Ešte nedávno programátor používajúci AI zadal otázku chatbotovi, skopíroval vygenerovaný úsek kódu a vložil ho do projektu. Dnes tento model práce čoraz častejšie vyzerá úplne inak.
Programátor môže agentovi zadať úlohu, sprístupniť mu repozitár, nechať ho analyzovať existujúci kód, spustiť testy, upraviť viacero súborov, opraviť chyby a následne pripraviť zmenu na kontrolu. Človek z procesu nezmizne. Mení sa však miesto, kde má jeho práca najväčšiu hodnotu.
Podľa prieskumu JetBrains Developer Ecosystem Survey 2026, ktorý zahŕňal viac ako 15-tisíc profesionálnych programátorov z celého sveta, v období máj-júl 2026 až 90 % respondentov používalo AI coding agents v práci aspoň raz týždenne a 68 % tak robilo denne.
To už nie je experiment niekoľkých nadšencov. Je to zmena modelu práce.
AI už nie je len „asistent na kód“
Treba rozlíšiť dve veci.
AI asistent pomáha programátorovi.
AI coding agent vykonáva úlohu.
Je to zdanlivo malý rozdiel, ale z pohľadu organizácie práce je obrovský.
Asistent môže navrhnúť funkciu, vysvetliť chybu, vygenerovať úsek SQL alebo napísať test. Stále však väčšinu operácií vykonáva človek.
Agent môže dostať oveľa všeobecnejší pokyn:
„Pridaj možnosť filtrovania objednávok podľa stavu. Skontroluj existujúcu architektúru. Implementuj backend aj frontend. Pridaj testy. Spusť test suite a oprav chyby.“
A začína pracovať.
Prezerá si štruktúru projektu. Hľadá vhodné súbory. Analyzuje závislosti. Upravuje kód. Spúšťa testy. Dostane hlásenie o chybe. Snaží sa ju opraviť. Znova spúšťa testy.
To už nie je autocomplete na steroidoch.
Je to vykonávateľ úlohy pracujúci vo vnútri programátorského prostredia.
A práve tu sa začína skutočná zmena roly programátora
Ak AI dokáže v priebehu niekoľkých desiatok sekúnd vygenerovať stovky riadkov kódu, hodnota programátora sa už nemôže merať len počtom napísaných riadkov.
Začínajú sa počítať iné kompetencie.
Vie programátor dobre definovať problém?
Rozumie architektúre systému?
Vie, aké informácie má agentovi odovzdať?
Dokáže posúdiť, či riešenie skutočne zapadá do existujúceho systému?
Vie navrhnúť testy?
Všimne si, že agent vyriešil problém lokálne, ale vytvoril problém o tri vrstvy vyššie?
Vie, kedy agenta zastaviť?
To znamená presun ťažiska práce.
Menej: „Napíšme tento kód od nuly.“
Viac: „Navrhnime riešenie, určme obmedzenia, odovzdajme správny kontext, overme výsledok a rozhodnime, či sa dá nasadiť.“
Programátor začína pripomínať lídra malého tímu
Predstavme si projekt, v ktorom pracuje niekoľko agentov.
Jeden analyzuje existujúci kód.
Druhý pripravuje backend.
Tretí pracuje na rozhraní.
Štvrtý generuje testy.
Piati analyzuje bezpečnosť.
Človek môže koordinovať ich prácu, odovzdávať kontext a prijímať rozhodnutia.
Znie to ako programátorský tím?
V určitom zmysle áno.
Rozdiel je v tom, že „zamestnanci“ nie sú ľudia.
A práve preto vzniká nová kompetencia: riadenie agentic development.
Nejde tu o riadenie ľudí, harmonogramu alebo rozpočtu. Ide o riadenie pracovného toku vykonávaného systémami AI.
Programátor musí vedieť rozdeliť veľký problém na úlohy, určiť závislosti, odovzdať správny kontext a vytvoriť mechanizmus kontroly výsledkov.
To je oveľa bližšie práci architekta než klasickému prepisovaniu kódu.
Najdôležitejším nástrojom programátora môže byť dnes kontext
Agent je len taký dobrý, aké dobré informácie dostane.
Možno povedať: „Pridaj prihlasovanie používateľov.“
A možno povedať: „Pridaj prihlasovanie používateľov. Systém používa existujúci mechanizmus OAuth. Nemeň štruktúru tabuľky používateľov. Relácie uchovávame na strane servera. Nezavádzaj novú knižnicu bez zdôvodnenia. Zachovaj kompatibilitu s mobilnou aplikáciou. Pridaj testy pre prihlásenie, odhlásenie, expirovanú reláciu a neplatný token.“
Druhý príkaz nie je len dlhší.
Je to lepšia špecifikácia.
Agent dostane obmedzenia, biznisový a technický kontext a kritériá prijatia.
Práve preto sa vo svete agentov čoraz viac presadzuje schopnosť pracovať s kontextom. Programátor AI nielen hovorí, čo má urobiť. Musí tiež povedať, v akom prostredí to má urobiť, čo sa nesmie meniť a podľa čoho spoznáme, že úloha bola vykonaná správne.
Najväčšia chyba? Zámenná rýchlosť generovania za rýchlosť tvorby softvéru
To je veľmi dôležité.
Agent môže vygenerovať funkciu za 30 sekúnd.
To však neznamená, že funkcia je po 30 sekundách pripravená na produkciu.
Kód treba pochopiť. Otestovať. Zintegrovať. Overiť z hľadiska bezpečnosti. Skontrolovať výkonnosť. Overiť súlad s architektúrou. Analyzovať vplyv na ostatné prvky systému.
AI môže dramaticky skrátiť etapu tvorby kódu, ale neodstraňuje potrebu inžinierstva.
Práve naopak.
Čím ľahšie je vygenerovať kód, tým ľahšie je vygenerovať aj zlý kód.
A problém začína vtedy, keď človek už nie je schopný pochopiť to, čo schválil.
Preto človek stále zostáva v slučke
Údaje Stack Overflow z apríla 2026 ukazujú veľmi zaujímavý obraz. Používanie agentov v práci vzrástlo na 59 %, no 63 % opýtaných technológov uvádzalo, že agentom zriedkavo alebo nikdy nedovoľujú konať úplne autonómne. 60 % respondentov blokuje agentom možnosť vykonávať neschválené zmeny v systémoch.
To ukazuje dôležitú vec.
Trh nesmeruje jednoducho k: „AI robí všetko, človek len pozerá.”
Oveľa realistickejší je model: „AI vykonáva čoraz viac práce, ale človek stále kontroluje smer, obmedzenia a výsledok.”
To je zásadný rozdiel.
Programátor nemusí ručne písať každú funkciu. Musí však vedieť, prečo daná funkcia vznikla, ako funguje a či by mala byť v systéme.
Nový programátor bude musieť byť dobrý naraz v niekoľkých rôznych svetoch
Klasické programátorské kompetencie zostávajú naďalej dôležité.
Znalosť programovacích jazykov, databáz, architektúry, protokolov, bezpečnosti, testovania či infraštruktúry nezmizne len preto, že kód môže vygenerovať AI.
Práve naopak.
Ak niekto nerozumie systému, bude pre neho ťažké posúdiť, či je vygenerované riešenie dobré.
S tým však pribúdajú aj nové zručnosti.
Programátor musí rozumieť obmedzeniam modelov. Musí vedieť pripraviť kontext. Musí vedieť, ako rozdeľovať úlohy medzi agentov. Musí vedieť navrhovať proces overovania. Musí rozumieť nákladom na volania, oprávneniam agentov, prístupu k údajom a riziku vykonávania automatických operácií.
A predovšetkým sa musí naučiť hovoriť AI nielen: „urob”.
Ale aj: „urob to takto, pretože...”.
To môže zmeniť aj spôsob budovania IT tímov
Po celé roky znamenalo škálovanie programátorského tímu pridávanie ľudí.
Viac funkcií? - Viac programátorov.
Väčší projekt? - Väčší tím.
Viac zákazníkov? - Viac ľudí.
Agentic development môže túto závislosť zmeniť.
To však automaticky neznamená, že jeden programátor nahradí desiatich ďalších. To by bolo príliš jednoduché predpokladanie.
Môže to však znamenať, že jeden skúsený programátor bude schopný dohliadať na oveľa väčší rozsah práce vykonávanej automaticky.
V praxi to znamená posun úzkeho hrdla.
Dnes môže byť obmedzením počet ľudí, ktorí vedia napísať kód.
Zajtra môže byť obmedzením počet ľudí, ktorí vedia dobre navrhovať, delegovať a overovať prácu vykonávanú AI.
A čo junior?
Tu sa situácia stáva obzvlášť zaujímavou.
AI môže veľmi rýchlo vygenerovať riešenie, ktoré by junior predtým písal niekoľko hodín.
Ale junior nemusí vedieť, či je riešenie správne.
To vytvára paradox.
AI môže urýchliť učenie sa programovania, pretože umožňuje rýchlejšie experimentovať, klásť otázky a analyzovať riešenia.
Zároveň môže sťažiť rozvíjanie základného porozumenia systému, ak mladý programátor bude prijímať hotový kód bez snahy porozumieť jeho fungovaniu.
Preto budúcnosť juniorov nemusí znamenať: „AI im vezme prácu”.
Môže to znamenať niečo praktickejšie: Junior, ktorý vie iba písať kód, to bude mať výrazne ťažšie. Junior, ktorý vie rozumieť kódu, testovať riešenia, analyzovať problémy a pracovať s agentmi, bude budovať úplne iný profil kompetencií.
To je rozdiel medzi operátorom nástroja a inžinierom.
Najdrahšiu chybu stále robí človek
Agent môže vygenerovať chybný kód.
Ale rozhodnutie o nasadení môže stále urobiť človek.
A práve preto sa zodpovednosť za softvér magicky nepresúva na AI.
Ak agent vytvorí funkciu, ktorá funguje správne v testovacom scenári, ale porušuje obchodné pravidlá, problémom nie je to, že AI „nepochopila firmu”.
Problémom je proces, ktorý umožnil, aby táto zmena prešla ďalej.
To vedie k veľmi dôležitej zmene v uvažovaní o kvalite.
Už nestačí pýtať sa: „Napísal programátor dobrý kód?”
Čoraz častejšie sa treba pýtať: „Vytvoril tím dobrý proces tvorby kódu za účasti AI?”
To je omnoho širšia otázka.
Agent nenahrádza architekta. Zvyšuje význam architektúry
Čím viac kódu môže vzniknúť automaticky, tým väčší význam má štruktúra systému.
Dobre navrhnutá architektúra umožňuje agentovi pracovať v stanovených hraniciach.
Zle navrhnutá aplikácia môže naopak spôsobiť, že agent začne obchádzať problémy namiesto toho, aby ich riešil.
Preto sa architektúra, dokumentácia, testy, kódovacie štandardy, CI/CD, monitoring a kontrola prístupu stávajú nie menej dôležitými, ale potenciálne ešte dôležitejšími.
AI môže zrýchliť prácu v dobre pripravenom prostredí.
Automaticky neopraví celý organizačný a architektonický chaos.
Môže ho však veľmi rýchlo zväčšiť.
Budúcnosť nepatrí programátorovi, ktorý napíše najviac kódu
To je asi najdôležitejší záver celej zmeny.
Dlho bolo programovanie spájané s písaním kódu.
Teraz sa kód stáva čoraz lacnejším a rýchlejším na výrobu.
Tým sa hodnota posúva vyššie.
Smerom k porozumeniu problému.
Navrhovaniu riešenia.
Rozhodovaniu.
Kontrole kvality.
Architektúre.
Bezpečnosti.
Integrácii.
Porozumeniu biznisu.
A k šikovnému využívaniu agentov.
Programátor budúcnosti môže tráviť menej času pri klávesnici, ale vôbec nemusí mať menej práce.
Jeho práca môže jednoducho vyzerať inak.
Namiesto ručného písania každej funkcie bude navrhovať spôsob, akým funkcie vznikajú.
Namiesto samostatného opravovania každej chyby bude budovať proces, ktorý umožní agentom chyby nachádzať a opravovať.
Namiesto toho, aby bol jediným vykonávateľom, sa stane osobou, ktorá určuje smer práce viacerých digitálnych vykonávateľov.
A možno práve preto najdôležitejšou otázkou budúcnosti nebude: „Vie AI programovať?”
Ale: „Vieme budovať softvér tak, aby AI mohla pracovať rýchlo a človek stále vedel, čo sa deje?”
Lebo vo svete agentov nebude najväčšou výhodou samotné vlastnenie AI.
Bude ňou schopnosť ju kontrolovať.
