Czy platformy Low-code mają sens w dobie AI?

Samo stworzenie systemu to jednak dopiero początek. W środowisku biznesowym oprogramowanie musi być utrzymywane, rozwijane i dostosowywane do zmieniających się procesów organizacji. 

Wtedy pojawiają się kluczowe pytania: 

• co stanie się z systemem, gdy jego twórca odejdzie z firmy, 

• czy inny programista będzie w stanie przejąć projekt, 

• jak wygląda rozwój i aktualizacja rozwiązania po kilku latach, 

• kto odpowiada za bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami. 

Dlatego dyskusja o platformach low-code w erze AI nie dotyczy wyłącznie tego, czy można stworzyć system samodzielnie, ale przede wszystkim czy takie rozwiązanie będzie trwałe i skalowalne w dłuższej perspektywie – szczególnie w średnich i dużych organizacjach. 

AI obniża próg wejścia w tworzenie aplikacji biznesowych 

Jeszcze kilka lat temu stworzenie systemu obsługującego procesy biznesowe wymagało zespołu programistów, analityków i architektów. Projektowanie logiki procesów, budowa interfejsów, integracje czy zarządzanie bazą danych były zadaniami wymagającymi dużych zasobów i czasu. 

Rozwój narzędzi AI znacząco to zmienił. W 2026 roku programista korzystający ze wsparcia sztucznej inteligencji może znacznie szybciej stworzyć prototyp aplikacji biznesowej lub system workflow. 

Dlaczego dziś jeden programista może zbudować system workflow 

AI wspiera dziś wiele etapów developmentu, m.in.: 

• generowanie fragmentów kodu, 

• tworzenie interfejsów użytkownika, 

• budowę integracji z API, 

• analizę dokumentów i danych, 

• przygotowanie testów lub dokumentacji. 

Dzięki temu znacznie szybciej powstają aplikacje obsługujące takie procesy jak obieg dokumentów, akceptacje zakupowe, procesy HR czy obsługa wniosków pracowniczych. 

Automatyzacja procesów dostępna dla małych zespołów 

Automatyzacja procesów biznesowych przestaje być domeną dużych projektów IT. Dzięki AI nawet niewielki zespół – a czasem jeden programista – może stworzyć narzędzie wspierające konkretny proces w firmie. 

W przypadku prostych scenariuszy może to być rozwiązanie wystarczające. Wraz z rozwojem organizacji pojawia się jednak kluczowe pytanie: czy system zbudowany w ten sposób będzie równie łatwy do utrzymania i rozwijania jak platforma zaprojektowana do zarządzania procesami biznesowymi? 

To właśnie na tym etapie zaczynają ujawniać się ograniczenia podejścia polegającego na budowaniu systemów wyłącznie przy pomocy AI. 

Problem „jednego programisty” – kto utrzyma system zbudowany z pomocą AI? 

Szybkie stworzenie aplikacji biznesowej przy pomocy AI jest dziś stosunkowo proste. Znacznie trudniejsze okazuje się jednak utrzymanie i rozwijanie takiego systemu w dłuższej perspektywie. W wielu organizacjach rozwiązania tworzone ad-hoc powstają wokół jednej osoby – programisty, który najlepiej zna kontekst biznesowy i strukturę kodu. 

Dopóki ta osoba pracuje w firmie, system zwykle działa poprawnie. Problemy pojawiają się w momencie zmiany zespołu lub konieczności dalszego rozwoju rozwiązania. 

Co się dzieje, gdy twórca systemu odchodzi z firmy 

W systemach tworzonych przez jedną osobę często powstaje tzw. knowledge silo, czyli koncentracja wiedzy u jednego specjalisty. Jeśli projekt rozwijał się szybko – przy wsparciu AI – dokumentacja bywa ograniczona, a architektura systemu powstaje stopniowo wraz z kolejnymi zmianami. 

Może to prowadzić do takich problemów jak: 

• brak pełnej dokumentacji architektury i procesów, 

• trudność w zrozumieniu logiki biznesowej zapisanej w kodzie, 

• zależność od bibliotek i integracji dobranych przez jednego programistę, 

• brak spójnych standardów rozwoju systemu. 

W efekcie system obsługujący ważne procesy biznesowe może po kilku latach stać się trudny do utrzymania.

Jeśli zastanawiasz się, czy w Twojej organizacji lepiej budować własne narzędzia z pomocą AI, czy wykorzystać platformę workflow – chętnie porozmawiamy.