Co się działo w maju? Newsy z świata IT

Maj 2025 obfitował w istotne nowości w świecie programowania, które mogą wpłynąć na branżę IT i działalność software house’ów – zwłaszcza firm tworzących dedykowane oprogramowanie dla biznesu. Poniżej przedstawiamy przegląd 8 najciekawszych nowinek, ważnych z perspektywy programistów i przedsiębiorstw:

1. Nowości z KotlinConf 2025 – Kotlin 2.2 i narzędzia od JetBrains
   Na konferencji KotlinConf 2025 firma JetBrains zaprezentowała Kotlin w wersji 2.2 wraz z kilkoma usprawnieniami języka. Pojawiły się m.in. nowe konstrukcje składni (ulepszone wyrażenia when i interpolacja łańcuchów znaków) oraz wsparcie dla guard clauses, co upraszcza pisanie czytelnego kodu. Co więcej, nowy kompilator K2 stał się domyślny – znacząco przyspiesza kompilację projektów (JetBrains odnotował nawet ponad 40% skrócenie czasu budowania swoich dużych aplikacji). Zapowiedziano także eksperymentalne narzędzie build o nazwie Amper, dedykowane projektom Kotlin/JVM, oraz otwartoźródłowy framework Koogdo tworzenia agentów AI w Kotlinie. Kotlin rozwija też wieloplatformowość: ulepszono Kotlin Multiplatform (np. wydano wtyczkę do Android Studio i dodano wsparcie eksportu do Swift), a we współpracy z zespołem Spring ulepszane są możliwości Kotlina po stronie serwerowej. Dla software house’ów oznacza to, że ekosystem Kotlin staje się jeszcze bardziej dojrzały i wydajny – warto śledzić te zmiany, bo Kotlin może być atrakcyjnym wyborem przy tworzeniu nowoczesnych aplikacji backendowych i mobilnych.

2. Python bije rekord popularności według indeksu TIOBE
   Według majowego indeksu TIOBE, Python osiągnął 25,35% udziału w społeczności programistycznej – to najwyższy wynik dla jakiegokolwiek języka od początku istnienia tego rankingu (czyli od 2001 roku). Python od dawna zdobywał na popularności, ale teraz zdystansował konkurencję: ma o ponad 15 punktów procentowych więcej niż drugi w kolejności język (C++). Tak silna pozycja Pythona wynika z jego wszechstronności – jest wykorzystywany od skryptów automatyzujących, przez aplikacje webowe, aż po projekty z zakresu uczenia maszynowego i analizy danych. Dla firm technologicznych to sygnał, że inwestycja w kompetencje Pythonowe jest bardzo opłacalna. Software house’y oferujące rozwiązania szyte na miarę powinny uwzględniać Pythona w swoich projektach – zarówno ze względu na dostępność programistów, jak i bogaty ekosystem bibliotek przyspieszających tworzenie oprogramowania.

3. Mistral Code – nowy asystent AI dla programistów w środowiskach korporacyjnych
   Francuski startup Mistral AI zaprezentował w czerwcu swój produkt Mistral Code – zaawansowanego asystenta do kodowania opartego o sztuczną inteligencję, zaprojektowanego z myślą o dużych firmach i zespołach developerskich. Narzędzie to stanowi konkurencję dla GitHub Copilot, ale wyróżnia się podejściem pro-prywatności: Mistral Code można wdrożyć on-premise, we własnej infrastrukturze firmy. Oznacza to, że model AI pomagający pisać kod działa na serwerach organizacji, a nie w chmurze – dzięki czemu poufny kod źródłowy nie opuszcza firmy. Dodatkowo Mistral umożliwia głęboką personalizację – modele AI można dostroić do własnej bazy kodu, co zapewnia podpowiedzi dopasowane do stylu i frameworków używanych w danym projekcie. Asystent integruje się z popularnymi IDE (JetBrains, VS Code) i potrafi nie tylko uzupełniać kod, ale też generować dokumentację, testy jednostkowe czy sugerować poprawki wydajności. Dla zespołów programistycznych w korporacjach i software house’ach oznacza to możliwość zwiększenia produktywności programistów przy zachowaniu pełnej kontroli nad kodem i danymi – bariera obaw związanych z prywatnością w korzystaniu z AI może zostać przełamana.

4. OpenAI udostępnia Codex z dostępem do Internetu
   Sztuczna inteligencja coraz śmielej wspomaga programistów, a OpenAI wprowadziło aktualizację, która czyni to wsparcie jeszcze potężniejszym. Ich model Codex (stosowany m.in. w GitHub Copilot oraz w trybie pisania kodu przez ChatGPT) został udostępniony użytkownikom ChatGPT Plus wraz z opcjonalnym dostępem do Internetu podczas generowania kodu. W praktyce oznacza to, że AI może teraz samodzielnie instalować brakujące biblioteki, pobierać dokumentację czy nawet wykonywać testy z użyciem zewnętrznych API, aby zweryfikować działanie tworzonego kodu. Na przykład, jeśli wygenerowany fragment kodu wymaga zależności, Codex może automatycznie zainstalować odpowiedni pakiet i sprawdzić, czy wszystko działa poprawnie. To duży krok naprzód – dotąd modele kodujące operowały wyłącznie na podstawie lokalnego kontekstu i wyuczonej wiedzy. Teraz potrafią aktywnie eksperymentować z kodem w rzeczywistym środowisku. Dla programistów oznacza to jeszcze szybsze prototypowanie i debugowanie: AI nie tylko podpowie rozwiązanie, ale od razu je przetestuje. Firmy muszą jednak rozważnie podchodzić do tej nowości – dając AI dostęp do środowiska i Internetu, warto zadbać o odpowiednie sandboxy i zabezpieczenia. Jeśli zostanie to właściwie wdrożone, development stanie się sprawniejszy, a zespoły oszczędzą czas na żmudnym konfigurowaniu projektów.

5. Microsoft Build 2025 – personalizowane Copiloty i era “agentów” AI
   Podczas majowej konferencji Microsoft Build 2025 ogłoszono szereg nowości skoncentrowanych na sztucznej inteligencji dla developerów. Microsoft ogłosił, że jego asystent AI Microsoft 365 Copilot (współpracujący z aplikacjami Office i nie tylko) wchodzi w fazę general availability – będzie powszechnie dostępny dla firm, oferując tzw. “UI for AI”, czyli jednolite środowisko integrujące czat, wyszukiwanie, generowanie dokumentów i wykonywanie zadań przez AI. Jeszcze ciekawszą informacją dla programistów jest premiera narzędzia Copilot Studio. Pozwala ono projektować własne “agentowe” AI – deweloperzy mogą tworzyć spersonalizowane Copiloty, ucząc je specyfiki firmy, danych i procesów. Microsoft udostępnił w tym celu zestawy narzędzi: Microsoft 365 Agents Toolkit, Microsoft 365 Copilot SDK oraz Agent Store (repozytorium gotowych agentów), a także możliwość orkiestracji wielu agentów jednocześnie. Przykładowo można zbudować agenta, który zinterpretuje zapytanie użytkownika, następnie przekaże zadania innym wyspecjalizowanym agentom (np. jeden od bazy danych, inny od podsumowań raportów), po czym skonsoliduje odpowiedź. To wszystko ma na celu tworzenie bardziej autonomicznych asystentów zdolnych załatwiać złożone sprawy na rzecz użytkowników. Pojawiła się też funkcja Copilot Tuning, umożliwiająca firmom dostrajanie modeli językowych (LLM) na podstawie własnych danych i dokumentów – np. kancelaria prawna może wyszkolić Copilota na swoich wewnętrznych aktach, by lepiej odpowiadał na specyficzne pytania. Dla firm programistycznych jest to sygnał, że wchodzimy w erę spersonalizowanej AI. Software house’y będą mogły budować dla klientów dedykowane rozwiązania AI, które działają jak inteligentni pracownicy – znający domenę biznesową klienta i automatyzujący część zadań. To ogromna szansa na zwiększenie wydajności w biznesie, ale też wyzwanie, by umiejętnie zaimplementować takie rozwiązania zgodnie z potrzebami i bezpieczeństwem danych organizacji.

6. Nowinki dla programistów od Microsoftu – .NET 10 i ulepszenia Visual Studio
   Konferencja Build przyniosła również wieści czysto deweloperskie, niezwiązane bezpośrednio z AI. Microsoft zapowiedział nadchodzącą platformę .NET 10 – udostępnił jej wczesne wersje preview, aby społeczność już teraz mogła testować nowe funkcjonalności. W Visual Studio 2022 pojawi się wsparcie dla .NET 10 (co pozwoli przygotowywać aplikacje pod tę platformę z wyprzedzeniem), a także liczne usprawnienia IDE: m.in. Live Preview dla interfejsów graficznych, rozbudowane narzędzia debuggera do aplikacji cross-platformowych oraz ulepszenia integracji z Git (jeszcze płynniejsza praca z kontrolą wersji). Co ciekawe, Visual Studio ma przejść na miesięczny cykl wydań, aby szybciej dostarczać nowe funkcje programistom. Nie zapomniano o Visual Studio Code – tutaj ogłoszono, że elementy AI (takie jak tryb Agent) będą integrowane bezpośrednio w edytorze. GitHub Copilot w środowisku VS Code ma ewoluować z roli pasywnego podpowiadacza do roli aktywnego uczestnika projektu, który potrafi samodzielnie brać na siebie zadania: naprawiać błędy, pisać testy czy nawet generować całe moduły na podstawie opisu. Microsoft określa tę wizję jako “Open Agentic Web”, gdzie inteligentne agenty stają się częścią ekosystemu deweloperskiego. Dziś, gdy software house'y w Warszawie i na całym świecie koncentrują się na efektywności i szybkości dostarczania kodu, takie ulepszenia są bardzo istotne. Wczesny dostęp do nowych technologii (.NET 10) pozwoli firmom szybciej adoptować je w projektach, zaś usprawnione narzędzia w VS i VS Code przełożą się na wydajniejszą pracę zespołów developerskich – od startupów po duże przedsiębiorstwa.

7. Apple stawia na prywatne AI – Framework Foundation Models w iOS/macOS
   Na konferencji WWDC 2025 firma Apple zaskoczyła programistów ogłoszeniem nowego frameworka Foundation Models. Umożliwia on deweloperom korzystanie z zaawansowanych modeli językowych bezpośrednio na urządzeniach Apple – czyli np. wewnątrz aplikacji na iPhone’ach czy Macach – bez konieczności wysyłania danych do chmury. To duży krok w stronę prywatności i bezpieczeństwa, z których Apple słynie. Framework daje dostęp do tego samego modelu AI, który stoi za inteligentnymi funkcjami systemów Apple (Siri, uzupełnianie tekstu itp.), otwierając go dla twórców aplikacji. W praktyce, programiści mogą teraz dodawać do swoich aplikacji funkcje generatywnej AI (np. konwersację w języku naturalnym, podsumowywanie tekstu, zaawansowane sugestie dla użytkownika) wprost na urządzeniu użytkownika. Przykładowo aplikacja notatkowa może otrzymać funkcję “podsumuj mój tekst” działającą offline, a aplikacja biznesowa – inteligentnego chatbota doradzającego użytkownikowi, szkolonego na dokumentach firmy, ale działającego lokalnie. Dzięki temu wrażliwe dane nie opuszczają telefonu/komputera, co jest kluczowe np. w sektorze medycznym czy finansowym. Dla software house’ów i firm tworzących aplikacje mobilne to znakomita wiadomość: można budować bardziej inteligentne aplikacje, które jednocześnie spełniają wyśrubowane wymagania dotyczące ochrony danych. Apple udostępniło już wstępną wersję tego frameworka dla developerów – warto ją przetestować, bo trend on-device AI może zyskać na znaczeniu w nadchodzących latach.

8. Grafana 12 – “observability as code” i dynamiczne dashboardy
   W świecie DevOps również dużo się dzieje – w maju ogłoszono wydanie Grafana 12, popularnej platformy do monitoringu i wizualizacji danych. Nowa wersja koncentruje się na idei Observability as Code, czyli zarządzaniu elementami monitoringu w podobny sposób jak kodem źródłowym. Grafana 12 wprowadza nowe API i narzędzia CLI, a także integrację z Terraform, co umożliwia definiowanie dashboardów, paneli i alertów za pomocą kodu konfiguracyjnego. Dzięki temu zespoły mogą wersjonować i automatyzować zmiany w monitoringu – np. utrzymywać konfiguracje dashboardów w repozytorium Git, łatwo wdrażać je na kolejnych środowiskach i zapewniać spójność obserwowalności systemów. Ponadto Grafana 12 dodała dynamiczne dashboardy – układy paneli automatycznie dopasowujące się do liczby i rodzaju danych czy rozmiaru ekranu, co ułatwia tworzenie elastycznych widoków dla różnych odbiorców. Udoskonalono również integrację z logami i metrykami: nowe funkcje pozwalają jeszcze płynniej przeskakiwać od wykresu metryk do szczegółowych logów i śladów (traces) konkretnej usługi, co skraca czas diagnozowania problemów. Te zmiany znacząco usprawniają pracę działów IT odpowiedzialnych za utrzymanie aplikacji. Dla software house’ów i firm wdrażających rozwiązania u klientów Grafana 12 oznacza sprawniejsze zarządzanie monitoringiem – infrastruktura może być kontrolowana jak kod (Infrastructure/Observability as Code), co przekłada się na mniejszą podatność na błędy i szybsze reakcje na zmiany w systemach. W rezultacie łatwiej zapewnić wysoką dostępność i wydajność aplikacji, co bezpośrednio odczuje każdy biznes korzystający z tych rozwiązań.