Vývojáři využívají AI čím dál častěji. Důvěra v její kód ale klesá
Obsah
Související
Umělá inteligence (AI) se stala běžnou součástí vývoje, ale zároveň roste nejistota kolem jejích výstupů. Podle průzkumu Stack Overflow Developer Survey 2025 až 84 % vývojářů AI používá, polovina s ní pracuje denně, ale většina výstupy kontroluje, opravuje nebo konzultuje s kolegy. Co to znamená pro vývoj softwaru, webů či e-shopů a jak s umělou inteligencí pracovat tak, aby přinášela skutečnou hodnotu?
Přehled průzkumu: jak dnes vývojáři pracují s AI
Průzkum Stack Overflow Developer Survey 2025 mezi desítkami tisíc vývojářů z celého světa (přes 49 tisíc vývojářů ze 177 zemí) ukazuje jednoznačný trend – AI se stala běžnou součástí vývoje softwaru, ale zároveň přináší nové výzvy. Respondenti odpovídali na otázky týkající se každodenního workflow, návyků, důvěry v AI výstupy, využívání agentů a toho, jak generativní nástroje mění jejich práci.
Podle oficiálních výsledků většina dotázaných vývojářů uvedla, že AI nástroje již aktivně používá. Ať už při psaní kódu, učení nových technologií nebo při automatizaci opakujících se úkonů. Také roste každodenní používání, které se stává standardem u profesionálních vývojářů.
Nástroje AI ve vývojovém procesu
Více než polovina vývojářů pracuje s AI denně. Typické scénáře zahrnují generování funkcí, refaktorování, rychlé vysvětlení kódu, doplnění testů nebo přípravu dokumentace. AI tak významně zasahuje nejen do vývoje, ale i do podpůrných činností.
Roste používání, ale klesá důvěra
Zatímco používání umělé inteligence roste každým rokem, důvěra v přesnost výstupů má opačný trend. Vývojáři častěji uvádějí, že výstupy AI jsou sice rychlé, ale vyžadují ruční kontrolu a dodatečné ladění.
Frustrace z nástrojů umělé inteligence
Velká část respondentů navíc upozorňuje, že AI vytváří kód, který často působí sebejistě a kompletně, ale obsahuje chyby nebo nedomyšlené části. Vývojáři proto tráví čas nejen implementací, ale i debuggingem a validací.
Z toho tedy vyplývá, že pokud vývojář nedůvěřuje výsledku, volí tradiční zdroje – kolegy, komunitu nebo fóra. AI tak zatím nefunguje jako autoritativní zdroj pravdy, ale spíše jako konzultant, jehož odpovědi musí projít kontrolou.
AI agenti, učení a budoucnost
Ačkoliv se v posledních měsících výrazně mluví o AI agentech, automatizovaných vývojových asistentech a systémech, které dokážou samostatně provádět více kroků po sobě, jejich reálné nasazení je zatím překvapivě nízké. Vývojáři agentům věnují pozornost, zkoušejí je a experimentují, ale do produkčního workflow je zatím začleňuje jen menší část z nich.
Dopady agentů umělé inteligence
Hlavní důvody rezervovanosti:
- Nepředvídatelnost výsledků – agenti umí vyvolávat řetězce akcí, upravovat soubory, instalovat knihovny nebo manipulovat s projektem. Právě proto se vývojáři bojí chyb, které mohou být drahé nebo obtížně dohledatelné.
- Chybějící kontrola kroků – většina agentů dnes stále působí jako „černá skříňka“. Vývojář nevidí přesně, proč agent udělal daný krok, nebo jak dospěl k rozhodnutí.
Výsledkem je, že agenti fungují spíše jako experimentální pomocník, ne plnohodnotná součást produkčního procesu.
AI jako učitel: roste počet vývojářů, kteří se učí s pomocí modelů
Kde umělá inteligence roste na významu nejrychleji, je oblast vzdělávání. Vývojáři často uvádějí, že AI používají při:
- učení nových programovacích jazyků
- pochopení cizího kódu, vysvětlení algoritmů, datových struktur nebo návrhových vzorů,
- orientaci v rozsáhlých kódech nebo knihovnách,
- onboardingu v nových týmech nebo projektech.
AI zde slouží jako okamžitý mentor, který umí rychle přeložit komplikovaný problém do pochopitelných kroků. Výhodou je rychlost, nevýhodou je fakt, že vysvětlení AI může být někdy nepřesné.
Budoucnost? Hybridní přístup, ne plná automatizace
Data z průzkumu ukazují, že vývojáři očekávají větší roli AI v dalších letech, ale ne jako náhradu programátorů. Spíše jako rozšíření jejich schopností. AI umí urychlit rutinní práci (generovat kód, navrhovat řešení nebo analyzovat chyby), ale její výstupy stále vyžadují dohled.
Hybridní přístup spočívá v tom, že AI zrychlí technické činnosti, zatímco člověk kontroluje kvalitu, bezpečnost a architekturu. Je to kombinace rychlosti strojů a zkušeností vývojářů, která eliminuje riziko nepřesností a nechtěných chyb.
Firmy navíc potřebují jistotu, že kód splňuje jejich standardy a je stabilní v produkčním prostředí. Proto se očekává, že i když budou modely stále schopnější, budou fungovat v rámci jasně daných mantinelů. Budoucnost vývoje tak směřuje k chytrému propojení člověka a AI, nikoliv k plné autonomii.
