrožen. A količina podataka koju firme sada čuvaju samo dodatno komplikuje sve to. Svaki fajl, svaka log linija, sve mora da bude i zaštićeno i dostupno kad zatreba.
Tehnološka trka i stalna adaptacija
Svaki put kad pomislim da sam uhvatio ritam, pojavi se nešto novo.
Pre tri godine AI je bio “nešto što možda dođe jednog dana”. Danas je u VS Code-u.
Vidim da se sve brzo menja – ne samo alati, već i načini razmišljanja.
Veštačka inteligencija rešava izazove – ali ne bez svojih ograničenja
Neću da idealizujem. AI jeste moćan i ubrzava produktivnost brzinom koju nismo do sad videli – ali to ne znači da je bez mana. I sigurno ne znači da je „pametniji“ od čoveka, samo zato što zna da brzo reši zadatke koje su tebi dosadni.
Kalkulator ti je već odavno izračunavao 12312 × 41255 brže od tebe – ali to ne znači da zna išta o životu, kontekstu, ili zdravom razumu. AI je sličan – moćan alat, ali alat.
Menja smor, ali ne rešava sve
Gde je AI pokazao najviše koristi u mom svakodnevnom radu? Kod smor zadataka.
AI mi je postao pametni pomoćnik – ali u sandboxu, ne u produkciji.
Gledam da poštujem pravila firme, i radim u skladu sa njihovim smernicama. Uskoro ćemo imati i zvaničnu obuku o tome kako sme da se koristi AI na poslu, što mi dodatno pokazuje koliko je ova tehnologija ozbiljna – ali i koliko se mora koristiti odgovorno.
S druge strane, čim nešto zahteva zdravu logiku, domišljatost ili empatiju – AI puca. Ne može da zna zašto nešto radiš, ne može da oseti nuance problema, i ne zna da prepozna biznis kontekst u kome se nešto koristi. Tu ulazi čovek.
Koje poslove AI menja, a koje otvara?
Kad ljudi pričaju o AI-u, najčešće pitanje koje čujem je: “Da li će nas sve zameniti?” I razumem taj strah, posebno među ljudima koji već godinama rade isti posao, bez potrebe da mnogo menjaju rutinu.
Ali meni je iskreno normalno da neke poslove AI zamenjuje. Nije surovo – jednostavno je realnost.
Ne možemo zauvek da očekujemo da radimo isti posao čitav život, da se svet oko nas menja, a mi ne. Zvuči kao nostalgija za nekim socijalističkim sistemom gde si “završio fakultet i sad ti pripada siguran posao narednih 40 godina.” E pa, ne pripada.
Poslovi koje je logično da AI preuzme
Kad vidiš da neki automat u menzi menja tetkicu koja ranije uzima karticu i ukucava šta si pojeo, da ti budem iskren – meni je to okej.
Isto važi i za helpdesk koji ti resetuje šifru, ili operatera koji samo prebacuje podatke iz jednog sistema u drugi.
Te poslove AI već sada radi brže, jeftinije i preciznije. I to ne zato što neko ima zlu nameru, već zato što tržište funkcioniše na principu efikasnosti.
Problem nije u tome što se posao menja – problem je što se ljudi ne žele menjati s njim.
Nedostatak growth mindseta (pogotovo kod nas)
Na Balkanu često srećem ljude koji nisu glupi, nisu nesposobni – ali su mentalno zaleđeni. Neće da uče.
Imaju stav: “Ja sam svoje završio.”
Ali tehnologija ne mari za tvoj diplomirani status. Ako se ne usavršavaš, tvoja vrednost stagnira – a svet ide dalje.
Naravno, uvek postoji deo ljudi koji stvarno ne mogu da uče ili se adaptiraju. Za njih mi jeste iskreno žao.
Ali za nekog ko može, a neće – e tu mi je mnogo manja empatija. Ne zato što sam surov, već zato što ne možemo kao društvo da šlepamo ljude koji su sposobni, ali tvrdoglavi.
Nova radna mesta u AI eri
Sa svakom promenom dolaze i nove prilike. Na primer, AI treneri – ljudi koji uče modele šta je ispravno a šta nije.
Ili oni koji testiraju ponašanje modela, pišu promptove, proveravaju etičke aspekte, koriguju pristrasnost, štite podatke.
Tu su i data analitičari, inženjeri za mašinsko učenje, ljudi koji kombinuju programiranje, logiku i statistiku.
Znaš šta im je zajedničko? Niko od njih se nije “rodio” spreman za tu poziciju. Svi su morali da uče.
Znanje i radoznalost kao jedina garancija
Danas nemaš sigurnost u poslu. Nemaš sigurnost ni u tehnologiji, ni u firmi, ni u tržištu.
Jedino što ti ne mogu oduzeti jeste ono što znaš. Zato sam lično odlučio da stalno učim. Ako nešto ne znam – otvorim Udemy, Courseru ili pitam mentora.
IT karijera više nije linearna. Danas si backend developer, sutra prompt engineer, prekosutra AI konsultant.
Svet se menja. Na nama je da odlučimo da li ćemo da se menjamo s njim ili da ga gledamo iz prikrajka.
Etika, sigurnost i budući izazovi u AI primeni
Veštačka inteligencija u IT sektoru donosi ogromne mogućnosti, ali i veliku odgovornost. Tehnologija koja automatizuje odluke, personalizuje interfejse, obrađuje osetljive podatke i piše kod – mora se koristiti sa svešću o tome kakav trag ostavlja na ljude, društvo i pravne sisteme.
Pristrasnost, odgovornost i crne kutije
AI modeli uče iz istorijskih podataka, a ti podaci – koliko god da ih ima – nisu uvek objektivni. Ako je sistem treniran na pristrasnim uzorcima, vrlo lako može početi da donosi nepravedne odluke. I to ne zato što “hoće”, već zato što ga niko nije naučio bolje. U praksi to može značiti da AI favorizuje određene kandidate za posao ili ignoriše bitne signale u kreditnoj proceni.
Pored toga, veliki problem predstavlja neobjašnjivost AI-a. Naročito kod dubokih neuronskih mreža – dobijemo tačan rezultat, ali nemamo pojma zašto. Kao da pitaš mašinu “zašto si ovo odlučila?”, a ona samo slegne ramenima. I tu nastaje problem sa poverenjem.
Sad zamisli AI koji zna sve o tebi – kad si ustao, koga si guglao, s kim si pričao, kad si tužan i šta si ukucao u 2 ujutru u ChatGPT. Ljudi poveravaju AI-u više nego što su ikad ikome poveravali. A granica šta je “privatno” i “sigurno” više ne postoji.
AI zna da laže. Doslovno.
Još jedan ozbiljan problem je to što AI zna da izmišlja stvari. Naročito statistiku. Samo se pojavi broj koji lepo zvuči, sa nekim “% u porastu”, bez izvora, bez provere. Ko zna koliko blogova, YouTube videa i Instagram objava danas prenosi informacije koje je neki jezički model samo – izmislio ili nije proverio validnost podataka.
Zato se vraćamo na ono što sam već pomenuo: AI nije pametniji od nas. Samo brže obradi ono što mu damo. A ako mu damo smeće – dobićemo smeće nazad. Garbage in, garbage out. Zato čovek mora ostati taj koji proverava, koji razume kontekst i koji nosi odgovornost.
Privatnost podataka: sve je na stolu
AI sistemi jedu podatke za doručak. I što više podataka imaju, to bolje rade. Ali to otvara ozbiljno pitanje – gde je granica? U eri kada se uvode zakoni poput GDPR-a i CCPA, firme moraju kristalno jasno reći: šta prikupljamo, zašto, i kako to štitimo. Anonimizacija, lokalna obrada i saglasnost korisnika – sve to mora da bude default, ne izuzetak.
Nije svemoguć i ne bi smeo da bude
AI ima granice – itekako. Ako mu daš nečiste podatke, ako naleti na situaciju koju nikad nije “video”, ili ako neko zloupotrebi njegovu logiku – može doneti potpuno pogrešnu odluku. Zato AI ne sme biti poslednja instanca. Ljudski uvid je i dalje neophodan. IT stručnjaci moraju biti ti koji potvrđuju, prilagođavaju i – ako treba – ispravljaju ono što AI predloži.
AI jeste moćan, ali nije nepogrešiv. I što pre prihvatimo da ne treba slepo da mu verujemo – to ćemo pametnije i odgovornije koristiti njegov potencijal.
Kako ostati konkurentan u AI eri?
U svetu koji se menja brže nego ikad, najveći rizik postaje – stajanje u mestu. Ako želiš u IT jer je popularno i misliš da će ono što naučiš danas da te nosi narednih 10 godina – grdno se varaš. Tehnička veština je baza, ali sposobnost da brzo učiš, razumeš širu sliku i povezuješ AI sa realnim poslovnim problemima je ono što te izdvaja.
Znam da zvuči kao kliše, ali AI ne dolazi da ti uzme posao – dolazi da ti uzme ono što radiš rutinski i bez mozga. A ostavlja prostor da postaneš neko ko misli, kreira i unapređuje sisteme.
IT profesije neće nestati – samo će se redefinisati. I sad je vreme da odlučiš da li ćeš se prilagoditi – ili čekati da te realnost lupi u glavu.
Veštačka inteligencija menja pravila igre. Alati se menjaju, tempo se ubrzava, ali vrednosti ostaju – radoznalost, odgovornost i glad za znanjem. AI je alat, ali ti si taj koji bira kako ćeš ga koristiti.
Zato:
- Počni da se upoznaješ sa AI-jem – makar kroz osnovne alate koje već koristiš
- Ubaci AI u svoj svakodnevni rad – makar da ti piše SQL upite, generiše testove ili pravi strukturu skripte
- Pitaj se svaki dan – gde bih ovo mogao da ubrzam ili unapredim uz pomoć veštačke inteligencije?
Pitanje nije da li, već koliko brzo ćeš ući u korak sa veštačkom inteligencijom.
A ako osećaš da ti treba podrška – ovo je razlog zašto sam pokrenuo Itachi.
Mentorstvo je danas vrednije nego ikad – jer ti ne treba još jedan tutorijal iz 2019. ni kurs koji tapka u mestu. Treba ti neko ko zna šta tržište traži danas i ko ti može pomoći da se prilagodiš brzo i pametno.
IT više nije balon u kom svako ko zna tri linije koda ima posao. Danas se filtrira kvalitet. Zato su mentorski programi koje nudimo trenutno najefikasniji na tržištu.
Ako ti je dosta tapkanja u mestu,
Ako osećaš da treba da se ubrzaš,
Ako želiš konkretne veštine i pravac – zakaži besplatnu konsultaciju i kreni ozbiljno da gradiš svoju budućnost.
To neće značiti kraj za IT stručnjake, već transformaciju njihovih uloga – od implementatora do strateških arhitekti koji oblikuju odnose između ljudi, podataka i mašina.
📞 Zakaži besplatne konsultacije
Najčešće postavljana pitanja o AI (veštačkoj inteligenciji i programiranju)
Moram li da učim AI ako nisam data scientist?
Ne moraš da znaš da treniraš modele iz nule, ali moraš da znaš da koristiš alate koji to rade umesto tebe. Isto kao što ne moraš da praviš Excel, ali moraš da znaš da ga koristiš.
Je l’ prekasno da sad krenem da učim AI?
Što pre kreneš da se snalaziš sa ovim alatima – to bolje za tebe.
Koji je programski jezik najbolji za AI?
Python. Čist, jednostavan, prepun AI biblioteka.
A šta ako mi je AI dosadan ili komplikovan?
AI ti ne treba da postaneš naučnik. Treba ti da ubrzavaš i unapređuješ ono što već radiš. Ako ga koristiš kao pomoćnika, a ne kao čarobnjaka – neće ti biti ni dosadan ni pretežak.
Da li će AI zameniti programere?
AI neće u potpunosti zameniti programere, ali će preuzeti rutinske zadatke. Oni koji žele da ostanu relevantni moraće da znaju kako da koriste AI alate i kako da ih ispravljaju kada pogreše.
Kako AI pomaže u svakodnevnom radu programera?
AI pomaže pri pisanju mejlova, kreiranju testova, predlozima koda, analizi odgovora i automatizaciji zadataka kao što su ekstrakcija i prevođenje teksta iz dokumenata. Povećava produktivnost i uklanja dosadne zadatke.
Koje poslove AI menja, a koje otvara?
AI menja rutinske i ponavljajuće poslove poput helpdeska, osnovne podrške i manuelnih unosa. Otvara nova radna mesta poput AI trenera, inženjera mašinskog učenja, prompt inženjera i stručnjaka za etiku i sigurnost podataka.
