poniedziałek, 24 listopada 2025 roku, był dla branży programistycznej dniem, w którym świat zawisł w powietrzu. Antropic zaprezentowała Claude Opus 4.5 – model sztucznej inteligencji, który zrobił coś, czego wcześniej żaden AI nie zdołał osiągnąć: przekroczył magiczną barierę 80% na SWE-bench Verified, czyli najbardziej rygorystycznym benchmarku oceniającym umiejętności kodowania w świecie. Wynik 80.9% oznacza coś konkretnego – AI rozwiązuje cztery na pięć rzeczywistych problemów programistycznych z baz GitHub bez żadnej interwencji człowieka. Pytanie, które zastanawia niejednego programistę, brzmi teraz: czy to koniec kariery dla nas wszystkich?
Claude Opus 4.5 – kiedy AI robi to, czego uczył się mistrz
Warto zrozumieć, co naprawdę mierzy ten benchmark. SWE-bench Verified to nie sztucznie stworzony test, gdzie ktoś sobie wymyślił zadania. To rzeczywiste problemy z otwartych repozytoriów kodu – takie same, z którymi borykają się programiści w swoich pracach. Rzeczywiste bugi. Rzeczywiste wymagania. Rzeczywiste wyzwania.
Opus 4.5 osiąga również 89.4% na Aider Polyglot – benchmark sprawdzającym umiejętności w siedmiu różnych językach programowania. Dla porównania: jego poprzednia wersja Sonnet 4.5 osiąga tutaj 78.8%. Różnica o 10 punktów procentowych może brzmieć niewielko, ale w praktyce jest to przepaść.
A przecież – co istotne – to właśnie tutaj leży sedno problemu. Opus 4.5 nie tylko generyje kod lepiej. Coś znacznie bardziej niepokojące: potrafi rozumować o wymaganiach, radzić sobie z dwuznaczną specyfikacją, i wymyślać kompromisy projektowe właściwie bez udzielania wskazówek. To nie jest już asystent. To coś bliższego rzeczywistemu inżynierowi.
Jak naprawdę koduje sztuczna inteligencja?
Zespół Antropic opublikował niezbyt popularne, ale istotne dane: model potrzebuje zaledwie czterech interakcji (czterech prób, gdy coś nie wyjdzie), żeby nauczyć się z własnych błędów i znaleźć rozwiązanie. Konkurencyjne modele, takie jak Gemini czy GPT-5, potrzebują ponad 10. To dla zastosowań agentowych – czyli gdzie AI ma działać autonomicznie – oznacza fundamentalną różnicę w kosztach i możliwościach.
Jeśli chodzi o wydajność: Opus 4.5 przy średnio intenywnym wysiłku obliczeniowym dorównuje Sonnetowi 4.5, ale używając 76% mniej tokenów (a tokeny to jednostka, w której płacisz za API). To oznacza szybsze odpowiedzi i niższe koszty. Przy wysiłku wysokim Opus przewyższa Sonnet o 4.3 punktu procentowego, używając jednocześnie 48% mniej tokenów. Matematyka jest czysta: to po prostu lepszy, szybszy i tańszy instrument.
Zuckerberg przewidywał to już wiosną
W podcaście Joe Rogana (styczeń 2025) Mark Zuckerberg powiedział coś, co teraz brzmii jak przepowiednia: „Chyba w 2025 roku my w Meta – i inne firmy pracujące nad tym – będziemy mieć AI, które może efektywnie działać jako programista mid-level z twojej firmy. Będzie potrafić pisać kod."
Sarkazm? Nie. Rzeczywistość. CEO Salesforce'a powiedział coś podobnego: firma nie będzie w 2025 roku zatrudniać nowych programistów, bo produktywność wzrosła dzięki Agent Force i innym narzędziom AI. To nie polityka zastraszania. To biznesowe decyzje, podejmowane właśnie teraz.
Warto w tym miejscu przyznać – Zuckerberg nie powiedział, że AI zastąpi wszystkich. Powiedział: programiści mid-level. A czasami prognozy się spełniają szybciej, niż myśli się, że będą.
Kto straci pracę – i kto jest w niebezpieczeństwie?
Tutaj pojawia się coś, czego uniwersytety i ścieżki kariery mogą nie chcieć słyszeć. Badanie Stanford Digital Economy Lab (sierpień 2025) przeanalizowało dane z payrollów ponad 25 milionów pracowników w USA. Wyniki były jednoznaczne: od późnego 2022 roku (kiedy ChatGPT i Claude zaczęły być używane na skalę), zatrudnienie dla programistów w wieku 22-25 lat spadło o 20% (w ujęciu względnym do innych grup). Równocześnie zatrudnienie dla starszych, bardziej doświadczonych programistów wzrosło o 6-9%.
To „wydrażnianie" entry-level pipeline'u. Firmy używają AI, żeby automatyzować zadania, które tradycyjnie były polem treningowym dla młodych talentów. Droga z początkującego do seniora – drabina, którą wspinali się pokolenia programistów – została podciągnięta w górę.
LinkedIn pełna jest postów od młodych developerów, którzy nie mogą znaleźć pracy. Rzeczywista, skalowalna tendencja: seniorzy coraz częściej dostają AI copilota. Juniorzy coraz rzadziej dostają szansę.
Rzeczywistość 2025 roku: AI nie zabija całej branży kodowania – robi coś podstępnie gorszego. Kastruje entry-level, eliminując miejsce, gdzie ludzie się uczą. Powstaje luka generacyjna, w której nie ma gdzie się przygotować na senior-level. To może być znacznie większy problem niż całkowita automatyzacja.
Ale czekaj – może to nie jest koniec świata?
Morgan Stanley Research opublikowała raport (październik 2025), który brzmi inna nutą. „Wbrew obawom, że AI zastąpi programistów, będziemy obserwować wzrost zatrudnienia" – mówi Sanjit Singh z Morgan Stanley. Argument: firmy będą budować bardziej złożone aplikacje, walczyć ze starym tech debt'em – bo teraz będzie się to wydawać możliwe – a seniorów będzie brakować jeszcze bardziej.
McKinsey twierdzi, że do 80% prac programistycznych pozostanie człowieczeństwu. Nie wszystkie zadania są kodowaniem. Architektura, decyzje projektowe, zarządzanie zespołem, rozumienie biznesu – w tym AI się jakoś gubi.
Tylko że... Morgan Stanley i McKinsey patrzą w przyszłość. Badania Stanforda patrzą w teraźniejszość. A teraźniejszość dla juniora wygląda źle.
Jakie umiejętności będą potrzebne w 2026 roku?
Jeśli chcesz iść w programowanie (szczególnie jeśli jesteś w połowie swojej ścieżki), musisz zrozumieć, że gra się zmieniła. Nowe zawody już się wyłaniają:
AI Product Manager – osoba, która rozumie zarówno technologię, biznes, jak i to, jakie są możliwości AI. Niezbędne: umiejętność stawiania pytań, nie pisania kodu.
Prompt Engineer – osoba, która potrafi pisać instrukcje dla AI w taki sposób, że AI robi dokładnie to, co trzeba. To jest teraz umiejętność.
AI Ethics Officer – gdy AI podejmuje decyzje, ktoś musi się zastanawiać, czy to się powinno dziać. Ról jest coraz więcej.
Software Architect – osoba, która wie, jak różne AI componenty włączyć w systemie, aby funkcjonowały razem. Kodowanie w tym świecie to przesadzenie.
ML Engineer / Data Scientist – do tej pory techniczne, ale zawsze będą potrzebni ludzie, którzy trenują modele i pracują z danymi.
I tutaj jest klucz: jeśli jesteś zainteresowany technologią, ale nie lubisz czystego kodowania – teraz jest twoja szansa. Rynek się otwiera w kierunkach, które wcześniej były mniej widoczne.
Co powinna zrobić teraz Twoja kariara?
Jeśli programujesz od pięciu lat i czujesz się z tym dobrze – nie panikuj. Jesteś bezpieczny na sezon, może dwa. Twoja głowa wart jest za dużo dla AI, żeby Cię zastąpiła po prostu tak.
Jeśli dopiero zaczynasz – przemyśl to. Świadomy wejściu w tę ścieżkę: naucz się AI, naucz się prompt engineeringu, zrozum, jak działają modele. Stajesz się znacznie bardziej konkurencyjny.
Jeśli decydujesz się na seniora – lekcja: architektura, mentoring, decyzje biznesowe. To są rzeczy, których AI nie robi. Jeszcze.
Podsumowanie – rok 2026 będzie przełomowy
Claude Opus 4.5 to nie tylko nowy benchmark. To sygnał. Firmy już inwestują w AI – Meta, Salesforce, wszyscy duzi gracze robią to teraz. W 2026 roku będziemy patrzyć wstecz na 2025 jako rok, w którym ten punkt przecięcia się dokonał. Kodowanie będzie coraz bardziej domeną tych, którzy znają się na czymś więcej.
Pytanie dla ciebie: czy przygotowujesz się już na zmianę, czy czekasz, aż zmiana dotrze do ciebie z niespodzianką?
Najczęściej zadawane pytania
Czy Claude Opus 4.5 rzeczywiście koduje lepiej niż ja?
Na SWE-bench Verified – rzeczywistych zadaniach z GitHub – osiąga 80.9%. To wyżej niż średnia programisty mid-level. Ale kodowanie to nie wszystko, co robi programista. Decyzje biznesowe, architektura, mentalność – w tym AI się gubi.
Czy powinienem się bać o pracę?
Zależy od twojego poziomu. Junior – tak, powinieneś się przygotowywać. Senior – jeszcze nie, ale przyszłość będzie inna. Mid-level – jesteś w niebezpiecznej zonie. Nauczenie się pracy z AI i specjalizacja to klucz do przetrwania.
Jakie AI skills powinienem nabyć?
Prompt engineering, rozumienie, jak działają LLM'y, umiejętność stanowienia wartościowych pytań dla AI. Dodatkowo: architektura systemów, produktowość, biznes. Kodowanie samo w sobie już nie wystarczy.
Czy to oznacza koniec branży programistów?
Nie. Oznacza transformację. Ludzie zawsze będą potrzebni do decyzji, które podejmują maszyny. Ale kto wie, jak długo jeszcze.
Kiedy Claude Opus 4.5 będzie w stanie kodować samodzielnie bez błędów?
Już teraz robi to w 80% rzeczywistych sytuacji. Pełna autonomia w złożonych projektach – to jeszcze 1-2 lata, być może krócej.
Źródła i materiały
Źródła oficjalne i badania naukowe:
Antropic Official Blog (24 listopada 2025) – Introducing Claude Opus 4.5
Stanford Digital Economy Lab (sierpień 2025) – „Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence"
Morgan Stanley Research (październik 2025) – „How AI Coding Is Creating Jobs"
Microsoft Azure Blog (25 listopada 2025) – „Introducing Claude Opus 4.5 in Microsoft Foundry"
McKinsey&Co – Raporty dotyczące przyszłości pracy programistów i automatyzacji
Pew Research Center (2023) – AI Job Market Impact Study
LinkedIn Learning – Raport dotyczący popytu na AI skills
Artykuły i analizy branżowe:
The Unwind AI (25 listopada 2025) – „Claude Opus 4.5 Scores 80.9% on SWE-bench Verified"
Vellum AI Blog (2 grudnia 2025) – „Claude Opus 4.5 Benchmarks (Explained)"
Portal Technologiczny (27 listopada 2025) – „Claude Opus 4.5 – nowy model AI od Anthropic"
LinkWith.it (23 listopada 2025) – „Claude Opus 4.5: Najpotężniejszy Model AI do Kodowania"
SiliconAngle (26 sierpnia 2025) – „Stanford study finds AI has reduced availability of entry-level programming jobs"
Business Insider (10 stycznia 2025) – „Mark Zuckerberg says AI could soon do the work of Meta's engineers"
PaySpace Magazine (30 października 2025) – „Morgan Stanley: AI Coding Boom Set to Create More Developer Jobs"
Forbes Tech Council (sierpień 2025) – „AI Coding Agents: Driving The Next Evolution In Software Development"
CNBC (8 października 2025) – „How AI is poised to disrupt the job market"
Brainhub EU (8 maja 2025) – „Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI"
Learning News (3 grudnia 2025) – „AI Skills Boom Meets Reality Check in New Data"
TerraLogic (19 listopada 2025) – „How AI Agents Are Revolutionizing Software Development Workflows"
ArXiv (6 lipca 2025) – „The Rise of AI Teammates in Software Engineering (SE) 3.0"
Zero to Mastery (31 grudnia 2024) – „How to Become an AI Developer & Get Hired"
Joe Rogan Experience Podcast (styczeń 2025) – Mark Zuckerberg Interview
Dodatkowe materiały referencyjne:
Artificial Analysis (2025) – Comparison of AI Models across Intelligence, Performance and Cost
Reddit AskProgramming (kwiecień 2025) – Dyskusje na temat AI a bezpieczeństwo pracy programistów
LinkedIn (bieżące dyskusje) – AI impact on developer employment trends