Programiści deklarują, że dzięki AI oszczędzają już średnio 13 godzin tygodniowo na pisaniu kodu, podczas gdy rok wcześniej było to 7,3 godziny, wynika z raportu Dev Barometer BairesDev za III kwartał 2026 roku. Odzyskany czas nie zamienia się jednak w tańsze projekty: 67 proc. developerów poświęca więcej czasu na sprawdzanie kodu wygenerowanego przez AI, a 78 proc. ankietowanych CTO zwiększyło wydatki na jego weryfikację.
- Według raportu Dev Barometer BairesDev za III kwartał 2026 roku programiści oszczędzają dzięki AI średnio 13 godzin tygodniowo na pisaniu kodu, wobec 7,3 godziny rok wcześniej, a odsetek tych, którzy powierzają AI co najmniej połowę swojego kodu, wzrósł z 12 do 42 proc.
- Oszczędności czasu nie przekładają się na niższe koszty projektów: 67 proc. developerów poświęca więcej czasu na przeglądanie kodu wygenerowanego przez AI, 52 proc. – więcej czasu na debugowanie błędów wprowadzonych przez AI, a 78 proc. spośród 41 ankietowanych CTO z firm z listy Fortune 500 i średnich przedsiębiorstw zwiększyło wydatki na weryfikację i zapewnianie jakości kodu AI.
- Badanie METR z lipca 2025 roku wykazało, że doświadczeni programiści korzystający z AI wykonywali zadania o 19 proc. wolniej, mimo że sami oceniali, iż pracują szybciej – co podaje w wątpliwość wiarygodność deklarowanych oszczędności czasu.
W ciągu roku odsetek programistów, którzy wykorzystują AI do tworzenia co najmniej połowy swojego kodu, wzrósł z 12 do 42 proc. Rosnąca wydajność ma swoją cenę, bo firmy płacą teraz za nowy rodzaj kontroli jakości i niekoniecznie szybciej dostarczają gotowe produkty.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
W rok odsetek developerów oddających AI połowę kodu wzrósł z 12 do 42 proc.
Najnowszy Dev Barometer BairesDev, przeprowadzony w sierpniu 2026 roku wśród 705 programistów z ponad 60 państw, pokazuje, że 42 proc. badanych wykorzystuje AI do tworzenia co najmniej połowy swojego kodu. W III kwartale 2025 roku było to zaledwie 12 proc. Jednocześnie 72 proc. programistów deklaruje, że AI pomaga im przy tworzeniu co najmniej jednej czwartej kodu.
W pierwszej edycji badania, przeprowadzonej w lipcu 2025 roku wśród 1129 programistów, respondenci deklarowali oszczędność średnio 7,3 godziny pracy nad kodem tygodniowo. Dla 65 proc. jedną z głównych korzyści było szybsze kodowanie, a 45 proc. zauważyło wzrost produktywności. Rok później deklarowana oszczędność sięga 13 godzin tygodniowo.
BairesDev, firma świadcząca usługi outsourcingu programistycznego, prowadzi badanie kwartalnie. Od 2025 roku zebrała odpowiedzi od ponad 5200 inżynierów z ponad 75 krajów. W tegorocznej edycji po raz pierwszy przepytała też 41 CTO z firm z listy Fortune 500 i przedsiębiorstw średniej wielkości.
Prototyp aplikacji powstaje w kilka dni, ale projekt nie skraca się proporcjonalnie
Zwiększoną skalę wykorzystania AI w tworzeniu produktów cyfrowych potwierdza Jarosław Wąsowski, AI Solution Architect z firmy Scalo:
„Jeszcze niedawno sztuczna inteligencja była narzędziem pomocniczym, wykorzystywanym np. do podpowiadania fragmentów kodu. Dzisiaj może ona wspierać programistę przez większą część procesu tworzenia aplikacji. Nie oznacza to jednak, że można proporcjonalnie skrócić każdy projekt, bo wygenerowany kod nadal trzeba zweryfikować, przetestować i osadzić w architekturze całego rozwiązania.”
Jego zdaniem największą zmianę widać na etapie prototypowania:
„Dzięki AI w ciągu kilku dni możemy przygotować działający prototyp aplikacji, na którym klient jest w stanie sprawdzić kluczowe funkcje i ocenić, czy jego pomysł ma sens biznesowy i technologiczny. Wcześniej przygotowanie takiego rozwiązania wymagało znacznie większego nakładu pracy.”
Dla firmy oznacza to możliwość stosunkowo szybkiego sprawdzenia koncepcji, zanim zdecyduje się przeznaczyć większy budżet na pełny produkt.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Kod powstaje szybciej, ale ktoś musi go sprawdzić
Oszczędność 13 godzin tygodniowo mogłaby sugerować dużą redukcję kosztów. Dane BairesDev pokazują jednak, że odzyskany czas nie znika z projektu, zmienia się za to sposób jego wykorzystania:
- 67 proc. developerów poświęca więcej czasu niż rok temu na przeglądanie kodu wygenerowanego przez AI,
- 52 proc. spędza więcej czasu na debugowaniu problemów wprowadzonych przez sztuczną inteligencję,
- 44 proc. częściej poprawia pracę młodszych programistów, którzy zbyt mocno polegają na nowych narzędziach,
- 60 proc. twierdzi, że wychwycenie subtelnych błędów w kodzie AI wymaga obecnie większego wysiłku,
- programiści poświęcają średnio 9 godzin tygodniowo na naukę narzędzi AI i nowych technologii, wobec 4 godzin rok wcześniej.
Zmienia się też rozkład odpowiedzialności. 58 proc. badanych deklaruje większą odpowiedzialność za kod, którego nie napisali w całości samodzielnie. 32 proc. mówi, że decyzja o wdrożeniu kodu na produkcję została przekazana AI z udziałem programisty, a 7 proc. twierdzi, że podejmuje ją AI bez udziału człowieka.
Darren Shimkus, prezes BairesDev, nazywa to „warstwą odpowiedzialności, która obecnie ma głębokość jednej osoby” / „an accountability layer that is currently one person deep”.
Te dane dobrze pokazują, gdzie naprawdę przesunął się koszt. AI nie zlikwidowała pracy programisty, tylko zamieniła godziny pisania na godziny czytania, testowania i naprawiania. Problem w tym, że czytanie cudzego kodu, nawet jeśli autorem jest model, nigdy nie było ulubionym zajęciem inżynierów, a teraz jest go więcej niż kiedykolwiek.
Widzę tu dwa ryzyka. Pierwsze to samo badanie: ankietowani deklarują oszczędność 13 godzin, ale deklaracja to nie pomiar. Badanie METR z lipca 2025 roku pokazało, że doświadczeni programiści korzystający z AI wykonywali zadania o 19 proc. wolniej, mimo że sami oceniali, iż pracują szybciej. Drugie ryzyko jest biznesowe: jeśli 7 proc. zespołów oddaje decyzję o wdrożeniu samej AI, to przy błędzie nikt nie będzie wiedział, kto go przepuścił. Firmy, które liczyły na tańsze projekty, powinny raczej przygotować się na inne projekty: szersze, szybciej weryfikowane, ale wymagające mocniejszego nadzoru.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
78 proc. CTO zwiększyło wydatki na weryfikację kodu generowanego przez AI
Konsekwencje zmiany widać już w budżetach IT. 78 proc. z 41 ankietowanych CTO deklaruje, że w ciągu ostatniego roku zwiększyło wydatki związane ze sprawdzaniem kodu, zapewnianiem jakości lub infrastrukturą służącą do oceny kodu generowanego przez AI.
Wśród priorytetów finansowania CTO wskazują kolejno: biegłość w narzędziach AI i formułowaniu poleceń, inżynierię danych i infrastrukturę, zapewnianie jakości rozwiązań AI, bezpieczeństwo AI, inżynierię bezpieczeństwa i zgodności oraz modernizację starszych systemów. Tylko około jednej czwartej CTO wymienia umiejętności miękkie.
Ten sam kierunek widać w podwyżkach. Wśród programistów, którzy dostali podwyżkę w 2026 roku, 29 proc. wskazuje jako powód biegłość w narzędziach AI, 20 proc. projektowanie systemów i architekturę, a 15 proc. umiejętności komunikacyjne i mentoring.
Jarosław Wąsowski ze Scalo zwraca uwagę, że szybkości kodowania nie wolno mylić z czasem realizacji całego projektu:
„Kodowanie jest tylko jednym z jego etapów. Zanim programista zacznie pracę, musi dobrze zrozumieć potrzeby klienta, zaprojektować architekturę i zdecydować, w jaki sposób nowe rozwiązanie będzie współpracowało z istniejącymi systemami. Następnie dochodzą testy, integracja, kontrola bezpieczeństwa, wdrożenie i utrzymanie. AI może znacząco przyspieszyć część tych prac, ale nie usuwa odpowiedzialności za efekt.”
Jak zatem opisać realne korzyści z wykorzystania AI?
„Z perspektywy klienta korzyścią niekoniecznie będzie niższa cena. Często ważniejsze jest to, że w tym samym czasie można dostarczyć większy zakres funkcjonalności, szybciej zweryfikować założenia albo wcześniej wykryć problem, którego usunięcie na późniejszym etapie byłoby znacznie droższe”, podkreśla Jarosław Wąsowski.
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.
Polscy programiści używają AI codziennie, ale ponad jedną czwartą zyskanego czasu oddają na sprawdzanie wyników
W Polsce wzorzec wygląda podobnie. Według raportu DevHorizon Poland 2026, przygotowanego przez Strand Partners na zlecenie Amazon Web Services na próbie 500 programistów (badanie prowadzono od 18 lipca do 5 sierpnia 2026 roku), 87 proc. polskich developerów korzysta z AI codziennie, a 97 proc. co najmniej raz w tygodniu. 85 proc. deklaruje wzrost produktywności, a średnia oszczędność czasu wynosi 7,3 godziny tygodniowo.
Na co idzie zyskany czas? 32 proc. wskazuje trudniejsze problemy techniczne, 28 proc. sprawdzanie wyników pracy AI, a 27 proc. projektowanie architektury. 40 proc. polskich programistów wymienia niższą jakość i bezpieczeństwo kodu jako jedno z głównych ryzyk.
Polskie dane potwierdzają więc główny wniosek z badania BairesDev: AI nie zabiera programistom pracy, tylko przesuwa ją w stronę weryfikacji i architektury. Dla polskich software house’ów i działów IT oznacza to, że argument „taniej dzięki AI” w rozmowach z klientami będzie coraz trudniejszy do obrony. Łatwiej uzasadnić „więcej w tym samym czasie” albo „szybciej sprawdzimy, czy pomysł ma sens”.
Coraz szersze wykorzystanie nowych narzędzi nie eliminuje potrzeby kontroli. Przeciwnie, wraz ze wzrostem ilości generowanego automatycznie kodu będzie rosło znaczenie specjalistów, którzy potrafią ocenić, czy rzeczywiście nadaje się on do wykorzystania.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie notatki prasowej przesłanej do redakcji AIPORT.pl z dnia 21.10.2026 oraz analizy redakcji z wykorzystaniem dodatkowych źródeł, w tym podsumowania raportu Dev Barometer Q3 2026 BairesDev, komunikatu BairesDev o pierwszej edycji Dev Barometer z dnia 08.09.2025 oraz omówienia raportu DevHorizon Poland 2026 w ITwiz z dnia 09.09.2026. Wyniki badania METR pochodzą z publikacji tej organizacji z lipca 2025 roku.
Cytaty Jarosława Wąsowskiego, AI Solution Architecta w Scalo, pochodzą z materiału prasowego. Cytat Darrena Shimkusa, prezesa BairesDev, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o wpływie AI na koszty i tempo projektów programistycznych.
