AI a praca programisty: oszczędność czasu i kontrola kodu

Badanie Dev Barometer przeprowadzone przez firmę BairesDev pokazuje, że programiści oszczędzają dzięki sztucznej inteligencji średnio 13 godzin tygodniowo, a jednocześnie coraz więcej czasu poświęcają na kontrolę tego, co wygenerowały narzędzia AI.

Ile czasu programiści zyskują dzięki AI?

Dane z raportu BairesDev pokazują wyraźny wzrost. W lipcu 2025 roku programiści deklarowali oszczędność na poziomie średnio 7,3 godziny tygodniowo. W badaniu z 2026 roku wynik niemal się podwoił i osiągnął 13 godzin. Wcześniejsza edycja objęła 1129 programistów, a najnowsza 705 specjalistów z ponad 60 krajów.

Warto zauważyć, że zysk czasu nie oznacza automatycznie większej wydajności zespołu. Część zaoszczędzonych godzin zjadają prace weryfikacyjne, o których mowa w kolejnej sekcji.

Jak rośnie udział AI w pisaniu kodu?

Udział kodu tworzonego przez modele językowe rośnie szybko. Według badania 72% programistów przyznaje, że AI odpowiada za co najmniej jedną czwartą ich kodu. Dla porównania, już 42% respondentów mówi o połowie lub więcej.

Dla zespołów oznacza to, że narzędzia AI przestają być dodatkiem do pracy, a stają się jej stałym elementem. Od decyzji, jak je wdrożyć i kto nadzoruje ich wyniki, zależy jakość całego projektu.

Dlaczego kontrola kodu zabiera coraz więcej czasu?

Najważniejszy paradoks badania dotyczy tego, co dzieje się po wygenerowaniu kodu. Aż 67% programistów przyznaje, że r/r dłużej przegląda kod pochodzący od AI. Połowa badanych (co druga osoba) wskazuje, że przybyło im czasu na wyłapywanie błędów wprowadzonych przez narzędzia.

Szczególnie kłopotliwe są drobne usterki. Aż 60% respondentów twierdzi, że trudniej im je zauważyć w kodzie napisanym przez AI niż w kodzie własnym. Kod wygląda wiarygodnie, więc uwaga recenzenta słabnie szybciej.

Kto przejmuje odpowiedzialność za poprawki?

Badanie wskazuje również, że 44% programistów częściej poprawia pracę młodszych kolegów. Przy rosnącym udziale AI doświadczeni członkowie zespołu stają się ostatnią linią kontroli, co zwiększa ich obciążenie i może wpływać na tempo rozwoju juniorów.

Co na to kadra zarządzająca?

Z perspektywy zarządów istotne są dane dotyczące dyrektorów technicznych. Wśród 41 CTO objętych badaniem aż 78% zadeklarowało wyższe wydatki na kontrolę kodu w ciągu roku. To sygnał, że koszty wdrożenia AI nie kończą się na licencjach narzędzi, lecz obejmują także procesy weryfikacji.

Czy AI potrafi działać bez nadzoru człowieka?

Odpowiedź na to pytanie daje test KillSwitch opisany przez Dominika Pichetę, współtwórcę języka Nim, który działa w tym obszarze od 2010 roku. W teście najmocniejsze modele AI miały 30 minut na zadanie. Żaden z nich nie zaliczył całego testu.

Wniosek jest prosty: nawet najlepsze modele wymagają kontroli. Jarosław Wąsowski, AI Solution Architect z firmy Scalo, zwraca uwagę, że AI wspiera programistę na coraz większej części procesu. Wspiera, a nie zastępuje, dlatego to człowiek nadal odpowiada za końcowy efekt.

Przykładem praktycznego zastosowania jest szybkie tworzenie prototypów. Wąsowski wskazuje, że dzięki AI prototyp można przygotować w ciągu kilku dni. Taki prototyp wymaga jednak przeglądu przed wdrożeniem na produkcję.

Jak bezpiecznie korzystać z AI w zespole programistycznym?

Najskuteczniejsze podejście łączy szybkość narzędzi z dyscypliną weryfikacji. Praktyczne kroki:

1. Ustal, które fragmenty kodu mogą powstawać przy udziale AI, a które wymagają pisania ręcznego, np. logikę płatności czy uwierzytelnianie.
2. Wprowadź obowiązkowy przegląd kodu generowanego przez AI, z listą kontrolną typowych błędów.
3. Zaplanuj czas na weryfikację już w estymacjach, aby oszczędność nie zamieniła się w przekroczone terminy.
4. Dbaj o testy automatyczne, które wychwycą regresje szybciej niż ręczne czytanie.
5. Szkol młodszych programistów w czytaniu kodu, a nie tylko w jego generowaniu.

Co to oznacza dla zespołów programistycznych?

Dane BairesDev nie przekreślają korzyści z AI. Pokazują jednak, że zysk czasu przesuwa się z etapu pisania na etap kontroli. Firmy, które traktują weryfikację jako koszt uboczny, ryzykują, że oszczędności szybko się rozpłyną. Firmy, które świadomie budują procesy przeglądu i testowania, zyskują zarówno tempo, jak i jakość. Dla kadry technicznej i zarządów kluczowe jest więc pytanie nie o to, czy używać AI, lecz o to, jak planować pracę, by odpowiedzialność za wynik pozostała po stronie zespołu.