---
title: "AI zdjęło z nas pisanie, nie myślenie: wypalenie przez AI, utrata pracy i zmieniająca się rola programistów | Guardian360"
description: "Kontynuacja zeszłotygodniowego tekstu o rozwoju oprogramowania wspieranym przez AI w Guardian360. Tempo jest realne, ale realny jest też koszt ludzki: wypalenie przez AI, cichy lęk przed zbudowaniem tego, co zastąpi nas samych, oraz miejsce, do którego przesuwa się wartość programisty, gdy kod pisze AI."
url: https://guardian360.net/pl/blog/ai-took-away-the-typing-not-the-thinking/
locale: en
source: guardian360.net
---
[← Wszystkie wpisy](https://guardian360.net/pl/blog/)

Opinia

# AI zdjęło z nas pisanie, nie myślenie: wypalenie przez AI, utrata pracy i zmieniająca się rola programistów

Autor Jan Martijn Broekhof · 19 października 2026

[W zeszłym tygodniu pisałem](https://guardian360.net/pl/blog/we-now-build-in-three-months-what-took-us-three-years/) o tym, jak garstka osób w Guardian360 w trzy miesiące przebudowała naszą platformę Lighthouse i dodała więcej nowych funkcji, niż wcześniej dostarczaliśmy przez ponad trzy lata. Każde słowo z tamtego tekstu podtrzymuję. Była to jednak tylko połowa historii i nie byłbym uczciwy, gdybym na tym poprzestał.

Od publikacji tamtego tekstu odbyłem serię rozmów z naszymi własnymi programistami oraz z programistami i founderami z innych firm SaaS. Prawie żadna z nich nie dotyczyła tempa. Dotyczyły zmęczenia. Więcej agentów AI do kodowania pracujących równolegle oznacza więcej przełączania kontekstu. Śledzenie, co robi każdy agent, sprawdzanie jego wyników i decydowanie, co dalej, kosztuje ogromną ilość energii. Po raz pierwszy słyszę, jak ludzie używają określenia “AI burnout”, mówiąc o współpracownikach, a czasem także o sobie.

Pod spodem kryje się cichsza obawa. Wielu programistów nosi w głowie niewielki głos, który pyta, czy nie pomagają budować czegoś, co ich zastąpi. Jeśli AI rozwija wszystko, co im zostaje?

Oba te zmartwienia zasługują na poważną odpowiedź. Moja zaczyna się od prostej obserwacji: AI zdjęło z nas pisanie, nie myślenie. A nasze mózgi nigdy nie zostały zaprojektowane do nadzorowania czterdziestu godzin pracy w ciągu jednego dnia.

## Dlaczego praca z agentami AI wydaje się bardziej męcząca, a nie mniej?

Obietnica brzmiała, że AI odciąży nas od pracy. W wąskim sensie tak się dzieje, ale jeden rodzaj pracy zostaje zastąpiony innym. Programista, który kiedyś pisał kod przez cały dzień, teraz nadzoruje kilku agentów, z których każdy wytwarza dzienną porcję wyników. Każdy z tych wyników trzeba zrozumieć, sprawdzić, a następnie zaakceptować lub odrzucić. Pisanie zniknęło, osąd się pomnożył.

Badania zaczynają nadawać temu nazwę. W marcu 2026 roku badacze z BCG Henderson Institute opublikowali w Harvard Business Review badanie o tym, co nazywają “AI brain fry”: zmęczeniu psychicznym wynikającym z nadmiernego korzystania z narzędzi AI lub nadzorowania ich ponad możliwości poznawcze człowieka. Spośród 1488 przebadanych pracowników pełnoetatowych w USA 14 procent zgłosiło ten stan, a nadzorowanie AI okazało się najbardziej wyczerpującą umysłowo formą korzystania z AI. Najbardziej narażeni byli ci, którzy używali wielu narzędzi lub nadzorowali wielu agentów AI: osoby wcześnie przyjmujące nowe technologie i najbardziej entuzjastyczni użytkownicy. Pracownicy z brain fry zgłaszali o 33 procent większe zmęczenie decyzyjne, a 34 procent z nich myślało o odejściu od pracodawcy, w porównaniu z 25 procentami wśród osób bez tego stanu.

Ta grupa entuzjastów opisuje programistów, z którymi rozmawiam. Nie są oporni, są podekscytowani. Aruna Ranganathan i Xingqi Maggie Ye z Haas School of Business na UC Berkeley przez osiem miesięcy obserwowali około 200 pracowników amerykańskiej firmy technologicznej i opisali w Harvard Business Review, że AI nie zmniejszyło ich pracy, lecz ją zintensyfikowało. Pracownicy pracowali szybciej, podejmowali się szerszego zakresu zadań i pracowali dłużej, często bez polecenia, między innymi dlatego, że AI wydawało się partnerem, który pomoże uporać się z obciążeniem. Produktywność gwałtownie wzrosła, ale wzrosło też zmęczenie poznawcze i liczba godzin nie do utrzymania na dłuższą metę. Sam entuzjazm staje się ryzykiem. Nikt nie powie Państwu, żeby przestać, skoro narzędzie ciągle odpowiada “tak”.

## Czy “AI burnout” jest prawdziwe, czy to tylko zmęczenie zmianą pod nową nazwą?

Odpowiedź sceptyka zasługuje na wysłuchanie. Każda poważna zmiana w sposobie tworzenia oprogramowania wiązała się ze skargami na wyczerpanie. Badacze z Oregon State University zwracają uwagę, że wypalenie wśród programistów pojawiało się również podczas wcześniejszych zakłóceń, od rozpowszechnienia metodyk agile po pandemię COVID-19. Być może to po prostu kolejna fala, która minie, gdy narzędzia i nawyki pracy dojrzeją.

Częściowo się z tym zgadzam. Część tego, co widzimy, to proces adaptacji. Ale ta fala różni się w jednym istotnym punkcie: uderza bezpośrednio w uwagę i pamięć roboczą. To samo badanie z Oregon State, zaprezentowane na konferencji inżynierii oprogramowania ICSE 2026, objęło 442 programistów i wykazało, że wdrożenie GenAI wiąże się z wypaleniem poprzez większe obciążenie pracą i presję organizacyjną. Autorzy opisują, jak AI przesuwa pracę od tworzenia ku selekcji i nadzorowi, czyli pracy wymagającej poznawczo i głębokiej wiedzy eksperckiej, ale trudniejszej do zauważenia. Jeden z uczestników porównał to do silnika samochodu, który pracuje stale przy 100 milach na godzinę, choć najlepiej działa przy 60.

Napięcie widać także w szerszej społeczności programistów. Z ankiety Stack Overflow Developer Survey 2026, w której wzięło udział 30 903 respondentów ze 169 krajów, wynika, że 45 procent programistów określa siebie jako osoby zasiedziałe i bierne w obecnej pracy. W tej grupie najczęściej wskazywaną przyczyną było wypalenie lub zmęczenie technologią. Ankieta nie dowodzi, że powodem jest AI, ale pokazuje, że znaczna część zawodu traci energię właśnie wtedy, gdy tempo przyspiesza.

Badanie z Oregon State zawiera również zachęcające wnioski. Autonomia i zasoby edukacyjne osłabiały wpływ wdrożenia AI na wypalenie. Programiści, którzy sami decydują, kiedy i jak używać AI, cierpią mniej niż ci, których do tego zmuszono. To coś, na co każdy pracodawca ma wpływ.

## Czy programiści pomagają zautomatyzować własne miejsca pracy?

To niewygodne pytanie i nie chcę na nie odpowiadać pocieszeniem. Jako przedsiębiorca i pracodawca naprawdę się tym martwię.

Wczesne dane wskazują w jednym kierunku. Sierpniowa aktualizacja badania “Canaries in the Coal Mine?” z 2026 roku, przygotowana przez Stanford Digital Economy Lab na podstawie danych płacowych ADP, pokazuje, że zatrudnienie osób w wieku od 22 do 25 lat w zawodach najbardziej narażonych na AI jest o około 19 procent niższe, niż byłoby, gdyby nadążało za zawodami mniej narażonymi, wobec 15 procent rok wcześniej. Luka powstaje głównie dlatego, że pracodawcy zatrudniają mniej młodych osób, a nie dlatego, że zwalniają obecnych pracowników, a badacze nie widzą jeszcze oznak wypierania pracowników w skali całej gospodarki. Tworzenie oprogramowania jest jedną z dziedzin, które wymieniają wprost. Najmłodsi programiści odczuwają to jako pierwsi.

Europa nie jest wyjątkiem. Wspólne Centrum Badawcze Komisji Europejskiej (Joint Research Centre) prześledziło ekspozycję na AI na europejskim rynku pracy i stwierdziło, że najbardziej narażone są zdolności poznawcze takie jak uwaga, rozumienie i logiczne rozumowanie. Ponieważ zdolności te są potrzebne w niemal każdym zawodzie, ekspozycja na AI wzrosła wykładniczo we wszystkich kategoriach zawodowych, a praca wysoko wykwalifikowana jest bardziej narażona niż praca prosta. To nie jest historia o oprogramowaniu. To historia o prawie każdym biurku w Europie.

Dla uczciwości trzeba dodać, że szkody jeszcze się tu nie zmaterializowały. Laura Lebastard i David Sondermann z Europejskiego Banku Centralnego przeanalizowali ankietę obejmującą około 5000 firm ze strefy euro i w marcu 2026 roku doszli do wniosku, że AI jeszcze nie zastępuje miejsc pracy; firmy intensywnie korzystające z AI są nawet nieco bardziej skłonne zatrudniać dodatkowych pracowników. Ostrożnie dodali, że długoterminowy wpływ AI na zatrudnienie pozostaje mniej jasny. Odczytuję to tak: jeszcze nie, ale bez obietnic.

## Co się stanie, gdy AI opuści ekran?

Moje obawy nie kończą się na oprogramowaniu ani nawet na pracy biurowej. Dotychczas AI żyło głównie na ekranach. To się zmienia. Nowa generacja AI, tak zwane modele świata, uczy się, jak zachowuje się świat fizyczny: co dzieje się z przedmiotem, gdy go popchniemy, jak zmienia się pomieszczenie, gdy ktoś przez nie przechodzi. Połączmy to z robotami, a AI przeniesie się sprzed klawiatury na halę produkcyjną, do magazynu i do domu opieki.

To już nie jest zamknięte w odległym laboratorium. W marcu 2026 roku AMI Labs, paryski start-up współzałożony przez laureata Nagrody Turinga Yanna LeCuna, pozyskał 1,03 miliarda dolarów na budowę modeli świata, co jest dotąd największą w Europie rundą typu seed. Do pierwszych docelowych klientów należą producenci, firmy motoryzacyjne, przedsiębiorstwa lotnicze i sektor farmaceutyczny, a LeCun zwracał uwagę, że domowy robot potrzebuje właśnie takiego zdrowego rozsądku, by rozumieć świat fizyczny.

Nawet AMI Labs spodziewa się, że przejście modeli świata z badań do zastosowań komercyjnych może potrwać lata. Nie podam liczby miejsc pracy, których to dotknie, bo nikt jej nie zna. Skłamałbym jednak, mówiąc, że nie odbiera mi to snu. Gdy myślę o wpływie AI na pracę, nie myślę już tylko o programistach. Myślę o prawie wszystkich.

Nie mam na to odpowiedzi. Mam natomiast pogląd na to, co pozostaje wartościowe, i ten pogląd kształtuje wybory, których dokonujemy w Guardian360.

## Co zostaje programiście, gdy kod pisze AI?

Więcej, niż wielu się obawia, choć jest to coś innego niż dawniej. Gdy kod tworzy AI, wciąż ktoś musi zdecydować, co należy zbudować, czy wynik jest poprawny i bezpieczny oraz jak wpisuje się w całą resztę. Ktoś musi za to odpowiadać, gdy coś pójdzie nie tak. To jest osąd, architektura, przegląd i odpowiedzialność, i nic z tego nie da się przekazać agentowi, którego się nadzoruje.

W Guardian360 nasi programiści przygotowują się do tej roli: trenerów i mentorów agentów AI, a nie producentów kodu. To nie jest rola gorsza. Jest bardziej wymagająca, i właśnie dlatego ryzyko wypalenia jest realne. Jeśli oczekujemy od ludzi, że udźwigną więcej osądu, musimy też dać im przestrzeń, by mogli go wykonywać. Dlatego świadomie ograniczamy liczbę równoległych strumieni pracy. Badacze z BCG dochodzą do tego samego wniosku: zalecają górne limity liczby agentów AI nadzorowanych przez jedną osobę jednocześnie i stwierdzili, że deklarowana produktywność spadała, gdy ludzie używali czterech lub więcej narzędzi AI. Autonomia i czas na naukę są już częścią naszego sposobu pracy, a każdy znajduje czas na eksperymentowanie i innowacje. To dokładnie te zasoby, które badanie z Oregon State o wypaleniu programistów, zaprezentowane na ICSE 2026, wskazuje jako bufor chroniący przed wypaleniem.

## Narzędzie jest tylko narzędziem

Oprócz trenowania agentów AI w Guardian360 trwa druga zmiana i to ona wydaje mi się najbardziej obiecująca. Nasi programiści zawsze blisko współpracowali z naszymi partnerami, czyli dostawcami usług zarządzanych (MSP), którzy dostarczają naszą platformę swoim klientom. Ta współpraca wkrótce stanie się znacznie ważniejsza.

Narzędzie jest tylko narzędziem, nawet gdy dodamy do niego możliwości AI. Nikt nie kupuje platformy dla niej samej; używa się jej, by coś osiągnąć. Właśnie tu chcemy znaczyć więcej dla naszych partnerów. Agent AI już teraz zdejmuje z nich ręczną pracę przy wdrożeniach, raportowaniu i podłączaniu API, a działania pentestowe, które kiedyś były pracą ręczną, coraz częściej wykonywane są automatycznie. Każde z tych zadań to czas, który partner może poświęcić swoim klientom zamiast naszemu oprogramowaniu. A ten czas ma znaczenie, bo to partner stoi twarzą w twarz z klientem. To on utrzymuje relację opartą na zaufaniu, która jest jedną z rzeczy czyniących partnerów tak cennymi. Tego zaufania nie można przekazać narzędziu.

W nadchodzących miesiącach i latach nasi programiści będą przejmować coraz więcej tej pracy razem z naszymi partnerami. Wartość programisty będzie mierzona w mniejszym stopniu kodem, który dostarcza, a w większym tym, co osiągają dzięki niemu partnerzy i ich klienci.

Muszę być szczery: nie każdemu to odpowiada. Nie każdy programista chce pracować tak blisko z partnerami i ich klientami, i jest to uprawniony wybór. Wierzę jednak, że programiści, którzy ruszą w stronę rezultatu, a nie wyniku produkcji, znajdą pod nogami najpewniejszy grunt.

## Zatem gdzie leży Państwa wartość?

AI zdjęło z nas pisanie, nie myślenie. Tempo jest realne, tak samo jak cena, którą nasi ludzie płacą w postaci uwagi. Udawanie, że jest inaczej, nikomu nie pomaga, a już najmniej programistom, którzy są zmęczeni i po cichu martwią się o swoją przyszłość.

Jeśli kod pisze AI, gdzie leży Państwa wartość? A jeśli kierują Państwo zespołem, czy chronią Państwo ludzi, którzy muszą odpowiadać na to pytanie każdego dnia?

## Źródła

- Bedard, J., Kropp, M., Hsu, M., Karaman, O. T., Hawes, J. and Rosen Kellerman, G., “When Using AI Leads to ‘Brain Fry’”, Harvard Business Review (March 2026)
- Ranganathan, A. and Ye, X. M., “AI Doesn’t Reduce Work, It Intensifies It”, Harvard Business Review (9 February 2026), [https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it](https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it)
- Feng, Z., Afroz, S. and Sarma, A., “From Gains to Strains: Modeling Developer Burnout with GenAI Adoption”, ICSE-SEIS ’26 (April 2026), [https://doi.org/10.1145/3786581.3786934](https://doi.org/10.1145/3786581.3786934)
- Stack Overflow, 2026 Developer Survey (6 October 2026), [https://survey.stackoverflow.co/2026](https://survey.stackoverflow.co/2026)
- Brynjolfsson, E., Chandar, B. and Chen, R., “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”, Stanford Digital Economy Lab (revised 12 August 2026), [https://digitaleconomy.stanford.edu/publication/canaries-in-the-coal-mine-six-facts-about-the-recent-employment-effects-of-artificial-intelligence/](https://digitaleconomy.stanford.edu/publication/canaries-in-the-coal-mine-six-facts-about-the-recent-employment-effects-of-artificial-intelligence/)
- Casas, P., Fernández-Macías, E., Martínez-Plumed, F., Gómez, E., González Vázquez, I. and Salotti, S., “Revisiting the occupational impact of AI in the generative AI era”, JRC Working Papers Series on Labour, Education and Technology 2026/02, European Commission (13 March 2026), [https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC145832](https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC145832)
- Lebastard, L. and Sondermann, D., “Artificial Intelligence: friend or foe for hiring in Europe today?”, The ECB Blog, European Central Bank (4 March 2026), [https://www.ecb.europa.eu/press/blog/date/2026/html/ecb.blog20260304~d9e34fc95f.en.html](https://www.ecb.europa.eu/press/blog/date/2026/html/ecb.blog20260304~d9e34fc95f.en.html)
- “Yann LeCun’s AMI Labs raises $1.03B to build world models”, TechCrunch (9 March 2026), [https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models/](https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models/)
- “Yann LeCun’s Paris-based AI world model startup raises more than $1BN”, Tech.eu (10 March 2026), [https://tech.eu/2026/03/10/yann-lecun-s-paris-based-ai-world-model-startup-raises-more-than-1bn/](https://tech.eu/2026/03/10/yann-lecun-s-paris-based-ai-world-model-startup-raises-more-than-1bn/)