Analitycy Gartnera przedstawili zestawienie kluczowych trendów, które w najbliższych latach będą kształtować inżynierię oprogramowania (#softwareengineering) oraz strategie technologiczne organizacji.
„Rozwiązania i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w istotny sposób zmieniają sposób tworzenia i dostarczania oprogramowania” – podkreśla Joachim Herschmann, VP Analyst w Gartnerze. Ekspert wskazuje 6 głównych trendów w inżynierii oprogramowania, które będą definiować strategie IT do 2028 roku.
1. AI-native software engineering
AI staje się integralnym elementem całego cyklu SDLC (Software Development Life Cycle). Gartner przewiduje, że do 2028 r. 90% inżynierów będzie korzystać z asystentów AI do kodowania (vs <14% w 2024 r.). Rola dewelopera przesuwa się od implementacji ku orkiestracji – czyli projektowaniu systemów, kontroli jakości i zarządzaniu ryzykiem w pracy AI.
2. Aplikacje i agenci oparte na LLM
LLM-y umożliwiają budowanie inteligentnych, quasi-autonomicznych aplikacji. Do 2027 r. ponad połowa zespołów inżynieryjnych będzie implementować rozwiązania oparte na modelach językowych. Warunkiem powodzenia jest jednak, według eksperta Gartnera, zdefiniowanie nowych procesów: systematyczne eksperymentowanie z GenAI, inwestycje w podnoszenie kwalifikacji i wdrażanie barier ochronnych (ang. #guardrails) zabezpieczających przed błędami i nadużyciami w celu zapobiegania generowaniu przez model szkodliwych, nieetycznych lub niebezpiecznych treści.
3. GenAI platform engineering
Organizacje coraz częściej włączają funkcjonalności GenAI w swoje wewnętrzne platformy developerskie IDP (Internal Developer Platforms). Gartner przewiduje, że w 2027 r. 70% firm z zespołami platformowymi będzie udostępniać możliwości AI w trybie samoobsługowym. Kluczowe jest połączenie wygody dla developerów z egzekwowaniem polityk bezpieczeństwa i governance.
4. Maksymalizacja kompetencji
„Talent density” – czyli wysoka koncentracja kompetencji w zespołach – staje się wyróżnikiem najlepszych organizacji. Gartner wskazuje, że obok rekrutacji konieczne jest budowanie kultury ciągłego rozwoju, współpracy i adaptacyjności. W praktyce oznacza to większą elastyczność w zarządzaniu zespołami, inwestycje w szkolenia oraz utrzymanie specjalistów zdolnych do szybkiego dostosowania się do zmieniających się technologii.
5. Otwarte modele GenAI i ekosystem open-source
Wzrost znaczenia otwartych modeli generatywnych AI (open GenAI) oznacza niższe koszty, brak uzależnienia od jednego dostawcy (vendor lock-in) i większą swobodę dostosowywania modeli do specyficznych domen. Gartner prognozuje, że do 2028 r. 30% globalnych wydatków na GenAI przypadnie właśnie na rozwiązania open-source’owe, trenowane i dostosowywane do potrzeb konkretnych branżowych zastosowań.
6. Zielona inżynieria oprogramowania
Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową, zwłaszcza w kontekście GenAI, stoi w sprzeczności z celami ESG wielu firm. „Green software engineering” zakłada, że efektywność energetyczna i świadomość śladu węglowego muszą być uwzględniane od etapu planowania, a nie dopiero post factum. To wymaga zmian zarówno w praktykach inżynieryjnych, jak i w politykach zakupowych IT.
Co to oznacza dla liderów IT?
Herschmann podkreśla, że to właśnie teraz liderzy IT powinni wdrożyć praktyki i narzędzia „AI-first” oraz zadbać o kulturę i procesy gotowe na przyszłość.
Trendy wskazywane przez Gartnera pokazują, że przyszłość inżynierii oprogramowania to nie tylko narzędzia AI, ale też:
- nowe modele pracy deweloperów (od implementacji ku orkiestracji),
- budowanie platform developerskich z natywnymi komponentami AI,
- większa odpowiedzialność za kulturę organizacyjną i zarządzanie talentami,
- świadome decyzje technologiczne w obszarze sustainability.
Firmy, które połączą ‘AI-first engineering’ z wysoką ‘talent density’ i odpowiedzialnością środowiskową, będą lepiej przygotowane do konkurowania w erze cyfrowej transformacji, podkreśla Gartner.
Checklista inżyniera oprogramowania 2025
✅ AI-native engineering
- Oceń, które etapy SDLC mogą zostać wsparte przez AI code assistants.
- Wdrażaj polityki równowagi między automatyzacją a kontrolą ludzką.
- Przygotuj procesy oceny jakości kodu generowanego przez AI.
✅ Aplikacje i agenci oparte na LLM
- Zidentyfikuj potencjalne zastosowania dla LLM w swojej organizacji.
- Zainwestuj w szkolenia zespołów w zakresie pracy z GenAI.
- Zbuduj „guardrails” – zasady bezpieczeństwa, etyki i jakości dla AI.
✅ GenAI platform engineering
- Rozbuduj wewnętrzną platformę developerską o komponenty AI.
- Zapewnij developerom self-service access do funkcji AI.
- Wprowadź governance i monitorowanie wykorzystania AI w aplikacjach.
✅ Talent density
- Selektywna rekrutacja
- Rozwijaj kulturę ciągłego uczenia się i wymiany wiedzy.
- Monitoruj adaptacyjność zespołów wobec nowych narzędzi i technologii.
✅ Otwarte modele GenAI
- Oceń, czy zastosowanie open-source’owych modeli AI może obniżyć koszty i zwiększyć elastyczność.
- Zbuduj kompetencje w zakresie fine-tuningu modeli na dane domenowe.
- Uwzględnij ryzyka związane z bezpieczeństwem i zgodnością przy wdrożeniach open GenAI.
✅ Green software engineering
- Wprowadź wskaźniki efektywności energetycznej do cyklu życia oprogramowania.
- Analizuj ślad węglowy obciążeń AI i chmury.
- Zrównoważony wybór dostawców IT.
(grafika tytułowa – źr. Pixabay)
