Programiści mają dość AI, Google i Microsoft zachwyceni. „Czujemy się głupsi”

Jeszcze rok temu generatywna sztuczna inteligencja była przedstawiana jako największy przełom w historii programowania. Szefowie gigantów technologicznych przekonywali, że AI przyspiesza pracę, obniża koszty i pozwala tworzyć oprogramowanie szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Dziś w branży coraz częściej słychać jednak zupełnie inny ton. Programiści alarmują, że masowe poleganie na kodzie generowanym przez modele AI zaczyna odbijać się na ich umiejętnościach, koncentracji i zdolności rozwiązywania problemów.

Dziennikarze 404 Media rozmawiali z programistami zatrudnionymi w różnych firmach technologicznych. Część z nich przyznała, że AI jest już wpisane w sposób oceniania pracowników. Niektóre zespoły mają konkretne wymagania dotyczące używania generatorów kodu, a menedżerowie oczekują wysokiej produktywności opartej na automatyzacji. Początkowy entuzjazm szybko zaczął jednak ustępować frustracji.

W wielu firmach korzystanie z narzędzi pokroju Claude, Copilota czy Cursor przestało być opcją. Stało się obowiązkiem.

Programiści opisują sytuację, w której coraz rzadziej samodzielnie analizują problemy, a coraz częściej pełnią rolę operatorów narzędzi AI. Efekt? Wielu z nich ma poczucie stopniowej utraty kompetencji. Jeden z rozmówców porównał ten proces do zaniku pamięci numerów telefonów po pojawieniu się smartfonów.

Z czasem pojawiło się jeszcze bardziej niepokojące zjawisko. Inżynierowie zaczęli zauważać, że rozumieją coraz mniej kodu trafiającego do projektów produkcyjnych.

AI produkuje ogromne ilości kodu. Debugowanie staje się koszmarem

Najczęściej powtarzający się problem dotyczy debugowania. Generatywna AI potrafi wygenerować tysiące linii działającego kodu w kilka minut, ale człowiek nadal musi sprawdzić, czy wszystko rzeczywiście działa poprawnie. I właśnie tutaj zaczynają się schody.

Programiści przyznają, że analizowanie kodu stworzonego przez modele językowe jest męczące i czasochłonne. Część fragmentów wygląda poprawnie, ale zawiera subtelne błędy logiczne albo niepotrzebnie komplikuje projekt. W efekcie poprawianie wygenerowanych funkcji potrafi zająć więcej czasu niż napisanie ich ręcznie od zera.

Niektórzy deweloperzy mówią wprost: zaczynają wdrażać rozwiązania, których sami już do końca nie rozumieją.

To szczególnie niebezpieczne przy dużych projektach, gdzie pojedynczy błąd może wpływać na całą architekturę aplikacji. Programiści twierdzą, że AI radzi sobie całkiem dobrze z pojedynczymi funkcjami, ale gubi się przy bardziej złożonych systemach i długich zależnościach między modułami.

Giganci technologiczni chwalą się liczbami

Narzekania programistów pojawiają się w momencie, gdy największe firmy technologiczne coraz mocniej promują wykorzystanie AI w procesie tworzenia oprogramowania.

Google ogłosił niedawno, że sztuczna inteligencja odpowiada już za około 75 procent generowanego kodu w firmie. Anthropic twierdzi z kolei, że AI uczestniczy w tworzeniu nawet 90 procent ich kodu. Microsoft, Spotify i wiele innych korporacji regularnie podkreślają gigantyczny wzrost produktywności dzięki generatywnej sztucznej inteligencji.

Z perspektywy zarządów liczby wyglądają imponująco. Problem polega na tym, że programiści zaczynają płacić za ten wzrost bardzo konkretną cenę.

Powrót do ręcznego kodowania

Część inżynierów mówi otwarcie, że wraca do tradycyjnego programowania bez wsparcia AI. Twierdzą, że ręczne pisanie kodu zajmuje więcej czasu, ale pozwala dokładnie zrozumieć działanie projektu i znacznie łatwiej wykrywać błędy.

W sieci pojawia się coraz więcej wpisów od deweloperów, którzy opisują swoje zmęczenie „vibe codingiem”. Termin ten odnosi się do stylu pracy, w którym programista bardziej nadzoruje AI niż faktycznie tworzy kod samodzielnie.

Niektórzy przyznają nawet, że codzienna praca stała się mniej satysfakcjonująca. Zamiast rozwiązywania problemów pojawia się ciągłe poprawianie cudzych odpowiedzi generowanych przez model językowy.

Największy problem może dopiero nadejść

Doświadczeni programiści prawdopodobnie poradzą sobie z nową rzeczywistością. Wielu ekspertów uważa jednak, że prawdziwy kryzys może dotknąć młodszych developerów, którzy dopiero uczą się zawodu.

Jeśli początkujący inżynierowie od pierwszego dnia będą opierać się głównie na AI, mogą nigdy nie rozwinąć umiejętności samodzielnego analizowania kodu i projektowania architektury aplikacji. Branża obawia się sytuacji, w której całe pokolenie programistów stanie się zależne od generatorów kodu.