Jak AI zmienia branżę IT w 2026 roku?

W 2026 roku AI w branży IT przechodzi od podpowiadania kodu do samodzielnego wykonywania wieloetapowych zadań: agenci czytają repozytorium, planują zmiany w wielu plikach i uruchamiają testy. Wdrożenia wyprzedzają zaufanie — według ankiety Stack Overflow z 2025 roku 84% programistów używa AI lub planuje ją stosować, ale 46% nie ufa dokładności jej wyników. O tym, czy firma na tym zyska, decyduje nadzór: granice działania agenta, punkty eskalacji do człowieka i ślad audytowy.

Czym jest agentic coding i czym różni się od podpowiadania kodu?

Asystent AI sprzed kilku lat kończył linijkę, którą zaczął człowiek. Agent dostaje zadanie na poziomie „napraw ten błąd” albo „dodaj tę funkcję”, samodzielnie przegląda repozytorium, planuje zmiany w kilku plikach i sprawdza efekt testami, zanim człowiek spojrzy na kod. Taki tryb pracy oferują dziś m.in. Claude Code, Cursor i GitHub Copilot. To pełny cykl pracy, a nie autouzupełnianie. Skala rośnie: Stack Overflow podaje, że użycie agentów podwoiło się od czasu ankiety z 2025 roku, choć równolegle rosną obawy o jakość generowanego kodu.

Czy jeden agent wystarczy, czy potrzebne są zespoły agentów?

Coraz częściej zamiast jednego uniwersalnego agenta działa zespół wyspecjalizowanych: jeden planuje, drugi pisze kod, trzeci testuje i sprawdza zgodność z wymaganiami. Branża przerabiała to już przy przejściu z monolitów na mikroserwisy — zamiast jednego systemu, który robi wszystko, są wyspecjalizowane komponenty z jasnymi interfejsami. Gartner prognozuje, że do 2028 roku około jedna trzecia aplikacji biznesowych będzie zawierać funkcje agentowe (w 2024 roku było to poniżej 1%), a co najmniej 15% codziennych decyzji w pracy będzie podejmowanych autonomicznie (Gartner, czerwiec 2025). To prognoza, nie pomiar.

Jak AI zmienia automatyzację procesów w IT?

Klasyczna automatyzacja wykonuje z góry opisany scenariusz: jeśli zdarzenie A, zrób B. Agent AI radzi sobie tam, gdzie scenariusza nie da się rozpisać z góry, bo zadanie wymaga oceny kontekstu — na przykład sklasyfikowania zgłoszenia, zebrania danych z kilku systemów albo przygotowania odpowiedzi do zatwierdzenia. Nie znaczy to, że agent zastępuje każdy workflow. Gartner zwraca uwagę, że wiele przypadków użycia opisywanych dziś jako agentowe nie wymaga agentów, a powtarzalne, dobrze opisane procesy nadal najlepiej działają jako zwykła automatyzacja. Jak to dobrać, opisujemy w poradniku od czego zacząć automatyzację procesów biznesowych, a typy rozwiązań porównujemy we wpisie o rodzajach automatyzacji procesów. Jak wygląda to w naszej ofercie, sprawdzisz na stronie automatyzacji Codari.

Jak uczenie maszynowe zmienia rozwój oprogramowania?

Modele uczenia maszynowego wspierają dziś przegląd kodu, generowanie testów, analizę logów i wykrywanie anomalii w monitoringu — czyli tam, gdzie jest dużo powtarzalnych danych do przeszukania. Zysk jest największy przy zadaniach dobrze opisanych i mierzalnych. Przy decyzjach architektonicznych model podpowiada, ale nie zna kontekstu biznesowego projektu, więc ostatnie słowo należy do człowieka.

Czy kod generowany przez AI jest bezpieczny?

Nie z definicji — wymaga takiego samego przeglądu jak kod pisany przez ludzi. Raport Veracode z lipca 2025 roku przebadał ponad 100 modeli na 80 zadaniach programistycznych i wykazał podatności z listy OWASP Top 10 w 45% przypadków, przy czym bezpieczeństwo generowanego kodu nie poprawiało się z kolejnymi wersjami modeli. Programiści widzą to samo w praktyce: w ankiecie Stack Overflow 66% wskazało rozwiązania „prawie dobre, ale nie do końca” jako główną frustrację, a 45% — że debugowanie kodu z AI zajmuje więcej czasu, niż zakładali.

Wniosek praktyczny: statyczna analiza bezpieczeństwa w pipeline’ie, wymagania bezpieczeństwa opisane wprost w zadaniu dla agenta i przegląd człowieka przy zmianach wysokiego ryzyka. AI działa też po stronie obrony — wykrywa anomalie w ruchu sieciowym i przyspiesza reakcję na incydenty — ale te same możliwości dostają atakujący.

Dlaczego governance decyduje o powodzeniu wdrożeń AI?

Im więcej decyzji podejmuje agent, tym ważniejsze pytanie: kto to nadzoruje i jak to sprawdzić po fakcie. Gartner przewiduje, że ponad 40% projektów agentowego AI zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczającej kontroli ryzyka. To lista problemów zarządzania, nie jakości modelu. W praktyce standardem stają się trzy elementy: jasne granice tego, co agent może zrobić bez pytania, obowiązkowa eskalacja do człowieka przy decyzjach wysokiego ryzyka oraz pełny ślad audytowy — co, kiedy i dlaczego zostało zautomatyzowane.

Co zmienia się w pracy zespołów IT?

Największa zmiana dotyczy tego, za co odpowiada programista: mniej pisania, więcej kierowania i weryfikacji.

Obszar	Wcześniej	W 2026 roku
Rola programisty	Pisanie kodu linijka po linijce	Kierowanie agentami i weryfikacja efektów
Code review	Człowiek czyta każdą linijkę	Człowiek nadzoruje punkty wysokiego ryzyka, rutynę filtruje automatyczna analiza
Nowe umiejętności	Znajomość języka i frameworka	Formułowanie zadań dla agentów, orkiestracja, protokoły integracji (np. MCP)
Ryzyko	Błąd w pojedynczej linijce	Błąd systemowy, który skaluje się szybciej i wymaga innych zabezpieczeń

Jak podchodzimy do tego w Codari?

Agentowe AI wspiera nasz zespół w codziennej pracy, ale nie zastępuje wiedzy domenowej, którą budowaliśmy latami — to ona decyduje, co i jak ma być zrobione, a AI przyspiesza wykonanie. Nie oddajemy AI całych fragmentów funkcjonalności do samodzielnego zaprojektowania: architektura i decyzje projektowe zostają po stronie ludzi, którzy znają proces biznesowy klienta od podszewki. AI sprawdza się tam, gdzie zadanie jest dobrze opisane i powtarzalne; tam, gdzie liczy się doświadczenie i kontekst, decyduje zespół, nie narzędzie.

FAQ

Czy AI zastąpi programistów w 2026 roku? Nie w sensie całkowitego zastąpienia — rola przesuwa się z pisania każdej linijki na kierowanie agentami i weryfikację efektów. Według ankiety Stack Overflow z 2025 roku 64% programistów nie postrzega AI jako zagrożenia dla swojej pracy.

Co to jest agentic coding? Model pracy, w którym AI samodzielnie wykonuje wieloetapowe zadania (czyta kod, planuje zmiany, testuje) zamiast podpowiadać pojedyncze linijki na żądanie człowieka.

Czy kod pisany przez AI jest bezpieczny? Wymaga takiego samego przeglądu jak kod pisany przez ludzi, a przy zadaniach wysokiego ryzyka — większego. W badaniu Veracode z 2025 roku modele wprowadziły podatności z listy OWASP Top 10 w 45% testowanych zadań.

Ile projektów agentowego AI się nie powiedzie? Gartner prognozuje (czerwiec 2025), że ponad 40% takich projektów zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu kosztów, niejasnej wartości lub słabej kontroli ryzyka.

Jakich umiejętności potrzebują teraz zespoły IT? Formułowania zadań dla agentów, orkiestracji wielu agentów, znajomości protokołów integracji (jak MCP) i — najważniejszej — oceny, kiedy wynikowi agenta można zaufać, a kiedy trzeba go sprawdzić ręcznie.

---

Zastanawiasz się, jak wprowadzić agentowe AI do procesów Waszej firmy, nie tylko zespołu IT? Napisz do nas — pomożemy znaleźć punkt startu z realnym nadzorem.