Ovo je jedno od onih dosadnih, pomalo uznemirujućih pitanja koja se uvlače u kasnonoćne Slack razgovore i rasprave uz kavu među programerima, osnivačima i iskreno svima koji su ikada zurili u misterioznu grešku. S jedne strane, AI alati postaju sve brži, oštriji, gotovo jezivi u načinu na koji ispisuju kod. S druge strane, softversko inženjerstvo nikada nije bilo samo sređivanje sintakse. Ogulimo je - bez da upadnemo u uobičajeni distopijski znanstvenofantastični scenarij u stilu "strojevi će preuzeti".
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Najbolji AI alati za testiranje softvera
Otkrijte alate za testiranje pokretane umjetnom inteligencijom koji čine QA pametnijim i bržim.
🔗 Kako postati inženjer umjetne inteligencije
Korak-po-korak vodič za izgradnju uspješne karijere u umjetnoj inteligenciji.
🔗 Najbolji AI alati bez koda
Jednostavno stvarajte AI rješenja bez kodiranja koristeći vrhunske platforme.
Softverski inženjeri su važni 🧠✨
Ispod svih tipkovnica i tragova stoga, inženjerstvo je oduvijek bilo usmjereno na rješavanje problema, kreativnost i prosuđivanje na razini sustava . Naravno, umjetna inteligencija može izraditi isječke koda ili čak izraditi aplikaciju u sekundama, ali pravi inženjeri donose stvari kojih se strojevi ne mogu dotaknuti:
-
Sposobnost razumijevanja neurednog 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 umjetnu inteligenciju kao nevjerojatno brzog, neumornog pripravnika. Korisno? Da. Upravljanje arhitekturom? Ne.
Zamislite ovo: tim za rast želi značajku koja se veže uz pravila određivanja cijena, staru logiku naplate i ograničenja cijena. Umjetna inteligencija može izraditi dijelove, ali odlučivanje gdje smjestiti logiku , što povući i kako ne uništiti račune usred migracije - ta procjena pripada čovjeku. To je razlika.
Što podaci stvarno pokazuju 📊
Brojke su zapanjujuće. U strukturiranim studijama, programeri koji koriste GitHub Copilot završili su zadatke ~55% brže od onih koji su programirali samostalno [1]. Izvješća iz šireg područja? Ponekad i do 2× brže s generiranom umjetnom inteligencijom ugrađenom u tijekove rada [2]. Usvajanje je također masovno: 84% programera koristi ili planira koristiti AI alate, a više od polovice profesionalaca koristi ih svakodnevno [3].
Ali postoji jedna mana. Recenzirani radovi sugeriraju da su programeri uz pomoć umjetne inteligencije vjerojatnije pisali nesiguran kod - i često su od toga odlazili previše samouvjereni [5]. Upravo zato okviri naglašavaju zaštitne ograde: nadzor, provjere, ljudske preglede, posebno u osjetljivim domenama [4].
Brza usporedba: Umjetna inteligencija protiv inženjera
| Faktor | Alati umjetne inteligencije 🛠️ | Softverski inženjeri 👩💻👨💻 | Zašto je to važno |
|---|---|---|---|
| Ubrzati | Munje pri paljenju isječaka [1][2] | Sporije, pažljivije | Sirova brzina nije nagrada |
| Kreativnost | Ograničeno svojim podacima o obuci | Može zapravo izmisliti | Inovacija nije kopiranje uzora |
| Otklanjanje pogrešaka | Predlaže popravke površine | Razumije zašto se pokvarilo | Uzrok je važan |
| Suradnja | Samostalni operater | Poučava, pregovara, komunicira | Softver = timski rad |
| Cijena 💵 | Jeftino po zadatku | Skupo (plaća + beneficije) | Niska cijena ≠ bolji rezultat |
| Pouzdanost | Halucinacije, rizična sigurnost [5] | Povjerenje raste s iskustvom | Sigurnost i povjerenje su važni |
| Usklađenost | Potrebne su revizije i nadzor [4] | Dizajni za pravila i revizije | Nepregovara se u mnogim područjima |
Nagli porast broja pomoćnika u AI kodiranju 🚀
Alati poput Copilota i IDE-a pokretanih LLM-om mijenjaju tijekove rada. Oni:
-
Nacrt standardnog plana odmah.
-
Ponudite savjete za refaktoriranje.
-
Objasnite API-je koje nikada niste dirali.
-
Čak i ispljunuti testovi (ponekad ljuskavi, ponekad čvrsti).
Preokret? Zadaci niže razine sada su trivijalizirani. To mijenja način na koji početnici uče. Probijanje kroz beskonačne petlje manje je relevantno. Pametniji put: pustiti umjetnu inteligenciju da izradi nacrt, a zatim provjeri : napisati tvrdnje, pokrenuti lintere, agresivno testirati i pregledati sigurnosne nedostatke prije spajanja [5].
Zašto umjetna inteligencija još uvijek nije potpuna zamjena
Budimo iskreni: umjetna inteligencija je moćna, ali i… naivna. Nema:
-
Intuicija - hvatanje besmislenih zahtjeva.
-
Etika - vaganje pravednosti, pristranosti, rizika.
-
Kontekst - poznavanje zašto bi značajka trebala ili ne bi trebala postojati.
Za softver od kritične važnosti - financije, zdravstvo, zrakoplovstvo - ne kockate se s crnim kutijama. Okviri jasno daju do znanja: ljudi ostaju odgovorni, od testiranja do praćenja [4].
Učinak "sredine" na radna mjesta 📉📈
Umjetna inteligencija najteže pada u sredini ljestvice vještina:
-
Programeri početne razine : Ranjivi - osnovno kodiranje se automatizira. Put rasta? Testiranje, alati, provjere podataka, sigurnosni pregledi.
-
Viši inženjeri/arhitekti : Sigurniji - preuzimanje odgovornosti za dizajn, vodstvo, složenost i orkestriranje umjetne inteligencije.
-
Nišni stručnjaci : Još sigurnije - sigurnost, ugrađeni sustavi, ML infrastruktura, stvari gdje su osobitosti domene važne.
Zamislite kalkulatore: oni nisu izbrisali matematiku. Promijenili su koje su vještine postale nezamjenjive.
Ljudske osobine o koje se umjetna inteligencija spotiče
Nekoliko inženjerskih supermoći koje umjetnoj inteligenciji još uvijek nedostaju:
-
Hrvanje s kvrgavim, starim kodom.
-
Čitanje korisničke frustracije i uključivanje empatije u dizajn.
-
Snalaženje u uredskoj politici i pregovorima s klijentima.
-
Prilagođavanje paradigmama koje još nisu ni izmišljene.
Ironično, ljudska stvar postaje najoštrija prednost.
Kako održati svoju karijeru spremnom za budućnost 🔧
-
Orkestrirajte, nemojte se natjecati : Tretirajte umjetnu inteligenciju kao kolegu.
-
Dvostruki napor kod pregleda : Modeliranje prijetnji, specifikacije kao testovi, uočljivost.
-
Saznajte dubinu domene : Plaćanja, zdravstvo, zrakoplovstvo, klima - kontekst je sve.
-
Izgradite osobni skup alata : Lintere, fuzzere, tipizirane API-je, reproducibilne verzije.
-
Dokumentiranje odluka : ADR-ovi i kontrolne liste omogućuju praćenje promjena umjetne inteligencije [4].
Vjerojatna budućnost: Suradnja, a ne zamjena 👫🤖
Prava slika nije "umjetna inteligencija protiv inženjera". To je umjetna inteligencija s inženjerima . Oni koji se usredotoče brže će se kretati, razmišljati veće i osloboditi se mukotrpnog posla. Oni koji se opiru riskiraju zaostajanje.
Provjera stvarnosti:
-
Rutinski kod → AI.
-
Strategija + kritični pozivi → Ljudi.
-
Najbolji rezultati → Inženjeri s umjetnom inteligencijom [1][2][3].
Završavamo 📝
Dakle, hoće li inženjeri biti zamijenjeni? Ne. Njihovi će se poslovi promijeniti. Manje će biti "kraj kodiranja", a više "kodiranje se razvija". Pobjednici će biti oni koji nauče provoditi umjetnu inteligenciju, a ne boriti se s njom.
To je nova supermoć, a ne ružičasti listić.
Reference
[1] GitHub. „Istraživanje: kvantificiranje 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. lipnja 2023.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. „Anketa za razvojne programere 2025. – Umjetna inteligencija.“ (2025.). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. „Okvir za upravljanje rizicima umjetne inteligencije (AI RMF).“ (2023.–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D. i Boneh, D. „Pišu li korisnici nesigurniji kod s AI asistentima?“ ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157