Teško da postoji podesnija osoba koja bi nas s takvom lakoćom uvela u već neminovni svet Al, od našeg dr. Milana Milanovića. Objavljujemo u nadi da će posetiocima portala lajkovacnadlanu.rs tekst koji sledi biti višestruko koristan.
Piše: dr. Milan Milanović
Preko 20 godina sam u razvoju softvera. Krajem 2025. sam shvatio da AI kodira bolje od mene.
Trebalo mi je vremena da to priznam sebi.
Ali ovo nije samo o programerima. AI čita ugovore, analizira poreske prijave, otkriva karcinome preciznije od radiologa. I svakog meseca postaje bolji.
Ljudi koji ovo grade ne spavaju zbog toga. Neki ovo porede sa cunamijem koji vidimo na horizontu dok mi smišljamo objašnjenja zašto to zapravo nije cunami.
84% ljudi na svetu nikad nije koristilo AI. Ako pročitaš ovo, verovatno si u top 1%.
I taj jaz se neće smanjiti. Samo će se širiti.
Napisao sam svoj prvi tekst na srpskom jer me uznemirava koliko smo kao društvo slabo informisani o onome što dolazi.
“Jednostavan izazov
“Sutra ujutru, uzmite najdosadniji zadatak koji imate na stolu. Onaj koji vam oduzima dva sata, a ne zahteva veliku kreativnost. Dajte ga AI-ju. Pogledajte šta će se desiti.
Ako rezultat bude i okvirno dobar, sledeći dan dajte teži zadatak. Pa još teži. Svaki dan pomerajte granicu. Ne čitajte o AI-ju, koristite ga. Neka vam to postane navika, ne eksperiment.
Posle mesec dana ovog ritma, znaćete tačno gde vam AI pomaže, a gde ne. I to znanje će vas staviti ispred ogromne većine vaših kolega i poznanika. Jer skoro niko ovo trenutno ne radi sistematično.
Ovo nije još jedna tehnologija koja će “jednog dana” postati bitna. Promena se već dešava. Pitanje je samo da li ćete je prepoznati pre ili posle svih ostalih.”
Dr. Milan Milanović
Ceo tekst možete pročitati na linku:
https://www.linkedin.com/pulse/dobrodo%C5%A1li-u-vrli-novi-svet-dr-milan-milanovi%C4%87-nseaf
U nameri da AI približimo što većem broju ljudi, kao i zbog onih koji bi da preskoče put prijavljivanja na www.linkedin.com , tekst prenosimo u celosti. Pročitajte ga, sigurno će vam biti od koristi!
Dobrodošli u Vrli novi svet
Ovo je moj prvi tekst na Srpskom jeziku (nadam se ne i poslednji). Odlučio sam se za ovaj korak inspirisan skorašnjim tekstom Meta Šumera, ali i kako bi skrenuo pažnju širem društvu na nešto što se dešava i što će se tek dešavati u narednom periodu. Počelo je da me uznemirava koliko smo kao društvo slabo informisani.
Naime, svi mi koji smo u industriji softvera, a posebno oni koji se bave veštačkom inteligencijom, oduvek maštaju o tome da imamo neke inteligentne mašine koje će moći da nas odmene i olakšaju nam život. Već decenijama naučnici rade na tome, počevši od neuronskih mreža 1940-ih, preko poznatog Turingovog testa 1950-ih, pa preko ekspertnih sistema, pa sve do rasta u mašinskom učenju 1990-ih.
Moja prva knjiga iz Veštačke inteligencije iz 1994. godine (Jockov, Ognjanović i Stankovski)
Poslednji talas razvoja veštačke inteligencije koji uključuje duboko učenje i generativnu AI revoluciju počinje dosta ranije nego što bi neko očekivao, ali ono što mi vidimo danas jesu rezultati koji su došli do nas pre nekoliko godina. Kad kažem nas, tu ne mislim samo na moju profesiju softverskih inženjera, nego i šire. Ti rezultati su nešto što će dovesti do promene, toliko velike da većina još uvek nije svesna toga.
Velika promena
Ja sam neko ko je preko 20 godina u poslu razvoja softvera, a moj otac je bio pre toga 40 godina. Ovaj svet mi je jako poznat. Šta je moguće, šta nije moguće. Manje-više, svi znamo šta predstavlja dobar softver, kako se on pravilno gradi i raste sa korisnicima. Šta su dobre prakse, a šta ne. I sve je išlo tim ritmom do 2023. godine.
A onda 2023. se pojavio ChatGPT.
ChatGPT korisnički interfejs
Kada se pojavio ChatGPT, naravno da sam probao da li ga mogu koristiti za programiranje, ali rezultati nisu bili sjajni. Bili su čak daleko od toga. Mnogo grešaka, mnogo halucinacija, netačnosti, prepravki. Mnogi od nas su odustali ili ga sporadično koristili kao neku dodatnu pomoć ili da ubrzamo neku analizu i sl.
Međutim, onda je došao novembar 2025. Anthropic je objavio svoj Opus 4.5 model. Nastavio sam da ga koristim kao i ranije modele, onda sam primetio jedno, ovaj model kodira bolje od mene i više ne greši toliko kao pre. Trebalo mi je neko vreme da ovo shvatim.
Koliko se brzo ovo kreće?
Hajde da budem konkretan, jer mislim da je brzina ovde ono što je najteže za razumevanje ako niste blizu ove industrije. Naime, pre godinu dana AI mi je bio “autocomplete na steroidima”: dobar za sitnice, ali jako loš za pouzdanost. Ali danas ga koristim kao drugog inženjera: napiše predlog rešenja, napravi test plan, pronađe greške u logici. Ono što mi je ranije uzimalo pola dana (istraživanje + prvi nacrt), sada se često svede na 30-60 minuta uz manje korekcije. Razlika nije u tome što je AI “pametan”. Razlika je što je postao dovoljno dobar da ga možeš uključiti u tok posla bez stalnog nadzora.
Postoji organizacija pod imenom METR koja meri koliko dugo traje zadatak koji model može samostalno da završi bez pomoći. Njihovi podaci sugerišu da se taj “maksimalni samostalni zadatak” produžava brzo, ne linearno, nego skokovito. Danas su to zadaci koji traju satima; sutra će biti zadaci koji traju danima. Čak i ako se ne složimo oko tačne brzine rasta, trend je ono što se jasno vidi. Granica autonomije se pomera iz meseca u mesec. O ovome sam već pisao ranije.
Poslednja merenja na modernim modelima (npr. Claude Opus 4.6) pokazuju da AI može samostalno da završi zadatke koji traju nekoliko sati. Još bitnije: ta granica se pomera brzo, iz meseca u mesec. Ono što je juče bio ceo dan posla, danas često postane par sati, uz pregled i korekcije.
Da se razumemo, ovo je proxy metrika, nije garancija za svaki realan posao, ali trend je stabilan.
Model Evaluation & Threat Research (METR)
Šta ovo znači za advokate, lekare, računovođe…
Ako danas pitate ljude u drugim profesijama, npr. lekare, advokate, računovođe i ostale sigurno će vam naći mnogo razloga zašto AI nije dovoljno dobar za njih. Međutim, ljudi iz ovih profesija u svetu provode sate svakog dana koristeći AI. To je kao da imate tim koji dostupan odmah. I taj AI postaje sve sposobniji svakog meseca. On može da čita ugovore, rezimira sudsku praksu, piše podneske i vrši pravna istraživanja na nivou koji se takmiči sa mlađim saradnicima u kancelarijama.
A lekari? AI sistem razvijen na MIT-u i Massachusetts General Hospital postigao je tačnost od 94% u otkrivanju problema sa plućnima, dok su radiolozi postigli 65%. Gledao sam skoro video radiologa koji kaže da mu je trebalo 20 godina iskustva da razume promene na snimcima, što mu je AI sistem izbacio u nekoliko sekundi. Tobias Lutke, Shopify CEO je koristio AI da napravi softver za pregled MRI snimaka (i uspeo u tome). Sistemi za skrining mamografije pokazuju istu ili bolju preciznost od radiologa u otkrivanju karcinoma dojke. U dermatologiji, AI algoritmi već pokazuju uporedive ili superiorne performanse u dijagnostici lezija, uključujući melanom.
Možda mislite, ali ipak su neke grane zaštićene, tipa hirurgija. Ono što znamo jeste da se već godinama nezavisno od ovog svega razvija Da Vinci robot za operacije, gde lekar udaljeno može operisati pacijenta. Taj sistem je dosta uznapredovao i može se reći da praktično može izvesti većinu operacija danas. Ali onaj lekar koji operiše iz daleka, vrlo brzo može biti zamenjen AI modelom koji će to raditi preciznije i neće biti umoran i praviti greške. Naravno, ima tu još nekih ograničenja i put do pune autonomije je sporiji zbog bezbednosti, regulacije i odgovornosti.
Finansijska analiza? Pravljenje finansijskih modela, analiza podataka, pisanje investicionih izveštaja, AI ovo već kompetentno obavlja.
Treba razumeti da ovo nije samo novi talas automatizacije jer AI ne zamenjuje samo jednu veštinu ili znanje, nego ceo kompleks znanja i veština iz svih oblasti. I postaje sve bolji i bolji.
AI, naročito agentni sistemi, ne automatizuju samo izvršenje, nego i analizu, planiranje, koordinaciju i reviziju. To znači: preuzima ceo radni tok.
Na slici je tabela koja prikazuje kad bi pojedine profesije mogle biti dostignute sa AI.
Kad ce koja profesija biti dostignuta sa AI (“Bitcoin one million” knjiga)
Mustafa Sulejman, šef Microsoft AI-a i autor knjige o veštačkoj inteligenciji, otišao je korak dalje: dao je rok od 12 do 18 meseci za potpunu automatizaciju većine poslova belih okovratnika. Advokati, računovođe, project menadžeri, marketinški stručnjaci, svi koji sede ispred kompjutera. Pročitajte njegovu knjigu “Talas koji dolazi“, koje je prevedena na Srpski jezik.
“Talas koji dolazi”, Mustafa Sulejman
Problem nije samo koja zanimanja nestaju. Uslužni sektor je uvek upijao višak radne snage, a AI ulazi baš tu i pretvara usluge u infrastrukturu koja traži manje ljudi. Zato ‘prekvalifikacija’ nije univerzalan odgovor, ne zbog volje, nego zbog količine.
Čak i fizički poslovi nisu zaštićeni
Iako kad govorimo o AI, fokus je više na kancelarijske poslove, i fizički rad je na putu da se transformiše. Tesla razvija humanoidnog robota Optimus Gen 3 koji hoda tri puta brže od prethodne generacije, izvršava zadatke dvostruko preciznije, i što je najvažnije, uči sam gledajući ljude. Robot koristi isti AI koji pokreće Teslin autopilot. Plan je da hiljade ovih robota budu raspoređene u Tesline fabrike do kraja 2026, sa ciljem da jedan Optimus eventualno zameni produktivnost pet radnika, radeći 24 sata dnevno. Mask je čak pomenuo izgradnju milijardu ovih robota, gde bi čak svaka kuća imala po jednog.
Cena? Ispod 30.000 dolara.
„Ali fizički poslovi nisu još tu”, kažete. U svetu AI-a, „još nije tu” ima naviku da postane „evo ga” mnogo brže nego što iko očekuje.
Nekad tehnologija ne smanjuje samo rad po jedinici, nego i broj jedinica koje društvu trebaju. Primer: autonomna vozila povećavaju iskorišćenost, pa za istu mobilnost treba manje automobila, smanjuje se i proizvodnja, ne samo vozači.
Optimus robot
AI upravo pravi naučna otkrića
U februaru 2026, OpenAI je objavio naučni rad u kome je GPT-5.2 izveo potpuno nov rezultat u teorijskoj fizici. Fizičari su izračunali amplitude za interakcije gluona (čestica koje nose jaku nuklearnu silu) za pojedinačne slučajeve do n=6, dobijajući izuzetno komplikovane izraze. GPT-5.2 je uspeo da drastično pojednostavi te izraze, uoči obrazac i predloži formulu koja važi za sve n. Zatim je interna verzija modela provela 12 sati rezonujući i proizvela formalni dokaz.
Nima Arkani-Hamed, profesor fizike na Institutu za napredne studije u Prinstonu, rekao je: „Ovo izgleda posebno pogodno da iskoristi moć modernih AI alata. Radujem se što ću videti kako se ovaj trend nastavlja.”
Profesor Nathaniel Craig sa UC Santa Barbara nazvao je ovaj rad „pogledom u budućnost nauke potpomognute AI-om” i dodao: „Nema sumnje da dijalog između fizičara i jezičkih modela može da generiše fundamentalno novo znanje.”
AI ne zamenjuje samo rutinske poslove. Počinje da pomera granice ljudskog znanja.
“Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero” naučni rad (izvor: Emergent Mind)
Ljudi koji ovo grade, ne spavaju zbog od toga
Evo nečeg što bi trebalo da vas natera da se zabrinete.
Ilon Mask (Elon Musk), suosnivač OpenAI-a i osnivač xAI, upitan je šta ga drži budnog noću. Odgovor: „AI. Da, zapravo. Imao sam mnogo AI noćnih mora. Mnogo dana zaredom.”
Mask kaže da bi usporio AI i robotiku kad bi mogao, ali ne može. „Napreduje veoma brzim tempom, hteo ja to ili ne.”
Mrinank Šarma (Mrinank Sharma), koji je vodio tim za bezbednosna istraživanja u Anthropicu (kompanija koja pravi Claude), podneo je ostavku u februaru 2026. U pismu kolegama napisao je: „Svet je u opasnosti. I ne samo od AI-a, ili biološkog oružja, već od čitavog niza povezanih kriza koje se odvijaju upravo u ovom trenutku.”
Čovek koji je gradio zaštitne mehanizme za jednu od najmoćnijih AI kompanija na svetu, otišao je jer smatra da svet ne shvata dovoljno ozbiljno ono što se dešava.
Pismo Mrinank Šarme
Dario Amodei, šef Anthropica, poredio je ovo sa cunamijem: „Iznenađuje me da smo, po mom mišljenju, toliko blizu toga da ovi modeli dostignu nivo ljudske inteligencije, a da i dalje ne postoji šire prepoznavanje u društvu onoga što se sprema. Kao da cunami dolazi ka nama, i toliko je blizu da ga vidimo na horizontu. A ljudi smišljaju objašnjenja, ‘oh, to zapravo nije cunami… to je samo trik svetlosti.'”
Mustafa Sulejman navodi da postoji crvena linija za AI. On kaže da AI treba ugasiti ako ikad dobije sledeće četiri mogućnosti:
- Rekurzivno samounapređenje
- Sposobnost da postavlja sopstvene ciljeve
- Moć da deluje autonomno
- Sposobnost da pribavlja sopstvene resurse
Prema Sulejmanu, sistem sa sve četiri osobine bio bi toliko moćan da bi za njegovo zaustavljanje bila potrebna intervencija na nivou vojske. Zato tvrdi da ove sposobnosti moraju biti pod revizijom i regulisane kao nuklearna infrastruktura.
Poruka mu je jasna: regulacija nije opcija. Rizik nije naučna fantastika. Može se definisati, meriti i sprečiti, ali samo ako se problem uhvati na vreme.
Tektonske promene, ali sa otvorenim očima
Kritičari kažu da sve nije baš tako jednostavno. Ovi sistemi i dalje greše, ljudi često gube produktivnost, a trenutno nema dokaza da su sposobni da generišu kompleksne aplikacije od nule. Sve ovo nam pomaže da se ne budemo slepi. AI jeste neverovatno moćan alat, ali nije savršen. Ponekad je samouveren u stvarima koje su potpuno pogrešne (tako je obučen).
Ali nešto se značajno promenilo. Čak i kritičari kažu da možete pustiti AI da radi sam i da ponekad isporuči savršen rezultat. A „ponekad” u februaru 2026. znači „skoro uvek” do kraja godine, jer ove stvari ne napreduju linearno, nego eksponencijalno.
U testu pod nazivom „Poslednji ispit čovečanstva” (Humanity’s Last Exam), koji su osmislili skoro 1.000 eksperata sa preko 500 institucija iz 50 zemalja, sa pitanjima sa samih granica ljudskog znanja, najbolji AI model (Gemini 3 Pro) postiže 45,9% tačnosti. To zvuči malo, ali pre godinu dana nijedan model nije mogao da pređe ni 3%. Taj rast je zapanjujuć.
Humanity’s Last Exam
Velike kompanije su mrtve, samo to još ne znaju
Stiv Jegi (Steve Yegge), softverski inženjer sa preko 40 godina iskustva koji je radio u Amazonu i Googleu, kaže nešto provokativno: velike kompanije ne mogu da inoviraju. I nikad nisu mogle, ne istinski. Zašto Google nije napravio ChatGPT iako je imao sve resurse za to? Ali sada je to već pitanje života i smrti.
Ovo je klasičan „Innovator’s Dilemma” koji je opisao Klejton Kristensen (Clayton Christensen): procesi i kultura koji su vas učinili liderom na tržištu, isti su oni koji ubijaju vašu sledeću veliku ideju.
Jegi objašnjava: velike kompanije možda imaju hiper-produktivne inženjere koji proizvode neverovatnim tempom, ali sama kompanija ne može da apsorbuje taj rad. Donji tokovi procesa su prosto uska grla. „Mislim da su to velike, mrtve kompanije. Samo još ne znamo da su mrtve”.
Mali, AI-opremljeni timovi od dva-tri čoveka sada mogu da proizvode rezultate koji se takmiče sa korporacijama od hiljadu zaposlenih. Amazonovi timovi od 7-9 ljudi koji se mogu nahraniti sa dve pice, postaju timovi od 4-5 ljudi koji se mogu nahraniti sa jednom. Kao što je pojava Cloud tehnologija pomerila ravnotežu moći u prošloj deceniji, AI je to na steroidima.
Čak i Andy Jassy, CEO Amazona, kaže da će raditi isto sa manje ljudi. Steve Yegge predviđa da će kompanije postaviti „točkić” na otprilike 50%, otpustiti pola inženjera da bi platili alatke za drugu polovinu.
I to se upravo i desilo prošle nedelje, Džek Dorsi, osnivač Twittera je upravo otpustio preko 50% zaposlenih u svojoj trenutnoj kompaniji Block, od kojih su većina programeri, zbog AI. Neki kažu da to nije zbog AI nego zato što je prezapošljavao tokom COVID-a, ali opet sigurno da AI igra neku ulogu tu jer su prošle godine napravili svog AI agenta koji praktično može autonomno da kodira. Taj agent je otvorenog koda i svako ga može koristiti.
Ovo je naša trka u svemir
Šezdesetih godina prošlog veka, Kenedi je objavio da će Amerika staviti čoveka na Mesec do kraja decenije. To nije bila samo naučna izjava, bio je to startni pištolj u trci koja je oblikovala globalnu ekonomiju za generacije koje su došle.
AI trka danas je ta trka, ali demokratizovana. Vaše učešće nije određeno vladinim izborom, već vašom spremnošću da se angažujete. SAD ulažu stotine milijardi kroz CHIPS Act i projekte poput Stargate AI. Kina ulaže 1,4 milijardi u AI sa ciljem da vodi svet do 2030.
Razlika u odnosu na svemirsku trku? Ovde ne morate biti astronaut. Treba vam samo pristup internetu i volja da učite.
Ali postoji i mračnija strana poređenja. Svemirska trka nam je dala satelite, GPS i memorijsku penu, ali i interkontinentalne balističke rakete. Svaka moćna tehnologija dolazi sa potencijalnim problemima.
AI je naša trka u svemir
Društvo već puca po šavovima
Kem Pedersen (Cam Pedersen) je sproveo fascinantnu analizu: pokušao je da matematički izračuna tačan datum singulariteta, trenutka kad AI prevaziđe ljudsku sposobnost da ga razume.
Ono što je pronašao je iznenađujuće: mašine napreduju konstantnom brzinom. Ljudi su ti koji paniče ubrzano, toliko da ide u hiperbolu. Socijalni singularitet prednjači pred tehničkim.
Datum koji je dobio je utorak, 18. jul 2034., sa countdown tajmerom na sajtu. Ali pošteno navodi da se cela stvar oslanja na jednu seriju podataka, da je pet metrika premalo, i da to ne znači “mašine postaju superinteligentne” nego “tačka gde trenutni pravac ne može da se održi.”
I posledice ovoga su već tu:
- Tržište rada puca. U 2025. godini, objavljeno je 1,1 milion otkaza, samo šesti put da je taj prag probijen od 1993. Preko 55.000 eksplicitno navodi AI kao razlog. Ali kompanije otpuštaju na osnovu potencijala AI-a, ne performansi.
- Institucije ne mogu da prate. Zakoni koji se danas pišu regulišu probleme iz 2023. Do kad zakonodavstvo sustigne GPT-4, mi smo na GPT-7.
- Kapital se koncentriše na nivou dot-com buma. Top 10 akcija u S&P 500 (skoro sve vezane za AI) čini 40,7% vrednosti indeksa, više nego na vrhuncu dot-com balona.
- Terapeuti prijavljuju porast onoga što zovu FOBO, Fear of Becoming Obsolete (strah od postajanja zastarelim). Pacijenti opisuju osećaj kao: „Univerzum mi govori: ‘Više nisi potreban.'”
- Čim ljudi počnu da koriste AI, gube poverenje u njega. Upotreba raste 13% godišnje, ali poverenje pada 18%.
Fokus je trenutno na softverskom inženjerstvu jer se tu nalaze ljudi koji su sve ovo i napravili. Ali posle toga, dolaze na red i ostale grane i industrije. Sve ovo označeno crvenim nije još pokriveno sa AI tehnologijama, a biće. Mogućnosti ispred nas su velike.
Treba napomenuti da ovo nije samo tamo neka nova aplikacija. Ovo je promena u tome ko pravi vrednost i ko od nje živi. Kada mali broj timova i firmi može da uradi posao koji je ranije tražio desetine ljudi, dobit poraste brzo, ali plate ne prate uvek taj tempo. Ako se taj “višak produktivnosti” ne pretvori u nove poslove i novu potrošnju, kupovna moć krene da pada, nejednakost raste, a društvo dolazi u problem. Tada AI postane zgodan krivac za sve, čak i onda kada su problemi stariji.
Šta vi možete da uradite?
Ne pišem ovo da biste se osećali uplašeno ili bespomoćno. Pišem ovo jer mislim da je najveća prednost koju možete imati da nešto učinite upravo sad. Treba da budemo zabrinuti, jer će nas ta zabrinutost podstaći da se pokrenemo i pokušamo razumeti. Da to koristimo i prilagodimo se.
Na slici ispod je prikazana mapa koja pokazuje da 84% ljudi na svetu nikad nije koristilo AI (svaka tačka predstavlja 3.2 miliona ljudi). Zelene tačke na dnu su ljudi koji koriste besplatne verzije chatbotova (1.3 milijarde ljudi), što je samo 16%. Žute tačke su ljudi koji plaćaju $20 mesečno za Pro verzije AI-ja, i oni predstavljaju 15-25 miliona ljudi ili samo 0.3%. Crvene tačke su 2-5 miliona ljudi koji koriste aktuelne alate kao što su Claude Code i Cursor. To je 0.04% planete.
Ako čitaš ovo ti si verovatno u 1% AI korisnika na svetu. Mogućnosti između onih kojih koriste AI i onih koji ne koriste će biti samo veće i veće.
Evo šta možete uraditi već danas:
Počnite da koristite AI kao alat u poslu, ne kao nešto što “probate” kad imate vremena. Nije poenta da mu postavite jedno pitanje i čekate savršen odgovor. Poenta je da ga ubacite u svoj posao i ono što radite. Dajte mu ceo kontekst: dokument, tabelu, mejl prepisku, specifikaciju, ugovor. Zatim tražite nešto konkretno: da pronađe rupe i rizike, da predloži strukturu, da napiše prvu verziju, da napravi listu provere, da vam ospori zaključke i ponudi alternativu. Što je zadatak jasniji i što mu date više materijala, to će odgovor biti korisniji. A vi ćete kroz par ponavljanja tačno videti gde mu možete verovati, a gde mora provera.
Primeri konkretnih alata i modela koje možete koristiti:
- Kodiranje: Claude 4.6 Opus
- Pretraživanje: Perplexity
- Analiza dokumenata: Gemini 3 Pro
- Rad sa tabelama: Claude 4.5 Sonnet sa Excel integracijom
- Analiza socijalnih mreža: Grok
- Generisanje slika: Nano Banana Pro
- Generisanje videa: VEO 3.1 ili Kling 2.6
Unapredi svoje ostale veštine. Budi neko ko zna jako dobro svoj domen i ko je “vlasnik” toga. Popravi komunikacione veštine, brzinu donošenja odluka, rada sa ljudima i na kraju budi odgovorniji. To ostaje vrednost čak i kad se alati promene.
Društvo ima svoj udeo takođe. Ono što se može uraditi jesu brze prekvalifikacije, jasna pravila za primene gde greška košta (zdravstvo, finansije, obrazovanje), i ozbiljan fokus na bezbednost i proveru sistema koji odlučuju o ljudima. Bez prelaznih programa i pametnih pravila, dobićemo brži softver i slabiju stabilnost, a to nije dobar recept za napredak.
Nemojte pretpostavljati da AI ne može nešto da uradi. Često čujem “Ali AI ovo ne može”. Da, možda nije mogao pre sedam ili osam meseci, ali sad? Probajte. Ako danas radi i okvirno dobro, za šest meseci će raditi značajno bolje. Tempo poboljšanja ide samo u jednom smeru.
Iskoristite ovaj prozor. Većina ljudi u većini kompanija još uvek ne koristi ovo ozbiljno. Onaj ko pokaže da je uz pomoć AI-a završio za sat posao od tri dana, odmah menja percepciju o sebi u timu. Ovaj prozor neće dugo biti otvoren. Kad svi nauče, ta prednost će nestati.
Praviti softver je postalo lakše nego ikad. Ako ste želeli da napravite aplikaciju ali niste znali da kodirate, ili niste imali budžet da angažujete nekoga, ta prepreka praktično ne postoji više. Opišite šta vam treba i imaćete radnu verziju za sat sa Claude Code-om. Želite da naučite nešto novo? Najbolji profesor na svetu je dostupan svima za 20 dolara mesečno, 24/7.
Budite prilagodljivi. Konkretni alati i veštine su manje bitni od sposobnosti da brzo naučite nove. AI se menja brzo. Modeli koji postoje danas biće zastareli za godinu dana ili manje. Ono što vas čuva nije znanje jednog alata, nego navika da se stalno prilagođavate i učite.
Fokusirajte se na proaktivnost i učenje. Postoji jedan ekonomski koncept koji savršeno opisuje ono što nam AI donosi, a zove se K-oblik ekonomije. Ideja je jednostavna: kad dođe do velikog poremećaja, svi kreću s iste tačke. Ali onda se putanja račva kao slovo K. Jedna grupa prepozna šansu, prilagodi se brzo i krene nagore. Druga grupa čeka, ignoriše promenu i polako tone.
Isto se desilo s internetom u 90-ima, jedni su gradili kompanije, drugi su govorili da je prolazni trend. Sad se to ponavlja s AI-jem. Razlika između te dve grupe nije talent ni pamet. Nego ko je spreman da nauči nove alate i primeni ih pre nego što postanu standard.
K-oblik ekonomije (Autor: Miles Deutscher)
Jednostavan izazov
Sutra ujutru, uzmite najdosadniji zadatak koji imate na stolu. Onaj koji vam oduzima dva sata, a ne zahteva veliku kreativnost. Dajte ga AI-ju. Pogledajte šta će se desiti.
Ako rezultat bude i okvirno dobar, sledeći dan dajte teži zadatak. Pa još teži. Svaki dan pomerajte granicu. Ne čitajte o AI-ju, koristite ga. Neka vam to postane navika, ne eksperiment.
Posle mesec dana ovog ritma, znaćete tačno gde vam AI pomaže, a gde ne. I to znanje će vas staviti ispred ogromne većine vaših kolega i poznanika. Jer skoro niko ovo trenutno ne radi sistematično.
Ovo nije još jedna tehnologija koja će “jednog dana” postati bitna. Promena se već dešava. Pitanje je samo da li ćete je prepoznati pre ili posle svih ostalih.
Dr. Milan Milanović
