Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów? Ostatnia rzecz: wyłącz edytor kodu.

„ Ostatni na liście, wyłącz edytor kodu ”. To ironiczne sformułowanie krąży po forach programistów, odzwierciedlając niepokojący humor związany z rozwojem asystentów kodowania opartych na sztucznej inteligencji. W miarę jak modele sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zdolne do pisania kodu, wielu programistów zastanawia się, czy programiści spotka ten sam los, co operatorzy wind czy centrali telefonicznych – zawody, które automatyzacja wyparowała. W 2024 roku śmiałe nagłówki głosiły, że sztuczna inteligencja wkrótce napisze cały nasz kod, pozbawiając programistów pracy. Jednak za szumem medialnym i sensacją kryje się o wiele bardziej zniuansowana rzeczywistość.

Tak, sztuczna inteligencja może teraz generować kod szybciej niż jakikolwiek człowiek, ale jak dobry jest ten kod i czy sztuczna inteligencja może samodzielnie poradzić sobie z całym cyklem życia rozwoju oprogramowania? Większość ekspertów twierdzi, że „nie tak szybko”. Liderzy inżynierii oprogramowania, tacy jak dyrektor generalny Microsoftu, Satya Nadella, podkreślają, że „sztuczna inteligencja nie zastąpi programistów, ale stanie się niezbędnym narzędziem w ich arsenale. Chodzi o umożliwienie ludziom robienia więcej, a nie mniej”. ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów? Prawda kryjąca się za szumem | autor: The PyCoach | Artificial Corner | marzec 2025 | Medium ) Podobnie, szef ds. sztucznej inteligencji w Google, Jeff Dean, zauważa, że ​​chociaż sztuczna inteligencja może poradzić sobie z rutynowymi zadaniami kodowania, „nadal brakuje jej kreatywności i umiejętności rozwiązywania problemów” — właśnie tych cech, które ludzcy programiści wnoszą do gry. Nawet Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI, przyznaje, że dzisiejsza sztuczna inteligencja jest „bardzo dobra w wykonywaniu zadań”, ale „straszna w pełnym zakresie zadań” bez nadzoru człowieka. Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja świetnie sprawdza się we wspomaganiu realizacji części zadań, ale nie jest w stanie całkowicie przejąć obowiązków programisty od początku do końca.

W tym dokumencie rzetelnie i obiektywnie przyglądamy się pytaniu „Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów?”. Analizujemy, jak sztuczna inteligencja wpływa obecnie na role programistów i jakie zmiany nas czekają. Odwołując się do przykładów z życia wziętych i najnowszych narzędzi (od GitHub Copilot po ChatGPT), analizujemy, jak programiści mogą dostosowywać się do zmian i pozostać na bieżąco z rozwojem sztucznej inteligencji. Zamiast uproszczonej odpowiedzi „tak” lub „nie”, pokażemy, że przyszłość to współpraca między sztuczną inteligencją a programistami. Celem jest przedstawienie praktycznych spostrzeżeń na temat tego, co programiści mogą zrobić, aby odnieść sukces w erze sztucznej inteligencji – od wdrażania nowych narzędzi po naukę nowych umiejętności – oraz prognozowanie, jak kariery programistów mogą ewoluować w nadchodzących latach.

Sztuczna inteligencja w dzisiejszym rozwoju oprogramowania

Sztuczna inteligencja (AI) szybko wpleciła się w nowoczesny proces tworzenia oprogramowania. Narzędzia oparte na AI, dalekie od bycia science fiction, już teraz piszą i recenzują kod , automatyzują żmudne zadania i zwiększają produktywność programistów. Programiści używają dziś AI do generowania fragmentów kodu, funkcji automatycznego uzupełniania, wykrywania błędów, a nawet tworzenia przypadków testowych ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ) ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ). Innymi słowy, AI przejmuje żmudną pracę i szablony, pozwalając programistom skupić się na bardziej złożonych aspektach tworzenia oprogramowania. Przyjrzyjmy się niektórym z czołowych możliwości i narzędzi AI, które obecnie zmieniają programowanie:

• Generowanie kodu i autouzupełnianie: Nowoczesne asystenty kodowania oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogą generować kod w oparciu o podpowiedzi w języku naturalnym lub fragmentaryczny kontekst kodu. Na przykład GitHub Copilot (zbudowany na modelu Codex firmy OpenAI) integruje się z edytorami, sugerując kolejny wiersz lub blok kodu podczas pisania. Wykorzystuje obszerny zestaw treningowy kodu open source, oferując sugestie uwzględniające kontekst, często umożliwiając wykonanie całych funkcji na podstawie samego komentarza lub nazwy funkcji. Podobnie ChatGPT (GPT-4) może generować kod dla danego zadania, gdy opiszesz jego potrzeby prostym językiem. Narzędzia te potrafią w ciągu kilku sekund stworzyć szablonowy kod, od prostych funkcji pomocniczych po rutynowe operacje CRUD.

• Wykrywanie i testowanie błędów: Sztuczna inteligencja pomaga również w wykrywaniu błędów i poprawie jakości kodu. Narzędzia do analizy statycznej i lintery oparte na sztucznej inteligencji mogą sygnalizować potencjalne błędy lub luki w zabezpieczeniach, ucząc się na podstawie wcześniejszych wzorców błędów. Niektóre narzędzia sztucznej inteligencji automatycznie generują testy jednostkowe lub sugerują przypadki testowe, analizując ścieżki kodu. Oznacza to, że programista może uzyskać natychmiastową informację zwrotną na temat przypadków brzegowych, które mógł przeoczyć. Wykrywając błędy na wczesnym etapie i sugerując poprawki, sztuczna inteligencja działa jak niestrudzony asystent ds. zapewnienia jakości, współpracując z programistą.

• Optymalizacja kodu i refaktoryzacja: Innym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest sugerowanie ulepszeń istniejącego kodu. Na podstawie fragmentu kodu, sztuczna inteligencja może rekomendować bardziej wydajne algorytmy lub czystsze implementacje, rozpoznając wzorce w kodzie. Na przykład, może zasugerować bardziej idiomatyczne użycie biblioteki lub oznaczyć zbędny kod, który można zrefaktoryzować. Pomaga to zmniejszyć dług techniczny i poprawić wydajność. Narzędzia do refaktoryzacji oparte na sztucznej inteligencji mogą przekształcać kod zgodnie z najlepszymi praktykami lub aktualizować go do nowych wersji API, oszczędzając programistom czas poświęcany na ręczne czyszczenie.

• DevOps i automatyzacja: Oprócz pisania kodu, sztuczna inteligencja przyczynia się do procesów kompilacji i wdrażania. Inteligentne narzędzia CI/CD wykorzystują uczenie maszynowe do przewidywania, które testy prawdopodobnie zakończą się niepowodzeniem, lub do nadawania priorytetu określonym zadaniom kompilacji, co przyspiesza i usprawnia proces ciągłej integracji. Sztuczna inteligencja może analizować logi produkcyjne i wskaźniki wydajności, aby lokalizować problemy lub sugerować optymalizacje infrastruktury. W efekcie sztuczna inteligencja wspomaga nie tylko kodowanie, ale cały cykl życia oprogramowania – od planowania po konserwację.

• Interfejsy języka naturalnego i dokumentacja: Widzimy również, że sztuczna inteligencja umożliwia bardziej naturalną interakcję z narzędziami programistycznymi. Programiści mogą dosłownie poprosić sztuczną inteligencję o wykonanie zadań („wygenerowanie funkcji, która wykonuje X” lub „wyjaśnienie tego kodu”) i uzyskać wyniki. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji (takie jak ChatGPT lub wyspecjalizowani asystenci programistyczni) mogą odpowiadać na pytania programistyczne, pomagać w dokumentacji, a nawet pisać dokumentację projektu lub zatwierdzać komunikaty w oparciu o zmiany w kodzie. To niweluje rozdźwięk między intencjami człowieka a kodem, czyniąc programowanie bardziej przystępnym dla tych, którzy potrafią opisać, czego potrzebują.

• 

Programiści wdrażają narzędzia AI: Badanie z 2023 roku wskazuje, że aż 92% programistów korzystało z narzędzi do kodowania AI w jakimś zakresie – w pracy, w swoich projektach prywatnych lub w obu tych sytuacjach. Tylko niewielkie 8% zadeklarowało, że nie korzysta z żadnego wsparcia AI w kodowaniu. Wykres pokazuje, że dwie trzecie programistów korzysta z narzędzi AI zarówno w pracy, jak i poza nią, podczas gdy jedna czwarta korzysta z nich wyłącznie w pracy, a niewielka mniejszość tylko poza nią. Wniosek jest jasny: kodowanie wspomagane AI szybko stało się powszechne wśród programistów ( Badanie ujawnia wpływ AI na doświadczenie programisty – The GitHub Blog ).

Ta proliferacja narzędzi AI w fazie rozwoju doprowadziła do wzrostu wydajności i zmniejszenia mozolności kodowania. Produkty są tworzone szybciej, ponieważ AI pomaga generować kod szablonowy i obsługiwać powtarzające się zadania ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ AI [2024] ) ( Czy AI zastąpi programistów w 2025 roku: Krótki rzut oka w przyszłość ). Narzędzia takie jak Copilot mogą nawet sugerować całe algorytmy lub rozwiązania, które „mogą nie być od razu oczywiste dla ludzkich programistów”, dzięki uczeniu się z ogromnych zestawów danych kodu. Przykładów ze świata rzeczywistego jest mnóstwo: inżynier może poprosić ChatGPT o zaimplementowanie funkcji sortowania lub znalezienie błędu w kodzie, a AI w ciągu kilku sekund wygeneruje projekt rozwiązania. Firmy takie jak Amazon i Microsoft wdrożyły w swoich zespołach programistów pary programistów AI (Amazon CodeWhisperer i Microsoft Copilot), zgłaszając szybsze wykonywanie zadań i mniej nudnych godzin spędzonych na szablonach. W rzeczywistości 70% deweloperów ankietowanych w 2023 roku przez Stack Overflow stwierdziło, że już korzysta lub planuje korzystać z narzędzi AI w procesie rozwoju ( 70% deweloperów korzysta z narzędzi do kodowania AI, 3% bardzo ufa ich dokładności - ShiftMag ). Najpopularniejszymi asystentami są ChatGPT (używany przez ~83% respondentów) i GitHub Copilot (~56%), co wskazuje, że zarówno ogólna konwersacyjna AI, jak i zintegrowane ze środowiskiem IDE pomocnicy odgrywają kluczową rolę. Deweloperzy korzystają z tych narzędzi głównie w celu zwiększenia produktywności (według ~33% respondentów) i przyspieszenia uczenia się (25%), podczas gdy około 25% używa ich, aby stać się bardziej wydajnym poprzez automatyzację powtarzalnych zadań.

Ważne jest, aby zauważyć, że rola sztucznej inteligencji (AI) w programowaniu nie jest zupełnie nowa — jej elementy istnieją od lat (rozważmy automatyczne uzupełnianie kodu w IDE lub zautomatyzowane frameworki testowe). Jednak ostatnie dwa lata były punktem zwrotnym. Pojawienie się potężnych dużych modeli językowych (takich jak seria GPT firmy OpenAI i AlphaCode firmy DeepMind) drastycznie rozszerzyło to, co jest możliwe. Na przykład AlphaCode trafił na pierwsze strony gazet, ponieważ osiągnął wynik na poziomie konkursu programistycznego , osiągając ranking około 54% najlepszych w wyzwaniach kodowania — zasadniczo dorównując umiejętnościom przeciętnego ludzkiego konkurenta ( AlphaCode firmy DeepMind dorównuje umiejętnościom przeciętnego programisty ). Był to pierwszy raz, gdy system AI wystąpił w zawodach programistycznych. Jednak jest znamienne, że nawet AlphaCode, przy całej swojej sprawności, wciąż był daleki od pokonania najlepszych ludzkich koderów. W tych konkursach AlphaCode był w stanie rozwiązać około 30% problemów w dozwolonych próbach, podczas gdy najlepsi programiści rozwiązują >90% problemów za jednym podejściem. Ta luka pokazuje, że chociaż sztuczna inteligencja radzi sobie z dobrze zdefiniowanymi zadaniami algorytmicznymi do pewnego stopnia, najtrudniejsze problemy wymagające głębokiego rozumowania i pomysłowości pozostają ludzką twierdzą .

Podsumowując, sztuczna inteligencja (AI) na stałe zakorzeniła się w codziennym zestawie narzędzi programistów. Od pomocy w pisaniu kodu po optymalizację wdrażania, dotyka ona każdego etapu procesu rozwoju oprogramowania. Obecnie ta relacja jest w dużej mierze symbiotyczna: AI działa jak drugi pilot (trafnie nazwany), który pomaga programistom kodować szybciej i z mniejszą frustracją, a nie jak niezależny autopilot, który może latać solo. W następnej sekcji przyjrzymy się, jak to włączenie narzędzi AI zmienia rolę programistów i charakter ich pracy, na lepsze lub gorsze.

Jak sztuczna inteligencja zmienia role i produktywność programistów

Wraz z przejmowaniem przez sztuczną inteligencję coraz większej części rutynowych zadań, rola programisty oprogramowania rzeczywiście zaczyna ewoluować. Zamiast spędzać godziny na pisaniu szablonowego kodu lub debugowaniu prozaicznych błędów, programiści mogą zlecić te zadania swoim asystentom AI. To przesuwa uwagę programisty na rozwiązywanie problemów wyższego poziomu, architekturę i kreatywne aspekty inżynierii oprogramowania. W istocie, sztuczna inteligencja wspomaga programistów, umożliwiając im zwiększenie produktywności i potencjalnie większą innowacyjność. Ale czy przekłada się to na mniejszą liczbę zadań programistycznych, czy po prostu na inny rodzaj pracy? Przyjrzyjmy się wpływowi na produktywność i role:

Zwiększanie produktywności: Według większości relacji i wczesnych badań narzędzia do kodowania AI znacząco zwiększają produktywność programistów. Badania GitHub wykazały, że programiści używający Copilota byli w stanie wykonywać zadania znacznie szybciej niż ci bez pomocy AI. W jednym eksperymencie programiści rozwiązywali zadanie kodowania średnio o 55% szybciej z pomocą Copilota — zajmując około 1 godziny 11 minut zamiast 2 godzin 41 minut bez niej ( Badania: ilościowe określanie wpływu GitHub Copilot na produktywność i zadowolenie programistów — Blog GitHub ). To imponujący wzrost szybkości. To nie tylko szybkość; programiści zgłaszają, że pomoc AI pomaga zmniejszyć frustrację i „przerwy w przepływie”. W ankietach 88% programistów korzystających z Copilota stwierdziło, że zwiększył ich produktywność i pozwolił im skupić się na bardziej satysfakcjonującej pracy ( Jaki procent programistów powiedział, że github copilot sprawia, że ​​... ). Narzędzia te pomagają programistom pozostać „w strefie” poprzez radzenie sobie z żmudnymi fragmentami, co z kolei oszczędza energię psychiczną na trudniejsze problemy. W rezultacie wielu programistów uważa, że ​​kodowanie stało się przyjemniejsze – wymaga mniej żmudnej pracy, a więcej kreatywności.

Zmiana codziennej pracy: Codzienny przepływ pracy programisty zmienia się wraz z tymi wzrostami produktywności. Wiele „biurowych zadań” – pisanie szablonów, powtarzanie typowych wzorców, szukanie składni – można przekazać sztucznej inteligencji. Na przykład, zamiast ręcznie wypisywać klasę danych z getterami i setterami, programista może po prostu poprosić sztuczną inteligencję o jej wygenerowanie. Zamiast przeszukiwać dokumentację w celu znalezienia odpowiedniego wywołania API, programista może zadać pytanie sztucznej inteligencji w języku naturalnym. Oznacza to, że programiści spędzają stosunkowo mniej czasu na kodowaniu rutynowym, a więcej na zadaniach wymagających ludzkiej oceny . W miarę jak sztuczna inteligencja przejmuje pisanie łatwych 80% kodu, zadanie programisty przesuwa się w kierunku nadzorowania wyników AI (przeglądanie sugestii kodu, testowanie ich) i rozwiązywania trudnych 20% problemów, których sztuczna inteligencja nie potrafi rozwiązać. W praktyce programista może rozpocząć swój dzień od triażowania pull requestów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję lub przeglądania partii poprawek sugerowanych przez sztuczną inteligencję, zamiast pisać wszystkie te zmiany od podstaw.

Współpraca i dynamika zespołu: Co ciekawe, sztuczna inteligencja wpływa również na dynamikę zespołu. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań zespoły mogą potencjalnie osiągnąć więcej, przydzielając mniej młodszych programistów do podstawowych zadań. Niektóre firmy zgłaszają, że ich starsi inżynierowie mogą być bardziej samodzielni – mogą szybko prototypować funkcje z pomocą sztucznej inteligencji, bez potrzeby angażowania młodszego inżyniera do tworzenia wstępnych wersji. Rodzi to jednak nowe wyzwanie: mentoring i dzielenie się wiedzą. Zamiast uczyć się od młodszych inżynierów, wykonując proste zadania, mogą oni potrzebować nauczyć się, jak skutecznie zarządzać wynikami AI. Współpraca w zespole może przesunąć się w kierunku działań takich jak wspólne udoskonalanie podpowiedzi AI lub przeglądanie wygenerowanego przez AI kodu pod kątem pułapek. Z drugiej strony, gdy każdy członek zespołu ma asystenta AI, może to wyrównać szanse i zapewnić więcej czasu na dyskusje projektowe, kreatywne burze mózgów i rozwiązywanie złożonych wymagań użytkowników, których żadna sztuczna inteligencja nie jest obecnie w stanie zrozumieć od razu. zgodnie z wynikami ankiety GitHub z 2023 r. ( Ankieta ujawnia wpływ AI na doświadczenia programistów - The GitHub Blog) , ponad czterech na pięciu programistów uważa, że ​​narzędzia do kodowania oparte na sztucznej inteligencji usprawnią współpracę zespołową .

Wpływ na role zawodowe: Głównym pytaniem jest, czy sztuczna inteligencja zmniejszy zapotrzebowanie na programistów (skoro każdy programista jest teraz bardziej produktywny), czy też po prostu zmieni wymagania co do umiejętności. Historyczne precedensy związane z innymi automatyzacjami (jak rozwój narzędzi DevOps lub języków programowania wyższego poziomu) sugerują, że stanowiska programistów nie są tak bardzo eliminowane, jak raczej wzmacniane . Rzeczywiście, analitycy branżowi przewidują, że role inżynierii oprogramowania będą nadal rosły , ale charakter tych ról ulegnie zmianie. Niedawny raport Gartnera prognozuje, że do 2027 r. 50% organizacji zajmujących się inżynierią oprogramowania przyjmie platformy „inteligencji inżynierii oprogramowania” rozszerzone o sztuczną inteligencję, aby zwiększyć produktywność , w porównaniu z zaledwie 5% w 2024 r. ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ). Oznacza to, że firmy będą szeroko integrować sztuczną inteligencję, ale oznacza to, że programiści będą pracować z tymi inteligentnymi platformami. Podobnie, firma konsultingowa McKinsey prognozuje, że chociaż sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele zadań, około 80% stanowisk programistycznych nadal będzie wymagało udziału człowieka i pozostanie „zorientowane na człowieka” . Innymi słowy, nadal będziemy potrzebować ludzi na większość stanowisk programistycznych, ale opisy stanowisk mogą ulec zmianie.

Jedną z możliwych zmian jest pojawienie się ról takich jak „Inżynier oprogramowania AI” lub „Inżynier natychmiastowy” — deweloperów specjalizujących się w budowaniu lub orkiestracji komponentów AI. Już teraz widzimy gwałtowny wzrost popytu na deweloperów z wiedzą specjalistyczną z zakresu AI/ML. Według analizy Indeed, trzy najbardziej pożądane zawody związane z AI to naukowiec ds. danych, inżynier oprogramowania i inżynier uczenia maszynowego , a popyt na te role wzrósł ponad dwukrotnie w ciągu ostatnich trzech lat ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ AI [2024] ). Od tradycyjnych inżynierów oprogramowania coraz częściej oczekuje się zrozumienia podstaw uczenia maszynowego lub integracji usług AI z aplikacjami. Daleko od uczynienia deweloperów zbędnymi, „AI może podnieść poziom zawodu, umożliwiając deweloperom skupienie się na zadaniach wyższego poziomu i innowacjach”. ( Czy AI zastąpi deweloperów w 2025 r.: Krótki rzut oka na przyszłość ) Wiele rutynowych zadań kodowania może być wykonywanych przez AI, ale deweloperzy będą bardziej zajęci projektowaniem systemów, integracją modułów, zapewnianiem jakości i rozwiązywaniem nowych problemów. Starszy inżynier z firmy specjalizującej się w sztucznej inteligencji trafnie to podsumował: AI nie zastępuje naszych programistów, lecz ich wzmacnia Pojedynczy programista wyposażony w zaawansowane narzędzia AI może wykonać pracę kilku, ale teraz ten sam programista podejmuje się zadań bardziej złożonych i wpływających na rozwój.

Przykład z życia wzięty: Rozważmy scenariusz z firmy programistycznej, która zintegrowała GitHub Copilot dla wszystkich swoich programistów. Natychmiastowym efektem była zauważalna redukcja czasu poświęcanego na pisanie testów jednostkowych i kodu szablonowego. Jedna z młodszych programistek odkryła, że ​​dzięki Copilot może szybko wygenerować 80% kodu nowej funkcji, a następnie poświęcić czas na dostosowanie pozostałych 20% i pisanie testów integracyjnych. Jej produktywność pod względem generowanego kodu wzrosła prawie dwukrotnie, ale co ciekawsze, zmieniła się natura jej wkładu – stała się bardziej recenzentką kodu i projektantką testów dla kodu napisanego przez sztuczną inteligencję. Zespół zauważył również, że recenzje kodu zaczęły wychwytywać błędy sztucznej inteligencji , a nie literówki ludzkie. Na przykład Copilot czasami sugerował niezabezpieczoną implementację szyfrowania; ludzcy programiści musieli je wykrywać i poprawiać. Tego rodzaju przykład pokazuje, że wraz ze wzrostem wydajności, ludzki nadzór i wiedza specjalistyczna stały się jeszcze ważniejsze w przepływie pracy.

Podsumowując, sztuczna inteligencja niewątpliwie zmienia sposób pracy programistów: przyspiesza ich pracę i pozwala im rozwiązywać ambitniejsze problemy, ale jednocześnie wymaga od nich podnoszenia kwalifikacji (zarówno w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji, jak i myślenia na wyższym poziomie). To nie tyle historia o tym, że „sztuczna inteligencja zabiera pracę”, co o tym, że „sztuczna inteligencja zmienia pracę”. Programiści, którzy nauczą się efektywnie korzystać z tych narzędzi, mogą zwielokrotnić ich wpływ – często słyszymy frazes: „Sztuczna inteligencja nie zastąpi programistów, ale programiści korzystający z AI mogą zastąpić tych, którzy jej nie używają”. W kolejnych sekcjach omówimy, dlaczego programiści-ludzie są nadal niezbędni (czego sztuczna inteligencja nie potrafi dobrze robić) i jak programiści mogą dostosować swoje umiejętności, aby prosperować w towarzystwie sztucznej inteligencji.

Ograniczenia sztucznej inteligencji (dlaczego ludzie pozostają istotami żywymi)

Pomimo imponujących możliwości, dzisiejsza sztuczna inteligencja ma wyraźne ograniczenia , które uniemożliwiają jej uczynienie programistów ludźmi zbędnymi. Zrozumienie tych ograniczeń jest kluczowe dla zrozumienia, dlaczego programiści są nadal bardzo potrzebni w procesie rozwoju oprogramowania. Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, ale nie jest to magiczna broń, która zastąpi kreatywność, krytyczne myślenie i rozumienie kontekstu przez programistę. Oto niektóre z fundamentalnych niedociągnięć sztucznej inteligencji w programowaniu i odpowiadające im mocne strony programistów:

• Brak prawdziwego zrozumienia i kreatywności: Obecne modele sztucznej inteligencji (AI) nie rozumieją kodu ani problemów w taki sam sposób, jak ludzie; rozpoznają wzorce i recytują prawdopodobne wyniki na podstawie danych treningowych. Oznacza to, że AI może mieć trudności z zadaniami wymagającymi oryginalnych, kreatywnych rozwiązań lub dogłębnego zrozumienia nowych dziedzin problemowych. AI może być w stanie wygenerować kod spełniający specyfikację, którą widziała wcześniej, ale poproś ją o zaprojektowanie nowego algorytmu dla bezprecedensowego problemu lub zinterpretowanie niejednoznacznego wymagania, a prawdopodobnie poniesie porażkę. Jak ujął to jeden z obserwatorów, dzisiejszej AI „brakuje kreatywnych i krytycznych zdolności myślenia, które wnoszą ludzcy programiści”. ( Czy AI zastąpi programistów w 2025 roku: Zapowiedź przyszłości ) Ludzie celują w myśleniu nieszablonowym – łączą wiedzę dziedzinową, intuicję i kreatywność, aby projektować architektury oprogramowania lub rozwiązywać złożone problemy. AI, przeciwnie, jest ograniczona do wzorców, których się nauczyła; jeśli problem nie pasuje do tych wzorców, AI może wygenerować niepoprawny lub bezsensowny kod (często z pewnością siebie!). Innowacje w oprogramowaniu – tworzenie nowych funkcji, nowych wrażeń użytkowników czy nowatorskich podejść technicznych – nadal są działaniem napędzanym przez człowieka.

• Kontekst i zrozumienie szerszej perspektywy: Tworzenie oprogramowania to nie tylko pisanie linijek kodu. Wymaga zrozumienia, dlaczego powstał kod – wymagań biznesowych, potrzeb użytkowników i kontekstu, w którym działa oprogramowanie. Sztuczna inteligencja ma bardzo wąskie pole kontekstu (zwykle ograniczone do danych wejściowych, które otrzymuje w danym momencie). Nie rozumie ona w pełni nadrzędnego celu systemu ani interakcji między modułami poza tym, co jest wyraźnie zapisane w kodzie. W rezultacie może generować kod, który technicznie działa w przypadku niewielkiego zadania, ale nie pasuje do szerszej architektury systemu lub narusza jakieś domyślne wymagania. Potrzebni są programiści, aby zapewnić zgodność oprogramowania z celami biznesowymi i oczekiwaniami użytkowników. Projektowanie złożonych systemów – zrozumienie, jak zmiana w jednej części może wpłynąć na inne, jak znaleźć kompromisy (takie jak wydajność kontra czytelność) i jak zaplanować długoterminową ewolucję bazy kodu – to coś, czego sztuczna inteligencja nie jest w stanie zrobić dzisiaj. W dużych projektach z tysiącami komponentów sztuczna inteligencja „widzi drzewa, ale nie cały las”. Jak zauważono w jednej z analiz, „sztuczna inteligencja ma trudności ze zrozumieniem pełnego kontekstu i złożoności dużych projektów programistycznych”, w tym wymagań biznesowych i aspektów związanych z doświadczeniem użytkownika ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów w 2025 roku: rzut oka w przyszłość ). Ludzie zachowują wizję całościową.

• Zdrowy rozsądek i rozwiązywanie niejednoznaczności: Wymagania w rzeczywistych projektach są często niejasne lub ewoluują. Programista może szukać wyjaśnień, formułować rozsądne założenia lub odrzucać nierealistyczne żądania. Sztuczna inteligencja nie posiada rozumowania opartego na zdrowym rozsądku ani umiejętności zadawania pytań wyjaśniających (chyba że zostanie to wyraźnie uwzględnione w monicie, a nawet wtedy nie ma gwarancji, że otrzyma odpowiedź). Dlatego kod generowany przez sztuczną inteligencję może czasami być technicznie poprawny, ale funkcjonalnie nietrafiony – brakuje jej osądu, aby zrozumieć, co użytkownik naprawdę miał na myśli, jeśli instrukcje są niejasne. Z kolei programista potrafi zinterpretować żądanie wysokiego poziomu („uczynić ten interfejs bardziej intuicyjnym” lub „aplikacja powinna płynnie obsługiwać nieregularne dane wejściowe”) i ustalić, co należy zrobić w kodzie. Sztuczna inteligencja potrzebowałaby niezwykle szczegółowych, jednoznacznych specyfikacji, aby w pełni zastąpić programistę, a nawet skuteczne napisanie takiej specyfikacji jest równie trudne, jak samo napisanie kodu. Jak trafnie zauważono w artykule Forbes Tech Council, aby sztuczna inteligencja mogła faktycznie zastąpić programistów, musiałaby rozumieć niejasne instrukcje i dostosowywać się jak człowiek – a więc posiadać taki poziom rozumowania, którego obecna sztuczna inteligencja nie posiada ( post Sergija Kuzina – LinkedIn ).

• Niezawodność i „halucynacje”: dzisiejsze generatywne modele sztucznej inteligencji mają dobrze znaną wadę: mogą generować nieprawidłowe lub całkowicie sfabrykowane wyniki, zjawisko to często nazywane jest halucynacją . W kodowaniu może to oznaczać, że sztuczna inteligencja pisze kod, który wygląda wiarygodnie, ale jest logicznie błędny lub niebezpieczny. Programiści nie mogą ślepo ufać sugestiom sztucznej inteligencji. W praktyce każdy fragment kodu napisany przez sztuczną inteligencję wymaga starannego przeglądu i przetestowania przez człowieka . Dane z ankiety Stack Overflow to odzwierciedlają — spośród osób korzystających z narzędzi sztucznej inteligencji, tylko 3% bardzo ufa dokładności wyników uzyskiwanych przez sztuczną inteligencję, a niewielki odsetek aktywnie nie ufa ( 70% programistów korzysta z narzędzi do kodowania sztucznej inteligencji, 3% bardzo ufa ich dokładności — ShiftMag ). Zdecydowana większość programistów traktuje sugestie sztucznej inteligencji jako pomocne wskazówki, a nie ewangelię. To niskie zaufanie jest uzasadnione, ponieważ sztuczna inteligencja może popełniać dziwaczne błędy, których żaden kompetentny człowiek by nie popełnił (np. błędy off-by-one, używanie przestarzałych funkcji lub tworzenie nieefektywnych rozwiązań), ponieważ tak naprawdę nie rozumuje na temat problemu. Jak ironicznie zauważono w jednym z komentarzy na forum: „One (AI) często mają halucynacje i podejmują dziwne decyzje projektowe, których człowiek nigdy by nie podjął” ( Czy programiści staną się przeżytkiem z powodu AI? - Porady zawodowe ). Nadzór ludzki jest kluczowy dla wykrycia tych błędów. AI może szybko opracować 90% funkcji, ale jeśli pozostałe 10% zawiera drobny błąd, to nadal na programistach spoczywa obowiązek jego zdiagnozowania i naprawienia. A gdy coś pójdzie nie tak w środowisku produkcyjnym, to inżynierowie muszą debugować – AI nie może jeszcze wziąć odpowiedzialności za swoje błędy.

• Utrzymywanie i rozwijanie baz kodu: Projekty oprogramowania żyją i rozwijają się przez lata. Wymagają spójnego stylu, przejrzystości dla przyszłych opiekunów i aktualizacji w miarę zmian wymagań. Dzisiejsza sztuczna inteligencja nie pamięta przeszłych decyzji (poza ograniczonymi monitami), więc może nie zachować spójności kodu w dużym projekcie, jeśli nie zostanie odpowiednio pokierowana. Ludzcy programiści zapewniają łatwość utrzymania kodu — pisząc przejrzystą dokumentację, wybierając czytelne rozwiązania zamiast sprytnych, ale niejasnych oraz refaktoryzując kod w razie potrzeby, gdy architektura ewoluuje. Sztuczna inteligencja może pomagać w tych zadaniach (np. sugerując refaktoryzacje), ale decydowanie, co refaktoryzować lub które części systemu wymagają przeprojektowania, jest decyzją człowieka. Ponadto, podczas integrowania komponentów, zrozumienie wpływu nowej funkcji na istniejące moduły (zapewnienie wstecznej kompatybilności itp.) jest czymś, co zajmują się ludzie. Kod generowany przez sztuczną inteligencję musi zostać zintegrowany i zharmonizowany przez ludzi. W ramach eksperymentu niektórzy programiści próbowali pozwolić ChatGPT budować całe małe aplikacje; Rezultat często początkowo działa, ale później trudno go utrzymać lub rozwinąć, ponieważ sztuczna inteligencja nie stosuje konsekwentnie przemyślanej architektury – podejmuje lokalne decyzje, których unikałby architekt-człowiek.

• Kwestie etyczne i bezpieczeństwa: Wraz z rosnącą liczbą tworzonych przez sztuczną inteligencję kodów, pojawiają się również kwestie stronniczości, bezpieczeństwa i etyki. Sztuczna inteligencja może nieumyślnie wprowadzić luki w zabezpieczeniach (na przykład nieprawidłowo oczyszczając dane wejściowe lub stosując niebezpieczne praktyki kryptograficzne), które wykryłby doświadczony programista. Ponadto sztuczna inteligencja nie ma wrodzonego poczucia etyki ani dbałości o uczciwość – może na przykład uczyć się na tendencyjnych danych i sugerować algorytmy, które nieumyślnie dyskryminują (w funkcjach sterowanych przez sztuczną inteligencję, takich jak kod zatwierdzający pożyczkę lub algorytm rekrutacyjny). Programiści są potrzebni do audytu wyników sztucznej inteligencji pod kątem tych problemów, zapewnienia zgodności z przepisami i nadania oprogramowaniu aspektów etycznych. Społeczny aspekt oprogramowania – zrozumienie zaufania użytkowników, kwestie prywatności i podejmowanie decyzji projektowych zgodnych z wartościami ludzkimi – „nie może zostać pominięty. Te zorientowane na człowieka aspekty rozwoju są poza zasięgiem sztucznej inteligencji, przynajmniej w dającej się przewidzieć przyszłości”. ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów w 2025 roku: rzut oka w przyszłość ) Programiści muszą pełnić rolę sumienia i kontroli jakości w przypadku prac nad sztuczną inteligencją.

W świetle tych ograniczeń, obecny konsensus jest taki, że AI jest narzędziem, a nie zamiennikiem . Jak powiedział Satya Nadella, chodzi o wzmocnienie pozycji programistów, a nie o ich zastępowanie ( Czy AI zastąpi programistów? Prawda kryjąca się za szumem | przez The PyCoach | Artificial Corner | Marzec, 2025 | Medium ). AI można postrzegać jako młodszego asystenta: jest szybki, niestrudzony i może wykonać pierwsze podejście do wielu zadań, ale potrzebuje wskazówek i wiedzy starszego programisty, aby wytworzyć dopracowany produkt końcowy. Jest wymowne, że nawet najbardziej zaawansowane systemy kodowania AI są wdrażane jako asystenci w rzeczywistym użyciu (Copilot, CodeWhisperer itp.), a nie jako autonomiczni koderzy. Firmy nie zwalniają swoich zespołów programistycznych i nie pozwalają AI działać na własną rękę; zamiast tego osadzają AI w przepływach pracy programistów, aby im pomóc.

Jeden z ilustrujących cytatów pochodzi od Sama Altmana z OpenAI, który zauważył, że nawet gdy agenci AI się udoskonalają, „ci agenci AI nie zastąpią całkowicie ludzi” w rozwoju oprogramowania ( Sam Altman mówi, że agenci AI wkrótce będą wykonywać zadania, które wykonują inżynierowie oprogramowania: Pełna historia w 5 punktach - India Today ). Będą funkcjonować jako „wirtualni współpracownicy” , którzy będą obsługiwać dobrze zdefiniowane zadania dla inżynierów, zwłaszcza te zadania typowe dla inżyniera oprogramowania niskiego szczebla z kilkuletnim doświadczeniem. Innymi słowy, AI może ostatecznie wykonywać pracę młodszego programisty w niektórych obszarach, ale ten młodszy programista nie staje się bezrobotny — ewoluuje w rolę nadzorującą AI i zajmującą się zadaniami wyższego poziomu, których AI nie może wykonać. Nawet patrząc w przyszłość, gdzie niektórzy badacze przewidują, że do 2040 r. AI będzie mogła napisać większość swojego kodu ( Czy istnieje przyszłość dla inżynierów oprogramowania? Wpływ AI [2024] ), powszechnie uważa się, że programiści ludzcy będą nadal potrzebni do nadzorowania, kierowania i zapewniania kreatywnej iskry i krytycznego myślenia, których brakuje maszynom .

Warto również zauważyć, że tworzenie oprogramowania to coś więcej niż tylko kodowanie . Obejmuje komunikację z interesariuszami, zrozumienie historii użytkowników, współpracę w zespołach i projektowanie iteracyjne – wszystkie te obszary, w których umiejętności ludzkie są niezbędne. Sztuczna inteligencja nie może spotkać się z klientem, aby ustalić, czego naprawdę chce, ani negocjować priorytetów ani inspirować zespołu wizją produktu. Element ludzki pozostaje kluczowy.

Podsumowując, sztuczna inteligencja ma istotne słabości: brak prawdziwej kreatywności, ograniczone rozumienie kontekstu, skłonność do błędów, brak odpowiedzialności i brak zrozumienia szerszych implikacji decyzji programistycznych. To właśnie w tych lukach najlepiej sprawdzają się programiści. Zamiast postrzegać sztuczną inteligencję jako zagrożenie, trafniej byłoby postrzegać ją jako potężny wzmacniacz dla programistów – zajmujący się przyziemnymi sprawami, aby ludzie mogli skupić się na tym, co istotne. W następnej sekcji omówimy, jak programiści mogą wykorzystać to wzmocnienie, dostosowując swoje umiejętności i role, aby pozostać istotnymi i wartościowymi w świecie programowania wspomaganym przez sztuczną inteligencję.

Adaptacja i rozwój w erze sztucznej inteligencji

Dla programistów i deweloperów rozwój sztucznej inteligencji w kodowaniu nie musi być poważnym zagrożeniem – może być szansą. Kluczem jest adaptacja i ewolucja wraz z rozwojem technologii. Ci, którzy nauczą się wykorzystywać sztuczną inteligencję, prawdopodobnie staną się bardziej produktywni i poszukiwani, podczas gdy ci, którzy ją ignorują, mogą odkryć, że zostali w tyle. W tej sekcji skupiamy się na praktycznych krokach i strategiach, dzięki którym deweloperzy będą mogli pozostać na bieżąco i rozwijać się, gdy narzędzia sztucznej inteligencji staną się częścią codziennego rozwoju. Należy przyjąć nastawienie na ciągłą naukę i współpracę z AI, a nie na rywalizację. Oto, jak deweloperzy mogą się dostosować i jakie nowe umiejętności i role powinni rozważyć:

1. Zaakceptuj sztuczną inteligencję jako narzędzie (naucz się efektywnie korzystać z asystentów kodowania AI): Przede wszystkim programiści powinni oswoić się z dostępnymi narzędziami AI. Potraktuj Copilot, ChatGPT lub inne narzędzia AI jako swojego nowego partnera do programowania w parach. Oznacza to naukę pisania dobrych podpowiedzi lub komentarzy, aby uzyskać przydatne sugestie kodu, oraz umiejętność szybkiej walidacji i debugowania kodu wygenerowanego przez AI. Tak jak programista musiał nauczyć się obsługi swojego IDE lub systemu kontroli wersji, tak nauka dziwactw asystenta AI staje się częścią zestawu umiejętności. Na przykład programista może ćwiczyć, biorąc napisany przez siebie fragment kodu i prosząc AI o jego ulepszenie, a następnie analizując zmiany. Lub, rozpoczynając zadanie, naszkicuj je w komentarzach i sprawdź, co oferuje AI, a następnie udoskonalaj je. Z czasem rozwiniesz intuicję co do tego, w czym AI jest dobra i jak z nią współtworzyć. Pomyśl o tym jako o „programowaniu wspomaganym przez AI” – nowej umiejętności, którą możesz dodać do swojego zestawu narzędzi. Rzeczywiście, programiści mówią teraz o „szybkiej inżynierii” jako o umiejętności – umiejętności zadawania AI właściwych pytań. Ci, którzy ją opanują, mogą osiągać znacznie lepsze rezultaty, korzystając z tych samych narzędzi. Pamiętaj, że „programiści korzystający z AI mogą zastąpić tych, którzy tego nie robią” – więc oswój się z tą technologią i uczyń ją swoim sprzymierzeńcem.

2. Skup się na umiejętnościach wyższego poziomu (rozwiązywanie problemów, projektowanie systemów, architektura): Ponieważ sztuczna inteligencja potrafi pisać kod niższego poziomu, programiści powinni wspinać się po szczeblach abstrakcji . Oznacza to kładzenie większego nacisku na zrozumienie projektu i architektury systemu. Rozwijaj umiejętności rozbijania złożonych problemów, projektowania skalowalnych systemów i podejmowania decyzji architektonicznych – obszarów, w których ludzka inteligencja ma kluczowe znaczenie. Skup się na tym, dlaczego i jak znaleźć rozwiązanie, a nie tylko na tym, co. Na przykład, zamiast spędzać cały czas na doskonaleniu funkcji sortowania (kiedy sztuczna inteligencja może napisać ją za Ciebie), poświęć czas na zrozumienie, które podejście do sortowania jest optymalne dla kontekstu Twojej aplikacji i jak wpisuje się ono w przepływ danych w Twoim systemie. Myślenie projektowe – uwzględniające potrzeby użytkowników, przepływy danych i interakcje komponentów – będzie wysoko cenione. Sztuczna inteligencja może generować kod, ale to programista decyduje o ogólnej strukturze oprogramowania i zapewnia harmonijną współpracę wszystkich jego części. Wyostrzając myślenie o szerszej perspektywie, stajesz się niezastąpiony jako osoba, która kieruje sztuczną inteligencją (i resztą zespołu) w budowaniu właściwego rozwiązania. Jak zauważono w jednym z raportów dotyczących przyszłości, programiści powinni „skupiać się na obszarach, w których ludzka inteligencja jest niezastąpiona, takich jak rozwiązywanie problemów, myślenie projektowe i zrozumienie potrzeb użytkowników”. ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów w 2025 roku: rzut oka w przyszłość )

3. Poszerz swoją wiedzę na temat AI i ML: Aby pracować ze sztuczną inteligencją, warto ją zrozumieć . Nie wszyscy programiści muszą zostać badaczami uczenia maszynowego, ale solidna znajomość działania tych modeli będzie korzystna. Poznaj podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia – nie tylko może to otworzyć nowe ścieżki kariery (ponieważ zawody związane ze sztuczną inteligencją przeżywają rozkwit ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] )), ale także pomoże Ci to efektywniej korzystać z narzędzi AI. Jeśli znasz na przykład ograniczenia dużego modelu językowego i sposób jego trenowania, możesz przewidzieć, kiedy może zawieść i odpowiednio zaprojektować swoje monity lub testy. Ponadto wiele produktów programowych zawiera teraz funkcje AI (na przykład aplikacja z silnikiem rekomendacji lub chatbot). Programista oprogramowania z pewną wiedzą na temat uczenia maszynowego może wnieść wkład w te funkcje lub przynajmniej inteligentnie współpracować z naukowcami zajmującymi się danymi. Kluczowe obszary do rozważenia w nauce to: podstawy nauki o danych , sposób wstępnego przetwarzania danych, szkolenie kontra wnioskowanie i etyka sztucznej inteligencji. Zapoznaj się z frameworkami AI (TensorFlow, PyTorch) i usługami AI w chmurze; nawet jeśli nie budujesz modeli od podstaw, umiejętność integracji API AI z aplikacją jest cenna. Krótko mówiąc, umiejętność „znajomości AI” szybko staje się równie ważna, jak znajomość technologii internetowych czy baz danych. Programiści, którzy potrafią połączyć świat tradycyjnej inżynierii oprogramowania ze światem AI, będą w doskonałej pozycji, aby kierować przyszłymi projektami.

4. Rozwijaj silniejsze umiejętności miękkie i wiedzę domenową: W miarę jak sztuczna inteligencja przejmuje zadania mechaniczne, unikalne umiejętności ludzkie stają się jeszcze ważniejsze. Komunikacja, praca zespołowa i wiedza specjalistyczna to obszary, na których należy się skupić. Tworzenie oprogramowania często polega na zrozumieniu domeny problemu – czy to finansów, opieki zdrowotnej, edukacji, czy jakiejkolwiek innej dziedziny – i przełożeniu tego na rozwiązania. Sztuczna inteligencja nie będzie miała takiego kontekstu ani możliwości współpracy z interesariuszami, ale Ty tak. Zdobywanie większej wiedzy w dziedzinie, w której pracujesz, czyni Cię osobą, do której należy się zwrócić, aby upewnić się, że oprogramowanie faktycznie spełnia rzeczywiste potrzeby. Podobnie, skup się na swoich umiejętnościach współpracy: mentoringu, przywództwie i koordynacji. Zespoły nadal będą potrzebować starszych programistów do przeglądania kodu (w tym kodu napisanego przez sztuczną inteligencję), do mentorowania młodszych w zakresie najlepszych praktyk i koordynowania złożonych projektów. Sztuczna inteligencja nie eliminuje potrzeby interakcji międzyludzkiej w projektach. W rzeczywistości, gdy sztuczna inteligencja generuje kod, mentoring starszego programisty może przesunąć się w kierunku nauczania młodszych, jak pracować z AI i walidować jej wyniki , zamiast jak pisać pętlę for. Umiejętność kierowania innymi w tym nowym paradygmacie jest cenna. Ćwicz również myślenie krytyczne – kwestionuj i testuj wyniki AI, a także zachęcaj innych do tego samego. Pielęgnowanie zdrowego sceptycyzmu i nastawienia na weryfikację zapobiegnie ślepemu poleganiu na AI i zmniejszy liczbę błędów. Zasadniczo rozwijaj umiejętności, których brakuje AI: rozumienie ludzi i kontekstu, krytyczną analizę i myślenie interdyscyplinarne.

5. Uczenie się przez całe życie i adaptacja: Tempo zmian w sztucznej inteligencji jest niezwykle szybkie. To, co dziś wydaje się nowatorskie, za kilka lat może być przestarzałe. Programiści muszą bardziej niż kiedykolwiek angażować się w uczenie się przez całe życie . Może to oznaczać regularne testowanie nowych asystentów kodowania AI, uczestnictwo w kursach online lub certyfikatach z zakresu AI/ML, czytanie blogów naukowych, aby być na bieżąco z nadchodzącymi nowościami, lub udział w społecznościach programistów skupionych na sztucznej inteligencji. Adaptacja jest kluczowa – bądź gotowy na przejście na nowe narzędzia i przepływy pracy w miarę ich pojawiania się. Na przykład, jeśli pojawi się nowe narzędzie AI, które może zautomatyzować projektowanie interfejsu użytkownika na podstawie szkiców, programista front-end powinien być gotowy na naukę i wdrożenie go, przenosząc swoją uwagę na udoskonalanie generowanego interfejsu użytkownika lub poprawę szczegółów doświadczenia użytkownika, których automatyzacja nie uwzględniła. Ci, którzy traktują naukę jako stały element swojej kariery (co wielu programistów już robi), łatwiej będą integrować rozwój sztucznej inteligencji. Jedną ze strategii jest poświęcenie niewielkiej części tygodnia na naukę i eksperymentowanie – potraktuj to jako inwestycję we własną przyszłość. Firmy zaczynają również oferować swoim programistom szkolenia z efektywnego korzystania z narzędzi AI; wykorzystanie takich możliwości zapewni Ci przewagę. Programiści, którzy odniosą sukces, to ci, którzy postrzegają AI jako rozwijającego się partnera i stale udoskonalają swoje podejście do współpracy z nim.

6. Poznaj nowe role i ścieżki kariery: Wraz z wplataniem sztucznej inteligencji w rozwój, pojawiają się nowe możliwości kariery. Na przykład inżynier ds. podpowiedzi (Promp Engineer) lub specjalista ds. integracji AI to role skoncentrowane na tworzeniu odpowiednich podpowiedzi, przepływów pracy i infrastruktury do wykorzystania AI w produktach. Innym przykładem jest inżynier ds. etyki AI lub audytor AI – role, które koncentrują się na weryfikacji wyników AI pod kątem stronniczości, zgodności i poprawności. Jeśli interesują Cię te obszary, zdobycie odpowiedniej wiedzy może otworzyć Ci nowe ścieżki kariery. Nawet w ramach klasycznych ról możesz znaleźć nisze, takie jak „programista front-end wspomagany AI” lub „programista back-end wspomagany AI”, gdzie każda z tych ról korzysta ze specjalistycznych narzędzi. Obserwuj, jak organizacje strukturyzują zespoły wokół AI. Niektóre firmy mają „gildie AI” lub centra doskonałości, które kierują wdrażaniem AI w projektach – aktywność w takich grupach może zapewnić Ci pozycję lidera. Co więcej, rozważ zaangażowanie się w rozwój samych narzędzi AI: na przykład pracę nad projektami open source, które ulepszają narzędzia programistyczne (np. zwiększając możliwości AI w zakresie objaśniania kodu itp.). To nie tylko pogłębi Twoje zrozumienie technologii, ale także pozwoli Ci dołączyć do społeczności, która jest liderem zmian. Najważniejsze to proaktywnie podchodzić do elastyczności kariery . Jeśli część Twojej obecnej pracy zostanie zautomatyzowana, bądź gotowy na przejście na stanowiska związane z projektowaniem, nadzorowaniem lub rozszerzaniem tych zautomatyzowanych elementów.

7. Utrzymuj i prezentuj jakość ludzką: W świecie, w którym sztuczna inteligencja generuje przeciętny kod dla przeciętnego problemu, ludzcy programiści powinni dążyć do tworzenia wyjątkowych i empatycznych rozwiązań, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie stworzyć. Może to oznaczać skupienie się na finezji doświadczenia użytkownika, optymalizacji wydajności w nietypowych scenariuszach lub po prostu pisaniu czystego i dobrze udokumentowanego kodu (sztuczna inteligencja nie radzi sobie najlepiej z pisaniem sensownej dokumentacji ani zrozumiałych komentarzy do kodu – można w tym miejscu dodać wartość!). Zadbaj o to, aby w swojej pracy uwzględnić ludzką wiedzę: na przykład, jeśli sztuczna inteligencja generuje fragment kodu, dodajesz komentarze wyjaśniające jego sens w sposób zrozumiały dla innego człowieka lub dostosowujesz go, aby był bardziej czytelny. W ten sposób dodajesz poziom profesjonalizmu i jakości, których brakuje w przypadku prac generowanych wyłącznie przez maszyny. Z czasem budowanie reputacji wysokiej jakości oprogramowania, które „po prostu działa” w prawdziwym świecie, wyróżni Cię. Klienci i pracodawcy docenią programistów, którzy potrafią połączyć wydajność sztucznej inteligencji z ludzkim rzemiosłem .

Rozważmy również, jak ścieżki edukacyjne mogą się dostosować. Nowi programiści wkraczający na rynek nie powinni unikać narzędzi AI w procesie uczenia się. Wręcz przeciwnie, nauka z AI (np. używanie AI do pomocy w odrabianiu prac domowych lub projektach, a następnie analiza wyników) może przyspieszyć ich zrozumienie. Kluczowe jest jednak również dogłębne poznanie podstaw – algorytmów, struktur danych i kluczowych koncepcji programowania – aby mieć solidne podstawy i móc rozpoznać, kiedy AI zaczyna błądzić. Ponieważ AI zajmuje się prostymi ćwiczeniami z kodowania, programy nauczania mogą kłaść większy nacisk na projekty wymagające projektowania i integracji. Jeśli jesteś nowicjuszem, skup się na budowaniu portfolio, które pokaże Twoją umiejętność rozwiązywania złożonych problemów i wykorzystywania AI jako jednego z wielu narzędzi.

Aby ująć strategię adaptacji: bądź pilotem, nie pasażerem. Używaj narzędzi AI, ale nie polegaj na nich nadmiernie ani nie popadaj w samozadowolenie. Nadal doskonal unikalnie ludzkie aspekty rozwoju. Grady Booch, szanowany pionier inżynierii oprogramowania, trafnie to ujął: „AI fundamentalnie zmieni znaczenie bycia programistą. Nie wyeliminuje programistów, ale będzie od nich wymagać rozwijania nowych umiejętności i pracy w nowy sposób”. ( Czy istnieje przyszłość dla inżynierów oprogramowania? Wpływ AI [2024] ). Poprzez proaktywne rozwijanie tych nowych umiejętności i sposobów pracy, programiści mogą zapewnić sobie utrzymanie kontroli nad swoimi karierami.

Podsumowując tę ​​sekcję, przedstawiamy krótką listę kontrolną dla programistów, którzy chcą zabezpieczyć swoją karierę w erze sztucznej inteligencji:

Stosując te strategie, programiści mogą wykorzystać rewolucję w dziedzinie sztucznej inteligencji na swoją korzyść. Ci, którzy się do niej dostosują, przekonają się, że sztuczna inteligencja zwiększa ich możliwości i pozwala im tworzyć lepsze oprogramowanie niż kiedykolwiek wcześniej, zamiast sprawiać, że stanie się ono przestarzałe.

Perspektywy na przyszłość: współpraca między sztuczną inteligencją a programistami

Jaka przyszłość czeka programowanie w świecie napędzanym przez sztuczną inteligencję? Biorąc pod uwagę obecne trendy, możemy spodziewać się przyszłości, w której sztuczna inteligencja i programiści będą ze sobą jeszcze ściślej współpracować . Rola programisty prawdopodobnie będzie się nadal przesuwać w kierunku pozycji nadzorczej i kreatywnej, a sztuczna inteligencja będzie wykonywać coraz więcej „ciężkich zadań” pod kierownictwem człowieka. W tej końcowej części przedstawiamy kilka scenariuszy na przyszłość i zapewniamy, że perspektywy dla programistów mogą pozostać pozytywne – pod warunkiem, że będziemy się dostosowywać.

W niedalekiej przyszłości (następne 5-10 lat) jest bardzo prawdopodobne, że sztuczna inteligencja stanie się tak wszechobecna w procesie rozwoju jak same komputery. Tak jak żaden programista dzisiaj nie pisze kodu bez edytora lub bez Google/StackOverflow pod ręką, wkrótce żaden programista nie napisze kodu bez jakiejś formy pomocy sztucznej inteligencji działającej w tle. Zintegrowane środowiska programistyczne (IDE) już ewoluują, aby zawierać funkcje oparte na sztucznej inteligencji w swoim rdzeniu (na przykład edytory kodu, które mogą wyjaśnić kod lub zasugerować zmiany w całym kodzie w ramach projektu). Możemy dojść do punktu, w którym głównym zadaniem programisty będzie formułowanie problemów i ograniczeń w sposób zrozumiały dla sztucznej inteligencji, a następnie selekcjonowanie i udoskonalanie rozwiązań dostarczanych przez sztuczną inteligencję . Przypomina to formę programowania wyższego poziomu, czasami nazywaną „programowaniem błyskawicznego” lub „orkiestracją sztucznej inteligencji”.

Jednak istota tego, co należy zrobić – rozwiązywanie problemów za ludzi – pozostaje niezmienna. Przyszła sztuczna inteligencja może być w stanie wygenerować całą aplikację na podstawie opisu („zbuduj mi aplikację mobilną do umawiania wizyt lekarskich”), ale zadanie doprecyzowania tego opisu, upewnienia się, że jest poprawny i dopracowania rezultatu, aby zadowolić użytkowników, będzie wymagało zaangażowania programistów (a także projektantów, menedżerów produktu itp.). W rzeczywistości, jeśli generowanie podstawowych aplikacji stanie się łatwe, ludzka kreatywność i innowacyjność w oprogramowaniu staną się jeszcze ważniejsze dla różnicowania produktów. Możemy być świadkami rozkwitu oprogramowania, w którym wiele rutynowych aplikacji będzie generowanych przez sztuczną inteligencję, podczas gdy programiści skupią się na nowatorskich, złożonych lub kreatywnych projektach, które przekraczają granice.

Istnieje również możliwość obniżenia bariery wejścia w programowanie – co oznacza, że ​​więcej osób niebędących tradycyjnymi inżynierami oprogramowania (np. analitykami biznesowymi, naukowcami czy marketingowcami) będzie mogło tworzyć oprogramowanie z wykorzystaniem narzędzi AI (kontynuacja ruchu „no-code/low-code” napędzanego przez AI). Nie eliminuje to potrzeby zatrudniania profesjonalnych programistów, a wręcz ją zmienia. W takich przypadkach programiści mogliby pełnić rolę doradczą lub doradczą, zapewniając bezpieczeństwo, wydajność i łatwość utrzymania aplikacji tworzonych przez obywateli. Profesjonalni programiści mogliby skupić się na budowaniu platform i interfejsów API, z których korzystają „nieprogramiści” wspomagani przez AI.

Z perspektywy miejsc pracy, niektóre role programistyczne mogą się zmniejszać, podczas gdy inne rosną. Na przykład, niektóre stanowiska kodowania na poziomie podstawowym mogą stać się mniej liczne, jeśli firmy polegają na sztucznej inteligencji w prostych zadaniach. Można sobie wyobrazić, że mały startup w przyszłości będzie potrzebował może połowy liczby młodszych programistów, ponieważ ich starsi programiści, wyposażeni w sztuczną inteligencję, mogą wykonać wiele podstawowych zadań. Ale jednocześnie pojawią się zupełnie nowe miejsca pracy (jak omówiliśmy w sekcji dotyczącej adaptacji). Co więcej, w miarę jak oprogramowanie przenika do jeszcze większej części gospodarki (a sztuczna inteligencja generuje oprogramowanie dla niszowych potrzeb), ogólny popyt na stanowiska związane z oprogramowaniem może nadal rosnąć. Historia pokazuje, że automatyzacja często prowadzi do większej liczby miejsc pracy w dłuższej perspektywie , chociaż są to różne miejsca pracy - na przykład automatyzacja niektórych zadań produkcyjnych doprowadziła do wzrostu liczby miejsc pracy związanych z projektowaniem, konserwacją i ulepszaniem zautomatyzowanych systemów. W kontekście sztucznej inteligencji i programowania, podczas gdy niektóre zadania wykonywane wcześniej przez początkujących programistów są teraz zautomatyzowane, ogólny zakres oprogramowania, które chcemy tworzyć, rozszerza się (ponieważ teraz tworzenie jest tańsze i szybsze), co może prowadzić do większej liczby projektów, a tym samym potrzeby większego nadzoru ludzkiego, zarządzania projektami, architektury itp. Raport Światowego Forum Ekonomicznego na temat przyszłych miejsc pracy sugeruje, że role związane z rozwojem oprogramowania i sztuczną inteligencją należą do tych, na które rośnie , a nie maleje, ze względu na transformację cyfrową.

Powinniśmy również rozważyć prognozę na rok 2040, o której wspomniano wcześniej: naukowcy z Oak Ridge National Lab zasugerowali, że do roku 2040 „maszyny… będą pisać większość swojego kodu” ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ). Jeśli okaże się to prawdą, co pozostanie programistom? Prawdopodobnie nacisk zostanie położony na bardzo ogólne wskazówki (mówienie maszynom, co mają osiągnąć w ogólnym zarysie) oraz na obszary obejmujące złożoną integrację systemów, zrozumienie psychologii człowieka lub nowe dziedziny problemów. Nawet w takim scenariuszu ludzie przejmą role podobne do projektantów produktów, inżynierów wymagań i trenerów/weryfikatorów sztucznej inteligencji . Kod może w dużej mierze pisać się sam, ale ktoś musi zdecydować, jaki kod powinien zostać napisany i dlaczego , a następnie zweryfikować, czy wynik końcowy jest poprawny i zgodny z celami. Można to porównać do sytuacji, w której pewnego dnia autonomiczne samochody będą mogły same jeździć, ale Ty nadal będziesz im mówił, gdzie mają jechać i interweniował w złożonych sytuacjach – a do tego to ludzie projektują drogi, przepisy ruchu drogowego i całą infrastrukturę wokół nich.

Większość ekspertów przewiduje zatem przyszłość współpracy, a nie jej zastępowania . Jak ujęła to jedna z firm konsultingowych, „przyszłość rozwoju oprogramowania to nie wybór między ludźmi a sztuczną inteligencją, ale współpraca, która wykorzystuje to, co najlepsze z obu”. ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów w 2025 roku: Zapowiedź przyszłości ) Sztuczna inteligencja niewątpliwie zrewolucjonizuje rozwój oprogramowania, ale jest to raczej ewolucja roli programisty niż jego wymarcie. Programiści, którzy „zaakceptują zmiany, dostosują swoje umiejętności i skupią się na wyjątkowo ludzkich aspektach swojej pracy”, przekonają się, że sztuczna inteligencja wzmacnia ich możliwości, a nie umniejsza ich wartości.

Możemy przeprowadzić analogię z inną dziedziną: rozważmy rozwój projektowania wspomaganego komputerowo (CAD) w inżynierii i architekturze. Czy te narzędzia zastąpiły inżynierów i architektów? Nie – zwiększyły ich produktywność i umożliwiły tworzenie bardziej złożonych projektów. Jednak ludzka kreatywność i podejmowanie decyzji pozostały kluczowe. Podobnie, sztuczną inteligencję można postrzegać jako kodowanie wspomagane komputerowo – pomoże ono uporać się ze złożonością i żmudną pracą, ale to programista pozostaje projektantem i decydentem.

W dłuższej perspektywie, jeśli wyobrazimy sobie prawdziwie zaawansowaną sztuczną inteligencję (powiedzmy, jakąś formę ogólnej sztucznej inteligencji, która mogłaby zrobić większość tego, co potrafi człowiek), zmiany społeczne i ekonomiczne byłyby znacznie szersze niż tylko w programowaniu. Jeszcze tam nie jesteśmy i mamy znaczną kontrolę nad tym, jak integrujemy sztuczną inteligencję z naszą pracą. Rozsądną ścieżką jest dalsza integracja sztucznej inteligencji w sposób, który zwiększa ludzki potencjał . Oznacza to inwestowanie w narzędzia i praktyki (oraz polityki), które utrzymują ludzi w pętli. Już teraz widzimy, że firmy ustanawiają zarządzanie sztuczną inteligencją — wytyczne dotyczące tego, jak sztuczna inteligencja powinna być wykorzystywana w rozwoju, aby zapewnić etyczne i skuteczne wyniki ( Ankieta ujawnia wpływ sztucznej inteligencji na doświadczenie programisty — The GitHub Blog ). Ten trend prawdopodobnie będzie się nasilać, zapewniając, że nadzór ludzki stanie się formalną częścią procesu rozwoju sztucznej inteligencji.

Podsumowując, na pytanie „Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów?” można odpowiedzieć: nie – ale znacząco zmieni ich pracę. Prozaiczne elementy programowania są na dobrej drodze do automatyzacji. Kreatywne, wymagające i zorientowane na człowieka elementy pozostaną, a wręcz staną się bardziej widoczne. W przyszłości programiści prawdopodobnie będą pracować ramię w ramię z coraz inteligentniejszymi asystentami AI, niczym członkowie zespołu. Wyobraź sobie, że masz kolegę od AI, który może pisać kod 24/7 – to ogromny wzrost produktywności, ale nadal potrzebuje kogoś, kto będzie mu podpowiadał, nad czym ma pracować i kontrolował jego pracę.

Najlepsze rezultaty osiągną ci, którzy traktują sztuczną inteligencję jako partnera do współpracy. Jak ujął to jeden z prezesów: „Sztuczna inteligencja nie zastąpi programistów, ale programiści korzystający z niej zastąpią tych, którzy jej nie używają”. W praktyce oznacza to, że to na programistach spoczywa obowiązek ewoluowania wraz z technologią. Zawód programisty nie umiera, lecz się adaptuje . W dającej się przewidzieć przyszłości będzie mnóstwo oprogramowania do stworzenia i problemów do rozwiązania, być może nawet więcej niż obecnie. Dzięki ciągłemu kształceniu, elastyczności i skupieniu się na tym, co ludzie robią najlepiej, programiści mogą zapewnić sobie udaną i satysfakcjonującą karierę we współpracy ze sztuczną inteligencją .

Na koniec warto świętować fakt, że wkraczamy w erę, w której programiści dysponują supermocami. Następne pokolenie programistów osiągnie w ciągu godzin to, co kiedyś zajmowało dni, i rozwiąże problemy, które wcześniej były poza ich zasięgiem, wykorzystując sztuczną inteligencję. Zamiast strachu, nastrojem na przyszłość może być optymizm i ciekawość . Dopóki podchodzimy do sztucznej inteligencji z otwartymi oczami – świadomi jej ograniczeń i świadomi naszej odpowiedzialności – możemy kształtować przyszłość, w której sztuczna inteligencja i programiści wspólnie tworzą niesamowite systemy oprogramowania, znacznie wykraczające poza to, co każdy z nich mógłby zrobić sam. Ludzka kreatywność w połączeniu z wydajnością maszyny to potężna kombinacja. Ostatecznie nie chodzi o zastępowanie , ale o synergię. Historia sztucznej inteligencji i programistów wciąż jest pisana – i będzie pisana przez człowieka i maszynę, razem.

Źródła:

1. Brainhub, „Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024]” ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ).

2. Brainhub, wypowiedzi ekspertów Satyi Nadelli i Jeffa Deana na temat sztucznej inteligencji jako narzędzia, a nie zamiennika ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ) ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ).

3. Medium (PyCoach), „Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów? Prawda kryjąca się za szumem medialnym” , zwracając uwagę na niuanse rzeczywistości i szumu medialnego ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów? Prawda kryjąca się za szumem medialnym | autor: The PyCoach | Artificial Corner | marzec 2025 | Medium ) oraz cytat Sama Altmana o tym, że sztuczna inteligencja jest dobra w wykonywaniu zadań, ale nie w pełnieniu obowiązków.

4. DesignGurus, „Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów… (2025)” , kładąc nacisk na to, że sztuczna inteligencja będzie wspierać i podnosić kwalifikacje programistów, zamiast ich zbędnie traktować ( Czy sztuczna inteligencja zastąpi programistów w 2025 r.: krótki rzut oka na przyszłość ) i wymieniając obszary, w których sztuczna inteligencja pozostaje w tyle (kreatywność, kontekst, etyka).

5. Ankieta dla programistów Stack Overflow z 2023 r.: 70% deweloperów korzysta z narzędzi AI, niskie zaufanie do dokładności (3% ma duże zaufanie) ( 70% deweloperów korzysta z narzędzi do kodowania AI, 3% ma duże zaufanie do ich dokładności - ShiftMag ).

6. Ankieta GitHub 2023, z której wynika, że ​​92% programistów wypróbowało narzędzia do kodowania AI, a 70% dostrzega korzyści ( Ankieta ujawnia wpływ AI na doświadczenia programistów - The GitHub Blog ).

7. Badania GitHub Copilot wykazały, że wykonywanie zadań jest o 55% szybsze dzięki pomocy sztucznej inteligencji ( Badania: kwantyfikacja wpływu GitHub Copilot na produktywność i zadowolenie programistów - The GitHub Blog ).

8. GeekWire, AlphaCode firmy DeepMind działa na poziomie przeciętnego programisty (najlepsze 54%), ale daleko mu do czołówki ( AlphaCode firmy DeepMind dorównuje umiejętnościom przeciętnego programisty ).

9. IndiaToday (luty 2025), streszczenie wizji Sama Altmana dotyczącej „współpracowników” AI, którzy będą wykonywać zadania młodszych inżynierów, ale „nie zastąpią całkowicie ludzi” ( Sam Altman twierdzi, że agenci AI wkrótce będą wykonywać zadania wykonywane przez inżynierów oprogramowania: Cała historia w 5 punktach - India Today ).

10. McKinsey & Company szacuje, że około 80% stanowisk programistycznych nadal będzie zorientowanych na człowieka, pomimo automatyzacji ( Czy inżynierowie oprogramowania mają przyszłość? Wpływ sztucznej inteligencji [2024] ).

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Najlepsze narzędzia do programowania w parach AI
Poznaj wiodące narzędzia AI, które mogą współpracować z Tobą jak partnerzy w kodowaniu, aby usprawnić Twój proces tworzenia oprogramowania.

🔗 Jaka sztuczna inteligencja jest najlepsza do kodowania – najlepsi asystenci kodowania AI
Przewodnik po najskuteczniejszych narzędziach AI do generowania kodu, debugowania i przyspieszania projektów programistycznych.

🔗 Rozwój oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji – zmieniamy przyszłość technologii
Dowiedz się, w jaki sposób sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób tworzenia, testowania i wdrażania oprogramowania.