Artykuły
Czy AI zastąpi programistów?
Temat, o którym ostatnio mówią prawie wszyscy
TL;DR: AI najprawdopodobniej nie zastąpi programistów, a przynajmniej nie wszystkich i nie w najbliższym czasie. Co będzie dalej, czas pokaże. Generatywne modele i autonomiczne agent-boty gwałtownie zmieniają sposób pracy developerów, ale wszystkie aktualne prognozy wskazują raczej na przesunięcie zadań i wymaganych kompetencji niż całkowite zniknięcie zawodu. Popyt na wyspecjalizowanych inżynierów wciąż rośnie, choć trzeba przyznać, że juniorzy faktycznie odczuwają już presję, a bez solidnego reskillingu część rutynowych miejsc pracy naprawdę może zniknąć.
Szybkie liczby, zanim przejdziemy do szczegółów
- 76% ankietowanych w Stack Overflow Developer Survey 2024 już korzysta lub planuje korzystać z narzędzi AI, ale jedynie 43% w pełni ufa ich wynikom (w sumie to i tak dużo, ale ostrożność nadal dominuje)
- Programiści osiągają do 55% szybsze tempo kodowania z GitHub Copilot według kilku niezależnych badań GitHuba z lat 2023-24
- 40% wszystkich stanowisk pracy na świecie (i do 60% w gospodarkach rozwiniętych) jest narażonych na wpływ AI – ale „narażonych” oznacza zarówno zastąpienie, jak i współpracę
- 17% – tyle ma urosnąć zatrudnienie amerykańskich software-developerów w latach 2023-33 (BLS), znacznie szybciej niż średnia dla wszystkich branż
Jak AI zmienia codzienną pracę programisty
1. Wydajność
GitHub pokazuje, że copiloty skracają zadania o połowę, a developerzy wykorzystują odzyskany czas głównie na projektowanie systemów, code-review i rozwój umiejętności.
2. Nowe kompetencje
OECD analizując 10 krajów zauważa, że w zawodach najbardziej wystawionych na AI (programiści, analitycy) rośnie popyt na umiejętności biznesowe i zarządcze: 72% ogłoszeń wymaga choćby podstaw project-managementu.
3. Mniejsze zespoły, wyższe wymagania
Firmy z sektora finansowego czy telekomunikacyjnego raportują, że z Copilotem osiągają te same cele o ~20% mniejszym zespołem; to uderza przede wszystkim w role stażowe i entry-level, więc w tym konkretnym przypadku po części można mówić, że AI zastępuje niektórych programistów, bo gdyby nie AI, to prawdopodobnie względnie proste i powtarzalne zadania robiłby jakiś junior.
Ryzyka i ograniczenia
Jakość i bezpieczeństwo kodu
Najnowsze badanie „Secure Coding with AI – From Creation to Inspection” sprawdziło 1 586 fragmentów C/C++/C# wygenerowanych w realnych rozmowach z ChatGPT. Po ręcznej weryfikacji potwierdzono 32 luki; aż 22 (69%) wprowadził sam model, najczęściej klasy CWE-79 (XSS) i CWE-330 (słaba losowość). Autorzy podkreślają, że bez dodatkowych statycznych skanerów i manualnego code-review AI potrafi dostarczyć pozornie poprawny, lecz podatny kod. W praktyce oznacza to konieczność wpięcia lint’ów bezpieczeństwa do CI/CD oraz utrzymania kompetencji secure-codingu w zespołach.
„Efekt juniorów”
Automatyzacja prostych zadań sprawia, że to właśnie stanowiska wejściowe odczuwają największą presję. Raport SignalFire 2025 pokazuje, że zatrudnienie absolwentów w Big Tech spadło o ponad 50 % względem roku 2019; nowi-grads stanowią zaledwie 7% wszystkich nowych etatów, a firmy preferują mid/seniorów z umiejętnością prompt-engineeringu i szybką autonomią. Konsekwencje? Bootcampy i uczelnie muszą mocniej akcentować praktyczne narzędzia AI, a juniorzy – budować portfolio poprzez open-source, freelancing czy hackathony, by pokazać wartość wykraczającą poza rutynowe klepanie kodu.
Brak konsensusu naukowego
Mimo medialnego szumu, literatura empiryczna nie daje jednoznacznej odpowiedzi, czy AI zabiera, czy tworzy miejsca pracy. Meta-analiza 371 szacunków z lat 2019–2024 nie wykazała statystycznie spójnego wpływu AI na zatrudnienie ani płace – wyniki silnie zależą od metody i definicji automatyzacji przyjętej w pojedynczych badaniach. Autorzy apelują o lepiej znormalizowane miary ekspozycji na AI oraz porównywalne wskaźniki rynku pracy; dopóki ich nie będzie, prognozy o „końcu programistów” pozostają spekulacją.
Co to wszystko oznacza dla różnych poziomów doświadczenia
Junior
Największa konkurencja o mniejszą liczbę ofert. Tak jak pisałem powyżej, juniorzy nie są aż tak potrzebni, choć patrząc długoterminowo nie da się budować bez nich rynku, no bo w końcu ktoś kiedyś będzie musiał być tym potrzebnym na rynku seniorem, jak obecni seniorzy już pójdą na emeryturę. Niemniej jednak nie od dziś wiadomo, że duża część firm nie myśli aż tak bardzo do przodu i nie zastanawiają się nad tym, tylko korzystają z tego, że tu i teraz mogą wykonać jakąś usługę tańszym kosztem.
Mid/Senior
Rosnące zapotrzebowanie na łączników domeny i ML (np. ML-Ops, FinTech + AI), pracę z API dużych LLM’ów itd, więc rozwój AI generuje także nowe oferty pracy, szczególnie w językach programowania takich jak Python.
W sporym skrócie
Najpoważniejsze ryzyko leży dziś nie w natychmiastowej utracie miejsc pracy, lecz w jakości kodu produkcyjnego generowanego przez modele, kurczących się ścieżkach kariery dla początkujących oraz wysokiej niepewności prognostycznej. Świadome zespoły minimalizują te zagrożenia, łącząc AI z twardymi procedurami bezpieczeństwa, inwestując w rozwój juniorów i śledząc badania zamiast nagłówków.
