Nađi posao u 2026: Koje AI vještine donose najveću platu
Skoči u vatru: juniorska plata AI operatera u 2026. godini iznosi 4.500 KM, dok obični copywriteri koji se oslanjaju na ‘magiju’ ChatGPT-a mole za mrvice. Ako misliš da je dovoljno znati napisati ‘napiši mi vic’, tvoja karijera je već na aparatima. Ti moraš postati onaj koji razumije mehaniku ispod haube, a ne samo vozač koji ne zna gdje se sipa ulje.
Deployment: Gdje se kod susreće sa željezom
Postavljanje modela na server nije ‘lagan proces’; to je hrvanje sa zavisnostima, verzijama kernela i mrežnim protokolima. U 2026. niko ne plaća za teoretičare. Firme traže ljude koji znaju postaviti svoj AI na web bez kucanja koda ili, još bolje, preko Docker kontejnera koji se ne raspadaju na prvi znak opterećenja. Čut ćeš zujanje ventilatora na serveru dok tvoj model žvače podatke – to je zvuk novca. Ako ne znaš kako funkcioniše jeftin deployment uz nula eura troška, spalit ćeš budžet firme brže nego što stigneš reći ‘vještačka inteligencija’.
WARNING: Nikada ne izlaži API ključeve u javnom kodu. Hakeri će ti isisati Azure kredit od 5.000 dolara za manje od 12 minuta dok ti spavaš. Koristi .env fajlove ili završi na prosjačkom štapu.
Normalizacija podataka ili kako ne spaliti GPU budžet
Podaci su prljavi. Oni su kao staro gvožđe puno rđe i gari. Ako ih samo ubaciš u model, dobićeš smeće. Majstori zanata znaju da je normalizacija za ML ključni korak koji razlikuje profesionalca od amatera. Zamisli da pokušavaš upaliti vatru mokrim drvima – tako izgleda treniranje modela na neobrađenim podacima. Postoje 3 greške kod normalizacije koje će ti srušiti preciznost na nulu. Sredi to odmah. 
Zašto se AI modeli ‘guše’ bez normalizacije? (Why It Works)
Fizika iza ovoga je prosta: neuronske mreže koriste gradijente za učenje. Ako su tvoje ulazne vrijednosti na skali od 1 do 1.000.000, a druge od 0 do 1, težinski faktori će poludjeti. To je kao da pokušavaš balansirati na žici dok ti neko baca vreće cementa u ruke. Skaliranje podataka na opseg [0,1] ili [-1,1] omogućava optimizatoru da klizi kroz prostor rješenja bez trzanja. Bez ovoga, tvoj ‘loss’ će skakati kao otkucaji srca u panici.
Privatnost i etika: Postani ‘Safe-Guard’ ekspert
U 2026. kazne za curenje podataka su brutalne. Ako znaš kako podesiti privatnost na AI uređajima, tvoja vrijednost na tržištu skače za 30%. Firme se boje tužbi. Ti moraš biti taj koji će popuniti AI impact assessment bez da angažuješ deset pravnika koji će isisati zadnju marku iz firme. Zaboravi na sterilne izvještaje; budi spreman da iskopavaš greške u logovima i blokiraš pristup modelima koji ‘haluciniraju’.
Da li je Prompt Engineering i dalje relevantan?
Kratko: Ne onako kako misliš. Pisanje ‘lijepih’ upita je hobi. Programiranje agenata koji sami pišu upite je posao. Nauči kako postati AI operater koji upravlja cijelim flotama botova.
Anatomija jednog ‘Screw-Up-a’: Zaboravljeni Bias
Desilo se to mom kolegi, starom vuku u ML-u. Pustio je model za predviđanje prodaje bez da je provjerio pristrasnost podataka. Model je odlučio da su kupci iz ruralnih područja ‘manje vrijedni’ jer je trening set bio pun podataka iz velikih gradova. Rezultat? Firma je izgubila 15% tržišta za jedan kvartal jer su reklame prestale ići tamo gdje su zapravo trebale. Lekcija: testiraj fairness bez muke prije nego što pritisneš ‘Run’. Popravka ovakve greške nakon što se desi je kao pokušaj da vratiš pastu za zube u tubu. Neće ići.
Hardverska realnost: Lokalni AI vs. Cloud
Prekini bacati pare na Azure ako možeš instalirati lokalni AI na svoj PC. To je test zrelosti. Ako ne znaš podesiti CUDA drajvere i naterati grafičku da se znoji dok vrti Llama-4 model, ti si samo korisnik tuđih usluga. Pravi majstori grade svoje rigove. Osjeti miris vrele elektronike – to je miris slobode od pretplata. Koristi Azure samo kad moraš i isključi te resurse čim završiš posao. Svaki minut neaktivnog servera je rupa u tvom džepu.