Miało być trzęsienie ziemi i masowe zastępowanie inżynierów przez AI, a skończyło się na żmudnym porządkowaniu firmowych baz danych. Sztuczna inteligencja dalej jest w fazie wieku dziecięcego, a fascynacja jej możliwościami zderza się z biznesową rzeczywistością, gdzie kluczowa jest obecność doświadczonych specjalistów 'human-in-the-loop’. Wdrażanie AI po omacku, prowadzi do marnotrawstwa tokenów i utraty talentów. Popularne stały się już memy o firmach, którym opłaca się zwolnić AI by zatrudnić programistów 😉
AI to narzędzie, które daje okazję do transformacji. Dziś 2-3 osoby mogą wyprodukować kod, dotychczas tworzony przez 20-osobowe zespoły. Firmy, które zamiast redukować zatrudnienie, przebudują w przemyślany sposób istniejące architektury, mogą zwiększać produktywność w drastycznym tempie.
Czy w 2026 roku warto jeszcze uczyć się programowania?
Tak, nauka programowania w 2026 roku nadal może być opłacalna, jednak znalezienie pracy od zera jest bardzo trudne. Obecnie rynek ofert pracy przestał się kurczyć. Liczba ogłoszeń opublikowanych na platformie justjoin.it w 2025 roku wyniosła niemal 111 tysięcy, co stanowi wzrost o 8,42% w porównaniu do roku 2024, co potwierdza Raport Wynagrodzeń IT w Polsce 2026 | Just Join IT. Z kolei dane z raportu Rynek pracy IT w Polsce 2025/2026 – No Fluff Jobs wskazują, że nowych ogłoszeń o pracę w 2025 roku było o 44% więcej niż w roku wcześniejszym.
A może teraz wszyscy będą vibe-programistami?
Agenci, jak Hermes, OpenClaw, czy Claude Code faktycznie pozwalają tworzyć aplikacje bez znajomości języków programowania. Jednak, jak uważa Artur Kurasiński, obniżenie bariery wejścia do świata IT za sprawą sztucznej inteligencji nie sprawi, że rynek zaleje fala wybitnych twórców [Nowa era monopolu i koniec mitu super-twórcy. Kto zarobi na rewolucji sztucznej inteligencji? – XYZ]. Łatwy dostęp do generatorów kodu nie zastępuje inżynierii oprogramowania. Modele AI mają niebezpieczną tendencję do przytakiwania, utwierdzania nas w przekonaniach i konfabulacji. Potrzebni są specjaliści z ugruntowanym doświadczeniem, którzy potrafią precyzyjnie zadać odpowiednie polecenia i zweryfikować pracę maszyn.
Jak AI zmienia rynek pracy dla Juniorów, Midów i Seniorów?
Sztuczna inteligencja zmienia strukturę zapotrzebowania na pracowników, faworyzując doświadczenie i zdolność do orkiestracji pracy maszyn.
- Seniorzy: Doświadczeni specjaliści dominują na rynku, odpowiadając za blisko 60% otwartych rekrutacji, jak wynika z danych raportu Rynek pracy IT w Polsce 2025/2026 – No Fluff Jobs. Seniorzy, wykorzystujący modele agentowe, potrafią zwiększyć swoją wydajność nawet o 300%. Rola inżyniera ulega fundamentalnej zmianie, przechodząc z pisania linijek kodu na przeglądanie architektur oraz Pull Requestów generowanych przez AI.
- Midzi: Programiści z mid-level utrzymują stabilną pozycję, stanowiąc około 44% rynku, według Raport Wynagrodzeń IT w Polsce 2026 | Just Join IT. Są traktowani jako złoty środek – wystarczająco kompetentni, by prowadzić projekty, ale wciąż elastyczni cenowo.
- Juniorzy: Rynek dla osób początkujących pozostaje bardzo wymagający, a ogłoszenia dla juniorów stanowią zaledwie od 4,79% do 5,3% wszystkich ofert. Ponieważ narzędzia AI przejęły wiele podstawowych zadań, firmy są mniej skłonne inwestować w rozwój niedoświadczonych pracowników ze względu na koszty wdrożenia i ryzyko projektowe.
Najbardziej poszukiwane technologie na polskim rynku IT
Mimo rozwoju AI, pracodawcy wciąż poszukują specjalistów biegłych w sprawdzonych technologiach. Zrozumienie fundamentów pozostaje niezbędne do budowania wydajnych systemów.
Zgodnie z danymi raportu Rynek pracy IT w Polsce 2025/2026 – No Fluff Jobs, na czele wymagań pracodawców znajdują się Python (23,1% ofert), SQL (22,3%) oraz Java (18,6%). Dane z Raport Wynagrodzeń IT w Polsce 2026 | Just Join IT potwierdzają ten trend, wskazując na dominację kategorii Data (10,78%), JavaScript (9,57%) oraz Javy (9,46%). Kategoria AI/ML odnotowała najwyższy wzrost, jednak wciąż stanowi 4,74% rynku. Oznacza to, że tradycyjne języki programowania i zarządzanie bazami danych stanowią absolutną podstawę dla osób planujących rozwój w IT.
Dlaczego projekty AI zawodzą?
Wdrażanie AI w organizacjach napotyka na poważne bariery operacyjne. Zaledwie 11% badanych organizacji wdrożyło systemy agentowe w środowiskach produkcyjnych, podczas gdy 38% wciąż je pilotuje, o czym informuje raport Tech Trends 2026 – Deloitte.
Głównym błędem firm jest automatyzowanie istniejących, często zepsutych procesów, zamiast fundamentalnego przeprojektowania operacji. Dodatkowo wiele tak zwanych inicjatyw agentowych to w rzeczywistości proste automatyzacje poddane zjawisku „agent washingu”, co prowadzi do niskiego zwrotu z inwestycji.
Kolejną przeszkodą są same dane. Modele sztucznej inteligencji wymagają uporządkowanych informacji, tymczasem dane w polskich firmach są w dużej części zanieczyszczone i obarczone długiem technologicznym [Rozmowa: Mateusz Chrobok | Piotr Brzyski]. Organizacje borykają się z silosami informacyjnymi, a blisko połowa wskazuje na problemy z wyszukiwaniem (48%) i ponownym wykorzystaniem danych (47%) jako główne wyzwania dla swojej strategii AI.
Koszty AI
Rosnące koszty operacyjne sztucznej inteligencji zmuszają firmy do rewizji swoich strategii technologicznych. Choć cena przetwarzania tokenów spadła 280-krotnie w ciągu dwóch lat, całkowite wydatki na AI eksplodują z powodu masowego wzrostu wykorzystania, co podkreśla raport Tech Trends 2026 – Deloitte.
Organizacje docierają do punktu, w którym usługi chmurowe stają się zaporowe cenowo, a miesięczne rachunki sięgają dziesiątek milionów dolarów. W odpowiedzi na to zjawisko, wiodące przedsiębiorstwa odchodzą od strategii opartych wyłącznie na chmurze na rzecz architektur hybrydowych i wdrażają lokalne LLM-y. Przenoszą stabilne zadania produkcyjne na własną infrastrukturę on-premises, co pozwala im kontrolować koszty i chronić własność intelektualną.
Podsumowanie
Jedno jest pewne – era łatwych pieniędzy i masowego zatrudniania w IT dobiegła końca. Ale sztuczna inteligencja nie rozwiązuje wszystkich problemów i nie zastępuje doświadczonych inżynierów. Jest po prostu świetnym narzędziem, które wymaga wykwalifikowanej obsługi dla maksymalizacji efektów.
Nauka programowania może być dobrą inwestycją, pod warunkiem, że połączymy teorię z rozwiązywaniem realnych problemów biznesowych i gotowością do ciągłego rozwoju. Specjaliści, którzy opanują współpracę z AI, zyskają ogromną przewagę, podczas gdy ci, którzy zignorują tę zmianę, szybko stracą na znaczeniu na rynku pracy.
Jednocześnie sam boom na wdrażanie AI stwarza perspektywy dla osób, które wyspecjalizują się w pracy ze sztuczną inteligencją: potrafiących trafnie dobierać narzędzia i pipeline’y agentów AI do potrzeb biznesu, delegować i nadzorować ich pracę. Istotną gałęzią staje się oczywiście AI compliance. Cenne mogą być też kompetencje w pracy z lokalnymi modelami.
