Mentionsy

On jest, jak to określają analitycy w najnowszych raportach płacowych, AI enhanced.

AI zmieni wszystko, AI zabierze nam pracę, AI nas uratuje.

Było tych źródeł naprawdę sporo i pozwoliło mi to zbudować bardzo szczegółowy obraz tego, co dzieje się teraz na polskim rynku pracy w kontekście AI.

W tym odcinku sprawdzimy jak naprawdę wygląda polski rynek pracy w chwili, gdy Microsoft wreszcie przetwarza dane lokalnie u nas nad Wisłą, a unijny AI Act mamy już tuż za pasem.

Gdybyśmy spotkali się dwa lata temu, w roku 2024, rozmowa o AI w Polsce wyglądałaby zupełnie inaczej.

Wtedy dominował chaos, firmy rzucały się na nowinki, każdy prezes chciał mieć coś z AI, żeby pokazać akcjonariuszom, że jest nowoczesny.

Do tej pory polskie banki, ubezpieczyciele, administracja publiczna, sektory silnie regulowane przez KNF czy RODO stały z boku rewolucji AI.

Działy compliance blokowały każde poważniejsze wdrożenie chmurowego AI.

Dlatego, patrząc na dane z początku tego roku, widzimy, że popyt na specjalistów AI nie rośnie już tylko w startupach czy software house'ach, ale znacząco wzrósł tam, gdzie największe budżety i najbardziej skomplikowane procesy.

Rynek AI w tym roku jest już zupełnie inny, jest bardziej selektywny.

Teraz, gdy dyrektor finansowy podpisuje zgodę na zatrudnienie inżyniera AI, oczekuje zwrotu z inwestycji w kwartał, a nie w ciągu 3 lat.

AI zautomatyzowało zadania, które kiedyś robili właśnie ci juniorzy.

Proste pisanie kodu, podstawowa analiza danych, tworzenie prostych tekstów marketingowych, to wszystko robią dziś agenci AI.

Mit o tym, że AI zabiera pracę.

PwC wprowadziła bardzo ciekawe pojęcie AI Occupational Exposure, czyli wskaźnik ekpozycji zawodu na AI.

Intuica podpowiada nam, jeśli mój zawód jest bardzo narażony na wpływ AI, to znaczy, że AI mnie zastąpi, więc ofert pracy będzie mniej.

W Polsce, w zawodach o wysokiej ekspozycji na AI, czyli tam, gdzie technologia zmienia najwięcej, liczba ofert pracy wzrosła w ostatnich latach średnio o 235%.

W tym samym czasie w zawodach o niskiej ekspozycji na AI, czyli tam, gdzie robi się po staremu, wzrost ofert pracy wzrósł o 76%.

To dowód na to, że AI nie jest mordercą miejsc pracy, ale ich akceleratorem.

Sektory, które wdrażają AI, jak finanse, prawo, usługi profesjonalne, ICT, stają się bardziej wydajne.

Jeszcze w 2018 roku zaledwie 2% ofert pracy wymagało kompetencji związanych z AI.

Jest jeszcze jeden, nieco mroczniejszy aspekt tego krajobrazu, określany pojęciem Shadow AI.

Mimo, że jesteśmy w 2026 roku, dane pokazują, że nawet 80% pracowników w Polsce nie ma jasnych wytycznych od pracodawcy, jak mogą używać AI.

Zwłaszcza, że w sierpniu tego roku w pełni wchodzi unijny AI Act.

Nie programistów, ale kogoś, kto wejdzie do organizacji i powie, tak wolno używać AI, a tak nie wolno.

Polska w tym roku stała się dojrzałym europejskim hubem AI.

W 2023 i 2024 roku wszyscy zachłysnęliśmy się inżynierem AI.

Wystarczyło znać Pythona, potrafić zaimportować bibliotekę Scikit Learn albo PyTorch, odpalić prosty model na lokalnej maszynie i już byłeś gwiazdą.

Dziś pojęcie inżynier AI stało się tak ogólne, że prawie bezużyteczne.

W technicznym rdzeniu polskiego AI nastąpiła fragmentacja.

Mówię o nim w niemal każdym odcinku tego podcastu, czyli Agentic AI.

Pytaliśmy napisz mi maila, streść ten artykuł.

W starym podejściu model AI powiedziałby, magazyn w Strykowie jest pełny.

Agentic AI Engineer albo AI Agent Developer.

To jest inżynieria systemowa najwyższej próby i dlatego specjaliści od Argentic AI są teraz tak cenni.

Nie zrozumcie mnie źle, Python to wciąż król programowania, jest wymagany w ponad 60% ofert pracy w AI, jest językiem, w którym rozmawiają naukowcy i badacze.

Tutaj na scenę wchodzą języki, o których w kontekście AI mówiło się rzadziej, a które teraz przeżywają renesans, czyli języki Golang i Scala.

Analizując stawki na kontraktach B2B w lutym 2026 roku, programiści Go i Scali, którzy mają doświadczenie w integrowaniu modułów AI, są obecnie jedną z najlepiej opłacanych grup technicznych w Polsce.

Programistów Scali czy Go, którzy rozumieją architekturę systemów rozproszonych i potrafią obsłużyć ten gigantyczny ruch generowany przez modele AI, jest garstka.

Modele AI są drogie w utrzymaniu.

Więc jeśli jesteś backendowcem, który zna Java, Scala albo Go i myślisz, że AI cię ominie, bo nigdy nic nie napisałeś w Pythonie, to bardzo się mylisz.

To otworzyło rynek na jeszcze jedną, bardzo specyficzną niszę – low-code AI.

Masz genialny zespół inżynierów, budują ci system AI, który ma zrewolucjonizować obsługę klienta.

Zabrakło Ci AI Product Managera.

AI Product Manager zarządza czymś, co z definicji jest probabilistyczne.

Musisz zrozumieć, że model AI może się mylić, że może mieć uprzedzenia, że może działać świetnie w poniedziałek, a we wtorek po aktualizacji danych zwariować.

W Polsce średnie wynagrodzenie dla doświadczonego AI PM-a to dziś około 28-30 tysięcy złotych brutto miesięcznie.

W AI system działa w 90% przypadków, ale w 10% jest rasistowski.

I to AI PM musi podjąć decyzję, czy to jest akceptowalne ryzyko.

Ale AI PM to nie jest jedyna nowa rola w tej klasie menedżerskiej.

Oni wszyscy sprzedają AI, ale żeby sprzedać AI klient musi zrozumieć co kupuje.

I tu wchodzi AI Solution Architect.

Prezes banku mówi, chcemy wdrożyć AI do analizy ryzyka kredytowego.

AI solution architekt zapyta, a gdzie macie dane?

Muszą znać chmurę, Azure, AWS, muszą znać bezpieczeństwo, muszą znać AI i muszą umieć o tym opowiedzieć językiem korzyści biznesowych.

Musisz wiedzieć, ile kosztuje wytrenowanie modelu, a ile jego utrzymanie, bo koszty chmury potrafią zabić każdy projekt AI w miesiąc, jeśli architekt tego nie przewidzi.

Zarobki są tutaj bardzo zbliżone do AI PM-ów, często z jakimiś dodatkowymi premiami za sukces projektu.

Czy oni muszą stać się ekspertami od AI?

Nie, ale muszą stać się menedżerami, którzy potrafią zarządzać ludźmi używającymi AI.

Bo stary typ menedżera, który zarządzał roboczo godzinami, nie sprawdza się w świecie AI.

Jeśli masz zespół copywriterów, którzy dzięki AI piszą teksty 5 razy szybciej, to jak ich rozliczysz?

AI robi to lepiej.

Jeśli tego nie zrobisz, przyjdzie ktoś inny, może właśnie AI Solution Architect z zewnątrz i zrobi to za ciebie, a wtedy ty staniesz się... zbędny.

Można by pomyśleć, że AI to temat tylko dla działów IT, że jeśli nie potrafisz napisać ani jednej linijki kodu, to ta rewolucja odbywa się gdzieś obok ciebie.

białych kołnierzyków, AI przestało być ciekawostką, a stało się brutalnym mnożnikiem wartości i nie mylmy słowa mnożnik ze słowem substytut.

To nie pracownik fizyczny jest najbardziej wystawiony na działanie AI, to finansista, to prawnik, to analityk rynku, to urzędnik, to nauczyciel akademicki.

Na tych, którzy umieją używać AI jako dźwigni i na tych, którzy próbują z AI konkurować gołymi rękami.

Agencje marketingowe i działy in-house nie szukają już pisarzy, szukają strategów contentu AI.

Musi sprawdzić czy AI nie napisało bzdur, musi sprawdzić czy tekst jest zgodny z prawem, musi wybrać najlepszą wersję i jeszcze ją doszlifować.

Marketingowcy w rolach AI-enhanced, czyli ci, którzy udowodnili, że potrafią pracować z narzędziami generatywnymi, zarabiają średnio o 60-70% więcej niż ich koledzy na tradycyjnych stanowiskach.

Coraz częściej liczą się globalnie rozpoznawane biznesowe certyfikaty AI, oferowane między innymi przez Google czy Microsoft.

AI zabiło cold calling i chwała mu za to.

Dziś handlowiec, nazwijmy go AI Sales Specialist, nie traci czasu na szukanie numerów telefonów.

AI łączy te kropki, ocenia szanse sprzedaży na 85% i wysyła handlowcowi gotową notatkę.

AI robi tutaj prawdziwą, brudną robotę.

Robi prospecting, wyszukuje klientów, pisze pierwsze maile.

Wskaźnik odpowiedzi na takie maile wzrósł o blisko 30%.

To HR-owiec, który nie walczy z AI, ale używa jej do uwolnienia czasu na coaching i budowanie kultury organizacyjnej.

Dziś systemy AI analizują wzorce zachowań, oczywiście w granicach prawa i etyki.

AI wysyła sygnał do HR-u, w tym zespole za dwa miesiące zaczną się zwolnienia, zróbcie coś.

Pojawiły się też polskie narzędzia jak AI for Knowledge czy AI for e-learning.

AI zabiera nudę, zabiera rutynę, zabiera robotę, zabiera przeklejanie danych z Excela do Excela.

Nie bój się AI.

Bój się innej księgowej, która dzięki AI obsługuje 50 klientów, podczas gdy tyle dodajesz rady z 10.

Pewne wejście w życie AI Act.

Jeśli Twoja firma używa AI do rekrutacji pracowników, do oceny zdolności kredytowej albo do diagnozowania pacjentów, w świetle prawa używasz systemu wysokiego ryzyka.

Pojawiło się zupełnie nowe, kluczowe stanowisko – AI Compliance Officer.

Czasem nazywa się to AI Ethics Officer, czasami Manager do Spraw Nadzoru Algorytmicznego.

Gdzie jest dokumentacja techniczna zgodna z załącznikiem czwartym do AI Act?

Z danych, które przeanalizowałem wynika, że senior AI compliance officer w dużej korporacji, w banku takim jak mBank, ING czy w firmie ubezpieczeniowej może liczyć na roczne wynagrodzenie rzędu 300 tys.

Znalezienie kogoś, kto zna RODO, zna AI Act, zna unijne rozporządzenie DORA i dyrektywę NIS-2 o cyberbezpieczeństwie, a do tego potrafi rozmawiać z programistami ich językiem, graniczy z cudem.

Kancelarie prawne takie jak Clifford Chance budują całe działy dedykowane AI.

Bez AI Compliance Officera na pokładzie startup jest gdzieś niesprzedawalny w sektorze B2B.

Zjawisko, o którym wspominałem już wcześniej, czyli Shadow AI.

80% pracowników w Polsce używa AI w pracy bez formalnej zgody i bez wytycznych.

Wyobraź sobie handlowca, który wrzuca listę klientów z numerami telefonów i adresami do darmowego czata AI, żeby ten napisał mu ładnego maila.

Firmy wreszcie powoli zaczynają rozumieć, że nie mogą po prostu zakazać używania AI, bo ludzie i tak będą to robić, żeby ułatwić sobie życie.

Zrób kurs z podstaw AI, zrozum jak działają sieci neuronowe, oczywiście na poziomie bardzo ogólnym.

Przeczytaj AI Act ze zrozumieniem, a Twoja wartość rynkowa wzrośnie skokowo.

Jeśli jesteś studentem, absolwentem albo kimś, kto właśnie skończył bootcamp i chce wejść do branży AI, to to co usłyszysz może być bolesne, ale może uratować ci lata frustracji.

Jeśli jesteś szefem Software House'u i masz do wyboru zatrudnić juniora, któremu musisz płacić, którego musisz uczyć i który będzie pracował wolniej niż AI, albo kupić licencję na zaawansowanego asystenta kodowania dla swojego seniora, dzięki czemu ten senior zrobi pracę za trzech, to wybór biznesowy jest brutalnie prosty.

Wybierzesz seniora z AI.

Dlatego według danych z portali ogłoszeniowych, takich jak No Fluff Jobs czy Just Join IT, udział ofert dla juniorów w kategoriach AI spadł do poziomu błędu statystycznego.

Skoro nie możesz wejść do firmy jako specjalista AI, wejdź jako specjalista dziedzinowy.

Bo tam konkurencja jest znacznie mniejsza, a kiedy już wejdziesz do środka, użyj swoich umiejętności AI, żeby zautomatyzować swoją pracę.

Zostań tym gościem od AI w dziale, który jeszcze nie jest techniczny.

Wtedy, po roku, idziesz do szefa i mówisz, zobacz, zautomatyzowałem 40% pracy działu, chcę awans i oficjalnie zajmować się wdrażaniem AI w naszej firmie.

Łatwiej nauczyć logistyka obsługi AI, niż nauczyć inżyniera AI, jak działa łańcuch dostaw.

Prompt engineering to nie jest zawód dla juniora, to jest umiejętność, tak jak pisanie maili czy obsługa Excela.

Nie konkuruj z AI w byciu przeciętnym.

AI zawsze wygra w byciu przeciętnym.

Pierwsza to ludzie, którzy traktują AI jako ciekawostkę.

Druga grupa to ludzie, którzy traktują AI jako dźwignię, jako narzędzie, które pozwala im robić rzeczy, które wcześniej były niemożliwe.

Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, menedżerem, dyrektorem marketingu czy studentem, nie pytaj, czy AI mnie zastąpi, tylko zapytaj, jak mogę użyć AI, żeby rozwiązać problem, który do tej pory był nierozwiązywalny.