W poprzednim artykule pokazaliśmy, dlaczego AI w wytwarzaniu oprogramowania nie spełniła swoich obietnic i jak vibe coding oraz lokalna optymalizacja kodu prowadzą do długu technologicznego, który organizacje zapłacą w kolejnych latach. Teraz czas odpowiedzieć na pytanie: jaka jest alternatywa, wskazuje w komentarzu eksperckim Łukasz Wróbel, CBDO WEBCON.
W warunkach rosnącej konkurencyjności firmy nie mogą sobie pozwolić na rezygnację z
potencjału, jaki daje AI. Alternatywą nie jest więc odrzucenie tej technologii, lecz zmiana
sposobu jej wykorzystania. Paradoks AI w wytwarzaniu oprogramowania polega na tym, że może ona przyspieszać dokładnie to, co w długim terminie najwięcej kosztuje: powstawanie niejednolitego, trudnego w utrzymaniu kodu. Żeby ten paradoks rozbroić, nie potrzeba mniej AI – potrzeba więcej architektury, standardów i kontroli zmiany. Innymi słowy: AI potrzebuje ram, nie autonomii.
Darmowy kod generowany przez AI może okazać się najdroższą decyzją IT
AI to nie programista
Dlatego coraz więcej organizacji odchodzi od traktowania generatywnych narzędzi jako
„autonomicznego programisty”. Zamiast tego osadzają modele AI – w formie wywołań
LLM i agentów – wewnątrz workflow, ramię w ramię z automatyzacjami deterministycznymi. W takim podejściu AI staje się elementem kontrolowanej architektury i jest zorientowana na realizację zadań biznesowych, a nie masową produkcję kodu. Wspiera proces, ale nie podejmuje decyzji architektonicznych. Jej propozycje podlegają przeglądowi, walidacji i akceptacji zgodnie z zasadą human-in-the-loop oraz przyjętym modelem governance.
Takie podejście łączy szybkość dostarczania zapewnianą przez platformy klasy Business Process Automation oraz BOAT (Business Orchestration and Automation Technology) z zarządzalnością i bezpieczeństwem zmian. Standaryzacja, centralnie zarządzane komponenty, kontrolowane ścieżki akceptacji oraz jasno określona odpowiedzialność sprawiają, że AI działa w ramach procesu i governance – a nie poza nim, generując niekontrolowany dług technologiczny.
Co być może najważniejsze, taki model obniża próg wejścia: umożliwia korzystanie z AI
także organizacjom, które nie mają w swoich szeregach dojrzałych zespołów IT i architektów, a więc miałyby trudność z rzetelną oceną kompletności, stabilności i bezpieczeństwa kodu tworzonego przez modele.
Podejście platformowe: bezpieczny fundament dla AI
Jeśli AI ma realnie zwiększać konkurencyjność firm, nie może działać „obok” sposobu,
w jaki organizacja buduje i zmienia systemy. Kluczowe jest więc stworzenie dla niej jasno określonych ram: architektury, standardów, kontroli jakości i zarządzania zmianą – tak, aby szybkość nie oznaczała utraty przewidywalności.
Podejście platformowe, oparte na automatyzacji i orkiestracji procesów biznesowych (BPA/BOAT), pozwala osadzić modele językowe i agentów AI w kontrolowanym środowisku: wewnątrz workflow, z wbudowanymi mechanizmami bezpieczeństwa, audytu i akceptacji. W takim modelu AI nie zastępuje architektury – działa w jej granicach. Wspiera wykonanie, ale nie przejmuje odpowiedzialności za decyzje projektowe.
To właśnie dlatego platformy stają się praktycznym mostem między potencjałem AI a rzeczywistością IT. Standaryzacja, centralnie zarządzane komponenty oraz kontrolowane ścieżki zmian sprawiają, że technologia ta może zwiększać produktywność bez generowania niekontrolowanego długu. A jednocześnie obniżają próg wejścia: umożliwiają korzystanie z AI również organizacjom, które nie mają rozbudowanych zespołów inżynierskich i kompetencji architektonicznych – bo porządek, governance i przewidywalność są w tym podejściu wbudowane w sposób pracy, a nie dopisywane po fakcie.
[…] Webcon: AI potrzebuje ram, nie autonomii […]