Polscy programiści i AI: dojrzali, wymagający i pod kontrolą compliance

Prawie każdy, ale nie wszyscy są równi

Zanim przejdziemy do liczb, warto wiedzieć, kto odpowiadał na pytania JetBrains. Badanie AI Pulse 2026 objęło ponad 10 tysięcy programistów na świecie, z czego do 427 z Polski. I już tu zaczyna się pierwsza niespodzianka: polska próba to nie losowo dobrana reprezentacja branży IT.

82 procent polskich respondentów ma za sobą co najmniej sześć lat w zawodzie. Globalnie ten wskaźnik wynosi 64 procent. Co czwarty Polak w badaniu to architekt oprogramowania, wobec co szóstego na świecie. 30 procent działa jako freelancer lub prowadzi własną działalność — globalnie to tylko 11 procent.

Inaczej mówiąc: badanie opisuje środowisko doświadczone, samodzielne i z wyraźnym zacięciem do podejmowania decyzji. To ważne, bo liczby dotyczące adopcji AI czyta się zupełnie inaczej, gdy wie się, że za nimi stoją głównie seniorzy i architekci — nie studenci czy juniorzy testujący ChatGPT po raz pierwszy.

92 procent. I co z tego?

92 procent polskich programistów używa co najmniej jednego narzędzia AI w pracy. Globalnie: 90 procent. Różnica jest w zasadzie pomijalna — ale sam fakt robi wrażenie. To nie jest niszowe hobby ani eksperyment na bocznym torze. AI weszła do codziennej pracy programistycznej tak, jak wcześniej weszły Stack Overflow i GitHub: po cichu, przez tylne drzwi, i nagle okazało się, że jest wszędzie.

Pytanie, które warto zadać, brzmi: jak? Bo narzędzia to jedno, a sposób ich używania to drugie.

Tutaj pojawia się ciekawa rozbieżność. Codzienne autouzupełnianie kodu w IDE: 40 procent w Polsce, 47 procent globalnie. Codzienne korzystanie z trybu agentowego: 40 procent w Polsce, 36 procent globalnie. Jeśli te liczby coś mówią, to tyle, że polscy programiści stosunkowo rzadziej sięgają po „autocomplete na sterydach”, a częściej po narzędzia, które robią coś za nich — planują, wykonują zadania, iterują.

Można to odczytać jako oznakę dojrzałości: kto wie, jak działa kod, ten nie potrzebuje ciągłego podpowiadacza. Woli delegować.

ChatGPT, Copilot i kilku niszowych graczy z ambicjami

Ranking narzędzi nie zaskakuje w górnej części. ChatGPT jest najczęściej używanym narzędziem w pracy — 33 procent polskich programistów, wobec 28 procent globalnie. GitHub Copilot: 28 procent w Polsce, 29 procent globalnie. Wyrównany wyścig.

Ciekawiej robi się niżej. Claude Code — narzędzie Anthropic obecne na rynku relatywnie krótko — używa go w Polsce 21 procent respondentów (globalnie 18 procent). Cursor, edytor budowany wokół AI od podstaw: 19 procent w Polsce wobec 18 procent globalnie. Oba powyżej globalnego benchmarku.

Ale prawdziwą anomalią jest JetBrains Junie. Globalnie korzysta z niego 5 procent programistów. W Polsce — 12 procent. Ponad dwukrotnie więcej. JetBrains AI Assistant ma 13 procent w Polsce wobec 9 procent globalnie. Przypadek? Może. Ale może też efekt tego, że w Polsce pracuje wyjątkowo dużo seniorów zintegrowanych głęboko z ekosystemem JetBrains — IntelliJ, Rider, PyCharm. Dla kogoś, kto całą karierę spędził w jednym IDE, asystent wbudowany w ten ekosystem ma inną wartość niż kolejna zakładka w przeglądarce.

Compliance na pierwszym miejscu. Inżynierowie — na razie z tyłu.

Tu zaczyna się najciekawszy wątek całego badania. 36 procent polskich programistów mówi, że w ich firmie obowiązuje lista zatwierdzonych narzędzi AI — i żadnych innych. Globalnie: 27 procent. Z kolei tylko 18 procent Polaków pracuje w środowisku, gdzie można używać dowolnego narzędzia w ramach ogólnych zasad. Globalnie: 27 procent.

Polskie firmy są — przynajmniej na poziomie deklaracji — wyraźnie bardziej rygorystyczne w zarządzaniu narzędziami AI niż większość organizacji na świecie.

Można to tłumaczyć na kilka sposobów. Europejska regulacja (AI Act, RODO) robi swoje — dział prawny, który kilka lat temu ledwo wiedział, czym jest SaaS, dziś aktywnie uczestniczy w decyzjach o narzędziach deweloperskich. Można też widzieć w tym dojrzałość rynkową: firmy, które mają doświadczonych architektów i team leadów, szybciej niż inne dochodzą do wniosku, że „każdy używa czego chce” to przepis na problemy z bezpieczeństwem i audytem.

Niezależnie od powodów, konsekwencja jest jedna: w Polsce kolejna faza adopcji AI to nie kwestia entuzjazmu programistów — to kwestia przetargów, list approved vendors i decyzji zakupowych podejmowanych w biurach, a nie przy biurkach.

Co sprawi, że ktoś zmieni narzędzie?

Badanie pytało też o to, co skłoniłoby do zmiany używanego narzędzia. Odpowiedzi są diagnostyczne.

Polscy programiści wyraźnie częściej niż globalnie wskazują: lepszą świadomość kontekstu kodu (31 procent vs 24 procent), lepszą wydajność w dużych bazach kodu (28 procent vs 22 procent), lepszą integrację z IDE (23 procent vs 18 procent). Jakość generowanego kodu jest ważna tak samo jak globalnie — 31 procent.

To lista problemów, jakich nie ma junior developer piszący skrypty do Excela. To lista problemów architekta, który pracuje z kodem liczonym w setkach tysięcy linii i potrzebuje, żeby narzędzie rozumiało, co się tam dzieje — nie tylko w tym jednym pliku, który jest otwarty.

Polska próba to środowisko, które zdążyło z AI popracować na poważnie. I które wie, czego w niej brakuje.

Co z tego wynika dla kogoś, kto podejmuje decyzje

Połowa polskich firm bardzo prawdopodobnie wypróbuje agentów AI w ciągu najbliższych 12 miesięcy — wobec 47 procent globalnie. 13 procent już to robi.

To liczby, które mówią jedno: presja na zakup i wdrożenie rośnie, ale będzie odbywać się coraz bardziej przez dział zakupów, a nie przez inicjatywy oddolne programistów. Kto w firmie kontroluje listę zatwierdzonych narzędzi, ten w najbliższych miesiącach będzie miał więcej pracy niż kiedykolwiek.

AI w polskim IT nie jest już pytaniem „czy”. Jest pytaniem „które, na jakich warunkach i kto za to odpowiada”.