Prestrašena sam nasmrt. Ne zbog velikih egzistencijalnih prijetnji o kojima svi pišu radi angažmana. Ne zbog toga hoće li AI okončati svijet ili preuzeti svaki posao. Ne zbog toga što smo po stoti put šest mjeseci udaljeni od AGI-ja. Bojim se nečeg manjeg i ponižavajućeg: gubljenja zamaha i postajanja zastarjelom i nebitnom u stvarnom vremenu.
Da sam provela toliko vremena trudeći se da izgledam upućeno da sam zaboravila zapravo bilo šta naučiti. Da je ono u čemu bih trebala biti stručnjak postalo neshvatljivo dok sam bila zauzeta pisanjem X članaka i objava na LinkedInu o tome.
Bojim se nečeg jadnog i stvarnog: da ću protraćiti ovaj trenutak. Da ću, dok svi oko mene grade, isporučuju i zarađuju apsurdan novac od glorifikovanih “wrappera” i MVP-ova vođenih trenutnim trendom (vibe-coded), ja i dalje biti ovdje, previše razmišljati, konzumirati sadržaj o AI-ju umjesto da ga zapravo koristim, gledajući kako se moj prozor mogućnosti zatvara u stvarnom vremenu.
Jer evo šta vam niko ne govori o radu u AI-ju – učenje nikada ne prestaje, stative se nikada ne zadržavaju na mjestu, a trenutak kada pomislite da ste shvatili je upravo onaj trenutak kada ste već zaostali.
Ali tokom protekle godine shvatila sam nešto što je u potpunosti promijenilo način na koji razmišljam o ovom strahu. I ako radite u tehnologiji, kreirate sadržaj o AI-ju ili se jednostavno osjećate kao da se utapate u tempu promjena, ovo bi moglo pomoći i vama.
Ovo je dugačko jer je strah složen. Neću se pretvarati da imam sve odgovore, ali naučila sam nekoliko stvari o tome kako živjeti s njim.
Počnimo.
Bojite se AI-ja, ali zapravo se bojite nebitnosti
Stvar sa strahom je da ga rijetko nazivamo pravim imenom. Oblačimo ga u brige koje zvuče racionalno. “Zabrinut sam zbog etičkih implikacija.” “Zabrinut sam zbog istiskivanja poslova.” “Anksiozan sam zbog dezinformacija.” Ali ako ste iskreni prema sebi, i mislim zaista iskreni – onom vrstom iskrenosti koja vas čini neugodnim – shvatit ćete da strah nema nikakve veze sa društvom u cjelini, već isključivo s vama, konkretno, s tim da postajete suvišni.
Kažemo da se bojimo AI-ja, ali ono što zapravo mislimo je da se bojimo da ćemo biti osoba koja ne može držati korak. Da ćemo biti oni na sastanku koji ne razumiju referencu, ime, funkciju. Da ćemo gledati mlađe, gladnije ljude koji “kapiraju” na načine na koje mi ne kapiramo, kako preuzimaju prilike za koje smo mislili da su naše. Da ćemo shvatiti da je ono u čemu smo godinama gradili stručnost demokratizovano do tačke u kojoj naše znanje više ne stvara nikakvu značajnu razliku između nas i svih ostalih.
Kada sam prije tri godine počela u Freepiku kao copywriter, nisam znala ništa o mašinskom učenju. Iskreno, ne znam ni sada. Mogu do određene mjere objasniti kako funkcioniše difuzioni model, ali to je otprilike to. Ne razumijem tehničku arhitekturu iza Veo 3. Ne bih vam znala reći šta je “transformer” dalje od općeg koncepta (iako sam se ZAISTA trudila).
I dugo vremena me to užasavalo – jer kako sam mogla vjerodostojno voditi strategiju za AI kompaniju kada nisam razumjela temeljnu tehnologiju koja pokreće sve što smo gradili?
Na samom početku, u danima Stable Diffusiona, sjedila bih na sastancima o proizvodima gdje su inženjeri nabacivali termine koje sam jedva razumjela. Kimala bih glavom, hvataljka bilješke, pretvarajući se da pratim tehničko objašnjenje zašto je ova konkretna arhitektura modela superiornija od one druge. Vratila bih se za svoj sto i provodila sate guglajući termine, čitajući radove koje nisam mogla u potpunosti shvatiti, pokušavajući izgraditi dovoljno temelja da ne budem razotkrivena kao varalica.
Imposterski sindrom je bio gušeći. Svaki put kad bih objavila nešto o novoj funkciji, brinula bih se da će neko postaviti tehničko pitanje na koje ne znam odgovoriti. Svaki put kad bih pisala tekst za lansiranje proizvoda, preispitivala bih da li ga ispravno opisujem.
Svaki razgovor se osjećao kao nastup u kojem me jedna pogrešna riječ dijeli od toga da budem razotkrivena.
Ali evo šta sam naučila, a trebalo mi je sramotno mnogo vremena da to shvatim: strah nije u vezi s onim što AI može uraditi. Radi se o onome što vi nećete moći doprinijeti ako svi ostali to shvate prije vas. To je strah da je vaša vrijednost uslovljena time da budete ispred, a jaz između vas i onoga što je “ispred” se širi svakim danom.
To je pravi užas.
Jer u većini industrija možete naučiti nešto jednom i krstariti na tom znanju godinama. Možete postati stručnjak u specifičnom domenu i ta stručnost zadržava vrijednost unedogled.
Advokat se specijalizuje za porezno pravo i ta specijalizacija mu služi decenijama. Doktor postane kardiolog i osnove se ne mijenjaju radikalno svako tromjesečje.
Ali u AI-ju? Poluvijek znanja se mjeri sedmicama, ponekad danima. Ono što ste naučili početkom januara zastarjelo je do sredine februara. Alatom kojim ste ovladali u prvom kvartalu zavladao je nešto bolji u drugom kvartalu, zbog čega će onaj prvi biti zaboravljen do četvrtog kvartala.
I evo dijela o kojem niko ne priča: ovo se neće usporiti. Ako ništa drugo, ubrzava se. Svake sedmice postoji novi model, nova sposobnost, novi benchmark zbog kojeg prošlomjesečni proboj izgleda simpatično staromodno. Što znači da strah koji osjećate upravo sada? To nije privremena nelagoda koju ćete na kraju prevazići. To je nova polazna osnova. Tako izgleda rad u AI-ju, zauvijek.
Osim ako u potpunosti ne promijenite način na koji razmišljate o tome.
Traka za trčanje ubrzava (a ne možete sići s nje)
Postoji specifična vrsta anksioznosti koja dolazi iz rada u polju gdje se baza znanja širi brže nego što je bilo koje ljudsko biće može apsorbovati. To se razlikuje od normalnog profesionalnog stresa. To nije pritisak rokova, anksioznost zbog učinka ili međuljudski konflikt. To je poražavajuća svijest da, bez obzira na to koliko naporno radite, nikada nećete stići. Jaz između onoga što znate i onoga što trebate znati se ne smanjuje. On se širi.
Dozvolite mi da vam dam konkretan primjer. U julu 2025. (što se čini kao davna prošlost) provela sam sedmice učeći sve što sam mogla o Veo 2.
Testirala sam ga opsesivno. Shvatila sam obrasce promptovanja koji su generisali najbolje rezultate. Razumjela sam njegove snage i ograničenja. Mogla sam o tome govoriti s povjerenjem. Pisala sam nizove objava o tome. Kreirala sam internu dokumentaciju. Osjećala sam se kompetentno.
Do novembra je izašao Veo 3 sa sposobnostima zbog kojih je Veo 2 izgledao primitivno. Početni kadrovi (start frames). Multimodalna generacija. Video-u-video. Sve što sam naučila i dalje je bilo tehnički tačno, ali funkcionalno nebitno. Razgovori su krenuli dalje. Benchmarkovi su se promijenili. I ja sam bila ponovo na početku, boreći se da razumijem nove sposobnosti prije nego što me neko o njima javno pita.
Ovo se ponovilo u decembru sa generisanjem slika. Lansirali smo neograničeno generisanje slika u Freepiku – masovna promjena u načinu na koji smo razmišljali o AI alatima. Ali prije nego što smo uopšte mogli u potpunosti procesuirati implikacije, konkurenti su najavili slične funkcije s različitim pristupima. Razgovor više nije bio “da li je neograničeno generisanje moguće?”, već “čija je implementacija neograničenog generisanja superiornija i zašto?”. I ako niste bili upućeni u tehničke nijanse, niste mogli smisleno učestvovati u tom razgovoru.
Traka za trčanje se ne miče samo. Ona ubrzava. I jaz između ljudi koji mogu držati tempo i onih koji ne mogu postaje svakim danom vidljiviji.
Evo šta ovo čini posebno podmuklim: ne možete odustati.
Ako radite u AI-ju ili kreirate sadržaj o AI-ju, silaženje s trake znači prihvatanje nebitnosti. Ne možete reći “zadovoljna sam nivoom svog znanja, malo ću se odmoriti”. Jer će za mjesec dana vaše znanje biti zastarjelo, vaši uvidi će biti bajati, a neko ko je ostao na traci imat će vaše prilike.
Ne možete otići na odmor bez anksioznosti da ćete propustiti nešto kritično. Ne možete se odmarati bez provjeravanja Twittera kako biste bili sigurni da niko nije izbacio model koji mijenja sve. Dakle, zapravo se ne isključujete. Samo se pretvarate da se isključujete, dok provjeravate telefon svakih nekoliko sati, letimično čitate naslove, pokušavajući ostati dovoljno blizu da se nećete osjećati potpuno izgubljeno kada se vratite.
Ovo stvara psihološku zamku. Znate da trebate nastaviti učiti, ali količinu stvari koje treba naučiti je zaista nemoguće apsorbovati. Zato vršite trijažu. Određujete prioritete. Donosite obrazovane pretpostavke o tome šta će biti važno, a šta neće. I živite sa stalnom anksioznošću da ste pogrešno odredili prioritete.
Da trošite vrijeme na stvar koja neće biti važna, dok propuštate stvar koja će definisati narednih šest mjeseci.
Gledala sam briljantne ljude kako izgaraju zbog ovoga. Ljude koji su bili rani korisnici (early adopters), koji su izgradili stvarnu stručnost, koji su značajno doprinijeli ovom prostoru – jednostavno iscrpljeni. Ne zato što su lijeni ili neposvećeni, već zato što je tempo zaista neodrživ za većinu ljudskih nervnih sistema. Strah nije iracionalan. To je razuman odgovor na nerazumnu situaciju.
Ali stvar je u sljedećem: žaljenje na to ne mijenja stvar. Tempo se neće usporiti jer smo mi umorni. Industrija se neće pauzirati kako bismo mi došli do daha. Dakle, imamo dvije opcije: prilagoditi se načinu na koji se odnosimo prema tempu ili sići s trake i prihvatiti posljedice.
Većina ljudi nije spremna sići. Što znači da se moramo prilagoditi.
Svi se pretvaraju (i to je zapravo sasvim u redu)
Evo onoga što niko ne izgovara naglas: svi se pretvaraju.
Sjedila sam na sastancima gdje neko pita “čekaj… šta je to LLM?” kao da su upravo stigli kasno na zabavu gdje su svi već popili po tri pića. Umjesto da bilo ko prizna da je to izguglao istog sekunda – samo da još jednom provjeri svoje sumnje – neko će reći “to je veliki jezički model, kao Claude”, onda svi kimnu glavom i nastave dalje.
Osoba koja je pitala odlazi misleći da je jedina koja ne razumije. Samouvjereni ljudi? Oni su to shvatili dvije sedmice ranije, to je jedina razlika.
Znam to jer sam bila na obje strane. Bila sam osoba koja skrola Twitter, vidi nečiji niz objava o novom modelu, misleći “vau, ovo je izašlo prije samo 4 sata, oni stvarno razumiju ovo s*anje”, dok sam se osjećala neadekvatno u pogledu vlastitog znanja. I bila sam osoba koja piše taj niz objava nakon što je testirala funkciju sedmicama.
Imposterski sindrom u AI-ju je univerzalan.
Vodila sam razgovore s ljudima koje smatram legitimnim stručnjacima – ljudima s doktoratima, ljudima koji su gradili stvari, inženjerima, ljudima koji zapravo razumiju matematiku – i čak će i oni priznati da se osjećaju kao da stalno pokušavaju uhvatiti korak. Jer se polje kreće tako brzo da se stručnost u jednoj oblasti ne prenosi na stručnost u drugoj, a u trenutku kada se osjetite samouvjereno u vezi s nečim, to se vjerovatno već mijenja.
Ovo bi trebalo biti oslobađajuće, ali za većinu ljudi nije. Jer smo uslovljeni da vjerujemo da stručnost znači sveobuhvatno znanje, da biti vjerodostojan znači imati sve odgovore, da ako ne možemo nešto objasniti iz prvih principa, nemamo pravo govoriti o tome.
Ali u AI-ju, taj standard je nemoguć.
Shvatila sam to kada sam prestala pokušavati znati sve i počela se osjećati ugodno s tim da znam dovoljno.
Dovoljno da imam informisano mišljenje. Dovoljno da testiram stvari i dijelim zapažanja. Dovoljno da identifikujem obrasce i prevedem tehničke mogućnosti u strateške prilike.
To nije pretvaranje. To je djelovanje unutar realnih ograničenja ljudske kognicije u polju koje se širi brže nego što ga iko može u potpunosti apsorbovati.
Evo šta se promijenilo za mene: prestala sam se izvinjavati za ono što ne znam i počela sam posjedovati ono što znam. Ne mogu objasniti tehničku arhitekturu difuzionog modela, ali vam mogu reći koji modeli daju najbolje rezultate za specifične slučajeve upotrebe jer sam ih testirala. Ne razumijem matematiku iza mehanizama pažnje (attention mechanisms), ali razumijem kako različite strategije promptovanja utiču na kvalitet rezultata jer sam pokrenula hiljade generacija. Nisam inženjer mašinskog učenja, ali sam izuzetno dobra u prevođenju tehničkih mogućnosti u jezik koji ljudi koji nisu tehničke struke mogu razumjeti i na osnovu njega djelovati.
To je vrijedno. To je drugačija vrsta stručnosti, ali je ipak stručnost.
Dozvola koju čekate je ova: ne morate razumjeti sve da biste dali značajan doprinos. Ne morate biti u stanju objasniti kako tehnologija funkcioniše da biste je efikasno koristili. Ne morate biti tehnički stručnjak da biste imali dragocjene uvide o tome kako AI mijenja kreativni rad, marketing, kreiranje sadržaja ili bilo koji drugi domen u kojem zapravo radite.
Ljudi koji uspijevaju u AI-ju nisu oni koji znaju najviše. Oni su ti koji najbrže uče, najbrže se prilagođavaju i mogu prevesti složenost u jasnoću za druge ljude. To je sasvim drugačiji skup vještina. I ako ovo čitate, velike su šanse da ga već posjedujete.
Vaša prednost nije tehničko znanje. To je ukus
Ovo je možda najvažnija stvar koju sam shvatila u protekloj godini, i ona je u suprotnosti sa svime što nam je rečeno o radu u tehnologiji: tehničko znanje postaje manje vrijedno, a ne više.
Znam da to zvuči ludo. Kako tehničko znanje može biti manje vrijedno u polju definisanom tehničkim napretkom? Ali poslušajte me.
Kada su AI alati bili oskudni i teški za korištenje, tehničko znanje je stvaralo stvarni uticaj. Ako ste znali kako koristiti difuzione modele početkom 2023. godine, imali ste vještinu koju većina ljudi nije imala. To znanje je imalo vrijednost jer je bilo rijetko i teško ga je bilo steći. Ali kako ovi alati postaju pristupačniji, intuitivniji, demokratizovaniji, vrijednost znanja o tome kako ih koristiti naglo opada.
Razmislite o ovome: u 2024. godini, znati kako sastaviti dobar Midjourney prompt bila je vještina koja se mogla prodati. Ljudi bi plaćali kurseve za prompt inženjering. Sada? Modeli su dovoljno dobri da osrednji promptovi daju pristojne rezultate, a interfejsi su dovoljno intuitivni da svako može generisati prolazne slike nakon deset minuta eksperimentisanja. Tehnička barijera se srušila.
Ovo se dešava u cijelom AI pejzažu. Alati postaju lakši za korištenje, rezultati postaju bolji uz manje truda, a tehničko znanje koje je nekada stvaralo razliku između “ljudi koji mogu koristiti AI” i “ljudi koji ne mogu” isparava. Što znači da ako je vaša konkurentska prednost tehničko znanje, nalazite se na sve nesigurnijem terenu.
Ali evo šta ne postaje lakše: ukus. Prosudba. Sposobnost da pogledate stotinu AI-generisanih rezultata i znate koji je zapravo dobar. Kapacitet da razumijete ne samo ono što je tehnički moguće, već i ono što je strateški vrijedno. Vještina poznavanja trenutka kada koristiti AI, a kada ne, kada vjerovati rezultatu, a kada ga odbaciti, kada je neka sposobnost važna, a kada je samo buka koja impresivno zvuči.
Tu se seli stvarni uticaj. Ne u poznavanju načina korištenja alata – to će uskoro svi znati – već u poznavanju toga šta uraditi s rezultatom. U posjedovanju prosudbe za kuriranje, ukusa za pročišćavanje, strateškog razmišljanja za primjenu sposobnosti na stvarne probleme umjesto pukog divljenja tehnologiji.
I evo prelijepog dijela: ukus se ne može automatizovati. AI može generisati slike, pisati tekstove, montirati video, komponovati muziku. Ali vam ne može reći koja je slika zapravo dobra, koji tekst zapravo odjekuje, koja montaža zapravo funkcioniše. To zahtijeva ljudsku prosudbu. Kulturnu tečnost. Razumijevanje konteksta koje nijedan model nema.
To gradite čitajući teške knjige. Poeziju. Gledajući filmove koji se ne završavaju jednostavno. Dokumentarce koji vas povezuju sa iskustvima i kulturama veoma različitim od vaših. Ostavljanjem telefona kod kuće. Vođenjem filozofskih razgovora koji ne vode nikuda. Odlaskom u muzeje. Stajanjem ispred fotografije koju ne razumijete odmah. Stvari koje se čine neproduktivnim pod očekivanjima 21. vijeka su upravo ono što vas čini boljim u ovome.
Ako ste zabrinuti da će vas zamijeniti AI, prestanite se pokušavati takmičiti s njim u tehničkim sposobnostima. Izgubićete. Umjesto toga, razvijte prosudbu da ga usmjeravate. Ukus da procijenite njegov učinak.
Strah nikada ne odlazi. Samo postajete bolji u njegovom korištenju
Voljela bih da vam mogu reći da postoji tačka u kojoj se osjećate samouvjereno, gdje anksioznost prestaje, gdje ste naučili dovoljno da se možete opustiti. Ali lagala bih. Strah ne odlazi. On se pomjera, evoluira, pronalazi nove stvari za koje će se zakačiti, ali nikada u potpunosti ne nestaje. I iskreno? To je vjerovatno dobra stvar.
Jer strah je informacija. To je vaš nervni sistem koji vam govori da je nešto važno, da su ulozi stvarni, da je samozadovoljstvo opasno.
Problem nije sam strah. Problem je u tome kako na njega odgovaramo.
Većina ljudi na strah odgovara blokadom. Izbjegavanjem onoga što ih plaši. Povlačenjem u ono što je udobno i poznato, čak i ako im to ne koristi.
U mom iskustvu, stvar se promijenila kada sam počela koristiti strah kao kompas umjesto kao ograničenje. Kada bih osjetila taj nalet anksioznosti zbog nerazumijevanja nečega, umjesto da to izbjegnem, ja bih se tome posvetila. Postavljala bih glupa pitanja. Priznala bih šta ne znam. Testirala bih stvar koja me zbunjuje dok mi ne “klikne”, čak i ako je taj proces bio neugodan i razotkrivajući.
I evo šta sam naučila: strah je najgori prije nego što se upustite u ono čega se bojite. Jednom kada zapravo počnete, postaje podnošljivo. Ne lako, ali podnošljivo. Iščekivanje je gore od stvarnosti.
Užasavala sam se da ovo objavim.
Nakon tri godine rada u AI-ju, poznajem polje, trendove, igrače, ono što se dešava iza kulisa. Imposterski sindrom nije nestao, samo se promijenio. Sada se manje radi o širokoj slici, a više o detaljima.
Nekim danima mislim da ga se nikada neću otarasiti. Da ću se uvijek osjećati kao da me jedno pitanje dijeli od toga da budem razotkrivena. Drugim danima ga koristim drugačije, osvrnem se unazad i vidim koliko sam daleko stigla. Ne samo u AI-ju, nego u svemu. U svojoj sposobnosti da podnesem nelagodu. Da priznam šta ne znam. Da se nastavim pojavljivati čak i kada se osjećam kao da sam izvan svoje lige.
Život na rubu ove provalije vas mijenja.
Vaša tolerancija na strah raste. Vaša zona udobnosti postaje nešto fluidno, nešto što se kreće s vama, a ne nešto u šta se povlačite. I na kraju shvatite da stvar koja je najvažnija nije koliko znate ili koliko se samouvjereno osjećate. Već to da li ste spremni nastaviti uprkos svemu.
Strah ne odlazi. Samo postajete bolji u radu s njim. Naučite da ga koristite kao informaciju umjesto da mu dopustite da bude presuda. Shvatate da se i svi ostali boje, samo što o tome ne pričaju.
Radim u AI-ju. Nastavit ću to raditi, nadam se dugo vremena. I nastavit ću biti uplašena. Ali naučila sam da strah znači da mi je stalo.
I to je prednost.
