Napíšeš prompt, AI vygeneruje kód, ty ho pushneš a jdeš na oběd. Jenže realita je trochu jiná. A místy dost nepříjemná.
Gergely Orosz, autor newsletteru The Pragmatic Engineer, si všiml něčeho, co ho štvalo každý den: na webu Claude.ai se mu při psaní promptu pravidelně ztrácel text. Stránka se načetla, textové pole se resetovalo a první slova zmizela. Základní bug, který by neprošel ani v prototypu. A přitom ho denně zažívají miliony platících zákazníků Anthropicu. Nikdo si toho nevšiml, dokud to Orosz nenapsal na sociální sítě.
Paradox? Anthropic generuje přes 80 % svého produkčního kódu pomocí Claudu. Tedy pomocí vlastního nástroje. A přesto takový bug prošel až do produkce.
Rychlost za každou cenu
Anthropic není výjimka. Amazon zažil sérii výpadků přímo spojených s AI agentem Kiro. Jeden z nich trval 13 hodin a vznikl proto, že agent dostal příliš volné ruce a rozhodl se smazat a znovu vytvořit celé prostředí. Výsledek? Výpadek méně používané AWS služby a interní schůzka, na které viceprezident Dave Treadwell řekl zaměstnancům doslova: "Dostupnost webu a infrastruktury nebyla v poslední době dobrá."
Amazon po tom zavedl nové pravidlo: začáteční a středně zkušení vývojáři musí nechat AI-asistované změny schválit zkušeným vývojářem. Krok zpět, aby se zabránilo dalším škodám.
A Meta? Ta sleduje spotřebu AI tokenů při hodnocení výkonu zaměstnanců. Nízká spotřeba tokenů u vývojáře s průměrným výkonem? Jasný signál, že je "zjevně slabý výkonnostně." Tlak na používání AI tak přestává být doporučením a stává se otázkou kariérního přežití.
Zkušení vývojáři jsou s AI pomalejší. Opravdu.
Výzkumná organizace METR to změřila: zkušení vývojáři pracující na dobře známých kódových základnách byli s AI nástroji o 19 % pomalejší než bez nich. Číslo, které mnohé překvapilo. Jak to? Vždyť AI má přece zrychlovat.
Marco Martinez z Coderu to vysvětluje jednoduše. Vývojář přestal být jen tvůrcem a stal se recenzentem. Kód přijde okamžitě, ale zjistit, jestli je dobrý, chvíli trvá. A to je právě ta část, kde se ztrácí čas. Kód vypadá funkčně, ale v produkci selže. Nebo funguje, ale je tak nafouklý a špatně udržovatelný, že za půl roku ho nikdo nechce ani otevřít.
Přitom tohle není nic nového. Verzovací systémy, automatické testy, CI/CD pipeline. Všechno to vývojáře nejdřív zpomalilo. Museli se zastavit, naučit se nový způsob práce a překonat tření. AI je jen další kolo téhož kolotoče.
Mezera důvěry
Průzkum Stack Overflow z roku 2025 ukázal zajímavé číslo: 84 % vývojářů AI nástroje používá, ale jen 33 % jim věří. To je obrovská propast. Vývojáři důvěřují kompilátorům, protože jsou předvídatelné. AI model je pravděpodobnostní. Jednou napíše perfektní kód, podruhé tiše zabuduje chybu, která se projeví až za měsíc.
Tuto důvěru nelze koupit marketingem. Buduje se opakováním. Týmy, které prošly AI kódem stejnými revizními procesy jako jakýmkoliv jiným kódem, postupně zjistily, že malé změny začaly procházet bez úzkosti. Ale trvalo to. A vyžadovalo to trpělivost, kterou ne každá firma má.
Dax Raad, zakladatel open-source AI agenta OpenCode, varuje, že AI nástroje snižují laťku toho, co se vůbec dostane do produkce, odrazují od refaktorování a v konečném důsledku tým nezrychlují. Sentry CTO a další zakladatelé startupů pozorují totéž: AI odstraní bariéru pro začátek, ale produkuje nafouklý, těžko udržovatelný kód, který dlouhodobý vývoj brzdí.
Kdo přežije, bude rychlejší. Ale musí vydržet.
Takže co s tím? Vzdát se AI nástrojů? To by byl špatný závěr. Coder.com to shrnuje dobře: týmy, které si daly čas na správné návyky, které byly ochotné být chvíli pomalejší, dnes jedou rychleji a s méně chybami. Jejich dokumentace je lepší, problémy se odhalují rychleji, testovací pokrytí se zlepšilo. Ale trvalo to měsíce, ne dny.
Vývojáři s pevným architektonickým přehledem se stávají cennějšími než kdy dřív. Ne proto, že AI nepoužívají, ale proto, že vědí, kdy jí věřit a kdy ne. Umí rozpoznat, kdy model "sebejistě blbne."
Orosz navrhuje návrat k některým starým principům: formální validace, silnější QA procesy, seniorní dohled nad AI-asistovanými změnami. Nic převratného. Spíš zdravý rozum aplikovaný na nový nástroj.
