U svijetu istraživanja i razvoja (R&D), “AI” je postao poštapalica koja često obećava magiju, a isporučuje osrednje rezultate. Za inženjere, produkt menadžere i osnivače startupa, generiranje lijepe slike u Midjourneyju nije prototip — to je konceptualna umjetnost. Prototip mora imati funkcionalnu logiku, fizička ograničenja ili validaciju tržišta.

Ako radite na razvoju proizvoda s ograničenim budžetom, AI alate trebate gledati kao multiplikatore brzine, a ne kao zamjenu za stručnost. Ovo je pregled alata koji nude konkretnu inženjersku i razvojnu vrijednost za brzo testiranje ideja.

1. Softversko prototipiranje i logika: Claude 3.5 Sonnet & Cursor

Zaboravite na ChatGPT kao običan “chat”. Za R&D, ključna je mogućnost trenutnog izvršavanja koda i vizualizacije.

Claude 3.5 Sonnet (s “Artifacts” funkcijom)

Trenutno najbolji alat za brzu validaciju logike. Njegova funkcija Artifacts omogućuje da na jednoj strani ekrana opišete algoritam ili sučelje, a na drugoj odmah vidite izvršni kod (React komponentu, dijagram toka ili simulaciju).

• Primjena u R&D: Trebate vizualizirati kako će se ponašati senzor u određenim uvjetima? Možete zatražiti od Claudea da napiše Python ili JS simulaciju s klizačima za varijable. U 60 sekundi imate interaktivni graf umjesto sati kodiranja.

Cursor (AI Code Editor)

Ovo nije chatbot, već “fork” VS Code uređivača. Cursor razumije cijeli vaš repozitorij koda.

• Realna prednost: Omogućuje malom timu da radi kao veliki. Možete refaktorirati cijele module ili napisati “boilerplate” kod za povezivanje API-ja brzinom kojom tipkate upute. Za MVP (Minimum Viable Product), ovo drastično smanjuje vrijeme razvoja.

2. Hardverski inženjering i dizajn: Autodesk Generative Design

Ovdje je ključna razlika između Generative AI (stvaranje slika) i Generative Design (stvaranje geometrije temeljene na fizici).

Autodesk Fusion 360 (Generative Design ekstenzija)

Ovo je alat za “teški” inženjering. Ne upisujete tekstualni prompt “dizajniraj nosač”. Umjesto toga, unosite ograničenja (mjesta fiksiranja, sile opterećenja, materijal i način proizvodnje — npr. CNC ili 3D print).

• Rezultat, ne hype: Softver generira stotine varijanti dizajna koje čovjeku ne bi pale na pamet, a koje su matematički optimizirane za najbolji omjer težine i čvrstoće.
• Primjena: Smanjenje mase dijela za 40% uz zadržavanje iste čvrstoće, što direktno smanjuje troškove materijala u proizvodnji.

3. Brza izrada sučelja (Front-end): v0.dev

Mnogi R&D projekti propadnu jer inženjeri ne mogu prodati ideju investitorima bez vizualnog sučelja. Figma je odlična, ali zahtijeva dizajnere.

v0 (by Vercel)

Ovaj alat generira production-ready kod (React/Tailwind) na temelju vašeg opisa. Za razliku od alata koji generiraju slike web stranica, v0 generira stvarni kod koji možete kopirati i pokrenuti.

• Primjena: Trebate kontrolnu ploču za vaš IoT uređaj? Opišite: “Dashboard s tamnom temom, grafom potrošnje energije i prekidačima za tri zone.” Dobit ćete funkcionalno sučelje za 2 minute koje možete spojiti na stvarni backend.

4. Istraživanje i tehnička validacija: Perplexity Pro

Google pretraga postala je previše zagušena SEO spamom za ozbiljno R&D istraživanje. Halucinacije ChatGPT-a su preopasne za znanstvene činjenice.

Perplexity

Funkcionira kao tražilica koja čita desetke znanstvenih radova i tehničkih dokumentacija te sintetizira odgovor s citiranim izvorima (fusnotama).

• Zašto je ključan: Kada istražujete patente ili specifične legure materijala, Perplexity vam omogućuje da brzo provjerite postoji li već rješenje na tržištu (“Prior Art” pretraga) i smanjuje rizik da izmišljate toplu vodu.

Kako dobiti realan uvid (Reality Check)

Korištenje ovih alata nosi rizike. Da biste izbjegli “hype” zamku i dobili realne rezultate, slijedite ova pravila:

1. Pravilo “Oči na kodu”: Nikada ne kopirajte AI generirani kod ili inženjerski izračun u proizvodnju bez ljudske revizije. AI je “asistent junior razine s enciklopedijskim znanjem” — pametan je, ali neoprezan.
2. Simulacija nije stvarnost: Generative Design će vam dati oblik, ali vi i dalje morate napraviti FEA (Finite Element Analysis) stres test. AI pretpostavlja idealne uvjete materijala koji u stvarnosti variraju.
3. Zatvorena petlja (Sandbox): Testirajte AI rješenja u izoliranom okruženju. Ako tražite od AI-a da optimizira SQL upit baze podataka, testirajte ga na kopiji baze, nikad na “live” podacima.

Zaključak

Najbolji AI alati za prototipiranje nisu oni koji rade sve, već oni koji se integriraju u postojeće inženjerske procese.

Za mali tim, pobjednička kombinacija danas izgleda ovako: Perplexity za provjeru izvedivosti ideje, Claude/Cursor za pisanje logike i softvera, te Fusion 360 za optimizaciju hardvera. Ovi alati ne zamjenjuju inženjere, ali omogućuju tročlanom timu da u tjedan dana napravi ono za što je nekada odjelu od deset ljudi trebao mjesec. To je jedina “AI revolucija” koja je bitna za vaš budžet.