Data science w 2026: renesans czy pogrzeb?

Czy data science naprawdę umiera?

Jeszcze niedawno data scientist był nazywany "najseksowniejszym zawodem XXI wieku". Dziś jednak w sieci coraz częściej pojawiają się głosy, że „data science jest martwe". Nie brakuje postów na Reddit czy LinkedIn, gdzie specjaliści zastanawiają się, czy ich praca nie zostanie w całości zautomatyzowana przez sztuczną inteligencję - na przykład modele generatywne pokroju GPT-4 czy najnowszego GPT-5. Z drugiej strony wielu ekspertów uspokaja: „AI nie zastępuje analityków danych, a jedynie zmienia charakter ich pracy". W 2025 roku Światowe Forum Ekonomiczne umieściło co prawda role związane z analizą danych na liście zawodów zagrożonych przez AI, co wywołało panikę u części młodych adeptów tej dziedziny. Czy jednak oznacza to pogrzeb kariery w data science, czy może wręcz przeciwnie - początek jej renesansu?

W niniejszym artykule przyjrzymy się prognozom na rok 2026 dotyczącym pracy w obszarze data science i analiz danych. Omówimy zmiany na rynku pracy, nowe wymagania kompetencyjne (czy nadal trzeba programować? jakie narzędzia zyskują znaczenie?), a także wpływ narzędzi AI na codzienną pracę data scientistów - zarówno ułatwienia, jak i potencjalne zagrożenia. Porównamy optymistyczne scenariusze rozwoju branży z pesymistycznymi wizjami jej schyłku. Na koniec przedstawimy rekomendacje dla młodych osób (licealistów, studentów) rozważających studia i karierę w data science lub pokrewnych kierunkach. Artykuł piszemy przystępnym językiem - bez zbędnego żargonu, ale też z szacunkiem dla inteligencji czytelnika - tak, by pomóc Wam wyrobić sobie własną opinię: czy warto w 2026 roku wchodzić do świata data science?

Rynek pracy w data science do 2026: załamanie czy boom?

Zacznijmy od konkretów: czy w 2026 roku będzie praca dla data scientistów? Dane i prognozy wskazują na obraz bardziej złożony niż proste "tak" lub "nie". Z jednej strony oficjalne projekcje zatrudnienia są nadal bardzo optymistyczne - np. amerykańskie Bureau of Labor Statistics przewiduje średnioroczny wzrost zatrudnienia data scientistów o 34% w dekadzie 2024-2034, znacznie szybciej niż średnia dla wszystkich zawodów. Również według analiz National University, specjaliści ds. AI i data science należą do najszybciej rosnących kategorii zawodów w połowie lat 20. XXI wieku. Mówiąc wprost: popyt na ludzi, którzy potrafią pracować z danymi i sztuczną inteligencją, wciąż rośnie.

Z drugiej strony obserwujemy istotne zmiany w strukturze rynku pracy. Badania sugerują, że rewolucja AI uderza szczególnie w stanowiska początkujące. W dużych firmach, które szybko wdrażają narzędzia generatywnej AI, wyraźnie spadło zapotrzebowanie na juniorów, przy jednoczesnym wzroście zatrudnienia na poziomie seniorskim. W badaniu Harvardu śledzącym 285 tysięcy firm wykazano, że po wdrożeniu generatywnej AI liczba nowych ofert juniorskich przestała rosnąć, choć etaty seniorskie nadal się mnożyły. Innymi słowy - „drzwi do zawodu są węższe, ale nie zamknięte". Firmy rzadziej przyjmują początkujących, bo wiele prostych zadań (czyszczenie danych, pisanie prostego kodu, robienie raportów) załatwia AI, więc nie potrzebują już tylu rąk na najniższym szczeblu. Jednocześnie osoby, które już są w środku, nie tracą pracy - co więcej, w tych organizacjach wzrosła liczba awansów juniorów na wyższe stanowiska. To tłumaczy, czemu dziś przebicie się do pierwszej roli w data science bywa trudniejsze niż kilka lat temu, mimo że ogólna liczba specjalistów w firmach rośnie. "Drabina kariery nadal istnieje, lecz pierwszy szczebel jest wyżej niż dawniej" - jak obrazowo ujął to jeden z ekspertów.

Na rynku polskim widać podobny trend: konkurencja na starcie jest ogromna. Przez ostatnie lata kursy i bootcampy wyprodukowały mnóstwo chętnych na stanowiska analityczne i data science - można argumentować, że nawet więcej niż na popularny front-end! W efekcie na jedno ogłoszenie potrafi aplikować setki kandydatów, nierzadko znacznie przekraczając liczbę chętnych w tradycyjnym IT. Hype na "sexy" zawód data scientista spowodował pewne przesycenie juniorami. Teraz dodatkowo dochodzi efekt narzędzi AI: firmy mogą być bardziej wybredne i czekać na kandydata z konkretnymi umiejętnościami. W praktyce oznacza to, że o ile specjaliści data science nadal będą poszukiwani, to profil tych specjalistów się zmienia - i nie każdy aspirujący z podstawowym zestawem umiejętności znajdzie łatwo pracę.

Co więc mówią prognozy na najbliższe lata? Optymiści wskazują, że popyt na ekspertów od danych będzie dalej rósł, tylko kierunek się nieco zmienia. Zamiast tradycyjnych analityków zatrudniani są np. "AI prompt engineerzy", "specjaliści ds. generatywnej AI", "inżynierowie ML z doświadczeniem w LLM" itp. - czyli wciąż osoby od danych, ale z nowymi kompetencjami. Liczba ofert pracy wymagających umiejętności obsługi narzędzi generatywnej AI wzrosła skokowo: od zaledwie 55 w 2021 roku do prawie 10 000 w połowie 2025. Firmy nie mówią "nie potrzebujemy już ludzi od danych", raczej sygnalizują: potrzebujemy ich, ale z wiedzą z zakresu AI. Pesymiści natomiast ostrzegają, że automatyzacja może trwale usunąć część etatów. Goldman Sachs szacuje, że do 2026 r. AI może zastąpić nawet 85 milionów miejsc pracy na świecie (we wszystkich branżach), a szczególnie zagrożone są właśnie role rutynowe i entry-level (we wrześniu 2023 same chatboty AI przyczyniły się do likwidacji prawie 4000 stanowisk w USA). Widzimy już przykłady firm, które ogłosiły zwolnienia analityków, tłumacząc to "automatyzacją raportowania". Trudno jednak ocenić, na ile jest to trend długofalowy, a na ile krótkotrwała reakcja na hype. Podsumowując: perspektywy zatrudnienia do 2026 r. zależą od przyjętej strategii. Firmy nastawione na AI nie rezygnują z ekspertów od danych, ale stawiają nowe wymagania. Za chwilę omówimy, jakie.

Nowe kompetencje: czy w erze GPT trzeba jeszcze umieć programować?

Profil idealnego data scientista w 2026 roku będzie inny niż w 2020. Rewolucja narzędzi takich jak ChatGPT zmienia zestaw umiejętności, jakich oczekują pracodawcy. Przede wszystkim znajomość AI staje się nowym standardem. Analiza ogłoszeń pracy z lat 2024-2025 pokazuje, że wśród ofert wymagających doświadczenia z generatywną AI prym wiodą stanowiska Data Scientist i Machine Learning Engineer. Krótko mówiąc, firmy chcą data scientistów, którzy potrafią korzystać z narzędzi AI. Nawet jeśli nazwa roli się nie zmienia, w opisie stanowiska pojawiają się wymagania typu: "doświadczenie z modelami pokroju GPT-4", "umiejętność wykorzystania AI do analizy danych", "automatyzacja zadań ML za pomocą AI" itp. Wymóg obycia z AI rośnie znacznie szybciej niż popyt na nowe, specjalne tytuły stanowisk. Innymi słowy, oczekuje się, że każdy analityk danych czy data scientist będzie umiał w pracy wykorzystać narzędzia generatywne, niezależnie od formalnej nazwy roli.

Jak to się przekłada na konkretne kompetencje? Po pierwsze, pojawiają się nowe narzędzia i platformy, z którymi warto się zaprzyjaźnić. Przykładowo: popularne środowiska BI (Business Intelligence) jak Tableau czy Power BI dostały funkcje oparte o AI - tzw. Copiloty, które zasilane modelami GPT potrafią generować wykresy czy raporty na podstawie zapytań w języku naturalnym. W chmurze Google rozwijany jest BigQuery z integracją modelu Gemini, pozwalający zadawać pytania o dane bez pisania SQL. Z kolei OpenAI wypuściło Code Interpreter (Advanced Data Analysis) - moduł ChatGPT, który umie pisać i wykonywać kod Pythona na danych dostarczonych przez użytkownika. Wszystko to oznacza, że tradycyjne twarde umiejętności analityka, takie jak samodzielne programowanie skryptów czy ręczne tworzenie dashboardów, będą częściowo wyręczane przez AI.

Czy zatem programowanie przestanie być potrzebne? I tak, i nie. Z jednej strony bariera wejścia w podstawową analitykę maleje - osoby słabiej znające kod też mogą wygenerować raport czy model za pomocą narzędzi no-code/AI. Modele generatywne potrafią na żądanie pisać kod w Pythonie lub SQL, co dawniej wymagało długiej nauki. Już dziś istnieją prototypy systemów, gdzie wpisujemy zapytanie po polsku, a AI generuje zapytanie SQL do bazy i zwraca wynik. Takie text-to-SQL działa np. w Microsoft Fabric, Google Cloud (Vertex AI) czy w nowych wtyczkach ChatGPT. W efekcie rola analityka wykonującego wyłącznie proste techniczne czynności będzie zanikać - bo wiele z tych czynności da się zautomatyzować. Jak trafnie zauważył jeden z uczestników polskiej dyskusji branżowej: „Rola analityka jako osoby od obsługi SQL/BI/Pythona powoli się kończy... Już dziś pierwsze sukcesy odnosi podłączanie LLM (modelu językowego) do bazy danych - to, co robi analityk, będzie można zlecić w zwykłym języku, co drastycznie ograniczy zapotrzebowanie na ten zawód".

Z drugiej strony jednak, programistyczny sposób myślenia i zrozumienie kodu pozostaną bardzo cenne. Dlaczego? Ponieważ nawet jeśli AI generuje kod, ktoś musi sprawdzić i zweryfikować jego poprawność. Obecne modele potrafią się mylić - produkują kod, który "na pierwszy rzut oka" wygląda dobrze, ale bywa obarczony błędami. Dlatego w najbliższych latach najbardziej prawdopodobny jest model pracy polegający na kolaboracji człowieka z AI (tzw. pair programming z botem). AI pisze szkic skryptu, a człowiek go usprawnia, testuje i dostosowuje do realiów projektu. Firmy będą oczekiwać, że data scientist potrafi "rozmawiać z AI" - czyli zadawać mu odpowiednie polecenia (promptowanie) - ale też posiada wystarczającą wiedzę techniczną, by wychwycić błędy i nonsensy w odpowiedzi modelu. W praktyce może to oznaczać, że nauka klasycznego programowania nadal jest ważna, lecz nie po to, by klepać od zera każdy fragment kodu, ale by rozumieć, co dzieje się pod maską automatycznych narzędzi.

Kolejna istotna zmiana w kompetencjach to większy nacisk na umiejętności miękkie oraz domenowe. Paradoksalnie, im potężniejsze stają się narzędzia AI, tym cenniejsze stają się te cechy, których AI (jeszcze długo) mieć nie będzie. Eksperci wymieniają tu m.in.:

• Biznesowe myślenie i zrozumienie wpływu - czyli świadomość, jak wyniki analizy przekładają się na przychody firmy, oszczędności, decyzje biznesowe.
• Wiedza domenowa - głęboka znajomość branży, z której pochodzą dane (np. finansów, medycyny, marketingu), by poprawnie zinterpretować kontekst.
• Umiejętność komunikacji i storytellingu danych - tłumaczenie zawiłych analiz na czytelne wnioski dla decydentów.
• Współpraca i zarządzanie interesariuszami - czyli praca z ludźmi: od zrozumienia potrzeb działu biznesowego po budowanie zaufania do rekomendacji modelu.

Takie uniwersalne kompetencje stają się wyróżnikiem. Sama umiejętność trenowania modeli czy pisania kodu może stać się zautomatyzowaną "podstawą", punktem wyjścia, podczas gdy prawdziwa wartość data scientisty leżeć będzie w zdolności zadania właściwego pytania i wyciągnięcia z danych sensownej odpowiedzi. W jednym z raportów podkreślono, że bariera wejścia w analitykę się obniża (dzięki automatyzacji), ale to oznacza, że rosną oczekiwania co do tego, co człowiek zrobi z wynikami. Człowiek będzie nadal niezastąpiony w nadawaniu wynikom znaczenia, łączeniu kropek i podejmowaniu decyzji z intuicją i kontekstem, jakiego maszynie brakuje.

Można zatem powiedzieć, że w 2026 roku profil skutecznego data scientisty to ktoś w rodzaju "orkiestratora AI" - osoba, która potrafi zapanować nad ekosystemem różnych narzędzi i modeli, łączyć ich możliwości, a jednocześnie krytycznie oceniać ich wyniki i nadawać im kierunek zgodny ze strategicznymi celami. Taki specjalista nie musi sam ręcznie kodować każdego rozwiązania, ale musi rozumieć zarówno technologię, jak i biznes.

Wpływ AI na codzienną pracę data scientistów

Jak wygląda dzień pracy data scientista w erze GPT? Już teraz w wiodących firmach praca analityka danych zmieniła się w porównaniu z tym, co było 5 lat temu. Wiele żmudnych, powtarzalnych czynności zostało usprawnionych przez narzędzia AI, co ma swoje plusy i minusy.

Zacznijmy od pozytywów - automatyzacja i przyspieszenie pracy. Narzędzia generatywne świetnie sprawdzają się w zadaniach takich jak:

• Wstępna eksploracja i czyszczenie danych - chatbot może szybko wygenerować kod do detekcji braków, outlierów, zaproponować transformacje danych czy agregacje. Dzięki temu faza data cleaning, która nieraz zajmowała 60-80% czasu projektu, może zostać skrócona.
• Pisanie kodu analitycznego - wielu data scientistów przyznaje, że używa np. ChatGPT do wygenerowania szkieletu skryptu w Pythonie lub R. Zamiast pisać wszystko ręcznie, mogą np. poprosić o funkcję łączącą dwie tabele, wygenerowanie kodu do modelu XGBoost czy narysowanie wykresu - i często otrzymają działający punkt wyjścia. Badanie wykazało, że programiści pracujący z "AI co-pilotem" byli średnio o 56% bardziej produktywni niż ci bez wsparcia AI.
• Prototypowanie modeli - generatywna AI potrafi zasugerować wybór algorytmu, dobrać hiperparametry, a nawet sama trenować model na próbnych danych. Platformy AutoML coraz lepiej automatyzują cały proces modelowania - od inżynierii cech, przez wybór modelu, po strojenie i walidację. Oczywiście, w poważnych zastosowaniach wciąż potrzebny jest nadzór człowieka nad tym procesem, ale AI wykonuje za niego lwią część pracy obliczeniowej.
• Raportowanie i wizualizacja - zamiast ręcznie tworzyć dashboard w BI, analityk może zadać pytanie w języku naturalnym, a narzędzie AI samo wygeneruje wykresy i podsumowania. Microsoft na konferencjach prezentował już funkcje, gdzie menedżer pyta system (tekstowo lub głosowo) np. „Porównaj sprzedaż kwartalną regionu A z B i wyjaśnij różnicę", a AI zwraca gotowy raport z wykresami i komentarzem. Codzienna praca staje się więc bardziej interaktywna i nastawiona na dialog z narzędziem niż na manualne klikanie.

Te ulepszenia sprawiają, że data scientist może skupić się na ważniejszych aspektach. Jak ujął to jeden z analityków: "AI przejęła czarną robotę, dzięki czemu mogę się skupić na zadaniach o wyższej wartości". Zamiast tracić czas na klepanie kodu do sprzątania danych czy generowanie setnej wersji raportu, specjalista może więcej uwagi poświęcić analizie wyników, formułowaniu rekomendacji i rozwiązywaniu problemów biznesowych. W idealnym scenariuszu AI działa jak inteligentny asystent: przyspiesza realizację pomysłów i odciąża w nużących czynnościach. Praca staje się bardziej kreatywna - data scientist jest jak reżyser, który ma do dyspozycji sztab "robotycznych" asystentów.

Należy jednak wspomnieć także o wyzwaniach i zagrożeniach związanych z tym trendem. Po pierwsze, błędy i halucynacje AI - modele generatywne czasem z pełną pewnością podają niewłaściwe wyniki lub kod z błędami. Jeśli analityk bezkrytycznie przyjmie odpowiedź ChatGPT, może wprowadzić do raportu poważne przekłamania. Dlatego częścią codziennej pracy staje się teraz skrupulatne weryfikowanie tego, co zaproponowała AI. To trochę tak, jakby data scientist musiał ciągle sprawdzać pracę młodszego stażysty - z tą różnicą, że tym "stażystą" jest algorytm.

Po drugie, istnieje ryzyko uzależnienia od narzędzi i zatracenia własnych umiejętności. Młodzi adepci, którzy od początku korzystają z AI do wszystkiego, mogą mieć problem z samodzielnym rozwiązaniem niestandardowego zadania, gdy AI zawiedzie. Pojawiają się głosy, że „jeśli każesz AI pisać kod za ciebie, przestajesz samodzielnie myśleć nad rozwiązaniem". Dlatego w codziennej pracy ważne jest zachowanie równowagi między zaufaniem do automatyzacji a własną dociekliwością (tzw. podejście "trust but verify" - ufaj, ale sprawdzaj).

Po trzecie, nowy model pracy może rodzić stres i presję: skoro AI tak bardzo zwiększa efektywność, firmy mogą oczekiwać od analityków znacznie więcej w krótszym czasie. Jeden specjalista z pomocą AI może potencjalnie wykonać pracę, do której kiedyś potrzeba było kilkuosobowego zespołu - ale to oznacza też większą odpowiedzialność spoczywającą na pojedynczej osobie. Można odnieść wrażenie, że próg wejścia do zawodu rośnie: łatwiej zacząć podstawowe zadania, ale trudniej zdobyć pełnoprawne stanowisko, bo oczekiwania są szersze (trzeba ogarniać i domenę, i narzędzia AI, i tradycyjne metody).

Podsumowując, codzienna praca data scientista w 2026 roku prawdopodobnie będzie polegała na ścisłej współpracy z systemami AI. Ci, którzy potrafią tę współpracę dobrze zorganizować - zyskują na efektywności i mogą osiągać świetne rezultaty. Ci natomiast, którzy nie nadążą z adaptacją, mogą czuć się zagubieni: albo będą wykonywać marginalne, prostsze zadania (których wartość spada, bo są automatyzowane), albo ryzykują błędy przez nadmierne poleganie na AI bez zrozumienia. W następnym rozdziale zobaczymy, jak te tendencje składają się na dwa potencjalne scenariusze przyszłości branży: optymistyczny i pesymistyczny.

Dwa scenariusze: optymistyczny vs pesymistyczny

Czy data science czeka renesans, czy raczej powolne wymarcie? Różni komentatorzy roztaczają rozbieżne wizje. Spróbujmy uporządkować argumenty, przedstawiając dwa skrajne scenariusze na najbliższe lata. Rzeczywistość zapewne będzie leżeć gdzieś po środku, ale takie porównanie pomoże zrozumieć kluczowe czynniki zmian.

Scenariusz 1: Renesans data science (wizja optymistyczna)

• AI jako katalizator nowej fali innowacji: W tym ujęciu narzędzia pokroju GPT-4/5 są traktowane nie jako konkurencja, ale jako nowe, potężne narzędzia w rękach data scientistów. Dzięki nim specjaliści mogą analizować jeszcze większe zbiory danych, szybciej prototypować pomysły i rozwiązywać problemy dotąd uznawane za zbyt trudne. To przyciąga więcej firm do inwestowania w projekty data science, widząc konkretne rezultaty w krótszym czasie. W efekcie popyt na ekspertów danych rośnie, bo każda organizacja chce mieć kogoś, kto umie „okiełznać" AI i przekuć ją na przewagę biznesową.
• Wzrost znaczenia człowieka w pętli: Optymiści podkreślają, że choć rutynowe czynności się automatyzują, to rola ludzka staje się nawet ważniejsza niż przedtem, tylko na innym poziomie. Data scientist przestaje być "rębaczem danych", a staje się strategiem i tłumaczem między światem danych a decydentami. To awans roli - od pracy czysto technicznej ku bardziej doradczej. Organizacje doceniają takich ludzi, bo są niezbędni, by AI przyniosła realną wartość (ktoś musi zadać odpowiednie pytania, zweryfikować wyniki, zadbać o etykę i zgodność z celami firmy). Nowe stanowiska i specjalizacje wyrastają jak grzyby po deszczu: potrzebni są eksperci od etyki AI, trenerzy modeli, inżynierowie promptów, analitycy ds. AI, itp.. To wszystko często naturalna ścieżka rozwoju dla osób z klasycznym doświadczeniem data science.
• Więcej danych, więcej pytań: W scenariuszu renesansu zakłada się, że ilość danych i złożoność problemów w gospodarce będą tylko rosnąć (co jest bardzo prawdopodobne). AI co prawda pomaga dane przetwarzać, ale im więcej danych, tym więcej ciekawych zależności do odkrycia - i tu nadal potrzebna jest ludzka ciekawość. Można to porównać do sytuacji, gdy w XX wieku pojawiły się komputery: początkowo obawiano się, że zabiorą pracę księgowym czy inżynierom obliczeniowym. W praktyce komputery tak zwiększyły skalę i tempo pracy, że popyt na specjalistów od informatyki eksplodował, bo otworzyły się nowe obszary, o których wcześniej nie myślano. Podobnie generatywna AI może otworzyć zupełnie nowe nisze dla analizy danych - np. personalizacja usług na masową skalę, symulacje "co-jeśli" w czasie rzeczywistym, analiza wielomodalna (łącząca tekst, obraz, dźwięk) - co będzie wymagało twórczego oka data scientisty.
• Lepsze narzędzia = lepsza praca: Optymiści zwracają też uwagę na aspekt jakości życia zawodowego. Narzędzia AI zdejmują z analityków najbardziej mozolne obowiązki, co czyni ich pracę ciekawszą i bardziej satysfakcjonującą. Data scientist może realizować się w roli eksperta, który faktycznie wpływa na decyzje, zamiast tkwić po godzinach w czyszczeniu danych czy debugowaniu pipeline'u ETL. To przyciąga więcej utalentowanych ludzi do zawodu, co nakręca pozytywny rozwój branży - mamy renesans w postaci nowej generacji specjalistów, którzy są multidyscyplinarni, kreatywni i znakomicie radzą sobie z AI. Krótko mówiąc, praca w data science staje się jeszcze bardziej "sexy", tylko w innym wydaniu.

Scenariusz 2: Pogrzeb data science (wizja pesymistyczna)

• Automatyzacja pożera role juniorskie: W tym scenariuszu czarnowidze mówią wprost - "młodzi nie mają już czego szukać w data science". Większość typowych zadań stażysty czy młodszego analityka (jak przygotowanie danych, podstawowe raporty, proste modele) robi za darmo i w sekundy AI. Firmy zamiast zatrudniać 3 juniorów zatrudniają jednego algorytmicznego asystenta (np. dostęp do ChatGPT Enterprise) pod nadzorem jednego seniora. Wejście do zawodu staje się niezwykle trudne, bo brakuje ofert startowych - drzwi są niemal zamknięte. To oznacza, że całe pokolenie potencjalnych talentów może nigdy nie zdobyć doświadczenia, przez co za kilka lat może wręcz zabraknąć wykwalifikowanych ekspertów (bo nie będzie komu awansować ze stanowisk juniorskich). W krótkim terminie jednak wizja pesymistyczna zakłada stagnację lub spadek liczby etatów w data science globalnie, bo po co zatrudniać ludzi, skoro model potrafi wygenerować analizę na żądanie?
• Obniżenie prestiżu i płac: Jeśli narzędzia AI stają się wszechobecne i "każdy może z nich skorzystać", to pewne typy analiz przestają być postrzegane jako wysoko wykwalifikowana praca. Demokratyzacja analityki ma ciemną stronę: dyrektor finansowy czy menedżer marketingu sam zada pytanie chatbotowi i dostanie odpowiedź, więc zaczyna się zastanawiać - po co mi cały dział analiz? W scenariuszu pesymistycznym firmy tną koszty, zwalniając analityków danych i przerzucając część ich zadań na pracowników biznesowych wyposażonych w AI (ewentualnie zlecając zadania konsultantom na żądanie). Podaż specjalistów danych (z powodu hype lat ubiegłych) przewyższa popyt, co prowadzi do spadku stawek. Zawód traci aurę elitarności i atrakcyjności finansowej, stając się kolejną nadwyżkową kwalifikacją na rynku.
• Łączenie ról lub zanik wyodrębnionej roli: Pesymiści przewidują, że może dojść do fuzji ról - np. "skoro AI pisze kod, to może programista przejmie też analizę danych", albo "skoro BI sam generuje raporty, to obowiązki analityka weźmie na siebie kierownik projektu". W efekcie wyodrębniony dotąd zawód data scientista/analityka mógłby rozmyć się. W firmach zostają nieliczni super-specjaliści od AI/ML do nadzorowania modeli, a reszta zespołu analitycznego znika, bo jej praca zostaje rozproszona po innych działach wspomaganych AI. To byłby faktycznie "pogrzeb" data science jako osobnej ścieżki kariery - sztuczna inteligencja nie tyle zabija wszystkie związane z nią zadania, co wchłania je w inne role. Tak jak kiedyś oddzielny zawód telefonisty czy operatora poczty pneumatycznej przestał istnieć, bo jego funkcje przejęła technologia używana przez wszystkich, tak tutaj analizy danych mogą stać się po prostu częścią ogólnego zestawu narzędzi, które każdy pracownik biurowy obsługuje.
• Ryzyko błędnych decyzji i utraty zaufania: W skrajnie pesymistycznej wizji, organizacje polegające za bardzo na AI zaliczają poważne wpadki - np. algorytm wygeneruje błędny raport finansowy, czego nikt w porę nie zweryfikuje z braku kompetentnych analityków, co doprowadzi do złej decyzji biznesowej. Kilka głośnych katastrof (np. bank podejmujący decyzje kredytowe na podstawie wadliwego modelu GPT bez kontroli) może skutkować kryzysem zaufania do analiz AI. Niestety, w tym scenariuszu może być już za późno na ratunek - firmy mogły wcześniej zwolnić swoich specjalistów od danych, więc nie ma kto przejąć sterów. To oczywiście bardzo dramatyczna wizja, ale jej elementy są realne: już dziś zdarzały się przypadki zwolnień "bo mamy ChatGPT", po których okazało się, że model nie zastąpi jednak wiedzy domenowej pracownika. W pesymistycznym ujęciu jednak, zanim rynek to skoryguje, wiele karier może zostać "pogrzebanych".

Podkreślmy, że powyższe scenariusze to celowo przerysowane bieguny. Rzeczywistość roku 2026 zapewne będzie mieszanką obu trendów. Nie każda firma wdroży AI tak szybko, nie każda rola analityczna da się automatyzować (szczególnie tam, gdzie w grę wchodzą regulacje, bezpieczeństwo czy bardzo specyficzna wiedza). Możliwe, że nastąpi polaryzacja: najlepsze firmy i specjaliści będą kwitnąć w "renesansie", a osoby gorzej przygotowane lub pechowo ulokowane (np. w firmach opornych na zmiany albo przeciwnie - zwalniających pochopnie) odczują te gorsze skutki. W kolejnej części skupimy się na tym, co Ty - jako być może przyszły student lub młody adept - możesz zrobić, by odnaleźć się w tym zmiennym krajobrazie.

Rekomendacje dla młodych: jak przygotować się na 2026?

Jeśli jesteś licealistą zastanawiającym się nad studiami, albo studentem myślącym o karierze w data science, zapewne zadajesz sobie pytanie: czy to dobry wybór w obliczu ekspansji AI? Odpowiedź brzmi: to zależy od Ciebie. Poniżej zebraliśmy kilka rad, które pomogą Ci zabezpieczyć swoją przyszłość w branży danych, niezależnie od tego, jak dokładnie potoczy się jej los.

1. Bądź gotów na ciągłą naukę (zwłaszcza AI). Data science zawsze wymagało ustawicznego kształcenia, ale teraz jest to ważniejsze niż kiedykolwiek. Nowe narzędzia oparte na AI pojawiają się dosłownie co kwartał. Nie oznacza to, że masz gonić za każdą nowinką, ale obserwuj trendy i ucz się przynajmniej podstaw nowych technologii. Spróbuj pobawić się ChatGPT (w wersji z Code Interpreter), poznaj zasady działania modeli transformatorowych, zobacz jak używać AutoML, itp. Dzięki temu nie będziesz zaskoczony, gdy pracodawca poprosi Cię o wykorzystanie takiego narzędzia - dla Ciebie to będzie naturalne, że AI jest częścią workflow. Umiejętność skutecznego korzystania z narzędzi AI stanie się jak umiejętność obsługi Excela - absolutnym minimum w CV data scientisty.

2. Nie polegaj wyłącznie na AI - buduj solidne podstawy. Paradoksalnie, choć masz uczyć się narzędzi AI, nie możesz tylko na nich polegać. Zapewnij sobie mocne fundamenty wiedzy: matematyka (szczególnie statystyka!), logika, podstawy programowania, rozumienie baz danych. Te fundamenty pozwolą Ci zrozumieć wyniki generowane przez modele i wyłapać błędy. Jeśli np. ChatGPT wypluje Ci analizę regresji, to musisz wiedzieć, czy założenia modelu mają sens i czy wyniki są wiarygodne - tego nie sprawdzi za Ciebie inna AI. Solidna wiedza techniczna będzie Twoją polisą ubezpieczeniową, gdy automatyzacja zawiedzie albo gdy trzeba będzie zrobić coś naprawdę niestandardowego. Wiele firm wciąż ceni np. znajomość algorytmów i struktur danych na rozmowach - to się nie dezaktualizuje, bo świadczy o sposobie myślenia kandydata.

3. Ćwicz się w zadawaniu właściwych pytań i wyciąganiu wniosków. Jak pisaliśmy, przyszłość analizy danych należy do tych, którzy potrafią rozwiązywać problemy biznesowe za pomocą danych, a nie tylko technicznie "obrabiać" dane. Dlatego rozwijaj ciekawość i dociekliwość. Gdy robisz projekt na studia czy analizujesz coś hobbystycznie, zawsze pytaj: "Co z tego wynika? Jaki problem rozwiązuję? Jak to może pomóc w decyzji?". Staraj się formułować wnioski i rekomendacje na bazie danych. Dobre ćwiczenie to np. wziąć jakiś publiczny zbiór danych i wyobrazić sobie, że jesteś analitykiem w firmie - co byś z tych danych mógł doradzić szefowi? Takie podejście sprawi, że nie utkniesz w roli "dostarczyciela wykresów", tylko staniesz się kimś, kto daje wartość dodaną. A tego nie tak łatwo zastąpić maszyną.

4. Buduj portfolio projektów z realnym wpływem. Jeśli chcesz się wyróżnić na konkurencyjnym rynku juniorów, samo zaliczenie kursu to za mało. Zrób kilka projektów (np. na GitHubie, Kagglu czy własnym blogu), które pokażą Twoje umiejętności. Przy czym pamiętaj - obecnie liczy się nie tylko fajny model, ale też biznesowy kontekst. Lepiej wygląda projekt prosty technicznie, ale rozwiązujący konkretny problem (np. analiza, dlaczego w danym sklepie spada sprzedaż danego produktu i co z tym zrobić), niż ultra-wyrafinowana sieć neuronowa bez praktycznego zastosowania. Pomyśl, co danemu projektowi "daje AI": może użyjesz narzędzia generatywnego do wygenerowania części rozwiązań lub do przyspieszenia pracy? Pokażesz tym, że umiesz efektywnie korzystać z nowinek. Portfolio z projektami łączącymi skille techniczne z myśleniem strategicznym będzie Twoim atutem, bo pracodawca zobaczy, że rozumiesz dwie strony medalu.

5. Łącz kompetencje - zostań "unikatem". Im bardziej unikalny zestaw umiejętności posiadasz, tym trudniej go zastąpić. Rozważ połączenie data science z jakąś dziedziną albo umiejętnością, którą lubisz. Np. jeśli interesuje Cię medycyna - może biostatystyka lub analiza danych klinicznych? Jeśli sport - analityka sportowa? Jeśli biznes - analityka finansowa? Mając wiedzę domenową + data science + np. biegły angielski lub inne języki, tworzysz kombinację, która czyni Cię wartościowym specjalistą. Ekspert z pogranicza dwóch dziedzin jest często niezastąpiony, podczas gdy tysiące "generycznych" analityków po tym samym bootcampie konkuruje ze sobą. Pomyśl też o umiejętnościach miękkich: komunikacja, praca w zespole, prezentacje. To naprawdę wyróżnia - pracodawcy szukają ludzi, którzy nie tylko zrobią analizę, ale też ją przekonująco przedstawią i wdrożą.

6. Wybierz mądrze studia (ale pamiętaj, że dyplom to nie wszystko). Jeśli stoisz przed wyborem kierunku studiów, kieruj się zarówno tym, co Cię pasjonuje, jak i pragmatyką. Kierunki w stylu data science, sztuczna inteligencja, informatyka, matematyka stosowana - to wszystko dobre wybory, bo dają podstawy i prestiż. Możesz też iść np. na ekonomię lub inny kierunek i samodzielnie douczyć się programowania i ML - ścieżek jest wiele. Najważniejsze, by aktywnie wykorzystywać czas studiów na zdobywanie praktycznych umiejętności: udział w projektach, staże, koła naukowe, hackathony. Nie licz, że sam dyplom zapewni Ci pracę. Wielu studentów data science narzeka, że program studiów nie nadąża za rynkiem - i to często prawda. Dlatego bądź sam sterem swojej edukacji: studia dadzą Ci fundament, ale Ty buduj na nim aktualną wiedzę z online kursów, blogów, konferencji. W ten sposób po 3-5 latach będziesz mieć i papier, i umiejętności, które pozwolą Ci konkurować na rynku.

7. Bądź elastyczny i obserwuj rynek pracy. Być może okaże się, że pewne role rzeczywiście zanikną, a powstaną inne. Już teraz firmy szukają np. "ML Ops Engineer", "Data Engineer", "Analytics Engineer" - czasem te stanowiska mogą być łatwiejsze do zdobycia niż klasyczny "Data Scientist", a też dotyczą pracy z danymi. Nie trzymaj się kurczowo jednej etykietki. Jeśli kochasz pracę z danymi, znajdziesz dla siebie miejsce, ale może to wymagać dostosowania planu. Może zamiast bycia czystym modelarzem ML staniesz się ekspertem od danych w marketingu albo specjalistą od wizualizacji i komunikacji danych. Ścieżek kariery jest wiele - śledź, kogo rekrutują pracodawcy i jakie nowe specjalizacje się pojawiają. I pamiętaj: optymizm połączony z realizmem to najlepsze podejście. Tak, świat AI może wydawać się konkurencją, ale dla Ciebie to też ogromna szansa - będziesz pracować z technologiami, które przypominają sci-fi, rozwiązywać pasjonujące problemy, mieć dostęp do mocy obliczeniowej i algorytmów, o jakich poprzednia generacja mogła tylko marzyć. Jeśli odpowiednio się przygotujesz, możesz być częścią tego "renesansu" zamiast obawiać się "pogrzebu".

Podsumowanie

Data science w 2026 roku rysuje się więc jako dziedzina w trakcie przeobrażenia - ani nie umiera, ani nie trwa w dawnej formie, lecz ewoluuje w kierunku ścisłej symbiozy z AI. Sztuczna inteligencja generatywna z jednej strony automatyzuje wiele zadań i stawia wyzwania obecnym strukturom kariery, z drugiej zaś strony generuje nowe możliwości i zwiększa zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych specjalistów, którzy potrafią z niej korzystać. Czy będzie to renesans czy pogrzeb? Najbardziej prawdopodobna odpowiedź brzmi: ani jedno, ani drugie w czystej postaci. Branża przejdzie rekombinację - niczym odrodzenie Feniksa z popiołów, ale w nowej postaci.

Dla młodych osób kluczowe jest, by nie bać się tych zmian, tylko aktywnie się do nich dostosować. Jak podkreślają optymiści, narzędzia AI mają wspierać pracowników, a nie ich zastępować - pod warunkiem, że pracownicy nauczą się z nimi współpracować. Już teraz widać niedobór talentów w obszarach związanych z AI, co oznacza, że zdobycie odpowiednich kompetencji może zapewnić świetlaną karierę. Z drugiej strony, pesymistyczne głosy przypominają, że stagnacja grozi tym, którzy osiądą na laurach i zignorują nowe trendy.

Na koniec dnia wszystko sprowadza się do podstawowej prawdy: świat się zmienia, a my razem z nim. Data science w 2026 nie będzie takie samo jak w 2016 - ale to nie powód, by ogłaszać pogrzeb. Raczej by przygotować się na renesans w nowym stylu. Młody analityk, uzbrojony w wiedzę, ciekawość i AI jako partnera, może dokonać rzeczy, które dekadę temu były niewyobrażalne. I to jest ekscytujące. Zamiast więc pytać, czy data science umrze, lepiej zadać pytanie: jak mogę stać się częścią jego przyszłości?