AI agenti 2026: Kodiranje bez programera ili nova mjehurić-buka?

Tri godine nakon ChatGPT-a, industrija je pronašla novi buzzword: AI agensi. Ne radi se više samo o chatbotovima koji elegantno formuliraju odgovore, već o sistemima koji — barem u demo verzijama — misle, koriste alate i djeluju autonomno. Anthropic, jedan od ključnih igrača, otvoreno je pomaknuo istraživačke prioritete s modela za generiranje teksta na one koji razumiju kontekst i donose odluke u realnom vremenu. To nije samo marketing: coding agensi već danas pišu, testiraju i dokumentiraju kod na temelju opisa na prirodnom jeziku. Alati poput Lovable i Bolt idu korak dalje — nudeći ne-tehničkim korisnicima mogućnost stvaranja funkcionalnih prototipova aplikacija bez ikakvog koda. Vibe coding (pisanje koda na osjećaj, bez dubokog znanja) više nije šala, već dokazana praksa u startup ekosustavu. Ali ovdje počinje problem: razlika između onoga što agensi mogu u kontroliranim uvjetima i onoga što rade u produkciji je — kao i uvijek — ogromna. Prema analizi GitHub Copilot-ovih metrika, 70% predloženog koda zahtijeva ručne izmjene prije implementacije. Drugim riječima, agensi pomažu, ali ne zamjenjuju.

Tko tada stvarno profitira? Startupi koji grade na vrhu ove infrastrukture — poput Replit ili Vercel — već integriraju agense u svoje platforme, smanjujući prag ulaska za ne-razvojne timove. No, rani signali sugeriraju da korisnici s minimalnim tehničkim znanjem i dalje zaostaju: prototipiranje je brže, ali skaliranje ostaje problem. Pravi signal ovdje je u tome tko kontrolira te alate — a to su, naravno, isti igrači koji ih razvijaju. Developer community reagira s karakterističnom dozom skepticizma. Na r/Programming se ponavlja isti obrazac: fascinirajuće demoi, ali pitanja o održivosti, sigurnosti i stvarnoj produktivnosti ostaju bez odgovora. Čak i ako agensi smanjuju vrijeme razvija za 30% (prema Anthropic-ovim internim testovima), pitanje je koliko toga dolazi od automatizacije a koliko od preskakanja kritičnih koraka. Za razliku od prethodnih valova AI hypea, ovdje postoji konkretan tržišni pomak: kompanije koje grade infrastrukturu za agense (npr. LangChain) dobivaju val investicija, dok one koje prodaju gotove rješenja još uvijek love use case koji će opravdati cijenu. Što je samo drugi način da se kaže: ekosustav se reorganizira, ali karta još nije podijeljena.

Konačno, važno je naglasiti da će uspješna implementacija AI agenata u razvoj softvera zahtijevati suradnju između različitih struka i kompetencija. To uključuje kako tehničke eksperte, tako i stručnjake iz područja poslovanja i ekonomije, koji moraju zajedno raditi na razvoju održivih i korisnih rješenja. Time će se omogućiti da se potencijal AI agenata iskoristi na najbolji mogući način, uz što manje negativnih posljedica.