Nie tylko kod. Jak budować z AI jak z klocków LEGO
Budowanie z AI przypomina składanie LEGO – im więcej różnorodnych elementów, tym większe możliwości. Inżynier GenAI nie ogranicza się do jednego narzędzia. Łączy techniki promptowania, agentów, systemy RAG, embeddingi i wiele innych rozwiązań, tworząc złożone, inteligentne systemy.
W artykule pokazujemy, jak wygląda ta rola, jakie umiejętności naprawdę się liczą i dlaczego AI to dziś kluczowy atut w karierze IT.
Pierwszy filar: Klocki AI – nowy język budowania systemów
Jeśli kiedyś bawiłeś się klockami LEGO, to wiesz,że mając tylko jeden typ elementu, możesz stworzyć co najwyżej prostą wieżę. Natomiast jeśli masz szeroki wybór kształtów i funkcji, możesz zbudować niemal wszystko – zamek, robota, a nawet inteligentny pojazd.
W świecie AI działa to identycznie. Inżynier GenAI nie ogranicza się do jednego narzędzia. Korzysta z całego zestawu nowoczesnych technologii – m.in.:
- technik promptowania,
- frameworków agentowych (czyli takich, które “myślą i działają” w imieniu użytkownika),
- systemów RAG (łączenie generacji z wyszukiwaniem),
- embeddingów i baz wektorowych (do porównywania treści na poziomie znaczenia),
- zabezpieczeń (tzw. guardrails),
- modeli rozumowania i agentów sterujących systemami (np. przeglądarkami, dokumentami, komputerami),
- oraz wielu innych „klocków” – rosnących z tygodnia na tydzień.
To, co odróżnia skutecznych inżynierów GenAI, to umiejętność łączenia tych klocków w złożone, ale funkcjonalne systemy. Nie chodzi tutaj o znajomość jednego narzędzia, lecz o świadomość jak działa cały ekosystem.
Kodowanie wspomagane przez AI – drugi filar pracy Inżyniera GenAI
Stanowią narzędzia AI do wspomagania kodowania. Od momentu, gdy w 2021 roku pojawił się GitHub Copilot, rynek eksplodował.
Dziś mamy:
- IDE wspierane przez AI, takie jak Cursor czy Windsurf,
- agenty kodujące, jak Codex (OpenAI) czy Claude Code (Anthropic), które potrafią samodzielnie pisać, testować i poprawiać kod,
- zaawansowane integracje LLM z narzędziami developerskimi.
Ale uwaga: to nie narzędzia tworzą dobrego inżyniera. Dopiero w rękach osoby, która rozumie AI, architekturę oprogramowania i cel biznesowy, potrafią one rozwinąć skrzydła.
Taki inżynier nie tylko „klika w AI”, ale potrafi ją nakierować, zweryfikować jej wyniki i wykorzystać do maksimum.
Szybkość, która ma znaczenie
Z naszych obserwacji wynika, że techniki kodowania wspomaganego przez AI dezaktualizują się szybciej niż same narzędzia AI. Dwa lata temu “dobre praktyki” to dziś często minimum. Dlatego najskuteczniejsi inżynierowie to ci, którzy:
- na bieżąco śledzą rozwój technologii,
- testują nowe narzędzia w praktyce,
- i szybko uczą się nowości – zanim staną się standardem.
Dlaczego to ważne dla Ciebie?
Jesteś kandydatem do pracy w IT?
Zadbaj o rozwój właśnie w tych obszarach. Klasyczne języki programowania to już nie wszystko – dziś liczy się, jak szybko i skutecznie potrafisz wykorzystać AI.
