97.5% developerów używa AI, ale czy to przyspiesza drukowanie z aplikacji?

AI Coding Paradox – zjawisko, w którym narzędzia AI do generowania kodu, mimo obietnicy zwiększenia produktywności, mogą w rzeczywistości spowalniać doświadczonych programistów, jednocześnie dając im złudne poczucie przyspieszenia pracy.

Rewolucja AI w kodowaniu: Fakty kontra mity

Według najnowszego badania Techreviewer, opublikowanego zaledwie kilka dni temu, aż 97,5% firm programistycznych wdrożyło sztuczną inteligencję w swoje procesy rozwoju oprogramowania ^[1]. To imponujący wzrost z 90,9% w 2024 roku. Liczby robią wrażenie, prawda? Ale czy za tymi statystykami kryje się rzeczywisty wzrost produktywności, czy może coś zupełnie innego?

Zanim odpowiemy na to pytanie, zastanówmy się przez chwilę, co właściwie oznacza "wdrożenie AI". Dla jednych to okazjonalne korzystanie z ChatGPT do napisania prostego fragmentu kodu. Dla innych to kompleksowa integracja narzędzi takich jak GitHub Copilot czy Cursor Pro w codziennym cyklu pracy. A dla jeszcze innych to eksperymentowanie z autonomicznymi agentami AI, które potrafią samodzielnie rozwiązywać złożone problemy programistyczne.

Niezależnie od definicji, jedno jest pewne: AI zmieniło sposób, w jaki piszemy kod. Ale czy na lepsze?

Paradoks produktywności: Kiedy szybciej oznacza wolniej

Tutaj wkraczamy na terytorium, które może wywołać kontrowersje. Badanie przeprowadzone przez METR (Meta's Empirical Technology Research) w lipcu 2025 roku rzuciło nowe światło na rzeczywisty wpływ narzędzi AI na produktywność programistów ^[2]. Wyniki? Delikatnie mówiąc, zaskakujące.

"Ku naszemu zaskoczeniu, odkryliśmy, że umożliwienie korzystania z AI faktycznie wydłuża czas wykonania zadania o 19% — narzędzia AI spowalniały programistów." — fragment badania METR ^[2]

Tak, dobrze przeczytałeś. Doświadczeni programiści open source, którzy korzystali z narzędzi AI takich jak Cursor Pro czy Claude, potrzebowali średnio o 19% więcej czasu na ukończenie zadań programistycznych w porównaniu do pracy bez wsparcia AI.

Co jeszcze bardziej fascynujące, ci sami programiści byli przekonani, że AI przyspiesza ich pracę. Przed rozpoczęciem zadań przewidywali, że AI skróci czas wykonania o 24%. Po zakończeniu badania nadal uważali, że byli o 20% szybsi, mimo że obiektywne pomiary wykazały coś zupełnie przeciwnego.

To klasyczny przykład dysonansu poznawczego, czy może raczej — jak nazwali to badacze — "AI Coding Paradox".

Dlaczego AI spowalnia doświadczonych programistów?

Analiza nagrań wideo z sesji programistycznych ujawniła kilka kluczowych przyczyn tego paradoksu:

Czas poświęcony na formułowanie promptów — Programiści spędzali znaczną ilość czasu na konstruowaniu idealnych promptów dla AI, często wielokrotnie je poprawiając.
Weryfikacja i poprawianie kodu — Tylko 44% kodu generowanego przez AI było akceptowane bez modyfikacji. Pozostałe 56% wymagało weryfikacji i poprawek, co zajmowało dodatkowy czas.
Nadmierne zaufanie do AI — Programiści często bezkrytycznie akceptowali sugestie AI, które później okazywały się błędne, co prowadziło do konieczności debugowania i refaktoryzacji.
Rozproszenie uwagi — Interakcja z narzędziami AI wprowadzała dodatkowy element rozpraszający w procesie programowania.

Ale co to wszystko ma wspólnego z drukowaniem? Więcej, niż mogłoby się wydawać.

Drukowanie w aplikacjach: Zapomniana funkcjonalność

Drukowanie to jedna z tych funkcjonalności, które często traktujemy jako oczywiste. Dopóki nie przestaje działać. Wtedy nagle staje się krytycznym elementem aplikacji, bez którego użytkownicy nie mogą się obejść.

W erze cyfrowej transformacji łatwo zapomnieć, że fizyczne dokumenty nadal odgrywają kluczową rolę w wielu procesach biznesowych. Faktury, umowy, etykiety wysyłkowe, dokumentacja medyczna — wszystkie te elementy często wymagają fizycznej formy, mimo postępującej cyfryzacji.

I tutaj pojawia się kolejny paradoks: podczas gdy AI obiecuje zrewolucjonizować sposób, w jaki tworzymy aplikacje, funkcje drukowania często pozostają zaniedbane lub źle zaimplementowane.

AI a funkcje drukowania: Nieoczekiwane konsekwencje

Implementacja funkcji drukowania w aplikacjach zawsze była wyzwaniem. Różne systemy operacyjne, różne drukarki, różne formaty papieru — wszystko to sprawia, że stworzenie uniwersalnego rozwiązania do drukowania jest trudne.

Czy AI może pomóc w rozwiązaniu tych problemów? Teoretycznie tak. Praktycznie... cóż, to skomplikowane.

Z jednej strony, narzędzia AI mogą generować kod obsługujący drukowanie w różnych środowiskach. Z drugiej strony, jak wykazało badanie METR, poleganie na AI może paradoksalnie wydłużyć czas implementacji i zwiększyć liczbę błędów.

Przyjrzyjmy się kilku rzeczywistym przykładom:

Przypadek 1: Aplikacja do zarządzania zamówieniami

Zespół deweloperski pracujący nad aplikacją do zarządzania zamówieniami dla sieci restauracji zdecydował się wykorzystać AI do implementacji funkcji drukowania paragonów. AI wygenerowało kod, który na pierwszy rzut oka wyglądał dobrze. Jednak po wdrożeniu okazało się, że:

Kod nie obsługiwał poprawnie różnych rozmiarów papieru
Występowały problemy z kodowaniem znaków w językach innych niż angielski
Drukowanie na niektórych modelach drukarek fiskalnych powodowało błędy

Rozwiązanie tych problemów zajęło zespołowi więcej czasu, niż gdyby od początku napisali kod samodzielnie, bazując na swojej wiedzy i doświadczeniu.

Przypadek 2: System medyczny

W innym przypadku, zespół pracujący nad systemem zarządzania dokumentacją medyczną wykorzystał AI do implementacji funkcji drukowania recept. Początkowo wszystko działało poprawnie, ale z czasem zaczęły pojawiać się subtelne błędy:

Niektóre informacje o dawkowaniu leków były niepoprawnie formatowane
System nie obsługiwał poprawnie specjalnych wymagań dotyczących drukowania recept na leki kontrolowane
Występowały problemy z wydajnością przy druku dużej liczby recept jednocześnie

Te problemy nie tylko wydłużyły czas rozwoju, ale również stworzyły potencjalne ryzyko dla pacjentów.

Czy AI zwiększa czy zmniejsza potrzeby drukowania?

To pytanie jest bardziej złożone, niż mogłoby się wydawać. Z jednej strony, AI przyspiesza cyfrową transformację, co teoretycznie powinno zmniejszać zapotrzebowanie na drukowanie. Z drugiej strony, badania pokazują, że rzeczywistość jest bardziej skomplikowana.

Według raportu Quocirca z października 2024 roku, wdrożenie AI w firmach często prowadzi do paradoksalnego wzrostu ilości drukowanych dokumentów w krótkim okresie ^[3]. Dlaczego? Istnieje kilka powodów:

Większa ilość danych — AI umożliwia generowanie większej ilości raportów, analiz i dokumentów, które często są drukowane do przeglądu.
Potrzeba weryfikacji — Użytkownicy często drukują dokumenty wygenerowane przez AI, aby je dokładnie przeanalizować i zweryfikować.
Kwestie prawne i regulacyjne — W wielu branżach nadal istnieją wymogi prawne dotyczące przechowywania fizycznych kopii dokumentów.
Opór przed zmianą — Wielu użytkowników nadal preferuje pracę z fizycznymi dokumentami, szczególnie w przypadku złożonych materiałów.

Z czasem, wraz z dojrzewaniem technologii AI i zmianą przyzwyczajeń użytkowników, trend ten może się odwrócić. Jednak na razie paradoks pozostaje: AI, które miało zmniejszyć ilość drukowanych dokumentów, w niektórych przypadkach prowadzi do ich zwiększenia.

Rozwiązanie: Integracja zamiast generacji

Jak więc podejść do implementacji funkcji drukowania w erze AI? Odpowiedź może leżeć w zmianie podejścia: zamiast polegać na AI do generowania kodu obsługującego drukowanie, lepiej wykorzystać sprawdzone biblioteki i rozwiązania, a AI używać jako narzędzia wspomagającego integrację.

Przykładem takiego podejścia jest bsxPrinter — rozwiązanie, które oferuje kompleksową obsługę drukowania w różnych środowiskach, z gotowym API łatwym do integracji z dowolną aplikacją.

Zamiast generować kod od podstaw, programiści mogą wykorzystać AI do pomocy w integracji z takim rozwiązaniem, co pozwala uniknąć typowych pułapek związanych z implementacją funkcji drukowania.


// Przykład integracji bsxPrinter z aplikacją webową
$('#drukuj').click(function(){
    xmldata = '';
    $.ajax({
        url: "http://localhost:8001/",
        data: {
            cmd: 'parsexml',
            password: 'BinSoftBSX',
            data: xmldata,
        },
        type: "POST",
        success: function(data) {
            console.log("Dokument wysłany do drukowania");
        }
    });
});

Ten prosty kod pozwala na integrację funkcji drukowania z dowolną aplikacją webową, eliminując potrzebę implementacji skomplikowanej logiki drukowania.

Wnioski: Mądrzejsze wykorzystanie AI

AI niewątpliwie zmieniło sposób, w jaki tworzymy oprogramowanie. Jednak, jak pokazują badania, ślepe poleganie na AI może prowadzić do nieoczekiwanych konsekwencji, takich jak spadek produktywności czy problemy z implementacją kluczowych funkcjonalności, takich jak drukowanie.

Zamiast traktować AI jako magiczne rozwiązanie wszystkich problemów, powinniśmy podejść do niego jak do każdego innego narzędzia w arsenale programisty: z krytycznym myśleniem, świadomością jego ograniczeń i strategicznym planem wykorzystania.

W przypadku funkcji drukowania oznacza to:

Zrozumienie wymagań — Dokładne zrozumienie potrzeb użytkowników w zakresie drukowania, zanim zaczniemy implementację.
Wybór odpowiednich narzędzi — Wykorzystanie sprawdzonych bibliotek i rozwiązań zamiast generowania kodu od podstaw.
Strategiczne wykorzystanie AI — Używanie AI do wsparcia w integracji i optymalizacji, a nie jako głównego narzędzia do implementacji.
Testowanie w rzeczywistych warunkach — Dokładne testowanie funkcji drukowania w różnych środowiskach i na różnych urządzeniach.

Tylko takie podejście pozwoli nam uniknąć paradoksu AI i stworzyć aplikacje, które naprawdę spełniają potrzeby użytkowników — również te związane z drukowaniem.

Jak bsxPrinter może pomóc?

Jeśli zmagasz się z implementacją funkcji drukowania w swoich aplikacjach, bsxPrinter oferuje kompleksowe rozwiązanie, które eliminuje typowe problemy związane z drukowaniem. Dzięki prostemu API, obsłudze różnych protokołów komunikacji i wsparciu dla drukarek fiskalnych, bsxPrinter pozwala na szybką i bezproblemową integrację funkcji drukowania z dowolną aplikacją.

Nie trać czasu na walkę z paradoksem AI — wybierz sprawdzone rozwiązanie, które działa.

Dowiedz się więcej o bsxPrinter

Przypisy

[1] Techreviewer Survey Finds AI Adoption in Software Development Soars to 97.5%, Marking Shift from Exploration to Accountability. BusinessWire, 22 lipca 2025. https://www.businesswire.com/news/home/20250722862723/en/Techreviewer-Survey-Finds-AI-Adoption-in-Software-Development-Soars-to-97.5-Marking-Shift-from-Exploration-to-Accountability

[2] Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open Source Developers. METR, 12 lipca 2025. https://arxiv.org/abs/2507.09089

[3] How AI can make the print industry more sustainable. Quocirca, 14 października 2024. https://quocirca.com/content/how-ai-can-make-the-print-industry-more-sustainable/