Rewolucja AI w polskich software house-ach: wnioski z doświadczeń branży

📅 Luty 2025 | Alan Steinbarth

⏱️ 7 min czytania

Sztuczna inteligencja wkracza w codzienną pracę zespołów deweloperskich, również w mniejszych firmach informatycznych. Zebrane wnioski pokazują, jak AI zmienia procesy, jakie wyzwania napotykają software house'y oraz jakie szanse otwierają się przed rozwojem oprogramowania w erze dużych modeli językowych.

1. Eksperymenty z AI w mniejszych zespołach

Większość małych i średnich software house'ów zaczyna od prostych testów gotowych interfejsów (API) czy narzędzi AI. Programiści najczęściej wykorzystują je do:

Generowania fragmentów kodu (np. wyrażeń regularnych, prostych skryptów migracyjnych czy rutynowych plików konfiguracyjnych).
Refaktoringu istniejącej bazy kodu, weryfikowania składni czy poprawiania stylu.
Prototypowania nowych funkcji, zanim zaangażują się w pełnoprawne, ręczne projektowanie architektury.

Dopiero gdy eksperymenty przynoszą pierwsze efekty (ciosem czasu i zadowoleniem zespołu), pojawiają się rozmowy z klientami o integracji modeli AI w produktach. W praktyce zatem wprowadzenie AI w mniejszych firmach często odbywa się dwuetapowo:

Faza wewnętrzna – testy narzędzi w codziennych zadaniach deweloperów.
Faza projektowa – propozycje zastosowania AI w produktach klienta, bazujące na wynikach pierwszej fazy.

Dzięki temu podejściu firmy unikają inwestowania w rozwiązania, które nie przynoszą wymiernych korzyści, i mogą zaproponować klientom konkretne scenariusze użycia po zweryfikowaniu przydatności.

2. AI jako „standard" vs. wciąż eksperymentalne wdrożenia

Na poziomie korporacyjnym często mówi się o sztucznej inteligencji jako o niezbędnym elemencie nowoczesnych systemów informatycznych. W mniejszych software house'ach temat AI bywa jednak traktowany jako ciekawostka, a nie od razu jako produktowy priorytet. Zauważalne jest, że:

Programiści korzystają z AI głównie do usprawniania własnej pracy (automatyzacja fragmentów kodu, analiza dokumentacji), a nie do tworzenia funkcji dostępnych dla użytkownika końcowego.
Propozycje dodania modułu AI do aplikacji pojawiają się rzadziej i zwykle wtedy, gdy sam klient wyrazi zainteresowanie („wszyscy teraz mają chatbota, my też chcemy").

W praktyce dopiero presja rynkowa lub realne potrzeby biznesowe skłaniają zarządy software house'ów do bardziej zaawansowanych implementacji. Nadal niewiele projektów w małych firmach trafia od razu do produkcji z wbudowanym modułem AI – zazwyczaj zaczyna się od pilotażu i dopiero po kilku tygodniach testów podejmowana jest decyzja o dalszym wdrożeniu.

3. Kluczowe obserwacje dotyczące zastosowania LLM

Dominacja modeli językowych
Większość firm wykorzystuje obecnie LLM (large language models) do chatbota lub asystenta pomagającego w zadaniach związanych z kodowaniem i przetwarzaniem dokumentów. Chociaż na rynku są odrębne rozwiązania do analizy obrazów, audio czy wideo, to 99% opisanych wdrożeń skupia się na automatycznym odpowiadaniu na pytania lub wyciąganiu kluczowych informacji z dokumentów.
Ograniczenia kontekstu
Nawet najwydajniejsze LLM mają limity długości wczytywanego kontekstu, więc nie da się w jednym promptcie umieścić całego repozytorium z kodem czy kompletnej dokumentacji. Z tego powodu deweloperzy muszą:
- Wyodrębniać istotne fragmenty plików,
- Tworzyć własne bazy wektorowe (embeddings) dla najważniejszych dokumentów,
- Budować proste „agenty" (za pomocą narzędzi typu n8n, Zapier czy lokalnych skryptów), które orkiestrują różne wywołania API.
Różnorodność wyboru modeli
Oprócz popularnych rozwiązań opartych na chmurze (np. ChatGPT, Copilot), coraz więcej zespołów testuje lokalne, mniejsze modele (CodeLlama, DeepSeek Coder, Mistral). W wielu przypadkach okazuje się, że:
- Modele lokalne w zadaniach developerskich działają równie sprawnie co płatne API,
- Ich utrzymanie (koszt obliczeniowy, brak opłat subskrypcyjnych) jest często tańsze,
- Pozwalają na pełniejszą kontrolę nad prywatnością i wykorzystaniem firmowych danych.
Dzięki temu software house'y z mniejszym budżetem mogą pozwolić sobie na wdrożenia AI porównywalne z tymi z większych graczy, choć z wykorzystaniem bardziej ekonomicznych rozwiązań.

4. Wpływ AI na codzienną pracę dewelopera

Zastosowania praktyczne:

Generowanie powtarzalnego kodu: większość zespołów używa AI do tworzenia prostych CRUD-ów, fragmentów SQL, czy reguł walidacji w YAML-u lub JSON-ie, co przyspiesza proces i zmniejsza liczbę błędów typograficznych.
Prototypowanie nowych funkcji: przed przystąpieniem do ręcznego pisania skomplikowanej architektury, deweloperzy mogą poprosić model o wstępny szkic rozwiązania, co pozwala szybciej przeprowadzić wstępną weryfikację pomysłu.
Wstępna analiza kodu i dokumentacji: AI potrafi streszczać historię zmian w repozytorium, wskazywać możliwe źródła błędów i odpowiadać na proste pytania o fragmenty kodu („dlaczego ten przycisk jest czerwony?").

Oszczędność czasu:

Wykorzystanie AI w codziennych, żmudnych zadaniach przynosi kilkanaście procent oszczędności czasu pracy zespołu, zwłaszcza przy powtarzalnych operacjach na plikach czy konfiguracjach.
Jednak trudniejsze zadania, polegające na zrozumieniu złożonej logiki biznesowej lub projektowaniu skomplikowanej architektury, wciąż wymagają w pełni zaawansowanej wiedzy i doświadczenia programisty.

Ryzyko nadmiernej automatyzacji:

Modele AI bywają „zbyt chętne" do wprowadzania zmian, co może prowadzić do generowania kodu niezgodnego z przyjętymi wewnętrznymi standardami czy architekturą. Deweloperzy powinni zachować czujność i zawsze weryfikować wygenerowane fragmenty.

5. Miejsce juniorskich programistów w erze AI

Pojawia się wątpliwość, czy dzięki szerokiemu dostępowi do AI firmy będą potrzebować mniej programistów początkujących. Doświadczenia z rynku wskazują, że:

Proste zadania, które dotychczas zlecane były juniorom, coraz częściej wykonuje AI (np. masowe generowanie plików konfiguracyjnych).
Nie da się jednak całkowicie zastąpić juniorów, ponieważ ich rola ewoluuje:
- Zamiast pisania kodu od zera, coraz częściej będą zajmować się koordynacją i weryfikacją efektów pracy AI,
- Będą budować własne umiejętności promptowania, czyli formułowania zapytań, które pozwalają uzyskać od modeli najbardziej precyzyjne i przydatne wyniki,
- Pozostaną odpowiedzialni za krytyczne myślenie, analizę całościowego kontekstu projektu i opiekę nad jakością kodu.

W praktyce więc młodsi deweloperzy wciąż będą potrzebni, jednak ich profil kompetencyjny przesunie się w stronę umiejętności miękkich i obsługi nowych narzędzi AI, a nie ręcznego tworzenia standardowych klas i struktur od podstaw.

6. Automatyzacja „end-to-end": między wizją a rzeczywistością

W sieci pojawiły się narzędzia reklamowane jako „od zera do produkcji" – generujące MVP (Minimum Viable Product) z pliku projektowego (np. z Figma) w kilka godzin. W praktyce:

Takie rozwiązania świetnie sprawdzają się przy bardzo prostych, jednoekranowych aplikacjach, których nie obowiązują skomplikowane wymagania dotyczące wydajności, bezpieczeństwa czy zgodności z regulacjami.
Procesy biznesowe o wyższym stopniu złożoności (integracje z zewnętrznymi API, wymagania GDPR, optymalizacje obciążeniowe) nadal wymagają udziału doświadczonego zespołu, który:
- Projektuje architekturę,
- Definiuje testy obciążeniowe i bezpieczeństwa,
- Dba o skalowalność i utrzymanie produktu w kolejnych latach.

W najbliższych latach prawdopodobnie pojawi się coraz więcej hybrydowych modeli pracy:

Szybkie prototypy realizowane w no-code/low-code wzbogacone o proste LLM,
Ręczna praca deweloperów nad produkcyjną wersją, dbałość o jakość i rozwój długoterminowy.

Przyspieszając etap „discovery → prototyp → testy rynkowe", można szybciej weryfikować pomysły biznesowe, a następnie poświęcić więcej zasobów na stabilną produkcję.

7. Zastosowania AI w pracy wewnętrznej firm

Poza wsparciem deweloperskim, AI może zostać wdrożone w kilku kluczowych obszarach operacyjnych:

Code Review z asystentem AI
- Automatyczne, wstępne przeglądy pull requestów pozwalają wychwycić proste błędy stylistyczne, niespójności nazewnictwa czy podejrzenia o potencjalne luki bezpieczeństwa.
- Uwaga: zbyt duża poleganie na AI w tym obszarze grozi tym, że deweloperzy przestaną dogłębnie weryfikować kod ręcznie, co może prowadzić do nieuwagi przy bardziej skomplikowanych zmianach.
Wyszukiwanie wiedzy w wewnętrznych zasobach
- Firmowe repozytoria kodu, dokumentacje, wewnętrzne wiki i kanały komunikacji (Slack, Teams) mogą zostać przeszkolone w bazie wektorowej, aby po naturalnym pytaniu użytkownik uzyskał skondensowaną odpowiedź wraz z odnośnikami do konkretnych wątków bądź dokumentów.
- To rozwiązanie znacząco przyspiesza onboarding nowych pracowników oraz pozwala uniknąć sytuacji, w której istotne informacje ulegają zagubieniu w morzu wiadomości i commitów.
Hackathony poświęcone AI (tzw. FedEx Day)
- Organizowanie jednodniowych wewnętrznych wydarzeń, podczas których członkowie zespołu mogą eksperymentować z narzędziami AI i proponować szybkie usprawnienia („AI Quick Wins").
- Przykładowe pomysły:
  - Generowanie automatycznych raportów sprzedażowych wraz z wygenerowanym komentarzem wyjaśniającym trendy,
  - Asystent projektowy w systemie zarządzania zadaniami, który masowo przesuwa terminy lub modyfikuje statusy na podstawie zapytania w stylu „Przesuń wszystkie zadania o tydzień do przodu".

Dzięki takim inicjatywom zespoły mogą szybciej odkrywać najbardziej wartościowe zastosowania AI, a jednocześnie angażować całość organizacji w proces transformacji.

8. Wnioski i przyszłość AI w branży IT

Wzrost wyporności AI
Zarówno w małych, jak i w średnich software house'ach obserwuje się rosnące zainteresowanie wykorzystaniem narzędzi AI do usprawniania codziennych zadań. Choć większość wdrożeń ma charakter eksperymentalny, wartość, jaką przynoszą nawet proste oszczędności czasu, powoduje, że z miesiąca na miesiąc coraz więcej firm decyduje się na pilotażowe projekty.
Obszary, których AI nie zastąpi
- Krytyczne myślenie: LLM może wspierać dewelopera w analizie, ale nie zastąpi głębokiego zrozumienia architektury czy kontekstu biznesowego.
- Negocjacje z klientem: Precyzyjne ustalenie wymagań, priorytetów i kompromisów wciąż wymaga bezpośredniego kontaktu i doświadczenia ludzkiego.
- Długoterminowa opieka nad kodem: Produkty, które żyją wiele lat, potrzebują ciągłego nadzoru, aktualizacji i dostosowywania do zmieniających się standardów – w tym procesie AI pełni rolę asystenta, nie zastępcy.
Nowe role i kompetencje
- Pojawiają się specjalizacje takie jak menedżer agentów AI, specjalista ds. etycznego promptowania czy doradca weryfikacji treści generowanych przez modele.
- Ważniejsze od lat doświadczenia stanie się umiejętność szybkiego uczenia się nowych narzędzi, współpracy z AI jako wspólnikiem projektu oraz weryfikacji wyników w kontekście całości biznesowej.
Szybkie MVP i hybrydowe procesy
Firmy będą coraz śmielej wykorzystywać no-code/low-code w połączeniu z LLM, aby w krótszym czasie uzyskać wstępne wersje produktów do testów rynkowych, a następnie przekazywać je do zespołów deweloperskich, które zadbają o solidną architekturę i skalowalność.

Podsumowanie

Transformacja AI w polskich software house'ach jeszcze się nie zakończyła, ale już teraz widać wyraźne kierunki zmian:

Eksperymenty wewnętrzne pozwalają zweryfikować realne korzyści, zanim podejmie się większą inwestycję.
Dominacja LLM w obszarze wsparcia deweloperskiego, przy jednoczesnym poszukiwaniu optymalnych rozwiązań kosztowych na rynku lokalnym.
Nowe wyzwania dla juniorów – konieczność adaptacji do roli odbiorcy i weryfikatora efektów pracy AI, a nie tylko programisty piszącego kod od zera.
Potencjał hackathonów i wewnętrznych eksperymentów do szybkiego wdrażania „AI Quick Wins".

Przyszłość branży IT to połączenie inteligentnych narzędzi i ludzkości: AI będzie usprawniać wiele procesów, ale nadal to doświadczenie, kreatywność i odpowiedzialność ludzi będą decydować o kierunku rozwoju produktów. Software house'y, które już dziś inwestują w minimalne pilotaże, testują różne modele i angażują cały zespół w proces transformacji, zyskają przewagę konkurencyjną w nadchodzących latach.