Šta se zapravo krije iza straha programera od AI alata

Šta se zapravo krije iza straha programera od AI alata. Danas, u februaru 2026. godine, više ne govorimo o budućnosti veštačke inteligencije – mi živimo u njenoj punoj realizaciji. Ono što je pre dve godine izgledalo kao napredni "autocomplete", danas su autonomni agenti sposobni da satima samostalno operišu nad kompleksnim bazama koda. Podaci su neumoljivi: kompanije poput OpenAI-a sada koriste sopstvene alate, poput Codexa, kako bi iterativno gradile sam taj Codex. Ova rekurentna priroda razvoja softvera – gde mašina gradi mašinu – označava kraj ere u kojoj je čovek bio jedini izvor logike.

Paradoks je očigledan. Tehnologija radi zastrašujuće efikasno, upravo onako kako su inženjeri decenijama sanjali. Međutim, ta ista efikasnost sada rađa duboku egzistencijalnu krizu među onima koji su je stvorili. Dok agenti pišu kod, pokreću testove i sami popravljaju bagove, programeri se suočavaju sa provokativnim pitanjem: da li su, u pokušaju da automatizuju dosadu, slučajno automatizovali i sopstveni poziv?

1. Smrt "sintaksnog programiranja": Govorni jezik postaje novi programski jezik

Tradicionalno "sintaksno programiranje" – manuelno kucanje koda u jezicima kao što su Rust ili Python – ubrzano postaje relikt prošlosti. Roland Dreier, veteran koji je godinama doprinosio Linux kernelu, primećuje da smo u poslednjih šest meseci svedočili "step-change" promeni, naročito nakon izlaska modela kao što je Claude Opus 4.5. Fokus se pomerio sa pitanja "kako da napišem ovo" na direktna naređenja agentima: "Ovaj test ne prolazi, debaguj ga i popravi."

„Gotovo je. AI alati za kodiranje sa lakoćom rešavaju površinske nivoe detalja.“ – Tim Kellogg

Ovaj prelazak sa "kucanja" na "usmeravanje" agenata predstavlja najznačajniji strateški zaokret u istoriji softverskog inženjeringa. Kellogg, koji danas provodi vreme upravljajući modelima umesto kucanjem sintakse, tvrdi da sada može da izgradi i tri puta redizajnira arhitekturu u vremenu koje mu je ranije bilo potrebno za samo jedan manuelni pokušaj. Rezultat? Čistija arhitektura postignuta kroz brutalnu brzinu iteracije.

2. Produktivnost na steroidima: Od godinu dana do dve nedelje

Ubrzanje koje donosi AI više se ne meri procentima, već redovima veličine. Softverski arhitekta u jednoj SaaS kompaniji za upravljanje cenama, sa tri decenije iskustva, iznosi frapantan podatak: feature koji bi tradicionalnim metodama zahtevao godinu dana rada, isporučen je za svega dve nedelje. AI je spustio barijeru truda do te mere da projekti koji su godinama skupljali prašinu postaju realnost preko noći. Dreier navodi primer Rust paketa sa korisničkim interfejsom za kopiranje fotografija sa SD kartica – zadatak koji je odlagao godinama, a koji je AI završio za nekoliko sati.

Ključni nivoi ubrzanja u 2026. godini su jasni:

• Kompleksni backend zadaci: Razvoj servisa sa pratećom infrastrukturom (poput Terraform konfiguracija) sada je i do 10 puta brži.
• Razvoj arhitekture: Brza rekonstrukcija sistema omogućava eliminisanje loših dizajnerskih odluka u realnom vremenu.
• Brzo prototipovanje: Ideje se pretvaraju u funkcionalne, testirane prototipove za manje od sat vremena, dramatično smanjujući cenu neuspeha.

3. Zamka "Vibe Codinga" i nagomilavanje tehničkog duga

Ipak, ova brzina krije mračnu stranu koju je Andrej Karpathy nazvao "vibe coding". To je programiranje putem konverzacije, gde se rešenja prihvataju bez suštinskog razumevanja onoga što se nalazi "ispod haube". Darren Mart, viši inženjer u Microsoftu, upozorava da nas to vodi na opasne stranputice. Ako supervizor ne razume svaki detalj koji AI generiše, on ne gradi softver – on gradi "planinu budućeg duga" koja će se neizbežno srušiti.

Ovaj rizik stvara dubok jaz u pristupu. Dok entuzijasti jure za brzinom, inženjeri u kritičnim sektorima, poput analitike nekretnina, drže AI na izuzetno kratkom lancu. Za njih su halucinacije modela i dalje previše česte, a ulog kod manipulacije podacima prevelik da bi se agentima dala potpuna sloboda. Oni koriste AI kao hirurški instrument, a ne kao autonomnog graditelja.

4. Digitalna arheologija: AI kao spas za nasleđeni (legacy) kod

U korporativnom svetu, AI je postao digitalni arheolog. Nate Hashem iz kompanije First American Financial ističe da AI sada obavlja poslove za koje biznis ranije nikada nije imao resursa: analizu i modernizaciju starih sistema čiji su originalni autori odavno otišli. Tamo gde dokumentacija ne postoji, AI u trenu interpretira nameru i omogućava brisanje zastarelog koda.

Međutim, ovde se javlja "enterprise AI jaz". Dok pojedinci koriste najmoćnije modele, zaposleni u velikim sistemima često su osuđeni na "osakaćene" verzije alata unutar Gmail-a ili Excel-a. Razlog su rigidni pravni procesi i bezbednosni protokoli koji blokiraju usvajanje vrhunske tehnologije, stvarajući paradoks u kojem korporativni programeri imaju lošije alate od hobista na društvenim mrežama.

5. Ekonomski potres: Da li su juniori postali suvišni?

Ekonomska realnost koju iznosi David Hagerty, inženjer na sistemima za prodajna mesta (POS), surovo je jednostavna: danas možete dobiti kod juniorskog kvaliteta za cenu nižu od minimalne zarade koristeći model poput Sonnet 4.5. To uništava tradicionalni put obuke. Ako seniori više ne moraju da delegiraju male zadatke jer ih AI obavlja brže i jeftinije, gde će se kaliti budući eksperti?

Uloga programera se preko noći transformisala iz graditelja u sudiju. On više ne stvara; on ocenjuje, revidira i preuzima odgovornost za ono što je mašina generisala.

„Uloga programera se naglo pivotira sa kreacije i konstrukcije ka nadzoru. I dok neki taj pivot pozdravljaju, drugi to definitivno ne čine.“ – Darren Mart

6. Zaključak: Nova era zabave ili početak kraja profesije?

Nalazimo se u eri duboke bifurkacije. Veterani sa tridesetogodišnjim iskustvom tvrde da se danas zabavljaju više nego ikada, jer ih AI oslobađa zamorne sintakse i omogućava im da se bave čistim rešavanjem problema. Istovremeno, ulazna vrata za početnike se polako zatvaraju, ostavljajući iza sebe nejasnu mapu puta za sledeću generaciju.

Pitanje više nije da li AI može da piše kod, testira ga ili ispravlja – to je već dokazana činjenica. Pravo pitanje je: ako sintaksa više nije bitna, šta vas čini nezamenljivim? U svetu gde mašina gradi samu sebe, vaša jedina preostala prednost je sposobnost da budete kritički sudija, a ne samo puki izvršilac. Da li ste spremni da prestanete da budete kreatori i postanete kontrolori, ili će vas talas automatizacije ostaviti u prošlosti zajedno sa vašom sintaksom?

Izvor: arstechnica.com