AI miało skrócić drogę od pomysłu do działającego produktu – i faktycznie to robi. Problem w tym, że gdy budowanie staje się łatwiejsze, jeszcze łatwiej powiedzieć: „dodajmy jeszcze jedną funkcję”. W efekcie firmy zyskują tempo, ale równie często tracą kontrolę nad zakresem projektu, budżetem i priorytetami.
Jeszcze niedawno rozmowa o tempie tworzenia software’u brzmiała dość przewidywalnie: brak ludzi, wysokie koszty, długie sprinty, jeszcze dłuższe roadmapy. Dziś ton jest zupełnie inny. Narzędzia AI weszły do codziennej pracy zespołów produktowych i developerskich na tyle mocno, że McKinsey mówi już o powszechnym użyciu AI w biznesie – 88% badanych organizacji deklaruje regularne wykorzystanie AI przynajmniej w jednej funkcji. Tyle że tylko około jedna trzecia firm naprawdę skaluje te działania. Reszta nadal testuje, pilotuje i sprawdza, co z tego wynika.
To ważny kontekst, bo w mediach dużo łatwiej sprzedać historię o tym, że AI „zjada software development”, niż mniej efektowną prawdę: AI najczęściej nie zastępuje procesu decyzyjnego, tylko przyspiesza jego konsekwencje. Dobre i złe.
Na rynku widać już prawdziwą gorączkę. GitHub wyliczył, że w 2025 roku do platformy dołączał średnio ponad jeden nowy developer na sekundę, a społeczność urosła do ponad 180 milionów użytkowników. Business Insider opisał z kolei błyskawiczny wzrost startupu Lovable, który w marcu 2026 roku miał już 400 mln USD ARR i obserwował 200 tys. nowych projektów dziennie. Brzmi jak złoty wiek budowania produktów. I pewnie trochę nim jest.
Tylko że wraz z tą szybkością wraca stary wróg projektów technologicznych: scope creep.
W praktyce wygląda to bardzo niewinnie. Skoro zespół może szybciej postawić prototyp, to może warto od razu dorzucić panel administracyjny. Skoro AI pomaga pisać kod, to może da się też dodać nowy moduł raportowy. Skoro konkurencja pokazała właśnie funkcję opartą o agenta AI, to może „my też powinniśmy to mieć”. I tak produkt, który miał rozwiązać jeden konkretny problem, zaczyna puchnąć.
Pragmatic Coders opisują to wprost: feature creep – nazywany też scope creep albo feature bloat – to stopniowe rozszerzanie zakresu produktu przez dokładanie kolejnych funkcji, z których każda osobno wydaje się sensowna, ale razem potrafią rozwalić terminy, budżet i czytelność całego rozwiązania. Efekt? Dłuższy development, większy koszt, późniejsze wejście na rynek, więcej długu technologicznego i większe ryzyko, że użytkownik dostanie kombajn zamiast sensownego produktu.
I właśnie dlatego dzisiejszy hype wokół AI trzeba czytać ostrożnie. Anthropic ujął to bardzo trafnie: „coding agents are now collaborators”. Nie samodzielnymi właścicielami produktu, nie substytutem myślenia o priorytetach, tylko współpracownikami. W tym samym materiale firma zaznacza, że developerzy wykorzystują AI w około 60% swojej pracy, ale zwykle są w stanie w pełni delegować tylko 0-20% zadań. To dość brutalne przypomnienie, że szybkość implementacji nie usuwa potrzeby nadzoru, walidacji i decyzji biznesowych.
To zresztą widać także w danych McKinsey dotyczących agentic AI. Tylko 23% respondentów twierdzi, że ich organizacja rzeczywiście skaluje taki system gdzieś w firmie, a 39% dopiero eksperymentuje. Mówiąc po ludzku: prawie wszyscy chcą wejść do gry, ale niewielu jeszcze umie grać bez chaosu.
Dlatego w 2026 roku pytanie nie brzmi już: „czy używać AI przy tworzeniu produktów?”. Pytanie brzmi raczej: jak nie zamienić nowej szybkości w nowe marnotrawstwo.
Dla zarządów i founderów to oznacza kilka niewygodnych wniosków. Po pierwsze, fakt, że coś da się zbudować szybciej, nie oznacza automatycznie, że warto to budować teraz. Po drugie, backlog pełen „małych dodatków” nadal jest finansową decyzją, nawet jeśli AI obniża koszt pojedynczej implementacji. Po trzecie, w erze agentów i vibe codingu jeszcze bardziej rośnie znaczenie ludzi, którzy umieją powiedzieć „nie” – nie technologii, tylko źle ustawionym priorytetom.
To właśnie tutaj wraca temat produktu jako narzędzia biznesowego, a nie kolekcji funkcji. Jeśli firma chce wycisnąć realną wartość z AI, powinna pilnować nie tylko tempa developmentu, ale też dyscypliny scope’u. Bez tego nawet najbardziej nowoczesny stack szybko zamienia się w nowoczesny bałagan.
Paradoks jest więc prosty. AI rzeczywiście przyspiesza budowanie cyfrowych produktów. Ale im szybciej można coś dowieźć, tym większa pokusa, by dowozić za dużo.
I to może być najdroższa funkcja ze wszystkich.