AMA zespołu Codex – nowe spojrzenie na programowanie AI

Wprowadzenie: AI i programowanie pod lupą społeczności

Środowy poranek, 17 września 2025 roku. Zamiast wgryzać się w kolejne linijki kodu czy klikać bez końca po Jira, wielu programistów – w tym i ja – skierowało swoją uwagę na platformę Reddit. Powód był nie byle jaki: AMA ze specjalistami pracującymi nad Codexem, czyli fundamentem GitHub Copilot i szeregu innych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji służących pisaniu i recenzowaniu kodu ([¹](https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1nhust6/ama_with_the_codex_team/)).

Wydarzenie odbiło się szerokim echem na branżowych forach, a oficjalny profil OpenAI na Twitterze jeszcze podsycił atmosferę oczekiwania. Z perspektywy osoby, która na co dzień korzysta ze zdobyczy AI w programowaniu, taka sesja pytań i odpowiedzi to prawdziwa gratka – można podpytać twórców o przyszłość, podzielić się swoimi obawami, a czasem, kimś tam wtrącić własny żarcik pod nosem. W końcu, jak mówi stare porzekadło: lepiej pytać, niż błądzić!

Dlaczego temat Codexu właśnie dziś?

Nieprzypadkowo pytanie o kierunki rozwoju AI w programowaniu rozgrzewa dziś wyobraźnię. Według analityków Bureau of Labor Statistics już w 2025 roku w samych Stanach Zjednoczonych zabraknie nawet 1,4 miliona specjalistów IT. Skoro mam tej branży blisko do serca, ta liczba robi wrażenie i trochę, nie ukrywam… przeraża. Ta luka tworzy presję, pod którą coraz trudniej funkcjonować bez wsparcia automatów, szczególnie tych “inteligentnych”.

Gdy korzystam z Copilota w codziennej pracy, czuję, że AI staje się nie pomocnikiem, ale wręcz współpracownikiem. Szybciej dorzucam fix do refaktoryzacji albo łapię prostą literówkę, której – bez wsparcia AI – pewnie bym nie zauważył. Zdarzało mi się już, że nawet doświadczeni deweloperzy z mojego zespołu wzdychali z ulgą, gdy AI wykrywało błąd logiczny, o którym człowiek w żaden sposób sam by nie pomyślał.

Deficyt programistów – szansa czy zagrożenie?

Oczywiście, AI w programowaniu ma swoje blaski i cienie. Gdy coraz więcej osób zaczyna korzystać z gotowych podpowiedzi, pojawia się pytanie o kreatywność i autentyczność kodu. Niemniej jednak, w obliczu licznych deadline’ów i wiecznie przesuwających się harmonogramów, takie narzędzia są jak złoto. Pracując w branży, widzę, że coraz więcej firm inwestuje w automatyzację – bo dziś “czas to pieniądz”, a każda godzina mniej spędzona na poprawianiu błędów czy refaktorze to realny zysk i krok naprzód.

Codex – pod maską AI wspierającego programistów

Model Codex pojawił się na rynku w 2021 roku, szybko zdobywając zainteresowanie środowiska. Początki były, powiedzmy sobie szczerze, skromne, a pierwsze testy przypominały raczej eksperymenty niż faktyczną rewolucję w pracy programmerów. Dziś, z GPT-5-Codexem na pokładzie, sytuacja wygląda zupełnie inaczej.

Pracując na co dzień z różnymi środowiskami – od klasycznego Visual Studio Code, przez terminalowe narzędzia, aż po pluginy do JetBrains – widzę, jak AI potrafi przełączyć się w mgnieniu oka z prostych sugestii na naprawdę złożone, długoterminowe projekty. Kiedy ilość zadań mnoży się jak szalona (a przed deploymentem zwykle tak właśnie jest!), możliwość dynamicznego zarządzania kodem z pomocą automatycznych asystentów jest dla mnie i mojego zespołu wręcz nieoceniona.

Sposób działania: od zamiaru do wdrożenia

Jednym z największych atutów Codexa jest nie tylko fakt, że generuje gotowe fragmenty kodu – ale przede wszystkim to, jak “rozumie” kontekst zadania. Kiedy wpisuję opis funkcji, model analizuje wcześniejsze fragmenty projektu, porównuje zmiany i przeprowadza automatyczne testy, wychwytując potencjalne błędy zanim trafią na produkcję. Dawniej podobny review wymagał kilku osób, całego popołudnia i… sporej dawki cierpliwości.

No właśnie. Oszczędność czasu jest jednym, szybkie wychwycenie błędów – drugim, a poczucie, że system dba o bezpieczeństwo – trzecim filarem, na którym opiera się moje zaufanie do tego narzędzia. Gdy wdrażaliśmy ostatnio system płatności online, automatyczne testowanie przez AI pozwoliło nam uniknąć poważnych kłopotów i, nie ukrywam, uratowało skórę przed deadline’em.

Integracje branżowe i popularyzacja

Historia Codexu to także historia stopniowego “zadomowienia się” tego modelu w codziennych procesach zespołów programistycznych. Od kiedy GitHub Copilot trafił do ekosystemu Microsoft i innych środowisk, liczba użytkowników zaczęła rosnąć lawinowo. Najświeższe statystyki mówią o milionie kont korzystających aktywnie z Copilota jeszcze w połowie 2023 roku. Mój zespół, przyzwyczajony do pracy hybrydowej (czasem w biurze, czasem z domowego zacisza), bardzo sobie ceni możliwość pracy “w chmurze” – z łatwą synchronizacją historii zmian.

Kolejnym przełomem była integracja GPT-4, pozwalająca nie tylko na lepsze generowanie kodu, ale także analizę danych czy nawet przetwarzanie obrazów w kontekście aplikacji branżowych. Moim zdaniem to jest punkt zwrotny, bo w tym momencie AI przekroczyła granicę automatyzacji prostych zadań – weszła na pole, gdzie liczy się realna “współpraca” z człowiekiem.

Nowe możliwości dla fintechów i branży medycznej

Mam okazję współpracować również z firmami z sektora fintech oraz medycyny cyfrowej. Tam AI wykorzystywana jest nie tylko do kodowania prostych rozwiązań, ale również zaawansowanych analiz medycznych czy monitorowania transakcji. Dzięki możliwości integracji API Codexa z autorskimi narzędziami, to właśnie te branże bardzo szybko korzystają z potencjału generatywnego AI.

Realne perspektywy – AI, biznes, i nowe modele wdrożeń

Przemiany, które obserwuję zarówno z poziomu dewelopera jak i konsultanta, nie ograniczają się do efektywności pracy. To, co na początku wydawało się tylko “gadżetem”, dziś jest solidnym filarem cyfrowego biznesu.

Według prognoz MarketsandMarkets wartość sektora AI dla programistów do końca 2025 roku ma osiągnąć 64 miliardy dolarów. Skala robi wrażenie szczególnie, jeśli weźmiemy pod uwagę, że już dzisiaj większość firm oszczędza miesiące robocze na automatyzacji powtarzalnych procesów. I choć subskrypcja Copilota to przy obecnych stawkach około 10 dolarów na miesiąc, w dużych organizacjach opłaca się to z nawiązką.

Konkurencja i inspiracje – Amazon, Google i startupy

Zazwyczaj trzymam rękę na pulsie, więc cały czas sprawdzam, jak radzi sobie Amazon CodeWhisperer czy Google Duet AI. Widzę, że konkurencja działa na korzyść użytkownika – wprowadzane są kolejne innowacyjne rozwiązania, a liczbę usprawnień trudno zliczyć na palcach jednej ręki. Startupy i mniejsze firmy, śledząc te trendy, próbują czerpać inspirację nie tylko w kwestii technologii, ale też modelu biznesowego.

Dziś małe zespoły mogą uruchomić chociażby aplikację SaaS, wykorzystując możliwości Codexa w obsłudze masowych danych lub automatyzacji powtarzalnych czynności u swoich klientów. To pozwala testować nowe rozwiązania, a wiele z tych projektów potem wchodzi na stałe do portfolio już większych korporacji.

Studia przypadków: fintech i e-commerce korzystają na AI

Przykładów wdrożeń, które poznałem z pierwszej ręki (lub jestem ich współautorem), nie brakuje:

• Salesforce – automatyzacja migracji starego kodu podparta AI skróciła całościowe cykle wdrożeniowe o 1/3. Z mojej perspektywy, to skok, na który czekało wielu z nas.
• Shopify – dzięki wsparciu AI podniesiono współczynnik konwersji o 20%. To akurat w branży e-commerce liczba nie do pogardzenia – przekłada się na realne pieniądze.

Dla mnie osobiście hitem jest grupowe kodowanie i peer review w czasie rzeczywistym. Gdy spotykam się z zespołem online, mogę nie tylko rozwiązać konflikt w kodzie, lecz także jednym kliknięciem wygenerować propozycje poprawek, które mogę natychmiast omówić z kolegami.

Techniczne wyzwania – AI to nie magia, tylko narzędzie

Korzystając z Codexa, każdy, kto choć raz usiłował zrobić coś “niestandardowego”, przekonał się, że AI, choć imponująca, ma swoje ograniczenia. Najnowsza wersja modelu – wytrenowana na bazie 12 miliardów parametrów – osiąga skuteczność ok. 37% w zadaniach autouzupełniania kodu. Gdy ktoś sądzi, że wystarczy wrzucić prompt i gotowe, życie szybko go weryfikuje – a i AI by się czasem pogubiło w kodowych niuansach.

Testowanie, sanityzacja i prompt injection

Bezpieczeństwo kodu generowanego przez sztuczną inteligencję jest wyzwaniem, które spotykałem już wielokrotnie. Głośnym tematem jest tzw. prompt injection – wstrzykiwanie do modelu poleceń, które mogą wprowadzić zamieszanie. Według OWASP i branżowych raportów, rośnie liczba ataków tego typu. W praktyce nauczyłem się podchodzić do testów AI jak do recenzowania pracy bardzo utalentowanego, ale jednak jeszcze nieopierzonego juniora. Wszystko trzeba sprawdzić dwa, a czasem trzy razy… Bo przecież “strzeżonego Pan Bóg strzeże”.

Sam często stosuję dodatkowe zabezpieczenia i manualną kontrolę nad wrażliwymi fragmentami kodu. Traktuję AI jako narzędzie, a nie wyrocznię. I takim podejściem staram się dzielić także w moim zespole.

AI, prawo i etyka – jak pogodzić automatyzację z regulacjami?

Przełomem dla całego sektora okazały się ostatnie zmiany w europejskich regulacjach. Wprowadzenie AI Act przez Unię Europejską w 2024 roku pociągnęło za sobą konieczność transparentności i wyjaśnialności decyzji podejmowanych przez modele takie jak Codex czy Copilot. Zdarzało się, że podczas wdrożeń musiałem tłumaczyć, na jakiej podstawie AI podjęła konkretną propozycję zmian. Uczestniczenie w projektach podlegających ścisłym regulacjom, takich jak bankowość czy zdrowie, to obowiązek prowadzenia zapisów audytowych i wyjaśniania każdej potencjalnie kontrowersyjnej działania maszyny.

Prawa autorskie i własność intelektualna

Wyzwania nie kryją się wyłącznie w przepisach prawa. Gorącym tematem – zwłaszcza dla firm, które szkolą własne modele – jest kwestia licencji kodów źródłowych, na których AI się uczy. Mam za sobą kilka projektów opartych na repozytoriach open source. Tu zawsze istnieje ryzyko, że kod wygenerowany przez AI będzie się zbyt mocno pokrywał z istniejącymi licencjonowanymi fragmentami. Duże kontrowersje wywołał proces z 2022 roku dotyczący domniemanych naruszeń praw autorskich przez modele trenowane na otwartych repozytoriach GitHuba – a jak wiadomo, w polskim środowisku developerów taka debata potrafi ciągnąć się całymi tygodniami. I niejedno jeszcze czeka nas rozstrzygnięcie.

Nowe horyzonty: AI w przyszłości programowania

Jeśli wierzyć prognozom, na przestrzeni kilku najbliższych lat programowanie stanie się jeszcze bardziej “zespołowe”, przy czym człowiek i AI będą coraz to ściślej współpracować. Amazon Web Services podaje przykład, w którym zastosowanie generowania kodu przez AI przełożyło się na obniżkę kosztów operacyjnych aż o 50%. Widząc, jak wiele przedsiębiorstw – od startupów po największych graczy – wdraża AI na masową skalę, nie mam wątpliwości, że te liczby mają pokrycie w rzeczywistości.

Automatyzacja kodowania – szansa dla dużych i małych

Wprowadzenie AI do procesu tworzenia oprogramowania pozwala nie tylko dużym korporacjom, ale także mniejszym firmom “wyjść na swoje”. Przenoszenie kodu w chmurę umożliwia szybką zmianę skali – projekty, które kiedyś wymagały armii developerów, można dziś obsłużyć nawet kilkuosobowym zespołem wspieranym przez dobrze skonfigurowane modele OpenAI.

80% kodów ma generować AI? Patrzę na to z rezerwą…

Do 2027 roku, według niektórych raportów, aż 80% kodu w dużych przedsiębiorstwach będzie generowane przez sztuczną inteligencję. Mam do tych prognoz dystans – ze względu na bezpieczeństwo, audyt oraz konieczność edukowania kolejnych pokoleń programistów. Im więcej AI, tym większe znaczenie ma testowanie i ciągła weryfikacja rezultatów, na czym przekonałem się już nieraz podczas “żywych” wdrożeń.

Codex w codziennym użyciu – moje doświadczenia

Zapytany, jakie zadania zlecam Codexowi, nie muszę się długo zastanawiać:

• Implementacja nowych funkcji według specyfikacji klienta
• Automatyczne testy i refaktoryzacja starszych fragmentów kodu
• Review zmian oraz propozycje usprawnień w ciągu jednego sprintu
• Przenoszenie pracy między laptopem, stacją roboczą, a tabletem w trasie – bez konieczności powtórnego konfigurowania środowisk

Od czasu, gdy Codex pozwala porównywać rzeczywistą intencję PR (pull requesta) z proponowaną zmianą, liczba błędów poważnych spadła nam w zespole drastycznie. Mniej stresu przed deploymentem, mniej paniki na Slacku, a i weekendy jakoś tak spokojniejsze.

Podsumowując własne doświadczenia, mogę z czystym sumieniem przyznać: AI zmienia sposób, w jaki my, programiści, organizujemy swoją pracę. Przestajemy być jedynie “pisarzami kodu” – stajemy się architektami procesów, które łączą wiedzę, doświadczenie i automatyzację.

FAQ – odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania

• Jakie realne korzyści daje AMA zespołu Codex dla programistów?
  Po pierwsze, to okazja, żeby dostać odpowiedź z pierwszej ręki – nie tylko na pytania techniczne, ale także na zagadnienia związane z bezpieczeństwem czy przyszłymi funkcjonalnościami. Po drugie, często dzięki takim wydarzeniom można wcześnie wyłapać nadchodzące zmiany i wdrożyć je zanim staną się standardem w całej branży.
• W czym AI pomaga biznesowi?
  Oszczędza czas – to oczywiste. Zwiększa bezpieczeństwo – dzięki lepszej detekcji błędów, audytom, testom. Otwiera drogę do nowych modeli usług, np. personalizowanych rozwiązań czy aplikacji szytych na miarę danego klienta.
• Czy Codex zastąpi programistów?
  AI raczej “odciąża” niż zastępuje – pozwala skupić się na trudniejszych, bardziej kreatywnych zadaniach, automatyzując rutynę. I choć nie brak straszenia rodem z czarnej kroniki IT, to z moich obserwacji wynika, że nawet najlepiej skonfigurowane modele nie obejdą się bez ludzkiego nadzoru i zdrowego rozsądku.
• Czy korzystanie z Codexa jest bezpieczne?
  Generalnie tak, ale pod warunkiem zachowania zasad bezpieczeństwa oraz dodatkowych testów i sanityzacji danych wejściowych. Wdrażając AI w newralgicznych obszarach (np. aplikacje finansowe), warto jeszcze dogłębniej analizować wyniki wygenerowane przez model.
• Jakie narzędzia pozwalają na integrację Codexa z codzienną pracą?
  Szeroki wybór pluginów do IDE (VSCode, JetBrains), API pozwalające na włączenie Codexa do autorskich aplikacji, gotowe narzędzia chmurowe ułatwiające synchronizację i udostępnianie pracy.

Podsumowanie: nowa era programistów – AI na wyciągnięcie ręki

Po każdej takiej sesji AMA rośnie ilość przemyśleń na temat naszej profesji. Jako programista, który widzi, jak AI przejmuje kolejne elementy codziennej pracy, mam poczucie, że przekraczam nową granicę zawodową. Codex i inne narzędzia nie tyle “zastępują” człowieka, ile pozwalają mu działać mądrzej i szybciej – przekładając się na lepsze produkty, realne oszczędności i bezpieczniejsze wdrożenia.

Nie ma róży bez kolców – automatyzacja niesie wyzwania, zarówno od strony technicznej, jak i prawnej. Niemniej jednak, obserwując rozwój narzędzi takich jak Codex oraz to, jak AI staje się coraz bliższym współpracownikiem programisty, widzę w tym wszystkim szansę, by nie tylko wyjść na swoje, ale zbudować przewagę, której kiedyś nie mogłem się nawet spodziewać. I gdy tak patrzę na nową generację developerów, którym AI towarzyszy od pierwszych dni kodowania, mam wrażenie, że właściwie “każdy orze, jak może” – a ci, którzy pierwsi oswoją te narzędzia, po prostu sięgną po więcej.

—

Źródła:
[¹] https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1nhust6/ama_with_the_codex_team/
[²] Analizy branżowe, Bureau of Labor Statistics, MarketsandMarkets, raporty OWASP i AWS
[5] Materiały OpenAI oraz własne doświadczenia wdrożeniowe

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1967665230319886444