Brzi prototip, pouzdana isporuka: AI integracija bez kaosa

Zašto je brzina prototipa promijenila pravila

AI (Artificial Intelligence — umjetna inteligencija) je u 2025. toliko skratio put od ideje do prototipa da se promijenila ekonomija razvoja. Najživlja slika mi nije graf ili benchmark, nego osmijeh developera koji je uz agenta sastavio aplikaciju za pronalazak kazališnih ulaznica u nekoliko minuta. Kako je to opisao Andrew Rivers:

“Osjećaj da si vratio žar — ideja se pretvori u demo za nekoliko minuta.”

Ta brzina mijenja prioritete: stvari koje biste prije otkazali jer “nisu vrijedne dva sprinta” sada izgledaju izvedivo prije ručka. Ali prototip nije proizvod — i tu počinje ozbiljan posao.

Kako preći provaliju između prototipa i produkcije

Često citirana procjena kaže da 87% projekata podatkovne znanosti nikad ne stigne u produkciju. Andy Grimes to zove “last-mile problem”. Pogon koji nam treba je namjerno dosadan: pakiranje, CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery — kontinuirana integracija/isporuka), telemetrija, upravljanje, SLA (Service Level Agreement — ugovorena razina usluge). Poanta 2025. je prihvatiti da trebamo i kreativni prasak prototipiranja i disciplinirani stroj isporuke.

Gdje uložiti energiju u 2025.

Najbolji ulog danas je novi krug: ideja → prototip → povratna informacija. Umjesto statičnih wireframeova, pokažite funkcionalan demo. Brzina osvaja pažnju, posebno u prodaji ili internom prioritiziranju. No brzina bez okvira stvara nered, zato uvedite lagane guardrails:

• Verzioniranje: svaka promjena prompta i modela dobiva oznaku verzije.
• Sigurnosno skeniranje: automatizirana provjera otvorenih koda i tajni.
• Ograničenja troška: plafon po korisniku/featureu; alarmi na odstupanja.
• Kriteriji za promociju: prototipi su potrošni dok ne prođu predeplojske provjere.

Mikro-vještine koje odmah dižu kvalitetu

Integracija AI-ja ne traži doktorat, ali traži nove zanatske vještine. Fokusirajte se na četiri područja:

• Prompt i kontekst: pretvorite domenska pravila u predloške; dodajte primjere, ograničenja i očekivani JSON oblik. Afirmiranje sheme je funkcionalnost, ne luksuz.
• Async i streaming: tretirajte poziv modelu kao operaciju visoke latencije. Koristite asinkrone okvire (npr. FastAPI u Pythonu) i streamajte parcijalne rezultate radi boljeg doživljaja.
• Validacija i fallback: provjerite format i poslovna pravila; ako padne validacija ili kasni odgovor, prebacite se na determinističko pravilo kako korisnik ne bi zapeo.
• Kontrola troškova: cache i reuse odgovora, kvote po korisniku/featureu, vidljivi “cost meter” timu. Šok na računu nije inicijacijski ritual.

Napomena: kod prvog spomena koristite pune nazive i objašnjenja za akronime poput API (Application Programming Interface — programsko sučelje) i RAG (Retrieval-Augmented Generation — generiranje prošireno pronalaskom).

Platforme koje čine cijevi dosadnima (i pouzdanima)

Grimesova teza za Azure Red Hat OpenShift (ARO) i OpenShift AI je jasna: napravite da plumbing bude dosadan i SLA-pokriven. Možete sami slagati Kubernetes, observability, serviranje modela, vektorsku bazu, CI/CD, kontrole pristupa i raspored GPU (Graphics Processing Unit — grafički procesor). To je moćno, ali skupo u riziku. Managed baza sa 99,95% dostupnosti daje predvidljivost za timove s regulativnim obvezama. Ako eksperimentirate ili goni vas optimizacija troška, DIY ostaje valjan — samo budite eksplicitni oko rizika i vlasništva.

Jedan cjevovod za DevOps i MLOps

DevOps (Development and Operations — razvoj i operacije) i MLOps (Machine Learning Operations — operativno upravljanje modelima) prestaju biti odvojeni trakovi. Provenijencija modela, okidači za retreniranje i metričke evaluacije stoje uz build pipeline, canary izdanja i telemetriju infrastrukture. Ako planirate RAG ili domenski obogaćene tijekove, tretirajte vektorsku bazu, poslove za ugradnje (embeddings) i graditelje konteksta kao deployabilne komponente s nadzorom.

“To je upravljanje koje možete operativno provoditi, a ne PDF za arhivu.”

Hibrid, prijenos i rub: dizajnirajte da se može seliti

Kad u razgovor uđu usklađenost ili latencija, pitanje prijenosljivosti dolazi brzo. Praktikantan uzorak arhitekture:

• Razdvojite artefakte modela od konfiguracije okruženja.
• Kontejnerizirajte sve i koristite isti alatni lanac on‐prem i u oblaku.
• Planirajte GPU kompatibilnost (driveri NVIDIA/AMD/Intel se razlikuju).
• U dokumentaciju unesite pitanje: “Možemo li ovo preseliti idućeg kvartala?”

Front‐end i tehnički dug bez drame

UI kao skicirka, a ne izvor istine

AI može generirati radni UI i onome tko nije front‐end specijalist. Iskoristite ga za skice i ideje, a onda refaktorirajte na vlastite dizajnerske tokene, osigurajte pristupačnost i ugradite u održive komponente. AI UI je skicirka, ne kanonski izvor.

Agent kao pomoćnik u refaktoru

Agenti su izvrsni za procesne zadatke duga: zamjena zastarjelih biblioteka, uklanjanje dupliciranog koda, predlozi poboljšanja. Neka agent otvara PR‐ove, neka ih pokrivaju testovi i neka osjetljive promjene idu iza feature flagova.

Kako početi bez kuhanja oceana

Najbrži put je “dogfooding”: uzmite ograničen interni problem (npr. pretraživanje znanja u podršci ili pomoć pri pisanju opisa proizvoda) i izgradite radni servis. Mjerite: vrijeme do prototipa, korištenje, trošak po zadatku, najčešće greške. Zatim uvedite faze: interni POC → interni pilot (10–15 korisnika) → kontrolirani pilot s korisnicima. Svaka faza daje operativno znanje ili jeftino učenje ako stanete.

Tri kratka primjera iz prakse

• Sažetak poziva korisničke podrške: API validira JSON, cache drži identične upite 24 sata, a ako latencija pređe 2 s, prelazi se na pravila temeljena na ključnim riječima. Telemetrija bilježi verziju modela i procijenjeni trošak.
• Interni znakovni bot za regulativu: vektorska baza s obveznim navođenjem izvora, auditarni logovi promptova i redakcija PII pri unosu. Canary izdanje vezano uz evaluacijske ocjene prije širenja prometa.
• Refaktor HTTP klijenta: agent generira PR‐ove kroz servise, sigurnosni skeneri rade automatski, a najosjetljiviji put je iza feature flaga do prolaska regresijskih testova.

Mjere koje vode i napetost koja nas čuva realnima

Rivers primjećuje da je 70–75% ideja nekad propadalo jer nisu justifyjale trošak; brzi AI prototipi smanjuju taj otpad. Grimes podsjeća da 87% inicijativa ipak ne dočeka produkciju bez strogog mosta discipline. Držite oba broja u glavi: koristite brzinu da pokazujete stvarne stvari, a disciplinu da ih zadržite u produkciji.

Sidebar: CI/CD susreće MLOps kada pipeline promovira kod, modele i podatkovne artefakte kroz iste provjere, politike i telemetriju.

Za vaš sljedeći sastanak: koje guardrails uvodimo ovaj tjedan, koje metričke ciljeve pratimo po featureu, i možemo li našu sljedeću AI ideju preseliti na drugi runtime bez prepisivanja?