Czy warto uczyć się programowania w 2026 roku? To pytanie zadaje sobie dziś wielu początkujących, obserwując gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji (AI) i jej wpływ na branżę IT. W ostatnich latach narzędzia pokroju GitHub Copilot czy ChatGPT zaczęły pisać spory ułamek kodu - według szefów Google i Microsoft AI generuje już ok. 20-30% kodu w tych firmach. Powstaje więc obawa, czy za chwilę programistów nie zastąpi AI. Z drugiej strony, popyt na technologie stale rośnie, a firmy wciąż potrzebują specjalistów od tworzenia oprogramowania. W Polsce w I połowie 2025 roku liczba ofert pracy w IT wzrosła o ok. 68% r/r - głównie dzięki boomowi na projekty AI i analizę danych. Czy jednak w erze AI ta klasyczna rada - „naucz się programować, to pewna przyszłość" - nadal obowiązuje? Przyjrzyjmy się trzem możliwym scenariuszom rozwoju AI i ich wpływowi na sensowność nauki programowania dla początkujących na polskim rynku.
Stan obecny: programowanie w erze AI (perspektywa globalna i polska)
Rozwój generatywnej AI już dziś zmienia sposób pracy programistów na całym świecie. Duże korporacje automatyzują część zadań - przykładowo ponad 30% kodu w Google jest pisane przez AI, a Microsoft wykorzystuje agentów AI nie tylko do generowania, ale i przeglądania kodu. Pojawiły się też głosy podważające dawny dogmat, że każdy powinien nauczyć się programować. Dyrektor generalny Okta nazwał takie podejście „śmiesznym", argumentując, że programowania warto się uczyć tylko mając do tego predyspozycje - nie każdy musi zostać koderem. Z kolei szef działu badań Google uważa wręcz przeciwnie - jego zdaniem podstawy programowania są w erze AI ważniejsze niż kiedykolwiek i „wszyscy powinni nauczyć się programować", analogicznie jak wszyscy uczymy się matematyki. Nawet liderzy branży są więc podzieleni co do przyszłości kodowania.
Na polskim rynku IT również widać dynamiczne zmiany. Po okresie spowolnienia w latach 2022-2023, w 2025 nastąpiło odbicie - liczba ofert pracy dla programistów wzrosła o blisko 70% względem roku poprzedniego. „Wzrosty te wynikają z faktu, że klienci zrozumieli, iż jednak AI nie napisze za nich całego kodu i wciąż potrzebują dużej liczby ludzi do wytwarzania oprogramowania" - komentuje Piotr Nowosielski, prezes portalu Just Join IT. Najbardziej poszukiwani są specjaliści od danych, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz zaawansowanego programowania (Java, JavaScript, Python). Widać więc, że rozwój AI napędza zapotrzebowanie na nowych ekspertów - paradoksalnie sama AI tworzy też dla programistów nowe miejsca pracy m.in. w roli inżynierów AI, Data Scientistów czy MLOps.
Nie oznacza to jednak łatwego życia dla juniorów. Ponad połowa ofert (ok. 52%) kierowana jest do seniorów, podczas gdy na juniorów przypada mniej niż 6% ogłoszeń. Mimo to początkujący kandydaci stanowią najaktywniejszą grupę - aplikują średnio dwa razy częściej na każdą ofertę. Firmy mocno podniosły poprzeczkę wejścia: od juniorów oczekuje się dziś nie tylko podstaw programowania, ale też znajomości narzędzi AI, aktualnego portfolio projektów i zdolności szybkiego działania. Pojawiło się nawet zjawisko „niezatrudnialnych juniorów" - osób po kursach i bootcampach, dla których brakuje stanowisk, bo firmy przestały szukać początkujących do prostych zadań, które teraz wolą zautomatyzować AI. Dane to potwierdzają: choć ogólna liczba ofert dla programistów wzrosła w I półroczu 2025 o 68%, to liczba ofert dla juniorów zwiększyła się jedynie o ok. 20%. Łatwiej jest więc dziś zacząć naukę kodowania (bariera wejścia maleje dzięki kursom online i asystentom AI), ale trudniej o pierwszą pracę - konkurencja rośnie, a podstawowe zadania dla młodszych kadr przejmują automatyczne narzędzia. Eksperci wskazują, że wciąż jest miejsce dla nowych talentów, ale przebiją się tylko najbardziej zaangażowani.
Co więcej, obecni pracownicy IT czują presję galopujących zmian. Według badania z 2025 roku, niemal 70% polskich specjalistów IT spodziewa się, że część ich obecnych kwalifikacji stanie się w ciągu kilku lat nieprzydatna. Już teraz w wielu firmach nawet 30% kodu powstaje z pomocą AI, a rola programisty przesuwa się z twórcy kodu w stronę kontrolera jego jakości. Nic dziwnego, że 40% programistów obawia się, iż ich kompetencje wkrótce się zdezaktualizują. Jednocześnie adaptacja nowych narzędzi jest wysoka - 20% developerów używa AI codziennie, a dodatkowe 36% regularnie. Większość zawsze weryfikuje wyniki generowane przez AI i zna ograniczenia tej technologii, jednak 42% przyznaje, że nie nadąża za tempem zmian, a 38% czuje się przytłoczona nadmiarem informacji o AI. Te statystyki dobrze obrazują główny dylemat: AI zmienia zasady gry na rynku pracy programistów, ale jednocześnie staje się narzędziem, które programiści muszą opanować, by pozostać w grze.
Trzy scenariusze rozwoju AI a przyszłość nauki programowania
Jak może wyglądać sytuacja za kilka lat? Rozważmy trzy hipotetyczne scenariusze rozwoju sztucznej inteligencji i ich wpływ na zawód programisty - od stagnacji postępów AI, przez nagły przełom, po stopniową automatyzację - ze szczególnym uwzględnieniem realiów początkujących programistów w Polsce.
Scenariusz 1: Stagnacja AI - postęp zwalnia lub zatrzymuje się
W pierwszym scenariuszu obecna fala innowacji AI wyhamowuje. Być może napotkamy granice możliwości obecnych modeli lub bariery regulacyjne, przez co za kilka lat AI będzie niewiele lepsza niż dzisiaj. Co by to oznaczało? Nawet jeśli rozwój ulegnie spowolnieniu, wpływ dotychczasowych osiągnięć AI i tak będzie ogromny. Eksperci zwracają uwagę, że „brak dalszych przełomów" nie oznacza zastoju - raczej kilkuletnią fazę integracji i upowszechniania istniejących już narzędzi. Innymi słowy, modele takie jak obecne ChatGPT/Copilot staną się powszechne w całej branży, podnosząc wydajność i zmieniając kulturę pracy, ale nie osiągną poziomu pełnej autonomii.
W praktyce produktywność programistów może wzrosnąć nawet kilkukrotnie w ciągu dekady dzięki szerokiemu wdrożeniu asystentów kodu. Pisanie kodu na podstawie opisu („vibe coding") stanie się codziennością - już dziś prototypowo można tworzyć fragmenty aplikacji po angielsku, a w ciągu paru lat takie „opisowe kodowanie" wejdzie do mainstreamu. Nie będzie to jednak magiczna autopilotująca się inżynieria - ludzki nadzór i ekspercka praca pozostaną niezbędne. AI w stagnacji dalej popełnia błędy, potrzebuje wskazówek, nie zastąpi kreatywności ani myślenia systemowego. Dlatego firmy nadal będą potrzebowały programistów, choć ich rola ewoluuje.
Największa zmiana w tym scenariuszu dotyczy stanowisk juniorskich. Już dziś widać trend, że to właśnie juniorzy jako pierwsi odczuwają skutki automatyzacji rutynowych zadań. Gdy AI potrafi samoczynnie wygenerować szablonowy kod, przetestować go czy napisać dokumentację, wiele prostych obowiązków, które kiedyś wykonywali stażyści i młodsi programiści, znika lub znacząco się kurczy. W efekcie firmy mogą zatrudniać mniej nowych osób na wejściu, polegając na mniejszych zespołach doświadczonych developerów uzbrojonych w AI. Analizy przewidują, że branża może docelowo utrzymać mniej programistów ogółem, koncentrując się na ekspertach od architektury, weryfikacji i orkiestracji AI - mniej „koderów", więcej „architektów" i „recenzentów" kodu. To już dzieje się na naszych oczach: polskie firmy ograniczają rekrutacje juniorów (tylko ~5-6% ofert), bo podstawowe prace automatyzują narzędziami AI.
Czy w takiej rzeczywistości opłaca się zaczynać naukę programowania? Tak, ale... trzeba mieć świadomość ostrzejszej konkurencji i nowych wymagań. Sama umiejętność klepania kodu może nie wystarczyć - cenne będą dodatkowe kompetencje. Eksperci radzą łączyć kodowanie z rozumieniem szerszego kontekstu: np. podstawami bezpieczeństwa, znajomością narzędzi AI, analitycznym myśleniem biznesowym. Liz Centoni z Cisco podkreśla, że programowanie nadal jest fundamentalną umiejętnością, która uczy rozwiązywania problemów - ale inżynier przyszłości musi wiedzieć, kiedy zastosować różne technologie (ML, generatywna AI etc.) do realnych zadań. Innymi słowy, w cenie będzie myślenie systemowe, łączenie kropek między technologią a biznesem zamiast wąskiej specjalizacji tylko w pisaniu kodu.
Początkujący, który wejdzie na rynek w 2026 roku w scenariuszu stagnacji AI, wciąż znajdzie oferty pracy - programowanie nie zniknie jako zawód. Jednak droga od nauki do pierwszej posady może być dłuższa i bardziej wyboista niż dekadę temu. W Polsce może utrzymywać się nadpodaż juniorów względem popytu, co wymusi ciągłe doskonalenie się. Kluczem będzie elastyczność: opanowanie nie tylko jednej technologii, ale też narzędzi wspierających (jak np. Copilot), ciągłe dokształcanie i gotowość do przebranżowienia, jeśli zajdzie potrzeba. W stagnacji AI mamy czas, by się dostosować - ale nie warto odkładać nauki na później, bo nawet "utrzymująca poziom" AI będzie stopniowo zmieniać standardy pracy. Podsumowując: ucz się programować, jeśli Cię to pasjonuje i masz ku temu talent - lecz nastaw się, że samo kodowanie to za mało. Ci, którzy łączą kompetencje, poradzą sobie lepiej. W końcu, jak stwierdził Matthew Prince (CEO Cloudflare), rozumienie, jak powstaje oprogramowanie, jest niezwykle przydatne - nawet gdy nie kodujemy na co dzień, ta wiedza czyni nas lepszymi specjalistami i menedżerami. Nawet w bezpieczeństwie żadna linia kodu nie trafi do produktu bez kontroli człowieka, więc rola inżyniera pozostaje konieczna.
Scenariusz 2: Nagły przełom - AI przejmuje większość pracy programistów
Drugi scenariusz to bardziej katastroficzna (dla programistów) wizja: wyobraźmy sobie, że w ciągu najbliższego roku czy dwóch następuje przełom na miarę sztucznej inteligencji ogólnej lub po prostu znaczący skok możliwości modeli generujących kod. Taka AI potrafi samodzielnie, na podstawie opisu wymagań, zaprojektować architekturę systemu, napisać kod, przetestować go i wdrożyć - z minimalną interwencją człowieka. Brzmi futurystycznie? W marcu 2025 szef Anthropic (Dario Amodei) przewidywał, że w ciągu 3-6 miesięcy AI będzie pisać 90% kodu. Prognoza okazała się przesadzona - pod koniec 2025 r. szacunki mówiły raczej o ~41% kodu generowanym przez AI - ale scenariusz nagłego skoku technologicznego pozostaje możliwy. Gdyby nastąpił np. w 2026 roku, rynek pracy programistów mógłby zostać wstrząśnięty.
Przy nagłym przełomie wiele zadań programistycznych zostałoby zautomatyzowanych praktycznie z dnia na dzień. Firmy mogłyby znacznie ograniczyć rekrutacje - skoro jedna AI jest w stanie zrobić pracę całego zespołu developerów w ułamku czasu, to po co utrzymywać duże działy IT? W skrajnym scenariuszu zobaczylibyśmy masowe redukcje etatów programistycznych, zwłaszcza na poziomie wykonawczym. Pozostaliby nieliczni „ludzcy strażnicy AI" - eksperci nadzorujący pracę algorytmów, weryfikujący rezultaty i dbający o poprawność wymagań. Rola człowieka mogłaby sprowadzić się do określania co ma być zrobione, podczas gdy AI decydowałaby jak to zaimplementować. Już dziś pojawiają się przecież projekty typu GPT-4 jako samodzielny agent, który potrafi tworzyć kompletne aplikacje w oparciu o opis. Jeśli taka autonomia stałaby się niezawodna, tradycyjne kodowanie mogłoby zostać zepchnięte na margines.
Z punktu widzenia początkującego oznaczałoby to drastyczne pogorszenie perspektyw zatrudnienia jako programista. Inwestycja czasu w naukę mogłaby się nie zwrócić, bo za 2-3 lata po prostu nie byłoby wystarczająco miejsc pracy dla juniorów, a nawet midów. Wszyscy poza najwybitniejszymi specjalistami musieliby się przekwalifikować lub odnaleźć w nowej rzeczywistości. Być może powstałyby nowe zawody - np. „trener AI" (uczysz modele specyfiki projektu), „analityk promptów" (formułujesz zapytania do AI) czy „audytor AI" (sprawdzasz etykę i jakość AI). Jednak liczba takich ról byłaby ograniczona. Możliwe też, że cenna byłaby wiedza domenowa - np. programista z doświadczeniem w finansach mógłby pracować jako tłumacz między biznesem a automatycznym systemem tworzącym oprogramowanie finansowe.
Czy w obliczu takiej rewolucji jest sens zaczynać naukę programowania? To zależy od naszego celu i horyzontu czasowego. Jeśli marzymy, by za 5 lat zostać „typowym" developerem piszącym aplikacje, to nagły przełom AI mógłby nam tę ścieżkę mocno utrudnić. Wówczas lepiej rozważyć inne ścieżki kariery w IT, mniej podatne na pełną automatyzację (o tym za chwilę), albo nastawić się, że wiedza programistyczna posłuży nam do innej roli. Niemniej jednak, nawet w tym czarnym dla programistów scenariuszu, umiejętność programowania nie staje się bezużyteczna z dnia na dzień. Wręcz przeciwnie - osoby rozumiejące kod i proces wytwarzania oprogramowania byłyby potrzebne, aby nadzorować i kontrolować AI. Jay Graber, szefowa Bluesky, zauważa, że nie można całego myślenia cedować na AI. Ludzie nadal powinni uczyć się takich umiejętności jak programowanie, bo jeśli nie wiesz, jak wygląda dobry kod i jak zbudować system, to nie ocenisz poprawnie wyników działania AI. W świecie, gdzie AI pisze większość kodu, ktoś musi wiedzieć, czy ten kod w ogóle ma sens i spełnia wymagania.
Trzeba też pamiętać, że technologia rzadko wypiera cały sektor z dnia na dzień. Nawet najbardziej zaawansowana AI początkowo będzie kosztowna, ograniczona i będzie potrzebować ludzi do szkolenia oraz utrzymania. Możliwe, że nastąpi raczej przesunięcie akcentów: np. większość prostego kodu front-end pisze AI, ale wzrośnie zapotrzebowanie na osoby od infrastruktury, integracji starych systemów z nową AI itp. Dla początkujących oznacza to, że warto śledzić trendy: jeśli widzimy nadciągający przełom, możemy modyfikować ścieżkę nauki (np. bardziej skupić się na zrozumieniu algorytmów AI, matematyce, danych - zamiast na nauce kolejnego frameworka front-end, który AI i tak ogarnie). Być może większego znaczenia nabiorą umiejętności miękkie i unikalnie ludzkie - kreatywność, biznesowe myślenie, leadership techniczny - bo tam AI nas nie zastąpi tak łatwo.
W scenariuszu nagłego przełomu Polska nie pozostanie zieloną wyspą. Nasz rynek IT jest mocno powiązany z globalnym - wielu polskich programistów pracuje dla zagranicznych klientów lub międzynarodowych firm. Jeśli globalnie zapotrzebowanie spadnie, odczujemy to i u nas (choćby poprzez mniejszą liczbę zleceń outsourcingowych). Z drugiej strony, polskie firmy często nie są pionierami we wdrażaniu najnowszych technologii - pewne opóźnienie może dać naszym specjalistom oddech, zanim AI całkiem ich zastąpi. Rząd, edukacja i sektor publiczny na pewno nie zautomatyzują wszystkiego od razu. Ale długofalowo, w tym scenariuszu, perspektywa klasycznej kariery programisty mocno by się skurczyła.
Podsumowując: jeżeli obawiamy się nagłego przełomu AI, decyzja o nauce programowania w 2026 jest obarczona większym ryzykiem. Trzeba być gotowym, że może zajść konieczność przekwalifikowania się po drodze. Jednak wiedza zdobyta podczas nauki kodowania z pewnością nie pójdzie na marne - nawet jeśli nie zostaniemy deweloperem, to zrozumienie technologii jest ogromnym atutem w wielu innych zawodach. A w razie gdyby czarny scenariusz się nie ziścił (lub opóźnił), będziemy mieć kompetencje, które znów mogą być bardzo w cenie. W końcu branża technologiczna uczy, że często „hype przewyższa rzeczywistość" - dziś straszy się, że ChatGPT zabierze wszystkim pracę, a tymczasem firmy ciągle masowo rekrutują programistów (co widzimy po danych z ofert). Nawet jeśli Amodei mylił się z terminem 90% automatyzacji kodu, to lepiej dmuchać na zimne - ucząc się programowania, warto równolegle rozwijać umiejętności, które AI długo pozostaną niedostępne (o tym w dalszej części).
Scenariusz 3: Stopniowa automatyzacja - AI powoli, ale systematycznie zmienia rynek
Trzeci scenariusz wydaje się najbardziej prawdopodobny i poniekąd już się realizuje. Zakłada on, że AI będzie konsekwentnie ulepszana przez kolejne 5-10 lat, ale bez jednorazowego skoku jakości. Zamiast rewolucji - ewolucja. Każdego roku narzędzia staną się trochę lepsze, zdolne przejąć coraz to nowe aspekty pracy programisty. Jednak zmiana będzie rozłożona w czasie, co pozwoli branży i pracownikom na adaptację krok po kroku.
W tym scenariuszu rola programisty ulega przeobrażeniu. Już teraz raporty branżowe wskazują wyraźnie, że AI „przesuwa rolę programisty z wąsko rozumianego dostarczania kodu na szersze dostarczanie wartości". Oznacza to, że developer przyszłości mniej czasu spędza na ręcznym pisaniu kodu, a więcej na rozumieniu potrzeb biznesowych, projektowaniu rozwiązań i koordynowaniu pracy różnych narzędzi (w tym AI). Programista przestaje być samotnym wytwórcą funkcjonalności, a staje się orkiestratorem - kimś w rodzaju kierownika, który zarządza współpracą wielu agentów: „AI-programisty", „AI-testera" i innych automatycznych asystentów. Jak obrazowo ujęto to w jednym z raportów, developer z indywidualnego kontrybutora staje się menedżerem wielu agentów AI. Mniej rzemiosła kodowania, więcej inżynierii systemów, podejmowania decyzji i dbania o jakość oraz sens tworzonych rozwiązań.
Wyobraźmy sobie typowy projekt w 2030 roku: jedna osoba planuje, które moduły ma stworzyć AI (i jak je ze sobą zintegrować), zadaje AI odpowiednie polecenia (prompty), następnie sprawdza wygenerowany kod, testuje go z pomocą kolejnych narzędzi AI, mierzy efekty i dostraja całość pod cele biznesowe. To zupełnie inny model pracy niż klasyczne klepanie kodu od zera. Kluczowe stają się meta-umiejętności: rozumienie całego systemu, myślenie architektoniczne, umiejętność definiowania wymagań (co dokładnie ma zostać zrobione i po czym poznamy sukces), a także ścisła współpraca z ludźmi z innych działów (produkt, bezpieczeństwo, biznes). Programista przyszłości to ktoś, kto łączy kompetencje techniczne z miękkimi, potrafi szybciej się uczyć nowych narzędzi i koordynować prace różnych „agentów" - ludzkich i nieludzkich.
W Polsce już dostrzegamy zalążki tej zmiany. W cytowanym wcześniej badaniu 72% programistów deklaruje, że zna ograniczenia AI, a 88% zawsze weryfikuje jej wyniki. To pokazuje, że rola kontrolna i krytyczne myślenie stają się standardem. Ponadto większość specjalistów IT wskazuje, że aby pozostać w zawodzie, musi stale podnosić kwalifikacje - niemal połowa dokształca się w wolnym czasie co miesiąc. Wymagane kompetencje też się przesuwają: pracodawcy oczekują od młodych nie tylko kodowania, ale i umiejętności korzystania z AI, zdolności analitycznego myślenia, kreatywności oraz szybkiego uczenia się nowych rzeczy. Soft skille zyskują na znaczeniu - w ankietach jako kluczowe na przyszłość wskazywano kreatywność (71% odpowiedzi), zdolność uczenia się (68%) i krytyczne myślenie (61%). Techniczne know-how oczywiście wciąż jest bazą, ale trzeba je stale aktualizować.
Dla początkującego programisty, który zacznie naukę w 2026, scenariusz stopniowej automatyzacji jest w pewnym sensie optymistyczny. Dlaczego? Bo daje czas na wejście do branży i rozwój kariery wraz z transformacją. Osoba, która za 10 lat będzie senior developerem, prawdopodobnie nie spędzi większości dnia na pisaniu kodu linijka po linijce - ale jeśli dziś zacznie od roli juniora, to po drodze zdąży nabrać doświadczenia, nauczyć się współpracować z AI i awansować, dostosowując się do nowych realiów. W ciągu tych 10 lat nie nastąpi raczej wyrzucenie programistów poza nawias, tylko ich stopniowe przekwalifikowanie na inżynierów systemów, analityków, integratorów AI itp. Zawód programisty nie zniknie, tylko będzie oznaczał coś nieco innego niż dziś. To trochę tak, jak ewolucja zawodu mechanika samochodowego - kiedyś naprawiał głównie części mechaniczne, dziś musi znać diagnostykę komputerową i elektronikę w autach elektrycznych. Nadal to „mechanik", ale zakres wiedzy i narzędzi inne.
Warto podkreślić, że w scenariuszu stopniowym wciąż będą pojawiać się nowe miejsca pracy dla developerów, choć o odmiennych specjalizacjach. AI paradoksalnie wygeneruje popyt na samych siebie - np. trzeba będzie rozwijać i utrzymywać systemy AI, integrować je z istniejącym oprogramowaniem, dbać o bezpieczeństwo (pojawią się nowe zagrożenia, jak automatyzacja włamań przez złe modele). Firmy w Polsce już teraz sygnalizują, że intensywnie wdrażają AI i automatyzują procesy biznesowe, co tworzy zapotrzebowanie na specjalistów w tych dziedzinach[3][56]. Kategorie takie jak AI/ML rosły najszybciej pod względem ofert w 2025 roku. Możemy się spodziewać, że junior przyszłości to ktoś, kto będzie asystował przy trenowaniu modeli AI, budował narzędzia do monitorowania ich działania lub łączył klocki różnych usług w całość. Wciąż więc warto znać podstawy programowania, bo one są punktem wyjścia do każdej z tych ról.
Podsumowując scenariusze: Najbardziej realny obraz to kontynuacja przyspieszenia z jakim mamy już do czynienia. AI będzie coraz bardziej obecna w pracy programistów, ale nie odbierze im całkowicie pracy z dnia na dzień. Zamiast tego zmieni charakter tej pracy. Dla aspirującego programisty oznacza to, że nauka programowania nadal ma sens, lecz nie można już liczyć na to, że „odklepie się bootcamp, nauczy jednego języka i kariera z górki". Trzeba przygotować się na zawód wymagający ciągłego uczenia się, elastyczności i szerszych horyzontów. Jeżeli ktoś jest na to gotów - perspektywy wciąż są dobre, bo świat będzie potrzebował ludzi, którzy rozumieją technologie i potrafią nadawać im kierunek. Jeśli natomiast ktoś myślał o programowaniu tylko jako o szybkim sposobie na wysoką pensję, a sama informatyka go nie pasjonuje - powinien dobrze się zastanowić (zgodnie z radą CEO Okta, nie każdy musi kodować). Być może lepszą decyzją będzie inna ścieżka kariery.
Programowanie na tle innych ścieżek IT (i poza IT)
Warto spojrzeć szerzej: czy inne role w IT dają dziś większą pewność niż programowanie? I jak ma się branża IT do zawodów spoza technologii w kontekście ekspansji AI?
Inne ścieżki w IT. Prawda jest taka, że sztuczna inteligencja wpływa na większość profesji związanych z technologią - nie tylko na programistów. Weźmy np. testerów oprogramowania: już teraz istnieją narzędzia automatyzujące testy, a AI potrafi generować przypadki testowe i wykrywać błędy. Rutynowe testowanie może być równie mocno zautomatyzowane jak pisanie kodu. Administratorzy systemów/DevOps? AI pomaga w zarządzaniu infrastrukturą (tzw. AIOps), choć tu zawsze będzie potrzebny nadzór nad fizycznymi systemami i architekturą - więc rola raczej się przesunie w kierunku bardziej złożonych zadań. Specjaliści od UX/UI mogą spać spokojniej, bo choć AI generuje już proste projekty graficzne, to wciąż brakuje jej ludzkiego wyczucia użyteczności i estetyki - prawdopodobnie designerzy będą korzystać z AI jako z asystenta (np. do prototypowania), ale człowiek od kreacji nadal nada ton ostatecznemu wyglądowi produktów.
Natomiast są obszary IT, które AI wręcz napędza. Przykładowo, data science i analiza danych - rosnące zbiory danych i modelowanie AI wymagają coraz więcej specjalistów od przygotowania danych, interpretacji wyników, wyjaśnienia działania modeli. AI raczej nie zastąpi data scientistów, a uczyni ich pracę efektywniejszą (automatyzując pewne kroki jak czyszczenie danych), więc ta ścieżka wygląda obiecująco. Cyberbezpieczeństwo to kolejna dziedzina, gdzie raczej będzie przybywać pracy niż ubywać - jak zauważają eksperci, popularyzacja AI tworzy nowe wektory ataków i firmy muszą inwestować w automatyczną ochronę i specjalistów od bezpieczeństwa. Jeśli ktoś więc waha się między programowaniem a np. cybersecurity, może rozważyć tę drugą - choć trzeba pamiętać, że i tam programowanie (np. skrypty, narzędzia) jest przydatną umiejętnością.
Role bliżej biznesu w IT, takie jak product manager, analityk biznesowy, konsultant - te zawody również ewoluują, ale tutaj AI prędzej będzie wsparciem niż zastępstwem. PM może używać AI do analizy rynku czy generowania podsumowań, ale wciąż potrzeba ludzkiego osądu, priorytetyzacji funkcji, zrozumienia potrzeb klientów. Analityk biznesowy z AI wygeneruje raport, ale to on zada właściwe pytania i zinterpretuje wyniki. Jeśli więc ktoś ma zacięcie technologiczne, ale niekoniecznie chce całe dnie kodować, to ścieżka łącząca IT i biznes (tzw. tech-biz) może być dobrą opcją - tu umiejętność programowania nadal będzie atutem, bo pozwoli lepiej rozumieć zespół developerski, oceniać realność planów itd. (Cloudflare CEO mówił, że znajomość kodowania czyni go lepszym szefem, bo rozumie pracę inżynierów). A jednocześnie praca koncepcyjna, z klientem czy z zarządem to obszary, gdzie empatia i komunikacja - czysto ludzkie cechy - dominują.
A może coś spoza IT? Coraz częściej słyszy się, że to właśnie zawody humanistyczne czy rzemieślnicze mogą być przyszłością w dobie AI. Profesor Baobao Zhang, specjalistka od polityki AI, wskazuje, że najbezpieczniejsze posady to te wymagające empatii i zdolności manualnych. Paradoksalnie więc elektryk, hydraulik, mechanik, pielęgniarka, opiekun - profesje niekojarzone z nowoczesnością - są mniej narażone na automatyzację niż prace biurowe. Robotom i algorytmom wciąż trudno poradzić sobie z nieprzewidywalnym, fizycznym światem oraz z budowaniem relacji międzyludzkich. Przez najbliższe 10 lat raczej nie zobaczymy robota, który w całości zastąpi pielęgniarkę przy łóżku chorego czy dokona kompleksowego remontu instalacji elektrycznej w starym budynku. Jeśli więc czyimś celem jest maksymalna odporność na AI, może faktycznie lepiej wybrać zawód spoza IT. Trzeba jednak mieć na uwadze, że wiele z tych „bezpiecznych" zajęć nie oferuje takich zarobków i możliwości zdalnej pracy jak IT - coś za coś. Poza tym świat potrzebuje też ludzi do rozwijania AI - więc ucieczka całkowicie od technologii nie powstrzyma zmian (to trochę jak rezygnować z medycyny, bo pojawiają się nowe urządzenia diagnostyczne - lepiej nauczyć się z nimi pracować).
Ostatecznie wybór ścieżki powinien zależeć od indywidualnych predyspozycji i pasji. Jeśli kręci Cię programowanie, lubisz rozwiązywać problemy i uczyć się nowych rzeczy - AI nie powinna Cię zniechęcać, a wręcz stać się sojusznikiem. Wiele wskazuje, że programiści będą pracować inaczej, ale wciąż będą potrzebni. Jeżeli natomiast ktoś waha się, bo np. równie ciekawi go analiza danych czy administrowanie serwerami - warto prześledzić trendy w tych dziedzinach, ale generalna zasada jest taka, że fundamenty informatyki przydadzą się w każdej specjalizacji IT. Umiejętność kodowania bywa nazywana „nową umiejętnością czytania i pisania" w cyfrowym świecie. Nawet jeśli nie zostaniesz etatowym inżynierem oprogramowania, to rozumiejąc kod zyskujesz przewagę konkurencyjną w innych rolach technicznych.
Korzyści z nauki programowania (niezależnie od zatrudnienia)
Na koniec warto podkreślić, że nauka programowania ma liczne zalety, które wykraczają poza kwestię zdobycia posady na etacie. Oto kilka z nich:
- Technologiczna alfabetyzacja: Żyjemy w świecie zdominowanym przez software. Znajomość podstaw kodowania pozwala lepiej rozumieć otaczające nas aplikacje i urządzenia. Nawet jeśli nie będziesz programistą, ta wiedza pomaga świadomie korzystać z technologii. Przykład z życia - CEO Dropbox, Morgan Brown, przyznał, że choć w swojej roli nie koduje zaawansowanie, to nauczył się SQL, by rozumieć dane i zapytania w swoim zespole. Umiejętność „mówienia językiem technologii" zawsze będzie ważna - bez niej możesz nie dostrzec możliwości i ograniczeń tkwiących w narzędziach, z którymi pracujesz.
- Rozwój myślenia logicznego i rozwiązywania problemów: Programowanie uczy strukturyzowanego myślenia, dzielenia złożonych problemów na mniejsze części, analizy przyczyn i skutków. Ta umiejętność rozwiązywania problemów przekłada się na wiele dziedzin życia i pracy - od planowania projektu po organizację własnego czasu. Cisco podkreśla, że pewne fundamentalne elementy programowania kształtują sposób myślenia o zadaniach. Krótko mówiąc, „kodowanie uczy kombinatoryki" - a to przydaje się wszędzie.
- Automatyzacja własnej pracy: Nawet jeśli pracujesz w innej branży, umiejąc programować możesz samodzielnie usprawnić wiele zadań. Pracownik finansów napisze skrypt do generowania raportów, biolog zintegruje różne narzędzia do analizy wyników badań, a marketer zautomatyzuje sobie zbieranie danych z social mediów. W dobie AI to się potęguje - osoba, która potrafi napisać kawałek kodu i jednocześnie wie, jak skorzystać z API modelu AI, może zautomatyzować mnóstwo żmudnych czynności, zyskując przewagę nad innymi. Stąd popularne hasło: „ucz się programować, choćby po to, by ułatwić sobie życie".
- Projekty hobbystyczne i własne biznesy: Umiejętność stworzenia działającej aplikacji lub strony WWW daje ogromne możliwości realizowania własnych pomysłów. Możesz samodzielnie zbudować prostą grę, aplikację mobilną czy blog - dla frajdy albo jako zalążek startupu. Co ważne, dzięki AI pojedynczy developer jest w stanie zrobić dziś więcej niż kiedykolwiek. Pojawiają się relacje, że jedna osoba, korzystając z AI, może stworzyć grę w rok, podczas gdy kiedyś potrzeba było 10 programistów przez 3 lata (bo AI wspiera w pisaniu kodu, generuje grafiki itd.). Zatem ucząc się programowania zyskujesz kreatywną moc tworzenia - a AI tylko ją wzmacnia, zamiast odbierać. Wielu znanych przedsiębiorców technologicznych zaczynało od samodzielnego kodowania prototypu swojej aplikacji. Mając taką umiejętność, możesz kiedyś wystartować z własnym projektem bez konieczności zatrudniania od razu całego zespołu programistów (których notabene trudno zdobyć i utrzymać).
- Freelancing i praca zdalna: Programowanie od lat jest zawodem, który świetnie nadaje się do pracy zdalnej i kontraktowej. W Polsce i na świecie kwitnie rynek freelancerów IT - firmy chętnie wynajmują specjalistów do konkretnych zadań. Dla osoby, która ceni sobie wolność i różnorodność projektów, umiejętność kodowania otwiera drogę do kariery niezależnego kontraktora. Można pracować z dowolnego miejsca na świecie, realizując projekty dla klientów od USA po Australię. Co więcej, w dobie platform freelance'owych i pracy asynchronicznej, bariera wejścia jest niższa - początkujący może zacząć od drobnych zleceń (np. strony na WordPressie, prostego skryptu) i stopniowo budować portfolio. Nawet jeśli rynek etatów by się skurczył, zawsze będzie zapotrzebowanie na zdolnych ludzi do zleceń ad-hoc przy projektach pobocznych, utrzymaniu legacy code'u, migracjach systemów itd. Oczywiście konkurencja globalna też rośnie, ale dostęp do zleceń jest znacznie większy niż dostęp do ograniczonej liczby etatów w jednym kraju.
Podsumowując te korzyści: programowanie to nie tylko zawód, ale i uniwersalna kompetencja XXI wieku. Uczy myślenia, daje samodzielność w świecie technologii i umożliwia tworzenie czegoś z niczego - choćby dla własnej satysfakcji. Nawet jeśli ktoś ostatecznie nie zostanie programistą, umiejętność ta może być asem w rękawie w wielu okolicznościach. A jeżeli jednak zdecydujesz się pójść tą ścieżką zawodowo, powyższe zalety tylko wzmocnią Twoją pozycję na rynku.
Wnioski: czy warto uczyć się programowania w 2026?
Tak, ale z otwartymi oczami. Branża IT - a zwłaszcza sektor programistyczny - stoi u progu dużych zmian za sprawą sztucznej inteligencji. Jednak historia technologii uczy, że nowe wynalazki częściej modyfikują rynek pracy, niż go unicestwiają. Kiedy pojawiły się bankomaty, nie zniknęli od razu wszyscy kasjerzy bankowi; gdy upowszechniły się arkusze kalkulacyjne, księgowi nie stali się zbędni - po prostu zajęli się bardziej złożonymi zadaniami. Podobnie AI nie wymaże z dnia na dzień potrzeby tworzenia oprogramowania, bo zapotrzebowanie na rozwiązania cyfrowe stale rośnie. Gartner prognozował, że do 2025 r. AI stworzy nawet więcej miejsc pracy dla programistów, niż wyeliminuje - właśnie dzięki nowym projektom w obszarach AI, data science, automatyzacji. Już teraz to widzimy: firmy wdrażając AI potrzebują ludzi, którzy to ogarną.
Z perspektywy początkującego w Polsce - warto uczyć się programowania, o ile jesteś gotów potraktować to nie jak szybki kurs dający pewny zawód, ale jak początek drogi ciągłego rozwoju. Musisz być przygotowany, że wejście na rynek może zająć więcej czasu (konkurencja innych juniorów + wymagania pracodawców rosną). Być może pierwszą pracę zdobędziesz nie stricte jako „Junior Java Developer w korporacji", ale np. jako tester automatyczny, młodszy analityk danych albo stażysta w projekcie AI - i dopiero później przeskoczysz do roli czystego developera. Warto być elastycznym co do stanowisk i nie gardzić pokrewnymi rolami - one też dają cenne doświadczenie. Pamiętaj, że programowanie to narzędzie do rozwiązywania problemów; jeśli będziesz potrafił/potrafiła je stosować, znajdziesz zastosowanie tej umiejętności, nawet jeśli nazwa stanowiska nie będzie brzmiała „programista".
Trzy przeanalizowane scenariusze pokazują, że najczarniejszy wariant (pełna automatyzacja zawodu) jest mało prawdopodobny z dnia na dzień, a najbardziej realny - stopniowy progres - daje spore szanse tym, którzy uczą się już teraz i będą adaptować się razem z rynkiem. W scenariuszu stagnacji AI programowanie pozostanie tak samo potrzebne jak dziś (tyle że z asystą AI), w scenariuszu stopniowym - zmieni się charakter pracy, ale popyt na bystrych technicznie ludzi nie zniknie, a w scenariuszu nagłego przełomu - cóż, nawet wtedy lepiej rozumieć technologię niż być tylko jej biernym użytkownikiem.
Na koniec warto zacytować słowa Yossi Matiasa z Google: „Podstawy [programowania] mogą być dziś ważniejsze niż kiedykolwiek w erze AI". Ucząc się ich, inwestujesz nie tylko w potencjalną karierę, ale i w swój ogólny rozwój w zdigitalizowanym świecie. Jeśli więc masz motywację i ciekawość, by zgłębiać tajniki kodu - rok 2026 to wciąż dobry moment, by zacząć. Po prostu rób to z głową: śledź trendy, ucz się korzystać z narzędzi AI zamiast się ich bać, rozwijaj także umiejętności miękkie. Być może za kilka lat to właśnie Ty, jako świeży specjalista oswojony z AI, będziesz miał przewagę nad tymi „starymi programistami", którzy utknęli w dawnych nawykach. Bo przyszłość należeć będzie do tych, którzy potrafią współpracować z AI, by dostarczać wartość - niezależnie od formalnej nazwy stanowiska.