Když AI píše kód: Jak se mění role vývojáře?
12 min. | 25. 8. 2026
AI dnes zvládne napsat, otestovat i opravit značnou část kódu. Role vývojáře se proto posouvá od samotné implementace k architektuře, porozumění systému a kontrole toho, zda řešení skutečně dává smysl. Co tato změna znamená pro vývojáře, juniory i studenty softwarového vývoje?
Ještě nedávno AI programátorům hlavně doplňovala kód, dnes může několik AI agentů současně řešit různé úkoly a vracet hotové návrhy změn. Stává se vývojář z autora kódu spíše vedoucím digitálního týmu – a co na tomto modelu v reálných projektech zatím nefunguje tak hladce jako v ukázkách?
Do určité míry ano. Vývojář může zadávat paralelní úkoly několika agentům a mnohem méně času trávit samotným psaním kódu. Sám tak dnes pracuji, sám stále vyvíjím software, ale složitější řádek kódu jsem už delší dobu prakticky nenapsal. AI mi pomáhá s implementací, já se mnohem více věnuji tomu, co má vzniknout, jak to zapadá do systému, jaká má být architektura a jestli výsledek skutečně odpovídá potřebám uživatele.
To ale neznamená, že znalost programování přestává být důležitá. Spíše naopak. Abych mohl výstupy AI řídit a posoudit, musím rozumět tomu, co dělá. AI zkracuje cestu k implementaci, ale ne cestu k porozumění.
Neřekl bych ale, že se z vývojáře stává jen manažer AI. Spíše se jeho práce posouvá blíže k architektuře a businessu. Musí správně rozdělit problém, určit hranice řešení a posoudit výsledek v kontextu celého systému.
Co zatím nefunguje tak hladce jako v ukázkách, je právě tento kontext. AI velmi dobře vyřeší konkrétní úkol. Mnohem obtížnější je zajistit, aby stovky takových řešení vytvořily systém, který jako celek dává smysl.
Když AI vytvoří řešení, které na první pohled funguje, podle čeho zkušený architekt pozná, že je správné také pro zákazníka a celý systém, nejen pro jeden konkrétní úkol?
Nestačí udělat code review. Vývojář musí rozumět business procesu a tomu, co uživatel skutečně potřebuje. Musí aplikaci spustit, projít konkrétní scénáře a někdy se na ni prostě podívat očima uživatele. Technicky správná implementace ještě neznamená správné řešení.
Právě tady podle mě roste význam zkušeného vývojáře. AI pomůže vytvořit řešení rychleji, ale člověk musí vědět, co má ověřovat a proč.
AI dokáže vytvořit kód rychleji, než ho lidé zvládnou přečíst a důkladně zkontrolovat. Nestává se proto největším problémem vývoje nikoli psaní kódu, ale schopnost porozumět tomu, co vlastně pouštíme do provozu a kdo za to nese odpovědnost?
Tohle už vidím v reálných projektech. AI dokáže produkovat mnohem více obsahu, než je člověk schopen přečíst.
Narazil jsem na projekty, kde jedna AI generovala dokumentaci, jiná ji kontrolovala, další z ní vytvářela další dokumenty a podle nich následně vznikal kód. Člověk už neměl reálnou možnost celý řetězec projít a někdy mu ani pořádně nerozuměl.
Nemá smysl generovat dokument jen proto, že jeho vytvoření "nic" nestojí. Musíme vědět, proč vzniká, kdo ho potřebuje a jakou informaci nese.
Možná se tak dostáváme do situace, kdy naším omezením přestává být schopnost něco vytvořit a stává se jím schopnost tomu všemu porozumět.
Jeden zkušený vývojář s několika AI nástroji dnes může zvládnout práci, na kterou dříve potřeboval větší tým. Povede to podle vás k menšímu počtu míst pro juniory, nebo firmy díky tomu začnou realizovat více projektů, na které dříve neměly kapacitu?
Role juniora se určitě změní. Jeden člověk s AI dnes skutečně zvládne práci, na kterou bylo dříve potřeba více lidí.
Současně ale výrazně klesá cena vytvoření softwaru, takže firmy mohou realizovat projekty, na které dříve neměly kapacitu nebo rozpočet. Nemyslím si proto, že lze jednoduše říct, že bude potřeba méně vývojářů.
Větší otázkou podle mě je, jak budou vznikat budoucí senioři, pokud velkou část práce, na které se dříve junioři učili, převezme AI. Dnešní "senioři" sami začínali jako junioři, a stálo je to hodiny a hodiny práce, zkušeností, zkoušení slepých uliček, chyb - stát se seniory nebo zkušenými vývojáři.
AI dnes dokáže vytvořit působivou aplikaci i celé studentské portfolio. Podle čeho při výuce nebo pracovním pohovoru poznáte člověka, který softwaru opravdu rozumí, a ne pouze umí získat přesvědčivý výsledek od AI?
Ne podle množství kódu, které přinese na pohovor.
Ptal bych se, proč řešení vypadá právě takto. Jaké byly jiné možnosti? Co by změnil? Kde vidí rizika? Co se stane, když se změní požadavek?
Velmi rychle se ukáže, jestli člověk použil AI jako nástroj, nebo pouze přinesl její výsledek, kterému sám nerozumí.
A podle mě to bude stále důležitější i ve výuce.
Měla by se AI při studiu programování v prvních semestrech omezovat, aby si studenti osvojili základy, nebo ji mají naopak používat od prvního dne a učit se s ní pracovat stejně přirozeně jako s běžným vývojovým prostředím?
Zakazovat AI podle mě nedává smysl. Studenti ji budou používat v praxi, takže se s ní musí naučit pracovat už během studia. Ale viděl jsem už výstupy vytvořené s AI, kterým student vůbec nerozuměl a které ve výsledku ani nedávaly smysl.
Učím na vysoké škole a tady vidím jednu zásadní věc pro budoucnost. Na cvičeních se snažím studentům ukazovat klíčové architektonické principy a motivovat je, aby si problém nejdříve sami vyzkoušeli. Aby něco naprogramovali, udělali chybu, hledali ji a pochopili, co znamená debugovat, co znamená vymyslet algoritmus, co znamená navrhnout řešení, integraci, architekturu.
Vzniká nám paradox - sama AI říká, že dělá chyby, že je nutné kriticky revidovat výstupy, rozumět výstupům. Studentům, zaměstnancům, všem se musí pořád opakovat, že za výstup nenese odpovědnost AI, ale člověk, člověk který vytvořil zadání a převzal výsledek. Ale jak mají studenti poznat chybu, pokud sami nikdy podobný problém neřešili?
Ano, učme studenty používat AI, ale současně je nutné studentům opakovat, že je nutné aby rozvíjeli vlastní zkušenosti, vlastní kritické myšlení, aby chápali problematiku, architekturu.
Když dnes rodiče a uchazeči vybírají školu pro studium softwarového vývoje, podle čeho poznají program, který studenty nepřipravuje na svět programování před nástupem AI, ale na skutečnou práci vývojáře v příštích pěti až deseti letech?
Nedíval bych se primárně na to, jaké programovací jazyky učí nebo zda má v programu předmět o AI.
Důležitější je, jestli studenty učí rozumět systému: architektuře, algoritmům, datům, bezpečnosti, business procesům a práci s uživatelem. A současně jestli je učí AI prakticky používat.
Škola podle mě musí zvládnout obojí: naučit základy a zároveň připravit studenty na prostředí, ve kterém už velkou část implementace vytvoří AI.
V komentářích pod příspěvky o AI a programování často zaznívá, že problém není v umělé inteligenci, ale v tom, že vývojáři neumějí používat správné nástroje – protože moderní AI už prý dokáže vlastní kód kontrolovat, testovat a opravovat. Mají tito kritici pravdu? A co v takovém pohledu na první pohled snadno uniká, zejména u složitějších systémů a reálných projektů?
Do značné míry ano. AI může napsat kód, vytvořit testy, udělat review a následně chyby opravit. A tyto schopnosti se budou dál zlepšovat.
Problém je představa, že tím automaticky vzniká správné řešení.
AI může kontrolovat výstup jiné AI, ale obě mohou vycházet ze stejného chybného předpokladu. Mohou velmi dobře ověřit technickou stránku řešení a přitom minout to, že celé řešení nedává smysl z pohledu uživatele nebo businessu.
Proto podle mě nejde jen o to používat „správné AI nástroje“. Jde o to vědět, kde jim můžeme práci předat, co potřebujeme kontrolovat a kde musí rozhodnout člověk. A to je z velké části otázka zkušenosti.
Možná právě to je největší změna, kterou AI do vývoje přináší: umíme velmi rychle vytvářet stále více věcí. O to důležitější bude vědět, které z nich mají smysl.
Ivo Milota
Ivo Milota je odborník na softwarovou architekturu a pedagog Unicorn University. Ve společnosti Unicorn působí více než 20 let a během své kariéry prošel různými rolemi od obchodu až po technologickou architekturu. Na Unicorn University vyučuje Frontendové systémy, Architekturu cloudových aplikací a Softwarovou architekturu. Ve své praxi i výuce se věnuje také tomu, jak smysluplně využívat AI při vývoji a zároveň neztratit porozumění systému, jeho architektuře a potřebám uživatelů.
Zajímá vás vývoj softwaru a jeho budoucnost?
Tak se přihlaste do našeho bakalářského programu Softwarový vývoj, díky kterému se stanete vyhledávaným odborníkem s širokým uplatněním v oblasti vývoje moderních aplikací a systémů. Naučíte se navrhovat, vyvíjet a spravovat software, pracovat s daty i cloudovými technologiemi a využívat umělou inteligenci jako nástroj při vývoji s využitím nejmodernějších technologií.
