Współczesny software development przechodzi ogromną transformację. Obok juniorów, którzy jeszcze niedawno zaczynali od prostych komponentów w React czy debugowania CSS-ów, pojawił się nowy gracz - AI, który w kilka minut potrafi wygenerować pełne aplikacje, zna niemal każdy framework i nie musi googlować „jak napisać API w Expressie”.

Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że młodzi programiści nie mają z takim przeciwnikiem szans, ale rzeczywistość jest bardziej złożona. Choć AI potrafi stworzyć pełną aplikację w imponującym tempie, to nie oznacza, że rozumie, co właściwie robi - przynajmniej nie bez naszej pomocy.

Nowe wyzwania młodych programistów w dobie AI

Wyobraźmy sobie typowy scenariusz z życia software house’u. Zgłasza się klient - sieć sklepów z elektroniką, z prośbą o przygotowanie MVP aplikacji do obsługi zgłoszeń serwisowych. Zgłoszenia powinny zawierać nazwę produktu, opis usterki, zdjęcie, priorytet, a centrala potrzebuje panelu, w którym można zarządzać statusem napraw: od „Nowe”, przez „W trakcie”, aż po „Zamknięte”. Nie potrzeba logowania, ale aplikacja ma działać również na telefonie. Klient chciałby zobaczyć coś działającego w 5 dni.

Junior developer, dostając takie zadanie, prawdopodobnie zacząłby od interfejsu użytkownika. Zna Reacta, to jego bezpieczna przystań - więc buduje formularz zgłoszeniowy i listę zgłoszeń. Backend może okazać się wyzwaniem, szczególnie jeśli trzeba obsłużyć upload zdjęć, dodać filtrowanie, stworzyć API i zadbać o responsywność. Czasem trzeba zapytać seniora, czasem coś nie działa. Projekt powstaje, ale wolno, z błędami, z koniecznością ciągłej nauki.

A teraz ten sam junior, ale pracujący z AI. Formułuje prompt: „Zbuduj aplikację MVP do obsługi zgłoszeń serwisowych. Front w React, backend w Node.js z Express, baza MongoDB. Formularz zgłoszenia z opcjonalnym zdjęciem. Panel administratora do przeglądania i aktualizacji zgłoszeń. Stylizacja responsywna. Całość ma działać również na smartfonach.” ChatGPT generuje strukturę folderów, komponenty frontendowe, backend z gotowym modelem danych i endpointami, a nawet skrypty Dockerowe do uruchomienia całości lokalnie.

Już na poziomie struktury projektu widać, że to nie jest "Hello World", a realne środowisko produkcyjne:

Junior testuje, spina elementy, dopracowuje flow użytkownika i dopisuje komentarze biznesowe. Całość jest gotowa nie po 5 dniach, ale po 2. Co ważne – junior nie musiał znać MongoDB ani Dockera. Wystarczyło, że rozumiał, do czego są potrzebne i wiedział, jak poprosić AI o ich użycie.  

Nowa kompetencja - meta-programowanie promptami

Ten przykład pokazuje, że AI nie eliminuje roli młodych programistów - raczej zmienia ich zadania. Zamiast być „osobą od kodowania”, junior staje się integratorem i architektem promptów, kimś kto wie, co chce osiągnąć i potrafi przekazać to AI w sposób zrozumiały. Bo choć AI zna każdą technologię, to nie domyśli się celu aplikacji, nie rozumie potrzeb użytkowników, nie zinterpretuje niuansów biznesowych - chyba, że mu to opowiemy.

Dlatego kluczowa kompetencja nie polega już na tym, czy ktoś zna dany framework, ale czy potrafi zaprojektować rozwiązanie, wyjaśnić jego sens i współpracować z AI jako partnerem. Świetne efekty osiąga się wtedy, gdy człowiek nie zleca AI tylko wykonania zadania („napisz aplikację do zarządzania zadaniami”), ale wprowadza sztuczną inteligencję w kontekst: kto będzie z tego korzystał, jaki ma cel, czego nie lubią użytkownicy innych narzędzi. Wtedy AI jest w stanie wygenerować nie tylko kod, ale lepsze rozwiązanie.

Coraz częściej też nie mówimy już wyłącznie o ChatGPT czy Claude jako zewnętrznych asystentach. Modele językowe trafiają bezpośrednio do środowisk developerskich. GitHub Copilot w VS Code, Codeium, Cursor AI czy narzędzia Intellia - one nie tylko podpowiadają linie kodu. One rozumieją strukturę Twojego projektu, analizują zależności między plikami, mogą modyfikować kod w wielu miejscach naraz, a nawet tworzyć nowe komponenty, testy, migracje, dokumentację, bez wychodzenia z edytora. Dla juniora to jak praca z  doświadczonym partnerem, który nie tylko zna odpowiedź, ale zna też Twoją aplikację.

W tym nowym modelu pracy AI staje się częścią IDE. Znika przepaść między „pisaniem promptu” a „pisaniem kodu”. Programista przestaje być autorem kodu linijka po linijce, a staje się tym, kto zarządza procesem twórczym, przez pytania, decyzje i ocenę rezultatów.

Sztuczna inteligencja w nowej rzeczywistości tworzenia oprogramowania

Wniosek? AI nie zastępuje juniorów. Ale stawia przed nimi nowe wyzwania i daje potężne narzędzia. Junior przyszłości to nie tylko ktoś, kto zna Reacta czy Laravela, ale ktoś, kto rozumie ludzi, potrafi myśleć produktowo, zadawać pytania, również maszynom i projektować rozwiązania z uwzględnieniem nowych technologii, których sam jeszcze nie opanował.  

Dzięki AI już nie trzeba wszystkiego wiedzieć. Trzeba wiedzieć, jak zapytać.

Oczywiście nie chodzi o to, że AI to dziś uniwersalne panaceum na każdy problem developerski. Nie zastąpi ono jeszcze złożonej architektury, nie poradzi sobie samodzielnie z legacy code, nie poprowadzi spotkania z klientem i nie stworzy systemu o krytycznym znaczeniu bez nadzoru technicznego. Nadal wymaga doświadczonego człowieka, który go prowadzi, koryguje i pilnuje logiki biznesowej. Tak jak junior potrzebuje mentora, tak AI potrzebuje kontekstu i granic.

Ale nie da się ignorować tego, co dzieje się na naszych oczach. Prędkość, z jaką rozwijają się narzędzia typu Copilot, ChatGPT, Claude, Codeium, Tabnine czy Cursor AI, wskazuje jednoznacznie, że jesteśmy świadkami głębokiej ewolucji w sposobie, w jaki tworzy się oprogramowanie. To nie jest "jeszcze jedna technologia”. To zmiana modelu pracy.

Współpraca z AI jako zmiana pracy zespołów developerskich

Software house’y, które nauczą się integrować AI nie jako gadżet, ale jako realnego uczestnika procesu zyskają potężną przewagę. Zespoły, które zrozumieją, że nie chodzi o zastąpienie programistów, ale o zmianę ich roli, będą działać szybciej, efektywniej i z większym skupieniem na celu biznesowym.

To nie znaczy, że nie będziemy już potrzebować juniorów. Wręcz przeciwnie, będziemy potrzebować ludzi, którzy potrafią współpracować ze sztuczną inteligencją, uczyć się w jej towarzystwie i wykorzystywać jej zdolności do rozwiązywania realnych problemów. Ludzi, którzy będą stawiać pytania, których AI nie zna, i podejmować decyzje, których nie da się wyliczyć z danych.

A więc nie, AI nie zastąpi ludzi w software house’ach. Niemniej już zmienia sposób, w jaki ci ludzie pracują i to szybciej, niż większość z nas zdążyła się zorientować.

‍