Najlepiej płatne technologie w IT w 2026 roku

W 2026 roku wynagrodzenia w IT wciąż będą jednymi z najwyższych na rynku pracy – ale „co się najbardziej opłaca” nie będzie już oznaczało „byle jaka technologia, byle w IT”. Po pandemicznym boomie i ochłodzeniu w latach 2022–2024 płace ustabilizowały się, a premie płacowe zaczęły koncentrować się wokół kilku wyraźnie zdefiniowanych obszarów.

Poniżej przegląd danych z 2024–2025 oraz prognoza, które technologie i specjalizacje mają największy potencjał zarobkowy w 2026 roku – z naciskiem na rynek polski, ale z odniesieniami do trendów globalnych.

1. Skąd wiemy, co jest „najlepiej płatne”?

W artykule opieramy się m.in. na:

• danych z No Fluff Jobs o zarobkach w IT w Polsce w I połowie 2024 r.
• raportach płacowych Hays Technology / IT Contracting 2024–2025 (Polska)
• Stack Overflow Developer Survey 2024 – sekcja „Top paying technologies” (globalne mediany płac według języka/programming language)
• raporcie Dice 2024 o najwyżej opłacanych umiejętnościach IT w USA (np. Kubernetes, SAP HANA, Docker, Elasticsearch)
• analizach nt. popytu na role IT w Polsce w 2024–2025 (AI/ML, cybersecurity, cloud, data, quant, itd.)
• bieżących artykułach o premiach płacowych za kompetencje AI i cloud w USA i Europie.

Na tej podstawie rysujemy obraz „tu i teraz”, a następnie prognozujemy, co najbardziej prawdopodobne w 2026 r.

2. Co jest najlepiej płatne dziś (2024/2025)?

2.1. Polska: top specjalizacje i widełki

Analiza No Fluff Jobs z pierwszej połowy 2024 r. pokazuje, że najwyższe mediany widełek wynagrodzeń (B2B, netto + VAT) mają w Polsce przede wszystkim:

Top 5 najlepiej opłacanych specjalizacji (PL, I poł. 2024):

• Architecture – ok. 25 200–32 500 zł netto + VAT (B2B) – ok. 20 000–25 000 zł brutto (UoP)

• Data & BI – ok. 21 000–26 900 zł netto + VAT (B2B) – ok. 15 000–22 000 zł brutto (UoP)

• DevOps – ok. 21 000–28 100 zł netto + VAT (B2B) – ok. 16 000–22 000 zł brutto (UoP)

• Security – ok. 20 600–26 900 zł netto + VAT (B2B) – ok. 18 000–24 000 zł brutto (UoP)

• Mobile – ok. 18 500–25 600 zł netto + VAT (B2B) – ok. 17 000–22 200 zł brutto (UoP)

Równocześnie najbardziej poszukiwani są nadal Backend, Data & BI, Fullstack, DevOps i Testing, co pokazuje, że wysokie płace łączą się z realnym popytem, a nie tylko z niszowością.

Hays w raporcie płacowym Technology 2025 podkreśla, że mimo ochłodzenia koniunktury wynagrodzenia w IT pozostają wyższe niż w większości innych sektorów, choć część specjalizacji zanotowała lekkie spadki. Jednocześnie firmy planują dalsze inwestycje w automatyzację, optymalizację kosztów i rozwiązania AI, a specjaliści w tych obszarach mogą liczyć na wiele projektów i atrakcyjne stawki.

2.2. Globalnie: języki i technologie, które płacą najwięcej

Według Stack Overflow Developer Survey 2024 najwyższe mediany rocznych wynagrodzeń (globalnie, w USD) uzyskują programiści pracujący w takich językach jak:

• Erlang – ok. 100 636 USD mediany
• Elixir, Clojure, Nim, Ruby, Perl, Scala – w przedziale ok. 88–96 tys. USD
• dalej m.in. Go, Rust, Swift, Objective-C, a dopiero potem popularne języki w rodzaju Pythona, C#, TypeScriptu, JavaScriptu.

Równolegle raport Dice 2024 wskazuje, że najwyżej wyceniane w USA są konkretne umiejętności inżynierskie – średnio ok. 129–138 tys. USD rocznie – takie jak m.in.: Kubernetes, Docker, PostgreSQL, Apache Kafka, różne technologie bazodanowe (NoSQL, RDBMS), PaaS, SAP HANA, SOA.

Do tego dochodzi dodatkowa, wyraźna premia za kompetencje w AI i ML: firmy potrafią płacić nawet do 200 tys. USD premii rekrutacyjnych za specjalistów AI/ML, szczególnie w start-upach i Big Techu.

W Europie obserwujemy podobny kierunek: np. w Wielkiej Brytanii mediany płac dla AI/ML engineerów i cloud infrastructure engineerów należą do najwyższych w całej branży IT.

3. Kluczowe trendy na 2026 rok

Na podstawie powyższych danych oraz prognoz rekrutacyjnych można wskazać kilka stabilnych trendów:

1. AI/ML i generatywna AI nie są „modą”, tylko długoterminową zmianą architektury systemów.
2. Cloud i platform engineering stają się „infrastrukturą wszystkiego” – od mikroserwisów po systemy AI.
3. Data engineering i analityka danych pozostają fundamentem; „data skills” są premiowane w wielu raportach płacowych.
4. Cyberbezpieczeństwo rośnie wraz z regulacjami i liczbą incydentów.
5. W Polsce utrzymuje się popyt na SAP, rozwiązania korporacyjne i role quant/fintech.
6. Ogólne płace w IT raczej stabilizują się niż eksplodują – wysokie stawki są zarezerwowane dla kompetencji trudnych do zastąpienia i rzadkich na rynku.

4. Najlepiej płatne technologie w 2026 – prognoza (Polska z perspektywą globalną)

Poniżej zestawienie obszarów technologicznych, które mają największy potencjał, by w 2026 r. znajdować się w najwyższych widełkach płacowych.

4.1. Sztuczna inteligencja, machine learning i generatywna AI

Dlaczego top-płaca:

• globalne premie za AI/ML sięgające dziesiątek–setek tysięcy USD rocznie
• rosnąca adopcja AI przez developerów (ponad 80% używa lub planuje używać narzędzi AI w pracy)
• brak doświadczonych specjalistów łączących AI z architekturą, produkcją i bezpieczeństwem.

Kluczowe technologie (2026):

• Języki i frameworki:

  • Python (PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit-learn)
  • czasem C++/Rust przy inferencji wysokowydajnej

• Generatywna AI / LLM:

  • integracja z API (OpenAI, Anthropic, Google, lokalne modele open-source)
  • biblioteki orkiestracji (LangChain, LlamaIndex, itp.)
  • wektorowe bazy danych (pgvector, Pinecone, Weaviate, Milvus)

• MLOps / produkcja AI:

  • MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Sagemaker, Databricks, Airflow
  • monitoring modeli, feature stores, CI/CD dla modeli

Jak mogą wyglądać stawki (PL, 2026):

• doświadczony ML/AI engineer, MLOps engineer, LLM engineer – prawdopodobnie poziom zbliżony do dzisiejszego Architecture / Data & BI / Security (w Polsce: ~22–30+ tys. netto B2B przy seniority mid+/senior), z potencjałem przebicia przy projektach międzynarodowych.

Ryzyko:

• bardzo wysoka bariera wejścia (matematyka, statystyka, produkcja modeli); rola „prompt engineer” bez twardej inżynierii będzie tracić na wartości.

4.2. Architektura systemów, cloud i platform engineering (DevOps++)

Dlaczego top-płaca:

• w Polsce już dziś to najlepiej opłacana kategoria (Architecture, DevOps)
• globalnie bardzo wysoko wyceniane są umiejętności Kubernetes, Docker, PaaS, RDBMS, Kafka itd.
• firmy potrzebują ludzi, którzy potrafią „spiąć” mikroserwisy, dane, AI i bezpieczeństwo w spójny, skalowalny ekosystem.

Kluczowe technologie:

• Chmura: AWS, Azure, GCP (architektura, sieci, IAM, managed services)
• Konteneryzacja i orkiestracja: Docker, Kubernetes, Helm
• Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation, Pulumi
• Platform engineering: wewnętrzne platformy deweloperskie, self-service, GitOps (ArgoCD, Flux)
• Observability: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, ELK/EFK, Splunk

Prognoza 2026 (PL):

• Architekci i senior platform/DevOps engineers nadal w górnym pułapie widełek (25–30+ tys. B2B), a przy projektach międzynarodowych – więcej.
• Rola „czystego DevOpsa od pipeline’ów” może być stopniowo zastępowana przez szerszy profil platform engineer / cloud architect, który umie również rozmawiać z biznesem.

4.3. Data engineering i zaawansowane platformy danych

Dlaczego top-płaca:

• w Polsce Data & BI jest już dziś w ścisłym top wynagrodzeń
• raport Dice wskazuje, że „data-related skills” są jednymi z najlepiej wycenianych kompetencji w USA (PostgreSQL, NoSQL, RDBMS, ETL, Kafka).

Kluczowe technologie:

• Bazy danych: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Redshift

• Przetwarzanie danych:

  • Spark, Flink, Databricks
  • Apache Kafka, Pulsar, Kinesis, streaming real-time

• ETL/ELT i orkiestracja: Airflow, dbt, Prefect

• Data warehousing / lakehouse: Delta Lake, Iceberg, Hudi

Prognoza 2026:

• Data engineer / analytics engineer z mocnym SQL + Python + Kafka + nowoczesne narzędzia ELT będzie nadal konkurował płacowo z AI i architekturą, zwłaszcza w firmach, gdzie dane przekładają się wprost na przychody (fintech, e-commerce, adtech).

4.4. Cyberbezpieczeństwo (szczególnie cloud & application security)

Dlaczego top-płaca:

• rosnąca liczba incydentów i regulacji; bezpieczeństwo staje się tematem zarządu, nie tylko działu IT, co podnosi skłonność do płacenia premii
• w Polsce Security już dziś jest w czołówce płac (około 20.6–26.9 tys. netto na B2B).

Najmocniejsze segmenty na 2026:

• Cloud security (DevSecOps):

  • konfiguracja i audyt AWS/Azure/GCP
  • zabezpieczanie CI/CD, kontenerów, sekretów, API

• Application security (AppSec):

  • analiza kodu, testy penetracyjne, SAST/DAST, threat modeling

• SOC / incident response z rozumieniem automatyzacji i AI

  • wykorzystanie SIEM/SOAR, analityki behawioralnej, integracji z narzędziami ML

Prognoza:

• seniorzy i architekci bezpieczeństwa pozostaną w ścisłej czołówce płac, szczególnie w sektorach regulowanych (finanse, telco, medycyna, administracja).

4.5. SAP, systemy ERP i technologie enterprise

Dlaczego top-płaca:

• Niewielka liczba specjalistów w porównaniu z rozmiarem instalacji (S/4HANA, stare ECC, integracje)
• bardzo wysoka kosztowność błędów – systemy finansowe, łańcuchy dostaw, produkcja
• duży popyt na migracje do S/4HANA i modernizacje.

Kluczowe technologie:

• SAP S/4HANA, BW/4HANA, SAP Analytics, SAP Cloud
• ABAP, SAP Fiori/UI5, integracje (PI/PO, CPI)
• integracje z chmurą (Azure/AWS) i narzędzia ETL/BI

Prognoza 2026 (PL):

• Konsultanci i deweloperzy SAP – zwłaszcza z doświadczeniem międzynarodowym – raczej utrzymają bardzo wysokie stawki, choć rynek jest relatywnie wąski i mniej „sexy” od AI czy cloud native.

4.6. Fintech i systemy o wysokiej wydajności (C++, Rust, niskie opóźnienia)

Dlaczego top-płaca:

• sektor finansowy płaci premię za niskie opóźnienia, niezawodność i bezpieczeństwo
• trudność technologiczna (C++, Rust, optymalizacja, sieci, czas rzeczywisty)
• niewielka liczba inżynierów, którzy łączą matematykę, finanse i systemy low-level.

Typowe technologie:

• C++ / Rust z naciskiem na wydajność
• biblioteki HPC, SIMD, GPU (CUDA, ROCm)
• platformy tradingowe, messaging (FIX, własne protokoły), kolejki ultra-low-latency
• czasem integracje z Pythonem/R (warstwa modeli, analityka).

Prognoza:

• w Polsce i Europie Środkowej segment ten pozostanie niszowy, ale bardzo dobrze płatny, szczególnie przy współpracy z zagranicznymi instytucjami finansowymi.

4.7. Mobile, IoT i robotics – w wybranych niszach

Z danych No Fluff Jobs wynika, że Mobile już dziś jest w top 5 specjalizacji płacowych w Polsce.

Mobile (iOS/Android):

• kluczowe technologie: Swift/SwiftUI, Kotlin/Jetpack Compose, integracje z backendem (GraphQL/REST, WebSockets), zabezpieczanie aplikacji mobilnych
• najlepiej płatne będą projekty, które są blisko przychodu (fintech, e-commerce, gaming) i wymagają zaawansowanego UX lub integracji z natywnymi funkcjami urządzeń.

IoT / robotics / embedded:

• technologie: C/C++, Rust, RTOS, komunikacja bezprzewodowa (BLE, Zigbee, LoRa), integracje z chmurą, często Python po stronie serwera
• najwyższe stawki tam, gdzie dochodzi bezpieczeństwo (automotive, przemysł, medtech).

Prognoza:

• Mobile i IoT raczej utrzymają wysokie mediany, ale konkurencja o absolutny szczyt płac (powyżej 25–30 tys. netto) będzie silniejsza w AI, architekturze, data i security.

4.8. Niszowe, wysoko płatne języki i technologie

Dane Stack Overflow pokazują, że globalnie najwyższe mediany wynagrodzeń mają programiści pracujący w rzadkich językach, takich jak Erlang, Elixir, Clojure, Nim, Scala, Ruby, F#, Lisp – często powyżej 90 tys. USD rocznie.

W praktyce:

• plusy: bardzo wysokie stawki w wąskich, specjalistycznych firmach (telekomunikacja, systemy rozproszone, messaging, niektóre fintechy)
• minusy: mało ofert, ryzyko „przywiązania” do konkretnego pracodawcy lub sektora, ograniczona mobilność.

W Polsce te języki raczej pozostaną niszą, ale znajomość jednego z nich obok mainstreamowych technologii (Python, Java, TypeScript, Go) może być mocnym wyróżnikiem w rekrutacji na role architektoniczne/systemowe.

5. Orientacyjny „ranking” – które obszary mają największy potencjał zarobkowy?

Zamiast sugerować złudną precyzję co do konkretnych kwot w 2026 r., sensowniejsze jest ustawienie specjalizacji w ligach płacowych (dla poziomu mid+/senior).

Liga A – najwyższy potencjał płacowy (PL/EU, 2026)

• AI/ML / generatywna AI (w tym MLOps, LLM engineering)
• Architektura systemów, cloud, platform engineering (Kubernetes, IaC, multi-cloud)
• Data engineering / advanced analytics (Spark, Kafka, lakehouse, ELT)
• Cyberbezpieczeństwo (cloud security, AppSec, incident response)
• SAP / zaawansowane systemy ERP i enterprise (S/4HANA, integracje)
• Fintech / low-latency C++/Rust (szczególnie praca dla zagranicznych instytucji)

Liga B – wysokie, ale nie absolutnie topowe mediany

• Mobile (iOS/Android) w sektorach blisko przychodu (fintech, e-commerce, gaming)
• IoT / robotics / embedded w branżach produkcyjnych i automotive
• Full-stack z silnym naciskiem na skalowalność, bezpieczeństwo i integracje z AI

Liga C – nadal dobrze płatne, ale bardziej konkurencyjne

• „Czysty” backend (Java, .NET, Node.js) bez elementów cloud/AI/data
• klasyczny frontend (React/Angular/Vue) bez znajomości performance, UX research, czy integracji z backendem i danymi

Sam fakt bycia programistą w tych obszarach nadal zapewni przyzwoite zarobki, ale premia za technologię będzie mniejsza niż w Lidze A.

6. Co robić w 2025, jeśli chcesz być w top płac w 2026?

Niezależnie od punktu startowego, sensowna strategia wygląda podobnie:

6.1. Jeśli jesteś backend / full-stack

• dołóż solidną chmurę (AWS/Azure/GCP) – certyfikaty są mile widziane, ale ważniejsze realne projekty

• naucz się Kubernetes + Terraform na poważnie, nie tylko „hello world”

• wybierz ścieżkę:

  • Architecture / platform engineering (performance, skalowalność, bezpieczeństwo) albo
  • Data / AI (Python, SQL, Kafka, Spark, podstawy ML).

6.2. Jeśli jesteś w danych lub BI

• przejdź od klasycznego raportowania do data engineering / analytics engineering
• opanuj narzędzia typu dbt, Airflow, Spark, Kafka, lakehouse
• dorzuć podstawy ML – nawet prosty, ale poprawny pipeline ML czyni cię istotnie bardziej wartościowym niż „czysty” analityk.

6.3. Jeśli jesteś w bezpieczeństwie

• wejdź w cloud security (konkretne usługi bezpieczeństwa w AWS/Azure/GCP)
• połącz klasyczne pentesty / SOC z automatyzacją i skryptowaniem (Python, IaC, CI/CD)
• śledź regulacje – ludzie łączący tech + compliance są zwykle bardzo dobrze wynagradzani.

6.4. Jeśli dopiero zaczynasz

• nie musisz od razu „robić AI” – zacznij od mocnych fundamentów:

  • jeden język backendowy (Python / Java / C#)
  • SQL + podstawy web (HTTP, REST, JSON)
  • solidne zrozumienie git, testów, debugowania

• dopiero potem dokładaj specjalizację z Ligii A (np. data/ML albo cloud/DevOps).

7. Podsumowanie

W 2026 roku „najlepiej płatne technologie” nie będą zaskoczeniem:

• na szczycie pozostaną AI/ML, architektura chmurowa i platform engineering, data engineering, cyberbezpieczeństwo oraz SAP/enterprise
• niszowe języki (Erlang, Elixir, Clojure itd.) nadal będą świetnie płatne tam, gdzie są używane, ale z małą liczbą ofert
• klasyczny backend i frontend pozostaną potrzebne, ale bez dodatkowych kompetencji (cloud, data, AI, security) trudno będzie wejść do absolutnej czołówki płacowej.

Jeżeli celem jest „top 10–15% rynku” pod względem wynagrodzenia, kluczowe będzie nie tylko opanowanie konkretnego frameworka, ale wejście w role blisko architektury, danych, AI lub bezpieczeństwa, gdzie decyzje techniczne realnie przekładają się na wynik biznesowy.