Amazon rozlišuje mezi používáním umělé inteligence a skutečným přínosem, který díky ní vznikne. V interním pokynu, rozeslaném v září 2026 a zveřejněném 27. října, viceprezident a význačný inženýr Terk Terkowitz popisuje „renesančního vývojáře“: jeho práci neurčuje to, jaké nástroje používá, ale jakých výsledků dosahuje.
13
20
Co znamená „renesanční vývojář“
Podle pokynu mají vývojáři spojovat nástroje AI s vlastním úsudkem a znalostí oboru, aby dokázali vytvářet nové věci. Neznamená to, že se AI musí hodit na každý úkol. Inženýři mají umět vysvětlit, kdy jim současné nástroje nepomáhají — Amazon takové zjištění označuje za „zjištění, nikoli selhání“.
10
20
Důležitý je tedy výběr vhodného postupu a užitečný výsledek, ne aktivita pro aktivitu. Pokyn se obrací také na manažery softwarových vývojářů a upozorňuje, že způsob měření může ovlivnit, jak týmy vedou a hodnotí.
5
31
Proč Amazon varuje před „tokenmaxxingem“
„Tokenmaxxing“ označuje snahu co nejvíc využívat AI, aby bylo její používání na první pohled vidět. Amazon varuje před tím, aby se počty tokenů, míra přijetí AI, změny v kódu, recenze nebo počet řádků kódu považovaly samy o sobě za měřítko produktivity. Zachycují spotřebu či aktivitu, ale neříkají, zda z práce měli užitek zákazníci nebo firma.
7
11
31
Pokyn toto varování propojuje také s firemními principy Amazonu. „Tokenmaxxing“ je podle něj v rozporu se zásadou šetrnosti, zatímco měření výkonu počtem řádků kódu se míjí s principem „vymýšlet a zjednodušovat“. Více spotřebovaných zdrojů nebo více kódu totiž může přinést náklady a složitost, aniž by práce měla větší hodnotu.
11
31
To neznamená, že údaje o používání AI nemohou být k ničemu. Podle zpráv o pokynu Amazon připouští, že mohou s výsledky souviset, ale je třeba s nimi zacházet obezřetně a s úsudkem.
16 Souvislost z metriky může udělat podnět k dalšímu zkoumání, ne automaticky vhodný cíl. Tým může zvýšit spotřebu tokenů, aniž by tím zlepšil svou práci.
Co mají manažeři zjišťovat u týmů na opačných koncích
Pokyn žádá, aby se manažeři blíže podívali na týmy kolem 10. a 90. percentilu využívání AI — tedy na skupiny s velmi nízkým i velmi vysokým využitím.
16 Neříká tím, že první zaostávají a druhé podávají nejlepší výkon. Čísla mají otevřít otázky, ne vynést rozsudek.
U týmů, které AI používají méně, se manažeři mohou ptát, zda se nástroje na jejich práci nehodí, zda jim v používání něco nebrání, nebo zda jim naopak neunikají užitečné možnosti. U týmů s vysokým využitím je namístě zkoumat, jestli se díky němu zlepšují výsledky, nebo jen rostou aktivita a náklady. Jde o praktické otázky pro pochopení krajních hodnot; hlavním měřítkem má zůstat přínos práce.
Hlavní poselství pro vývojáře i jejich vedoucí
Amazon nevyzývá zaměstnance, aby se AI vyhýbali, ani neurčuje, kolik jí mají používat. Vývojáři mají uplatňovat vlastní úsudek, opírat se o znalost oboru a soustředit se na výsledky pro zákazníky a firmu. Manažeři mají údaje o používání AI vyhodnocovat obezřetně, místo aby z nich dělali žebříček výkonu.
16
20
Rozdíl je jednoduchý: používání AI je vstup, užitečný výsledek inženýrské práce je cíl. Když AI konkrétnímu úkolu nepomůže, vysvětlení proč může týmu ukázat, kde mají současné nástroje své meze — bez nátlaku na vývojáře, aby jejich používání uměle navyšovali.
10