Niža cijena koda, viša cijena znanja

AI ubrzava razvoj i spušta prag za izradu digitalnih rješenja, ali istodobno povećava važnost arhitekture, integracija, domenskog znanja i odgovornosti za konačni rezultat

Vibe coding postao je jedan od najzanimljivijih novih pojmova u svijetu razvoja softvera. Ideja je jednostavna: umjesto da programer ručno piše velik dio koda, korisnik kroz razgovor s AI alatom opisuje što želi postići, a umjetna inteligencija generira kod i postupno razvija rješenje. Ono što je donedavno zahtijevalo sate ili dane rada danas se u određenim slučajevima može pretvoriti u funkcionalni prototip za nekoliko sati.

Za eCommerce industriju to je posebno zanimljiv razvoj. Web trgovine sve su složeniji sustavi koji povezuju korisničko iskustvo, katalog proizvoda, plaćanje, dostavu, skladište, ERP, CRM, loyalty programe, analitiku i niz drugih komponenti. Istodobno, klijenti imaju sve veća očekivanja i sve manje razumijevanja za rokove koji su prije bili uobičajeni u razvoju digitalnih proizvoda.

Ako AI može generirati dio koda u djeliću vremena potrebnog čovjeku, logično se nameće pitanje: što to znači za poslovanje eCommerce i digitalnih agencija? Hoće li se smanjiti potreba za razvojnim timovima, hoće li cijene razvoja pasti i hoće li klijenti sve više samostalno izrađivati digitalna rješenja?

Odgovori Igora Vrdoljaka iz Netgena, Ernesta Antolovića iz Shipshapea i Tomislava Bilića iz Inchooa pokazuju da je stvarnost nešto složenija. AI doista mijenja način rada razvojnih timova, ali istodobno mijenja i samu definiciju vrijednosti koju agencija donosi klijentu. Što je lakše i jeftinije proizvesti kod, to postaju važniji odluka što treba napraviti, način na koji će se različiti sustavi povezati i odgovornost za ono što je na kraju pušteno u produkciju.

Od prototipa do produkcije još je uvijek dug put

Jedna od najvećih prednosti AI alata upravo je brzina. Ideja koja bi prije zahtijevala tjedne planiranja i razvoja danas se može pretvoriti u funkcionalni prototip za nekoliko dana, a ponekad i znatno brže. To mijenja način na koji razvojni timovi razgovaraju s klijentima jer se o mogućem rješenju više ne mora nužno razgovarati samo kroz specifikacije, wireframeove i prezentacije. Ideja se može relativno brzo pretvoriti u nešto što se može pokazati, testirati i komentirati.

U Netgenu taj trend vide izrazito pozitivno, ali uz jasnu granicu između prototipa i produkcijskog sustava.

“Vibe coding dramatično je spustio prag ulaska u razvoj softvera i ideja se danas često može pretvoriti u funkcionalan prototip u par dana, što je sjajno za validaciju koncepata. Međutim, između prototipa i produkcijskog sustava i dalje stoji ozbiljan posao u kojem je ključan ispravan angažman različitih vrsta stručnjaka koji će koristiti AI alate, ali i spriječiti produciranje AI slopa“, upozorava Igor Vrdoljak, vlasnik i suosnivač agencije Netgen.

Upravo se na toj razlici temelji jedan od ključnih zaključaka razgovora sa sugovornicima. AI može vrlo brzo proizvesti funkcionalnost koja izgleda uvjerljivo, ali to ne znači da je ona spremna za stvarno poslovno okruženje.

Ključne granice AI alata

Kod eCommercea je ta razlika posebno važna. Web trgovina ne postoji sama za sebe. Povezana je s nizom drugih sustava, a greška u jednom dijelu može imati izravne posljedice na prodaju, korisničko iskustvo ili financijski rezultat. Kod koji dobro funkcionira u izoliranom primjeru može se pokazati problematičnim kada ga treba uklopiti u postojeću arhitekturu, povezati s ERP-om ili payment gatewayem, zaštititi od sigurnosnih prijetnji i osigurati da pouzdano radi pod velikim opterećenjem.

Ernest Antolović, partner u agenciji Shipshape, upravo tu vidi jednu od ključnih granica današnjih AI alata: “AI dobro generira rješenje unutar poznatog konteksta, ali ne snosi posljedice kad taj kontekst nije potpun. U eCommerceu se bavimo integracijama prema ERP-ovima, payment gatewayima, dobavljačima, Loyalty sustavima i sl. Tu problem rijetko bude ‘kako napisati kod’, nego kako implementirati sve sustave u funkcionalnu cjelinu, te što se događa u rubnim slučajevima koje nitko nije predvidio”.

Drugim riječima, AI je vrlo dobar u proizvodnji pojedinačnih dijelova rješenja, ali vrijednost ozbiljnog razvojnog tima nalazi se u razumijevanju cijelog sustava.

Tomislav Bilić, osnivač i direktor osječke agencije Inchoo, naglašava kako kod vibe codinga vidi dva ključna rizika. Prvi je nepoznavanje koda, jer korisnik često ne zna što se točno nalazi “ispod haube” pa ne može samostalno riješiti dublje sigurnosne propuste ili složene kvarove. Drugi rizik odnosi se na ubrzano stvaranje tehničkog duga jer nakupljanje slojeva koda koji nitko u potpunosti ne razumije može otežati dugoročno održavanje ozbiljnih sustava.

AI već postaje dio svakodnevnog rada

Bez obzira na različite poglede na vibe coding, sva tri sugovornika potvrđuju da AI alati više nisu eksperiment, nego dio svakodnevnog rada njihovih razvojnih timova.

U Netgenu se AI koristi kroz gotovo sve faze isporuke digitalnih rješenja. Agentski alati poput Claude Codea i Codexa koriste se za generiranje koda, pisanje testova, migraciju legacy koda i dokumentaciju, ali i kao pomoć pri arhitekturi. Research i design timovi koriste alate poput Lovablea, Figme i Claude Designa za izradu brzih prototipova, dok AI pomaže i product ownerima u istraživanju projektne domene, analizi sastanaka, upravljanju specifikacijama i izradi dokumentacije.

Sličan pristup postoji i u Shipshapeu, gdje se AI koristi u svim fazama projekta, od analize zahtjeva do generiranja i refaktoriranja koda, testiranja i rada s postojećim sustavima.

U Inchoou AI je također svakodnevni alat, ali Tomislav Bilić pritom posebno naglašava razliku između AI-assisted developmenta i pravog vibe codinga. Kod profesionalnog razvoja uz pomoć AI-ja developer i dalje mora razumjeti što gradi, donositi arhitekturne odluke, pregledavati generirani kod, testirati ga i preuzeti odgovornost za rezultat.

Upravo je odgovornost jedna od riječi koja se kroz odgovore sva tri sugovornika pojavljuje u različitim oblicima.

Manje programiranja, više odlučivanja

Ako AI preuzima sve veći dio rutinskog programiranja, prirodno je pitanje gdje se onda pomiče vrijednost rada razvojne agencije.

Prema Antoloviću, odgovor je prilično jasan: vrijednost se pomiče s programiranja prema odlučivanju. “Zato mislim da AI smanjuje vrijednost samog programiranja, ali povećava vrijednost dobrog odlučivanja. Klijent sve manje plaća agenciju zato što zna programirati, nego bi je trebao angažirati jer zna što treba napraviti i kako to povezati s onim što već postoji”, naglasio je.

To je možda i najvažnija promjena koju AI donosi u poslovanje eCommerce agencija. Ako je ranije dio konkurentske prednosti bilo moguće graditi na sposobnosti da se određena funkcionalnost razvije brže ili kvalitetnije od konkurencije, sada AI tu razliku postupno smanjuje.

To, međutim, ne znači da razvojni tim postaje manje važan. Naprotiv, mijenja se struktura njegova rada jer se manje vremena troši na rutinsko pisanje koda. Developer postaje svojevrsni orkestrator AI alata, ali pritom mora imati dovoljno široko znanje da razumije posljedice odluka koje donosi.

U Netgenu taj pomak već vide u svakodnevnom radu. “Uloge u timu se stapaju pa developeri sve više orkestriraju AI agente i šire svoju domenu ekspertize, a težište inženjerskog posla seli se s pisanja koda na arhitekturu, review i verifikaciju“, objašnjava Vrdoljak. On pritom dodaje kako važan dio posla postaje i bolje upravljanje očekivanjima klijenata, jer AI stvara dojam da je sve gotovo za dan pa razlika između inicijalnog i uvjerljivog prototipa i produkcijskog sustava mora ostati jasna.

To je važna promjena i za same agencije. Ako se razvojni proces može značajno ubrzati, više nije dovoljno samo povećavati broj developera kako bi se povećao kapacitet. Organizacije moraju promisliti kako je tim strukturiran, koje se aktivnosti automatiziraju i gdje stručnjaci mogu ostvariti najveću vrijednost.

Novi segment posla za agencije

Jedna od posljedica sve veće dostupnosti AI alata jest promjena očekivanja klijenata. Ako je moguće generirati funkcionalnu aplikaciju ili dio webshopa u nekoliko sati, zašto bi profesionalni razvoj trajao tjednima?

Upravo je to jedan od izazova s kojima se agencije već suočavaju.

Tomislav Bilić navodi primjer projekta na kojem je tehnička osoba s klijentove strane uz pomoć AI-ja razvijala specifično rješenje i kroz nekoliko iteracija tražila mišljenje Inchoovog developera. Nakon toga od agencije je zatraženo da taj kod pusti u produkciju uz obrazloženje da ga je Inchoo već pregledao.

Situacija vrlo dobro ilustrira novu vrstu rizika. Pregled dijela koda nije isto što i preuzimanje odgovornosti za cijeli sustav.

“Claude može generirati vrlo dobar kod, ali Claude neće preuzeti odgovornost ako taj kod izazove problem u webshopu. Tu će odgovornost klijent i dalje očekivati od nas. Zato se vrijeme developmenta ne može promatrati samo kroz vrijeme potrebno da se kod generira. Netko ga mora razumjeti, provjeriti u kontekstu postojećeg sustava, testirati i na kraju stati iza njega”, naglašava Bilić.

Zbog toga se mijenjaju i interni procesi agencija. U Inchoou su počeli jasnije definirati u ponudama, ugovorima i onboarding dokumentaciji kako tretiraju kod i komponente koje su klijenti ili treće strane izradile uz pomoć vibe codinga. Ako agencija treba preuzeti odgovornost za takav kod, on mora proći njezin standardni review, QA i deployment proces.

To je potencijalno važan novi segment posla za agencije: ne samo razvoj novog sustava, nego i provjera, stabilizacija i preuzimanje odgovornosti za rješenja koja su nastala uz pomoć AI alata.

“AI će skratiti put do 80 posto rješenja”

Iako AI može automatizirati velik dio razvoja, ključni problem ostaje isti: napraviti ono što je potrebno, na pravi način i u kontekstu konkretnog poslovanja.

Igor Vrdoljak taj odnos opisuje kroz vrlo slikovitu podjelu: “AI alat će generirati dizajn i kod, ali rizici i odgovornost ostaju na ljudima i tvrtkama koje isporučuju proizvod. AI će skratiti put do 80 posto rješenja, no iskustvo i strateško promišljanje odlučuju hoće li onih zadnjih 20 posto izdržati stvarni svijet.”

U eCommerceu tih posljednjih 20 posto često predstavlja upravo ono što je najteže. Kako povezati webshop s ERP-om? Kako osigurati ispravnu sinkronizaciju zaliha? Što se događa kada payment gateway vrati neočekivani odgovor? Kako sustav reagira na istodobnu kupnju posljednjeg dostupnog proizvoda? Kako se rješenje ponaša pod velikim opterećenjem? Kako zaštititi korisničke i poslovne podatke?

To nisu pitanja koja nestaju zato što je kod lakše generirati.

Naprotiv, što je jednostavnije proizvesti pojedinačnu komponentu, to postaje važnije razumjeti njezinu ulogu u cijelom sustavu.

Od izvođača web shopa prema poslovnom partneru

Upravo zbog toga sva tri sugovornika očekuju da će se uloga eCommerce agencija nastaviti širiti.

Antolović smatra da će se eCommerce agencije morati pomaknuti od “izvođača webshopa” prema tehnološkom i poslovnom partneru. Programiranje neće nestati, ali više neće biti nužno glavno usko grlo u rješavanju problema.

Vrijednost se prema njegovu mišljenju sve više seli prema razumijevanju poslovanja, UX-u, integracijama i sposobnosti da se identificira gdje tehnologija može konkretno utjecati na prihod, maržu ili konverziju.

U tom kontekstu posebno je zanimljiva mogućnost kombiniranja podataka i AI-ja u pozadinskim poslovnim procesima. Predviđanje potražnje, upravljanje zalihama, dinamičko formiranje cijena i segmentacija kupaca samo su neki od primjera u kojima AI može imati izravan poslovni učinak.

Ključ pritom nije koristiti AI zato što je aktualan, nego zato što rješava konkretan poslovni problem.

“U takvom okruženju AI je vrlo moćan alat, ali nije strategija. Tehnologija će postati sve dostupnija, dok će duboko razumijevanje poslovanja i domensko znanje postati sve veća konkurentska prednost”, naglašava Antolović.

Ako gotovo svaka tvrtka može uz pomoć AI-ja izraditi osnovnu aplikaciju ili webshop, puno je teže brzo izgraditi razumijevanje specifičnosti određene industrije, njezinih procesa, kupaca, nabave, logistike, marži i regulatornih zahtjeva.

Zbog toga Antolović očekuje i snažniju specijalizaciju agencija. Umjesto da pokušavaju biti dobre u svemu, uspješne agencije morat će sve dublje razumjeti određene industrije i niše.

AI kao test kvalitete razvojnih organizacija

Tomislav Bilić upozorava da AI ne povećava automatski kvalitetu razvoja, nego prije svega pojačava postojeće sposobnosti organizacije. On ističe da AI djeluje kao pojačivač postojećeg stanja pa tako dobrim razvojnim organizacijama pomaže da budu još bolje, dok kod onih sa slabijim procesima može učiniti da brže stvaraju tehnički dug.

Bilić se pritom poziva na DORA istraživanja prema kojima je korištenje AI alata među tehnološkim profesionalcima vrlo rašireno, a velik dio korisnika smatra da im AI povećava produktivnost. Istodobno, iskustva razvojnih timova pokazuju da se vrijeme ušteđeno na generiranju koda često ponovno troši na njegovu provjeru i verifikaciju.

To otvara zanimljiv paradoks: AI smanjuje vrijeme potrebno za stvaranje koda, ali povećava važnost procesa koji osiguravaju da taj kod bude kvalitetan. Drugim riječima, produktivnost ne nastaje jednostavnim pritiskom na gumb “generate”. Ona nastaje kada se AI uklopi u kvalitetan razvojni proces.

Mijenja se i ekonomija razvoja softvera

Najdublja promjena možda ipak neće biti tehnička, nego ekonomska.

Ako AI nastavi smanjivati vrijeme i trošak potrebne za izradu softvera, tržište bi moglo dobiti ono što Antolović naziva svojevrsnom masovnom proizvodnjom softvera. Bit će moguće brže i jeftinije pokretati nove aplikacije, testirati poslovne ideje i razvijati proizvode koji su prije zahtijevali znatno veća ulaganja.

Pritom oskudni resurs postaju ljudi koji znaju definirati pravi problem, odabrati odgovarajuće rješenje, povezati ga s postojećim sustavima, provjeriti radi li kako treba i preuzeti odgovornost za konačni rezultat.

To će se neminovno odraziti i na poslovne modele digitalnih agencija. Model u kojem se vrijednost dominantno računa kroz broj developera i broj odrađenih sati mogao bi biti pod sve većim pritiskom.

Ako je za određeni zadatak nekada bilo potrebno 100 sati rada, a AI ga omogućuje završiti za 30 sati, klasični model naplate vremena prirodno dolazi u pitanje. To ne znači da će satnica nestati, ali otvara prostor za produktizirane usluge, manje i specijaliziranije timove te modele koji su snažnije povezani s isporučenom vrijednošću.

Neće nestati razvojni timovi, ali će izgledati drukčije

Zanimljivo je da nijedan od trojice sugovornika AI ne promatra kao jednostavnu zamjenu za razvojne timove. Naprotiv, zajednički zaključak je da će se posao developera promijeniti.

Manje vremena bit će potrebno za rutinsko pisanje koda, a više za razumijevanje poslovnog problema, arhitekturu, upravljanje AI alatima, review, testiranje, sigurnost i integracije.

Istodobno će se širiti kompetencije pojedinaca. Developer će morati razumjeti više aspekata proizvoda, dizajner će moći brže prototipirati, product owner će imati snažnije alate za analizu, a cijeli tim moći će ranije testirati različite koncepte.

Vrdoljak zato smatra da agencije AI ne bi trebale promatrati samo kao brži način rada po starom procesu, nego kao priliku da cijeli razvojni proces postave iznova. “Kod nas se to vidi na nekoliko razina: projekti sve češće kreću od funkcionalnog prototipa umjesto opsežne specifikacije, pa u ranoj fazi jeftino testiramo više koncepata i smjer biramo na temelju nečeg opipljivog. Uloge u timu se stapaju pa developeri sve više orkestriraju AI agente i šire svoju domenu ekspertize, a težište inženjerskog posla seli se s pisanja koda na arhitekturu, review i verifikaciju”, naglašava Vrdoljak dodajući pritom kako važan dio posla postaje i bolje upravljanje očekivanjima klijenata jer AI stvara dojam da je sve gotovo za dan pa zato upozorava da razlika između inicijalnog i uvjerljivog prototipa te produkcijskog sustava mora ostati jasna.

Stručnost ne nestaje, nego postaje vidljivija

Vibe coding stoga ne znači kraj profesionalnog razvoja softvera. Prije znači da se mijenja ono što tržište od profesionalnog razvoja očekuje. AI može napraviti više koda, brže generirati prototip, pomoći u testiranju, dokumentaciji i refaktoriranju. Može smanjiti količinu rutinskog rada i omogućiti manjim timovima da naprave više. Ali ne uklanja potrebu za razumijevanjem poslovnog procesa, kvalitetnom arhitekturom, sigurnošću, integracijama, testiranjem i dugoročnim održavanjem. Još važnije, AI ne preuzima odgovornost za rezultat.

Upravo će zato najveću vrijednost imati agencije koje uspiju spojiti dvije stvari: sposobnost maksimalnog korištenja AI alata i duboko razumijevanje onoga što klijent zapravo pokušava postići.

Kako to sažima Antolović, “nije dovoljno znati napraviti webshop“. U budućnosti će biti važnije razumjeti kako određena kategorija posluje, kako se formiraju cijene, kako funkcionira nabava i zalihe, što utječe na konverziju, koje su specifičnosti kupaca i gdje tehnologija može konkretno povećati prihod ili smanjiti trošak.

AI tako ne uklanja stručnost iz razvoja eCommerce rješenja. Paradoksalno, upravo time što tehnologiju čini dostupnijom nego ikad, stručnost postaje još važnija. Razlika više nije samo u tome tko može nešto napraviti, nego tko zna što treba napraviti, zašto to treba napraviti i može li stati iza rezultata kada rješenje počne raditi u stvarnom svijetu.