Według danych OpenRouter szczyt użycia ChatGPT przypada na przełom maja i czerwca, czyli okresy egzaminacyjne. Z początkiem lata aktywność wyraźnie spada. Sztuczna inteligencja stała się dla wielu studentów rozwiązaniem awaryjnym, po które sięga się, gdy potrzebna jest szybka odpowiedź.
Do czego studenci naprawdę używają AI
Badanie przeprowadzone wśród studentów firmy z branży EdTech Mate academy potwierdza ten schemat i konkretyzuje go:
- 60% badanych pyta AI „co ma zrobić”. AI odgrywa tu bardziej rolę samochodowej nawigacji niż nauczyciela.
- 57% prosi o doprecyzowanie instrukcji. Tu AI jest czymś w rodzaju tłumacza zadań.
- 52% sprawdza, gdzie popełnili błąd. Korzystająa z AI jako korektora.
Podział przebiega też według kierunków: studenci kursów technicznych chętniej używają AI do debugowania i rutynowych zadań, natomiast osoby z obszarów projektowych i biznesowych wciąż preferują ludzki osąd przy decyzjach kreatywnych i strategicznych.
Wielu studentów przyznaje, iż zdarza im się sięgać po AI zamiast samodzielnie rozwiązać problem. Taki wzorzec zachowania Mate academy stara się aktywnie korygować.
Świadome korzystanie z AI
W odpowiedzi na te wyzwania coraz więcej polskich uczelni uściśla zasady korzystania ze sztucznej inteligencji. Tendencja jest wyraźna: AI może bardzo skutecznie wspierać edukację, pod warunkiem świadomego i odpowiedzialnego stosowania.
W Mate academy również powstała „Polityka korzystania ze sztucznej inteligencji” (Mate AI Policy), która ma pomóc studentom wykorzystywać AI z pożytkiem dla siebie i poszanowaniem dla etyki. Najważniejsze zasady obejmują:
Korzystanie z AI do nauki, nie do ściągania – AI ma wspierać rozwój kompetencji, a nie zastępować wysiłek.
Decyzje i wybór po stronie człowieka(„Keep the human in the loop”) – traktuj wygenerowane odpowiedzi jako brudnopis lub inspirację. Zawsze sprawdzaj fakty.
AI w roli asystenta, nie wykonawcy – jako narzędzie do planowania nauki, dyskusji i powtarzania materiału, a nie źródło gotowych rozwiązań.
Jednocześnie Mate academy wyraźnie zabrania korzystania z AI przy rozwiązywaniu zadań praktycznych, podczas egzaminów, live-codingu i rozmów rekrutacyjnych. We wszystkich tych sytuacjach sprawdzamy, czy samodzielnie, bez wspomagania, poradzisz sobie w przyszłej pracy.
Deweloperzy o AI w nauce i karierze
„Kiedy sztuczna inteligencja zaczęła nabierać rozpędu, czułem się dość niepewnie, bo sam stawiałem dopiero pierwsze kroki w świecie programowania. Obawiałem się, iż zabraknie pracy dla programistów. Z czasem jednak, dowiadując się coraz więcej o AI, zdałem sobie sprawę, iż obawy te są w dużej mierze przesadzone” – mówi Mateusz Rostek, Software Engineer w PnrGo i absolwent kursu Java w Mate academy
Mateusz opisuje zmianę swojego myślenia o AI jako przejście od lęku do świadomej integracji: zamiast pytać „czy AI mnie zastąpi?”, zaczął pytać „jak wykorzystać AI, żeby rozwijać się szybciej?”.
Podczas kursu w Mate academy Mateusz używał AI na kilka konkretnych sposobów:
- Do udoskonalania kodu i pisanie dokumentacji, czyli jako wspomagającego redaktora.
- Do pomocy przy złożonych problemach, aby otrzymać wskazówki do samodzielnej interpretacji, a nie gotowe rozwiązanie.
- W przygotowaniu do rozmów kwalifikacyjnych, do symulacji pytań i weryfikowania wiedzy teoretycznej.
„AI nie zawsze działało idealnie, ale bez wątpienia pomogło mi poszerzyć umiejętności, sprawdzić nabytą wiedzę i przyspieszyć proces uczenia się”.
W swojej pracy inżyniera Mateusz korzysta z AI według kilku zasad, które – jak podkreśla – są dla niego niepodważalne:
- Świadomość, jakie dane można przekazywać narzędziom AI, a jakich nie (ochrona danych wrażliwych).
- Używanie LLM do debugowania, krótkich konsultacji koncepcyjnych i weryfikacji rozwiązań.
- Traktowanie AI jako narzędzia wspomagającego myślenie – nie jako wyroczni.
- Absolutna konieczność sprawdzania sugestii AI przed ich wdrożeniem.
Obszarem, w którym Mateusz najbardziej chce się rozwijać, jest tworzenie agentów AI, i nad tym właśnie równolegle pracuje.
Czy AI odbierze pracę początkującym programistom? Obawy i odpowiedzi
To jedno z najczęściej zadawanych pytań w branży IT. Mateusz odpowiada na nie niebanalnie:
„Sama w sobie – nie, a przynajmniej nie bezpośrednio. Rynek pracy w IT staje się trudniejszy, ale dzieje się tak od lat. Wynika to z ogólnego postępu technologii oraz faktu, iż dziś każdy, kto chce, ma łatwy dostęp do nauki, więc konkurencja jest większa. AI to po prostu kolejny krok w rozwoju, jedna ze składowych tej sytuacji”.
Jednocześnie Mate academy wskazuje na istotne rozróżnienie: problem nie leży w samej AI, ale w sposobie jej użycia.
„Na drodze do kariery w IT wcale nie stoi sztuczna inteligencja, a jedynie niewłaściwe korzystanie z niej. jeżeli student traktuje AI jako substytut myślenia, nie rozwija się. jeżeli używa jej świadomie, rozwija się szybciej, rozumie więcej i lepiej przygotowuje się do wymagań rynku”.
Mateusz zauważa też, iż na poziomie stanowisk juniorskich AI rzadko pojawia się jako twarde wymaganie w ofertach pracy, choć jego zdaniem w ciągu kilku najbliższych lat to się zmieni.
Podsumowanie: co z tego wynika dla rynku?
Historia Mateusza Rostka i polityka Mate academy to dwie odpowiedzi na to samo zjawisko. Ich wspólnym mianownikiem jest świadome, krytyczne korzystanie z AI jako narzędzia rozwoju, a nie droga na skróty do łatwego efektu.
Nie ma powodu, aby student, a później specjalista, próbował prześcignąć AI w pisaniu linii kodu czy tekstu. Przewaga człowieka tkwi w umiejętności zarządzania procesem programistycznym wykonywanym przez AI. Inżynier przyszłości dzięki rozumieniu logiki biznesowej potrafi zaprojektować architekturę, wyznaczyć zadanie dla AI, a na koniec sprawdzić i zatwierdzić wygenerowane rozwiązanie.
W tle pozostaje pytanie, które zadaje sobie cała branża: jak kształcić programistów w erze AI tak, by innowacja ta wzmacniała ich kompetencje, a nie je zastępowała? Mate academy nie ma monopolu na odpowiedź – ma jednak konkretną propozycję, którą wdraża w praktyce.
Jak AI w praktyce wspiera naukę w Mate academy
Mate academy nie tylko reguluje użycie AI, ale także aktywnie integruje je z platformą edukacyjną. Oto kilka jej głównych zastosowań:
- Automatyczna analiza kodu: AI wykrywa błędy, udziela rekomendacji i pozwala studentom szybciej pracować nad rozwiązaniami.
- AI Buddy: narzędzie naprowadzające na adekwatne rozwiązanie bez podawania gotowej odpowiedzi. Zamiast kopiowania i wklejania proponuje logikę sokratejską.
- Moduł GenAI Essentials: wiedza o działaniu generatywnej AI, jej ograniczeniach i ryzykach oraz praktyczne wskazówki, jak rozwijać swoje kompetencje w tym obszarze.
Kluczowe elementy kursu pozostają zawsze oceniane przez mentorów. Mate academy wychodzi z założenia, iż połączenie szybkości AI z empatią i doświadczeniem eksperta daje lepszy efekt niż każda z tych metod osobno.
Mate academy to to międzynarodowa firma EdTech. W Polsce wszystkie kursy (analityk danych, tester systemu QA, python developer, java developer, front-end developer, full-stack developer, performance marketing specialist), materiały i wsparci

10 godzin temu



