FENOMÉN „VIBE CODING“ MĚNÍ PROGRAMÁTORSKÉ PROSTŘEDÍ

MICHALA BENEŠOVSKÁ

Umělá inteligence mění programování tak zásadně, že přestává jít o exkluzivní obor. Jedním z trendů je vibe coding, což je přístup, který umožňuje programování naprosto každému. Prakticky si stačí jen říct a umělá inteligence se o vše postará. Ale je to opravdu tak jednoduché?

Vibe coding je nový přístup k programování, který využívá generativní umělou inteligenci k tvorbě softwaru. Místo aby programátor ručně psal každý řádek kódu, jednoduše popíše svůj záměr vlastními slovy a nechá AI model vygenerovat odpovídající kód.

Za vznikem pojmu vibe coding stojí známý odborník na umělou inteligenci Andrej Karpathy, bývalý ředitel AI ve společnosti Tesla a spoluzakladatel OpenAI. Právě on v únoru 2025 tento termín poprvé použil ve svém příspěvku na sociální síti X. Karpathy popsal, jak místo klasického programování vede dialog s AI nástrojem, který kód generuje. V jeho líčení vibe coding vypadá tak, že „jen kouká na aplikaci, říká věci, pouští ji a kopíruje a vkládá části kódu, a ono to většinou funguje“.

Karpathy otevřeně přiznává, že takový styl má své limity – občas model nedokáže opravit chybu, takže to řeší stylem pokus omyl či požadavky na náhodné úpravy, dokud chyba nezmizí. Celé to označil za „ne úplně marné na víkendová povyražení“ a „docela zábavné“, byť výsledný kód často přerůstá rámec jeho běžného chápání, protože by ho musel složitě pročítat. Karpathyho myšlenka navazuje na trend, který IT komunitou rezonoval již dříve. Už v roce 2023 prohlásil, že „nejžhavějším novým programovacím jazykem je angličtina“ – narážel tím na fakt, že díky LLM už člověk nemusí znát detailně syntaxi konkrétního programovacího jazyka, ale vystačí si s anglickými (či jinými přirozenými) větami k dosažení cíle. Generativní AI modely jako OpenAI Codex, ChatGPT či Anthropic Claude se stávají jakýmisi univerzálními překladači z přirozeného jazyka do různých programovacích jazyků. Pojem vibe coding tedy vystihuje novou etapu programování, kdy se „programuje pomocí vibe“ – programátor se více soustředí na vyjádření záměru a testování výsledku než na samotné psaní kódu, které přenechává AI.

Důležité je, že vibe coding není totéž, co běžné programování s asistencí AI. Jak upozorňuje vývojář Simon Willison, pojem by se neměl rozmělňovat –vibe codingem on osobně nazývá jen situaci, kdy necháte LLM vygenerovat celý kód a nezkoumáte detailně, jak funguje. Pokud AI pomáhá s kódem, ale programátor následně každý řádek pečlivě zkontroluje, otestuje a porozumí mu, pak jde stále o klasický vývoj (byť s AI nástrojem), nikoli o vibe coding v pravém smyslu. Vibe coding tak představuje specifický podstyl AI programování: plné „naskočení na vlnu“ s důvěrou, že AI kód nějak rozchodí, na rozdíl od disciplinovaného použití AI, kdy zůstávají zachovány standardní inženýrské postupy (code review, testy, porozumění kódu).

Jak vibe coding funguje v praxi

Vzestup vibe codingu přímo souvisí s bouřlivým rozvojem generativní AI v posledních letech. Od konce roku 2022, kdy se spustil ChatGPT, se schopnosti AI psát kód skokově zlepšily. Začátkem roku 2023 přišel GitHub Copilot (postavený na modelu OpenAI Codex) a ukázal, že AI umí doplňovat kód po řádcích jako „autodoplnění“ ve vývojovém prostředí. V období let 2023–2024 se pak objevila celá plejáda nástrojů, které posouvají tuto myšlenku dále: AI se integruje do IDE jako asistent schopný generovat celé funkce či soubory kódu na základě slovního zadání, nebo dokonce hlasu.

Princip vibe codingu je jednoduchý: uživatel zadá požadavek v přirozeném jazyce – například „Potřebuji webovou aplikaci, která bude analyzovat obsah ledničky z fotky a navrhne recept“ – a specializovaný AI asistent začne generovat kostru kódu aplikace. Uživatel následně může interaktivně upřesňovat zadání („teď přidej přihlašování přes Google účet“), případně kopírovat chybové hlášky zpět do chatu, aby AI navrhlo opravu. Důležitým rysem je, že nemusí jít o striktně jednorázový generátor. Moderní nástroje umějí vést s uživatelem dialog: AI se ptá na doplňující informace, navrhuje úpravy a reaguje na testy kódu provedené uživatelem. Tím vibe coding připomíná spíše spolupráci s parťákem-programátorem, jenž ovšem dokáže psát kód úžasnou rychlostí a v libovolném jazyce. Karpathy popsal, že díky pokročilým modelům (jmenoval např. Cursor Composer s modelem Sonnet) „už prakticky ani nemusel sahat na klávesnici“, protože s AI komunikoval hlasem přes nástroj SuperWhisper a AI vše zapracovala.

Tento styl práce mění tradiční postup. Kde dříve programátor řešil syntaxi, ladil každý detail a pečlivě strukturoval kód od začátku, tam vibe coding prosazuje filozofii „nejdřív něco rozchodit, pak ladit“. IBM tuto mentalitu shrnuje jako přístup „code first, refine later“– je třeba nejprve rychle vytvořit hrubý funkční základ a teprve následně jej vylepšovat. Experimentování má přednost před optimalizací. To úzce souvisí s agilními metodikami: vibe coding totiž podporuje rychlé prototypování, iterativní vývoj a průběžnou zpětnou vazbu. Firmy tak mohou rychleji ověřit nápad v praxi – nejprve s pomocí AI postavit minimální funkční produkt, a teprve pokud se koncept osvědčí, investovat čas do jeho vylepšení či bezpečnostního auditu. Jak trefně poznamenal jeden z propagátorů, „když máš nápad, od realizace tě dělí jen pár promptů“.

Demokratizace tvorby softwaru

Jedním z největších příslibů vibe codingu je otevření světa programování širšímu okruhu lidí. Zatímco klasické programování vyžaduje znalost syntaxe, algoritmického myšlení a často roky praxe, vibe coding umožňuje tvořit aplikace i těm, kdo nemají formální vývojářské vzdělání. Stačí umět formulovat, co má software dělat. A generativní AI se postará o zbytek – nebo alespoň o hrubý návrh řešení.

Americký deník The New York Times tento trend popsal titulkem: „Neumíte programovat? S AI vám stačí mít nápad.“ V článku líčí autor Kevin Roose své nadšení z toho, že dokázal vytvořit funkční aplikaci, přestože sám „není žádný programátor a nenapíše řádek Pythonu či C++“. Za pár týdnů „programoval ostošest“, protože AI spolutvůrce (co-pilot) převedl jeho nápady do kódu. Konkrétně šlo o jednoduchou mobilní aplikaci „LunchBox Buddy“, která analyzuje obsah ledničky (podle fotky) a radí, co nachystat synovi k obědu do školy. Roose spontánně popsal, co chce, a AI generovala kód – on sám přitom nemusel chápat implementační detaily. Takových hobby projektů vznikají díky AI tisíce. Stačí mít jen nápad a trochu trpělivosti, jak napsal jeden komentátor, a i úplný amatér dokáže „naklikat“ funkční prototyp webu či aplikace. „K vibecodingu nepotřebujete umět programovat –stačí vám nápad,“ shrnuje to výstižně Karpaty.

Podobných příběhů je stále více. Online služba Replit, populární cloudové prostředí pro začínající kodéry, uvádí, že „75 % jejích uživatelů nenapíše ani řádku kódu“. Přesto dokážou vytvářet projekty pomocí vestavěné AI asistence. Generativní nástroje totiž umožňují skládat aplikaci z komponent: uživatel například zadá požadavek „vytvoř jednoduchou přihlašovací stránku“ a AI vygeneruje HTML/CSS kód, následně požádá „přidej databázi pro ukládání uživatelů“ a AI doplní backend. Replit toto posouvá až do fáze jednoho kliknutí – pracuje na integraci tzv. Replit Agent, který by uměl na základě konverzace nejen napsat kód, ale rovnou ho nasadit do cloudu. Pro uživatele to znamená možnost vytvářet software bez bariér vstupu.

Tím se programování výrazně demokratizuje. V minulosti se hodně mluvilo o low-code/no-code platformách, které měly neprogramátorům umožnit tvořit aplikace vizuálním skládáním. Vibe coding lze chápat jako generativní vyústění no-code trendu: uživatel pořád neprogramuje ručně, ale namísto schémat a formulářů používá běžný jazyk k přímému vytvoření kódu. Tento přístup může mít velký vzdělávací efekt. Mnoho lidí, kteří by se jinak k programování nedostali, si může díky vibe codingu osahat tvorbu softwaru a získat motivaci proniknout do hloubky. Simon Willison vnímá vibecoding dokonce jako skvělý způsob, jak přitáhnout nové talenty k programování – AI sníží odrazující počáteční práh obtížnosti skoro na nulu, a jakmile začátečník vidí výsledky, může ho to inspirovat k dalšímu studiu.

Samozřejmě, ne každá aplikace se takto dá vytvořit na počkání a úplný laik bude u většího projektu tápat. Kritici navíc upozorňují, že nováčci mohou nekriticky přebírat kód, jehož smyslu nerozumí, což omezuje jejich skutečný růst. Ale pro prototypování, studentské projekty, jednoduché firemní nástroje nebo automatizaci osobních úkolů je vibe coding obrovským přínosem. Otevírá dveře k IT kreativě lidem, kteří dosud zůstávali pouze konzumenty softwaru – nyní se snadno mohou stát jeho tvůrci.

Nástroje vibe codingu: Copilot, Ghostwriter, Cursor a další asistenti

V letech 2022–2025 vznikla celá řada AI asistentů integrovaných do programovacích prostředí. Mezi nejznámější patří GitHub Copilot, Replit Ghostwriter a Cursor, ale to nejsou zdaleka jediní. Pojďme si některé představit.

GitHub Copilot

Průkopník kategorie, uvedený už v létě 2021 (veřejně dostupný od roku 2022). Jde o doplněk do editorů (Visual Studio Code, JetBrains aj.), poháněný modely OpenAI (Codex, nověji GPT-4). Copilot umí doplňovat kód v reálném čase, navrhovat celé funkce na základě komentáře a zodpovídat vývojářovy dotazy. Integruje se do vývojářského workflow velmi hladce – při psaní kódu nabízí našeptávání podobně jako auto-complete na mobilu. Podle výzkumů GitHubu zvyšuje produktivitu programátorů až o 55 %. Tento „AI pair programmer“ si rychle získal statisíce uživatelů a v roce 2023 byl představen Copilot for Business s vylepšeným zabezpečením a možností firemní správy (Microsoft dokonce garantuje firmám právní ochranu při případných sporech o copyright kódu generovaného

Copilotem). Copilot nastartoval závod – brzy následovaly podobné služby od dalších technologických gigantů.

Amazon CodeWhisperer

Alternativa od AWS, uvedená v roce 2023. Nabízí obdobné funkce doplňování kódu s optimalizací pro prostředí cloudu AWS. Amazon jej propaguje jako pomocníka zvyšujícího produktivitu a bezpečnost kódu (umí např. varovat před možnými bezpečnostními problémy v navrženém kódu). Pro uživatele AWS ekosystému je dostupný zdarma, což zvýšilo jeho přitažlivost.

Replit Ghostwriter

Nástroj integrovaný do online IDE Replit. Ghostwriter původně fungoval hlavně jako našeptávač kódu (podobně jako Copilot), ale postupně Replit přidal také konverzační mód (chatbot, kterému můžete psát požadavky) a tzv. Ghostwriter Agent schopný vykonávat komplexnější příkazy. Replit se netají ambicí umožnit uživatelům vytvořit aplikaci od A do Z jen za pomoci AI. Ghostwriter dnes zvládá navrhnout kód, vysvětlit ho, najít chyby a nasadit aplikaci na Replit cloud. Výhodou je propojení s celou platformou – uživatel jedním kliknutím vyvolá AI pomocníka a ten může přímo upravovat soubory projektu či spouštět aplikaci. Jak už zaznělo, 75 % nových projektů na Replitu vzniká právě touto cestou místo klasického ručního kódování.

Cursor

Jméno, které se stalo skoro synonymem vibe codingu díky Karpathyho tweetům. Cursor je vlastně specializované vývojové prostředí (fork VS Code) obohacené o AI chatovací rozhraní zvané Cursor Composer. Tento nástroj umožňuje psát či upravovat kód prostřednictvím dialogu –uživatel formuluje požadavky a AI model (např. z rodiny Anthropic Claude nebo OpenAI GPT) přímo modifikuje soubory projektu. Unikátní je integrace hlasového ovládání (přes zmiňovaný SuperWhisper) – v Cursoru tak lze doslova „nadiktovat“ změny v kódu. Cursor si získal popularitu mezi early-adopter vývojáři a startupy; do projektu investovala i legendární VC firma a16z. V roce 2025 firma Anysphere (tvůrce Cursoru) ohlásila investici 900 milionů dolarů, ocenění 9,9 miliardy dolarů a ohromující růst tržeb – údajně překročili 500 milionů dolarů ročně a zdvojnásobují obrat co dva měsíce. To naznačuje, že poptávka po AI asistentech pro vývoj je obrovská. (Dokonce samotný OpenAI pocítil konkurenci –konkurenční editor Windsurf od startupu Cursor AI raději koupil za tři miliardy dolarů.) Dá se říct, že Cursor reprezentuje specializované „vibe coding IDE“, které ukazuje směr integrace AI do každodenního programování.

Další nástroje

Kromě výše jmenovaných existuje spousta dalších. Například Codeium (open-source zaměřený AI doplňovač kódu), Tabnine (AI našeptávač využívající modely natrénované na kódu) či nové projekty jako Windsurf, Amp, Augment, Magic apod., které experimentují s různými přístupy (některé jsou forky VS Code rozšířené o AI, jiné pluginy do stávajících IDE). Velcí hráči podnikových řešení na současný trend naskočili také – IBM v rámci platformy watsonx vyvíjí Code Assistant pro automatizaci tvorby enterprise kódu s pomocí vlastních modelů. Microsoft rozšiřuje koncept Copilot do dalších domén (např. Microsoft 365 Copilot pomáhající běžným uživatelům s úkoly v Office). Lze očekávat, že AI asistenty dostanou i specializované oblasti jako databázové dotazy (např. AI generování SQL), tvorba front-end UI či testování. Ekosystém nástrojů pro vibe coding se – velice zajímavý je také český projekt Macaly, který hodně připomíná Replit nebo Lovable.

Rychlejší vývoj, více experimentů: jak vibe coding mění práci vývojářů

Pro profesionální vývojáře a softwarové týmy přináší vibe coding zásadní proměnu pracovních postupů. Jedním z okamžitých efektů je dramatické zrychlení tvorby prototypů a implementace rutinních částí kódu. Úlohy, které by seniornímu vývojáři trvaly dny, dokáže AI navrhnout za pár minut – byť v hrubé verzi. To znamená, že týmy mohou mnohem rychleji ověřovat nápady a iterovat. Místo dlouhého plánování se často rovnou začne s „hrubou verzí“ kódu od AI a ta se pak dolaďuje.

Například startupové akcelerátory hlásí výrazný posun v přístupu zakladatelů. Y Combinator, proslulá líheň startupů ze Silicon Valley, uvedl, že v zimním batchi 2025 měla čtvrtina startupů 95 % svého kódu vygenerováno AI. A to prý ne proto, že by zakladatelé neuměli programovat – jsou to vysoce technicky zdatní lidé, kteří by dříve psali vše ručně. Ale v roce 2025 dají přednost AI asistenci, protože je to rychlejší konkurenční výhoda. Startupová komunita vnímá vibe coding jako nutnou evoluci, ne jen hříčku pro kutily.

Vibe coding také podporuje experimentování přímo v kódu. Vývojáři mohou snáze zkoušet různé přístupy, protože AI jim rychle připraví alternativy řešení. Například když si nejste jisti, jaká knihovna by byla vhodná, můžete AI nechat vytvořit prototyp s jednou i druhou a rychle je porovnat. To vede ke kultuře hraní si s kódem – kód se stává plastičtější, snadno generovatelný a přepisovatelný, což odbourává zábrany dělat větší změny. Někteří vývojáři to popisují tak, že AI je povzbuzuje k odvážnějším refaktorům a experimentům, protože vědí, že AI je kdyžtak přepíše jinak. V tradičním prostředí se často držíme zásady „co funguje, na to nesahej“, ale když úprava kódu s AI asistencí nestojí tolik námahy, proč nezkusit něco jiného?

Zajímavý dopad představuje i změna vnímání expertnosti. Dosud byla ceněna hluboká znalost programovacích jazyků, frameworků a schopnost navrhnout kód. Tyto schopnosti samozřejmě nezmizí – ba naopak, jsou důležité pro kontrolu AI výstupů. Ale vedle nich nabývá na významu schopnost efektivně spolupracovat s AI. Někteří vývojáři o prompt engineeringu hovoří jako o nové dovednosti: umět správně formulovat zadání pro AI, rozpoznat, kdy model tápe, a umět ho navést správným směrem. Také je důležité umět (dle slova YC partnerky Diany Hu) rozeznat kvalitní kód od špatného. I s AI generováním platí: pořád musíte poznat, kdy vám AI nabízí hlouposti a zasáhnout. Tato schopnost kritického posouzení se stává součástí expertního profilu programátora.

Navíc se zdá, že role juniorů a seniorů v týmu se proměňuje. Juniorní programátor vybavený AI může zvládnout úlohy, na které by dříve nestačil, protože AI mu poskytne berličku zkušeností navíc. Některé firmy reportují, že produktivita méně zkušených vývojářů s Copilotem dramaticky vzrostla. To může zmírnit tradiční tlak na nedostatek seniorních vývojářů. Senioři naopak mohou přerozdělit svou pozornost – méně času psát triviální kód, více se věnovat koncepčním věcem, code review, architektuře a mentoringu. Řada rutin může odpadnout, ale lidská odbornost bude potřeba v jiných směrech – například navrhovat systémy na vyšší úrovni, ověřovat komplexní logiku či zajišťovat soulad s obchodními požadavky. Jinými slovy, vibe coding znamená konec programování, jak jsme ho znali, ale ne konec programátorů. Spíše přerod profese: od písařů kódu k jeho kurátorům a orchestrátorům AI.

Je jasné, že ne všichni vývojáři jsou z vibe codingu nadšení. Někteří zkušení inženýři cítí frustraci. Model snadno vygeneruje základ, ale při snaze o drobné změny a iteraci může být neobratný a zacyklí se. To v praxi znamená, že finální fáze ladění stále padá na člověka, který musí kód ručně pročíst a opravit nuance – a v případě, kdy kód psal někdo jiný (AI), je to těžší. Takže zatímco rychlost prvního vývoje se zvyšuje, náročnost závěrečných úprav může paradoxně vzrůst. Dobrý vývojář tak musí být připraven nastoupit v poslední třetině projektu a umět udělat pořádek v AI kódu.

Kvalita kódu, technický dluh, bezpečnost a odpovědnost

Žádná technologie není samospásná a vibe coding má své stinné stránky. Experti varují před několika zásadními úskalími:

Kvalita a udržovatelnost kódu

Kód generovaný AI může fungovat, ale často postrádá čitelnost a strukturu, kterou by mu dal zkušený programátor. LLM modely vytvářejí řešení, která jsou statisticky pravděpodobná podle tréninkových dat, ne nutně nejlépe navržená. To vede k riziku, že výsledný software bude chaotický a těžko rozšiřitelný. Studie ukazují, že ačkoli Copilot zvýší rychlost psaní kódu až o desítky procent, může zároveň zhoršit udržovatelnost – analýza od GitClear naznačila dvojnásobný nárůst code churn (častých změn kódu) v projektech s intenzivním využitím

AI. Jinak řečeno, hrozí větší technický dluh: rychle něco postavíte, ale později strávíte více času refactoringem a opravami. Pokud se vibe coding používá bez disciplíny, může tým brzy čelit neudržovatelnému kódu, který sice vznikl za týden, ale debugovat ho budeme měsíc.

Skryté chyby a bugy

AI generátor kódu občas udělá chybu, kterou nikdo neodhalí hned. Například může zapomenout ošetřit okrajovou podmínku nebo vygeneruje kód, který funguje pro běžné případy, ale selže v extrému. Zvlášť nebezpečné jsou chyby, kterým ani tvůrce (uživatel AI) nerozumí, protože nezná detail implementace.

Bezpečnostní zranitelnosti

S kvalitou souvisí i bezpečnost. AI neumí spolehlivě dodržovat bezpečnostní zásady, pokud nejsou explicitně součástí promptu. Může tedy navrhnout kód náchylný k SQL injection, XSS útokům, úniku dat atd., aniž by to uživatel či AI sama odhalili. Klasický vývojář by na rozdíl od nováčka spoléhajícího na AI snadno poznal, že např. chybí escapování vstupu.

A AI o něm nováčkovi sama nepoví, pokud ji o to dotyčný výslovně nepožádá. Výzkumy skutečně ukázaly, že AI generovaný kód může mít více bezpečnostních děr. Například studie z University of Stanford (2021) zjistila, že kód z Copilota bez kontextu mívá bezpečnostní chyby v cca 40 % případů. I když se modely od té doby zlepšily, stále platí, že AI vám zranitelný kód napíše jedna dvě.

Technický dluh a závislost na AI

Při vibe codingu hrozí přehnaná závislost na AI. Začátečník, který nechá vše na modelu, se naučí jen minimum a zbytek mu zůstane utajen. To může vést k problémům při údržbě: jakmile AI není po ruce (nebo model změní chování), vývojář neví, jak vygenerovaný kód opravit či upravit. Hromadí se tím technický dluh – čím více kódu, kterému vývojový tým plně nerozumí, tím hůře se v budoucnu pracuje na rozšiřování a opravách. Začátečníci sice díky AI rychle dosáhnou výsledku, ale může je to ochudit o porozumění základům architektury a výkonu. Firma může ušetřit čas teď, ale zaplatit později – třeba když bude potřeba aplikaci škálovat a nikdo nebude rozumět jejímu vnitřnímu chodu. Cestou je opět kombinace: využít AI pro rychlost, ale pak vědomě investovat čas do refactoringu a dokumentace. Některé týmy zavádějí pravidlo, že kód navržený AI nesmí zůstat nepochopený: vývojář jej musí buď okomentovat vlastními slovy, nebo předělat do podoby, jíž rozumí.

Odpovědnost a právní otázky

Z pohledu byznysu je také důležité, kdo za AI-gen kód nese odpovědnost. Když software selže a způsobí škodu, nelze to svést na AI. Právní rámce zatím na AI kód explicitně nemyslí, takže odpovědnost zpravidla leží na tvůrcích či provozovatelích softwaru, jako by kód napsali sami. Navíc jsou tu otázky autorských práv: AI modely se učí z obrovských množství existujícího kódu (často open source) a občas vygenerují doslova úryvky tréninkových dat. To vyvolalo kontroverze – v roce 2022 byla podána hromadná žaloba na Microsoft, GitHub a OpenAI kvůli tomu, že Copilot údajně porušuje open-source licence tím, že regurgituje licencovaný kód bez uvedení autorů. Soudní spory přiměly Microsoft k tzv. Copilot Copyright Commitment –k závazku, že pokud by se uživatel Copilota dostal do právního sporu kvůli generovanému kódu, Microsoft ho odškodní. To naznačuje, že velcí hráči berou tyto obavy vážně. Pro firmy zavádějící vibe coding do praxe z toho plyne poučení: nastavit si jasné zásady, jak AI nástroje používat (např. nepouštět je na vysoce citlivý kód, uchovávat logy promptů a odpovědí pro audit, kontrolovat licence použitých snippetů atd.). A v neposlední řadě – proškolit zaměstnance, že AI je jen asistent, ne vševědoucí autorita. Odpovědnost za finální kód stále leží na lidech.

Shrnuto a podtrženo, vibe coding nabízí rychlost a kreativitu, ale nevyplácí se ho bezvýhradně romantizovat. Většina práce softwarového inženýra totiž není jen něco rozchodit, ale dlouhodobě udržovat a rozvíjet systém, kde je kvalita a srozumitelnost kódu klíčová. Vibe coding se zatím osvědčuje hlavně pro prototypy a vedlejší projekty, kde sneseme jistou míru nedokonalosti. V profesionálním vývoji je zapotřebí spojit síly AI a člověka: AI urychlí psaní kódu, člověk zajistí, že výsledný kód je bezpečný, čistý a dává smysl.

Dopady na vývojový cyklus a byznys v IT

Vibe coding je zkrátka víc než módní slovo. Je to fenomén, který mění kulturu vývoje software. Otevírá dveře do programování širšímu publiku, urychluje práci profesionálů a nutí odvětví přehodnotit zažité postupy. Jako každá revoluční technologie s sebou nese příslib vyšší produktivity i nová rizika. Pro IT komunitu bude klíčové najít rovnováhu mezi „viby“ a zodpovědností. Ti, kdo se naučí využívat sílu generativní AI a zároveň si udrží inženýrskou disciplínu, získají v nadcházející éře výraznou konkurenční výhodu.

Zdroje: arstechnica.com, businessinsider.com, nytimes.com, theguardian.com, simonwillson. net, ibm.com, octomind.dev