Umělá inteligence se během posledních let stala standardní součástí vývojářského workflow. Není to „zkratka“ ani náhrada seniority, ale nástroj, který dokáže zásadně zvýšit efektivitu — pokud se používá správně. V tomto článku popisuji konkrétní postupy, které se mi osvědčily při vývoji webových a mobilních aplikací.

Proč AI používám

Hlavním cílem není psát více kódu, ale psát kvalitnější kód rychleji. AI mi pomáhá:

• zrychlit prototypování komponent a API,
• odhalit chyby dříve, než přerostou v problém,
• strukturovat myšlenky při návrhu architektury,
• získat přehled o novinkách v technologiích bez zbytečného zahlcení.

Výsledkem je kratší time-to-delivery a lepší predikovatelnost projektu.

Jak AI využívám v praxi

1. Návrh architektury a technických řešení

Při návrhu složitějších systémů používám AI jako „technického sparring partnera“. Nejde o to, aby vymyslela řešení místo mě, ale aby:

• validovala alternativy,
• upozornila na rizika,
• pomohla porovnat přístupy.

Je to způsob, jak rychle otestovat myšlenku, aniž bych musel psát desítky řádků kódu.

2. Tvorba a kontrola kódu

AI používám především pro:

• generování návrhů komponent v Reactu,
• pomoc se správnou typovou strukturou v TypeScriptu,
• identifikaci nejasných míst v logice,
• přepis neefektivního kódu na čitelnější variantu.

Nespoléhám na AI slepě — všechny výstupy kontroluji a upravuji podle standardů projektu.

3. Dokumentace a komunikace

AI výrazně zrychluje:

• psaní technické dokumentace,
• shrnutí dlouhých vláken v issue trackerech,
• sepisování návrhů pro klienty.

Časová úspora je zde nejviditelnější, zejména u větších projektů s více stakeholdery.

4. Testování a generování testovacích scénářů

Při psaní testů (unit i integration) AI pomáhá definovat:

• edge cases,
• negativní scénáře,
• testovací data.

Výsledkem je robustnější test coverage a méně chyb v produkci.

Limity a kde AI nepoužívám

AI není řešení na všechno. Nepoužívám ji tam, kde je klíčové:

• detailní pochopení business logiky,
• rozhodování s vysokým dopadem,
• bezpečnost,
• práce s citlivými daty,
• kreativní návrh architektury u komplexních projektů.

AI umí mnoho, ale nenahradí zkušenost, zodpovědnost ani uvážlivé rozhodování.

Dopad na workflow

Po integraci AI do procesu je vidět několik zásadních změn:

• méně rutinní práce,
• rychlejší rozhodování,
• vyšší konzistence kódu,
• méně dead-end experimentů,
• lepší dokumentace.

AI snižuje čas, který trávím na „nízkoúrovňových“ úkolech, a umožňuje soustředit se na to, co vyžaduje zkušenost a širší kontext.

Co očekávat dál

AI se bude stále více integrovat přímo do vývojového prostředí, pipeline a projektového řízení. Zároveň poroste potřeba seniorních vývojářů, kteří AI povedou správným směrem a dokážou odlišit kvalitní návrh od chybného.

V následujících článcích se zaměřím na:

• konkrétní workflow s AI v Next.js,
• jak efektivně kombinovat AI s TypeScriptem,
• jak nastavit procesy v týmu, aby AI nezpůsobila chaos.

Závěr

Pokud máte otázky nebo vlastní zkušenosti s AI ve vývojářské praxi, rád se o nich pobavím. Stačí mě kontaktovat přes formulář.