Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (AI) mélyreható változásokat indított el a szoftverfejlesztésben: nem csupán a munkamódszereket alakította át, hanem a fejlesztők napi munkáját és a fejlesztői élményt is. A Lufthansa Systems Hungária tapasztalatai szerint ma az AI a szoftverfejlesztési életciklus szinte minden pontján jelen van — a követelmények pontosításától és a kódgeneráláson át a tesztelésig, hibakeresésig és dokumentációkészítésig.
Hatékonyság és a fejlesztői élmény
A vállalat belső felmérései alapján a fejlesztők több mint 80 százaléka napi szinten használ valamilyen AI-alapú eszközt. Ezek a megoldások csökkentik az ismétlődő, monotonnak számító feladatok mennyiségét, felgyorsítják az új kollégák betanulását és lerövidítik az információkeresésre fordított időt. Berecz Dániel, a Lufthansa Systems Head of Engineering vezetője szerint az AI különösen abban segít, hogy a fejlesztők kevesebb megszakítással és koncentráltabban dolgozhassanak, ami pozitívan hat a munkahatékonyságra és a munkavállalói elégedettségre.
A vállalat mérései azt mutatják, hogy a hatékonyságnövekedés nem feltétlenül jár a minőség romlásával: megfelelő ellenőrzés és a „harness engineering” valamint a „context engineering” tudatos alkalmazása mellett a szakmai színvonal fenntartható.
Felügyelet és emberi kontroll továbbra is szükséges
Ugyanakkor Berecz Dániel hangsúlyozza, hogy az AI által előállított nagy mennyiségű kód ellenőrzése továbbra is emberi feladat marad. Bizonyos helyzetekben ez akár megnövelheti a fejlesztők mentális terhelését, bár a jövőben várhatóan nőni fog a kifejezetten kódellenőrzésre specializált AI-megoldások szerepe.
"A fejlesztői élmény ma már nem kényelmi szempont, hanem a versenyképesség egyik meghatározó tényezője. Az AI egyik legnagyobb előnye, hogy mérsékli a fejlesztők mentális terhelését és csökkenti azokat az időigényes megszakításokat, amelyek lassítják a munkát és rontják a koncentrációt" — fogalmazott Berecz Dániel.
A fejlesztők szerepének átalakulása
A szakember szerint téves az a leegyszerűsítő elképzelés, miszerint az AI kiváltja a fejlesztőket. Valójában a szakma hangsúlya tolódik: a manuális kódírás háttérbe szorulása mellett fontosabbá válik a komplex rendszerek átlátása, az üzleti igények mélyebb értelmezése, valamint a biztonsági és minőségbiztosítási szempontok érvényesítése. A jövő fejlesztőinek nemcsak programozniuk kell, hanem tudatosan és biztonságosan kell alkalmazniuk az AI-eszközöket.
"A fejlesztők feladata egyre inkább az AI által létrehozott megoldások felügyelete, a megfelelő kontextus biztosítása és a szakmai döntések meghozatala lesz. Az emberi gondolkodást és a rendszerszintű szemléletet azonban továbbra sem lehet automatizálni" — tette hozzá Berecz Dániel.
Különösen nehéz helyzet a pályakezdőknek
Az AI elterjedése az IT-munkaerőpiac szerkezetét is megváltoztatja, különösen a junior fejlesztők belépési lehetőségeit. Sok olyan egyszerűbb feladat, amely korábban belépési pontot jelentett (például hibajavítások, alapvető tesztelés vagy dokumentációk készítése), ma már AI által is elvégezhető. Ennek következtében csökkenhetnek a hagyományos tanulási lehetőségek, amelyek révén a pályakezdők megismerhették a nagyvállalati rendszerek működését.
Nemzetközi adatok is alátámasztják a trendet: a Stanford Egyetem Human-Centered Artificial Intelligence intézetének 2026-os AI Index jelentése szerint az Egyesült Államokban a 22–25 éves szoftverfejlesztők iránti kereslet közel 20 százalékkal csökkent 2024-hez képest.
Berecz szerint rövid távon ez hatékonyságnövekedést hozhat, de hosszabb távon kérdéseket vet fel az utánpótlásról. Ugyanakkor a pályakezdők versenyelőnyre tehetnek szert, ha már korán, egyetemi éveik alatt megismerkednek az AI-alapú fejlesztői eszközökkel és részt vesznek gyakorlatorientált eseményeken, hackathonokon, meetupokon és konferenciákon.
Új kockázatok: minőség, biztonság és fenntarthatóság
Az AI használata új kockázatokat is felvet. A generált kód hibás logikát, sérülékenységeket vagy nem megfelelő működési mintákat hozhat létre, ezért összetett rendszerek és stratégiai döntések esetén elengedhetetlen az emberi szakértelem és a szakértői felülvizsgálat. Emellett a nagy nyelvi modellek üzemeltetése jelentős energiafelhasználással jár, ezért az AI környezeti hatásai is egyre nagyobb figyelmet kapnak.
A Lufthansa Systems például éppen AI-alapú megoldásokkal igyekszik csökkenteni az ökológiai lábnyomot: intelligens útvonaltervezéssel, az üzemanyag-felhasználás optimalizálásával és a fedélzeti ételpazarlás mérséklésével. Ezek a megoldások egyszerre javítják a működési hatékonyságot és mérséklik a környezet terhelését.
A szakember továbbá arra figyelmeztet, hogy a túlzott AI-használat gyengítheti a problémamegoldó és analitikus készségek fejlődését, ha a szakemberek egyre több feladatot delegálnak a gépeknek. Az iparág jelenleg is keresi azokat a módszereket, amelyekkel e kockázat kezelhető.
"A mesterséges intelligencia tartósan át fogja alakítani a szoftverfejlesztést, de valódi értékét továbbra is az határozza meg, hogy a szervezetek milyen szakmai szemlélettel, milyen kontroll mellett és milyen célokra alkalmazzák. Az előttünk álló évek egyik legfontosabb feladata az lesz, hogy a technológia nyújtotta hatékonyságot úgy használjuk ki, hogy közben a szakmai tudás, a minőség és a hosszú távú fenntarthatóság se sérüljön" — zárta gondolatait Berecz Dániel.
