Ovo je jedno od onih dosadnih, pomalo uznemirujućih pitanja koja se uvlače u kasnonoćne Slack razgovore i debate uz kafu među programerima, osnivačima i iskreno svima koji su ikada zurili u misterioznu grešku. S jedne strane, AI alati postaju sve brži, oštriji, gotovo zapanjujući u načinu na koji ispisuju kod. S druge strane, softverski inženjering nikada nije bio samo sređivanje sintakse. Hajde da to ogulimo - bez da upadnemo u uobičajeni distopijski naučnofantastični scenarij u stilu "mašine će preuzeti kontrolu".
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Najbolji AI alati za testiranje softvera
Otkrijte alate za testiranje pokretane umjetnom inteligencijom koji čine osiguranje kvalitete pametnijim i bržim.
🔗 Kako postati inženjer umjetne inteligencije
Korak-po-korak vodič za izgradnju uspješne karijere u vještačkoj inteligenciji.
🔗 Najbolji AI alati bez koda
Lako kreirajte AI rješenja bez kodiranja koristeći vrhunske platforme.
Softverski inženjeri su važni 🧠✨
Ispod svih tastatura i tragova stekova, inženjerstvo je oduvijek bilo usmjereno na rješavanje problema, kreativnost i prosuđivanje na nivou sistema . Naravno, vještačka inteligencija može generirati isječke koda ili čak skeletirati aplikaciju za nekoliko sekundi, ali pravi inženjeri donose stvari koje mašine ne mogu ni dodirnuti:
-
Sposobnost shvatanja zamršenog konteksta .
-
Pravljenje kompromisa (brzina vs. cijena vs. sigurnost... uvijek je žongliranje).
-
Rad s ljudima , ne samo s kodom.
-
Hvatanje bizarnih rubnih slučajeva koji se ne uklapaju u uredan obrazac.
Zamislite vještačku inteligenciju kao nevjerovatno brzog, neumornog pripravnika. Korisno? Da. Upravljanje arhitekturom? Ne.
Zamislite ovo: tim za rast želi funkciju koja se povezuje s pravilima određivanja cijena, starom logikom naplate i ograničenjima cijena. Vještačka inteligencija može izraditi dijelove te funkcije, ali odlučivanje gdje postaviti logiku , šta povući i kako ne uništiti fakture usred migracije - ta procjena pripada čovjeku. To je razlika.
Šta podaci zaista pokazuju 📊
Brojke su zapanjujuće. U strukturiranim studijama, programeri koji koriste GitHub Copilot završili su zadatke ~55% brže od onih koji su programirali samostalno [1]. Izvještaji iz šireg područja? Ponekad i do 2× brže s generiranom umjetnom inteligencijom ugrađenom u radne procese [2]. Usvajanje je također ogromno: 84% programera koristi ili planira koristiti AI alate, a preko polovine profesionalaca ih koristi svakodnevno [3].
Ali postoji jedna mana. Recenzirani radovi sugeriraju da su programeri uz pomoć umjetne inteligencije bili skloniji pisanju nesiguran kod - i često su od toga odlazili previše samouvjereni [5]. Upravo zato frameworkovi naglašavaju zaštitne mjere: nadzor, provjere, ljudske preglede, posebno u osjetljivim domenima [4].
Brza usporedba: umjetna inteligencija protiv inženjera
| Faktor | Alati umjetne inteligencije 🛠️ | Softverski inženjeri 👩💻👨💻 | Zašto je to važno |
|---|---|---|---|
| Brzina | Munja pri paljenju isječaka [1][2] | Sporije, pažljivije | Sirova brzina nije nagrada |
| Kreativnost | Ograničeno svojim podacima o obuci | Može zaista izmisliti | Inovacija nije kopiranje uzora |
| Otklanjanje grešaka | Predlaže popravke površina | Razumije zašto se pokvarilo | Uzrok je važan |
| Saradnja | Samostalni operater | Predaje, pregovara, komunicira | Softver = timski rad |
| Cijena 💵 | Jeftino po zadatku | Skupo (plata + beneficije) | Niska cijena ≠ bolji rezultat |
| Pouzdanost | Halucinacije, rizična sigurnost [5] | Poverenje raste sa iskustvom | Sigurnost i povjerenje su važni |
| Usklađenost | Potrebne su revizije i nadzor [4] | Dizajni za pravila i revizije | Nepregovarajuće u mnogim oblastima |
Nagli porast broja pomoćnika u AI kodiranju 🚀
Alati poput Copilota i IDE-a zasnovanih na LLM-u mijenjaju radne procese. Oni:
-
Nacrt standardnog plana se može napraviti odmah.
-
Ponudite savjete za refaktorisanje.
-
Objasnite API-je koje nikada niste dirali.
-
Čak i ispljunuti testovi (ponekad ljuskavi, ponekad čvrsti).
Preokret? Zadaci nižeg nivoa su sada trivijalizovani. To mijenja način na koji početnici uče. Prolazak kroz beskonačne petlje je manje relevantno. Pametniji put: pustiti vještačku inteligenciju da piše nacrte, a zatim provjeri : napisati tvrdnje, pokrenuti lintere, agresivno testirati i pregledati sigurnosne nedostatke prije spajanja [5].
Zašto vještačka inteligencija još uvijek nije potpuna zamjena
Budimo iskreni: vještačka inteligencija je moćna, ali i... naivna. Nema:
-
Intuicija - hvatanje besmislenih zahtjeva.
-
Etika - vaganje pravičnosti, pristranosti, rizika.
-
Kontekst - poznavanje zašto neka karakteristika treba ili ne treba da postoji.
Za softver od kritične važnosti - finansije, zdravstvo, vazduhoplovstvo - ne kockate se sa sistemom crne kutije. Okviri jasno daju do znanja: ljudi ostaju odgovorni, od testiranja do praćenja [4].
Efekat "sredine" na poslove 📉📈
Vještačka inteligencija najteže djeluje u sredini ljestvice vještina:
-
Programeri početnog nivoa : Ranjivi - osnovno kodiranje se automatizuje. Put rasta? Testiranje, alati, provjere podataka, sigurnosni pregledi.
-
Viši inženjeri/arhitekti : Sigurniji - preuzimanje odgovornosti za dizajn, liderstvo, složenost i orkestriranje umjetne inteligencije.
-
Specijalisti za niše : Još sigurnije - sigurnost, ugrađeni sistemi, ML infrastruktura, stvari gdje su specifičnosti domena bitne.
Zamislite kalkulatore: oni nisu izbrisali matematiku. Promijenili su koje su vještine postale nezamjenjive.
Ljudske osobine o koje se AI sapliće
Nekoliko inženjerskih supermoći koje AI još uvijek nedostaje:
-
Rvanje sa zamršenim, starim kodom.
-
Čitanje frustracije korisnika i uključavanje empatije u dizajn.
-
Snalaženje u kancelarijskoj politici i pregovorima s klijentima.
-
Prilagođavanje paradigmama koje još nisu ni izmišljene.
Ironično, ljudski aspekt postaje najoštrija prednost.
Kako održati karijeru spremnom za budućnost 🔧
-
Orkestrirajte, ne takmičite se : Tretirajte vještačku inteligenciju kao kolegu.
-
Dvostruki napor pri pregledu : Modeliranje prijetnji, specifikacije kao testovi, uočljivost.
-
Saznajte dubinu domene : Plaćanja, zdravstvo, vazduhoplovstvo, klima - kontekst je sve.
-
Izgradite lični set alata : Lintere, fuzzere, tipizirane API-je, reproducibilne verzije.
-
Dokumentiranje odluka : ADR-ovi i kontrolne liste omogućavaju praćenje promjena umjetne inteligencije [4].
Vjerovatna budućnost: Saradnja, a ne zamjena 👫🤖
Prava slika nije "AI protiv inženjera". To je AI s inženjerima . Oni koji se fokusiraju na napredak kretat će se brže, razmišljati šire i osloboditi se mukotrpnog posla. Oni koji se opiru rizikuju da zaostanu.
Provjera realnosti:
-
Rutinski kod → AI.
-
Strategija + kritični pozivi → Ljudi.
-
Najbolji rezultati → Inženjeri prošireni umjetnom inteligencijom [1][2][3].
Završavamo 📝
Dakle, hoće li inženjeri biti zamijenjeni? Ne. Njihovi poslovi će mutirati. Manje će biti "kraj kodiranja", a više "kodiranje se razvija". Pobjednici će biti oni koji nauče da upravljaju vještačkom inteligencijom, a ne da se bore s njom.
To je nova supermoć, a ne ružičasti listić.
Reference
[1] GitHub. „Istraživanje: kvantifikacija utjecaja GitHub Copilota na produktivnost i sreću programera.“ (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. „Oslobađanje produktivnosti programera generativnom umjetnom inteligencijom.“ (27. juni 2023.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. „Anketa za razvojne programere 2025. – Vještačka inteligencija.“ (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. „Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF).“ (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D. i Boneh, D. „Da li korisnici pišu nesigurniji kod uz pomoć AI asistenta?“ ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157