SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Analiza / Opinia

AI oszczędza 13 godzin tygodniowo, z których nie wraca ani jedna

Ankieta BairesDev za trzeci kwartał 2026 pokazuje, że AI oszczędza programistom już 13 godzin tygodniowo zamiast siedmiu rok temu, tylko że, jak przyznaje Darren Shimkus, nie wróciła z nich ani jedna. Godziny przeszły na przeglądanie kodu z modelu, szukanie w nim błędów i naukę narzędzi, która zjada dziś dziewięć godzin tygodniowo. Co najmniej połowę kodu oddaje maszynie 42% badanych, ponad trzy razy więcej niż rok wcześniej, a 58% czuje większą odpowiedzialność za kod, którego samo nie napisało. Ankietę zamówiła firma wynajmująca programistów, więc procenty czytałbym jako odczyt tendencji.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Analiza / Opinia  ·  4 min  · 

AI oszczędza 13 godzin tygodniowo, z których nie wraca ani jedna
Ilustrację przygotowała AI.

Darren Shimkus, szef firmy BairesDev, przyznał coś, czego szefowie zwykle nie przyznają: rok temu źle odczytał własne dane. Jego ankieta pokazała wtedy, że AI oszczędza programistom siedem godzin tygodniowo na samym pisaniu kodu, więc firma policzyła te godziny jako wolne moce przerobowe. W najnowszej edycji oszczędność urosła do 13 godzin tygodniowo. "Nie wróciła ani jedna", powiedział Shimkus. Poszły na przeglądanie cudzych zgłoszeń, naprawianie tego, co zepsuł model, i naukę narzędzia na następny kwartał.

Liczby pochodzą z Dev Barometer za trzeci kwartał 2026, kwartalnej ankiety BairesDev przeprowadzonej w sierpniu. Skok jest gwałtowny: rok wcześniej co najmniej połowę swojego kodu oddawało maszynie 12% badanych, a dziś robi tak 42%.

Godziny zmieniły zajęcie

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

39 punktów różnicy między tym, co programista czuje przy AI, a tym, co mierzy stoper Analiza / Opinia

39 punktów różnicy między tym, co programista czuje przy AI, a tym, co mierzy stoper

3 min

Doświadczeni programiści open source spodziewali się, że asystent AI przyspieszy ich pracę o 24%. Po wszystkim nadal czuli zysk rzędu 20%. Stoper METR w randomizowanym badaniu pokazał coś odwrotnego: byli o 19% wolniejsi. Trzydzieści dziewięć punktów rozjazdu między odczuciem a zegarem bierze się z przeglądu wygenerowanego kodu, poprawiania promptów i przełączania uwagi. Cała branżowa narracja o produktywności AI opiera się na ankietach, a 87% deweloperów codziennie sięga po te narzędzia, nie wiedząc, kiedy faktycznie pomagają.

 Zaufanie do AI spada, choć sięga po nią coraz więcej programistów Premiera / Narzędzie

Zaufanie do AI spada, choć sięga po nią coraz więcej programistów

4 min

Choć według ankiety Stack Overflow z 2025 roku po narzędzia AI sięga albo zamierza sięgać 84% programistów, zaufanie do trafności ich podpowiedzi spadło do 29%, o jedenaście punktów mniej niż rok wcześniej, a najmniej ufają im ci najbardziej doświadczeni. Kłopotem są odpowiedzi prawie dobre: badanie METR pokazało, że z AI programiści pracowali o 19% wolniej, a analiza 470 pull requestów wykazała 1,7 raza więcej poważnych błędów w kodzie współtworzonym przez model. Praca nie znika, tylko przesuwa się w stronę recenzji i testów, co napędza firmy pokroju Qodo.

 Kod przestał być drogi, utrzymanie nie Analiza / Opinia

Kod przestał być drogi, utrzymanie nie

4 min

Avery Pennarun z Tailscale twierdzi, że narzędzia AI przesuwają drobne programy z kategorii "nie warto się za to brać" do "zrobię po obiedzie", i proponuje test trzech pytań: czy ktoś poza tobą już na tym polega, czy program rusza wrażliwe dane i czy jego awaria zatrzymałaby czyjąś pracę. Test jest dobry, tylko zadany o pół roku za wcześnie, bo narzędzie robi się ważne dopiero wtedy, gdy ktoś wpisze je do procedury. Pisanie kodu potaniało, ale drugi rachunek, czyli zmienione API, przegląd uprawnień i niezgodne liczby w panelu, wraca co miesiąc.