AI w kodowaniu uzależnia szybciej, niż poprawia jakość. Deweloperzy przyspieszają na starcie, ale ryzykują dług techniczny

Narzędzia do pisania kodu z pomocą AI nie są już branżową ciekawostką. Dziś znajdziemy je już w edytorach, terminalach i workflow zespołów, od prostych podpowiedzi po agentów, którzy sami grzebią w repozytorium, odpalają testy i poprawiają błędy. To zmienia przyzwyczajenia programistów szybciej niż same zasady dobrej inżynierii. I właśnie dlatego najciekawsze w tej historii jest pytanie, co dzieje się z zespołem, gdy nie chcieć pracować bez tego wsparcia.

Programiści złapali się AI tak mocno, że część z nich nie chce już pracować bez Copilota, Cursora czy Claude Code. Problem w tym, że szybkość generowania kodu i realna wartość dla projektu to dwie różne rzeczy.

Meta uruchamia płatne plany dla Instagrama, Facebooka i WhatsAppa. Na horyzoncie abonamenty Meta AI i pakiety dla firm

Punkt zapalny dało METR. Organizacja chciała powtórzyć wcześniejszy eksperyment z produktywnością programistów, ale część badanych zwyczajnie nie chciała pracować bez pomocy AI. To dużo mówi o stanie rynku. Jeszcze ciekawsze są liczby. W badaniu z 2025 roku doświadczeni deweloperzy open source z AI kończyli zadania średnio o 19 proc. wolniej, choć sami byli przekonani, że zyskali na tempie. W ankiecie z 2026 roku techniczni pracownicy deklarowali już 3-krotny wzrost szybkości i 1,4-2 razy większą wartość pracy. Innymi słowy, wiara w narzędzie rośnie szybciej niż konkretne dowody na to.

Google przedobrzyło. Użytkownicy mają dość wciskanego na siłę AI i masowo zmieniają wyszukiwarki

AI świetnie skraca drogę do pierwszego działającego wyniku, ale nie przejmuje odpowiedzialności za to, co stanie się z kodem za miesiąc, kwartał czy rok. Badanie z Singapore Management University objęło 302,6 tys. zweryfikowanych commitów (wprowadzonych zmian) z 6299 repozytoriów i wykazało 484 366 problemów przypisanych kodowi pisanemu z udziałem asystentów AI. Co więcej, aż 22,7 proc. z nich przetrwało do najnowszych wersji projektów. James Shore ujął to brutalniej, ale niezwykle trafnie: jeśli AI podwaja tempo produkcji kodu, a nie obniża kosztu utrzymania, zespół sam tworzy sobie przyszły balast. I tu konkurencja między Copilotem, Claude Code, Cursorem czy Codexem schodzi na drugi plan, bo żaden z tych graczy nie rozwiązał podstawowego problemu, czyli kto potem posprząta repozytorium. Ten wątek wracał już przy spadku zaufania do AI w kodowaniu i przy głośnych wpadkach agentów z nadmiarem uprawnień sztucznej inteligencji.

Źródło: METR, arXiv, TechCrunch, Fot. Pexels