Sztuczna inteligencja szybko zmienia oblicze branży IT. Pojawiają się nowe narzędzia – zarówno komercyjne, jak i open source – które potrafią zwiększyć produktywność programistów, analityków danych, specjalistów DevOps, kierowników projektów, testerów czy ekspertów ds. bezpieczeństwa. Poniżej przedstawiamy listę najnowszych i aktywnie rozwijanych narzędzi AI z lat 2024–2025, które warto opanować. Dla każdego narzędzia podajemy krótki opis, wyjaśnienie korzyści z jego znajomości dla kariery oraz przykład, jak można je wpisać do CV.
GitHub Copilot (GitHub/Microsoft)
Opis: GitHub Copilot to pionierski asystent kodowania oparty na modelach AI (opracowany we współpracy z OpenAI), zintegrowany z edytorami kodu takimi jak VS Code czy IntelliJ. Sugeruje fragmenty kodu w czasie rzeczywistym na podstawie kontekstu i komentarzy, często podpowiadając całe funkcje lub bloki kodu. Copilot oferuje także funkcje czatowe (tzw. Copilot Chat) do wyjaśniania kodu i generowania testów, integruje się z systemem kontroli wersji i potrafi automatycznie uzupełniać dokumentację oraz przypadki testowe. Jest to narzędzie komercyjne dostępne w modelu subskrypcyjnym.
Dlaczego warto w CV: Znajomość GitHub Copilot sygnalizuje, że potrafisz efektywnie współpracować z narzędziami AI w codziennym programowaniu. Umiejętność korzystania z Copilota przekłada się na szybsze pisanie kodu, mniej błędów i lepszą produktywność zespołu. Dla pracodawcy to znak, że kandydat nadąża za trendami i potrafi wykorzystywać nowoczesne rozwiązania usprawniające pracę programisty.
Przykład w CV: Sekcja „Umiejętności techniczne”: „Biegłe wykorzystanie GitHub Copilot w Visual Studio Code do automatycznego uzupełniania kodu i generowania testów jednostkowych”.
Aider (open source, Paul Gauthier)
Opis: Aider to otwartoźródłowy asystent programisty działający w wierszu poleceń, stworzony przez Paula Gauthiera (współtwórcę m.in. OpenAI Codex). Pozwala na tzw. pair programming z modelem językowym – deweloper wydaje polecenia w naturalnym języku, a Aider generuje lub edytuje kod w oparciu o modele GPT-3.5/4 (bądź lokalne LLM). Narzędzie integruje się z Git – każda zmiana jest automatycznie commitowana z opisem, co ułatwia śledzenie poprawek. Aider obsługuje ponad 100 języków programowania i potrafi na bieżąco lintować oraz testować modyfikowany kod.
Dlaczego warto w CV: Opanowanie Aidera pokazuje inicjatywę w korzystaniu z nowoczesnych, społecznościowych narzędzi AI. Jako że jest to projekt open source o dynamicznej społeczności, świadczy to o umiejętności samodzielnej nauki i eksperymentowania z AI. W pracy programisty Aider może znacznie przyspieszyć refaktoryzację kodu, generowanie boilerplate czy debugowanie błędów poprzez naturalną konwersację z modelem. Taka umiejętność sygnalizuje pracodawcy, że kandydat potrafi usprawniać własny workflow za pomocą najnowszych narzędzi.
Przykład w CV: Sekcja „Projekty”: „Automatyzacja refaktoryzacji kodu w projekcie X przy użyciu Aider (AI pair programming w terminalu) – przyspieszenie wdrażania zmian o 30%”.
OpenAI ChatGPT (Advanced Data Analysis)
Opis: ChatGPT od OpenAI to wszechstronny asystent AI, który w 2023 roku otrzymał funkcję Code Interpreter (obecnie znaną jako Advanced Data Analysis). Ta rozszerzona funkcjonalność pozwala modelowi GPT-4 nie tylko generować tekst, ale również uruchamiać kod Pythona, analizować dane i obsługiwać pliki przesłane przez użytkownika. W praktyce ChatGPT może więc wykonać zadania analityczne: od przetwarzania zbiorów danych (CSV, JSON itp.), przez generowanie wykresów i raportów, po obliczenia matematyczne i analizę wyników. Dla analityków danych i programistów oznacza to możliwość szybkiego prototypowania analiz w języku naturalnym z natychmiastowym wykonaniem kodu.
Dlaczego warto w CV: Umiejętność korzystania z ChatGPT (zwłaszcza z trybem analizy danych) jest obecnie bardzo pożądana. Pozwala znacznie skrócić czas potrzebny na eksplorację danych czy tworzenie skryptów ad-hoc. Wpisanie tego narzędzia w CV pokazuje, że kandydat potrafi wykorzystać AI do automatyzacji zadań analitycznych i demonstracji tzw. prompt engineering – formułowania skutecznych poleceń dla modeli AI. Dla pracodawcy to sygnał, że kandydat może zwiększyć produktywność zespołu i szybciej uzyskać insighty z danych.
Przykład w CV: Sekcja „Umiejętności analityczne”: „Doświadczony w użyciu ChatGPT (GPT-4 Advanced Data Analysis) do eksploracji danych i generowania raportów (automatyczna analiza zbiorów danych, wizualizacje)”.
Atlassian Intelligence (Atlassian: Jira, Confluence, Trello)
Opis: Atlassian Intelligence to zestaw funkcjonalności AI wbudowanych w chmurowe produkty Atlassiana (m.in. Jira, Confluence, Trello), pełniący rolę „wirtualnego członka zespołu”. Rozwiązanie to, oparte m.in. na modelach OpenAI, potrafi automatycznie tworzyć i podsumowywać treści projektowe: generuje streszczenia notatek ze spotkań, tworzy user story lub listy zadań z zarysu pomysłu, a także odpowiada na pytania użytkowników dotyczące dokumentacji czy zgłoszeń. W Jira Service Management AI działa jako wirtualny agent – automatycznie odpowiada na częste zgłoszenia pracowników/klientów, proponuje rozwiązania bazując na bazie wiedzy i usprawnia komunikację w tickecie (np. sugeruje zmianę tonu wypowiedzi na bardziej przyjazny).
Dlaczego warto w CV: Korzystanie z Atlassian Intelligence świadczy o tym, że potrafisz efektywnie zarządzać projektem przy wsparciu AI. Narzędzie to przyspiesza zarządzanie zadaniami i komunikację w zespole – np. szybciej przygotujesz czytelne opisy zadań, podsumujesz postępy projektu albo uzyskasz odpowiedzi z dokumentacji bez czasochłonnego wyszukiwania. Dla pracodawcy sygnałem jest, że kandydat umie wykorzystać nowoczesne funkcje Jira/Confluence do zwiększenia przejrzystości projektów i odciążenia zespołu od rutynowych czynności, co przekłada się na lepszą organizację pracy.
Przykład w CV: Sekcja „Projekty”: „Wykorzystanie Atlassian Intelligence w Jira/Confluence do automatyzacji zarządzania projektem – generowanie podsumowań sprintów i automatyczne odpowiadanie na zgłoszenia serwisowe.”
Red Hat Ansible Lightspeed (IBM/Red Hat)
Opis: Ansible Lightspeed to generatywny asystent do automatyzacji IT stworzony przez Red Hat we współpracy z IBM. Wykorzystuje on modele językowe do generowania skryptów Ansible (YAML) na podstawie zapytań w języku naturalnym. Innymi słowy, administrator lub specjalista DevOps może opisać zwykłym językiem, co chce osiągnąć (np. skonfiguruj serwer WWW z określonymi parametrami), a Lightspeed zasugeruje gotowy playbook Ansible realizujący tę instrukcję. Narzędzie skupia się na języku domenowym Ansible, dzięki czemu rozumie specyfikę automatyzacji IT lepiej niż ogólne modele kodujące.
Dlaczego warto w CV: Umiejętność pracy z Ansible Lightspeed to atut dla osób z obszaru DevOps/Infrastruktura jako kod. Pokazuje, że kandydat nie tylko zna klasyczny Ansible, ale potrafi również przyspieszyć tworzenie skryptów automatyzacji za pomocą AI. W praktyce oznacza to sprawniejsze wdrażanie infrastruktury i mniejszą podatność na błędy (model podpowiada składnię i moduły Ansible). Dla pracodawcy jest to sygnał, że inżynier potrafi łączyć wiedzę z zakresu administracji systemami z najnowszymi narzędziami AI, co przyspieszy dostarczanie rozwiązań i unowocześni procesy CI/CD.
Przykład w CV: Sekcja „Umiejętności techniczne”: „Automatyzacja zadań DevOps z użyciem Red Hat Ansible Lightspeed (generowanie playbooków Ansible z poleceń w języku naturalnym)”.
Mabl (platforma testów z AI)
Opis: Mabl to platforma automatyzacji testów oprogramowania, zaprojektowana jako AI-native. Od początku (2017) wykorzystuje sztuczną inteligencję w całym cyklu testowania – od tworzenia przypadków testowych, przez ich wykonanie, po utrzymanie testów. W 2024 roku Mabl wprowadził szereg funkcji GenAI: generowanie scenariuszy testowych na podstawie opisu w języku naturalnym, automatyczne tworzenie asercji (weryfikacji) nawet dla dynamicznych elementów UI czy chatbotów, oraz generowanie zapytań do baz danych lub skryptów JavaScript potrzebnych w testach. Ponadto AI w Mablu analizuje wyniki testów – potrafi samoleczyć testy przy drobnych zmianach aplikacji (tzw. self-healing, redukcja potrzebnej konserwacji testów aż o ~85%) oraz podsumowuje przyczyny błędów, wykrywa anomalie wydajności i nieoczekiwane zmiany w interfejsie.
**Dlaczego warto w CV: **Dla testerów i QA, znajomość narzędzi takich jak Mabl oznacza umiejętność nadążania za nowymi trendami w testowaniu. Wpisanie Mabla do CV pokazuje, że potrafisz projektować i utrzymywać testy automatyczne znacznie wydajniej, wykorzystując AI do generowania testów i szybkiego diagnozowania błędów. W praktyce przekłada się to na szybsze dostarczanie wysokiej jakości oprogramowania – mniej czasu spędzasz na żmudnym pisaniu skryptów testowych i aktualizacji testów po zmianach w aplikacji, bo wiele z tych zadań przejmuje inteligentna platforma. Dla pracodawcy to znak, że QA inżynier może zwiększyć pokrycie testami i stabilność produktu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów.
**Przykład w CV: **Sekcja „Narzędzia i technologie”: „Mabl – zaawansowana platforma AI do automatyzacji testów (m.in. generowanie scenariuszy testowych, self-healing testów)”.
Microsoft Security Copilot (Microsoft)
Opis: Microsoft Security Copilot to asystent AI dla specjalistów ds. bezpieczeństwa, zbudowany w oparciu o model GPT-4 oraz ogromny zbiór danych o zagrożeniach gromadzony przez Microsoft. Narzędzie to integruje się z ekosystemem zabezpieczeń Microsoftu (m.in. z platformą SIEM Sentinel, usługami Defender, Entra ID) i pozwala na interaktywne analizowanie incydentów bezpieczeństwa przy użyciu języka naturalnego. Security Copilot potrafi m.in. podsumować alerty i logi, wskazać powiązania między zdarzeniami, wygenerować raport incydentu czy nawet zasugerować kroki reakcji i skrypty remediacyjne. Działa zarówno jako osobna aplikacja, gdzie analityk zadaje pytania (np. „Pokaż krytyczne incydenty z ostatnich 24h” albo „Czy w naszej sieci pojawiło się znane podatne oprogramowanie?”), jak i wbudowany w kokpity narzędzi bezpieczeństwa Microsoftu, oferując kontekstowe podpowiedzi i automatyzacje.
Dlaczego warto w CV: W obszarze cyberbezpieczeństwa liczy się szybka analiza ogromnej ilości danych i proaktywna reakcja na zagrożenia. Znajomość Microsoft Security Copilot pokazuje, że potrafisz korzystać z najnowszych narzędzi, aby osiągnąć te cele. Taki wpis w CV sugeruje, że jako analityk SOC czy inżynier bezpieczeństwa umiesz zastosować AI do wykrywania wzorców ataków, agregowania wiedzy o podatnościach i wspomagania decyzji o środkach zaradczych – czyli jesteś w stanie działać skuteczniej i szybciej niż tradycyjnymi metodami. Dla pracodawcy (zwłaszcza większej firmy korzystającej z ekosystemu Microsoft) to cenna umiejętność, bo oznacza lepszą ochronę przy użyciu dostępnych nowoczesnych narzędzi.
**Przykład w CV: **Sekcja „Bezpieczeństwo IT”: „Doświadczenie w pracy z Microsoft Security Copilot – AI asystentem do analizy zagrożeń (automatyczne podsumowania incydentów, identyfikacja podatności, generowanie raportów bezpieczeństwa)”.
UiPath Autopilot (UiPath)
Opis: UiPath Autopilot to nowy zestaw funkcjonalności AI zintegrowany z platformą RPA od UiPath. Umożliwia on tworzenie i wykonywanie złożonych workflowów automatyzacji na podstawie poleceń w języku naturalnym. Pracownik, zamiast ręcznie budować skrypty RPA krok po kroku, może opisać swoją intencję (np. „Pobierz dane z faktury PDF i wprowadź je do systemu X, a następnie wyślij potwierdzenie mailem”) – Autopilot przełoży to na odpowiednią sekwencję akcji i integracji w ekosystemie UiPath. Platforma łączy przy tym różne technologie: automatyzację interfejsu (roboty UiPath), integracje API, inteligentne przetwarzanie dokumentów (OCR/IDP) oraz wbudowane modele AI do podejmowania decyzji w procesie. Co ważne, UiPath Autopilot integruje się z Microsoft 365 Copilot – użytkownicy Office mogą z poziomu znanych aplikacji uruchamiać roboty i skrypty UiPath, rozszerzając możliwości swoich codziennych narzędzi.
**Dlaczego warto w CV: **Dla specjalistów od automatyzacji i analityków biznesowych, umiejętność korzystania z UiPath Autopilot to przewaga na rynku pracy. Pokazuje, że potrafisz projektować nowoczesne rozwiązania RPA wzbogacone o AI – czyli automatyzować nie tylko proste, powtarzalne czynności, ale i bardziej złożone procesy wymagające „inteligencji” (np. wyciąganie sensu z dokumentów, reagowanie na różne scenariusze). Wpisując Autopilot do CV sygnalizujesz, że jesteś w stanie szybciej dostarczać rozwiązania automatyzujące procesy biznesowe, a także współpracować z popularnymi narzędziami (jak pakiet Microsoft 365) w celu usprawnienia pracy całej organizacji. Pracodawca zyskuje pewność, że kandydat potrafi wykorzystać najnowsze osiągnięcia AI/RPA, by zwiększyć efektywność i obniżyć koszty operacyjne.
Przykład w CV: Sekcja „Projekty”: „Implementacja procesów RPA z wykorzystaniem UiPath Autopilot – automatyzacja procesów biznesowych na podstawie opisów w języku naturalnym (integracja z MS Office, inteligentne przetwarzanie dokumentów)”.
Podsumowanie: Opanowanie powyższych narzędzi AI z lat 2024–2025 z pewnością wyróżni Cię na rynku pracy. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, analitykiem, specjalistą DevOps, kierownikiem projektu, testerem czy ekspertem od bezpieczeństwa – wykorzystanie sztucznej inteligencji w Twojej dziedzinie świadczy o innowacyjności i ciągłym rozwoju. Wpisując te umiejętności do CV (w odpowiednich sekcjach, takich jak Umiejętności techniczne, Doświadczenie czy Projekty) pokazujesz pracodawcy, że potrafisz działać efektywniej z pomocą nowoczesnych narzędzi oraz że jesteś gotów korzystać z AI tam, gdzie przynosi to realne korzyści biznesowe. Dzięki temu Twoje CV stanie się bardziej atrakcyjne, a Ty sam – lepiej przygotowany na wyzwania współczesnego IT.