AI agenti trebali su nas osloboditi rada – zašto sada radimo više nego ikad?

"Vibe kodiranje" trebalo je biti opušteno. Bivši istraživač OpenAI-a Andrej Karpathy prvi put je upotrijebio ovaj izraz u veljači 2025. godine kako bi opisao novu vrstu programiranja, gdje inženjeri mogu izraditi stvari jednostavnim razgovorom s modelima umjetne inteligencije. Bio je to razvoj softvera "kod kojeg se potpuno prepuštate vibracijama", rekao je.

Međutim, godinu dana kasnije, kako se to kaže, osjeća se loša "vibra".

Daleko od toga da je implementacijom sve sposobnijih agenata za kodiranje pokretanih umjetnom inteligencijom, uključujući Claude Code tvrtke Anthropic PBC i Codex tvrtke OpenAI, inženjerima omogućuju uživanje u dokolici, u posljednjih se nekoliko mjeseci stvorila svojevrsna paranoja produktivnosti kod čelnih ljudi, pa posljedično i kod njihovih zaposlenika. Ovi agenti su izgrađeni ne za puko generiranje teksta ili slika, kao što je slučaj s chatbotovima namijenjenima za komunikaciju s potrošačima. Umjesto toga, AI agenti planiraju, izvršavaju i dovršavaju zadatke umjesto svojih korisnika, pa čak stvaraju i vlastite agente koji će obavljati posao umjesto njih. Među ostalim, to znači izradu i otklanjanje pogrešaka u aplikaciji, zakazivanje sastanka ili kupnju hlača, i sve to uz minimalan nadzor osobe (korisnika). Činjenica da AI agenti mogu generirati više koda od prosječnog programera, i to u kraćem vremenskom roku, pretvorila se u percepciju da oni to upravo i moraju. Kao što je predsjednik OpenAI-a, Greg Brockman, nedavno objavio na X-u, "svaki trenutak kada vaši agenti ne rade, imate osjećaj kao da ste propustili priliku".

Je li to sebično? Naravno, i to nedvojbeno. Ako itko može profitirati od kompulzivne povezanosti ljudi s agentima za kodiranje, to je OpenAI. Međutim, Brockmanova objava dotaknula se nove i rastuće vrste maksimalizma produktivnosti koji kulturu radoholizma stavlja u "mlazni pogon"; kulturu koja je već udomaćena u tehnološkom sektoru.

"Bilo je trenutaka kada bi se moja supruga ustala oko osam sati ujutro i pitala me: 'Koliko si već budan?' A ja bih rekao: 'Probudio sam se u pet. Ma, pišem kod'", kaže Alex Balazs, glavni tehnološki direktor tvrtke Intuit. A, moguće je da je, u najmanju ruku, nagovarao AI agenta da napiše kod umjesto njega, što ga je, kako svjedoči, navelo na još predaniji rad na Intuitovu kodu nego ikad prije.

Prema aktualnom istraživanju Sveučilišta Kalifornija u Berkeleyu koji se provodi na organizaciji s 200 zaposlenika, čak i kad zaposlenici prebacuju posao na AI agente, svejedno imaju dulje radne sate. Neki inženjeri također otvoreno priznaju kako proživljavaju "umor od umjetne inteligencije" zbog stalnog straha od propuštanja sljedećeg velikog otkrića za koje se uvijek čini da je udaljeno tek jedan korak. "Imate osjećaj gotovo ovisnosti o tome", kaže Andrew Wirick, potpredsjednik proizvoda u DocuSketchu, softverskoj tvrtki usmjerenoj na poslove obnove nekretnina nakon izvanrednih oštećenja poput poplava, požara i dr. "To je kao: 'O, moj Bože, moram imati još nekoliko ovakvih interakcija svaki dan. Kako da ih još nekoliko ostvarim prije nego odem spavati?'"

Kao i mnogi drugi, Wirick kaže da je krajem studenog bio "na Claude pilulama" kada je testirao najnoviji Anthropicov model, Opus 4.5. Pokrenuo ga je za izradu prototipa za značajku u aplikaciji DocuSketch – zadatak koji bi inače dodijelio jednom od svojih inženjera. Nakon samo dvadeset minuta korištenja modela, točnije rečeno nakon što je gledao kako model raščlanjuje zadatak i zapravo ga izvršava, Wirick kaže da je osjetio kao da mu je mozak iznova počeo raditi. "Odjednom si u raspoloženju tipa: 'Opa! Pa ja sam u drugom svijetu'", kaže.

To je redefiniralo očekivanja inženjera u DocuSketchu. Wirick kaže kako u tvrtki sada prate "dnevne interakcije" inženjera s agentima za kodiranje, a pretpostavljaju kako je produktivnost tima veća što je veći broj interakcija. Osim toga, prate i učinkovitost tih interakcija. Jednom tjedno Claude Code objavljuje pojedinačna izvješća za inženjere o svim slučajevima njihovog "zaglavljivanja" s agentom u neučinkovitim petljama i daje savjete kako izbjeći takve obrasce.

 

Alex Salazar, glavni izvršni direktor i suosnivač startupa za umjetnu inteligenciju Arcade.dev, kaže da rutinski pregledava Claude Code račune tvrtke na kojima može provjeriti koliko njegovi inženjeri koriste alat, i koliko su puta bili prozvani da ne troše dovoljno novca (nedovoljno koriste AI agenta). "Pa ih tada opomenem, u smislu: 'Dečki, ne trudite se dovoljno'”, kaže. Primijetio je nakon prvog od ovakvih sastanaka u stilu "probudite se" kako su računi tvrtke za AI agente deseterostruko porasli što je trošak koji smatra napretkom.

Ova frenetična energija koja okružuje agente za kodiranje barem dijelom dolazi od viših rukovoditelja poput Balazsa, Wiricka i Salazara, koji su se već odavno udaljili od svakodnevnog kodiranja, a sada koriste AI agente za samostalnu izradu softvera, bilo zbog puke funkcionalnosti, bilo iz zabave. "Za mene osobno, to je zamijenilo videoigre", kaže Salazar, koji je nedavno dogovorio posao s velikim klijentom iz sektora financija za izradu potpuno nove demo aplikacije za korisničku podršku.

Kada uprava počne uživati ​​u stvaranju prototipova, to naravno mijenja očekivanja svih ostalih. Međutim, na isti način takvo ponašanje može navesti čelnike na nerealno razumijevanje stvarnog povećanja produktivnosti umjetne inteligencije. Nedavno istraživanje konzultantske tvrtke Section pokazalo je da unatoč izjavama 40 posto rukovoditelja na upravljačkim pozicijama kako su im alati umjetne inteligencije uštedjeli barem osam sati tjedno, nemalih 67 posto zaposlenika na nižim pozicijama je izjavilo kako im je umjetna inteligencija uštedjela manje od dva sata, ako im je uopće uštedjela vrijeme.

Salazar priznaje kako dio te neusklađenosti može biti posljedica osjećaja susreta s nečim dosad neviđenim. Samostalna izrada nečega može se činiti produktivnijom od delegiranja i donošenja odluka na koje čelne osobe neke tvrtke obično utroše i nekoliko dana. Međutim, isto tako ističe kako obični zaposlenici možda podcjenjuju potencijal ovih alata, dijelom zato što su upravo oni ti koji moraju preispitati način na koji alati rade. "Implicitno se od njih traži da pronađu vrijeme za istraživanje i eksperimentiranje, no očekivanja od njih u izvršavanju svakodnevnih radnih zadataka nisu promijenjena kako bi se oslobodilo vrijeme za tako što", kaže.

A da ne govorimo o prirodnim strahovima od gubitka radnog mjesta. Nadalje, Salazar prepričava kako se nedavno pripremao za angažiranje vanjskog pružatelja usluga web administriranja, ali je odlučio to ne učiniti sada kada je njegov marketinški tim počeo koristiti AI agente za samostalno ažuriranje mrežne stranice tvrtke.

Nije samo slučaj da viši rukovoditelji, oboružani AI agentima, izlaze izvan okvira ustaljenih metoda. U Intuitu se voditelji proizvoda i dizajneri potiču da sami kodiraju svoje značajke u QuickBooksu, kaže Balazs. Intuit još nije predstavio ove prototipove kupcima, ali "barem sada voditelj proizvoda može doći do inženjera i reći: 'Želim nešto ovakvo'", dodaje.

U najboljem slučaju, to ubrzava proces od ideje do implementacije. I zaista je tako. Naime, Balazs kaže kako su inženjeri u Inuitu sada produktivniji za čak 30 posto na temelju mjerenja brzine kojom generiraju i isporučuju kod, no isto tako priznaje kako to može dovesti do poremećaja u radnim odnosima. "Ove su uloge bile vrlo strogo definirane u smislu odgovornosti te s jasnim točkama primopredaje", kaže. "Sada postajemo svjesni kako mnoge od tih uloga postaju hibridne."

 

U svojoj studiji, istraživači s Berkeleyja nazvali su ovaj razvoj događaja dinamičkim "proširenjem zadatka". Otkrili su da to može povećati već rastuće radno opterećenje inženjera, zahtijevajući od njih da provode vrijeme na čišćenje kreacija svojih kolega, nedovoljno potkovanih potrebnim tehničkim znanjem, koje su stvorili vibe kodiranjem.

Očigledno pitanje koje visi nad cijelom ovom transformacijom jest: stvara li sve to programiranje više stvari od značaja ili samo stvara više stvari. Ako se ne kontrolira, ova uzbuna oko produktivnosti potaknuta umjetnom inteligencijom mogla bi imati potpuno oprečan rezultat – mnoštvom "posla radi posla". Primjerice, gotovo zanemarivo ažuriranje mrežne stranice koje nitko ne bi primijetio, prilagođena nadzorna ploča za publiku koju zapravo čini samo jedna osoba ili o nedovršena prezentacija voditelja marketinga koju na kraju inženjeri moraju dovršavati. Sve navedeno može odmah poslužiti svrsi, ali velik dio toga neizbježno će završiti na hrpi otpada. U ovoj budućnosti jednokratnog koda, najveći trik za što bolju produktivnost moglo bi biti uvođenje svojevrsnog ograničenja koje bi jasno određivalo što uopće nije potrebno izraditi.