AI napíše kód za pár sekúnd. Či rieši správny problém, musí posúdiť človek.
AI dnes napíše čistý a funkčný kód za pár sekúnd. Kvalita softvéru sa preto už nemeria len tým, ako je kód napísaný. Meria sa tým, či rieši správny problém a či sa naň dá spoľahnúť aj o dva roky.
Nikto sa nebojí, že AI napíše kód. Bojí sa toho, čo príde potom
Za posledné dva roky sa vývoj softvéru zmenil viac než za predchádzajúcich dvadsať. Funkcia, ktorej vývoj kedysi trval dni, má prototyp za popoludnie. Dokumentácia a testy sa dajú vygenerovať jedným pokynom.
Vývojárov však netrápi, či AI vie písať kód. Trápi ich, čo sa stane potom. Písanie kódu totiž nikdy nebolo najťažšou časťou vývoja. Najťažšie vždy bolo postaviť správne riešenie pre skutočný obchodný problém.
Kvalita sa presunula z kódu do rozhodnutí
Čitateľnosť, prehľadnosť a ľahká údržba kódu sú stále dôležité. Tie však dnes AI zvládne z veľkej časti sama. Ťažšou otázkou sa stalo niečo iné: je toto vôbec správne riešenie?
IBM to pomenúva dvoma pojmami: kvalita implementácie a kvalita rozhodnutí. Dobrý kód je dnes čoraz ľahšie dosiahnuť. Dobré rozhodnutia sú čoraz ťažšie a práve tie robia rozdiel. AI nevie dobre porovnať rôzne prístupy, nevidí dlhodobý obchodný kontext a nevie, kedy najjednoduchšie riešenie nie je najlepšie.
Pri človeku
Šikovný stavebník vám rýchlo a čisto postaví príjazdovú cestu. Či má viesť k hlavnému vchodu alebo k skladu, kam chodia kamióny, musí rozhodnúť niekto, kto pozná prevádzku.
Pri AI
AI postaví funkciu rýchlo a pekne. Či ju má postaviť práve takto, ako sa bude správať pri výpadku a čo urobí pri desaťnásobku zákazníkov, musí posúdiť človek, ktorý pozná celý systém aj firmu.
„E-shop chce posielať zákazníkom upozornenia o stave objednávky. AI za pár minút vyrobí všetko potrebné. Skúsený vývojár sa však spýta: čo sa stane, keď e-mailová služba hodinu nefunguje? Pošle sa upozornenie znova, alebo sa stratí? A čo cez Vianoce, keď je objednávok desaťkrát viac? Na tieto otázky kód sám neodpovie.“
Jedna zmena sa dotkne celého systému
Kedysi sa kód kontroloval po súboroch. Niekto pozrel zmenené riadky, napísal pár komentárov a schválil. Dnes však každá zmena zasiahne viac vecí naraz: prepojenia na iné systémy, dáta, zabezpečenie, monitoring.
Otázka sa preto mení. Už nestačí „je táto funkcia správna?“. Treba sa pýtať: „Čo táto zmena urobí s celým systémom?“ AI vie kód napísať. Rozumieť systému musí stále človek.
Dôkazom kvality sú testy, nie autor
Ak funkciu napísala AI, ako viete, že je správna? Kód môže vyzerať elegantne a mať pekné komentáre. Správny je však až vtedy, keď sa overí jeho správanie.
Preto sa testy menia z dobrej praxe na hlavný dôkaz kvality. Automatické testy, kontrola bezpečnosti, meranie výkonu a sledovanie v ostrej prevádzke. Kedysi sme verili kódu, lebo ho napísal človek. Dnes veríme softvéru, lebo sme overili, čo robí.
Pravidlá patria do procesu, nie do dokumentu
Mnohé firmy majú dokument s pravidlami vývoja, ktorý nikto nečíta a o pol roka neplatí. Pri vývoji s AI to nefunguje vôbec. Pravidlá musia byť zabudované priamo do postupu:
- bezpečnostné požiadavky sa kontrolujú automaticky,
- testy sú súčasťou každej zmeny,
- kontrola kódu beží nepretržite, nie raz pred spustením.
Cieľom nie je pripomínať ľuďom pravidlá, ale zariadiť, aby správna cesta bola tá najľahšia. AI vtedy pracuje v jasných hraniciach a nespolieha sa na to, čo „všetci vedia“.
Kvalita nie je kontrola na konci
Kontrola kvality bola kedysi poslednou zastávkou pred spustením: záverečná kontrola, podpis testera, kontrolný zoznam. Dávalo to zmysel, keď sa softvér vydával dvakrát do roka. Dnes sa mení priebežne a s AI ešte rýchlejšie. Kvalita sa preto musí kontrolovať pri každej zmene, od plánovania až po prevádzku.
„Kód a prístupy sú vždy na mene klienta a dávame záruku 60 dní. Obe veci fungujú len vtedy, keď kód nie je čierna skrinka, ale systém s testami, ktorý vie po nás prevziať aj niekto iný. S klientom pritom hovorí ten, kto stavia, takže rozhodnutia nevznikajú v rukách sprostredkovateľa.“
Čo sa z toho stáva najcennejšie
AI nenahrádza vývojárov. Mení, čo je na nich cenné. Najcennejší je úsudok: klásť dobré otázky, rozumieť systému ako celku a vedieť, kedy AI veriť a kedy ju spochybniť.
Pre vedenie z toho plynie jednoduchá rada. Pri výbere dodávateľa sa nepýtajte, ako rýchlo píše kód. Pýtajte sa, ako overuje, že je správny, a kto bude rozumieť systému, keď projekt skončí.
Spýtajte sa sami seba
Keby ste zajtra zmenili dodávateľa, vedel by nový tím z testov a dokumentácie pochopiť, čo váš systém robí?
