V nové epizodě podcastu Restart Systému vítáme Kristýnu Jahnovou, Director of Engineering ve společnosti Gen, technologické firmě zaměřené na bezpečnost. Prošla PwC i Microsoftem, začínala jako projektová manažerka a dnes řeší AI transformaci a adopci v mezinárodní engineeringové organizaci včetně PMO týmu.

AI nám v mnoha firmách zrychlila psaní kódu, a přesto pořád nestíháme. Proč se rychlejší vývoj nemusí promítnout do rychlejšího dodání, vyšších tržeb ani klidnějších dnů? Společně s Mírou a Davidem rozebíráme, kde se v procesu tvoří úzká hrdla, jak se mění práce s kontextem a proč „nestíháme“ i přes AI.

👉 Probereme:

• Rozdíl mezi efektivitou a produktivitou: kde po zrychlení kódování vznikají fronty (produkt, kvalita zadání, code review) a proč může AI review paradoxně prodloužit time to merge

• Analogii s elektrifikací továren a proč se přínos nové technologie projeví s velkým zpožděním

• Proč lidé s AI nestíhají: víc práce, rozmazaná hranice mezi prací a volnem, kognitivní únava a „honba za tokeny“

• Jak měřit práci inženýrů a AI adopci bez iluzí, proč metriky nesvazovat s KPI a co ukazují contribution v gitu

• Kde dnes AI pomáhá projektovému řízení a proč kvalitního projektáka zatím nenahradí

• Riziko, které se často přehlíží: nepředvídatelná cena tokenů, závislost na vendorech a obtížné měření návratnosti

Epizoda je pro IT manažery, vedoucí vývoje a produktu, CTO, project a delivery manažery i všechny, kdo ve firmě zavádějí AI a ptají se, proč se rychlost nepřevádí na výsledky. Dostanete konkrétní příklady z praxe velké firmy a pár nepohodlných otázek, které je dobré si položit dřív, než nasadíte „třicet agentů na všechno“.

🔗 Sledujte nás na LinkedIn pro další inspiraci a zákulisní pohledy:

• Míra Fuksa (Coding Bear): https://www.linkedin.com/in/miroslavfuksa/

• David Šimůnek: https://www.linkedin.com/in/simunek/

🌐 Všechny epizody najdete také na:

https://codingbear.com/podcast