Nagłówki krzyczą o rewolucji. Generatywna sztuczna inteligencja pisze kod, tworzy grafiki i zdaje egzaminy. W świecie HR i rekrutacji IT zapanowała nerwowa atmosfera, a na branżowych spotkaniach króluje pytanie "co teraz?". Czy właśnie jesteśmy świadkami końca "złotej ery" programistów, okresu, w którym polscy specjaliści byli tak rozchwytywani? Czy nasz sektor technologiczny, duma eksportowa, stoi w obliczu masowych zwolnień, bo zastąpią nas algorytmy?
Nowy asystent czy już zastępca?
Lęk przed automatyzacją nie jest niczym nowym, ale tym razem dotyka on grupy zawodowej, która – o ironio – sama tę automatyzację przez lata tworzyła. Strach jest zrozumiały, jednak diabeł tkwi w szczegółach. Musimy precyzyjnie rozróżnić, gdzie AI realnie pomaga i zwiększa efektywność, a gdzie jej obecne możliwości są mocno przeceniane.
Gdzie AI realnie pomaga?
Obecnie narzędzia AI, takie jak GitHub Copilot, Tabnine czy zaawansowane modele ChatGPT, działają przede wszystkim jak "turbodoładowanie" dla programisty. Nie zastępują one myślenia strategicznego i logiki biznesowej, a jedynie radykalnie przyspieszają wykonanie konkretnych zadań. Działają jak "pair programmer", który nigdy się nie męczy, ale któremu trzeba dokładnie mówić, co ma robić i patrzeć mu na ręce.
Największe korzyści widzimy w zadaniach, które są powtarzalne, czasochłonne lub stanowią standardowy "warsztat":
- Pisanie powtarzalnego kodu (tzw. "boilerplate"), czyli szkieletów klas, funkcji czy całych modułów.
- Generowanie testów jednostkowych i integracyjnych, co jest zadaniem krytycznym, ale często nielubianym.
- Wyszukiwanie błędów i proponowanie poprawek (debuggowanie), działając jak inteligentny "linting".
- Tłumaczeniem fragmentów kodu między różnymi językami, np. przy migracji starego systemu.
- Generowanie dokumentacji do istniejącego kodu.
To "asystent", który pozwala doświadczonemu programiście skupić się na tym, co najważniejsze: architekturze systemu, logice biznesowej i kreatywnym rozwiązywaniu problemów, zamiast na żmudnym pisaniu tych samych pętli po raz setny.
Automatyzacja to nie zawsze to samo
Warto jednak pamiętać, że strach przed automatyzacją ma różne oblicza. W dyskusji o IT często mylimy "zastąpienie" (substytucję) z "wsparciem" (augmentacją). Wystarczy spojrzeć na inne branże, które od dawna opierają się na zaawansowanych algorytamach, aby zobaczyć tę różnicę.
Sektor iGaming, na przykładzie platform takich jak IceCasino, wykorzystuje automatyzację nie do zastępowania ludzi, ale do personalizacji doświadczeń na masową skalę. Ich systemy zarządzają logiką tysięcy gier, od popularnych automatów tematycznych po gry na żywo prowadzone przez prawdziwych krupierów, i dbają o bezpieczeństwo transakcji w czasie rzeczywistym. AI pomaga tam analizować wzorce gry, aby dostosować ofertę, ale nie zastępuje zespołów, które projektują te doświadczenia i strategię. To automatyzacja jako wsparcie i personalizacja, a nie substytucja. W IT widzimy bardzo podobny trend – AI ma wspierać, a nie zastępować.
Dzięki temu wsparciu, rola programisty nie znika, ale zaczyna ewoluować. To prowadzi nas do kluczowego pytania dla rekruterów.
Jak zmieniają się role w zespole IT?
Sztuczna inteligencja nie zlikwiduje ról programistów, ale z pewnością zmieni ich charakter. Największą presję odczują prawdopodobnie stanowiska juniorskie, gdyż AI najefektywniej wykonuje ich typowe, proste zadania.
Nie oznacza to jednak zniknięcia juniorów, a zmianę ich ścieżki rozwoju. Zamiast uczyć się przez proste kodowanie, będą musieli szybciej wejść na poziom rozumienia systemów. Próg wejścia może stać się wyższy, wymagając od początku większych zdolności analitycznych.
Dla ról seniorskich i liderskich AI staje się potężnym narzędziem. Ich rola przesuwa się z zarządzania ludźmi piszącymi kod, na zarządzanie procesem, w którym część kodu generuje AI. Rośnie ich odpowiedzialność za gwarancję jakości tego kodu. Wartość programisty coraz mniej zależy od szybkości pisania, a coraz bardziej od myślenia architektonicznego.
Kompetencje przyszłości. Czego szukać u kandydatów?
Jako rekruterzy i specjaliści HR, musimy pilnie zaktualizować nasze "checklisty" kompetencji. Znajomość konkretnego języka programowania czy popularnego frameworka jest nadal ważna, ale traci na znaczeniu wobec nowych, po części "miękkich", umiejętności ery AI.
Oto cechy, które stają się absolutnie kluczowe u kandydatów w 2025 roku i później:
- Zdolność adaptacji i szybkiej nauki: Narzędzia AI zmieniają się co miesiąc. Programista, który potrafi szybko ocenić, przetestować i wdrożyć nowe narzędzie (lub porzucić stare), jest na wagę złota. Szukamy "uczących się przez całe życie" w praktyce, a nie tylko w CV.
- Myślenie krytyczne i walidacja: AI potrafi generować kod, który wygląda dobrze, ale jest logicznie błędny, nieoptymalny lub (co gorsza) zawiera luki bezpieczeństwa. Potrzebujemy ludzi, którzy potrafią "recenzować" pracę AI, a nie ślepo ją kopiować. To kompetencja nr 1.
- Umiejętność "rozmowy" z AI (Prompt Engineering): Precyzyjne formułowanie poleceń, zadawanie właściwych pytań i iteracyjne dopracowywanie wyników staje się nową, kluczową umiejętnością. To sztuka precyzyjnej komunikacji między człowiekiem a maszyną.
- Myślenie systemowe i architektoniczne: Skoro AI pisze małe fragmenty, ktoś musi zaprojektować całość. Zrozumienie "dużego obrazka", zależności między modułami, przepływu danych i logiki biznesowej staje się ważniejsze niż kiedykolwiek.
Krótko mówiąc: szukamy już nie tylko "koderów", ale "operatorów systemów" i "myślicieli", którzy potrafią wykorzystać technologię do osiągania celów biznesowych.
Zamiast końca, nowa era. Jak rekruterzy mogą się dostosować?
Panika jest złym doradcą. Sztuczna inteligencja nie jest końcem pracy dla polskich programistów, a jedynie końcem etapu prostych, powtarzalnych zadań. Dla polskiego sektora IT to ogromna szansa na zwiększenie produktywności.
Dla rekruterów i działów HR zadanie jest jasne: musimy przestać traktować AI jako zagrożenie, a zacząć widzieć w niej narzędzie weryfikacji. Trzeba zmienić pytania rekrutacyjne. Zamiast "Czy znasz Reacta?", pytajmy: "Jak wykorzystałbyś AI, aby przyspieszyć development w Reakcie?". Zamiast "Opisz ostatni bug", spytajmy: "Opisz sytuację, w której kod wygenerowany przez AI był błędny i jak do tego doszedłeś?". Te odpowiedzi zweryfikują realną wartość kandydata w nowej erze.
