Newsletter

Zhruba jednou měsíčně vám pošlu tipy na programování, AI nástroje a digitální dovednosti. Dozvíte se i o tom, co zrovna chystám, co je nového u mých kurzů a co ode mě můžete dostat zdarma.

Níže si můžete přečíst ukázky toho, o čem píšu.

Základy programování se vyplatí, i když nikdy nepřejdete do IT

V minulém newsletteru jsem psala o tom, jestli má v době AI smysl učit se programovat. 88 % z vás v anketě odpovědělo, že ano.

Dnes vám chci ukázat, jak to vypadá v praxi. Na příběhu jednoho člověka.

Radim se programováním neživí

„Rád bych se naučil programovat, abych to mohl využít v práci pro automatizaci jednoduchých úkolů."

Takhle Radim, který pracuje jako advokát, popsal svou motivaci, když do kurzu nastupoval. Žádná kariérní změna, žádný sen o práci v IT. Prostě chtěl, aby mu počítač víc pomáhal.

A jak to dopadlo?

„Programování mě neživí a vím, že mě živit nebude. Beru jej jako možnost pro zvýšení efektivity v práci, kterou dělám."

Na první pohled to vypadá, že se nic nezměnilo. Radim nedal výpověď, nepřešel do IT, nedostal povýšení. Ale změnilo se něco jiného.

Co se vlastně změnilo

„Kurz mi pomohl pochopit, jak funguje AI, ale hlavně programátorské myšlení — tedy jak fungují algoritmy a jak s tím pracovat při programování."

Programátorské myšlení. To je to, o čem jsem psala v minulém newsletteru, když jsem říkala, že základy vás nenaučí jen syntaxi jazyka. Naučí vás způsob, jakým přistupujete k problémům. Jak velký problém rozložit na menší části. Jak přemýšlet o tom, co se může pokazit.

Radim to dnes používá každý den: „AI programy používám docela často a velice mi pomáhá, že vím jak fungují, co od nich očekávat a jaké jsou limity."

Všimněte si té poslední části. Vím, jaké jsou limity. To je věc, kterou spousta lidí, kteří AI používají, nemá. Zadají AI úkol, dostanou odpověď a věří jí. Radim ví, kdy věřit a kdy ne.

Jak dnes pracuje

„Vymyslím si, jak chci aby program fungoval a vytvořím pseudokód. Díky tomu už v Codexu vytvořím funkční program, který už jen doladím."

Pseudokód je postup napsaný vlastními slovy. Žádný programovací jazyk, žádná speciální pravidla. Jen popis: nejdřív udělej tohle, pak tohle, a pokud se stane tohle, udělej tamto.

Radim si nejdřív rozmyslí, co chce. Pak to popíše. A pak to AI dotáhne do funkční podoby. Není to tak, že by AI řekl „udělej mi program" a doufal, že to bude fungovat.

„Bez kurzu bych asi vynechal tu první a nejdůležitější část a ani s pomocí AI bych nedokázal vytvořit to, co chci."

Ta první a nejdůležitější část je právě to rozmyšlení. Vědět, co chcete, dřív než to zadáte AI.

„Zároveň se i dívám do vytvořeného kódu, abych viděl jak to funguje."

To je druhá věc. Nejen zadat, ale i zkontrolovat. Podívat se, co AI udělala, a pochopit proč.

Proč to funguje

Radim není výjimka. Ale jeho příběh ukazuje něco důležitého: nepotřebujete měnit kariéru, abyste měli z programování užitek. Nepotřebujete se stát programátorem. Stačí pochopit, jak počítač a AI přemýšlí, a najednou s nimi umíte pracovat úplně jinak.

Jak sám říká: „Doufám, že jak bude více času, tak se mi podaří postoupit o úroveň výše a nějaký jednoduchý program si napíšu sám a AI bude spíše pro ladění a hledání chyb."

Radim prošel mým kurzem Python a AI. Video lekce z tohoto kurzu jsou základem Konečně Python, self-paced verze, kterou dnes nabízím. Formát je jiný (studujete vlastním tempem, bez workshopů), ale způsob výuky zůstává stejný.

Na konci kurzu pokládám studentům několik otázek. Dvě z Radimových odpovědí:

Změnil kurz něco v tom, jak pracuješ s technologiemi? Co ti na mém stylu výuky nejvíc sedělo?

Tip: Rozmyslete si postup, než ho zadáte AI

Radim zmínil jednu věc, která se dá použít úplně mimo programování: nejdřív si rozmyslet postup, pak teprve zadat AI.

V programování se tomu říká pseudokód. Popis postupu vlastními slovy, krok za krokem, včetně situací, které se můžou pokazit. Žádný programovací jazyk, žádná pravidla. Prostě si napíšete: nejdřív udělej tohle, pak tohle, a pokud se stane tohle, udělej tamto.

Většina lidí AI řekne, co chce. Radim si nejdřív rozmyslí, jak k tomu dojít. A taky co by se mohlo pokazit. To je ten rozdíl.

Nemusíte programovat, abyste tohle mohli dělat. Dva příklady.

Plánování dovolené. Zadáte AI: „Kam jet v létě s dětmi?" Dostanete: Chorvatsko, Itálie, Řecko. Generický seznam, se kterým nic neuděláte.

Zkuste si místo toho napsat postup:

  1. Najdi místa do 6 hodin autem z Česka pro děti 4 a 7 let.
  2. Rozpočet na ubytování do 30 000 Kč na týden, ne přeplněné pláže.
  3. Ke každému místu napiš, co tam děti můžou dělat.
  4. Pokud je někde v létě plno, vyřaď to a navrhni alternativu.

Ten čtvrtý bod je klíčový. Řeknete AI, co dělat, když narazí na problém. Většina lidí tohle vynechá a pak se diví, proč dostali seznam plný Chorvatska v srpnu.

Příprava podkladů pro poradu. Zadáte AI: „Shrň mi tenhle dokument." Dostanete hezké shrnutí, které ale mohlo by to být lepší.

Zkuste místo toho:

  1. Projdi dokument a najdi tři hlavní body.
  2. Ke každému bodu napiš, co to znamená pro náš tým.
  3. Pokud v dokumentu chybí konkrétní čísla nebo termíny, upozorni mě.
  4. Na konec navrhni dvě otázky, které bych měla na poradě položit.

Zase ten třetí bod. Řeknete AI, co dělat, když něco chybí. Bez něj dostanete shrnutí, které vypadá kompletně, ale nemusí být.

Čtyři věty. Žádná speciální technika. Jen si rozmyslíte postup a řeknete, co dělat, když něco nejde podle plánu.

Má to vůbec smysl? 84 % vývojářů už používá AI — má smysl se učit programovat?

Pod mým YouTube videem se objevil komentář: „Má se nyní cenu Python ještě učit s ohledem na AI?"

Tuhle otázku dostávám čím dál častěji. A chápu ji — když AI umí napsat funkční kód za pár sekund, proč se trápit se základy?

Odpověď není jednoduchá. Záleží na tom, co od programování čekáte a jak rozumíte tomu, co AI vlastně umí a neumí.

Čísla, která mě zaujala

  • Python dosáhl historicky nejvyššího ratingu v indexu TIOBE (26,98 % v červenci 2025). Částečně i díky tomu, že je preferovaným jazykem pro AI a datovou vědu.
  • 84 % vývojářů už používá nebo plánuje používat AI nástroje (oproti 76 % v roce 2024).
  • Najímání čerstvých absolventů v největších tech firmách kleslo o více než polovinu od roku 2019.

Když čtu o poklesu juniorních pozic a rozmachu AI nástrojů, chápu, proč se lidi ptají: má vůbec smysl se učit programovat?

Co je vibe coding

Termín vymyslel Andrej Karpathy — jeden z nejznámějších odborníků na umělou inteligenci, který stál u zrodu ChatGPT a vedl AI výzkum v Tesle.

Jeho definice: „Buduji projekt, ale vlastně nekóduji — jen vidím věci, říkám věci, spouštím věci a většinou to funguje."

Klíčové slovo je „většinou". A taky to, co Karpathy nedořekl: on sám rozumí tomu, co AI generuje. Má desítky let zkušeností. Když něco nefunguje, ví proč. Většina lidí, kteří vibe coding zkouší, tuhle výhodu nemá.

Vibe coding vs AI asistované programování

Často se to plete, ale je to něco jiného.

Vibe coding: Řeknete AI, co chcete. Dostanete kód. Spustíte ho. Funguje? Super. Nefunguje? Řeknete AI, ať to opraví. Kód nekontrolujete, nerozumíte mu, doufáte, že to bude fungovat.

AI asistované programování: Píšete s pomocí AI, ale kód kontrolujete, testujete a rozumíte mu. AI je pomocník, ne autor.

Rozdíl není v tom, kdo kód napsal. Rozdíl je v tom, jestli víte, co ten kód dělá.

Kde vibe coding funguje

Pro spoustu věcí je skvělý:

  • Víkendový projekt, který nikdo jiný neuvidí
  • Rychlý prototyp, abyste si ověřili nápad
  • Osobní nástroj, který používáte jen vy
  • Jednorázový skript, který spustíte jednou a zahodíte

Kde vibe coding selhává

Problém nastane, když chcete víc. V květnu 2025 analyzovali bezpečnostní experti 1 645 webových aplikací vytvořených platformou Lovable. 170 z nich (asi 10 %) mělo bezpečnostní chyby umožňující přístup k osobním datům.

James Gosling, tvůrce Javy, to shrnul stručně: „Jakmile se váš vibe coding projekt jen trochu zkomplikuje, prakticky vždy to vybouchne."

AI generuje kód, který vypadá správně. Funguje, dokud všechno jde podle plánu. Jakmile se stane něco neočekávaného, kód na to není připravený — a vy nevíte proč, protože jste ho nekontrolovali. A pokud nevíte, na co se ptát, nezeptáte se.

Proč se základy stále vyplatí

Co se změní: Méně času budeme trávit psaním kódu od nuly. Víc času budeme trávit čtením, kontrolou a opravováním toho, co AI vygeneruje.

Základy programování vás nenaučí jen syntaxi jazyka. Naučí vás způsob myšlení:

  • Jak rozložit velký problém na menší části
  • Jak systematicky hledat chybu
  • Jak přemýšlet o okrajových případech
  • Jak číst a pochopit cizí kód

A nemusíte být programátor, aby vám to bylo k něčemu. V mém kurzu teď studuje analytička, která roky pracuje s velkými objemy dat v Excelu. Studuje tu specialistka na klinické studie. A CNC programátor ze strojírenství.

Základy programování nejsou jen pro budoucí programátory.

Co to znamená pro začátečníky

Pokud uvažujete o programování, neodrazujte se zprávami o konci profese. Ale buďte realisté v tom, co se od lidí dnes čeká.

Nestačí umět syntaxi jazyka. Musíte umět:

  • Číst a kontrolovat kód, který vygeneruje AI
  • Ptát se na správné otázky
  • Rozpoznat, kdy AI výstupu věřit a kdy ne
  • Otestovat výsledek, ne jen spustit a doufat

Myslím si, že základy programování zůstávají důležité. Možná důležitější než dřív. Ne proto, abyste psali kód od nuly, ale proto, abyste rozuměli tomu, co AI generuje.

Chcete dostávat podobné články?

Přihlaste se k newsletteru. Zhruba jednou měsíčně, bez spamu.