Už od prvních verzí ChatGPT potkávám klienty, kteří si sami vytvářejí prototypy. Od začátku jsem to vnímal pozitivně, protože prototyp je mnohem lepší zadání než neotestovaný nápad od CEO. I když býval často technicky naprasený, obvykle už byl alespoň nějak ověřený na reálných uživatelích, což mi šetřilo spoustu práce při úvodní analýze.
Dnes jsme zase o kus dál. Začínám například spolupracovat s ředitelem neziskovky, který běžně konzultuje změny v organizaci s Claudem. Ten mu už několikrát vytvořil skript nebo zautomatizoval drobnosti v tabulkách v Excelu. Chceme proto spolupráci nastavit tak, aby měl jeho Claude — případně jiný orchestrátor — k dispozici dostatečný kontext: znal architekturu systému a procesy organizace. Díky tomu by jeho prototypy mohly být velmi blízko produkční kvalitě.
Moje role by se tím posunula. Místo drahé analýzy od nuly a vzpomínání jak organizace funguje bych přebíral řešení, u kterých už agent pochopil problém v kontextu. Ode mě by se pak očekávalo hlavně zajištění produkční kvality, pravidelné code review a dlouhodobý servis.
Ještě je brzy hodnotit výsledek, ale pokud to vyjde, může se neziskovka, která by dříve neměla rozpočet na informační systém na míru, k takovému řešení reálně dostat. Protože náklady na samotné kódování jsou dnes díky AI výrazně níže a časově náročnou analýzu (kdybych jí dělal já) zvládne z velké části interní člověk. Služba kterou dodávám je pak podobná servisní smlouvě s pravidelným code review (pull requestů poslaných netechnickým člověkem).
Vzhůru dolů
Vývojáři, víte, proč vám váš CEO bere práci, a proč je to dobrá věc?
Produkťáci, markeťáci nebo šéfové firem čím dál častěji lezou vývojářům přímo do kódu. Myslím, že z toho vývojáři nakonec m...
