Vývojář bude muset rozumět kontextu. Kódování už za něj udělá AI

Vyvíjet software dnes díky umělé inteligenci může i člověk, který se tomu nikdy dříve nevěnoval. Ovšem narazí na určité limity – velké množství softwarových systémů totiž nejsou jen jednoduché aplikace. „Nejsou to jednoduchá klikátka, kde si objednám něco k obědu. Jsou to systémy, na kterých závisí třeba provoz letiště, nebo s nimi dokážete poslat peníze ze svého účtu někomu jinému. Není to jednoduché, to se nedá jen tak navibecodovat (programování pomocí umělé inteligence, při kterém člověk nepíše kód, ale pouze slovně zadává instrukce – pozn. red.). Musí se to postavit jako softwarový systém, jako inženýrské dílo,“ řekl Bohumír Zoubek, ředitel pro rozvoj kompetencí společnosti Amdocs.

Diskuse, jež se konala na konci září v sídle Hospodářských novin, se věnovala otázce, jak umělá inteligence ovlivňuje obor softwarového vývojářství. Vojtěch Nebes, vedoucí oddělení software consulting ve společnosti Ixperta, doplnil, že díky vibe codingu ovšem vzniká skvělé zadání od uživatele. Navíc, když si firmy objednávají software na míru, neplatí za rychlost, ale za kvalitu. „Za to, aby ta aplikace fungovala a aby byla bezpečná. A tohle se s nástupem AI nemění. Mění se jen rychlost návrhu,“ připomněl Štefan Kutlák, manažer pro prodej firemních zařízení a řešení ve společnosti Microsoft.

Jiný způsob využití AI však nastává, když profesionální softwaroví vývojáři používají nástroje umělé inteligence k tomu, aby byli efektivnější, rychlejší a pečlivější. „Výstupy softwarového inženýra jsou s AI lepší. Pomocí velkých jazykových modelů si třeba dokáže vygenerovat lepší testy a lépe ověřit, že daná aplikace nebo systém dělá to, co má,“ ilustroval Zoubek.
Diskutující se shodli, že umělá inteligence pomáhá s takzvanou vývojářskou otročinou. „Ještě víc zlevňuje práci, která už levná byla, ale nezlevňuje práci, která je náročná a která u vývoje pořád zůstává – tedy architektonická rozhodnutí, odpovědnost za to, že aplikace bude v provozu fungovat, rozhodnutí o integraci, o kvalitě dat, posouzení celého kontextu a zaintegrování do firmy. To jsou věci, které AI neudělá sama, potřebuje k tomu průvodce, vývojáře nebo softwarového inženýra,“ přiblížil Nebes.

Nákup počítačů patří do AI strategie

Otázkou diskuse také bylo, co nástup umělé inteligence znamená pro nákup hardwaru, tedy počítačů. Ty se přitom ve firmách nakupují na několik let dopředu. Rozhodování o koupi počítačů by podle slov Štefana Kutláka mělo padnout na stejném meetingu, kde se řeší AI strategie.

Reportáž

Chytré využití AI ve výuce? Chatbot si s dětmi povídá o tom, jak se cítil šlechtic nebo učitel za první republiky

1. 10. 2026 ▪ 4 min. čtení

„Počítače se kupují na čtyři až pět let. Na to, abyste dokázali všechny funkcionality softwaru využívat, potřebujete hardware, který je na umělou inteligenci připravený. Měl by mít chipset, v rámci kterého je takzvaná NPU jednotka. Ta zpracovává úkoly umělé inteligence,“ doporučil Kutlák. Už v momentě, kdy firma hardware pořizuje, by měla mít jasno v tom, na jaké typy úkolů chce AI používat a například, jestli má data, jež nechce posílat mimo firmu.
Cloudové modely nabízejí extrémní výkon, jdou pořád dopředu a jsou dělané na to, aby fungovaly pro co nejvíce lidí. „Ale pokud chci řešit citlivá data ve firmě, zamýšlím se nad tím, co mi vlastně z firmy odejde, a chci si vyladit model tak, aby byl predikovatelný a zpracovával velké objemy dat, například i v automatizaci, potřebuji mít systém víc pod svojí kontrolou. A to funkčně i bezpečnostně. A tam už má smysl tyhle věci implementovat na lokálních jazykových modelech, buď v privátním cloudu, nebo i na PC,“ vysvětlil Nebes.

Začíná se používat pojem tokenomics

Po etapě prvotního boomu AI a nadšeného utrácení za vše, co je s umělou inteligencí spojeno, což ještě nyní ve spoustě firmách dobíhá, mnoho společností začíná více zvažovat výdaje spojené s AI. „Poskytovatelé velkých jazykových modelů byli zpočátku vstřícní, ceny nebyly vysoké, aby si lidé zvykli a začali je používat. Nyní ceny tokenů rostou a je potřeba o nich více přemýšlet. Už se mluví o pojmu tokenomics – firmy, včetně Amdocs, se snaží používání tokenů omezit, ale ne tak, aby zúžily lidem možnosti, ale aby je směřovaly k uzpůsobenějším modelům,“ popsal Bohumír Zoubek. Měl tím na mysli například lokální modely, kdy zaměstnanec u kancelářské práce nepotřebuje poslední Open AI model na to, aby si nechal poradit se vzorečkem v Excelu. „Na to stačí lokální agent, který poběží třeba ve Windows, a lokální model,“ podotkl Zoubek.

Předpokládá, že náklady na AI v nejbližších letech nebudou klesat, společnost stále nedosáhla vrcholu v tom, jak se dá AI zakomponovat do mnoha procesů. Podle Zoubka je třeba počítat s tím, že AI není zadarmo, a náklady na ni zakomponovat do uvažování o AI strategii.

Vývojář bude muset myslet systémově

V závěru diskuse se diskutující snažili odpovědět na otázku, jak nástup AI změní práci vývojáře. Podle Vojtěcha Nebese se zvýší laťka toho, kdo může vývojářem být. Tato práce už bude vyžadovat jiné schopnosti, nikoli jen přepsat algoritmus do kódu, to už levně a rychle udělá AI. „Tato práce bude vyžadovat systémové myšlení, pochopení kontextu, jak aplikace funguje. Bude potřeba se technologie naučit a rozumět tomu, jak jsou provázané,“ je přesvědčen Nebes. Dodal, že vývojářů možná bude méně, ale budou vybaveni AI nástroji.

Podle Štefana Kutláka je potřeba, aby se lidé s AI učili a aby se v těchto technologiích vzdělávali. I proto se Microsoft v Česku zavázal v rámci projektu AI National Skilling Plan proškolit v AI dovednostech 350 000 lidí a zároveň podpořit jejich schopnost AI efektivně využívat. „I firmy by si měly uvědomit, že je nutné investovat do vzdělávání, a to i u vývojářů. I junioři by měli být schopni používat AI způsobem, kterým jim ušetří čas a dá jim přidanou hodnotu,“ zdůraznil Kutlák.

Partnery debaty jsou Amdocs, Ixperta, Microsoft.