Rynek freelance IT zawsze był „laboratorium” zmian w pracy cyfrowej: globalny, szybko reagujący na ceny, podatny na modularyzację zadań i bezlitosny w konkurencji. Sztuczna inteligencja nie tyle go „zabije”, co przyspieszy kilka procesów, które i tak już zachodziły: komodyfikację wytwarzania kodu, wzrost znaczenia reputacji i zaufania oraz przesunięcie wartości z „pisania” na „dowiezienie efektu” w realnym środowisku biznesowym.
Warto zacząć od prostego rozróżnienia, które pomaga uporządkować chaos prognoz: AI obniża koszt wytwarzania pewnych artefaktów (np. fragmentów kodu, testów, dokumentacji), ale nie usuwa kosztu odpowiedzialności za rezultat. W praktyce to właśnie różnica między „wygenerować” a „uruchomić, utrzymać i nie wpaść w kłopoty” stanie się osią różnicowania.
Dlaczego freelance reaguje szybciej niż etat
Platformy pracy zdalnej i kontraktowej są z natury bardziej „taskowe” niż etat. Duża część zleceń jest krótka, wąsko zdefiniowana i porównywana cenowo. To dokładnie ten typ pracy, w którym narzędzia generatywne łatwo wchodzą jako substytut (klient próbuje sam) albo jako „tani konkurent” (więcej osób jest w stanie dostarczyć coś wystarczająco dobrego).
Badania oparte o dane z wiodących platform pokazują, że po pojawieniu się ChatGPT popyt na zlecenia w kategoriach podatnych na automatyzację spadał szybko. W jednym z dużych analizowanych zbiorów zaobserwowano ok. 21% spadek liczby ogłoszeń dla prac „automation-prone” związanych m.in. z pisaniem i kodowaniem w ciągu ośmiu miesięcy po wprowadzeniu ChatGPT (względem prac bardziej „manual-intensive”), a równolegle lekko rosła złożoność i maksymalne budżety w tych kategoriach.
To ważne, bo sugeruje dwa zjawiska jednocześnie: „tanie, proste” zlecenia znikają albo tanieją, a to co zostaje, przesuwa się ku trudniejszym, mniej oczywistym problemom.
Efekt wypierania kontra efekt „odtworzenia” popytu
W dyskusjach o AI często miesza się dwa mechanizmy: wypieranie (AI przejmuje część zadań) i reinstatement (technologia tworzy nowe zadania, role, potrzeby). W danych z rynku freelance oba efekty widać naraz, tylko rozkładają się nierówno między kategoriami.
Na przykład analiza transakcyjna z rynku Upwork wskazywała, że po upowszechnieniu generatywnej AI rosła liczba ogłoszeń na platformie jako całości (szacunek ok. +2,4%), a przeciętne zarobki na nowy kontrakt rosły (ok. +1,3%). Jednocześnie w „writing” i „translation” spadały zarobki, szczególnie w zleceniach niskowartościowych, przy równoczesnym wzroście po stronie pracy wysokowartościowej.
Dla freelance IT z tego obrazu wynikają dwie tezy, które da się pogodzić:
- część popytu na proste prace programistyczne może realnie zniknąć (bo klient zrobi sam albo kupi taniej),
- ale rynek nie znika – raczej przestawia się na inne typy zadań, gdzie AI jest komponentem, a nie zastępstwem.
Dodatkowo inne badania (o węższych klastrach umiejętności) pokazują, że po premierze ChatGPT popyt rósł w klastrach „komplementarnych” lub nieobjętych bezpośrednią substytucją, a spadał wyraźnie w klastrach uznanych za substytucyjne (np. writing/translation, w niektórych estymacjach nawet 20–50% względem trendu kontrfaktycznego). W tych samych danych widać wzrost popytu na prace typu machine learning programming i rozwój chatbotów, przy jednoczesnym spadku dla juniorów.
To prowadzi do kluczowej intuicji: AI nie uśrednia rynku. AI go polaryzuje.
„Koszt oprogramowania bliski zeru” – prawda, półprawda i pułapka
Teza o koszcie zbliżającym się do zera bywa kusząca, bo faktycznie koszt wygenerowania kodu, szkicu architektury czy testów jednostkowych spada. Problem w tym, że „oprogramowanie” jako produkt rynkowy nie jest zbiorem plików tekstowych. To system działający w konkretnym kontekście: z danymi, użytkownikami, incydentami, integracjami, ryzykiem prawnym, SLA i reputacją.
Z perspektywy firm wdrażających AI w development pojawia się wręcz korekta oczekiwań: raport Bain & Company zwraca uwagę, że same narzędzia do generowania kodu dają zwykle umiarkowane przyrosty produktywności (rzędu 10–15%), a kluczowy efekt ekonomiczny pojawia się dopiero wtedy, gdy AI obejmuje cały cykl życia (wymagania, planowanie, testy, utrzymanie) i gdy organizacja przeprojektuje procesy.
Co więcej, Bain podkreśla, że pisanie i testowanie kodu to tylko część całego czasu „od pomysłu do wdrożenia” (około 25–35% w ich ujęciu), więc nawet duże usprawnienie kodowania nie musi skracać time-to-market, jeśli reszta pozostaje wąskim gardłem.
A teraz kontrapunkt, który często umyka w narracji „zero kosztu”: w samej ekonomice AI inference też nie jest za darmo. W publicystycznych analizach finansowych podkreślano, że wiele produktów AI ma istotne koszty zmienne (compute/energia), co czyni ten sektor bardziej „infrastrukturą” niż klasycznym software’em o niemal zerowym koszcie krańcowym.
Wniosek praktyczny: koszt wytworzenia „pierwszej wersji” spada. Koszt dowiezienia, utrzymania i wzięcia odpowiedzialności – nie spada proporcjonalnie.
AI zwiększa podaż pracy programistycznej, nawet jeśli liczba programistów się nie zmienia
AI działa jak dźwignia produktywności: ten sam freelancer jest w stanie „przerobić” więcej zadań w tym samym czasie. Kontrolowany eksperyment z asystentem kodowania GitHub Copilot raportował istotne przyspieszenie wykonania zadania (ok. 55,8% szybciej w grupie z dostępem do narzędzia).
Z punktu widzenia rynku oznacza to wzrost efektywnej podaży. A gdy podaż rośnie szybciej niż popyt na dany typ zadań, stawki w segmencie „towarowym” są pod presją. Do tego dochodzi drugi czynnik: obniżenie bariery wejścia dla osób mniej doświadczonych (albo spoza IT), które mogą dostarczać „wystarczająco dobre” rezultaty w prostych projektach.
To jest właśnie mechanizm, który w freelance bywa najszybciej odczuwalny: nie trzeba, by AI była doskonała. Wystarczy, że obniży minimalny próg jakości przy danym koszcie.
Dlatego „ogromna konkurencja” nie jest tu dodatkiem – jest rdzeniem. I będzie rosnąć.
Co się dzieje z ceną i strukturą zleceń
Są trzy typowe przesunięcia, które coraz częściej widać w danych i w praktyce rynku:
Po pierwsze: spadek liczby i wartości prostych zleceń. Wspomniane badania o platformach wskazują na wyraźne spadki ogłoszeń w zadaniach podatnych na automatyzację, w tym w obszarach kodowania.
Po drugie: wzrost udziału pracy trudniejszej, bardziej odpowiedzialnej. Nawet tam, gdzie popyt spada ilościowo, rośnie złożoność i budżet maksymalny – co sugeruje, że klienci „odfiltrowują” łatwe rzeczy i zostawiają te, których nie da się bezpiecznie zrobić jednym promptem.
Po trzecie: migracja popytu do kategorii „AI-adjacent”. Upwork raportował wzrost wolumenu usług związanych z AI, w tym AI Integration oraz prompt engineering (w ich danych: AI-related GSV +25% r/r w Q1 2025, prompt engineering +52% r/r).
Innymi słowy: nie tyle „mniej IT”, co „inne IT”.
Gdzie przeniesie się budowanie wartości
Jeśli koszt wytwarzania kodu spada, a konkurencja rośnie, wartość nie znika. Ona zmienia nośnik. W freelance IT najsilniej rosnąć będą przewagi, których nie da się łatwo skopiować przez „więcej tokenów”.
-
Definicja problemu i odpowiedzialność za decyzje Najbardziej niedoszacowana kompetencja w IT to nie „napisać”, tylko „zdecydować co i po co”. W świecie taniego kodu rośnie wartość diagnozy, priorytetyzacji, oceny ryzyk i doboru architektury do realnych ograniczeń (budżet, czas, zespół, compliance). AI pomaga, ale nie przejmuje odpowiedzialności. Klient nadal będzie płacił za kogoś, kto bierze ciężar decyzji – i potrafi go uzasadnić.
-
Integracja i „tarcie organizacyjne” Nowe funkcje rzadko żyją w próżni: SSO, płatności, ERP, CRM, logi, monitoring, uprawnienia, migracje danych, incydenty. To obszary, w których kod jest tylko wierzchołkiem. Reszta to negocjacja z rzeczywistością.
-
Jakość, bezpieczeństwo, niezawodność Wraz ze spadkiem kosztu produkcji rośnie ryzyko zalewu „prawie działających” rozwiązań. To paradoksalnie zwiększa premię za testowanie, code review, threat modeling, secure SDLC, observability, reakcję na incydenty. Także dlatego, że AI potrafi generować kod poprawny składniowo, ale błędny w założeniach albo podatny w subtelny sposób.
-
Dane jako fosa Wiele realnej wartości przeniesie się do danych: ich jakości, dostępu, sposobu zbierania, etykietowania, polityk retencji i praw do przetwarzania. „Tani kod” nie daje „tanich danych”.
-
Reputacja i zaufanie Freelance zawsze miał komponent „rynkowy” (oceny, portfolio, referencje), ale przy AI rośnie rola zaufania, bo klient wie, że kod da się wygenerować wszędzie. Różnica tkwi w tym, czy dowieziony system będzie działał za miesiąc, czy ktoś odbierze telefon przy awarii, i czy projekt nie skończy się problemem prawnym lub wizerunkowym.
Warto zauważyć, że w badaniach nastrojów programistów rośnie jednocześnie adopcja i ostrożność. Stack Overflow pokazywał w 2024 r. wysoką przychylność wobec narzędzi AI do developmentu (72% „favorable/very favorable”), ale niższą niż rok wcześniej. Taka ambiwalencja zwykle oznacza, że narzędzia są użyteczne, lecz wymagają kompetencji w weryfikacji – a to z kolei premiuje seniorów i osoby „odpowiedzialne za całość”.
- Umiejętności zmienią się szybciej niż tytuły stanowisk Na poziomie makro World Economic Forum prognozuje duże przesunięcia w strukturze zatrudnienia i kompetencji do 2030 r., w tym istotną zmianę zestawu kluczowych umiejętności (w ich ujęciu: 39% kluczowych skills ma się zmienić do 2030 r.). Dla freelance to praktycznie definicja gry: wygrywają ci, którzy najsprawniej przebudowują swój „pakiet wartości”, zanim rynek wymusi to na siłę.
Jak to uderzy w różne segmenty freelancerów IT
Juniorzy i „commodity dev” Największa presja cenowa i największy spadek liczby zleceń dotknie zadań łatwych do specyfikacji, krótkich i powtarzalnych: proste strony, skrypty, integracje „z tutoriala”, drobne poprawki. W tego typu pracach rośnie konkurencja globalna, a AI ułatwia wejście nowym wykonawcom. W danych z platform widać też sygnały, że popyt na novice workers może spadać nawet w obszarach komplementarnych, bo klient woli „jednego, co ogarnie”, skoro część pracy i tak robi AI.
Seniorzy, specjaliści i „delivery owners” Dla osób, które sprzedają odpowiedzialność, architekturę, bezpieczeństwo, migracje, utrzymanie, compliance – AI bywa wzmacniaczem marży, bo pozwala dowozić szybciej bez obniżania jakości. W ujęciu Upwork AI sprzyjało wzrostowi wartości kontraktów i wysokowartościowej pracy w wielu kategoriach, nawet jeśli „low value” cierpiało.
Specjaliści od AI integracji i automatyzacji To segment, który rośnie najszybciej, bo firmy nie chcą „AI jako ciekawostki”, tylko AI w procesach: obsługa klienta, analityka, wewnętrzne narzędzia, wyszukiwanie wiedzy, automatyzacje. Wzrosty wolumenu usług AI-related na platformach są tu mocnym sygnałem rynkowym.
Co z tego wynika dla strategii cenowej i modelu współpracy
„Stawka godzinowa za kod” będzie tracić atrakcyjność w segmencie masowym. Nie dlatego, że zniknie, tylko dlatego, że trudno ją obronić, gdy klient widzi, że „kod się generuje”. W zamian rosnąć będą trzy modele:
-
Wycena za rezultat (value-based / outcome-based) Płacisz za to, że system działa, spełnia SLA, przechodzi audyt, konwertuje, skraca czas procesu. Kod jest środkiem.
-
Pakiety produktowe (productized services) Zamiast „zrobię cokolwiek”, oferta typu: „wdrożę monitoring + alerting + runbook w tydzień”, „zbuduję pipeline CI/CD + testy regresji”, „audyt bezpieczeństwa i hardening konfiguracji”. Klient kupuje przewidywalność.
-
Retainer / utrzymanie / opieka W świecie taniego wytworzenia rośnie znaczenie utrzymania i odpowiedzialności. To naturalna fosa dla freelancerów, którzy potrafią budować długie relacje.
Rola regulacji i ekspozycji zawodów
Warto też pamiętać, że wpływ AI jest asymetryczny branżowo. International Labour Organization rozwija metody mierzenia ekspozycji zawodów na generatywną AI na poziomie zadań i klasyfikacji pracy. Dla freelancerów to sygnał, że „ryzyko automatyzacji” będzie coraz częściej rozumiane zadaniowo, a nie zawodowo: w jednym projekcie część pracy stanie się automatyczna, a część – cenniejsza, bo trudniej ją ująć w prompt.
Najbardziej realistyczny obraz 2026–2030
Jeśli trzeba to streścić bez mitologii:
- Rynek freelance IT nie znika. On się rozwarstwia.
- Najbardziej ucierpią proste, powtarzalne zlecenia. Dane z platform sugerują spadki popytu właśnie tam.
- Rośnie popyt na integrację AI i na role „spinające” cały cykl wytwarzania i utrzymania.
- Wartość będzie budowana mniej przez sam kod, a bardziej przez: definicję problemu, integrację w środowisku klienta, kontrolę ryzyka, jakość, dane, zaufanie i dystrybucję.
- „Koszt bliski zeru” dotyczy fragmentu pracy; reszta (odpowiedzialność, operacje, bezpieczeństwo, kontekst organizacyjny) zostaje… i to ona będzie wyceniana coraz wyżej.
Na koniec: jeśli ktoś dziś sprzedaje w freelance „umiejętność pisania kodu” jako wartość samą w sobie, będzie musiał znaleźć nową narrację. Jeśli sprzedaje „umiejętność sprawienia, by system działał i przynosił efekt”, AI może mu wręcz podnieść pułap – bo konkurencja robi się tańsza, ale zaufanie i odpowiedzialność nie tanieją równie łatwo.