AI generované aplikace: Když rychlost nestačí

V posledních měsících se zdá, že vytvořit aplikaci je otázkou několika minut. Stačí zadat několik požadavků do AI nástroje a během chvíle vznikne webová nebo mobilní aplikace. Na sociálních sítích se objevují příběhy o tom, jak někdo bez programátorských znalostí vytvořil vlastní produkt za víkend.

Jako Project Managerka a Product Ownerka sleduji tento trend s velkým zájmem. AI nástroje jsme zkoušeli i v rámci našich projektů a diskutovali o jejich možnostech i limitech s vývojáři. Po řadě experimentů jsem dospěla k závěru, že AI generování aplikací je skvělý pomocník, ale rozhodně ne univerzální řešení pro každý projekt.

Největší přínos? Rychlé ověření nápadu

Pokud bych měla vybrat jednu oblast, ve které AI skutečně přináší obrovskou hodnotu, jsou to Proof of Concepty a MVP (minimální životaschopný produkt).

Když potřebujeme rychle ověřit nový nápad, interní proces nebo připravit ukázku pro zákazníka, dokáže AI ušetřit velké množství času. Místo několika týdnů vývoje můžeme mít během několika hodin funkční prototyp, nad kterým lze vést smysluplnou diskusi.

To je obrovská výhoda zejména v produktovém vývoji. Často totiž zjistíme, že původní představa zákazníka se od reality výrazně liší. Díky rychlému prototypu získáme zpětnou vazbu mnohem dříve a můžeme lépe rozhodnout, zda má smysl investovat do dalšího rozvoje.

V praxi se AI osvědčuje hlavně tam, kde potřebujeme rychle něco vyzkoušet nebo ověřit. Dokáže pomoci s vytvořením jednoduchých interních nástrojů, připravit ukázku aplikace pro zákazníka, zautomatizovat některé rutinní činnosti nebo rychle převést nápad do funkční podoby. Díky tomu lze získat zpětnou vazbu mnohem dříve, než by bylo možné při klasickém vývoji.

Vývoj aplikace není jen programování

Při debatách o AI se často mluví hlavně o tom, jak rychle dokáže generovat kód. Jenže samotné programování bývá pouze jednou částí celého procesu.

U většiny úspěšných projektů zabírají významnou část času činnosti jako:

• analýza procesů,
• pochopení potřeb uživatelů,
• návrh řešení,
• návrh architektury,
• integrace na další systémy,
• testování,
• bezpečnost,
• provoz a následný rozvoj produktu.

Právě zde naráží AI na své limity.

AI dokáže vytvořit to, o co si řeknete. Nedokáže ale sama od sebe odhalit, že zadání možná řeší špatný problém.

Zkušený analytik se zákazníka ptá:

• Proč tento proces funguje právě takto?
• Jaké budou výjimky?
• Co se stane za dva roky, až firma poroste?
• Jaké systémy bude potřeba propojit?
• Jak budou uživatelé s aplikací skutečně pracovat?

Právě podobné otázky často rozhodují o úspěchu nebo neúspěchu celého projektu.

V iQuestu se proto nesoustředíme pouze na samotný vývoj. Každý projekt začínáme pochopením byznysu, procesů a potřeb uživatelů. Zkušenost nám opakovaně ukazuje, že dobře provedená analýza dokáže ušetřit mnohem více času a nákladů než jakékoliv urychlení samotného programování.

Kde AI generované aplikace přestávají dávat smysl

Z mého pohledu jsou AI generované aplikace vhodné především pro jednodušší řešení, prototypy a ověřování nápadů.

Jakmile se ale dostaneme k rozsáhlejším informačním systémům, situace se výrazně mění.

Podnikové aplikace obvykle řeší:

• složité procesy,
• desítky nebo stovky uživatelů,
• různé úrovně oprávnění,
• schvalovací workflow,
• integrace na ERP, CRM nebo účetní systémy,
• auditní záznamy,
• legislativní požadavky,
• vysoké nároky na bezpečnost.

V takovém prostředí už nestačí, že aplikace „funguje“. Musí být bezpečná, udržitelná, škálovatelná a připravená na další rozvoj.

Právě proto si nemyslím, že jsou dnes AI generované aplikace vhodným řešením pro komplexní informační systémy nebo projekty, kde je bezpečnost a spolehlivost naprosto zásadní.

Funkční neznamená bezpečné

Jednou z oblastí, která náš tým při testování AI nástrojů překvapila nejvíce, byla bezpečnost.

Na první pohled může aplikace působit zcela bez problémů. Registrace funguje, přihlášení funguje, data se ukládají.

Jenže běžný uživatel nevidí, co se děje na pozadí.

Při testování jsme narazili například na aplikaci, která ukládala uživatelská hesla přímo v čitelné podobě do databáze. Pro koncového uživatele nebylo možné tento problém odhalit. Aplikace fungovala přesně tak, jak měla.

Pokud by však došlo k úniku databáze, útočník by okamžitě získal všechna hesla uživatelů.

Podobné chyby ukazují, že mezi funkční aplikací a aplikací připravenou pro reálný provoz je často velmi výrazný rozdíl. Bezpečnost totiž není něco, co vznikne automaticky. Je výsledkem zkušeností, kontrolních mechanismů, architektonických rozhodnutí a důsledného testování.

Kdo bude aplikaci podporovat za dva roky?

Dalším tématem, které bývá často opomíjené, je dlouhodobá udržitelnost.

Vytvořit aplikaci je jedna věc.

Udržovat ji několik let je věc druhá.

Každá aplikace potřebuje:

• opravy chyb,
• bezpečnostní aktualizace,
• reakce na změny legislativy,
• rozšiřování funkcionalit,
• podporu uživatelů.

Kdo bude tyto změny realizovat?

Kdo bude rozumět architektuře systému za několik let?

Kdo převezme odpovědnost za provoz?

To jsou otázky, které při vytváření prototypu často nezazní. Ve skutečnosti ale rozhodují o tom, zda bude aplikace úspěšná i za několik let.

AI vývojáře nenahradí. Změní jejich práci.

Nemyslím si, že AI nahradí analytiky, vývojáře, architekty nebo Product Ownery.

Myslím si ale, že výrazně změní způsob, jakým software vzniká.

AI dokáže urychlit tvorbu prototypů, pomoci s rutinními úkoly a zkrátit některé části vývoje. Stále však nedokáže převzít odpovědnost za pochopení byznysu, návrh procesů, bezpečnost nebo dlouhodobou udržitelnost produktu.

A právě v těchto oblastech vzniká největší hodnota kvalitního software.

Proto vnímám AI generované aplikace především jako velmi užitečný nástroj pro ověřování nápadů a urychlení některých částí vývoje. U rozsáhlých informačních systémů a řešení, kde jsou klíčové bezpečnost, spolehlivost a dlouhodobý rozvoj, však zatím nenahrazují zkušený tým analytiků, architektů a vývojářů.

Možná tedy nejsme svědky konce klasického vývoje software. Spíše vstupujeme do období, kdy budou nejlepší produkty vznikat kombinací lidských zkušeností, kvalitní analýzy a možností, které nám AI nabízí.

Autor: Lucie Vystrčilová