OSA 2 — PROJEKT · AI PROJECT READINESS

Nestačí, aby AI uměl vývojář — připravený musí být i projekt

I ten nejlepší AI-native tým narazí, když je projekt v nepořádku. Druhá osa auditu proto vyhodnocuje, nakolik je váš projekt připraven na efektivní a bezpečný AI vývoj — ne z dojmů z porady, ale z faktů: 39 kontrol oblasti Vývoj, hodnocených z kódu a repozitáře. Checklistem, kterým pravidelně vyhodnocujeme vlastní projekty.

39

kontrol auditu — oblast Vývoj, z kódu a repozitáře

77

položek interního checklistu, ze kterého audit vychází

pravidelně

vyhodnocujeme na vlastních projektech

V kostce

Výsledkem je poctivý obraz projektu: nižší riziko, předvídatelné delivery a jasno v tom, co brzdí agenty. Checklist není teoretický konstrukt pro audit — je to nástroj, kterým pravidelně vyhodnocujeme vlastní projekty, čtený optikou připravenosti na AI vývoj.

⚙️ Jak to funguje

Checklist má 77 kontrol napříč všemi odděleními — projektovým managementem, analýzou, QA i vývojem. Na vlastních projektech je vyplňujeme pravidelně; je to jeden ověřený zdroj dat o stavu projektu. AI Project Readiness je pak podmnožina těchto kontrol, čtená optikou toho, co AI agenti pro efektivní a bezpečnou práci potřebují. Audit na váš projekt aplikuje jeho Dev část — 39 kontrol oblasti Vývoj, kterou lze celou vyhodnotit ze zdrojového kódu, repozitáře a CI; procesní oblasti (analýza, PM, procesní QA) z kódu posoudit nelze, a audit je proto nehodnotí.

Celý mechanismus v jednom obrázku: ze sbíraných faktů se čte připravenost na AI vývoj a vrací se do projektu jako cílené zlepšení — v uzavřené smyčce.

Stejná logika jako u projektu obecně

Připravenost na AI vývoj sleduje stejnou logiku jako připravenost projektu obecně: čím zdravější a lépe popsaný projekt, tím víc z něj AI agenti bezpečně vytěží.

📊 Jak se kontroly hodnotí

Hodnotí se celé řešení / celý projekt, ne jedna izolovaná mikroslužba. Cílem je vyplnit všechny položky. Co nelze doložit, označí se jako nerelevantní — nevymýšlí se. Každá kontrola má jednu ze čtyř hodnot; rozdělení nesplněných kontrol podle vlivu je přitom klíčové pro prioritizaci — říká, co můžete napravit sami a kde je potřeba někdo další:

Hodnota	Význam
✅ OK	Relevantní a splněna.
🟨 Není OK, mimo váš vliv	Nesplněna, náprava mimo kontrolu týmu.
🟥 Není OK, ve vašem vlivu	Nesplněna, náprava je v rukách týmu.
➖ Nerelevantní	Nevztahuje se na projekt / nelze doložit.

Na vlastních projektech za vyplnění své sekce ručí příslušné oddělení (PM, analýza, QA, vývoj) a nad vším dohlíží Project Lead — díky němu nezůstane žádná sekce prázdná a data zůstávají důvěryhodná.

🔁 Rytmus a výstupy — jak checklist žije u nás

Checklist není jednorázový snímek, ale motor postupného zlepšování. Na vlastních projektech se vyplňuje pravidelně, takže místo jednoho čísla je vidět trend — kam se projekt vyvíjí a kde vázne. Každé kolo přináší tři konkrétní výstupy, každý pro jiné publikum:

🤝

Pro klienta

Srozumitelný přehled stavu projektu — bez přikrášlování, s jasně pojmenovanými riziky.

📈

Pro vedení

Trend, kritické položky a přehled napříč projekty — podklad pro rozhodování, ne dojmy.

🛠️

Pro tým

Konkrétní zlepšovací úlohy s ownerem a termínem — z hodnocení se rovnou stává práce.

Tím se z pravidelného hodnocení stává řízené zlepšování: je vidět, kde projekt stojí, kam se hýbe a co s tím udělat příště. Audit vašeho projektu je jedno kolo této smyčky — snímek stavu s prioritizovanými zjištěními.

🤖 Co audit na projektu hodnotí

AI-ready projekt se pozná podle podmnožiny kontrol, které přímo rozhodují, jak dobře v projektu pracují AI agenti. Audit je vyhodnocuje napříč několika oblastmi:

🏗️

Architektura

Systém je pro agenta čitelný a předvídatelný.

💻

Vývoj

Projekt se dá spolehlivě spustit, ověřit a měřit.

🧭

Kontext pro AI agenty

Agent má odkud čerpat pravidla i vzory.

🔀

Správa zdrojového kódu

Změny procházejí kontrolovaným tokem.

⚙️

Automatizace (CI/CD)

Kvalitu hlídá pipeline, ne člověk ručně.

🔒

Bezpečnost a provoz

Rizikové operace i provoz jsou pod kontrolou.

🧪 Ukázka kontrol (ilustrační)

Namátkou několik položek, které audit u projektu ověřuje:

• Konvence a technická dokumentace jsou ve strojově čitelném formátu pro AI.
• Repozitář obsahuje agentní instrukční soubor s pravidly a konvencemi projektu.
• Automatizované testy běží lokálně, deterministicky a jsou vynucené v CI.
• Rizikové operace (migrace dat, destruktivní příkazy) mají jasně oddělený postup.

Čím víc těchto kontrol projekt splňuje, tím víc z něj AI agenti bezpečně a rychle vytěží.

🧭 Kam dál

• Osa 1 — lidé — druhá polovina auditu: zralost práce s AI u vývojářů.
• Kam se dá dojít — co připravený projekt umožňuje, na naší vlastní praxi.
• Kdo audit provádí — firma za metodikou a jak začít.