IT prekvalifikacija u 2026: Plan učenja za 3 meseca
Fakultetska diploma u IT sektoru košta te četiri godine života i barem 30.000 KM izgubljenog vremena. Ti imaš 90 dana i tvoj laptop koji se grije kao peć na drva. Ako misliš da ćeš do posla doći gledajući YouTube tutorijale dok jedeš čips, odmah ugasi ovaj prozor. Ovo nije kurs za ‘osjećaj se dobro’, ovo je operacija na otvorenom srcu tvoje karijere.
Zašto ti treba workstation, a ne igračka (Tool Snob perspektiva)
Ne možeš graditi neboder sa plastičnim čekićem. Za 2026. godinu, tvoj glavni alat nije samo procesor, već VRAM. Ako tvoja mašina nema barem 16GB RAM-a i solidnu grafičku, tvoj pokušaj učenja AI modela će završiti mirisom paljene plastike. Osjetit ćeš taj specifičan, oštar miris ozona i pregrijanih bakarnih vodova čim pokreneš prvi lokalni LLM. To je miris neuspjeha. Investiraj u polovni ThinkPad ili nabudži desktop. Bez alata nema zanata. Pročitaj više o tome koja znanja za AI karijeru su zapravo bitna prije nego baciš pare na pogrešan hardver.
Šta ako nemam budžet za novu opremu?
Ne kupuj novo. Traži ‘refurbished’ radne stanice iz banaka ili osiguravajućih kuća. One su građene da traju deceniju, a ne dvije godine garancije. Izbjegavaj sjajne ekrane i RGB lampice. Tebi treba sirova snaga, a ne estetika.
Mjesec 1: Čišćenje mozga i kucanje koda do žuljeva
Prvih 30 dana zaboravi na ‘AI agente’. Moraš naučiti logiku. Ako ne znaš kako funkcioniše petlja, ne možeš popraviti ni pokvaren toster, a kamoli Python skriptu. Kreni sa Pythonom, ali ne onim iz udžbenika. Piši skripte koje ti sortiraju račune ili automatizuju dosadne mailove. Osjetićeš otpor tastature pod prstima, onaj suvi klik mehaničkih tastera dok se boriš sa ‘SyntaxError’ u dva ujutro. Nemoj odustati. Kodiranje je fizički rad za mozak. Iskoristi ovaj plan učenja bez diplome kao tvoj kompas kroz ovu džunglu.
WARNING: Nikada ne kopiraj kod koji ne razumiješ direktno u svoj projekt. 120-voltni šok za tvoju karijeru je kada tvoj model počne ‘halucinirati’ jer si ubacio neprovjeren kod sa Stack Overflowa. Provjeri svaki red.

Mjesec 2: Lokalni LLM i mračna strana automatizacije
Sada kada znaš osnove, vrijeme je da instaliraš svoj prvi mozak u mašinu. U 2026. godini, niko te neće plaćati da pišeš ‘Hello World’. Plaćaće te da podesiš lokalni model koji ne šalje podatke kompanije na tuđe servere. To je prljav posao. Biće znoja. Biće psovki. Moraš naučiti kako da instaliraš lokalni LLM za manje od 10 minuta, ali i kako da ga natjeraš da ne laže. Tu na scenu stupa temperatura parametra. Ako ga postaviš previsoko, tvoj bot će postati pijanac koji izmišlja činjenice. Postavi ga nisko, i dobićeš robotski hladnu preciznost.
Mjesec 3: Portfolio koji ne izgleda kao smeće
Zadnjih 30 dana gradiš nešto što radi. Ne tutorijal projekt, nego alat koji rješava problem. Napravi AI agenta koji analizira lokalne oglase za posao i javlja ti kad se pojavi nešto realno. Nauči kako da postaneš ozbiljan prompt engineer, a ne samo ‘lik koji priča sa ChatGPT-om’. Tvoj portfolio mora mirisati na iskustvo, a ne na copy-paste.
Da li mi treba certifikat sa Coursera-e?
Ne troši pare na papire koje niko ne gleda. Poslodavca u 2026. zanima tvoj GitHub. Pokaži im kod koji radi, a ne PDF sa tvojim imenom i logotipom neke platforme.
Anatomija promašaja: Zašto 90% ljudi odustane
Najveća greška je ‘Tutorial Hell’. To je stanje u kojem gledaš video, ponavljaš korake, i misliš da učiš. To je laž. Učenje počne tek kada video prestane, a tvoj kod izbaci grešku koju niko na internetu nije objasnio. Tada moraš ‘kopati’ po dokumentaciji. Osjetit ćeš mentalni umor, onaj tupi bol u potiljku nakon 6 sati buljenja u ekran. To je tvoj mozak koji se fizički mijenja. Ako ne boli, ne učiš. Za šest mjeseci, tvoj kod će ili raditi, ili će tvoj laptop skupljati prašinu dok se ti žališ na ‘loše tržište’. Izbor je tvoj. Donosimo ti listu za najplaćenije IT poslove u 2026 kako bi znao gdje da ciljaš svoje napore.
Zakon i red: Code Reality Check
Napomena: Prema propisima iz 2026., svaki AI model koji koristiš u komercijalne svrhe mora imati jasan ‘Audit Log’. Ako tvoj kod nema ugrađenu provjeru curenja podataka, tvoj klijent može dobiti kaznu veću od tvoje godišnje plate. Nemoj biti taj lik. Uvijek dodaj ljudski nadzor u procese. Sigurnost je bitnija od brzine. Završi posao kako treba ili ga nemoj ni počinjati.


Ova objava mi je baš potakla razmišljanje o tome koliko je danas važno ne samo imati tehničko znanje, već i praktično iskustvo i sposobnost da taj znanje primijeni u realnim projektima. Učenje putem tutorijala je super, ali prava snaga dolazi kada se suočiš s problemima i naučiš ih sam riješiti. Slažem se s
Ovaj post mi je otvorio oči za to koliko je ključno odmah početi sa praktičnim radom i stvaranjem portfolija, umjesto da se gubimo u beskonačnim tutorijalima i certifikatima. Ja sam se ranije mnogo oslanjao na online kurseve, ali shvatio sam da je prava vrijednost u konkretnom iskustvu. Posebno mi se sviđa ideja da se fokusiram na projekte koji zaista rješavaju problem, a ne na providne tutorijalne scenarije. Kada sam radio na vlastitom projektu automatskog slanja oglasa, naučio sam više nego iz desetina kurseva. Koje konkretne prve korake vi preporučujete za nekoga, poput mene, koji želi napraviti snažan portfolio, a da pri tome ne potroši previše na opremu ili skupe kurseve? Do koje mjeri je bolje fokusirati se na coding ili na promt inženjerstvo u početnoj fazi?