AI ne zamenjuje pojedinačnu veštinu, već ulazi u ceo proces rada

Inspiracija za ovaj tekst je došla sa dve strane. Prvi je skorašnji tekst Meta Šumera, ali i potreba da širem društvu skrenem pažnju na nešto što se već dešava i što tek dolazi. Počelo je da me uznemirava koliko smo kao društvo slabo informisani.

Velika promena

Preko 20 godina sam u razvoju softvera, a moj otac je u tome bio 40 godina pre toga. Manje-više svi znamo šta je dobar softver, kako se gradi i kako raste sa korisnicima. Sve je išlo tim ritmom do 2023. A onda se 30. novembra 2022. pojavio ChatGPT.

Probao sam ga odmah za programiranje, ali rezultati su bili loši. Mnogo grešaka, mnogo halucinacija. Mnogi smo odustali ili ga koristili sporadično, kao pomoć za sitnice.

Onda je u novembru 2025. Anthropic objavio Opus 4.5. Nastavio sam da ga koristim kao i ranije modele i tek tada primetio: ovaj model kodira bolje od mene i više ne greši toliko. Trebalo mi je vreme da to shvatim.

Koliko se brzo ovo kreće?

Brzina je ono što je najteže razumeti ako niste u industriji. Pre godinu dana AI mi je bio napredan autocomplete. Danas ga koristim kao još jednog inženjera u timu: predloži rešenje, napravi plan, implementira, nađe greške u logici. Ono što mi je ranije uzimalo pola dana sad se često svede na 30 do 60 minuta.

Razlika nije u tome što je AI “pametan”. Razlika je što je postao dovoljno dobar da ga uključiš u tok posla bez stalnog nadzora.

Organizacija METR meri koliko dugo traje zadatak koji model može samostalno da završi. Ta granica se pomera skokovito, ne linearno. Najnoviji modeli (Claude Opus 4.6) samostalno završavaju zadatke od nekoliko sati. Ono što je juče bio ceo dan posla, danas je par sati uz pregled. Posredna metrika, ne garancija za svaki realan posao, ali trend je stabilan.

Dario Amodei, šef Anthropica, kaže da su modeli “značajno pametniji od skoro svih ljudi u skoro svim zadacima” na putu za 2026. ili 2027. OpenAI je sa poslednjim modelom rekao da je to prvi model koji su koristili da napravi sam sebe. Tema za razmišljanje.

Šta ovo znači za lekare, advokate, računovođe…

Pitate li ljude u drugim profesijama, naći će vam mnogo razloga zašto AI nije dovoljno dobar za njih. Realnost je drugačija. Ljudi iz tih profesija u svetu koriste AI svakodnevno, satima. AI čita ugovore, rezimira sudsku praksu, piše podneske, vrši pravna istraživanja na nivou mlađih saradnika. Alati poput Claude Cowork i Manus već su tu.

A lekari? AI sistem sa MIT-a i Massachusetts General Hospitala postiže 94% tačnost u otkrivanju problema sa plućima, dok radiolozi postižu 65%. Sistemi za skrining mamografije pokazuju istu ili bolju preciznost od radiologa. OpenEvidence je chatbot za lekare sa pristupom svim relevantnim naučnim radovima.

Skoro sam imao situaciju sa antitetanus vakcinom. Doktorka mi je rekla “ponovo ceo ciklus od tri doze” jer mi je prethodna istekla. Iz radoznalosti sam pitao ChatGPT, koji je rekao da je dovoljan booster. Pomenuo sam to doktorki, pozvala je stariju koleginicu, potvrdile su isto.

To ne znači da AI treba slepo slušati niti da je lekar suvišan. Poenta je da je AI stigao do nivoa drugog para očiju, čak i tamo gde smo mislili da je ljudska ekspertiza nedodirljiva.

I hirurgija je manje zaštićena nego što izgleda. Da Vinci robot već godinama radi operacije pod kontrolom lekara. Lekar koji operiše sa daljine vrlo brzo može biti zamenjen AI modelom koji to radi preciznije i ne umara se. Put do pune autonomije usporavaju regulacija i odgovornost, ne tehnologija.

Ovo nije samo još jedan talas automatizacije. AI ne zamenjuje pojedinačnu veštinu, ulazi u ceo lanac rada: izvršenje, analizu, planiranje, koordinaciju, proveru. Ne menja samo brzinu rada. Menja prirodu posla.

Anthropic je objavio istraživanje o uticaju AI-a na tržište rada (mart 2026). Među najizloženijim profesijama su programeri, korisnička podrška i administracija. Veliki skok nezaposlenosti se još ne vidi jasno. Promena se zasad više vidi u načinu rada nego u masovnim otkazima.

Mustafa Sulejman, šef Microsoft AI-a, otišao je 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“, koja je prevedena na srpski jezik.

Čak i fizički poslovi nisu zaštićeni

Tesla razvija humanoidnog robota Optimus Gen 3 koji hoda tri puta brže od prethodne generacije, izvršava zadatke duplo preciznije, i uči gledajući ljude. Plan je da hiljade robota uđu u Tesline fabrike do kraja 2026. Cilj je da jedan Optimus zameni produktivnost pet radnika, radeći 24 sata dnevno. 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.

AI upravo pravi naučna otkrića

U februaru 2026. OpenAI je objavio naučni rad u kome je GPT-5.2 izveo nov rezultat u teorijskoj fizici. Model je pojednostavio izrazito komplikovane izraze, uočio obrazac i predložio formulu koja važi za sve slučajeve. Interna verzija modela proizvela je formalni dokaz za 12 sati.

Donald Knuth, čovek koji je napisao bibliju računarskih algoritama, objavio je belešku “Claude’s Cycles“. Claude Opus 4.6 mu je rešio otvoren problem oko kojeg se mučio nedeljama, kroz seriju eksperimenata, za oko sat vremena. Knuth eksplicitno kaže da će morati da revidira svoje mišljenje o generativnoj AI.

To je prelomna tačka. AI ulazi u zonu gde pomaže ljudima sa vrha piramide, ne samo u rutini, nego u kreativnom rešavanju problema.

Ljudi koji ovo grade ne spavaju zbog toga

Ilon Mask, 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.

Mrinank Šarma, koji je vodio tim za bezbednosna istraživanja u Anthropicu, 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.”

Dario Amodei je ovo poredio sa cunamijem: “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’.”

Tektonske promene, ali sa otvorenim očima

Kritičari kažu da nije sve tako jednostavno. Sistemi greše, ljudi često gube produktivnost, nema dokaza da AI može da generiše kompleksne aplikacije od nule. AI jeste moćan alat, ali nije savršen. Ponekad je samouveren u stvarima koje su potpuno pogrešne.

Ali nešto se značajno promenilo. Čak i kritičari kažu da možete pustiti AI da radi sam i da ponekad isporuči savršen rezultat. “Ponekad” u februaru 2026. znači “skoro uvek” do kraja godine, jer ovo ne napreduje linearno, nego eksponencijalno.

U testu “Humanity’s Last Exam“, koji je osmislilo skoro 1.000 eksperata sa preko 500 institucija iz 50 zemalja, najbolji AI model (Gemini 3 Pro) postiže 45,9% tačnosti. Pre godinu dana nijedan model nije prelazio 3%. Rast je zapanjujuć.

Velike kompanije su mrtve, samo to još ne znaju

Stiv Jegi, softverski inženjer sa preko 40 godina iskustva u Amazonu i Googleu, kaže provokativnu stvar: velike kompanije ne mogu da inoviraju. Nikad nisu mogle, ne istinski. Zašto Google nije napravio ChatGPT?

Klasičan Innovator’s Dilemma: procesi i kultura koji su vas učinili liderom isti su oni koji ubijaju vašu sledeću veliku ideju.

Mali, AI-opremljeni timovi od dva-tri čoveka sad mogu da proizvode rezultate koji se takmiče sa korporacijama od hiljadu zaposlenih. Jegi predviđa da će kompanije otpustiti pola inženjera da bi platile alate za drugu polovinu.

To se već desilo. Prošlog meseca je Džek Dorsi, osnivač Twittera, otpustio preko 50% zaposlenih u Block-u, većinu programere. Block ima i svog AI agenta otvorenog koda, koji autonomno kodira.

Srbija i region žive od izvoza znanja. Outsourcing agencije prodaju sate i timove. AI prvo udara u “junior/mid” grupu, jer ono što je tražilo 3-5 ljudi sad može uraditi 1-2 seniora sa dobrim alatima. Trebaće manje ljudi, kraći rokovi, veći pritisak na cenu po timu.

Najgore će proći firme koje prodaju kapacitet bez vlasništva nad ishodom. Najbolje će proći one koje prodaju rezultat: brz prototip, migraciju, stabilizaciju, performanse, sigurnost, domensko znanje. “Body-leasing” postaje slabiji biznis. “Outcome-based delivery” postaje jači.

Društvo već puca po šavovima

U 2025. objavljeno je 1,1 milion otkaza, tek 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.

Zakoni koji se danas pišu regulišu probleme iz 2023. Dok zakonodavstvo sustigne GPT-4, mi smo na GPT-7. 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. Pacijenti opisuju osećaj kao: “Univerzum mi govori: ’Više nisi potreban’.”

Ali treba biti pošten. Gartnerova analiza iz 2025 kaže da će od 2028.-2029. AI stvarati više poslova nego što eliminiše. Ali svake godine će preko 32 miliona poslova biti značajno transformisano. To je 150.000 poslova dnevno koji evoluiraju kroz prekvalifikaciju. Apokalipse neće biti. Ali haos hoće. Haos traži ljude koji se brzo prilagođavaju.

Ovde je na delu i Jevonsov paradoks: veća efikasnost ne vodi nužno manjoj potrošnji. Kada AI pojeftini izradu softvera, firme ne kažu “treba nam manje softvera”. Kažu “možemo da napravimo više proizvoda, više internih alata, više automatizacije”. Pad cene izrade softvera može da poveća tražnju za ljudima koji umeju da definišu problem, usmere AI, procene rizik i spoje biznis sa tehnologijom.

Kako da preživiš i dobiješ na brzini

84% ljudi na svetu nikad nije koristilo AI. Tri milijarde ljudi nema ni pristup Internetu. Korisnici plaćenih AI alata su 0,3% planete. Korisnici naprednih alata kao Claude Code i Cursor su 0,04%. Ako čitaš ovo, verovatno si u 1% AI korisnika.

Počnite da koristite AI kao alat u poslu, ne kao nešto što “probate” kad imate vremena. Dajte mu ceo kontekst: dokument, tabelu, mejl, ugovor. Tražite konkretne stvari: nađite rupe i rizike, predložite strukturu, napišite prvu verziju, osporite zaključke i ponudite alternativu. Što je zadatak jasniji i materijala više, odgovor je korisniji.

Konkretni alati koje možete koristiti danas:

• Svakodnevni odgovori: ChatGPT 5.4
• Kodiranje: Claude 4.6 Opus i Sonnet
• Pretraga: Perplexity
• Analiza dokumenata: Gemini 3 Pro
• Generisanje slika: Nano Banana Pro
• Generisanje videa: VEO 3.1 ili Kling 2.6

Veštine koje ne zastarevaju nemaju veze sa tehnologijom. Duboko poznavanje domena, komunikacija, brzina odlučivanja, kritičko razmišljanje, rad sa ljudima, odgovornost. Ovo ostaje vredno kad se alati promene.

Nemojte pretpostavljati da AI nešto ne može. Možda nije mogao pre osam meseci, ali sad? Probajte. Ako danas radi okvirno dobro, za šest meseci radiće značajno bolje.

Iskoristite trenutak. Većina ljudi ovo još ne koristi ozbiljno. Onaj ko pokaže da je uz AI završio za sat posao od tri dana, odmah menja percepciju o sebi. Trenutak se neće zadržati dugo.

Praviti softver je lakše nego ikad. Ako ste želeli da napravite aplikaciju ali niste znali da kodirate, ta prepreka više ne postoji. Opišite šta vam treba i imaćete radnu verziju za sat sa Claude Code-om. Najbolji profesor na svetu dostupan je svima za 20 dolara mesečno, 24/7. Ovde treba biti pošten i reċi da svaki ovako kreiran softver neċe instant biti na nekom visokom nivou kvaliteta i da je za to i dalje potrebno ljudsko oko i nadzor.

Budite prilagodljivi. Konkretni alati i veštine su manje bitni od sposobnosti da brzo naučite nove. U IT-ju se uvek sve menjalo brzo. Ono što vas čuva nije znanje jednog alata, nego navika da se stalno prilagođavate i učite brže od drugih.

Postoji ekonomski koncept koji opisuje šta nam AI donosi: K-oblik ekonomije. Kad dođe do velikog poremećaja, svi kreću s iste tačke. Onda se putanja račva kao slovo K. Jedna grupa prepozna šansu, prilagodi se brzo i krene gore. Druga grupa čeka, ignoriše promenu i polako tone.

Isto se desilo sa internetom u 90-ima. Sad se ponavlja sa AI-jem. Razlika nije talent ni pamet. Razlika je u tome ko je spreman da nauči nove alate i primeni ih pre nego što postanu standard.

Kao što kaže Andrej Karpati, proaktivnost i snalažljivost su bitnije od inteligencije.

Jednostavan izazov

Sutra ujutru, uzmite najdosadniji zadatak koji imate na stolu. Onaj koji vam uzima dva sata, a ne traži kreativnost. Dajte ga AI-ju. Pogledajte šta će se desiti.

Ako bude 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. To znanje će vas staviti ispred ogromne većine kolega. Skoro niko ovo 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.

---