ASWA Brunch: co jsme si odnesli o AI, open source a veřejných zakázkách

AI už firmy neřeší jako experiment. Řeší, jak ji používat rozumně

Brunch tradičně moderoval předseda ASWA Vratislav Zima (CEO MeguMethod) a hned v úvodu shrnul posun, který za poslední rok cítíme i my v Integritty: „Ještě nedávno jsme řešili, jestli AI vůbec využívat, nebo ne. Teď jsme ve fázi, že je to naprostá nutnost, ale řešíme, jak ji využívat udržitelně.“

Právě to spojovalo všechny přednášky. Nešlo o ukázky toho, co AI umí, ale o to, jak s ní ve firmě reálně pracovat.

Kód je levný, kontext je drahý

Jiří Kolařík z CookieLab se produktové práci věnuje přes 17 let a současné změny označil za největší, jaké zažil. Klasický proces vypadal takto: dlouhá příprava s klientem, iterace ve Figmě, podrobné zadání, nákladný vývoj a ruční akceptace. Dnes to otáčejí. Vývojář dostane stručný záměr a během chvíle vznikne funkční proof of concept. Klient si ho projde, tým vyzkouší několik variant a teprve potom vzniká detailní zadání pro tu, která dává smysl. Ostatní varianty bez lítosti zahodí.

Hlavní problém už není přesnost zadání, ale předání kontextu. Lidé si pamatují vizi produktu, důvody jednotlivých rozhodnutí i potřeby klienta. AI agentovi je ale potřeba tohle všechno znovu a jasně popsat. CookieLab proto vede produktový dokument a „app spec“ přímo v repozitáři. Popisují v nich nejen to, co aplikace umí, ale také proč to umí a jaký problém řeší. Po každé změně agent dokumentaci aktualizuje a produkťák ji zkontroluje.

Nejvíc se jim neosvědčilo nadměrné generování testů („šlo to rychle, ale výsledný katalog byl v tu chvíli zbytečný“), velké zásahy do produktu bez znalosti kontextu, které pak vývojáři opravovali týdny, ani komunikace s klienty v Markdownu, kterou klienti prostě nepřijali. A jedna věta, kterou si z toho odnášíme: za produkt nakonec ručí produktový manažer a za kód vývojář. AI agent neručí za nic.

Když vám open source zavřou pod rukama

Ondřej Urbánek z Orchitech vyprávěl příběh, který by měl slyšet každý, kdo staví byznys na cizím open source. Firma stavěla řešení pro správu identit (IDM) na open source produktu od ForgeRocku. V roce 2016 jednoho dne zmizely repozitáře. Bez oznámení a bez vysvětlení. Tým poskládal zdrojové kódy z notebooků kolegů, z cache a z mailing listů, připojil se ke komunitnímu forku a postupně převzal odpovědnost za část IDM. Tak vzniklo Wren Security.

Komunita kolem forku časem vyhasla. V roce 2022 přišla zakázka pro klienta z finančního sektoru, která si vyžádala kompletní modernizaci a opravu zhruba tisíce zranitelností a chyb. Orchitech se stal výhradním správcem projektu, zaregistroval se jako CVE Numbering Authority a začal řešit požadavky evropského Cyber Resilience Act. Celkem na produktu odpracovali přibližně 15 000 hodin.

Kde jim dnes AI pomáhá? Překvapivě nejvíc mimo samotný vývoj. Původní dokumentace byla pod licencí, která zakazuje odvozená díla, takže ji nemohli převzít. AI dnes generuje dokumentaci přímo ze zdrojových kódů a odborník ji jen zkontroluje. Ručně by to zabralo stovky hodin. A jeden zajímavý vedlejší efekt celé desetileté anabáze: technicky orientovaná firma se naučila prodávat. „Naprogramujeme cokoliv“ se prodává špatně, konkrétní produkt dobře.

Devět z deseti lidí používá AI denně. A ve financích to není vidět

Adam Ryvola, CTO společnosti Artin, přinesl nejkonkrétnější data z celého dopoledne. Ve firmě s přibližně 200 lidmi, z toho 120 až 130 vývojáři, udělali dvě vlny interního průzkumu používání AI, v lednu a v září. Výsledky:

• 90 % vývojářů používá AI denně.
• Podíl lidí pracujících s agenty vzrostl ze 6 % na 24 %.
• Z 64 lidí zapojených do obou vln se 36 posunulo o jednu až dvě úrovně adopce.

Přesto to vedení dlouho nevidělo. Sledovali finanční výsledky, ale ty se nezměnily. Proč? Vnímaná úspora času klesla z původních 40 % na realističtějších 27 % a ušetřený čas se nepromítl do vyšší marže. Místo toho se promítl do většího rozsahu práce, více testů a menšího technického dluhu. Skoro 60 % vývojářů uvedlo, že díky AI píší více testů. Jenže firma tuto hodnotu zákazníkům nikdy neprodala a týmy ji často ani nekomunikovaly. Prostě začaly pracovat lépe.

Druhá důležitá lekce: když se zrychlí psaní kódu, úzká místa se přesunou jinam – do zadávání, code review, testování, prodeje a onboardingu zákazníků. Adam zmínil produktovou firmu, která musela lidem snížit limit na tokeny z 10 000 na 2 000 dolarů, protože go-to-market nedokázal absorbovat desetinásobek nových funkcí. Jeden tým v Artinu zvýšil počet testů z 200 na 2 000 a pipeline se protáhla ze 4 na 40 minut. QA zároveň zaznamenalo, že někteří vývojáři přestali své aplikace sami zkoušet.

Co s tím dělají: každý vývojář má „personal lídra“, posun na vyšší úroveň musí být doložený konkrétním výstupem (třeba test coverage ze 40 na 75 %, což je zároveň argument pro obchod), zavádějí malé skupiny „Circles“ pro pravidelné sdílení a učí lidi na reálných projektech, ne na školeních. Co jim nefungovalo: síť interních expertů (ti nejlepší byli nejvytíženější) a duplicitní práce ve dvojicích. A jedna rada pro ostatní firmy: neptejte se, jestli lidé AI používají. Ptejte se, kam jde ušetřený čas.

Jeden test pro iOS i Android, napsaný agentem z Figmy a ticketu

David Petřina z MeguMethod uzavřel blok o AI praktickou ukázkou. Na projektu nemají dedikované QA, takže vývojáři před každým releasem ručně proklikávali celou aplikaci, a to dvakrát – pro iOS i Android. Postavili proto vlastní řešení nad open source frameworkem Appium, které umožňuje spustit jeden testovací scénář na obou platformách.

Nejtěžší nebyla samotná technologie, ale stabilní testovací identifikátory. Bez nich testy hledají prvky podle textu nebo pozice a při každé změně obrazovky padají. Jako zdroj pravdy zvolili Figmu: vlastní plugin exportuje strom obrazovek a komponent do JSON, ze kterého se generují ID pro obě platformy. Testy skládají z obrazovek, atomických akcí a opakovaně použitelných flow (třeba „přidej do košíku a zaplať“).

A pak přišla AI. Vývojář dnes dá nástroji odkaz na Figmu a ticket s popisem uživatelského flow. Agent načte identifikátory, sestaví scénář, doplní chybějící akce, test spustí, opraví, co nefunguje, a nakonec založí merge request. Celá sada běží každou noc v CI a ráno je v Report Portalu přehled toho, co spadlo.

O Asociaci softwarových agentur

Asociace softwarových agentur sdružuje osmnáct IT firem, které dohromady představují přibližně 900 odborníků. Jejím cílem je kultivovat trh se softwarovými řešeními, podporovat sdílení dobré praxe a přispívat ke zvyšování kvality digitálních projektů ve veřejném i soukromém sektoru. integritty je jejím členem.