AI w programowaniu: kto zyska na rynku pracy?

Jeszcze kilka lat temu pytanie brzmiało: „czy używać AI do pisania kodu?”. Dziś AI w programowaniu to codzienność, a to pytanie jest już nieaktualne. Według raportu DORA 2025 z AI korzysta 90% osób pracujących przy wytwarzaniu oprogramowania, a mediana czasu pracy z tymi narzędziami to dwie godziny dziennie. W ankiecie Stack Overflow 2026, przy ponad 30 000 odpowiedzi, 73% osób używających asystentów lub agentów AI do kodowania robi to codziennie.

Skoro prawie wszyscy mają te same narzędzia, ważniejsze staje się inne pytanie: kto naprawdę na nich zyskuje i dlaczego?

Nasza teza jest prosta. Programista, który nauczy się pracować z AI, zrobi więcej i lepiej niż ktoś, kto omija te narzędzia, bo uważa, że ręcznie pisany „czysty kod” rozwiązuje każdy problem. Ale samo włączenie asystenta tej przewagi nie daje. Badania pokazują to wyraźnie.

Są wyraźne zyski. W trzech eksperymentach terenowych w Microsoft, Accenture i dużej firmie z listy Fortune 100 (prawie 5 000 programistów, wyniki opublikowane w Management Science) osoby z dostępem do asystenta AI kończyły średnio o 26% więcej zadań. Co ważne dla młodszych programistów: mniej doświadczeni chętniej sięgali po te narzędzia i zyskiwali na nich więcej.

Są też zaskakujące spowolnienia. W randomizowanym badaniu METR z 2025 roku doświadczeni programiści open source, pracujący we własnych, dojrzałych projektach, z AI potrzebowali na zadania o 19% więcej czasu. Sami spodziewali się przyspieszenia o 24%, a po zakończeniu pracy wciąż byli przekonani, że przyspieszyli o 20%. W kolejnej edycji badania, opublikowanej w lutym 2026, wyniki wskazywały już raczej na przyspieszenie. METR uczciwie zaznacza jednak, że te dane są słabym dowodem: coraz więcej programistów w ogóle nie chciało brać udziału w badaniu, bo nie wyobrażało sobie pracy bez AI.

Zaufanie jest ograniczone. W ankiecie Stack Overflow 2025 aż 46% programistów deklarowało brak zaufania do dokładności odpowiedzi AI. Najczęstsza frustracja, wskazana przez 66% osób, to rozwiązania „prawie dobre, ale nie do końca”. 45% twierdziło, że debugowanie kodu wygenerowanego przez AI zajmuje im więcej czasu, niż by chcieli.

AI wzmacnia to, co już jest. Główny wniosek raportu DORA 2025 brzmi: AI działa jak wzmacniacz. Dobre zespoły i dobre praktyki stają się dzięki niemu jeszcze lepsze. Słabe procesy i chaotyczna architektura stają się jeszcze bardziej widoczne.

Wniosek z badań nad AI w programowaniu nie brzmi „AI zawsze przyspiesza” ani „AI to hype”. Brzmi: efekt zależy od tego, jak pracujesz.

Najbardziej niepokojące dane dotyczą początku kariery. Badacze ze Stanford (Brynjolfsson, Chandar, Chen, „Canaries in the Coal Mine?”, sierpień 2025) policzyli, że zatrudnienie programistów w wieku 22-25 lat w USA spadło o prawie 20% od szczytu z końca 2022 roku. W tym samym czasie zatrudnienie bardziej doświadczonych osób w tym zawodzie pozostało stabilne. Ekonomiści wciąż spierają się, w jakim stopniu przyczyną jest AI, a w jakim inne czynniki.

W Polsce widać podobny kierunek, choć dane dotyczą ogłoszeń, a nie samego zatrudnienia. Według raportu No Fluff Jobs „Rynek pracy IT 2025/2026” liczba ofert pracy w IT wzrosła w 2025 roku o 44% rok do roku. Jednocześnie udział ofert dla juniorów spadł z 8% w 2023 roku do 5,3% w 2025 roku, czyli do jednego ogłoszenia na dwadzieścia. Blisko 60% ofert jest skierowanych do seniorów, a na rynek co roku próbuje wejść około 15 000 absolwentów kierunków IT. Wśród przyczyn eksperci w raporcie wymieniają ostrożność firm, koszty wdrażania nowych osób i rozwój narzędzi AI, które przejęły część podstawowych zadań.

W skali Europy raport Linux Foundation „2026 State of Tech Talent Europe” również mówi o kurczeniu się technicznych stanowisk dla początkujących, przy jednoczesnym ogólnym wzroście zatrudnienia w IT, który firmy wiążą z AI.

Trzy różne rynki i trzy różne metody badania, ale kierunek jest wspólny: rynek rośnie, tylko coraz mniej płaci za samo pisanie prostego kodu.

Jest też druga strona. Te same badania, które pokazują trudny start, pokazują też, że to młodsi programiści najwięcej zyskują na dobrym użyciu AI. Narzędzie, które zabiera część prostych zadań, jednocześnie pozwala szybciej dojść do zadań trudniejszych.

Jest jedno ważne zastrzeżenie. W badaniu Anthropic z początku 2026 roku osoby uczące się nowej biblioteki z pomocą AI wypadły w teście zrozumienia o 17% gorzej niż osoby piszące kod samodzielnie (średnio 50% wobec 67%). Różnica zależała jednak od sposobu pracy. Ci, którzy prosili AI o kod, a potem dopytywali, dlaczego działa i jak działa, osiągali wyniki na poziomie 65-86%. Ci, którzy po prostu delegowali zadanie, uzyskiwali 24-39%.

To chyba najważniejsza lekcja dla każdego, kto zaczyna: AI może przyspieszyć Twoją naukę albo ją zastąpić. Wybór należy do Ciebie.

W dyskusjach często pojawia się podział na dwa obozy. Jedni mówią, że AI pisze kod i umiejętności klasycznego programowania przestają mieć znaczenie. Drudzy bronią ręcznie pisanego, czystego kodu jako fundamentu, którego nie wolno naruszać.

Naszym zdaniem obie strony mylą narzędzie z celem. Czysty, czytelny kod nadal ma ogromne znaczenie, i to właśnie dlatego, że coraz więcej kodu powstaje z pomocą AI. Ktoś musi ocenić, czy wygenerowane rozwiązanie jest dobre, bezpieczne i zgodne z architekturą systemu. Tym kimś jest programista.

Różnica polega na tym, gdzie programista spędza czas. Mniej na przepisywaniu powtarzalnych fragmentów. Więcej na zrozumieniu problemu, projektowaniu rozwiązania, sprawdzaniu jakości i odpowiedzialności za efekt. Konserwatysta, który odrzuca AI, traci czas na rzeczy, które maszyna zrobi szybciej. Entuzjasta, który bezkrytycznie przyjmuje każdą podpowiedź, traci kontrolę nad tym, co oddaje. Przewagę ma ktoś pośrodku: programista, który prowadzi AI, a nie jest przez nie prowadzony.

1. Precyzyjne opisywanie zadania

AI odda tyle, ile od Ciebie dostanie. Dobry opis zawiera kontekst, ograniczenia, oczekiwany wynik i przykład. To ta sama umiejętność, której potrzeba przy pisaniu dobrego zgłoszenia albo specyfikacji, więc przyda się także w pracy z ludźmi.

2. Krytyczna weryfikacja

Czytaj, testuj i poprawiaj kod od AI. Kod „prawie dobry” jest groźniejszy od kodu, który oczywiście nie działa. Testy, przegląd kodu i narzędzia statycznej analizy to dziś nie formalność, tylko podstawowe zabezpieczenie.

3. Myślenie architekturą

AI dobrze radzi sobie z pojedynczą funkcją. Gorzej z tym, jak ta funkcja wpisuje się w cały system, dane, uprawnienia i dalszy rozwój. Raport DORA pokazuje, że największe korzyści z AI mają zespoły z dobrze rozdzieloną architekturą i szybką informacją zwrotną. To umiejętność, której warto uczyć się od pierwszego projektu.

4. Uczenie się razem z AI, a nie zamiast

Gdy AI podaje rozwiązanie, zapytaj, dlaczego jest takie, jakie są alternatywy i co może pójść źle. Badanie Anthropic pokazuje, że taki sposób pracy pozwala zachować tempo i jednocześnie rzeczywiście się uczyć.

5. Rozumienie problemu biznesowego

Kod jest środkiem, a nie celem. Programista, który rozumie, po co powstaje system, jaki proces ma usprawnić i kto będzie z niego korzystał, zada AI lepsze pytania i szybciej zauważy, że odpowiedź mija się z potrzebą. Ta umiejętność najtrudniej poddaje się automatyzacji.

1. Wybierz jedno narzędzie i używaj go codziennie przez kilka tygodni, zamiast testować wszystkie naraz.
2. Zacznij od zadań, które dobrze rozumiesz. Łatwiej wtedy ocenić, czy AI ma rację.
3. Każdy wygenerowany fragment czytaj tak, jakbyś miał go bronić na przeglądzie kodu.
4. Proś AI o wyjaśnienia, nie tylko o rozwiązania.
5. Sprawdź, jakie zasady korzystania z AI obowiązują w Twojej firmie i projekcie. Dotyczy to szczególnie kodu i danych klientów.

U nas sztuczna inteligencja ma szerokie zastosowanie, zarówno wewnętrznie, jak i w projektach dla klientów.

Wewnętrznie szkolimy nasz zespół i systematycznie rozwijamy kompetencje pracy z AI. Rozbudowujemy też własny system oparty na modelach językowych, który wspiera organizację firmy i marketing.

Dla klientów dzięki AI tworzymy dedykowane elementy oprogramowania i narzędzia, które z powodzeniem optymalizują i przyspieszają pracę w ich firmach i organizacjach.

Z tej praktyki wynika nasze przekonanie o AI w programowaniu: AI nie zastępuje dobrego zespołu, ale dobry zespół z AI robi więcej, szybciej i z większą kontrolą nad jakością.

Pytanie nie brzmi już, czy AI w programowaniu zmieni pracę programisty. Ona już się zmienia. Prawdziwe pytanie brzmi, czy będziesz wśród tych, którzy wykorzystują AI do szybszej nauki i lepszych rozwiązań, czy wśród tych, którzy albo je odrzucają, albo oddają mu całe myślenie.

Badania z ostatnich dwóch lat mówią jasno: przewagę zyskują ci, którzy łączą AI z solidnymi podstawami. Czysty kod, testy, architektura i rozumienie problemu nie tracą na wartości. Przeciwnie, stają się tym, co odróżnia dobrego programistę od dobrze napisanego promptu.

Jeśli chcesz szerzej spojrzeć na to, jak AI zmienia rynek pracy, przeczytaj nasz artykuł Czy AI zastąpi pracowników? Fakty i mity.

Jeśli chcesz rozwijać się w zespole, który na co dzień buduje kompetencje pracy z AI, zajrzyj na stronę Kariera.

1. DORA, State of AI-assisted Software Development 2025
2. Stack Overflow, Developer Survey 2026
3. Stack Overflow, Developer Survey 2025
4. Cui i in., The Effects of Generative AI on High-Skilled Work, Management Science
5. METR, badanie z 2025 roku (arXiv 2507.09089)
6. METR, aktualizacja z 24 lutego 2026
7. Anthropic, How AI assistance impacts the formation of coding skills
8. Brynjolfsson, Chandar, Chen, Canaries in the Coal Mine? (Stanford Digital Economy Lab)
9. No Fluff Jobs, Rynek pracy IT 2025/2026 (PDF)
10. Linux Foundation, 2026 State of Tech Talent Europe