Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w warsztat pracy programistów, ale początkowy entuzjazm ustępuje miejsca rosnącemu sceptycyzmowi. Najnowsze badanie Stack Overflow pokazuje, że choć użycie narzędzi AI w kodzie rośnie, zaufanie do nich spada, a doświadczeni deweloperzy stają się największymi krytykami. To sygnał, że branża IT wchodzi w nową, bardziej dojrzałą fazę relacji z technologią, w której hype ustępuje miejsca twardym realiom produktywności.

Zgodnie z raportem Stack Overflow, w którym wzięło udział ponad 49 000 programistów, następuje wyraźne ochłodzenie nastrojów wokół generatywnej sztucznej inteligencji. Pozytywne postrzeganie narzędzi AI w tworzeniu oprogramowania spadło w ciągu ostatniego roku o 10 punktów procentowych. Co więcej, po raz pierwszy odnotowano, że grupa deweloperów aktywnie nieufających tej technologii jest liczniejsza od jej zwolenników.

Ta zmiana nie wynika z ignorancji. Wręcz przeciwnie, im więcej programiści pracują z AI, tym bardziej świadomi stają się jej ograniczeń. Największym źródłem frustracji, wskazywanym przez respondentów, jest natura generowanego kodu, który często jest „prawie poprawny, ale nie do końca”. Ten pozornie niewielki mankament generuje ukryte koszty. Czas, który miał być zaoszczędzony na pisaniu kodu, jest przeznaczany na jego żmudne debugowanie i weryfikację. Dla doświadczonych inżynierów, których sceptycyzm jest największy, kod, który wygląda poprawnie, ale zawiera subtelne błędy logiczne, jest bardziej niebezpieczny niż kod jawnie wadliwy.

Gdzie leży granica zaufania?

Analiza badania pokazuje wyraźny podział w zastosowaniach AI, który odzwierciedla poziom ryzyka. Deweloperzy są najbardziej oporni na wdrażanie sztucznej inteligencji w krytycznych obszarach cyklu życia oprogramowania. Zadania takie jak finalne wdrożenie (deployment), monitorowanie systemów produkcyjnych czy strategiczne planowanie projektów to domeny, w których błąd może prowadzić do kaskadowych awarii i realnych strat finansowych. W tych przypadkach ludzki nadzór i doświadczenie wciąż pozostają niezastąpione.

Z drugiej strony, sztuczna inteligencja zyskuje na popularności jako narzędzie wspomagające, a nie zastępujące. Programiści chętnie sięgają po nią w zadaniach o niższym ryzyku, które przyspieszają pracę, ale nie przenoszą na AI pełnej odpowiedzialności. Do najczęstszych zastosowań należą:

• Research i nauka: AI sprawdza się jako interaktywna encyklopedia, pomagając szybko zrozumieć nowe koncepcje, biblioteki czy frameworki.
• Generowanie danych syntetycznych: Tworzenie realistycznych, ale anonimowych danych do testów jest czasochłonne. AI potrafi zautomatyzować ten proces.
• Ukierunkowane wsparcie w kodowaniu: Narzędzia takie jak GitHub Copilot są cenione za autouzupełnianie, generowanie fragmentów standardowego kodu (boilerplate) czy pisanie testów jednostkowych.

Jak wskazują analitycy Stack Overflow, kluczem do pozytywnego odbioru jest precyzyjne ukierunkowanie narzędzia. Kiedy AI usprawnia konkretny, dobrze zdefiniowany fragment pracy – na przykład wspierając proces przeglądu kodu (code review) czy automatyzując powtarzalne skrypty – sentyment użytkowników rośnie.

Perspektywa biznesu: Inwestycja w przyszłość

Podczas gdy deweloperzy w okopach kodowania studzą swój zapał, perspektywa biznesowa pozostaje niezmiennie optymistyczna. Korporacje postrzegają AI nie jako zagrożenie, ale jako strategiczną inwestycję w wydajność i innowacyjność. Celem nie jest zastąpienie programistów, ale zwielokrotnienie ich możliwości.

Rozdźwięk między ostrożnością programistów a optymizmem firm jest naturalnym etapem każdej rewolucji technologicznej. Integracja AI z głęboko zakorzenionymi przepływami pracy to wyzwanie. Deweloperzy przez lata budowali swoje środowiska, opanowując narzędzia do perfekcji. Każda nowość, która wymaga zmiany nawyków i nauki “od zera”, rodzi naturalny opór, zwłaszcza jeśli jej wartość nie jest od razu oczywista.

Aby narzędzia AI zostały w pełni zaakceptowane, muszą bezsprzecznie udowodnić swoją wartość i zdobyć zaufanie użytkowników. Muszą stać się niezawodnym asystentem, który realnie odciąża, a nie dokłada pracy.

Obecny stan rzeczy to cenna lekcja dla całej branży. Miesiąc miodowy z generatywną AI w programowaniu dobiegł końca. Rozpoczyna się okres pragmatyzmu, w którym liczyć się będzie nie magia technologii, ale jej rzeczywisty, mierzalny wpływ na produktywność i jakość kodu. Przyszłość nie polega na tym, czy deweloperzy będą używać AI, ale na tym, jak nauczą się to robić mądrze, odróżniając realne wsparcie od kosztownej iluzji.