Umělá inteligence urychluje kódování, ale ztráta času ve firmách pokračuje

Umělá inteligence dnes pomáhá vývojářům šetřit čas a zlepšovat kvalitu jejich práce, její přínosy však nejsou tak jednoznačné, jak by se mohlo zdát. Zjistěte, kde stále vznikají největší ztráty času – a co to znamená pro efektivitu celých týmů.
Umělá inteligence urychluje kódování, ale ztráta času ve firmách pokračuje

AI ve světě vývojářů: Přínos i nečekaná úskalí

Umělá inteligence je pro mnoho vývojářů užitečný pracovní nástroj. Podle aktuálního výzkumu od Atlassian už dvě třetiny vývojářů (68%) díky AI ušetří v průměru více než 10 hodin týdně. To je znatelný posun oproti loňsku, kdy podobné úspory zaznamenala méně než polovina z nich (46%). V praxi to znamená, že týmy mohou uvolněný čas investovat zpět do zlepšování kódu i tvorby nových funkcí, což firmám přináší hmatatelné zisky.

Je ale nutné vidět druhou stranu mince. Stejná studie ukazuje, že mnoho vývojářů zároveň kvůli AI nebo navzdory ní ztrácí čas – konkrétně polovina vývojářů uvádí, že kvůli neefektivnímu vyhledávání informací přichází o více než 10 hodin týdně. V některých oblastech tedy AI aktuálně nevede ke kýženému zvýšení produktivity.

Ztracený čas: Proč AI nestačí

Přestože AI zásadně pomáhá při kódování, podle průzkumu jde ve skutečnosti jen o asi 16% pracovní doby běžného vývojáře. Zbývajících 84 % času věnují dalším činnostem – a právě zde se často objevují zásadní problémy. Vývojáři nejčastěji zmiňují zdlouhavé hledání potřebných informací, nekonzistentní workflow a slabou spolupráci v týmu. Až 90% vývojářů dokonce přiznává, že kvůli roztříštěným procesům a špatné komunikaci ztratí týdně kolem 6 hodin.

Důležité je také upozornit na rozdíl mezi řešeními, která nabízí dnešní AI nástroje, a tím, co týmy skutečně potřebují. Platí, že většina současných AI řešení je zaměřena na samotné programování, zatímco rutinní a administrativní úkoly zůstávají mimo jejich dosah.

Co brání efektivitě a jak to změnit

Tzv. „tlakový hrnec inovací“ je podle Atlassian CTO Rajeeva Rajana výzvou pro všechny, kdo se pohybují ve světě softwarového vývoje. Vývojáři i vedení firem musí společně hledat a pojmenovávat největší třecí plochy, aby digitální nástroje skutečně plnily svůj účel. Nestačí pouze zavádět nové technologie – je nutné pochopit, co ve workflow brání efektivitě, a proměnit i způsoby spolupráce.

Budoucnost produktivity ve vývoji tedy neleží pouze v dalších inovacích, ale i ve schopnosti týmů dobře komunikovat a propojovat nové technologie s potřebami lidí. Klíčovou výzvou zůstává pochopení, že navzdory velkým očekáváním moderní AI sama o sobě většinu problémů nevyřeší.

Zdroj: TechRadar

Chceš dostávat další tipy o AI?

Přihlas se k odběru a zhruba 2x měsíčně ti pošlu to nejlepší ze světa AI.

Name(Required)
Privacy(Required)

Další články

Proč je chatbot Aristotle od Harmonic revolučním nástrojem pro precizní matematické výpočty

Startup Harmonic, spoluzaložený Vladem Tenevem, CEO Robinhoodu, právě spustil beta verzi svého AI chatbotu Aristotle, dostupného na iOS a Androidu. Tento chatbot přináší revoluční přístup k AI – zaručuje odpovědi bez halucinací v oblasti matematického a kvantitativního uvažování. Co se skrývá za tímto tvrzením a jaký význam to má pro budoucnost AI?

Celý článek >

Nová AI architektura umožňuje 100krát rychlejší uvažování než velké modely s minimem tréninkových dat

Nový AI model z dílny startupu Sapient Intelligence z Singapuru přichází s přelomovou architekturou, která dokáže řešit složité úkoly až 100krát rychleji než současné velké jazykové modely (LLM). Hierarchický přístup simuluje myšlení člověka, kdy se kombinuje pomalé strategické plánování s rychlým detailem, a přitom nepotřebuje obrovské množství tréninkových dat. Tento model otevírá nové možnosti podnikům s omezenými zdroji i daty.

Celý článek >