Přejít k obsahu
Vývoj s AI9 min čtení

AI ve vývoji: kde pomáhá a kde ne

AI umí zrychlit mechanickou část vývoje. Odpovědnost za návrh, kontrolu a provoz ale zůstává u týmu. Kde ji pouštíme k práci, kde ne a jak výsledek kontrolujeme.

K čemu ji používáme

Weby děláme dlouho a hlídáme si v nich každý pixel. Složitější věci, tedy portály, evidence a napojení, jsme dřív zadávali externě a výsledek vypadal jinak, než jak jsme ho navrhli. Dnes je stavíme sami a AI je jeden z důvodů, proč to jde: ubrala hodiny mechanické práce, které na to dřív nezbývaly.

Nejvíc pomáhá tam, kde je práce mechanická: přepis datového modelu do migrací, obsluha chybových stavů, testovací data, převod hotového návrhu do kódu. To jsou hodiny, které nikoho neposunou a přitom se za ně platí.

Rozdíl je v tom, kdo výsledek projde řádek po řádku.

Kde ji nenecháme rozhodovat

Typografie, mezery, stavy tlačítek, chování formuláře při chybě. Tyhle věci model odhadne podle průměru toho, co viděl, a průměr je přesně to, čemu se chceme vyhnout. Proto rozhraní ladíme sami a proti reálnému obsahu, ne proti vzorovému textu.

Tři hranice, které držíme

  • Rozhodnutí o rozhraní zůstává u člověka. Model může navrhnout varianty, vybírá tým.
  • Datový model a oprávnění kontrolujeme ručně a ověřujeme testy pro jednotlivé role.
  • Za běžící systém ručíme my. Když něco spadne, nemá cenu hledat, jaký nástroj to napsal.
Rezervační rozhraní Screeno s výběrem dostupných termínů
U Screena jsme výběr termínu přepsali třikrát. Model nabízel kalendář, provoz potřeboval jen dostupné čtvrtky.

Čím výsledek prochází, než ho uvidíte

Tohle je podstatnější než to, co který nástroj napsal. Kód od modelu i od člověka jde stejnou cestou:

  • Čtení řádek po řádku. Ne kvůli chybám v syntaxi, ty najde překladač, ale kvůli tomu, jestli kód dělá to, co jsme chtěli, a ne něco podobného.
  • Testy na to, co se nesmí stát: dvakrát prodané místo, role, která vidí cizí data, formulář, který projde bez povinného pole.
  • Ověření proti reálnému obsahu a reálným datům, ne proti vzorovému textu. Dlouhý název a prázdný seznam odhalí víc než deset hezkých obrazovek.
  • Rozhodnutí, která se nedají vzít zpět, tedy datový model a oprávnění, kreslíme dřív, než se napíše první řádek.

Model je rychlý v tom, co už někde bylo. Je proto dobrý na migraci, obsluhu chyb nebo testovací data a špatný tam, kde se má rozhodnout mezi dvěma rozumnými možnostmi podle toho, jak vaše firma funguje. Tam potřebuje někoho, kdo tu firmu zná.

Jednoduché pravidlo pro provoz

Co jde ověřit testem, může napsat AI. Co se pozná až očima nebo v provozu, píšeme sami. Návrh rozhraní, datový model a bezpečnost tedy zůstávají u nás, zbytek je otázka rychlosti.

Na vlastních produktech si tohle ověřujeme dřív, než to nabídneme klientovi. Walio provozujeme a dále rozvíjíme, na WCRM pracujeme: přihlášení a databáze běží, obrazovky napojujeme a import ze Scrapiku teprve stavíme. Víme tedy, které zkratky se vyplatily a které jsme zaplatili později.

Co to znamená pro klienta

Kratší cestu od zadání k první verzi a víc prostoru na detail, protože mechanická práce ubrala hodiny. Nezmenšuje to rozsah odpovědnosti: kód procházíme a testujeme stejně jako dřív.

Co se nemění je cena za přemýšlení. Rozhodnutí, jak má systém fungovat, trvá stejně dlouho jako dřív. Právě tam se pozná, jestli výsledek obstojí.

Pro vás to znamená rychlejší cestu k první ověřitelné verzi, ne automaticky nižší cenu. O rozsahu, bezpečnosti a výsledku stále rozhoduje tým.

Časté otázky

Používáte AI při vývoji klientských projektů?

Ano, na mechanické části: migrace, testovací data, převod hotového návrhu do kódu, obsluha chybových stavů. Rozhraní, datový model a bezpečnost řešíme sami.

Je kód od AI bezpečný?

Sám o sobě ne. Prochází stejnou kontrolou jako jakýkoli jiný kód: revize, testy, kontrola práv a nasazení pod monitoringem. Odpovědnost za výsledek nese tým, ne nástroj.

Znamená AI nižší cenu?

Ušetří hodiny na mechanické práci, ale ne na rozhodování. U menších zakázek se to na ceně pozná, u složitých systémů se čas přesune do návrhu a testování.

Poznám, že web nebo aplikaci psala AI?

Když se nikdo nedíval, ano. Poznávacím znakem je průměrné rozhraní: šablonovité mezery, generické texty, stavy, které nikdo neprošel. Právě tuhle část děláme ručně.

AutorOndřej Koziorek

Founder a creative director nkz.studio. Vede návrh a značku, vývoj řešíme v nkz.dev.

Probrat projekt
Dál ze zápisků
Rozhodování

Web, e-shop, nebo vlastní aplikace?

Čtyři otázky, podle kterých poznáte, co vlastně poptat.

Přečíst
Zadání

Co musí obsahovat zadání pro aplikaci?

Technické zadání mít nemusíte. Stačí popsat provoz, role a ruční práci.

Přečíst
Cena

Kolik stojí interní systém pro firmu?

Co cenu zvedá, čím začít a jak spočítat návratnost z ruční práce.

Přečíst