Sztuczna inteligencja (AI) miała zrewolucjonizować tworzenie oprogramowania i w pewnym stopniu to zrobiła. Około 90% specjalistów IT korzysta obecnie z narzędzi AI w pracy, a ponad 80% zgłasza zwiększoną produktywność. Jednak pomimo szumu dane pokazują niepokojący trend: Programiści pracują dłużej, a nie mniej. Obietnica automatyzacji żmudnych zadań i zwiększenia wydajności zderza się z rzeczywistością niestabilnego kodu, rosnącej presji i potencjalnego wypalenia.
Paradoks produktywności
Sztuczna inteligencja może generować kod dla aplikacji internetowych, oprogramowania mobilnego i narzędzi do analizy danych, umożliwiając nawet niedoświadczonym programistom tworzenie podstawowych prototypów za pomocą tak zwanego „kodowania wibracyjnego”. Jednak Kod wygenerowany przez sztuczną inteligencję rzadko jest bezbłędny. Programiści nadal spędzają dużo czasu na weryfikowaniu wyników i naprawianiu błędów, co prowadzi do zwiększonej „niestabilności dostarczania oprogramowania”. Raport DORA pokazuje, że zwiększone wykorzystanie sztucznej inteligencji koreluje z częstszymi wycofywaniem zmian i łataniem. Oznacza to, że choć prędkość kodowania na poziomie indywidualnym może wzrosnąć, cały proces może stać się bardziej niestabilny.
Presja na wydajność
Problem nie jest tylko techniczny; to także kultura. Sztuczną inteligencję często wprowadza się w oczekiwaniu na zwiększenie wydajności przy jednoczesnej redukcji zasobów. Firmy oczekują więcej od pracowników w dobie sztucznej inteligencji, co prowadzi do presji, aby pracować szybciej, nawet poza godzinami pracy. Badania z Berkeley pokazują, że pracownicy korzystający ze sztucznej inteligencji podejmowali się większej liczby zadań, pracowali w szybszym tempie i spędzali więcej godzin w pracy. Wiele osób korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji podczas przerw i spotkań, zacierając granice między czasem zawodowym i prywatnym.
Rozwój pracy po godzinach
Firma Multitudes podaje, że inżynierowie łączą o 27,2% więcej żądań ściągnięcia, ale jednocześnie przesyłają o 19,6% więcej kodu poza normalnymi godzinami pracy. Nie chodzi tylko o zwiększenie wydajności; sugeruje to, że pracodawcy dążą do większej produktywności, co może potencjalnie prowadzić do wypalenia zawodowego. Lauren Piat, dyrektor generalna Multitudes, ostrzega, że ten trend „nie jest dobry dla ludzi”.
Luka kompetencyjna
Nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji może również utrudniać rozwój umiejętności. Badania przeprowadzone przez firmę Anthropic wykazały, że inżynierowie korzystający ze sztucznej inteligencji osiągali o 17% niższe wyniki w testach sprawdzających wiedzę z zakresu kodowania w porównaniu z inżynierami, którzy nie korzystali ze sztucznej inteligencji. Największa luka dotyczyła debugowania — możliwości znajdowania i naprawiania błędów w kodzie. Korzystanie ze sztucznej inteligencji jako obejścia może spowodować, że młodsi programiści nie będą w stanie zrozumieć lub ulepszyć wyników generowanych przez sztuczną inteligencję, co może obniżyć długoterminową jakość pracy.
Przyszłość tworzenia oprogramowania
Presja nie dotyczy tylko poszczególnych programistów; zmienia sposób funkcjonowania projektów open source. Odnotowano wzrost liczby zgłoszeń niskiej jakości generowanych przez sztuczną inteligencję, które marnują czas głównych programistów, oraz spadek efektywności wspólnego zarządzania projektami.
Ostatecznie AI nie eliminuje potrzeby posiadania wiedzy specjalistycznej przez człowieka; on to na nowo definiuje. Kluczowe pytanie brzmi, czy stanowiska pracy dostosują się, aby zapobiegać wypaleniu zawodowemu, zarządzać obciążeniem pracą i zapewniać możliwości uczenia się, czy też obietnica sztucznej inteligencji doprowadzi po prostu do dłuższych godzin pracy i większej presji na inżynierów oprogramowania.
Rzeczywistość jest taka, że sztuczna inteligencja wzmacnia istniejącą dynamikę: poprawia dobre rzeczy, ale także pogarsza złe. Wyzwaniem jest nie tylko wykorzystanie narzędzi, ale także stworzenie wokół nich zrównoważonego ekosystemu.
