Plata u AI sektoru 2026: Koje vještine donose novac?

Juniori koji su 2023. godine sanjali o plati od 150.000 dolara samo zato što znaju napisati ‘napiši mi pjesmu’ u ChatGPT-u, danas su nezaposleni. U 2026. godini, AI tržište rada više ne plaća za ‘promptanje’; ono plaća za arhitekturu, sigurnost i sposobnost da natjerate model da prestane lagati. Ako mislite da će vam certifikat od dva sata osigurati egzistenciju, odmah ugasite ovaj tab. Ovdje pričamo o prljavom poslu ispod haube, o vještinama koje zahtijevaju sate kucanja koda dok vam oči ne prokrvare i o tome zašto su inženjeri koji znaju ‘popraviti’ model plaćeni trostruko više od onih koji ga samo znaju ‘pokrenuti’.

Matematika iza plate: Zašto juniori više ne koštaju ništa

Direktna instrukcija za 2026: Zaboravite na titulu ‘AI Specialist’ i fokusirajte se na titulu ‘AI Integration Architect’. Do januara 2026. godine, prosječna plata za nekoga ko samo koristi gotove API-je pala je za 40%. Zašto? Zato što automatizacija jede samu sebe. Prava vrijednost leži u rješavanju problema ‘hallucination’ (halucinacija) i u optimizaciji lokalnih modela. Ako znate instalirati lokalni chatbot u firmu za manje od sat vremena, vi ste operativac. Ako znate spriječiti da taj chatbot ‘curi’ podatke, vi ste inženjer. Što je problem prljaviji, to je ček na kraju mjeseca veći. Sjetite se onoga što mi je rekao stari sistemski administrator u Sarajevu: ‘Mali, ne plaćaju te da kucaš, nego da znaš koju tipku ne smiješ pritisnuti’.

Da li je Python i dalje jedini alat koji mi treba?

Kratak odgovor: Ne. Iako je Python i dalje standard, u 2026. godini plata se zarađuje na poznavanju infrastrukture. Ako ne znate uraditi pravilno splitovanje podataka za AI, vaš model je smeće. Ako ne razumijete zašto je feature engineering ključ za tacan AI model, trošite resurse firme. Danas, poslodavci traže ljude koji razumiju ‘C++ backends’ za AI jer Python postaje previše spor za ‘edge computing’.

Anatomija jednog ‘Screw-Up-a’: Kako uništiti bazu i karijeru u 5 minuta

Postoji jedna specifična greška koju početnici prave: uvoz podataka bez čišćenja ‘outliera’. Gledao sam kako junior 2025. godine ‘sprži’ budžet od 10.000 eura za GPU trening jer nije primijetio da mu je baza podataka puna duplikata. Šest mjeseci kasnije, model je bio toliko neprecizan da je firma izgubila klijenta. Nemojte biti taj tip. Ako ne provjerite da li tvoj AI sistem curi podatke, vi niste inženjer, vi ste sigurnosni rizik. U AI-u, greška se ne vidi odmah. Ona tinja mjesecima dok vaš model tiho donosi katastrofalne poslovne odluke. To je razlika između plate od 2.000 KM i 12.000 KM. Jedan zna koristiti alat, drugi zna zašto alat griješi.

Nauka o materijalima: Zašto su RAG i Fine-tuning vaši novi najbolji prijatelji

Nemojte samo reći ‘koristim AI’. Objasnite kako gradite Retrieval-Augmented Generation (RAG) sisteme. To je proces gdje AI-u dajete ‘eksternu memoriju’ (vaše dokumente) umjesto da se oslanjate na ono što je naučio tokom treninga.

UPOZORENJE: Nikada nemojte pokretati fine-tuning na bazi koja nije prošla test debalansa. Ako imate data imbalance problem, vaš model će postati pristrasan. 120v struja vas može ubiti, ali loš AI model može ubiti cijelu firmu.

Korištenje RAG-a smanjuje troškove za 70% u odnosu na stalni fine-tuning. Firme u 2026. godini opsesivno štede na tokenima. Ako im pokažete kako da dobiju isti rezultat sa manje resursa, vi ste heroj. To je vještina koja donosi novac.

Kako najbrže naučiti AI vještine koje se plaćaju?

Prva stvar: Instaliraj Python za AI i napiši svoju prvu skriptu za automatizaciju dosadnog posla. Ne kupuj kurseve od 500 eura. Sve što ti treba je dokumentacija i jedan stari PC koji ćeš pretvoriti u AI server.

Zašto nikada ne smijete vjerovati ‘Out-of-the-box’ modelima

Svaki model halucinira. To je fizika neuronskih mreža. Ako ne znate prepoznati hallucination u 2 minuta, niste spremni za tržište. Inženjeri koji znaju implementirati ‘guardrails’ (zaštitne ograde) oko modela su trenutno najtraženija roba. Oni koji znaju izmjeriti uspjeh AI modela kroz metrike koje nisu samo ‘accuracy’, nego i ‘latency’ i ‘cost-per-inference’. Budite grubi prema svom kodu. Ako radi iz prve, nešto nije u redu. Testirajte ga sa najgorim mogućim podacima. Natjerajte ga da pukne. To je jedini način da mu vjerujete u produkciji.

Finansijska realnost: Gdje je novac u BiH i regionu?

U 2026. godini, najveće plate u regionu ne dolaze iz ‘tech’ firmi, već iz tradicionalnih sektora koji se modernizuju. Banke, proizvodni pogoni koji uvode kontrolu kvaliteta uz AI, i logistika. Oni imaju novac, ali nemaju znanje. Ako znate ubaciti AI u njihov CRM i automatizovati prodaju, vi ste zlatna koka. Ne tražite posao tamo gdje svi znaju AI. Tražite ga tamo gdje ga niko ne razumije, ali ga svi trebaju. To je tržišna arbitraža. Zaključak? Prestanite biti korisnici. Postanite graditelji. Slather-ajte to znanje na sebe kao što bi slather-ali ljepilo na drvo prije stezanja. Bit će naporno, boljet će vas leđa od stolice, ali 2027. godine ćete mi zahvaliti.