Kompanije opreznije zapošljavaju, a interes mladih za IT ostaje rekordan

Strah da AI preuzima zadatke na kojima su juniori dosad stjecali iskustvo je pretjeran, smatra Nikola Tanković, izvanredni profesor na Fakultetu informatike u Puli. Nikola je doktorirao računarstvo na FER-u, a prije dolaska u akademsku zajednicu radio je kao programski inženjer i tehnički direktor. Danas predaje, među ostalim, programsko inženjerstvo, programiranje i raspodijeljene sustave te se bavi istraživanjem programskih sustava.

Iz tog iskustva, kaže, proizlazi i drugačiji pogled na to što će se od budućih developera očekivati:

Kodiranje samo po sebi više nije dovoljno. Rekao bih čak i da je dobro što je konačno tako. Danas je puno važnije razumjeti poslovni kontekst, procijeniti posljedice svake odluke i preuzeti odgovornost za ono što sustav radi. Drugim riječima, sve više dolaze do izražaja inženjerske i poslovne vještine, a sve manje samo poznavanje sintakse nekog programskog jezika.

Ipak, Nikola smatra da će duboka tehnička specijalizacija još dugo biti važna u područjima poput razvoja ugrađenih sustava i dizajna integriranih sklopova, iako očekuje da će se i tu mogućnosti AI-ja s vremenom širiti.

Ipak, promjena prirode juniorskog posla ne znači nužno i da će potreba za juniorima nestati. Pitanje je koliko je tržište rada spremno prilagoditi se toj promjeni.

Interes raste, a potražnja pada

Na tržištu rada postoji bojazan oko zapošljavanja juniora u IT sektoru. Nikola smatra da dio kompanija opreznije zapošljava zbog dugoročnog utjecaja AI-a na način rada i produktivnost timova.

No takvo stanje na tržištu nije smanjilo interes mladih za IT. Na ovogodišnjim ljetnim upisima tehnički i računalni studiji ponovno su bili među najpoželjnijima u Hrvatskoj, a prema službenim podacima Postani student i Agencije za znanost i visoko obrazovanje, interes maturanata zadržao se na rekordnoj razini:

Istodobno se često stvara dojam da umjetna inteligencija masovno zamjenjuje developere. U stvarnosti, velik dio otkaza posljednjih godina posljedica je reorganizacija i uklanjanja manje učinkovitih dijelova organizacije. Umjetna inteligencija često je samo najjednostavnije objašnjenje koje se pritom navodi.

Moraš znati objasniti odluke bez AI-a

Nije tajna da se učenici i studenti uvelike koriste besplatnim alatima pri rješavanju fakultetskih obaveza, a brojni studiji već su odobrili korištenje umjetne inteligencije, poput PMF-a. Međutim, ta je dozvola, barem formalno, ograničena kao pomoć pri učenju i uređivanju teksta, dok je generiranje sadržaja zabranjeno. Nas je zanimalo dozvoljava li Nikola svojim studentima korištenje AI alata te je li zbog toga mijenjao pristup u radu:

Vjerujem da će se način razvoja mladih inženjera promijeniti. Umjetna inteligencija može ubrzati učenje, ali samo ako student razumije zašto je neko rješenje dobro ili loše.

Zbog toga studente potičem da koriste umjetnu inteligenciju, ali od njih očekujem da mogu objasniti svaku odluku, pronaći grešku i obrazložiti zašto je neko rješenje ispravno. Cilj nije zabraniti nove alate, nego naučiti kako ih koristiti odgovorno. Temelji računarstva ostaju jednako važni kao i prije.

AI preuzima implementaciju, a programer arhitekturu

Jedan od njegovih studenata, Juraj Crljenko, kazao nam je kako AI alate koristi svakodnevno, ali ne samo za generiranje koda, već da ih nakon učenja iz knjiga, tečajeva i članaka, koristi kao partnera za razradu ideja i provjeru vlastitog razmišljanja:

Obično prvo sam osmislim rješenje, a zatim AI koristim za kritičku provjeru mog plana, da pronađe slabe točke i predloži bolju arhitekturu. Tako ga ne koristim kao zamjenu za razmišljanje, nego kao alat koji mi pomaže da brže dođem od ideje do funkcionalnog projekta.

Juraj u AI-ju vidi i pomoć pri učenju i potencijalnu zamku pretjeranog oslanjanja na gotova rješenja. U početku mu je AI najviše pomagao u razumijevanju novih koncepata, dok mu danas češće prepušta dio implementacije što je rizično:

AI može brzo napisati mnogo koda, ali programer i dalje mora znati procijeniti je li taj kod siguran, održiv i uopće potreban. Kod ozbiljnijih grešaka nema prečaca. Programer mora proučiti postojeći sustav, reproducirati problem i pronaći njegov uzrok. AI tada može ubrzati analizu i objasniti nepoznate dijelove koda, ali ne može zamijeniti odgovornost osobe koja donosi konačnu odluku.

Kako su AI modeli postajali sposobniji, Juraj ih je počeo koristiti za sve složenije zadatke – od manjih funkcija i komponenti do početne strukture API-ja:

Danas učim više kroz izgradnju cijelih sustava. Uz nadzor mogu AI-ju prepustiti veći dio implementacije, a svoje vrijeme usmjeriti na arhitekturu, povezivanje dijelova sustava, testiranje i provjeru rezultata. To ipak ne znači da AI piše savršen kod. Generirani kod često radi, ali može biti nepotrebno složen ili težak za održavanje. Zato mi je važan dobar proces koji ima jasan plan, ograničen zadatak, provjera svake važne promjene i naknadno pojednostavljivanje rješenja.

Ne zapošljavate juniore da pišu kod, nego da postanu seniori

Ako AI radi početničke zadatke, kako će juniori postati seniori?

Istraživanja pokazuju da najveće koristi od AI alata često imaju upravo manje iskusni programeri. U jednom istraživanju korisnici GitHub Copilota zadatke su rješavali oko 56 posto brže, a učinak je bio izraženiji kod manje iskusnih programera. Istodobno, istraživanje iz 2025. pokazalo je da produktivnost najviše raste kod juniora, dok seniori preuzimaju veći teret pregledavanja i ispravljanja AI-generiranog koda.

Upravo zato se stvara rizik preskakanja brojnih faza učenja, a kada je riječ o programiranju, Juraj smatra da se te temelje nikako ne bi trebalo preskakati. On, ujedno, kratkoročno AI gleda i kao konkurenciju i kao alat za pomoć u radu:

AI je konkurencija na tržištu rada, posebno juniorima jer podiže očekivanu produktivnost i smanjuje potrebu za dijelom početničkih zadataka. Ulazak u IT zato je teži nego prije. Dugoročno ga ipak prvenstveno vidim kao alat.

Neka će radna mjesta nestati ili se promijeniti, ali otvorit će se i poslovi za ljude koji znaju projektirati takve procese, povezati modele s postojećim sustavima i provjeriti kvalitetu njihova rada. Prednost neće imati osoba koja samo koristi AI, nego ona koja ga zna usmjeriti, kritički provjeriti i pretvoriti u konkretan rezultat.

Juraj smatra da AI ne mijenja važnost temeljnih znanja poput algoritama, struktura podataka, baza, mreža i arhitekture sustava jer ona su potrebna za procjenu kvalitete AI-generiranih rješenja:

Studenti bi trebali učiti kako jasno definirati problem, dati modelu potreban kontekst, provjeriti njegov rezultat i preuzeti odgovornost za konačno rješenje. Cilj više nije samo znati napisati kod, nego znati osmisliti, usmjeriti i provjeriti cijeli sustav.

AI alati produljuju vijek trajanja programera, mijenjaju i način napredovanja u poslu

Trebaju li se juniori bojati?

Juraj priznaje da ga ulazak na tržište rada djelomično zabrinjava jer AI automatizira dio poslova koji su se prije davali juniorima, poput jednostavnijih komponenti, osnovnih API-ja i manjih ispravaka. Zbog toga se od kandidata s malo iskustva očekuje više:

Mladi programer danas može uz ograničen budžet realizirati ideju za koju bi prije trebao cijeli tim. AI smanjuje cijenu pisanja koda, ali kod nije jedini dio posla. Netko i dalje mora razumjeti korisnika, donijeti tehničke odluke, provjeriti kvalitetu i preuzeti odgovornost za rezultat. Bez juniora dugoročno nema ni seniora, pa će se tvrtke morati prilagoditi i pronaći nove načine razvoja mladih programera.

Nikola smatra da će u budućnosti razlike između junior i senior developera ostati vrlo slične današnjim te samo će još više doći do izražaja:

Junior će uz pomoć novih alata moći proizvesti veliku količinu koda, ali senior će i dalje donositi ključne odluke. Najveća razlika neće biti u brzini pisanja koda nego u iskustvu, razumijevanju sustava, otpornosti na stres, planiranju, organizaciji, procjeni rizika i vođenju ljudi.

Osobno nikada nisam volio nazive programer ili developer. Vjerujem da budućnost pripada razvojnim inženjerima, ljudima koji razumiju tehnologiju, poslovanje i korisnike te znaju povezati sva ta područja u kvalitetno rješenje. 

Unatoč neizvjesnosti uslijed stalnih tehnoloških promjena, ali i onih na tržištu rada, Nikola bi svakako preporučio upis računarstva svima zainteresiranima, ako, kako nam je kazao, postoji iskrena ljubav prema tom području:

Ja to nisam upisao zbog dobrih primanja već zbog iskrenog zanimanja i ljubavi prema tome i tu je ključ. Međutim, savjetovao bih budućim studentima da se ne razvijaju samo kao programeri, nego kao inženjeri.

To znači da uz programiranje razvijaju razumijevanje poslovanja, komunikacije i rada s ljudima. Neka što prije traže praksu, rade vlastite projekte, pokušavaju svoje ideje pretvoriti u stvarne proizvode i nauče predstaviti ono što rade. Danas je za inženjera gotovo jednako važno razumjeti čovjeka koliko i tehnologiju.