Čo sľubuje bleskové generovanie appiek pomocou AI?
V poslednom období sa objavujú nástroje ako Vibecode či iné AI nástroje, ktoré sľubujú, že z popisu nápadu „vyčarujú” hotovú aplikáciu v priebehu niekoľkých minút alebo hodín. Pre majiteľov firiem môže byť táto predstava lákavá. Aj používatelia týchto nástrojov na prvý pohľad nadšene hovoria o tom, že cesta k MVP (najjednoduchšia verzia produktu, ktorá už reálne funguje a dá sa používať) sa skrátila z týždňov na hodiny a že robia appky jedna radosť. Padli dokonca zmienky aj o 100 appkách za 3 dni pomocou vibe codu. Jednoduché AI generovanie kódu tak vyvolalo dojem, že technická stránka startupu už nie je prekážkou.
Je to však naozaj také jednoduché?
Realita ukazuje triezvejší obraz. Hoci AI výrazne zrýchľuje vytváranie prototypov, premeniť takýto prototyp na plnohodnotnú úspešnú aplikáciu nie je ani zďaleka automatické. Nasledujúce fakty a štatistiky ilustrujú, s akými problémami sa rýchlo generované appky stretávajú a čo všetko okrem samotného kódu rozhoduje o ich úspechu.
Priepasť medzi prototypom a produkciou
Vybudovať funkčnú ukážku aplikácie (demo alebo MVP) pomocou AI je dnes často otázkou chvíle. No dostať aplikáciu do produkčnej kvality je omnoho náročnejšie.
Skúsenosti z praxe naznačujú, že mnoho projektov sa zasekne na hranici 80% dokončenosti: vývoj prebiehal rýchlo s pomocou AI, ale potom naráža na skryté prekážky.
Jedena vývojárska firma opísala, že dostáva viacero požiadaviek od klientov, ktorí začali appku stavať pomocou AI nástrojov a uviazli pri doladení, často kvôli rozbitej backend architektúre, problémovej autentifikácii či škálovaniu. Táto firma pomohla dokončiť viacero takýchto MVP do použiteľnej podoby a uviedla, že z posledných niekoľkých projektov, ktoré takto zachraňovali, len 2 aplikácie to dotiahli k reálnym používateľom a darí sa im celkom dobre, zatiaľčo ostatné neprežili fázu validácie nápadu. Ukázalo sa, že idea nebola dosť silná alebo životaschopná.
V komunite startupistov sa preto diskutuje, či ide o širší trend. Vývojárska agentúra v spomínanom prípade zvažuje špecializovať sa na dokončovanie AI rozohraných appiek a ich prípravu na ostrú prevádzku. To svedčí o tom, že takých nedotiahnutých projektov nie je málo. V online diskusiách padlo aj varovanie, že hoci ktokoľvek si dnes vie pomocou AI nástroja rýchlo poskladať MVP za pár hodín, 90% týchto appiek nie je pripravených na reálne použitie. Inými slovami, medzera medzi prototypom a ostrou prevádzkou aplikácie je omnoho väčšia, než sa na prvý pohľad zdá.
Prečo je tomu tak?
AI síce vie vygenerovať funkčný kód, no ten býva krehký mimo ideálnych podmienok. Jeden komentátor to prirovnal k situácii, keď si laik “nakóduje” elektroinštaláciu domu podľa YouTube návodov. Všetko vyzerá OK, kým nestlačíte vypínač.
Aj na LinkedIn odznelo: AI nástroje umožňujú DIY (urob si sám) prístup k vývoju a človek môže mať pocit, že všetko na pohľad funguje. No „works on my machine nestačí pre produkciu, aj keď kód napísala AI,”upozorňuje odborník Matt Watson.
Chyby sa často prejavia až po nasadení u reálnych užívateľov v momente, keď už nejde o váš vlastný dom, ale o dom, za ktorý platí a spolieha sa naň niekto iný. Vtedy aj drobná neodhalená chyba môže spôsobiť požiar, ktorý ohrozí dôveru zákazníkov či biznis.
Limity AI generovaného kódu v praxi
Treba si uvedomiť, že aktuálne AI generovanie kódu má viacero limitácií. Modely ako GPT-4 či iné kódovacie AI (či už sú integrované v nástrojoch ako Vibecode, Replit, Cursor…) fungujú prevažne na šablónovitom princípe. Vygenerujú kód, ktorý všeobecne dáva zmysel, ale často nepoznajú všetky špecifiká vášho konkrétneho produktu či infraštruktúry. To prináša viaceré problémy:
1.Integrácia do reálnych systémov
Väčšina aplikácií potrebuje napojiť na existujúce služby, databázy, API, dodržať firemné štandardy či architektúru. Tieto väzby a obmedzenia produkčného prostredia AI často ignoruje. Výsledný kód môže fungovať izolovane, ale zapojiť ho do komplexnejšej architektúry býva komplikované.
2. Obmedzený kontext a pamäť
Generatívne modely pri kódovaní nedokážu udržať v hlave celý obraz zdrojového kódu, najmä ak projekt rastie. Nechápu históriu zmien ani “prečo” za určitými rozhodnutiami. Preto majú problém učiť sa z predchádzajúcich chýb a zachytávať závislosti. Výsledkom môžu byť opakujúce sa chyby či prehliadnuté zriedkavé alebo extrémne situácie, najmä v rozsiahlych systémoch.
3. Kvalita, bezpečnosť a veľkosť kódu
Rýchlo vygenerovaný kód môže obsahovať skryté nedostatky, ktoré laik alebo uponáhľaný zakladateľ hneď nezbadá. Napríklad zanedbaná validácia vstupov, chýbajúce ošetrenie chýb, slabé zabezpečenie dát a pod. Analýzy ukazujú, že len ~55% kódu vygenerovaného AI možno považovať za bezpečný, pričom takmer polovica obsahuje nejaké zraniteľnosti. Inými slovami, demonštračná appka môže fungovať, ale nespĺňa štandardy, ktoré sa očakávajú od profesionálne vyvinutého softvéru a aplikácie (bezpečnostné kontroly, výkon pod záťažou, atď.).
4. Chýbajúca kontrola a testovanie
Aktuálne len veľmi malá časť vývojárov by nasadila AI kód bez preverenia. Iba 3% profesionálov plne dôverujú správnosti kódu od AI. Väčšina (cca 75%) ho radšej manuálne skontroluje alebo otestuje. To naznačuje, že AI výstup dnes slúži skôr ako pomocník na zrýchlenie práce, ale nie ako náhrada dôkladného kontrolovania kódu.
Navyše, AI sa nevie zodpovedať za chyby. Zodpovednosť ostáva na tíme či zakladateľovi, ktorý kód použije. Ak sa vygenerovaný kód správa nekorektne (či už kvôli hallucináciám modelu alebo nepochopeniu špecifík zadania), je potrebný skúsený vývojár, aby problém odhalil a vyriešil. Bez takého zásahu hrozí, že aplikácia síce rýchlo vznikne, ale rovnako rýchlo narazí na vážne problémy, keď ju začnú ľudia používať.
Čo rozhoduje o úspechu?
Aj keby sme mali technicky bezchybnú appku, úspech produktu nezávisí len od kódu. Najmä majitelia by nemali prehliadať, že za vývojom a prevádzkou softvérového produktu sa skrýva množstvo ďalších činností. Tu sú kľúčové oblasti, ktoré často rozhodujú o osude aplikácie:
1. Produkt rieši reálny problém
Prvá otázka znie: rieši vaša appka skutočný problém alebo potrebu? Mnohé rýchlo zbúchané projekty zlyhajú, lebo hoci technicky fungujú, nenájdu si dosť užívateľov. Ak idea nie je dostatočne silná, nepomôže ani sebelepšia AI technológia. Väčšina neúspešných aplikácií jednoducho nezapadla do potrieb trhu.
2. Používateľská skúsenosť (UX)
Úspešné aplikácie bývajú tie, ktoré sú nielen funkčné, ale aj intuitívne a príjemné na používanie. AI vie vygenerovať rozhranie, no nevie garantovať, že je pre používateľa zrozumiteľné a atraktívne. Zlá UX alebo neprehľadný dizajn odradí ľudí skôr, než zistia hodnotu vášho produktu.
3. Testovanie a kvalita
Pred ostrým štartom treba aplikáciu dôkladne otestovať. Ideálne na množstve scenárov a zariadení. AI vám možno nedodá appku s kompletným testom kódu. Ak vynecháte dôsledné testovanie, môžete spustiť produkt s kritickou chybou, ktorá ho hneď na úvod potopí. Naproti tomu, robustné testovanie zaberie čas aj peniaze, čo treba v pláne zohľadniť.
4. Škálovanie a výkon
Rýchlo poskladaná aplikácia môže fungovať pri malom počte užívateľov, ale čo ak vám zrazu pribudnú tisíce používateľov? Nepripravená infraštruktúra alebo neoptimálny kód môžu spôsobiť pády, pomalé reakcie a zlú skúsenosť. Systém musí myslieť na škálovanie, monitorovanie výkonu, zálohy. Toto sú veci, ktoré AI aplikácia možno automaticky nezabezpečí.
5. Bezpečnosť a ochrana údajov
V dobe GDPR a častých únikov dát je bezpečnosť kritická. Aplikácia pracujúca s užívateľskými údajmi musí mať vyriešené prihlasovanie, šifrovanie, ochranu pred útokmi, atď. AI generátor kódu môže niektoré prvky zabezpečenia pridať, ale nezodpovedá za kompletné zabezpečenie. Je nutné doplniť overené bezpečnostné praktiky (napr. ošetriť útoky, správne nastaviť prístupové politiky atď.), inak hrozia problémy.
6. Nasadenie, vývoj, prevádzka a údržba
Samotný kód nestačí. Treba ho nasadiť na servery alebo do cloudu, nastaviť CI/CD pipeline, monitorovať beh aplikácie, riešiť výpadky. Pre mobilné appky je potrebné prejsť procesom publikácie na App Store/Google Play (ktorý má svoje pravidlá a trvá istý čas). Okrem toho, po spustení prichádzajú aktualizácie – nové verzie, opravy chýb, vylepšenia. Údržba je dlhodobý záväzok: odhaduje sa, že ročné náklady na udržiavanie a prevádzku appky tvoria ~20% pôvodných vývojových nákladov.
7. Zákaznícka podpora a feedback
Ak máte užívateľov, budete riešiť ich otázky, sťažnosti, požiadavky. Treba nastaviť kanály podpory, sledovať spätnú väzbu a reagovať úpravami v produkte. Toto je súčasť každodennej exekutívy produktu – niečo, na čo samotné naprogramovanie appky nepostačuje.
8. Marketing a akvizícia používateľov
“Postav appku a oni prídu” žiaľ neplatí. V aplikačných obchodoch sú milióny aplikácií a preraziť z davu si vyžaduje marketing. Štatistiky ukazujú, že obchody sú plné aplikácií s dobrým nápadom, ktoré však zapadli, lebo nemali rozpočet či stratégiu na získanie používateľov. Napríklad odhady naznačujú, že 67,8% mobilných appiek nemá ani 1000 stiahnutí a len mizivé promile sa stane virálnym hitom. Bez premysleného marketingu (či už SEO, sociálne siete, platená reklama, PR…) je šanca úspechu minimálna.
9. Biznis model a monetizácia
Pokiaľ cieľom nie je len hobby projekt, mala by appka zapadať do udržateľného biznis modelu. Monetizácia (príjmy z reklamy, predplatného, provízií a pod.) musí dávať zmysel. Mnoho aplikácií zlyhá, lebo nemajú premyslené, ako zarobia peniaze alebo aspoň ako zapadnú do širšieho biznisu firmy. Bez príjmov skôr či neskôr dôjde para aj keby technicky produkt fungoval.
AI vám možno napíše kód, ale nevyrieši za vás produktovú stratégiu, marketingový plán ani dlhodobú podporu zákazníkov. V praxi firmy, ktorým AI funguje, ju nespúšťajú len ako technológiu. Používajú ju tam, kde rieši reálne problémy, a zapájajú ju priamo do každodenného fungovania biznisu.
Napríklad MIT výskum z roku 2025 poukazuje, že až 95% generatívnych AI pilotných projektov vo firmách neprinieslo očakávaný efekt, často práve kvôli slabému prepojeniu na konkrétny workflow či podcenenému procesu integrácie.
Naopak, tých pár percent úspešných prípadov stavili na úzke zameranie na užitočný problém a dôkladnú exekúciu (vrátane partnerstiev, zapojenia koncových užívateľov atď.)
Štatistiky: drsná pravda o úspešnosti appiek
Štatistiky naznačujú, že drvivá väčšina mobilných aplikácií nedosiahne výraznejší úspech (zelený výsek – úspešné appky – tvorí len asi 0,5%)
Nie je to len otázka AI generovania. Celkovo startupy a aplikácie čelia tvrdým štatistikám:
- Analýza (2023) odhaduje, že len 0,5% spotrebiteľských mobilných aplikácií dosiahne úspech (definovaný napríklad ziskovosťou či trvalou používateľskou základňou). Inými slovami, 99,5% consumer appiek zlyhá alebo nedosiahne profit. V segmente podnikových (B2B) mobilných aplikácií sú šance o čosi lepšie – úspešných je asi 13%, neúspešných ~87%. Dôvodom vyššej úspešnosti B2B appiek je, že firmy obyčajne vyvíjajú apky s už existujúcim biznis modelom, kapitálom a konkrétnym využitím (napríklad na zefektívnenie interných procesov) .
- Gartner už v roku 2014 predpovedal, že menej než 0,01% všetkých spotrebiteľských mobilných aplikácií bude finančne úspešných. Hoci metodológia tohto odhadu bola úzko zameraná (a neskôr sa diskutovalo, že reálne číslo úspechu môže byť o trochu vyššie, faktom zostáva, že šanca preraziť medzi bežnými appkami je mizivá – rádovo jednotky promile.
- Viaceré zdroje uvádzajú, že 70–80% aplikácií zlyhá ešte predtým, než vôbec dosiahnu trh, alebo krátko po spustení. Dôvodom býva kombinácia technických zlyhaní, vyčerpania rozpočtu, nesprávneho nacenenia, či chýbajúceho dopytu na trhu.
Inak povedané, rýchlo „zbúchať appku“ väčšinou nestačí. Ak za tým nie je dobrý nápad, reálna potreba a ďalšia práca okolo, veľmi rýchlo sa zaradí medzi neúspešné projekty. Úspech zvyčajne nepríde hneď pri prvej verzii, ale až po viacerých úpravách, zmenách smeru alebo vďaka tomu, že produkt prináša skutočne výnimočnú hodnotu.
AI je skvelý pomocník, ale nie zázračný stroj na úspech
Buďme k AI kritickí v tom najlepšom zmysle slova. Moderné AI nástroje na generovanie kódu dokážu úžasne zvýšiť produktivitu vývojárov. Môžu znížiť bariéru pre nadšencov, ktorí chcú pretaviť nápad do funkčného prototypu. Mnohé rutinné úlohy vie AI výrazne urýchliť alebo dokonca kompletne automatizovať. Tento potenciál treba využiť – AI môže byť výborný sluha pre programátorov a malým tímom umožní spraviť viac práce za kratší čas.
Na druhej strane, AI nie je všemocná. Nedokáže (zatiaľ) plne nahradiť skúsenosti seniorného vývojára, najmä pokiaľ ide o produkčné nasadenie, architektúru a strategické rozhodnutia. Ako trefne poznamenal Matt Watson, stále potrebujeme inžiniera v okruhu, ktorý rozumie kompromisom, rozozná hraničné prípady a uvedomuje si náklady chyby v produkcii. AI vám nepostaví firmu ani nezabezpečí lojálnych zákazníkov. Dlhodobo úspešný produkt nepostavíte len na AI generovaní – treba okolo neho vybudovať všetko ostatné (procesy, tím, podporu, biznis).
Ak teda stretnete foundra, ktorý verí, že mu stačí vygenerovať appku v nejakom “vibe code” editore a za dva týždne má vyhraté, odporučte mu spomaliť. Reality-check: AI mu možno dodá kostru produktu rýchlo, ale skutočná práca sa začne až potom. Histórie úspešných aplikácií (či už B2C hitov alebo B2B služieb) ukazujú, že za každým “úspechom zo dňa na deň” sú mesiace až roky systematickej práce na vylepšovaní produktu, získavaní používateľov a budovaní dôvery. AI teda berme ako užitočný nástroj, nie skratku k sláve.
Doba rýchleho generovania appiek je vzrušujúca a určite uvidíme pribúdať projekty, ktoré by pred pár rokmi nevznikli. No kto chce uspieť, musí kombinovať rýchlosť AI s dôslednosťou a širokým záberom klasického podnikania. Len tak dokážeme z AI vyťažiť maximum ako z pomocníka, ktorý zrýchli náš beh, nie ako zázračný koberec, čo nás teleportuje do cieľa.
Uvedené štatistiky a citáty sú podložené aktuálnymi zdrojmi z odboru
