Što se događa kada AI obećanja sudare sa stvarnošću? Dok tehnološke kompanije ulažu milijarde u umjetnu inteligenciju, developeri se suočavaju s promjenama u svakodnevnom radu, juniori sve teže pronalaze prve prilike, a kompanije tek otkrivaju koliko je zahtjevno AI implementirati u poslovanje.
Prije godinu dana tema razgovora bila je postoji li AI balon, koliko je održiv razvoj umjetne inteligencije i kako će se nova tehnologija odraziti na IT industriju. Godinu poslije okupili su se isti stručnjaci kako bi provjerili jesu li se njihova predviđanja ostvarila i što se u međuvremenu promijenilo.
U posebnoj epizodi Netokracijina podcasta uživo, okupili su se stručnjaci Dina Hrastović, voditeljica New Business odjela u Presshausu; Senko Rašić, osnivač tvrtke Dobar kod i Krešimir Končić, osnivač Neuralaba. Rasprava se dotaknula AI investicija, implementacije u kompanijama, budućnosti developerskih poslova i položaja juniora, a završila je predstavljanjem Krešine knjige Coding Is the Easier Part.
Iako se razlikuju u pojedinim procjenama, sugovornici se uglavnom slažu u jednom: AI balon vjerojatno neće naglo puknuti, ali razlika između onoga što tehnologija obećava i onoga što kompanije uspijevaju implementirati i dalje je velika.
AI balon raste, ali nitko ne očekuje nagli slom
Marin: Postoji li AI balon i je li danas veći nego prije godinu dana?
Senko: Rekao bih da postoji i da je veći. Kao i prošle godine, ne mislim da će puknuti, nego da nas još uvijek čeka dug i zahtjevan proces implementacije AI-ja u različite sfere poslovanja.
Dina: Ja bih rekla da možda trebamo prestati na svaki novi tehnološki val gledati kao na balon ili barem redefinirati što pod tim pojmom podrazumijevamo. Dovoljno je tehnoloških valova prošlo da bismo mogli zaključiti kako je dio ovoga jednostavno uobičajena dinamika tehnološke industrije. Ne mislim da će balon puknuti. Dapače, rekla bih da je rizik od takvog scenarija manji nego prije, među ostalim zbog ulaganja i obveza koje su se ove godine proširile na energetsku i telekomunikacijsku infrastrukturu.
Senko: Hype je i dalje prisutan, a s financijske strane i dalje vidimo velika očekivanja i investicije. No realnost ih polako sustiže. Korekcije su već počele, a dio tržišta postaje svjestan da su neka očekivanja i brojke možda nerealni. Prije bih očekivao postupno ispuhivanje nego veliki, eksplozivni slom.
Krešo: Mislim da je važno razgovarati i s ljudima koji rade na integraciji i implementaciji tehnologije. Prošle godine netko je u komentarima ispod naše epizode prigovorio da nemamo iskustva jer ne radimo u vodećim AI laboratorijima. No upravo ljudi koji rade s klijentima iz različitih industrija mogu vidjeti što se doista događa. Radimo s kompanijama iz farmacije, logistike, maloprodaje i drugih sektora. Znamo koji su problemi stvarni, što je izvedivo i gdje tehnologija nailazi na ograničenja. Inženjeri i dizajneri koji implementiraju alate u stvarnim poslovnim okruženjima imaju važnu perspektivu koju ne bismo trebali zanemariti.
Što zapravo znači biti AI-first kompanija?
Senko: Bismo li mogli reći da većina kompanija koje se danas predstavljaju kao AI-first zapravo ne ovisi toliko o umjetnoj inteligenciji, nego je riječ o marketingu?
Senko: Ne bih se potpuno složio. AI-first je prilično rastezljiv pojam i sigurno postoji mnogo marketinga i pretjerivanja. S druge strane, u različitim nišama AI se pokazao korisnim, primjerice u financijama, ljudskim resursima i sigurnosti. Pitanje je samo govorimo li o kompanijama koje su doista AI-first ili o onima koje su AI-enabled. Mislim da bi vrlo malo kompanija moralo zatvoriti vrata kada bi AI nestao, ali tehnologija postupno ulazi u sve veći broj poslovnih procesa.
Krešo: Dobar je primjer startup koji razvija robota za poljoprivredu. Robot se kreće kroz vinograd ili polje i obavlja određene zadatke. No problemi na kojima takva kompanija radi postoje desetljećima. Mi smo se s njima bavili još na fakultetu 2005. godine. Danas se takva kompanija predstavlja kao AI startup, iako velik dio izazova nema veze s velikim jezičnim modelima ili generativnom umjetnom inteligencijom. Tu su fizički problemi, poljoprivreda i sve ono što robot mora moći napraviti u stvarnom okruženju.
Dina: Mislim da je AI-first često više komunikacijska oznaka nego precizan opis poslovanja. Različitim industrijama i odjelima taj pojam može značiti različite stvari. Može značiti da kompanija želi izgraditi kulturu u kojoj se od zaposlenika očekuje da se educiraju i koriste AI kako bi unaprijedili svoj posao. S druge strane, za startup koji traži investitore može značiti da će AI imati važnu ulogu u njegovu temeljnom proizvodu.
To je pomalo slično trendu označavanja proizvoda kao veganskih, iako su neki od njih oduvijek bili takvi. Oznaka pomaže u komunikaciji s tržištem i odgovara na potražnju, ali ne mora nužno značiti da se proizvod ili poslovanje iz temelja promijenilo.
Od AI pilot-projekta do stvarne implementacije dug je put
Marin: Jesu li kompanije tijekom posljednjih godinu dana implementirale AI više zbog hypea nego zbog stvarne poslovne potrebe?
Krešo: Prvo bih se zapitao jesu li ga uopće uspješno implementirale. Radio sam s nekoliko klijenata i takvi procesi idu jako teško. Tek kada implementiraš jezični model unutar konkretnog poslovnog procesa, počinješ otkrivati nova uska grla i probleme. Zato mislim da bismo trebali prestati govoriti općenito o AI-ju i početi preciznije razgovarati o tehnologiji i konkretnoj implementaciji. Tek tada možemo pravilno testirati rješenje i razumjeti što ono doista može napraviti.
Senko: Ima mnogo pilot-projekata, inicijativa i pokušaja uvođenja AI-ja. Dio kompanija želi vidjeti kakve bi koristi mogle ostvariti, ali dio toga svakako je potaknut i razmišljanjem da svi drugi to rade pa ne smijemo zaostajati. Međutim, postoji velik jaz između pokretanja inicijative i stvarne implementacije u produkciji. Kompanije često ne razumiju koliko je posla potrebno da bi nešto pouzdano funkcioniralo.
Dina: Čini mi se da se često podcjenjuje koliko je važno razumjeti samu tehnologiju i način na koji se uklapa u postojeće procese. Nije dovoljno samo uključiti neki alat i očekivati da će se sve ostalo posložiti.
AI agenti nisu samo hype, ali nisu ni čarobni pomoćnici
Marin: Jedna od tema koja je u posljednjih godinu dana dobila na važnosti jesu AI agenti. Za razliku od alata koji samo odgovaraju na upite, agentski sustavi mogu koristiti druge alate, obavljati niz zadataka i donositi odluke unutar zadanih okvira.
Senko: Mislim da agenti nisu samo još jedan hype. Postoje konkretni slučajevi u kojima mogu napraviti nešto što bi čovjeku oduzelo mnogo vremena. Primjerice, koristio sam agenta koji je putem MCP-a uzeo podatke iz Google Sheetsa i prebacio ih u WordPress. Posao koji bi inače mogao trajati tjedan dana, ili ga možda uopće ne bismo napravili, riješen je na taj način.
Dina: Agenti su važni i zato što ljude potiču da se više educiraju o umjetnoj inteligenciji. Kada vide da alat može obaviti konkretan zadatak, počinju razmišljati o tome što bi još mogli napraviti.
Krešo: Ipak, treba paziti na očekivanja koja stvaramo samim nazivom agent. Ljudi mogu pomisliti da je riječ o autonomnom pomoćniku koji će samostalno riješiti sve njihove probleme. U stvarnosti, takvi sustavi imaju ograničenja i potrebno je razumjeti što im možemo povjeriti, kako ih kontrolirati i gdje moramo provjeriti rezultat.
Developerski posao promijenio se brže nego što su očekivali
Marin: Je li se developerski posao u posljednjih godinu dana promijenio brže nego što ste očekivali?
Senko: AI alati za pisanje koda i generiranje rješenja postali su dio svakodnevnog rada. To više nije nešto što se koristi samo u eksperimentima. Developeri ih sve češće uključuju u svoj workflow.
Krešo: Moram priznati da se implementacija dogodila brže nego što sam očekivao. Rekao bih da danas oko 80 posto developera koristi AI u nekom obliku, barem prema onome što vidim u industriji. No to ne znači da je developerski posao nestao. Mijenja se raspodjela posla. Ako alat može generirati kod, više vremena može otići na njegovo pregledavanje, testiranje i kontrolu.
Važno je razlikovati kod koji je moguće napisati, kod koji je tehnički ispravan i kod koji je zapravo dobro rješenje. To nisu iste stvari. Mislim da nas čeka dugotrajna rasprava o tome kako bi aplikacije trebalo razvijati i što uopće smatramo kvalitetnim kodom.
Krešo: Također ne mislim da bi kompanije trebale jednostavno donijeti odluku da svi zaposlenici moraju koristiti AI za sve zadatke. Treba gledati konkretan posao i procijeniti gdje tehnologija ima smisla.
Vibe coding može stvoriti problem koji developeri moraju rješavati
Jedna od posljedica širenja AI alata jest i to što ljudi bez tehničkog znanja mogu relativno brzo napraviti prototip aplikacije. No problem nastaje kada se takav prototip počne tretirati kao gotov proizvod.
Senko: Često se dogodi da netko iz menadžmenta ili drugog odjela napravi nešto uz pomoć AI-ja, vidi da to radi i onda dođe developerima s očekivanjem da to samo malo dotjeraju i puste u produkciju. Ali prototip koji na prvi pogled funkcionira ne znači da je siguran, pouzdan ili spreman za stvarnu upotrebu.
Može imati sigurnosne propuste, izložiti podatke ili stvoriti financijske i operativne probleme. To što nešto radi u demonstraciji ne znači da je spremno za korisnike.
Krešo: Uz to, trebamo se zapitati isplati li se uopće razvijati vlastiti softver za svaki problem. Ako napravite aplikaciju, netko je mora održavati, povezati s CRM-om ili ERP-om, brinuti se o hostingu i svim drugim dijelovima sustava. Ponekad je bolje koristiti postojeće komercijalno ili open-source rješenje.
Ne sviđa mi se narativ da je softver mrtav ili da više ne trebamo razvijati softver zato što AI može generirati kod. Softver se mijenja, a s njim se otvaraju i nove mogućnosti. No to ne znači da je svaka ideja za novu aplikaciju automatski dobra investicija.
Hoće li AI spojiti developerske i druge poslovne uloge?
Dina: Ako se dio posla automatizira, a alati postanu sposobniji, hoće li se promijeniti i struktura timova? Možemo li doći do toga da jedan agent upravlja drugim agentima i da se time promijeni i način na koji ljudi organiziraju posao?
Senko: Mislim da ćemo u početku prije vidjeti širenje postojećih uloga nego nastanak potpuno novih zanimanja. Developer će možda preuzimati više zadataka povezanih s produktom, QA-om, poslovnom analizom ili DevOpsom. Uloge će se djelomično preklapati, ali ne očekujem da će se sve promijeniti preko noći.
Krešo: Puno toga ovisit će o tržištu rada. Nije nužno da će tehnologija sama odrediti hoće li se uloge specijalizirati ili spajati. Kompanije će odlučivati kako organizirati timove i koje im kompetencije trebaju. AI je jedan od čimbenika, ali nije jedini.
Hoće li AI otvoriti nova radna mjesta ili ih ugasiti?
Marin: Hoće li umjetna inteligencija na kraju stvoriti više poslova ili ih eliminirati?
Krešo: Mislim da će se otvoriti potreba za ljudima koji će koordinirati različite alate, povezivati ih i osiguravati da cijeli sustav funkcionira. Danas imamo mnogo AI rješenja koja rade pojedinačne stvari, ali nisu nužno međusobno povezana. Tu će i dalje trebati ljudi.
Ne bih rekao ni da već vidimo nekakav veliki, opći porast produktivnosti. Implementacija je još uvijek prilično neujednačena. Kompanije uvode alate na različitim mjestima, ali to ne znači da su odjednom postale učinkovitije u cjelini.
Dina: Iz perspektive medija i proizvodnje sadržaja, situacija izgleda drukčije. Jezični model može u manje od minute proizvesti članak na temelju zadanih parametara. Naravno, pitanje je kvalitete takvog sadržaja, ali ako je jedini kriterij broj klikova, onda se otvara pitanje zašto bi kompanija za taj posao i dalje trebala čovjeka.
Senko: Mislim da će se povećati očekivanja od ljudi. Ako uz pomoć AI-ja možemo proizvesti više, kompanije će očekivati da proizvodimo više. To ne znači nužno da će odmah otpustiti sve zaposlenike, ali može značiti da će zapošljavati manje ljudi i da će postojeći zaposlenici imati više posla i pritiska.
Krešo: AI bi developerima mogao omogućiti da više vremena posvete kvaliteti, primjerice pisanju jediničnih, integracijskih ili mutation testova. Mogli bismo dobiti bolji softver.
Senko: Ali tu postoji problem poslovnih poticaja. Kompanije često ne nagrađuju kvalitetu na način na koji bismo očekivali. U praksi je važnije što prije isporučiti novu funkcionalnost nego uložiti dodatno vrijeme u testiranje i kvalitetu.
Krešo: To me podsjeća na način na koji su kompanije prihvatile Agile. Mnoge su preuzele terminologiju i ceremonije, ali nisu nužno usvojile suštinu takvog načina rada. Slično se može dogoditi i s AI-jem: kompanije će govoriti da ga koriste, ali to ne znači da su doista promijenile način na koji rade.
Juniori su pod pritiskom, ali nove tehnologije otvaraju i prilike
Marin: Što sve ovo znači za juniore koji tek ulaze u industriju?
Krešo: Mislim da su juniori u teškoj poziciji prvenstveno zbog stanja na IT tržištu, a ne samo zbog AI-ja. Agencije i velike softverske kompanije trenutačno nemaju nužno potrebu zapošljavati velik broj novih ljudi. No to ne znači da juniori nemaju što napraviti. Mogu razvijati vlastite proizvode, raditi za manje agencije, pomagati neprofitnim organizacijama i graditi portfolio kroz konkretne projekte.
S druge strane, mislim da je biti mlad u ovom trenutku i velika prednost. Alati omogućuju ljudima da eksperimentiraju i naprave stvari koje su prije zahtijevale mnogo više resursa. Ne treba razmišljati samo o tome kako dobiti posao u postojećoj kompaniji, nego i o tome kakve se nove mogućnosti mogu otvoriti.
Primjer je Figma. Photoshop i Sketch dugo su bili glavni alati za web dizajn, a onda se pojavila Figma i preuzela koncept kolaboracije kakav poznajemo iz Google Docsa. Omogućila je da dizajneri, klijenti i developeri surađuju na istom dizajnu. Ta je promjena značajno utjecala na način rada u industriji. Za takvu promjenu nije bilo potrebno samo unaprijediti postojeći alat, nego osmisliti drukčiji način interakcije. Mislim da je to prilika za mlađe generacije.
Dina: Rekla bih da mlade ljude djelomično štiti i interes kompanija za generaciju Z. Poslodavcima treba nova krv, a employer branding postao je važan dio poslovanja. No onima kojima je teško pronaći posao savjetovala bih da pogledaju i nišne kompanije i industrije.
Takve kompanije često imaju problem s pronalaskom ljudi na mid i senior pozicijama pa svoju politiku zapošljavanja grade oko toga da pronađu mlade talente i zadrže ih što dulje. To ne vrijedi samo za developere, nego i za druge poslovne funkcije.
Hoće li AI balon puknuti iduće godine?
Marin: Za kraj, pitanje koje smo postavili i prošle godine: puca li AI balon iduće godine?
Krešo: Ne. Mislim da su moguće dodatne korekcije, ali ne i nagli slom. Volio bih da Anthropic ili OpenAI izađu na burzu jer bismo tada imali bolji uvid u njihove stvarne troškove i financijske rezultate. To bi nam pomoglo razumjeti što je realno, a što nije u cijeloj industriji.
Prije svega, mislim da je potreba za softverom i inteligencijom praktički neograničena. Tek smo počeli istraživati što sve možemo raditi sa softverom. Naša je industrija vrlo mlada u usporedbi s drugim područjima ljudskog stvaralaštva. Kako se tržište bude educiralo i kako ljudi budu otkrivali nove mogućnosti, potreba za takvim alatima samo će rasti.
To ne znači da su trenutačni poslovni modeli održivi. Moguće je da će doći do korekcija, a možda će najveći pobjednici na kraju biti kompanije koje su već velike i imaju dovoljno kapitala da izdrže takve promjene. Apple, Microsoft, Amazon i Meta imaju resurse koji im omogućuju da podnesu tržišne korekcije.
Senko: Slažem se da će biti još korekcija, ali ne očekujem da će doći do potpunog pucanja balona.
Dina: Ne mislim da će puknuti. Velike tehnološke kompanije već su se obvezale na ogromna infrastrukturna ulaganja. Takve investicije i ugovori znače da je velik dio razvoja već financijski i poslovno povezan s budućim planovima. Mislim da će najveći pobjednici biti oni koji su već neko vrijeme na vrhu.
U posljednje vrijeme govori se i o usporavanju AI-ja, ali pitanje je koliko je to stvarna promjena smjera, a koliko reakcija na negativan narativ koji je dominirao dijelom javne rasprave. U svakom slučaju, ne očekujem nagli slom.
Krešimir Končić: Ljudi su vezivno tkivo između AI alata
Na kraju razgovora Krešimir je predstavio knjigu Coding Is the Easier Part, na kojoj je radio posljednjih nekoliko godina. U njoj se bavi odnosom ljudi, strojeva, softvera i timova te načinom na koji se sve veći broj automatiziranih alata uklapa u poslovne procese.
Marin: Krešo, objavio si knjigu. Možeš li nam reći na čemu si radio proteklih nekoliko godina?
Krešo: Knjiga objašnjava nered između ljudi koji stvaraju i strojeva koje koriste. Stalno kompliciramo softver, timove i kompanije, a taj se proces neće zaustaviti. Tek smo počeli otkrivati što sve možemo raditi sa strojevima i kakvi nas izazovi čekaju.
Jedna od glavnih ideja knjige jest da ljudi koji stvaraju trebaju eksperimentirati, igrati se, pisati, komunicirati i isprobavati nove alate. No važno ih je implementirati ciljano, ondje gdje imaju smisla.
To se može objasniti primjerom kućanskih uređaja. U dnevnoj sobi ili kuhinji imamo robotski usisavač, perilicu rublja i sušilicu. Svaki od tih uređaja obavlja određeni zadatak, ali oni nisu nužno povezani u jedinstven sustav. Slično je i u modernim kompanijama. AI može pomoći u upravljanju inboxom, ali možda neće riješiti cijeli proces. Može pomoći s CRM-om, ali samo u određenom dijelu.
Problem je što ti dijelovi automatizacije često nisu međusobno povezani. Poveznicu između njih i dalje stvaramo mi. Ljudi su vezivno tkivo koje različitim alatima daje smisao i omogućuje im da funkcioniraju kao cjelina.
Zato se ne trebamo bojati novih alata, nego eksperimentirati s njima. Knjiga se bavi i narativima koji dolaze iz Silicijske doline te načinom na koji su tehničke nijanse posljednjih desetljeća potisnute iz javne rasprave. Mislim da bi inženjeri trebali bolje komunicirati. Bolje je od izvrsnog inženjera napraviti dobrog komunikatora nego od izvrsnog komunikatora pokušavati napraviti poluinženjera.
Silicijska dolina ne bi trebala biti jedini kompas za budućnost softvera. Ne bismo trebali nekritički prihvaćati narative prema kojima je nešto mrtvo ili prema kojima više ne trebamo obrazovati ljude za određena zanimanja.
Cijeli podcast možete pronaći na YouTubeu, a knjiga je dostpna na Amazonu.
