Umělá inteligence rozděluje. Ajťáci bez základů narazí

U nastupující generace mladých programátorů sledují učitelé i personalisté zásadní problém. Přes šíři svých znalostí zapomínají na úplné základy. Umělou inteligenci dokáží využít k neuvěřitelným projektům, bez ní však mají potíže i s jednoduchým algoritmem. „Studium a uplatnění v IT se rychle mění. Umělá inteligence rozděluje programátory na žádoucí a nepotřebné. Odhaluje, kdo rozumí kódování do hloubky a kdo jen povrchně,“ varuje ředitel Soukromé střední školy výpočetní techniky (SSŠVT) Martin Vodička.

„Když se nástroje umělé inteligence (AI) začaly rozvíjet, očekávalo se, že programátoři budou mezi prvními profesemi, které budou narušeny. Dnes už ale vidíme, že kvalifikované vývojáře umělá inteligence nenahradí. Pokud jste dobrý programátor, dokážete nástroje AI využít k rychlejšímu a efektivnějšímu výkonu, je to váš sluha i nápomocný kolega. Podmínkou však je mít klíčové znalosti, pak vás může umělá inteligence kvalitativně hodně posunout. Naopak podprůměrnému programátorovi, který nemá principy kódování zažité a nedokáže tak využít AI k podpoře při tvorbě kódu a k inovacím, nepomůže ani umělá inteligence,“ říká Vodička.

Podle Světového ekonomického fóra si v roce 2025 díky umělé inteligenci rozšířili své kariérní možnosti 4 z 10 softwarových vývojářů. Až 70 % programátorů vnímá, že jejich role se přesouvá od rutinního kódování k hledání řešení problému s využitím umělé inteligence.

„Ze seniorních programátorů se stávají spíš analytici než čistí kodéři. Zatímco dřív využívali k psaní kódu své juniorní kolegy, nyní mají k ruce umělou inteligenci. I tu ale musí zkušený vývojář řídit, směrovat k vytyčenému cíli a kontrolovat. Schopnost pochopit business kontext, navrhnout architekturu, pracovat s komplexními systémy nebo nést odpovědnost za výsledek, to jsou oblasti, kde je lidská zkušenost stále nenahraditelná,“ vysvětluje Martin Vodička.

Zkušení vývojáři budou vždy na pracovním trhu žádaným zbožím. Hůře jsou na tom programátoři bez analytických dovedností, kteří dosud fungovali jako podpůrný tým seniorním kolegům. 

„U juniorních pozic vidíme jasný pokles poptávky, ale důvodem není pouze zástupnost nástroji AI. Firmy jsou opatrnější, projekty se víc finančně hlídají a umělá inteligence zároveň pokrývá část práce, kterou dříve zastávali junioři: jednoduché skripty, testovací scénáře nebo dokumentace. Tyto pozice dnes buď mizí, nebo se výrazně mění. Firmy očekávají, že i junior bude mít širší přesah. Bude rozumět architektuře, testování, cloudu nebo alespoň základům DevOps,“ popsala Denisa Janatová, ředitelka společnosti Smitio.

Nástup umělé inteligence do vzdělávání mladých ajťáků přinesl sice ohromné možnosti, zároveň ale také jeden problematický jev. Přes široké spektrum znalostí, kterým mladí programátoři oplývají, ztrácejí schopnost základního kódování. „Téměř na vše existují šablony, které tato generace studentů dokáže s AI výborně rozpracovat. Je však třeba, aby dokázali napsat programovací kód od nuly, a to ne všichni zvládnou. Není to proto, že by toho měli v hlavě málo, jen dílem umělé inteligence nemají potřebu základní kódování využívat. A co nemusí opakovat, často zapomínají. A to je úloha současného vzdělávání v IT. Školní výuka nikdy nemůže dostát a probrat všechny možnosti, které mladým lidem rychle rostoucí trh se softwarem nabízí. Odborný učitel by ale měl mít o dané problematice přehled a vědět, co je důležitý základ, který je nutné studenty precizně naučit, a co může selektovat, případně navést studenty, kde se o tématu mohou dozvědět víc,“ míní Martin Vodička. 

Stejný trend potvrzují také personalisté, kteří při náborech narážejí na uchazeče, jež sice znají mnoho pojmů a nástrojů, ale chybí jim hlubší pochopení principů kódovacího jazyka. „Z pohledu náboru IT odborníků to dnes patří mezi největší změny, které na trhu vidíme. U juniorních kandidátů se čím dál častěji setkáváme s tím, že dokážou s pomocí AI navrhnout komplexní řešení, popsat architekturu nebo ‚odprezentovat‘ projekt na vysoké úrovni. Problém nastane, jakmile mají sami vymyslet jednoduchou funkci, algoritmus nebo práci s daty. Ukazuje se, že přes rychlý přístup k hotovým řešením nikdy neprošli bolestivou, ale zásadní fází učení základů,“ upozornila Denisa Janatová.

Klasický kód bude v praxi vždy potřeba a je náročným úkolem škol na to studenty připravit. „Umělá inteligence je nástroj, ne náhražka technického myšlení. Může vás učit nové věci, ale aby vám AI dobře sloužila, musíte vědět, na co se ptát. V tom je klíčová role učitele. Dnešní studenti čelí přemíře informací, mají dovednosti, které sahají do hlubších sfér IT, k čemuž práce s AI svádí, ale zapomínají jednoduché věci. Když mají ve výuce vymyslet projekt bez AI a internetu, bývá to pro mladé vývojáře cenná zkušenost. Přesně to je ale cesta, jak pochopit logiku objektově orientovaného programování nebo relačních databází. K dalšímu profesnímu rozvoji je vždy nutné mít pevné základy,“ uzavírá Martin Vodička.

Soukromá střední škola výpočetní techniky (SSŠVT) se od svého založení v roce 1994 věnuje tvorbě a výuce maturitních oborů z odvětví informačních technologií.