Internet bude i v roce 2026 dál trpět výpadky a AI je součástí problému

Pokud se rok 2025 jevil jako rok, kdy internet neustále selhával, rok 2026 se vyvíjí podobně. Výpadky, incidenty a produkční selhání již nejsou vzácnými událostmi, které překvapují inženýrské týmy. Stávají se stálou součástí moderního softwarového vývoje.

Data z nástrojů pro sledování výpadků, jako je IsDown.app, ukazují, že incidenty rostou od roku 2022, bez významného poklesu, a nezávislé průzkumy to potvrzují. Globální průzkum více než 1 000 CIO, CISO a síťových inženýrů ukázal, že 84 % organizací hlásilo rostoucí počet výpadků, přičemž více než polovina z nich zaznamenala nárůst o 10–24 % za pouhé dva roky.

ThousandEyes pozoroval podobnou nestabilitu, s ostrými měsíčními výkyvy, které naznačují udržení tlaku nahoru, spíše než izolované selhání. Nepleasantní závěr je, že systémy, na které se denně spoléháme, se stávají křehčími, nikoli odolnějšími, navzdory letům investic do cloudové infrastruktury, pozorovatelnosti a automatizace.

Když velké platformy selžou, dopad je okamžitý. Platby selžou, spotřebitelské aplikace zamrzne, interní nástroje se zastaví a celé dodavatelské řetězce pocítí dopad s odhady ekonomických ztrát, které běžně dosahují miliard. Například Amazon, lídr v e-commerce, připisuje nárůst incidentů — včetně téměř šestihodinového výpadku své webové stránky a nákupní aplikace tento měsíc — změnám podporovaným generativní AI. To vedlo společnost k naplánování technických schůzek pro hlubší analýzu nedávného nárůstu výpadků.

Po každém velkém výpadku se opakují stejné rozhovory o redundanci, multi-cloud strategiích a riziku koncentrace dodavatelů. Tyto diskuse jsou důležité, ale přehlížejí větší obraz.

Pokud poskytovatelé infrastruktury nejsou horší v tom, co dělají, a nástroje pokračují v zráním, proč incidenty stále rostou?

AI změnil, jak se software dodává

Jedna z největších změn, ke kterým dochází současně s tímto nárůstem výpadků, je šíření AI-pomocného softwarového vývoje. Nástroje pro kódování AI již nejsou experimentální. Jsou zabudovány do denních pracovních postupů, ať už v IDE nebo CLI, což usnadňuje generování kódu pomocí AI.

V celé branži se zvýšil počet pull requestů na vývojáře, přičemž některé analýzy ukazují zhruba 20% meziroční nárůst, protože AI urychluje výstup. Současně se incidenty na pull request zvýšily ještě rychleji, o více než 23 %.

Tato korelace není důkazem kauzality, ale je těžké ji ignorovat. AI neonly urychluje psaní kódu, ale mění tvar rizika. Většina týmů již narazila na stálý proud chyb v AI-pomocném kódu, které zkušení inženýři jsou přesvědčeni, že by sami nezpůsobili.

Těmito chybami nejsou dramatické syntaxní chyby nebo zjevně rozbité změny. Jsou to jemné logické chyby, nesprávné konfigurace, chybějící zábrany a edge-case selhání, které vypadají rozumně na první pohled.

AI-generovaný kód často kompiluje čistě, prochází základními testy a vypadá věrohodně správně. Problém není, že AI vynalézá nové typy chyb. Je to, že produkuje známé chyby častěji a v měřítku, které přetíží stávající procesy revize a QA.

Co data ukazují, když AI píše více kódu

Nedávno jsme analyzovali stovky open-source pull requestů, abychom pomohli dát čísla za tuto intuici v naší Zprávě o stavu AI vs. lidské generaci kódu. Když byly změny spoluvytvořené AI srovnány s lidskými pull requesty a normalizovány podle velikosti, AI-pomocné PR obsahovaly zhruba 1,7krát více problémů celkem.

Více znepokojivé je, že také ukázaly 1,4–1,7krát více kritických a hlavních problémů. Problémy s logikou a korektností, včetně vadného toku řízení, nesprávného použití závislostí a konfiguračních chyb, byly asi o 75 % častější. Mezery v zpracování chyb, jako jsou chybějící null kontroly, neúplné výjimky a chybějící zábrany, se objevily téměř dvakrát častěji.

Bezpečnostní problémy se také zvyšovaly, přičemž některé kategorie se vyskytovaly až 2,7krát častěji, zejména kolem zpracování přihlašovacích údajů a nesafe objektových referencí. Problémy s konkuritou a korektností závislostí se také zvýšily zhruba dvakrát.

Lidé dělají stejné chyby, ale když je zapojeno AI, tyto chyby se vyskytují častěji, napříč větším kódovým základem a rychlostí, která překonává tradiční kódovou revizi. Tyto jsou přesně ty typy chyb, které pravděpodobně projdou rychlou revizí a později se projeví jako bezpečnostní incidenty nebo výpadky v produkčních prostředích.

Co rozhoduje, zda se rok 2026 bude lišit

Z bezpečnostního hlediska je tato tendence obtížně ignorovatelná. Logické chyby, nesafe výchozí hodnoty a konfigurační chyby rozšiřují útočný povrch, i když žádná jednotlivá zranitelnost sama o sobě nevypadá kатаstrofálně. Mezery v zpracování chyb a chyby závislostí zvyšují pravděpodobnost, že selhání bude mít za následek kaskádovitý efekt, místo aby se bezpečně degradovaly.

Silná izolace, least-privilege provedení, krátkodobé přihlašovací údaje a šifrování mohou omezit dopad, pokud něco půjde špatně, ale nemohou kompenzovat chyby, které byly zavedeny dříve ve vývoji. Bezpečnost a spolehlivost již nejsou pouze otázkou infrastruktury a jsou přímým důsledkem toho, jak je software postaven, revidován a testován.

Internet bude i v roce 2026 dál trpět výpadky, pokud tento nesoulad zůstane. To není argument proti AI, protože AI je již zde a nebude odstraněno. Týmy, které budou nejlépe zvládat, nebudou ty, které se AI vyhýbají, ale ty, které přizpůsobí své zábrany AI.

To znamená, že je třeba poskytnout dostatečné prostředky pro revizi a QA týmy pro vyšší výstup, přesunout testování a validaci dříve ve vývoji, být explicitní ohledně toho, které AI-generované problémy si zaslouží hlubší prozkoumání, a zacházet s AI-pomocným kódem jako s vyšším-variančním vstupem, nikoli jako důvěryhodným výstupem.

Lekce je jednoduchá: nemůžete se vyhnout odpovědnosti automatizací. Když AI píše více kódu, týmy potřebují čas, nástroje a personál pro revizi více kódu, ne méně. Další fáze inovací AI nebude definována tím, jak rychle se kód generuje, ale tím, jak sebevědomě lze kód dodávat.

Revize je nyní úzkým místem

AI dramaticky zvýšila kapacitu generování kódu. Neautomaticky však zvýšila kapacitu revize. Tato mezera vytváří riziko. Další fáze přijetí AI nebude definována tím, jak rychle se kód generuje. Bude definována tím, jak sebevědomě mohou týmy kód dodávat.

To znamená:

• Poskytnout dostatečné prostředky pro revizi a QA pro vyšší výstup, ne nižší.
• Přesunout validaci dříve ve vývoji.
• Zvýšit signál v pull requestech, aby se recenzenti soustředili na to, co je důležité.
• Zacházet s AI-pomocným kódem jako s kódem, který si zaslouží hlubší prozkoumání, nikoli lehčí dohled.

Internet nemusí dál trpět výpadky. AI není kořenovým problémem, nerevidovaný AI-generovaný kód ano. Pokud AI bude psát rostoucí podíl produkčního softwaru, něco stejně důkladného musí kód revidovat, než bude dodán.

To je přesně proč AI kódové revize se stávají základním infrastrukturním prvkem, nikoli volitelným nástrojem. Platformy, jako je CodeRabbit, vkládají kontextově-aware AI revize přímo do Git pracovního postupu, pomáhají týmům chytit logické chyby, bezpečnostní mezery a edge-case selhání, než se stanou incidenty.

Protože pokud se generování kódu zvyšuje, revize musí také zvyšovat.

V opačném případě bude rok 2026 vypadat přesně jako rok 2025 – pouze rychleji.