AI dnes umí víc, než si většina lidí myslí. A méně, než tvrdí internet

Když dnes otevřu LinkedIn nebo jinou sociální síť, mám často pocit, že se kolem umělé inteligence vedou dvě úplně odlišné debaty. V jedné AI během několika let připraví o práci většinu kancelářských profesí a sama bude vytvářet software. Ve druhé je to jen přeceňovaný chatbot, který občas napíše e-mail nebo vytvoří obrázek, ale jinak nadělá víc škody než užitku. Ani jeden z těchto pohledů mi dnes nepřipadá správný.

Přitom kdybych podobný článek psal před dvěma lety, pravděpodobně bych některé věci viděl jinak.

Když se objevil ChatGPT, nepovažoval jsem ho za krátkodobou módní vlnu. Bylo mi jasné, že jde o technologii, která bude mít obrovský dopad. Zároveň jsem ale dlouho nevěřil, že by se v dohledné době mohla stát skutečným partnerem při vývoji softwaru.

Největší skepsi jsem měl vůči tomu, čemu dnes říkáme vibecoding. Představa, že někdo jen popíše svůj nápad a umělá inteligence z něj vytvoří použitelnou aplikaci, mi připadala hodně vzdálená realitě. Ne proto, že bych AI podceňoval. Spíš proto, že jsem dobře věděl, kolik rozhodnutí se při vývoji odehrává mimo samotné psaní kódu. Dobrý software nevzniká jen správnou syntaxí. Vzniká pochopením problému, správným návrhem architektury a stovkami drobných rozhodnutí, která nejsou na první pohled vidět.

Moje první zkušenosti tomu navíc odpovídaly. AI dokázala vytvořit překvapivě dobrý základ, ale málokdy šel výsledek použít bez úprav. Když jsem ji začal využívat při programování, procházel jsem prakticky každý vygenerovaný řádek kódu. Nechtěl jsem stavět řešení na něčem, čemu sám nerozumím. Dnes jsem rád, že jsem touhle fází prošel. Nebyla to zbytečná nedůvěra, ale zdravá opatrnost.

Když dnes přemýšlím nad tím, co se za poslední dva roky změnilo nejvíc, není to samotná technologie. Ano, dnešní modely jsou výrazně schopnější než jejich první verze. Mnohem větší změna ale nastala ve způsobu, jakým s nimi pracuji.

Na začátku jsem AI používal jako pomocníka. Zadával jsem jí jednotlivé úkoly, nechával si vysvětlit kus cizího kódu nebo navrhnout jednoduchou funkci. Každý výstup jsem pečlivě kontroloval a většinu času stejně trávil vlastní implementací.

Dnes je moje práce postavená úplně jinak. Místo jednotlivých funkcí zadávám celé problémy. Místo kontroly každého řádku mnohem více přemýšlím nad architekturou, rozdělením práce nebo tím, jak má celé řešení fungovat. AI mezitím připraví návrhy, upozorní na rizika, vytvoří první implementaci nebo nabídne několik možných variant. Já už netrávím většinu času samotným psaním kódu. Mnohem častěji rozhoduji, kterou cestou se vydat a proč.

Nemýlil jsem se v tom, že AI bude důležitá. Mýlil jsem se v tom, jak rychle změní způsob mé práce.

Když se podíváte na internet, snadno získáte dojem, že AI buď zvládne úplně všechno, nebo skoro nic. Algoritmy totiž odměňují hlavně extrémy. Video, ve kterém AI během pěti minut vytvoří hru nebo webovou aplikaci, získá statisíce zhlédnutí. Stejně dobře funguje video, kde model udělá absurdní chybu a stane se terčem posměchu.

Jenže mezi těmito dvěma světy existuje obrovský prostor, o kterém se mluví překvapivě málo. Právě tam dnes vzniká největší hodnota. Ve skutečné práci totiž AI většinou nedělá revoluci každý den. Spíš nenápadně přebírá rutinní činnosti. Ušetří deset minut tady, půl hodiny jinde, připraví první návrh nebo upozorní na problém, který bych objevil až mnohem později.

Jednotlivě to nevypadá nijak převratně. Jenže po roce zjistíte, že pracujete úplně jinak než dřív.

Často se mluví o halucinacích. Ano, pořád existují. Jenže podle mě to není největší problém současné AI.

Tou největší slabinou je kontext.

Model dokáže napsat kvalitní kód, připravit návrh databáze nebo vytvořit obchodní analýzu. Sám ale neví, proč zákazník daný problém řeší, jaká omezení projekt má nebo jak bude celé řešení fungovat za dva roky. Nezná historii projektu, vztahy mezi lidmi ani obchodní souvislosti.

Právě proto se moje práce neposunula od programování k něčemu jinému. Posunula se od implementace k rozhodování. Dříve jsem řešil hlavně to, jak něco naprogramovat. Dnes mnohem častěji řeším, co vlastně programovat a proč. To je podle mě změna, o které se mluví mnohem méně než o samotných schopnostech AI, přesto bude mít na naši práci největší dopad.

Veřejná debata se pořád točí kolem jedné věty: Nahradí AI člověka? Po dvou letech každodenní práce bych položil úplně jinou otázku.

Jak se změní práce člověka, který se naučí AI opravdu používat?

Protože právě tam podle mě probíhá největší změna. Nezmizela potřeba zkušeností, přemýšlení ani odpovědnosti. Jen se přesunuly na jinou úroveň. Dobrý vývojář dnes nemusí být ten, kdo nejrychleji píše kód. Může být tím, kdo nejlépe chápe problém, správně zadá práci AI a pozná, kdy její návrh dává smysl a kdy je potřeba hledat jinou cestu.

Možná se za deset let nebudeme ohlížet za tím, že AI uměla napsat první použitelný program nebo článek. Budeme spíš vzpomínat na dobu, kdy jsme přeceňovali její schopnosti a současně podceňovali, jak rychle změní způsob naší práce. A právě to je podle mě největší paradox celé současné debaty. AI dnes umí víc, než si většina lidí myslí. Současně ale pořád neumí tolik, jak tvrdí internet.