Internet będzie dalej ulegał awariom w 2026 roku, a AI jest częścią przyczyny

Jeśli 2025 rok wydawał się rokiem, w którym internet często ulegał awariom, to 2026 rok zapowiada się jako kontynuacja tego trendu. Awarie, incydenty i błędy produkcyjne nie są już rzadkimi zdarzeniami, które zaskakują zespoły inżynierskie. Stają się one raczej stałym tłem współczesnego rozwoju oprogramowania.

Dane ze śledzenia awarii, takie jak IsDown.app, pokazują, że incydenty rosną od 2022 roku, bez żadnej znaczącej poprawy, a niezależne ankiety potwierdzają to. Globalna ankieta ponad 1000 CIO, CISO i inżynierów sieciowych wykazała, że 84% organizacji zgłaszało wzrost awarii, a ponad połowa z nich odnotowała wzrost o 10-24% w ciągu zaledwie dwóch lat.

ThousandEyes zaobserwował podobną zmienność, z gwałtownymi wahaniami miesiąc do miesiąca, które wskazują na trwałą presję w górę, a nie na izolowane awarie. Niepokojący wniosek jest taki, że systemy, na które codziennie polegamy, stają się bardziej kruche, a nie bardziej odporne, pomimo lat inwestycji w infrastrukturę chmurową, obserwowalność i automatyzację.

Gdy główne platformy ulegają awariom, efekt jest natychmiastowy. Płatności nie powiodły się, aplikacje konsumentów zamarzły, narzędzia wewnętrzne zatrzymały się, a całe łańcuchy dostaw odczuły wpływ, z szacunkami strat ekonomicznych sięgającymi często miliardów. Na przykład Amazon, lider w handlu elektronicznym, przypisuje wzrost incydentów — w tym prawie sześciogodzinną awarię swojej strony internetowej i aplikacji mobilnej w tym miesiącu — zmianom wspomaganym przez AI. Spowodowało to, że firma zaplanowała spotkania inżynierskie w celu głębokiej analizy recentnego wzrostu awarii.

Po każdej dużej awarii powtarzają się te same rozmowy na temat redundancji, strategii wielochmurowych i ryzyka koncentracji dostawców. Te dyskusje są ważne, ale nie dostrzegają one szerszego obrazu.

Jeśli dostawcy infrastruktury nie stają się gorsi w swojej pracy, a narzędzia nadal dojrzewają, to jak mogą incydenty nadal rosnąć?

AI zmienił sposób, w jaki oprogramowanie jest dostarczane

Jedną z największych zmian, które zachodzą w tym samym czasie, co wzrost awarii, jest rozpowszechnienie się AI-wspomaganego rozwoju oprogramowania. Narzędzia do kodowania AI nie są już eksperymentalne. Są one wbudowane w codzienne przepływy pracy, zarówno w IDE, jak i w CLI, co ułatwia generowanie kodu z użyciem AI.

Przez cały przemysł, liczba prób pobierania na developera wzrosła znacznie, a niektóre analizy pokazują, że jest to około 20% wzrost rok do roku, gdy AI przyspiesza wydajność. W tym samym czasie incydenty na próbę pobierania wzrosły jeszcze szybciej, zwiększając się o ponad 23%.

To skorelowanie nie jest dowodem przyczynowości, ale trudno je zignorować. AI nie tylko przyspiesza pisanie kodu, ale zmienia kształt ryzyka. Jak dotąd, większość zespołów spotkała się z ciągiem błędów w kodzie wspomaganym przez AI, które doświadczeni inżynierowie są pewni, że byliby w stanie uniknąć.

Te błędy nie są dramatycznymi błędami składniowymi lub oczywiście złymi zmianami. Są to subtelne błędy logiczne, błędy konfiguracji, brakujące zabezpieczenia i błędy przypadków granicznych, które wyglądają rozsądnie na pierwszy rzut oka.

Kod wygenerowany przez AI często kompiluje się czysto, przechodzi podstawowe testy i wygląda prawdopodobnie poprawnie. Problem polega nie na tym, że AI wymyśla nowe rodzaje błędów. Polega on na tym, że wytwarza znane błędy częściej i w skali, która przytłacza istniejące procesy przeglądu i kontroli jakości.

Co pokazują dane, gdy AI pisze więcej kodu

Niedawno przeanalizowaliśmy setki otwartych prób pobierania, aby pomóc umieścić liczby za tą intuicją w naszym Raporcie o stanie AI vs. generacji kodu ludzkiego. Gdy zmiany współautoryzowane przez AI porównano do prób pobierania tylko ludzkich i zunifikowano je pod względem rozmiaru, próby pobierania wspomagane przez AI zawierały około 1,7 razy więcej problemów ogółem.

Bardziej niepokojące jest to, że zawierały one 1,4-1,7 razy więcej krytycznych i głównych problemów. Problemy z logiką i poprawnością, w tym błędna kontrola przepływu, niepoprawne użycie zależności i błędy konfiguracji, były o 75% bardziej powszechne. Luki w obsłudze błędów, takie jak brakujące sprawdzenia null, niekompletne ścieżki wyjątków i brak zabezpieczeń, pojawiały się prawie dwa razy częściej.

Problemy z bezpieczeństwem zostały również nasilone, a niektóre kategorie występowały z częstotliwością do 2,7 razy wyższej, szczególnie wokół obsługi poświadczeń i niebezpiecznych odniesień do obiektów. Problemy z prawidłowością współbieżności i zależności również zwiększyły się o około dwa razy.

Ludzie popełniają te same błędy, ale gdy AI jest zaangażowane, te wady występują częściej, na większym kodzie i z prędkością, która przewyższa tradycyjny przegląd kodu. Są to exactly te rodzaje wad, które mogą przeszkodzić szybkiemu przeglądowi i później manifestować się jako incydenty bezpieczeństwa lub awarie w środowiskach produkcyjnych.

Co decyduje o tym, czy 2026 rok będzie wyglądał inaczej

Z punktu widzenia bezpieczeństwa ten trend jest trudny do zignorowania. Błędy logiczne, niebezpieczne domyślne ustawienia i błędy konfiguracji zwiększają powierzchnię ataku, nawet gdy żadna pojedyncza luka nie wygląda katastrofalnie w izolacji. Luki w obsłudze błędów i błędy zależności zwiększają prawdopodobieństwo, że awarie będą się rozprzestrzeniać, a nie degradować w sposób bezpieczny.

Silna izolacja, wykonanie z najniższymi uprawnieniami, krótkotrwałe poświadczenia i szyfrowanie mogą ograniczyć promień rażenia, jeśli coś pójdzie nie tak, ale nie mogą rekompensować wad wprowadzonych wcześniej w cyklu życia rozwoju. Bezpieczeństwo i niezawodność nie są już tylko kwestiami infrastruktury i są bezpośrednimi konsekwencjami, w jaki sposób oprogramowanie jest budowane, przeglądane i testowane.

Internet będzie dalej ulegał awariom w 2026 roku, jeśli ten dysbalans pozostanie. Nie jest to argumentacja przeciwko AI, ponieważ AI jest już tutaj i nie zniknie. Zespoły, które najlepiej sobie poradzą, to nie te, które unikają AI, ale te, które dostosują swoje zabezpieczenia do niego.

To oznacza, że należy odpowiednio zasilić zespoły przeglądu i kontroli jakości, aby sprostać wyższej wydajności, przenieść testy i walidację wcześniej w pętli rozwoju, być wyraźnym w kwestii, które problemy wygenerowane przez AI zasługują na głębszą kontrolę, i traktować kod wspomagany przez AI jako wejście o wyższej zmienności, a nie zaufane wyjście domyślnie.

Lekcja jest prosta: nie można zautomatyzować swojego sposobu wyjścia z odpowiedzialności. Gdy AI pisze więcej kodu, zespoły potrzebują czasu, narzędzi i personelu, aby przeglądać więcej kodu, a nie mniej. Następna faza innowacji AI nie zostanie zdefiniowana przez to, jak szybko kod jest generowany, ale przez to, jak pewnie może być dostarczony.

Przegląd jest teraz wąskim gardłem

AI dramatycznie zwiększył pojemność generacji kodu. Nie zwiększył automatycznie pojemności przeglądu. Ta luka tworzy ryzyko. Następna faza adopcji AI nie zostanie zdefiniowana przez to, jak szybko kod jest generowany. Zostanie zdefiniowana przez to, jak pewnie zespoły mogą go dostarczyć.

To oznacza:

• Zasilenie przeglądu i kontroli jakości dla wyższej wydajności, a nie niższej.
• Przeniesienie walidacji wcześniej w pętli rozwoju.
• Zwiększenie sygnału w próbach pobierania, aby recenzenci koncentrowali się na tym, co się liczy.
• Traktowanie kodu wspomaganego przez AI jako wymagającego głębszej kontroli, a nie lżejszego nadzoru.

Internet nie musi dalej ulegał awariom. AI nie jest korzeniem problemu, ale nieprzeglądany kod wygenerowany przez AI. Jeśli AI ma pisać coraz większy udział oprogramowania produkcyjnego, coś równie rygorystycznego musi je przeglądać przed dostarczeniem.

To jest właśnie dlatego, że przeglądy kodu AI stają się podstawową infrastrukturą, a nie opcjonalnymi narzędziami. Platformy takie jak CodeRabbit wbudowują przeglądy AI z kontekstem bezpośrednio w przepływ pracy Git, pomagając zespołom wykryć błędy logiczne, luki bezpieczeństwa i przypadki graniczne, zanim staną się one incydentami.

Ponieważ jeśli generacja kodu jest skalowalna, przegląd musi być skalowalny z nią.

W przeciwnym razie 2026 rok będzie wyglądał dokładnie jak 2025 rok — tylko szybciej.