Wyzwania branży programistycznej w 2026 roku i sposoby ich przezwyciężenia przez firmy

19 maja 2026 r. Czas czytania: 10 minut

Podsumuj artykuł za pomocą AI

Kluczowe punkty

Niedobór talentów ma charakter strukturalny, zwłaszcza w przypadku stanowisk wyższego szczebla, stanowisk związanych ze sztuczną inteligencją i bezpieczeństwem.
Sztuczna inteligencja zwiększa produktywność, ale wprowadza realne zagrożenia dla bezpieczeństwa i zarządzania.
Zagrożenia cybernetyczne rosną szybciej, niż większość zespołów jest w stanie się przed nimi bronić.
Dług techniczny pochłania czas, budżet i potencjał innowacyjny.
Zwycięskie zespoły równoważą szybkość z zarządzaniem, bezpieczeństwem i długoterminową architekturą.

Świat rozwoju oprogramowania nigdy tak naprawdę nie stał w miejscu. Ale co z rokiem 2026? Wydaje się, że sytuacja zmieniła się w sposób, którego nie można już po prostu zignorować.

Sztuczna inteligencja nie jest pobocznym eksperymentem ukrytym w laboratorium badawczo-rozwojowym. Jest dosłownie wszędzie. Niedobór talentów nie jest tylko nagłówkiem, o którym ludzie debatują na LinkedIn, ale czymś, z czym borykają się zespoły, gdy próbują zatrudnić i po prostu nie mogą. Zagrożenia cyberbezpieczeństwa również nie są abstrakcyjne. Są realne, częste i często kosztowne. A ten dług techniczny, który wiele firm odsuwało na bok? Zaczyna być widoczny w bilansie.

Pracuję przy tworzeniu oprogramowania, więc widzę to na co dzień. Ten artykuł jest prostym spojrzeniem na obecną sytuację, co utrudnia życie zespołom i co faktycznie pomaga, gdy jesteś w środku tego.

Rynek rozwoju oprogramowania: Aktualny przegląd

Zacznijmy od szerszej perspektywy i przyjrzyjmy się statystyki rozwoju oprogramowania. Globalny rynek rozwoju oprogramowania osiągnął około $823 mld euro w 2025 r. i jest na dobrej drodze do przekroczenia $921 miliardów w 2026 roku, z prognozami wskazującymi na $2,4 biliona do 2035 roku. Złożona roczna stopa wzrostu wynosi około 11,6%. To nie jest powolny wzrost. To wzrost strukturalny.

Cloud jest dominującym modelem dostarczania, odpowiadającym za ponad 71% przychodów w 2025 r., rosnąc w tempie 12% CAGR, ponieważ organizacje odchodzą od infrastruktury lokalnej. Ameryka Północna posiada około 44% globalnego udziału w rynku, Jednak najszybciej rozwijającym się regionem jest Azja i Pacyfik, na czele z Indiami, Chinami i krajami Azji Południowo-Wschodniej.

Zwiększyła się również liczba zatrudnionych deweloperów. Obecnie jest ich około 28,7 mln deweloperów na całym świecie, w porównaniu z 25,5 mln w 2020 roku. Przewiduje się, że popyt na deweloperów wzrośnie 17,9% od 2023 do 2033 r., dodając ponad 300 000 miejsc pracy. A jednak obsadzenie tych ról staje się coraz trudniejsze, a nie łatwiejsze. Więcej na ten temat wkrótce.

Jeszcze jedna rzecz warta odnotowania: narzędzia low-code i no-code nie są już niszowe. Globalny rynek niskokodowy rośnie z ok. $45 mld EUR w 2026 r. przy CAGR na poziomie 22,3%, a do 2026 r, 80% użytkowników low-code mają znajdować się poza tradycyjnymi działami IT. Zmienia to sposób, w jaki organizacje myślą o tym, kto “zajmuje się” tworzeniem oprogramowania.

Największe wyzwania branży programistycznej w 2026 roku

Niedobór talentów ma charakter strukturalny

Ta kwestia znajduje się obecnie na szczycie niemal każdej ankiety branżowej, a dane to potwierdzają. Niedobór talentów jest obecnie Wyzwanie związane z tworzeniem oprogramowania #1, 50% organizacji zgłasza trudności z rekrutacją i utrzymaniem wykwalifikowanego personelu technicznego, a 80% twierdzi, że te niedobory aktywnie wpływają na ich działalność. 59% przedsiębiorstw twierdzi, że braki w umiejętnościach spowalniają innowacje.

Najtrudniejszymi rolami do obsadzenia są inżynierowie AI (cytowany przez 39% organizacji) i inżynierowie ds. cyberbezpieczeństwa (38%). Inżynierowie Cloud i analitycy danych nie są daleko w tyle. Do 2026 roku w samych Stanach Zjednoczonych prognozowany deficyt inżynierów oprogramowania wyniesie około 1,2 miliona.

Oto, co sprawia, że jest to szczególnie trudne: niedobór dotyczy stażu i głębokości. Rynek jest spolaryzowany i istnieje nadpodaż młodszych i ogólnych programistów oraz prawdziwy niedobór starszych inżynierów, którzy potrafią budować i utrzymywać złożone systemy w produkcji. Bootcampy i gwałtowne wzrosty zatrudnienia tego nie naprawią. Luka ma charakter strukturalny.

Sztuczna inteligencja zmienia również to, jakie umiejętności są faktycznie poszukiwane. W 2026 r, 91% organizacji traktuje priorytetowo zatrudnianie pracowników posiadających umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji, a 48% twierdzi, że przyjęcie sztucznej inteligencji stworzyło nowe role, podczas gdy tylko 18% zgłasza zwolnienia z nią związane. Sztuczna inteligencja jest twórcą miejsc pracy w branży technologicznej, a nie zabójcą miejsc pracy - choć tworzy zapotrzebowanie na umiejętności, które nie istnieją jeszcze na dużą skalę.

Wdrażanie sztucznej inteligencji postępuje szybciej niż zarządzanie

Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja zmieniła sposób tworzenia oprogramowania. Do 2025 r, 80% liderów technologicznych wykorzystuje sztuczną inteligencję w tworzeniu oprogramowania, a 77% uznało rozwój sztucznej inteligencji za najwyższy priorytet na 2026 rok. Użytkownicy GitHub Copilot realizują o 126% więcej projektów tygodniowo. Wzrost produktywności jest realny.

Pod tymi liczbami kryje się jednak pewien problem: kod tworzony przez sztuczną inteligencję nie jest z natury bezpieczny. Raport Veracode na temat bezpieczeństwa kodu GenAI 2025 przetestował ponad 100 LLM w czterech językach programowania i stwierdził, że kod wygenerowany przez sztuczną inteligencję zawierał 2,74 razy więcej luk w zabezpieczeniach niż kod napisany przez człowieka, ze wskaźnikiem awaryjności 45% w standardowych testach porównawczych. Nowsze badanie wykazało, że jedno na pięć naruszeń jest obecnie powodowane przez kod generowany przez sztuczną inteligencję.

Co pogarsza sytuację: mniej niż połowa deweloperów faktycznie sprawdza kod wygenerowany przez sztuczną inteligencję przed jego zatwierdzeniem. Szybkość staje się wrogiem bezpieczeństwa, gdy zarządzanie nie jest wdrożone. Raport IBM na temat kosztów naruszenia danych w 2025 r. wykazał, że 63% naruszonych organizacji całkowicie nie posiadało ram zarządzania sztuczną inteligencją.

Następnie pojawia się wyzwanie faktycznej integracji sztucznej inteligencji z dojrzałymi środowiskami produkcyjnymi. Przejście od eksperymentów ze sztuczną inteligencją (które większość firm przeprowadziła w latach 2023-2024) do sztucznej inteligencji w produkcji to zupełnie inny problem - wymaga wiedzy MLOps, monitorowania modeli, integracji LLM ze starszymi systemami i nowego rodzaju dyscypliny inżynieryjnej, którą większość zespołów wciąż buduje.

Połowa respondentów badania Reveal 2026 IT Talent Survey wymieniło etykę i odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji jako główne wyzwania, podczas gdy 48% wskazało zagrożenia dla bezpieczeństwa i prywatności wynikające z przyjęcia sztucznej inteligencji. To nie jest tylko problem techniczny. Jest to problem związany z zarządzaniem, a większość organizacji nie radzi sobie z nim.

Zagrożenia cybernetyczne rosną szybciej niż systemy obronne

Bezpieczeństwo konsekwentnie plasuje się na pierwszym miejscu wśród liderów technologicznych w 2026 roku i nietrudno zrozumieć dlaczego. Obszar cyberbezpieczeństwa stoi w obliczu globalnego Luka talentów zbliża się do 4 milionów specjalistów, a niedobór w samych Stanach Zjednoczonych szacuje się na 700 000. Jednocześnie powierzchnia ataku szybko się rozszerza - sztuczna inteligencja, chmura, IoT i zdalne środowiska pracy tworzą nowe punkty wejścia.

90% zespołów ds. cyberbezpieczeństwa zgłasza braki w umiejętnościach, szczególnie w zakresie obrony przed sztuczną inteligencją i bezpieczeństwa w chmurze.. A zagrożenia stają się coraz bardziej wyrafinowane. W 2026 r. ataki typu prompt injection osiągnęły wskaźnik powodzenia 50-84% w typowych wdrożeniach LLM, z 73% systemów AI wykazujących narażenie na luki w zabezpieczeniach typu prompt injection w audytach bezpieczeństwa.

Szczególnym problemem są łańcuchy dostaw oprogramowania. Szybkie tempo wdrażania sztucznej inteligencji znacznie zwiększa złożoność łańcucha dostaw - pojedynczy zagrożony komponent może mieć wpływ na tysiące aplikacji. Nasila się również presja regulacyjna: unijna ustawa o sztucznej inteligencji, zaktualizowane wymogi SEC dotyczące ujawniania informacji i nowe ramy NIST podnoszą poprzeczkę zgodności, szczególnie dla firm działających ponad granicami.

Dług techniczny i starsze systemy zabijają produktywność

Ta kwestia nie trafia na pierwsze strony gazet tak jak sztuczna inteligencja czy cyberbezpieczeństwo, ale może kosztować więcej. Przeciętne globalne przedsiębiorstwo marnuje ponad $370 milionów rocznie z powodu niezdolności do skutecznej modernizacji starszych systemów, według Badanie Pegasystems 2025 przez ponad 500 decydentów IT. Dane z USA są jeszcze bardziej uderzające: skumulowany dług techniczny osiągnął $1,52 biliona.

Ponad trzech na pięciu liderów IT twierdzi, że stos danych ich organizacji ma umiarkowany lub poważny negatywny wpływ z powodu długu technicznego.. Według Gartnera do 2026 roku 80% długu technicznego będzie miało charakter architektoniczny - co oznacza, że jest on wbudowany w fundamenty systemów, a nie tylko na nich spoczywa.

Nie chodzi tu tylko o stary kod. Starsze systemy blokują wdrażanie sztucznej inteligencji (nie można łatwo przykręcić nowoczesnych potoków ML do systemów zbudowanych w latach 90.), spowalniają cykle wydań i pochłaniają czas inżynierów. Ponad trzy czwarte decydentów IT twierdzi, że ich zespoły spędzają od 5 do 25 godzin tygodniowo na aktualizowaniu i łataniu starszych systemów.. To czas niewykorzystany na tworzenie nowych rzeczy.

Przeciętny deweloper spędza około 13,5 godziny tygodniowo - około jednej trzeciej swojego czasu - zajmując się długiem technicznym, a nie opracowywaniem nowych funkcji. Liczba ta powinna być alarmująca dla każdego lidera inżynierii.

Skalowalność i optymalizacja kosztów pod presją

Wdrożenie Cloud rozwiązało wiele starych problemów infrastrukturalnych, ale stworzyło nowe. W miarę skalowania obciążeń koszty chmury mogą szybko rosnąć - a wiele organizacji odkrywa, że ich architektura chmury została zaprojektowana z myślą o innej erze obciążeń. Wyzwaniem nie jest tylko “czy to się skaluje?”, ale “ile będzie nas to kosztować, gdy to się stanie?”.”

W 2026 roku organizacje tworzące produkty oparte na sztucznej inteligencji będą musiały zmierzyć się z dodatkową warstwą tego problemu: koszty obliczeniowe szkolenia i wnioskowania są znaczne, a efektywne zarządzanie infrastrukturą GPU wymaga wiedzy specjalistycznej, którą większość zespołów wciąż rozwija.

Jednocześnie presja biznesowa na szybsze dostarczanie oprogramowania nie znika. Wdrożenie Agile i DevOps stało się normą (większość organizacji preferuje frameworki Agile), ale złożoność nowoczesnych stosów oprogramowania oznacza, że “działaj szybko” nadal musi być zrównoważone z “nie psuj rzeczy”. Zwłaszcza, gdy te rzeczy obejmują dane klientów i systemy podlegające regulacjom.

Zgodność z przepisami staje się coraz bardziej złożona

Rozwój oprogramowania nie odbywa się w próżni. W miarę jak oprogramowanie staje się coraz bardziej zintegrowane z każdą częścią gospodarki, ramy regulacyjne nadrabiają zaległości. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji, aktualizacje RODO, wymagania HIPAA, zgodność z SOC 2 i regulacje sektorowe tworzą zobowiązania w zakresie zgodności, które bezpośrednio wpływają na proces rozwoju.

Zarządzanie sztuczną inteligencją to szczególnie nowy front. Organizacje wykorzystujące sztuczną inteligencję w rozwoju potrzebują ścieżek audytu, dokumentacji wyjaśniającej i zasad zarządzania danymi, o których większość z nich nie myślała dwa lata temu. Niewłaściwe podejście do tej kwestii stanowi poważne ryzyko, zwłaszcza dla firm współpracujących z klientami korporacyjnymi lub działających w branżach podlegających regulacjom.

Masz teraz do czynienia z którymś z nich?

Znajdźmy najszybszy sposób na zniwelowanie tej luki - razem.

Jak firmy mogą sprostać tym wyzwaniom

Przemyśl sposób pozyskiwania talentów

Tradycyjne zatrudnianie już nie wystarcza. Firmy najlepiej radzące sobie z niedoborem talentów to te, które zbudowały zróżnicowane ekosystemy talentów - łącząc zespoły wewnętrzne ze strategicznymi partnerstwami zewnętrznymi.

IT staff augmentation to jedno z podejść, które zyskało prawdziwą popularność: zamiast czekać miesiącami na zatrudnienie starszego inżyniera AI lub architekta chmury, sprowadzasz specjalistyczną wiedzę na czas trwania projektu. Nie jest to obejście - w przypadku określonych kompetencji w obszarach o wysokim popycie jest to często mądrzejsze posunięcie. Uzyskujesz dostęp do umiejętności, które są naprawdę trudne do znalezienia i nie musisz budować całych obszarów praktyki od zera.

Podnoszenie kwalifikacji istniejących zespołów w zakresie narzędzi AI, rozwoju natywnego dla chmury i praktyk bezpieczeństwa jest również warte poważnych inwestycji. Firmy, które wygrają w ciągu najbliższych pięciu lat, niekoniecznie będą tymi, które zatrudniły najwięcej inżynierów AI - będą to te, które zbudowały wewnętrzne możliwości odpowiedzialnego i skutecznego korzystania z AI.

Ustanowienie zarządzania sztuczną inteligencją przed skalowaniem

Jeśli Twoja organizacja korzysta z asystentów kodowania AI (a prawie na pewno tak jest), potrzebujesz ładu wokół tego, jak ten kod jest sprawdzany i walidowany. Nie musi to być biurokracja. Oznacza to ustalenie jasnych zasad dotyczących przeglądu kodu, korzystanie z narzędzi do skanowania bezpieczeństwa, które są specjalnie skalibrowane pod kątem kodu generowanego przez sztuczną inteligencję, oraz upewnienie się, że programiści rozumieją, że dane wyjściowe sztucznej inteligencji są punktem wyjścia, a nie gotowym produktem.

Zarządzanie sztuczną inteligencją na poziomie rozwoju oznacza również śledzenie pochodzenia, co ma duże znaczenie, gdy masz do czynienia z ramami zgodności lub należytą starannością przedsiębiorstwa.

Strategiczne podejście do długu technicznego

Nie każdy dług techniczny jest równy. Priorytetem jest dług, który aktywnie blokuje możliwość dostarczania, skalowania lub przyjmowania nowych możliwości. Starszy system, który działa cicho w tle i nie powoduje bólów głowy związanych z integracją, nie jest Twoim priorytetem. Monolit, który uniemożliwia dodanie funkcji sztucznej inteligencji lub przejście do infrastruktury chmury, jest.

Rozważ włączenie modernizacji do planu rozwoju produktu jako elementu pierwszej klasy, zamiast traktować ją jako koszt utrzymania. Tworzenie dedykowanego oprogramowania z przemyślaną strategią modernizacji przynosi z czasem korzyści zarówno w postaci obniżonych kosztów utrzymania, jak i zwiększonej szybkości pracy zespołu.

Wbudowanie bezpieczeństwa w proces

Bezpieczeństwo musi przesunąć się na lewo w procesie rozwoju. Oznacza to integrację skanowania bezpieczeństwa z potokami CI/CD, szkolenie programistów w zakresie rozpoznawania typowych luk w zabezpieczeniach oraz ustanowienie praktyk przeglądu kodu, które obejmują bezpieczeństwo jako standardowy punkt kontrolny - a nie refleksję przed uruchomieniem.

W szczególności w przypadku kodu generowanego przez sztuczną inteligencję narzędzia do analizy statycznej i wzajemna weryfikacja nie podlegają negocjacjom. Dane dotyczące wskaźników podatności są wystarczająco jasne, że traktowanie kodu AI jako z natury bezpiecznego jest ryzykiem, którego żadna organizacja nie powinna podejmować.

Długoterminowa optymalizacja architektury chmury

Optymalizacja kosztów Cloud nie jest efektowna, ale ma znaczenie. Regularne przeglądy architektury, odpowiedni dobór zasobów obliczeniowych, korzystanie z technologii bezserwerowych tam, gdzie ma to sens, oraz budowanie z możliwością obserwacji kosztów od samego początku - wszystko to jest częścią prowadzenia wydajnych operacji w chmurze na dużą skalę. Praktyki FinOps - traktowanie wydatków na chmurę jako wspólnej odpowiedzialności finansów, produktu i inżynierii - stają się standardem w dojrzałych organizacjach.

Twój następny projekt zasługuje na odpowiednich ludzi.

Poznaj niestandardowy rozwój oprogramowania oparty na rzeczywistych ograniczeniach.

Perspektywy na przyszłość: rozwój oprogramowania po 2026 roku

Patrząc poza rok 2026, kilka trajektorii wydaje się dość jasnych.

Sztuczna inteligencja wejdzie głębiej w stos programistyczny. Obecnie większość narzędzi AI znajduje się na poziomie generowania kodu - autouzupełnianie, przegląd kodu, pomoc w testowaniu. Następna fala to sztuczna inteligencja agentowa: systemy, które mogą planować, wykonywać i weryfikować wieloetapowe zadania programistyczne przy minimalnej interwencji człowieka. Zmieni to wygląd przepływów pracy programistów i znacznie podniesie stawkę w zakresie zarządzania sztuczną inteligencją.

Rynek talentów pozostanie napięty pod względem specjalistycznych umiejętności. Nawet w miarę jak narzędzia sztucznej inteligencji zwiększają produktywność programistów, zapotrzebowanie na inżynierów, którzy potrafią projektować złożone systemy, zabezpieczać wdrożenia sztucznej inteligencji i pracować z danymi regulowanymi, ma charakter strukturalny i nie zmniejszy się szybko. Organizacje, które już teraz inwestują w szkolenia i strategie retencji, będą w lepszej sytuacji.

Regulacje będą się rozszerzać. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji już weszła w życie, a inne jurysdykcje podążają jej śladem. Firmy tworzące oprogramowanie na rynki globalne potrzebują infrastruktury zgodności, która może dostosowywać się wraz z ewolucją tych ram. Sprawi to, że ekspertyza prawna i zgodność z przepisami będą coraz ważniejsze w organizacjach inżynieryjnych.

Rozwój niskokodowy i obywatelski będzie dojrzewał. Granica między “technicznymi” i “nietechnicznymi” użytkownikami narzędzi programistycznych będzie się nadal zacierać. Zespoły Engineering będą w coraz większym stopniu odpowiedzialne za definiowanie barier i standardów, w ramach których działają programiści obywatelscy, zamiast budować wszystko samodzielnie.

Rynek będzie nadal rósł, ale firmy, które będą rosły wraz z nim, będą tymi, które traktują bezpieczeństwo, talent i podstawy techniczne jako prawdziwe priorytety strategiczne, a nie pozycje zaległe.

Dmitry Nazarevich

Dyrektor ds. technologii

Dmitry kieruje strategią technologiczną stojącą za dedykowanymi rozwiązaniami, które realnie sprawdzają się u klientów, zarówno teraz, jak i w miarę ich rozwoju. Łączy on wizję strategiczną z praktycznym wykonaniem, dbając o to, by każda budowana struktura była inteligentna, skalowalna i zgodna z celami biznesowymi.

Czytaj więcej

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Politykę Prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz także wysłać swoje zapytanie
na contact@innowise.com

Co dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projekt i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, wymaganym czasem i szacunkowymi kosztami.

Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.