Jeszcze dekadę temu programowanie uchodziło za najważniejszą kompetencję przyszłości. Kto znał choćby podstawy Pythona, C++ czy Javy, mógł liczyć na dobrze płatną i stabilną pracę. Dziś jednak technologia zmienia się szybciej niż kiedykolwiek, a wraz z nią przesuwa się znaczenie samego pojęcia „tworzenia oprogramowania”. Coraz częściej mówi się, że wkrótce nie będzie już potrzeby umieć programować. Zastąpi ją umiejętność projektowania – tworzenia bezpiecznych, wydajnych i inteligentnych rozwiązań z użyciem sztucznej inteligencji.
Nie oznacza to oczywiście że zawód programisty całkowicie zniknie, ale mocno zmieni się jego wygląd. Ale można mówić o zaniku klepaczy kodu, co widać po mniejszej ilości ofert dla juniorów w firmach.
Typowa praca programisty, będzie bardziej polegała na planowaniu i projektowaniu całego programu, oraz robienia tych rzeczy które AI nie jest wstanie zrobić i naprawianiu błędów. Stopniowo, coraz więcej kodu będzie pisała sztuczna inteligencja.
Wzrośnie natomiast znaczenie programistów-naukowców, których zadanie polegało by na tworzeniu nowych technologii. Mowa tu zarówno o tworzeniu sztucznej inteligencji, jak i nowych języków programowania, bibliotek, czyli „klocków” z których potem AI składa gotowe programy.
Spis treści
Przykład WordPressa. Coraz mniej ludzi pisze kod strony WWW.
Nigdy nie mamy pewności jak będzie wyglądać przyszłość. Choć mamy pewność że sztuczna inteligencja znacząco wpłynie na pracę programistów, to nie mamy pewności w jaki dokładnie sposób się to wydarzy.
Dobrze jest więc zwrócić uwagę na ciekawe przykłady z przeszłości. I tu bardzo dobrym przykładem jest WordPress, oraz inne systemy tworzenia stron WWW, jak Webflow, Framer, czy Drupal. Tu zmiana w działaniu jest wolniejsza, i mniej efektowna, ale na jej podstawie możemy przewidywać jak AI wpłynie na całą pracę programistów.
Zmiana w tworzeniu stron WWW.
Obecnie 43% stron internetowych jest opartych na WordPressie, łącznie 70% stron jest zbudowanych na jakimś CMS-e (systemie budowania stron i zarządzania treścią). I najprawdopodobniej sporo z tych pozostałych 30% stron, bazuje na jakimś gotowcu.
Piętnaście lat temu sytuacja wyglądała odwrotnie, i aż 76% stron było tworzonych ręcznie. Oznaczało to, że do stworzenia strony, trzeba było znać co najmniej HTML-a. Obecnie można tworzyć ładne i dobrze działające strony, nie wiedząc nawet że coś takiego jak HTML istnieje.
Jak WordPress zmienił proces tworzenia stron WWW?
Istnienie WordPressa sprawiło że tworzenie stron stało się łatwiejsze. Stronę może zrobić sobie każdy, bez konieczności poświęcania wcześniej miesiące-paru miesięcy na naukę pisania kodu strony. W przypadku WordPressa, wstępne zorientowanie się w tym jak to wszystko działa, zajmuje około tygodnia, i po tym czasie już można tworzyć proste strony które w miarę działają, i jako tako spełniają swoją funkcję. Dużo przyjemniejsze jest uczenie się tworzenia strony WWW gdy ma się już wstępną wersję którą można pokazać innym.
Twórcy stron z programistów, stali się projektantami i marketingowcami.
W przypadku tworzenia stron WWW, główne wyzwania dotyczą stworzenia dobrych tekstów, wyboru grafik, i logicznego rozplanowania całości. Techniczne wyzwania są dużo mniej problematyczne, bo w większości przypadków istnieją gotowce od tego.
Techniczna wiedza nadal jest potrzebna, zwłaszcza gdy trzeba np. jeśli chce się żeby strona się szybko ładowała. Ale większość takich działań polega na „klikaniu” i konfigurowaniu ustawień.
Proces ułatwiania tworzenia stron WWW trwał wiele lat
WordPress powstał w 2003 roku, parę lat później został udostępniony jako narzędzie do tworzenia stron znane w obecnej formie (wcześniej był on typową platformą do blogowania), ale poziom 40% stron opartych na WordPressie został osiągnięty dopiero kilkanaście lat później. A nadal WordPress jest niepotrzebnie skomplikowanym narzędziem, będącym miksem rozwiązań mających po kilkanaście lat.
Złożone strony nadal wymagają umiejętności pisania kodu.
Nie wszystko da się wyklikać w gotowych systemach. Tworzenie stron mających wiele funkcji, stron będących aplikacjami czy portalami, wymaga tworzenia kodu ręcznie. Często stosuje się rozwiązania pośrednie, gdzie do strony na WordPressie pisze się własną wtyczkę. Czasami użycie własnego kodu jest prostsze niż testowanie kilkudziesięciu wtyczek.
Tworzennie programów bez kodu, zanim powstał Chat GPT.
Przed erą powszechnie dostępnych modeli językowych piszących kod, istniało wiele narzędzi pozwalających tworzyć aplikacje, takie jak Bubble, Microsoft Powerapps, Zoho Creator, szereg narzędzi do tworzenia gier. Dzięki temu że można w nich było tworzyć działające programy bez znajomości języków programowania, były one genialnymi narzędziami do nauki programowania, były też używane do tworzenia prototypów.
Miały one jednak sporo ograniczeń, dane narzędzie umożliwiało robienie określonych programów, np. tylko aplikacji na telefon, gier, albo baz danych/programów biznesowych. Czyli, przy mniej oczywistych projektach, można było szybko natknąć się na ścianę, i konieczne było przerzucanie się na inne rozwiązanie.
Tworzenie programów nie było też zawsze łatwe. Choć rysowanie diagramów zdarzeń jest dla wielu ludzi bardziej intuicyjne niż pisanie kodu, to nadal można było natknąć się na problemy wynikające np. z użycia błędnego bloku.
Oznaczało to że zastosowanie tych narzędzi, było dość wąskie, i skupiało się ono głównie na tworzeniu prototypów, i narzędzi wewnętrznych. Choć powstawały w ten sposób komercyjne programy, dostępne publicznie, to ich tworzenie było „jeszcze węższe”. Przykładowo, jeśli ktoś nauczył się tworzyć w ten sposób gry 2D, to mógł tworzyć proste gry, ale zrobienie czegoś innego, wymagało nauki praktycznie od zera. Działanie w ten sposób wymagało znalezienia niszy, i dobrej znajomości potrzeb klientów. Innym przykładem może być np. tworzenie wewnętrznych programów opierających się na bazach danych Microsoft Access.
W tym kontekście, jako jeden z rodzajów programów (czyli rzeczy które bazują na kodzie), można zaliczyć właśnie stronny WWW. Strony nie są zbyt złożone, więc stosunkowo mała ilość „klocków” wystarcza do budowania różnorodnych witryn, z drugiej strony zastosowanie stron WWW jest bardzo szerokie, bo praktycznie każda firma czy każde większe przedsięwzięcie potrzebuje strony internetowej.
Sztuczna inteligencja będzie dla aplikacji tym, co WordPress dla stron WWW.
Sztuczna inteligencja stanie się dla aplikacji tym, czym WordPress był dla stron. Ułatwi tworzenie narzędzi bez programowania, pozwoli budować funkcjonalne rozwiązania na bazie gotowych modeli i prostych interfejsów, a cały proces przesunie się z poziomu kodu na poziom pomysłu. Nie wszystko jednak da się stworzyć w ten sposób; bardziej złożone systemy nadal będą wymagały klasycznego programowania, architektury oraz pracy ekspertów. AI otworzy drzwi, ale nie zastąpi wszystkich fundamentów.
Jak będzie wyglądała zmiana na rynku IT wynikająca z rozwoju sztucznej inteligencji?
Zawód programisty nie zniknie. Zniknie zawód klepaczy kodu.
Przez ostatnie dekady programowanie stanowiło fundament świata IT. Każda aplikacja, każda strona internetowa i każdy system wymagał kogoś, kto ręcznie napisze kod. Programiści byli alchemikami cyfrowego świata. Ich praca wymagała precyzji, logicznego myślenia i cierpliwości.
Jednak w chwili, gdy pojawiły się modele językowe takie jak GPT, Claude czy Gemini, dynamika całego sektora się zmieniła. Dziś wystarczy opisać, czego potrzebujemy, a sztuczna inteligencja potrafi sama wygenerować działający kod.
Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Replit Ghostwriter czy ChatGPT potrafią napisać funkcję, poprawić błędy, a nawet zaproponować optymalizację. Programowanie stało się procesem półautomatycznym. W efekcie znaczenie samego „pisania kodu” drastycznie maleje.
Nowy zawód: projektant rozwiązań AI
Wraz z tą zmianą rodzi się nowy typ specjalisty – projektant rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. To nie jest klasyczny programista. Nie pisze kodu linijka po linijce, lecz tworzy koncepcję działania całego systemu: określa, jakie dane będą wykorzystywane, jak modele mają się komunikować, jakie zabezpieczenia trzeba wdrożyć i jak całość zintegrować z istniejącą infrastrukturą.
To przesunięcie z poziomu syntaktycznego (jak coś zapisać w języku programowania) na poziom semantyczny (co system ma osiągnąć i dlaczego). Innymi słowy, projektant nie pisze kodu, tylko tworzy środowisko, w którym kod powstaje i działa automatycznie.
Sztuczna inteligencja jako nowy język komunikacji
Najbardziej rewolucyjna zmiana polega na tym, że język naturalny zastępuje język programowania. Współczesne modele potrafią zrozumieć kontekst, intencję i ograniczenia. Oznacza to, że w przyszłości wystarczy „rozmawiać” z systemem AI, aby stworzyć nową aplikację.
Zamiast uczyć się składni i typów danych, trzeba będzie nauczyć się precyzyjnego formułowania myśli. To nowa forma komunikacji – między człowiekiem a maszyną, ale oparta nie na komendach, lecz na celach.
Od kodera do architekta
W praktyce projektant rozwiązań AI staje się architektem systemów. Jego zadaniem jest rozumienie przepływu informacji, nadzorowanie działania modeli, zapewnienie bezpieczeństwa oraz integracja wszystkiego w spójną całość.
To wymaga myślenia systemowego. Znajomość kodu przestaje być celem – staje się jedynie jednym z narzędzi. Liczy się zdolność przewidywania konsekwencji i projektowania interakcji między człowiekiem a maszyną.
Bezpieczeństwo jako kluczowy filar
Wraz z automatyzacją kodowania pojawia się nowy priorytet – bezpieczeństwo.
Modele AI potrafią generować rozwiązania błyskawicznie, ale równie szybko mogą wprowadzić poważne błędy. „Halucynacje” modeli, nieprzewidywalne odpowiedzi, nadmierne zużycie danych lub niekontrolowane połączenia z zewnętrznymi API – wszystko to może stanowić zagrożenie dla organizacji.
Dlatego przyszły twórca rozwiązań AI musi myśleć jak audytor, analityk i etyk jednocześnie. Musi rozumieć, skąd pochodzą dane, jak są przetwarzane i jakie ryzyka generują.
Fullstack przyszłości
Dotąd „fullstack developer” oznaczał osobę, która potrafi obsługiwać zarówno frontend (interfejs użytkownika), jak i backend (logikę serwera oraz bazę danych). W świecie AI pojęcie to nabiera nowego sensu.
Fullstack przyszłości to osoba rozumiejąca cały ekosystem działania sztucznej inteligencji – od pozyskiwania danych po prezentację wyników użytkownikowi. Nie chodzi już o znajomość bibliotek czy frameworków, lecz o zrozumienie, jak poszczególne modele współpracują, jakie dane są im potrzebne i jak utrzymać ich działanie w czasie.
Taki specjalista:
- dobiera odpowiednie modele (np. GPT, Gemini, Claude, Mistral, i konkretne modele w ramach tych grup),
- projektuje przepływ danych między systemami,
- integruje rozwiązania przez API i chmury obliczeniowe,
- zapewnia zgodność z przepisami (RODO, eIDAS),
- i analizuje wydajność modeli w czasie rzeczywistym.
To właśnie taka wszechstronność – nie tylko techniczna, ale też koncepcyjna – stanie się najcenniejszą umiejętnością na rynku.
Czy programiści znikną?
Nie. Ale zmieni się rola, jaką odgrywają.
Zawód programisty nie zniknie, lecz stanie się bardziej specjalistyczny. Nadal będą potrzebni eksperci od niskopoziomowych systemów, optymalizacji modeli, bezpieczeństwa infrastruktury czy tworzenia nowych algorytmów. Jednak większość pracy wykonywanej dziś przez programistów zostanie zautomatyzowana.
To oznacza, że w przyszłości programista stanie się architektem-kontrolerem – kimś, kto nie pisze kodu, ale nadzoruje jego powstawanie, weryfikuje poprawność i dba o zgodność z założeniami projektu.
AI nie sprawi że zawód programisty zniknie.
Twierdzenie, że umiejętność programowania przestanie być potrzebna, brzmi efektownie, ale jest w nim sporo przesady.
Sama sztuczna inteligencja nie powstała z niczego. Każdy model, każda sieć neuronowa, każdy system trenowania to efekt pracy tysięcy inżynierów, którzy rozumieli kod, architekturę sprzętu i zasady działania danych.
Bez tego zaplecza nie istniałaby żadna „łatwa” warstwa projektowania. Gdy wszyscy staną się jedynie użytkownikami narzędzi AI, a nikt nie będzie rozumiał, jak działają w środku, wpadniemy w nową formę zależności od kilku gigantów technologicznych.
W praktyce więc umiejętność programowania nie zniknie – zmieni się jej funkcja. Nie będzie już środkiem do tworzenia kodu, lecz sposobem na rozumienie, jak działa rzeczywistość cyfrowa.
Granica między twórcą a użytkownikiem
Dzięki narzędziom AI każdy może „zaprojektować” aplikację, ale to nie znaczy, że każdy stworzy coś trwałego i bezpiecznego. Zrozumienie logiki programowania wciąż daje przewagę – pozwala ocenić, czy wynik generowany przez AI jest sensowny, czy tylko dobrze wygląda.
Bez podstaw kodowania łatwo stać się biernym konsumentem technologii, zamiast jej świadomym twórcą.
Humanistyczny wymiar nowej technologii
Paradoksalnie, im więcej technologii, tym bardziej potrzebni będą ludzie o szerokim spojrzeniu. Projektant rozwiązań AI to nie tylko technik – to strateg, psycholog i etyk w jednym. Musi rozumieć, jak decyzje algorytmiczne wpływają na użytkowników i jak minimalizować skutki błędów maszyn.
W epoce, gdy AI tworzy teksty, kod i obrazy, to właśnie człowiek staje się tym, kto nadaje sens.
Przyszłość edukacji technologicznej
Szkoły i uczelnie już zaczynają dostrzegać tę zmianę. Zamiast nauki jednego języka programowania, pojawiają się kursy „AI literacy” – umiejętności rozumienia, kontrolowania i współpracy z modelami.
Wkrótce nauka kodowania może przypominać naukę pisania nut – potrzebną do zrozumienia muzyki, ale niekoniecznie do jej tworzenia.
Zamiast tego edukacja skupi się na:
- projektowaniu interakcji między człowiekiem a maszyną,
- analizie danych i ich wpływu na decyzje,
- myśleniu krytycznym wobec wyników modeli,
- i tworzeniu etycznych zasad współpracy z AI.
Nowy alfabet technologiczny
Przez dziesięciolecia edukacja techniczna skupiała się na nauce języków programowania. Uczono, jak pisać pętle, tworzyć klasy i zarządzać pamięcią. W nowym świecie kluczowe będzie zrozumienie zasad działania modeli AI, ich ograniczeń, sposobu uczenia i interpretacji wyników.
To wymaga zmiany w sposobie myślenia. Zamiast „co napisać, żeby coś zadziałało”, pytanie brzmi: „jak zdefiniować problem, żeby maszyna znalazła właściwe rozwiązanie?”
Edukacja przyszłości będzie przypominała raczej kurs logicznego myślenia niż szkolenie z konkretnego języka.
Rynek pracy po rewolucji
Zmiana w kompetencjach pociągnie za sobą rewolucję na rynku pracy.
Firmy nie będą już szukały „programistów frontendu” czy „developerów backendu”, lecz twórców rozwiązań AI – ludzi, którzy potrafią zintegrować narzędzia, zrozumieć procesy biznesowe i wdrożyć automatyzację w sposób bezpieczny i zgodny z prawem.
Największe znaczenie zyskają osoby łączące kompetencje: techniczne, analityczne i komunikacyjne. Pełnowartościowy specjalista przyszłości to ktoś, kto rozumie technologię, ale potrafi też rozmawiać z ludźmi o jej konsekwencjach.
Granice automatyzacji
Nie wszystko da się jednak zautomatyzować. Nawet najbardziej zaawansowany model potrzebuje człowieka, który określi cel. AI nie ma świadomości kontekstu społecznego, emocji ani intuicji. Wiele decyzji wymaga empatii i doświadczenia, których nie da się zaprogramować.
Dlatego twierdzenie, że programowanie przestanie być potrzebne, jest uproszczeniem. W rzeczywistości zmieni się sens tej umiejętności – z technicznej na strategiczną.
Nowa elita cyfrowa, i jednocześnie większa demokratyzacja oprogramowania
W świecie, w którym każdy może stworzyć aplikację jednym poleceniem, najbardziej cenni będą ci, którzy rozumieją techniczne fundamenty. Ludzie, którzy potrafią nie tylko korzystać z AI, ale też ją nadzorować i ulepszać.
To oni staną się nową elitą cyfrową – niekoniecznie pisząc kod, ale rozumiejąc jego znaczenie i skutki.
Z drugiej strony, stworzenie działającego projektu będzie prostsze. Oznacza to że więcej ludzi będzie w stanie osiągnąć poziom, od którego nauka działania programowania stanie się opłacalna.
Programiści-naukowcy – ci, którzy budują język przyszłości
Choć większość pracy nad oprogramowaniem przejmą narzędzia AI, istnieje grupa ludzi, których znaczenie tylko wzrośnie – programiści-naukowcy. To oni tworzą języki, paradygmaty i architektury, które umożliwiają działanie całej tej automatyzacji.
Bez nich sztuczna inteligencja nie miałaby w ogóle na czym się opierać. Modele językowe generują kod, ale same nie potrafią zbudować środowiska, w którym ten kod się uruchamia. Ktoś musi zaprojektować języki, które lepiej współpracują z AI, tworzyć nowe struktury danych, usprawniać kompilatory i mechanizmy uczenia maszynowego.
To właśnie programiści-naukowcy wyznaczają granice tego, co możliwe. W laboratoriach firm takich jak OpenAI, Google DeepMind, NVIDIA czy MIT powstają nowe języki dedykowane współpracy człowieka z maszyną, w których komunikaty mieszają składnię programistyczną z językiem naturalnym.
Celem jest stworzenie języków, które będą intuicyjne dla człowieka, a jednocześnie precyzyjne dla maszyny. To ogromne wyzwanie badawcze, łączące informatykę, lingwistykę i kognitywistykę.
Kolejnym zadaniem jest tworzenie zwykłych rozwiązań, niekoniecznie robionych typowo pod AI. Sztuczna inteligencja bazuje na składaniu rozwiązań z gotowych klocków. I choć coraz więcej takich klocków AI jest w stanie stworzyć, to regularnie napotykamy na problemy których AI nie umie ruszyć. Zadaniem programistów-naukowców będzie więc tworzenie tych meta-klocków.
Programiści-naukowcy staną się tym, kim dla renesansu byli architekci katedr – niewidoczni dla większości, ale niezbędni, by cała konstrukcja się nie zawaliła. Ich rola nie polega na pisaniu aplikacji, lecz na tworzeniu podstaw, dzięki którym inni mogą je tworzyć bez znajomości kodu.
W świecie, w którym wszyscy potrafią generować programy jednym poleceniem, największą wartość będą mieli ci, którzy rozumieją, jak działa sam język, którym AI się posługuje. To oni będą budować „język języków” – fundament komunikacji między człowiekiem a maszyną.
Big data dla małych firm jako nowe zadanie dla programistów
Zapotrzebowanie na big data będzie rosło, a wraz z nim rola programistów, którzy potrafią pracować z dużymi zbiorami danych. Wiele firm dopiero zaczyna odkrywać, jak ogromnym zasobem są dane, a jednocześnie jak trudne jest ich przetwarzanie, katalogowanie i zabezpieczanie. To otwiera nowy obszar kompetencji, który będzie bardzo cenny w najbliższych latach.
Spadek kosztów infrastruktury sprawia, że big data trafia do mniejszych przedsiębiorstw. Jednak sama dostępność narzędzi nie oznacza, że dane zaczną pracować „same z siebie”. Ktoś musi zaprojektować sposób ich zbierania, zadbać o jakość, wybrać odpowiednie mechanizmy przetwarzania i dopilnować, aby całość była bezpieczna oraz skalowalna. To właśnie zadanie programistów.
W praktyce oznacza to konieczność łączenia tradycyjnego kodowania z myśleniem architektonicznym. Programista pracujący z big data musi rozumieć nie tylko logikę aplikacji, lecz także przepływy danych, modele przechowywania, systemy strumieniowe i integracje z AI. To rola, która z czasem stanie się równie podstawowa jak dziś backend czy frontend.
Big data przestanie być czymś „dla dużych”. Dzięki niższym kosztom stanie się codziennym elementem pracy, a programiści będą kluczowi w przekształcaniu surowych danych w realną wartość.
Programowanie jako rozrywka rozwijająca umysł
Choć dziś można vibecodować bez znajomości żadnego języka, programowanie nadal pozostaje jedną z najbardziej rozwijających form cyfrowej rozrywki. Pisanie kodu uczy porządkowania myśli, przewidywania konsekwencji i dzielenia złożonych problemów na mniejsze etapy. To trening logicznego myślenia, który przydaje się nie tylko w pracy, lecz także w codziennych decyzjach.
Vibecoding jest wygodny, bo pozwala tworzyć rozwiązania, rozmawiając z AI. Jednak znajomość kodowania znacząco ułatwia ten proces. Kto rozumie pętle, warunki czy strukturę programu, formułuje polecenia precyzyjniej, szybciej diagnozuje błędy modeli i potrafi przewidzieć ich zachowanie. To tak, jakby znać nuty, nawet jeśli gra się „ze słuchu”.
Programowanie pozostaje także rozrywką samą w sobie. Daje poczucie sprawczości i natychmiastową satysfakcję z rozwiązania problemu. W świecie, w którym wiele zadań jest zautomatyzowanych, chwila koncentracji nad własnym fragmentem kodu może stać się odświeżającą formą intelektualnego odpoczynku.
Dlatego, nawet w epoce narzędzi AI, znajomość kodowania nie znika. Staje się raczej wsparciem, które czyni vibecoding bardziej świadomym, a projektowanie rozwiązań – głębszym i precyzyjniejszym.
Wnioski: od kodu do konceptu
Nie czeka nas koniec programowania, lecz jego ewolucja.
Kod stanie się warstwą ukrytą, podobnie jak dziś protokoły internetowe. Nie musisz znać HTTP, by korzystać z przeglądarki – ale ktoś musi rozumieć, jak działa, by świat się nie zatrzymał.
Tak samo będzie z kodowaniem. Dla większości stanie się niepotrzebne, lecz dla nielicznych – jeszcze bardziej kluczowe.
Sztuczna inteligencja nie zabije programowania. Ona tylko zmieni jego język. A zamiast pytać, czy warto się go uczyć, lepiej zapytać: czy potrafimy zrozumieć, co chcemy, żeby technologia naprawdę zrobiła za nas?
Umiejętność programowania nie zniknie – zmieni formę. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią projektować systemy, rozumieć dane i myśleć krytycznie o efektach działania sztucznej inteligencji.
Fullstack przyszłości to nie osoba, która zna każdy framework, lecz ta, która rozumie, jak połączyć człowieka, technologię i sens w jedno spójne rozwiązanie.
