Vesti

Uvod Kraj 2025. godine doneo je dramatičnu transformaciju IT tržišta u Srbiji. Nakon godina kontinuiranog rasta, industrija se suočava sa složenim izazovima koji fundamentalno menjaju pravila igre za profesionalce u ovom sektoru. Analizom aktuelnih diskusija u Reddit zajednici programera otkrivamo ne samo simptome krize, već i dublje paradokse koji oblikuju trenutno stanje tržišta – zajedno sa neočekivanim rešenjima koja se mogu primeniti. Trenutno stanje: slika iz prve ruke Diskusija na subredditu r/programiranje otkriva nekoliko zabrinjavajućih trendova: Značajno usporavanje tržišta rada Korisnici izveštavaju o drastičnom padu realnih ponuda za posao – „nema ponuda na LinkedInu dobrih 11 meseci“. Završeno je doba kada su developeri mogli lako prelaziti iz kompanije u kompaniju za višestruko veće plate. Problem kompenzacija Sve učestalije je odbijanje kvalifikovanih kandidata zbog platnih očekivanja. Jedan korisnik opisuje situaciju u kojoj je briljantno prošao tehnički intervju, ali je odbijen jer je, kako pretpostavlja, „neko drugi prihvatio posao za duplo manje novca“. Nepoverenje prema platformama za zapošljavanje LinkedIn se opisuje kao „Microsoftova prevara“, sa većinom oglasa koji su samo „promoted“ sadržaj bez stvarne namere zapošljavanja. Ovo dovodi do predloga za kreiranje alternativnih, privatnih job boardova. Uticaj veštačke inteligencije Developeri su godinama „pretvorani u mašine“, a sada, kada veštačka inteligencija postaje konkurentnija od ljudi, industrija doživljava tektonske promene. Raste zabrinutost da će velike kompanije monopolizovati pristup znanju o AI alatima i modelima. Dominacija velikih igrača Velike kompanije kontrolišu pristup tržištu kroz mreže uticaja i ogromne marketinške resurse, ostavljajući male proizvođače softvera bez pristupa klijentima, iako često nude kvalitetnija rešenja. Paradoksi savremenog IT tržišta Dublja analiza otkriva fascinantne paradokse koji definišu trenutno stanje: 1. Paradoks praznih oglasa Kompanije objavljuju oglase, intervjuišu kandidate, zatim ih odbijaju i ponovo objavljuju isti oglas. Proces koji bi trebalo da bude efikasan i transparentan postaje cikličan i obesmišljen. 2. Paradoks vrednosti rada Uprkos stalnim izjavama o manjku kvalitetnih developera, svedočimo „trci ka dnu“, gde plate kontinuirano opadaju. 3. Paradoks veštačke inteligencije Developeri su godinama obučavani za rad u agilnim metodologijama koje ih pretvaraju u „mašine“. Sada, kada stvarne mašine (AI sistemi) postaju bolje u takvom radu, sama vrednost tog pristupa se dovodi u pitanje. 4. Paradoks kvaliteta softvera Na tržištu dominira „skup a šupalj“ softver velikih kompanija, dok kvalitetni proizvodi manjih razvojnih timova ostaju nevidljivi, što je suprotno ideji meritokratije u softverskoj industriji. 5. Paradoks organizacije rada Programeri nisu razvili sindikalne mehanizme dok su plate bile visoke, a sada, kada su niske, nemaju zaštitne strukture koje bi sprečile dalji pad uslova rada. 6. Paradoks transparentnosti platformi Platforme za zapošljavanje, koje bi trebalo da donesu transparentnost, postale su alati za manipulaciju očekivanjima i devalvaciju rada. 7. Paradoks koncentracije moći Tehnologija koja je trebalo da demokratizuje pristup znanju i resursima dovela je do još veće koncentracije moći u rukama velikih korporacija. Strategije otpora: nekonvencionalna rešenja Za svaki identifikovani paradoks postoje inovativni pristupi koji mogu pomoći individualnim developerima i celoj zajednici. Za paradoks praznih oglasa Zajednica za ocenjivanje poslodavaca – Platforma na kojoj developeri anonimno ocenjuju stvarne namere kompanija. Blockchain verifikacija oglasa – Sistem koji zahteva od poslodavaca da pokažu stvarnu nameru zapošljavanja kroz token koji se vraća samo ako je pozicija zaista popunjena. Za paradoks vrednosti rada Digitalni ekvivalent sindikalnog organizovanja – Razvoj kolektivnog pregovaranja kroz neformalne digitalne mreže. Transparentnost plata – Kreiranje centralizovanog repozitorijuma anonimnih informacija o kompenzacijama. Za paradoks veštačke inteligencije „AI augmentacija“ umesto „AI zamene“ – Fokus na alatima koji pojačavaju kreativnost i rešavanje složenih problema, umesto da developere zamene. Specijalizacija u oblastima otpornim na AI automatizaciju – Fokus na domenima koji zahtevaju kreativnost, apstraktno razmišljanje i kontekst. Za paradoks kvaliteta softvera Open-source alternativa kao marketinška strategija – Besplatne verzije koje mogu direktno konkurisati velikim igračima. Mikro-tržišne niše – Fokusiranje na specifične probleme koje veliki sistemi ignorišu. Za paradoks organizacije rada Digitalni gildovi – Struktura između freelance modela i formalnih organizacija. „Sindikalizacija bez sindikata“ – Decentralizovane platforme za koordinaciju kolektivnih akcija. Za paradoks transparentnosti platformi Decentralizovani job board zasnovan na reputaciji – Kredibilitet poslodavca raste kroz vreme, a ne kroz marketinške „promoted“ objave. AI sistem za detekciju cikličnih oglasa – Automatska identifikacija oglasa koji se ponavljaju bez stvarnog zapošljavanja. Za paradoks koncentracije moći Decentralizovani sistemi za deljenje znanja – Alternativne platforme za razmenu informacija i iskustava. Kooperativni biznis modeli – Mreže nezavisnih profesionalaca koji nastupaju kao kolektiv prema klijentima. Zaključak: otpor kroz inovaciju Trenutna situacija na IT tržištu predstavlja izazov, ali i priliku da se redefiniše odnos između developera, poslodavaca i tehnologije. Paradoksalno, isti tehnološki alati koji doprinose krizi mogu biti iskorišćeni za stvaranje novog modela organizacije rada i vrednosti. Decentralizovani sistemi, blockchain verifikacija, kolektivno organizovanje kroz digitalne platforme i strateška upotreba AI kao pojačivača ljudske kreativnosti – sve su to alati kojima zajednica može odgovoriti na trenutne izazove. U vremenu kada velike kompanije pokušavaju dodatno konsolidovati moć, najviši oblik otpora nije nužno tradicionalni aktivizam, već kreativna disrupcija kroz tehnološku inovaciju i redefinisanje vrednosti rada.

Iako je ovogodišnji Sajam knjiga završen, želimo da omogućimo svima koji nisu mogli da dođu da ne propuste najbolje ponude godine. Do kraja novembra traje specijalna akcija: 20 najtraženijih knjiga po sajamskim cenama Ove knjige su privukle najveću pažnju čitalaca, a sada ih možete naručiti po istim popustima kao na Sajmu. Posebno izdvajamo četiri najnovija izdanja Učite Microsoft Power BI alat – prevod trećeg izdanja Cena: 1. 700 RSD (umesto 2. 860 RSD) Programiranje osnaženo veštačkom inteligencijom Cena: 1. 700 RSD (umesto 2. 860 RSD) Izgradnja agentnih sistema veštačke inteligencije Cena: 1. 500 RSD (umesto 2. 420 RSD) Čista arhitektura u programskom jeziku Python Cena: 1. 600 RSD (umesto 2. 650 RSD) Pogledajte da li se među njima nalazi knjiga koja vam je potrebna i iskoristite popust dok traje. Isporuka je moguća odmah, a cene su snižene maksimalno. Napomena: Za dve i više naručenih knjiga ne važi dodatni popust od 10%, jer su trenutne cene već snižene na minimum. SVIH 20 NAJTRAŽENIJIH KNJIGA PO SAJAMSKIM CENAMA: 20 NAJTRAŽENIJIH

Kada „manje“ postaje revolucija IBM je predstavio Granite 4. 0 Nano, svoj najmanji model veštačke inteligencije do sada — ali i jedan od najznačajnijih. Dok drugi giganti jure za milijardama parametara i neuhvatljivim veličinama, IBM je napravio obrt: model koji staje u tvoj uređaj, a nudi performanse dovoljno moćne za stvaran svet. Granite 4. 0 Nano je dizajniran za edge i on-device upotrebu — znači da može raditi lokalno, bez interneta i skupih cloud servisa. Otvoren je (Apache 2. 0 licenca), dostupan u više varijanti (350M do 1,5B parametara), i podržava okruženja kao što su vLLM, llama. cpp i MLX. Šta Granite 4. 0 Nano donosi Efikasnost — Pokreće se na uređajima sa ograničenim resursima. Privatnost — Podaci ostaju lokalno, bez slanja u cloud. Otvorenost — Potpuno otvoren kod, idealan za eksperimentisanje. Decentralizaciju — Veštačka inteligencija više nije privilegija velikih centara moći. Granite pokazuje da sledeća faza AI razvoja nije u „supermoćnim“ serverima, već u mikro-optimizovanim sistemima koji rade blizu korisnika. Tri paradoksa Granite revolucije 1. Paradoks skaliranja–smirenosti Do sada je važilo: „Što više parametara, to bolji model. “ Granite 4. 0 Nano pokazuje suprotnu istinu — manji modeli, pametnije dizajnirani, mogu ponuditi slične rezultate uz minimalnu potrošnju energije. Paradoks: u eri beskonačnog rasta, najveći napredak postiže se smanjenjem. 2. Paradoks decentralizacije moći Veliki modeli centralizuju znanje i kontrolu u rukama nekoliko tehnoloških korporacija. Nano modeli, međutim, vraćaju moć korisnicima. Svaki uređaj postaje samostalni čvor veštačke inteligencije. Paradoks: što je model manji, to je njegov društveni uticaj veći. 3. Paradoks tihe revolucije Granite 4. 0 Nano nema „wow“ efekat veličine kao GPT-4 ili Gemini, ali upravo u tome leži njegova snaga. On ne dominira — već demokratizuje. Paradoks: revolucije ne moraju biti glasne da bi promenile svet. Zaključak: Budućnost staje u džep Granite 4. 0 Nano dokazuje da sledeća AI revolucija neće doći iz ogromnih data-centara, već iz uređaja koje već koristimo. Manje memorije — više smisla. Manje parametara — više slobode. Manje pompe — više promene. U vremenu kada svi jure za „većim“, IBM je pokazao da prava moć dolazi iz pametnijeg, ne iz većeg. Najbolje prakse i saveti Testiraj Granite 4. 0 Nano u lokalnim projektima (IoT, offline asistenti). Kombinuj ga sa MLX ili llama. cpp za brze prototipe. Prati razvoj — IBM planira seriju manjih Granite modela optimizovanih za industrijske i edukativne svrhe. Predložene inovacije Nano-AI Lab: otvorena platforma za eksperimente sa malim modelima. Granite Edge Suite: kolekcija gotovih rešenja za AI obradu na ivici mreže. Globalna zajednica lokalne inteligencije: povezivanje istraživača koji veruju da AI treba da bude svuda — ali pod kontrolom korisnika.

Znanje je nova valuta U svetu koji se menja brže nego ikada, znanje postaje Vaša najvrednija valuta. Bookotecha je digitalna platforma posvećena isključivo kompjuterskoj literaturi — mestu gde programeri, studenti i IT entuzijasti pronalaze knjige koje oblikuju budućnost. Mesto gde birate znanje, a ne naslove Ovde ne gubite vreme na knjige koje Vam ne donose vrednost. Bookotecha predstavlja pažljivo odabranu kolekciju iz oblasti programiranja, softverskog inženjerstva, veštačke inteligencije, baza podataka, mreža i svih drugih temelja savremenog IT sveta. Naša misija Naša misija je jednostavna: da svima koji žele da napreduju omogućimo najbrži put do pravog znanja. Bez reklama. Bez buke. Samo čista tehnologija i ideje koje pomeraju granice. Učite sopstvenim tempom Bilo da tek učite svoj prvi programski jezik ili već gradite uspešnu karijeru u IT industriji, Bookotecha Vam omogućava pristup knjigama koje menjaju način na koji razumete kod, logiku i svet oko sebe. Sve knjige su dostupne odmah, u oblaku, spremne za čitanje na svakom uređaju. U našem čitaču integrisan je AI asistent Gemini 2. 5 Flash, koji Vam po potrebi pomaže da razumete nejasnoće i dublje shvatite sadržaj koji čitate. Učite sopstvenim tempom. Rastite kroz svaku liniju koda. Pridružite se prvi Platforma uskoro postaje dostupna! Rezervišite svoje mesto među prvim korisnicima i ostvarite popust putem promo koda na: BOOKOTECHA. COM

U digitalnom svetu koji se neprestano razvija, novi talas AI pregledača unosi revoluciju u način na koji pretražujemo internet i obavljamo složene zadatke. Ovi napredni alati više nisu samo portali za pristup informacijama – oni postaju inteligentni pomoćnici koji mogu da razumeju kontekst, analiziraju sadržaj i pomažu nam u rešavanju komplikovanih problema. Ali koji od njih je zaista najbolji izbor za svakodnevne potrebe? Glavni igrači na tržištu Trenutno tržištem dominiraju četiri glavna takmaca, svaki sa svojim jedinstvenim prednostima i manama: Comet se izdvaja brzinom procesiranja upita i intuitivnim korisničkim interfejsom. Posebno je efikasan za brze pretrage i jednostavnije zadatke, ali ponekad može imati poteškoća sa složenijim, višeslojnim upitima. Atlas nudi izuzetnu dubinu analize i sposobnost obrade velike količine podataka. Njegova prednost je u rešavanju kompleksnih problema koji zahtevaju razumevanje nijansi, ali može biti sporiji od konkurencije. Edge (Microsoft-ov AI dodatak pregledaču) integrisan je sa postojećim Microsoft ekosistemom, što ga čini idealnim za korisnike koji već koriste Office i druge Microsoft proizvode. Međutim, ova integracija ponekad ograničava njegovu fleksibilnost. Različite opcije, uključujući pregledače kao što su Perplexity AI, You. com i druge nove platforme, donose inovativne pristupe i specifične funkcionalnosti usmerene na određene tipove korisnika. Izazovi sa „agnetičkim zadacima“ Posebno je zanimljivo pitanje efikasnosti AI pregledača za tzv. „agnetičke zadatke“ – složene operacije koje zahtevaju razumevanje konteksta, praćenje više koraka i sposobnost zaobilaženja prepreka: Prolazak testova usklađenosti – kada korisnik treba da razume i primeni složene regulatorne zahteve. Prijave za poslove – optimizacija rezimea i prijavnih dokumenata prema specifičnim zahtevima oglasa. Pronalaženje odgovarajućih opcija na internetu – od kupovine do istraživanja najboljih rešenja za specifične potrebe. Ograničenja kao glavni problem Mnogi korisnici, uključujući i osobu iz primera, često nailaze na značajna ograničenja koja čine rezultate AI pregledača nepotpunim ili teško upotrebljivim: Ograničenja tokena – većina AI pregledača ima definisana ograničenja dužine upita i odgovora. Nedostatak pamćenja konteksta – problem sa zadržavanjem informacija tokom složenih, višekoračnih zadataka. Nedovoljna specijalizacija – opšti AI modeli ponekad nemaju duboko razumevanje specifičnih domena. Problemi sa pristupom – neki AI pregledači ne mogu pristupiti određenim veb lokacijama ili podacima iza prijava. Strategija za izbor AI pregledača Na osnovu specifičnih potreba i karakteristika različitih zadataka, evo detaljne strategije za optimalan izbor AI pregledača: Za brze i jednostavne internet pretrage koristite Comet zbog njegove brzine i jednostavnog interfejsa. Idealan je za prikupljanje osnovnih činjenica, kratkih odgovora i svakodnevne pretrage koje ne zahtevaju dubinsku analizu. Za dubinska istraživanja i analizu velikih količina podataka preporučuje se Atlas, koji nudi detaljnije uvide i bolje obrađuje kompleksne upite koji zahtevaju kontekstualno razumevanje. Posebno je koristan za akademske svrhe i poslovna istraživanja. Za korisnike Microsoft ekosistema (Office, Teams, Outlook), Edge sa AI dodatkom pruža najbolju integraciju sa postojećim alatima. Ova besprekidna integracija značajno olakšava radni tok i povećava produktivnost kod zadataka koji obuhvataju više Microsoft aplikacija. Za specijalizovane domene kao što su programiranje ili akademska istraživanja, koristite namenski razvijene platforme poput You. com (za programiranje) i Perplexity AI (za akademska istraživanja), koje poseduju dodatne funkcionalnosti prilagođene tim specifičnim oblastima. Primer kombinovane strategije za složene zadatke Za zaista kompleksne zadatke, pojedinačni AI pregledači često nisu dovoljni. Evo praktičnog primera kako možete kombinovati različite alate za sveobuhvatno rešenje: Početna pretraga i prikupljanje podataka – koristite Comet za brzu generalnu pretragu i dobijanje osnovnih informacija. Ovaj korak postavlja temelje za dalji rad i daje vam pregled dostupnih informacija. Detaljna analiza i filtriranje relevantnih izvora – prebacite se na Atlas za dublju analizu i poređenje dobijenih podataka, naročito ako su potrebni kontekst i višeslojno razumevanje. Atlas će pomoći da se izdvoje najrelevantniji podaci i ustanove ključne veze. Specifični domen ili usmerena pretraga – za tehničke i programerske upite koristite You. com, a za akademske i istraživačke zadatke Perplexity AI. Ovi specijalizovani alati donose dubinu i preciznost koja nedostaje opštim AI pregledačima. Finalna obrada i integracija s radnim okruženjem – ako koristite Microsoft Office ili slične alate, finalni rezultati i izveštaji mogu se oblikovati i dopuniti kroz Edge AI dodatak za lakšu integraciju u poznate alate i radne procese. Kako prevazići ograničenja AI pregledača Praktični saveti za prevazilaženje uobičajenih ograničenja AI pregledača: Kombinujte više pregledača u seriji ili paralelno da biste zaobišli limit tokena i probleme sa dugoročnim pamćenjem. Na primer, početno istraživanje možete obaviti u Comet-u, a zatim preneti rezultate u Atlas za dublju analizu. Koristite ChatGPT ili druge veće AI modele kao dopunu kada je potrebna bolja specijalizacija ili razrađenija analiza kod složenih zadataka. Ovi modeli često imaju veće kontekstne prozore i mogu obrađivati duže upite. Za pristup zaštićenim podacima (kojima standardni AI pregledači ne mogu pristupiti), razmotrite korišćenje specijalizovanih dodataka ili API alata koji mogu direktno da pristupe tim podacima uz odgovarajuću autentikaciju. Kreirajte sopstvene „lance alata“ gde rezultati jednog AI pregledača služe kao ulaz za drugi, stvarajući tako tok rada koji maksimizira prednosti svakog alata dok minimizuje njegova ograničenja. Koristite beleške i dokumente za praćenje rezultata iz različitih alata da ne biste gubili informacije tokom kompleksnog procesa. Ovaj pristup čuva kontinuitet i sprečava gubitak vrednih uvida. Dodatni saveti za napredne korisnike Prednost kombinovanja različitih AI pregledača je u tome što svaki od njih može da pokrije specifične slabosti drugih, naročito kod složenih višekoračnih operacija koje zahtevaju različite vrste procesiranja. Za redovne složene zadatke, razmotrite kreiranje standardizovanih procedura i protokola koji definišu koji alat se koristi u kojoj fazi procesa, čime se štedi vreme i osigurava konzistentnost rezultata. Automatizacija između ovih alata, iako trenutno ograničena, predstavlja područje koje se brzo razvija i vredi ga istražiti za povećanje produktivnosti. Budućnost AI pretrage Očekuje se da će sledeća generacija AI pregledača rešiti mnoga trenutna ograničenja kroz: Poboljšanu sposobnost razumevanja konteksta tokom dužih konverzacija. Bolje pamćenje prethodnih interakcija. Specijalističke modele za specifične domene. Naprednu integraciju sa drugim alatima i servisima. Veću interoperabilnost koja će olakšati kombinovanje različitih AI alata. Zaključak Bitka AI pregledača tek počinje, i dok trenutno nijedan alat nije savršen za sve zadatke, primenom strateškog pristupa i kombinovanjem različitih opcija možemo značajno prevazići njihova trenutna ograničenja. Za najsloženije zadatke, preporučuje se kreiranje personalizovanog toka rada koji objedinjuje snage različitih AI alata, prilagođen vašim specifičnim potrebama. Ovakav pristup omogućava da iskoristite maksimalne prednosti svakog AI pregledača, u zavisnosti od prirode i kompleksnosti zadatka. Koje je vaše iskustvo sa ovim alatima? Da li ste razvili sopstvene strategije za prevazilaženje njihovih ograničenja? Podelite vaše iskustvo i otkrića u komentarima – zajedničkim učenjem možemo brže napredovati u ovoj uzbudljivoj oblasti tehnologije.

Uvod U svetu poslovne inteligencije (Business Intelligence – BI), podaci sami po sebi ne znače mnogo dok se ne pretvore u znanje koje vodi ka boljem odlučivanju. Upravo tu leži suština Power BI-ja – alata koji omogućava da se sirove informacije pretvore u uvid, a uvid u akciju. Ovaj tekst, inspirisan knjigom „Učite Power BI“, objašnjava kako se vrednost koncepata unutar BI procesa progresivno povećava – od najosnovnijih tehničkih elemenata (poput prikupljanja i čišćenja podataka) do strateškog nivoa gde se podaci koriste za oblikovanje poslovnih odluka. Kroz jasno definisanu hijerarhiju koncepata, prikazano je koji koraci donose najmanju, a koji najveću vrednost u BI ciklusu. Razumevanje ove hijerarhije pomaže analitičarima, menadžerima i timovima da znaju gde da ulože energiju, vreme i resurse kako bi iz svojih podataka izvukli maksimum. Drugim rečima – ovo je mapa puta koja pokazuje kako od sirovih podataka stići do inteligentnog odlučivanja. Najmanje vredni koncepti – izazovi i neefikasnost Nestrukturirani podaci Nestrukturirani podaci predstavljaju najveći izazov za alate poslovne inteligencije. Iako Power BI nudi moćne alate za obradu takvih podataka, njihova analiza je ograničena i često zahteva dodatne faze pripreme. Deljenje pojedinačnih izveštaja Slanje pojedinačnih izveštaja e-poštom ili kroz ad-hoc kanale ima nisku efikasnost. Bez centralizovanog pristupa i automatizovane distribucije, podaci gube kontekst i ažurnost. Čišćenje i sakrivanje elemenata Sakrivanje nepotrebnih stranica, tabela ili kolona poboljšava preglednost i upotrebljivost izveštaja. Ipak, ovaj korak je reaktivan – rešava posledice, a ne uzrok složenosti. Srednje vredni koncepti – temelj svakog BI sistema Domen Domen definiše poslovni kontekst – pitanja na koja BI projekat treba da odgovori. Bez jasnog domena, analiza gubi fokus i svrhu. Podaci Podaci su gorivo BI procesa. Njihov kvalitet, struktura i relevantnost određuju dubinu i tačnost analize. Power BI najefikasnije koristi strukturisane i polustrukturisane izvore. Planiranje i zahtevi projekta Pažljivo planiranje i definisanje zahteva su preduslov za uspešan projekat poslovne inteligencije. Oni postavljaju okvire, rokove i metrike uspeha. Transformisanje i čišćenje podataka Korišćenjem Power Query-ja, podaci se transformišu, čiste i pripremaju za modelovanje. Ovo je najvažniji tehnički korak koji omogućava precizne analize. Semantički model Model organizuje podatke i definiše odnose između tabela. On je srce Power BI projekta – bez njega nema konzistentnih vizualizacija ni validnih uvida. Visoko vredni koncepti – stvaranje uvida Analiza Analiza je trenutak kada podaci postaju znanje. Uz DAX formule i pravilno dizajnirane mere, Power BI omogućava da se iz sirovih brojeva izvuku trendovi, obrasci i predikcije. Vizualizacija Vizualizacija prevodi analitičke uvide u intuitivne grafičke forme. Kontrolne table i interaktivni izveštaji omogućavaju brzo razumevanje i brže reakcije. Najvredniji koncepti – donošenje odluka i poslovni uticaj Power BI usluga i objavljivanje Objavljivanje izveštaja u Power BI servisu omogućava saradnju, deljenje i centralizovan pristup. Samo objavljeni i deljeni izveštaji imaju stvarnu vrednost – jer znanje mora biti dostupno svima koji donose odluke. Aplikacije Aplikacije integrišu kontrolne table i izveštaje u funkcionalne celine koje koriste različiti timovi. Omogućavaju da se uvidi personalizuju i distribuiraju kroz celu organizaciju. Poslovna inteligencija – krajnji cilj Poslovna inteligencija (Business Intelligence) predstavlja vrhunac hijerarhije: korišćenje podataka za donošenje boljih odluka. Kroz Power BI, organizacije postaju efikasnije, delotvornije i profitabilnije – jer se odluke više ne zasnivaju na pretpostavkama, već na dokazima. Zaključak – vrednost raste s integracijom Hijerarhija koncepata u Power BI-ju pokazuje da vrednost raste s integracijom – od tehničkog prikupljanja i transformacije podataka do strateške upotrebe u donošenju odluka. Svaka faza doprinosi, ali tek njihova povezanost stvara stvarnu poslovnu inteligenciju. Najbolje prakse i saveti Fokusirati se na čistoću i konzistentnost podataka pre bilo kakve analize. Razvijati semantičke modele koji omogućavaju ponovnu upotrebu i skaliranje. Objavljivati izveštaje kroz Power BI uslugu – deljenje povećava vrednost. Uključiti korisnike u planiranje i testiranje – BI je kolektivni proces učenja. Predložene inovacije Razviti interaktivni vodič na sajtu koji vizuelno prikazuje ovu hijerarhiju („Od podataka do odluke“). Kreirati mini test ili kviz za posetioce sajta da prepoznaju gde se njihov BI sistem trenutno nalazi u hijerarhiji. U budućem izdanju knjige „Učite Power BI“ dodati poseban dodatak sa slučajevima iz prakse koji prikazuju prelazak iz jedne faze hijerarhije u sledeću.

Čim kodiranje postane tvoj posao, prestaje da bude čisto kreativno – postaje usluga koju prodaješ. Ovaj paradoks otkriva kako ljubav prema programiranju, čim se pretvori u izvor prihoda, menja samu prirodu stvaranja. Kako komercijalizacija menja odnos prema kodu Kada ono što voliš postane posao, tvoj odnos prema radu se neminovno menja. Mladi programer koji je nekada voleo da eksperimentiše sa algoritmima sada piše CRUD aplikacije po specifikaciji klijenta. Senior koji je sanjao o elegantnim i dugoročno održivim rešenjima sada pravi „brzo i prljavo“, jer rok ističe sutra. Kreativnost više nije pitanje „Kako bih ja ovo rešio?“ već „Šta će klijent platiti?“ Ne kodiraš po sopstvenoj viziji, već po zahtevima tržišta. Spontano rešavanje problema, istraživanje novih tehnologija i potraga za čistim kodom postaju luksuz koji firma retko može da priušti. Meta-paradoks: između umetnosti i zanata Komercijalizacija programiranja je po svojoj prirodi paradoksalna. Ne možeš istovremeno biti potpuno kreativan i potpuno profesionalan. Biznis traži predvidljivost, rokove i profitabilnost, dok kreativnost zahteva slobodu, vreme i neizvesnost. Zato programerski posao često nije mesto gde si kreativan – već gde prodaješ svoju sposobnost kreativnog rešavanja problema. Konkretni primeri Scenario 1: Freelance programer Mladi programer koji je učio da kodira jer voli da rešava zagonetke sada pravi landing stranu sa kontakt formom – jer to klijent traži. Nema prostora za eksperimente – samo: „Uradi kao onaj sajt, ali za našu firmu. “ Novac stiže, ali radost kodiranja polako nestaje. Scenario 2: Startup programer Programer srednjeg nivoa ulazi u startup misleći: „Ovde možemo da pravimo šta hoćemo. “ U stvarnosti, investitori žele nove funkcionalnosti odmah, a ne savršenu arhitekturu. Tehnički dug se gomila, refaktorisanje se stalno odlaže, a rečenica „Optimizovaćemo kasnije“ postaje izgovor koji nikada ne dođe na red. Scenario 3: Korporativni programer Senior arhitekta planira mikroservisnu arhitekturu, ali menadžment kaže: „Previše je skupo i previše komplikovano. Samo dodaj još jedan feature u postojeći sistem. “ Kreativna vizija ustupa mesto pragmatičnim kompromisima. Kod funkcioniše, ali to više nije ono što si zamišljao. Akcioni savet: pravilo 80/20 80% vremena – radi za novac (firma ili klijent diktira šta i kako). 20% vremena – radi za sebe (lični projekti, open source, eksperimenti). Kako primeniti Subotom ujutru: odvoji tri sata za projekat koji tebe inspiriše, a ne klijenta. Tokom radne nedelje: ne očekuj potpunu kreativnu slobodu – fokusiraj se na profesionalnu isporuku. Održavaj GitHub sa ličnim projektima – to je tvoj ventil za kreativnost. Zašto ovo deluje Kada prihvatiš da je posao posao, ali ostaviš prostor za lične projekte, čuvaš programersku dušu od sagorevanja. Tih 20% projekata podseća te zašto si zavoleo programiranje. Učiš nove alate, razvijaš veštine i ostaješ radoznao – što te, paradoksalno, čini boljim i u onih 80% komercijalnog rada. Najbolje prakse i saveti Postavi stalne termine za lične eksperimente – tretiraj ih kao sastanke koje ne smeš da otkažeš. Uvedi pravilo „jedan mini-projekat mesečno“ – makar i najmanji GitHub repo. Deli svoje projekte sa zajednicom – open source vraća smisao stvaranju i jača tvoje samopouzdanje. Predložene inovacije Platforma „Code for Soul“ – zajednica za developere koji žive po principu 80/20, sa podrškom i zajedničkim eksperimentima. „Creative Burnout Meter“ – alat koji meri odnos između profesionalnog i kreativnog kodiranja. „Hackathon za dušu“ – interno takmičenje u firmama gde developeri rade isključivo na projektima koje sami biraju. Zaključak Paradoks komercijalizacije kreativnosti ne treba pokušavati da se „reši“ – treba naučiti kako da se njime upravlja. Ako pronađeš ravnotežu između tržišta i sopstvene radoznalosti, tvoje kodiranje može i dalje biti umetnost u svetu biznisa.

Poslovna inteligencija (Business Intelligence, BI) više nije luksuz rezervisan za velike korporacije – danas je to alat svakog menadžera, analitičara i preduzetnika koji želi da donosi pametnije odluke zasnovane na podacima. Novo, treće izdanje knjige „Učite Microsoft Power BI alat“, koje uskoro izlazi iz štampe, donosi jasan, logički strukturisan i praktično primenljiv vodič kroz ceo proces poslovne inteligencije – od podataka do vizuelizacije. Šta zapravo znači „učiti poslovnu inteligenciju na pravi način“ Autor knjige postavlja čvrst metodološki okvir koji počinje od pitanja „Zašto?“ – zašto poslovnu inteligenciju uopšte uvodimo u poslovanje. Tek kada se razume kontekst (domen) i poslovna svrha, prelazi se na sledeće faze: Domen – definisanje poslovnog konteksta (prodaja, finansije, logistika) Podaci – identifikacija, prikupljanje i priprema izvora Model – izgradnja semantičkog modela i uspostavljanje odnosa između tabela Analiza – definisanje metrika i pokazatelja uspešnosti (KPI-jeva) kroz DAX formule Vizuelizacija – kreiranje izveštaja i kontrolnih tabli koje „pričaju priču“ Knjiga vodi čitaoca upravo tim redosledom – od zašto, preko kako, do šta je rezultat. Planiranje projekata iz oblasti poslovne inteligencije: od cilja do modela Svako uspešno rešenje poslovne inteligencije počinje planiranjem. Autor detaljno objašnjava pet koraka planiranja projekata iz oblasti poslovne inteligencije: Definisanje ciljeva i zahteva (obim, sigurnost, istorija podataka) Raspodela uloga – od stručnjaka za oblast do administratora Dizajn modela pomoću Kimbalove Bus matrice, koja povezuje tabele činjenica i dimenzija Kreiranje semantičkog modela Testiranje i validacija kroz iterativni pristup Na taj način, knjiga ne samo da objašnjava tehnologiju, već uspostavlja projektno razmišljanje – veštinu koja razdvaja dobre autore poslovne inteligencije od odličnih. Power Query: gde se rađa pouzdanost podataka „Svaki dobar izveštaj počinje sa dobrim modelom. “ U knjizi se detaljno prikazuje kako funkcioniše Power Query Editor – okruženje za transformaciju podataka. Applied Steps predstavljaju niz ponovljivih koraka – garant konzistentnosti. Objašnjeni su procesi unpivoting-a, promene tipova podataka i provere kvaliteta kolona. Istaknuta je važnost profilisanja podataka pre nego što uđu u analitički model. Sve to doprinosi akademski čvrstoj metodologiji utemeljenoj na reproduktivnosti rezultata. DAX merenja – srce analize poslovne inteligencije Knjiga precizno razdvaja koncepte mera (measures) i izračunatih kolona (calculated columns). Dok kolone služe za statičke proračune pri osvežavanju podataka, mere su dinamički izrazi koji se računaju u trenutku, zavisno od filtera i interakcije korisnika. Autor kroz primere pokazuje: kako pravilno testirati formule, kako izbeći greške u skaliranju, i kako koristiti granične slučajeve i slicing analize za proveru tačnosti. Rezultat su pouzdani modeli koji tačno odražavaju realno poslovanje. Zašto je ovo izdanje važno Treće izdanje knjige „Učite Microsoft Power BI alat“ ne predstavlja samo tehnički vodič. To je priručnik za sistemsko razmišljanje o podacima – od prve Excel tabele do napredne platforme poslovne inteligencije. Knjiga je idealna za: poslovne analitičare koji žele strukturisan pristup, predavače koji traže metodološki čvrst materijal, IT stručnjake koji žele da ovladaju Power BI-jem na profesionalnom nivou, i menadžere koji žele da donose odluke zasnovane na činjenicama, a ne intuiciji. Zaključak: Od podataka do priče Ova knjiga vas uči da podaci sami ne govore ništa – osim ako ih ne naučimo da govore jasno. Kroz logički sekvencijalni pristup, praktične primere i disciplinu modelovanja, čitalac stiče alat i način razmišljanja potreban da svaka analiza postane priča – priča koja vodi ka boljem poslovanju.

Knjiga Programiranje osnaženo veštačkom inteligencijom zasniva se na izdanju Supercharged Coding with GenAI i namenjena je svima koji žele da unaprede svoje Python veštine uz pomoć najnovijih alata veštačke inteligencije. Cilj je jasan: da programeri postanu napredni korisnici GenAI tehnologija i da pišu bolji softver — brže. ➡ U toku je prevođenje knjige na srpski jezik, a štampano izdanje biće predstavljeno na Sajmu knjiga u Beogradu 25. oktobra. Od improvizacije do strukturisanog pristupa Umesto oslanjanja na neformalno “vibe kodiranje”, knjiga uvodi čitaoca u strukturirani okvir za doslednu i kvalitetnu proizvodnju koda. U središtu je metodologija pet S pravila: Strukturiraj zahtev (jasno i logično formulisati instrukciju), Obezbedi okolni kontekst (surrounding context), Ograniči se na jedinstveni zadatak (single task), Specifikuj detalje precizno, Sažmi u kratku formu bez nepotrebnih digresija. Ovaj pristup obezbeđuje da saradnja sa GenAI alatima, poput GitHub Copilot-a, ChatGPT-a i OpenAI API-ja, bude produktivna i pouzdana. GenAI u celom životnom ciklusu razvoja softvera Knjiga pokazuje kako se veštačka inteligencija može primeniti u svakoj fazi razvoja: Razumevanje i debagovanje koda – brže čitanje i otklanjanje grešaka. Refaktorisanje – preoblikovanje koda radi čitljivosti, održivosti i performansi. Optimizacija performansi – analiza izvršavanja i predlozi za efikasnija rešenja. Testiranje – generisanje testova i ubrzavanje Test-Driven Development (TDD) metodologije. Dokumentovanje – pisanje docstringova i sinhronizacija dokumentacije sa implementacijom. Produkcijsko okruženje – unapređeno logovanje, monitoring i rukovanje greškama kroz jasne inženjerske obrasce. Napredne tehnike za složene zadatke Za one koji žele više, obrađene su i napredne tehnike: Chain-of-Thought (CoT) – detaljno rezonovanje korak po korak, Few-shot learning – obučavanje modela na osnovu nekoliko primera, Fino podešavanje modela (fine-tuning) – prilagođavanje LLM-a specifičnim zahtevima projekta. Znanje iza tehnologije Poseban deo knjige objašnjava osnove velikih jezičkih modela (LLM), njihova ograničenja i prednosti. Na taj način čitaoci stiču ne samo praktične veštine već i kritičko razumevanje alata sa kojima rade, što im omogućava da uvek izaberu najefikasnije rešenje. Zašto ova knjiga? Naučićete najbolje prakse u radu sa GenAI alatima. Unapredićete kvalitet i brzinu razvoja softvera. Steći ćete uvid u savremene inženjerske metode koje oblikuju budućnost programiranja. Ovo je knjiga za sve koji žele da naprave iskorak iz klasičnog programiranja u novu eru — eru programiranja osnaženog veštačkom inteligencijom.

Uvod: Paradoks mikroservisa i potreba za ugovorom  U modernom razvoju softvera, mikroservisi su postali de facto standard. Obećavaju agilnost, skalabilnost i nezavisnost timova. Međutim, sa rastom broja servisa, raste i složenost integracije. Tradicionalno, oslanjali smo se na spore, skupe i često nepouzdane End-to-End (E2E) testove da bismo proverili da li svi delovi sistema rade zajedno. Kao rezultat toga, timovi se suočavaju sa paradoksom: stvorene su nezavisne aplikacije, ali su i dalje zavisne od sporog, centralizovanog procesa testiranja. Jedna mala promena u API-ju Provajdera može slomiti Konzumenta, a problem se često otkrije kasno – u integracionom okruženju ili, još gore, u produkciji. Rešenje je u Testiranju ugovora (Contract Testing), a trio alata Pact, PactFlow i GitHub Actions transformiše način na koji timovi garantuju pouzdanost i nezavisnost svojih mikroservisa.   Zašto je ova tema značajna: Nezavisno raspoređivanje i Shift Left  Značaj ove metodologije leži u njenoj sposobnosti da ostvari pravo kontinuirano raspoređivanje (Continuous Deployment) u arhitekturama baziranim na mikroservisima.   1. Brzina i pouzdanost povratne informacije (Shift Left)  Testiranje ugovora omogućava programerima da "pomere testiranje ulevo" (Shift Left). Umesto čekanja na kompletnu integraciju sistema: Testovi se pokreću u izolaciji kao deo jedinice (unit) ili kratkog integracionog testa. Povratna informacija o kompatibilnosti stiže za sekunde, a ne za sate.   2. Fokus na esencijalno (Minimalizam)  Ugovor definiše minimalni set očekivanja Konzumenta. Ovo sprečava Provajdera da se opterećuje irelevantnim testovima i daje mu slobodu da evoluira svoj API, sve dok ispunjava ugovore.   3. Eliminisanje Flaky E2E testova  Contract testing zamenjuje veći deo složenih E2E testova koji su često "flaky" (nepouzdani) jer zavise od stanja i konfiguracije celog okruženja. Time se značajno smanjuje vreme potrebno za održavanje testova.   3 ključna stuba primene  Praktična primena testiranja ugovora bazira se na harmoničnom radu tri alata, koji grade kompletan automatizovani CI/CD radni tok:  Stub 1: Pact (Motor CDCT-a)  Pact je alat za implementaciju Consumer-Driven Contract Testing (CDCT). Konzument definiše ugovor o tome šta očekuje od Provajdera. Pact Fajl: Konzumentovi testovi generišu JSON fajl (ugovor) nakon uspešnog prolaska testova sa Mock Servisom. Jezik Nezavisan: Ugovor je u JSON formatu, omogućavajući komunikaciju između servisa pisanih u različitim jezicima (npr. Java i JavaScript).   Stub 2: PactFlow (Centralni Koordinator)  PactFlow (ili Pact Broker) služi kao centralno skladište ugovora i menadžer kompatibilnosti. Pact Broker: Centralna tačka gde Konzument objavljuje, a Provajder preuzima ugovore. Verzionisanje: Osigurava da se Provajder testira samo protiv verzija Konzumenata koje su trenutno raspoređene. can-i-deploy: Ključna komanda koja proverava matricu kompatibilnosti da bi potvrdila da je nova verzija servisa sigurna za raspoređivanje.   Stub 3: GitHub Actions (CI/CD Automatizacija)  GitHub Actions orkestrira sve korake, integrišući testiranje u Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD). Automatizovani radni tokovi: Definišu se odvojeni radni tokovi za Konzumenta i Provajdera. GitHub Secrets: Koriste se za sigurno čuvanje API tokena potrebnih za komunikaciju sa PactFlow-om. Sigurnosni prekid: Raspoređivanje se uslovljava prolaskom can-i-deploy provere u Action, sprečavajući da nekompatibilan kod stigne do produkcije. Sažetak: 20 Najvažnijih činjenica  Br. Oblast Ključna činjenica 1. Definicija Contract Testing osigurava da komunikacija između zavisnih servisa odgovara definisanom "ugovoru". 2. Svrha Proaktivno hvatanje nekompatibilnosti API-ja pre integracije i raspoređivanja. 3. Prednost Zamenjuje spore, skupe i nepouzdane E2E (End-to-End) testove. 4. Uloge Konzument (korisnik API-ja) i Provajder (pružalac API-ja). 5. Alat Pact je vodeći open-source alat za CDCT (Consumer-Driven Contract Testing). 6. Princip CDCT: Konzument (a ne Provajder) definiše ugovor (očekivanja). 7. Dokument Pact Fajl je JSON dokument koji sadrži ugovor o očekivanim interakcijama. 8. Test Konzumenta Konzument testira svoj kod protiv Mock Servisa koji generiše Pact. 9. Test Provajdera Provajder testira svoj stvarni kod protiv Pact fajla (ugovora) preuzetog sa brokera. 10. Jezici Pact generiše jezički nezavisne ugovore, ključno za heterogene arhitekture. 11. Broker Pact Broker (PactFlow) je centralno skladište za sve Pact fajlove. 12. Tok Konzument objavljuje Pact fajl → Provajder preuzima i verifikuje. 13. PactFlow PactFlow je hosted rešenje za Pact Broker, idealno za velika okruženja. 14. Sigurnost Komanda can-i-deploy je ključna: proverava da li je nova verzija kompatibilna sa svim trenutno raspoređenim zavisnim servisima. 15. Automatizacija GitHub Actions automatizuje testiranje ugovora u CI/CD cevi. 16. U Actions Koristi se za pokretanje Pact testova, objavljivanje rezultata i izvršavanje can-i-deploy. 17. Skladištenje GitHub Secrets se koriste za čuvanje PactFlow API tokena. 18. Stanje Provider States omogućavaju Konzumentu da Provajderu signalizira neophodno stanje podataka za test. 19. Alternativa Bi-directional Contract Testing (BDCT) omogućava verifikaciju na osnovu OpenAPI specifikacije. 20. Cilj Omogućava nezavisno i sigurno raspoređivanje (Independent Deployment) mikroservisa, čime se povećava autonomija timova.