Software 3.0 zmienia sposób tworzenia aplikacji

Coraz więcej programistów korzysta z narzędzi AI podczas tworzenia oprogramowania, a nowe podejście do programowania określane jest jako era Software 3.0. Według danych Second Talent, nawet 63% osób stosujących tzw. vibe coding nie potrafi samodzielnie programować, jednak z AI coraz częściej pracują również doświadczeni developerzy.

Koncepcję Software 3.0 spopularyzował w 2025 roku badacz sztucznej inteligencji Andrej Karpathy, wcześniej związany m.in. z Tesla i OpenAI. Opisuje ona ewolucję tworzenia oprogramowania: od tradycyjnego kodowania (Software 1.0), przez rozwój systemów opartych na trenowaniu sieci neuronowych (Software 2.0), po generowanie kodu przy użyciu języka naturalnego i narzędzi AI.

Jednym z najgłośniejszych trendów ostatnich miesięcy jest tzw. vibe coding. Polega on na opisywaniu agentom AI oczekiwanego efektu końcowego bez wchodzenia w szczegóły implementacyjne. Koncepcja szybko zdobyła popularność – termin został nawet uznany za „Słowo Roku 2025” przez Collins Dictionary.

Vibe coding zdobywa popularność poza branżą IT

Jak już wspomniano, według analiz Second Talent, w Stanach Zjednoczonych aż 63% osób korzystających z tego podejścia to osoby bez tradycyjnych umiejętności programistycznych. Jednocześnie narzędzia oparte na dużych modelach językowych są coraz szerzej wykorzystywane także przez profesjonalnych developerów – w zależności od badania korzysta z nich od 60 do ponad 90% specjalistów IT.

Zdaniem ekspertów krakowskiej spółki Miquido, różnica między amatorskim vibe codingiem a profesjonalnym programowaniem polega przede wszystkim na sposobie pracy z AI i poziomie kontroli nad generowanym kodem.

„Profesjonaliści, podobnie jak vibe-coderzy, korzystają z modeli językowych, ale kluczowa różnica polega na tym, że są w stanie narzucić im precyzyjne instrukcje i rygorystycznie weryfikować generowany kod pod kątem wydajności, skalowalności czy bezpieczeństwa” – wyjaśnia Jerzy Biernacki z Miquido.

Human-in-the-loop: człowiek w centrum procesu AI

Rozwój AI zmienia również rolę programistów. Coraz rzadziej polega ona wyłącznie na pisaniu kodu, a coraz częściej na projektowaniu architektury systemów, definiowaniu wymagań oraz nadzorowaniu pracy narzędzi AI. Wymaga to specjalistycznej wiedzy oraz przyjęcia szeregu zasad i standardów. Według ekspertów Miquido, ich podstawą są dwa elementy.

Pierwszym jest nie ukrywanie użycia AI – i jego skali – przed klientami. „To istotne, by partnerzy, z którymi współpracujemy, mogli dostrzec realne korzyści wynikające z faktu, że zespoły programistów korzystają z AI, przez co są skuteczniejsze od tych, którzy tego nie robią, a z drugiej strony uspokojeni, że jedynie wspierają się AI, nie oddając jej pełnej kontroli”  – mówi Jerzy Biernacki.

Drugi element to kontrola jakości i danych, czyli odpowiedzialność za wynik. Programiści nie mogą nigdy zakładać, że LLM na pewno napisał kod w odpowiedni sposób. Co ważne i naturalne – odpowiedzialność za ewentualne błędy spoczywa na zespole, a nie na AI. Dlatego tak istotne jest trzymanie się zasady human-in-the-loop, czyli zaangażowania człowieka w każdy proces decyzyjny, tak by miał on ostatnie słowo, nawet kiedy AI wykonuje znaczną część pracy w danym obszarze.

Tworzenie aplikacji w erze AI: mniej kodu, więcej strategii

Zdaniem specjalisty Miquido, włączenie AI do procesu programowania staje się koniecznością, ponieważ znacząco przyspiesza pracę nad oprogramowaniem. Jednocześnie coraz mniejsze znaczenie ma sama znajomość składni języków programowania, a większe – szeroka wiedza z zakresu inżynierii oprogramowania, bezpieczeństwa czy skalowalności systemów.

Kluczowa staje się zdolność projektowania architektury i przewidywania potencjalnych ryzyk, takich jak przeciążenia systemu czy luki w zabezpieczeniach. Choć modele AI posiadają wiedzę w tych obszarach, wymagają odpowiedniego ukierunkowania przez doświadczonych inżynierów. Ci nadzorują ich pracę i odpowiadają za końcową jakość oraz bezpieczeństwo tworzonego oprogramowania.

Choć „vibe coding” jest przede wszystkim modnym trendem, podejście zgodne z ideą Software 3.0 daje realną przewagę rynkową. Zespoły coraz częściej przekładają wymagania klientów nie na kod, lecz na plan działania i zestaw promptów dla modeli AI, co pozwala tworzyć więcej przy mniejszych zasobach. Rozwój aplikacji z udziałem AI tak przyspiesza proces wytwarzania, że całkowicie „ręczne” programowanie traci sens ekonomiczny. Jednocześnie rośnie znaczenie rozumienia kontekstu biznesowego, w którym powstaje oprogramowanie.