AI napíše kód. Vývoj softwaru tím ale nekončí

Digitalizace

Inovace

Umělá inteligence už dnes výrazně zrychluje psaní kódu, testování i dokumentaci. Kvalitní vývoj softwaru ale stále vyžaduje architektonická rozhodnutí, znalost firemního kontextu, bezpečnost, práci s daty a odpovědnost za výsledné řešení. Role vývojáře proto s AI nemizí – posouvá se od samotného kódování k systémovému myšlení.

Generativní AI se během krátké doby stala běžnou součástí softwarového vývoje. Vývojáři ji používají při psaní kódu, hledání chyb, tvorbě testů, dokumentaci nebo při hledání možných řešení konkrétního problému. To, co ještě nedávno působilo jako experiment, se rychle stává pracovním nástrojem. A s tím přichází otázka: co zůstane na vývojáři, když stále větší část samotného kódování zvládne AI?

Právě o tom diskutoval Vojtěch Nebes – Vedoucí oddělení SW Consulting IXPERTA, se zástupci Microsoftu a Amdocs v debatě Hospodářských novin.

Co už dnes AI ve vývoji softwaru zvládne?

AI dokáže navrhnout kus kódu, vysvětlit existující řešení, připravit testovací scénáře, pomoci s dokumentací nebo nabídnout několik variant implementace. Profesionálním vývojářům tak může ušetřit čas u rutinních činností a umožnit jim soustředit se na složitější rozhodnutí. Rychlejší vytvoření kódu ale ještě neznamená kvalitní software. U komplexních firemních systémů samotné programování často není tou nejtěžší částí práce.

Proč AI sama nestačí k vývoji kvalitního firemního softwaru?

Někdo musí pochopit, co firma skutečně potřebuje, navrhnout architekturu, rozhodnout, jak nové řešení zapadne do stávajícího prostředí, vyřešit integrace, posoudit bezpečnostní rizika a pracovat s kvalitou a dostupností dat. Vývojový tým zároveň nese odpovědnost za to, že výsledné řešení bude fungovat nejen při prezentaci, ale také v reálném provozu a v návaznosti na další systémy.

„Ještě víc zlevňuje práci, která už levná byla, ale nezlevňuje práci, která je náročná a která u vývoje pořád zůstává.“ – Vojtěch Nebes, Vedoucí oddělení SW Consulting, IXPERTA, pro Hospodářské noviny, 5. 10. 2026

Votja v debatě mezi náročné části vývoje řadí zejména architektonická rozhodnutí, integrace, kvalitu dat, posouzení celého kontextu a odpovědnost za fungování aplikace v provozu.

Jak AI mění roli softwarového vývojáře?

S nástupem AI nezmizí potřeba kvalitních vývojářů. Změní se ale to, v čem bude jejich skutečná hodnota. Samotná schopnost rychle převést zadání do kódu bude méně výjimečná, protože část této práce dokáže převzít AI. Vývojář bude potřebovat lépe rozumět širším souvislostem: architektuře, provázanosti technologií, datům, bezpečnosti i byznysovému kontextu. AI může připravit odpověď. Člověk ale musí umět poznat, jestli je to správná odpověď na správnou otázku.

„Tato práce bude vyžadovat systémové myšlení, pochopení kontextu, jak aplikace funguje.“ – Vojtěch Nebes, Vedoucí SW Consulting, IXPERTA, pro Hospodářské noviny, 5. 10. 2026

Znamená rychlejší vývoj automaticky lepší software?

Ne. Generativní AI může zvýšit produktivitu, ale větší množství rychle vytvořeného kódu samo o sobě nezaručuje vyšší kvalitu. Kód vytvořený pomocí AI stále potřebuje kontrolu. Může obsahovat chyby, bezpečnostní slabiny nebo řešení, které funguje izolovaně, ale nezapadá do architektury celého systému. Stejně tak může být technicky správné, ale nevhodné pro konkrétní byznysový kontext. Proto není nejdůležitější otázkou „Kolik kódu za nás AI napíše?“, ale spíš „Kde nám AI pomůže vytvořit lepší software?“

Jak při využití AI chránit firemní data?

Při využívání AI ve vývoji je potřeba řešit také data a bezpečnost. Vývojáři pracují se zdrojovým kódem, interní dokumentací, konfiguracemi a dalšími informacemi, které firma nemusí chtít posílat mimo své prostředí. Firmy by proto měly vědět, jaká data do AI nástrojů vstupují, kde se zpracovávají, kdo k nim může mít přístup a jakým způsobem je poskytovatel služby používá. Pro řadu scénářů dávají cloudové AI služby smysl. U citlivých dat nebo při požadavku na vyšší kontrolu mohou být vhodnou alternativou lokální jazykové modely provozované v privátním cloudu nebo přímo ve firemním prostředí.

Jak k AI ve vývoji přistupujeme v IXPERTA?

Ani v IXPERTA dnes nemáme jednu univerzální odpověď na to, jak bude vývoj softwaru s AI za několik let vypadat. AI nástroje postupně zapojujeme do práce našich týmů, zkoušíme různé způsoby využití a sledujeme, kde přinášejí skutečnou hodnotu. Někde dokážou výrazně urychlit rutinní práci, jinde pomáhají při hledání řešení nebo kontrole kódu. A jsou i situace, kdy je rychlejší nebo bezpečnější spolehnout se na zkušeného člověka. Důležité pro nás není používat AI za každou cenu. Důležité je poznat, kde nám pomáhá dělat lepší práci a kde musí odpovědnost zůstat na člověku.

Co si z toho odnést?

AI mění způsob, jakým software vzniká, ale neodstraňuje potřebu zkušených softwarových inženýrů.
Největší hodnotu bude mít vývojář, který vedle programování rozumí architektuře, kontextu, datům, bezpečnosti a provázanosti technologií.
Firmy by při zavádění AI do vývoje neměly řešit jen produktivitu, ale také kvalitu výsledného softwaru, bezpečnost a způsob práce s firemními daty.

Poslechněte si celou debatu

Jak AI změní práci vývojářů? Které činnosti dokáže převzít už dnes? Kde má stále své limity? A jak při jejím využívání přemýšlet o bezpečnosti a firemních datech? O těchto tématech diskutoval Vojtěch Nebes, Vedoucí SW Consulting v IXPERTA, společně se Štefanem Kutlákem z Microsoftu a Bohumírem Zoubkem z Amdocs v debatě Hospodářských novin.

Celou debatu „Vývojář bude muset rozumět kontextu. Kódování už za něj udělá AI“ si můžete poslechnout v podcastu Hospodářských novina na Spotify.

Časté otázky

Nahradí AI softwarové vývojáře?

AI pravděpodobně převezme větší část rutinního kódování, ale komplexní vývoj stále vyžaduje architekturu, kontext, integrace, bezpečnost a odpovědnost za výsledné řešení.

Jaké dovednosti budou vývojáři potřebovat v době AI?

Vedle programování bude růst význam systémového myšlení, znalosti architektury, práce s daty, bezpečnosti a schopnosti chápat širší technologický a byznysový kontext.

Je bezpečné používat AI při vývoji firemního softwaru?

Záleží na konkrétním nástroji, datech a způsobu nasazení. Firmy by měly posoudit, jaká data do AI vstupují, kde se zpracovávají a zda pro citlivé scénáře není vhodnější privátní cloud nebo lokální model.