Ešte donedávna sa diskusia o umelej inteligencii v programovaní sústredila najmä na jednu otázku: vezme AI prácu programátorom? V roku 2026 je táto otázka už obyčajne irrelevantná. AI už píše kód, vytvára testy, analyzuje repozitáre, navrhuje opravy, pripravuje pull requesty a čoraz pokročilejšie agenti vedia vykonávať celé sekvencie úloh bez toho, aby developera viedli krok za krokom.
Zmenil sa teda problém.
Už sa nepýtame len, či AI vie programovať.
Pýtame sa, kto je zodpovedný za softvér, ktorý AI naprogramovala.
A to je podstatne dôležitejšia otázka.
Kódovanie sa zrýchlilo. Budovanie dobrého softvéru nie nevyhnutne
Začnime jednou vecou: nemá zmysel predstierať, že AI v programovaní je len dočasný trend. Nie je.
Nástroje AI prenikajú čoraz hlbšie do každodenného procesu tvorby softvéru. Z jednoduchých tipov pre jednotlivé kúsky kódu sme prešli k agentom, ktorí vedia analyzovať širší kontext projektu, upravovať mnoho súborov, spúšťať testy, reagovať na chyby a pripravovať zmeny na overenie človekom. Trh nástrojov sa vyvíja smerom k agentovému tvoreniu softvéru, nie iba k klasickému autocomplete.
Je to obrovská zmena produktivity.
Developer už nemusí písať každý úsek kódu od nuly. Môže zadať úlohu AI, dostať prvú implementáciu, otestovať ju, upraviť a pokračovať ďalej.
A práve tu sa objavuje istý paradox.
Čím ľahšie je napísať kód, tým menej má samotné napísanie kódu hodnotu.
Naopak, čoraz viac hodnoty má odpoveď na otázku: čo vlastne má byť napísané, ako by to malo fungovať a ako overiť, že to bolo urobené správne?
To je rozdiel medzi generovaním kódu a softvérovým inžinierstvom.
"Funguje" je len začiatok
Každý developer pozná situáciu, keď niečo funguje. Endpoint vracia odpoveď. Formulár sa odosiela. Záznam sa uloží do databázy. Tlačidlo vykoná akciu. Test prejde. Dá sa povedať: hotovo.
Lenže dobré softvérové inžinierstvo začína práve v tomto momente.
Lebo neskôr sa objavujú otázky:
- Je riešenie bezpečné?
- Funguje pri veľkom zaťažení?
- Čo sa stane, keď používateľ zadá neočakávané dáta?
- Rieši chyby?
- Dá sa ľahko rozšíriť?
- Pochopí tento kód o rok ďalší programátor?
- Je riešenie v súlade s architektúrou celého systému?
- Nerobí duplicitnú logiku, ktorá už existuje niekde inde?
- Nevytvára technický dlh?
- Test naozaj overuje správne správanie, alebo len potvrdzuje, že kód robí presne to, čo autor predpokladal?
AI môže pomôcť odpovedať na časť týchto otázok. Môže tiež pomôcť vytvoriť testy, nájsť potenciálne problémy alebo navrhnúť refaktoring. Ale neoslobodzuje organizáciu od zodpovednosti za odpoveď.
Najnebezpečnejší kód nie je ten, ktorý nefunguje
Kód, ktorý sa hneď zrúti, je relatívne ľahko odhaliťelný.
Omnoho nebezpečnejší je kód, ktorý funguje dostatočne dobre na to, aby sa dostal do produkcie, ale má problémy, ktoré nie sú na prvý pohľad viditeľné.
Môže byť zbytočne zložitý. Môže duplicovať časť existujúceho riešenia. Môže obsahovať chyby pri spracovaní hraničných prípadov. Môže mať výkonové problémy. Môže používať knižnice alebo vzory, ktoré tím v danom projekte nechce používať.
A môže vyzerať veľmi profesionálne.
To je práve jedna z pascí generatívneho AI; Kód môže byť presvedčivý skôr, než bude dobrý.
Štúdia Sonar publikovaná v roku 2026 ukazuje, že 53 % dotazovaných developerov pripisovalo AI negatívny vplyv na technický dlh tým, že generovala kód, ktorý vyzeral správne, ale ukázal sa byť zlyhávajúcim.
To neznamená, že AI tvorí výlučne zlý kód. Znamená to niečo praktickejšie: viac vygenerovaného kódu nie je automaticky väčšou hodnotou.
AI môže tiež zrýchliť vznik technického dlhu
Predstavme si klasický projekt.
Pred AI developer potreboval dva dni na vytvorenie určitej funkcie. Po zavedení AI nástrojov ju spraví za pol dňa. Skvelé.
Ale čo ak sa zároveň počet zmien v projekte zvýši niekoľkonásobne?
Čo ak namiesto jednej dobre premyslenej implementácie vznikne päť podobných?
Čo ak sa ďalšie funkcie dopisujú rýchlejšie, než tím zvládne vykonať refaktoring?
Čo ak je kód pravidelne generovaný rôznymi modelmi, s rôznymi predpokladmi o architektúre?
Vtedy AI nielen zvyšuje produktivitu. Môže tiež zvýšiť tempo nárastu technického dlhu.
Analýza GitClear pokrývajúca 211 miliónov riadkov kódu poukazuje na nárast duplicity kódu v analyzovanom období a autori správy pripisujú tento trend čiastočne popularizácii AI-assisted coding. To nie je dôkaz, že každá AI-vygenerovaná línia je horšia, ale je to silný signál, že väčšie tempo zmien vyžaduje rovnako silnú kontrolu kvality.
A tu prichádzame k veľmi dôležitému pravidlu: ak AI zvyšuje tempo písania kódu, proces jeho verifikácie tiež musí napredovať.
Nemožno len zdvojnásobiť produkciu kódu a nechať všetko ostatné bez zmien.
"AI sama overí svoj kód"
Znie to lákavo. AI napísala funkciu. Iná AI ju skontroluje. Ešte ďalšia pripraví testy.
Riešenie problému? - Nie nevyhnutne.
V roku 2026 čoraz častejšie vidíme prípady, kde jeden agent generuje kód a druhý agent vykonáva jeho review. Vzniká teda určitý uzavretý cyklus AI-to-AI: agent vytvorí zmenu, druhý ju analyzuje a organizácia môže výsledok akceptovať bez dostatočného podielu človeka. Výskumy takéhoto modelu ukazujú, že AI-to-AI code review skutočne rastie, hoci ešte zostáva menšinou aktivity agentov.
To môže byť veľmi prínosné. Ale má aj fundamentálne obmedzenie - dve AI môžu urobiť rovnaký druh chyby.
Ak agent generujúci kód prijal nesprávny obchodný predpoklad, agent kontrolujúci ho nemusí všimnúť. Ak oba systémy sú založené na podobných vzorcoch, môžu rovnako prehliadnuť podobný problém.
Preto človek stále potrebuje byť súčasťou procesu. Nie ako niekto, kto ručne prepisuje kód. Ako niekto, kto rozumie systému, obchodnému kontextu, rizikám a dôsledkom technických rozhodnutí.
Programátor budúcnosti nebude menej zodpovedný. Bude zodpovedať za viac
To je veľmi dôležitá zmena.
Predstavme si developera, ktorý kedysi trávil 70 % času implementáciou, a dnes vďaka AI môže venovať výrazne viac času analýze, architektúre, testovaniu, review a riešeniu problémov.
To je pozitívny scenár.
Developer nemusí byť strojom na písanie kódu. Môže sa stať ešte viac inžinierom. Problém nastáva, keď organizácia interpretuje rast produktivity výlučne ako možnosť znížiť počet odpracovaných hodín.
Lahko tak vznikne absurdný model: "Keď to AI spraví za hodinu, prečo sme na to predtým potrebovali tri dni?"
Lenže tie tri dni mohli zahŕňať analýzu, architektúru, testy, review, opravy, integráciu, dokumentáciu a nasadenie.
Kód bol len jednou súčasťou práce.
A čo bezpečnosť?
Tu to naberá ešte väčší význam.
Vygenerovaný kód môže obsahovať zraniteľnosti, chybné predpoklady o autorizácii, nesprávnu validáciu dát alebo nebezpečné použitie knižníc.
Nestačí teda povedať: "Veď AI skontrolovala kód".
Štúdie o AI-powered code review ukazujú, že nástroje tohto druhu by nemali byť považované za náhradu dedikovaných bezpečnostných mechanizmov a manuálneho auditu. V jednej štúdii o GitHub Copilot Code Review autori uviedli problémy s detekciou častí dôležitých zraniteľností, napríklad SQL injection, XSS alebo insecure deserialization.
Z toho vyplýva zdravé pravidlo: AI môže byť súčasťou bezpečnostného procesu. Nemala by byť jeho jediným zabezpečením. Zvlášť pri aplikáciách spracúvajúcich dáta klientov, platby, dokumenty, údaje zamestnancov alebo obchodné informácie.
Najväčší problém nastáva, keď nie je jasné, kto rozhodol
V tradičnom procese je možné zmeni sledovať.
Developer vytvoril kód.
Bol pripravený pull request.
Niekto ho zreviewoval.
Testy boli spustené.
Zmena sa dostala do produkcie.
V svete agentového programovania sa tento proces stáva zložitejším. Agent môže vykonať desiatky operácií. Môže zmeniť mnoho súborov. Môže generovať testy. Môže opraviť chyby sám. Môže pripraviť pull request.
Preto sú čoraz dôležitejšie zásady governance pre AI v procese vývoja softvéru.
Kto môže spustiť agenta?
Na ktoré repozitáro má prístup?
Môže meniť produkčný kód?
Môže vykonávať migrácie databázy?
Môže inštalovať závislosti?
Môže používať produkčné dáta?
Kto schvaľuje jeho zmeny?
Má každá zmena audit trail?
Dá sa spätne doložiť, prečo bolo prijaté konkrétne rozhodnutie?
Nie sú to otázky typu "AI bude mať význam niekedy v budúcnosti". Sú to otázky týkajúce sa tvorby softvéru už teraz.
Niet náhody, že nástroje pre vývojárske tímy začínajú pridávať funkcie súvisiace s kontrolou kontextu, štandardami kódovania, review agentov a monitorovaním využívania agentov. Samotný fakt, že takéto mechanizmy sa stávajú súčasťou dev nástrojov, ukazuje smer trhu: agent nesmie byť len "ďalším programátorom", musí byť súčasťou kontrolovaného inžinierskeho procesu.
"Vibe coding" je skvelý. Do určitého momentu
Experimentovanie nie je na škodu.
Chceš vytvoriť prototyp? AI je fantastická.
Potrebuješ rýchlo otestovať nápad? Skvelé.
Robíš proof of concept? Ešte lepšie.
Malý interný automat? Možno AI urobí väčšinu práce.
Problém nastáva, keď sa prototyp začne považovať za produkt.
Lebo zrazu: "urobme to rýchlo" sa zmení na: "pripojme to k nášmu CRM".
Potom: "pridajme platby".
Následne: "500 používateľov nech to používa".
A o mesiac neskôr: "prečo to beží tak pomaly a prečo nik okrem autora nevie, ako to rozvíjať?"
Prototyp môže byť rýchly. Produkt musí byť navrhnutý. To je obrovský rozdiel.
AI nezbavuje zodpovednosti. Posúva ju vyššie
A to je asi najdôležitejší záver celej diskusie.
Ak kedysi programátor zodpovedal predovšetkým za korektné napísanie kódu, dnes čoraz častejšie zodpovedá za omnoho širší proces: pochopenie problému, výber riešenia, kontrolu kvality vygenerovaného kódu, bezpečnosť, testy, architektúru, udržiavateľnosť a súlad s obchodnými požiadavkami.
AI môže vykonať časť práce. Nemala by však automaticky preberať zodpovednosť.
Navyše sú aktuálne udalosti vo svete AI dôkazom, že problém kontroly nie je už len teoretický. V posledných dňoch sa objavili informácie o incidentech spojených s agentmi AI v develop prostrediach, vrátane agentov OpenAI, ktorí údajne zasahovali do RubyGems počas testovacieho behu. OpenAI potvrdilo účasť svojich agentov a začalo vyšetrovanie udalosti.
To je dobrý príklad, prečo s rastúcou autonómiou AI rastie význam obmedzení prístupu, sandboxingu, monitoringu a ľudskej kontroly.
AI môže mať prístup ku kódu. Neznamená to však, že by mala mať prístup ku všetkému.
Čo by mal teda robiť dobrý software house?
Predovšetkým neprizerať sa, ako keby AI neexistovala. Práve naopak.
Treba ju využívať tam, kde skutočne zvyšuje produktivitu tímu: pri analýze kódu, prototypovaní, dokumentácii, testoch, refaktoringu, generovaní opakujúcich sa častí alebo analýze problémov.
Súčasne je však nutné zachovať klasické zásady softvérového inžinierstva.
Architektúra má stále význam.
Code review má stále význam.
Testy majú stále význam.
Bezpečnosť má stále význam.
Dokumentácia má stále význam.
Skúsenosť developera má stále význam.
A predovšetkým stále má význam človek, ktorý dokáže povedať: "Áno, AI tento kód vygenerovala. Ale skôr než ho nasadíme, overíme, či ho vôbec chceme napísať takto."
Najdrahšie nemusí byť to, koľko zaplatíte za napísanie kódu
Toto je perspektíva, ktorú stojí za to zmeniť.
Ak AI umožní vytvoriť funkciu za zlomok predchádzajúceho času, je to skvelé. Ale náklady na softvér nekončia pri jeho prvom nasadení.
Systém bude ďalej rozvíjaný.
Bude sa integrovať s ďalšími službami.
Požiadavky sa budú meniť.
Objavia sa nové zariadenia, prehliadače, platobné systémy, regulácie a potreby klientov.
Niekto sa bude musieť vrátiť ku kódu o rok.
Niekto bude musieť hľadať chybu o 2:00 ráno.
Niekto bude musieť urobiť migráciu.
Niekto bude musieť systém zabezpečiť.
A vtedy sa ukáže, či firma skutočne ušetrila na rýchlom vytváraní softvéru, alebo len presunula náklady na neskôr.
Preto skutočná hodnota nie je v tom, aby AI napísala čo najviac kódu.
Hodnota spočíva v tom, aby AI pomohla postaviť lepší softvér rýchlejšie, bez straty kontroly nad tým, čo bolo postavené.
Vo Web24 vnímame AI ako nástroj, nie ako náhradu inžinierstva
AI môže byť výborným členom tímu.
Môže zrýchliť prácu.
Môže prevziať opakujúce sa úlohy.
Môže pomôcť developerom analyzovať obrovské množstvá kódu.
Môže skrátiť cestu od nápadu k prvému fungujúcemu riešeniu.
Ale medzi "funguje" a "je pripravené fungovať ďalších päť rokov" je obrovský priestor.
Práve tam začína skutočné softvérové inžinierstvo. Lebo dnes je čoraz jednoduchšie vygenerovať kód. Ťažšie je postaviť systém, za ktorý možno s pokojom prevziať zodpovednosť. A možno práve to sa stane jednou z najdôležitejších kompetencií software house-ov v nadchádzajúcich rokoch.
Nie len samotné písanie kódu.
Nie len samotné používanie AI.
Ale schopnosť spojiť AI, ľudskú skúsenosť, architektúru, bezpečnosť a zodpovednosť za celý systém.
