Proč programování ztrácí status „zlatého standardu“ ve prospěch GenAI

Generativní umělá inteligence přepisuje seznam technické kariéry. Programování, kdysi zlatý standard pro vysoce placená zaměstnání, je nyní vnímáno jako sekundární dovednost, která je pro budoucí pracovní sílu „méně nezbytná“. Protože učení umělé inteligence je přístupnější pro začátečníky, narušení tradičního kódování se znásobilo. Vzhledem k tomu, že role AI/ML mají výrazně vyšší platy než standardní vývojářské práce, přechod v tomto odvětví pouze nabírá na rychlosti. Výše uvedené závěry vycházejí z dokumentu Světového ekonomického fóra „Nové ekonomické dovednosti: budování umělé inteligence, dat a digitálních schopností pro růst“.

Graf 1: Vývoj dovedností, 2025–2030

Mezi lety 2025 a 2030 prochází globální soubor dovedností radikálním posunem. Zatímco kdysi dominantní dovednosti, jako je programování, matematika a výuka, ustupují na důležitosti, „AI & Big Data“ a „Creative Thinking“ se dostávají do centra pozornosti jako základní požadavky do budoucna. Uprostřed této změny zůstává technologická gramotnost – definovaná jako schopnost přizpůsobit digitální nástroje k řešení skutečných problémů – kritickým přínosem pro moderní pracovní sílu.

Graf 2: Průměrná doba učení

Vzhledem k tomu, že umělá inteligence a velká data vyžadují méně než polovinu vyučovacích hodin programování, aby dosáhli začátečnické odbornosti, technologické prostředí se rychle mění. Tento přechod je řízen mladými vyzyvateli, kteří vstupují na pole tvrdě a rychle a využívají svou hbitost k zvládnutí nových nástrojů mnohem rychleji než zavedená pracovní síla. Graf ukazuje průměrné hodiny učení potřebné k dosažení různých úrovní pokročilosti.

Graf 3: Celkový počet hodin učení

Graf ukazuje hodiny strávené učením AI a Big Data a programováním v Courseera, 2020–2025. Zatímco dovednosti v oblasti umělé inteligence a velkých dat lze získat za poloviční čas, než se naučíte programovat, data Coursera z roku 2025 odhalují zajímavý trend: celkový počet hodin strávených učením souvisejícím s AI je šestkrát vyšší než u programování. Tento explozivní růst signalizuje enormní posun v pracovní síle, protože miliony studentů se soustředí na umělou inteligenci, aby si zajistili svou kariéru do budoucna.

Graf 4: AI vs GenAI

V rámci širší oblasti umělé inteligence zaznamenalo učení specifické pro Gen AI explozivní růst. Po počátečním nárůstu během pandemie COVID-19 se zájem o kompetence AI prudce zrychlil od začátku roku 2022. Vznik Gen AI přinesl výrazný posun v globálním prostředí talentů: zatímco základní dovednosti AI pokračovaly v neustálém rozšiřování, poptávka po Gen AI po vydání ChatGPT prudce vzrostla.

Graf 5: Kapacita transformace dovedností

Graf ukazuje schopnost GenAI transformovat danou dovednost jako podíl všech podrobných dovedností v každé skupině dovedností. Analýza 2 900 dovedností Indeed (červenec 2025) prostřednictvím GPT-4.1 a Claude 4 odhaluje, že programátorské dovednosti jsou nejzralejší pro transformaci, protože GenAI automatizuje rutinní úkoly. Naopak technologická gramotnost zůstává do značné míry chráněna, protože se opírá o lidský úsudek a přizpůsobení. Tato odlišnost vyžaduje budování pokročilých odborných znalostí AI pro správu systémů a zároveň podporu široké digitální plynulosti, aby bylo možné tyto nástroje aplikovat na výzvy reálného světa.

Graf 6: Medián mezd (2019–2025)

Graf ukazuje sedmiměsíční klouzavý průměr průměrných mezd napříč různými úrovněmi dovedností. Zatímco střední platy pro všechny digitální role od roku 2019 stoupaly, mzdy AI/ML zaznamenaly průlomový nárůst od roku 2023. Pro srovnání, platy za data a programování zaznamenaly pouze mírný růst.