AI pisze kod w kilka minut. Kto sprawdzi, czy można mu zaufać?

Sztuczna inteligencja rozwiązała jeden z największych problemów inżynierii oprogramowania – znacząco przyspieszyła tworzenie kodu. Jednocześnie pojawiło się nowe wąskie gardło: jego weryfikacja. Organizacje mają dziś coraz więcej kodu wygenerowanego przez AI, ale odpowiedzialność za jego bezpieczeństwo, jakość i działanie w środowisku produkcyjnym nadal ponosi człowiek.

Jeszcze niedawno ograniczeniem szybkości rozwoju oprogramowania była przede wszystkim możliwość jego wytwarzania. AI zmieniła tę sytuację. Modele językowe i agenci potrafią tworzyć całe fragmenty aplikacji, proponować rozwiązania i wykonywać zadania, które wcześniej wymagały pracy programisty. Nie oznacza to jednak, że problem został rozwiązany. Kod wygenerowany przez AI może przejść testy i trafić na produkcję, mimo, że żaden pojedynczy członek zespołu w pełni go nie rozumie. Tymczasem to nadal człowiek musi ocenić, czy rozwiązanie jest zgodne z architekturą systemu, wymaganiami biznesowymi i zasadami bezpieczeństwa.

„To właśnie jest pytanie, które branża software powinna otwarcie sobie zadać: nie czy sztuczna inteligencja potrafi pisać kod, ale czy osoby odpowiedzialne za powstałe oprogramowanie rozumieją je na tyle dobrze, by mu zaufać” – mówi Jarosław Dąbrowski, Country Manager w JetBrains Poland.

AI wchodzi do codziennej pracy deweloperów

Narzędzia wspierające programowanie przestały być eksperymentem i stają się elementem codziennego warsztatu deweloperów. W Stanach Zjednoczonych ponad 90% programistów deklaruje korzystanie z narzędzi AI, a rynek rozwiązań AI dla deweloperów przekroczył już wartość 8,5 mld dolarów.

Polska również szybko nadrabia dystans. Badanie JetBrains AI Pulse 2026, przeprowadzone wśród ponad 10 tys. programistów na całym świecie, pokazuje, że 91,8% polskich deweloperów korzysta z co najmniej jednego narzędzia AI w codziennej pracy zawodowej. Niemal dwie piąte wykorzystuje tryb agentowy każdego dnia. Globalnie odsetek ten wynosi 36%.

Zmienia to ekonomię procesu tworzenia oprogramowania. Jeśli kod można wygenerować szybciej i taniej, sam czas potrzebny na jego napisanie przestaje być głównym ograniczeniem. Rzadkim zasobem staje się natomiast ludzka uwaga potrzebna do sprawdzenia wyników pracy AI. Programista musi bowiem nie tylko przeczytać wygenerowany kod, ale również zrozumieć jego zależności, ocenić wpływ na pozostałe elementy systemu i sprawdzić, czy rozwiązanie będzie działać prawidłowo również po kolejnych zmianach.

Szybsze tworzenie kodu ma swoją cenę

Problem jest tym istotniejszy, że większa szybkość generowania kodu może przekładać się na jego jakość. Analiza CodeRabbit przeprowadzona na kilkuset aktywnych projektach GitHub wykazała, że kod współtworzony przez AI zawierał średnio 1,7 razy więcej poważnych problemów niż kod pisany wyłącznie przez człowieka. Liczba błędnych konfiguracji była o 75% wyższa, a częściej pojawiały się również problemy związane z bezpieczeństwem.

„Organizacje, które na dużą skalę zastąpiły tradycyjne procesy wytwórcze generowaniem kodu przez modele językowe, zderzają się dziś z rzeczywistością: oszczędność na etapie produkcji przekształca się w wielokrotnie wyższy koszt naprawy i utrzymania systemu” – wskazuje Jarosław Dąbrowski.

Polscy deweloperzy częściej sprawdzają kod

Na tym tle interesująco wyglądają dane dotyczące polskich programistów. Według JetBrains AI Pulse, 78,2% polskich deweloperów aktywnie uczestniczy w przeglądach kodu, podczas gdy globalna średnia wynosi 60,8%.

Również oczekiwania wobec narzędzi AI pokazują, że programiści nie szukają wyłącznie większej produktywności. Najważniejszym czynnikiem, który skłoniłby polskich deweloperów do zmiany narzędzia AI, jest lepsza świadomość kontekstu bazy kodu – wskazało ją 30,9% badanych, wobec 24,3% globalnie. Kolejne 28,1% oczekuje wyższej wydajności w dużych i złożonych projektach.

„Polscy deweloperzy nie szukają narzędzi, które generują więcej kodu. Szukają takich, które tworzą kod, któremu można zaufać” – podkreśla Jarosław Dąbrowski.

Nowe wąskie gardło: weryfikacja

AI zmienia więc także charakter pracy programisty. Zamiast spędzać większość czasu na ręcznym pisaniu kolejnych fragmentów kodu, deweloperzy coraz częściej muszą czytać, analizować i oceniać kod wygenerowany przez modele. Według danych JetBrains, 45% programistów spędza od jednej do dwóch godzin dziennie na przeglądzie kodu. Przy dalszym wzroście wykorzystania agentów AI czas ten może się zwiększać.

„Badanie When Using AI Leads to “Brain Fry”, przytaczane przez Harvard Business Review, wskazuje na rosnące przeciążenie poznawcze wśród deweloperów pracujących w intensywnym kontakcie z AI – zjawisko określane jako „AI brain fry”. Automatyzacja wytwarzania kodu nie oznacza, że pracy jest mniej. Zmienił się natomiast jej charakter – dziś więcej czasu zajmuje czytanie, analizowanie i walidowanie kodu oraz podejmowanie decyzji w warunkach ograniczonej przejrzystości. To nie eliminacja pracy, lecz zmiana jej charakteru” – komentuje Jarosław Dąbrowski.

Samo generowanie kodu już nie wystarczy

Odpowiedzią nie musi być ograniczenie wykorzystania AI. Znacznie ważniejsze staje się stworzenie środowiska, które pozwala kontrolować kod niezależnie od tego, kto lub co go wygenerowało. Jednym z elementów takiego podejścia jest automatyczna analiza kodu. Narzędzia do statycznej analizy, takie jak Qodana, mogą sprawdzać zmiany pod kątem jakości, bezpieczeństwa, błędnych konfiguracji czy określonych wzorców programistycznych.

„Qodana działa równolegle do procesu budowania projektu i integruje się z popularnymi platformami, takimi jak GitHub Actions, GitLab CI/CD czy TeamCity, bez konieczności zmiany istniejących przepływów pracy. Wyniki analizy są dostępne wtedy, gdy deweloper ma jeszcze pełny kontekst zmian w pamięci, a nie kilka dni później – co skraca czas reakcji i redukuje koszt naprawy błędów. Pulpit analityczny pozwala śledzić tendencje w skali całego projektu: identyfikować fragmenty bazy kodu o najwyższym poziomie długu technicznego i obszary, w których zespół systematycznie popełnia te same klasy błędów” – tłumaczy Jarosław Dąbrowski.

Od generowania kodu do kontroli jego jakości

Wraz z upowszechnieniem agentów AI granica między kodem tworzonym przez człowieka a kodem generowanym przez maszynę będzie się zacierać. Dlatego coraz mniej istotne będzie pytanie o autorstwo konkretnego fragmentu. Znacznie ważniejsze stanie się to, czy kod został odpowiednio zweryfikowany, czy proces jego oceny można prześledzić i czy organizacja jest gotowa wziąć odpowiedzialność za jego działanie.

To również zmienia znaczenie profesjonalnego środowiska programistycznego. IDE i narzędzia wspierające deweloperów nie są już wyłącznie miejscem, w którym powstaje kod. Stają się elementem systemu kontroli jakości, bezpieczeństwa i zgodności.

„Polska społeczność programistyczna wchodzi w drugą fazę adopcji AI z rzadko spotykaną dojrzałością. Wysoki wskaźnik zaangażowania w przeglądy kodu, doświadczenie zawodowe powyżej średniej globalnej i szybka adopcja trybów agentowych wskazują na rynek, który nie traktuje AI jako modnego dodatku, lecz jako element zmieniający fundamenty procesu wytwarzania oprogramowania” – podsumowuje Jarosław Dąbrowski.