Torvalds uvedl, že ho rozčiluje, když vývojáři tvrdí, že „99 %“ jejich kódu napsala AI. Podle jeho názoru může být AI užitečná, ale měla by být striktně považována za nástroj, nikoli za náhradu lidských inženýrů.

Argumentuje, že AI může změnit způsob, jakým programátoři pracují, ale nemění základní principy vývoje software – jako je porozumění systémům, navrhování architektury a rozhodování, se kterými si automatizované systémy těžko poradí.

Proč mohou být produktivní zisky menší, než se inzeruje

Odborník na výkon Javy a autor knih Vlad Mihalcea zdůraznil jiný aspekt: i když AI vygeneruje funkční kód, skutečné produktivní zisky mohou být skromné, pokud se vezme v úvahu celý vývojový proces.

Psaní kódu je jen jedna část softwarového inženýrství. Vývojáři stále musí:

• ověřovat správnost
• ladit okrajové případy (edge cases)
• integrovat kód do větších systémů
• zajišťovat udržovatelnost a bezpečnost

Pokud je výstup AI „téměř správný“, inženýři stejně tráví čas jeho validací a opravami. Mihalcea tvrdí, že po započtení této práce navíc mohou být skutečná produktivní zlepšení jen marginální.

Tuto obavu podporují i průzkumy v oboru. Podle vývojářského průzkumu Stack Overflow z roku 2025 uvedlo 66 % vývojářů, že tráví více času opravami kódu vygenerovaného AI, který je téměř, ale ne zcela správný, a „téměř správné“ odpovědi byly nejčastěji uváděnou frustrací.

Některé výzkumy dokonce zjistily, že zkušení vývojáři plnili úkoly přibližně o 19 % pomaleji, když používali AI nástroje, přestože si mysleli, že pracují rychleji.

Firemní vyprávění: AI inženýři a automatizace

Zatímco mnozí zkušení programátoři zdůrazňují omezení, technologičtí manažeři často vyzdvihují potenciál AI transformovat vývoj software.

Několik společností masivně investuje do AI nástrojů pro psaní kódu a automatizačních systémů. Generální ředitel Meta Mark Zuckerberg naznačil, že by AI brzy mohla vykonávat práci srovnatelnou s průměrným softwarovým inženýrem, a potenciálně by tak mohla psát významnou část kódu uvnitř společnosti.

V širším měřítku lídři v celém odvětví předpovídají, že by AI mohla nakonec generovat většinu software. Někteří manažeři uvedli, že by AI mohla napsat většinu kódu během několika let, což přiživuje spekulace o automatizaci pozic juniorních vývojářů.

Také Amazon masivně investuje do vývoje AI a infrastruktury, přičemž generální ředitel Andy Jassy argumentuje, že umělá inteligence přetvoří mnoho digitálních zkušeností a změní způsob, jakým firmy vyvíjejí technologické produkty.

Skutečný nesouhlas: Co znamená „produktivita“

Debata se méně točí kolem toho, zda AI vývojářům pomáhá, a spíše kolem toho, jak by se její dopad měl měřit.

Technologické společnosti se často zaměřují na rychlost výstupu: jak rychle mohou nástroje generovat kód nebo pomoci malým týmům dodávat funkce.

Zkušení inženýři však hodnotí produktivitu v celém životním cyklu software:

• návrh systému
• správnost a spolehlivost
• bezpečnost
• ladění a testování
• dlouhodobá údržba

Když se zahrnou tyto faktory, samotná rychlá tvorba kódu se nemusí promítnout do stejně velkých produktivních zisků.

Pravděpodobný střední proud

Většina zkušených vývojářů netvrdí, že je AI k ničemu. Místo toho ji vidí jako výkonného asistenta – zejména pro šablonovitý kód (boilerplate), prototypy a dokumentaci.

Varují však, že softwarové inženýrství je stále mnohem víc než jen psaní kódu. Architektura, úsudek, ladění a porozumění systémům zůstávají hluboce lidskými úkoly.

Prozatím se mezi zkušenými programátory rýsuje konsenzus, že AI mění způsob, jakým vývojáři pracují, ale rozhodně neeliminuje potřebu zkušených inženýrů – a to v dohledné době ne.

Torvalds uvedl, že ho rozčiluje, když vývojáři tvrdí, že „99 %“ jejich kódu napsala AI. Podle jeho názoru může být AI užitečná, ale měla by být striktně považována za nástroj, nikoli za náhradu lidských inženýrů.

Argumentuje, že AI může změnit způsob, jakým programátoři pracují, ale nemění základní principy vývoje software – jako je porozumění systémům, navrhování architektury a rozhodování, se kterými si automatizované systémy těžko poradí.

Proč mohou být produktivní zisky menší, než se inzeruje

Odborník na výkon Javy a autor knih Vlad Mihalcea zdůraznil jiný aspekt: i když AI vygeneruje funkční kód, skutečné produktivní zisky mohou být skromné, pokud se vezme v úvahu celý vývojový proces.

Psaní kódu je jen jedna část softwarového inženýrství. Vývojáři stále musí:

• ověřovat správnost
• ladit okrajové případy (edge cases)
• integrovat kód do větších systémů
• zajišťovat udržovatelnost a bezpečnost

Pokud je výstup AI „téměř správný“, inženýři stejně tráví čas jeho validací a opravami. Mihalcea tvrdí, že po započtení této práce navíc mohou být skutečná produktivní zlepšení jen marginální.

Tuto obavu podporují i průzkumy v oboru. Podle vývojářského průzkumu Stack Overflow z roku 2025 uvedlo 66 % vývojářů, že tráví více času opravami kódu vygenerovaného AI, který je téměř, ale ne zcela správný, a „téměř správné“ odpovědi byly nejčastěji uváděnou frustrací.

Některé výzkumy dokonce zjistily, že zkušení vývojáři plnili úkoly přibližně o 19 % pomaleji, když používali AI nástroje, přestože si mysleli, že pracují rychleji.

Firemní vyprávění: AI inženýři a automatizace

Zatímco mnozí zkušení programátoři zdůrazňují omezení, technologičtí manažeři často vyzdvihují potenciál AI transformovat vývoj software.

Několik společností masivně investuje do AI nástrojů pro psaní kódu a automatizačních systémů. Generální ředitel Meta Mark Zuckerberg naznačil, že by AI brzy mohla vykonávat práci srovnatelnou s průměrným softwarovým inženýrem, a potenciálně by tak mohla psát významnou část kódu uvnitř společnosti.

V širším měřítku lídři v celém odvětví předpovídají, že by AI mohla nakonec generovat většinu software. Někteří manažeři uvedli, že by AI mohla napsat většinu kódu během několika let, což přiživuje spekulace o automatizaci pozic juniorních vývojářů.

Také Amazon masivně investuje do vývoje AI a infrastruktury, přičemž generální ředitel Andy Jassy argumentuje, že umělá inteligence přetvoří mnoho digitálních zkušeností a změní způsob, jakým firmy vyvíjejí technologické produkty.

Skutečný nesouhlas: Co znamená „produktivita“

Debata se méně točí kolem toho, zda AI vývojářům pomáhá, a spíše kolem toho, jak by se její dopad měl měřit.

Technologické společnosti se často zaměřují na rychlost výstupu: jak rychle mohou nástroje generovat kód nebo pomoci malým týmům dodávat funkce.

Zkušení inženýři však hodnotí produktivitu v celém životním cyklu software:

• návrh systému
• správnost a spolehlivost
• bezpečnost
• ladění a testování
• dlouhodobá údržba

Když se zahrnou tyto faktory, samotná rychlá tvorba kódu se nemusí promítnout do stejně velkých produktivních zisků.

Pravděpodobný střední proud

Většina zkušených vývojářů netvrdí, že je AI k ničemu. Místo toho ji vidí jako výkonného asistenta – zejména pro šablonovitý kód (boilerplate), prototypy a dokumentaci.

Varují však, že softwarové inženýrství je stále mnohem víc než jen psaní kódu. Architektura, úsudek, ladění a porozumění systémům zůstávají hluboce lidskými úkoly.

Prozatím se mezi zkušenými programátory rýsuje konsenzus, že AI mění způsob, jakým vývojáři pracují, ale rozhodně neeliminuje potřebu zkušených inženýrů – a to v dohledné době ne.