10 mitów o AI i tworzeniu oprogramowania

AI opisuje się zwykle w skrajnościach. Albo zastąpi każdego programistę, albo nadaje się wyłącznie do małych eksperymentów i prostych aplikacji. Żadne z tych ujęć nie oddaje tego, jak odpowiedzialne zespoły korzystają z AI w praktyce.

W TailoredByte budujemy dedykowane oprogramowanie dla firm produkcyjnych, logistycznych, spożywczych i energetycznych. AI pomaga naszym inżynierom pracować szybciej, ale nie zastępuje decyzji architektonicznych, przeglądu bezpieczeństwa, testów ani odpowiedzialności. Poniżej dziesięć popularnych mitów i to, co faktycznie wynika z dostępnych badań.

1. AI pisze kod i nikt go nie sprawdza

Odpowiedzialne wytwarzanie oprogramowania nie kończy się w momencie wygenerowania kodu. To, co powstaje z pomocą AI, trafia do tego samego repozytorium, procesu pull requestów, zestawu testów i przeglądu kodu co kod pisany ręcznie. GitHub podaje, że ponad 12 000 organizacji korzysta z Copilot code review w pull requestach, ale automatyczny przegląd ma wspierać recenzentów, a nie ich zastępować.

Sami programiści zachowują ostrożność. Badanie Stack Overflow z 2025 roku pokazało rosnące wykorzystanie AI przy jednoczesnym spadku zaufania do poprawności odpowiedzi generowanych przez AI. W dobrze prowadzonym zespole AI przyspiesza pierwszą wersję. Za każdą zmianę, która trafia na produkcję, odpowiadają inżynierowie.

2. Oprogramowanie tworzone z AI jest automatycznie mniej bezpieczne

Ryzyko jest realne, ale wniosek zbyt daleko idący. W kontrolowanym badaniu Stanford i UC Berkeley uczestnicy korzystający z jednego z asystentów AI tworzyli mniej bezpieczne rozwiązania w większości testowanych zadań i bywali bardziej pewni błędnego kodu. Raport Veracode z 2025 roku również wykazał podatności w istotnej części wygenerowanych próbek w wielu modelach.

To nie znaczy, że kod tworzony z pomocą AI jest z natury niebezpieczny. To znaczy, że bezpieczeństwa nie da się oddelegować do prompta. Analiza statyczna, testy, ręczny przegląd kontroli dostępu i przetwarzania danych oraz bezpieczny cykl wytwarzania pozostają niezbędne. AI może pomóc przy testach i wykrywaniu wzorców, ale wynik musi zweryfikować inżynier.

3. Kod napisany przez AI to czarna skrzynka

Kod jest czarną skrzynką tylko wtedy, gdy zespół nie może go przejrzeć ani prześledzić. Kod tworzony z pomocą AI można wersjonować, recenzować, dokumentować i testować dokładnie tak samo jak każdy inny. Istotne pytanie brzmi, czy zespół rozumie dany moduł i czy zapisuje stojące za nim decyzje architektoniczne.

AI może też ułatwić zrozumienie systemów legacy. IBM podaje, że jego narzędzie do modernizacji mainframe skróciło czas potrzebny na zrozumienie złożonych aplikacji COBOL w jednym konkretnym przypadku w sektorze publicznym. Ten przykład nie przekłada się automatycznie na każdy system, ale pokazuje, jak AI może wspierać zrozumienie kodu, gdy eksperci weryfikują jego wyniki.

4. AI przydaje się tylko w prostych projektach

Praca w dużych organizacjach to także dokumentacja, refaktoryzacja, integracje i utrzymanie, a nie wyłącznie pisanie nowych funkcji. McKinsey odnotował istotne wzrosty produktywności w części z tych obszarów, w tym w dokumentacji i refaktoryzacji. Korzyści wyraźnie jednak spadały przy najbardziej złożonych zadaniach, a mniej doświadczeni programiści potrafili pracować wolniej, korzystając z AI.

Złożoność nie sprawia, że AI staje się bezużyteczne. Sprawia, że rośnie znaczenie doświadczenia inżynierskiego. Wartość zależy od zadania, istniejącego systemu, jakości wymagań i ludzi prowadzących pracę.

5. Dedykowane oprogramowanie zawsze jest wolne i drogie

Klasyczne wdrożenia ERP potrafią być długie i trudne. Benchmarki branżowe przytaczane przez zConsulto wskazują, że wdrożenia trwają zwykle od sześciu do 18 miesięcy, a wiele projektów przekracza pierwotny budżet. To jeden z powodów, dla których gotowe oprogramowanie często staje się kompromisem między narzędziem a rzeczywistym procesem.

Wytwarzanie wspierane przez AI potrafi skrócić wybrane etapy dostarczania, takie jak dokumentacja, wczesne prototypowanie i przygotowanie testów. Przy wąsko zdefiniowanym problemie i wdrożeniu etapami działający prototyp można często zweryfikować w kilka tygodni. Nie znosi to konieczności zaplanowania integracji, bezpieczeństwa, zarządzania zmianą i długofalowego utrzymania.

6. Każda zmiana w systemie to kolejny kosztowny projekt

Słaba architektura i uboga dokumentacja sprawiają, że nawet drobne zmiany są kosztowne. Raport Stripe Developer Coefficient z 2018 roku pozostaje dobrą ilustracją tego problemu: programiści poświęcali dużo czasu na utrzymanie, debugowanie i poprawianie kiepskiego kodu. Nie należy go traktować jako aktualnego pomiaru całego rynku.

Odpowiedzią jest projekt gotowy na utrzymanie. Modułowy system, aktualna dokumentacja, testy i jasna odpowiedzialność za obszary kodu zmniejszają ryzyko, że jedna zmiana wpłynie na niepowiązane procesy. AI może pomóc przygotować i przetestować odizolowaną zmianę, ale korzyść nadal zależy od architektury systemu i procesu przeglądu.

7. AI zastąpi programistów, więc jakość spadnie

AI potrafi ograniczyć powtarzalne pisanie kodu. Nie zastępuje jednak zrozumienia potrzeb biznesowych, zaprojektowania niezawodnej architektury, świadomych kompromisów, przeglądu kodu ani odpowiedzialności za to, co dzieje się na produkcji. To właśnie te działania decydują o jakości.

Rynek pracy też nie potwierdza prostego wniosku, że AI już zastąpiła inżynierów. Ostatnie dane o zatrudnieniu są niejednoznaczne i zależą od wielu czynników. Pewne jest jedno: złożone systemy nadal wymagają doświadczonych ludzi, którzy rozpoznają błędną odpowiedź, nawet gdy jest przedstawiona z pełnym przekonaniem.

8. Gotowe narzędzia z AI zawsze wystarczą

Platformy low code, no code i rozwiązania z półki bywają bardzo przydatne we właściwej sytuacji. Im bardziej jednak proces jest specyficzny, bogaty w integracje albo objęty wymagającymi wymaganiami wydajnościowymi, bezpieczeństwa i zgodności, tym bardziej ograniczenia platformy mogą zacząć przeszkadzać. Wynik zależy od platformy i konkretnego zastosowania.

AI nie zlikwidowała kompromisu między szybkością a dopasowaniem. Dedykowane rozwiązanie warto rozważyć wtedy, gdy proces, kontrole i integracje są na tyle istotne, że gotowe narzędzie generuje więcej pracy, niż jej oszczędza.

9. AI nie pomoże przy systemach legacy

Środowiska legacy zawierają często dokładnie te braki w dokumentacji i powtarzalne wzorce, w których eksplorację AI może wesprzeć inżynierów. Przykłady IBM dotyczące modernizacji z COBOL do Javy pokazują potencjalne zyski w produktywności i zrozumieniu kodu w konkretnym kontekście mainframe.

Wniosek nie brzmi, że każdy stary ERP da się zmodernizować automatycznie. Wyniki pracy AI trzeba konfrontować z kodem, danymi i regułami biznesowymi. Ich wartość polega na tym, że pomagają ekspertom rozrysować nieznany system i skupić czas na decyzjach wymagających ludzkiej weryfikacji.

10. Wystarczy dobry prompt i inżynierowie nie są potrzebni

Chatbot potrafi wygenerować kod, który wygląda na działający, ale nie zagwarantuje, że jest bezpieczny, łatwy w utrzymaniu, zgodny z wymaganiami, poprawnie zintegrowany i dopasowany do sposobu działania firmy. Przywołane wyżej badania wskazują w tym samym kierunku: AI jest najbardziej użyteczna wtedy, gdy działa wewnątrz uporządkowanego procesu inżynierskiego.

AI wzmacnia ludzi, którzy potrafią zdefiniować, co znaczy „poprawnie”, i zweryfikować wynik. Nie zastępuje tego doświadczenia.