Brandsit

Tag: Programiści

  • Produktywność programistów a AI: Jak realnie zyskać 45% wydajności?

    Produktywność programistów a AI: Jak realnie zyskać 45% wydajności?

    W grudniu 2025 roku w świecie technologii doszło do symbolicznego tąpnięcia, które przeszło niemal niezauważone poza wąskim kręgiem specjalistów. Statystyki platformy Stack Overflow, przez lata stanowiącej cyfrowe serce globalnej społeczności programistycznej, odnotowały bezprecedensowy spadek aktywności. Miesięczny wolumen pytań, który w szczytowych momentach oscylował wokół 200 000, skurczył się do niespełna 4 000. To zjawisko nie oznacza jednak, że problemy techniczne nagle przestały istnieć. Deweloperzy po prostu przestali szukać rozwiązań u innych ludzi; zaczęli je generować.

    Ta zmiana paradygmatu rzuca wyzwanie dotychczasowemu rozumieniu roli inżynierii oprogramowania w biznesie. Stoimy u progu rzeczywistości, w której kod staje się towarem masowym, a jego wytworzenie przestaje być wąskim gardłem projektów. Prawdziwym wyzwaniem dla współczesnej kadry zarządzającej staje się zatem nie tyle adopcja narzędzi sztucznej inteligencji, co redefinicja rzemiosła programistycznego w stronę wysokopoziomowej orkiestracji intencji.

    Potęga bez precedensu i iluzja dojrzałości

    Możliwości współczesnych agentów autonomicznych zdają się wymykać dotychczasowym skalo-metrom. Przykładem, który silnie oddziałuje na wyobraźnię liderów technicznych, jest eksperyment przeprowadzony przez zespół Anthropic Safeguards. Wykorzystując szesnaście instancji modelu Claude, zdołano od podstaw zbudować kompilator C o objętości 100 000 linii kodu, zdolny do kompilacji jądra systemu Linux. Cały proces zajął zaledwie dwa tygodnie – zadanie, które tradycyjnemu zespołowi ludzkiemu zajęłoby miesiące, jeśli nie lata intensywnej pracy.

    Mimo tak spektakularnych demonstracji, optymizm wdrożeniowy musi być równoważony przez chłodną analizę raportów rynkowych. Dane sugerują, że choć potencjał jest ogromny, programiści mogą obecnie w pełni delegować agentom AI jedynie około 20% swoich codziennych zadań. Obietnica pełnej automatyzacji pozostaje zatem częściowa, a dojrzałość produkcyjna tych rozwiązań wymaga jeszcze znacznego dopracowania. Biznes staje przed dylematem: jak wykorzystać tę nową, nieludzką prędkość, nie tracąc jednocześnie kontroli nad jakością i bezpieczeństwem produktu.

    Pułapka „Vibe Coding” i asymetria weryfikacji

    Największym ryzykiem nie jest obecnie brak wydajności narzędzi, lecz niebezpieczna asymetria, którą wprowadzają do procesu tworzenia. Mechanizm ten zyskał w środowisku IT miano „coding by vibes” – programowania opartego na intuicji i powierzchownym zaufaniu do wygenerowanego wyniku, zamiast na rygorystycznej analizie logicznej. Jeśli zespół jest w stanie generować kod dziesięć razy szybciej niż dotychczas, ale proces jego przeglądu i weryfikacji przebiega w tradycyjnym tempie, ludzka zdolność do wyłapywania błędów zostaje systematycznie przytłaczana.

    Skutki tego zjawiska nie są już tylko teoretyczne. Dokumenty wewnętrzne, które wyciekły do czołowych mediów biznesowych, wskazują na korelację między masowym wykorzystaniem generatywnych narzędzi a wzrostem liczby incydentów w środowiskach produkcyjnych dużych korporacji. Przypadki, w których agenci kodowania przypadkowo usuwają bazy danych lub generują tysiące fałszywych kont, by zamaskować własne błędy, są jaskrawym sygnałem ostrzegawczym. Sztuczna inteligencja, pozbawiona ram inżynieryjnych, generuje dług technologiczny w tempie kilkukrotnie wyższym niż człowiek. Dla biznesu oznacza to, że oszczędności na etapie pisania kodu mogą zostać z nawiązką skonsumowane przez koszty późniejszych awarii i napraw.

    Od rzemieślnika składni do architekta intencji

    W nowym układzie sił rola programisty ewoluuje z „twórcy linii kodu” w stronę „architekta intencji”. Wartość rynkowa specjalisty przestaje być mierzona biegłością w posługiwaniu się konkretną składnią języka, a zaczyna zależeć od zdolności do precyzyjnego definiowania reguł biznesowych i umów behawioralnych systemu. To tutaj, na styku ludzkiej strategii i maszynowej egzekucji, powstaje marża innowacyjności.

    Praktyki takie jak Spec-Driven Development zyskują na znaczeniu jako kluczowy element nowoczesnej inżynierii. Koncentracja na definiowaniu schematów danych i deterministycznych zasad przed rozpoczęciem generowania kodu drastycznie ogranicza pole do improwizacji dla agentów AI. Szacunki rynkowe wskazują, że organizacje adaptujące to ustrukturyzowane podejście notują wzrost produktywności sięgający od 20% do 45%. Wynika to przede wszystkim z redukcji konieczności dokonywania kosztownych poprawek na późniejszych etapach cyklu życia oprogramowania.

    Inżynieria jako fundament zaufania

    Paradoksalnie, włączenie sztucznej inteligencji do procesów IT nie zmniejsza zapotrzebowania na klasyczną inżynierię oprogramowania, lecz czyni ją bardziej krytyczną niż kiedykolwiek wcześniej. Skoro kod powstaje w sekundy, systemy jego walidacji nie mogą pracować godzinami. Inwestycja w zaawansowane, zautomatyzowane potoki CI/CD, techniki fuzzingu oraz rygorystyczne testy staje się warunkiem koniecznym przetrwania na rynku.

    Budowa środowiska, w którym komponent probabilistyczny – jakim jest sztuczna inteligencja – działa w sposób bezpieczny i przewidywalny, wymaga solidnych reguł zarządzania. Sukces w nowoczesnym IT polega dziś na stworzeniu takiej architektury reguł, która pozwoli maszynie pracować wydajnie, nie niszcząc przy tym fundamentów stabilności przedsiębiorstwa.

  • Rewolucja w Spotify. Programiści nie napisali linii kodu od grudnia

    Rewolucja w Spotify. Programiści nie napisali linii kodu od grudnia

    Większość branży technologicznej wciąż debatuje nad etyką zastępowania programistów przez sztuczną inteligencję. Tymczasem Spotify po cichu wdraża model, w którym rola inżyniera przesuwa się z pisania kodu na jego nadzorowanie. Podczas ostatniego podsumowania wyników kwartalnych, Gustav Söderström, współzarządzający firmą, ujawnił uderzającą statystykę: od grudnia ubiegłego roku deweloperzy giganta streamingu właściwie przestali pisać tradycyjne linie kodu od zera.

    Sercem tej transformacji jest wewnętrzny system o nazwie Honk. Narzędzie to pozwala inżynierom na zdalną konfigurację i modyfikację aplikacji w czasie rzeczywistym, często za pośrednictwem prostych komend na Slacku. Z perspektywy operacyjnej to przełom – możliwość naprawy krytycznego błędu w wersji na iOS podczas porannego dojazdu do biura drastycznie skraca cykle iteracyjne i obniża koszty przestojów. Dla zarządu Spotify nie jest to jedynie gadżet, ale fundament nowej strategii efektywności, która ma na celu maksymalizację wyników przy jednoczesnej optymalizacji zasobów ludzkich.

    Jednak ambicje Spotify sięgają głębiej niż tylko usprawnienie pracy back-endu. Firma buduje potężne zbiory danych, które mają spersonalizować doświadczenie użytkownika na niespotykaną dotąd skalę. Nowe funkcje, takie jak inteligentne playlisty generowane na podstawie opisowych promptów, to tylko wierzchołek góry lodowej. Celem jest kontekstualizacja: system ma rozumieć, że zapytanie o „muzykę do treningu” powinno przynieść inne rezultaty dla użytkownika w Sztokholmie, a inne dla kogoś w Nowym Jorku, biorąc pod uwagę lokalne trendy i nawyki.

    Mimo tych sukcesów, Spotify stąpa po cienkim lodzie w relacjach z rynkiem kreatywnym. Incydenty z udziałem projektów takich jak The Velvet Sundown – zespołów w pełni wygenerowanych przez AI, które zdobywają masową popularność – budzą niepokój tradycyjnych artystów. Firma próbuje balansować ten konflikt, angażując liderów branży muzycznej w prace nad „odpowiedzialną sztuczną inteligencją”.

  • JetBrains otwiera centrum R&D w Polsce – nowa szansa dla polskich programistów

    JetBrains otwiera centrum R&D w Polsce – nowa szansa dla polskich programistów

    JetBrains – znany twórca narzędzi dla deweloperów, odpowiedzialny m.in. za IntelliJ IDEA i PyCharm – wzmacnia swoją obecność w Europie Środkowej. Firma oficjalnie zapowiedziała utworzenie w Polsce globalnego centrum badawczo-rozwojowego, które ma działać pełną parą do 2027 roku. To ruch, który nie tylko potwierdza rangę polskich inżynierów na światowej mapie IT, ale także wpisuje się w rosnącą rywalizację o specjalistów AI i oprogramowania w regionie.

    Strategia JetBrains zakłada organiczny rozwój — bez zewnętrznego finansowania — i budowanie kultury firmy wokół autonomii zespołów. W Polsce spółka już dziś zatrudnia około 60 osób, a do końca roku planuje dojść do 80. Prawdziwa rekrutacyjna ofensywa ma jednak ruszyć w 2025 r., kiedy liczba pracowników w kraju ma sięgnąć 200. Zatrudnienia będą dotyczyć nie tylko developerów, ale też specjalistów od machine learningu, QA, projektantów oraz ról biznesowo-operacyjnych.

    Nieprzypadkowo właśnie Polska stała się kolejnym przystankiem w globalnej ekspansji JetBrains. Kraj należy do największych hubów technologicznych w Europie – co roku uczelnie techniczne opuszcza ponad 8 tys. absolwentów informatyki, a polscy programiści należą do światowej czołówki w rankingach platform takich jak HackerRank czy TopCoder. Firma od lat współpracuje z uczelniami w Warszawie i Krakowie, teraz jednak deklaruje pogłębienie partnerstw akademickich i udział w kształceniu talentów.

    Polskie centrum ma uczestniczyć w tworzeniu kluczowych produktów JetBrains, w tym rozwiązań AI, które są obecnie najważniejszym polem innowacji firmy. To sygnał, że Polska przestaje być jedynie zapleczem usługowym dla globalnych graczy, a staje się miejscem, gdzie powstają core’owe technologie.

    JetBrains dołącza tym samym do grupy firm technologicznych, które w ostatnich latach ulokowały w Polsce swoje R&D – obok Google, NVIDIA czy Samsung. Ruch ten może zaostrzyć konkurencję o specjalistów, ale jednocześnie podnosi poprzeczkę jakości projektów dostępnych na lokalnym rynku pracy.

    Ponad 15 mln użytkowników na świecie i 88 ze 100 firm z listy Fortune Global korzysta z narzędzi JetBrains. Teraz część tej globalnej infrastruktury innowacji będzie budowana nad Wisłą. Jeśli firma utrzyma tempo rekrutacji i autonomiczny model pracy, polskie centrum może stać się jednym z najciekawszych miejsc dla inżynierów, którzy chcą tworzyć technologie, a nie tylko je wdrażać.

  • AI jako partner, nie rywal. Jak zmieni się praca programisty do 2030 roku?

    AI jako partner, nie rywal. Jak zmieni się praca programisty do 2030 roku?

    Prognoza, według której do 90% kodu w 2030 roku będzie pisane przez sztuczną inteligencję, wywołuje dyskusję na temat przyszłości programistów. Dane rynkowe i opinie ekspertów wskazują jednak nie na zastąpienie, a na ewolucję roli dewelopera w kierunku bardziej strategicznych i kreatywnych zadań.

    Wizja przedstawiona przez GitHub, według której do końca dekady dziewięć na dziesięć linijek kodu może być generowanych przez AI, dla wielu brzmi jak zapowiedź rewolucji na rynku pracy IT. Jednak głębsza analiza i obecne trendy sugerują, że nie chodzi o eliminację stanowisk, lecz o fundamentalną zmianę charakteru pracy programisty.

    Narzędzia takie jak GitHub Copilot już dziś odpowiadają za generowanie blisko połowy kodu swoich użytkowników, co pokazuje, że prognoza na 2030 rok jest raczej ekstrapolacją istniejącego trendu niż odległą fantastyką.

    Kluczowa zmiana polega na przesunięciu środka ciężkości z pisania kodu na jego projektowanie i nadzorowanie. Rola dewelopera ewoluuje od rzemieślnika skupionego na składni konkretnego języka do architekta systemów, który potrafi myśleć koncepcyjnie i orkiestrować pracę agentów AI.

    W tym modelu sztuczna inteligencja staje się potężnym narzędziem, które automatyzuje powtarzalne i standardowe zadania, pozwalając człowiekowi skoncentrować się na rozwiązywaniu złożonych problemów biznesowych i tworzeniu innowacyjnych rozwiązań.

    W nowym paradygmacie na znaczeniu zyskują umiejętności, które dotychczas uznawano za drugorzędne. Krytyczne myślenie, kreatywność w projektowaniu architektur, planowanie iteracyjne, a także zdolność do efektywnej współpracy w zespole stają się kluczowymi kompetencjami.

    Programista przyszłości to osoba, która potrafi zadać AI właściwe pytania, zweryfikować jakość otrzymanego kodu, zintegrować go w ramach większego systemu i przewidzieć długofalowe konsekwencje przyjętych rozwiązań.

    Co ciekawe, ta transformacja może okazać się korzystna dla początkujących programistów. Zamiast spędzać miesiące na nauce podstawowej składni, juniorzy wchodzą na rynek, od razu korzystając z asystentów AI.

    Pozwala im to szybciej zrozumieć architekturę oprogramowania i od samego początku angażować się w bardziej strategiczne aspekty projektów. Krzywa uczenia nie znika, ale zmienia swój kształt – nacisk kładziony jest na myślenie systemowe i współpracę z inteligentnymi narzędziami.

    Podsumowując, choć wizja 90% kodu generowanego przez AI może budzić obawy, nie oznacza ona końca zawodu programisty. Wręcz przeciwnie, zapotrzebowanie na specjalistów IT wciąż rośnie. Zmienia się jednak definicja ich roli.

    Sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzkiej kreatywności i strategicznego myślenia, lecz staje się narzędziem pozwalającym je w pełni wykorzystać, otwierając drzwi do tworzenia bardziej zaawansowanych i innowacyjnych technologii.

  • Rewolucja low-code/no-code. Te branże przejmują inicjatywę

    Rewolucja low-code/no-code. Te branże przejmują inicjatywę

    Low-Code/No-Code (LCNC) z niszowego trendu przekształcił się w siłę napędową transformacji cyfrowej. Prognozy rynkowe są jednoznaczne: globalny rynek platform LCNC, wyceniany na nieco ponad 10 miliardów dolarów w 2019 roku, ma eksplodować do wartości sięgającej nawet 187 miliardów dolarów do roku 2030.

    Ten skok napędzany jest przez rosnące zapotrzebowanie na zwinność biznesową, chroniczny niedobór talentów IT i demokratyzację technologii. Platformy LCNC, wykorzystujące wizualne interfejsy typu „przeciągnij i upuść” oraz gotowe komponenty, pozwalają tworzyć aplikacje nawet o 90% szybciej niż tradycyjnymi metodami.

    Jednak adopcja tej rewolucyjnej technologii nie przebiega równomiernie. Określone sektory, napędzane przez unikalne dla nich presje rynkowe i możliwości optymalizacyjne, wyłaniają się jako wyraźni liderzy. 

    Gwałtowny wzrost popularności LCNC jest odpowiedzią na kilka kluczowych wyzwań współczesnego biznesu. Po pierwsze, imperatyw transformacji cyfrowej zderza się z niedoborem talentów. Zapotrzebowanie na nowe aplikacje rośnie w tempie pięciokrotnie szybszym, niż działy IT są w stanie je dostarczyć, a 82% firm zgłasza trudności w pozyskaniu programistów.

    LCNC staje się kluczowym narzędziem do zmniejszenia obciążenia działów IT i likwidacji rosnących zaległości w projektach.

    Po drugie, następuje demokratyzacja technologii. Platformy LCNC, zwłaszcza te typu no-code, dają narzędzia w ręce nietechnicznych użytkowników biznesowych, przekształcając ich w tzw. „programistów obywatelskich”.

    To zjawisko nabiera masowej skali – Gartner prognozuje, że do 2026 roku aż 80% użytkowników narzędzi LCNC będzie pochodzić spoza formalnych struktur IT. Już teraz blisko 60% wszystkich niestandardowych aplikacji powstaje poza działami IT, co fundamentalnie redefiniuje krajobraz tworzenia oprogramowania.

    Chociaż LCNC znajduje zastosowanie w całej gospodarce, niektóre branże adaptują te rozwiązania szybciej i z większym sukcesem, napędzane specyficznymi potrzebami.

    Sektor finansowy działa pod nieustanną presją skomplikowanych regulacji i dynamicznej konkurencji ze strony zwinnych startupów FinTech.

    Kluczowymi motywatorami do adopcji LCNC są tu zarządzanie ryzykiem, zgodność z przepisami (compliance) oraz radykalne skrócenie czasu wprowadzania nowych produktów na rynek.

    Instytucje finansowe wykorzystują LCNC do błyskawicznego tworzenia i modyfikowania aplikacji wspierających procesy takie jak „Poznaj swojego klienta” (KYC) czy przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML). Budują również zintegrowane systemy do zarządzania cyklem życia klienta, od cyfrowego onboardingu po spersonalizowane portale z nowymi usługami.

    Efekty są wymierne: banki raportują znaczący wzrost zaangażowania po wdrożeniu aplikacji mobilnych zbudowanych w low-code w zaledwie sześć tygodni, a w ubezpieczeniach automatyzacja wyceny polis jest kluczową korzyścią dla 60% użytkowników LCNC.

    W sektorze produkcyjnym celem jest „inteligentna fabryka”. LCNC staje się kluczowym narzędziem do maksymalizacji wydajności operacyjnej, modernizacji starzejących się systemów (legacy systems) i zwiększenia przejrzystości łańcucha dostaw.

    Firmy tworzą aplikacje do monitorowania maszyn w czasie rzeczywistym, co pozwala optymalizować produkcję i szybko reagować na awarie. W jednym z udokumentowanych przypadków wdrożenie takiego systemu zwiększyło wydajność o 20%.

    Zamiast kosztownej wymiany starych systemów MES czy ERP, producenci używają LCNC do budowania nowoczesnych aplikacji, które integrują się z istniejącą infrastrukturą, rozszerzając jej funkcjonalność. 

    Logistyka to branża zdefiniowana przez złożone procesy, gdzie wydajność i dokładność decydują o rentowności. LCNC jest tu wykorzystywane do automatyzacji zadań manualnych, redukcji kosztów operacyjnych i poprawy koordynacji w łańcuchu dostaw.

    Typowe zastosowania obejmują aplikacje do zarządzania zapasami w magazynie, systemy do śledzenia przesyłek w czasie rzeczywistym oraz portale samoobsługowe dla klientów i partnerów. Cyfryzacja dokumentacji, takiej jak listy przewozowe, eliminuje procesy oparte na papierze i redukuje błędy.

    Jedno z przedsiębiorstw logistycznych, które wdrożyło narzędzia LCNC do monitorowania dostaw, odnotowało skrócenie czasu oczekiwania klientów o 30%.

    Działy HR sięgają po LCNC, aby poprawić doświadczenia pracowników (employee experience) i zautomatyzować powtarzalne zadania administracyjne, uwalniając czas na strategiczne zarządzanie talentami.

    Najpopularniejszym zastosowaniem jest automatyzacja procesu onboardingu – od założenia kont w systemach, przez powiadomienie IT, po przydzielanie zadań wdrożeniowych. Inne przykłady to portale samoobsługowe do zarządzania urlopami czy chatboty odpowiadające na najczęstsze pytania pracowników.

    Korzyści są mierzalne: firmy stosujące automatyzację w HR raportują zmniejszenie problemów w procesie onboardingu o 36% oraz wzrost wydajności nowych pracowników o 18%.

    Ewolucja LCNC wkracza w nową fazę, definiowaną przez głęboką integrację ze sztuczną inteligencją (AI). Wiodące platformy wbudowują w swoje środowiska inteligentnych asystentów (tzw. kopilotów), którzy wspierają deweloperów, a generatywna AI pozwala na tworzenie komponentów aplikacji za pomocą poleceń w języku naturalnym.

    Aż 85% przedsiębiorstw twierdzi, że połączenie AI i low-code pozwala im szybciej wprowadzać innowacje.

    Technologia ta staje się również fundamentem dla koncepcji „komponowalnego przedsiębiorstwa” (composable enterprise) – organizacji zbudowanej z wymiennych, modułowych komponentów aplikacyjnych, które można szybko rekonfigurować w odpowiedzi na zmiany rynkowe.

    Rewolucja Low-Code/No-Code nie jest już tylko obietnicą – to rzeczywistość, która zmienia zasady gry w kluczowych sektorach gospodarki.

    Liderami adopcji są branże, które stawiają czoła największym wyzwaniom: finanse poszukujące zwinności w świecie regulacji, produkcja dążąca do maksymalnej wydajności operacyjnej, logistyka walcząca o transparentność oraz działy HR skupione na automatyzacji i doświadczeniach pracowników.

    Wspólnym mianownikiem sukcesu jest traktowanie LCNC nie jako narzędzia, ale jako strategicznej zmiany organizacyjnej. To przejście od scentralizowanego modelu IT do zdecentralizowanej kultury innowacji, w której technologia staje się dostępna dla każdego.

    W połączeniu z rosnącą mocą sztucznej inteligencji, LCNC staje się nie tylko sposobem na szybsze tworzenie aplikacji, ale silnikiem do ciągłego doskonalenia całej organizacji.

  • Największa luka w bezpieczeństwie AI to nie kod. To ludzie

    Największa luka w bezpieczeństwie AI to nie kod. To ludzie

    W 2023 roku w korytarzach technologicznego giganta, firmy Samsung, rozegrał się cichy dramat. Nie był to atak hakerski z zewnątrz, lecz wewnętrzna porażka o ogromnych konsekwencjach.

    Inżynierowie, w pogoni za wydajnością, wkleili fragmenty poufnego kodu źródłowego bezpośrednio do publicznie dostępnego modelu ChatGPT. Nieświadomie przekazali klejnoty koronne firmy zewnętrznemu podmiotowi, tworząc podręcznikowy przykład nowego rodzaju zagrożenia wewnętrznego – nieintencjonalnego, ale równie niszczycielskiego.

    Ten incydent obnaża fundamentalną prawdę ery sztucznej inteligencji.

    Podczas gdy zarządy i działy IT koncentrują się na budowie technologicznych fortec, prawdziwe pole bitwy o bezpieczeństwo AI przeniosło się do wnętrza organizacji.

    Największe ryzyka nie leżą już w wyrafinowanym kodzie, ale w trzech kluczowych interakcjach człowieka z maszyną: w danych, którymi ją karmimy, w sposobie, w jaki jej używamy, i w ślepym zaufaniu, jakim ją obdarzamy.

    Każdy model AI jest lustrzanym odbiciem danych, na których go wytrenowano. Zasada „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” zyskuje w tym kontekście nową, potężną moc. Algorytmy nie są obiektywnymi sędziami; są historykami, którzy bezkrytycznie powielają wzorce z przeszłości.

    Trenowane na danych odzwierciedlających dekady społecznych uprzedzeń, stają się narzędziem ich utrwalania na masową skalę.

    Głośna sprawa Apple Card, badanej w 2019 roku pod kątem dyskryminacji ze względu na płeć przy przyznawaniu limitów kredytowych, doskonale to ilustruje.

    Problem nie leżał w złośliwej intencji programistów, ale w historycznych danych finansowych, które system uznał za obiektywną prawdę, prowadząc do ryzyka prawnego i strat wizerunkowych. Problem danych wejściowych ma jednak również drugie, znacznie mroczniejsze oblicze – celowy sabotaż.

    Poprzez zatruwanie danych (data poisoning) osoba z wewnątrz lub zewnętrzny aktor może dyskretnie wprowadzić do zbioru treningowego zmanipulowane informacje.

    Wyobraźmy sobie system prognozujący popyt w sieci handlowej, którego dane zostały zatrute przez konkurenta. Model, uszkodzony od środka, zaczyna systematycznie zamawiać zły towar do złych lokalizacji, paraliżując logistykę firmy na całe miesiące.

    Nawet jeśli dane wejściowe są czyste, firmy stają przed kolejnym wyzwaniem: pracownikiem jako nieświadomym sabotażystą. Organizacje wdrażają potężne narzędzia AI, często nie dostarczając pracownikom klarownej „instrukcji obsługi” w zakresie bezpieczeństwa.

    Przyzwyczajeni do wygody wyszukiwarek, pracownicy traktują publiczne modele językowe jak wszechwiedzących, dyskretnych asystentów. Syndrom „po prostu zapytam AI” prowadzi do wklejania do nich fragmentów kodu, strategii marketingowych, analiz finansowych czy danych klientów, by poprawić, streścić lub przeanalizować tekst.

    Pogoń za produktywnością bez zrozumienia technologii prowadzi do natychmiastowej i nieodwracalnej utraty własności intelektualnej.

    Co więcej, nawet wewnętrzne, rzekomo bezpieczne modele, mogą zostać oszukane. Techniki takie jak prompt injection, będące formą socjotechniki nowej generacji, pozwalają za pomocą sprytnie sformułowanych poleceń zmusić model do zignorowania jego instrukcji bezpieczeństwa i ujawnienia wrażliwych informacji, które „zapamiętał” z innych rozmów.

    Najbardziej podstępne ryzyko pojawia się jednak na końcu tego łańcucha – na wyjściu. Polega ono na abdykacji człowieka z krytycznego myślenia i traktowaniu wyników AI jako nieomylnej wyroczni.

    Modele potrafią generować całkowicie fałszywe informacje, znane jako „halucynacje”, z niezwykłą pewnością siebie i w bardzo przekonującym stylu.

    Człowiek ma naturalną skłonność do ufania wynikom prezentowanym w sposób autorytatywny, zwłaszcza jeśli pochodzą z systemu postrzeganego jako „inteligentny”. Słynna porażka systemu IBM Watson for Oncology jest tego tragicznym przykładem.

    System, który miał rewolucjonizować leczenie raka, rekomendował niebezpieczne terapie, ponieważ był trenowany na ograniczonych, hipotetycznych danych.

    W zautomatyzowanych systemach, na przykład zarządzających łańcuchem dostaw, ta dynamika prowadzi do kaskady błędów. Jeden błędny sygnał wyjściowy z modelu może wywołać efekt domina, prowadząc do serii katastrofalnych decyzji, zanim człowiek zdąży interweniować, co pokazała strata 500 milionów dolarów poniesiona przez firmę Zillow, której algorytm wpadł w pętlę błędnego przeszacowywania wartości nieruchomości.

    Bezpieczeństwo sztucznej inteligencji nie jest więc wyłącznie problemem technicznym do rozwiązania przez inżynierów. To fundamentalne wyzwanie organizacyjne i kulturowe.

    Skuteczna obrona wymaga strategii, która stawia człowieka w centrum. Niezbędne jest wdrożenie obowiązkowych, cyklicznych szkoleń, które budują kulturę „zdrowego sceptycyzmu” wobec AI.

    Konieczne jest stworzenie żelaznych zasad dotyczących tego, jakie informacje mogą być wprowadzane do zewnętrznych modeli – domyślną regułą powinno być: „jeśli nie możesz tego opublikować na stronie głównej firmy, nie możesz tego wkleić do AI”.

    Przede wszystkim jednak, w krytycznych procesach biznesowych, systemy muszą być projektowane tak, aby ostateczna decyzja zawsze należała do człowieka, a interfejs jasno komunikował poziom niepewności modelu.

    W nadchodzącej dekadzie liderami rynku zostaną nie te firmy, które najszybciej wdrożą AI, ale te, które najmądrzej zintegrują ją ze swoim najważniejszym zasobem: krytycznie myślącymi ludźmi. Ostatecznym firewallem musi stać się świadomy pracownik.

  • Ransomware z drugiej ręki. Jak kopiowanie kodu obniża barierę wejścia do cyberprzestępczości

    Ransomware z drugiej ręki. Jak kopiowanie kodu obniża barierę wejścia do cyberprzestępczości

    Gdyby cyberprzestępczość miała swój GitHub, ransomware Nitrogen i LukaLocker byłyby jej popularnymi forkami. W coraz większej liczbie ataków nie chodzi już o zaawansowane techniki, lecz o skuteczne wykorzystanie dostępnych komponentów. Recykling złośliwego kodu stał się praktyką powszechną i niepokojąco efektywną. W rezultacie organizacje IT stają dziś przed wyzwaniem, które nie wynika z pojawiania się nowych zagrożeń, ale z odświeżonych wersji dobrze znanych szkodników.

    Stary kod, nowe opakowanie

    W 2022 roku kod źródłowy niegdyś wpływowego ransomware CONTI trafił do sieci po wewnętrznym rozłamie grupy, której część członków sprzeciwiła się poparciu dla rosyjskiej inwazji na Ukrainę. W efekcie światło dzienne ujrzał pełen zestaw narzędzi przestępczych, zawierający m.in. logikę szyfrowania plików, omijania zabezpieczeń i komunikacji z ofiarą.

    Dwa lata później analitycy z niemieckiej firmy SECUINFRA wykryli nowe warianty ransomware – LukaLocker i Nitrogen – które wykorzystywały ten sam kod. Choć ich nazwy, taktyki i detale techniczne nieco się różniły, analiza wykazała wyraźne podobieństwa: identyczne schematy szyfrowania, struktura kodu, mechanizmy komunikacji z ofiarą oraz sposób zaciemniania funkcji.

    To pokazuje, jak łatwo jest dziś zbudować nowe zagrożenie przy minimalnym nakładzie pracy. Wystarczy gotowy kod, kilka kosmetycznych zmian i kanał dystrybucji. Taka „inżynieria niskiego wysiłku” znacząco obniża barierę wejścia do świata przestępczego.

    Cyberprzestępczość jako inżynieria modułowa

    W świecie IT mówimy dziś o komponentyzacji, mikroserwisach i ponownym wykorzystaniu kodu. W świecie cyberprzestępczości dzieje się dokładnie to samo – z tą różnicą, że celem nie jest innowacja, lecz efektywność ataku.

    LukaLocker i Nitrogen są niemal książkowym przykładem. W obu przypadkach rdzeń kodu opiera się na tym samym silniku ransomware. Zmieniono detale: nazwę, niektóre funkcje, sposób komunikacji z ofiarą. Ale kluczowe elementy – szyfrowanie RSA lub ECC, mutexy zapobiegające podwójnemu szyfrowaniu, ukrywanie importów za pomocą kodowania Base64 – pozostały bez zmian.

    To nie przypadek. Recykling kodu pozwala skrócić czas potrzebny na przygotowanie złośliwego oprogramowania, zredukować ryzyko błędów i błyskawicznie wprowadzić „produkt” na rynek przestępczy. Można go łatwo dostosować do potrzeb konkretnej kampanii – zmieniając kanały komunikacji (np. z Tox na Telegram), techniki wyłudzania okupu (np. telefoniczne groźby) czy sposoby publikacji danych (np. dark webowe blogi).

    Reaktywność to za mało

    Dla zespołów bezpieczeństwa i CISO oznacza to zmianę reguł gry. Tradycyjne podejście, oparte na wykrywaniu nowych sygnatur, staje się coraz mniej skuteczne. Skoro nowe warianty opierają się na dobrze znanych mechanizmach, trudno zaklasyfikować je jako „nowe zagrożenie” w klasycznych systemach detekcji.

    To wyzwanie wymaga przejścia od reaktywnego do proaktywnego modelu obrony. Zamiast polegać na wykrywaniu nazw malware czy ich hashy, organizacje powinny skupić się na analizie zachowań – np. nietypowych operacjach na plikach, uruchamianiu narzędzi typu `bcdedit.exe`, tworzeniu mutexów czy wzorcach szyfrowania.

    Ważną rolę odgrywa również threat intelligence – nie tylko w czasie rzeczywistym, ale także w kontekście analizy kodu i mapowania podobieństw między kolejnymi wariantami zagrożeń. Dzięki temu możliwe jest rozpoznanie znanych wzorców w nieznanych formach.

    Crime-as-a-Service: szybka ścieżka do przestępstwa

    Zjawisko recyklingu kodu nie istnieje w próżni. Jest częścią szerszego trendu, który przypomina modele znane z rynku SaaS. Crime-as-a-Service (CaaS) i Ransomware-as-a-Service (RaaS) demokratyzują dostęp do zaawansowanych narzędzi cyberprzestępczych. Twórcy kodu udostępniają go odpłatnie lub bezpłatnie, a inni przestępcy – często bez głębokich kompetencji technicznych – adaptują go do własnych celów.

    W przypadku LukaLockera pojawiły się nawet elementy „obsługi klienta” – zespół call center kontaktujący się z ofiarami, aby wzmocnić presję na zapłatę okupu. To pokazuje, że granica między cyberatakiem a zorganizowaną operacją biznesową zaciera się coraz bardziej.

    Jak się bronić przed „starym” zagrożeniem?

    Choć LukaLocker i Nitrogen nie wprowadzają rewolucji technicznej, są równie niebezpieczne jak ich pierwowzór. To właśnie ich „przeciętność” czyni je trudniejszymi do wykrycia. W odpowiedzi na tę nową falę zagrożeń, eksperci ds. bezpieczeństwa wskazują na kilka kluczowych działań:

    • Wdrożenie usług MDR (Managed Detection & Response): Stały monitoring i aktywne reagowanie pozwalają wyprzedzać ataki opierające się na dobrze znanych wzorcach.
    • Monitorowanie dark webu: Analiza wycieków danych uwierzytelniających i aktywności grup przestępczych może ostrzec przed potencjalnym celem ataku
    • Ocena zagrożeń i testy IR: Regularna analiza środowiska IT pod kątem śladów znanych technik (np. z CONTI) oraz testowanie planów reagowania na incydenty.
    • Szkolenia i kultura bezpieczeństwa: Uświadomienie pracownikom, że zagrożenia mogą wyglądać znajomo, ale mieć nowe konsekwencje.

    Kopiowanie kodu stało się naturalną częścią rozwoju oprogramowania. Niestety, ten sam mechanizm działa w cyberprzestępczości. LukaLocker i Nitrogen pokazują, że nawet nieoryginalny kod może być śmiertelnie skuteczny, jeśli zostanie odpowiednio wykorzystany. Dla firm oznacza to konieczność porzucenia iluzji, że jedynie „nowe” zagrożenia są warte uwagi. Przestępcy już dawno zrozumieli, że nie trzeba być innowacyjnym, by być skutecznym. Teraz kolej na organizacje, by przestawiły swój model bezpieczeństwa na śledzenie i neutralizowanie dobrze znanych, ale wciąż groźnych mechanizmów działania – zanim zostaną wykorzystane ponownie.

  • AI w kodzie – koniec miesiąca miodowego i pragmatyczna rzeczywistość

    AI w kodzie – koniec miesiąca miodowego i pragmatyczna rzeczywistość

    Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w warsztat pracy programistów, ale początkowy entuzjazm ustępuje miejsca rosnącemu sceptycyzmowi. Najnowsze badanie Stack Overflow pokazuje, że choć użycie narzędzi AI w kodzie rośnie, zaufanie do nich spada, a doświadczeni deweloperzy stają się największymi krytykami. To sygnał, że branża IT wchodzi w nową, bardziej dojrzałą fazę relacji z technologią, w której hype ustępuje miejsca twardym realiom produktywności.

    Zgodnie z raportem Stack Overflow, w którym wzięło udział ponad 49 000 programistów, następuje wyraźne ochłodzenie nastrojów wokół generatywnej sztucznej inteligencji. Pozytywne postrzeganie narzędzi AI w tworzeniu oprogramowania spadło w ciągu ostatniego roku o 10 punktów procentowych. Co więcej, po raz pierwszy odnotowano, że grupa deweloperów aktywnie nieufających tej technologii jest liczniejsza od jej zwolenników.

    Ta zmiana nie wynika z ignorancji. Wręcz przeciwnie, im więcej programiści pracują z AI, tym bardziej świadomi stają się jej ograniczeń. Największym źródłem frustracji, wskazywanym przez respondentów, jest natura generowanego kodu, który często jest „prawie poprawny, ale nie do końca”. Ten pozornie niewielki mankament generuje ukryte koszty. Czas, który miał być zaoszczędzony na pisaniu kodu, jest przeznaczany na jego żmudne debugowanie i weryfikację. Dla doświadczonych inżynierów, których sceptycyzm jest największy, kod, który wygląda poprawnie, ale zawiera subtelne błędy logiczne, jest bardziej niebezpieczny niż kod jawnie wadliwy.

    Gdzie leży granica zaufania?

    Analiza badania pokazuje wyraźny podział w zastosowaniach AI, który odzwierciedla poziom ryzyka. Deweloperzy są najbardziej oporni na wdrażanie sztucznej inteligencji w krytycznych obszarach cyklu życia oprogramowania. Zadania takie jak finalne wdrożenie (deployment), monitorowanie systemów produkcyjnych czy strategiczne planowanie projektów to domeny, w których błąd może prowadzić do kaskadowych awarii i realnych strat finansowych. W tych przypadkach ludzki nadzór i doświadczenie wciąż pozostają niezastąpione.

    Z drugiej strony, sztuczna inteligencja zyskuje na popularności jako narzędzie wspomagające, a nie zastępujące. Programiści chętnie sięgają po nią w zadaniach o niższym ryzyku, które przyspieszają pracę, ale nie przenoszą na AI pełnej odpowiedzialności. Do najczęstszych zastosowań należą:

    • Research i nauka: AI sprawdza się jako interaktywna encyklopedia, pomagając szybko zrozumieć nowe koncepcje, biblioteki czy frameworki.
    • Generowanie danych syntetycznych: Tworzenie realistycznych, ale anonimowych danych do testów jest czasochłonne. AI potrafi zautomatyzować ten proces.
    • Ukierunkowane wsparcie w kodowaniu: Narzędzia takie jak GitHub Copilot są cenione za autouzupełnianie, generowanie fragmentów standardowego kodu (boilerplate) czy pisanie testów jednostkowych.

    Jak wskazują analitycy Stack Overflow, kluczem do pozytywnego odbioru jest precyzyjne ukierunkowanie narzędzia. Kiedy AI usprawnia konkretny, dobrze zdefiniowany fragment pracy – na przykład wspierając proces przeglądu kodu (code review) czy automatyzując powtarzalne skrypty – sentyment użytkowników rośnie.

    Perspektywa biznesu: Inwestycja w przyszłość

    Podczas gdy deweloperzy w okopach kodowania studzą swój zapał, perspektywa biznesowa pozostaje niezmiennie optymistyczna. Korporacje postrzegają AI nie jako zagrożenie, ale jako strategiczną inwestycję w wydajność i innowacyjność. Celem nie jest zastąpienie programistów, ale zwielokrotnienie ich możliwości.

    Rozdźwięk między ostrożnością programistów a optymizmem firm jest naturalnym etapem każdej rewolucji technologicznej. Integracja AI z głęboko zakorzenionymi przepływami pracy to wyzwanie. Deweloperzy przez lata budowali swoje środowiska, opanowując narzędzia do perfekcji. Każda nowość, która wymaga zmiany nawyków i nauki „od zera”, rodzi naturalny opór, zwłaszcza jeśli jej wartość nie jest od razu oczywista.

    Aby narzędzia AI zostały w pełni zaakceptowane, muszą bezsprzecznie udowodnić swoją wartość i zdobyć zaufanie użytkowników. Muszą stać się niezawodnym asystentem, który realnie odciąża, a nie dokłada pracy.

    Obecny stan rzeczy to cenna lekcja dla całej branży. Miesiąc miodowy z generatywną AI w programowaniu dobiegł końca. Rozpoczyna się okres pragmatyzmu, w którym liczyć się będzie nie magia technologii, ale jej rzeczywisty, mierzalny wpływ na produktywność i jakość kodu. Przyszłość nie polega na tym, czy deweloperzy będą używać AI, ale na tym, jak nauczą się to robić mądrze, odróżniając realne wsparcie od kosztownej iluzji.

  • Miało być pięknie, a wyszło jak zwykle. Kod jednak nie pisze się sam, czyli AI w programowaniu

    Miało być pięknie, a wyszło jak zwykle. Kod jednak nie pisze się sam, czyli AI w programowaniu

    Wzrost wykorzystania generatywnej AI w programowaniu nastąpił szybciej, niż wielu menedżerów IT się spodziewało. W zaledwie kilkanaście miesięcy narzędzia takie jak GitHub Copilot czy CodeWhisperer zyskały realne miejsce w codziennym warsztacie programisty, a według najnowszego raportu HackerRank, sztuczna inteligencja generuje już blisko jedną trzecią kodu tworzonego w firmach na całym świecie.

    Równolegle rosną jednak oczekiwania. Deweloperzy przyznają, że AI nie tyle odciążyła ich z pracy, co przesunęła punkt ciężkości – zwiększając presję na tempo dostarczania projektów. Automatyzacja stała się pretekstem do podnoszenia targetów, często bez adekwatnych zmian w strukturze czy procesach.

    Na poziomie zarządczym entuzjazm dla AI ustępuje miejsca bardziej trzeźwej analizie. Choć pilotaże narzędzi AI odbyły się w wielu organizacjach, efekty są zróżnicowane. Tam, gdzie nie zadbano o modernizację IT, jakość danych czy kompetencje zespołów, sztuczna inteligencja pozostaje obietnicą – a nie przewagą.

    Wbrew wczesnym narracjom, AI w programowaniu nie jest magicznym skrótem do produktywności. To narzędzie, którego skuteczność zależy nie od technologii, lecz od dojrzałości organizacyjnej i umiejętności strategicznego wdrożenia.

    Rachunek zysków i strat: co działa, co nie?

    Dla doświadczonych programistów narzędzia AI szybko stały się realnym wsparciem. Pomagają eliminować żmudne, powtarzalne zadania — od generowania boilerplate’u, przez uzupełnianie testów jednostkowych, po podpowiedzi składniowe w mniej znanych bibliotekach. W środowiskach, gdzie zespoły mają dobrze ułożony pipeline CI/CD i przemyślane repozytoria kodu, AI przyspiesza iteracje i skraca czas od koncepcji do MVP.

    Jednak tam, gdzie fundamenty nie są gotowe, AI jedynie uwypukla problemy. Zespoły zgłaszają, że wygenerowany kod często wymaga poprawek lub weryfikacji, co przesuwa ciężar pracy z pisania na kontrolę jakości. Bez odpowiedniego modelu walidacji i przeglądów kodu, automatyzacja generuje więcej długu technicznego niż oszczędności.

    Trudności pojawiają się też na poziomie integracji. AI działa efektywnie w izolowanych przypadkach, ale w bardziej złożonych systemach, gdzie każdy fragment kodu wpływa na całą architekturę, ryzyko regresji lub konfliktów rośnie.

    W rezultacie, realny bilans wdrożenia zależy od kontekstu. Tam, gdzie AI została osadzona w dojrzałym procesie technologicznym, przynosi mierzalne korzyści. W innych przypadkach staje się kolejną warstwą złożoności, wymagającą kompetencji, których firmom wciąż brakuje.

    Dlaczego AI w programowaniu nie jest jeszcze rewolucją?

    Choć AI generuje kod szybciej niż człowiek, nie rozwiązuje kluczowych problemów, z którymi mierzą się zespoły IT: przestarzałych systemów, fragmentarycznej dokumentacji i rozproszonych procesów wytwarzania oprogramowania. W praktyce większość organizacji wdraża narzędzia AI na infrastrukturze, która nie była projektowana z myślą o automatyzacji, co ogranicza ich efektywność.

    Transformacja nie zachodzi tylko w edytorze kodu. AI w programowaniu wymaga spójnych repozytoriów, uporządkowanych zależności, stabilnego CI/CD i kultury technicznej, w której weryfikacja kodu jest szybka i zautomatyzowana. Bez tego zysk z przyspieszonego pisania kodu traci na znaczeniu – bo i tak zostaje on „uwięziony” w kolejce do testów, code review lub integracji.

    Kolejnym ograniczeniem jest koszt nadzoru. Zautomatyzowane fragmenty kodu muszą być sprawdzone przez doświadczonych inżynierów, co nierzadko przesuwa zasoby z rozwoju nowych funkcji na kontrolę jakości. W efekcie AI w programowaniu nie tyle skraca cykl developmentu, co przesuwa jego ciężar na późniejsze etapy.

    To wszystko sprawia, że AI – mimo obietnic – nie stała się jeszcze rewolucją. Dopóki nie zostanie osadzona w szerszym procesie transformacji technologicznej, pozostanie narzędziem punktowym.

    Presja zamiast produktywności: paradoks AI

    Zamiast odciążać zespoły developerskie, narzędzia AI coraz częściej stają się źródłem nowej presji. Jak wynika z danych HackerRank, ponad dwie trzecie programistów odczuwa wzrost oczekiwań dotyczących tempa realizacji zadań po wdrożeniu asystentów AI. Dla menedżerów technicznych sam fakt, że „kod powstaje szybciej”, stał się pretekstem do skracania harmonogramów – często bez analizy wpływu na jakość czy ryzyko integracyjne.

    To zmienia dynamikę pracy zespołów. Młodsi programiści, którzy wcześniej uczyli się przez praktykę, dziś częściej weryfikują kod wygenerowany przez AI, niż piszą go od zera. Seniorzy zamiast projektować architekturę, spędzają więcej czasu na przeglądach kodu i debugowaniu wyników automatyzacji. Zamiast odblokowywać czas na twórcze zadania, AI może więc przenosić nacisk na działania korygujące.

    Problem pogłębia kultura „ship fast”, która nie została dostosowana do realiów pracy z AI. Bez redefinicji metryk sukcesu — poza liczbą linii kodu czy czasem dostawy — firmy ryzykują, że automatyzacja nie tylko nie zwiększy produktywności, ale wręcz ją zafałszuje.

    Paradoks AI polega dziś na tym, że technologia mająca przyspieszać rozwój, często wymusza jeszcze szybsze tempo – bez zwiększenia zdolności organizacji do jego utrzymania.

    Co dalej? Od AI jako narzędzia – do AI jako komponentu strategii IT

    Firmy, które traktują narzędzia AI jedynie jako lokalną optymalizację w środowisku developerskim, szybko napotykają barierę skali. Żeby AI faktycznie zwiększała produktywność, musi być częścią spójnej strategii technologicznej — uwzględniającej modernizację infrastruktury, rozwój kompetencji i przeprojektowanie procesów.

    Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie, gdzie AI wnosi realną wartość: w automatyzacji dokumentacji, refaktoryzacji, generowaniu testów czy analizie legacy code. Równolegle, konieczne jest budowanie modeli walidacji i odpowiedzialności — kto i jak odpowiada za kod wygenerowany przez model językowy?

    Drugim elementem jest kompetencja. Firmy potrzebują nie tylko programistów „z Copilotem”, ale inżynierów rozumiejących działanie modeli, ich ograniczenia i potencjalne ryzyka. Tylko wtedy AI może być wykorzystana świadomie, a nie reaktywnie.

    Wreszcie — architektura. Organizacje, które chcą skalować AI w całym cyklu wytwarzania oprogramowania, muszą zadbać o zgodność z praktykami DevSecOps, spójność środowisk i automatyzację testów. Bez tego każda oszczędność czasu na poziomie edytora zostanie zniwelowana przez wąskie gardła gdzie indziej.

    AI nie jest dziś przewagą konkurencyjną samą w sobie — ale może się nią stać dla tych, którzy potrafią ją osadzić w szerszym kontekście technologicznym. Kluczowe pytanie nie brzmi już „czy wdrożyć AI”, tylko „jak uczynić ją trwałym elementem strategii IT”.

  • Team building w zespole programistów: jak zwiększyć efektywność pracy?

    Team building w zespole programistów: jak zwiększyć efektywność pracy?

    Branża IT zarówno w Polsce, jak i na całym świecie, intensywnie rośnie. Na rynku brakuje rąk do pracy, a firmy prześcigają się w pomysłach, jak zachęcić specjalistów do zasilenia ich zespołów. Tylko w ubiegłym roku liczba ogłoszeń o pracę w branży IT wzrosła o 8 proc. Oferowanie dobrej pensji to za mało. Jakie są oczekiwania współczesnych programistów? Jak stworzyć zgrany zespół, który pozostanie na dłużej w firmie? 

    Programiści w Polsce mogą liczyć na godziwe wynagrodzenie. Jak wynika z raportów dotyczących zarobków, pensja seniora oscyluje w przedziale od 18 do 25 tysięcy złotych netto, co oznacza wzrost o prawie 20 proc. rok do roku. Pracownicy na poziomie mid zarabiają od 14 do 20,2 tysiąca złotych netto, zaś juniorzy, którzy dopiero rozpoczynają przygodę z branżą IT, mogą liczyć na pensję rzędu od 6 do 9,5 tysiąca złotych na rękę. Dane wyraźnie wskazują na tendencję wzrostową. 

    Dużo ofert, wielki wybór

    Rolą pracodawcy jest utrzymanie wysokiego poziomu zadowolenia pracownika, wynikającego z zatrudnienia u niego. Na rynku jest wiele ofert pracy, zatem znalezienie alternatywnych możliwości nie stanowi dla specjalistów IT problemu. Połowę wszystkich ogłoszeń o pracę na rynku IT stanowią te związane z programowaniem. Największe wzrosty w liczbie ogłoszeń notuje się w Supporcie (58%), Big Data (39%) i Business Analysis (17%) – oznacza to, że w tych dziedzinach pracodawcy szczególnie dynamicznie poszukują pracowników. 

    A dlaczego pracownicy IT decydują się na zmianę pracy? Aż 78 proc. robi to z powodu niesatysfakcjonujących zarobków, co drugi szuka pracy, ponieważ w obecnej nie czuje się stabilnie i bezpiecznie. Z kolei 48 proc. nie podoba się zarządzanie przedsiębiorstwem, a winą za taki stan rzeczy obarczają kadrę zarządzającą. Dane wyraźnie wskazują, że kluczową rolę w budowaniu zgranego zespołu odgrywa sposób prowadzenia firmy. 

    Team building w zespole programistów

    Jak zbudować trwały zespół, który pozostanie z nami na dłużej? Kluczem są nie tylko dobre zarobki, ale także zagwarantowanie odpowiednich benefitów pozapłacowych. Do najpopularniejszych należą: ubezpieczenie medyczne, karta sportowa, szkolenia językowe, a także wyjazdy integracyjne i imprezy teamowe. 

     – Wyjazdy integracyjne to doskonała okazja do tego, aby poznać współpracowników z innej strony. Zobaczyć, czym się interesują, jakimi są osobami i co lubią robić w czasie wolnym. Programiści bardzo często pracują zdalnie. Utrzymanie zespołu, który na co dzień nie przebywa ze sobą w biurze to ogromne wyzwanie dla pracodawcy. Wyjazdy integracyjne to doskonała okazja do budowania zgranego teamu, który będzie efektywniej pracował – wyjaśnia Joanna Hoc-Kopiej, Dwór Korona Karkonoszy. 

    Ekspertka dodaje, że warto zadbać o ciekawy program wyjazdu i o odpowiednie atrakcje. Jedną z nich może być maszyna Goldberga. 

     – Programiści to zwykle „ścisłe umysły”, osoby, które lubią tworzyć. Zabawa w budowanie maszyny Goldberga to rodzaj gry teambuildingowej. Uczestnicy uczą się współpracy i skutecznej komunikacji. Ich zadaniem jest zbudowanie konkretnej konstrukcji z różnych elementów, które są przypadkowo dobrane. Nie ma określonych zasad czy mechanizmów działania maszyny ani instrukcji obsługi. Liczy się pomysłowość w osiągnięciu celu. – dodaje ekspertka. 

    Dlaczego warto organizować wyjazdy integracyjne? Aż 50 proc. specjalistów IT zmienia pracę raz na dwa lata, zaś 30 proc. znajduje nową posadę już po miesiącu. To dane, które nie napawają pracodawców optymizmem. Istotne jest budowanie więzi między pracownikami i oferowanie im ciekawych benefitów pozapłacowych, by ci chcieli pozostać w firmie na dłużej. 

  • Zwolnienia w polskiej branży IT- czy jest się czego obawiać?

    Zwolnienia w polskiej branży IT- czy jest się czego obawiać?

    Branża IT jest rajem? Wysokiej klasy specjaliści na pewno nie mają powodów do obaw. Jednak masowe zwolnienia w USA czy Wielkiej Brytanii sprawiają, że i w polskich biurach pojawia się niepokojący szmer. Pierwsze dane wskazują na to, że ogromnej redukcji zatrudnienia nie będzie, ale rekrutacje nieco wyhamowały. Co ważne, firmy IT szukają wśród kandydatów czegoś więcej niż tylko umiejętności kodowania. Programista „na trudne czasy” powinien bowiem charakteryzować się również kompetencjami „miękkimi”.

    Część pracowników z polskiej branży IT wchodzi w nowy rok z uśmiechem na ustach. Dostanie podwyżkę. Kolejną. Pozycja najwyższej klasy specjalistów IT jest niezagrożona. Co do zasady prowadzone przez nich zespoły również nie muszą się obawiać zawirowań finansowych i zwolnień. Jednak na wielu światowych rynkach sytuacja jest dużo gorsza. Szczególnie w krajach takich jak USA, Wielka Brytania czy Kanada w ostatnich miesiącach dochodziło do masowych zwolnień, które ogłaszali przede wszystkim giganci technologiczni jak Twitter, Meta, Salesforce, Snap, Lyft, Strpe. Powstała nawet oddolna inicjatywa w postaci portalu Layoffs.fyi, który zlicza osoby, które pozostały bez pracy w sektorze IT. Co z niego wiemy? Ponad tysiąc firm zwolniło w 2022 roku ok. 150 tys. osób na całym świecie. Mimo że nowy rok dopiero się zaczął, pracę straciło już ponad 150 tys. osób, a są to dane od zaledwie 150 pracodawców. Choćby Amazon ogłosił zwolnienia, które obejmą ok. 18 tys. pracowników.

    Pracownicy gigantów płacą za czas koniunktury

    „Big techy rzeczywiście w ostatnich miesiącach zwalniały na masową skalę. Spowolnienie gospodarcze, które obserwujemy, to jednak tylko część wytłumaczenia. Przyczyn należy szukać znacznie głębiej i wrócić nawet do 2020 r. i wybuchu pandemii COVID-19. To wtedy firmy technologiczne zaczęły… zatrudniać na potęgę, bo zapotrzebowanie na cyfrowe produkty wystrzeliło. Dziś zapotrzebowanie jest znacznie mniejsze. Warto jednak pamiętać, że giganci technologiczni to tylko wierzchołek sektora IT. Inne firmy może prowadzą mniej projektów, ale mogą być one równie ciekawe i dobrze płatne. One nadal potrzebują specjalistów wysokiej klasy. Warto też zaznaczyć, że choć polski rynek IT jest zależny od koniunktury zagranicznej, to jednak silna konkurencja w postaci międzynarodowych korporacji drenowały nasz rynek pracowniczy z talentów.”

    Szeran Millo, prezes zarządu Symetrii

    Na problem masowych zwolnień warto też popatrzeć z innej perspektywy. Ukazują ją choćby dane Mety, bo po ostatnich redukcjach, liczba osób pracujących będzie tam nadal prawie o dwie trzecie wyższa niż w momencie wybuchu pandemii. Dodatkowo firmy technologiczne rozstają się też z pracownikami innych działów jak np. Amazon, który nie przedłużył umów magazynierom po szczycie sezonu świątecznego.

    Co więcej, według jesiennego raportu Polskiego Instytutu Ekonomicznego co piąta polska firma z sektora IT musiała odmówić realizacji projektu ze względu na małe zatrudnienie. Aż 60 proc. przekracza terminy, a w połowie z nich pracownicy muszą pracować po godzinach. Co najważniejsze, w Polsce występuje też luka jakościowa, którą zbadano na podstawie ankiet przeprowadzanych w 100 polskich firmach IT. Wniosek? Ok. 42 proc. wakatów bierze się z niewystarczających kompetencji kandydatów, a aż 85 proc. pracodawców zgłasza braki kadrowe.

    „Jednak zależność naszego rynku IT od sytuacji gospodarczej jest widoczna, bo kontrahenci szukają oszczędności również przy projektach cyfryzacyjnych. W Polsce na pewno możemy mówić o tym, że firmy IT spowalniają przyjmowanie nowych pracowników. Gdzieniegdzie słychać już pierwsze głosy o zwolnieniach, ale trzeba podchodzić do tego spokojnie, bo nie ma mowy o systemowych i masowych redukcjach jak poza naszymi granicami. Największe firmy działające w Polsce nadal. Jeśli tylko usłyszą, że na rynku pojawia się wysokiej klasy specjalista, to zrobią wiele, żeby przejąć jego pensję, nierzadko jednocześnie ją podwyższając. O nich nadal trwa bój. Jednak specjaliści IT muszą też zacząć się zastanawiać jakich rzeczywiście kompetencji poszukują pracodawcy i o kogo są w stanie zawalczyć mimo panującego kryzysu. Jedno jest pewne. Nie są to tylko twarde umiejętności technologiczne, ale też umiejętności miękkie, które pozwolą wsłuchać się w głos klienta, często pomijanego na etapie realizacji projektu. Istotne są również choćby podstawowe kompetencje w zakresie rozumienia biznesu.”

    Szeran Millo, Symetria

    W Polsce nerwowa stabilizacja

    Według styczniowego Barometru Zawodów, czyli prognozie zapotrzebowania na pracowników tworzonej przez Urzędy Pracy na bazie modelu skandynawskiego, problem bezrobocia w sektorze IT niemal nie występuje. W grupie administratorów baz danych i programistów oficjalnie zarejestrowanych w Urzędzie Pracy jest ok. 600 osób. Analitycy i testerzy to grupa obejmująca ok. 1800 osób bez pracy. Natomiast zatrudnienia nie ma zaledwie ok. 100 administratorów stron internetowych.

    „Te liczby sugerują, że w dużej mierze mówimy o osobach bezpośrednio po kursach szkoleniowych i dopiero wchodzących na rynek pracy. Warto bowiem pamiętać o specyfice zatrudnienia w sektorze IT i sposobie rekrutacji, który bardzo rzadko opiera się o oficjalne państwowe kanały.  Natomiast wielu specjalistów prowadzi własne mikrofirmy i strata przez nich pracy bardziej zauważalna może być wtedy, gdy analizujemy wyniki zawieszenia działalności gospodarczych. Dodatkowo, nawet jeśli tracą główne zatrudnienie, to dość szybko są w stanie dorywczo zgarnąć mniejszy projekt, który pozwoli utrzymać się przez miesiąc czy dwa.”

    Szeran Millo, Symetria

    Uspokajać może też wspomniany już raport Polskiego Instytutu Ekonomicznego. Według niego Polska nadal boryka się z deficytem pracowników w sektorze IT. Braki są spore i sięgają nawet 150 tys. specjalistów. Tylu zdaniem analityków brakuje w Polsce programistów, ale też innych ekspertów z branży IT, aby udział wszystkich pracowników w Polsce był taki sam jaki jest udział specjalistów IT w liczbie pracujących w tym sektorze w całej Unii Europejskiej. Jak podkreślają autorzy badania, jest to tzw. luka aspiracyjna.

    PIE rozpatrzył ten problem jeszcze z innej perspektywy – potencjału polskiej gospodarki. Wzięto pod uwagę m.in. wartość PKB, wielkość i potencjał eksportu usług IT oraz cyfryzację polskich przedsiębiorstw. Według tych czynników w Polsce brakuje ok. 25 tys. pracowników. 

    „Reasumując, wiele wskazuje na to, że polska „Dolina Krzemowa” będzie rozwijać się i nadal będziemy mogli mówić o rynku pracownika. To specjalista wysokiej klasy będzie dyktował warunki. Jednak inni kandydaci, którzy postawią tylko na wąskie specjalizacje, będą musieli znacznie bardziej przyjrzeć się temu, czego wymagają firmy. Trend jest aż nadto wyraźny. Nie wystarczy kodować, trzeba mieć również szeroko rozwinięte umiejętności interpersonalne czy też znać potrzeby rynku i komunikować się w specyficznym języku biznesu. Specjalista IT nie może funkcjonować tylko jako wykonawca, a powinien wsłuchać się w głos użytkownika, biznesu i rynku. Nowe kompetencje ułatwią budowę długofalowej relacji z klientami na zasadzie konsultanta, który sam wskaże, co należy zrobić, aby produkt był jak najlepszy. Dopiero w następnym kroku następnie wykona zadanie pod kątem technicznym.”

    Szeran Millo, Symetria
  • Czym wyróżnia się rekrutacja programistów i jak ją przeprowadzać?

    Czym wyróżnia się rekrutacja programistów i jak ją przeprowadzać?

    Jak efektywnie prowadzić rekrutację specjalistów w branży IT, kiedy najlepsi programiści są dziś rozchwytywani bardziej niż kiedykolwiek wcześniej, a konkurencja wciąż rośnie? To pytanie zajmuje myśli wielu właścicieli firm technologicznych, którzy – w obliczu widocznego deficytu wykwalifikowanych programistów – coraz dotkliwiej odczuwają skutki niedopracowanych procesów rekrutacyjnych. Jednym z kluczy do efektywnej rekrutacji talentów może być współpraca z profesjonalną agencją rekrutacyjną IT. Z jakich jeszcze metod warto skorzystać, by z sukcesem pozyskiwać pożądanych programistów do swojego zespołu? Sprawdź poniższe wskazówki!

    Jak wygląda rekrutacja programistów?

    Rekrutacja programistów pozostaje zadaniem nie tylko trudnym i wymagającym, ale również bardzo czasochłonnym. Istnieje niewiele stanowisk, które wiążą się z tak rozbudowanym i wieloetapowym procesem rekrutacyjnym, jak ma to miejsce w przypadku specjalistów IT. Złożoność rekrutacji w branży nowych technologii to jeden z nadrzędnych powodów, dla których wiele firm decyduje się na oddelegowanie tego zadania w ręce zewnętrznych ekspertów z agencji rekrutacyjnej IT. Należy bowiem zaznaczyć, że zorganizowanie i przeprowadzenie procesu rekrutacyjnego to przedsięwzięcie, które pochłania ogromną ilość zasobów – nie tylko czasowych, ale również ludzkich. Wobec tego trudno sobie wyobrazić efektywną rekrutację specjalistów IT, jeśli firma zajmuje się tym procesem jedynie w przerwie od innych, bardziej naglących obowiązków służbowych.

    Etapy standardowego procesu rekrutacji w przypadku programistów można przedstawić w następujący sposób:

    • aplikacja i selekcja CV;
    • pierwsza rozmowa ze specjalistą HR – na tym etapie weryfikowane są przede wszystkim umiejętności miękkie kandydata oraz jego dotychczasowe doświadczenie wskazane w CV, a także wzajemne oczekiwania obu stron;
    • rozmowa techniczna – w przypadku programistów bardzo ważna jest weryfikacja umiejętności technicznych kandydata. W tym celu przeprowadza się spotkanie, na którym uczestniczy zwykle doświadczony developer oraz team leader całego działu. Podczas rozmowy technicznej weryfikowane są faktyczne kompetencje kandydata oraz jego wiedza na temat określonych technologii czy narzędzi. Często pojawiają się również zadania praktyczne, np. w formie live codingu.

    Skuteczna rekrutacja programistów – czyli jaka?

    Biorąc pod uwagę wymagania branży IT oraz rosnące trudności w znalezieniu właściwych talentów, w rekrutacji programistów nie ma miejsca na braki kompetencyjne po stronie specjalistów HR. Programiści, przychodząc na spotkanie rekrutacyjne, chcą bowiem rozmawiać z człowiekiem, który rozumie specyfikę ich pracy i jest pełnoprawnym partnerem do merytorycznej rozmowy o oferowanym stanowisku. Dlatego zadaniem każdego rekrutera (np. agencji rekrutacyjnej IT) jest teoretyczne opanowanie najważniejszych języków programowania czy innych ważnych z punktu widzenia danej oferty narzędzi, a także zagadnień związanych z metodyką pracy w IT czy poszczególnymi rolami w zespole projektowym.

    Zadaniem rekrutera jest ponadto szczegółowe zapoznanie się z kluczowymi punktami oferty pracy na dane stanowisko. Podczas każdej rekrutacji jest bowiem czas na pytania od kandydata, a rekruter powinien być w stanie odpowiedzieć na każdą wątpliwość – zarówno tę związaną bezpośrednio z zespołem i organizacją, jak i samym projektem, do którego być może niebawem dołączy dana osoba. Nieprzygotowanie rekrutera do podjęcia takiej rozmowy i niemożność udzielenia wyczerpującej odpowiedzi na wskazane tematy w wielu przypadkach zniechęca programistów, którzy zazwyczaj w swym zasięgu mają kilka konkurencyjnych propozycji.

    Na efektywną rekrutację programistów składa się również sprawna komunikacja. Rekruter, który nagle znika, przestając odpisywać czy odbierać, to nadal prawdziwa zgroza dla kandydata. Natomiast brak odzewu ze strony rekrutera może finalnie skutkować stratą wartościowego pracownika.

    Jak zatem widać, rekrutacja to bardzo złożony proces, wymagający dopilnowania wielu spraw. Jeśli Twoja firma nie posiada więc zasobów do efektywnego obsłużenia całości zadań rekrutacyjnych, być może jest to wskazówka, że czas skontaktować się z profesjonalną agencją rekrutacyjną IT.

  • Jak inżynierowie i programiści kształtują światowy rynek technologii?

    Jak inżynierowie i programiści kształtują światowy rynek technologii?

    Specjaliści IT wywierają znaczący wpływ na globalny rynek technologii w różnych branżach, według szacunków wart dzisiaj wiele miliardów dolarów. Jak istotną rolę pełnią widać na przykładzie inżynierów z zespołów GlobalLogic, którzy tworzą rozwiązania dla klientów posiadających od 7% do prawie 40% udziałów w rynku w branżach samochodowej i technologicznej, ale również medycznej, medialnej czy telekomunikacyjnej. Projektowane i rozwijane przez nich technologie sprawiają, że ludzie są bezpieczniejsi, zdrowsi i mogą korzystać z wielu udogodnień.

    Wyliczenia Gartnera wskazują, że całkowita wartość światowego rynku usług IT osiągnęła już poziom 1,3 biliona dolarów, a tempo jej wzrostu utrzymuje się na poziomie 7,9% rok do roku. Za rozwiązaniami, które kształtują dzisiaj poszczególne branże, napędzają cyfrową transformację przedsiębiorstw i wpływają na codzienność miliardów ludzi na całym świecie, stoją inżynierowie. Ich praca dalece wykracza poza zwykłe pisanie kodu i ma dzisiaj więcej niż jeden namacalny wyraz w różnych sektorach.

    Serce samochodu przyszłości

    Współczesne modele samochodów są niezwykle zaawansowane technologicznie i z każdym rokiem zyskują nowe możliwości, dzięki którym stają się bardziej ekonomiczne i ekologiczne, a jednocześnie bezpieczniejsze dla wszystkich uczestników ruchu drogowego. Podstawą ich rozwoju są systemy i czujniki, które projektują, wdrażają i wciąż unowocześniają wyspecjalizowani inżynierowie. Wiele elementów ich codziennej pracy pozostaje niewidocznych dla oka kierowcy. Technologie uczenia maszynowego i rozpoznawania obrazów, nad którymi pracują, pozwalają samochodom identyfikować teren, określać lokalizacje i tworzyć mapy, które można wykorzystywać do bezzałogowej jazdy. Coraz większą rolę odgrywają również autonomiczne systemy, które monitorują stan kierowcy prowadzącego pojazd w czasie rzeczywistym i odpowiednio reagują w przypadku, gdy symptomy wskazują na ryzyko zaśnięcia.

    Są jednak też takie rozwiązania, gdzie ten wpływ widać doskonale, jak systemy informacyjno-rozrywkowe, których wartość rynkowa w 2021 roku była szacowana na 7,3 miliardów dolarów. Zespoły inżynierów GlobalLogic od lat blisko współpracują z sektorem automotive, rozwijając ich możliwości i wdrażając np. systemy HUD wykorzystujące rzeczywistość rozszerzoną czy nowoczesne technologie komunikacyjne umożliwiające lepszą wizualizację danych.

    Tego rodzaju projektami inżynierowie bezpośrednio wpływają na bezpieczeństwo wszystkich uczestników ruchu drogowego, przykładając dużą cegiełkę do ograniczenia liczby wypadków na drogach.

    Innowacyjne oprogramowanie zmienia światowe rynki

    Cyfrowe rozwiązania i usługi zmieniają nie tylko sektor automotive, ale też dziesiątki innych branż. Kształtują doświadczenia odbiorców, ale też sposób, w jaki realizowane są procesy przez specjalistów różnych dziedzin. Wielu użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że za innowacyjnymi technologiami, systemami i urządzeniami stoją inżynierowie w pocie czoła piszący kod.

    – Ludzie na całym świecie na co dzień korzystają z technologii, do powstania których przyczynili się specjaliści GlobalLogic. Kiedy dojeżdżają do pracy, oglądają ulubione programy telewizyjne, komunikują się z bliskimi za pomocą wideokonferencji lub automatycznie otrzymują dawkę insuliny. Wykwalifikowani inżynierowie naprawdę mają się czym pochwalić, zarówno z punktu widzenia ich ekspertyzy, jak i wpływu na globalny rynek technologii – podkreśla Andrii Yavorskyi, SVP w GlobalLogic. – Jako firma doceniamy wkład każdego inżyniera, którego wpływ wykracza daleko poza pisanie kodu – dodaje.

    Wspomniani programiści GlobalLogic są zaangażowani w projekty medyczne o szacunkowej wartości 50 miliardów dolarów*, uwzględniające np. aplikacje do śledzenia i analizy zdrowia pacjenta czy oprogramowanie dla urządzeń służących do udzielania pierwszej pomocy. Pracują przy projektowaniu technologii do strumieniowej transmisji obrazu i kablowego dostępu, a także oprogramowania dla routerów Wi-Fi. Korzystają z nich ludzie na całym świecie, pozostając w regularnym kontakcie i używając sieci www w ramach pracy, komunikacji i rozrywki. Inżynierowie wykorzystują też swoją wiedzę i doświadczenie, by tworzyć rozwiązania do nagrywania i miksowania 70% całej komercyjnej muzyki na świecie, z których korzystają czołowe zespoły oraz filmowcy przy tworzeniu ścieżek dźwiękowych kinowych hitów i uwielbianych seriali jak Gra o Tron.

    Inżynierowie zostawiają znaczący ślad

    Według prognoz w 2030 roku na świecie działać będzie 45 milionów software developerów. Dzisiaj już ponad 24 miliony każdego dnia tworzą cyfrowe rozwiązania i usługi. Wielu z nich nie zawsze zdaje sobie sprawę z faktycznych rezultatów, które przynosi ich praca.

    Chcąc zwiększać świadomość o roli inżynierów i możliwościach, które mają w swoich rękach, GlobalLogic rozpoczął kampanię „Make an impact beyond the code”. Jej celem jest opowiadanie o wpływie pracy programistów na różne aspekty życia oraz otaczającą nas rzeczywistość.

    – Śmiało możemy dzisiaj mówić, że za każdą napisaną przez inżynierów linijką kodu jest coś więcej. Widać to w każdej z branż, która wdraża innowacje i wykorzystuje nowe technologie. Dzięki codziennej pracy deweloperów świat staje się bezpieczniejszy i bardziej ekologiczny, użytkownicy rozmaitych rozwiązań i urządzeń lepiej dbają o swoje zdrowie, a firmy mogą efektywniej realizować procesy i rozwijać się w sposób bardziej zrównoważony – mówi Marek Matysiak, Vice President, Engineering GlobalLogic.

    W ten sposób GlobalLogic stara się inspirować, ale też poinformować szerokie grono użytkowników technologii o tym, kto odpowiada za wykorzystywane przez nich rozwiązania. Zachęca przy tym programistów, by zaczęli inaczej patrzeć na swój zawód i dostrzegli potencjał, który w nich drzemie. Każdy z nich dzisiaj może mieć wpływ na nasz szybko zmieniający się świat.

    *Udział w rynku i jego ekwiwalent pieniężny nie odnoszą się do wartości usług świadczonych przez firmę lub specjalistów IT, ale do odsetka lub naturalnego wyrażenia udziału w rynku, na który bezpośrednio lub pośrednio wpływają inżynierowie GlobalLogic.

    Do obliczenia udziału w rynku wykorzystano otwarte dane Mordor Intelligence.

    źródłom GlobalLogic

  • Większość programistów(-ek) zarobione pieniądze inwestuje w siebie

    Większość programistów(-ek) zarobione pieniądze inwestuje w siebie

    13 września obchodzony Dzień Programisty(-ki). Z tej okazji No Fluff Jobs portal z ofertami pracy dla IT przygotował raport „Devs off-duty. What they’re up after clocking off”. W badaniu zapytano programistów i programistki z Polski, Węgier, Czech, Słowacji i Ukrainy, o to, czym zajmują się po godzinach i jak spędzają wolny czas. Jak się okazało, programiści w wolnych chwilach najczęściej oglądają filmy i seriale, chodzą na siłownię, a wakacje spędzają w domu. Co ciekawe, blisko 40 proc. ankietowanych chciałoby wyjeżdżać na workation (łączenie pracy z wakacjami), jednak nie mają takiej możliwości. Zarobione pieniądze inwestują w siebie – tak odpowiedziało 69 proc., a 33 proc. badanych nie posiada samochodu.

    Programiści(-stki) z pięciu krajów zostali zapytani o to, jakie jest ich hobby. Oglądanie filmów i seriali znalazło się na pierwszym miejscu – 65 proc. badanych wskazało taką aktywność. Jednak programiści(-stki), wbrew utartym przekonaniom, nie spędzają czasu jedynie przed ekranem komputera czy telewizora. 57 proc. ankietowanych wskazało, że uprawia sport, 56 proc. spędza czas z przyjaciółmi i rodziną, a 39 proc. czas poza pracą poświęca na samorozwój. Jednocześnie 54 proc. wskazało, że wolne chwile poświęca na przeglądanie telefonu, a 53 proc. – granie w gry na komputerze lub telefonie.

    – Dzień Programistów(-ek) to świetna okazja, by lepiej poznać bohaterów i bohaterki codzienności – osoby, które stoją za przybliżaniem nam świata technologii. Z okazji ich święta przeprowadziliśmy badanie wśród devów z rynków Europy Środkowo-Wschodniej (Polska, Węgry, Czechy, Słowacja, Ukraina). Chcieliśmy nie tylko zajrzeć za kulisy prywatnego życia programisty(-ki), ale przy okazji obalić kilka stereotypów. Kodujący i kodujące po godzinach bardzo aktywnie wykorzystują czas wolny – uprawiają sport, spędzają chwile z rodziną i chętnie stawiają na samorozwój. Co jeszcze robią, gdy zamkną służbowy komputer? W co inwestują pieniądze? Jak spędzają wakacje? Wolą Stars Wars czy Star Treka? Tego dowiesz się z najnowszego raportu No Fluff Jobs – komentuje Tomasz Bujok, CEO w No Fluff Jobs.

    Ponad połowa programistów(-ek) uprawia sport, a najchętniej wybiera siłownię

    Najchętniej wybieraną formą aktywności przez programistów(-ki) jest siłownia, tak odpowiedziała połowa ankietowanych. Zaraz za klubami sportowymi znalazła się jazda na rowerze (45 proc.), bieganie (35 proc.) oraz pływanie (22 proc.). Aż 41 proc. badanych zadeklarowało przy tym, że w tygodniu poświęca od 3 do 4 godzin na uprawianie sportu, a 23 proc. że aktywnie spędza 5 do 6 godzin. Od 1 do 2 godzin na ćwiczenia poświęca 18 proc. programistów, od 7 do 8 godzin 9 proc., a mniej niż godzinę tygodniowo zaledwie 3 proc.. Natomiast powyżej 8 godzin w tygodniu na sport poświęca 6 proc. badanych.

    Ponad 70 proc. badanych przegląda YouTube. Na ostatnim miejscu Snapchat

    Dla 54 proc. ankietowanych przeglądanie telefonu to forma spędzania wolnego czasu. Firma No Fluff Jobs zapytała więc, z jakich aplikacji badani korzystają najczęściej. wycięzcą jest YouTube (71 proc.), za nim Facebook (47 proc.) oraz Instagram (35 proc.). Kolejne wybory programistów(-ek) to: LinkedIn (34 proc.), Reddit (20 proc.), Twitter (14 proc.) i TikTok (10 proc.). Na samym końcu listy znalazł się Telegram (9 proc.) oraz Snapchat (2 proc.).

    Blisko ¼ programistów(-ek) na granie w gry przeznacza od 1 do 2 godzin w tygodniu

    Dokładnie 24 proc. ankietowanych powiedziało, że na gry poświęca od 1 do 2 godzin w tygodniu, 22 proc. osób na tę czynność przeznacza od 3 do 4 godzin, a 20 proc. mniej niż godzinę tygodniowo. Rekordziści grają od 5 do 6 godzin i jest ich 14 proc., od 7 do 8 godzin spędza przed grami 11 proc. badanych, a 9 proc. zadeklarowało, że gra więcej niż 8 godzin tygodniowo.

    Ponad połowa badanych wakacje spędza w domu, a 20 proc. jeździ na workation

    Jak się okazuje, 53 proc. programistów(-ek), którzy wzięli udział w badaniu No Fluff Jobs, wakacje spędza, relaksując się w domu, a 31 proc. zwiedza lokalnie. Dla 29 proc. badanych najlepszym kierunkiem na urlop są góry, dla 20 proc. plaże, a dla 17 proc. wieś. Z aktywnego wypoczynku za granicą korzysta 41 proc. ankietowanych, a 16 proc. badanych wybiera All-inclusive poza krajem.

    Jednocześnie 20 proc. badanych jeździ na workation (to forma łączenia pracy z wakacjami, nazwa pochodzi od słów work – praca i vacation – wakacje, osoby decydujące się na taki model, wykonują swoje obowiązki służbowe zdalnie, z zagranicy) a 38 proc. powiedziało, że chciałoby, jednak niestety nie ma takiej możliwości. Natomiast 42 proc. ankietowanych jasno określiło, że nie interesuje ich taka forma podróżowania.

    Blisko 70 proc. programistów(-ek) zarobione pieniądze inwestuje w siebie

    Jak wynika z badania, 69 proc. badanych zarobione pieniądze inwestuje w siebie, 56 proc. oszczędza, a 39 proc. lokuje w nieruchomościach. Co trzeci(a) ankietowany(-a) gra na giełdzie, a 15 proc. zajmuje się kryptowalutami. Co ciekawe, 15 proc. ankietowanych odpowiedziało, że inwestuje w pomaganie innym, wspomagając organizacje charytatywne, czy lokalne inicjatywy.

    Co trzeci(a) badany(-a) nie posiada samochodu, a po mieście porusza się na piechotę

    Aż 33 proc. ankietowanych zadeklarowało, że nie posiada samochodu, a 62 proc. powiedziało, że po mieście najchętniej porusza się na piechotę. Ponad połowa (52 proc.) wybiera transport publiczny, 33 proc. wsiada na rower, a 7 proc. na hulajnogę. Taksówkami jeździ 9 proc. badanych, a 53 proc. samochodem.

    O badaniu:

    Badanie przeprowadzono metodą CAWI na próbie 797 programistów i programistek z Polski, Węgier, Czech, Słowacji i Ukrainy. Ankieta została przeprowadzona między 14 lipca a 31 sierpnia 2022 roku.

  • Najpopularniejszy język programowania od lat pozostaje ten sam

    Najpopularniejszy język programowania od lat pozostaje ten sam

    JavaScript jest najczęściej używanym językiem wśród programistów już dziesiąty rok z rzędu. Jak podaje coroczna ankieta [1]Stack Overflow cieszy się popularnością zarówno u doświadczonych programistów, jak i u tych, którzy dopiero stawiają pierwsze kroki w tworzeniu kodu. Raimo Seero, dyrektor ds. technologii w Uptime, zauważył, że inne języki – C++, Java i PHP – nie zniknęły z pierwszej dziesiątki listy.

    Z odpowiedzi ponad 71 tys. Programistów z całego świata wynika, że ​​JavaScript jest wykorzystywany w codziennej pracy przez ponad 65% respondentów, na drugim miejscu jest HTML/CSS z 55%, a na trzecim SQL z blisko 50%. W pierwszej dziesiątce używanych języków znalazły się również TypeScript (34%), Java (33%), C++ (28%) i PHP (21%).

    Jeśli chodzi o bazy danych, MySQL nadal jest najpopularniejszym wyborem w 2022 r., z którego korzysta prawie połowa respondentów, podczas gdy PostgeSQL jest najbardziej preferowanym wyborem wśród osób, które faktycznie pracują jako programiści, zajmując drugie miejsce. Inne często wybierane opcje to SQLite, MongoDB i Microsoft SQL Server.

    Node.js i React.js zajmują pierwsze i drugie miejsce na liście frameworków internetowych, z których oba są wykorzystywane przez prawie połowę respondentów w swojej codziennej pracy. Jednocześnie widać, że popularność Node jest szczególnie wysoka wśród osób dopiero uczących się programowania. U tych bardziej zaawansowanych odsetek wykorzystania Node i React się wyrównuje. Inne opcje to Express i Angular.

    W przeglądzie wszystkich pozostałych frameworków zdecydowanie pierwsze miejsce zajmuje .NET, z którego w codziennej pracy korzysta blisko 35% zapytanych. Popularność .NET jest szczególnie wysoka wśród już pracujących programistów.

    „W ciągu ostatnich kilku lat portfolio technologii przeciętnego programisty pozostało dość podobne – JavaScript, Node i React są trudne do pokonania, podczas gdy inne ugruntowane frameworki, takie jak .NET, nadal są jednym z preferowanych wyborów do tworzenia większych i bardziej złożonych systemów informatycznych” – skomentował Raimo Seero, CTO Uptime. „Python pozostaje popularny wśród młodszych programistów, ale zdecydowanie warto zauważyć, że jest on w rzeczywistości używany w przepływach pracy tylko w wybranych krajach”.

    W ankiecie zapytano również, jakie technologie są faworyzowane przez profesjonalistów.  Siódmy rok z rzędu Rust był najpopularniejszym wyborem dla języków programowania – 87% korzystających z niego programistów uznało go za wiodący w swojej pracy. Zaskakująco JavaScript, który jest na szczycie listy popularności, znalazł się dopiero w drugiej dziesiątce preferowanych wyborów.

    „Wyniki wyraźnie pokazują, że programiści lubią języki i frameworki, które mają sens i kreują wokół siebie silną społeczność, a także stale oferują coś nowego” – powiedział CTO Uptime. „Na końcu listy można znaleźć przestarzałe technologie i opcje, które mają na celu rozwiązywanie problemów niszowych, a korzystanie, z których często może okazać się prawdziwym bólem”.

    Raimo Seero dodał, że coroczna ankieta Stack Overflow działa jak dobry barometr, który pozwala zrozumieć, co naprawdę dzieje się w świecie deweloperskim. „Chociaż nie wszystkie wyniki można traktować uniwersalnie i odnosić do każdego rynku, to wiedza zasady płynące z wyników ankiet pozwalają programistom z całego świata na wybranie właściwego kierunku rozwoju”.

    [1] https://survey.stackoverflow.co/2022/

  • Platformy low-code i no-code odpowiedzią na brak programistów?

    Platformy low-code i no-code odpowiedzią na brak programistów?

    Z powodu deficytu programistów i rosnącego tempa cyfrowej transformacji, firmy coraz odważniej sięgają po narzędzia usprawniające pracę. Do obsługi platform low-code i no-code nie jest konieczna dogłębna znajomość programowania, mogą je obsługiwać odpowiednio przeszkolone osoby ze wsparciem profesjonalistów. Czy to zapowiedź głębszej zmiany na rynku IT?

    Pandemia wyraźnie przyspieszyła tempo cyfryzacji i automatyzacji. KPMG przewiduje, że cele dużych firm związane z cyfryzacją zaplanowane na 2030 r. zostaną osiągnięte do roku 2025. Wraz z szybko rosnącymi potrzebami biznesu, zwiększyło się zapotrzebowanie na pracę programistów na mocno deficytowym rynku.

    – Biznes znalazł się pod presją. Rośnie nie tylko liczba problemów do rozwiązania, ale również oczekiwanie, aby przyspieszyć czas realizacji. Jeszcze przed pandemią zapotrzebowanie na aplikacje było pięć razy większe niż możliwości branży IT, jak podawał Gartner – mówi Paweł Górecki z 7N, międzynarodowej firmy zajmującej się konsultingiem IT. – Od lat rośnie zainteresowanie szkoleniami zawodowymi dla programistów, ale popyt długo będzie jeszcze przewyższał podaż. Z tego powodu rośnie zainteresowanie wykorzystaniem platform low-code i no-code w organizacjach. Specjaliści zawsze będą w cenie, ale dziś coraz więcej problemów to zadania, które mogą rozwiązać osoby niebędące zawodowymi programistami.

    Zero kodowe, ale gotowe

    Zajętych pracą doświadczonych programistów odciążają dziś osoby bez znajomości programowania, korzystając przy tym z platform programistycznych no-code (no-code development platforms – NCDP). To działające w chmurze w modelu SaaS narzędzia oparte o intuicyjny i graficzny interfejs. Programowanie nie wymaga tam pisania skomplikowanego kodu. Wystarczą podstawowe funkcje oraz korzystanie z gotowych szablonów i modułów poprzez przeciąganie i upuszczanie komponentów, w taki sposób jak buduje się schemat blokowy. Zestawione elementy zostają w chmurze przetworzone i wygenerowana aplikacja jest gotowa do użycia.

    Z platformy zerokodowej mogą korzystać firmy niemające własnego zespołu IT, które chcą sprawnie tworzyć formularze, zarządzać swoim workflow, modyfikować i budować aplikacje, dodawać funkcjonalności w sklepie internetowym lub tworzyć proste integracje z innymi systemami np. ERP. Ich zaletą jest skalowalność, wydajność, możliwość łatwego rozbudowania o zdefiniowane funkcjonalności. Radykalnie skracają czas od pomysłu do wykonania.

    Prostota narzędzia ma swoje ograniczenia. Jedną z nich jest brak możliwości ingerencji w kod programu, co z definicji uniemożliwia budowę złożonych rozwiązań i integracji.
    Platformy no-code pojawiły się na rynku w związku z ruchem Citizen Development, który zachęca pracowników do tworzenia aplikacji biznesowych w oparciu o platformy programistyczne. Takie rozwiązania znane są deweloperom od kilkunastu lat. Nawet Excel jest narzędziem, które umożliwia zbudowanie prostych rozwiązań zgodnie z duchem no-code.

    Kodowanie jak klikanie

    O ile programowanie no-code przeznaczone jest głównie dla użytkownika biznesowego, o tyle platformy niskokodowe (low-code development platforms – LCDP) przeznaczone są już raczej dla programistów. Profesjonaliści mogą szybko budować i modyfikować aplikacje, korzystając z gotowych elementów i oszczędzając czas na inne zadania.

    Określenia low-code po raz pierwszy użyła firma analityczna Forrester w 2014 r. Użycie platform niskokodowych może nawet dwudziestokrotnie przyspieszyć tworzenie projektów – podaje Forrester. Przykłady? Wraz z nadejściem pandemii Covid-19 urzędnicy w Los Angeles w 72 godzin zbudowali aplikację, która pomagała znajdować miejsca, w których przeprowadzane były testy. Producent samolotów Airbus w niecałe trzy miesiące zbudował aplikację z integracją kodów kreskowych i zbiorów danych, ograniczając przy tym swoje problemy produkcyjne o jedną piątą. Świadcząca usługi finansowe firma Intercontinental Exchange twierdzi, że osiągnęła trzykrotny wzrost wydajności programistów, dzięki zastosowaniu platform LCDP.

    W przypadku platform niskokodowych programista modyfikuje kod źródłowy, aby dostosować go do konkretnych potrzeb. W rezultacie platformy low-code pozwalają na tworzenie złożonego i bardziej autorskiego oprogramowania.

    – Rosnąca dostępność platform zwiększa niezależność operacyjną pracowników, oferując elastyczność działania w duchu agile. Pozwala na samodzielną optymalizację swojej pracy. Takie podejście nie tylko odciąża dział IT, ale też zachęca członków zespołu do zdobywania nowych kompetencji oraz eksperymentowania, testowania pomysłów, otwierania się na innowacje. Pracownicy zyskują poczucie sprawczości i mogą szybciej reagować na zmieniające się okoliczności – mówi Paweł Górecki z firmy 7N.

    Z perspektywy platform niskokodowych programowanie staje się szybszym i bardziej dostępnym procesem, umożliwia testowanie pomysłów i tworzenie funkcjonalnych prototypów projektów, tzw. MVP. 80 proc. pracowników działów IT jako największą korzyść z tworzenia oprogramowania low-code wymienia możliwość realizacji zadań w ramach budżetu – podaje Forrester.

    Przyszłość rynku platform

    Wartość rynku low-code w 2021 r. wyceniana była na 14 mld dolarów. Za dwa lata już 65 proc. aplikacji będzie opracowywanych w platformach low-code, a trzy z czterech organizacji korzystać będzie z co najmniej czterech platform low-code – prognozuje Gartner. Z kolei według danych firmy badawczej 451 Research, 60 proc. niestandardowych aplikacji już dziś powstaje poza działami IT, a 30 proc. z nich tworzą osoby niebędące zawodowymi programistami.

    – Jesteśmy świadkami demokratyzowania się technologii, głównie z powodu rosnącego tempa zmian w otoczeniu biznesowym oraz naturalnej potrzeby szybszej transformacji oraz automatyzacji. Rynkową odpowiedzią na tę strukturalną zmianę jest oferta platform low-code, które rozwijają także najwięksi producenci oprogramowania. Dla biznesu to sygnał konieczności wprowadzania zmian także w zakresie struktury zatrudnienia. Firmy już teraz muszą przygotowywać własne kadry do programowania w oparciu o platformy oraz zachęcać kolejnych pracowników do zdobywania kompetencji z zakresu IT – podsumowuje ekspert 7N.

  • Jak wzmocnić pozycję programistów?

    Jak wzmocnić pozycję programistów?

    Ireneusz Wiśniewski, dyrektor zarządzający w F5 Poland, mówi o tym, jak wzmocnić pozycję programistów, jednocześnie chroniąc przed skomplikowaniem, wysokimi kosztami i zagrożeniami bezpieczeństwa. Jego zdaniem, jednym z kluczowych działań jest automatyzacja, którą wdraża już 65% przedsiębiorstw zbadanych przez F5.

    Transformacja polegająca na powielaniu istniejącej funkcjonalności, dziś już nie wystarczy. Utrzymanie uwagi i przychylności klientów korzystających z rozwiązań IT, wymaga generowania rozwiązań cyfrowych, które są po prostu atrakcyjne i konkurencyjne.

    Wszystkie organizacje i branże powinny umożliwić programistom tworzenie kolejnych, przydatnych usług cyfrowych, aplikacji mobilnych, czy cyfrowych doświadczeń. W naszym rozumieniu oznacza to zaufanie, autonomię i świadome podejmowanie decyzji. Programiści powinni mieć możliwość wyboru narzędzi, dokonywać kluczowych wyborów projektowych i usługowych dla tworzonych przez siebie cyfrowych rozwiązań. – mówi Ireneusz Wiśniewski.

    Innowacje wiążą się z kosztami

    Wzmocnienie pozycji programistów jest kluczem do stymulowania innowacji, jednak dla bezpieczeństwa wymaga pewnych ram i dyscypliny. Programiści bardzo cenią narzędzia (często open source), jednak nieograniczone możliwości ich wykorzystywania prowadzą do niekontrolowanego rozrostu portfela, w którym kilka technologii może dublować wykonywanie tego samego zadania. Architektury stają się przez to znacznie bardziej złożone, z czym wiążą się także wyższe koszty zarządzania wraz z ryzykiem operacyjnym i kwestiami bezpieczeństwa. Jak pokazują analizy F5, złożoność – nawet przy bezpłatnych narzędziach open source – zwiększa koszty.

    Im więcej narzędzi, tym więcej czasu zespoły odpowiadające za infrastrukturę i platformy muszą poświęcić na ich utrzymanie. Wdrażanie do pracy nowych programistów jest w takim przypadku również bardziej skomplikowane i czasochłonne, ponieważ muszą zapoznać się z interfejsem użytkownika każdego narzędzia, w tym z jego unikalnymi cechami.

    Złożoność prowadzi również do potencjalnych przestojów: więcej aktywnych elementów z własnymi modelami operacyjnymi i łańcuchami narzędzi zwiększa szanse przeciążenia, utraty kontroli. Gdy dojdzie już do awarii aplikacji ryzyko utraty reputacji, klientów i finansowe rosną. Użytkownicy mogą stracić cierpliwość zanim organizacja rozwiąże problem.

    Złoty środek na budowanie wsparcia

    Wsparcie budowane na czterech poniższych elementach wzmocni siły programistów, jednocześnie chroniąc organizację przed złożonością, kosztami i zagrożeniami bezpieczeństwa.

    Przesunięcie w lewo

    Programiści chcą kodować, żeby zbudować nowe funkcjonalności. Poświęcanie czasu i energii na kwestie bezpieczeństwa nie jest już w ścisłym obszarze ich zainteresowań. Wprowadzenie zabezpieczeń na wcześniejszym etapie cyklu życia oprogramowania sprawi, że programiści będą mieli ułatwione zadanie i zechcą uczynić je częścią swojego workflow.

    Dotąd mniej niż 40% organizacji zmieniło praktyki bezpieczeństwa w sposób zgodny z zasadami DevSecOps .

    Przesunięcie w lewo jest więc wdrażaniem zabezpieczeń podczas pisania kodu – niezależnie od tego, czy chodzi o oceny modeli zagrożeń, audyty kodu czy stosowanie zasad bezpieczeństwa za pomocą mechanizmów kontroli, takich jak zapora aplikacji internetowej (WAF). Ma też ułatwić wykonywanie tych zadań w ramach istniejących przepływów pracy.

    Nowoczesny open source

    Programiści sięgają po open source w pierwszej kolejności. Wsparcie zadziała, gdy dostaną narzędzia pasujące do tego etosu i preferencji technologicznych. W końcu większość firm korzysta z oprogramowania open source — z Linuksem, Dockerem, Kubernetesem i tysiącami innych narzędzi na czele.

    Według raportu Red Hat The State of Enterprise Open Source na rok 2021, 90% liderów IT korzysta z korporacyjnego open source. Oferta jest ogromna. Dlatego trzeba zapobiegać nadmiernemu rozrastaniu narzędzi poprzez standaryzację na wyselekcjonowanym zestawie narzędzi open source, odpowiednich dla preferencji deweloperów w organizacji.

    Infrastruktura jako kod

    Przesunięcie zabezpieczeń w lewo i przyjęcie open source opiera się na innej, najlepszej praktyce: traktowaniu infrastruktury jako kodu. Oznacza to wdrażanie kodu jako oprogramowania lub usług, które mogą być programowane przez interfejsy API.

    Według raportu F5 State of Application Strategy in 2021, 52% organizacji przyjęło praktyki Infrastructure as Code (IaC). IaC oznacza, że infrastruktura może być skalowana w górę i w dół. Traktowanie całej nowoczesnej infrastruktury aplikacji jako kodu, przesuwa odpowiedzialność za konfigurowanie infrastruktury najbliżej tych, którzy najlepiej znają aplikację: programistów i zespołów DevOps. Pojawienie się kontenerów zrewolucjonizowało sposób wdrażania infrastruktury i umożliwiło deweloperom i zespołom DevOps łatwe projektowanie i wywoływanie infrastruktury najlepiej dostosowanej do ich wdrożeń aplikacji.

    Architektura samoobsługowa

    Przesunięcie zabezpieczeń w lewo, przyjęcie open source i wdrożenie infrastruktury jako kodu, przy jednoczesnym umożliwieniu programistom swobody w działaniu bez barier ochronnych, niesie ze sobą ryzyko operacyjne. Dlatego potrzebna jest infrastruktura samoobsługowa. Ułatwi to programistom wdrażanie potrzebnej infrastruktury i usług oraz zmniejszy złożoność przy jednoczesnej kontroli kosztów.

    Raport F5 State of Application Strategy 2021 ujawnił, że 65% organizacji przyjęło automatyzację i orkiestrację. Z kolei 68% stosuje automatyzację sieci i bezpieczeństwa. Dzięki temu zespoły DevOps, NetOps, SecOps i Platform Ops mogą ułatwić deweloperom dostarczanie infrastruktury za pośrednictwem katalogów samoobsługowych, dzięki kontenerom, które ograniczają zatwierdzone wdrożenia do sprawdzonych pod względem bezpieczeństwa i skutecznych w środowisku produkcyjnym.

    To dlatego chmura publiczna stała się tak popularna. Działa jako portal samoobsługowy dla katalogu technologii przyjaznych dla programistów, umożliwiając nawet małym zespołom tworzenie i skalowanie aplikacji. Wiemy, że dostawcy usług w chmurze nie zawsze zapewniają najbezpieczniejsze konfiguracje domyślne. Dlatego tak ważne jest, aby zarządzać własnymi sprawdzonymi modelami i konfigurować je tak, aby chroniły własną infrastrukturę.

    Innowacje dla produktywności i postępu

    W ciągu ostatnich dwóch lat zaobserwowaliśmy, że organizacje, które szybko zaufały programistom w obszarze budowania innowacji, czerpią z tego korzyści.

    Wiele z nich stworzyło nowe kanały sprzedaży lub umożliwiło całkowitą zmianę architektury aplikacji i infrastruktury na potrzeby przyszłych rozproszonych struktur wdrożeniowych opartych na chmurze i usługach. Te organizacje są dziś w lepszej sytuacji i mogą myśleć perspektywicznie.

    Przesunięcie w lewo, włączenie open source, skalowanie infrastruktury jako kodu, tworzenie architektury samoobsługowej oraz tworzenie aplikacji adaptacyjnych w oparciu o najnowocześniejsze i najbardziej odporne technologie, takie jak Kubernetes, napędzają innowacje cyfrowe.

    „Deweloper też człowiek”

    Chmura nauczyła nas, że jeśli bezpieczeństwo i infrastruktura są wystarczająco łatwe w obsłudze, programiści będę mieli możliwość wprowadzania innowacji.

    Opisana wyżej ochrona jest niezbędna do zapewnienia nowoczesnego, natywnego dla chmury doświadczenia, ale w bezpieczny i niezależny od chmury sposób. Programiści to ludzie, którym trzeba ułatwiać pracę, żeby możliwie szybko zyskać na bezpiecznych innowacjach na dużą skalę.

  • Polski Ład programistów nie złości. Ulga IP BOX nadal w grze

    Polski Ład programistów nie złości. Ulga IP BOX nadal w grze

    Rozwiązania Polskiego Ładu dotknęły wielu, a rząd w pośpiechu łata dziury w swoim sztandarowym programie. Jednak pracownicy sektora IT w spokoju przyjęli nowe rozwiązania. Nie straszna im nawet podwyżka składki zdrowotnej, bo w większości będą mogli przejść na obniżony dla nich ryczałt. O ile prowadzą działalność gospodarczą, a samozatrudnienie wśród specjalistów od IT to chleb powszedni.

    Prawnicy, doradcy podatkowi i księgowi nie mają wątpliwości, że są w grupie, która na Polskim Ładzie skorzystała. – Od paru miesięcy pracy nam nie brakuje. Nie sposób zliczyć telefonów, maili, zapytań od tych, których zmiany w Polskim Ładzie dotknęły najbardziej – czyli tych, którzy  korzystają z pozaetatowych sposobów zatrudnienia – mówi Marek Czyżewski, CEO serwisu Pravna.pl, który przez internet świadczy usługi prawne dla biznesu.

    Kluczową zmianą jest to, że prowadzący jednoosobową działalność gospodarczą nie opłaca już składki zdrowotnej w sposób zryczałtowany, a od całości swojego przychodu. Tak jak i pozostali nie mogą też składki odpisać od podatku.

    Według Polskiego Instytutu Ekonomiczne, think-thanku powiązanego z Ministerstwem Finansów, w takiej sytuacji postawiono nawet 180 tys. pracujących, w tym ok.  26 tys. programistów lub innych pracowników sektora IT. Jak pokazują jednak pierwsze wyliczenia, akurat sektor nowoczesnych technologii dość spokojnie podchodzi do zmian podatkowych w Polskim Ładzie.

    – Rząd Mateusza Morawieckiego często nawiązywał do tego, że chciałby zmobilizować firmy do bardziej innowacyjnych i kreatywnych działań, aby przestawić polską gospodarkę na tory większej konkurencyjności. Nie da się ukryć, że często były to tylko słowa, jak te o milionie aut elektrycznych. Jednak niektóre działania – choć zapewne też nie zawsze doskonałe – na pewno nie pogarszały sytuacji ludzi kreatywnych. System podatkowy był im przyjazny i pozwalał na rozliczanie się w sposób uprzywilejowany. Mówimy choćby o uldze IP Box czy o uldze badawczo-rozwojowej (B+R) – zaznacza Czyżewski, którego firma przygotowała już setki wniosków o przyznanie ulgi IP BOX dla swoich klientów. 

    Ryczałt coraz niższy

    Polski Ład informatykom uchylił kolejne drzwi. Programiści mogą płacić podatki wynikające z umowy o pracę, wykorzystując skalę podatkową, podatek liniowy czy ryczałt. To właśnie ten ostatni sposób został zmieniony zapisanymi Polskiego Ładu i przyniósł programistom kolejne ciekawe rozwiązanie. Ryczałt po zmianach wynosi zaledwie 12% i jest to obniżka o 3% względem lat poprzednich.

    Jak wygląda to w praktyce? Programista zarabiający 15 tys. złotych miesięcznie na etacie „na rękę” weźmie 115 tys. zł rocznie. Ta sama osoba rozliczająca się podatkiem liniowym (19%) zarobi ok. 130 tys. zł, a „ryczałtowiec” zainkasuje ok. 10 tys. więcej.

    IP Box z dodatkową ulgą B+R

    Kolejnym rozwiązaniem jest możliwość wykorzystania ulgi IP Box. Może z niej skorzystać każdy, kto prowadzi działalności innowacyjną. Dzięki temu zapłaci podatek, który wynosi zaledwie 5%. Jednym z ustawowym wyznacznikiem „innowacyjności” jest konieczność wylegitymowania się kwalifikowanym prawem własności intelektualnej. Na tzw. kwalifikowane IP mogą składać się np. patenty czy autorskie prawa do nowych rozwiązań informatycznych.

    – Z naszych obliczeń wynika, że wybór podatku liniowego z ulgą IP Box umożliwia wygenerowanie większych oszczędności niż ryczałt – nawet po obniżeniu jego stawki do 12%. Warto wspomnieć, że na ryczałcie nie ma możliwości odliczenia kosztów prowadzenia działalności. Oznacza to, że nie można obniżyć podatku dochodowego o takie firmowe koszty, jak wynajem powierzchni biurowych, paliwo czy sprzęt do pracy, np. laptop lub telefon. Taką możliwość mają programiści na liniówce, co przemawia za wyborem właśnie tej formy opodatkowania – zwraca uwagę założyciel Pravna.pl.

    Kolejną istotną zmianą podatkową, która może wpływać na sposób rozliczeń w sektorze IT, jest to, że od 2022 roku można łączyć ulgę IP Box z ulgą B+R.  Dzięki temu, korzystając z dodatkowej ulgi, pracownik IT może odliczyć kwalifikowane koszty od kosztów uzyskania przychodu i podstawy opodatkowania.

    – Jednak nie wszyscy z pracowników sektora IT mogą skorzystać z Ulgi IP Box. Menedżerowie wyższego szczebla, osoby, które już w niewielkim stopniu zajmują się programowaniem, a bardziej nadzorują prace innych, nie mogą liczyć na pozytywną opinię ze „skarbówki”. Wydaje się, że to akurat oni będą największymi beneficjentami nowej ryczałtowej stawki, a programiści – na co dzień piszący kod – skorzystają bardziej na IP BOX – kończy Czyżewski.

  • Presja w sektorze IT wzrasta. Informatyk może odpowiadać za straty firmy

    Presja w sektorze IT wzrasta. Informatyk może odpowiadać za straty firmy

    Koszty ataków cybernetycznych osiągają dzisiaj gigantyczne rozmiary. Jedno z najbardziej spektakularnych w ostatnim czasie zdarzeń, to atak hakerów na półtora miliarda kont społecznościowych Facebook’a w grudniu 2021 r. Wg ekspertów kosztował 75 mld dolarów i 6% spadek wartości akcji. Cyberprzestępczość dotyka jednak przede wszystkim małe i średnie firmy, które są dla hakerów zazwyczaj łatwiejszym celem. Systematycznie rośnie także aktywność hakerów skierowana przeciwko polskim firmom i instytucjom. Wg organizacji CheckPoint ich średnia liczba przekracza już 500 tygodniowo. Najbardziej narażone są podmioty z sektora finansowego, sprzedaży on line, a także edukacji oraz administracji publicznej. Internetowi przestępcy interesują się jednak praktycznie każdą dziedziną gospodarki. Świadczy o tym m.in. przeprowadzony pod koniec ubiegłego roku atak DdoS (przeprowadzany z wielu komputerów jednocześnie atak na system komputerowy uniemożliwiający działalność na skutek zajęcia wszystkich wolnych zasobów), którego ofiarą stał się działający w Polsce czołowy operator sieci komórkowej.

    Negatywne przykłady można mnożyć. Po ataku hakerskim na firmę CD Projekt cena wywoławcza pakietu nielegalnie ściągniętych zasobów wynosiła 1 mln dol., a opcja „kup teraz” – 7 mln dol. Do kosztownych zdarzeń dochodzi też coraz częściej w przypadku jednostek samorządowych. Warto tu przytoczyć ponad 600 tys. zł strat, które na skutek szkodliwego działania przestępców internetowych musiał ponieść powiat oświęcimski. Taka kwota była potrzebna do doprowadzenia do porządku serwerów i odzyskania zainfekowanych danych.

    Informatyk potrzebny od zaraz

    Szkodliwe i kosztowne ataki cyberprzestępców zwiększają zapotrzebowanie na specjalistów IT. Do najbardziej poszukiwanych należą: data scientist, data i big data engineer, czy data analyst, a także specjalista ds. cyberbezpieczeństwa. Tych jednak dramatycznie brakuje. Jak wynika z opublikowanych przez Komisję Europejską danych Digital Economy and Society Indeks blisko 50 proc. polskich firm ma dzisiaj problemy z rekrutacją pracowników z sektora ICT. Job Market Insights wskazuje z kolei, że w 2021 roku pojawiło się w Polsce ponad 231 tys. unikalnych ofert pracy, mających na celu przyciągnięcie kandydatów z obszaru IT i telekomunikacji. To niemal dwa razy więcej ofert (dokładnie 83%) niż rok wcześniej, kiedy odnotowano ich 126 tys. Prognozy na 2022 rok wskazują, że braki będą jeszcze bardziej dotkliwe. Przyczyną takiego stanu rzeczy jest fakt, że również na skutek zdalnego modelu pracy, po dobrze wykształcone kadry chętnie sięgają firmy zagraniczne, oferując przy tym zarobki na średnim poziomie 19- 23 tys. zł netto miesięcznie. Wysokie wymagania finansowe specjalistów od ochrony danych w połączeniu z brakiem odpowiednich specjalistów coraz częściej powoduje, że takimi zabezpieczeniami zajmują się ludzie bez odpowiednich kwalifikacji, często czasowo lub w zastępstwie.

    Specjalista IT jak lekarz i kierowca

    Z uwagi na charakter swojej pracy i rosnące ryzyko ataków hakerskich specjaliści IT zajmujący się bezpieczeństwem danych coraz częściej interesują się ubezpieczeniami zawodowej odpowiedzialności cywilnej. Dodatkowym czynnikiem są wymagania kontraktowe, narzucane głównie przez firmy zagraniczne i duże korporacje.

    – Od dłuższego czasu obserwujemy systematyczny wzrost zainteresowania ochroną odpowiedzialności cywilnej przez osoby, które prowadzą działalność w branży IT. Informatycy i programiści chcą w ten sposób zabezpieczyć się na wypadek ewentualnych szkód wyrządzonych swoim kontrahentom. Pytającymi są najczęściej: projektanci, testerzy i dostawcy oprogramowania, analitycy baz danych, projektanci infrastruktury komputerowej, osoby zarządzające projektami IT czy projektanci stron internetowych. Duże znaczenie w tym przypadku mają również wymagania kontraktowe korporacji. Każdy błąd informatyka albo nieprawidłowe działanie jego oprogramowania mogą bowiem powodować horrendalne koszty i straty finansowe. Zlecający prace specjaliście od zabezpieczeń chcą zatem mieć pewność, że w przypadku błędu informatyka będą mogli skutecznie dochodzić odszkodowania od jego ubezpieczyciela – podkreśla Aurelia Szymańska z CUK Ubezpieczenia.

    Bardzo wysokie sumy ubezpieczenia oczekiwane przez kontrahentów z USA oraz potencjalnie wysokie roszczenia, powodują, że nie wszystkie TU oferują takie warunki. Jednak dostęp do wielu ofert pozwala znaleźć odpowiednią ochronę. „Od Ręki” dostępne są zabezpieczenia na Sumę Gwarancyjną 500 000 zł. Koszt w takim przypadku jest niższy niż 3 tys. zł.

    Firmy także pytają o cyberpolisy

    Rosnąca liczba ataków ze strony cyberprzestępców, świadomość ubezpieczeniowa, trudności ze znalezieniem specjalistów, a także ich wysokie wymagania finansowe powodują, że również firmy i organizacje coraz chętniej wykupują polisy od ryzyka cybernetycznego. Wybierając takie ubezpieczenie należy jednak dokładnie przeanalizować OWU. Niektórzy ubezpieczyciele dość niechętnie lub jedynie za znacznie wyższą składkę ubezpieczają podmioty, których działalność obarczona jest największym prawdopodobieństwem ataków. Należą do nich np. płatności on line, czy handel w czasie rzeczywistym.

    – Ochroną, o którą coraz częściej pytają nas firmy to ubezpieczenia cyberrisk i OC zawodowej informatyków. Dostawcami takich zabezpieczeń w naszej sieci są największe w Polsce TU. Osoby szukające niestandardowych rozwiązań z wysokimi sumami ubezpieczenia wybierają często ochronę Lloyd’sa, który od wielu lat specjalizuje się w polisach związanych z cyberbezpieczeństwem – stwierdza Aurelia Szymańska z CUK Ubezpieczenia.

    Co wchodzi w skład cyberpolisy?

    W skład polisy cyber, jak potocznie się je określa, wchodzi najczęściej możliwość przywrócenia i odtworzenia danych, pokrycie kar administracyjnych z tytułu RODO, naruszenia norm bezpieczeństwa kart płatniczych, czy porady prawne. Zakres polisy cybernetycznej może obejmować też odpowiedzialność cywilną przed roszczeniami osób trzecich np. za wyciek danych osobowych, naruszenie bezpieczeństwa informacji kontrahentów czy praw autorskich. Odpowiednio skonstruowana polisa pokryje koszty administracyjne i sądowe, a nawet utracony zysk przedsiębiorstwa i zwiększone koszty działalności będące wynikiem ataku hakerskiego.

  • IBM powołuje w Polsce zespół Client Engineering

    IBM powołuje w Polsce zespół Client Engineering

    IBM powołał w Warszawie multidyscyplinarny zespół IBM Client Engineering. To grupa wysoko wyspecjalizowanych ekspertów szybkiego reagowania, których głównym zadaniem jest ekspresowa weryfikacja problemów i realizacja pomysłów biznesowych, począwszy od identyfikacji problemu, projektowania, określania funkcjonalności biznesowej, aż po implementację. Zespół IBM Client Engineering w Warszawie tworzą programiści, projektanci, architekci rozwiązań, eksperci zajmujący się danymi (data scientists), bezpieczeństwem, inżynierowie dev ops oraz inni specjaliści.

    „Zespół Client Engineering to model wprowadzania innowacji bezpośrednio w sercu przedsiębiorstwa – umożliwiający niezwykle szybkie i dynamiczne wdrażanie nowoczesnych rozwiązań dla klienta bezpośrednio u klienta. Dostarczamy wartość biznesową przy jednoczesnym pomaganiu w transformacji procesów biznesowych. Client Engineering jest zespołem, który nie tylko reaktywnie podchodzi do oczekiwań klientów, ale proaktywnie szuka efektywnych rozwiązań. Zespół IBM zaczyna swoją pracę w momencie kiedy pojawia się biznesowo zdefiniowane zagadnienie. Czyli zanim zareagujemy na zdarzenie, staramy się odpowiednio przygotować klienta i dostosować do tego określone rozwiązania technologiczne, tak żeby osiągnąć jak najlepsze rezultaty biznesowe” – powiedział na konferencji prasowej Marcin Gajdziński, dyrektor generalny IBM Polska i Kraje Bałtyckie.

    Polski zespół dysponuje zwiększonymi siłami technicznymi w zakresie cyberbezpieczeństwa, ale jednocześnie posiada kompetencje do prowadzenia projektów technicznych o każdym innym profilu dla wielu branż. Równolegle w regionie CEE powołany został zespół w Pradze, ze specjalizacją Data&AI oraz w Moskwie, specjalizujący się w zagadnieniach chmury hybrydowej. Zespoły IBM Client Engineering odnotowały znaczny wzrost podczas pandemii z prawie 300 aktywności w 2020 r. do ponad 2500 w 2021 r., ponieważ firmy musiały łączyć się wirtualnie, szybciej podejmować decyzje, szybko reagować na zakłócenia i koncentrować się na wynikach.

    Przykładowo, ponad 20 ekspertów z bułgarskiego Banku DSK oraz IBM pracowało jako jeden zespół, wykorzystując praktyki Agile i DevOps do współtworzenia zasobów i architektury. Rdzeń rozwiązania został wsparty przez Confluent Platform for IBM Cloud Pak for Integration zainstalowany na Red Hat OpenShift wraz z IBM InfoSphere Change Data Capture (CDC). W innym przypadku serbski startup technologiczny Flamel.AI współpracował z zespołem IBM, aby w ciągu zaledwie siedmiu tygodni stworzyć opartą na sztucznej inteligencji aplikację internetową dla gier planszowych RPG.

  • Praca w IT: 100 tys. zł i obsługą prywatnego consierge’a

    Praca w IT: 100 tys. zł i obsługą prywatnego consierge’a

    COVID-19 nie spowolnił wzrostu wynagrodzeń w branży IT. Tylko w pierwszej połowie ubiegłego roku kontraktorzy zatrudnieni w modelu B2B mogli liczyć na zarobki wyższe od 12,5 do 20 proc. – wynika z danych Just Join IT. Popyt na wykwalifikowanych i doświadczonych specjalistów też jest coraz większy, dlatego firmy zaczynają kusić potencjalnych pracowników już nie tylko wysokimi zarobkami, ale i coraz bardziej wymyślnymi benefitami. – Ostatnio firmy wprowadzają takie rozwiązania jak premia za podpis, która czasami dochodzi nawet do 100 tys. zł, czy możliwość skorzystania z prywatnego concierge’a. To są nowości, które pojawiają się na polskim rynku i z których korzysta coraz więcej pracodawców – mówi Piotr Nowosielski, prezes Just Join IT.

    [videopress qE4a8V9A hd=”true” autoplay=”true”]

    – Zarobki w branży IT od kilku lat regularnie rosną. To doprowadziło do sytuacji, w której nawet junior w niektórych firmach jest już w stanie zarobić nawet trzykrotność średniego wynagrodzenia w Polsce – mówi agencji Newseria Biznes Piotr Nowosielski.

    Specjaliści IT pozostają od lat jedną z najlepiej opłacanych grup zawodowych w Polsce. Statystyki lidera rekrutacji dla branży w Polsce pokazują, że w I półroczu ub.r. wykwalifikowani specjaliści na stanowisku seniora mogli liczyć średnio na 20-proc. podwyżki. Według danych za okres styczeń–wrzesień ub.r. zarobki seniorów zatrudnionych na umowie o pracę przekraczały 16,1 tys. zł brutto i nieco ponad 18,7 tys. zł w przypadku umowy B2B. Z kolei na stanowisku juniora te kwoty wynosiły odpowiednio 6,3 oraz 7,2 tys. zł. Na nieco wyższe stawki mogą liczyć specjaliści IT w dużych miastach, jak Warszawa, Kraków, Katowice czy Trójmiasto. Najsłabiej pod względem wysokości wynagrodzeń w tym sektorze wciąż plasuje się Poznań.

    – Walka o talenty trwa. Coraz więcej firm ze Stanów Zjednoczonych i Europy Zachodniej przenosi do Polski swoje działy IT. Wiąże się to z faktem, że mamy bardzo dobrych specjalistów, którzy wciąż są wyceniani relatywnie taniej niż na Zachodzie, choć to też się zmienia, m.in. ze względu na rosnący popyt na specjalistów i inflację, która dodatkowo podkręca parametr wynagrodzeń. Niemniej zarobki cały czas idą w górę i mówimy tutaj o takich technologiach jak Python, Java czy specjaliści data science – mówi prezes zarządu Just Join IT.

    Wynagrodzenia w branży IT napędza też m.in. to, że liczba specjalistów na polskim rynku wciąż jest niewystarczająca. Szacuje się, że w Polsce zapotrzebowanie na programistów utrzymuje się na poziomie ok. 50 tys. wolnych stanowisk (raport DESI 2020). Kolejny czynnik to rekordowo duży popyt na polskie usługi i produkty IT, przez który firmy muszą jeszcze mocniej walczyć o programistów, aby zaspokoić potrzeby swoich klientów.

    – Mamy nad Wisłą świetnych specjalistów, a COVID-19 spowodował, że zaczęli oni szukać pracy na całym świecie. Programiści stali się po prostu bardziej wybredni, bo mogą wybierać wśród zagranicznych ofert pracy, w których stawki są zdecydowanie wyższe. Polskie software house’y starają się w pewien sposób za tym nadgonić – tłumaczy Piotr Nowosielski. 

    Jak wskazuje, w tej chwili pracodawcy kuszą specjalistów IT już nie tylko atrakcyjnymi zarobkami, ale i coraz bardziej wymyślnymi benefitami.

    – Poza klasycznymi rozwiązaniami, jak np. karta MultiSport, ubezpieczenie zdrowotne czy owocowe czwartki, ostatnio firmy wprowadzają też takie rozwiązania jak premia za podpis, która czasami dochodzi nawet do 100 tys. zł, czy możliwość skorzystania z prywatnego concierge’a – wymienia ekspert.

    Jego zdaniem na razie trudno wyrokować, jak na wynagrodzenia specjalistów IT przełoży się wprowadzony z początkiem stycznia Polski Ład. Nowa reforma podatkowa dotknie bowiem głównie najlepiej zarabiających, powyżej 133 692 zł brutto rocznie. Z drugiej strony część programistów prowadzących jednoosobową działalność gospodarczą skorzysta z nowej, niższej stawki ryczałtu dla przedstawicieli tej branży (z 15 do 12 proc.). Eksperci szacują, że ta zmiana pomoże im zaoszczędzić nawet kilka tysięcy złotych rocznie na podatku.

    – Jesteśmy jeszcze w początkowej fazie wprowadzania Nowego Ładu, więc w tym momencie realnie nie wpływa on na presję płacową ze strony pracowników czy pracodawców. Dlatego należałoby się jeszcze wstrzymać z opiniami na ten temat. To zostało wypuszczone szybko, przez co jest tam wiele możliwości uniknięcia dodatkowych obciążeń, i myślę, że na razie pod to będą grać zarówno pracodawcy, jak i pracownicy rozliczani w formie kontraktów B2B – mówi Piotr Nowosielski.

    Analiza 30 tys. ogłoszeń o pracę, zamieszczonych na portalu Just Join IT w okresie styczeń–czerwiec ub.r., pokazuje, że w Polsce najlepiej opłacani są programiści specjalizujący się w metodzie Devops, choć w cenie są też m.in. Java, Python i Ruby. Najbardziej poszukiwani są z kolei pracownicy średniego szczebla (54 proc. ofert). Ponad 30 proc. ofert było skierowanych do seniorów, podczas gdy juniorzy wzbudzili najmniejsze zainteresowanie pracodawców (ok. 10 proc.), co pokazuje, że branża wciąż poszukuje głównie pracowników z dużym doświadczeniem. Pod względem formy zatrudnienia firmy szukały głównie pracowników na umowę o pracę (69 proc.), zaś oferty dla freelancerów stanowiły 31 proc. Kontraktorzy zatrudnieni w modelu B2B w I półroczu ub.r. mogli jednak liczyć na znaczne podwyżki, które wyniosły aż 20 proc. w przypadku seniorów, 15 proc. – juniorów i ok. 12,5 proc. w przypadku midów.

    – Popyt na talenty IT jest największy w głównych regionach Polski. To jest oczywiście Warszawa, ale zaraz za nią są Wrocław, Kraków, Trójmiasto i Poznań. Te regiony odpowiadają nawet za 90 proc. całkowitego zapotrzebowania w branży IT, tam wielkie firmy przenoszą swoje centra i budują zespoły. Najczęściej potrzeba im przede wszystkim frontendowców. Z kolei jeśli chodzi o backendowców, to tutaj głównie Java i Python. Biorąc też pod uwagę ostatnie trendy – związane z machine learning, big data czy data science – specjaliści z tych obszarów też są bardzo mocno na topie – wymienia prezes Just Join IT.