Nahradí AI vývojáře? Ne, ale zásadně mění jejich roli

Ještě donedávna vývojáři spoléhali především na vlastní znalosti, dokumentaci a komunity jako Stack Overflow. Dnes se situace výrazně proměnila. Více než 60 % programátorů aktivně využívá AI nástroje, dalších zhruba 14 % se k tomu chystá. GitHub Copilot, ChatGPT nebo Claude se stali každodenními pomocníky v editorech. Jak ale tato změna ovlivňuje samotnou roli vývojáře? A co to znamená pro způsob vývoje softwaru?

Data, která mluví jasně

AI nástroje se za poslední dva roky staly běžnou součástí vývoje. GitHub Copilot dnes (2025) používá přes 15 milionů vývojářů, což je čtyřnásobek oproti předchozímu roku. V průměru generuje téměř polovinu veškerého kódu, který jeho uživatelé vytvoří. U některých jazyků (např. Java nebo TypeScript) je to ještě víc. Podle studií Copilot zrychluje vývoj přibližně o 55 %, CodeWhisperer od Amazonu uvádí až 57 %.

Zároveň s tím klesá návštěvnost komunitních fór jako Stack Overflow – vývojáři častěji pokládají dotazy přímo AI nástroji. AI se tak stává nejen pomocníkem při tvorbě kódu, ale také „konzultantem“ při hledání řešení problémů.

Jak se mění samotná práce vývojáře

V každodenní praxi se AI stává pomocníkem především v rutinních činnostech. Rutinní části kódu – jako jsou CRUD operace, testy nebo komentáře – dnes už většina vývojářů nepíše ručně. AI je zvládne rychleji a spolehlivěji.

Důležité však je, že AI přebírá spíše vykonavatelskou roli – nerozhoduje, co je v daném kontextu správné. Odpovědnost zůstává na vývojáři.

Vývojář se stává tím, kdo navrhuje řešení, kontroluje návrhy AI, přemýšlí nad architekturou a ručí za výstup. Učí se novým schopnostem:

• jak zadat správný prompt,
• jak posoudit kvalitu návrhu,
• jak přeložit byznysový požadavek do zadání, kterému AI porozumí.

A právě v tom se objevuje i nový způsob učení. Mladší vývojáři se dnes učí jinak než před pár lety – méně čtou dokumentaci, víc sledují návrhy AI. Získávají přehled rychleji, ale také častěji přejímají chyby nebo špatné vzorce. Pokud chybí pevný základ a schopnost kriticky přemýšlet, může být tento způsob učení i pastí.

Proč AI stále potřebuje člověka

I ten nejlepší model někdy halucinuje. Nabídne kód, který vypadá přesvědčivě, ale obsahuje zásadní chybu nebo bezpečnostní problém. Studie ukazují, že přibližně třetina výstupů generovaných AI obsahuje chybu nebo zranitelnost.

To klade důraz na důslednou validaci:

• statickou analýzu,
• psaní testů,
• peer review,
• kontrolu licencí a bezpečnostních aspektů.

Bez těchto procesů hrozí, že se do produkce dostane nekvalitní nebo nebezpečný kód. AI je nástroj, nikoli autorita.

Nahradí AI vývojáře?

Stručná odpověď zní: ne. Realita je však složitější – role vývojáře se rychle transformuje.

Současná generace AI nástrojů dokáže automatizovat rutinní a jednoznačně definované úlohy: generování šablonového kódu, CRUD operace, psaní testů nebo dokumentace. AI zvládne opakované vzory a předvídatelné scénáře – ale selhává tam, kde je potřeba:

• řešit neobvyklé nebo nekonvenční problémy,
• navrhovat architekturu a zohledňovat škálovatelnost,
• chápat širší byznysový kontext a cíle produktu,
• rozhodovat s ohledem na kompromisy, bezpečnost a udržitelnost.

Vývoj softwaru je z velké části kreativní a koncepční práce. Zahrnuje analýzu potřeb, překládání doménových požadavků do technických řešení, schopnost spolupracovat napříč týmy a nést odpovědnost za kvalitu výsledku. To vše jsou oblasti, kde má AI zatím zásadní limity.

Analýzy, například od McKinsey, ukazují, že přibližně 80 % práce vývojářů zůstane i v následujících letech neautomatizováno. To, co se mění, je způsob práce. Vývojář bude méně psát každou řádku ručně a více řídit celý proces: zadávat, upravovat, integrovat, kontrolovat.

Trh práce: transformace, ne kolaps

Obavy, že AI způsobí masové propouštění, se zatím nepotvrzují. Naopak – firmy, které zavedly AI asistenty, často rozšiřují týmy. Podle společné studie LinkedIn a GitHubu došlo po nasazení Copilotu ke zvýšení náboru o téměř 4 %.

Roste poptávka po vývojářích, kteří:

• umějí AI efektivně využívat,
• přemýšlejí v kontextu,
• zvládají i netechnické dovednosti (byznys, komunikace, spolupráce).

Na druhé straně ale mizí některé entry-level pozice. Rutinní práce se automatizuje a firmy očekávají od juniorů větší samostatnost. Poptávka roste po tzv. „soft skills“ – schopnosti komunikace, znalosti domény, porozumění zadání.

Vývojář budoucnosti bude méně času trávit psaním každé řádky kódu. Místo toho bude:

• formulovat správné zadání pro AI nástroje (prompting),
• posuzovat kvalitu a vhodnost návrhů,
• integrovat výstupy z různých systémů,
• a dohlížet na bezpečnost, škálovatelnost a dlouhodobou udržitelnost.

Ti, kdo se naučí AI správně využívat, zvýší svou efektivitu a posílí svou roli. Ti, kdo ji ignorují, budou v konkurenční nevýhodě. 

Co dělat, pokud se chcete udržet na špici

S AI je potřeba začít hned. Nečekat, až to udělají ostatní. Vyzkoušejte si různé nástroje, otestujte, co zvládnou – a co ne. Naučte se psát prompty, které dávají smysl. Porovnávejte výstupy s vlastním kódem, hledejte limity.

Zároveň ale nezapomínejte na základy. Algoritmy, architektura, bezpečnost, refaktoring – to všechno budete potřebovat možná ještě víc než dřív.

• Experimentujte s dostupnými AI nástroji jako GitHub Copilot, ChatGPT nebo CodeWhisperer.
• Naučte se pracovat s prompty, optimalizovat zadání a efektivně interpretovat výstupy.
• Porovnávejte výstupy AI se svým vlastním řešením – hledejte chyby, limity, nekonzistence.
• Nepodceňujte základy – algoritmy, datové struktury, návrh architektury, bezpečnostní principy a refaktoring zůstávají klíčové.

AI zvládne spoustu věcí, ale neumí přemýšlet. Proto má hodnotu to, co AI zatím schází:

• kritické myšlení,
• schopnost komunikovat a vysvětlit řešení,
• znalost domény a kontextu,
• schopnost převést byznysové zadání do technického řešení.

A ještě jedna věc: AI není nástroj, který můžete pustit bez pravidel. Veřejné modely nejsou vhodné pro citlivý kód. V prostředí firmy musí být jasně dané, co se smí, co se sleduje a kdo za co nese odpovědnost.

Závěr: AI nemění jen nástroje – mění vývoj jako takový

AI není zkratka. Je to akcelerátor. Pomáhá těm, kdo vědí, co dělají – urychluje práci, rozšiřuje možnosti. Ale sama o sobě nic nevyřeší. Vývojáři, kteří s ní umí pracovat, zvládnou víc práce, rychleji dodají výsledky a udrží si náskok. Ti, kdo ji ignorují, budou postupně ztrácet krok.

Budoucnost nebude patřit těm, kdo napíšou nejvíc kódu. Bude patřit těm, kdo umí přesně definovat problém, zadat smysluplný požadavek, zhodnotit výsledek a převzít odpovědnost za celek.