Sztuczna inteligencja nie wyeliminuje programistów. Przekształci natomiast zapotrzebowanie na role w branży IT.

Sztuczna inteligencja zyskała status jednego z najpopularniejszych tematów w sektorze technologicznym. Można ją spotkać niemal wszędzie, w prezentacjach dyrektorów, planach rozwoju produktów i dyskusjach zespołów IT. Pomimo tego wiele firm ciągle nurtuje to samo pytanie: czy AI realnie poprawia efektywność, czy jedynie stwarza pozory rozwoju? Największy przełom nie dotyczy obecnie samego kodowania, a raczej sposobu formułowania problemów – komentuje Maciek Kemnitz, prezes Primotly.

Koniec „vibe codingu”. Nadchodzi specification-driven development

Sztuczna inteligencja podnosi efektywność zespołów IT, ale pod warunkiem jej rozważnego użycia. Samo włączenie narzędzia AI do procedury developmentu nie zapewni automatycznego progresu w produktywności. Kluczowe jest to, w jaki sposób firma modyfikuje metody pracy w odniesieniu do tej technologii.

Niedawno sporo mówiło się o tak zwanym vibe codingu, czyli błyskawicznym generowaniu kodu przez modele AI. Obecnie widać już wyraźnie, że rynek ewoluuje w kierunku strategii spec-driven development. Innymi słowy, największą zaletą staje się nie tyle samo pisanie kodu, ile dokładne zdefiniowanie problemu, architektury i ograniczeń systemu. To wywołuje interesującą zmianę w codziennej pracy programistów. Poświęcają oni coraz więcej czasu na przygotowanie solidnej specyfikacji, uszczegółowienie wymagań oraz uporządkowanie zależności w projekcie. Aspekty, które wcześniej często były postrzegane jako drugorzędne, takie jak dokumentacja, testowanie czy standardy kodowania, nagle zyskują na znaczeniu, ponieważ to one wpływają na to, jak dobrze AI wykona swoje zadanie. Starannie opracowany projekt, nadzorowany przez doświadczonych programistów, może podnieść produktywność zespołu nawet kilkukrotnie.

Gdy projekt trwa krócej, wraz z tempem pracy zmienia się też biznes

Powyższe spostrzeżenia są widoczne w projektach realizowanych w Primotly, gdzie testowaliśmy zarówno podejście vibe coding, jak i spec-driven development. W jednym z przypadków projekt, który wcześniej był wyceniany na ponad pół roku pracy zespołu składającego się z trzech osób, został ukończony w około dwa miesiące przy udziale jednego doświadczonego developera, wspieranego przez AI. Co ważne, rozwiązanie funkcjonuje w środowisku produkcyjnym, jest rozwijane i utrzymuje stabilność — co pokazuje, że przy właściwym podejściu przyspieszenie tempa nie musi prowadzić do obniżenia jakości. Skrócony czas realizacji przełożył się również bezpośrednio nie tylko na szybkość delivery, ale także na ekonomię projektu.

Należy pamiętać, że korzyści z AI odczują jedynie ci, którzy implementują ją na mocnych fundamentach. W organizacji, która ma uporządkowane i przemyślane procesy, technologia pozwala pracować szybciej i sprawniej. Jednakże, jeśli brakuje kontroli jakości, precyzyjnych wymagań i nadzoru architektonicznego, błędy będą się powtarzać, a pracy ostatecznie przybędzie.

Największy błąd firm przy wdrażaniu AI nie dotyczy technologii

Obecnie pytanie nie brzmi już „czy wdrażać AI”, ale „jak to zrobić efektywnie”. W rzeczywistości największe korzyści odnoszą te firmy, które traktują sztuczną inteligencję jako element strategii operacyjnej, a nie tylko jako ciekawostkę technologiczną.

Pierwszym krokiem powinno być inwestowanie w osoby, które potrafią rozwiązywać skomplikowane problemy. AI bardzo dobrze sprawdza się w zadaniach powtarzalnych, ale to doświadczeni specjaliści są w stanie prawidłowo określić problem, ocenić jakość wyników i ustalić, gdzie technologia realnie przynosi wartość. Równie ważne jest sukcesywne wdrażanie narzędzi. Najlepiej zaczynać od rozwiązań, które są dostępne na rynku od dłuższego czasu i cieszą się sprawdzoną renomą. Pozwala to zmniejszyć ryzyko i jednocześnie rozwijać kompetencje wewnątrz firmy. Firmy często robią błąd, postrzegając AI wyłącznie z perspektywy pojedynczych zespołów. Tymczasem rzeczywisty wpływ tej technologii dotyczy całej organizacji — od sposobu tworzenia oprogramowania, poprzez analizę danych, aż po obsługę klientów i sprzedaż. Nie można również zapominać, że każde narzędzie AI wiąże się z konkretnymi kosztami, wymogami bezpieczeństwa oraz ograniczeniami. Największym błędem jest obecnie wdrażanie AI bez planu i bez kontroli nad jej wykorzystaniem. Trzeba pamiętać, że modele dostarczane przez przedsiębiorstwa takie jak Anthropic, OpenAI czy Google są narzędziami, a nie gotowymi rozwiązaniami biznesowymi. W związku z tym coraz więcej firm projektuje swoje schematy zastosowania AI w sposób umożliwiający zmianę modelu bez konieczności przebudowy procesów. W takim ujęciu przewaga wynika nie z wyboru dostawcy, ale z architektury, danych i umiejętności zespołu.

Nie można też pomijać faktu, że każde narzędzie AI generuje konkretne koszty, wymogi bezpieczeństwa oraz ograniczenia. Świadome porównanie tych elementów przed implementacją jest dziś równie istotne, co sama decyzja technologiczna. Najpoważniejszym błędem, jaki popełniają firmy, jest wprowadzanie narzędzi bez planu, bez zrozumienia ich wpływu na firmę i bez nadzoru nad ich użytkowaniem.

AI to gwarantowane oszczędności? Rzeczywistość jest dużo bardziej złożona

Wszędzie słyszymy, że „sztuczna inteligencja to oszczędność czasu i większe zyski”, ale czy to prawda? AI może obniżać koszty, ale może je też bardzo szybko podnosić, jeśli nie jest odpowiednio zarządzana.

Jednym z najmniej oczywistych aspektów jest ekonomika funkcjonowania modeli. Podstawową jednostką rozliczeniową są tokeny, czyli fragmenty danych przetwarzane przez modele. Każde pytanie, każda linia kodu i każda odpowiedź generują koszt, który w dużej skali może być znaczny. Dodatkowym problemem jest to, że w wielu przypadkach to nie użytkownik osobiście decyduje o liczbie operacji. Agenci AI lub zautomatyzowane procesy mogą realizować dużą ilość wywołań API, co bez właściwych limitów może prowadzić do niekontrolowanego wzrostu kosztów. Podobny problem branża technologiczna obserwowała wcześniej w usługach SMS, gdzie dopiero wprowadzenie limitów i kontroli zużycia umożliwiło ustabilizowanie wydatków. Paradoksalnie narzędzia z intuicyjnym interfejsem graficznym często generują większe koszty niż bezpośrednia praca z API, ponieważ ukrywają optymalizację i zachęcają do mniej efektywnego korzystania z modeli. Z drugiej strony AI realnie redukuje ilość pracy manualnej, co może ograniczyć potrzebę powiększania zespołów deweloperskich. Jednocześnie same narzędzia oparte na sztucznej inteligencji są droższe niż wiele wcześniej używanych technologii. Dlatego na obecnym etapie trudno jednoznacznie stwierdzić, czy całkowite koszty ulegną obniżeniu.

Można natomiast przypuszczać, że łączne nakłady na AI będą rosły. Koszt pojedynczej operacji będzie malał, ale skala wykorzystania technologii będzie rosła jeszcze szybciej.

Technologia jest dostępna dla wszystkich. Kompetencje już nie

Wraz z popularyzacją AI bariera wejścia do zaawansowanych narzędzi technologicznych praktycznie zniknęła. To, co jeszcze parę lat temu wymagało wyspecjalizowanych zespołów i dużych nakładów finansowych, obecnie jest dostępne dla każdego, kto umie zadać odpowiednie pytanie modelowi.

Paradoksalnie właśnie dlatego wzrasta rola doświadczenia i kwalifikacji. Choć dostęp do technologii jest już powszechny, umiejętność jej właściwego wykorzystania wciąż stanowi realną zaletę. W praktyce to ludzie z doświadczeniem potrafią odróżnić wartościowe rezultaty od tych, które jedynie sprawiają wrażenie wiarygodnych. Ryzyko jest już widoczne w codziennym wykorzystywaniu AI w biznesie. Jednym z najbardziej oczywistych problemów są tak zwane halucynacje modeli. AI potrafi generować odpowiedzi brzmiące niezwykle przekonująco, które w rzeczywistości są nieprawidłowe lub częściowo wymyślone. Bez odpowiedniego doświadczenia takie pomyłki mogą pozostać niezauważone, ponieważ forma odpowiedzi często wywołuje wrażenie eksperckiej wiedzy.

W praktyce wyzwaniem okazuje się także zachowanie kontekstu przy bardziej złożonych zadaniach. Przy długich procesach, analizach lub pracy na wielu zależnościach modele mogą pominąć istotne informacje, co prowadzi do niespójnych wyników i decyzji opartych na niekompletnych danych. W związku z tym coraz większego znaczenia nabiera obecnie context engineering, czyli świadome kształtowanie kontekstu, na którym działa model. Obejmuje to między innymi uporządkowanie danych, dzielenie problemów na etapy oraz kontrolowanie informacji przekazywanych AI. W praktyce często okazuje się, że o jakości rezultatów bardziej niż sam wybór narzędzia decyduje jakość kontekstu dostarczonego modelowi. Wraz z rosnącą popularnością AI coraz więcej firm zaczyna analizować nie tylko jej możliwości, ale także realne koszty zastosowania tej technologii. AI nie jest darmowym rozwiązaniem, nawet jeśli na pierwszy rzut oka może wydawać się niedroga. Brak kontroli nad sposobem wykorzystania modeli może prowadzić do nieproporcjonalnego zużycia zasobów obliczeniowych i trudnych do oszacowania kosztów operacyjnych.

Firmy zaczynają też dostrzegać inne zjawisko — AI znacząco obniżyło próg tworzenia treści, analiz czy dokumentacji technicznej. Problem polega jednak na tym, że materiały te mogą wyglądać bardzo profesjonalnie, pomimo że zawierają poważne błędy merytoryczne. Widać to na przykład w przypadku interpretacji przepisów prawnych generowanych przez AI czy w korespondencji biznesowej, gdzie model nieświadomie zmienia sens wiadomości. Podobnie dzieje się w dokumentacji technicznej – przygotowana z pomocą AI wygląda poprawnie, ale w praktyce okazuje się trudna lub niemożliwa do zastosowania. Dlatego firmy, które inwestują w AI, coraz częściej przekonują się, że ich największą zaletą nadal pozostają doświadczeni ludzie.

Wygrywają ci, którzy wiedzą, jak mądrze wykorzystać AI

Wbrew intuicji przewaga konkurencyjna coraz rzadziej wynika obecnie z samej umiejętności pisania kodu. Rozwój modeli AI sprawił, że dostęp do implementacji stał się szeroki, a tempo developmentu przestało być głównym wyróżnikiem firm technologicznych.

Różnice zaczynają się obecnie tworzyć znacznie wcześniej, już na etapie określania problemu. Organizacje, które potrafią precyzyjnie zdefiniować kontekst biznesowy, ograniczenia technologiczne i pożądany efekt końcowy, są w stanie wykorzystać AI znacznie efektywniej niż te, które traktują ją jedynie jako narzędzie do przyspieszenia pracy. Coraz większe znaczenie ma również to, czy AI staje się częścią realnych procesów firmy, czy pozostaje jedynie ciekawostką testowaną przez pojedyncze zespoły. Sama technologia jest dziś dostępna praktycznie dla wszystkich. Przewagę tworzy dopiero sposób jej wdrożenia w codzienną pracę firmy. Wyraźnie widać też rolę jakości danych i uporządkowanej wiedzy. Przedsiębiorstwa, które dysponują dobrze prowadzoną dokumentacją, usystematyzowanymi procesami i wiedzą dziedzinową, są w stanie szybciej osiągać realne korzyści z AI niż te, które działają bez takiego zaplecza.

Nie zmienia się również znaczenie doświadczenia zespołów technologicznych. Sztuczna inteligencja wzmacnia zarówno dobre, jak i złe decyzje, dlatego firmy z silnym nadzorem architektonicznym i doświadczonymi liderami technologicznymi wykorzystują jej potencjał znacznie efektywniej. Pojawiają się też zupełnie nowe umiejętności. Coraz większą rolę odgrywa umiejętność zarządzania wydajnością modeli, kontrolowania kosztów oraz świadomego dobierania technologii do konkretnych zadań zamiast stosowania jednego rozwiązania do wszystkiego. Na końcu pozostaje jednak coś, co od lat odróżnia najszybciej rozwijające się firmy od reszty rynku. Zdolność do szybkiego testowania nowych metod, wyciągania wniosków i adaptacji. Aktualnie jest to podstawowy wyróżnik firm, które utrzymują tempo rozwoju i przewagę konkurencyjną.

Technologia powinna wynikać z realnych potrzeb biznesowych, nie z trendów

Dlatego firmy, które chcą realnie wykorzystać potencjał AI, powinny zaczynać nie od wyboru narzędzi, ale od rozmowy o problemach, które faktycznie warto rozwiązać. W Primotly prowadzimy bezpłatne konsultacje technologiczne dla firm, które pragną świadomie podejść do wdrożeń AI, przyśpieszyć rozwój oprogramowania lub zweryfikować kierunek technologiczny swoich produktów.

Dziękujemy za przeczytanie naszego artykułu do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google. Artykuł sponsorowany Udostępnij artykuł Newsletter Bądź na bieżąco z informacjami ze świata biznesu i finansów Zapisz się

Najpopularniejsze w BUSINESS INSIDER

Biznes

Czy sztuczna inteligencja pogłębi nierówności w leczeniu? Ochrona zdrowia dwóch prędkości

dzisiaj 06:45 Zuzanna Staszewska-Jedynasty Materiał promocyjny

Firmy tracą tysiące przez chaos w danych. Jak uporządkować sprzedaż w e-commerce?

dzisiaj 00:00 Biznes

Volkswagen negocjuje z Izraelem. Chodzi o Żelazną Kopułę

wczoraj 19:02 Anna Unton Biznes

Jakie recepty na kryzys paliwowy mają ludzie prezydenta? Apel w sprawie Orlenu

wczoraj 13:36 Sonia Sobczyk-Grygiel Tylko u nas Biznes

Nie tylko SAFE, z tego unijnego źródła też popłyną miliardy na obronność. Znamy nazwę spółki

wczoraj 06:43 Sonia Sobczyk-Grygiel Biznes

USA grożą UE utratą dostępu do surowca energetycznego. "Są inni nabywcy"

poniedziałek 18:02 Jan Manicki Biznes

Umowa z Mercosurem wchodzi w życie. Jest komunikat Komisji Europejskiej

poniedziałek 15:04 Jan Manicki, Polska Agencja Prasowa Materiał promocyjny

Nowa era Ochotniczych Hufców Pracy: Profesjonalizm, innowacje i kapitał ludzki przyszłości

poniedziałek 12:27 Materiał promocyjny

Biometan zwiększa szansę na niezależność energetyczną Polski

poniedziałek 12:08 Materiał promocyjny

Odporność to za mało. Polski biznes musi nauczyć się zarabiać na kryzysach klimatycznych i energetycznych

poniedziałek 10:00 Justyna Sobolak Materiał promocyny

Dezinformacja nowym ryzykiem operacyjnym. Fałszywe narracje o klimacie i energii uderzają w wyniki firm

poniedziałek 10:00 Justyna Sobolak Biznes

Akif Capital rozwija globalną strategię Euromatch: proces licencyjny w Brazylii i nowe zgłoszenie w Meksyku

poniedziałek 01:00 Biznes

Inwestorzy są gotowi zapłacić za to fortunę. "Przenośny magazyn wartości"

niedziela 17:07 Beata Michalik Biznes

Złowieszcze prognozy cen ropy od wielkiej linii lotniczej. Będzie cięcie liczby lotów

sobota 15:14 Jacek Frączyk Biznes

Orlen podnosi ceny diesla. Historyczny rekord cen paliw coraz bliżej

sobota 13:38 Tylko u nas Biznes

Tak Polacy robią zakupy – opowiada prezes jednej z największych sieci w Polsce

sobota 09:17 Mikołaj Kunica Biznes

Elon Musk stawia na fotowoltaikę z Chin. Gigantyczna transakcja Tesli

piątek 20:59 Jacek Frączyk Biznes

To jedno z najbardziej wyczekiwanych wydarzeń na świecie. Może przynieść rekordowe przychody

piątek 13:35