Kada najbolji programeri prestanu da pišu kod u Spotifaju

Postoji trenutak u svakoj tehnološkoj industriji kada automatizacija prestane da bude alat i postane ideologija. Ne kao eksperiment u laboratoriji, nego kao operativni princip. Vještačka inteligencija u softverskim firmama je dugo bila pomoćnik, sada sve češće zvuči kao zamjena.

U tom kontekstu treba čitati izjavu iz Spotify-jevog Q4 2025 earnings poziva. Nije to bila usputna opaska, nego precizno formulisana tvrdnja: “najbolji programeri nijesu napisali nijednu liniju koda od decembra”.

To nije tehnička zanimljivost. To je signal.

Šta se zapravo desilo

Tokom razgovora s investitorima, Gustav Söderström je objasnio da su interni AI alati, posebno sistemi poput Anthropic-ovog Claude Code-a, postali dovoljno sposobni da generišu, implementiraju i isporuče funkcionalnosti bez klasičnog ručnog kodiranja.

Prekretnica se, prema njegovim riječima, dogodila oko Božića. Od tada, senior inženjeri više ne “tipkaju” kod. Oni usmjeravaju, nadgledaju i odobravaju promjene koje AI generiše.

Drugim riječima, posao se pomjera sa proizvodnje na kontrolu kvaliteta.

U istom pozivu, Spotify je prijavio 4,5 milijardi dolara prihoda i bruto maržu od 33,1 odsto. AI nije predstavljen kao eksperimentalni dodatak, nego kao alat za skaliranje i efikasnost.

Istovremeno, kompanija je priznala problem AI spam muzike i odbila da otkrije koliki procenat uploadova čini sadržaj generisan vještačkom inteligencijom, uz poziv na bolju transparentnost metapodataka.

Dakle, AI kao interni motor razvoja i AI kao spoljašnji problem platforme.

Zašto je ovo uopšte bitno

Tehnološke firme godinama obećavaju da će AI ubrzati razvoj softvera. Ono što je novo jeste ton sigurnosti. Ne govorimo više o “copilot” asistenciji, nego o potpunom pomjeranju uloge inženjera.

Ako najbolji programeri ne pišu kod, to znači da je kod postao roba. A roba je po definiciji zamjenjiva.

Za investitore, to je san: brže iteracije, manji troškovi, veća marža. Za korisnike, to može značiti brža poboljšanja aplikacije, manje bugova, konstantne nove funkcije.

Ali postoji i druga strana. Kada softver nastaje kroz generativne modele, odgovornost postaje difuzna. Ko je “autor” odluke u kodu? Ko je kriv kada nešto krene pogrešno? Inženjer koji je odobrio promjenu ili model koji ju je generisao?

U eri kada je povjerenje korisnika ključno, pitanje vlasništva nad ishodom postaje osjetljivo.

Šta se previđa u javnoj priči

U headline-ovima zvuči dramatično: programeri više ne pišu kod. Ali manje se govori o tome da nadzor i dalje postoji. AI ne odlučuje sam šta će se graditi. Ljudi i dalje definišu pravac.

Međutim, postoji tiša promjena. Kada senior inženjeri više vremena provode u reviziji nego u stvaranju, kreativna kontrola se mijenja. Softver može postati brži za proizvodnju, ali i homogeniji. Modeli trenirani na postojećim obrascima imaju tendenciju da reproduciraju poznato, a ne da rizikuju.

Druga stvar koja ostaje u sjeni jeste paralela između internog i eksternog AI-ja. Dok Spotify koristi AI da ubrza razvoj proizvoda, istovremeno se bori sa talasom AI-generisane muzike koja prijeti da zatrpa platformu. Automatizacija je efikasna, ali količina može pojesti kvalitet.

Efikasnost i šum često dolaze u paketu.

Šira slika

Ovo nije izolovan potez jedne kompanije. Cijela industrija ide ka modelu u kojem inženjeri postaju orkestratori sistema, a ne zanatlije koje ručno sastavljaju svaku liniju.

To mijenja i strukturu moći unutar firmi. Ako AI generiše kod, strateške odluke postaju važnije od tehničkih detalja. Upravljanje, a ne implementacija, postaje ključna kompetencija.

U takvom svijetu, softver postaje jeftin i konstantan. Ali kada je proizvod stalno u eksperimentu, granica između poboljšanja i destabilizacije postaje tanka.

Naš zaključak je jednostavan: ako kod više nije mjesto gdje se donose odluke, onda će sljedeći veliki test biti da li korisnici i dalje osjećaju da iza proizvoda stoji jasna ljudska odgovornost ili samo vrlo efikasan sistem.