Spis treści
Miał być koniec trudności z dostępnością specjalistów i przełomowe przyspieszenie projektów technologicznych. Zamiast tego firmy zderzyły się ze zjawiskiem, które można określić mianem paradoksu dostarczania – kodu w repozytoriach szybko przybywa, ale czas wdrożenia gotowych systemów nie skraca się automatycznie. Organizacje wpadają w pułapkę długu weryfikacyjnego, w której sprawdzanie i poprawianie kodu staje się nowym wąskim gardłem. Prawdziwym wyzwaniem ery generatywnej sztucznej inteligencji nie jest zatem sama technologia, lecz ekonomia całego procesu tworzenia oprogramowania.
Kod miał rozwiązać największy problem projektów IT
Jeszcze niedawno jednym z głównych ograniczeń projektów technologicznych była dostępność i tempo pracy programistów. To od ich kompetencji oraz mocy wytwórczych zależało, jak szybko organizacja była w stanie dostarczyć na rynek nową funkcjonalność, usługę cyfrową czy aplikację. Pierwsza fala wdrożeń generatywnej sztucznej inteligencji w IT opierała się więc na intuicyjnej obietnicy: automatyzacja pisania kodu przyniesie natychmiastowy przełom.
Wczesne dane zdawały się potwierdzać te oczekiwania. W eksperymencie przeprowadzonym przez GitHub deweloperzy korzystający z Copilota wykonali konkretne zadanie programistyczne średnio o 55% szybciej niż grupa pracująca bez jego wsparcia.[1] Biznes oczekiwał więc skokowego przyspieszenia całego procesu wdrożeniowego. Skoro maszyna generuje kod w kilka sekund, droga od pomysłu do działającej aplikacji powinna stać się znacznie krótsza.
Szybko okazało się jednak, że przyspieszenie jednego etapu nie musi oznaczać poprawy efektywności całego procesu.
Więcej kodu, ale bez automatycznego przyspieszenia wdrożeń
Według badania Sonar przeprowadzonego wśród ponad 1100 profesjonalnych deweloperów kod generowany lub istotnie wspierany przez AI stanowi już średnio 42% kodu trafiającego do repozytoriów. Badani przewidują, że do 2027 roku udział ten wzrośnie do około 65%.[2]
Wraz ze wzrostem wolumenu kodu pojawia się jednak nowe wąskie gardło. Aż 38% respondentów uważa, że przegląd kodu tworzonego z udziałem AI wymaga większego wysiłku niż ocena kodu napisanego przez człowieka. Jednocześnie 96% badanych nie ufa w pełni kodowi generowanemu przez sztuczną inteligencję.[2]
Branża coraz częściej mówi w tym kontekście o długu weryfikacyjnym – sytuacji, w której czas i koszt sprawdzania oraz poprawiania kodu zaczynają pochłaniać część korzyści wynikających z jego szybszego generowania.
Masowe tworzenie oprogramowania w trybie tzw. vibe codingu sprawia, że działy IT muszą mierzyć się z potokami kodu wymagającego testów, walidacji, kontroli bezpieczeństwa oraz integracji z istniejącymi systemami. W rezultacie wąskie gardło nie znika. Przesuwa się z etapu samego pisania kodu na kolejne części cyklu życia oprogramowania.
Sam kod nigdy nie był bowiem jedynym ograniczeniem procesu. Był jedynie jego najbardziej widocznym elementem.
Nowa ekonomia tworzenia oprogramowania
Wyjście z tego impasu wymaga porzucenia myślenia o sztucznej inteligencji wyłącznie jako o cyfrowym asystencie programisty. AI zmienia przede wszystkim ekonomię całego cyklu życia oprogramowania, czyli Software Development Life Cycle.
W tradycyjnym modelu koszt stworzenia kodu był bezpośrednio powiązany z czasem oraz unikalnymi kompetencjami inżyniera. Dzisiaj duże modele językowe pozwalają skalować zdolność generowania kodu w stopniu wcześniej niedostępnym. Koszt samej egzekucji, czyli technicznego zapisu instrukcji, spada.
Skoro jednak samo generowanie kodu staje się łatwiej dostępne, punkt ciężkości przesuwa się na początek procesu – w stronę analizy, architektury oraz precyzyjnego definiowania wymagań biznesowych.
„Jeżeli AI generuje ogromne ilości kodu, ktoś musi ten kod zwalidować. A im słabiej zdefiniowane są wymagania, tym trudniejsza i bardziej kosztowna staje się ta walidacja” – podkreśla Karol Drążek, szef linii biznesowej IT Modern Architecture w MINDBOX.
Ta zmiana wymusza nową dyscyplinę pracy, w której rośnie znaczenie podejść opartych na specyfikacji, takich jak Specification-Driven Development. Dokumentacja przestaje być wyłącznie formalnym dodatkiem do projektu, a staje się podstawowym źródłem kontekstu dla systemów AI.
Zasada garbage in, garbage out nabiera w tym środowisku szczególnego znaczenia. Jeżeli wymagania biznesowe są niepełne, sprzeczne lub nieprecyzyjne, AI może błyskawicznie wygenerować oprogramowanie, które będzie wyglądało poprawnie, ale nie rozwiąże rzeczywistego problemu organizacji.
Programista jako orkiestrator, architekt i audytor
W nowym modelu tradycyjne rzemiosło programistyczne stopniowo ustępuje miejsca orkiestracji technologicznej. Rola doświadczonego inżyniera ewoluuje z pozycji bezpośredniego twórcy kodu, w stronę audytora jakości, strażnika bezpieczeństwa i architekta systemu.
„Najważniejsza staje się wyobraźnia systemowa oraz umiejętność rozbicia złożonego problemu biznesowego na mniejsze elementy, tak aby precyzyjnie zarządzać kontekstem przekazywanym modelom AI. Sama znajomość składni danego języka programowania przestaje wystarczać” – wskazuje Łukasz Ewertowski, AI Transformation Leader w MINDBOX.
Coraz większą wartość tworzą osoby, które potrafią właściwie zdefiniować problem, podzielić go na konkretne zadania, przekazać je narzędziom AI, a następnie ocenić, czy wygenerowane komponenty tworzą spójne, bezpieczne i skalowalne rozwiązanie.
Zmiana ta wpływa również na sposób rozwoju młodszych specjalistów. Firmy coraz ostrożniej podchodzą do rekrutacji początkujących programistów, ponieważ właśnie proste i powtarzalne zadania są obecnie najłatwiejsze do częściowego zautomatyzowania.
Całkowite ograniczenie inwestycji w juniorów byłoby jednak krótkowzroczne. Jeżeli branża nie przemodeluje ścieżek rozwoju i nie zaangażuje młodszych inżynierów w nowe role – takie jak operatorzy narzędzi AI, osoby odpowiedzialne za przygotowywanie kontekstu czy pierwsi walidatorzy – w dłuższej perspektywie może pojawić się luka kompetencyjna.
Doświadczeni architekci i liderzy technologiczni nie pojawiają się na rynku znikąd. Organizacje muszą stworzyć przestrzeń, w której kolejne pokolenie inżynierów będzie zdobywało wiedzę nie tylko o samym kodowaniu, lecz także o architekturze, jakości, bezpieczeństwie i odpowiedzialności za tworzone rozwiązania.
Trzy konsekwencje dla strategii biznesowej
Zmiana modelu operacyjnego IT niesie konkretne konsekwencje dla zarządów oraz liderów technologicznych:
- Budować czy kupować? Dotychczas firmy chętnie wybierały gotowe oprogramowanie w modelu subskrypcyjnym, aby uniknąć kosztów tworzenia i późniejszego utrzymania własnych systemów. AI obniża jednak barierę szybkiego tworzenia prototypów, dedykowanych mikroserwisów i aplikacji wspierających konkretne procesy. Budowanie własnych rozwiązań może więc stać się dla części organizacji realną alternatywą. Nie oznacza to jednak, że każdy system warto tworzyć od podstaw. Gotowe rozwiązanie rynkowe nadal może być tańsze, bezpieczniejsze oraz prostsze w utrzymaniu. Kluczem przestaje być pytanie: „Czy potrafimy to zbudować?”, a zaczyna: „Czy powinniśmy to budować, skoro dzięki AI możemy zrobić to znacznie szybciej?”.
- Kontrola kosztów AI: Niższy koszt wejścia w proces deweloperski nie oznacza automatycznie niższych wydatków całkowitych. Brak kontroli nad jakością zapytań, niewłaściwie przygotowany kontekst oraz wielokrotne, nieoptymalne próby generowania kodu mogą zniwelować zakładane oszczędności. W niektórych procesach koszt kolejnych iteracji i zużycia zasobów może sprawić, że realizacja zadania z wykorzystaniem AI okaże się droższa niż jego tradycyjne wykonanie. Efektywne zarządzanie budżetami AI staje się więc nową dyscypliną zarządczą. Podobnie jak popularyzacja chmury doprowadziła do rozwoju praktyk FinOps, tak masowa adopcja sztucznej inteligencji zwiększa zapotrzebowanie na kompetencje z zakresu AI FinOps – monitorowania kosztów modeli, zużycia tokenów, liczby iteracji oraz doboru technologii do konkretnego zadania.
- Zmiana modelu pracy, a nie tylko zakup narzędzi: Samo udostępnienie asystentów kodowania nie przebuduje procesu dostarczania oprogramowania. Może skrócić czas realizacji określonych zadań, ale nie rozwiąże problemów związanych z nieprecyzyjnymi wymaganiami, błędami architektonicznymi, niewystarczającą walidacją czy brakiem odpowiedzialności. Wyraźnie większe efekty mogą pojawić się dopiero po zmianie modelu pracy – sposobu definiowania wymagań, struktury zespołów, metod walidacji, zasad odpowiedzialności oraz mierzenia pełnego procesu dostarczania wartości. Zamiast koncentrować się wyłącznie na szybkości developmentu, organizacja powinna analizować cały czas przejścia od potrzeby biznesowej do działającego, bezpiecznego rozwiązania dostępnego dla użytkownika.
Sześć pytań do CIO
Kod staje się łatwiej dostępny, ale decyzje dotyczące tego, jaki kod powinien powstać, jak utrzymać jego jakość i jaką wartość biznesową ma dostarczyć, wymagają coraz większej precyzji. Liderzy technologiczni nie powinni więc pytać wyłącznie o to, które narzędzie AI wdrożyć w zespołach deweloperskich. Przewagę zyskają organizacje, które potrafią odpowiedzieć na sześć kluczowych pytań:
- Czy potrafimy precyzyjnie definiować problemy biznesowe, aby stały się wartościowym źródłem kontekstu dla sztucznej inteligencji?
- Czy mierzymy efektywność całego procesu dostarczania wartości – od identyfikacji potrzeby, aż do wdrożenia – czy jedynie czas pracy deweloperów?
- Czy mamy jasne i transparentne zasady odpowiedzialności za kod tworzony z udziałem AI?
- Czy potrafimy kontrolować koszty tokenów, kolejnych iteracji i zapytań kierowanych do modeli?
- Czy wiemy, kiedy strategicznie budować własne rozwiązania, a kiedy bezpieczniej i bardziej opłacalnie jest korzystać z gotowych narzędzi rynkowych?
- Czy rozwijamy ludzi w kierunku nowych ról – architektów, audytorów i specjalistów zarządzających kontekstem – zamiast wyłącznie automatyzować dotychczasowe zadania?
Według Deloitte tylko 15% organizacji korzystających z generatywnej AI deklaruje dziś znaczący i mierzalny zwrot z inwestycji, choć kolejne 38% spodziewa się osiągnąć go w ciągu roku.[3] Liderzy pod względem ROI wyróżniają się tym, że traktują AI jako element transformacji całego przedsiębiorstwa, a nie wyłącznie jako technologiczne usprawnienie.
Sukces w świecie, w którym kod przestaje być główną barierą inżynieryjną, zależy od tego, jak sprawnie organizacja potrafi zarządzać całym systemem decyzji, kosztów i odpowiedzialności wokół niego. W erze generatywnej AI nie wygrają firmy, które będą tworzyły najwięcej kodu. Wygrają te, które najlepiej zrozumieją, po co go tworzą i jaką wartość powinien dostarczać.
Przypisy:
[1] GitHub Research: „The economic impact of the AI-powered developer lifecycle” (badanie nad produktywnością GitHub Copilot).
[2] Sonar Global Report 2025/2026: badanie przeprowadzone na próbie ponad 1100 profesjonalnych deweloperów dotyczące adopcji AI i wyzwań związanych z kodem maszynowym.
[3] Deloitte GenAI EMEA Report: analiza poziomu zwrotu z inwestycji (ROI) oraz strategii wdrożeniowych GenAI i Agentic AI wśród 1854 liderów technologicznych.
Autorzy
Łukasz Ewertowski
AI Business Transformation & Technology Director, Head of Microsoft Centre of Excellence
Karol Drążek
Director of Modern IT Solutions
