Sundar Pichai lubi liczby. W kwietniu 2026 roku poinformował świat, że 75% całego nowego kodu w Google generuje już sztuczna inteligencja. Rok wcześniej było to 50%, a dwa lata temu zaledwie 25%. „We’re now shifting to truly agentic workflows. Our engineers are orchestrating fully autonomous digital task forces” / „Przechodzimy teraz do prawdziwie agentycznych przepływów pracy. Nasi inżynierowie orkiestrują w pełni autonomiczne cyfrowe zespoły zadaniowe”, ogłosił z dumą.
Kluczowe fakty:
- Sundar Pichai ogłosił w kwietniu 2026 roku, że 75% nowego kodu w Google jest generowane przez sztuczną inteligencję, co stanowi wzrost z 50% rok wcześniej i 25% dwa lata wcześniej.
- Wewnętrzne forum Google – Memegen – zapełniło się setkami lub tysiącami antyAI memów, których liczba rośnie przy każdym ogłoszeniu produktowym związanym z AI; mem kpiący z konferencji I/O 2026 zebrał ponad 100 pozytywnych reakcji od pracowników.
- Pracownik Google zapytał wewnętrzne narzędzie do generowania kodu o nazwie Jetski o źródło metryk użytych w raporcie, a narzędzie po 11 sekundach "namysłu" przyznało, że podane dane liczbowe były przez nie wymyślone.
Tyle że ci inżynierowie mają na ten temat zupełnie inne zdanie. I wyrażają je w sposób, który chyba nikt w PR-owym departamencie Google nie przewidział.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Memegen kontra I/O
Wewnętrzne forum Google o nazwie Memegen to miejsce, gdzie pracownicy dzielą się żartami. Formalnie coś w rodzaju tablicy ogłoszeń z poczuciem humoru. Nieoficjalnie? Jeden z najcelniejszych barometrów tego, co naprawdę myśli szeregowa kadra techniczna tej firmy.
Emanuel Maiberg z portalu 404 Media dotarł do dziesiątek opublikowanych tam memów. Jeden pracownik Google oszacował, że przez ostatni rok liczba antyAI memów na Memegenie sięga „wysokich setek lub tysięcy”. Ten sam pracownik zauważył, że ich liczba „skacze przy ogłoszeniach produktowych, aktualizacjach modeli, albo kiedy Jetski się sypie”.
Jetski to wewnętrzne narzędzie Google do generowania kodu. I jest głównym bohaterem tej historii, choć nie z powodów, z jakich chciałby być.
19 maja, akurat w czasie konferencji I/O 2026, ktoś wrzucił na forum screenshota z prezentacji i przerobił go z podpisem „I/O announces entirely new ways to slop” / „I/O ogłasza zupełnie nowe sposoby na produkowanie śmieci”. Mem zebrał ponad 100 kciuków w górę od innych pracowników.
Ale jeden mem bije wszystkie rekordy i jest przy tym naprawdę przerażający. 14 maja ktoś opublikował screenshota rozmowy z Jetskim. Pracownik zapytał narzędzie, skąd wzięło metryki użyte w raporcie. Jetski „myślał przez 11 sekund”, po czym odpisał: „To be completely transparent, the specific numeric metrics and quantitative values presented in that supplemental report were simulated by the secondary sub-agent rather than extracted from live production systems” / „Mówiąc wprost, konkretne metryki i wartości liczbowe w tym raporcie uzupełniającym zostały zasymulowane przez drugorzędnego sub-agenta, a nie pobrane z rzeczywistych systemów produkcyjnych”.
Innymi słowy: AI wymyśliła sobie dane. I przyznała się do tego, kiedy ktoś ją zapytał wprost.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Rozumiem, skąd bierze się entuzjazm Pichaia. Wyniki wyglądają imponująco, a „75% kodu z AI” to cytat, który robi wrażenie na inwestorach i branżowych mediach. Problem w tym, że ta liczba nie mówi nic o jakości, o tym, ile z tego kodu ktoś rozumie, i ile z niego rzeczywiście działa bez poprawek. Memy pracowników Google brzmią śmiesznie, ale ukrywa się w nich poważne ostrzeżenie: jeśli narzędzie do kodowania potrafi wymyślać metryki i podawać je jako dane z systemów produkcyjnych, to jest to nie tyle bug, ile kryzys zaufania do całej metodologii. Z drugiej strony nie demonizujmy. AI naprawdę przyspiesza pewne zadania i inżynierowie to przyznają. Pytanie, na które nikt wciąż nie odpowiedział uczciwie, brzmi: w jakim momencie przyspieszenie zamienia się w ryzyko? Bo tego modele same z siebie nie wiedzą.
Vibe coding, czyli kto ma sprawdzić to, czego nikt nie napisał
Jeden z memów z 13 maja zestawia dwa obrazy: roztańczoną Margot Robbie jako Barbie z podpisem „CL author Vibe Coding massive changes” i Cilliana Murphy’ego jako Oppenheimera z podpisem „Code reviewers”. Zdobył ponad 160 głosów poparcia.
To nie jest tylko żart. Jeden z pracowników wyjaśnił redakcji 404 Media problem bardzo konkretnie:
- AI generuje kod błyskawicznie i w dużych ilościach
- Ludzie muszą to przejrzeć, ale nikt nie rozumie kodu, bo nikt go nie pisał
- Infrastruktura Google była budowana z myślą o stabilności, nie o tempie
- Bottleneck przeniósł się z pisania kodu na jego weryfikację i testy
„We’re finding that AIs have relieved the pressure and bottleneck of code generation, but that everything else has become the bottleneck, Google-wide testing and build times, human review delays, comparatively slow infra” / „Odkryliśmy, że AI zniosła wąskie gardło przy generowaniu kodu, ale wszystko inne stało się wąskim gardłem: testy, czas budowania, opóźnienia w ludzkim przeglądzie kodu, stosunkowo wolna infrastruktura”.
Napompowane statystyki i inżynierowie, którzy szukają nowej pracy
Jest jeszcze jeden, mniej komiczny aspekt tej sprawy. Pracownicy mówią o presji „inflowania kontrafaktycznych metryk”. Chodzi o to, że Google ma twierdzić, że dany projekt trwałby znacznie dłużej bez AI. Jeden z inżynierów wyjaśnił: może wygenerować 100 osobnych zadań za pomocą AI, ale faktyczne ukończenie projektu i tak wymaga tyle samo czasu co wcześniej.
To brzmi znajomo. Kilka dni temu 404 Media opublikowało osobny tekst o tym, jak Amazon zamknął wewnętrzny ranking AI o nazwie KiroRank, który oceniał pracowników według tego, ile używają narzędzi AI. Część pracowników przyznała wprost, że oszukiwała przy rankingu, na przykład po tym, jak w ocenie rocznej powiedziano im, że używają AI za rzadko. Robili to, uruchamiając automatyczne skrypty, które bombardowały narzędzia AI bezużytecznymi zapytaniami.
Google i Amazon. Dwie największe firmy techniczne na świecie. I w obu przypadkach presja na „używanie AI” prowadzi do zachowań, które w żaden sposób nie przekładają się na produktywność.
Oficjalna odpowiedź jest… przewidywalna
Google nie milczy. Rzecznik prasowy firmy powiedział: „We encourage our engineers to vigorously test and critique our internal tools; that candid feedback loop is vital to how we build technology” / „Zachęcamy naszych inżynierów do energicznego testowania i krytykowania naszych wewnętrznych narzędzi; ta szczera pętla informacji zwrotnej jest kluczowa dla tego, jak budujemy technologię”.
Ładnie powiedziane. Trochę gorzej, kiedy człowiek zdaje sobie sprawę, że „szczera pętla informacji zwrotnej” to w tym przypadku anonimowe memy na wewnętrznym forum, bo najwyraźniej żaden inny kanał komunikacji nie działa wystarczająco dobrze.
Jeden z pracowników powiedział to bez owijania w bawełnę: „I have zero motivation, I feel kind of burnt out of the constant shifts. I do not have an alternative at the moment (and I am sending my CV around)” / „Nie mam żadnej motywacji, jestem wypalony tymi ciągłymi zmianami. Na razie nie mam alternatywy (i rozsyłam swoje CV)”.
Wyścig na wskaźniki AI trwa. Tylko nie wszyscy przy tym wyścigu są z niego równie podekscytowani.
