Mentionsy

Od razu jak powiedziałaś o Agilu, to chciałem ci zadać pytanie, czy wieszczysz taki sam sukces wdrożenia AI jak wdrożenie Agila w korporacjach?

A w 2026, w lutym tego roku, podcast wraca na antenę z tematem, który mam nadzieję, że interesuje większość naszej branży, czyli AI.

A moimi gośćmi będą Marcin Markowski i Łukasz Szydło, osoby, które zapewne kojarzycie z wcześniejszych rozmów na temat domain-driven design i architektury oprogramowania, chociaż...

Naszym głównym tematem rozmowy oczywiście nie będą rzeczy typu domain design, event storming, a właśnie generatywna sztuczna inteligencja i to, w jaki sposób możemy ją wpleść w nasz proces wytwórczy oprogramowania i w jaki sposób AI wpłynie na pracę software architekta.

Wasz bombelek informacyjny też wygląda tak, że tylko AI, AI, AI.

AI, AI, generatyw AI, AI, AI.

No właśnie, słuchajcie, bo tak chciałem troszeczkę podciągnąć ten temat, bo 2025, 2026, to gdzie człowiek nie obejrzy, gdzie człowiek nie spojrzy, no to ten AI wyskakuje.

Ale tak chciałem się troszeczkę dotknąć tematu, może nie tyle, wiecie, takiego oprogramowania z wykorzystaniem AI na co dzień, chociaż chciałbym, żebyśmy od tego zaczęli, ale od tego, jak tego rodzaju narzędzia wpływają i też wpłyną na pracę architekta.

Ale zanim do tego dojdziemy, chciałem się was zapytać, jak w waszym otoczeniu wygląda faktycznie takie stosowanie narzędzi AI-owych, takiej codziennej pracy dewelopera.

Nie wiem, jak to u was w waszej praktyce wygląda, ale w mojej praktyce jest tak, że AI jest w stanie bardzo przyspieszyć pierwsze 80% czy 90% roboty.

Od tego, że w ogóle nie używają i tyle, taką mamy politykę, do takich, gdzie w zasadzie całe SDLC jest automatyzowane już przy pomocy AI-a.

Tylko od pierwszego spotkania z interesariuszami gdzieś tam ten AI wspiera produkcję różnych artefaktów pośrednich

Wydaje mi się, że to jest problem, który mają wszyscy, którzy zaczynają korzystać trochę więcej z AI.

W tym momencie ten element samoreviewowania, czyli zmian, które ja wyprodukowałem, nabiera dużo większego znaczenia, no bo AI to naprodukował, ja muszę zobaczyć, czy on w ogóle naprodukował to, o co mi chodziło.

To pewnie jest kolejny temat, ale taka mała zajawka, że kodowanie z AI może powodować to, że są wąskie gardła, takie pojedyncze punkty, które mogą zawieść.

Jeszcze nas nie interesuje tak, jak one są zaimplementowane i czy nawet nie wiem, jakie technologie będą, jaka będzie integracja, tylko używamy czegoś, czegoś bardziej ogólnego, żebyśmy byli w stanie tę ilość informacji, która jest potrzebna, jakoś tak zareprezentować, żeby to z jednej strony było dla nas użyteczne, żeby ten projekt rzeczywiście jakiś był.

Że dla mnie przed AI-em, jeżeli była akurat taka sytuacja, że ja byłem odpowiedzialny za jakieś tam zamodelowanie, a później ktoś inny był odpowiedzialny za implementację tego, no to ja też miałem problem, żeby to zreviewować.

No i teraz z AI-em to po prostu te problemy, które mieliśmy od zawsze, one się po prostu wypuklają jeszcze bardziej, bo tempo się nakręca.

Tak, ale moim zdaniem właśnie to jest dobra rzecz, która idzie za AI-em, czy która wchodzi dzięki AI-owi, bo

Ja AI traktuję jako swego rodzaju jakby kolejny proces automatyzacji.

Bo automatyzacja uwypukla zarówno te rzeczy, które są dobrze zaprojektowane, jak i uwypukla te rzeczy, które są źle zaimplementowane.

I nagle wszyscy zaczęli interesować się Domain Driven Design.

I stawało się to coraz bardziej popularne, popularne i de facto weszło do mainstreamu.

Czy przed całą AI-ową rewolucją to czasem nie dało się też czegoś robić 10 razy szybciej?

AI to jest narzędzie, które nam przyspiesza wiosłowanie, ale to nie gwarantuje, że wiosłujemy w dobrym kierunku.

W każdej firmie czy w każdym projekcie będzie to trochę inaczej, bo ludzie po prostu też mają, używają różnych elementów do tego, żeby o tych rzeczach dyskutować, ale ważne moim zdaniem właśnie jest to, że teraz super cenną wiedzą dzięki właśnie AI jest to, co my lubimy robić, czyli myślenie na temat myślenia.

Ja bym tu wprowadził poziom na dwa rodzaje wiedzy, bo to, o czym ty mówisz, Łukasz, czyli ta wiedza z takiego researchu, który jesteśmy w stanie zrobić AI-em, czyli na podstawie wiedzy, która jest publicznie dostępna, tak?

Właśnie ono nie może wyparować, bo to jest jeden z problemów, który ja widzę z tym, w jaki sposób jest AI wdrażany.

Może wdrażany to jest duże słowo, ale co powoduje takie po prostu używanie AI bez jakiegoś takiego szerszego pomyślunku?

Tam to będzie miało znaczenie, czyli może się tak okazać paradoksalnie, że techniczna zabawka jaką jest AI przypomni kluczowe tezy z DDD, że najważniejsze jest poznanie domeny.

To się zgadza, ale ja na przykład bardzo pozytywnie, nie wiem czy wy macie dostęp do tej nowej wersji Miro, która jest taka AI-ready, że można właśnie robić tam flowy AI-owe, gdzie jakby ten agent jest wbudowany w tego kanwasa.

To ja właśnie w tego typu narzędziach, ja widzę przyszłość, która umożliwi właśnie kolaboracyjną współpracę pomiędzy ludźmi, która jest wspierana przy pomocy agenta AI-owego, bo moim zdaniem takich narzędzi potrzebujemy, które

A dzisiaj jest jeszcze dodatkowy uczestnik tego naszego warsztatu, którym jest właśnie jakiś agent AI-owy, który przez MCP jest podpięty do naszej bazy wiedzy, którą budujemy.

Kto dzisiaj robi ciekawe, nowe, innowacyjne rzeczy właśnie w kontekście SDLC z AI?

I to nie jest specyfika AI.

A z AI to się dzieje dużo szybciej.

Od razu jak powiedziałeś o Agilu, to chciałem ci zadać pytanie, czy wieszczysz taki sam sukces wdrożenia AI jak wdrożenie Agila w korporacjach?

W części firm dokładnie tak i wieszczę, że jest bardzo dużo organizacji, które będzie traktowało AI jako po prostu szybszy samochód, taki szybszy koń.

Jak przeanalizujemy te raporty dokładniej i wejdziemy sobie do środka i zobaczymy to, jak się rozkłada... Dobra, to są raporty, które są oczywiście oparte o ankiety, nie o jakieś tam silniejsze badania, tylko ankiety deklaratywne na pytanie, jak bardzo AI wspomaga cię w pracy, o ile jesteś szybszy, kiedy używasz AI-a, to widzimy, że jest bardzo dużo odpowiedzi, że

I to jest to, o czym mówiłem wcześniej, że jeżeli firma ma zrypany proces, to jak wrzuci AI-a, to ten AI zamplifikuje tą zrypaność.

Dobrze produkuje i jak im się wrzuci tego AI-a, to one będą produkowały jeszcze lepiej, a mamy dużo takich manufaktur, które mają te procesy nieoptymalne, nie zwracają uwagi właśnie na jakość, nie zwracają uwagi na architekturę, nie zwracają uwagi na atrybuty jakościowe, nie zwracają uwagi na zarządzanie wiedzą, na budowanie tej wiedzy, to to wszystko zostanie zaamplifikowane, jeśli dorzucimy do tego

Do tego AI.

Jak w waszej ocenie będzie tak w przyszłości, może bliższej niż dalszej, będzie wyglądał proces projektowania architektury właśnie z użyciem, powiedzmy, narzędzi AI-owych, nie takich AI-assisted, AI-powered, jak sobie ktokolwiek to nazwiemy.

Ryzyko to jest jedna rzecz, ale to jest właśnie ten kolejny element ryzyka, który ja widzę podczas właśnie wdrażania AI, że znowu wraca ten sam, nie wiem, ja to nazywę marzeniem, że jak specyfikacja będzie właśnie wystarczająco dobra,

I utrzymywanie jednej struktury informacji pozwalało przed AI-em na wiele automatyzacji, na przykład sprawdzających, hmm, może ten opis trzeba zmienić, bo zmieniło się publiczne API tej klasy.

Też nie chciałbym, żeby wybrzmiało, że tutaj Linkedin to jest AI-owa ściema, bo jest, wydaje mi się, trochę takiego contentu, który naprawdę jest wartościowy.

AI nie zastępuje tego, co robiliśmy do tej pory.

Co zainwestowalibyście dzisiaj swój czas, jeżeli chodzi o poznawanie tego świata?

Spójrzmy na firmy, które w tym świecie AI-owym odniosły...

Największy sukces, ale nie sukces właśnie OpenAI, najlepszy tam LLM czy Anthropic, najlepszy model do kodowania, tylko te firmy, które używając AI były w stanie usprawnić procesy i usprawnić pracę czy działalność operacyjną rzeczywistych firm.

A w tym momencie, żeby być w stanie to wspierać AI-em, to musimy sobie...

I nagle, kiedy my dostajemy narzędzie typu AI, które dramatycznie przyspiesza przetwarzanie informacji,

To jest takie trochę zrzynanie z Palantira, ale wydaje mi się, że warto zrzynać z tych, którzy odnoszą jakieś bardzo konkretne, praktyczne sukcesy w wdrażaniu AI w dużych organizacjach.

Tak samo jak w tamtych czasach ludzie nie wiedzieli, że przyjdzie coś takiego jak Netflix, albo przyjdzie coś takiego jak YouTube, czy jakby skala rozwoju Internetu to było coś, co ludzie mieli nadzieję, że coś takiego będzie, ale nikt nie miał pojęcia, jak to w rzeczywistości będzie wyglądało, to wydaje mi się, że my jesteśmy dokładnie w tym samym momencie, jeśli chodzi o AI.