Kodowanie a AI - nowa rzeczywistość IT

Pojawił się nowy paradygmat: Spec-Driven Development. Dobrze opisana specyfikacja staje się centralnym elementem procesu, a nie prosty ticket.

Firmy, które po prostu „dodały AI” do starego procesu, niewiele zyskały. DORA 2025 ujęło to wprost: AI nie naprawia zespołu, tylko wzmacnia to, co już jest. Badania na zespołach programistycznych pokazują, że zespoły z wysokim użyciem AI zamykają 98% więcej PR-ów, ale czas review wzrósł o 91%, a wskaźniki dostarczania się nie poprawiły. CodeRabbit w grudniu 2025 pokazał, że PR-y pisane z AI mają 1,7 razy więcej problemów. Bugów per developera przybyło o 9%.

Wniosek jest prosty: AI zwiększa tempo produkcji kodu i tempo produkcji błędów. Przewagę daje nie samo narzędzie, tylko nowy cykl pracy wokół niego: 

specyfikacja → AI generuje → człowiek weryfikuje → AI testuje → człowiek bierze odpowiedzialność

Programista czy również tester?

Druga zmiana dotyczy odpowiedzialności za jakość. Tester jako osobna rola, w takim kształcie, w jakim była rozumiana do tej pory, przestaje być standardem.

To brzmi mocno, zwłaszcza z perspektywy osób pracujących dziś w testach. Nie jest to jednak teza oderwana od rzeczywistości, tylko model, który największe firmy świata wdrożyły już dawno temu. Microsoft zlikwidował rolę SDET w 2014 roku. Google, Meta, Apple, Amazon, Netflix czy Uber nie opierają standardowego modelu pracy zespołu na dedykowanych manualnych testerach. Programista odpowiada za to, że jego kod działa.

Jeden z inżynierów, który przeszedł tę zmianę, opisał ją prosto:

W starym modelu inżynier kończył pracę, QA dostawał ticket dzień lub dwa później, znajdował błędy i odsyłał go z powrotem. To oznaczało kolejne dni opóźnienia. Po zmianie każdy odpowiadał za testy własnego kodu. Zespół stawał się wyraźnie bardziej produktywny.

Koniec znajomego bug ping-pongu między developmentem a testami. Jeszcze rok temu głównym blokerem tej zmiany był koszt pisania testów. Dziś ekonomia odwróciła się całkowicie. AI generuje unit testy w minutach, a Capgemini World Quality Report pokazał, że zespoły używające AI-based testing zredukowały utrzymanie testów o 70%. To istotnie zmienia punkt wyjścia.

Gotowy kod to już za mało

Podejście „napisałem, przekazuję do testów” przestaje być realną opcją. Coraz bardziej naturalny staje się inny model: „napisałem, przetestowałem, zweryfikowałem edge case’y, biorę odpowiedzialność”. AI pomaga, ale to człowiek potwierdza, że kod działa. Narzędzie może przyspieszyć pracę, zaproponować rozwiązanie, wygenerować testy czy wskazać ryzyka. Odpowiedzialności nie przejmuje.

Co oznacza dla testerów?

Najważniejsze: rola testerów nie znika. Ona ewoluuje do zupełnie nowej formy. Środek ciężkości przesuwa się z wykonywania scenariuszy w stronę quality architect. To oznacza większą rolę w automatyzacji, projektowaniu strategii ryzyka, weryfikacji zachowania AI w produktach czy budowie dodatkowych systemów testowych, których programista sam nie zbuduje.

To praca trudniejsza, ale też bardziej wartościowa niż samo wykonywanie scenariuszy testowych. Ta zmiana nie będzie wyglądała identycznie w każdym przypadku. W różnych organizacjach i zespołach będzie przebiegać inaczej, ale kierunek wydaje się coraz wyraźniejszy.

Inny sposób prowadzenia projektów

Wraz z tym zmienia się także sposób planowania pracy. Sprinty z „fazą QA na końcu” coraz częściej przestają mieć sens. Testowanie nie jest już etapem na końcu procesu. Staje się ciągłą częścią pracy programisty. To oznacza również zmianę w tym, jak definiowana jest ukończona praca. Definition of done coraz częściej obejmuje:

• testy napisane i uruchomione przez autora,
• code review wykonane, również z pomocą AI,
• ryzyka świadomie przeanalizowane.

To zmienia sposób mierzenia postępu i szacowania pracy. Nie jest to kosmetyczna korekta procesu, tylko realna zmiana modelu dostarczania.

Zmiana w dłuższej perspektywie

Nie chodzi o prostą tezę, że od jutra wszystko należy odwrócić do góry nogami. Chodzi raczej o to, że kierunek zmiany jest już widoczny.

Część organizacji weszła w niego wcześniej, część wchodzi właśnie teraz, ale trudno zakładać, że wcześniejszy model pracy pozostanie nienaruszony. To nowy teren właściwie dla wszystkich. Jedno jest pewne: powrotu do poprzedniego modelu pracy nie będzie.