Za poslední rok jste napsal více kódu než za celou svou dosavadní kariéru v Amazonu dohromady. Jak je to možné u člověka na vaší pozici?
Pro inženýra na úrovni Senior Principal není běžné psát kód nepřetržitě — většinu času zabírají diskuse o architektuře, vedení týmů a rozvoj dlouhodobé vize. AI ale odstranila velkou část administrativní zátěže z celého procesu. Teď zvládnu pracovat na několika úkolech současně: dokončím jednu část práce, pošlu ji na revizi a začnu na další. Je to skvělý způsob, jak se znovu spojit se základním řemeslem oboru.
Pokud dnes většinu kódu píše AI, co vlastně programátor dělá? Posunula se jeho role ze stavebního dělníka na architekta?
To je docela trefný způsob, jak tu situaci popsat. Pokud kód píše agent, kvalita výstupu závisí na tom, jak dobře navrhnete systém, který se mu snažíte zadat k realizaci. Většinu času teď trávíme přemýšlením o tom, co bychom měli postavit a jak by to mělo fungovat napříč platformami. Specifikace a konkrétní úkoly, které agent později vykoná — to je to, čemu věnujeme nejvíc času.
Inženýrství se stalo zajímavou formou osvobození, protože se můžeme víc věnovat kreativním částem práce a méně řešit slučování kódu nebo správu konfliktů.
Jak vypadá tento přístup v praxi? Co je to spec-driven development?
Jde o mimořádně kolaborativní proces. Dříve strávil někdo dny nebo i týdny psaním designového dokumentu, pak tým dokument revidoval, dělal změny a posílal zpět k přepracování. Teď přivedeme designéra, produktového manažera a inženýra do jedné místnosti, sedneme si s agentem Kiro a jednoduše popíšeme, co se snažíme vytvořit.
Interval, který dříve zabíral několik týdnů, je teď zkomprimovaný do patnáctiminutové nebo hodinové diskuse. Protože časová investice do vytváření mezivýstupů je mnohem nižší, lidé se méně upínají na špatné nápady a jednoduše iterují rychleji.
Mnoho firem provozuje aplikace napsané před lety bez dokumentace a původní vývojáři jsou dávno pryč. Může AI pomoct i s tímto technickým dluhem?
Právě tady se ukazuje krása spec-driven developmentu — vytváří historii obchodních rozhodnutí prostřednictvím specifikací, které zůstávají vedle vygenerovaného kódu. Rychle jsme si ale uvědomili, že většina našeho současného kódu pochází z období, kdy ho psali lidé, a čelí přesně stejnému problému.
Proto jsme postavili nástroj využívající Amazon Bedrock s názvem Spec Studio. Ten skenuje existující kódové báze a zpětně z aktuálního kódu odvozuje business požadavky. Neřekne sice proč byla určitá rozhodnutí učiněna, ale alespoň řekne, jaké rozhodnutí bylo přijato. A to lidem umožňuje mnohem snáze pochopit, co se děje v komplexních systémech na podnikové úrovni.
Vaše týmy dosáhly 4,5násobného nárůstu produkčních releasů. Jak jste zajistili, aby rychlost nešla na úkor kvality?
Klíčem je nakonfigurovat celý životní cyklus vývoje softwaru tak, aby AI skutečně využíval — nejde jen o psaní kódu, ale o to, jak bezpečně ten kód slučujeme a testujeme. Kvůli objemu a rychlosti práce musíme věnovat větší pozornost automatizovaným testovacím sadám s plným pokrytím, které běží při každém uložení.
Na druhou stranu, když se problém objeví, lze použít stejného agenta k jeho analýze. Pokud dojde k chybě nebo pádu aplikace, agent dokáže identifikovat příčinu výrazně rychleji než lidé — analyzuje velké objemy dat tam, kde dříve musel člověk ručně procházet log soubory.
Týmy, které AI jen připojily ke stávajícímu workflow, zaznamenaly jen mírné zlepšení. Co ty úspěšné dělaly jinak?
Přirozená tendence je začít stavět software tak, jak by to člověk dělal normálně, a jen sem tam přidat AI. Ano, pomůže to být rychlejší o určité procento. Ale týmy, které si udělaly čas na přehodnocení svých procesů od základu, se posunuly dramaticky rychleji. Říkali jsme tomu začít pomalu, abychom mohli jít rychle. Týmy potřebovaly čas na krátkou pauzu od každodenních úkolů, pochopení nástrojů a přehodnocení způsobu práce. Výsledky jsou výrazně lepší.
Hodně se mluví o tom, že AI eliminuje příležitosti pro juniorní vývojáře. Vyplatí se dnes ještě učit programování?
Rozhodně ano. Amazon vždy měl dlouhodobý pohled na softwarové inženýrství a investici do další generace inženýrů považuje za plně opodstatněnou. Juniorní inženýři přinášejí čerstvý pohled, cítí se pohodlně s nástroji a jsou ochotni zkoumat nové věci mnohem snáze než inženýři, kteří už uvízli ve svých návycích. Pokud tuto energii a zvědavost zkombinujeme s expertízou zkušených inženýrů v distribuovaných systémech, dostaneme skvělou kombinaci pro tým.
Kolem AI panuje obrovské nadšení. Jako někdo, kdo s ní denně pracuje — je ten hype oprávněný?
Kdykoli dojde k průmyslové změně takového rozsahu, vždy přichází vlna nadšení. Je velmi důležité zůstat nohama na zemi, protože lidé mají tendenci AI antropomorfizovat — přisuzovat jí lidské vlastnosti, což není správný přístup.
Existují dva typy lidí: ti, kteří používají AI, aby jim pomohla myslet rychleji a sbírat informace, a ti, kteří své myšlení na AI outsourcují. První kategorie představuje správný přístup. Modely AI jsou vynikající v rozpoznávání vzorců a syntéze informací, ale vysokoúrovňový lidský úsudek zůstává tím nejcennějším zdrojem.
Computertrends si můžete objednat i jako klasický časopis. Je jediným odborným magazínem na českém a slovenském trhu zaměreným na profesionály v oblasti informačních a komunikačních technologií (ICT). Díky silnému zázemí přináší aktuální zpravodajství, analýzy, komentáře a přehledy nejnovejších technologií dříve a na vyšší odborné úrovni, než ostatní periodika na tuzemském trhu.
Obsah Computertrends je určen odborníkům a manažerům z firem a institucí, kteří se podílejí na rozhodovacím procesu při nákupu ICT technologií. Jednotlivá čísla si můžete objednat i v digitální podobě.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU