AI w wytwarzaniu oprogramowania

Pytanie: „Jak szeroko stosujecie AI w procesie budowy oprogramowania (SDLC)?” (jednokrotny wybór).

1. Kodowanie64%
2. Testowanie42%
3. Wymagania biznesowe i systemowe32%
4. Modelowanie procesów biznesowych20%
5. Architektura rozwiązań19%
6. Architektura IT16%
7. Integracje i API15%
8. Zarządzanie projektem lub produktem9%
9. Nigdzie9%
10. Nie wiem8%

Pytanie: „Gdzie Twoja organizacja obecnie wykorzystuje narzędzia AI w procesie budowy oprogramowania (SDLC)?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

1. Testowanie (testy, dane testowe)75%
2. Programowanie74%
3. Notatki ze spotkań71%
4. Code review i analiza jakości kodu63%
5. Dokumentacja powdrożeniowa53%
6. Opis wymagań (historyjki, epiki, przypadki użycia)50%
7. Specyfikacja API i integracji46%
8. „Pamięć projektowa” zamiast ludzkiej bazy wiedzy41%
9. Opis procesów biznesowych39%
10. Architektura rozwiązań29%

Pytanie: „Jak AI wpłynie na SDLC w ciągu 18–24 miesięcy?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

• Stosują AI na tym etapie dziś
• Spodziewają się, że w ciągu 18–24 miesięcy AI przejmie część tej pracy

1. Testowaniedziś: 42%; za 18–24 miesiące: 75%
2. Integracje i APIdziś: 15%; za 18–24 miesiące: 46%
3. Procesy biznesowedziś: 20%; za 18–24 miesiące: 39%
4. Wymaganiadziś: 32%; za 18–24 miesiące: 50%
5. Architektura rozwiązańdziś: 19%; za 18–24 miesiące: 29%
6. Programowaniedziś: 64%; za 18–24 miesiące: 74%

Pytanie: „Gdzie Twoja organizacja obecnie wykorzystuje narzędzia AI w procesie budowy oprogramowania (SDLC)?” oraz „Jak AI wpłynie na SDLC w ciągu 18–24 miesięcy?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%). Wykres zestawia odpowiedzi na dwa różne pytania: o obecne zastosowanie AI w organizacji i o oczekiwanie, że AI przejmie część pracy. Pokazuje kierunek oczekiwań, a nie prognozę.

1. Kodowanie agentowe (np. Cursor, Claude Code)47%
2. Asystenci kodowania (np. Sourcegraph, Tabnine)23%
3. Vibe coding (np. Replit, Bolt, v0, Lovable)10%
4. Nie używamy23%
5. Nie wiem12%

Pytanie: „Jakiego rodzaju narzędzia Twoja organizacja wykorzystuje w SDLC?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

1. Microsoft 365 Copilot (biznesowy)49%
2. GitHub Copilot39%
3. Gemini35%
4. ChatGPT (płatny)34%
5. ChatGPT (bezpłatny)32%
6. Claude28%
7. Claude Code21%
8. Własne rozwiązania20%
9. Cursor14%
10. AI w narzędziach Atlassian11%
11. AI w Miro8%
12. Gemini CLI7%
13. Codex CLI4%
14. Nie używam narzędzi AI3%
15. Nie wiem1%

Pytanie: „Jakie narzędzia AI wykorzystujesz w SDLC (nie tylko w kodowaniu)?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

1. OpenAI przez Azure23%
2. Google Gemini18%
3. OpenAI bezpośrednio17%
4. Anthropic bezpośrednio12%
5. Dedykowane modele on-premise11%
6. Llama (Meta) on-premise7%
7. Bielik on-premise4%
8. Mistral on-premise3%
9. Anthropic przez AWS2%
10. Nie korzystamy z modeli przez API31%
11. Nie wiem18%

Pytanie: „Jeżeli korzystacie z modeli AI przez API, to jakie modele stosujecie w SDLC?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%). Modele uruchamiane we własnej infrastrukturze (on-premise) wskazuje łącznie 16% respondentów.

1. Skrócenie time to market53%
2. Niższy koszt wytwarzania oprogramowania47%
3. Przygotowanie zespołów na zmiany technologiczne42%
4. Więcej czasu na zadania kreatywne33%
5. Lepsza jakość dokumentacji28%
6. Mniej błędów27%
7. Podążanie za trendami21%
8. Lepsza jakość kodu18%
9. Więcej czasu na rozmowy z biznesem18%
10. Większa wartość biznesowa rozwiązań IT18%
11. Nie wiem5%

Pytanie: „Jakie widzicie korzyści z wdrożenia narzędzi AI w procesie budowy oprogramowania (SDLC) w Twojej organizacji?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

1. Bezpieczeństwo danych i compliance (RODO, NIS2)74%
2. Brak kompetencji w zespole wytwórczym42%
3. Brak jasnego ROI, zwłaszcza przy skalowaniu37%
4. Brak kompetencji menedżerów IT36%
5. Systemy legacy (kod, dokumentacja)35%
6. Koszty licencji i narzędzi28%
7. Opór deweloperów25%
8. Integracja AI z narzędziami SDLC23%
9. Opór menedżerów IT18%
10. Jakość kodu z AI wymaga refaktoryzacji16%

Pytanie: „Jakie są obecnie główne bariery zastosowania AI w SDLC?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

1. Ta sama wielkość, inny profil kompetencji54%
2. Ta sama wielkość, więcej projektów49%
3. AI zastąpi niektóre role19%
4. Potrzeba więcej midów wspartych AI12%
5. Potrzeba więcej seniorów12%
6. Zmniejszenie zespołu9%
7. Bez istotnych zmian15%

Pytanie: „Jak AI wpłynie na Twój zespół IT w ciągu najbliższych 18–24 miesięcy?” (wielokrotny wybór, odsetki nie sumują się do 100%).

Roczny budżet wśród respondentów, którzy go znają

1. 0 zł7%
2. Poniżej 10 tys. zł29%
3. 10–50 tys. zł28%
4. 50–200 tys. zł12%
5. 200–500 tys. zł6%
6. Powyżej 500 tys. zł18%

Pytanie: „Jaki jest budżet Twojej organizacji na narzędzia AI w SDLC (rocznie, netto)?” (jednokrotny wybór). Rozkład kwot liczony wśród respondentów, którzy znają budżet.

1. Jednoosobowa działalność5%
2. 2–10 osób5%
3. 11–50 osób7%
4. 51–250 osób18%
5. 251–500 osób10%
6. 501–1000 osób15%
7. Powyżej 1000 osób40%

Pytanie: „Jak duża jest Twoja firma (ilu ma pracowników i długoterminowych kontraktorów) w Polsce?” (jednokrotny wybór).

1. Banki, ubezpieczenia i finanse23%
2. Software house12%
3. Administracja publiczna10%
4. Handel i e-commerce9%
5. Produkcja i przemysł9%
6. Ochrona zdrowia i farmacja8%
7. Telekomunikacja6%
8. Logistyka i transport5%
9. Media i rozrywka2%
10. Energetyka i gaz2%
11. Doradztwo1%
12. Inne branże13%

Pytanie: „W jakiej branży głównie działa Twoja firma?” (jednokrotny wybór).