Vibe coding: strašák i šance pro manažery a vývojáře

Co je vlastně problém (a proč to není černobílé)

Kritika vibe-kódovaných aplikací se opakuje: bezpečnost, udržitelnost, nepořádek v kódu. Často oprávněně. Internetem kolují příběhy o rychle prolomených projektech. Zároveň ale není fér házet všechny do jednoho pytle.

Kdy má vibe coding byznysový smysl:

• rychlé a levné ověření nápadu (s možností ho bezbolestně zahodit),
• učení se práci s AI na reálném problému,
• získání prototypu, který vám může vyhrát zakázku, pokud je dobře uchopený.

Některé AI nástroje si uvědomují potřebu eduktovat své uživatele a přidávají vzdělávací režimy (např. „Insights“ či záměrně prázdná místa v kódu k doplnění), takže člověk roste i technicky.

Proč z toho bolí hlava manažery

Vibe coding způsobuje přehnaná očekávání. „Karel si o víkendu udělal CRMko, proč nejsme tak rychlí i v projektu za milion?“

Výsledkem jsou otázky typu „Používáme AI špatně?“ nebo „Proč nejsme rychlejší v reálných projektech?“ často místo debat nad definicí kvality a rizik.

Důvody, proč to tak nefunguje:

• Rozsah a nároky: produkční systém ≠ víkendová appka. Je potřeba řešit bezpečnost, kvalitu kódu, škálování, testy, monitoring, audit, provoz…
• Udržitelnost: prototyp je sprint, produkt je maraton. Dobrému výsledku, který obstojí dlouhodobě je stále potřeba věnovat čas.
• Rizika a odpovědnost: co projde u interního nástroje ve vnitřní síti, neobstojí u regulovaného byznysu s reálným dopadem na velkou skupinu lidí.

A co na vibe coding vývojáři

Spektrum je široké: od mlčení přes trpělivé vysvětlování až po nadšené experimentování. Zklamání z prvních pokusů je běžné; nejlepší týmy však iterují, standardizují si postupy a z AI dělají systémovou výhodu, ne jednorázový trik.

Zádrhel bývá i na straně firmy: někdy raději nástroje úplně zakážeme, nebo je „vykleštíme“ tak, že moc nepomohou. Když se k tomu přidá tlak na vyšší efektivitu, je zaděláno na malér.

‍

AI-asistovaný vývoj ≠ vibe coding

Druhá větev je AI asistovaný vývoj: AI používá člověk, který kódovat umí. Výzkumy i praxe ukazují, že:

• AI někdy práci zrychluje (zvláště greenfield projekty, jazyky s vysokou popularitou, úlohy s nízkou složitostí),
• jindy dokonce zpomaluje (neznámé domény, špatně zvládnutý context engineering, staré obskurní codebase),
• mění se struktura práce do více orchestrační, strategické a kontrolní.

Manažerské téma číslo jedna je obchodní model. Když tým doručí rychleji, nestačí prodávat „čistý čas“. Dává smysl více oceňovat byznysový přínos a úspory u klienta.

Je třeba také vnímat, že náklady na AI nástroje rostou. Platit ~5 000 Kč měsíčně na vývojáře je dnes běžný standard, ale pořád se to vzhledem k úsporám bohatě vyplatí.

Praktický rámec: jak z toho udělat výhodu

Pro manažery

• Rozlište prototyp vs. produkt: Jasně pojmenujte, kdy stačí vibe prototyp a kdy přepínáme do „produkční kvality“.
• Věnujte se vibe codingu: Ale také pečlivě poslouchejte své vývojáře, kteří s AI denně pracují, abyste měli kontakt s produkční realitou.
• Vnímejte i jiné benefity, než procento vygenerovaného kódu, nebo efektivitu: Například zkrácení time to market je dnes klíčovou byznysovou výhodou. Stejně tak schopnost rychlého iterování, prototypování či A/B testování.
• Hledejte nové byznysové modely: Zaměřte se více na oceňování hodnoty či úspory, místo prodeje mandays.
• Investujte do svého vzdělávání: Pro své týmy se potřebujete stát důvěryhodným partnerem, který přináší reálnou přidanou hodnotu a inspiruje ostatní.

Pro vývojáře

• Standardizujte: Jaké jsou naše best practices, jak vypadá připravená dokumentace pro AI asistovaný vývoj projektu, jaký používáme tooling.
• Zvládněte context engineering: Připravit pro AI správný kontext je klíčovou dovedností pro úspěšný a predikovatelný asistovaný vývoj.
• Používejte AI každý den: Je to jako s každou novou dovedností. Čím více budete používat AI, tím lepších výsledků budete dosahovat.
• Sdílejte svou zkušenost s ostatními: Ve většině firem vznikají ostrovy pozitivní AI deviace. K zásadním benefitům však dojde pouze tehdy, pokud se podaří naškálovat dovednosti přes celou firmu. Pomozte i ostatním, aby nemuseli znovu vynalézat kolo.

Závěr: společná praxe místo přestřelky očekávání

Potřebujeme manažery, kteří AI aktivně používají a rozumí jejím limitům, i vývojáře, kteří sdílí zkušenosti a pomáhají nastavovat standardy. Je potřeba dostat do souladu přehnaná očekávání a produkční realitu. Pokud se tato vzájemná shoda a přístup k AI podaří naškálovat přes celou společnost, budeme připraveni obstát i v budoucnu.

‍