Po miesiącach eksperymentów z narzędziami AI w różnych projektach jedno powtarza się niezmiennie: im bardziej złożony projekt, tym wyraźniejsze stają się ograniczenia sztucznej inteligencji. Podczas gdy nagłówki krzyczą o końcu kariery programistów, rzeczywistość wygląda zupełnie inaczej.
AI świetnie sprawdza się przy prostych, dobrze udokumentowanych zadaniach. Jednak gdy projekt wykracza poza nieskomplikowane, odizolowane problemy – niezależnie od tego, czy pracujesz w PHP, JavaScript, Symfony, czy React – AI stale napotyka na te same ograniczenia. Przyjrzyjmy się zatem, co naprawdę działa, a co nie – na podstawie realnych doświadczeń z pracy deweloperskiej.
Gdzie AI naprawdę się sprawdza (i potrafi być bardzo pomocne)
Po przetestowaniu AI w różnych scenariuszach deweloperskich, wyraźnie widać obszary, w których potrafi realnie przyspieszyć pracę:
- Generowanie prostego kodu i konwersje – to najmocniejsza strona AI. Potrzebujesz napisać prostą metodę? Przekonwertować fragment kodu między językami? Stworzyć szkielet struktury do dalszego rozwoju? AI świetnie sobie z tym radzi – zwłaszcza w PHP, JavaScript, TypeScript czy React – dzięki rozbudowanej dokumentacji i szerokiej społeczności, z której może czerpać dane
- Konfiguracja i setup projektów – AI potrafi skutecznie pomóc w tworzeniu bazowych projektów w Symfony, konfigurowaniu środowiska TypeScript czy tworzeniu początkowego scaffoldu. Wynika to z faktu, że tego typu zadania są dobrze udokumentowane i podążają za przewidywalnymi wzorcami.
- Transformacje danych i zadania związane z językiem naturalnym - niezależnie od tego, czy analizujesz dane (przetwarzasz surowe dane w jednym formacie i konwertujesz je na format ustrukturyzowany, z którym może pracować Twoja aplikacja), obsługujesz tłumaczenia, czy dodajesz dokumentację do istniejącego kodu, sztuczna inteligencja sprawdza się znakomicie, ponieważ z założenia dobrze rozumie i przetwarza treści tekstowe. Opcje tłumaczeń są szczególnie solidne, a sztuczna inteligencja może pomóc zarówno w tłumaczeniu kodu między językami, jak i w lokalizacji treści.
- Sugestie rozwiązań i podejść, o których sam byś nie pomyślał – AI potrafi podsunąć ciekawe pomysły, bazując na ogromnej bazie wiedzy i przykładów z dyskusji programistycznych. Oszczędza to godziny researchu i przekopywania się przez fora.
- Refaktoryzacja i porządki w kodzie – zmiana nazw zmiennych na bardziej czytelne, poprawa struktury kodu czy ujednolicanie formatowania – to wszystko można śmiało oddać AI. To żmudne zadania, które nie wymagają głębokiego zrozumienia logiki biznesowej.
AI może być dobrym punktem wyjścia nawet przy trudniejszych zadaniach – ale nadal potrzebujesz doświadczonego dewelopera, by dopracować szczegóły i zrealizować wdrożenie.
Gdzie AI zawodzi (i marnuje Twój czas)
Pomimo entuzjazmu wokół AI, jego ograniczenia są bardzo realne – i mogą być kosztowne, jeśli ich nie rozpoznasz na czas:
- TWIG – szablony TWIG całkowicie mylą narzędzia AI. Modele językowe konsekwentnie błędnie interpretują sposób, w jaki TWIG kompiluje się do PHP. Proponują rozwiązania, które nie mają prawa działać – i nadal twierdzą, że zadziałają, mimo dowodów przeciwnych.
- Problemy zależne od frameworków – AI często łączy elementy, które w rzeczywistości ze sobą nie współgrają. Brakuje mu wiedzy o zależnościach, wersjach i konfiguracjach występujących w realnych projektach. W efekcie implementacja kończy się błędami.
- Architektura dużych projektów – złożone aplikacje, wiele klas i zależności, rozproszona logika biznesowa – AI nie potrafi ogarnąć całości. To nie tylko techniczne ograniczenie, ale też problem z przekazaniem wystarczającego kontekstu, co bywa bardzo czasochłonne.
- Kompatybilność wersji – AI potrafi zaproponować rozwiązania łączące niekompatybilne wersje bibliotek lub korzystać z przestarzałych podejść. W sytuacji niepewności potrafi po prostu „wymyślić” rozwiązanie – a Ty marnujesz czas na debugowanie czegoś, co nigdy nie miało szans zadziałać.
- Ograniczenia długości kontekstu – mimo postępu, nadal trudno przekazać AI pełen obraz aplikacji. Człowiek jest w stanie równolegle śledzić znacznie więcej informacji i kontekstów – co ma ogromne znaczenie w rozwiązywaniu trudnych problemów.
Rzeczywistość: co to oznacza dla Twojego procesu pracy
Problem nie polega na tym, że AI „nie umie programować”, ale na tym, że programowanie to znacznie więcej niż pisanie kodu. AI radzi sobie z mechaniczną stroną pracy, ale nie potrafi zastąpić doświadczenia, kontekstu i kompetencji niezbędnych przy skomplikowanych projektach.
Zadania związane z przetwarzaniem danych i językiem naturalnym to jego naturalne środowisko, tutaj AI sprawdza się naprawdę dobrze. Tworzenie małych fragmentów kodu i pojedynczych funkcji to kolejny obszar, w którym AI błyszczy. Jego wiedza opiera się na dostępnej dokumentacji i artykułach – dzięki temu potrafi skutecznie pomagać w prostych zadaniach.
Jednak im bardziej złożony projekt, tym gorzej radzi sobie z kontekstem – zależnościami między klasami, wieloma bibliotekami i całościową logiką aplikacji. Nam, jako użytkownikom, trudno też w pełni opisać AI wszystko, co ma znaczenie.
Jest też ryzyko, że polegając za bardzo na AI, deweloperzy przestaną myśleć samodzielnie. Utrata okazji do nauki i zdobywania doświadczenia to wygoda krótkoterminowa, ale kosztowna w dłuższej perspektywie.
Najlepsze praktyki, które wyciągnęliśmy
Z naszych doświadczeń wynika, że najlepsze podejście to traktowanie AI jako inteligentnego asystenta badawczo-kodowego, a nie zastępcy dewelopera.
- Wykorzystuj AI do prostych zadań: pojedyncze funkcje, parsowanie danych, bazowe konfiguracje, powtarzalne schematy, wstępny scaffold projektu.
- Zostaw ludziom to, co złożone: decyzje architektoniczne, integracje frameworków, debugowanie złożonych problemów, głęboka znajomość kontekstu aplikacji.
- Zawsze weryfikuj kod AI: nawet jeśli wygląda dobrze, trzeba go przetestować i przeglądnąć zanim trafi na produkcję.
- Zaczynaj od małych rzeczy: przetestuj AI na izolowanych zadaniach, zanim zastosujesz je do większych integracji – to pozwala poznać jego ograniczenia i możliwości.
Co dalej?
Technologia rozwija się bardzo szybko. Każda kolejna generacja lepiej radzi sobie z kontekstem. W miarę jak AI będzie potrafiło analizować całe struktury projektów i coraz lepiej rozumieć złożone bazy kodu, granica między zadaniami dla ludzi i dla maszyn będzie się przesuwać.
Na razie jednak najważniejszy wniosek brzmi: AI wzmacnia możliwości ludzi, ale ich nie zastępuje. To narzędzie do automatyzowania mechanicznych zadań, które pozwala deweloperom skupić się na tym, co naprawdę decyduje o sukcesie projektu.
Firmy, które wygrywają dzięki AI, to nie te, które próbują zastąpić deweloperów – ale te, które wykorzystują AI, by uczynić swoje zespoły bardziej efektywnymi, zachowując przy tym jakość i niezawodność tworzonych rozwiązań.
<div class="rtb-text-box is-blue-50">Jeśli masz pytania dotyczące sztucznej inteligencji lub szukasz agencji eCommerce, która rozwinie Twój projekt eCommerce zgodnie z najlepszymi praktykami i kluczowymi trendami, skontaktuj się z nami.</div>
