Ohrožení IT vývojáři? Dřív možná vyhynou konstruktéři

Konstruktéři soutěžili, kdo navrhne nejlehčí úchyt motoru. Vítězný návrh dali AI – a ta srazila hmotnost téměř o pětinu.

Britská firma PhysicsX zveřejnila demonstraci svého AI systému, který dostal zadání na vylepšení titanového držáku proudového motoru. Cílem bylo navrhnout co nejlehší výrobek, který ještě splní předepsané pevnostní limity.

Nešlo o vývoj „na zelené louce“: umělá inteligence dostala skutečné návrhy ze soutěže konstruktérů, s úkolem vylepšit je. Výsledek překvapil. AI změnila samotnou geometrii součástky – a hlavně, úspora hmotnosti nebyla jen pár procent, ale závratných 18,5 procenta.  

Potvrdilo se, že AI je schopna invenční konstruktérské činnosti. Je to vidět na způsobu, jakým upravila vítězný návrh ve zmíněné soutěži. Ten je na ilustračním obrázku nahoře; vpravo je výsledek optimalizovaný umělou inteligencí. Vlevo dole je pro zajímavost příklad návrhu, který v soutěži vykázal extrémně nízkou hmotnost (zhruba o další pětinu), ale těsně nevyhověl pevnostním parametrům požadovaným v zadání.

Psali jsme

Pracují 24 / 7. Nahradí roboti lidi?

Očekává se, že do roku 2025 proniknou roboti a umělá inteligence (AI) do našeho každodenního života. To by mohlo mít obrovský dopad hned…

29. 08. 2024

Ekonomika

Z obrázku je vidět, že AI neudělala jenom nějaké dílčí úpravy, ale v podstatě rozdělila nosník na dva segmenty spojené jen minimem materiálu.

Nechme stranou otázku, do jaké míry to je intuitivní – ale asi moc ne, protože jinak by přece zvítězil právě takový design. Soutěž to totiž byla reprezentativní: šlo o GE Jet Engine Bracket Challenge, jíž se zúčastnilo 320 konstruktérů z 56 zemí, kteří vytvořili na 700 návrhů. (Pro pořádek: pořadatel tvrdí, že na tom všichni dohromady spálili 14 člověkoroků. Dva týdny na jednoho konstruktéra se ale zdá moc, když se soutěžilo o 20 tisíc dolarů, z toho pro vítěze sedm tisíc...)

V každém případě platí, že AI vzala solidní řešení, připravené pro nasazení, a zásadně ho vylepšila.

Job seekers in the U.S. and many other nations face a tough environment. At the same time, fears of AI-caused job loss have — so far — been overblown. However, the demand for AI skills is starting to cause shifts in the job market. I’d like to share what I’m seeing on the ground. First, many tech companies have laid off workers over the past year. While some CEOs cited AI as the reason — that AI is doing the work, so people are no longer needed — the reality is AI just doesn’t work that well yet. Many of the layoffs have been corrections for overhiring during the pandemic or general cost-cutting and reorganization that occasionally happened even before modern AI. Outside of a handful of roles, few layoffs have resulted from jobs being automated by AI. Granted, this may grow in the future. People who are currently in some professions that are highly exposed to AI automation, such as call-center operators, translators, and voice actors, are likely to struggle to find jobs and/or see declining salaries. But widespread job losses have been overhyped. Instead, a common refrain applies: AI won’t replace workers, but workers who use AI will replace workers who don’t. For instance, because AI coding tools make developers much more efficient, developers who know how to use them are increasingly in-demand. (If you want to be one of these people, please take our short courses on Claude Code, Gemini CLI, and Agentic Skills!) So AI is leading to job losses, but in a subtle way. Some businesses are letting go of employees who are not adapting to AI and replacing them with people who are. This trend is already obvious in software development. Further, in many startups’ hiring patterns, I am seeing early signs of this type of personnel replacement in roles that traditionally are considered non-technical. Marketers, recruiters, and analysts who know how to code with AI are more productive than those who don’t, so some businesses are slowly parting ways with employees that aren’t able to adapt. I expect this will accelerate. At the same time, when companies build new teams that are AI native, sometimes the new teams are smaller than the ones they replace. AI makes individuals more effective, and this makes it possible to shrink team sizes. For example, as AI has made building software easier, the bottleneck is shifting to deciding what to build — this is the Product Management (PM) bottleneck. A project that used to be assigned to 8 engineers and 1 PM might now be assigned to 2 engineers and 1 PM, or perhaps even to a single person with a mix of engineering and product skills. The good news for employees is that most businesses have a lot of work to do and not enough people to do it. People with the right AI skills are often given opportunities to step up and do more, and maybe tackle the long backlog of ideas that couldn’t be executed before AI made the work go more quickly. I’m seeing many employees in many businesses step up to build new things that help their business. Opportunities abound! I know these changes are stressful. My heart goes out to every family that has been affected by a layoff, to every job seeker struggling to find the role they want, and to the far larger number of people who are worried about their future job prospects. Fortunately, there’s still time to learn and position yourself well for where the job market is going. When it comes to AI, the vast majority of people, technical or nontechnical, are at the starting line, or they were recently. So this remains a great time to keep learning and keep building, and the opportunities for those who do are numerous! [Original text; //t.co/zbIhZHfCC0 ] — Andrew Ng (@AndrewYNg) February 10, 2026

Budoucnost konstruktérů

V demonstraci šlo o úpravu existujícího řešení, ale AI systémy typu PhysicsX mají největší přínos v tom, že staví na hlavu stávající postup práce při konstruování. Těžiště problému se přesouvá do zadání: jaké požadavky má výsledné řešení splňovat. Jakou životnost má mít, jaký je limit na výrobní náklady a podobně. Ale pozor: nikoli, jaké zatížení musí součástka vydržet. AI totiž klidně může navrhnout rozdělení funkce mezi dva držáky.

Co to znamená? Možná to, že první „modré límečky“, které AI nahradí, nebudou programátoři, ale konstruktéři.

Dávalo by to smysl: zatímco počítačové programy a aplikace – aspoň ty, s nimiž pracují lidé – fungují v nekonečně variabilním prostředí, konstrukce a mechanismy jsou přesně omezeny fyzikou. Na IT řešení může mít každý uživatel jiný názor, ale držák motoru mechanické nároky buď splňuje, nebo ne. A dá se přesně zvážit, jeho výrobní náklady se dají přesně spočítat – a tak dál. Za takových podmínek se využití umělé inteligence k navrhování konstrukčních prvků přímo nabízí.