Na druhou stranu juniornější programátorské pozice jsou v současnosti již za pomoci AI nahrazovány. „U programátorů, kteří kódují třeba jen html šablony, nebo dělají jen testy, tak tam jejich nahrazování AI již reálně probíhá. Fakticky není v současnosti potřeba umět programovat na to, aby člověk v Midjourney (AI model na generování obrazových výstupů) vygeneroval návrh na webovou stránku, kterou potom jednoduše pomocí AI převede do kódu,“ vysvětluje Václav Faraga.

V jejich společnosti používají AI hlavně na usnadnění práce, která nevyžaduje senioritu a dá se automatizovat. Jako ideální příklad uvádí GitHub copilot. Ten urychluje práci vývojářům eliminací psaní opakujícího se kódu, zrychluje porozumění cizímu kódu, generuje testy, i umí vytvořit návrh řešení (implementační plán) a algoritmů.

„Když budu pesimista, tak lze říct, že díky AI šetříme minimálně 10 % času našich zaměstnanců, reálně to ale bude asi více,“ dodává Faraga. Do odhadu budoucnosti se Václav Faraga moc pouštět nechce. AI je tak dynamický obor, že žádné dlouhodobé predikce fakticky nemají smysl. „S jistotou můžeme říci jen to, že vycházejí další verze ChatGPT a že se svojí implementací AI přijde každý velký technologický korporát. Ale v dohledné budoucnosti to AI, které zatím máme k dispozici, bude těm lepším, seniornějším programátorům spíše urychlovat práci, než je nahrazovat,“ doplňuje Faraga.

Je však potřeba mít na pamětí i negativní stránku umělé inteligence, jako je otázka bezpečnosti kódu a jeho kvality. Také umělá inteligence může bez problémů šířit nepřesné nebo neověřené informace. „Je důležité, abychom vše ověřovali. Umělá inteligence může být užitečná pro kontrolu, aby bylo zajištěno, že nebyly opomenuty žádné detaily při implementaci scénářů. Nebo nám může posloužit při generování testů. Software by měl být testován, a i zde nám může AI pomoci, ať už jde o dodržování termínů nebo kontrolu nákladů,“ uzavírá Faraga.