Vývojář 2.0 - AI přebírá rutinu, lidé se stávají experty Nové
Umělá inteligence (AI) zásadně mění způsob, jakým přistupujeme k vývoji softwaru. Jak nedávno informoval server InfoWorld, generativní AI a velké jazykové modely (LLM) přetvářejí pracovní procesy, role lidí i poptávku po softwarovém řešení. Přestože AI přináší revoluci ve způsobu, jakým se software vyvíjí, nenahradí programátory – místo toho se stává nástrojem, který jim umožňuje pracovat efektivněji a soustředit se na složitější problémy. V tomto článku ti tedy představíme možné scénáře toho, jak může v budoucnu vypadat životní cyklus vývoje softwaru (SDLC). Pojďme se podívat, jak konkrétně AI mění tento proces a jak se na tyto změny mohou vývojáři připravit.
Výrazné zrychlení psaní kódu
Jak uvádí InfoWorld, generativní modely zvyšují rychlost psaní kódu až o polovinu a automatizují i další úkoly, jako je třeba reporting nebo projektový management. Ač to zní neuvěřitelně, některé odhady dokonce uvádějí, že by AI mohla do roku 2030 nahradit až 80 % činností projektového managementu.
Tato skutečnost tedy velmi pravděpodobně ovlivní i ustálená časová schémata softwarového vývoje. Softwarová platforma Crowdbotics například očekává výrazné zkrácení takzvaného sprintu u jedné z nejčastěji používaných agilních metod pro vývoj softwaru Scrum. Ten má přitom dnes běžně délku dvou týdnů.
Zároveň je však třeba dodat, že současné schopnosti generativních modelů jsou omezené na základní úkoly, jako je doplňování jednoduššího kódu nebo pomoc při dokumentaci. Plnohodnotné generování kódu pro komplexní aplikace na úrovni velkých podnikových systémů zatím není možné. Tyto inovace je proto třeba vnímat jako první krok k dlouhodobějšímu vývoji, nikoli jako finální produkt.
Zajímá tě umělá inteligence a chtěl by ses s ní naučit efektivně pracovat? Vyzkoušej náš nový kurz AI.
Změna role vývojářů
Jednou z nejzásadnějších změn je ale posun role samotných vývojářů. „Softwarové inženýrství (přesněji programování) se stane podobné tomu, čím je dnes elektrotechnika – stále velmi potřebné, ale mnohem specializovanější. To se však nestane dnes ani zítra,“ vysvětluje Cory Hymel, viceprezident pro výzkum a inovace ve společnosti Crowdbotics.
V praxi to znamená, že AI bude v budoucnu generovat většinu základního kódu, zatímco lidé budou ověřovat jeho kvalitu, řešit komplexní problémy a poskytovat strategické vedení. Týmy budou pravděpodobně obsahovat různé AI agenty, z nichž každý bude specializovaný na konkrétní úkol, například plánování projektu nebo analýzu kvality.
Automatizace znalostí
Management znalostí je dlouhodobě výzvou pro většinu vývojářských týmů. Komunikační platformy a systémy pro správu projektů sice nabízejí řešení, ale jejich efektivita často závisí na manuálním zadávání a aktualizaci dat. AI zde přináší revoluci díky možnosti sdílení znalostí mezi jednotlivými vývojáři.
Umělá inteligence totiž dokáže přenést veškerý kontext práce z jednoho vývojáře na druhého, například při předávání projektu. Nástroj, který integruje generativní AI, by tak mohl okamžitě předat nejen kód, ale i jeho úplný kontext, což minimalizuje čas na zaškolení nebo analýzu. Například GitHub Copilot již nabízí sdílení kontextových modelů, což vývojářům umožňuje pokračovat bez zbytečného zdržení tam, kde jejich kolegové skončili.
Tato automatizace kontextového přenosu následně podle Crowdbotics umožní zavedení takzvaného „follow-the-sun delivery“. Ve zkratce to znamená, že globální týmy mohou nepřetržitě spolupracovat po celém světě. Přesto je nutné dodat, že podobné koncepty byly testovány již v minulosti, například v IBM, ale ne vždy byly úspěšné kvůli problémům s přenosem kontextu či koordinačními náklady. AI může tyto překážky zmírnit, nicméně stále jde o výzvu.
Zvýšení poptávky po softwaru
Intuitivně by se dalo očekávat, že zrychlení a zlevnění vývoje povede k poklesu poptávky. Pravděpodobně ale dojde k opaku. Podle Jevonsova paradoxu totiž vyšší efektivita vede ke zvýšení spotřeby. V kontextu softwaru to znamená, že s rostoucí dostupností AI nástrojů se poptávka po aplikacích bude exponenciálně zvyšovat.
K této zvýšené poptávce přispívají podle InfoWorld nejméně čtyři faktory:
- Vyšší rychlost vývoje – Rychlejší tvorba softwaru umožňuje realizaci více projektů.
- Nižší náklady – Způsobují, že si software může dovolit více firem a lze jej použít v širší škále projektů a oblastí.
- Rozšíření oblasti – AI umožňuje softwaru proniknout do nových oblastí, které byly dříve považovány za nepraktické nebo příliš složité.
- Více nových talentů – Nástroje umělé inteligence zpřístupní vývoj softwaru širšímu spektru jednotlivců, což dále podpoří inovace a tvorbu.
Závěrem
AI přináší do vývoje softwaru transformaci, kterou nelze ignorovat. Pro seniorní vývojáře to znamená nejen nové výzvy, ale i příležitosti. Integrace AI do procesů, řízení týmů a strategické plánování budou klíčové. Je však důležité zachovat realistický pohled na současné schopnosti AI a vnímat ji jako nástroj, jenž se stále vyvíjí.
Zajímá tě svět technologií a chtěl by ses naučit programovat? Přihlas se do našeho akreditovaného rekvalifikačního kurzu a získej práci snů. Kromě bezkonkurenčního platu na tebe čeká také home office, flexibilita a mnoho dalších benefitů. Nakopni svou kariéru ještě dnes:
Přečti si také:
V následujícím kvízu, Znáš hvězdy IT světa? Otestuj své znalosti v našem kvízu!, si vyzkoušíme nabyté zkušenosti z předchozích lekcí.
