AI w architekturze aplikacji – jak polskie zespoły IT adaptują globalne trendy

Sztuczna inteligencja w roli katalizatora zmian

Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób, w jaki powstają aplikacje. Według InfoQ Software Architecture and Design Trends Report 2025 [1], technologie takie jak Agentic AI, duże modele językowe (LLM) oraz retrieval-augmented generation (RAG) stają się kluczowymi narzędziami w pracy architektów oprogramowania.

W Polsce coraz więcej firm IT sięga po te rozwiązania, łącząc globalne inspiracje z lokalnymi potrzebami, choć tempo wdrożeń jest zróżnicowane.

LLM w służbie architektów systemów

Duże modele językowe (LLM) – takie jak GPT-4 czy Gemini – wspierają projektantów i developerów w:

• generowaniu wstępnych koncepcji architektury,
• tłumaczeniu wymagań biznesowych na diagramy i kod,
• analizie kompromisów technologicznych.

Badania potwierdzają, że AI realnie przyspiesza proces projektowania. W eksperymencie opisanym w Peng et al., 2023 [3] programiści korzystający z GitHub Copilot realizowali zadania średnio o 55,8% szybciej niż grupa kontrolna.

Agentic AI – autonomia w projektowaniu

Agentic AI to systemy, które potrafią samodzielnie realizować złożone zadania projektowe, monitorować ich przebieg i dynamicznie dostosowywać plan działania. Raport InfoQ 2025 [1] klasyfikuje je na poziomie „Innovator” – technologia wschodząca, ale obiecująca.

W polskich zespołach pierwsze wdrożenia obejmują:

• automatyczne generowanie proof-of-conceptów,
• testowanie skalowalności mikroserwisów,
• tworzenie dokumentacji technicznej w trybie ciągłym.

Nowe podejścia, jak Agentic AI Architecture Framework [2], podkreślają znaczenie łączenia warstwy bazowej LLM z modułami autonomii, nadzoru i governance.

RAG – inteligentny dostęp do wiedzy

Retrieval-augmented generation (RAG) umożliwia modelom językowym korzystanie z aktualnych, dedykowanych baz wiedzy przed wygenerowaniem odpowiedzi. Przynosi to wymierne korzyści w projektowaniu systemów:

• redukcję ryzyka halucynacji AI,
• wsparcie ochrony poufnych danych (lokalne źródła zamiast chmury),
• integrację wiedzy domenowej w czasie rzeczywistym.

Według InfoQ 2025 [1], RAG jest obecnie w fazie „Early Adopter”, a jego znaczenie rośnie w projektach enterprise, szczególnie w połączeniu z Small Language Models (SLM) uruchamianymi lokalnie.

Polska perspektywa – bariery i szanse

Globalnie AI staje się standardem, ale w Polsce wdrożenia napotykają przeszkody. Z raportu JetBrains State of Developer Ecosystem 2024 [4] wynika, że:

• około 80% firm dopuszcza korzystanie z narzędzi AI w pracy,
• 18% deweloperów integruje AI bezpośrednio w produktach.

Najczęściej wskazywane bariery to:

• obawy o bezpieczeństwo danych,
• brak standardów wdrożeń,
• niedobór specjalistów z doświadczeniem w AI-driven architecture.

Podsumowanie

AI w architekturze aplikacji to już nie trend, lecz nowy standard projektowania. Sukces polskich zespołów będzie zależał od:

• umiejętnego łączenia globalnych rozwiązań z lokalnym kontekstem,
• inwestycji w kompetencje specjalistów,
• zapewnienia bezpieczeństwa i zgodności wdrożeń.

W nadchodzących latach LLM, RAG i Agentic AI mogą stać się kluczowymi narzędziami budującymi przewagę konkurencyjną w branży IT.

Przypisy

1. InfoQ Software Architecture and Design Trends Report 2025, InfoQ, kwiecień 2025.
   Dostęp: https://www.infoq.com/articles/architecture-trends-2025/ 
2. Agentic AI Architecture Framework, InfoQ, 11 lipca 2025.
   Dostęp: https://www.infoq.com/articles/agentic-ai-architecture-framework/ 
3. Peng, B., et al. (2023). An Experimental Study of GitHub Copilot’s Impact on Software Development. arXiv:2302.06590 [cs.SE]
   Dostęp: https://arxiv.org/abs/2302.06590 
4. State of Developer Ecosystem 2024, JetBrains, grudzień 2024.
   Dostęp: https://blog.jetbrains.com/team/2024/12/11/the-state-of-developer-ecosystem-2024-unveiling-current-developer-trends-the-unstoppable-rise-of-ai-adoption-leading-languages-and-impact-on-developer-experience/