AI menja popularnost programskih jezika, a kako to veštačka inteligencija radi?!
Godine 2025, Python i dalje drži prvo mesto među programerima – prema najnovijim rang listama IEEE Spectrum i IEEE Jobs. Ali nešto zanimljivo se dešava ispod površine: JavaScript, nekadašnji stalac među prva tri jezika, pao je na šesto mesto. To je prilično neočekivan pad za jezik koji je godinama bio kralj veb razvoja.
Šta se promenilo? Prema analizi IEEE-a, odgovor može ležati u načinu na koji programeri danas traže pomoć – ne više na forumima, već od veštačke inteligencije.
Zašto JavaScript gubi pozicije?
| Top programerskih jezika u 2025. | |||
|---|---|---|---|
| # | Spectrum | Trending | Jobs |
| #1 | Python | Python | Python |
| #2 | Java | Java | SQL |
| #3 | C++ | C++ | Java |
| #4 | SQL | C | JavaScript |
| #5 | C# | C# | TypeScript |
Rang liste poput IEEE Spectrum zasnivaju se na javnim signalima: pretrage na Google-u, pitanja na Stack Overflowu, aktivnosti na GitHub-u. Ali kako sve više programera koristi AI asistente poput ChatGPT-a, Claude-a, Cursor-a ili Windsurf-a, taj „digitalni trag“ postaje sve slabiji.
Umesto da postavljaju pitanje na javnom forumu, programeri sada pišu privatnu poruku AI-u. Rezultat? Broj nedeljnih pitanja na Stack Exchange-u za sve vodeće programske jezike pao je na samo 22% nivoa iz 2024. godine.
JavaScript, koji je tradicionalno imao ogromnu zajednicu i ogroman broj pitanja na forumima, možda najviše trpi od ovog trenda – ne zato što ga manje ljudi koristi, već zato što se više ne „vidi“ koliko se koristi.
AI briše granice između jezika
IEEE ističe još jedan zanimljiv efekat: kako AI postaje sve bolji u generisanju koda, programeri sve manje razmišljaju o tome koji jezik je „najbolji“ za određeni zadatak. Zašto? Jer LLM-ovi (veliki jezički modeli) mogu pisati kvalitetan kod na Pythonu, Javi, C++-u ili čak Rustu — sve zavisi od prompta.
To znači da se fokus pomera sa dubokog poznavanja sintakse ka razumevanju problema i sposobnosti da se precizno formuliše zahtev AI-u.
Opasnosti i posledice
Međutim, sve to nije bez mana. Kod generisan AI-om često nije čist, optimizovan ni siguran. Može sadržati skrivene ranjivosti koje programer možda čak ni ne primećuje – pogotovo ako ne razume dobro šta AI „radi iza scene“.
Zbog toga, sve više kompanija počinje da koristi ljudske programere – ne da bi pisali kod od nule, već da pregledaju, optimizuju i popravljaju AI-generisana rešenja.
Da li će novi jezici imati šanse?
Još jedan zabrinjavajući trend: novi programski jezici možda neće imati šanse da se probiju. Zašto je to tako? Zato što su LLM-ovi trenirani na starim, stabilnim i dobro dokumentovanim jezicima poput Python-a i Jave. Novi jezici (npr. Rust, Go, Swift), iako tehnički superiorniji, nemaju dovoljno online sadržaja (primera, rešenja, dokumentacije) na kojima bi AI mogao da uči. Stoga AI alati promovišu i reprodukuju kod u starim, dobro poznatim jezicima. To stvara povratnu petlju koja cementira dominaciju postojećih jezika, čineći ulazak novih jezika na tržište još težim.
