Jedan od najtežih zadataka u razumevanju AI-ja u softverskoj industriji nije tehnički, nego vremenski. Koliko će neki projekat trajati i koštati je više umetnost nego nauka.
Marko Milošević iz Levi9 IT demonstrirao je kako se u tradicionalni model razvijanja softvera uklapa AI revolucija, i kako ga dodatno izvrće na glavu.
AI alati, kada su pažljivo uvezani i pravilno navođeni, nisu samo asistenti u pisanju koda — već čine da se uloga programera pomera ka onome ko nadzire i upravlja svim aspektima razvoja jednog softverskog sistema.
Događaj na kome je ovo demonstrirano je ujedno bio i jedini AI Week događaj za koji su ljudi kontaktirali nas iz organizacije da im nađemo mesto “preko veze”, što je bio simpatičan signal o tome koliko je tema relevantna i događaj je bio dupke pun sa preko 100 posetilaca.
Još jedna interesantnost — ovo je bio događaj ne samo sa uživom demonstracijom, za koju svako ko je pravio događaj zna da je izuzetno nezahvalna rabota, nego demonstracijom bez unapred pripremljene teme: publika je nasumično predložila ideje, glasalo se, a Marko je zatim uzeo izglasanu temu i napravio sve od nule koristeći Cursor, i iz njega Claudea i MCP servere.
Zašto je ovo važno?
Marko Milošević je inženjer i programira duže nego što su mnogi od vrlo sposobnih i kreativnih ‘AI-native’ inženjera, koje smo takođe imali među predavačima AI Weeka u životu, kamo li u poslu (nije metafora, bukvalno).
On danas radi kao arhitekta u Levi9, kompaniji koja je pre par meseci proslavila 20 godina rada i iza sebe ima stotine enterprise projekata. Obično su takve organizacije prirodno opreznije u prihvatanju novog, zar ne?
U tom kontekstu, činjenica da se AI koristi ne za eksperiment, već za redefinisanje celog development workflowa, nosi drugačiju težinu.
Na bini je, tokom prezentacije, agent samostalno generisao funkcionalnosti, pisao testove, proveravao rezultate i pripremao dokumentaciju. Sve na osnovu pravila i instrukcija koje mu je Marko prethodno dao.
„Vi biste ranije ovo naplatili 40 sati. Više nećete, sad radimo sa AI-jem.“
U čemu je ovde stvarni problem?
Većina današnjih AI alata još uvek očekuje da programer bude taj koji vodi sve — od promptovanja do ručnog testiranja. Ali kada agent dobije dovoljno konteksta i pravila, taj balans se pomera.
Ulogu tada igraju:
- generisanje i testiranje funkcionalnosti
- verzionisanje i code review
- automatsko održavanje dokumentacije
U tom režimu, tvoj zadatak više nije da ispišeš kod, već da osmisliš uputstvo i proveriš da li sistem radi kako treba.
Marko je tokom prezentacije više puta istakao važnost pravila i procesa koji agenti mogu da slede. U timu koji koristi ovakve alate, pravila zamenjuju deo uputstava koje su ranije razmenjivali ljudi, i postaju osnovni način komunikacije sa sistemom.
Ovde dolazi MCP — model context protocol koji agentima omogućava pristup fajlovima, tiketima, bazama podataka, dokumentaciji. Umesto da ih ručno snabdevaš informacijama, pišeš pravilo koje im to omogućava i puštaš ih da rade.
„Do skoro sam morao da mu ja dam kontekst: evo ti ovaj fajl, evo ti ovaj feature. Danas agent sam kaže: ‘Okej, treba mi ova funkcionalnost. Znam gde to živi. Daj mi taj fajl.’“
Kako agenti menjaju definiciju senior programera?
Jedan QA iz publike je primetio: testovi su danas jedina stvar koja sa sigurnošću kaže da AI nije razbio nešto drugo. Promene koje agent pravi mogu zahvatiti desetine fajlova — više nego što jedan čovek može da prati.
Zato se u mnogim timovima vraća TDD. Ali ne zbog teorije, već zato što AI zna bolje da radi kada mu se kaže šta je tačan očekivani ishod.
Tipičan tok izgleda ovako:
- napiši test
- implementiraj funkcionalnost
- izvrši test
- popravi dok test ne prođe
U ovom sistemu, “senior” više ne znači “duže kodiram”, već “jasno definišem kako sistem treba da funkcioniše kada mene nema”.
„Kada AI menja 30 fajlova odjednom, niko neće sesti i čitati sve to. Ako nemaš dobar test, jednostavno ne znaš da li radi.“
Šta ovo znači za tebe?
Ako ti je plan da se kao developer zadržiš u industriji i narednih pet godina, sledeći koraci nisu luksuz nego potreba:
- Pokreni makar jedan sprint sa agent-first pristupom (Cursor, Claude Code, Copilot)
- Nauči osnove MCP orkestracije (ili ekvivalenta koji koristiš)
- Piši pravila, ne samo promptove
- Pretvori svaki ozbiljan tiket u testabilnu specifikaciju
Levi9 već ima lokalno hostovan model (“Levin”) za timove koji ne smeju da koriste cloud rešenja. A Markov demo repozitorijum je otvoren za sve koji žele da isprobaju sličan setup.
Niko ne može da zna šta će se desiti u budućnosti ali se nama čini da ukoliko želiš da ostaneš relevantan u razvoju softvera, ovo je trenutak kada treba da pređeš sa čitanja članaka na isprobavanje u praksi.
