Dlouho jsem s nedůvěrou naslouchal tvrzením, že éra softwaru jako služby (SaaS) je odsouzena k zániku kvůli nástupu velkých jazykových modelů (LLM). Tato teorie spočívá v tom, že jelikož je SaaS čistě softwarový produkt, společnosti za něj platí proto, že je levnější si ho koupit, než jej vyvinout. S tím, jak LLM dramaticky snižují čas a náklady na tvorbu vlastního softwaru, by většina dodavatelů SaaS mohla zkrachovat, protože si týmy budou raději generovat potřebný software pro úkoly jako jsou tiketovací systémy, správu schůzek nebo CRM.
Moje skepse pramenila z přesvědčení, že SaaS, jako je například HR software, nabízí mnohem víc než jen pouhý software. Takové systémy udržují soulad s regulatorními požadavky (např. pravidla pro výplatu dovolených v různých zemích), zaručují správnost dat (např. výplatní pásky v souladu s místními předpisy) a průběžně se aktualizují s ohledem na změny v externím i interním prostředí. To vše mi přišlo jako příliš komplexní na snadné nahrazení generovaným kódem.
Nicméně, tento týden jsem na vlastní kůži zažil, jak neuvěřitelně snadné je nahradit určité typy SaaS pomocí LLM. Na svém webu jsem měl sekci s referencemi, která zobrazovala příspěvky z LinkedIn a X. K tomu jsem používal malou službu, za kterou jsem platil 120 dolarů ročně. Byl jsem zákazníkem čtyři roky a přihlašoval se tam nanejvýš jednou ročně, převážně kvůli získání roční faktury pro své účetnictví.
Moje poslední snaha získat fakturu se však ukázala jako frustrující. Fakturační sekce byla nefunkční a podpora mi zaslala nefunkční odkaz. Tato nefunkčnost, kdy jsem platil za službu s nefunkčním účtováním, byla pro mě spouštěčem k zamyšlení: proč platit za něco, co nefunguje, když bych to mohl vyřešit sám?
Můj konkrétní případ použití byl mnohem jednodušší než kompletní SaaS platforma: potřeboval jsem zobrazovat stávající reference podobným způsobem, snadno přidávat nové reference (např. ukládat je ve formátu JSON) a zajistit, aby to vizuálně vypadalo dobře. K mému překvapení, celý proces od začátku do konce mi zabral přesně 20 minut s nástrojem pro generování kódu na bázi AI.
Potřebujete pomoc s webem nebo aplikací?
Ozvěte se mi — do 24 hodin se Vám ozvu zpět s návrhem dalšího postupu.
Postupoval jsem přímočaře: nejprve jsem požádal AI, aby navrhla plán, jak odstranit závislost na třetí straně a hostovat všechny reference v mé kódové základně (repositář na GitHubu nasazený na Netlify). Plán jsem mírně upravil, aby byl modulární – reference byly v samostatném JSON souboru a generovaly se do HTML v rámci build procesu. Následně jsem tento build krok přidal lokálně i jako spouštěč buildu na Netlify, otestoval řešení, doladil uživatelské rozhraní a nasadil hotovou funkcionalitu. Výsledný vzhled byl vizuálně identický s předchozí verzí, avšak bez jakékoli závislosti na externí službě.
Co to znamená pro softwarové inženýry? Především to, že vývojáři jsou mnohem více zvyklí používat příkazovou řádku pro budoucí aktualizace než běžní uživatelé. Pro přidání budoucí reference nyní stačí zapojit AI agenta, který ji vloží do mé kódové základny, a já následně ověřím, že vše vypadá správně. Pro mě jako vývojáře to není problém, ale pro někoho méně zvyklého na ověřování výstupu kódu generovaného AI by to mohlo být složitější. Je také mnohem rychlejší pro vývojáře „přenést“ SaaS řešení, než pro kohokoli jiného, protože mají hlubší porozumění pro výběr správných frameworků a ladění uživatelského rozhraní. Upřímně řečeno, je to zábavné a zajímavé přepisovat funkce třetích stran, a takové projekty vřele doporučuji pro získání praktických zkušeností s těmito nástroji.