Badanie JetBrains AI Pulse 2026, przeprowadzone w styczniu na próbie ponad 10 tysięcy zawodowych programistów, wykazało, że 78,2 proc. polskich deweloperów aktywnie uczestniczy w przeglądach kodu, podczas gdy globalna średnia wynosi 60,8 proc. Jednocześnie 91,8 proc. polskich programistów korzysta w pracy z co najmniej jednego narzędzia AI, a niemal dwie piąte sięga po tryb agentowy każdego dnia.
- Według badania JetBrains AI Pulse 2026, przeprowadzonego w styczniu na próbie ponad 10 tysięcy zawodowych programistów, 78,2 proc. polskich deweloperów aktywnie uczestniczy w przeglądach kodu, podczas gdy globalna średnia wynosi 60,8 proc.
- Raport „State of AI vs Human Code Generation" firmy CodeRabbit, obejmujący 470 pull requestów z GitHuba, wykazał, że kod współtworzony przez AI zawiera średnio około 1,7 razy więcej problemów niż pisany wyłącznie przez ludzi, a nieefektywności wydajnościowe pojawiają się niemal ośmiokrotnie częściej.
- Badanie Julie Bedard i współpracowników z BCG Henderson Institute, opublikowane w Harvard Business Review 5 marca 2026 r., wykazało, że 14 proc. pracowników korzystających z AI deklaruje zmęczenie psychiczne wynikające z nadzorowania narzędzi AI – zjawisko nazwane „AI brain fry" – powiązane z wyższą liczbą błędów i większą skłonnością do odejścia z pracy.
Te dwie liczby układają się w jeden obraz. Polska jest rynkiem, który wdraża generatywną AI szybciej niż średnia światowa i jednocześnie mocniej trzyma się procesu weryfikacji tego, co z niej wychodzi. Dane dla Polski JetBrains udostępnił w materiale prasowym towarzyszącym artykułowi eksperckiemu Jarosława Dąbrowskiego, Country Managera JetBrains Poland.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Badanie objęło ponad 10 tysięcy programistów w ośmiu językach
AI Pulse to cykliczna ankieta JetBrains dotycząca rynku narzędzi programistycznych. Druga fala badania odbyła się w styczniu 2026 r., objęła ponad 10 tysięcy zawodowych programistów na świecie i została przetłumaczona na osiem języków: angielski, hiszpański, chiński, japoński, koreański, niemiecki, francuski i portugalski. JetBrains podaje, że kampania promocyjna była w dużej mierze pozbawiona marki, a w opisie ankiety nie było mowy o sztucznej inteligencji, żeby nie przyciągnąć nieproporcjonalnie dużej liczby entuzjastów albo sceptyków AI.Globalny wynik opublikowany przez JetBrains w kwietniu 2026 r. brzmi: w styczniu 2026 r. 90 proc. programistów regularnie używało w pracy przynajmniej jednego narzędzia AI, a 74 proc. sięgnęło po narzędzia wyspecjalizowane, czyli asystentów kodowania, edytory i agentów, a nie po zwykłe czatboty.
Polski wskaźnik 91,8 proc. mieści się więc powyżej tej średniej, ale różnica nie jest dramatyczna. Prawdziwa różnica dotyczy przeglądów kodu i codziennego korzystania z trybu agentowego, gdzie globalna średnia wynosiła 36 proc.
Warto pamiętać o tempie zmian w tym segmencie. W kolejnym badaniu JetBrains, obejmującym okres od maja do lipca 2026 r., 90 proc. zawodowych programistów deklarowało korzystanie z agentów kodujących w pracy przynajmniej raz w tygodniu, a 68 proc. codziennie. Styczniowe 36 proc. przestało być aktualne w ciągu pół roku.
Polscy programiści chcą narzędzi, które rozumieją bazę kodu, a nie generują więcej linijek
Dane JetBrains o preferencjach polskich deweloperów pokazują, czego oczekują od narzędzi AI. Wśród czynników, które skłoniłyby ich do zmiany używanego narzędzia, dominują dwa:
- lepsza świadomość kontekstu bazy kodu: 30,9 proc. w Polsce wobec 24,3 proc. globalnie,
- wyższa wydajność w dużych i złożonych projektach: 28,1 proc. w Polsce wobec 21,8 proc. globalnie.
Żaden z tych czynników nie dotyczy szybkości generowania. Oba dotyczą tego, czy narzędzie rozumie system, w którym pracuje. To dobrze koresponduje z wynikiem dotyczącym przeglądów kodu i z tym, jak zmienia się codzienna praca programisty, kiedy vibe coding, czyli tworzenie oprogramowania poprzez rozmowę z modelem językowym zamiast bezpośredniego pisania kodu, staje się rutyną.
Rynek narzędzi AI dla deweloperów przekroczył według danych przytoczonych przez JetBrains wartość 8,5 mld dolarów. Sama firma podaje, że z jej produktów korzysta ponad 15 mln użytkowników i 88 firm z listy Fortune Global Top 100, a portfolio obejmuje ponad 30 produktów, w tym IntelliJ IDEA, PyCharm, agenta kodującego Junie, model Mellum oraz narzędzia zespołowe YouTrack, Qodana i TeamCity. JetBrains jest też twórcą języka Kotlin.
Raport CodeRabbit: kod współtworzony przez AI zawiera 1,7 razy więcej usterek
Argument o potrzebie weryfikacji ma twarde podparcie. Raport „State of AI vs Human Code Generation”, opublikowany przez CodeRabbit 17 grudnia 2025 r., objął 470 rzeczywistych pull requestów z otwartych repozytoriów na GitHubie, w tym 320 oznaczonych jako współtworzone przez AI i 150 napisanych wyłącznie przez ludzi. To ważne doprecyzowanie, bo w obiegu funkcjonuje opis mówiący o kilkuset projektach, a analiza dotyczyła konkretnych zgłoszeń zmian.
Wyniki: pull requesty współtworzone przez AI zawierały średnio około 1,7 razy więcej problemów niż pisane przez ludzi, a poważne i krytyczne defekty były wyższe nawet 1,7 razy. Błędy logiczne i poprawnościowe, w tym błędy w logice biznesowej, błędne konfiguracje i niebezpieczny przepływ sterowania, występowały o 75 proc. częściej. Luki bezpieczeństwa pojawiały się od 1,5 do 2 razy częściej, szczególnie niewłaściwa obsługa haseł i niezabezpieczone odwołania do obiektów. Problemy z czytelnością kodu rosły ponad trzykrotnie, a nieefektywności wydajnościowe, na przykład nadmiar operacji wejścia i wyjścia, pojawiały się niemal ośmiokrotnie częściej.David Loker, Director of AI w CodeRabbit, komentował wyniki w komunikacie firmy.
„Narzędzia AI do kodowania radykalnie zwiększają ilość kodu, ale wprowadzają przewidywalne, mierzalne słabości” / „AI coding tools dramatically increase output, but they also introduce predictable, measurable weaknesses”
Liczby z raportu CodeRabbit czytam ostrożnie, bo publikuje je firma sprzedająca automatyczne przeglądy kodu. Ale kierunek zgadza się z tym, co słyszę od zespołów inżynierskich w Polsce od kilkunastu miesięcy: kod powstaje szybciej, a proces jego zatwierdzania nie nadąża. Najbardziej niepokoi mnie tu nie liczba błędów, tylko klasa błędów. Problemy z czytelnością i konfiguracją nie wywalają systemu w dniu wdrożenia. Wychodzą pół roku później, gdy ktoś musi zmienić fragment, którego nikt w zespole nigdy nie napisał ręcznie i nikt nie potrafi wyjaśnić, dlaczego wygląda tak, a nie inaczej.
Dane o polskich programistach traktowałbym jednak z pewną rezerwą. Wysoki udział w przeglądach kodu może oznaczać dojrzałość zawodową, ale może też wynikać ze struktury polskiego rynku, na którym duża część pracy to kontrakty dla zagranicznych klientów, gdzie code review jest wymogiem umownym, a nie wyborem kultury inżynierskiej. Jedno badanie ankietowe nie rozstrzygnie, który z tych mechanizmów działa silniej. To pytanie, na które powinien odpowiedzieć ktoś, kto ma dostęp do danych z realnych repozytoriów polskich firm.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Nadzorowanie AI męczy, a Harvard Business Review nazywa to „AI brain fry”
Zmiana charakteru pracy programisty ma mierzalny koszt poznawczy. Badanie autorstwa Julie Bedard i współpracowników z BCG Henderson Institute, opublikowane w Harvard Business Review 5 marca 2026 r., objęło 1488 pracowników zatrudnionych w pełnym wymiarze godzin w Stanach Zjednoczonych. Autorzy nazwali opisane zjawisko „AI brain fry” i zdefiniowali je jako zmęczenie psychiczne wynikające z nadmiernego używania albo nadzorowania narzędzi AI ponad własną pojemność poznawczą.Czternaście procent pracowników korzystających z AI zadeklarowało tego rodzaju zmęczenie. Opisywali uczucie szumu w głowie albo mgły, bóle głowy, wolniejsze podejmowanie decyzji i poczucie, że nie potrafią już ocenić, czy praca wykonana z pomocą AI ma jeszcze sens. Efekty występowały szczególnie często w rolach takich jak marketing, wytwarzanie oprogramowania, HR i finanse, gdzie ludzie żonglują wieloma narzędziami AI i strumieniami informacji jednocześnie.
Autorzy wiążą to zjawisko z wyższą liczbą błędów pracowników, zmęczeniem decyzyjnym i większą skłonnością do odejścia z pracy.
To istotny kontrapunkt dla narracji o automatyzacji. Praca się nie zmniejszyła, tylko przesunęła: z pisania na czytanie, analizowanie i decydowanie w warunkach ograniczonej przejrzystości.
Jarosław Dąbrowski: odpowiedzialność za wdrożenie kodu zostaje przy człowieku
Teza artykułu eksperckiego JetBrains Poland brzmi tak, że problemem nie jest już zdolność do generowania kodu, tylko zdolność do jego weryfikacji. Dąbrowski formułuje to jako pytanie, które branża powinna sobie zadać.
„To właśnie jest pytanie, które branża software powinna otwarcie sobie zadać: nie czy sztuczna inteligencja potrafi pisać kod, ale czy osoby odpowiedzialne za powstałe oprogramowanie rozumieją je na tyle dobrze, by mu zaufać” – mówi Jarosław Dąbrowski, Country Manager JetBrains Poland.
Country Manager JetBrains Poland wskazuje też na rachunek ekonomiczny, który wystawia się z opóźnieniem: „oszczędność na etapie produkcji przekształca się w wielokrotnie wyższy koszt naprawy i utrzymania systemu”.
Rozwiązaniem proponowanym przez JetBrains jest przeniesienie inspekcji kodu z ręcznego przeglądu do zautomatyzowanego procesu osadzonego w cyklu wytwarzania, z użyciem statycznej analizy kodu w narzędziu Qodana, które integruje się z GitHub Actions, GitLab CI/CD i TeamCity. Tu trzeba zaznaczyć oczywistą rzecz: to artykuł ekspercki producenta narzędzi programistycznych, więc diagnoza problemu prowadzi do produktu z portfolio tego samego producenta. Diagnoza od tego nie przestaje być trafna, ale czytelnik powinien wiedzieć, kto ją stawia.
Według danych JetBrains przytoczonych w materiale 45 proc. programistów spędza od jednej do dwóch godzin dziennie na przeglądzie kodu. Przy rosnącej skali generowania ten czas będzie się wydłużał.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polski rynek IT wchodzi w tę fazę po dwóch latach spadków liczby ofert pracy
Kontekst zatrudnieniowy dla polskich zespołów nie jest komfortowy. Według Raportu Wynagrodzeń IT w Polsce 2026 przygotowanego przez Just Join IT w 2025 r. na platformie opublikowano 110 996 ogłoszeń o pracę, co oznaczało wzrost o 8,42 proc. wobec 2024 r. i pierwszy sygnał stabilizacji po dwóch latach spadków. Dla porównania rekordowy 2022 rok przyniósł 175 610 ogłoszeń, w 2023 r. liczba spadła do 129 836, a w 2024 r. do 99 363.
Zmienia się też struktura popytu. Z raportu Pracuj.pl „Rynek Pracy Specjalistów 2025″ wynika, że w 2025 r. liczba ofert dla seniorów wzrosła o 77 proc., a dla ekspertów o 20 proc., podczas gdy zapotrzebowanie na stanowiska juniorskie spadło o 4 proc.
Obserwuję tu zbieżność, która wydaje mi się nieprzypadkowa. Rynek przesuwa się w stronę doświadczonych inżynierów w tym samym momencie, w którym rośnie ilość kodu wymagającego oceny przez kogoś, kto rozumie architekturę całości. Jeżeli 45 proc. programistów spędza już dziś od godziny do dwóch dziennie na przeglądaniu kodu, a agenci generują go coraz więcej, to zapotrzebowanie na kompetencję weryfikacyjną będzie rosło szybciej niż na kompetencję wytwórczą. Dla juniorów to zła wiadomość, bo tradycyjna ścieżka wejścia do zawodu prowadziła właśnie przez pisanie prostego kodu, który dziś generuje model.
Nie wiadomo jeszcze, czy polska przewaga w przeglądach kodu okaże się trwała. Kolejne fale badań JetBrains, w tym Developer Ecosystem Survey 2026, pokażą, czy wskaźnik 78,2 proc. utrzyma się, gdy tryb agentowy przestanie być nowością i stanie się domyślnym sposobem pracy.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz materiału prasowego JetBrains Poland z września 2026 r., zawierającego artykuł ekspercki Jarosława Dąbrowskiego, Country Managera JetBrains Poland, wraz z danymi dla Polski z badania AI Pulse 2026. Wykorzystano również badanie JetBrains AI Pulse 2026 opublikowane na blogu badawczym JetBrains oraz raport „State of AI vs Human Code Generation” firmy CodeRabbit z 17 grudnia 2025 r.
Dane o zjawisku „AI brain fry” pochodzą z badania Julie Bedard i współpracowników z BCG Henderson Institute opublikowanego w Harvard Business Review 5 marca 2026 r. Dane o globalnym korzystaniu z agentów kodujących w okresie maj-lipiec 2026 pochodzą z późniejszej publikacji badawczej JetBrains.
Polski kontekst rynkowy opracowano na podstawie Raportu Wynagrodzeń IT w Polsce 2026 przygotowanego przez Just Join IT oraz raportu Pracuj.pl „Rynek Pracy Specjalistów 2025″.
Cytaty Jarosława Dąbrowskiego pochodzą z artykułu eksperckiego JetBrains Poland. Cytat Davida Lokera, Director of AI w CodeRabbit, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym komunikatem firmy.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych danych o korzystaniu z narzędzi AI przez polskich programistów i o jakości kodu współtworzonego przez modele językowe.
