Dwa lata temu sztuczna inteligencja trafiła pod strzechy. Z przedmiotu analiz ekspertów przyjęła formę prostych narzędzi, które każdy użytkownik może wypróbować na swoim komputerze. Media uznały, że skoro w kilka sekund można za ich pomocą wygenerować zdjęcia, teksty czy kod, to wkrótce zastąpią fotografów, dziennikarzy i … programistów właśnie. Czy nie jest to jednak prognoza postawiona mocno na wyrost? W czym AI może zastąpić, w czym może wyręczyć specjalistów i gdzie przebiega obecnie granica enklawy dla typowo ludzkich kompetencji – oceniają eksperci marki Holisticon.
– Prawdopodobnie pamiętacie, że w ciągu ostatnich 10, 15 lat prawie każdy […] powiedziałby, że niezwykle ważne jest, aby dzieci uczyły się informatyki. Teraz jest niemal całkowicie odwrotnie. Upraszam o wybaczenie absolwentów informatyki z ostatniej dekady, ale lata studiów lepiej byłoby spędzić na zdobywaniu doświadczenia w takich dziedzinach jak nauka, produkcja czy rolnictwo. Naszym zadaniem jest stworzenie takiej technologii komputerowej, aby nikt nie musiał programować. A że język programowania jest ludzki, każdy na świecie jest teraz programistą. To jest właśnie cud sztucznej inteligencji. […] To jest powód, dla którego tak wiele osób mówi dziś o sztucznej inteligencji, ponieważ po raz pierwszy można sobie wyobrazić, że każdy w firmie jest technologiem. Przepaść technologiczna została całkowicie zamknięta – powiedział w lutym tego roku Jen-Hsun Huang, założyciel i prezes firmy Nvidia.
Kierowana przez niego firma jest jednym z głównych beneficjentów obecnego boomu na sztuczną inteligencję, gdyż produkowane w niej mikrochipy stały się podstawowym zasobem, którego giganci technologiczni potrzebują do budowy nowych systemów AI. W jej żywotnym interesie leży więc, aby wiara w rewolucyjny potencjał tej technologii trwała jak najdłużej i przyciągała inwestorów. W tym kontekście opinię szefa spółki można uznać bardziej za życzeniowe myślenie. Ulega mu jednak część komentatorów rynku.
Prognozy na wyrost
Weryfikacji entuzjastycznego podejścia do skali wpływu AI na pracę programistów dokonali wiosną tego roku badacze z Purdue University ze stanu Indiana w USA. Wybrali 517 pytań z globalnego forum programistów Stack Overflow i sprawdzili, jak z owymi zagwozdkami poradziłby sobie ChatGPT. Popularny model językowy w 52 proc. przypadków wygenerował kod z błędami, zaś w 77 proc. odpowiedź była niepotrzebnie rozwlekła – bardziej niż napisałby ją programista mający na uwadze optymalizację kodu. Wydaje się więc, że przekonanie, według którego generatywna AI ma już potencjał, by zastępować pracę programistów jest – przynajmniej obecnie – mocno przesadzone.
– Opisywane szeroko w mediach masowe zwolnienia w dużych firmach technologicznych, które miały miejsce w ubiegłym i bieżącym roku, wynikały bardziej z korekty rynku po okresie pandemii, kiedy branża dużo zatrudniała. Redukcje zatrudnienia przebiegły w tym samym czasie co nagły wzrost zainteresowania możliwościami sztucznej inteligencji, więc dla części obserwatorów te zjawiska zlały się w ciąg przyczynowo-skutkowy, ale to bardziej zbieg okoliczności. Jak dotąd nie widzimy redukcji etatów w IT, którą można by powiązać z rozwojem AI. Wręcz przeciwnie – firmy, które na nią postawiły, zaczęły zatrudniać – ocenia Andrzej Winiarski z Holisticon Insight.
Usprawnienie, nie zastąpienie
W latach 70. i 80. XX wieku, gdy komputery zaczynały wchodzić do firm, wielu pracowników obawiało się, że ich miejsca pracy mogą zostać zastąpione przez maszyny. Powszechnie sądzono, że wzrost wydajności dzięki komputerom mógłby wyeliminować potrzebę zatrudniania ludzi na niektórych stanowiskach. Tymczasem okazało się, że rewolucja komputerowa przyniosła wiele nowych zawodów i poszukiwanych specjalizacji, jak chociażby programisty – profesji, która nie istniała wcześniej, a stała się kluczowa dla rozwoju technologii i gospodarki.
Analogiczna sytuacja zachodzi teraz z AI. Rzeczywiście część zadań może ulec automatyzacji, a niektóre zawody przestaną istnieć, ale rewolucja ta stworzy również popyt na nowe rodzaje pracy, skupione na wykorzystaniu i optymalizacji narzędzi AI.
Przykładem tego trendu jest „Chat with your documents” – rozwiązanie oparte na AI oferowane przez Holisticon Insight, które pozwala zautomatyzować procesy związane z przetwarzaniem dokumentów. Dzięki temu technologia ta może zastąpić żmudne, manualne prace biurowe, umożliwiając urzędnikom większą efektywność. W efekcie, choć liczba osób może być zmniejszona, nie oznacza to pełnego zastąpienia roli człowieka, ale raczej usprawnienie jego pracy.
Zastosowania AI w obszarze tzw. computer vision mają ogromny wpływ na poprawę bezpieczeństwa w różnych miejscach – takich jak fabryki, duże place budowy czy porty kontenerowe. Technologie oparte na computer vision, które są także częścią oferty Holisticon Insight, pozwalają na automatyczne wykrywanie potencjalnych zagrożeń, monitorowanie obszarów o podwyższonym ryzyku oraz eliminację zagrożeń w czasie rzeczywistym. – AI przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa bez konieczności zatrudniania dodatkowych pracowników na stanowiskach nadzorujących, co jest przykładem na to, jak technologia ta może zastąpić pewne czynności, zwiększając jednocześnie efektywność i bezpieczeństwo – komentuje Łukasz Kmieć z Holisticon Insight.
Boom na AI rozpoczął się od ChatGPT, który, będąc ogólnym modelem językowym, nie był jednak idealny do wszystkich zastosowań. Z czasem pojawiły się bardziej wyspecjalizowane narzędzia, takie jak GitHub Copilot, które lepiej radzą sobie z generacją kodu. Warto podkreślić, że te narzędzia nie zastępują programistów, ale znacząco wspierają ich pracę. Dotychczas programiści spędzali wiele czasu na poszukiwaniu rozwiązań online; teraz narzędzie takie jak Copilot proponuje rozwiązania o wiele szybciej, pozwalając na większą efektywność.
– W przyszłości możemy spodziewać się rozwoju coraz bardziej zaawansowanych narzędzi, które będą wspierać zarówno jakość kodu, jak i utrzymanie systemów. GitHub Copilot już teraz nie tylko pomaga w pisaniu kodu, ale także wspiera jego jakość, redukując liczbę błędów i ułatwiając utrzymanie. Oprócz tego przyszłe narzędzia AI mogą wspierać bardziej zaawansowane integracje systemowe i pomagać w planowaniu architektury rozwiązań na wysokim poziomie. Może to pomóc nie tylko unikać błędów, ale także ograniczać niepotrzebne koszty, np. związane z poprawianiem błędów lub łataniem źle zaprojektowanej architektury – podkreśla Andrzej Winiarski, CEO Holisticon Insight.
Dziś bonus, jutro mus
Chociaż ChatGPT potrafi generować kod w wielu językach programowania, nie jest to jego główny talent. Zgodnie z badaniem Delloite ponad 90% respondentów z branży biofarmaceutycznej i technologii medycznej stwierdziło, że spodziewa się, że GenAI będzie miało pewien wpływ na ich organizacje już w przyszłym roku, a prawie 90% wartości wynikającej z wykorzystania Generative-AI może pochodzić z R&D, produkcji i łańcucha dostaw, czy wsparcia obszaru komercyjnego organizacji.
Mając powyższe na uwadze łatwo dostrzec, że nie mówimy tu wyłącznie o wsparciu procesu programowania, a raczej szerokiej i głębokiej integracji nowoczesnych rozwiązań Generative-AI w ekosystemie technologicznym.
Eksperci z Holisticon podkreślają, że o ile prawdą może się okazać, że część zadań realizowanych dziś przez deweloperów będzie możliwa do zautomatyzowania czy wręcz zastąpienia przez AI, o tyle sytuacja ta zmienia również oczekiwania w stosunku do programistów.
– Patrząc wyłącznie z perspektywy jednej branży – Biopharma i Medtech – coraz bardziej kluczowe stają się umiejętności sprawnego poruszania się w rozwiązaniach oferowanych przez takich graczy jak NVIDIA – wykorzystywanych m.in przez AstraZeneca, GSK, Roche – Microsoft – wykorzystywanych w Novo Nordisk, Novartis – z Alphabet – używanych w Ginko Bioworks – czy AWS, z którego korzysta Pfizer – zauważa Sebastian Andruszczak, Head of Growth z firmy Holisticon Connect. – Spektrum, w którym wykorzystywane są wyżej wymienione technologie jest szerokie – od AI drug discovery, poprzez wsparcie procesowania danych genotypowych, po predykcje struktury białek – dodaje.
Dodatkowo, coraz więcej rozwiązań z rosnącej rynkowo kategorii Low-Code wykorzystuje Generative-AI do jeszcze większego wsparcia w procesie tworzenia aplikacji. Tak, jak kiedyś stworzenie logiki rozwiązania wymagało chociażby pracy na diagramach, tak teraz coraz częściej oczekiwany rezultat osiągnąć można poprzez dialog z AI. Nie wyklucza to możliwości dopisywania kodu tak, aby zapewnić maksymalne dopasowanie produktu do potrzeb. Trend wskazuje raczej konieczność uzupełnienia przez programistów wiedzy o nowe obszary kompetencyjne, które o ile dziś są często traktowane w kategoriach hobby czy ciekawostki, o tyle jutro staną się standardem.
Analitycy z firmy badawczej Gartner patrzą na to zagadnienie podobnie. Ich zadaniem, o ile teraz jeszcze używanie AI w programowaniu jest dodatkowym atutem, to już niedługo zacznie być konieczne, by zarówno pojedynczy pracownicy jak i zespoły czy firmy oferowały klientom usługi na odpowiednio wysokim poziomie. Według Gartnera, do 2027 roku aż 80% specjalistów IT będzie musiało włączyć do swojej pracy narzędzia oparte na AI, by postać konkurencyjnymi.
Choć na pierwszy rzut oka prognoza ta zdaje się stawiać programistów pod ścianą i wymuszać pilne zdobycie nowych kwalifikacji, to w rzeczywistości proces ten już od jakiegoś czasu trwa. W ostatniej edycji corocznego badania Stack Overflow z udziałem kilkudziesięciu tysięcy programistów z całego świata aż 62% z nich odpowiedziało, że korzysta w swej pracy z jakiejś formy wsparcia narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji, a kolejne 14% planuje to wkrótce zrobić. Największą korzyścią takiego trybu pracy – wymienioną przez 81 proc. respondentów – jest zwiększona produktywność.
Zdaniem ekspertów z Holisticon, o ile z perspektywy klienta implementacja strategii AI przekłada się na redukcję kosztów i wzrost przychodu, o tyle z perspektywy programistów to po prostu krótszy czas realizacji (delivery time) i możliwość skupienia się na tworzeniu innowacji, zamiast rozwiązywania generycznych problemów. – Rozwiązania takie jak GitHub Copilot, Amazon CodeWhispherer, czy Cursor są z nami już od jakiegoś czasu i dowiodły swojej wartości. Programiści inwestują swój czas w pracę z nimi, bo po prostu przynoszą wymierne korzyści zarówno dla zespołów, jak również dla klientów – przekonuje Sebastian Andruszczak z Holisticon Connect.
Co (poza programowaniem) robią programiści?
Raport McKinsey Global Institute, który omawia wpływ AI na rynek pracy, wskazuje, że nie ma danych potwierdzających masowe zwolnienia programistów wyłącznie powodu generatywnej AI. Zamiast tego AI prowadzi do zmiany charakteru pracy – automatyzuje zadania rutynowe i wspiera pracowników w bardziej złożonych czynnościach. Do 2030 roku, jak szacują autorzy, nawet 30% godzin pracy może być zautomatyzowane.
Do pełnego “zastąpienia” developera przez sztuczną inteligencję sporo więc brakuje, ale fakt ten nie dziwi osób, które znają to środowisko od środka – Wbrew temu, co niektórym może się wydawać, praca programisty nie polega tylko na siedzeniu przed komputerem i pisaniu kolejnych linijek kodu. Na podobnej zasadzie praca nauczyciela to nie jest tylko i wyłącznie wykładanie uczniom kolejnych porcji wiedzy, ale też cały szereg aktywności, które temu towarzyszą. Z nimi roboty radzą sobie już znacznie gorzej – przekonuje Maciej Reutt Dyrektor Zarządzający Holisticon Connect – Programiści otrzymują więcej czasu właśnie na te “dodatkowe” czynności, jak komunikacja z Product Ownerem czy z klientem, co pomaga im lepiej zrozumieć potrzeby, które ma spełniać stworzony kod. Poprawia to jego jakość i zmniejsza liczbę błędów, a co za tym idzie koszt utrzymania systemu. Pojawia się też więcej czasu na innowacje i niestandardowe podejście do problemów – dodaje ekspert.
Z tego powodu programiści o kompetencjach seniorskich – a tacy dominują w Holisticon – nie powinni obawiać się w przyszłych zwolnień a prędzej szkoleń. Ze wspierania swojej pracy sztuczną inteligencją. Za to część osób na stanowiskach juniorskich powinna rozważyć zdobywanie nowych kwalifikacji w kierunku zawodu określanego jako AI Engineer, który wraz wzrostem ilości i złożoności rozwiązań opartych na AI może stać jedna z ważniejszych specjalizacji w IT.