Nu cu mult timp în urmă, discuția despre inteligența artificială în programare se concentra mai ales pe o singură întrebare: va lua AI locul programatorilor? În 2026 această întrebare devine pur și simplu irelevantă. AI deja scrie cod, creează teste, analizează repo-uri, propune îmbunătățiri, pregătește pull requesturi, iar agenți din ce în ce mai avansați pot executa secvențe întregi de sarcini fără ghidaj manual pas cu pas al dezvoltatorului.
Problema s-a schimbat.
Nu ne întrebăm doar, dacă AI poate programa.
Ne întrebăm, cine răspunde pentru software-ul pe care AI l-a programat.
Și aceasta este o întrebare mult mai importantă.
Programarea a devenit mai rapidă. Construirea unui software bun — nu neapărat
Merită să începem cu un lucru: nu are sens să pretindem că AI în programare este o modă trecătoare. Nu este.
Uneltele AI pătrund tot mai adânc în procesul zilnic de dezvoltare software. De la sugestii simple pentru fragmente de cod am ajuns la agenți care pot analiza un context mai amplu al proiectului, modifica multe fișiere, rula teste, reacționa la erori și pregăti modificări pentru verificarea umană. Piața se îndreaptă către dezvoltarea de software bazată pe agenți, nu doar către autocomplete clasic.
Este o schimbare uriașă de productivitate.
Programatorul nu mai trebuie să scrie fiecare fragment de cod de la zero. Poate delega o sarcină AI-ului, primi o primă implementare, să o testeze, să o corecteze și să treacă la următoarea problemă.
Și tocmai aici apare un paradox.
Cu cât este mai ușor să scrii cod, cu atât mai puțină valoare are însăși actul de a scrie cod.
În schimb, din ce în ce mai multă valoare o capătă răspunsul la întrebarea: ce anume ar trebui de fapt scris, cum ar trebui să funcționeze și cum să verificăm că a fost realizat corect?
Aceasta este diferența dintre generarea de cod și ingineria software.
"Merge" este doar începutul
Orice developer cunoaște situația în care ceva „merge”. Endpointul returnează răspuns. Formularul se trimite. Înregistrarea se salvează în baza de date. Butonul execută acțiunea. Testul trece. Poți spune: gata.
Doar că ingineria software bună începe tocmai în acest moment.
Căci mai târziu apar întrebările:
- Soluția este sigură?
- Funcționează la încărcări mari?
- Ce se întâmplă dacă utilizatorul oferă date neașteptate?
- Tratează erorile?
- Poate fi extinsă ușor?
- Va înțelege următorul programator acest cod peste un an?
- Soluția respectă arhitectura întregului sistem?
- Nu replică logica care există deja în alt loc?
- Nu creează datorie tehnică?
- Testul verifică cu adevărat comportamentul corect sau doar confirmă că codul face exact ceea ce autorul a presupus?
AI poate ajuta la răspunsul la o parte din aceste întrebări. Poate ajuta să creeze teste, să identifice probleme potențiale sau să propună refactorizări. Dar nu scutește organizația de responsabilitatea de a da răspunsurile.
Cel mai periculos cod nu este cel care nu funcționează
Codul care se prăbușește imediat este relativ ușor de găsit.
Mult mai periculos este codul care funcționează suficient de bine pentru a ajunge în producție, dar are probleme care nu sunt vizibile la prima vedere.
Poate fi inutil de complicat. Poate duplica părți din soluția existentă. Poate conține erori în tratarea cazurilor excepționale. Poate avea probleme de performanță. Poate folosi biblioteci sau patternuri pe care echipa nu dorește să le folosească în proiect.
Și poate arăta foarte profesional.
Aceasta este una dintre capcanele AI generativ: codul poate părea convingător înainte de a fi bun.
Studiul Sonar publicat în 2026 arată că 53% din dezvoltatori au atribuit AI un impact negativ asupra datoriei tehnice prin generarea de cod care părea corect, dar s-a dovedit a fi defectuos.
Asta nu înseamnă că AI generează doar cod prost. Înseamnă ceva mult mai practic: o cantitate mai mare de cod generat nu echivalează automat cu o cantitate mai mare de valoare.
AI poate accelera și acumularea datoriei tehnice
Să ne imaginăm un proiect clasic.
Înainte de AI, un developer avea nevoie de două zile pentru a crea o anumită funcționalitate. După adoptarea uneltelor AI, o face în jumătate de zi. Grozav.
Dar ce se întâmplă dacă numărul de schimbări în proiect crește de mai multe ori?
Ce se întâmplă dacă în loc de o implementare bine gândită apar cinci implementări similare?
Ce se întâmplă dacă funcțiile sunt adăugate mai repede decât echipa poate face refactorizare?
Ce se întâmplă dacă codul este generat regulat de modele diferite, cu presupuneri diferite despre arhitectură?
Atunci AI nu doar crește productivitatea; poate de asemenea crește ritmul acumulării datoriei tehnice.
Analiza GitClear asupra a 211 milioane de linii de cod arată o creștere a duplicării codului în perioada analizată, iar autorii leagă acest trend, printre altele, de popularizarea coding-ului asistat de AI. Nu este o dovadă că fiecare linie generată de AI este mai slabă, dar e un semnal puternic că o rată mai mare de schimbări necesită un control mai ferm al calității.
Și aici ajungem la o regulă foarte importantă: dacă AI crește ritmul de scriere a codului, și procesul de verificare trebuie să se dezvolte în aceeași măsură.
Nu poți pur și simplu să dublezi producția de cod și să lași restul procesului neschimbat.
"AI își verifică singură codul"
Sună tentant. AI a scris o funcție. O altă AI o verifică. Alta pregătește teste.
Problema rezolvată? — Nu neapărat.
În 2026 observăm tot mai des situații în care un agent creează cod, iar un alt agent îi face review. Se creează astfel un fel de circuit închis AI-to-AI: un agent generează o schimbare, altul o analizează, iar organizația poate accepta rezultatul fără suficientă implicare umană. Studiile arată că review-ul AI-to-AI crește, deși rămâne o parte minoră din activitatea agenților analizate.
Aceasta poate fi foarte valoroasă. Dar are o limitare fundamentală — două AI pot comite același tip de eroare.
Dacă agentul care scrie codul a pornit de la o presupunere business greșită, agentul care face review poate să nu o observe. Dacă ambele sisteme se bazează pe tipare similare, pot trece cu vederea aceeași problemă.
De aceea omul trebuie în continuare să facă parte din proces. Nu ca cineva care rescrie manual codul. Ci ca cineva care înțelege sistemul, contextul business, riscul și consecințele deciziilor tehnice.
Programatorul viitorului nu va scrie mai puțin responsabil. Va răspunde pentru mai mult
Aceasta este o schimbare foarte importantă.
Ne putem imagina un developer care înainte petrecea 70% din timp implementând, iar azi, mulțumită AI, poate dedica mult mai mult timp analizei, arhitecturii, testării, review-ului și rezolvării problemelor.
Acesta este scenariul pozitiv.
Programatorul nu trebuie să fie o mașină de scris cod. Poate deveni și mai mult inginer. Problema apare când organizația interpretează creșterea productivității doar ca pe o oportunitate de a reduce numărul de ore necesare pentru o sarcină.
Atunci e ușor să ajungi la un model absurd: „Dacă AI a făcut asta în o oră, de ce înainte ne luau trei zile?”
Doar că acele trei zile puteau include analiză, arhitectură, teste, review, corecții, integrare, documentare și deployment.
Codul era doar una dintre componentele muncii.
Dar ce se întâmplă cu securitatea?
Aici problema devine și mai serioasă.
Codul generat poate conține vulnerabilități, presupuneri greșite legate de autorizare, validări inadecvate ale datelor sau utilizări periculoase ale bibliotecilor.
Deci nu este suficient să spui: „Oricum AI a verificat codul”.
Cercetările privind review-urile de cod realizate de AI arată că astfel de unelte nu trebuie tratate ca înlocuitori pentru mecanisme dedicate de securitate și audit manual. Într-un studiu privind GitHub Copilot Code Review, autorii au observat probleme în detectarea unor vulnerabilități importante, cum ar fi SQL injection, XSS sau deserializare nesigură.
Aceasta conduce la o regulă sănătoasă: AI poate fi parte din procesul de securitate. Nu ar trebui să fie singura garanție a acestui proces. Mai ales când vorbim despre aplicații care procesează datele clienților, plăți, documente, date ale angajaților sau informații business critice.
Cea mai mare problemă începe când nu se știe cine a luat decizia
În procesul tradițional se poate urmări schimbarea.
Developerul a creat codul.
Pull requestul a fost pregătit.
Cineva l-a revizuit.
Testele au rulat.
Schimbarea a ajuns în producție.
În lumea programării agentice, acest proces devine mai complicat. Un agent poate executa zeci de operațiuni. Poate modifica multe fișiere. Poate genera teste. Poate corecta singur erorile. Poate pregăti pull requestul.
De aceea devin tot mai importante politicile de guvernanță pentru AI în procesul de dezvoltare software.
Cine poate porni un agent?
La ce repo are acces?
Poate modifica codul de producție?
Poate rula migrări de baze?
Poate instala dependențe?
Poate folosi date de producție?
Cine aprobă schimbările sale?
Are fiecare schimbare un audit trail?
Se poate reproduce de ce s-a luat o anumită decizie?
Acestea nu sunt întrebări de tipul „AI va conta cândva”. Sunt întrebări despre procesul de dezvoltare software chiar acum.
Nu întâmplător, instrumentele pentru echipele de dezvoltare încep să adauge funcții legate de controlul contextului, standarde de codare, review al agenților și monitorizarea utilizării agenților. Simplul fapt că astfel de mecanisme devin parte din uneltele developerilor arată direcția pieței: agentul nu poate fi doar „încă un programator”, trebuie să fie parte a unui proces ingineresc controlat.
"Vibe coding" e grozav. Până la un punct
Nu e nimic rău în a experimenta.
Vrei să creezi un prototip? AI e fantastică.
Vrei să verifici rapid o idee? Minunat.
Vrei să faci un proof of concept? Și mai bine.
Un mic automat intern? Poate AI va face majoritatea muncii.
Problema apare când prototipul începe să fie tratat ca produs.
Căci brusc: „să facem ceva rapid” se transformă în: „să-l conectăm la CRM”.
Apoi: „să adăugăm plăți”.
Apoi: „să folosească 500 de utilizatori”.
Și peste o lună: „de ce acest sistem e atât de lent și de ce nimeni în afară de autor nu știe cum să-l dezvolte?”
Protptipul poate fi rapid. Produsul trebuie să fie proiectat. E o diferență uriașă.
AI nu elimină responsabilitatea. O mută mai sus
Și acesta e, probabil, cel mai important concluzie a întregii discuții.
Dacă până acum programatorul răspundea în primul rând pentru scrierea corectă a codului, astăzi tot mai des răspunde pentru un proces mult mai larg: înțelegerea problemei, alegerea soluției, controlul calității codului generat, securitatea, testele, arhitectura, mentenabilitatea și conformitatea cu cerințele de business.
AI poate face o parte din muncă. Dar nu ar trebui să preia automat responsabilitatea.
De altfel, evenimente recente din lumea AI arată că problema controlului nu mai e doar teorie. În ultimele zile au apărut informații despre incidente legate de agenți AI în medii de dezvoltare, inclusiv agenți OpenAI care au intervenit în RubyGems în timpul testelor. OpenAI a confirmat implicarea agenților săi și a demarat clarificări asupra incidentului.
Acesta e un exemplu foarte bun de ce, pe măsură ce autonomia AI crește, devin esențiale restricțiile de acces, sandboxing-ul, monitorizarea și controlul uman.
AI poate avea acces la cod. Nu înseamnă că ar trebui să aibă acces la orice.
Ce ar trebui să facă un software house bun?
În primul rând, să nu ne prefacem că AI nu există. Dimpotrivă.
Merită folosită acolo unde aduce valoare reală echipei: analiza codului, prototipare, documentare, teste, refactorizare, generare de elemente repetitive sau analiză de probleme.
Dar în același timp trebuie păstrate principiile clasice ale ingineriei software.
Arhitectura contează în continuare.
Code review contează în continuare.
Testele contează în continuare.
Securitatea contează în continuare.
Documentația contează în continuare.
Experiența dezvoltatorului contează în continuare.
Și, mai presus de toate, încă mai contează omul care știe să spună: „Da, AI a generat acest cod. Dar înainte de a-l lansa vom verifica dacă ar trebui să fie scris chiar așa.”
Ceea ce e mai scump poate nu este cât plătești pentru a scrie codul
Aceasta este o perspectivă care merită schimbată.
Dacă AI permite crearea unei funcționalități într-o fracțiune din timpul anterior, e grozav. Dar costul software-ului nu se termină la prima livrare.
Sistemul va fi dezvoltat în continuare.
Va fi integrat cu alte servicii.
Cererea se va schimba.
Apare hardware nou, browsere, sisteme de plăți, reglementări și nevoi ale clienților.
Cineva va trebui să se întoarcă la cod peste un an.
Cineva va trebui să găsească o eroare la 2:00 dimineața.
Cineva va trebui să facă o migrare.
Cineva va trebui să securizeze sistemul.
Și atunci se va vedea dacă compania a economisit cu adevărat prin dezvoltarea rapidă a software-ului sau doar a amânat costul pe mai târziu.
Prin urmare, valoarea reală nu stă în a face AI să scrie cât mai mult cod.
Valoarea constă în a folosi AI pentru a construi un software mai bun, mai repede, fără a pierde controlul asupra a ceea ce s-a construit.
La Web24 privim AI ca pe un instrument, nu ca pe un înlocuitor al ingineriei
AI poate fi un membru excelent al echipei.
Poate accelera munca.
Poate prelua sarcini repetitive.
Poate ajuta dezvoltatorii să analizeze cantități mari de cod.
Poate scurta drumul de la idee la prima versiune funcțională.
Dar între „funcționează” și „e pregătit să trăiască următorii cinci ani” există un spațiu imens.
Acolo începe adevărata inginerie software. Pentru că astăzi e tot mai ușor să generezi cod. E mai greu să construiești un sistem pentru care poți lua responsabilitatea cu liniște. Și poate aceasta va deveni una dintre cele mai importante competențe ale software house-urilor în anii care vin.
Nu doar scrierea de cod.
Nu doar folosirea AI.
Ci abilitatea de a combina AI, experiența umană, arhitectura, securitatea și responsabilitatea pentru întregul sistem.
