W tym odcinku rozmawiam z Kamilem Brzezińskim – twórcą kanału „Jak Nauczyć Się Programowania”, a prywatnie osobą, którą od dawna śledziłem, ale dopiero teraz mieliśmy okazję porozmawiać. Wspólnie przyglądamy się temu, jak naprawdę wygląda dziś praca programisty, co się zmieniło przez ostatnie lata i dlaczego tak wiele osób ma błędny obraz tego zawodu.
Zastanawiamy się, jak duży wpływ na programowanie ma sztuczna inteligencja – czy AI to bardziej zagrożenie, czy może po prostu kolejne narzędzie, z którego trzeba nauczyć się korzystać z głową? Kamil świetnie tłumaczy, dlaczego rozwiązywanie problemów to wciąż sedno pracy developera, i dlaczego AI nie zastąpi dobrego programisty, tylko może go wzmocnić.
Nie brakuje też tematów z pogranicza technologii i popkultury: rozmawiamy o vibe codingu, przyszłości low-code, o tym czy warto zaczynać karierę od frontu, backu, czy może zostać full-stackiem.
Na pełną rozmowę zapraszam na YouTube, a poniżej znajdziesz kilka ciekawych zredagowanych fragmentów.
Dwa obrazy programisty
Kajo: Kamil, o ile myślimy o programowaniu, często mamy dwa obrazy w głowie. Jeden to programista sprzed około pięciu lat – przedstawiany jako ktoś, kto ma najlepszy zawód na świecie. Bardzo dużo osób chciało wejść do tej branży, mnie włącznie. Teraz mamy drugi obrazek – iż wszystko się zmieniło przez sztuczną inteligencję. Co Twoim zdaniem realnie się zmieniło w pracy programisty przez te pięć lat?
Kamil: Realnie – mniej niż się wydaje. Praca programisty zmienia się cały czas, odkąd ten zawód istnieje. Pojawiają się nowe języki, nowe narzędzia, ale cały czas chodzi o to samo: o rozwiązywanie problemów dzięki kodu. Technologia się zmienia, ale istota programowania – nie.
Przykłady zmian – gry komputerowe i AI
Kamil: Daję często przykład gier komputerowych. Kiedyś trzeba było programować wszystko od zera. Potem pojawiły się silniki jak Unity czy Unreal, które wiele ułatwiły. Ale nie sprawiły, iż gry robi się w pojedynkę. Dziś nad grami pracują setki czy tysiące osób, bo tworzymy bardziej złożone produkty.
Sztuczna inteligencja a przyszłość zawodu
Kajo: Napomknąłeś o AI. Jak to wygląda w codziennej pracy? Wciąż są ogłoszenia o pracę dla programistów, więc chyba AI nie zastąpiła wszystkich?
Kamil: Osoby, które są w branży, traktują AI jako narzędzie – przydatne, ale wymagające uważności. Więcej zamieszania wprowadza wśród tych, którzy dopiero chcą się uczyć programowania. Część osób widzi w AI szansę, ale część traktuje ją jako wymówkę, by się nie uczyć.
AI jako pomoc i zagrożenie
Kamil: AI może pomóc, ale szczególnie początkujący muszą uważać, by się nie rozleniwić. Tak jak w pracy z bardziej doświadczonym kolegą – dobrze jest zapytać, ale najpierw spróbować samemu. Inaczej się nie uczymy. jeżeli AI rozwiązuje każdy nasz problem, nie rozwijamy samodzielności.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.
Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.
Kod jako język precyzyjny
Kajo: Co sądzisz o idei programowania w języku naturalnym? Niektórzy twierdzą, iż to przyszłość.
Kamil: Kod to język precyzyjny i deterministyczny. W przeciwieństwie do języka naturalnego, daje powtarzalne efekty. Dla mnie to nie jest coś, co warto zastępować – obecne języki programowania są już bardzo czytelne.
Vibe coding – ciekawostka czy przyszłość?
Kajo: Co sądzisz o vibe codingu?
Kamil: Widzę dwa plusy. Po pierwsze, może zachęcić ludzi do nauki. Po drugie, może pomóc backendowcom stworzyć szybki frontend. Ale na dłuższą metę – bez wiedzy trudno to dobrze wykorzystać. Często wychodzi z tego kod, który trzeba dokładnie przeglądać i poprawiać.
Low-code i no-code
Kajo: A co z narzędziami low-code i no-code? W mojej bańce – Excel, SharePoint – to coraz popularniejsze rozwiązania.
Kamil: Mają swoje miejsce, jak WordPress. Dobre dla prostych projektów, dla osób nietechnicznych, ale nie zastąpią customowego kodowania w bardziej złożonych systemach.
Co daje frajdę w programowaniu?
Kajo: Co daje Ci największą frajdę w programowaniu?
Kamil: Rozwiązywanie problemów i to, iż zawsze uczysz się czegoś nowego. Praca programisty nie jest monotonna – każdy projekt to inne wyzwanie. choćby po latach nie czuję wypalenia.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
Dzięki! To nie koniec...
...pamiętaj, by teraz wejść na maila i potwierdzić subskrybcję 🙂 Jeżeli nic nie doszło, to sprawdź skrzynkę ze spamem.* * * Gdy potwierdzisz newsletter, dostaniesz ostateczne potwierdzenie i obiecane prezenty w kolejnym mailu 🙂
Współpraca z analitykami i znaczenie podstaw
Kajo: Czy miałeś kontakt z analitykami danych?
Kamil: Raczej nie. Mieliśmy zdefiniowane wymagania od product ownera. Ale jeżeli chodzi o wiedzę, to podstawy SQL-a czy systemów operacyjnych są obowiązkowe. Trzeba mieć szeroką bazę wiedzy, zanim się specjalizujesz.
Komunikacja w pracy programisty
Kajo: Jak ważna jest komunikacja w pracy programisty?
Kamil: Bardzo ważna. Ale nie chodzi o gadatliwość – chodzi o skuteczność. Trzeba umieć pytać, prosić o pomoc, jasno się wyrażać. I dobrze mieć dostęp do osób decyzyjnych, by gwałtownie rozwiązywać problemy.
Przyszłość programowania
Kajo: Eldorado się skończyło? Czy zawód programisty przez cały czas ma przyszłość?
Kamil: Zdecydowanie tak. Są cykle – raz jest więcej ofert, raz mniej. Ale zapotrzebowanie będzie rosło. AI nie zmniejsza liczby problemów do rozwiązania – wręcz przeciwnie. Zmienią się tylko narzędzia i tematyka.
AI – demokratyzacja czy przepaść?
Kamil: AI miała wyrównać szanse, ale w praktyce bardziej pomaga tym, którzy już mają wiedzę. Oni potrafią z niej korzystać efektywnie. Osoby bez wiedzy – nie wiedzą nawet, o co pytać.
Kajo: Czyli ci, którzy będą się naprawdę uczyć, zyskają jeszcze więcej?
Kamil: Dokładnie. Osoby ambitne, które nie unikają wysiłku, będą zyskiwać najwięcej. Większość społeczeństwa może się rozleniwić, ale to tworzy jeszcze większą przewagę dla tych, którzy są gotowi pracować.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
Zakończenie
Kajo: Gdzie można Cię znaleźć?
Kamil: Najłatwiej na YouTube – kanał „Jak Nauczyć Się Programowania„. Zapraszam serdecznie.
Kajo: Dzięki za rozmowę!
Kamil: Również bardzo dziękuję!
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
Inne interesujące artykuły:
- Czy trzeba znać matematykę, żeby zostać analitykiem danych?
- Tableau vs Power BI – moje szczegółowe porównanie dla początkujących analityków danych
- AI nie zabierze Ci pracy. Zabierze Ci samotność.
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
