W świecie, gdzie maszyny coraz śmielej wkraczają w domenę ludzkiej kreatywności, stoimy u progu rewolucji w dziedzinie tworzenia oprogramowania. Jak w wizjonerskiej powieści Isaaca Asimova „Ja, robot”, gdzie maszyny stopniowo przejmują coraz bardziej złożone zadania, tak i w naszej rzeczywistości narzędzia takie jak Coursor AI, Devin, GitHub Copilot czy Replit Agent zaczynają przekształcać landscape programowania.

Ta idea, zakorzeniona głęboko w naszej kulturze, przypomina biblijną koncepcję stworzenia człowieka na obraz i podobieństwo Boga. Dziś, stojąc u progu rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście narzędzi do kodowania, jesteśmy świadkami realizacji tych odwiecznych marzeń. Co nas zarazem przeraża jak i popycha w dalszym ich rozwoju.

Przytoczone narzędzia to nie tylko zwykli asystenci programistyczni – to pierwsze jaskółki nadchodzącej ery, w której proces tworzenia oprogramowania ulegnie fundamentalnej transformacji. Choć wielu programistów wciąż sceptycznie podchodzi do ich możliwości, wskazując na obecne ograniczenia i błędy, historia pokazuje, że postęp technologiczny często zaskakuje swoim tempem i skalą.

Krytyka narzędzi AI w programowaniu często skupia się na ich obecnych ograniczeniach. Programiści wskazują na błędy w generowanym kodzie, brak zrozumienia szerszego kontekstu projektu czy nieumiejętność nawigacji w rozbudowanych bazach kodu. Te argumenty, choć obecnie zasadne, mogą jednak nie uwzględniać dynamiki rozwoju technologii AI.

Moja teza opiera się na przekonaniu, że jesteśmy świadkami fundamentalnej transformacji w dziedzinie tworzenia oprogramowania. Software development, jaki znamy dzisiaj, prawdopodobnie zniknie w swojej obecnej formie, ustępując miejsca nowym paradygmatom pracy.

Kluczowe aspekty tej transformacji to:

1. Demokratyzacja programowania: Narzędzia AI znacząco obniżą barierę wejścia do branży IT. Tworzenie oprogramowania stanie się dostępne dla szerszego grona osób, niekoniecznie posiadających głęboką wiedzę techniczną.
2. Zmiana wymaganych umiejętności: O ile tradycyjne programowanie wymagało rozległej wiedzy technicznej i zdolności analitycznych, przyszłość może faworyzować umiejętności takie jak efektywna komunikacja z systemami AI, kreatywne rozwiązywanie problemów i interdyscyplinarne podejście.
3. Automatyzacja rutynowych zadań: AI przejmie wiele powtarzalnych aspektów kodowania, pozwalając programistom skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych aspektach rozwoju oprogramowania.
4. Ewolucja roli programisty: Zamiast pisać kod od podstaw, programiści mogą stać się bardziej „orkiestratorami” czy „dyrygentami” procesów tworzenia oprogramowania, kierując i dostosowując wyniki generowane przez AI.
5. Szybszy rozwój i prototypowanie: Narzędzia AI umożliwią szybsze tworzenie prototypów i iteracji, potencjalnie przyspieszając cykl rozwoju produktów.
6. Nowe wyzwania: Pojawią się nowe problemy, takie jak zapewnienie jakości kodu generowanego przez AI, integracja rozwiązań AI z istniejącymi systemami czy zarządzanie prawami autorskimi do kodu tworzonego przez maszyny.

Obserwuję, że wielu z nas w branży IT, w tym do tej pory ja sam, podchodziło sceptycznie do idei, że sztuczna inteligencja mogłaby znacząco zmienić naturę programowania. Być może był to wyraz naszego ego, a może egalitaryzmu tak charakterystycznego dla środowiska IT. Jednak słowa Jensena Huanga, CEO NVIDIA, o tym, że wkrótce maszyny będą wykonywać nasze polecenia, zmuszają do głębokiej refleksji nad przyszłością naszego zawodu.

Co spowodowało zmianę mojego podejścia? Przede wszystkim, pojawienie się i rozwój nowych narzędzi. Postanowiłem podejść do nich z otwartym umysłem, testując ich możliwości bez uprzedzeń. Rezultaty były zaskakujące – te narzędzia już teraz potrafią generować proste aplikacje, identyfikować potencjalne błędy, analizować kod pod względem standardów, jakości czy nawet skalowalności rozwiązania. Znacząco pomaga w generowaniu mockupów czy skryptów na podstawie dostarczonej dokumentacji danej biblioteki.

Na moje postrzeganie wpłynęły również rozmowy z osobami, którzy patrzą dalej w przyszłość. Zmusiły mnie one do refleksji nad tempem postępu technologicznego.

Warto przypomnieć sobie rewolucję w dziedzinie rozpoznawania obrazów. W latach 2010-2014 nastąpił przełom dzięki deep learningowi. Konkursy ILSVRC na zbiorze ImageNet pokazują, jak dramatycznie poprawiła się skuteczność algorytmów z 28,2% błędu top-5 w 2010 do 3,6% błędu (ResNet) w 2015, przewyższając ludzką skuteczność.

Ten przykład pokazuje, jak szybko technologia może przekroczyć granice, które wcześniej wydawały się niemożliwe do pokonania.

Kolejnym argumentem jest obecna sytuacja na rynku IT. Po chudych latach 2022-2023 dla branży IT, nie nastąpiło szybkiego odbicia po pandemii. To może sugerować, że branża stoi u progu fundamentalnych zmian, a tradycyjne modele rozwoju oprogramowania mogą ustępować miejsca nowym, opartym na AI paradygmatom.

W obliczu tej technologicznej rewolucji, role w branży IT ulegną znaczącej redefinicji.

1. Frontend Developerzy: Rola frontend developerów prawdopodobnie ulegnie najbardziej dynamicznej transformacji. Narzędzia AI będą w stanie generować kod interfejsu użytkownika na podstawie opisów lub szkiców, co znacząco przyspieszy proces rozwoju i da możliwości osobom mniej technicznym. Programiści frontendowi będą musieli rozwinąć umiejętności w zakresie efektywnej komunikacji z AI, precyzyjnego opisywania oczekiwanych rezultatów oraz szybkiego prototypowania. Ich praca skupi się bardziej na projektowaniu doświadczeń użytkownika i optymalizacji, niż na pisaniu kodu od podstaw.
2. Backend Developerzy (CRUD): Podstawowe operacje CRUD (Create, Read, Update, Delete) staną się w dużej mierze zautomatyzowane. AI będzie w stanie generować standardowe endpointy API i logikę bazodanową na podstawie specyfikacji. Rola backend developerów ewoluuje w kierunku architektów systemów, skupiających się na projektowaniu złożonych, skalowalnych rozwiązań, optymalizacji wydajności i integracji różnych systemów. Kluczowe staną się umiejętności w zakresie projektowania architektury, zarządzania danymi w dużej skali i zapewniania bezpieczeństwa.
3. Testerzy Automatyczni: zostaną bardzo mocno dotknięci. Automatyzacja testów przejdzie na wyższy poziom. AI będzie generować kompleksowe zestawy testów na podstawie specyfikacji, dokumentacji i kodu źródłowego. Krok generacji testów będzie mógł się odbywać już na poziomie CI/CD i zostanie w pełni zautomatyzowany, ludzka kreatywność i praca będzie raczej potrzebna do zdefiniowania samego procesu, oraz podaniu warunków i ograniczeń systemu.
4. Testerzy Manualni: Rola testerów manualnych zyska na znaczeniu. Ich głęboka wiedza o funkcjonowaniu systemu i zdolność do identyfikacji nietypowych scenariuszy użycia stanie się nieoceniona. Będą oni kluczowi w tworzeniu złożonych przypadków testowych, które następnie posłużą jako podstawa do generowania automatycznych testów oraz samego kodu. Ich praca będzie polegać na ciągłym poszerzaniu zakresu testów, identyfikacji potencjalnych problemów z perspektywy użytkownika i dostarczaniu cennego feedbacku dla systemów AI.
5. Data Engineers: Tradycyjna rola inżyniera danych może ulec zmniejszeniu ze względu na rosnącą automatyzację procesów ETL i zarządzania danymi. Jednakże, pojawi się nowa rola „AI Data Engineer”, skupiająca się na przygotowywaniu i zarządzaniu danymi specyficznie dla systemów AI, zapewnianiu jakości danych i optymalizacji przepływów danych dla modeli uczenia maszynowego.
6. ML Engineers i Researchers: Role te ewoluują w kierunku bardziej strategicznym. ML inżynierowie będą musieli skupić się na integracji rozwiązań AI z istniejącymi systemami, optymalizacji modeli pod kątem wydajności i skalowalności oraz zarządzaniu cyklem życia modeli AI. Badacze ML będą wykorzystywać narzędzia AI do przyspieszenia procesu badawczego, syntezy informacji z różnych dziedzin i szybszego prototypowania nowych koncepcji. Kluczowe staną się umiejętności w zakresie interpretacji wyników generowanych przez AI i identyfikacji nowych kierunków badań.
7. Product Owners: Rola Product Ownerów znacząco się wzmocni. Dzięki narzędziom AI będą oni w stanie szybciej tworzyć prototypy i MVP, co przyspieszy proces walidacji pomysłów biznesowych. Ich praca skupi się na definiowaniu wysokopoziomowych wymagań i wizji produktu, które następnie będą przekładane na konkretne rozwiązania przez systemy AI. Kluczowe staną się umiejętności w zakresie strategicznego myślenia, analizy rynku i efektywnej komunikacji wizji produktu.

Ta transformacja nie oznacza końca zawodu programisty i innych ról IT, ale raczej ich ewolucję kierunku bardziej strategicznym i kreatywnym. Musimy być gotowi na adaptację, ciągłe uczenie się i rozwijanie nowych umiejętności. Przyszłość programowania może polegać bardziej na umiejętnym kierowaniu i współpracy z systemami AI, niż na tradycyjnym kodowaniu od podstaw.

Stoimy u progu ery, w której granica między człowiekiem a maszyną w procesie tworzenia oprogramowania staje się coraz bardziej rozmyta. To ekscytujący, choć i nieco niepokojący czas. Naszym zadaniem jest teraz nie tyle bronić status quo, co aktywnie kształtować tę nową rzeczywistość, zapewniając, że rozwój AI w programowaniu będzie służył ludzkości i rozwijał nasze możliwości, a nie je ograniczał.

Ps. Tekst powstał z użyciem Claude Sonet 3.5
Image prompt Dalle3: Two people looking behind the window from a small room and a dark room with computers are overseer thousands of robot software developers writing code in a long hall bellow, post apocalyptical vision, wide-angle view,