Według prognoz firmy doradczej Gartner do 2028 roku około trzy czwarte zespołów deweloperskich będzie korzystać z asystentów opartych na sztucznej inteligencji. Już teraz generatywna AI wyraźnie przyspiesza pracę — w wielu zadaniach, takich jak tworzenie standardowego kodu, testów czy dokumentacji, wzrost produktywności sięga od 20 do nawet 50 proc. W praktyce oznacza to krótsze cykle rozwoju oprogramowania i większą liczbę funkcjonalności dostarczanych w tym samym czasie. Również firmy IT z Europy Środkowej coraz szerzej wdrażają te rozwiązania, choć poziom ich zaawansowania jest bardzo zróżnicowany.
AI przydaje się na każdym etapie tworzenia oprogramowania
Nowa fala technologii zmienia jednak coś więcej niż tempo pracy. Sztuczna inteligencja przestaje być narzędziem wspierającym pojedyncze zadania i zaczyna przenikać cały cykl życia oprogramowania. AI wykorzystywana jest już nie tylko do generowania kodu, ale także do analizy wymagań biznesowych, projektowania architektury systemów, szacowania pracochłonności, testowania, tworzenia dokumentacji czy nawet wdrażania i utrzymania rozwiązań. Coraz częściej wspiera także obsługę klienta, analizę danych czy tłumaczenie produktów na różne języki.
Firmy łączą przy tym wyspecjalizowane narzędzia deweloperskie z wbudowaną AI z ogólnymi rozwiązaniami, takimi jak modele konwersacyjne. Kluczowe staje się nie tylko ich wykorzystanie, ale przede wszystkim zrozumienie ich możliwości i ograniczeń. Kolejnym krokiem ma być rozwój tzw. agentowej sztucznej inteligencji, która będzie w stanie samodzielnie realizować całe sekwencje zadań — zarówno w obszarze tworzenia oprogramowania, jak i operacji biznesowych.
Sztuczna inteligencja współtworzy kod. Nowy model pracy w IT
W praktyce AI coraz wyraźniej staje się elementem przewagi konkurencyjnej. Przedsiębiorstwa technologiczne wykorzystują ją do szybszego wyszukiwania informacji, optymalizacji kodu, wykrywania błędów czy identyfikowania wąskich gardeł w systemach. Jednocześnie podkreślają, że mimo rosnącej roli automatyzacji kluczowe decyzje wciąż należą do ludzi. Rola programisty nie znika — zmienia się jej charakter.
W bardziej zaawansowanych organizacjach AI nie tylko wspiera deweloperów, ale zaczyna współtworzyć kod i architekturę systemów. Coraz częściej pojawia się model pracy, w którym człowiek i algorytm działają wspólnie — od półautomatycznego generowania rozwiązań po częściową automatyzację całych etapów projektu. To zapowiedź nowego modelu pracy, w którym AI na stałe wchodzi do zespołów IT.
AI zmienia procesy i koszty, ale usługi IT nie stanieją.
Zmiany nie ograniczają się jednak do samego programowania. AI coraz szerzej wykorzystywana jest w zadaniach towarzyszących — od przygotowywania dokumentacji technicznej i ofert przez analizę wymagań aż po podsumowywanie spotkań czy tworzenie koncepcji technologicznych. W wielu firmach wspiera także analizę danych dotyczących działania systemów, wykrywanie anomalii oraz automatyzację procesów biznesowych. W efekcie przestaje być odrębnym projektem - staje się technologią „horyzontalną”, obecną w niemal każdym obszarze działalności.
Naturalną konsekwencją wzrostu produktywności jest pytanie o ceny usług IT. Choć pojedyncze zadania mogą być realizowane szybciej i taniej, nie oznacza to automatycznego spadku kosztów dla klientów. Wdrożenie AI wiąże się bowiem z dodatkowymi wydatkami — na narzędzia, infrastrukturę oraz transformację organizacyjną. Jednocześnie rosną oczekiwania klientów: projekty stają się bardziej złożone, a tempo ich realizacji przyspiesza. W efekcie ostateczna cena wciąż będzie zależeć przede wszystkim od relacji popytu i podaży.
Programiści staną się architektami systemów
W krótkim okresie cenniki wielu firm mogą pozostać stabilne, ponieważ człowiek nadal pełni rolę głównego operatora technologii. W dłuższej perspektywie można jednak oczekiwać większej dostępności usług i presji na obniżkę kosztów. Jednocześnie najbardziej zaawansowani specjaliści — potrafiący projektować architekturę systemów i zarządzać złożonymi środowiskami — mogą stać się jeszcze bardziej cenni i lepiej wynagradzani.
Największa zmiana ma jednak charakter strukturalny. Klasyczne role programistów ewoluują w kierunku architektów systemów oraz specjalistów odpowiedzialnych za ich integrację i działanie. Kluczowe stają się kompetencje związane ze zrozumieniem biznesu, projektowaniem rozwiązań oraz kontrolą jakości i bezpieczeństwa. Umiejętność efektywnej współpracy z narzędziami AI staje się jednym z najważniejszych atutów na rynku pracy.
Wygrają najszybsi, jeśli zadbają o jakość
Dla firm oznacza to konieczność inwestowania w rozwój kompetencji pracowników, ale też szansę na złagodzenie problemu niedoboru specjalistów, który od lat ograniczał rozwój branży. W dłuższej perspektywie zwycięzcami będą organizacje, które najszybciej i najskuteczniej nauczą się wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji.
Przedsiębiorstwa stoją dziś przed strategicznym wyborem: wdrażać AI ostrożnie czy postawić na szybszą transformację i uczyć się w trakcie. Coraz więcej wskazuje na to, że przewagę zdobędą zwolennicy drugiej opcji — pod warunkiem zachowania kontroli nad ryzykiem i jakością.
Sztuczna inteligencja zwiększa ryzyko w łańcuchu dostaw IT
Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI pojawiają się nowe wyzwania w całym łańcuchu dostaw IT. Firmy często nie mają pełnej wiedzy o tym, jakie narzędzia i komponenty wykorzystują ich dostawcy, a wiele modeli opiera się na danych o nie do końca jasnym pochodzeniu. Rodzi to pytania o bezpieczeństwo, zgodność z regulacjami i odpowiedzialność.
Szczególnie istotne są kwestie ochrony danych — korzystanie z zewnętrznych narzędzi i API może prowadzić do niekontrolowanego przepływu wrażliwych informacji. Równie poważne jest ryzyko prawne związane z licencjami open source, które mogą zostać nieświadomie naruszone przez generowany kod. Do tego dochodzi zależność od zewnętrznych dostawców technologii, której skutki mogą być trudne do przewidzenia.
AI zdecyduje o konkurencyjności gospodarek
Nie mniej ważny jest aspekt organizacyjny. Wiele firm nie posiada jeszcze jasnych zasad dotyczących wykorzystania AI, co może prowadzić do nieprzejrzystości i kumulowania się zagrożeń. Dlatego coraz większego znaczenia nabiera transparentność oraz wprowadzanie standardów — zarówno po stronie dostawców, jak i klientów.
W rezultacie sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem zwiększającym efektywność. Staje się jednym z kluczowych czynników decydujących o konkurencyjności całych gospodarek. W przypadku mniejszych rynków, takich jak Europa Środkowa, może wręcz stanowić szansę na osiągnięcie globalnego poziomu produktywności i innowacyjności mimo ograniczonych zasobów kadrowych.
Jedno wydaje się pewne: w wyścigu technologicznym znaczenie będzie miał nie tylko dostęp do narzędzi, ale przede wszystkim tempo ich wdrażania i zdolność do ich świadomego wykorzystania.
Artykuł opublikowany za słoweńskim portalem biznesowym „Finance” z Grupy Bonnier.