To jedno z tych dręczących, lekko niepokojących pytań, które wkradają się do nocnych rozmów na Slacku i debat przy kawie między programistami, założycielami firm i szczerze mówiąc, każdym, kto kiedykolwiek zetknął się z tajemniczym błędem. Z jednej strony, narzędzia AI stają się coraz szybsze, bardziej precyzyjne, a sposób, w jaki produkują kod, jest wręcz niesamowity. Z drugiej strony, inżynieria oprogramowania nigdy nie polegała tylko na wykuwaniu składni. Odwróćmy to – bez popadania w typowy, dystopijny scenariusz science fiction w stylu „maszyny przejmą władzę”.
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Najlepsze narzędzia AI do testowania oprogramowania
Odkryj narzędzia testowe oparte na sztucznej inteligencji, które sprawiają, że proces zapewniania jakości staje się mądrzejszy i szybszy.
🔗 Jak zostać inżynierem AI
Przewodnik krok po kroku, jak zbudować udaną karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji.
🔗 Najlepsze narzędzia AI bez kodu
Łatwe tworzenie rozwiązań AI bez konieczności kodowania przy użyciu najlepszych platform.
Inżynierowie oprogramowania są ważni 🧠✨
Pod wszystkimi klawiaturami i śladami stosu, inżynieria zawsze kryła się za rozwiązywaniem problemów, kreatywnością i oceną na poziomie systemu . Oczywiście, sztuczna inteligencja potrafi w kilka sekund stworzyć fragmenty kodu, a nawet zbudować szkielet aplikacji, ale prawdziwi inżynierowie wnoszą rzeczy, których maszyny nie potrafią do końca wykonać:
-
Zdolność do zrozumienia niejasnego kontekstu .
-
Dokonywanie kompromisów (prędkość kontra cena kontra bezpieczeństwo… zawsze jest to żonglerka).
-
Praca z ludźmi , nie tylko kodem.
-
Wykrywanie dziwnych przypadków skrajnych, które nie pasują do żadnego uporządkowanego wzorca.
Wyobraź sobie AI jako absurdalnie szybkiego, niestrudzonego stażystę. Pomocnego? Tak. Sterującego architekturą? Nie.
Wyobraź sobie: zespół ds. rozwoju potrzebuje funkcji, która łączy się z regułami cenowymi, starą logiką rozliczeń i limitami stawek. Sztuczna inteligencja może opracować jej fragmenty, ale decyzja, gdzie umieścić logikę , co wycofać i jak uniknąć uszkodzenia faktur w trakcie migracji – to decyzja człowieka. Na tym polega różnica.
Co naprawdę pokazują dane 📊
Liczby są imponujące. W badaniach strukturalnych, programiści korzystający z GitHub Copilot wykonywali zadania o ~55% szybciej niż ci, którzy kodowali samodzielnie [1]. Raporty z szerszego zakresu prac? Czasami nawet 2 razy szybciej dzięki wbudowanej sztucznej inteligencji w przepływy pracy [2]. Również adopcja jest ogromna: 84% programistów korzysta lub planuje korzystać z narzędzi sztucznej inteligencji, a ponad połowa profesjonalistów korzysta z nich codziennie [3].
Ale jest pewien haczyk. Prace recenzowane sugerują, że programiści korzystający ze wsparcia sztucznej inteligencji częściej pisali niebezpieczny kod – i często odchodzili z nadmierną pewnością siebie [5]. Właśnie dlatego frameworki kładą nacisk na zabezpieczenia: nadzór, kontrole i recenzje ludzkie, zwłaszcza w newralgicznych obszarach [4].
Szybkie porównanie: sztuczna inteligencja kontra inżynierowie
| Czynnik | Narzędzia AI 🛠️ | Inżynierowie oprogramowania 👩💻👨💻 | Dlaczego to ma znaczenie |
|---|---|---|---|
| Prędkość | Błyskawiczne fragmenty przy kręceniu [1][2] | Wolniej, ostrożniej | Surowa prędkość nie jest nagrodą |
| Kreatywność | Ograniczony przez dane treningowe | Można faktycznie wymyślić | Innowacja nie polega na kopiowaniu wzorców |
| Debugowanie | Sugeruje poprawki powierzchniowe | Rozumie, dlaczego się zepsuło | Przyczyna źródłowa ma znaczenie |
| Współpraca | Operator solo | Uczy, negocjuje, komunikuje się | Oprogramowanie = praca zespołowa |
| Koszt 💵 | Tani za zadanie | Drogie (pensja + świadczenia) | Niski koszt ≠ lepszy wynik |
| Niezawodność | Halucynacje, ryzykowne bezpieczeństwo [5] | Zaufanie rośnie wraz z doświadczeniem | Bezpieczeństwo i zaufanie są najważniejsze |
| Zgodność | Potrzeby audytów i nadzoru [4] | Projekty reguł i audytów | Nie podlegające negocjacjom w wielu dziedzinach |
Wzrost liczby pomocników w kodowaniu AI 🚀
Narzędzia takie jak Copilot i środowiska IDE oparte na LLM zmieniają przepływy pracy.
-
Przygotuj natychmiastowy szablon.
-
Zaoferuj wskazówki dotyczące refaktoryzacji.
-
Wyjaśnij, czym są interfejsy API, których nigdy nie dotykałeś.
-
Nawet testy z wypluwanej próbki (czasem łuszczące się, czasem stałe).
Co jest nie tak? Zadania na poziomie juniorskim są teraz trywializowane. To zmienia sposób uczenia się początkujących. Przechodzenie przez niekończące się pętle jest mniej istotne. Mądrzejsza ścieżka: pozwól sztucznej inteligencji tworzyć projekty, a następnie weryfikować : pisać asercje, uruchamiać lintery, agresywnie testować i sprawdzać pod kątem ukrytych luk w zabezpieczeniach przed scaleniem [5].
Dlaczego sztuczna inteligencja nadal nie jest w pełni zamiennikiem
Powiedzmy sobie szczerze: sztuczna inteligencja jest potężna, ale też… naiwna. Nie ma:
-
Intuicja - wychwytywanie bezsensownych wymagań.
-
Etyka – rozważanie kwestii uczciwości, stronniczości i ryzyka.
-
Kontekst – wiedza , dlaczego dana funkcja powinna lub nie powinna istnieć.
W przypadku oprogramowania o znaczeniu krytycznym – finansowego, medycznego, lotniczego i kosmicznego – nie można ryzykować, korzystając z systemu typu „czarna skrzynka”. Ramy prawne jasno to określają: to ludzie ponoszą odpowiedzialność, od testowania po monitorowanie [4].
Efekt „środka” na rynku pracy 📉📈
Sztuczna inteligencja uderza najmocniej w środkowej części drabiny umiejętności:
-
Deweloperzy początkujący : podatni na ataki – podstawowe kodowanie jest automatyzowane. Ścieżka rozwoju? Testowanie, narzędzia, weryfikacja danych, przeglądy bezpieczeństwa.
-
Starsi inżynierowie/architekci : Bezpieczniejsi – odpowiedzialni za projekt, przywództwo, złożoność i koordynację sztucznej inteligencji.
-
Specjaliści niszowi : Jeszcze bezpieczniej - bezpieczeństwo, systemy wbudowane, infrastruktura ML, rzeczy, w których szczególne cechy domeny mają znaczenie.
Pomyślmy o kalkulatorach: nie wyparły matematyki. Zmieniły umiejętności, które stały się niezbędne.
Cechy ludzkie, które sztuczna inteligencja przeoczyła
Kilka supermocy inżynieryjnych, których sztucznej inteligencji wciąż brakuje:
-
Zmaganie się z okropnym, przestarzałym kodem.
-
Odczytywanie frustracji użytkowników i uwzględnianie empatii w projektowaniu.
-
Radzenie sobie z polityką biurową i negocjacjami z klientami.
-
Adaptacja do paradygmatów, które jeszcze nie zostały wymyślone.
Ironią jest to, że to , co ludzkie , staje się naszą największą zaletą.
Jak zadbać o swoją przyszłość zawodową 🔧
-
Nie rywalizuj, lecz koordynuj działania : traktuj sztuczną inteligencję jak współpracownika.
-
Podwójna uwaga poświęcona przeglądowi : modelowanie zagrożeń, specyfikacje jako testy, obserwowalność.
-
Poznaj dogłębną wiedzę na temat dziedzin : płatności, zdrowie, lotnictwo i kosmonautyka, klimat – kontekst ma kluczowe znaczenie.
-
Zbuduj własny zestaw narzędzi : Lintery, narzędzia do analizy składniowej, interfejsy API z określonymi typami, powtarzalne kompilacje.
-
Dokumentowanie decyzji : ADR-y i listy kontrolne umożliwiają śledzenie zmian w sztucznej inteligencji [4].
Prawdopodobna przyszłość: współpraca, a nie zastępowanie 👫🤖
Prawdziwy obraz nie polega na tym, że „sztuczna inteligencja kontra inżynierowie”. To sztuczna inteligencja z inżynierami . Ci, którzy się przyłożą, będą działać szybciej, myśleć szerzej i zrzucą z siebie żmudną pracę. Ci, którzy się opierają, ryzykują pozostanie w tyle.
Weryfikacja rzeczywistości:
-
Kod rutynowy → AI.
-
Strategia + decyzje krytyczne → Ludzie.
-
Najlepsze wyniki → Inżynierowie wspomagani sztuczną inteligencją [1][2][3].
Podsumowanie 📝
Czy więc inżynierowie zostaną zastąpieni? Nie. Ich praca będzie się zmieniać. Mniej będzie „końca kodowania”, a bardziej „kodowanie ewoluuje”. Zwycięzcami będą ci, którzy nauczą się obsługiwać sztuczną inteligencję, a nie będą z nią walczyć.
To nowa supermoc, a nie wypowiedzenie.
Odniesienia
[1] GitHub. „Badania: kwantyfikacja wpływu GitHub Copilot na produktywność i zadowolenie programistów”. (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. „Uwolnij produktywność programistów dzięki generatywnej sztucznej inteligencji” (27 czerwca 2023 r.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. „Ankieta dla programistów 2025 — AI”. (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. „Ramowe zasady zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji (AI RMF)”. (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D. i Boneh, D. „Czy użytkownicy piszą bardziej niebezpieczny kod z asystentami AI?” ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157