Wprowadzenie i charakterystyka uczestników
- Prelekcja dotyczyła wpływu sztucznej inteligencji (AI) na frontend development.
- Predominująca grupa na sali to frontend developerzy, właściciele agencji oraz team leaderzy.
- Większość uczestników korzysta z AI codziennie, często nawet nie zdając sobie z tego sprawy.

Historia prelegenta i zmiany na rynku pracy
- Prelegent, Cezary Mazur, przeszedł na frontend development w 2022 roku.
- W styczniu 2024 r. został zwolniony z pracy w korporacji z powodu zmian rynkowych, choć nie bezpośrednio z powodu AI.
- Obecnie prowadzi własną agencję webową i szkolenia z AI.
- Rynek front-end od 2022 do 2025 r. podlegał znaczącym zmianom, m.in. spadek ofert pracy o 50% w 2023.
- Od 2025 roku kluczowa jest umiejętność korzystania z narzędzi AI w pracy programisty.

Znaczenie AI w frontend development
- AI umożliwia szybsze wdrażanie projektów, generowanie komponentów i kodu.
- AI wspiera elastyczność, szybkie prototypowanie oraz poprawę jakości kodu.
- Narzędzia AI mogą także pełnić funkcję „wirtualnego kolegi” do przeglądu kodu.
- Sztuczna inteligencja wymaga jednak nadzoru człowieka (man in the loop).

Problemy i wyzwania związane z AI w branży
- Nie wszyscy programiści korzystają z AI systematycznie i w codziennej pracy.
- Brak budowania własnych AI asystentów i repozytoriów danych.
- Sceptycyzm niektórych team leaderów i właścicieli agencji wobec AI — zalecane jest przekraczanie tego oporu działając na własną rękę.
- Konieczność wypracowania strategii wdrażania AI i dalszego rozwoju kompetencji.

Metodologia pracy z AI i narzędzia
- Główne narzędzia: GitHub Copilot, Cursor, Windsurf oraz narzędzia do testów i Code Review (np. Kodo, Sourcery).
- GitHub Copilot pomaga generować kod na podstawie komentarzy, zwiększając produktywność programistów.
- Cursor oferuje zaawansowaną współpracę, analizę i refaktoryzację kodu z użyciem AI, łączy się z repozytorium kodu.
- Windsurf to alternatywny edytor AI.
- AI tworzy gotowe layouty i komponenty z uwzględnieniem popularnych frameworków (Tailwind, Material UI).
- Ważne jest używanie dobrze dopracowanych promptów, kontekstowe nauczanie AI oraz codzienne workflow z AI jako współprogramistą.

Wnioski i rekomendacje
- Znajomość i umiejętność efektywnego korzystania z AI jest dziś kluczowa.
- AI pomaga zmniejszyć błędy, automatyzować rutynowe zadania i skupić się na kreatywności.
- W najbliższej przyszłości większość ofert pracy będzie wymagać kompetencji AI.
- Firmy powinny zbierać dane do trenowania własnych modeli AI.
- Programiści mają szansę stać się trenerami AI i liderami technologicznymi.
- Brak znajomości AI może skutkować utratą konkurencyjności na rynku pracy.

Zadania i działania do podjęcia
- Poznać i wybrać odpowiednie narzędzia AI do codziennej pracy (Copilot, Cursor itd.).
- Budować i systematycznie korzystać z portfolio projektów z wykorzystaniem AI.
- Zautomatyzować nudne i powtarzalne zadania programistyczne z pomocą AI.
- Budować własne repozytoria danych i AI asystentów w zespołach i firmach.
- Przełamywać opór sceptycznych liderów, aktywnie demonstrując możliwości AI.
- Brać udział w szkoleniach i wymianie doświadczeń dotyczących AI w frontendzie.
- Wdrażać metody pracy oparte na codziennym używaniu AI i rozwijaniu promptów.