Doba čtení: 18 minut
.. Poslední rok až rok a půl sleduji poměrně intenzivně české komunity zaměřené na umělou inteligenci, zejména na Facebooku. A je zajímavé pozorovat, jak rychle se jejich charakter změnil.
Na začátku měly tyto skupiny podle mého názoru poměrně jasný a užitečný smysl. Lidé si vysvětlovali základní principy fungování jazykových modelů, řešili, co vlastně znamenají pojmy jako LLM nebo machine learning, sdíleli zkušenosti s ChatGPT, Gemini, Claude, Codexem a dalšími nástroji a ukazovali méně zkušeným uživatelům, jak s nimi efektivně pracovat.
Dnes už jsou diskuse často konkrétnější a technicky zajímavější, což je bezpochyby pozitivní vývoj.
Současně se však podle mého názoru objevuje i jiný fenomén: určitá pachuť nadřazenosti vůči lidem, kteří mají s AI menší zkušenosti.
Někdo ukazuje nový hardware, jiný aplikaci vytvořenou s pomocí AI, další hledá investora, prezentuje svůj nový projekt nebo vysvětluje ostatním, jak zásadně změnil způsob vývoje softwaru. Na tom samozřejmě není samo o sobě nic špatného.
Problém začíná ve chvíli, kdy používání několika moderních nástrojů začne být zaměňováno za hlubokou odbornou zkušenost.
Je dobré si připomenout jednu poměrně jednoduchou skutečnost.
V oblasti generativní AI jsme téměř všichni nováčci
Současná vlna generativní AI je stále velmi mladá.
Existují samozřejmě lidé, kteří se strojovým učením, neuronovými sítěmi, datovou analytikou nebo big data pracovali mnoho let před nástupem ChatGPT. Ti mají často úplně jiný odborný základ.
Ale většina dnešních uživatelů začala s generativní AI pracovat až během posledních několika let.
To není kritika. To je prostě realita.
Pokud někdo dokáže pomocí AI upravit webovou stránku, vytvořit jednoduchou aplikaci nebo vygenerovat část programu, je to užitečná schopnost. Neznamená to však automaticky, že se z něj stal softwarový architekt, bezpečnostní specialista, systémový administrátor nebo odborník na umělou inteligenci.
AI dnes výrazně snižuje bariéru vstupu do celé řady technických oblastí.
A právě to je současně její obrovská výhoda i určité riziko.
Je dobré se z AI nezbláznit
Kolem umělé inteligence dnes vzniká obrovské množství očekávání, marketingu, obav i téměř filozofických debat.
Někdy se dostáváme do stavu, kdy máme tendenci AI připisovat vlastnosti, které jednoduše nemá.
Proto považuji za důležité připomenout jednu velmi obyčejnou věc:
AI je software.
Velmi sofistikovaný software. V některých oblastech mimořádně schopný software. Ale stále software.
Běží na fyzickém hardwaru.
Potřebuje elektrickou energii.
Potřebuje procesory, GPU, paměť, datová centra, síťovou infrastrukturu a obrovské množství dat.
Bez těchto komponent neexistuje.
Můžeme samozřejmě diskutovat o budoucnosti AI, obecné inteligenci, autonomních systémech nebo hypotetických scénářích dalšího vývoje. To jsou legitimní témata.
Ale v každodenním životě je podle mě mnohem užitečnější zachovat si určitý technologický odstup a používat obyčejný selský rozum.
Když AI vytvoří aplikaci, kdo rozumí tomu, co vytvořila?
Představme si jednoduchý příklad.
Člověk pomocí AI vytvoří fakturační aplikaci.
Na první pohled může vypadat velmi dobře. Má moderní rozhraní, registraci uživatelů, databázi, generování faktur a několik dalších funkcí.
AI dnes něco podobného skutečně dokáže výrazně urychlit.
Jenže vytvořením aplikace celý problém teprve začíná.
- Co se stane, když začne aplikaci používat několik stovek nebo několik tisíc lidí?
- Kdo řeší bezpečnost?
- Kdo ví, jak jsou uložená uživatelská data?
- Kdo kontroluje přístupová práva?
- Kdo řeší aktualizace použitých knihoven?
- Kdo pozná, že aplikace začala generovat neobvyklý síťový provoz?
Kdo bude řešit kompromitovaný účet, uniklá data, zneužitou e-mailovou infrastrukturu nebo například problém s reputací IP adresy serveru?
A hlavně:
Rozumí autor skutečně systému, který vytvořil?
To je podle mě jedna z nejdůležitějších otázek současného AI vývoje.
Existuje totiž zásadní rozdíl mezi člověkem, který dlouhodobě vyvíjí software a AI používá jako nový nástroj, a člověkem, jehož jedinou zkušeností s vývojem je právě komunikace s AI.
První člověk už pravděpodobně někdy řešil havárii serveru, chybu databáze, bezpečnostní incident, rozbitou aktualizaci, nekompatibilní knihovnu, zálohu, obnovu dat nebo problém v produkčním prostředí.
Druhý člověk možná zatím viděl pouze aplikaci, která „fungovala“.
A to jsou dvě velmi odlišné věci.
Funkční aplikace ještě není bezpečná aplikace
Tohle je podle mě oblast, o které se v současném AI nadšení mluví příliš málo.
- AI model může vytvořit funkční kód.
- To ale automaticky neznamená, že vytvoří optimální architekturu, bezpečný systém nebo dlouhodobě udržitelné řešení.
- Modely se navíc neustále mění.
- Novější verze opravují chyby předchozích generací, mění způsob generování kódu, zlepšují bezpečnostní mechanismy nebo začínají doporučovat jiné postupy.
- Jenže kód vytvořený před půl rokem nebo před rokem mezitím někde běží.
- Možná na desítkách serverů.
- Možná v aplikaci, kterou někdo prodává zákazníkům.
- Možná v systému, který zpracovává osobní údaje.
- A možná jej vytvořil člověk, který vůbec netuší, proč je určitá část programu napsaná právě tímto způsobem.
- Právě tady podle mě začíná skutečně důležitá debata o AI.
- Ne o tom, kdo má nejnovější grafickou kartu.
- Ne o tom, kdo vygeneroval za víkend větší aplikaci.
- Ale o tom, kdo skutečně rozumí tomu, co provozuje.
V džungli „AI expertů“ se ptejte na zkušenosti
Dnes je velmi jednoduché prezentovat se jako odborník na AI.
Stačí několik nástrojů, pár screenshotů, několik efektních ukázek a dobrý marketing.
Pro zákazníka, podnikatele nebo vedení firmy je potom velmi obtížné poznat rozdíl mezi člověkem, který má skutečné technické zkušenosti, a člověkem, který se pouze naučil dobře používat několik AI nástrojů.
Proto bych doporučil jednoduché pravidlo.
Pokud za nějakou technologickou službu platíte, měl by vám člověk na druhé straně dokázat vysvětlit nejen co vytvoří, ale také jak to bude fungovat, jaká jsou rizika a co se stane, když něco přestane fungovat.
Skutečný odborník by měl být schopen složitou věc vysvětlit i člověku, který se v daném oboru nepohybuje každý den.
Bez zbytečné nadřazenosti.
Bez technického divadla.
A hlavně bez dojmu, že každý problém musí být automaticky vyřešen pomocí dalšího AI nástroje.
Nemusíte implementovat AI jen proto, že ji implementuje konkurence
Tohle považuji za další důležitý bod.
Dnes vzniká obrovský tlak na firmy.
„Musíte implementovat AI.“
„Konkurence už ji používá.“
„Jiná firma investovala do AI dvě stě tisíc.“
„Bez AI vám ujede vlak.“
Možná ano.
A možná také vůbec ne.
Technologie má smysl tehdy, když řeší konkrétní problém.
Pokud vám AI dokáže ušetřit čas, snížit náklady, automatizovat opakovanou práci, zrychlit vývoj nebo zlepšit zákaznický servis, může být její nasazení velmi rozumné.
Ale zavádět AI pouze proto, že ji používá konkurence, je stejně nesmyslné jako před dvaceti lety nakupovat drahé servery jen proto, že je měla firma přes ulici.
Nejdříve by měla existovat potřeba.
Potom řešení.
A až potom technologie.
Ne obráceně.
A když už toho AI začne být příliš…
Pokud máte někdy pocit, že se v celé té AI džungli začínáte ztrácet, existuje mimochodem velmi jednoduché řešení.
- Vypněte počítač.
- Jděte se projít.
- Jděte do posilovny.
- Sedněte si do kavárny.
- Jděte na pivo.
- Dělejte chvíli něco, co nemá s umělou inteligencí vůbec nic společného.
- Technologie má člověku pomáhat.
- Neměla by se stát celým jeho světem.
Možná je právě schopnost udržet si od technologií určitý odstup jednou z nejdůležitějších dovedností, které budeme v následujících letech potřebovat.
A možná je to také první krok k tomu, abychom dokázali AI skutečně používat rozumně.
Tím se dostáváme k tématu, které podle mě bude v následujících letech stále důležitější.
Jaký je rozdíl mezi člověkem, který dokáže pomocí AI vytvořit aplikaci, a člověkem, který skutečně rozumí vývoji a provozu aplikací?
Nechci tím nikoho shazovat. Naopak. AI otevřela vývoj obrovskému množství lidí, kteří by se k programování jinak možná nikdy nedostali. To považuji za pozitivní.
Jenže schopnost něco vytvořit ještě není totéž jako schopnost za to dlouhodobě nést odpovědnost.
AI vám může napsat kód. Zkušenosti vám nenapíše
Dnes můžete popsat svoji představu a během několika minut získat poměrně rozsáhlý kus PHP, JavaScriptu, Pythonu nebo jiného kódu.
- Můžete napojit API.
- Můžete vytvořit jednoduchou administraci.
- Můžete postavit aplikaci pracující s databází.
- A v některých případech můžete během několika dní vytvořit něco, co by ještě před několika lety zabralo týdny.
- To je skvělé.
- Ale pořád zbývají otázky, na které samotné vygenerování kódu neodpovídá.
- Co se stane při aktualizaci PHP?
- Co když se změní API třetí strany?
- Co když bude databáze obsahovat milion záznamů místo tisíce?
- Co když někdo začne endpoint zneužívat?
- Co když některá část aplikace umožní přístup k datům, ke kterým uživatel přístup mít nemá?
- Co když se rozbije cron?
- Co když aplikace začne odesílat stovky nebo tisíce nechtěných e-mailů?
- Co když server skončí na blacklistu?
- Co když aktualizace WordPressu nebo WooCommerce změní chování funkce, na které aplikace závisí?
- A kdo pozná, kde skutečně vznikla příčina problému?
- Tady už nepomáhá pouze schopnost napsat dobrý prompt.
Tady nastupují zkušenosti.
Rozdíl se často ukáže až ve chvíli, kdy něco nefunguje
Dokud aplikace funguje, může vypadat kvalitně prakticky cokoliv.
Rozdíl se ukáže až při problému.
Zkušený vývojář nebo administrátor už pravděpodobně někdy viděl databázi, která se začala nekontrolovaně zvětšovat. Zažil chybnou aktualizaci. Řešil nedostupný server. Obnovoval data ze zálohy. Hledal chybu podle logů. Řešil konflikt pluginů. Řešil oprávnění, síť, DNS, e-mailovou reputaci, databázové dotazy nebo bezpečnostní problém.
A především chápe jednu věc:
Místo, kde se problém projevil, nemusí být místem, kde problém vznikl.
Tohle se člověk většinou nenaučí během několika měsíců používání AI.
Získává to postupně právě tím, že zažívá skutečné systémy, skutečné zákazníky a skutečné problémy.
AI může tuto práci výrazně urychlit.
Nemůže ale zpětně dodat dvacet let zkušeností člověku, který je nemá.
AI proto není náhradou vývojáře. Je zesilovačem jeho schopností
Za nejlepší použití AI ve vývoji považuji situaci, kdy ji používá člověk, který už rozumí tomu, co dělá.
Takový člověk může pracovat rychleji.
Může rychleji analyzovat problém.
Může si nechat vytvořit první návrh kódu.
Může porovnat několik variant.
Může automatizovat rutinní činnosti.
Může rychleji dohledat chybu nebo vytvořit testovací prostředí.
Ale stále dokáže poznat, když AI vytvoří nesmysl.
A právě tato schopnost je podle mě zásadní.
Není umění přijmout odpověď modelu.
Umění je poznat, kdy ji přijmout nemáte.
WordPress a WooCommerce jsou dobrým příkladem
WordPress dnes používá obrovské množství webů a WooCommerce obrovské množství e-shopů.
Na první pohled se může zdát, že vytvořit plugin je jednoduché.
A někdy skutečně je.
Jenže jakmile plugin začne například:
- pracovat s objednávkami,
- zasahovat do plateb,
- komunikovat s externí aplikací,
- připojovat se na jiný server,
- pracovat s uživatelskými účty,
- manipulovat s databází,
- odesílat e-maily,
- spouštět automatické procesy,
přestává být pouze nějakým doplňkem.
Stává se součástí infrastruktury zákazníka.
A podle toho by se k němu mělo také přistupovat.
Co v této oblasti děláme my
V Hardwebu se dlouhodobě zabýváme WordPressem, WooCommerce, vlastním vývojem, servery a související infrastrukturou.
Pokud tedy někdo potřebuje optimalizovat WordPress, WooCommerce nebo vyřešit konkrétní funkci vlastním pluginem, je to oblast, ve které jsme schopni pomoci.
Postupně zároveň připravujeme projekt Pluginy.hardweb.cz
Při procházení našich vlastních archivů jsme zjistili, že jsme během let vytvořili desítky vlastních pluginů a menších řešení. Některé vznikly pro konkrétní zákazníky, jiné pro naše vlastní projekty a další jako řešení opakujících se problémů.
Teď je postupně znovu kontrolujeme.
Díváme se na jejich kód, kompatibilitu, bezpečnost a hlavně na to, zda vůbec dává smysl je dnes veřejně nabízet.
Nechceme zveřejnit plugin pouze proto, že někde existuje.
Pokud má být produkt nabízen dalším lidem, musí mít jasný účel, dokumentaci a musí být dlouhodobě udržovatelný.
Některé pluginy plánujeme zveřejnit volně, jiné budou dostupné licenčně.
A pokud někdo potřebuje řešení na míru – například propojení WordPressu nebo WooCommerce s vlastní aplikací, serverem, API nebo jinou službou – může se na nás obrátit.
Neznamená to, že přijmeme každou zakázku.
Kapacita je omezená a některé věci jednoduše nestíháme v takovém rozsahu, v jakém bychom chtěli.
Ale pokud budeme schopni poradit, navrhnout řešení nebo alespoň říct reálné cenové rozpětí, rádi to uděláme.
A zákazník se potom samozřejmě může rozhodnout, jestli práci svěří nám nebo někomu jinému.
To je naprosto v pořádku.
Nejlevnější řešení může být někdy žádné řešení
S tím souvisí ještě jedna zkušenost.
Někdy zákazník provozuje mnoho let starý web nebo aplikaci a nechce do ní dále investovat.
Technicky mu můžete vysvětlit, že určitá část systému je zastaralá, že bude potřeba něco předělat nebo že současný stav představuje určité riziko.
- A odpověď může být:
- „To nám nikdo neřekl.“
- „To jsme nevěděli.“
- „To je drahé.“
- „Nechte to tak, jak to je.“
A možná je právě poslední možnost někdy správnou obchodní odpovědí.
Pokud někdo nechce investovat do dalšího vývoje, je jeho právem provozovat systém v současném stavu, pokud zná důsledky svého rozhodnutí.
Pro dodavatele však zároveň nemusí mít smysl trávit další desítky hodin snahou zachránit projekt, do kterého jeho majitel investovat nechce.
I toto je součást profesionální práce.
Umět říct nejen ano, ale někdy také ne.
Podpora není neomezená služba zdarma
V minulosti jsme měli zákazníky, pro které jsme udělali výrazně více práce, než odpovídalo tomu, co skutečně zaplatili.
- Člověk chce zákazníkovi vyjít vstříc.
- Něco drobného opraví.
- Něco poradí.
- Něco nastaví navíc.
- Jenže velmi snadno může vzniknout dojem, že tato nadstandardní pomoc je automatickou součástí služby.
- A potom přijde situace, kdy zákazník zavolá a očekává, že se jeho problém začne okamžitě řešit.
- Bez ohledu na čas, kapacitu nebo ostatní zákazníky.
- Právě proto mají profesionální služby například SLA.
Pokud firma potřebuje garantovanou reakční dobu, prioritu nebo dostupnost technika, je naprosto legitimní, aby si takovou službu objednala a zaplatila.
To není neochota pomoci.
To je normální způsob, jak provozovat službu dlouhodobě a profesionálně.
Samozřejmě stále existují situace, kdy člověku poradíme nebo předáme informaci, která může mít velmi vysokou hodnotu, aniž bychom každou větu okamžitě fakturovali.
Ale také zde musí existovat určitá vzájemná férovost.
Reputace se nevytváří screenshotem
A tím se dostávám zpět k lidem, kteří dnes díky AI začínají podnikat.
- Přeji jim úspěch.
- Skutečně.
- Přeji jim dobré zákazníky, zajímavé projekty a možnost vytvořit něco, co bude mít skutečnou hodnotu.
- Ale zároveň bych jim doporučil jednu věc:
- Budujte si reputaci.
- Ne počtem příspěvků.
- Ne velikostí grafické karty.
- Ne množstvím vygenerovaného kódu.
- Reputace vzniká tím, že svoji práci děláte poctivě.
- Že dodržíte, co jste slíbili.
- Že dokážete přiznat chybu.
- Že zákazníkovi nevymyslíte technický problém jen proto, abyste mu mohli prodat řešení.
- Že když něco nevíte, řeknete to.
A že když vytvoříte systém, který mají používat další lidé, převezmete za svoji práci přiměřenou odpovědnost.
Historie se dá poměrně snadno ověřit
Na internetu dnes může prakticky kdokoliv napsat, že vyvíjí weby deset, patnáct nebo dvacet let.
To samo o sobě nic nedokazuje.
Pokud však někdo skutečně dlouhodobě pracuje v IT, obvykle po něm zůstává určitá stopa.
- Starší projekty.
- Domény.
- Reference.
- Archivované verze webů.
- Dokumentace.
- Zdrojové kódy.
- Starší články.
- Záznamy projektů.
- Zákazníci.
Reálná historie se většinou nemusí složitě dokazovat. Ona prostě existuje.
A právě proto doporučuji zákazníkům při výběru dodavatele nesledovat pouze současnou prezentaci.
Podívejte se také trochu dozadu.
Vývoj se mění. Principy ale zůstávají
AI dramaticky mění způsob, jakým vzniká software.
- Mění rychlost vývoje.
- Mění ekonomiku některých zakázek.
- Mění očekávání zákazníků.
- A pravděpodobně změní i to, kdo všechno bude schopen software vytvářet.
- To všechno je v pořádku.
- Jen bychom při tom neměli zahodit principy, které fungovaly dávno před příchodem ChatGPT.
- Odpovědnost.
- Bezpečnost.
- Dokumentaci.
- Zálohy.
- Testování.
- Férové obchodní vztahy.
- A obyčejnou poctivost.
- Protože můžete používat ten nejmodernější AI model na světě.
- Můžete mít nejdražší hardware.
- Můžete během jednoho víkendu vytvořit aplikaci, kterou by někdo před několika lety programoval měsíc.
- Ale pokud svoji práci neděláte poctivě, žádná umělá inteligence to za vás nezachrání.
- A právě to je asi hlavní myšlenka celého tohoto článku.
- Nevznikl jako útok proti AI komunitě ani proti lidem, kteří s AI začínají.
- Naopak.
- Vznikl z diskusí s kolegy a z věcí, které kolem sebe poslední dobou pozorujeme.
- Berme AI jako obrovskou příležitost.
- Učme se ji používat.
- Experimentujme.
- Vyvíjejme.
Ale nezapomínejme při tom používat také vlastní hlavu.
Protože ta bude ještě nějakou dobu poměrně užitečná, hardweb.cz
