Nahradí umělá inteligence programátory? Poslední, kdo odejde, vypněte editor kódu.

„ Kdo vypadne poslední, vypněte editor kódu. “ Tato ironická fráze koluje na vývojářských fórech a odráží úzkostný humor ohledně vzestupu programátorských asistentů s umělou inteligencí. Vzhledem k tomu, že modely umělé inteligence jsou stále schopnější psát kód, mnoho programátorů se ptá, zda lidské vývojáře nepotká stejný osud jako obsluhu výtahů nebo ústředen – práce, které automatizace učinila zastaralými. V roce 2024 odvážné titulky hlásaly, že umělá inteligence by brzy mohla napsat veškerý náš kód, a lidští vývojáři tak nebudou mít co dělat. Ale za humbukem a senzacechtivostí je realita mnohem složitější.

Ano, umělá inteligence nyní dokáže generovat kód rychleji než kterýkoli člověk, ale jak dobrý je tento kód a dokáže umělá inteligence sama zvládnout celý životní cyklus vývoje softwaru? Většina odborníků říká: „Ne tak rychle.“ Přední představitelé softwarového inženýrství, jako je generální ředitel Microsoftu Satya Nadella, zdůrazňují, že „umělá inteligence nenahradí programátory, ale stane se nezbytným nástrojem v jejich arzenálu. Jde o to, dát lidem možnost dělat více, ne méně.“ ( Nahradí umělá inteligence programátory? Pravda o humbuku kolem toho | autor: The PyCoach | Artificial Corner | březen 2025 | Medium ) Podobně šéf umělé inteligence společnosti Google Jeff Dean poznamenává, že ačkoli umělá inteligence dokáže zvládat rutinní kódovací úkoly, „stále jí chybí kreativita a dovednosti v řešení problémů“ – právě ty vlastnosti, které lidští vývojáři přinášejí. Dokonce i Sam Altman, generální ředitel společnosti OpenAI, připouští, že dnešní umělá inteligence je „velmi dobrá v úkolech“ , ale „hrozná v plném rozsahu práce“ bez lidského dohledu. Stručně řečeno, umělá inteligence je skvělá v asistenci s částmi práce, ale není schopna zcela převzít práci programátora od začátku do konce.

Tato bílá kniha se upřímně a vyváženě dívá na otázku „Nahradí umělá inteligence programátory?“. Zkoumáme, jak umělá inteligence ovlivňuje dnešní role v oblasti vývoje softwaru a jaké změny nás čekají. Prostřednictvím příkladů z reálného světa a nedávných nástrojů (od GitHub Copilot po ChatGPT) zkoumáme, jak se vývojáři mohou přizpůsobovat, adaptovat a zůstat relevantní s vývojem umělé inteligence. Spíše než zjednodušující odpověď ano nebo ne uvidíme, že budoucnost je ve spolupráci mezi umělou inteligencí a lidskými vývojáři. Cílem je zdůraznit praktické poznatky o tom, co mohou vývojáři udělat pro to, aby v době umělé inteligence uspěli – od zavádění nových nástrojů až po učení se novým dovednostem a prognózovat, jak by se mohly v nadcházejících letech vyvíjet programátorské kariéry.

Umělá inteligence ve vývoji softwaru dnes

Umělá inteligence se rychle začlenila do moderního pracovního postupu vývoje softwaru. Nástroje založené na umělé inteligenci zdaleka nejsou sci-fi, ale již píší a kontrolují kód , automatizují únavné úkoly a zvyšují produktivitu vývojářů. Vývojáři dnes používají umělou inteligenci ke generování úryvků kódu, automatickému dokončování funkcí, detekci chyb a dokonce i k vytváření testovacích případů ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ) ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). Jinými slovy, umělá inteligence přebírá tu nejnáročnější práci a šablonovité postupy, což programátorům umožňuje soustředit se na složitější aspekty tvorby softwaru. Podívejme se na některé z významných funkcí a nástrojů umělé inteligence, které právě teď transformují programování:

• Generování kódu a automatické doplňování: Moderní programátoři s umělou inteligencí mohou vytvářet kód na základě zadání v přirozeném jazyce nebo částečného kontextu kódu. Například GitHub Copilot (postavený na modelu Codex od OpenAI) se integruje s editory a při psaní navrhuje další řádek nebo blok kódu. Využívá rozsáhlou trénovací sadu open-source kódu k nabízení kontextových návrhů a často je schopen dokončit celé funkce pouze z komentáře nebo názvu funkce. Podobně ChatGPT (GPT-4) dokáže generovat kód pro daný úkol, když popíšete, co potřebujete, srozumitelnou angličtinou. Tyto nástroje dokáží během několika sekund navrhnout standardizovaný kód, od jednoduchých pomocných funkcí až po rutinní operace CRUD.

• Detekce a testování chyb: Umělá inteligence také pomáhá odhalovat chyby a zlepšovat kvalitu kódu. Nástroje pro statickou analýzu a lintery poháněné umělou inteligencí dokáží označit potenciální chyby nebo bezpečnostní zranitelnosti tím, že se učí z minulých vzorců chyb. Některé nástroje umělé inteligence automaticky generují jednotkové testy nebo navrhují testovací případy analýzou cest kódu. To znamená, že vývojář může okamžitě získat zpětnou vazbu na okrajové případy, které mohl přehlédnout. Tím, že včas odhalí chyby a navrhne opravy, umělá inteligence funguje jako neúnavný asistent QA pracující po boku vývojáře.

• Optimalizace a refaktoring kódu: Dalším využitím umělé inteligence je navrhování vylepšení stávajícího kódu. Na základě zadaného úryvku může umělá inteligence doporučit efektivnější algoritmy nebo čistší implementace rozpoznáním vzorců v kódu. Může například navrhnout idiomatickější použití knihovny nebo označit redundantní kód, který lze refaktorovat. To pomáhá snižovat technický dluh a zlepšovat výkon. Nástroje pro refaktoring založené na umělé inteligenci mohou transformovat kód tak, aby odpovídal osvědčeným postupům, nebo aktualizovat kód na nové verze API, což vývojářům ušetří čas při ručním čištění.

• DevOps a automatizace: Kromě psaní kódu přispívá umělá inteligence k procesům sestavování a nasazení. Inteligentní nástroje CI/CD využívají strojové učení k předpovídání, které testy pravděpodobně selžou, nebo k upřednostňování určitých úloh sestavování, čímž se zrychluje a zefektivňuje proces kontinuální integrace. Umělá inteligence dokáže analyzovat produkční protokoly a metriky výkonu, aby určila problémy nebo navrhla optimalizaci infrastruktury. Ve skutečnosti umělá inteligence pomáhá nejen s kódováním, ale v celém životním cyklu vývoje softwaru – od plánování až po údržbu.

• Rozhraní a dokumentace v přirozeném jazyce: Vidíme také, jak umělá inteligence umožňuje přirozenější interakce s vývojářskými nástroji. Vývojáři mohou doslova požádat umělou inteligenci, aby provedla úkoly („vygenerovat funkci, která provede X“ nebo „vysvětlit tento kód“) a dosáhnout výsledků. Chatboti s umělou inteligencí (jako ChatGPT nebo specializovaní vývojářští asistenti) mohou odpovídat na programátorské otázky, pomáhat s dokumentací a dokonce psát projektovou dokumentaci nebo potvrzovat zprávy na základě změn kódu. Tím se překlenuje propast mezi lidským záměrem a kódem, což vývoj usnadňuje těm, kteří dokážou popsat, co chtějí.

• 

Vývojáři využívající nástroje umělé inteligence: Průzkum z roku 2023 ukazuje, že drtivá většina vývojářů používala nástroje pro kódování s umělou inteligencí v nějaké formě – buď v práci, ve svých osobních projektech, nebo v obou. Pouze nevelkých 8 % uvedlo, že při kódování nepoužívá žádnou pomoc umělé inteligence. Tento graf ukazuje, že dvě třetiny vývojářů používají nástroje umělé inteligence v práci i mimo ni, zatímco čtvrtina je používá výhradně v práci a malá menšina pouze mimo práci. Z toho vyplývá jasné ponaučení: kódování s pomocí umělé inteligence se mezi vývojáři rychle stalo běžnou záležitostí ( Průzkum odhaluje dopad umělé inteligence na zkušenosti vývojářů - Blog GitHubu ).

Toto rozšíření nástrojů umělé inteligence ve vývoji vedlo ke zvýšení efektivity a snížení dřiny při kódování. Produkty se vytvářejí rychleji, protože umělá inteligence pomáhá generovat standardizovaný kód a zpracovávat opakující se úkoly ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ) ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ). Nástroje jako Copilot mohou dokonce navrhovat celé algoritmy nebo řešení, která „nemusí být pro lidské vývojáře okamžitě zřejmá“, a to díky učení se z obrovských datových sad kódu. Existuje mnoho příkladů z reálného světa: inženýr může požádat ChatGPT o implementaci třídicí funkce nebo nalezení chyby v jeho kódu a umělá inteligence během několika sekund vytvoří návrh řešení. Společnosti jako Amazon a Microsoft nasadily do svých vývojářských týmů dvojice programátorů s umělou inteligencí (CodeWhisperer od Amazonu a Copilot od Microsoftu), kteří hlásí rychlejší dokončení úkolů a méně hodin strávených nad standardizovaným kódem. Ve skutečnosti 70 % vývojářů dotázaných v průzkumu Stack Overflow z roku 2023 uvedlo, že již používají nebo plánují používat nástroje umělé inteligence ve svém vývojovém procesu ( 70 % vývojářů používá nástroje pro kódování s umělou inteligencí, 3 % vysoce důvěřují jejich přesnosti - ShiftMag ). Nejoblíbenějšími asistenty jsou ChatGPT (používaný ~83 % respondentů) a GitHub Copilot (~56 %), což naznačuje, že klíčovými hráči jsou obecná konverzační umělá inteligence a pomocníci integrovaní do IDE. Vývojáři se na tyto nástroje obracejí především pro zvýšení produktivity (uvádí ~33 % respondentů) a urychlení učení (25 %), zatímco přibližně 25 % je používá ke zvýšení efektivity automatizací opakující se práce.

Je důležité poznamenat, že role umělé inteligence v programování není zcela nová – její prvky existují již léta (vzpomeňme si na automatické doplňování kódu v IDE nebo frameworkech pro automatizované testování). Poslední dva roky však byly bodem zlomu. Vznik výkonných modelů velkých jazyků (jako je řada GPT od OpenAI a AlphaCode od DeepMind) dramaticky rozšířil možnosti. Například AlphaCode se dostal na titulní stránky novin, když si vedl v soutěži v programování a dosáhl umístění v top 54 % v kódovacích výzvách – v podstatě se vyrovnal dovednostem průměrného lidského soutěžícího ( AlphaCode od DeepMind se vyrovná průměrnému programátorskému talentu ). Bylo to poprvé, co systém umělé inteligence dosáhl konkurenceschopných výsledků . Je však příznačné, že i AlphaCode se všemi svými talenty měl stále daleko k porážce nejlepších lidských kodérů. V těchto soutěžích dokázal AlphaCode vyřešit přibližně 30 % problémů v rámci povolených pokusů, zatímco špičkoví lidští programátoři vyřeší více než 90 % problémů jediným pokusem. Tato mezera zdůrazňuje, že ačkoliv umělá inteligence dokáže do určité míry zvládat dobře definované algoritmické úkoly, ty nejtěžší problémy vyžadující hluboké uvažování a vynalézavost zůstávají lidskou baštou .

Stručně řečeno, umělá inteligence se pevně zabydlela v každodenní sadě nástrojů vývojářů. Od pomoci s psaním kódu až po optimalizaci nasazení se dotýká každé části vývojového procesu. Vztah je dnes do značné míry symbiotický: umělá inteligence funguje jako kopilot (příhodně pojmenovaný), který pomáhá vývojářům kódovat rychleji a s menší frustrací, spíše než jako nezávislý autopilot, který může létat sám. V další části se ponoříme do toho, jak toto začlenění nástrojů umělé inteligence mění roli vývojářů a povahu jejich práce, ať už k lepšímu nebo k horšímu.

Jak umělá inteligence mění role a produktivitu vývojářů

Vzhledem k tomu, že umělá inteligence se stará o větší část rutinní práce, role softwarového vývojáře se skutečně začíná vyvíjet. Místo toho, aby vývojáři trávili hodiny psaním standardního kódu nebo laděním všedních chyb, mohou tyto úkoly přenést na své asistenty s umělou inteligencí. To přesouvá pozornost vývojářů směrem k řešení problémů na vyšší úrovni, architektuře a kreativním aspektům softwarového inženýrství. V podstatě umělá inteligence rozšiřuje a umožňuje jim být produktivnější a potenciálně inovativnější. Ale znamená to menší počet programátorských prací, nebo jednoduše jiný druh práce? Pojďme se podívat na dopad na produktivitu a role:

Zvýšení produktivity: Podle většiny úsudků a raných studií nástroje pro kódování s využitím umělé inteligence výrazně zvyšují produktivitu vývojářů. Výzkum GitHubu zjistil, že vývojáři používající Copilot byli schopni dokončit úkoly mnohem rychleji než ti bez pomoci umělé inteligence. V jednom experimentu vývojáři vyřešili kódovací úkol v průměru o 55 % rychleji s pomocí Copilotu – trvalo to přibližně 1 hodinu a 11 minut místo 2 hodin a 41 minut bez něj ( Výzkum: kvantifikace dopadu GitHub Copilot na produktivitu a spokojenost vývojářů - Blog GitHubu ). To je výrazný nárůst rychlosti. Nejde jen o rychlost; vývojáři uvádějí, že pomoc umělé inteligence pomáhá snižovat frustraci a „přerušení toku“. V průzkumech 88 % vývojářů používajících Copilot uvedlo, že je produktivnější a umožňuje jim soustředit se na uspokojivější práci ( Jaké procento vývojářů uvedlo, že github copilot dělá... ). Tyto nástroje pomáhají programátorům zůstat „v zóně“ tím, že se zabývají nudnými úkoly, což zase šetří duševní energii pro složitější problémy. V důsledku toho má mnoho vývojářů pocit, že kódování se stalo zábavnějším – méně únavné práce a více kreativity.

Měnící se každodenní práce: Spolu s tímto nárůstem produktivity se mění i každodenní pracovní postup programátora. Velkou část „zaneprázdněné práce“ – psaní standardizovaných kódů, opakování běžných vzorů, hledání syntaxe – lze přesunout na umělou inteligenci. Například místo ručního psaní datové třídy s metodami getter a setter může vývojář jednoduše vyzvat umělou inteligenci k jejímu vygenerování. Místo procházení dokumentace a hledání správného volání API se vývojář může umělé inteligenci zeptat v přirozeném jazyce. To znamená, že vývojáři tráví relativně méně času mechanickým kódováním a více času úkoly, které vyžadují lidský úsudek . Jakmile umělá inteligence převezme psaní snadných 80 % kódu, úkol vývojáře se přesouvá k dohledu nad výstupem umělé inteligence (kontrola návrhů kódu, jejich testování) a řešení složitých 20 % problémů, které umělá inteligence nedokáže vyřešit. V praxi může vývojář začít svůj den tříděním žádostí o změnu generovaných umělou inteligencí nebo kontrolou dávky oprav navržených umělou inteligencí, spíše než aby všechny tyto změny psal od nuly.

Spolupráce a dynamika týmu: Je zajímavé, že umělá inteligence ovlivňuje i dynamiku týmu. Díky automatizaci rutinních úkolů mohou týmy potenciálně dosáhnout více s menším počtem juniorních vývojářů přidělených k náročné práci. Některé společnosti uvádějí, že jejich seniorní inženýři mohou být soběstačnější – s pomocí umělé inteligence dokáží rychle vytvářet prototypy funkcí, aniž by potřebovali juniora k vytváření počátečních návrhů. To však s sebou nese novou výzvu: mentoring a sdílení znalostí. Spíše než aby se junioři učili plněním jednoduchých úkolů, možná se budou muset naučit, jak efektivně spravovat výstupy umělé inteligence. Týmová spolupráce by se mohla přesunout k činnostem, jako je společné zdokonalování výzev umělé inteligence nebo kontrola kódu generovaného umělou inteligencí, zda se nevyskytují chyby. Pozitivní je, že když má každý v týmu asistenta s umělou inteligencí, mohlo by to vyrovnat podmínky a poskytnout více času na diskuse o designu, kreativní brainstorming a řešení složitých uživatelských požadavků, kterým žádná umělá inteligence v současné době nerozumí ihned po instalaci. Ve skutečnosti více než čtyři z pěti vývojářů věří, že nástroje pro kódování s využitím umělé inteligence zlepší týmovou spolupráci nebo jim alespoň umožní více spolupracovat na designu a řešení problémů, jak vyplývá z průzkumu GitHubu z roku 2023 ( Průzkum odhaluje dopad umělé inteligence na zkušenosti vývojářů - Blog GitHubu ).

Dopad na pracovní pozice: Hlavní otázkou je, zda umělá inteligence sníží poptávku po programátorech (protože každý programátor je nyní produktivnější), nebo zda pouze změní požadované dovednosti. Historický precedent s jinou automatizací (jako je vzestup nástrojů DevOps nebo programovacích jazyků vyšší úrovně) naznačuje, že pracovní pozice vývojářů nebudou ani tak eliminovány, jako spíše navýšeny . Analytici z oboru skutečně předpovídají, že počet rolí v softwarovém inženýrství bude i nadále růst , ale povaha těchto rolí se změní. Nedávná zpráva společnosti Gartner předpovídá, že do roku 2027 50 % organizací zabývajících se softwarovým inženýrstvím přijme platformy „softwarové inteligence“ rozšířené o umělou inteligenci, aby se zvýšila produktivita , oproti pouhým 5 % v roce 2024 ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). To naznačuje, že společnosti budou umělou inteligenci široce integrovat, ale implikuje to, že vývojáři budou s těmito inteligentními platformami pracovat. Podobně konzultační firma McKinsey předpovídá, že ačkoli umělá inteligence může automatizovat mnoho úkolů, zhruba 80 % programátorských prací bude stále vyžadovat člověka v cyklu a zůstane „zaměřeno na člověka“ . Jinými slovy, na většinu pozic vývojářů budeme stále potřebovat lidi, ale popisy práce se mohou změnit.

Jedním z možných posunů je vznik rolí jako „softwarový inženýr pro AI“ nebo „promptní inženýr“ – vývojáři, kteří se specializují na vytváření nebo orchestraci komponent AI. Již nyní pozorujeme prudký nárůst poptávky po vývojářích s odbornými znalostmi v oblasti AI/ML. Podle analýzy společnosti Indeed jsou tři nejžádanější pracovní pozice související s AI datový vědec, softwarový inženýr a inženýr strojového učení a poptávka po těchto rolích se za poslední tři roky více než zdvojnásobila ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). Od tradičních softwarových inženýrů se stále více očekává, že budou rozumět základům strojového učení nebo integrovat služby AI do aplikací. „AI by zdaleka nedělala vývojáře nadbytečnými, ale mohla by tuto profesi pozvednout a umožnit jim soustředit se na úkoly vyšší úrovně a inovace.“ ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ) Mnoho rutinních kódovacích úkolů by mohla AI zvládnout, ale vývojáři se budou více zabývat návrhem systémů, integrací modulů, zajišťováním kvality a řešením nových problémů. Vedoucí inženýr z jedné společnosti zaměřené na AI to dobře shrnul: AI nenahrazuje naše vývojáře; posiluje je. Jeden vývojář vybavený výkonnými nástroji umělé inteligence může dělat práci za několik dalších, ale tento vývojář se nyní ujímá práce, která je složitější a má větší dopad.

Příklad z reálného světa: Vezměme si scénář ze softwarové firmy, která integrovala GitHub Copilot pro všechny své vývojáře. Okamžitým efektem bylo výrazné zkrácení času stráveného psaním jednotkových testů a standardního kódu. Jedna juniorní vývojářka zjistila, že pomocí Copilotu dokáže rychle vygenerovat 80 % kódu nové funkce a poté věnovat čas úpravám zbývajících 20 % a psaní integračních testů. Její produktivita z hlediska výstupního kódu se téměř zdvojnásobila, ale co je zajímavější, změnila se povaha jejího přínosu – stala se spíše recenzentkou kódu a návrhářkou testů pro kód psaný umělou inteligencí. Tým si také všiml, že recenze kódu začaly odhalovat chyby umělé inteligence spíše než lidské překlepy. Copilot například občas navrhl nezabezpečenou implementaci šifrování; lidští vývojáři je museli odhalit a opravit. Tento typ příkladu ukazuje, že zatímco výstup rostl, v pracovním postupu staly ještě důležitějšími

Stručně řečeno, umělá inteligence nepopiratelně mění způsob, jakým vývojáři pracují: dělá je rychlejšími a umožňuje jim řešit ambicióznější problémy, ale také vyžaduje, aby si zvyšovali své dovednosti (jak ve využívání umělé inteligence, tak v myšlení na vyšší úrovni). Není to ani tak příběh o tom, jak „umělá inteligence bere práci“, jako spíše příběh o tom, jak „umělá inteligence mění práci“. Vývojáři, kteří se naučí tyto nástroje efektivně používat, mohou znásobit svůj dopad – klišé, které často slýcháme, zní: „Umělá inteligence nenahradí vývojáře, ale vývojáři, kteří umělou inteligenci používají, mohou nahradit ty, kteří ji nepoužívají.“ V dalších částech se budeme zabývat tím, proč jsou lidští vývojáři stále nezbytní (co umělá inteligence neumí dobře) a jak mohou vývojáři přizpůsobit své dovednosti, aby s umělou inteligencí prosperovali.

Omezení umělé inteligence (Proč lidé zůstávají vitální)

Navzdory svým působivým schopnostem má dnešní umělá inteligence jasná omezení , která jí brání v tom, aby učinila lidské programátory zastaralými. Pochopení těchto omezení je klíčem k pochopení, proč jsou programátoři v procesu vývoje stále tolik potřební. Umělá inteligence je mocný nástroj, ale není to kouzelná pilulka, která dokáže nahradit kreativitu, kritické myšlení a kontextové chápání lidského vývojáře. Zde jsou některé ze základních nedostatků umělé inteligence v programování a odpovídající silné stránky lidských vývojářů:

• Nedostatek skutečného porozumění a kreativity: Současné modely umělé inteligence doopravdy nerozumí kódu ani problémům tak, jak to dělají lidé; rozpoznávají vzory a na základě trénovacích dat vytvářejí pravděpodobné výstupy. To znamená, že umělá inteligence se může potýkat s úkoly, které vyžadují originální, kreativní řešení nebo hluboké pochopení nových problémových oblastí. Umělá inteligence může být schopna generovat kód, který splňuje specifikaci, se kterou se setkala dříve, ale pokud ji požádáte, aby navrhla nový algoritmus pro bezprecedentní problém nebo interpretovala nejednoznačný požadavek, pravděpodobně selže. Jak vyjádřil jeden pozorovatel, dnešní umělá inteligence „postrádá kreativní a kritické myšlení, které lidští vývojáři přinášejí“. ( Nahradí umělá inteligence vývojáře v roce 2025: Nahlédnutí do budoucnosti ) Lidé vynikají v myšlení nekonvenčně – kombinují znalosti oboru, intuici a kreativitu k navrhování softwarových architektur nebo řešení složitých problémů. Umělá inteligence je naopak omezena na vzory, které se naučila; pokud problém těmto vzorům dobře neodpovídá, může (často sebejistě!) vytvořit nesprávný nebo nesmyslný kód. Inovace v softwaru – přicházení s novými funkcemi, novými uživatelskými zkušenostmi nebo novými technickými přístupy – zůstává činností řízenou člověkem.

• Pochopení kontextu a celkového obrazu: Vytváření softwaru není jen psaní řádků kódu. Zahrnuje pochopení důvodů, proč se kód nachází – obchodních požadavků, potřeb uživatelů a kontextu, ve kterém software funguje. Umělá inteligence má velmi úzké okno kontextu (obvykle omezené na vstup, který je jí v daném okamžiku poskytnut). Nerozumí skutečně celkovému účelu systému ani tomu, jak jeden modul interaguje s druhým nad rámec toho, co je explicitně uvedeno v kódu. V důsledku toho může umělá inteligence generovat kód, který technicky funguje pro malý úkol, ale nezapadá dobře do větší architektury systému nebo porušuje nějaký implicitní požadavek. Lidští vývojáři jsou potřeba k zajištění souladu softwaru s obchodními cíli a očekáváními uživatelů. Návrh komplexních systémů – pochopení toho, jak se změna v jedné části může promítnout do ostatních, jak vyvážit kompromisy (jako je výkon vs. čitelnost) a jak plánovat dlouhodobý vývoj kódové základny – je něco, co dnes umělá inteligence nedokáže. Ve velkých projektech s tisíci komponentami umělá inteligence „vidí stromy, ale ne les“. Jak je uvedeno v jedné analýze, „umělá inteligence má potíže s pochopením celého kontextu a složitosti rozsáhlých softwarových projektů“, včetně obchodních požadavků a aspektů uživatelské zkušenosti ( Nahradí umělá inteligence vývojáře v roce 2025: Nahlédnutí do budoucnosti ). Lidé si udržují vizi celkového obrazu.

• Selský rozum a řešení nejednoznačností: Požadavky v reálných projektech jsou často vágní nebo se vyvíjejí. Lidský vývojář může požadovat vysvětlení, činit rozumné předpoklady nebo odmítat nerealistické požadavky. Umělá inteligence nemá rozumné uvažování ani schopnost klást objasňující otázky (pokud nejsou explicitně zacykleny v promptu, a ani tehdy nemá záruku, že je udělá správně). Proto může být kód generovaný umělou inteligencí někdy technicky správný, ale funkčně mimo – chybí mu úsudek, aby poznal, co uživatel skutečně zamýšlel, pokud jsou instrukce nejasné. Naproti tomu lidský programátor dokáže interpretovat požadavek na vysoké úrovni („udělat toto uživatelské rozhraní intuitivnějším“ nebo „aplikace by měla elegantně zpracovávat nepravidelné vstupy“) a zjistit, co je třeba v kódu udělat. Umělá inteligence by potřebovala extrémně podrobné a jednoznačné specifikace, aby skutečně nahradila vývojáře, a i efektivní psaní takových specifikací je stejně obtížné jako psaní samotného kódu. Jak výstižně poznamenal článek Forbes Tech Council, aby umělá inteligence skutečně nahradila vývojáře, musela by rozumět nejasným instrukcím a adaptovat se jako člověk – úroveň uvažování, kterou současná umělá inteligence nemá ( příspěvek Sergeje Kuzina - LinkedIn ).

• Spolehlivost a „halucinace“: Dnešní generativní modely umělé inteligence mají dobře známou vadu: mohou produkovat nesprávné nebo zcela vykonstruované výstupy, což je jev často nazývaný halucinace . V kódování to může znamenat, že umělá inteligence napíše kód, který vypadá věrohodně, ale je logicky chybný nebo nejistý. Vývojáři nemohou slepě důvěřovat návrhům umělé inteligence. V praxi vyžaduje každý kód napsaný umělou inteligencí pečlivou kontrolu a testování člověkem . Data z průzkumu Stack Overflow to odrážejí – z těch, kteří používají nástroje umělé inteligence, pouze 3 % vysoce důvěřují přesnosti výstupu umělé inteligence a malé procento jí dokonce aktivně nedůvěřuje ( 70 % vývojářů používá nástroje pro kódování umělé inteligence, 3 % vysoce důvěřuje jejich přesnosti - ShiftMag ). Velká většina vývojářů považuje návrhy umělé inteligence za užitečné rady, nikoli za svaté evangelium. Tato nízká důvěra je oprávněná, protože umělá inteligence může dělat bizarní chyby, které by žádný kompetentní člověk neudělal (jako jsou chyby odchylující se o jednu jednotku, používání zastaralých funkcí nebo vytváření neefektivních řešení), protože o problému skutečně neuvažuje. Jak ironicky poznamenal jeden komentář na fóru: „(Umělé inteligence) hodně halucinují a dělají podivné designové volby, které by člověk nikdy neudělal“ ( Stanou se programátoři kvůli umělé inteligenci zastaralými? - Kariérní poradenství ). Lidský dohled je pro odhalení těchto chyb zásadní. Umělá inteligence vám může rychle zajistit 90 % funkce, ale pokud zbývajících 10 % obsahuje jemnou chybu, stále je na lidském vývojáři, aby ji diagnostikoval a opravil. A když se v produkci něco pokazí, jsou to lidští inženýři, kteří musí ladit – umělá inteligence zatím nemůže nést odpovědnost za své chyby.

• Údržba a vývoj kódových základen: Softwarové projekty žijí a rostou v průběhu let. Vyžadují konzistentní styl, srozumitelnost pro budoucí správce a aktualizace podle změn požadavků. Umělá inteligence si dnes nepamatuje minulá rozhodnutí (kromě omezených výzev), takže nemusí udržet kód konzistentní napříč velkým projektem, pokud není řízena. Lidští vývojáři zajišťují udržovatelnost kódu – píší jasnou dokumentaci, volí čitelná řešení před chytrými, ale nejasnými a refaktorují kód podle potřeby, když se architektura vyvíjí. Umělá inteligence může s těmito úkoly pomáhat (například navrhovat refaktoring), ale rozhodování o tom, co refaktorovat nebo které části systému potřebují redesign, je na lidském úsudku. Navíc při integraci komponent je pochopení dopadu nové funkce na stávající moduly (zajištění zpětné kompatibility atd.) něco, co zvládají lidé. Kód generovaný umělou inteligencí musí být integrován a harmonizován lidmi. Jako experiment se někteří vývojáři pokusili nechat ChatGPT vytvářet celé malé aplikace; výsledek často zpočátku funguje, ale je velmi obtížné jej udržovat nebo rozšiřovat, protože umělá inteligence konzistentně nepoužívá promyšlenou architekturu – dělá lokální rozhodnutí, kterým by se lidský architekt vyhnul.

• Etické a bezpečnostní aspekty: S tím, jak umělá inteligence píše více kódu, vyvolává to také otázky týkající se zaujatosti, bezpečnosti a etiky. Umělá inteligence může neúmyslně zavést bezpečnostní zranitelnosti (například nesprávnou dezinfekcí vstupů nebo používáním nezabezpečených kryptografických praktik), které by zkušený lidský vývojář odhalil. Umělá inteligence také nemá vrozený smysl pro etiku ani zájem o spravedlnost – může se například učit na zkreslených datech a navrhovat algoritmy, které neúmyslně diskriminují (ve funkci řízené umělou inteligencí, jako je kód pro schvalování půjček nebo algoritmus pro nábor). Lidští vývojáři jsou potřeba k auditu výstupů umělé inteligence z hlediska těchto problémů, k zajištění souladu s předpisy a k vštípení etických aspektů softwaru. Sociální aspekt softwaru – pochopení důvěry uživatelů, obav o soukromí a přijímání designových rozhodnutí, která jsou v souladu s lidskými hodnotami – „nelze přehlížet. Tyto aspekty vývoje zaměřené na člověka jsou mimo dosah umělé inteligence, alespoň v dohledné budoucnosti.“ ( Nahradí umělá inteligence vývojáře v roce 2025: Nahlédnutí do budoucnosti ) Vývojáři musí sloužit jako svědomí a brána kvality pro příspěvky umělé inteligence.

Vzhledem k těmto omezením se v současnosti shoduje na tom, že umělá inteligence je nástroj, nikoli náhrada . Jak řekl Satya Nadella, jde o posílení postavení vývojářů, nikoli o jejich nahrazení ( Nahradí umělá inteligence programátory? Pravda o humbuku kolem ní | autor: The PyCoach | Artificial Corner | březen 2025 | Medium ). Umělou inteligenci lze považovat za juniorského asistenta: je rychlá, neúnavná a dokáže zvládnout mnoho úkolů jako první, ale k vytvoření propracovaného finálního produktu potřebuje vedení a odborné znalosti seniorního vývojáře. Je výmluvné, že i ty nejpokročilejší kódovací systémy s umělou inteligencí jsou v reálném světě nasazeny jako asistenti (Copilot, CodeWhisperer atd.) a nikoli jako autonomní kodéři. Společnosti nepropouštějí své programátorské týmy a nenechávají umělou inteligenci volně běžet; místo toho ji zavádějí do pracovních postupů vývojářů, aby jim pomohla.

Jeden ilustrativní citát pochází od Sama Altmana z OpenAI, který poznamenal, že i když se agenti umělé inteligence budou zlepšovat, „tito agenti umělé inteligence zcela nenahradí lidi“ ve vývoji softwaru ( Sam Altman říká, že agenti umělé inteligence budou brzy plnit úkoly, které dělají softwaroví inženýři: Celý článek v 5 bodech - India Today ). Budou fungovat jako „virtuální spolupracovníci“ , kteří budou zpracovávat dobře definované úkoly pro lidské inženýry, zejména ty, které jsou typické pro softwarového inženýra na nízké úrovni s několika lety zkušeností. Jinými slovy, umělá inteligence by nakonec mohla v některých oblastech vykonávat práci juniorního vývojáře, ale tento juniorní vývojář se nestane nezaměstnaným – vyvine se do role dohledu nad umělou inteligencí a řešení úkolů vyšší úrovně, které umělá inteligence nedokáže dělat. I při pohledu do budoucnosti, kde někteří vědci předpovídají, že do roku 2040 bude umělá inteligence moci psát většinu svého kódu sama ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ), panuje všeobecná shoda, že lidští programátoři budou stále potřební k dohledu, vedení a poskytování kreativní jiskry a kritického myšlení, které strojům chybí .

Za zmínku také stojí, že vývoj softwaru je víc než jen kódování . Zahrnuje komunikaci se zainteresovanými stranami, porozumění uživatelským příběhům, spolupráci v týmech a iterativní design – to vše jsou oblasti, kde jsou lidské dovednosti nepostradatelné. Umělá inteligence nemůže sedět na schůzce s klientem, aby probrala, co skutečně chce, ani nemůže vyjednávat priority nebo inspirovat tým vizí produktu. Lidský prvek zůstává klíčový.

Stručně řečeno, umělá inteligence má důležité slabiny: nedostatek skutečné kreativity, omezené pochopení kontextu, sklon k chybám, žádnou odpovědnost a žádné pochopení širších důsledků softwarových rozhodnutí. Právě tyto mezery jsou oblastí, kde lidští vývojáři vynikají. Spíše než vnímat umělou inteligenci jako hrozbu, může být přesnější vnímat ji jako silný zesilovač pro lidské vývojáře – zvládání všedních věcí, aby se lidé mohli soustředit na podstatu věci. V další části se budeme zabývat tím, jak mohou vývojáři toto zesílení využít přizpůsobením svých dovedností a rolí , aby zůstali relevantní a hodnotní ve světě vývoje rozšířeném o umělou inteligenci.

Adaptace a prosperita ve věku umělé inteligence

Pro programátory a vývojáře nemusí být vzestup umělé inteligence v kódování nutně hrozbou – může být příležitostí. Klíčem je přizpůsobit se a vyvíjet se spolu s technologií. Ti, kteří se naučí umělou inteligenci využívat, se pravděpodobně stanou produktivnějšími a žádanějšími, zatímco ti, kteří ji ignorují, mohou zjistit, že zaostávají. V této části se zaměříme na praktické kroky a strategie pro vývojáře, aby si udrželi relevanci a prosperovali, jakmile se nástroje umělé inteligence stanou součástí každodenního vývoje. Myšlenka neustálého učení a spolupráce s umělou inteligencí, spíše než soutěžení, je třeba přijmout. Zde je návod, jak se vývojáři mohou přizpůsobit a jaké nové dovednosti a role by měli zvážit:

1. Přijměte AI jako nástroj (naučte se efektivně používat asistenty kódování s AI): V první řadě by se vývojáři měli seznámit s dostupnými nástroji AI. Berte Copilot, ChatGPT nebo jiné kódovací AI jako svého nového partnera pro programování v páru. To znamená naučit se psát dobré výzvy nebo komentáře k získání užitečných návrhů kódu a vědět, jak rychle ověřit nebo ladit kód generovaný AI. Stejně jako se vývojář musel naučit své IDE nebo správu verzí, i učení se zvláštnostem asistenta AI se stává součástí sady dovedností. Vývojář si například může procvičovat tak, že vezme kus kódu, který napsal, a požádá AI o jeho vylepšení, a poté analyzuje změny. Nebo při zahájení úkolu jej nastíní v komentářích a zjistí, co AI nabízí, a poté jej upřesní. Postupem času si vytvoříte intuici ohledně toho, v čem je AI dobrá a jak s ní spoluvytvářet. Představte si to jako „vývoj s podporou AI“ – novou dovednost, kterou si můžete přidat do své sady nástrojů. Vývojáři nyní skutečně hovoří o „rychlém inženýrství“ jako o dovednosti – vědět, jak klást AI správné otázky. Ti, kteří ji zvládnou, mohou se stejnými nástroji dosáhnout výrazně lepších výsledků. Pamatujte, že „vývojáři, kteří používají umělou inteligenci, mohou nahradit ty, kteří ji nepoužívají“ – proto tuto technologii přijměte a udělejte z ní svého spojence.

2. Zaměření na dovednosti vyšší úrovně (řešení problémů, návrh systému, architektura): Vzhledem k tomu, že umělá inteligence zvládne více nízkoúrovňového kódu, měli by se vývojáři posunout výš po žebříčku abstrakce . To znamená klást větší důraz na pochopení návrhu a architektury systému. Rozvíjejte dovednosti v rozebírání složitých problémů, navrhování škálovatelných systémů a přijímání architektonických rozhodnutí – oblasti, kde je lidský vhled klíčový. Zaměřte se na důvody řešení a jejich využití, ne jen na to, co. Například místo toho, abyste trávili veškerý čas zdokonalováním třídicí funkce (když vám ji umělá inteligence může napsat), věnujte čas pochopení toho, který přístup k třídění je optimální pro kontext vaší aplikace a jak zapadá do datového toku vašeho systému. Designové myšlení – zohlednění potřeb uživatelů, datových toků a interakcí komponent – ​​bude vysoce ceněno. Umělá inteligence může generovat kód, ale je to vývojář, kdo rozhoduje o celkové struktuře softwaru a zajišťuje, aby všechny části fungovaly v harmonii. Zdokonalením svého myšlení v celkovém kontextu se stanete nepostradatelným člověkem, který vede umělou inteligenci (a zbytek týmu) při vytváření správné věci. Jak uvádí jedna zpráva zaměřená na budoucnost, vývojáři by se měli „zaměřit na oblasti, kde je lidský vhled nenahraditelný, jako je řešení problémů, designové myšlení a porozumění potřebám uživatelů.“ ( Nahradí umělá inteligence vývojáře v roce 2025: Nahlédnutí do budoucnosti )

3. Rozšiřte si znalosti AI a ML: Pro spolupráci s AI je užitečné porozumět AI . Vývojáři se nemusí všichni stát výzkumníky strojového učení, ale mít dobré znalosti o tom, jak tyto modely fungují, bude prospěšné. Naučte se základy strojového učení a hlubokého učení – to by vám nejen mohlo otevřít nové kariérní cesty (protože pracovní místa související s AI zažívají boom ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] )), ale také vám to pomůže efektivněji využívat nástroje AI. Pokud například znáte omezení velkého jazykového modelu a jak byl trénován, můžete předpovědět, kdy by mohl selhat, a podle toho navrhnout své výzvy nebo testy. Kromě toho nyní mnoho softwarových produktů zahrnuje funkce AI (například aplikace s doporučovacím enginem nebo chatbot). Softwarový vývojář s určitými znalostmi ML může k těmto funkcím přispívat nebo alespoň inteligentně spolupracovat s datovými vědci. Mezi klíčové oblasti, které je třeba zvážit, patří: základy datové vědy , jak předzpracovávat data, trénování vs. inference a etika AI. Seznamte se s frameworky pro umělou inteligenci (TensorFlow, PyTorch) a cloudovými službami umělé inteligence; i když nevytváříte modely od nuly, znalost integrace API umělé inteligence do aplikace je cenná dovednost. Stručně řečeno, znalost umělé inteligence se rychle stává stejně důležitou jako znalost webových nebo databázových technologií. Vývojáři, kteří se dokáží vyrovnat se světem tradičního softwarového inženýrství a umělé inteligence, budou v prvotřídní pozici k vedení budoucích projektů.

4. Rozvíjejte silnější měkké dovednosti a znalosti oboru: S tím, jak umělá inteligence přebírá mechanické úkoly, se jedinečně lidské dovednosti stávají ještě důležitějšími. Komunikace, týmová práce a odborné znalosti v oboru jsou oblasti, na které je třeba se zdvojnásobit. Vývoj softwaru se často točí kolem pochopení problémové oblasti – ať už jde o finance, zdravotnictví, vzdělávání nebo jakoukoli jinou oblast – a jejího převodu do řešení. Umělá inteligence nebude mít tento kontext ani schopnost komunikovat se zúčastněnými stranami, ale vy ano. Díky větším znalostem v oboru, ve kterém pracujete, se stanete osobou, na kterou se obracíte, abyste zajistili, že software skutečně splňuje potřeby reálného světa. Podobně se zaměřte na své dovednosti v oblasti spolupráce: mentorství, vedení a koordinaci. Týmy budou i nadále potřebovat seniorní vývojáře, kteří budou kontrolovat kód (včetně kódu psaného umělou inteligencí), mentorovat juniory v oblasti osvědčených postupů a koordinovat složité projekty. Umělá inteligence neodstraňuje potřebu lidské interakce v projektech. Ve skutečnosti, s generováním kódu umělou inteligencí by se mentorství seniorního vývojáře mohlo přesunout k učení juniorů, jak s umělou inteligencí pracovat a ověřovat její výstup , spíše než k psaní smyčky for. Schopnost vést ostatní v tomto novém paradigmatu je cenná dovednost. Také si procvičujte kritické myšlení – zpochybňujte a testujte výstupy umělé inteligence a povzbuzujte ostatní, aby dělali totéž. Pěstování zdravého skepticismu a ověřovacího myšlení zabrání slepému spoléhání se na umělou inteligenci a sníží počet chyb. V podstatě si zlepšujte dovednosti, které umělé inteligenci chybí: porozumění lidem a kontextu, kritická analýza a interdisciplinární myšlení.

5. Celoživotní vzdělávání a adaptabilita: Tempo změn v oblasti umělé inteligence je extrémně rychlé. Co se dnes zdá být špičkové, může být za pár let zastaralé. Vývojáři musí více než kdy jindy přijmout celoživotní vzdělávání . To může znamenat pravidelné zkoušení nových asistentů kódování pro umělou inteligenci, účast na online kurzech nebo certifikacích v oblasti umělé inteligence/strojního učení, čtení výzkumných blogů, abyste byli informováni o novinkách, nebo účast v komunitách vývojářů zaměřených na umělou inteligenci. Adaptabilita je klíčová – buďte připraveni přejít na nové nástroje a pracovní postupy, jakmile se objeví. Pokud se například objeví nový nástroj umělé inteligence, který dokáže automatizovat návrh uživatelského rozhraní z náčrtů, měl by být front-end vývojář připraven se s ním učit a začlenit ho, a přesunout své zaměření například na zdokonalování generovaného uživatelského rozhraní nebo na vylepšení detailů uživatelské zkušenosti, které automatizace přehlédla. Ti, kteří berou učení jako průběžnou součást své kariéry (což mnoho vývojářů již dělá), shledají integraci vývoje umělé inteligence snazší. Jednou ze strategií je věnovat malou část svého týdne učení a experimentování – brát to jako investici do vlastní budoucnosti. Společnosti také začínají poskytovat svým vývojářům školení v efektivním používání nástrojů umělé inteligence; využití takových příležitostí vás posune vpřed. Prosperující budou ti vývojáři, kteří vnímají umělou inteligenci jako vyvíjejícího se partnera a neustále zdokonalují svůj přístup ke spolupráci s tímto partnerem.

6. Prozkoumejte nově vznikající role a kariérní cesty: S tím, jak se umělá inteligence prolíná s vývojem, objevují se nové kariérní příležitosti. Například Prompt Engineer nebo AI Integration Specialist jsou role zaměřené na vytváření správných prompts, pracovních postupů a infrastruktury pro použití umělé inteligence v produktech. Dalším příkladem je etický inženýr umělé inteligence nebo AI Auditor – role, které se zaměřují na kontrolu výstupů umělé inteligence z hlediska zkreslení, shody s předpisy a správnosti. Pokud máte o tyto oblasti zájem, získání správných znalostí by vám mohlo otevřít tyto nové cesty. I v rámci klasických rolí můžete najít specializace jako „frontendový vývojář s podporou umělé inteligence“ vs. „backendový vývojář s podporou umělé inteligence“, kde každá používá specializované nástroje. Sledujte, jak organizace strukturují týmy kolem umělé inteligence. Některé společnosti mají „cechy umělé inteligence“ nebo centra excelence, které vedou zavádění umělé inteligence v projektech – aktivita v takových skupinách vás může dostat do popředí. Zvažte také přispění k vývoji samotných nástrojů umělé inteligence: například prací na open-source projektech, které vylepšují nástroje pro vývojáře (možná posílením schopnosti umělé inteligence vysvětlovat kód atd.). To nejen prohloubí vaše znalosti technologií, ale také vás zařadí do komunity, která je v čele této změny. Jde o to, abyste byli proaktivní, pokud jde o kariérní agilitu . Pokud se části vaší současné práce automatizují, buďte připraveni přejít na role, které tyto automatizované části navrhují, dohlížejí na ně nebo je vylepšují.

7. Zachovat a prezentovat lidské kvality: Ve světě, kde umělá inteligence dokáže generovat průměrný kód pro průměrný problém, by se lidští vývojáři měli snažit vytvářet výjimečná a empatická řešení, která umělá inteligence nedokáže. To může znamenat zaměření na propracovanost uživatelské zkušenosti, optimalizaci výkonu pro neobvyklé scénáře nebo jednoduše psaní kódu, který je čistý a dobře zdokumentovaný (umělá inteligence není dobrá v psaní smysluplné dokumentace nebo srozumitelných komentářů ke kódu – tam můžete přidat hodnotu!). Dbejte na integraci lidského vhledu do práce: například pokud umělá inteligence vygeneruje kus kódu, přidáte komentáře vysvětlující jeho zdůvodnění způsobem, kterému později porozumí i jiný člověk, nebo jej upravíte tak, aby byl čitelnější. Tímto způsobem přidáváte vrstvu profesionality a kvality, která čistě strojově generované práci chybí. Postupem času vás odliší budování reputace vysoce kvalitního softwaru, který v reálném světě „prostě funguje“. Klienti a zaměstnavatelé si budou vážit vývojářů, kteří dokážou kombinovat efektivitu umělé inteligence s lidskou zručností .

Zvažme také, jak by se mohly přizpůsobit vzdělávací dráhy. Noví vývojáři vstupující do oboru by se neměli vyhýbat nástrojům umělé inteligence ve svém procesu učení. Naopak, učení se s umělou inteligencí (např. používání umělé inteligence k pomoci s domácími úkoly nebo projekty a následná analýza výsledků) může urychlit jejich porozumění. Je však nezbytné se také do hloubky naučit základy – algoritmy, datové struktury a základní programovací koncepty – abyste měli pevný základ a mohli poznat, kdy umělá inteligence selhává. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence zvládá jednoduchá kódovací cvičení, učební plány mohou klást větší důraz na projekty, které vyžadují design a integraci. Pokud jste nováček, zaměřte se na budování portfolia, které prokáže vaši schopnost řešit složité problémy a používat umělou inteligenci jako jeden z mnoha nástrojů.

Abychom shrnuli adaptační strategii: buďte pilotem, ne pasažérem. Používejte nástroje umělé inteligence, ale nebuďte na ně příliš závislí ani neuspokojte se s nimi. Neustále zdokonalujte jedinečně lidské aspekty vývoje. Grady Booch, uznávaný průkopník softwarového inženýrství, to řekl dobře: „Umělá inteligence zásadně změní to, co znamená být programátorem. Nevyloučí programátory, ale bude od nich vyžadovat rozvoj nových dovedností a práci novými způsoby.“ ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). Proaktivním rozvojem těchto nových dovedností a způsobů práce si vývojáři mohou zajistit, že zůstanou v čele své kariéry.

Abychom tuto část shrnuli, zde je stručný kontrolní seznam pro vývojáře, kteří chtějí zajistit svou kariéru v době umělé inteligence:

Dodržováním těchto strategií mohou vývojáři obrátit revoluci umělé inteligence ve svůj prospěch. Ti, kteří se adaptují, zjistí, že umělá inteligence rozšiřuje jejich schopnosti a umožňuje jim vytvářet lepší software než kdykoli předtím, místo aby jej činila zastaralým.

Výhled do budoucna: Spolupráce mezi umělou inteligencí a vývojáři

Co čeká programování ve světě řízeném umělou inteligencí v budoucnosti? Na základě současných trendů můžeme očekávat budoucnost, v níž umělá inteligence a lidští vývojáři budou ještě těsněji spolupracovat . Role programátora se pravděpodobně bude i nadále přesouvat směrem k dohledové a kreativní pozici, přičemž umělá inteligence bude pod lidským vedením zvládat více „těžké práce“. V této závěrečné části předpovídáme některé budoucí scénáře a ujišťujeme, že vyhlídky pro vývojáře mohou zůstat pozitivní – za předpokladu, že se budeme i nadále přizpůsobovat.

V blízké budoucnosti (příštích 5–10 let) je velmi pravděpodobné, že se umělá inteligence (AI) stane v procesu vývoje stejně všudypřítomnou jako samotné počítače. Stejně jako dnes žádný vývojář nepíše kód bez editoru nebo bez Google/StackOverflow po ruce, brzy nebude žádný vývojář psát kód bez nějaké formy pomoci umělé inteligence běžící na pozadí. Integrovaná vývojová prostředí (IDE) se již vyvíjejí a zahrnují do svého jádra funkce založené na umělé inteligenci (například editory kódu, které vám mohou kód vysvětlit nebo navrhnout celé změny kódu v rámci projektu). Mohli bychom dosáhnout bodu, kdy primárním úkolem vývojáře bude formulovat problémy a omezení způsobem, kterému umělá inteligence rozumí, a poté vylepšovat a zdokonalovat řešení, která umělá inteligence poskytuje . To se podobá vyšší úrovni programování, někdy označované jako „promptní programování“ nebo „orchestrace AI“.

Podstata toho, co je třeba udělat – řešení problémů lidí – však zůstává nezměněna. Budoucí umělá inteligence by mohla být schopna vygenerovat celou aplikaci z popisu („vytvořte mi mobilní aplikaci pro objednávání lékařských schůzek“), ale úkol upřesnit tento popis, zajistit jeho správnost a doladit výsledek tak, aby potěšil uživatele, bude zahrnovat vývojáře (spolu s designéry, produktovými manažery atd.). Ve skutečnosti, pokud se základní generování aplikací stane snadným, lidská kreativita a inovace v softwaru se stanou ještě důležitějšími pro odlišení produktů. Mohli bychom být svědky rozkvětu softwaru, kdy mnoho rutinních aplikací bude generováno umělou inteligencí, zatímco lidští vývojáři se budou soustředit na špičkové, komplexní nebo kreativní projekty, které posouvají hranice.

Existuje také možnost, že se sníží vstupní bariéra pro programování – což znamená, že více lidí, kteří nejsou tradičními softwarovými inženýry (například obchodní analytik, vědec nebo marketér), by mohlo vytvářet software pomocí nástrojů umělé inteligence (pokračování hnutí „no-code/low-code“ posíleného umělou inteligencí). To nevylučuje potřebu profesionálních vývojářů; spíše ji to mění. Vývojáři by v takových případech mohli převzít spíše konzultační nebo vedoucí roli a zajistit, aby tyto aplikace vyvíjené občany byly bezpečné, efektivní a udržovatelné. Profesionální programátoři by se mohli zaměřit na vytváření platforem a API, které používají „neprogramátoři“ s pomocí umělé inteligence.

Z pohledu pracovních míst se některé programátorské role mohou zmenšovat, zatímco jiné růst. Například některé pozice v kódování na základní úrovni by se mohly snížit, pokud se společnosti budou pro jednoduché úkoly spoléhat na umělou inteligenci. Lze si představit, že malý startup v budoucnu bude potřebovat možná poloviční počet juniorních vývojářů, protože jejich seniorní vývojáři, vybavení umělou inteligencí, zvládnou spoustu základní práce. Zároveň se však objeví zcela nová pracovní místa (jak jsme diskutovali v adaptační části). Navíc s tím, jak software proniká do ekonomiky stále více (s umělou inteligencí generující software pro specifické potřeby), by celková poptávka po pracovních místech souvisejících se softwarem mohla nadále růst. Historie ukazuje, že automatizace často vede z dlouhodobého hlediska většímu počtu , i když se jedná o různá pracovní místa – například automatizace určitých výrobních úkolů vedla k růstu pracovních míst v oblasti návrhu, údržby a vylepšování automatizovaných systémů. V kontextu umělé inteligence a programování, zatímco některé úkoly, které dříve dělali juniorní vývojáři, jsou automatizované, se celkový rozsah softwaru, který chceme vytvářet, rozšiřuje (protože nyní je jeho tvorba levnější/rychlejší), což může vést k většímu počtu projektů, a tedy k potřebě většího lidského dohledu, projektového řízení, architektury atd. Zpráva Světového ekonomického fóra o budoucích pracovních místech naznačila, že role ve vývoji softwaru a umělé inteligenci patří mezi ty, po kterých je rostoucí , nikoli klesající, a to kvůli digitální transformaci.

Měli bychom také zvážit předpověď pro rok 2040 : vědci z Oak Ridge National Lab naznačili, že do roku 2040 „stroje… budou psát většinu svého kódu samy“ ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). Pokud se to ukáže jako pravdivé, co zbývá lidským programátorům? Pravděpodobně by se pozornost soustředila na vedení na velmi vysoké úrovni (říkat strojům, čeho od chceme v hrubých rysech) a na oblasti, které zahrnují komplexní integraci systémů, porozumění lidské psychologii nebo nové problémové oblasti. I v takovém scénáři by lidé převzali role podobné produktovým návrhářům, inženýrům požadavků a školitelům/ověřovatelům AI . Kód by se mohl z velké části psát sám, ale někdo musí rozhodnout, jaký kód by měl být napsán a proč , a poté ověřit, zda je konečný výsledek správný a v souladu s cíli. Je to analogické s tím, jak by jednoho dne mohla řídit autonomní auta, ale stále mu říkáte, kam má jet, a zasahujete do složitých situací – navíc lidé navrhují silnice, dopravní předpisy a veškerou infrastrukturu kolem něj.

Většina expertů si proto představuje budoucnost spolupráce, nikoli nahrazování . Jak to formulovala jedna technologická poradenská společnost: „budoucnost vývoje není volbou mezi lidmi a umělou inteligencí, ale spoluprací, která využívá to nejlepší z obou.“ ( Nahradí umělá inteligence vývojáře v roce 2025: Nahlédnutí do budoucnosti ) Umělá inteligence nepochybně transformuje vývoj softwaru, ale spíše se jedná o evoluci role vývojáře než o zánik. Vývojáři, kteří „přijmou změny, přizpůsobí své dovednosti a zaměří se na jedinečně lidské aspekty své práce“, zjistí, že umělá inteligence zvyšuje jejich schopnosti než snižuje jejich hodnotu.

Můžeme si to přirovnat k jiné oblasti: vezměme si vzestup počítačem podporovaného navrhování (CAD) v inženýrství a architektuře. Nahradily tyto nástroje inženýry a architekty? Ne – zvýšily jejich produktivitu a umožnily jim vytvářet složitější návrhy. Lidská kreativita a rozhodování však zůstaly ústřední. Podobně lze umělou inteligenci vnímat jako počítačem podporované kódování – pomůže zvládat složitost a náročnou práci, ale vývojář zůstává designérem a osobou s rozhodovací pravomocí.

Z dlouhodobého hlediska, pokud si představíme skutečně pokročilou umělou inteligenci (řekněme nějakou formu obecné umělé inteligence, která by teoreticky dokázala většinu toho, co člověk), budou společenské a ekonomické posuny mnohem širší než jen v programování. Ještě tam nejsme a máme značnou kontrolu nad tím, jak umělou inteligenci integrujeme do naší práce. Rozumnou cestou je pokračovat v integraci umělé inteligence způsoby, které rozšiřují lidský potenciál . To znamená investovat do nástrojů a postupů (a politik), které udržují lidi v obraze. Již nyní vidíme, jak společnosti zavádějí správu a řízení umělé inteligence – pokyny, jak by měla být umělá inteligence používána ve vývoji, aby se zajistily etické a efektivní výsledky ( Průzkum odhaluje dopad umělé inteligence na zkušenosti vývojářů – blog GitHubu ). Tento trend pravděpodobně poroste a zajistí, že lidský dohled bude formálně součástí vývojového procesu umělé inteligence.

Závěrem lze na otázku „Nahradí umělá inteligence programátory?“ odpovědět: Ne – ale výrazně změní to, co programátoři dělají. Běžné části programování se schyluje k tomu, že budou z velké části automatizovány. Kreativní, náročné a na člověka zaměřené části tu zůstanou a skutečně se stanou prominentnějšími. V budoucnosti budou programátoři pravděpodobně pracovat bok po boku se stále chytřejšími asistenty umělé inteligence, podobně jako členové týmu. Představte si kolegu s umělou inteligencí, který dokáže chrlit kód 24 hodin denně, 7 dní v týdnu – je to skvělé zvýšení produktivity, ale stále potřebuje někoho, kdo jí říká, na jakých úkolech má pracovat, a kdo její práci kontroluje.

Nejlepších výsledků dosáhnou ti, kteří budou s umělou inteligencí zacházet jako se spolupracovníkem. Jak řekl jeden generální ředitel: „Umělá inteligence nenahradí programátory, ale programátoři, kteří ji používají, nahradí ty, kteří ji nepoužívají.“ V praxi to znamená, že odpovědnost za vývoj je na vývojářích. Profese programátora neumírá – přizpůsobuje . V dohledné budoucnosti bude k dispozici spousta softwaru k vývoji a problémů k řešení, možná dokonce více než dnes. Tím, že se vývojáři vzdělávají, zůstávají flexibilní a zaměřují se na to, co lidé dělají nejlépe, si mohou zajistit úspěšnou a naplňující kariéru ve spolupráci s umělou inteligencí .

A konečně, stojí za to oslavit skutečnost, že vstupujeme do éry, kdy vývojáři disponují superschopnostmi. Příští generace programátorů dosáhne během několika hodin toho, co dříve trvalo dny, a s využitím umělé inteligence se vypořádá s problémy, které byly dříve mimo dosah. Spíše než strachem může být spíše pocitem vpřed optimismus a zvědavost . Pokud budeme k umělé inteligenci přistupovat s otevřenýma očima – s vědomím jejích omezení a s vědomím naší zodpovědnosti – můžeme utvářet budoucnost, kde umělá inteligence a programátoři společně vytvářejí úžasné softwarové systémy, které daleko překračují to, co by oba dokázali sami. Lidská kreativita v kombinaci s efektivitou strojů je silná kombinace. Nakonec nejde o nahrazení , ale o synergii. Příběh umělé inteligence a programátorů se stále píše – a bude psán jak lidmi, tak stroji, společně.

Zdroje:

1. Brainhub, „Existuje budoucnost pro softwarové inženýry? Dopad umělé inteligence [2024]“ ( Existuje budoucnost pro softwarové inženýry? Dopad umělé inteligence [2024] ).

2. Brainhub, expertní citace Satyi Nadelly a Jeffa Deana o umělé inteligenci jako nástroji, nikoli jako náhradě ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ) ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ).

3. Medium (PyCoach), „Nahradí umělá inteligence programátory? Pravda o humbuku kolem humbuku“ , s důrazem na rozdíl od nuance reality a humbuku kolem humbuku ( Nahradí umělá inteligence programátory? Pravda o humbuku kolem humbuku kolem humbuku | autor: The PyCoach | Artificial Corner | březen 2025 | Medium ) a citát Sama Altmana o tom, že umělá inteligence je dobrá v úkolech, ale ne v plnohodnotných zaměstnáních.

4. DesignGurus, „Nahradí umělá inteligence vývojáře… (2025)“ , kde zdůrazňuje, že umělá inteligence spíše obohatí a pozvedne, než aby je učinila nadbytečnými ( Nahradí umělá inteligence vývojáře v roce 2025: Nahlédnutí do budoucnosti ), a uvádí oblasti, ve kterých umělá inteligence zaostává (kreativita, kontext, etika).

5. Průzkum vývojářů Stack Overflow z roku 2023, používání nástrojů umělé inteligence 70 % vývojářů, nízká důvěra v přesnost (3 % vysoce důvěřují) ( 70 % vývojářů používá nástroje pro kódování s umělou inteligencí, 3 % vysoce důvěřují jejich přesnosti - ShiftMag ).

6. Průzkum GitHubu z roku 2023 ukazuje, že 92 % vývojářů vyzkoušelo nástroje pro kódování s využitím umělé inteligence a 70 % z nich vidí výhody ( Průzkum odhaluje dopad umělé inteligence na zkušenosti vývojářů - Blog GitHubu ).

7. Výzkum GitHub Copilot, který zjistil o 55 % rychlejší dokončení úkolů s pomocí umělé inteligence ( Výzkum: kvantifikace dopadu GitHub Copilot na produktivitu a spokojenost vývojářů - Blog GitHubu ).

8. GeekWire o DeepMindově AlphaCode, který dosahuje průměrné úrovně lidských kodérů (nejlepších 54 %), ale zdaleka nedosahuje špičkových výsledků ( DeepMindův AlphaCode odpovídá průměrným programátorským schopnostem ).

9. IndiaToday (únor 2025), shrnutí vize Sama Altmana o „kolegách“ s umělou inteligencí, kteří budou plnit úkoly juniorních inženýrů, ale „zcela nenahradí lidi“ ( Sam Altman říká, že agenti umělé inteligence budou brzy plnit úkoly, které dělají softwaroví inženýři: Celý článek v 5 bodech - India Today ).

10. Společnost McKinsey & Company odhaduje, že ~80 % programátorských pracovních míst zůstane i přes automatizaci zaměřených na člověka ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ).

Články, které byste si mohli po tomto přečíst:

🔗 Nejlepší nástroje pro párování umělé inteligence
Prozkoumejte přední nástroje umělé inteligence, které s vámi mohou spolupracovat jako kódovací partner a vylepšit tak váš vývojový pracovní postup.

🔗 Jaká umělá inteligence je nejlepší pro kódování – Nejlepší asistenti pro kódování s umělou inteligencí
Průvodce nejúčinnějšími nástroji umělé inteligence pro generování kódu, ladění a akceleraci softwarových projektů.

🔗 Vývoj softwaru pro umělou inteligenci – Transformace budoucnosti technologií
Pochopte, jak umělá inteligence způsobuje revoluci ve způsobu, jakým je software vytvářen, testován a nasazován.