Najbardziej przyszłościowe kierunki studiów IT, których nie zastąpi AI

2025-10-27

Wprowadzenie

W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji (AI) wielu młodych ludzi zastanawia się, jakie kierunki studiów zapewnią im stabilną karierę i odporność na automatyzację. Coraz częściej słyszymy, że algorytmy potrafią wykonywać zadania na poziomie najlepszych ekspertów – szef OpenAI Sam Altman przyznał, że współczesne systemy AI radzą sobie z problemami olimpijskimi z matematyki i pracami doktorantów. Mimo to nie wszystkie profesje znikną. Kluczem jest wybór ścieżki zawodowej, w której ludzka kreatywność, złożone myślenie i interakcje międzyludzkie odgrywają niezastąpioną rolę.

W poniższym artykule omówimy najbardziej przyszłościowe kierunki studiów informatycznych w Polsce, które według ekspertów cechują się wysoką odpornością na automatyzację. Uwzględniamy aktualne zapotrzebowanie na rynku pracy (zarówno krajowym, jak i globalnym), perspektywy rozwoju oraz wymagane kompetencje – w tym umiejętności miękkie, które często decydują o przewadze człowieka nad maszyną. Tekst jest skierowany do maturzystów i studentów planujących karierę w IT. Znajdziecie tu konkretne przykłady kierunków na polskich uczelniach, dane z raportów oraz praktyczne porady, jak przygotować się na rynek pracy w erze AI.

Kluczowe kierunki informatyczne przyszłości

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Paradoksalnie, jednym z najlepszych sposobów na odporność wobec AI jest specjalizowanie się w samej sztucznej inteligencji. Branża IT – zwłaszcza obszar AI i uczenia maszynowego – rozwija się błyskawicznie. Programiści i specjaliści AI należą dziś do najbardziej poszukiwanych profesjonalistów na rynku. Technologie AI oraz analiza danych wywierają rosnący wpływ na gospodarkę, dlatego zapotrzebowanie na ekspertów w tej dziedzinie stale rośnie. Szacuje się, że Data Science i sztuczna inteligencja to jedne z najszybciej rozwijających się gałęzi informatyki – firmy coraz częściej wykorzystują AI do automatyzacji procesów i analiz big data, aby usprawnić podejmowanie decyzji biznesowych.

Absolwenci kierunków związanych z AI mają przed sobą wiele możliwości kariery. Przykładowe stanowiska dla specjalistów AI to:

Inżynier ds. uczenia maszynowego / AI – tworzenie i wdrażanie modeli AI w różnych branżach.
Analityk danych (Data Scientist) – analiza dużych zbiorów danych z wykorzystaniem algorytmów AI celem odkrywania trendów i zależności.
Programista AI – programowanie systemów sztucznej inteligencji, np. sieci neuronowych.
Badacz AI – praca naukowa nad rozwojem nowych algorytmów i metod sztucznej inteligencji.

Co ważne, rozwijanie AI wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale i kreatywności oraz rozwiązywania problemów. Maszyny nie zastąpią ludzi w wymyślaniu nowych koncepcji AI czy etycznym nadzorze nad ich działaniem. Nic więc dziwnego, że popyt na programistów i ekspertów AI wzrósł o dziesiątki procent – np. w ostatnich pięciu latach zapotrzebowanie na programistów w Polsce zwiększyło się o 35%. Kandydatów na topowe kierunki (jak informatyka z elementami AI) jest wielu, więc dostanie się na studia bywa wyzwaniem. Pomocne mogą być sukcesy w olimpiadach informatycznych lub matematycznych, które ułatwiają rekrutację.

Gdzie studiować AI? W odpowiedzi na ten trend wiele uczelni uruchamia dedykowane specjalizacje z sztucznej inteligencji i Data Science. Przykładowo, Politechnika Warszawska uruchomiła nowy kierunek AI & Data Science (który w rankingu Perspektyw 2025 zajął 1. miejsce). Także Uniwersytet Warszawski (2. miejsce) i AGH w Krakowie (3. miejsce) oferują nowoczesne programy studiów w tej dziedzinie. Ponadto, tradycyjne kierunki informatyczne na renomowanych wydziałach (np. Informatyka na MIM UW, Politechnice Warszawskiej czy Uniwersytecie Jagiellońskim) coraz częściej zawierają ścieżki związane z uczeniem maszynowym i analizą danych.

Dlaczego warto wybrać AI? Poza ogromnym popytem i atrakcyjnymi zarobkami, jest to dziedzina, w której człowiek pełni kluczową rolę jako innowator i kontroler. Nawet najbardziej zaawansowane systemy potrzebują inżynierów do zaprojektowania architektury, dostrajania modeli czy oceny etycznych konsekwencji działania AI. To zawody przyszłości, których – paradoksalnie – sama AI szybko nie zastąpi.

Cyberbezpieczeństwo

W świecie cyfrowym rośnie liczba zagrożeń – od ataków hakerskich po cyberwojny – dlatego cyberbezpieczeństwo uznawane jest za jeden z najbardziej przyszłościowych kierunków. Polska zajmuje 3. miejsce w Europie pod względem częstości doświadczania cyberataków (dane Microsoft Digital Defense Report), co przełożyło się na trzykrotny wzrost ofert pracy dla specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa od 2020 roku. Globalnie deficyt takich ekspertów jest ogromny – szacuje się, że brakuje niemal 4,76 miliona specjalistów ds. bezpieczeństwa IT na świecie. Również w Polsce popyt znacząco przewyższa podaż: według wywiadu z CEO firmy Resilia braki kadrowe sięgają 17,5 tysiąca etatów, a na jednego kandydata przypada aż siedem wolnych wakatów.

Ta luka na rynku oznacza doskonałe perspektywy zatrudnienia i stabilność kariery dla absolwentów kierunków związanych z bezpieczeństwem informacji. Co więcej, trend ten będzie się utrzymywał – liczba cyberataków wzrosła o 300% w ciągu ostatniej dekady, a prognozy wskazują, że do 2025 roku aż 90% firm będzie potrzebowało specjalisty ds. cyberbezpieczeństwa.

Dlaczego AI nie zastąpi specjalistów od bezpieczeństwa? Po pierwsze, cyberprzestępcy to często ludzie, którzy wymyślają nowe sposoby ataku – potrzebni są więc kreatywni obrońcy, by przewidywać i neutralizować te zagrożenia. Po drugie, AI jest bronią obosieczną: z jednej strony wspiera analityków (np. w automatycznym wykrywaniu anomalii w ruchu sieciowym), z drugiej sama staje się narzędziem atakujących (np. do generowania złośliwego kodu). Człowiek musi nad nią sprawować kontrolę i reagować na nieznane wcześniej wektory ataku. Studia z cyberbezpieczeństwa uczą m.in. audytu systemów, kryptografii, forensyki komputerowej oraz rozumienia psychologii ataków, co przygotowuje do radzenia sobie z dwojaką rolą AI w tej dziedzinie – zarówno jako wsparcia w obronie, jak i źródła nowych zagrożeń.

Przykładowe specjalności i stanowiska w cyberbezpieczeństwie:

Analiza bezpieczeństwa (Security Analyst) – monitorowanie systemów i reagowanie na incydenty.
Tester penetracyjny (Pentester) – przeprowadzanie kontrolowanych ataków, by wykryć luki.
Inżynier bezpieczeństwa – projektowanie zabezpieczeń w systemach i sieciach.
Oficer ds. bezpieczeństwa informacji (CISO) – zarządzanie bezpieczeństwem organizacji od strony strategicznej.

W Polsce coraz więcej uczelni oferuje kierunki związane z cyberbezpieczeństwem. Na przykład Politechnika Warszawska prowadzi specjalność Inżynieria Systemów Bezpieczeństwa, AGH w Krakowie posiada kierunek Cyberbezpieczeństwo na Wydziale Informatyki, a Uniwersytet Śląski rozwija studia z bezpieczeństwa informatycznego. Dodatkowo wiedzę prawną z tego zakresu można zdobyć na studiach typu prawo w cyberprzestrzeni (o czym więcej w sekcji dot. prawa). Absolwenci tych kierunków mogą liczyć na bardzo atrakcyjne wynagrodzenia – polski rynek jest obecnie rynkiem pracownika dla ekspertów cyber, ze średnimi płacami rzędu 15 tys. zł, a najwyżej wykwalifikowani specjaliści potrafią zarabiać znacznie więcej.

Podsumowując, cyberbezpieczeństwo to dziedzina gwarantująca pracę w niemal każdej branży (od bankowości, przez administrację publiczną, po startupy technologiczne) oraz ciągły rozwój. Wymaga połączenia zdolności technicznych z analitycznym myśleniem i przewidywaniem ludzkich zachowań, co czyni ją stosunkowo bezpieczną przed automatyzacją.

Data Science i analiza danych

Analiza danych stała się fundamentem nowoczesnego biznesu – często mówi się, że data is the new oil (dane to nowa ropa). Umiejętność wydobycia z big data wartościowej wiedzy jest wysoko ceniona, a rola Data Scientist uplasowała się w czołówce rankingów zawodów przyszłości. Według jednego z raportów aż 97% firm uważa analizę danych za kluczową dla swojego rozwoju, co przekłada się na ogromne zapotrzebowanie na specjalistów tej dziedziny.

Choć AI potrafi automatyzować pewne aspekty analizy (np. generować wykresy lub podstawowe raporty), to nie zastąpi człowieka w definiowaniu problemów, zadawaniu właściwych pytań biznesowych ani w interpretacji wyników w kontekście szerszej strategii firmy. Analityk danych musi łączyć kompetencje techniczne (znajomość narzędzi takich jak Python, R, SQL, Tableau) z umiejętnością komunikacji – często prezentuje swoje wnioski kadrze nietechnicznej. Ta kombinacja umiejętności twardych i miękkich sprawia, że dobrzy specjaliści ds. danych są trudni do zastąpienia.

Profil studiów związanych z Data Science obejmuje zagadnienia z pogranicza informatyki, matematyki i statystyki. Studenci uczą się zaawansowanych metod analizy, uczenia maszynowego, wizualizacji danych oraz podstaw biznesu, by rozumieć kontekst analiz. W Polsce wiele uczelni utworzyło specjalne kierunki w tym zakresie – przykładowo Szkoła Główna Handlowa (SGH) oferuje ceniony program Big Data – Analityka Danych, a uniwersytety takie jak UW, PW czy UJ wprowadzają specjalizacje typu Data Science na studiach informatycznych. Co istotne, kierunki AI & Data Science zostały nawet wyodrębnione w rankingach edukacyjnych jako nowa kategoria – co podkreśla ich rosnącą rolę.

Absolwenci Data Science znajdują zatrudnienie w rozmaitych sektorach: finansach (modelowanie ryzyka, algotrading), marketingu (analiza zachowań klientów), przemyśle (optymalizacja procesów), opiece zdrowotnej (analiza danych medycznych) i wielu innych. Przykładowe stanowiska to:

Analityk danych biznesowych – przetwarzanie danych firmy i rekomendowanie decyzji.
Data Scientist w korporacji technologicznej – tworzenie modeli predykcyjnych np. dla e-commerce lub social media.
Inżynier danych (Data Engineer) – budowanie infrastruktury do gromadzenia i przetwarzania big data.
Specjalista BI (Business Intelligence) – przygotowywanie raportów i dashboardów dla kierownictwa.

Wysokie zapotrzebowanie przekłada się na korzystne zarobki. Szacuje się, że absolwenci renomowanych uczelni na kierunkach analitycznych (np. SGH) mogą na start otrzymywać pensje rzędu 8–10 tysięcy zł brutto miesięcznie. Z czasem, wraz z doświadczeniem, wynagrodzenia te rosną – szczególnie, że dobry analityk danych bywa na wagę złota dla przedsiębiorstwa. Ważne jest jednak ciągłe dokształcanie się w nowych narzędziach i metodach analitycznych, bo technologia w tej branży ewoluuje bardzo szybko.

Podsumowując, Data Science to kierunek dla osób lubiących pracę z liczbami, wyzwaniami intelektualnymi i łączeniem technologii z biznesem. AI może wspomagać analityków (np. przyspieszając obliczenia), ale to człowiek formułuje pytania i podejmuje decyzje – dlatego zawód ten jest uważany za przyszłościowy i względnie odporny na automatyzację.

Inżynieria oprogramowania i architektura systemów

Informatyka ogólna, a zwłaszcza inżynieria oprogramowania, od lat utrzymuje pozycję jednego z najpopularniejszych i najbardziej perspektywicznych kierunków studiów. Pomimo obaw, że AI (np. asystenci kodowania w stylu GitHub Copilot) zautomatyzuje pisanie kodu, rola dobrego inżyniera oprogramowania jest wciąż kluczowa. Automatyczne generatory potrafią wspomóc tworzenie prostego kodu, ale nie zastąpią ludzi w projektowaniu złożonych systemów, analizie wymagań, debugowaniu skomplikowanych błędów czy podejmowaniu decyzji architektonicznych. Te zadania wymagają głębokiego zrozumienia kontekstu, kreatywności i doświadczenia – cech typowo ludzkich.

Studia na kierunku inżynierii oprogramowania (często realizowane w ramach informatyki) kładą nacisk na naukę różnych języków programowania, algorytmów, struktur danych, ale także na projektowanie systemów (np. mikroserwisy, aplikacje rozproszone), zarządzanie zespołami projektowymi i metodyki wytwarzania oprogramowania. Dzięki temu absolwenci są przygotowani do pełnienia wielu ról w branży IT. Przykładowe ścieżki kariery:

Architekt systemów IT – osoba projektująca strukturę techniczną dużych projektów (np. systemów bankowych czy platform e-commerce).
Senior Software Developer / Tech Lead – doświadczony programista kierujący zespołem, podejmujący kluczowe decyzje techniczne.
Inżynier DevOps – specjalista łączący programowanie z administracją systemami, automatyzujący procesy wdrażania i utrzymania aplikacji (rola trudna do automatyzacji, bo wymaga holistycznego spojrzenia na system).
Tester automatyczny / QA Engineer – choć testy są częściowo automatyzowane, tworzenie inteligentnych scenariuszy testowych i zapewnienie jakości całego produktu to złożone zadanie dla człowieka.

W Polsce niemal każda uczelnia techniczna oferuje kierunek Informatyka lub Software Engineering, a najlepsze z nich od lat utrzymują wysoką jakość kształcenia. W rankingu Perspektyw 2025 w kategorii Informatyka (studia magisterskie) zwyciężył Uniwersytet Warszawski, a wśród studiów inżynierskich prym wiedzie Politechnika Warszawska. Silne ośrodki to również AGH w Krakowie, Politechnika Wrocławska, Politechnika Gdańska i inne. Studia informatyczne dają solidną bazę, po której można rozwijać się w dowolnym kierunku specjalistycznym lub interdyscyplinarnym.

Ważnym aspektem bycia dobrym inżynierem oprogramowania są umiejętności miękkie: praca zespołowa, komunikacja z klientem, zrozumienie potrzeb biznesowych. To właśnie te kompetencje – obok logicznego myślenia – sprawiają, że doświadczeni inżynierowie są trudni do zastąpienia. AI wygeneruje fragment kodu, ale nie poprowadzi projektu ani nie porozumie się z użytkownikiem w celu ustalenia wymagań. Dlatego osoby łączące talent techniczny z rozwiniętymi umiejętnościami interpersonalnymi będą nadal rozchwytywane na rynku pracy.

Automatyka i robotyka

Automatyka i robotyka to dziedzina stojąca na pograniczu informatyki, elektroniki i mechaniki – i właśnie ta interdyscyplinarność czyni ją przyszłościową i odporną na pełną automatyzację. Paradoksalnie, specjaliści od automatyzacji są niezbędni, by projektować i wdrażać same systemy automatyczne. Jak obrazowo ujęto na jednym z blogów edukacyjnych, automatyka i robotyka reprezentują przyszłość produkcji i przemysłu. Roboty w fabrykach oraz inteligentne systemy sterowania stają się standardem, podnosząc efektywność i redukując koszty. Ktoś jednak musi te roboty projektować, programować i nadzorować – i tu pojawia się rola dla wysoko wykwalifikowanych inżynierów robotyków.

Studia na kierunku Automatyka i Robotyka (często oznaczane skrótem AiR) oferują szeroki zakres wiedzy: od programowania mikrokontrolerów, przez teorię sterowania, po projektowanie układów mechanicznych. Studenci uczą się także integracji systemów IoT (Internet of Things), czyli łączenia urządzeń w inteligentne sieci – co jest kolejnym trendem zwiększającym ich wartość na rynku pracy. Absolwenci potrafią tworzyć zarówno roboty przemysłowe, jak i np. autonomiczne drony czy pojazdy. Zapotrzebowanie na te umiejętności rośnie wraz z Przemysłem 4.0 i globalną automatyzacją procesów produkcyjnych.

Przykładowe role zawodowe dla absolwentów Automatyki i Robotyki:

Inżynier robotyk – projektowanie i programowanie robotów (np. ramion robotycznych w fabrykach samochodów).
Inżynier automatyk – tworzenie systemów sterowania liniami produkcyjnymi, automatyzacja procesów technologicznych.
Specjalista IoT – integracja urządzeń i sensorów w sieci, tworzenie inteligentnych systemów domowych czy miejskich (smart home, smart city).
Inżynier ds. utrzymania ruchu – nadzór nad parkiem maszyn zautomatyzowanych, diagnostyka i optymalizacja ich pracy.

W Polsce kierunek Automatyka i Robotyka można studiować na wielu politechnikach – m.in. Politechnice Warszawskiej, Politechnice Wrocławskiej, AGH, Politechnice Poznańskiej, Politechnice Gdańskiej i innych renomowanych uczelniach technicznych. Programy często oferują specjalizacje, np. roboty mobilne, mechatronika, systemy wizyjne itp. Rynek pracy dla takich inżynierów jest chłonny – nie tylko duże zakłady przemysłowe ich poszukują, ale też sektory wysokich technologii (roboty medyczne, robotyka wojskowa, firmy tworzące drony).

Zarobki w branży są konkurencyjne. Według danych przytaczanych przez serwis edukacyjny MaturaMinds, typowe płace początkowe absolwentów AiR kształtują się na poziomie 5000–7000 zł brutto, a doświadczeni specjaliści w dużych miastach mogą zarabiać nawet ok. 10 tys. zł (a w niektórych przypadkach przekraczać tę kwotę). Jednak poza pieniędzmi, atutem tej ścieżki jest pasjonująca praca przy tworzeniu namacalnych rozwiązań – robotów i urządzeń, które zmieniają naszą rzeczywistość. To coś, czego nie zastąpi praca algorytmu w chmurze.

Podsumowując, Automatyka i Robotyka to kierunek dla osób zainteresowanych zarówno programowaniem, jak i sprzętem. Wymaga ścisłego umysłu i ciągłego uczenia się nowych technologii, ale oferuje pewność zatrudnienia. AI może przejąć pewne zadania (np. automatyczna optymalizacja parametrów sterowania), lecz ludzie będą potrzebni do tworzenia, nadzorowania i ulepszania samych systemów autonomicznych – przynajmniej w przewidywalnej przyszłości.

Interdyscyplinarne ścieżki łączące informatykę z innymi dziedzinami

Technologie informatyczne przenikają dziś niemal każdą dziedzinę życia. Coraz cenniejsi stają się więc specjaliści, którzy łączą wiedzę informatyczną z inną domeną – czy to z naukami społecznymi, prawem, medycyną czy biologią. Takie interdyscyplinarne profile są często bardziej odporne na automatyzację, ponieważ wymagają unikatowego zestawu umiejętności i wielowymiarowego myślenia. Poniżej przedstawiamy kilka przykładów kierunków łączących informatykę z innymi obszarami, które uchodzą za przyszłościowe.

Informatyka + Psychologia (UX, HCI, kognitywistyka)

Choć na pierwszy rzut oka psychologia i informatyka to odległe światy, ich połączenie staje się fundamentem takich obszarów jak UX (User Experience) design, HCI (Human-Computer Interaction) czy kognitywistyka. W centrum tych dziedzin stoi człowiek i jego interakcja z technologią. Zadaniem specjalistów UX/HCI jest projektowanie systemów i interfejsów przyjaznych, intuicyjnych i dostosowanych do ludzkich potrzeb i ograniczeń. To praca wymagająca empatii, kreatywności i zrozumienia ludzkiej psychiki – a więc dokładnie tych cech, których brakuje maszynom.

AI nie zastąpi projektantów UX czy badaczy zachowań użytkowników, ponieważ tworzenie doskonałego doświadczenia wymaga głębokiego wglądu w emocje, motywacje i reakcje człowieka. Owszem, sztuczna inteligencja może pomóc analizować pewne wzorce zachowań (np. śledzić ruchy kursora czy klikalność elementów strony), ale interpretacja dlaczego użytkownik frustruje się w danym momencie lub czego oczekuje – to zadanie dla człowieka. Właśnie dlatego na rynku pojawiają się nowe, unikalne role, takie jak projektant doświadczeń AI (AI Experience Designer), czyli ekspert dbający o to, by interakcja człowieka z systemami opartymi na AI była zrozumiała i komfortowa.

Studia łączące informatykę z psychologią przyjmują różne formy. Niektóre uczelnie oferują specjalności z Psychologii w IT lub UX Design na kierunkach informatycznych czy kognitywistycznych. Przykładowo, Uniwersytet SWPS prowadzi specjalizacje z User Experience Design na studiach projektowych, a Akademia Górniczo-Hutnicza oferuje moduły z HCI w ramach informatyki. Z kolei klasyczna kognitywistyka (dostępna m.in. na Uniwersytecie Warszawskim, UAM w Poznaniu czy UJ w Krakowie) to interdyscyplinarny kierunek łączący psychologię poznawczą, neurobiologię, filozofię umysłu i sztuczną inteligencję. Absolwenci kognitywistyki rozumieją zarówno działanie mózgu, jak i podstawy programowania, co pozwala im uczestniczyć w tworzeniu inteligentnych systemów przyjaznych człowiekowi.

Potencjalne ścieżki kariery dla osób łączących IT i psychologię:

UX/UI Designer – projektowanie interfejsów użytkownika (np. aplikacji, serwisów WWW) w oparciu o wiedzę o preferencjach i percepcji człowieka.
UX Researcher – badanie potrzeb użytkowników, prowadzenie testów użyteczności, wywiadów i analiz w celu doskonalenia produktów cyfrowych.
Specjalista ds. ergonomii i dostępności – zapewnianie, że technologie są dostępne dla jak najszerszej grupy osób (w tym np. niepełnosprawnych) poprzez dostosowanie interfejsu.
Analityk zachowań użytkowników – wykorzystanie danych (np. z Google Analytics, map cieplnych) do wyciągania wniosków o tym, jak użytkownicy korzystają z produktu i co można poprawić.

Umiejętności miękkie są tutaj kluczowe: komunikacja, praca zespołowa (UX designer często mediuję między działem IT a biznesem), wczuwanie się w perspektywę drugiej osoby. Zastosowanie AI w tych rolach jest ograniczone – może co najwyżej przyspieszyć analizę danych z badań, ale nie stworzy za nas empatycznego, ludzkiego projektu. Dlatego osoby łączące technologię z wiedzą o człowieku będą nadal rozchwytywane. Co więcej, nawet w tak stricte technicznych działach jak zespoły cybersecurity docenia się wkład psychologów – np. w analizie socjotechnicznych aspektów ataków czy szkoleniu pracowników. Różnorodność kompetencji (psychologia, analiza danych, edukacja) w zespołach IT bywa postrzegana jako atut zwiększający ich skuteczność.

Informatyka + Prawo (Prawo nowych technologii)

Rozkwit nowych technologii pociąga za sobą powstawanie zupełnie nowych dylematów prawnych i etycznych. Prawo nowych technologii to obszar, w którym prawnicy muszą nadążać za tempem innowacji – a często tego tempa brakuje ustawodawstwu. Właśnie dlatego eksperci z unikalnym połączeniem kompetencji prawniczych i zrozumienia technologii są coraz bardziej poszukiwani. Firmy technologiczne, kancelarie prawne, instytucje rządowe czy organizacje międzynarodowe intensywnie rekrutują specjalistów potrafiących interpretować i tworzyć regulacje dotyczące AI, danych czy własności intelektualnej.

Przykładowe wyzwania na styku IT i prawa to: ochrona danych osobowych (np. zgodność systemów informatycznych z RODO), własność intelektualna w erze AI (gdy algorytm generuje dzieło – kto jest autorem?), prawo autorskie a content tworzony przez AI (błyskawiczne kopiowanie i przetwarzanie treści przez modele rodzi pytania o plagiat i licencje), czy odpowiedzialność za decyzje AI (np. kto odpowiada za błędną decyzję algorytmu medycznego). W obliczu braku jednolitych regulacji międzynarodowych kształtuje się dopiero praktyka prawna w tych obszarach, co oznacza, że specjaliści LegalTech mają realny wpływ na tworzenie nowych standardów.

Studia z pogranicza prawa i IT mogą przybrać formę np. tradycyjnych studiów prawniczych ze specjalizacją z prawa nowych technologii, prawa internetowego czy cyberprawa. Coraz częściej organizowane są też studia podyplomowe lub MBA z LegalTech. W Polsce kilka uczelni zauważyło tę niszę – np. Uniwersytet Warszawski prowadzi zajęcia z prawa AI w ramach klinik prawnych, Akademia Leona Koźmińskiego i Uniwersytet SWPS oferowały programy podyplomowe z prawa nowych technologii, a nawet uczelnie techniczne (jak Politechnika Warszawska czy AGH) wprowadzają elementy prawne/etyczne do programów informatycznych. Pojawiają się też wyspecjalizowane kierunki, jak Prawo własności intelektualnej i nowych technologii w ramach studiów I stopnia (np. w Wyższej Szkole Kształcenia Zawodowego).

Czego uczą się studenci takich kierunków? Przedmioty obejmują m.in.: zarządzanie ryzykiem prawnym w IT, prawo telekomunikacyjne, prawo ochrony danych osobowych, podstawy cyberbezpieczeństwa dla prawników, etykę AI, umowy licencyjne oprogramowania itp.. Dzięki temu absolwenci są przygotowani do pracy w dynamicznym sektorze, gdzie prawo dopiero się kształtuje.

Możliwe ścieżki kariery:

Prawnik ds. nowych technologii – praca w kancelarii lub dziale prawnym firmy technologicznej, opiniowanie umów IT, doradztwo w zakresie wdrażania AI, blockchain itp.
Specjalista ds. ochrony danych (IOD) – nadzorowanie zgodności przetwarzania informacji z przepisami (RODO), coraz ważniejsze w dobie Big Data.
Compliance officer AI – nowa rola polegająca na zapewnieniu, że systemy AI w firmie działają zgodnie z regulacjami i wytycznymi etycznymi (np. przyszłym AI Act UE).
Doradca ds. własności intelektualnej – ekspert od patentów, licencji i praw autorskich w branży IT oraz przy projektach badawczo-rozwojowych.

Z perspektywy odporności na automatyzację, zawody z pogranicza prawa i IT są stosunkowo bezpieczne. Wymagają bowiem interpretacji złożonych sytuacji, argumentacji, rozumienia ludzkich wartości i zasad sprawiedliwości – tego nie powierzylibyśmy bezkrytycznie maszynie. AI może wspomagać pracę prawnika (np. wyszukując orzecznictwo), ale nie zastąpi go w sądzie czy w negocjacjach umowy. Już teraz organy UE pracują nad regulacjami AI (tzw. AI Act), co zwiastuje wzrost zapotrzebowania na specjalistów pomagających firmom dostosować się do nowych przepisów. Jeśli więc ktoś ma zacięcie zarówno do komputerów, jak i do nauk społecznych, prawo w IT to doskonała nisza do zagospodarowania.

Informatyka + Biotechnologia (bioinformatyka i medycyna cyfrowa)

Połączenie informatyki z naukami przyrodniczymi otwiera fascynujące możliwości w obszarach takich jak bioinformatyka, biotechnologia, telemedycyna czy ogólnie medycyna cyfrowa. Jest to kierunek idealny dla osób, które oprócz komputerów pasjonują się biologią, chemią lub medycyną. Bioinformatyka – często określana jako kierunek przyszłości – łączy wiedzę z zakresu programowania, analizy danych i genetyki, umożliwiając np. analizowanie genomów, poszukiwanie nowych leków z wykorzystaniem symulacji komputerowych, czy badanie białek za pomocą algorytmów. Wraz z rozwojem technologii sekwencjonowania DNA, personalizowanej medycyny i biotechnologii zapotrzebowanie na specjalistów umiejących przetwarzać ogromne ilości danych biologicznych rośnie lawinowo.

Światowy rynek biotechnologii rośnie w tempie ok. 10% rocznie, co obrazuje skalę rozwoju tej branży. Pojawiają się nowe wyzwania cywilizacyjne – od pandemii, przez choroby genetyczne, po kryzys klimatyczny – które wymagają innowacyjnych, multidyscyplinarnych rozwiązań. Terapie genowe, szczepionki mRNA, biodrukowanie organów – to wszystko przykłady, gdzie specjaliści od IT współpracują z biologami i lekarzami. AI również odgrywa tu rolę, np. przy projektowaniu molekuł leków czy analizie obrazów medycznych, ale nie zastąpi naukowców formułujących hipotezy badawcze i interpretujących wyniki eksperymentów.

Polskie uczelnie oferują coraz więcej programów łączących informatykę z biologią. Uniwersytet Jagielloński od lat kształci bioinformatyków (np. na Wydziale Biochemii, Biofizyki i Biotechnologii oraz na Wydziale Matematyki i Informatyki we współpracy), Politechnika Łódzka posiada kierunek Biotechnologia z elementami bioinformatyki (Wydział Biotechnologii i Inżynierii Biochemicznej), zaś Uniwersytet Warszawski umożliwia studiowanie m.in. Bioinformatyki i biologii systemów. Ponadto, na uczelniach medycznych pojawiają się specjalizacje z informatyki medycznej – np. analiza danych klinicznych, systemy telemedyczne, obrazowanie.

Możliwe ścieżki kariery w tej domenie:

Bioinformatyk w ośrodku badawczym – analiza danych genomicznych, ewaluacja nowych terapii, współpraca z biologami przy odkrywaniu mechanizmów chorób.
Specjalista IT w firmie farmaceutycznej – wsparcie badań nad lekami poprzez modelowanie komputerowe, zarządzanie dużymi bazami danych eksperymentalnych.
Inżynier oprogramowania medycznego – tworzenie aplikacji dla służby zdrowia (np. systemów diagnostycznych, aplikacji do zdalnego monitoringu pacjentów), gdzie wymagana jest znajomość zarówno IT, jak i specyfiki medycyny.
Analityk danych medycznych – przetwarzanie danych szpitalnych, obrazowych (np. zdjęcia RTG, MRI) z pomocą AI w celu wspomagania diagnoz, ale z udziałem człowieka w pętli decyzyjnej.

Zawody te są przyszłościowe, bo łączą dwa dynamiczne obszary – technologię i nauki biologiczne. AI nie wykluczy tu roli człowieka, przeciwnie: dostarczy narzędzi, ale ekspert będzie niezbędny do prawidłowego ich użycia. Przykładowo, algorytm może znajdzie korelację w danych medycznych, lecz to lekarz lub biolog-decydent (wsparty przez analityka IT) oceni znaczenie kliniczne takiego odkrycia.

Rynek pracy dla takich interdyscyplinarnych ekspertów jest międzynarodowy. Polscy bioinformatycy i specjaliści IT w medycynie pracują nie tylko w kraju (np. w centrach onkologii, instytutach PAN, firmach farmaceutycznych), ale też za granicą, gdzie często są bardzo cenieni. Wysokość zarobków zależy od sektora – w biznesie (Big Pharma, firmy biotech) są one bardzo konkurencyjne, w nauce nieco niższe, choć nadrabiają to inne korzyści (udział w przełomowych projektach, prestiż). Niemniej jednak już młodzi badacze po takich studiach mogą liczyć na granty i dofinansowanie swoich pomysłów, bo dziedzina jest uznawana za strategiczną. Kierunek bioinformatyka pojawia się na coraz większej liczbie uczelni i zdecydowanie uchodzi za kierunek przyszłościowy odpowiadający na realne potrzeby rynku.

Znaczenie kompetencji miękkich i ciągłego rozwoju

Analizując powyższe kierunki, łatwo zauważyć pewien wspólny mianownik: sukces w przyszłości wymaga nie tylko wiedzy fachowej, ale i umiejętności miękkich oraz gotowości do stałego uczenia się. W raporcie GUS z 2024 roku podkreślono, że liczba miejsc pracy wymagających tzw. umiejętności przekrojowych (w tym komunikacji, analizy danych, adaptacyjności) rośnie szybciej niż w przypadku tradycyjnych zawodów. Oznacza to, że pracodawcy cenią ludzi, którzy potrafią współpracować w zespole, szybko dostosować się do nowych narzędzi i warunków oraz łączyć kompetencje z różnych dziedzin.

W erze AI lifelong learning (nauka przez całe życie) staje się nieodzowne. Eksperci radzą młodym, by już w trakcie studiów i tuż po nich inwestowali w swój rozwój poprzez praktyczne projekty, kursy online, staże i hackathony. Budowa portfolio z konkretnymi osiągnięciami (np. aplikacją, analizą, badaniem) może być bardziej przekonująca dla pracodawcy niż sam dyplom. Warto również aktywnie działać w społecznościach – uczestniczyć w meetupach, konferencjach IT, dołączać do grup tematycznych. Networking pomaga wymieniać wiedzę i wyłapywać nowe trendy, zanim staną się mainstreamem.

Kompetencje miękkie, takie jak komunikacja, praca w zespole, zarządzanie czasem, kreatywność czy myślenie krytyczne, są naszą przewagą nad maszynami. AI może obliczyć miliardy kombinacji, ale nie pomyśli nieszablonowo poza danymi, które posiada, ani nie poczuję empatii do klienta czy współpracownika. Dlatego rozwijanie tych umiejętności – choć mniej namacalne niż nauka kolejnego języka programowania – jest równie ważne. Studenci kierunków przyszłościowych powinni korzystać z ofert uczelni w tym zakresie (warsztaty z komunikacji, praca projektowa, organizacje studenckie, koła naukowe) by szlifować cechy lidera i innowatora.

Ważna jest też świadomość etyczna i społeczna. Technologie, nad którymi będą pracować młodzi specjaliści IT, kształtują świat jutra. Umiejętność dostrzeżenia szerszego obrazu, oceny wpływu projektowanego systemu na użytkowników, ochrony prywatności czy równego dostępu – to wszystko elementy, których maszyny nie uwzględnią, dopóki my ich tego nie nauczymy. Dlatego już teraz mówi się o cyfrowej odpowiedzialności inżynierów, a kompetencje takie jak etyka w AI czy filozofia technologii zaczynają przenikać do programów kształcenia. Absolwent wyposażony w wiedzę co mogę zrobić oraz czy powinienem to zrobić będzie bezcenny na rynku pracy przyszłości.

Podsumowując ten fragment: sam wybór kierunku to nie wszystko. Liczy się to, jak bardzo staniesz się wszechstronny i elastyczny jako profesjonalista. Zamiast obawiać się, że AI odbierze Ci pracę, lepiej już dziś uczyć się, jak z AI współpracować – traktować ją jako narzędzie zwiększające Twoją efektywność. Taka proaktywna postawa, połączona z solidnym wykształceniem w przyszłościowym kierunku, da Ci przewagę w świecie jutra.

Podsumowanie i porady dla młodych w erze AI

Świat stoi u progu rewolucji, w której sztuczna inteligencja będzie odgrywać ogromną rolę we wszystkich sektorach gospodarki. Dla dzisiejszych maturzystów i studentów oznacza to konieczność przemyślanego planowania kariery. Jak widzimy, istnieje wiele kierunków studiów IT, które oferują odporność na automatyzację – od czysto technicznych, jak AI, cyberbezpieczeństwo czy data science, po interdyscyplinarne, łączące informatykę z psychologią, prawem czy biotechnologią. Wybór zależy od indywidualnych zainteresowań i predyspozycji, ale warto pamiętać o kilku uniwersalnych wskazówkach:

Podążaj za pasją, ale zważaj na trendy. Idealnie, gdy przyszłościowy kierunek pokrywa się z tym, co Cię naprawdę ciekawi. Jeśli kochasz biologię – rozważ bioinformatykę, jeśli interesuje Cię praca z ludźmi – UX lub projektowanie produktów. Sprawdzaj jednak prognozy rynku pracy i raporty (np. Future of Jobs) i staraj się identyfikować nisze, które zyskują na znaczeniu.
Bądź otwarty na interdyscyplinarność. Granice między zawodami się zacierają. Inżynierowie współpracują z psychologami, prawnicy z programistami, lekarze z data scientistami. Łącz kompetencje – to czyni Cię bardziej unikatowym. Możesz np. skończyć informatykę, a potem kurs z zakresu prawa IT lub odwrotnie. Albo wybrać studia, które już teraz miksują różne dziedziny (jak kognitywistyka czy cyberpsychologia).
Rozwijaj umiejętności miękkie i ucz się całe życie. Tytuł magistra to początek, nie koniec edukacji. W erze AI technologie będą się zmieniać błyskawicznie – musisz nadążać. Ucz się nowych języków programowania, frameworków, ale też pracuj nad zdolnościami komunikacji, przywództwa, adaptacji. Osoby uczące się przez całe życie poradzą sobie z każdą zmianą na rynku.
Korzystaj z zasobów uczelni i poza nią. Uczestnicz w stażach, projektach badawczych, konkursach. Dyplom z renomowanej uczelni (Politechniki, Uniwersytetu) otwiera drzwi, ale praktyczne doświadczenie i network otwierają je jeszcze szerzej. Wykorzystaj lata studiów na maksymalne zwiększenie swoich kompetencji – i tych twardych, i miękkich.
Nie bój się AI – współpracuj z nią. Zamiast postrzegać sztuczną inteligencję jako wroga, potraktuj ją jak narzędzie, które może uczynić Cię lepszym specjalistą. Przyszły programista będzie używał AI do testowania kodu, analityk do szybkiego generowania raportów, prawnik do researchu orzeczeń – ale ostateczne zdanie i nadzór należy do człowieka. Twoja rola to być tym mądrym kontrolerem AI.

Na koniec, pamiętaj że przyszłość zaczyna się dziś – decyzje, które podejmiesz u progu swojej drogi (jaki kierunek wybrać, jakie staże odbyć, jakich języków się uczyć) zaprocentują w kolejnych latach. Rynek pracy za 5–10 lat na pewno będzie inny, ale fundamenty opisane w tym artykule pozostaną aktualne: głębokie, unikatowe kompetencje + zdolność do adaptacji. Wybierając przyszłościowy kierunek studiów IT i inwestując w swój rozwój, dajesz sobie solidne zabezpieczenie przed ewentualnymi skutkami automatyzacji. Technologia będzie się zmieniać, ale Twoja pasja, wiedza i ludzki umysł pozostaną najważniejszym aktywem. Powodzenia na ścieżce ku wymarzonej karierze w świecie, gdzie człowiek i sztuczna inteligencja będą działać ramię w ramię!

Źródła: Raporty i dane przywołane w tekście pochodzą m.in. z Forbes (2025), Forsal (2025), MaturaMinds (2025) oraz innych opracowań wskazanych w odnośnikach. Wszystkie cytowane fragmenty oznaczono w tekście i podlinkowano do źródeł dla osób zainteresowanych pogłębieniem tematu.