Luka w wizji: wyzwanie utrudniające podejmowanie trafnych decyzji

Zdecydowana większość liderów biznesowych jest optymistycznie nastawiona do gotowości swoich organizacji na kod generowany przez sztuczną inteligencję . Jednak gdy kod ten trafia do produkcji, ta pewność słabnie wraz z pojawieniem się problemów. Ten schemat jest widoczny w wielu niezależnych badaniach z tego roku.

Na przykład, dane opublikowane w kwietniu 2026 roku wykazały, że miesięczna liczba incydentów produkcyjnych wzrosła o około 58% wraz z upowszechnieniem się narzędzi programistycznych AI w zespołach inżynierskich. Podobne badanie z czerwca wykazało, że zmiany w kodzie o tej samej wielkości generują obecnie ponad trzykrotnie więcej incydentów produkcyjnych niż przed upowszechnieniem się narzędzi programistycznych AI.

Wyniki te znalazły odzwierciedlenie w raporcie „State of Code Abundance Report 2026”, w którym przebadano ponad 200 liderów technologicznych w przedsiębiorstwach. Okazało się, że 92% z nich wyraziło zaufanie do gotowości kodu generowanego przez sztuczną inteligencję do produkcji i oceniło gotowość kodu generowanego przez sztuczną inteligencję średnio na 84 na 100.

Jednak to samo badanie wykazało, że 81% respondentów zgłosiło wzrost liczby problemów produkcyjnych związanych z kodem generowanym przez sztuczną inteligencję – co wskazuje na istotną lukę między zaufaniem a kontrolą. Podczas gdy 93% respondentów deklaruje, że posiada formalny proces weryfikacji i udostępniania kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję w środowisku produkcyjnym, tylko 56% deklaruje, że procesy te są zawsze wdrożone.

Co więcej, 86% tych samych respondentów stwierdziło pełną lub wysoką widoczność kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję, co wskazuje na znaczącą niespójność – wysoka widoczność i zwiększona liczba incydentów nie mogą jednocześnie opisywać tej samej trajektorii.

Zrozumienie luki w widzeniu

To znane zjawisko w biznesie, gdzie zaufanie jest zazwyczaj najwyższe w obszarach, w których organizacje mają mniejsze możliwości pomiaru własnej wydajności. Firmy te nie kłamią na temat swojego zaufania do kodu generowanego przez sztuczną inteligencję; po prostu wierzą, że jest on gotowy do produkcji. Problem polega na tym, że to przekonanie ominęło narzędzia niezbędne do jego weryfikacji.

Należy pamiętać, że narzędzia programistyczne oparte na sztucznej inteligencji, według większości kryteriów, robią dokładnie to, do czego zostały zaprojektowane: umożliwiają szybszą produkcję kodu i przenoszą wysiłki inżynieryjne z pisania kodu na decydowanie , co należy opublikować. Wcześniej ilość kodu, jaką organizacja mogła wytworzyć, była w dużej mierze powiązana z wielkością zespołu programistów, co nakładało na wiele osób znaczne ograniczenia.

W erze agentów ta bariera praktycznie zniknęła. Nie zmieniło się natomiast zrozumienie, co ten kod robi po uruchomieniu, kto go napisał, dlaczego uległ zmianie i co poszło nie tak, gdy nastąpiła zmiana. Większość organizacji była w stanie utrzymać ten poziom zarządzania, gdy kod był pisany z szybkością człowieka, ale wyzwaniem jest teraz dotrzymanie kroku tempu programowania agentów.

Sztuczna inteligencja pogłębiła istniejącą lukę widoczności w tempie, do którego większość struktur zarządzania nie była w stanie dotrzymać kroku. Obecnie liderzy biznesowi mają naturalną tendencję do przeceniania szybkości, jaką sztuczna inteligencja może wnieść do swoich zespołów. To myślenie prowadzi wiele organizacji do przedkładania szybkości nad jakość, co skutkuje nagrodami za błędy podczas wdrażania kodu – a tym samym znacznym spowolnieniem procesu.

Znaczenie zarządzania kodem

Zanim zainwestujesz znaczne środki w narzędzia programistyczne generowane przez sztuczną inteligencję, najlepiej ocenić, jak wyraźnie widzisz, mierzysz i identyfikujesz źródła swojego obecnego przepływu pracy. Ponieważ tylko 12% organizacji posiada dedykowany zespół do zarządzania kodem generowanym przez sztuczną inteligencję, zdecydowana większość firm wdrażających te narzędzia robi to bez jasnego określenia, kto odpowiada za związane z tym ryzyko.

Oznacza to, że gdy coś pójdzie nie tak, często nie ma jasnego sposobu na ustalenie jego źródła, tj. decyzji, modelu lub osoby odpowiedzialnej za wynik.

To niedoceniany element przepływu pracy, mniej sensacyjny niż nagłówki gazet o produktywności. Jednak to właśnie on zadecyduje, które organizacje faktycznie odniosą korzyści z automatyzacji kodowania, a które zmarnują czas i zasoby na rozwiązywanie problemów, które ona stwarza.

Istnieje pokusa, zrozumiała ze względu na presję konkurencji, by traktować generowanie kodu opartego na sztucznej inteligencji jako wyścig: wygrywa ten, kto wyprodukuje najwięcej i najszybciej. To błędne myślenie; prawdziwymi zwycięzcami będą ci, którzy zatrzymają się i wzmocnią swoją kontrolę, zanim ruszą do przodu.

Kontrola kontra nadrabianie zaległości

Organizacje, które odniosą korzyści z tej transformacji, to te, które już wdrożyły mechanizmy pomiaru, pozyskiwania i kontroli w swoich przepływach pracy. Oznacza to traktowanie zarządzania jako infrastruktury, a nie tylko formalności, oraz możliwość uzyskania w dowolnym momencie odpowiedzi na pytania dotyczące tego, które fragmenty kodu wygenerowane przez sztuczną inteligencję zostały utworzone, kto je przeglądał i za jakie produktywne zachowania odpowiadają.

Co więcej, osoby odpowiedzialne za budżetowanie powinny mieć możliwość określenia, ile faktycznie wydają na rozwój, korzystając ze sztucznej inteligencji, a nie tylko szacowania.

Nic z tego nie spowalnia procesu dostaw w dłuższej perspektywie; wręcz przeciwnie, pozwala na jego dalsze przyspieszenie bez jednoczesnego wzrostu liczby wypadków. Różnica między stopniem zaufania firm do kodu generowanego przez sztuczną inteligencję a skutecznością jego odczytywania nie zniknie sama z siebie. Zniknie, ponieważ zespoły kierownicze zdecydują się najpierw zbudować tę wizję.

Organizacje, które robią to teraz, podczas gdy reszta branży wciąż liczy linie kodu, które zostały już dostarczone, przetrwają, gdy nadejdzie kolejna fala rozwoju opartego na sztucznej inteligencji.