U poslednjih godinu dana svet softverskog inženjeringa okrenuo se naglavačke.
AI alati poput ChatGPT-a, Copilota, Claude-a i drugih pišu funkcije, generišu testove, objašnjavaju legacy kod, pa čak i pomažu u debagovanju. Sve to zvuči kao da će programeri uskoro moći da pređu na uzgoj paradajza i čekaju pasivni prihod.
Ali realnost je daleko zanimljivija: AI ne zamenjuje programere – on ih unapređuje. Ali samo one koji znaju šta rade.
AI zna pisati kod, ali ne zna šta treba da napiše
Zamisli da AI alat (npr. ChatGPT) sedi pored tebe kao ultra brz pisac – ali bez pojma šta je zapravo cilj projekta. Kažeš mu: „Napiši login funkciju“ i on to uradi. Super.
Ali ko određuje da li login treba da koristi OAuth?
Ili dvostruku autentifikaciju?
Kako se ponaša kada se korisnik prijavljuje sa više uređaja?
Šta je sa sigurnosnim politikama?
AI nema pojma. Ne poznaje tvoje korisnike, biznis pravila, kontekst sistema.
To znaš TI – jer si programer koji razmišlja, a ne samo neko ko kuca kod.
Razumevanje problema je važnije od pisanja rešenja
Dobar kod je rešenje pravog problema. Loš kod je samo lepo napisan haos.
AI može da napiše deset verzija neke funkcije, ali ti moraš:
- da znaš koja verzija je optimalna
- da je integrišeš u širu arhitekturu
- da razumeš zašto nešto radi (ili ne radi)
- da znaš posledice izbora (performanse, skalabilnost, sigurnost)
Drugim rečima – AI ti daje alat, ali znanje ti daje smer.
AI je odličan saveznik, ali samo u rukama stručnjaka.
Pitanje nije „hoće li AI zameniti programere?“ već: koji programeri će znati da koriste AI pametno.
Jer danas:
- junior koji zna kako da promptuje AI može za sat vremena napraviti ono što je ranije troje ljudi radilo ceo dan
- senior koji razume sistem i arhitekturu može koristiti AI da testira ideje deset puta brže
Ali bez pravog znanja? Dobiješ copy-paste Frankenštajn aplikaciju koja puca na svakom koraku.
AI ne razume posledice (još uvek)
Recimo da AI napiše SQL upit koji „izgleda ok“.
Ti ga pustiš bez da razumeš šta tačno radi.
I ode cela tabela korisnika u večna lovišta.
Nema vraćanja.
Nema „ups, nisam znao“.
Zato AI moraš nadgledati. A da bi nadgledao, moraš razumeti šta radi.
Šta zapravo znači “programer budućnosti”?
To nije neko ko zna sve framework-e. To je neko ko:
- razume sisteme i tokove podataka
- zna da postavlja prava pitanja AI-ju
- može da proceni dobar kod od lošeg
- zna da prilagodi AI-jeve odgovore stvarnim zahtevima korisnika
- i ne zaboravlja da je softver za ljude, ne za kompajlere
Zaključak: Ne beži od AI – ali ni od znanja
Da, AI piše kod.
Da, štedi vreme.
Da, ubrzava razvoj.
Ali ne zna šta tvoj softver zaista treba da radi.
Ne zna biznis logiku.
Ne zna kontekst.
Ne zna posledice.
Zato se danas najviše traže developeri koji:
➡razmišljaju kao arhitekte
➡ komuniciraju jasno s AI‑jem
➡ i razumeju zašto nešto rade – ne samo kako se to piše.
Znanje programiranja nije manje vredno – samo se njegov fokus seli sa tipkanja na razmišljanje.
Ako AI piše kod, ti si i dalje autor priče. Nemoj biti pasivan čitalac – budi reditelj softverskog filma.