Ile naprawdę kosztuje napisanie programu w 2026 roku?

„Przecież AI teraz pisze programy, to czemu to tyle kosztuje?” Słyszymy to coraz częściej. Odpowiedź jest ciekawsza niż „bo programiści są drodzy” i pokazuje, gdzie naprawdę idą pieniądze przy budowie oprogramowania.

Z czego składa się praca nad programem

Napisanie kodu to tylko część. Przy typowym systemie dla firmy czas rozkłada się mniej więcej na:

1. Zrozumienie procesu. Kto co robi, skąd biorą się wyjątki, czego nikt nie zapisał, bo „wszyscy wiedzą”.
2. Projekt. Jakie dane, gdzie są przechowywane, który system decyduje o stanie magazynowym, co się dzieje, gdy coś się nie uda.
3. Kod. Ekrany, logika, integracje z ERP, KSeF i marketplace’ami.
4. Testy. Faktura, korekta, zwrot, awaria, podwójne kliknięcie.
5. Wdrożenie i przeniesienie danych. Bez przestoju w firmie.
6. Utrzymanie. Zmiany w API, nowe wersje KSeF, nowe pomysły klienta.

AI najmocniej przyspiesza punkt 3 i część punktu 4. Reszta wymaga ludzi, którzy rozumieją zarówno technologię, jak i to, jak działa Twoja firma.

Co mówią badania

Wyniki są różne i obie strony mają rację:

• GitHub (2022): w kontrolowanym eksperymencie 95 programistów pisało serwer HTTP w JavaScripcie. Grupa z Copilotem skończyła o 55% szybciej (średnio 1 h 11 min zamiast 2 h 41 min).
• METR (2025): doświadczeni programiści open source pracujący nad własnymi, dużymi projektami byli z narzędziami AI o 19% wolniejsi, choć sami szacowali, że są szybsi.

Wniosek: AI ogromnie przyspiesza nowe, dobrze opisane zadania. Przy dużym, starym kodzie, którego model nie zna, przyspieszenie maleje albo znika. Dlatego tak ważna jest architektura, która pozwala zmieniać system małymi, czytelnymi kawałkami.

Co to znaczy dla ceny

• Nowy system tanieje najbardziej. Kod piszemy szybciej, więc to, co kiedyś kosztowało setki tysięcy, dziś mieści się w kilkunastu albo kilkudziesięciu tysiącach złotych. Systemy dedykowane robimy od 15 000 zł netto.
• Zmiany w dobrze zbudowanym systemie są tanie. Mały, czysty kod AI czyta i zmienia szybko.
• Zmiany w zaniedbanym systemie są drogie. Tu AI pomaga najmniej, a dług technologiczny płacisz przy każdej zmianie.
• Zrozumienie Twojej firmy kosztuje tyle samo co zawsze. Rozmowa, analiza procesu i odpowiedzialność za to, że faktury się zgadzają, to praca ludzi.

Dlaczego nie „AI za grosze”

Model napisze kod, który wygląda poprawnie. Nie wie, że Wasz magazyn wydaje towar według daty ważności, że korekta w Subiekcie ma swoje zasady albo że KSeF odrzuci fakturę z błędnym NIP-em nabywcy. Za to odpowiada człowiek, który testuje, wdraża i odbiera telefon, gdy coś nie działa.

Dobra wiadomość jest taka, że ta praca jest dziś efektywniejsza niż kiedykolwiek. Dlatego własny system przestał być luksusem dużych firm. Ile oddajesz dziś w abonamentach, sprawdzisz w kalkulatorze. Szerzej o tym, dlaczego to zmienia rachunek SaaS: Tanie tokeny, drogi abonament.

Źródła: GitHub, badanie wpływu Copilota na produktywność (2022), METR, opis badania w InfoWorld (2025).