Do nedavno, svet moćnih AI agenata bio je neosvojiva tvrđava za većinu. Alati poput OpenClaw-a nudili su viziju potpune automatizacije, ali su u praksi bili rezervisani isključivo za developere spremne na sate borbe sa kodom. Za prosečnog kreativca, soloprenuera ili vlasnika biznisa, barijera je bila nepremostiva. Sve se promenilo u martu 2026. godine, kada je kompanija GU AI lansirala AutoClaw. Ovo nije samo još jedan alat; ovo je rešenje koje „ubija“ tehničke prepreke i omogućava vam da pređete sa pasivnog četovanja na aktivno izvršavanje zadataka. Vreme je da prestanete da tretirate AI kao sagovornika i počnete da ga koristite kao radnu snagu.

Brzo usvajanje veštačke inteligencije (AI) stvorilo je utisak da će ljudi brže završavati zadatke i smanjiti opterećenje na poslu. Međutim, novi podaci iz analize „Stanje na radnom mestu 2026“ (ActivTrak Productivity Lab) tvrde da se aktivnost na radnom mestu ne smanjuje onako kako su mnogi očekivali.

Ako pratite vesti o veštačkoj inteligenciji, verovatno ste primetili da se termin inferenca (zaključivanje) pominje skoro jednako često kao i samo „učenje“ modela. Ali, šta to zapravo znači u praksi?

Alat za agente veštačke inteligencije Petera Steinbergera, OpenClaw, osvojio je tehnološki svet svojom sposobnošću da izvršava zadatke iz stvarnog života, kao što je prijava (check-in) na njegov let za Tokio. Iako AI još uvek nije sveprisutan lični asistent za obične ljude, Steinberger tvrdi da će se to promeniti ove godine.

Pejzaž veštačke inteligencije menja se brzinom koja ostavlja bez daha, a epicentar inovacija se dramatično pomerio ka istoku. Dok globalna zajednica sa nestrpljenjem iščekuje svaki mig iz američkih laboratorija, Alibaba Qwen tim je pokrenuo ofanzivu modelima koji ne samo da prate korak, već u ključnim tehničkim disciplinama diktiraju tempo. Izlazak modela Qwen3.5-Omni i Qwen3.6-Plus nije samo rutinsko osvežavanje portfolija; to je demonstracija sile koja postavlja pitanje – da li zapadne laboratorije upravo gube primat?

Kao neuronaučnica koja decenijama proučava mozak i razvoj veštačke inteligencije, primetila sam zabrinjavajući trend: naš obrazovni sistem i dalje priprema decu za svet koji više ne postoji. Učimo ih da budu "biološki kalkulatori" — da memorišu činjenice i rešavaju standardizovane testove — upravo ono u čemu je AI već sada hiljadama puta bolji od nas.

U 2026. godini, granica između pasivnih jezičkih modela i operativne efikasnosti konačno je izbrisana. Arhitektura modernog poslovanja više ne trpi "copy-paste" zamor—proces ručnog prebacivanja podataka između izolovanih LLM interfejsa postao je relikt prošlosti. Na njegovo mesto stupili su AI agenti: autonomni entiteti sposobni za izvršavanje zadataka, dugoročno pamćenje i interakciju sa eksternim sistemima bez stalnog nadzora.

Lansiranjem modela Qwen3.6 Plus, softversko inženjerstvo se pomera sa paradigme "stateless" praćenja instrukcija ka "stateful" agentnom rezonovanju. Ovaj model ne predstavlja samo inkrementalno poboljšanje; on je kritična prekretnica koja omogućava veštačkoj inteligenciji da preuzme ulogu autonomnog inženjera sposobnog za navigaciju kroz kompleksne sisteme. U poređenju sa serijom 3.5, 3.6 Plus donosi transformaciju razvojnog procesa gde se fokus pomera sa pisanja pojedinačnih funkcija na upravljanje celokupnim životnim ciklusom koda.

Kao inženjer sa decenijom iskustva, tvrdim vam: proces nikada nije bio važniji. Danas imate pristup floti osrednjih do dobrih inženjera koje možete angažovati u sekundi. Ali ti inženjeru imaju fatalnu manu. Oni nemaju pamćenje.

Google je ažurirao svoj AI četbot, Gemini, dodavši mu sposobnost da preslušava i analizira otpremljene audio fajlove. Ova multimodalna mogućnost omogućava korisnicima interakciju sa audio sadržajem bez potrebe za prethodno pripremljenim pisanim transkriptom.

Kina je, prema izveštaju, demonstrirala više robotskih pasa koji funkcionišu kao jedna koordinisana celina koristeći zajednički „mozak“.

Gigant e-trogivine Shopify je saopštio da je zamenio svoj proces za ekstrakciju podataka o trgovcima, koji se ranije oslanjao na OpenAI-jev GPT-5, novim multi-agentnim okvirom. Koristeći programsku optimizaciju upita (promptova), kompanija je postigla superiorne performanse na arhitekturi otvorenih težina (open-weight architecture).

U svetu visoke tehnologije, ironija je često najmoćnije pogonsko gorivo, a Anthropic nam je upravo isporučio pun rezervoar. Zamislite scenu: 4 sata ujutru je u San Francisku, 1. april 2026. godine. Dok grad spava, kompanija vredna 380 milijardi dolara – ista ona koja propoveda "bezbednost pre svega", zagovara zatvoreni kôd i čiji CEO godinama upozorava da će nas AI zameniti za šest meseci – slučajno postaje "otvorenija" od OpenAI-a.

Kompanija Oracle započela je novi krug masovnih otpuštanja, pogađajući hiljade zaposlenih širom sveta. Ovaj potez dolazi u trenutku kada softverski gigant preusmerava svoje resurse i kapital ka masovnim ulaganjima u infrastrukturu veštačke inteligencije (AI) i klaud usluge.

1. "AlphaDiscovery" – Google DeepMind AI samostalno sintetisao novi superprovodnik

Šta nas je godina isporuke softvera baziranog na veštačkoj inteligenciji naučila o razdaljini između „radi!“ i „zaista radi“

Nedavno se u poljskom parlamentu pojavio neobičan gost. Visok 132 centimetra, sa Roleksom na ruci, humanoidni robot po imenu Edvard Varhocki (Edward Warchocki) ljubazno je ćaskao sa političarima, "bacao petice" novinarima i paradirao svojim statusnim simbolima. Ipak, iza ovog medijskog spektakla krije se trezvena realnost: većina prisutnih nije bila svesna da je Edvard zapravo kineski proizvod, model Unitree G1, koji u Kini već ima hiljade "braće i sestara" nastalih u poslednje dve godine. Da li je Edvard samo tehnološki kuriozitet za zabavu parlamentaraca ili prva salva u novoj industrijskoj revoluciji? Kao geopolitički analitičar, uveravam vas: ovo nije igračka, već opipljiv dokaz da Peking aktivno vrši dekonstrukciju neoliberalnog tržišnog poretka u korist suverenog tehnol...

Imamo izbor kada su u pitanju LLM-ovi koji mogu da organizuju složene podatke, zaključe iz ograničenog konteksta i samostalno analiziraju informacije sa iznenađujućom autonomijom. Većina modela ipak zaostaje na polju dinamičke vizualizacije, pa ni vodeći modeli OpenAI-ja i Googla nisu izuzetak. Nedavna Claudova unapređenja trebalo bi da to promeni.

U jednom od prethodnih tekstova (OVDE) smo ukazali značaj Apple računara za lokalno korišćenje modela otvornog koda. U ovom tekstu ćemo pogledati takođe Apple računare, ali modele Mac Studio.

Zadaci koji su nekada trajali satima ili danima sada mogu da se završe za desetine minuta. Ali zaposleni najčešće ne dobijaju to vreme nazad. Umesto kraćeg radnog dana, kompanije često očekuju veći obim rada od istih timova.