Vibe coding - czy AI zredukuje koszty produkcji oprogramowania?

Czy nadejdzie dzień, kiedy programiści staną się zbędni?

Kiedy pracowałem wczoraj wieczorem nad newsletterem, do szablonu potrzebowałem wołacza imienia – chciałem, żeby mail zaczynał się od “Witaj Marku”, zamiast „Witaj Marek”. W Excelu nie da się tego zrobić w prosty sposób, a na ręczne przerobienie wszystkich rekordów straciłbym długie godziny. Poprosiłem więc ChatGPT o skrypt, który zrobi to za mnie. Po trzech sekundach miałem działający kod, a wołacze przerobiłem w 20 minut. Więcej czasu zapewne zajęłoby spotkanie, na którym zleciłbym komuś to zadanie. Czy coraz więcej takich zadań nie będzie już wymagać udziału człowieka?

Vibe coding, czyli programowanie za pomocą języka naturalnego.

Vibe coding to tworzenie oprogramowania za pomocą AI. Zamiast programować w HTMLu, Javascripcie czy PHP, wystarczy napisać: “Wygeneruj mi landing page w kolorze różowym, który będzie miał pole do wprowadzania imienia, nazwiska, i adresu e-mail”. Narzędzia sztucznej inteligencji wygenerują odpowiedni kod.

O tym, co vibe coding zrobi w świecie technologii, mówią liczby. Anysphere to Startup z San Francisco, którego narzędzie (Cursor) umożliwia tworzenie kodu za pomocą poleceń w języku naturalnym. W maju 2025 roku Anysphere pozyskało 900 milionów dolarów, osiągając wycenę 9,9 miliarda dolarów.

GitHub Copilot, rozszerzenie Microsoftu do edytorów kodu, które sugeruje fragmenty kodu na podstawie kontekstu, wygenerował 500 milionów dolarów przychodu w 2024 roku. Ma ponad 15 milionów użytkowników.

A tych narzędzi pojawia się coraz więcej. Jak to wpłynie na tworzenie oprogramowania?

Czy AI obniży koszty tworzenia oprogramowania?

Największym składnikiem kosztów w projektach IT jest praca ludzka. W projektach realizowanych dla naszych klientów wynagrodzenia programistów – frontend, backend, DevOps – odpowiadają za około 60% całkowitego budżetu. Czy sztuczna inteligencja może te koszty istotnie obniżyć? Widać już pierwsze możliwe scenariusze:

Scenariusz 1: Zespół się kurczy, ale nie znika

Dzięki AI, doświadczeni inżynierowie – na poziomie seniora – mogą samodzielnie realizować zadania, które wcześniej wymagały wsparcia kilku mniej doświadczonych programistów.

Zamiast zespołu 1+4 (senior + 4 juniorów), mamy jednego eksperta wspieranego przez narzędzia AI.

Według danych Bulldog Job, godzinowa stawka senior developera to 155 PLN, a juniora to 67 PLN. W miesiącu daje to oszczędność na poziomie 45 tyś PLN. Oczywiście skala oszczędności zależy od struktury zespołu i charakteru projektu.

Scenariusz 2: Programistą staje się użytkownik biznesowy

W tym modelu narzędzia AI pozwalają osobom nietechnicznym – product ownerom, analitykom czy marketerom – samodzielnie generować kod na podstawie swoich potrzeb. Bez pośrednictwa zespołu deweloperskiego.

W tym przypadku redukcja budżetu jest radykalna – zbliżona do 100% w zakresie kosztów programistycznych dla prostych aplikacji.

Na dziś nie da się jednoznacznie stwierdzić, która ścieżka stanie się dominująca. Możliwe też, że pojawią się inne, pośrednie modele współpracy człowieka z AI. Warto jednak podkreślić, że mimo obietnic wiele narzędzi wciąż nie działa niezawodnie. 

Co dziś blokuje vibe coding?

Mimo rosnącego zainteresowania, szybkiego rozwoju, oraz ogromnych inwestycji, vibe coding wciąż napotyka ograniczenia, które uniemożliwiają jego pełne wdrożenie na dużą skalę:

Brak pełnej automatyzacji uruchamiania aplikacji

Większość narzędzi koncentruje się na generowaniu kodu, ale nie zapewnia wsparcia przy jego kompilacji, uruchomieniu ani wdrożeniu. Aby przejść od kodu do działającej aplikacji nadal potrzebna jest wiedza techniczna: konfiguracja środowiska, serwera czy udostępnienie aplikacji online.

Wyjątek stanowi Replit (https://replit.com/), który umożliwia nie tylko generowanie, ale i natychmiastowe uruchamianie aplikacji – jednak to nadal rzadkość.

Jakość i niezawodność wygenerowanego kodu

Kod generowany przez AI bywa błędny, nieoptymalny lub pozbawiony testów. Doświadczeni programiści są w stanie szybko go poprawić, jednak osoby nietechniczne mogą nie zauważyć błędów lub nie być w stanie ich naprawić.

To ogranicza użyteczność vibe codingu w zespołach nietechnicznych lub przy projektach, gdzie jakość kodu ma kluczowe znaczenie.

Brak kontroli i kwestie bezpieczeństwa

AI nie zawsze transparentnie informuje, skąd pochodzą fragmenty kodu, jakie biblioteki zostały użyte ani czy nie naruszają one licencji. Dodatkowo dane przesyłane do systemów AI mogą być przetwarzane poza kontrolą organizacji, co rodzi ryzyka związane z prywatnością i zgodnością z regulacjami (np. RODO, HIPAA).

Dla firm działających w sektorach regulowanych lub wrażliwych jest to istotna bariera.

Kto wygra na vibe codingu i zaoszczędzi?

Ci, którzy mają porządek.

Duże zespoły IT, z dobrze opisanymi standardami kodowania, spójnymi design systemami i udokumentowanym zapleczem technicznym, będą mogły zasilić swoje AI kontekstem, który wygeneruje kod wysokiej jakości.

To nie będzie już tylko asystent. To będzie członek zespołu.

Ci, którzy robią powtarzalne rzeczy.

Marketing nie będzie już zlecał IT przygotowanie landing page’a pod każdą kampanię. Ten sam efekt osiągną w godzinę – bez angażowania frontu, back-endu i PM-a.

Ci, którzy testują, czy coś zadziała.

Startupy, zespoły produktowe, innowatorzy. Dziś mogą zbudować MVP bez całego zespołu developerskiego. Mobilna czy webowa aplikacja oparta na testowych danych, połączona z low-code back-endem, to już robota na dni, a nie tygodnie.

Jak się przygotować do wdrożenia vibe codingu?

1. Mierzyć efekty zamiast z góry zakładać sukces

Prezentacje na YouTube pokazują vibe coding jako szybki, bezbłędny proces. W rzeczywistości, kiedy aplikacja ma integrować się z istniejącymi systemami, operować na realnych danych i uwzględniać ograniczenia środowiskowe, pojawia się szereg problemów technicznych.

Dlatego przed każdą inicjatywą warto dokładnie analizować:

• realne koszty wdrożenia,
• czas potrzebny na osiągnięcie gotowego rozwiązania,
• jakość końcowego produktu.

Bez tego łatwo wpaść w pułapkę, w której zespół szybciej tworzy oprogramowanie, ale zaoszczędzony czas poświęca na poprawki i „tuning” generowanego kodu.

2. Porządkować dane i dokumentację

Jednym z głównych powodów niepowodzenia wdrożeń AI jest niska jakość danych wejściowych. W kontekście vibe codingu oznacza to:

• brak standardów kodowania,
• nieczytelną lub nieistniejącą dokumentację,
• niespójne API i fragmentaryczną architekturę systemów.

Narzędzia AI bazują na tym, co mają dostępne - jeśli wejście jest chaotyczne, rezultat również będzie niskiej jakości. Przed wdrożeniem warto uporządkować repozytoria, opisać struktury i zbudować podstawowe standardy pracy.

3. Inwestować w edukację zespołu

Niezależnie od tego, jak ostatecznie rozwinie się technologia, osoby i zespoły umiejące skutecznie wykorzystywać narzędzia AI będą w lepszej pozycji – zarówno operacyjnie, jak i strategicznie.

Szkolenie zespołów IT z pracy z narzędziami vibe codingu to nie tylko inwestycja w efektywność, ale też sygnał, że organizacja potrafi adaptować się do nowych warunków i budować przewagę konkurencyjną.

Vibe coding to nie magia – to narzędzie. Żeby zadziałało, trzeba je osadzić w uporządkowanym i świadomie zarządzanym środowisku.**