AI restart. Pět z otázek, které musí dořešit vývojářská komunita

Softwarová vývojařina prožívá krizi. Na jedné straně přinesl agentický vývoj ohromné zefektivnění a daleko zábavnější možnosti práce.

Na straně druhé vidíme úplně jiný přístup k vývoji, znásobení psychické zátěže a „vpád barbarů“, tedy nových, dříve vývojem nepolíbených lidí do vývojářských repozitářů.

No a taky tlak na pracovní místa, propouštění a úvahy o tom, zda vývojářská práce dává vůbec ještě smysl.

Je to mazec, vážení.

Když jsme začali připravovat program pro letošní FrontKon, přemýšleli jsme, jak to uchopit. Už není potřeba váhat, zda AI používat. Řešíme, jak ji používat.

Vím, že vývojáři budou psát stále méně kódu, jestli vůbec nějaký.

Ale za praktickými otázkami a přednáškami se táhnou ještě jiné, daleko znepokojivější a filozofičtější otázky.

Je jich opravdu hodně, ale ty nejdůležitější z nich se pokouším v tomhle článku pojmenovat. Pojďme o nich diskutovat.

1) Když AI píše většinu kódu, co znamená být vývojářem?

V průzkumu JetBrains Developer Ecosystem 2026 mezi více než 15 000 profesionálními vývojáři uvedla více než polovina lidí, že ručně píše méně než 20 % svého kódu. Každý pátý už nenapsal bez pomoci AI vůbec nic. To bylo v první polovině letošního roku.

JetBrains u svých dat schválně používá slovo „coders“. Měří totiž to, jak kód vzniká, nikoliv celý vývoj. Výsledek může navrhnout agent, ale někdo ještě musí vybrat problém, pochopit uživatele, rozhodnout o architektuře a dostat software bezpečně do provozu. Ať to nepadá a je to rychlé a bezpečné.

Z toho nám vyplývají následující otázky:

• Když samotné psaní postupně mizí, podle čeho vlastně poznáme vývojáře?
• Není čas přestat zaměňovat psaní kódu s tvorbou softwaru, když mluvíme o vývojářích?

2) Musíme ještě číst veškerý kód? A co znamená, když jej číst nebudeme?

Průzkum Sonar State of Code 2026 došel k podobným závěrům jako ten předchozí. AI vytvořila nebo pomohla vytvořit 42 % commitovaného kódu. Zároveň ale 38 % respondentů uvedlo, že kontrola AI kódu vyžaduje více práce než kontrola kódu od kolegů.

Tak jasně, známe to všichni. AI-generovaný slop v pull requestech. Nová otravná povinná četba. Jenže… je to vlastně povinné?

Podle stejného průzkumu AI kódu plně nedůvěřuje 96 % vývojářů, jenže před commitem jej pokaždé ověřuje jen 48 %.

Kód vzniká rychleji, jenže lidská schopnost posoudit jeho správnost se nijak zásadně nezrychlila.

Addy Osmani to označuje jako comprehension debt (takže „dluh porozumění“). Jde o rozdíl mezi množstvím kódu v systému a tím, jaké části lidé skutečně rozumí.

V experimentu Anthropic dosáhli lidé používající AI podobné rychlosti jako kontrolní skupina, ale v testu porozumění získali 50 % místo 67 %.

Data Faros AI od 22 000 vývojářů ve 4 000 týmech podle Addyho Osmaniho ukazují, že s vysokým využitím AI vzrostla mediánová délka review o 441,5 %. Ano, zhruba pětkrát. Podíl PR sloučených bez kontroly přitom stoupl o 31,3 %. Ano, o třetinu. Taky vám proběhl takový lehký mrazíček po zádech?

Otázky zní:

• Musíme stále kontrolovat každý řádek v pull requestech?
• Můžeme si dovolit vznik funkčního softwaru, kterému nikdo nerozumí?
• Co když kód neslučujeme bez review záměrně, ale prostě proto, že jej už nestíháme číst?
• Co když nám AI neodstranila úzké místo vývoje, ale jen jej přesunula o jeden krok dál?

3) Stávají se z vývojářů manažeři agentů?

Addy Osmani píše, co všichni vidíme. Při práci s více LLM agenty už nejde o prompting. Jde o řízení malého týmu. Vývojář vysvětluje záměr, dodává kontext, rozděluje práci, nastavuje hranice a kontroluje výsledek.

Tvůrce Claude Code Boris Cherny spouští pět lokálních agentů a dalších pět až deset v prohlížeči. To bylo zkraje roku. Zeptejte se Borise, kolik agentů mu běží dneska.

Osmani ale zároveň doporučuje omezovat rozpracovanou práci, protože s každým agentem roste fronta výstupů, rozhodnutí a code review.

Znáte to? My vibekodéři jo. Šibe nám z toho.

Takže ty důležité z otázek zní:

• Stává se tedy z každého vývojáře manažer agentů? Co to znamená pro lidi, kteří chtěli hlavně v klidu psát kód?
• Je deset agentů desetinásobná produktivita, nebo jen deset nových míst, kam musíme přesouvat pozornost?

4) Co AI dělá s učením a hlubokou prací?

Addy Osmani mluví o cognitive outsourcing (takže delegování myšlení) a cognitive surrender (takže rezignaci na myšlení).

Bláznivé, ale reálné. My všichni, kteří LLMka používáme, jsme na hraně propasti hloupnutí. Nechtějte vědět, co to dělá s dnešními teenagery. Mám je doma. Nechte si to vyprávět někde v temném koutě na FrontKonu.

Ale zpět k vývojářům. Ve třech experimentech s 1 372 účastníky lidé v 73 % případů přijali chybnou odpověď AI jako správnou, i když se model mýlil. Přítomnost AI v procesu uvažování přitom zvýšila jejich sebejistotu.

Experiment Anthropic sledoval 52 vývojářů, kteří se učili novou knihovnu. Největší propad u skupiny používající AI nastal v debuggingu, menší také v pochopení konceptů a čtení kódu. Hůře dopadli hlavně lidé, kteří AI pasivně delegovali práci. Lépe ti, kteří se ptali na principy a souvislosti. Byli šťouraví.

Otázky tedy zní:

• Jak poznáme okamžik, kdy už neposuzujeme cizí odpověď, ale jen přebíráme její sebevědomí?
• Kdy je AI učitel a kdy náhrada učení?
• Blbneme?

5) Změní se identita lidí, kteří dělají vývojáře?

Sám jsem aktivní vývojářskou kariéru ukončil už dávno. Dávno předtím, než mnozí ze čtenářek nebo čtenářů začali.

Dnes jsem webperf expert, produktový člověk, vedu týmy, dělám byznys. Přesto díky agentům znovu zasahuju přímo do kódu PageSpeed.ONE. Jako CEO, který bere práci vývojářům, někdy vytvořím hotovou fíčuru rychleji, než bych připravil zadání.

Osmani rozlišuje práci, kterou lze poslat agentům na pozadí, a práci vyžadující těsnou spolupráci člověka. Architektura, nejasné požadavky a produktové nuance podle něj stále potřebují zkušený úsudek. Zároveň ale někdo musí řídit celý proud agentní práce.

Známý vývojář, spolutvůrce frameworku Django a dlouholetý komentátor vývoje kolem AI, Simon Willison, ve svém článku o vibe-codingu a agentic engineeringu píše, že potřebné dovednosti nevypadají jako kurz promptování.

Však posuďte sami: plánování, testování, dokumentace, verzování, manuální QA, výzkum, odhadování a schopnost poznat, co lze bezpečně delegovat.

Nejsou to náhodou schopnosti zkušených vývojářů, tech leadů, prostě těch, co mají manažerské dovednosti?

Willison odděluje nezávazný vibe-coding od agentic engineeringu. U produkčního softwaru podle něj nestačí, že výsledek vypadá funkčně. Vývojář pořád odpovídá za bezpečnost, provoz, výkon a dopad na cizí data. AI zrychluje realizaci, ale tuto část práce za člověka nepřebírá.

Otázky zní:

• Kdo všechno se dnes vlastně může stát vývojářem?
• Co to udělá s lidmi, kteří si vývoj vybrali právě kvůli klidu, soustředění a jasně ohraničeným úkolům?
• Budeme se ještě učit především syntaxi a frameworky, nebo spíš úsudek, komunikaci a práci s nejistotou?
• Vznikne jedna nová role vývojáře, nebo se profese rozdělí na široké orchestrátory a hluboké technické specialisty?
• Přijdou „vibe-barbaři“ a nahradí „vývojáře“?

Tak.

Mohl bych pokračovat, trošku jsem se rozjel. Pardon, mám toho plnou hlavu.

Můj názor je, že vývojář jako role nezmizí. Docela jistě ale změní patro v procesu vývoje softwaru. Zcela určitě změní dovednosti. Možná do vývoje přijdou noví lidé a někteří z těch současných, kteří se jen hrabou v kódu, prostě budou muset odejít.

Vývojáři budou méně dělníci kódu, začnou držet více zodpovědnosti. Slovo „zodpovědnost“ je klíč. AIčko vám zodpovědnost nepřebere. Zodpovědnost za produkt, za web, za appku. Tu stále budou v lidských organizacích držet lidé.

Vývojařina nikdy takovou krizí neprocházela. Je to velké. Možná trochu děsivé, ale zároveň zajímavé a poskytující ohromné možnosti pro ty s hlavou otevřenou.

Pojďte o tom diskutovat na LinkedInu, na X nebo přímo na FrontKonu.