Realita AI v softvérovom inžinierstve 2025

V posledných mesiacoch sme boli bombardovaní optimistickými predpoveďami o tom, ako budú LLM (Large Language Models) revolúciou v softvérovom vývoji. Od Microsoftu po Antropic a Google, všetci sľubujú, že AI bude generovať 30% až 90% kódu už v priebehu roka. Ale čo hovorí realita? Video od The Pragmatic Engineer nám ponúka realistický pohľad na to, ako skutočne používajú AI nástroje softvéroví inžinieri a aké sú ich skúsenosti. Zistíme, že aj keď je hype obrovský, praktické využitie má svoje úskalia a prekvapivé trendy.

Kľúčové poznatky

• Rozdiel medzi predstavami a realitou: Predpovede CEO-v sú často v rozpore s tým, čo skutočne funguje v praxi.
• Entropic Cloud Code & MCP: Startup Entropic dosiahol obrovský úspech so svojím nástrojom Cloud Code (90% kódu písaného pomocou neho) a otvoreným protokolom Model Context Protocol (MCP), ktorý získal podporu od OpenAI, Google a Microsoft.
• Rastúca popularita AI editorov: Nástroje ako Windinsurf a Cursor zaznamenávajú vysoké percento kódu generovaného pomocou AI, hoci s priznaním, že nie vždy funguje perfektne.

Počet rozsiahlych systémov umelej inteligencie vydaných ročne

• Google a Amazon: Opatrný prístup a investície: Google integruje LLM do svojich interných nástrojov (Borg, Cider IDE) opatrne, zatiaľ čo Amazon využíva "Amazon Q developer pro" a Cloud Code s narastajúcou entuziazmom.
• Návrat skúsených vývojárov: AI nástroje lákajú späť do tvorby skúsených vývojárov, ktorí sa chcú venovať ambicióznym projektom a vyhnúť sa neustálemu učeniu nových technológií.
• Zmena paradigmy: LLM môžu fungovať ako nástroj na celej softvérovej stope, nie len pre jednotlivé úlohy.

AI v praxi: Od startupov po veľké spoločnosti

Začneme s tým, že očakávania okolo AI v softvérovom inžinierstve sú často nerealistické. Príklad s Devon Bug ilustruje, ako aj pokročilé nástroje môžu mať svoje slabé stránky a vyžadovať si rozsiahlu manuálnu korekciu. Microsoftove demonštrácie Copilot agentov na .NET codebase boli tiež skôr fiaskom, čo poukazuje na to, že automatizácia nie je všeliekom.

Napriek tomu existujú aj príklady úspechu. Startup Entropic s nástrojom Cloud Code a protokolom MCP ukazuje, ako AI môže výrazne zefektívniť vývoj. Ich Cloud Code je používaný v 90% projektov a MCP získal podporu od gigantov ako OpenAI, Google a Microsoft. Podobný trend pozorujeme aj u Windinsurf, kde AI generuje až 95% kódu.

Kumulatívny počet rozsiahlych AI modelov podľa oblasti od roku 2017.

Google sa k implementácii AI nástrojov pristupuje opatrnejšie. Využívajú vlastné interné nástroje (Borg, Cider IDE) a postupne integrujú LLM do oblastí ako automatické dopĺňanie kódu, revízie a vyhľadávanie. Investície do infraštruktúry sú však rozsiahle, pretože očakávajú nárast objemu kódu v produkcii.

Amazon, s jeho dlhoročnou históriou API-first prístupu, je pripravený na integráciu MCP. Ich vývojári masívne využívajú "Amazon Q developer pro" a Cloud Code, čo naznačuje silnú entuziazmus pre AI nástroje.

Kumulatívny počet rozsiahlych AI systémov podľa krajiny od roku 2017.

Návrat skúsených vývojárov a zmena paradigmy

Jedným z najzaujímavejších trendov je návrat skúsených vývojárov do tvorby. Kent Beck, legendárny autor test-driven developmentu, sa vďaka AI nástrojom baví programovaním viac ako kedykoľvek predtým a venuje sa ambicióznym projektom. Podobný pohľad má aj Peter Seinberger, ktorý si všimol, že dôležitosť jednotlivých jazykov a frameworkov klesá vďaka AI nástrojom.

Brigita naznačuje, že LLM môžu fungovať ako nástroj na celej softvérovej stope, čo predstavuje zmenu paradigmy. Namiesto toho, aby sme ich využívali len pre konkrétne úlohy, môžeme ich považovať za vertikálny nástroj, ktorý zlepšuje efektivitu v celom procese vývoja.

Otázky a budúcnosť AI v softvérovom inžinierstve

Aj keď je potenciál AI v softvérovom inžinierstve obrovský, stále zostávajú otázky. Zatiaľ čo Peter Seinberger odhaduje 10-20 násobok zvýšenia produktivity, prieskumy naznačujú len 3-5 hodín úspory týždenne. AI nástroje sú zatiaľ lepšie prispôsobené pre individuálnych vývojárov ako pre tímovú spoluprácu v organizáciách.

Martin Fowler vidí v LLM podobný posun, aký nastal s prechodom z assembly jazyka na high-level programovacie jazyky. Aj keď nie sú deterministické, môžu priniesť zásadné zlepšenie produktivity.

Zhrnutie a odporúčania

Realita AI v softvérovom inžinierstve 2025 je zložitejšia ako optimistické predpovede. Hoci hype okolo LLM je obrovský, praktické využitie má svoje úskalia a prekvapivé trendy. Nástroje ako Cloud Code a MCP ukazujú potenciál AI na zlepšenie efektivity vývoja, ale zároveň je potrebné byť realistickí ohľadom ich limitácií.

Pre slovenských softvérových inžinierov odporúčame:

• Experimentovať s dostupnými nástrojmi: Nebojte sa vyskúšať AI nástroje a zistiť, ako môžu zlepšiť vašu produktivitu.
• Sledovať vývoj MCP protokolu: Tento protokol môže výrazne ovplyvniť budúcnosť AI v softvérovom inžinierstve.
• Zamerať sa na individuálnu efektivitu: Využite AI nástroje na zlepšenie vašej osobnej produktivity a efektívnosti.

Dôležité odkazy:

• MCP Protocol: a new AI dev tools building block
• Real-world engineering challenges: building Cursor
• Microsoft is dogfooding AI dev tools’ future
• Building Windsurf with Varun Mohan
• Inside Amazon's Engineering Culture
• Inside Sourcegraph’s Engineering Culture

Približne 218 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.09 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.