2025 је година када је АИ престао да се осећа као "инструмент који пробате" и почео да се третира као нешто што инжењерски тимови морају да раде. У јануару, већина инжењерских тимова искусила је АИ кроз колиоте и асистенте за ћаскање. Они су били корисни, понекад импресивни, али ипак лако задржати на дужини руке: картица у вашем ИДЕ-у, позивни прозор на страни, помоћник који је убрзао делове посла који сте већ разумели. До децембра, центар гравитације се променио. АИ се појавио мање као самостални интерфејс, а више као слој који се преноси кроз алате у којима инжењери већ живе: ИДЕ, преглед кода, праћење проблема, одговор на инциденте и унутрашња документација. цхат је постао површина координације, док су интеграције омогућиле моделима да извуку контекст директно из производних система и система записа - и врате промене у њих. Та промена објашњава зашто ће 2025. бити запамћена као година када је АИ прешао празнину како би се уградио у инжењерство.Не зато што су тимови убрзали аутономне агенте у производњу, већ зато што је операција АИ у величини изложила теже питање: како безбедно покренути АИ-креирани код у производњи када брзина писања нових линија кода више није ограничење? Чим се генерисање кода убрзало, тешки проблеми су се померали надоле - намера, прегледљивост, тестираност, праћење, власништво и отпорност. How 2025 Started: Widespread Experimentation, Shallow Integration Kako je 2025. počela: Široko rasprostranjena eksperimentacija, usporena integracija До почетка 2025. године, употреба АИ у развоју софтвера више није била спекулативна. већ је била главна. , више од 80% програмера пријавило је коришћење АИ алата у својим развојним радним токовима, са великим језичким моделима чврсто уграђеним у свакодневни инжењерски рад. Стацк Оверфлоод Оно што је широко варирало Ови алати су коришћени. Kako Већина тимова је усвојила АИ на начин на који прихватају било коју нову помоћ за продуктивност: појединачно, опортунистички и са ограниченом координацијом широм организације. Копилоти су помогли инжењерима да нацртају котларску плочу, преведу код између језика, објасне непознате АПИ-је или нацртају тестове. Појединачни програмери су се кретали брже, док је шири систем начина на који је софтвер функционисао остао углавном непромењен. АИ је живео на ивицама процеса развоја, а не на његовим контролним тачкама. није био дубоко интегрисан у радне токове за ревизију кода, ЦИ цевоводи, капије за ослобађање или телеметрију производње. ИИ-генерисани излази су потокали у исте надолазне процесе као и људски написан код, без додатног контекста о намеру, ризику или очекиваном понашању. Као резултат, тестирање, КА, сортирање дефеката и одговор на инциденте остали су углавном ручни - и све више напети како се волумен и брзина промена повећавају. Брзина кода се повећала, али тимови су се и даље борили да поуздано прегледају, валидишу и испоручују оно што су произвели.Када је АИ убрзао рад нагоре, притисак се концентрисао у надолазним фазама одговорним за квалитет и поузданост. Један од најјаснијих сигнала да ово није био само циклус хипе дошао је из сентимента.Чак и када је употреба АИ наставила да расте, укупно повољно осећање према АИ алатима 2025, у поређењу са више од 70% у претходне две године. Та промена није одразила одбацивање; то је одразило нормализацију. Smanjeno na oko 60 odsto Када је технологија нова, тимови га процењују на основу потенцијала.Када постане стандард, они га процењују на основу трошкова: поузданост, исправност, сигурносна изложеност, одржавање и напор који је потребан да би се поверио свом излазу.До почетка 2025. године, многе инжењерске организације су стигле до те тачке. The Milestones That Pushed AI Into Engineering Operational Rhythm Миљенице које су гурнуле АИ у инжењерски оперативни ритам Ако се осврнемо на новински циклус АИ 2025. године, најважнији прекретнице нису били најгласнији демо-ови или највећи скокови бенчмарка.То су били сигнали да је АИ постала предвидивија, интегрисанија и управљајућа, квалитете потребне када софтвер прелази из експериментације у производњу. Major Model Releases: From Impressive to Operable Главни издања модела: од импресивног до оперативног Кроз провајдера, издања модела из 2025. године конвергирала су се на сличну тему: мање нагласка на добијање сирових могућности и више фокуса на то како се модели понашају у реалним инжењерским системима. са , ОпенАИ нагласио је конзистентност размишљања, контролу и спремност предузећа. Izlazi su postali lakši za razmatranje, integrisanje u postojeće tokove rada i ograničavanje unutar organizacionih stražara.To je važno kada modeli više nisu pomoćnici sa strane, već učesnici unutar proizvodnih cevovoda. ГПТ-5.1 и ГПТ-5.1 Про оперативни Ажурирања су ојачала исти правац из угла првог алата. Фокусирањем на понашање кодирања и дубљу ИДЕ интеграцију, Клод Цоде је смањио трење између ИИ излаза и радних токова програмера.Када модели живе тамо где се инжењерски рад већ дешава – уместо у одвојеним прозорима за ћаскање – почињу да функционишу као инфраструктура, а не као прибор. Антропопски Клод код Мултимодално размишљање у комбинацији са ближим интегрисањем широм Гоогле-овог екосистема за програмере ојачало је идеју да АИ није један интерфејс, већ могућност уграђена широм софтверског ланца снабдевања. Гугл Гемини 3 У међувремену, ослобађања као и Наставио је да смањује баријеру за тимове који су желели већу контролу – самохостиране закључке, приватне распореде и економичну прилагођавање.Ови модели су мање важни за њихову сирову перформансу и више за оно што су омогућили: експериментисање са АИ као део интерне инфраструктуре, а не само као управљани АПИ. Деепсеек В3.2 Лама 4 Модели су све више дизајнирани да се понашају поуздано унутар производних окружења, а не само да добро раде у изолацији. Emerging Categories: Quality, Validation, and Confidence Became the Battleground Појављујуће категорије: Квалитет, валидација и поверење постали су бојно поље Друга велика промена у 2025. години није била покренута било којим једним издањем модела.То је настало из онога што су ти модели открили када су тимови почели да их користе на скали. Како се генерисање кода убрзало, нова ограничења су се појавила готово одмах.Промене су почеле да надмашују преглед, суптилне недостатке су се појавиле касније него што су тимови очекивали, а растућа сложеност учинила је понашање система тежим за предвиђање.Код написан АИ алатима био је тежи за решавање проблема и подршку јер нико у организацији није то дубоко разумео, укључујући АИ алате који су написали код. Као одговор, нове категорије фокусиране на квалитет, валидацију и самопоуздање стекле су привлачност.То нису биле инкременталне надоградње продуктивности. Један јасан сигнал дошао је из еволуције самог агентичког алата. на ГитХуб Универсе 2025, Уместо обећавајуће замене, Агент ХК третирао је развој агенције као проблем оркестрације, дајући тимовима видљивост у оно што агенти раде преко провајдера и где је људски надзор и даље важан. ГитХуб представио Агент ХК Слична промена се појавила у тестирању и валидацији. , лансиран на ре:Инвент 2025, позиционирао аутоматизацију корисничког интерфејса као проблем инфраструктуре, а не као вежбу за скриптирање. на скали – то је сигнализирало да се само тестирање мора еволуирати како би се одржала брзина развоја заснована на АИ. Novi AWS zakon Објављивање тврдњи о поузданости Истовремено, нови талас пажње слетео је на , предвиде неуспјехе и брже реагују када системи већ раде у производњи.Ови алати обично користе један од два приступа. AI SRE – алати дизајнирани да открију аномалије Неки се интегришу са постојећим платформама за посматрање, узимајући логове, метрике и трагове из система као што су , , или Иако је овај приступ лакше усвојити, он наслеђује ограничења фрагментиране посматрања. Многе организације немају доследну инструментацију, наследни системи емитују неструктуриране дневнике, а критични сигнали остају невидљиви.У овим окружењима, АИ може размишљати само о делимичним подацима - а детекција остаје фундаментално реактивна. Датум Сплинг Прометеј Други прихватају дубљи, инлине приступ, прикупљајући телеметрију директно из инфраструктуре, окружења за покретање или мрежног саобраћаја. Док то омогућава богатије сигнале и раније откривање, то захтева опсежну интеграцију инфраструктуре: распоређивање агената преко услуга, приступ АПИ-јима провајдера облака и руковање великим количинама сирове телеметрије. Оба приступа деле фундаменталније ограничење: подаци о посматрању показују симптоме, а не узроке.Детекција повећања кашњења или притиска меморије може купити време за ублажавање инцидента, али ретко помаже тимовима да идентификују специфичне путеве кода, логичке грешке или случајеве ивице одговорне за неуспјех - да не говоримо о спречавању сличних проблема да се поново уведу. Као резултат тога, АИ СРЕ алати се баве поузданошћу након што дефекти дођу до производње. Оно што је постало све јасније у 2025. години је да су најтежи проблеми у току. Размак између „пролазе тестове“ и „овај код је сигуран у производњи“ остаје велики. Проблеми које пријављују клијенти и даље долазе кроз канале подршке, одвојене од контекста кода. Прегледи кода и даље у великој мери ослањају на људску интуицију да би идентификовали ризик. То значи померање интелигенције ближе месту где се код пише, прегледа и спаја, и повезивање реалних сигнала о неуспјеху назад на специфичне промене пре него што стигну до производње. Заједно, ове нове категорије указују на исти закључак: бочица у савременом инжењерству прешла је од писања кода до валидације и безбедне испоруке. Funding and Partnerships: Capital Followed Developer Platforms and Measurement Финансирање и партнерства: Капитал након платформи за програмере и мерења Трендови финансирања 2025. године ојачали су ту промјену. , , и предиктивне платформе квалитета. , подржана од стране оснивача из компанија као што су Верцел и Фигма, одразила је растуће уверење да ће квалитет предвиђања софтвера постати основни слој у модерним инжењерским стековима. Према извештају Црунцхбасе-а за крај године, Међутим, за инжењерске лидере, важнији сигнал није био обим капитала - то је било тамо где се тај капитал концентрисао када прихватање АИ више није било у питању. Autonomno testiranje, QA generisanje podataka Аутономна тестова аутоматизација ПлаиерЗеро-ова сопствена Серија А (20 милиона долара) Veštačka inteligencija će činiti oko 50 odsto globalnog venture finansiranja do 2025. godine Два потеза то јасно илуструју. Огледало поверења у платформе за програмере које подржавају развој ИИ-нативе на скали: брзу итерацију, продуктивност производње, цевоводи за распоређивање и оперативну сложеност брзог испоручивања модерног софтвера. Vercel's $300M Серија Ф Како АИ повећава излаз, лидерима су потребни бољи начини да схвате да ли тај излаз побољшава испоруку.ДКС се налази на четвртом месту у категорији инжењерске интелигенције, мери продуктивност, пропусте и резултате, а Атлассиан је експлицитно оквирао аквизицију око помоћи организацијама да процене повраћај новца док се АИ усвајање убрзава. Atlassian kupuje DX za 1B dolara Капитал је текао ка платформама и мерним слојевима који помажу организацијама да управљају АИ у реалним инжењерским системима. Оперативна издржљивост, а не експериментисање, постало је приоритет. Why Agents Haven’t Crossed the Chasm (Yet) Зашто агенти нису прешли јаз (ипак) Ако је 2025. година била година када је вештачка интелигенција постала доминантна у инжењерству, следило је природно питање: зашто аутономни агенти нису ишли доминантно са њом? Подаци о усвајању дају јасан одговор. Око половине програмера или уопште не користе агенте или се ослањају само на једноставније АИ алате, а многи извештавају да немају краткорочне планове да усвоје пуну аутономију. 2025 Стацк Оверфлоод Анкета Аутономни агенти захтевају контекст који већина инжењерских организација још нема у поузданом, машински читљивом облику. Пре него што агенти могу бити ефикасни, они морају да разумеју више од кода. Како се системи понашају под оптерећењем и шта "нормално" изгледа у производњи Власништво над услугама, зависности и границе одговорности Који неуспјеси су најважнији и где постоје страже и политике Историја иза инцидената, архитектонских одлука и процеса ослобађања који управљају сигурним бродом U mnogim organizacijama, taj kontekst još uvek živi u fragmentima – raspršena dokumentacija, institucionalno znanje, kontrolne ploče koje se ne povezuju i postmortems koji su teški za operativizaciju. Као резултат тога, многи тимови су направили намерни избор 2025. године. уместо да гурају агенте у потпуно аутономне улоге, фокусирали су се на копрооте, цхат интерфејсе и слојеве оркестрације који подржавају инжењере док држе људе чврсто у луку. Пре него што се одговорност може делегирати софтверским агентима, лидери су препознали потребу за јачим темељима: поуздани сигнали квалитета, посматраност која објашњава Sistemi se ponašaju na način na koji se ponašaju, a tokovi evaluacije zasnovani su na stvarnom proizvodnom riziku.Kako se veštačka inteligencija približila proizvodnji, te praznine su postale teže ignorisati i hitnije zatvoriti. Zašto From Shipping Code to Shipping Quality: The Leadership Shift That Defined 2025 Од кода за испоруку до квалитета испоруке: промена лидерства која је дефинисала 2025 Копилоти, асистенти засновани на ћаскању и имплементације засноване на агентима били су нормални делови развоја, али распоређивање производње постало је бочица. Ово редизајнирање је усклађено са начином на који су инвеститори и оператери описали тржиште 2025. године. описује прелазак са "система записа", који чувају информације, на "системе акције", који оркестрирају и валидирају резултате.За инжењерске организације, импликација је јасна: брзо генерисање артефаката није довољно. Bessemer Venture Partners’ State of AI izveštaj Та реализација се појавила у три приоритета лидерства који су се показали изазовнијим - и вреднијим - него сама генерација кода. Preventing Defects Before They Reach Production Спречавање дефеката пре него што дођу до производње Како се брзина повећавала, надолазни поправци постали су скупљи и поремећајнији. Тимови су сазнали да ослањање само на праћење након распореда више није довољно. Лидери су почели да инвестирају у прелиминарне провере које одражавају стварне начине неуспјеха, континуирану евалуацију против сценарија сличних производњи и регресију која открива ризик пре објављивања. Measuring AI by Operational Outcomes, Not Usage Мерење АИ по оперативним резултатима, а не употреби Разговор се померао са „Да ли користимо АИ?“ на „Да ли АИ побољшава резултате које можемо одбранити?“ Инвестиције у АИ све више су морале да се повежу са метрикама које лидери већ брину: МТТР, понављање дефеката, учесталост инцидената и инжењерски капацитет. Dok samo manjina organizacija izveštava o značajnom uticaju EBIT-a od veštačke inteligencije, one koje to rade imaju tendenciju da usklađuju usvajanje sa strogim praćenjem KPI-ja, redizajnom toka posla i disciplinom validacije. МцКинсеи'с Статус АИ 2025 Coordinating AI Across the Engineering System Координација АИ широм инжењерског система Како се АИ појавила свуда, у ћаскању, у ИДЕ-у, у прегледу кода и у КА, лидери су морали да осигурају да ови системи раде заједно, а не да формирају фрагментирану колекцију "корисних" алата. За инжењерске лидере, ови приоритети су истакли стварну промену 2025. године: АИ је престао да буде начин да се напише више кода и постао је тест колико добро њихове организације могу управљати квалитетом, координацијом и мерењем на скали. Turning Mainstream Adoption Into a Durable Advantage Претварање континуираног усвајања у трајну предност До краја 2025. године, АИ више није нешто што инжењерски тимови експериментишу са стране. То је постало нешто што су морали да раде. Копилоти, асистенти за ћаскање и АИ-помоћни алати су уграђени кроз развој, преглед и тестирање, чинећи АИ сталним делом како се софтвер гради и испоручује. Тимови који су се фокусирали на спречавање дефеката пре објављивања, мерење утицаја ИИ-а кроз стварне инжењерске метрике и координацију ИИ-а преко система били су у стању да се крећу брже без губитка поверења. Тимови који су третирали АИ као танак слој који се додао постојећим радним токовима борили су се са заморним прегледима, регресијама и повећаним оперативним ризиком. Гледајући напред, ова основа је оно што ће учинити следећи талас аутономије изводљивим. За инжењерске лидере, прилика је сада јасна: претворити АИ из збирке корисних алата у стратешку тачку ливъраге - онај који јача квалитет, побољшава доношење одлука и припрема организацију за оно што долази.
