Představte si špičkového softwarového inženýra v jedné z největších firem planety. Místo toho, aby trávil dlouhé hodiny v kanceláři shrbený nad monitorem a mravenčí prací skládal digitální základy aplikace, dnes už jen udílí instrukce svému virtuálnímu „kolegovi,“ kterého pohání umělá inteligence. Radikální posun v kultuře práce popsal spoluředitel Spotify Gustav Söderström během nedávného konferenčního hovoru k finančním výsledkům za závěr roku 2025.

„Naši nejlepší inženýři od prosince nenapsali jediný řádek kódu,“ prohlásil Söderström s hrdostí. Ještě před dvěma lety by taková slova zřejmě vyvolala mezi investory nejistotu a působila spíše jako varování. Dnes jde podle šéfa společnosti o důkaz efektivity a technologického náskoku, kterým se švédská platforma pyšní.

Tempo, kterým se Spotify v posledních měsících mění, je skutečně pozoruhodné. Podle údajů, které nedávno prezentoval americký server TechCrunch, vypustila firma jen za uplynulý rok do světa více než 50 nových funkcí. A pro běžného uživatele nejde jen o drobné opravy, ale skutečné novinky.

Mluvit lze například o letošní inovaci pod názvem „Prompted Playlists“, která předplatitelům služby Spotify sestaví hudební mix na základě jednoduchého textového přání či popisu nálady, nebo o nástroji „Page Match“, jenž pomáhá milovníkům knih najít ideální soundtrack k četbě. Zatímco dříve by vývoj takových komplexních nástrojů trval měsíce a vyžadoval armádu programátorů, dnes na jejich přípravu stačí neúnavné algoritmy systému s hravým názvem Honk.

Honk je sofistikovaná interní platforma firmy, která umožňuje inženýrům ze Spotify měnit a nasazovat kód v reálném čase a na dálku. Využívá k tomu sílu generativní umělé inteligence, konkrétně pokročilý model Claude Code od společnosti Anthropic.

Honk má zásadní dopad na běžnou pracovní rutinu moderního vývojáře ze Spotify. Podle Söderströma dnes inženýr ráno nastoupí do metra a místo sledování sociálních sítí si během cesty do práce otevře v mobilu Slack, komunikační aplikaci, kterou používá většina firem. Pak napíše svému AI agentovi stručný pokyn: „Oprav tuto chybu v přehrávači“ nebo „Přidej tlačítko pro sdílení textu písně do verze pro iOS“.

A než vlak dorazí do cílové stanice, umělá inteligence úkol zpracuje, napíše kód a pošle vývojáři hotovou verzi aplikace k revizi. Ten ji na displeji telefonu zkontroluje, schválí a později odešle mezi stamiliony uživatelů. Celý cyklus vývoje se tak může uzavřít dřív, než si dotyčný stihne v kanceláři sundat batoh ze zad.

Od zedníků k architektům

Proměna programátorské agendy přirozeně vyvolává otázku, zda pro firmu nepřestávají být důležití. Navzdory inovacím je však Spotify stále kolosem s více než 670 miliony uživatelů, a i drobná chyba v kódu může způsobit celosvětový výpadek i obrovské finanční ztráty. V takovém měřítku si firma nemůže dovolit umělé inteligenci slepě důvěřovat. A právě proto stále potřebuje zkušené IT specialisty, kteří dokážou její výstupy kontrolovat.

Vedení technologického obra zároveň uklidňuje, že role člověka nezaniká, nýbrž se posouvá na vyšší úroveň. Místo „digitálních řemeslníků“, kteří skládají jednu cihlu kódu na druhou, se z inženýrů stávají architekti. A ti už neřeší, jak samotný kód napsat, ale soustředí se na to, co má dělat a jak má celý systém fungovat. Inženýr v tomto procesu není pasivním pozorovatelem, ale informovaným dozorem a garantem kvality, který dohlíží na to, aby AI neudělala chybu.

Přesto se nad oborem vznáší stín pochybností. Pokud AI zvládne práci, na kterou dříve bylo potřeba deset lidí, budou firmy tyto zaměstnance dál platit? Spotify se zatím k otázce propouštění v přímé souvislosti s umělou inteligencí nevyjádřilo. Právě to však nadále zůstává jedním z největších otazníků pro budoucnost technologického trhu práce.

Zároveň platí, že i když Spotify využívá externí technologie, například model Claude, buduje si vlastní strategickou výhodu. Umělou inteligenci trénuje na unikátních datech o vkusu svých uživatelů.

Söderström zdůraznil, že běžná AI se sice může naučit fakta z internetu, ale bez specifických uživatelských dat nikdy nepochopí jemné kulturní rozdíly v hudbě. A právě to může být v praxi, například při doporučování skladeb, zásadní handicap.

„Pokud se zeptáte, co je hudba na cvičení, dostanete od každého jinou odpověď,“ vysvětlil ředitel. Spotify však díky nasbíraným datům dokáže vyvodit konkrétní vzorce: zatímco v USA v posilovnách dominuje hip-hop, ve Skandinávii je to heavy metal a v Evropě elektronická taneční hudba. Taková data, úzce propojená s emocemi i kulturou, běžná umělá inteligence přes vyhledávač jednoduše nezíská. Má je jen Spotify, a právě na nich staví trénink vlastních modelů. „A tohle je teprve začátek,“ uzavřel Söderström.