Jak sztuczna inteligencja zmienia codzienną pracę programistów?

Już 85 proc. programistów regularnie korzysta z narzędzi sztucznej inteligencji podczas tworzenia oprogramowania. Developerzy, jako naturalni early adopters, pierwsi interesują się nowymi technologiami i usprawnieniami. AI stała się integralną częścią ich pracy. To już nie eksperyment, lecz codzienność – przekonuje Michał Gaszewski, ekspert ds. sztucznej inteligencji w Scalo.

Według danych Developer Ecosystem Survey 2025 (obejmującego ponad 24,5 tys. programistów z 194 państw, w tym z Polski), 62 proc. respondentów używa co najmniej jednego asystenta kodowania, agenta programującego lub edytora kodu z funkcjami AI. Blisko 7 na 10 ankietowanych spodziewa się, że już wkrótce pracodawcy będą wymagać znajomości takich narzędzi. Ponad 70 proc. developerów twierdzi, że dzięki sztucznej inteligencji mogą pracować szybciej, delegować powtarzalne zadania i poświęcać mniej czasu na wyszukiwanie informacji w sieci.

Największy opór programiści wykazują wobec wykorzystania AI w zadaniach o wysokiej odpowiedzialności i znaczeniu systemowym, takich jak wdrażanie i monitorowanie (76 proc. nie planuje tego robić) oraz planowanie projektów (69 proc.) – wynika z badania Stack Overflow 2025 Developer Survey. Według tego samego opracowania developerzy najczęściej wykorzystują AI do pisania kodu (59 proc.), wyszukiwania informacji (55,8 proc.) oraz przyswajania nowych koncepcji lub technologii (47,4 proc.).

Dodatkowy programista i asystent

Praca developera zmienia się na naszych oczach – całkowite przeobrażenie przeszło m.in. podejście do pisania kodu. Wiele manualnych zadań można dziś zautomatyzować. Programista w codziennej pracy często korzysta z szeregu popularnych narzędzi AI. Wśród najczęściej wymienianych są Cursor AI, Claude Code od Anthropic (do tzw. vibe codingu), Codex od OpenAI oraz duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT.

AI wspiera m.in. wyszukiwanie i analizę błędów, tworzenie i prowadzenie testów oraz dokumentacji. Najwięcej czasu oszczędza przy rozbudowanych aplikacjach, nad którymi pracuje wielu programistów. Choć technologia może pokryć znaczną część obowiązków developera, nadal wymaga jego uwagi i skupienia. Oddanie zbyt wielu kompetencji AI może być ryzykowne dla bezpieczeństwa kodu. Należy też uważać, jakie uprawnienia ma sztuczna inteligencja i co dokładnie robi z kodem – każdy model LLM może popełniać błędy, upraszczać lub „halucynować”.

Analizując proces współpracy człowieka ze sztuczną inteligencją, zauważam, że nadzór (czyli wydawanie instrukcji i weryfikacja efektów) powinien stanowić większość tej „pracy zbiorowej” i być obecny na każdym jej etapie. Ważne jest dzielenie zadań na mniejsze części, ponieważ LLM lepiej radzi sobie z małymi zagadnieniami. Dobrym przykładem jest nowa aktualizacja Cursor AI, która wprowadza funkcję generowania tzw. Planu – dokumentu, w którym sztuczna inteligencja planuje pracę przed jej wykonaniem.

Developer czasów AI

Wsparcie generatywnej sztucznej inteligencji wymaga rozwijania nowych kompetencji, niezbędnych developerom, którzy chcą efektywnie z niej korzystać. Jedną z kluczowych jest umiejętność promptowania, czyli tworzenia skutecznych poleceń. Z moich obserwacji wynika, że osoby, które robią to dobrze, są znacznie bardziej efektywne w komunikacji zespołowej i delegowaniu zadań. Przy pracy z LLM-ami kluczowy staje się kontekst – developer musi mieć świadomość, po co, dlaczego i jak dane zadanie powinno zostać zrealizowane.

Na znaczeniu zyskują również kompetencje miękkie, szczególnie te związane z krytycznym myśleniem i oceną rezultatów pracy AI. Coraz większy nacisk kładzie się też na interdyscyplinarną współpracę – programista musi częściowo przejmować odpowiedzialność za aspekty biznesowe i współpracować z działami analityków, finansów czy decydentami.

Czy zmieniają się procesy i organizacja zadań? To zależy. Analitycy nadal wykonują swoje obowiązki, jednak programiści częściej sięgają po ich ekspertyzę, szukając bardziej precyzyjnego kontekstu dla sztucznej inteligencji. Na rynku IT rośnie nacisk na szkolenia i materiały edukacyjne z obszaru AI, a wiele firm oferuje pracownikom możliwość rozwijania kompetencji. Widać też coraz częstszą wymianę wiedzy między zespołami – programiści dzielą się doświadczeniami i nowymi metodami pracy ze sztuczną inteligencją.

AI a rynek pracy developerów

Jak AI zmienia rynek developerów? Trudno dziś formułować jednoznaczne prognozy dotyczące zapotrzebowania na ich usługi. Przy obecnym tempie innowacji, branża pozostaje niezwykle dynamiczna. Na razie nie widzę zagrożenia dla zawodu programisty – wciąż to on weryfikuje kod, tworzy polecenia i zarządza procesem. Jednak bez znajomości zasad optymalnego tworzenia kodu oraz dogłębnej znajomości projektu nie byłby on w stanie zweryfikować, czy wygenerowana przez sztuczną inteligencję odpowiedź jest adekwatna. Stąd odpowiednio wykorzystywana AI nadal jest narzędziem, które wspiera i przyspiesza pracę, ale jej nie zastępuje.

Rośnie natomiast zapotrzebowanie na nowe specjalizacje, m.in. w obszarze GenAI, machine learningu czy tworzenia agentów AI. Część przedsiębiorców nie pozwala na użycie AI przy swoich projektach (z uwagi na bezpieczeństwo), inni zaś budują własną infrastrukturę z prywatnymi modelami LLM, zapewniającą poufność danych.

Gdybym dziś był juniorem w branży IT, zwróciłbym uwagę na zmieniające się potrzeby rynku. Warto obserwować trendy, rozwijać kompetencje i inwestować w szkolenia, które zwiększą szanse na sukces w branży. Choć rynek pracy dla programistów przechodzi istotną transformację, trend ten powinien się ustabilizować w ciągu kilku lat. Trudno dziś znaleźć przedsiębiorcę, który chciałby w pełni zastąpić juniora sztuczną inteligencją.

Jeśli planujemy związać przyszłość z zawodami technologicznymi, kluczową cechą stanie się zwinność. Rola nadzorcza, która dziś tak bardzo rozrosła się w zawodzie developera, to kompetencja, którą warto rozwijać już od początku kariery. Kiedyś potrzebowali jej jedynie liderzy i project managerowie, dziś – również juniorzy.

Nie ulega wątpliwości, że programiści coraz rzadziej będą samodzielnie pisać kod, ale wciąż muszą go w pełni rozumieć. AI może generować rozwiązania, niemniej jednak ich weryfikacja wymaga ludzkiego doświadczenia i rozumienia kontekstu. Zawód developera ewoluuje, lecz nie traci na znaczeniu.

Materiał we współpracy z Scalo.