Kod tanieje, rośnie znaczenie decyzji. Jak AI zmienia rolę inżyniera?

16 October 2026

Rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że samo pisanie kodu zajmuje ułamek dawnego czasu, a głównym wyzwaniem w projektach informatycznych staje się precyzyjne zdefiniowanie problemu biznesowego. Specjaliści IT coraz częściej łączą kompetencje analityków, konsultantów i deweloperów.

Zmiana paradygmatu pracy nad oprogramowaniem

Przez lata wydajność programistów mierzono tempem tworzenia kodu, jednak powszechność modeli językowych wymusiła zmianę tego podejścia. Michał Gdak, AI R&D Director i Warsaw Site Lead w Snowflake zaznacza, że wygenerowanie kolejnej wersji aplikacji czy przepływu danych zajmuje obecnie godziny zamiast tygodni. To powoduje, że przewagę zyskują osoby potrafiące trafnie ocenić specyfikację i zrozumieć realne potrzeby użytkownika końcowego. Dziś, gdy kod można wygenerować w kilka minut lub godzin, przewagą nie jest samo pisanie kolejnych linijek. Liczy się przede wszystkim wiedza, co warto zbudować i jaki problem ma to rozwiązać. Jak zauważa ekspert:

Przewagę dadzą trzy kompetencje. Pierwsza to rozkładanie niejasnego problemu na konkretne zadania. Druga to przede wszystkim dokładne zrozumienie problemu i zaproponowanie rozwiązania technicznego, które na niego odpowiada. O sukcesie AI w firmie decyduje bowiem znacznie mniej zaawansowanie samego modelu, a znacznie bardziej jakość, dostępność i sposób zarządzania danymi, na których się opiera. Trzecia to rozmowa z ludźmi, którzy nie są inżynierami oraz znajomość języka ich branży.

Zespoły realizujące projekty dla klientów zacierają granice między warstwą frontendową a backendową, co znacznie przyspiesza testowanie nowych produktów na rynku.

Architektura danych fundamentem nowoczesnych wdrożeń

Ograniczenie czasu potrzebnego na implementację dotyczy również inżynierii informacji. Z raportu MIT Technology Review Insights, opracowanego wspólnie ze Snowflake, wynika, że 72% menedżerów technologicznych uważa inżynierów danych za absolutnie niezbędnych dla sukcesu firmy, podczas gdy 77% badanych dostrzega stałe poszerzanie się ich zakresu obowiązków. Budowanie niezawodnych rozwiązań wymaga odpowiedniego zaplecza i właściwie przygotowanych informacji. Bez strategii danych nie ma strategii AI, podkreśla Michał Gdak, wskazując na konieczność przejścia od ręcznego budowania przepływów do projektowania autonomicznych architektur. Zmiana mentalności decydentów polega na odejściu od systemów opartych na sztywnych regułach na rzecz automatyzacji bazującej na prawdopodobieństwie.

Wpływ nowych modeli pracy

Zmiany najlepiej odzwierciedla stanowisko forward deployed engineer, czyli specjalisty pracującego bezpośrednio z klientem nad ustaleniem docelowego rezultatu i budową prototypu bez udziału pośredników. Jak wskazuje Michał Gdak, AI R&D Director i Warsaw Site Lead w Snowflake:

FDE różni się od klasycznej roli przedsprzedażowej czy integracyjnej przede wszystkim zakresem odpowiedzialności. Nie ogranicza się do prezentacji istniejącego rozwiązania ani jego wdrożenia. Pracuje z klientem nad konkretnym problemem, a wiedza zdobyta podczas takiej współpracy może później wrócić do zespołu produktowego i wpłynąć na rozwój samego produktu. Znam ten sposób pracy z czasów, gdy rozwijałem startup AI: prototyp, uwagi klienta, poprawka i dopiero potem sprzedaż. FDE rozmawia z użytkownikiem bez pośrednika, rozumie jego proces, buduje prototyp, pracuje na danych i ocenia ograniczenia technologii. Jednocześnie myśli o tym, czy rozwiązanie da się później skalować. Te kompetencje wkrótce będą potrzebne w większości ról technicznych.