Czy AI zastąpi administratorów? Zdecydowanie nie – ale może być świetnym narzędziem

Jakiś czas temu zostałem wywołany na LinkedIn przez Pawła Sataleckiego (CCO Hostersów) w kontekście pytania o to, czy AI w przyszłości zastąpi administratorów i specjalistów DevOps.

Choć celem blogu jest dzielenie się praktycznymi narzędziami i rozwiązaniami, które mogą okazać się pomocne zwłaszcza dla początkujących administratorów to, zamiast wchodzić głęboko w temat „czy AI zastąpi administratorów?”, to mogę pokrótce odpowiedzieć na to pytanie, przy okazji prezentując narzędzia, które czasem wykorzystuję do pracy.

Moim zdaniem AI nie zastąpi administratorów – ale może znacząco przyspieszyć i wspomóc ich pracę. Właśnie jako wsparcie należy traktować te technologie. Ale zanim zachłyśniemy się możliwościami, warto być też uczciwym – AI nie jest magiczną kulą, która rozwiąże za nas każdy problem. Zdarza się wręcz przeciwnie.

AI to nie złoty młotek

Weźmy przykład z mojej niedawnej sytuacji.

Sprawa wydawała się turbo trywialna.

Podczas próby podłączenia zewnętrznego Storage Box z Hetzner do serwera w OVH napotkałem na problem – dysk nie chciał się montować.

Sprawdzałem wszystko: czy NFTables coś blokuje, czy CIFS jest poprawnie skonfigurowany, czy zapis montowania jest właściwy.

• nftables – wyglądał w porządku.
• dysk montował się na lokalnym komputerze – więc credentials były ok
• map pokazywał że jest połączenie po 445

Drążyłem, myślałem. Wszystko wyglądało ok.

Ponieważ chciałem to zrobić na prawdę szybko, zaczałem pytać ChataGTP.

Na ślepo przeklejałem prompt za promptem z czata GPT, ale żadne z proponowanych rozwiązań nie działało. Z marnowałem 45 minut. I tak długo się z tym bujałem.

Po tym czasie stwierdziłem, że musze podejść do tego sam i nie iść na skróty. Dopiero kiedy użyłem netcat zamiast nmap zorientowałem się, że że problemem było… wyjście serzera przez IPv6. Tu już wiedziałem co zrobić. Edycja sysctl.conf i po sprawie.

AI mi tego nie podpowiedziało. Bo AI nie miało kontekstu mojego środowiska, nie wiedziało, jak dokładnie skonfigurowany jest mój serwer.

To nie jedyne doświadczenie, które miałem i pokazuje coś bardzo ważnego: AI to nie zastępstwo wiedzy – to narzędzie. I tylko wtedy działa, gdy wiemy, czego szukamy i potrafimy samodzielnie ocenić odpowiedzi, które dostajemy.

---

Narzędzia AI, których używam w pracy administratora

A teraz do sedna. Chciałbym podzielić się trzema konkretnymi narzędziami, które na co dzień wspierają moją pracę. Każde z nich ma swoje zalety i konkretne zastosowania – ale żadne z nich nie zastępuje samodzielnego myślenia i wiedzy technicznej.

1. Perplexity AI – research z sensem

To narzędzie, które regularnie wykorzystuję do wyszukiwania informacji i robienia researchu. W przeciwieństwie do klasycznych wyszukiwarek, Perplexity AI potrafi syntetyzować odpowiedzi, powołując się na źródła i pokazując kontekst. Dzięki temu szybciej trafiam do sedna i mogę zweryfikować, czy podana informacja ma sens. Świetnie sprawdza się, gdy szukam np. zmian w bibliotekach, konfiguracjach systemowych czy aktualnych praktyk.

Przez wiele czasu wykorzystywałem tak zwykłe chaty AI ale zauważyłem, że często zmyślają. Tu dostajemy linki do dokumentacji lub artykułów. Co powoduje, że szybko jesteśmy wstanie zweryfikować znalezione informacje.

2. Terminal Wave – AI przy terminalu, bez ingerencji

Istnieje wiele terminali z wbudowanym AI, ale Terminal Wave ma jedną kluczową zaletę: AI otwiera się w osobnym oknie, niezintegrowanym z terminalem. Dzięki temu moje dane nie są analizowane ani śledzone, a ja mogę spokojnie zapytać o składnię komendy, której nie pamiętam – bez konieczności sięgania do własnych notatek czy manuala.

Dla administratora to ogromna oszczędność czasu. Często nie pamiętam dokładnej składni rsync, iptables czy mount, a zamiast tracić czas na przeszukiwanie dokumentacji, po prostu pytam AI w osobnym oknie i dostaję podpowiedź. Ale – jak wspomniałem wcześniej – sam prompt to nie wszystko. Trzeba rozumieć, co się robi.

Plusem tego terminala jest wygląd, Tworzenie WrokSpace, koncentrowanie się na jednym z okien jeżeli tylko tego chcemy, wspomniany ai, możliwość przeszukiwania plików w formie gui – a wszystko to z pomocą szybkich skrótów klawiszowych.

3. Cursor i Windsurf – AI jako pomoc w kodowaniu

Cursor i Windsurf to dwa edytory kodu wspierane przez AI, z których korzystałem przy tworzeniu własnej aplikacji do zarządzania czasem – w ramach eksperymentu z tzw. Vibe Codingiem.

Vibe Coding to podejście, które zyskało ostatnio sporo rozgłosu. Jego założenie jest proste: nie musisz znać języka programowania ani dokładnie rozumieć struktury projektu – wystarczy, że wiesz, co chcesz osiągnąć, a AI zajmuje się resztą. Wprowadzasz prompty, opisujesz funkcjonalność, a edytor zasilany AI generuje kod, tworzy pliki, porządkuje strukturę projektu, analizuje kontekst i proponuje kolejne kroki.

Przyznam szczerze – trochę się tym „zakręciłem”. Chciałem sprawdzić, jak daleko da się dojść, bazując tylko na promptach i podpowiedziach AI. I faktycznie: udało mi się stworzyć działającą aplikację, nie znając języka programowania, w którym została napisana. To było naprawdę imponujące – edytor sam tworzył pliki, łączył komponenty, uzupełniał logikę i doradzał przy kolejnych krokach.

Zarówno Cursor, jak i Windsurf, wspierały mnie w tym procesie – ale każde z nich na swój sposób.

• Cursor działa w oparciu o modele OpenAI i pozwala na głęboką integrację AI z kodem – rozumie strukturę projektu, podpowiada kontekstowo i umożliwia dialog z kodem w czasie rzeczywistym. Jednak jego free wersja szybko się kończy.
• Windsurf z kolei, choć początkowo wydał mi się mniej zaawansowany, pozytywnie zaskoczył – szczególnie jego darmowa wersja AI poradziła sobie świetnie z finalizacją projektu.

Cursor editor

Windsurf editor

Efekt końcowy był zadowalający – aplikacja powstała i działała. Ale jednocześnie to doświadczenie uświadomiło mi coś istotnego: brak znajomości języka programowania czy podstawowej struktury projektu może stać się przeszkodą, gdy pojawią się problemy. AI nie zawsze wyłapie błędy logiczne, nie zabezpieczy aplikacji przed podatnościami i nie zawsze zrozumie, co dokładnie chcemy osiągnąć.

Ale żeby nie opierać się tylko na moim przykładzie – mój kolega, z którym współpracuję, również postanowił wykorzystać AI w pracy. Z racji, że nie pytałem go o zgodę, nie będę podawał jego imienia, ale warto wspomnieć jego historię.

Znał podstawy języka programowania, wiedział, co chce osiągnąć i miał już pewne doświadczenie. Dzięki AI udało mu się wygenerować dużą część kodu znacznie szybciej, niż zakładał – cały projekt został skrócony o około dwa tygodnie. To naprawdę pokazuje potencjał, jaki drzemie w tym podejściu, jeśli wie się, jak z niego korzystać.

Zanim jednak wypuścił aplikację publicznie, zdecydował się przetestować ją w gronie naszych znajomych – specjalistów od bezpieczeństwa i pentestów. I tu nastąpił zonk: aplikacja została złamana w niecałą godzinę. Umożliwiała dostęp do serwera przez podatność, którą AI nie wykryło i której nie zabezpieczyło.

To doświadczenie – zarówno moje, jak i kolegi – prowadzi do jednego, ważnego wniosku:
Vibe Coding jest świetnym narzędziem do prototypowania i przyspieszania pracy. Ale jeśli nie masz odpowiedniego przygotowania technicznego, nie znasz języka i nie rozumiesz zasad bezpieczeństwa – możesz narobić więcej szkody niż pożytku.

AI zrobi za nas wiele, ale nadal to my ponosimy odpowiedzialność za jakość, bezpieczeństwo i działanie naszego kodu. I tu właśnie leży granica między pomocą a bezrefleksyjnym poleganiem na sztucznej inteligencji.