Polski sektor IT stoi u progu fundamentalnej zmiany, jaka jest zastosowanie sztucznej inteligencji w procesie wytwarzania oprogramowania. Jednak od fascynacji możliwościami, potwierdzanymi w pilotażach, do jej pełnego wdrożenia długa droga. Barierę dziś stanowią obawy o bezpieczeństwo, natomiast najbardziej kusi skrócenie czasu dostarczania rozwiązań.
Badanie „AI w budowie oprogramowania”, przeprowadzone wśród uczestników konferencji „Analityk / Architekt Jutra”, organizowanej w ramach inicjatywy Liderzy AI prof. Andrzeja Sobczaka i Jana Marii Kowalskiego, ukazuje jak specjaliści – analitycy i architekci – postrzegają wdrażanie sztucznej inteligencji do procesu budowy oprogramowania.
W pułapce PoC
Badanie, oparte na 246 kompletnych ankietach, odzwierciedla przede wszystkim perspektywę dużych organizacji. Dwie trzecie ankietowanych reprezentuje firmy zatrudniające powyżej 1000 osób. Najliczniej obecny jest w badaniu sektor finansowy (39%).
W ocenie autorów raportu, dostrzegalna jest wyraźna luka między eksperymentowaniem z wykorzystaniem AI w produkcji oprogramowania a pełnym skalowaniem tych scenariuszy. Oto bowiem pomimo dużego zainteresowania, rynek znajduje się w swoistej „pułapce PoC”.
Największa grupa firm (31,7%) deklaruje, że jest na etapie pilotaży i eksperymentów. Natomiast około 10% stosuje już AI do produkcji oprogramowania „praktycznie wszędzie”. Łącznie nieco mniej niż 30% firm stosuje AI w wytwarzaniu w sposób szeroki lub systemowy. Ponadto luka między udanym testem a wdrożeniem produkcyjnym na dużą skalę stanowi obecnie największe wyzwanie dla liderów technologii.
Interesującym byłoby określenie, ile średnio trwa przejście od fazy pilotaży do szerokiego zastosowania. I z czego wynika tempo skalowania. W dalszej części badania mowa jest o definiowanych korzyściach i barierach tej zmiany: dominującej chęci skrócenia Time-to-Market rozwiązań. Natomiast z drugiej strony pojawia się przytłaczająca obawa o bezpieczeństwo przekształconego procesu i jego produktów. Być może więc, bariery są w stanie całkowicie zamrozić transformację. Jeśli ich źródło tkwi poza samymi firmami (otoczenie regulacyjne), problem ten może się nasilać.
Biznes stawia na prędkość, niekoniecznie na jakość
Z perspektywy biznesowej, głównym motorem zastosowania AI do wytwarzania oprogramowania nie jest chęć eliminacji błędów. Kluczowe jest natomiast skrócenie czasu dostarczania rozwiązań na rynek (Time to Market), co wskazało aż 58,5% badanych. Uczestnicy ankiety rzadziej upatrują w AI szansy na bezpośrednią poprawę jakości technicznej. Lepsza jakość kodu (10,6%) czy redukcja błędów (17,1%) znalazły się najniżej na liście korzyści. Sztuczna inteligencja ma być przede wszystkim akceleratorem procesów analitycznych i wsparciem w rutynowych zadaniach. Dodatkowo uwalnia czas na pracę kreatywną.
Ankietowani zwracali także uwagę na dwie istotne korzyści płynące ze stosowania sztucznej inteligencji w produkcji oprogramowania: dla 40% jest nią obniżenie kosztów wytwarzania. Ponadto dla 42% przynosi także poprawę jakości dokumentacji.
Można przypuszczać, że to jakie korzyści postrzega firma, decyduje o szerokości zakresu wprowadzania AI do procesu wytwarzania AI. Interesujące było by więc uzyskanie wglądu w ewentualne korelacje pomiędzy wskazywanymi przez ankietowanych korzyściami a szerokością zastosowania AI.
Microsoft kontra reszta świata
W sferze narzędziowej widać wyraźną dominację ekosystemu Microsoft. Narzędziem pierwszego kontaktu w korporacjach jest ChatGPT oraz Copilot dla Office 365 (71,1%). W użytku osobistym specjalistów Microsoft 365 Copilot (64,2%) również zajmuje silną pozycję. Jednak depcze mu po piętach darmowy Gemini od Google (53,7%).
Warto zauważyć, że o ile według wyników ankiety AI dobrze radzi sobie w fazie kodowania (57,3%) i zbierania wymagań (48,0%), o tyle architektura IT (13,8%) pozostaje domeną człowieka. Zadania w przypadku których potrzebne jest myślenie systemowe i uwzględnianie głębszego kontekstu biznesowego, wciąż wymagają ludzkiego nadzoru.
W ankiecie pytano także o vibe-coding. Jednak niski poziom jego zastosowania (7,7%) wskazuje, zdaniem autorów badana, że podejście no-code/low-code z AI nie zyskuje póki co zaufania w korporacjach.
Nasuwa się więc pytanie, jak długo architektura AI pozostanie domeną człowieka? W jaki sposób będzie się zmieniać rola samego architekta, np. stając się rolą architekta architektury agentowej? W dalszej części badania „AI w budowie oprogramowania” pada zresztą pytanie, która na te kwestie rzuca światło. Lecz uzyskujemy obraz nadal dwuznaczny. O ile bowiem blisko 40% spodziewa się że w ciągu 12 miesięcy w procesie wytwórczym oprogramowania nastąpi wzrostu wpływu AI na architekturę rozwiązań, to jest to zarazem najrzadziej wskazywany na liście scenariusz.
Bezpieczeństwo ważniejsze niż budżet
Zastosowanie AI do budowy systemów IT posiada obecnie jedną podstawową barierę, która może powstrzymywać eksperymentatorów przed skalowaniem scenariuszy zastosowań. Jest nią obawa o bezpieczeństwo danych i compliance (80,5%). W dobie regulacji takich jak RODO, NIS2 czy DORA, kwestie ochrony informacji są priorytetem, szczególnie w sektorze finansowym.
Natomiast jedynie zdaniem 15% ankietowanych barierą stosowania AI w wytwarzaniu oprogramowania jest niska jakość dostarczanego kodu. Około 1/5 wskazań dotyczy także oporu ze strony developerów czy menedżerów.
Jednak już wyraźniej sygnalizowany jest problem z jasnym określeniem ROI z wdrożenia (30%). A także koszty licencji (34,6%), choć nie jest to postrzegane jako główny hamulec. Tymi są raczej gotowość organizacyjna. Bariery w systemach legacy oraz brak odpowiednich kompetencji w zespołach mają również duże znaczenie.
Ewolucja zamiast rewolucji kadrowej
Mimo obaw o masowe zwolnienia, specjaliści patrzą w przyszłość z umiarkowanym optymizmem. Dominujący pogląd (67,1% wskazań) zakłada zmianę profilu kompetencji bez redukcji zespołów, ale już bardziej prawdopodobna jest redukcja ról. AI ma pełnić rolę mnożnika efektywności, pozwalając na realizację większej liczby projektów.
Niemal wszyscy (90%) spodziewają się, że w ciągu najbliższego roku AI przejmie najbardziej żmudne zadania, takie jak tworzenie notatek ze spotkań.
Badanie „AI w budowie oprogramowania” było przeprowadzone wśród uczestników konferencji „Analityk / Architekt Jutra”. Jak zastrzegają autorzy, nie opiera się ono na reprezentatywnej próby rynku IT w Polsce. Raczej odzwierciedla perspektywę specjalistów aktywnie zainteresowanych tematyką AI w procesie wytwarzania oprogramowania (w szczególności analityków i architektów).
