Sztuczna inteligencja przebojem wdziera się do codziennej pracy specjalistów IT. Jeszcze niedawno traktowana jako ciekawostka lub domena wąskiej grupy ekspertów, dziś coraz częściej staje się wymaganą kompetencją w ogłoszeniach rekrutacyjnych. Pracodawcy zaczynają pytać kandydatów: „Czy potrafisz pracować z AI?”. W tym artykule przyglądamy się globalnym trendom – jak często w ofertach pracy na stanowiska IT i pokrewne pojawiają się wymagania związane ze sztuczną inteligencją, jakiego rodzaju kompetencji się oczekuje (od prompt engineeringu po obsługę GitHub Copilot) oraz jak te wymagania są formułowane. Na koniec omówimy, jak wygląda sytuacja na polskim rynku pracy IT: czy umiejętność korzystania z AI to już obowiązek, czy na razie tylko mile widziany dodatek, i na jakich stanowiskach pojawia się najczęściej.
Globalne trendy: AI w wymaganiach rekrutacyjnych IT
Z danych z rynku pracy wynika, że wymagania związane z AI rosną wykładniczo. Po premierze ChatGPT pod koniec 2022 roku nastąpił prawdziwy boom: globalna liczba ogłoszeń o pracę wymagających umiejętności AI wzrosła o ok. 68%. Tylko w roku 2024 liczba ofert z oczekiwanymi kompetencjami AI skoczyła o 61% w porównaniu rok do roku, podczas gdy łączna liczba wszystkich ofert pracy wzrosła zaledwie o ~1,4%. Oznacza to, że rośnie nie tylko zapotrzebowanie na ekspertów AI, ale także na „zwykłych” specjalistów IT, którzy potrafią wykorzystać narzędzia sztucznej inteligencji w swojej pracy.
Co istotne, prawie co czwarte nowe ogłoszenie w branży technologicznej wprost wymaga od kandydatów umiejętności związanych z AI. Szacuje się, że obecnie około 19% wszystkich ofert pracy w IT dotyczy ról powiązanych z AI (to ponad dwukrotnie więcej niż w 2022 roku). Przy czym nie chodzi tu tylko o stanowiska w stylu „Data Scientist” czy „Machine Learning Engineer” – coraz częściej firmy poszukują programistów, analityków, menedżerów, którzy potrafią integrować AI z istniejącymi zadaniami i projektami. Innymi słowy, sztuczna inteligencja przenika do głównego nurtu kompetencji w IT, a nie pozostaje już niszą dla wąskich specjalistów.
Odsetek ofert pracy wspominających generatywną AI w różnych krajach (wrzesień 2023 vs wrzesień 2024). Zestawienie Indeed Hiring Lab pokazuje, że udział ogłoszeń wspominających narzędzia generatywnej AI (np. ChatGPT) ponad trzykrotnie wzrósł w ciągu roku w takich krajach jak USA (3,5x) czy Wielka Brytania (3,6x), a w niektórych państwach nawet bardziej (Francja 6,8x, Singapur 4,6x). Mimo że bezwzględny odsetek takich ofert nadal jest stosunkowo niewielki (najwyżej ok. 1% ogółu, jak w Singapurze), trend wzrostowy jest bardzo wyraźny.
Potwierdzają to inne analizy. Według globalnego barometru AI firmy PwC, po spowolnieniu zatrudniania w obszarze AI w 2023 r., w 2024 r. większość krajów odnotowała ponowny wzrost liczby ofert pracy wymagających umiejętności AI. Co więcej, dodanie kompetencji AI do tradycyjnych ról skutkuje zwyżką wynagrodzenia – role zawierające w wymaganiach AI oferują wyższe płace niż analogiczne stanowiska bez takiego wymogu. Największe premie płacowe za AI obserwuje się w zawodach nietechnicznych (np. architekci, prawnicy), ale nawet wśród programistów odnotowano istotne bonusy za znajomość AI. To dla kandydatów sygnał, że warto inwestować w te umiejętności.
Warto też wspomnieć o głośnym badaniu ResumeBuilder na początku 2023 r., które zaszokowało wiele osób: aż 91% firm posiadających otwarte rekrutacje zadeklarowało, że chce zatrudnić pracowników umiejących korzystać z ChatGPT. Pracodawcy wskazywali, że wykorzystanie tego narzędzia zwiększa produktywność, oszczędza czas i przynosi firmie wymierne korzyści. Choć tak wysoki odsetek może wynikać z entuzjazmu w szczycie popularności ChatGPT, pokazuje to pewien kierunek – obsługa nowoczesnych narzędzi AI szybko przechodzi z kategorii „fajny plus” do „must have”.
AI na różnych stanowiskach IT – kto musi znać sztuczną inteligencję?
Programiści należą do tych, którzy coraz częściej muszą wykazać się obyciem z AI. Pojawiają się oferty dla deweloperów wprost wymagające znajomości np. GitHub Copilot lub innych asystentów programowania opartych o AI. Przykładowo, w ogłoszeniu na frontend developera firma Cendyn wymagała „znajomości GitHub Copilot lub innych asystentów kodowania opartych na AI do generowania kodu, refaktoryzacji i debugowania” oraz „umiejętności wykorzystania Copilota do przyspieszenia pracy deweloperskiej przy zachowaniu jakości kodu”. Podobnie Wells Fargo w wymaganiach dla inżyniera Python wymieniało obeznanie z Copilotem i usługami OpenAI. Nawet w opisach ról QA (testerów) zaczynają pojawiać się wzmianki, że mile widziane (a czasem wręcz wymagane) jest korzystanie z AI do generowania testów czy automatyzacji – np. znajomość GitHub Copilot do pisania testów jednostkowych.
Oczywiście w obszarach takich jak machine learning czy data science oczekiwane kompetencje związane z AI nie dziwią – to sedno tych ról. Ale i one ewoluują: pracodawcy poszukują obecnie specjalistów AI zaznajomionych z najnowszymi osiągnięciami, np. dużymi modelami językowymi (LLM). W ofertach dla inżynierów ML pojawiają się wymagania w stylu: „znajomość aktualnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT i Midjourney” czy „doświadczenie w przetwarzaniu języka naturalnego i dużych modeli językowych stojących za ChatGPT”. Firmy chcą, by specjaliści potrafili integrować API modeli GPT i podobnych w tworzonych produktach oraz wykorzystywać generatywną AI w nowatorski sposób. W przypadku stanowisk data science coraz częściej wymaga się również praktycznej znajomości narzędzi AI do automatyzacji analiz czy generowania raportów. Według analiz Lightcast największy wzrost wymagań AI odnotowano właśnie w rolach data engineer i data scientist – czyli tam, gdzie praca z danymi spotyka się bezpośrednio z algorytmami AI.
Interesujące zmiany widać także w rolach około-programistycznych i biznesowych. Menedżerowie produktu coraz częściej muszą rozumieć AI – w ogłoszeniach pojawiają się zapisy, że kandydat ma być „poważnie zainteresowany technologią generatywnej AI” i umieć zaplanować wdrożenie rozwiązań AI w produktach firmy z użyciem narzędzi typu ChatGPT czy Stable Diffusion. Na stanowisko Senior Product Manager w firmie z branży architektonicznej wymagano wręcz, by kandydat znał narzędzia takie jak ChatGPT – to było konieczne do podjęcia pracy. Również specjaliści od marketingu i copywriterzy odczuwają ten trend: firmy zaznaczają, że kandydaci obeznani z narzędziami AI (ChatGPT, generatory obrazów itd.) będą mieli przewagę. Przykładowo agencja Slalom w ogłoszeniu na copywritera wskazała, że kandydaci zaznajomieni z takimi narzędziami AI, jak ChatGPT, mają przewagę konkurencyjną. Inna firma szukała wręcz „super eksperta e-mail marketingu Klaviyo + ChatGPT”, który miał używać chatbota do tworzenia treści mailingowych. Specjaliści HR i rekruterzy też nie pozostają w tyle – Moderna szukała menedżera ds. pozyskiwania talentów „komfortowo stosującego technologie takie jak ChatGPT, by poprawić wyniki”, a inna firma wymagała od rekrutera „dobrej znajomości tworzenia zapytań w ChatGPT” do wyszukiwania talentów.
Wszystkie te przykłady ilustrują ważny fakt: umiejętność wykorzystywania AI przenika niemal każdą rolę w IT i okołotechnologiczną. Od programisty, przez testera i analityka, po menedżera produktu czy specjalistę od marketingu – wszędzie tam pojawiają się oczekiwania, że kandydat zna nowoczesne narzędzia AI i wie, jak ich użyć, by pracować sprytniej i wydajniej. Czasem jest to wymaganie obowiązkowe („wymagana znajomość...”), a czasem formułowane jako „mile widziana znajomość XYZ”, niemniej trend jest wyraźny. W efekcie osoby aspirujące do pracy w IT powinny przynajmniej zaznajomić się z popularnymi narzędziami AI – może to być czynnik decydujący przy rekrutacji. Jak ujął to ekonomista Richard Baldwin: „Sztuczna inteligencja nie zabierze wam pracy. To ktoś korzystający ze sztucznej inteligencji wam ją zabierze.”.
Jakie kompetencje AI są poszukiwane?
Wymagania związane z AI w ofertach pracy nie sprowadzają się do ogólnego hasła „znać AI”. Zazwyczaj są dość konkretne. Oto najczęściej poszukiwane kompetencje AI w branży IT, wraz z przykładami formułowania ich w ogłoszeniach:
• Umiejętność tworzenia skutecznych promptów (prompt engineering) – czyli zadawania modelom AI odpowiednich poleceń, by uzyskać pożądany wynik. Np. w ofercie marketingowej wymagano „bezpośredniego doświadczenia w projektowaniu zapytań ChatGPT do unikalnych podpisów pod postami”. W przypadku programistów wspomina się o „umiejętności dostrajania zapytań do ChatGPT”, by poprawić jakość rezultatów. Ta kompetencja bywa też określana jako znajomość inżynierii promptów.
• Znajomość konkretnych narzędzi generatywnej AI – przede wszystkim ChatGPT (oraz modeli GPT-4/3.5), ale też alternatyw: Google Bard, Claude, Midjourney itp. Ogłoszenia często wymieniają z nazwy te narzędzia: np. „wymagana znajomość aktualnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT i Midjourney” czy „doświadczenie w korzystaniu z ChatGPT i jego rywala, Google Bard”. Czasem dodaje się frazę „and other LLMs”, podkreślając, że chodzi ogólnie o duże modele językowe.
• Integracja AI poprzez API – wielu pracodawców oczekuje, że kandydat potrafi technicznie wdrożyć modele AI do aplikacji lub procesów firmy. Przykładowo, w ofercie dla ML Engineer w startupie finansowym wymagano „integracji najnowocześniejszych modeli, takich jak GPT, z produktami firmy”. W praktyce oznacza to znajomość API usług AI (OpenAI, Azure AI, HuggingFace itp.) i umiejętność wykorzystania ich w kodzie.
• Znajomość podstaw NLP i architektury LLM – nawet jeśli ktoś nie będzie tworzył własnych modeli, to rozumienie, jak działają duże modele językowe, jest bardzo cenione. Stąd wymagania typu „doświadczenie w NLP i modelach stojących za ChatGPT”. Kandydat zaznajomiony z koncepcjami typu transformery, modele generatywne, fine-tuning, będzie lepiej postrzegany.
• Umiejętność korzystania z AI w codziennych zadaniach – to trochę ogólne, ale często pojawia się w kontekście poprawy wydajności pracy. Np. dla copywritera: „wiedza, jak używać ChatGPT do skutecznego tworzenia treści”, dla marketera: „umiejętność korzystania z ChatGPT w celu zwiększenia generowania leadów”, dla rekrutera: „komfortowe stosowanie technologii AI (ChatGPT) w procesach HR”. Wymóg ten można sprowadzić do zdolności automatyzowania powtarzalnych zadań czy generowania pomysłów przy pomocy AI.
• Obsługa AI do kodowania i testowania – czyli wspomniana wcześniej umiejętność posługiwania się AI pair programming. W praktyce: GitHub Copilot, ewentualnie Amazon CodeWhisperer, Tabnine itp. Oferty opisują to na różne sposoby. Czasem wprost: „familiarity with GitHub Copilot” i oczekiwanie, że deweloper będzie umiał wykorzystać podpowiedzi AI do szybszego pisania kodu. Czasem bardziej opisowo: „AI-powered development: leverage tools like GitHub Copilot to assist in code generation i zwiększyć produktywność”. W przypadku testerów może to być „wykorzystywanie AI do generowania scenariuszy testowych”. Generalnie chodzi o to, by programista/tester nie bał się użyć „inteligentnego wspomagania” przy pracy.
• Chęć ciągłego uczenia się nowych technologii (AI) – ten aspekt pojawia się często, zwłaszcza w formie soft skill. Pracodawcy zaznaczają w ogłoszeniach, że liczy się otwartość na innowacje. Np. formułują wymaganie: „interesujesz się rozwojem nowych technologii” albo „jesteś otwarty na nową wiedzę”. To sygnał, że nawet jeśli kandydat nie zna jeszcze konkretnego narzędzia AI, to powinien mieć odpowiednie nastawienie, by szybko tę wiedzę zdobyć i zaadaptować się do zmian. Gotowość do nauki AI jest zatem też kompetencją – coraz częściej wymienianą wysoko na liście oczekiwań.
Oczywiście, w zależności od roli, różne kombinacje powyższych umiejętności będą wysuwane na pierwszy plan. Ważne jest to, że AI przestaje być mglistym, futurystycznym hasłem w CV, a staje się konkretnym zestawem narzędzi i praktyk, które kandydat powinien opanować. Tak jak od front-end developera wymaga się znajomości konkretnych frameworków JavaScript, tak od współczesnego specjalisty IT coraz częściej wymaga się biegłości w konkretnych narzędziach AI.
Sytuacja w Polsce: AI – wymóg czy atut?
A jak wygląda lokalnie rynek pracy pod tym kątem? Czy polskie firmy IT (i nie tylko) również oczekują od kandydatów umiejętności z zakresu AI? Z dostępnych informacji wynika, że Polska podąża za światowym trendem, choć tempo wdrażania AI bywa nieco wolniejsze niż np. w USA.
Według GUS w 2024 r. tylko 5,9% przedsiębiorstw w Polsce aktywnie wykorzystywało technologie AI (rok wcześniej 3,7%). To dość niski odsetek, ale ważne jest co innego: coraz więcej firm poszukuje pracowników z kompetencjami w tej dziedzinie. Jak podała Grupa Progres, analizująca oferty pracy na polskim rynku, już co dziesiąte ogłoszenie o pracę w Polsce zawiera bezpośrednie odniesienie do AI lub ChatGPT. To imponujący wynik, biorąc pod uwagę, że mówimy o wszystkich branżach łącznie. Wyraźnie widać, że nowe technologie i AI stają się częstym wymogiem niezależnie od sektora – nie tylko w ofertach typowo IT, ale nawet w inżynierii, sprzedaży, produkcji, budownictwie, obsłudze klienta czy finansach.
W branży IT sensu stricto trend jest oczywiście najsilniejszy. Z jednej strony, rośnie zapotrzebowanie na specjalistów AI/ML – raporty pokazują, że w 2024 roku to właśnie eksperci od AI i uczenia maszynowego królowali w rankingach najbardziej poszukiwanych specjalistów IT. Z drugiej strony, na typowych stanowiskach programistycznych czy DevOps AI pojawia się częściej jako „mile widziana umiejętność” niż sztywny wymóg – przynajmniej na razie. Polski rynek dopiero adaptuje takie podejście, ale przykłady już są. W ofertach dla developerów można spotkać wzmianki typu „zainteresowanie sztuczną inteligencją i nowymi technologiami” jako pożądana cecha kandydata. Pojawiają się też ogłoszenia o pracę wprost wymagające znajomości narzędzi AI – np. dla trenerów i konsultantów AI. Ciekawym przykładem jest oferta firmy Oxido na stanowisko Trener AI, gdzie w wymaganiach wpisano „bardzo dobrą znajomość ChatGPT i innych LLM-ów (Claude, Gemini, Llama)” oraz „umiejętność tworzenia zaawansowanych promptów”. Czyli polska firma rekrutująca trenera wskazała dokładnie te same kompetencje (prompt engineering, praca z LLM), które widzieliśmy w ofertach zagranicznych.
Generalnie jednak, w polskich realiach AI częściej bywa na razie atutem niż warunkiem zatrudnienia – zwłaszcza na stanowiskach nietechnicznych. Jak zauważa Magda Dąbrowska z Grupy Progres, pracodawcy w Polsce mocno stawiają na nastawienie kandydatów do rozwoju i otwartość na nowe technologie, nawet jeśli stanowisko nie jest bezpośrednio związane z IT. W ogłoszeniach pojawiają się sformułowania podkreślające postawę (wspomniane „interesujesz się nowymi technologiami”, „chęć nauki”), co świadczy o rosnącym znaczeniu tych aspektów. Z drugiej strony, są już branże, gdzie AI w wymaganiach to norma: np. w obsłudze klienta 10% ogłoszeń wymagało znajomości nowoczesnych narzędzi typu chatboty i systemy CRM z elementami AI, w kontroli jakości pojawiają się oczekiwania umiejętności korzystania z systemów wykrywania błędów wspieranych AI, w sprzedaży coraz częściej wymagana jest umiejętność użycia narzędzi automatyzujących pracę (w domyśle często opartych o AI).
Na stricte technicznych stanowiskach IT w Polsce (programiści, admini, testerzy) rekruterzy również zaczynają doceniać wpis w CV o znajomości np. ChatGPT. W mediach pojawił się nawet postulat, że kandydaci powinni dopisywać sobie obsługę ChatGPT do umiejętności w CV, bo to zwiększa ich atrakcyjność. Pewna część pracodawców może jeszcze traktować AI jako nice-to-have, ale szybko się to zmienia. W miarę jak światowe trendy przenikają do Polski i kolejne firmy wdrażają rozwiązania AI, umiejętność wykorzystania AI stanie się równie oczywista jak znajomość Excela czy języka angielskiego. Już teraz w lokalnych ofertach można znaleźć zdanie: „znajomość narzędzi takich jak ChatGPT jest wymagana na tym stanowisku” – w tym wypadku dotyczyło to menedżera produktu w firmie technologicznej. To sygnał, że polskie firmy technologiczne również oczekują od nowych pracowników biegłości w AI, zwłaszcza jeśli ma to pomóc usprawnić pracę zespołów.
Podsumowując polski wątek: AI szybko przestaje być tylko mile widzianym dodatkiem, a zaczyna być pełnoprawnym wymogiem w wielu ogłoszeniach o pracę, także nad Wisłą. Na razie dotyczy to głównie branży IT i pokrewnych, ale trend rozszerza się na inne sektory. Kandydaci, którzy mogą pochwalić się umiejętnością obsługi AI – czy to generowania tekstu obrazów, czy automatyzacji pewnych zadań – mają przewagę. Firmy doceniają zarówno twarde kompetencje (konkretne narzędzia, API, modele), jak i miękkie podejście (ciekawość, chęć nauki, innowacyjność).
Era, w której AI była domeną wyłącznie naukowców i inżynierów w laboratoriach, minęła. Teraz sztuczna inteligencja staje się narzędziem codziennego użytku w pracy wielu specjalistów IT. W konsekwencji rynki pracy na całym świecie adaptują się, włączając kompetencje AI do wymagań rekrutacyjnych. Globalnie obserwujemy eksplozję ogłoszeń poszukujących umiejętności AI – od programowania z użyciem Copilota, przez marketing wspierany przez ChatGPT, po analitykę danych z elementami automatyzacji. W Polsce zmiany te również postępują szybko, a pionierzy, którzy pierwsi zdobyli doświadczenie z AI, mogą przebierać w ofertach lub dyktować warunki.
Dla osób pracujących w IT (lub aspirujących do tej branży) jasny jest komunikat: warto zainwestować czas w naukę korzystania ze sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy jesteś developerem, testerem, adminem czy analitykiem – umiejętność współpracy z AI stanie się wkrótce równie istotna, co znajomość frameworków programistycznych czy narzędzi devops. Można śmiało stwierdzić, że AI to nie przyszłość – to już teraźniejszość wymagań na rynku pracy IT. Ci, którzy potrafią ją efektywnie wykorzystać, będą na czele peletonu na rynku zatrudnienia. A ci, którzy ją zlekceważą... cóż, ryzykują, że pewnego dnia ich miejsce zajmie ktoś, kto ma AI w swoim zawodowym arsenale.
Źródła: Badania, analizy rynku pracy oraz przykłady ofert pracy zebrane z raportów i publikacji (Business Insider, Indeed Hiring Lab, LinkedIn, PwC, Grupa Progres i in.)