.png)
Ešte donedávna bola predstava, že umelá inteligencia bude písať podstatnú časť produkčného kódu, skôr témou technologických konferencií a experimentov. Dnes už je AI súčasťou každodennej práce mnohých vývojárov. Generuje kód, navrhuje riešenia, píše testy, vysvetľuje chyby, pomáha s refaktoringom a dokáže pracovať aj ako agent, ktorý vykonáva sériu úloh namiesto človeka. Otázka preto už nie je, či bude AI súčasťou vývoja softvéru, ale skôr čo sa stane s vývojom, keď bude čoraz jednoduchšie kód vytvoriť, ale stále rovnako dôležité bude rozumieť tomu, čo tento kód robí?
Menej písania kódu neznamená menej rozhodovania
Podľa prieskumu Stack Overflow Developer Survey 2025 používa alebo plánuje používať AI nástroje v procese vývoja 84 % respondentov. Zároveň však 46 % vývojárov uviedlo, že nedôveruje presnosti výstupov AI nástrojov. To vytvára zaujímavý paradox. AI dokáže vývoj zrýchliť, ale zároveň vytvára potrebu výsledok kontrolovať. Najväčšou frustráciou vývojárov je podľa rovnakého prieskumu situácia, keď AI vytvorí riešenie, ktoré je „takmer správne“. Nasleduje problém, že oprava AI-generovaného kódu môže byť časovo náročnejšia. Inými slovami: hodnota vývojára sa nemusí strácať s tým, ako AI zvláda viac programátorskej práce. Mení sa však to, kde túto hodnotu uplatňuje. Vývojár nemusí byť človekom, ktorý napíše každý riadok kódu. Musí však vedieť posúdiť, či výsledné riešenie dáva zmysel.
Java vývoj sa pritom nemení iba kvôli AI
Java ekosystém pokračuje vo vlastnom vývoji. Java 25 je aktuálna LTS verzia a v septembri 2026 vyšla Java 27. Tá prináša okrem iného ďalšie zmeny v oblasti výkonu, runtime, bezpečnosti a vývojárskej produktivity. Jednou z noviniek je aj podpora hybridnej výmeny kľúčov pre TLS 1.3 v rámci postkvantovej kryptografie. Súčasne sa modernizuje celý ekosystém okolo Javy. Spring Boot pokračuje v rade 4.x a aktuálna stabilná verzia je 4.1.1. Moderný Java vývoj tak dnes znamená oveľa viac než samotný programovací jazyk, zahŕňa frameworky, API, cloud-native architektúru, build nástroje, observability, bezpečnosť a stále častejšie aj AI. A práve tu začína byť otázka kvality návrhu ešte dôležitejšia.
Čo ak AI dokáže vytvoriť kód rýchlejšie, než ho tím dokáže pochopiť?
Predstavme si jednoduchý scenár. Vývojár zadá AI požiadavku. Dostane niekoľko tried, API endpoint, testy a možno aj dokumentáciu. Výsledok vyzerá dobre. Testy prechádzajú. O niekoľko mesiacov však príde požiadavka na zmenu. A zrazu nie je problém napísať ďalší kód. Problém je pochopiť, prečo je systém navrhnutý práve takto, kde sa nachádza jeho doménová logika, na čom závisí a čo všetko môže zmena ovplyvniť. To je dôvod, prečo sa spolu s AI dostávajú do popredia témy ako architektúra, kontext, testovanie, observability a schopnosť pracovať s komplexným systémom. AI totiž môže výrazne znížiť cenu vytvorenia ďalšieho kusu kódu. Neznamená to však, že automaticky znižuje cenu nesprávneho architektonického rozhodnutia.
Kontext je možno dôležitejší než prompt
Pri práci s AI sa často hovorí o tom, ako správne formulovať prompt. V skutočnosti je však prompt iba časť problému. Aby AI dokázala navrhnúť užitočné riešenie, potrebuje poznať kontext. Ako je aplikácia postavená? Aké pravidlá platia v projekte? Aké nástroje používa? Čo je doménová logika a čo iba technická implementácia? Aké obmedzenia musí riešenie rešpektovať? Aj preto sa v modernom vývoji objavuje pojem context engineering – teda spôsob, akým AI poskytujeme správne informácie, nástroje a kontext v správnom okamihu. To je významný posun. Nejde už iba o to, čo sa AI opýtame.
Ide o to, čo AI dovolíme vidieť, s čím jej dovolíme pracovať a ako overíme výsledok.
A čo AI agenti?
Ďalším krokom sú AI agenti, ktorí už nemusia iba odpovedať alebo generovať jednotlivé kúsky kódu. Môžu vykonávať viac krokov, používať nástroje a pracovať s vývojovým prostredím. Stack Overflow Developer Survey 2025 však ukazuje, že AI agenti zatiaľ nie sú mainstreamom. 38 % respondentov uviedlo, že ich používanie neplánuje, a medzi hlavné obavy patria presnosť, bezpečnosť a ochrana dát.
Aj preto je zaujímavé sledovať, kam sa posúva samotný spôsob práce s agentmi. Ak napríklad AI agent hľadá chybu v aplikácii, nestačí, aby dokázal generovať ďalšie riadky kódu. Potrebuje informácie o tom, čo sa v aplikácii skutočne deje. Práve preto sa objavujú nástroje, ktoré agentom umožňujú pracovať s debuggerom, runtime informáciami alebo ďalšími nástrojmi vývojára. Vývoj sa tak postupne posúva od modelu „AI mi napíše kód“ k modelu „AI spolupracuje s mojím vývojovým prostredím“.
Rýchlejšie však neznamená automaticky lepšie
Toto je možno najdôležitejšia otázka celej AI revolúcie vo vývoji softvéru. Ak dokážeme vytvoriť viac kódu za kratší čas, čo vlastne získavame? Viac funkcionality? Lepší softvér? Rýchlejšie experimentovanie? Alebo iba viac kódu, ktorý budeme musieť neskôr udržiavať? Výskum DORA z roku 2025 opisuje AI ako amplifikátor. Technológia podľa jeho zistení zosilňuje existujúce silné aj slabé stránky organizácie. Samotné nasadenie AI preto automaticky nevyrieši problémy v tíme, procesoch alebo technologickom prostredí. To je dôležité aj pre Java vývoj. Ak má tím dobrú architektúru, kvalitné testy, zrozumiteľné procesy a vie robiť technické rozhodnutia, AI môže tieto schopnosti výrazne podporiť. Ak však tím nerozumie vlastnému systému, AI jeho problém nevyrieši. Môže len urýchliť spôsob práce, ktorý už dnes nefunguje dobre.
Budúcnosť preto nemusí patriť tomu, kto napíše najviac kódu
Java komunita dnes stojí na zaujímavej križovatke. Na jednej strane má k dispozícii čoraz výkonnejšie nástroje, nové verzie platformy a AI, ktorá dokáže prevziať časť rutinných úloh. Na druhej strane rastie význam schopností, ktoré sa automatizujú oveľa ťažšie: rozumieť doméne, navrhovať systémy, pracovať s komplexitou, klásť správne otázky, overovať výsledky a robiť rozhodnutia, za ktoré môže niekto niesť zodpovednosť. Možno teda budúcnosť vývoja nebude o tom, koľko kódu dokáže človek napísať.
Ale o tom, aké rozhodnutia dokáže urobiť v spolupráci s AI. A práve o týchto zmenách bude aj tohtoročná JavaDays.
JavaDays 2026: Java sa mení. Spôsob vývoja tiež.
Program 11. ročníka JavaDays sa pozrie na aktuálny vývoj Java ekosystému aj na to, ako sa mení samotná práca vývojárov. Na programe sú témy od noviniek v Java 26 a Java 27 a vývoja Spring ekosystému cez API, architektúru a Java runtime až po praktické využitie GitHub Copilotu, vibe coding, context engineering, AI agentov a budúcnosť softvérového vývoja. JavaDays 2026 sa uskutoční 25. a 26. novembra 2026 v Prahe v CineStar Černý Most a v hybridnom formáte bude možné sledovať konferenciu aj online odkiaľkoľvek. Ak vás zaujíma, kam sa Java a vývoj softvéru posúvajú, JavaDays 2026 je miesto, kde sa o tom môžete dozvedieť viac.
