Rynek pracy zmienia się szybciej niż jeszcze kilka lat temu, ale gotowość pracowników do nadążania za tymi zmianami pozostaje zaskakująco ograniczona. Najnowszy Bilans Kapitału Ludzkiego pokazuje, że tylko 36 proc. pracujących deklaruje chęć rozwijania kompetencji zawodowych w najbliższym roku. W szerszej grupie Polek i Polaków zainteresowanie podnoszeniem kwalifikacji deklaruje około jednej trzeciej badanych. Oznacza to, że większość nie planuje obecnie aktywnego rozwoju zawodowego, choć pracodawcy coraz częściej wskazują problemy ze znalezieniem osób posiadających odpowiednie kompetencje. Szczególnie poszukiwane są umiejętności związane z samodzielnością, współpracą, organizacją pracy, adaptacją, technologiami i analizą danych.

Ta rozbieżność może tworzyć interesującą sytuację dla osób, które zdecydują się rozpocząć naukę właśnie teraz. Nie chodzi koniecznie o kolejne studia czy kosztowne kursy trwające rok. W wielu zawodach przewagę może dać opanowanie konkretnego narzędzia AI, analiza danych, lepsze zarządzanie projektami, znajomość automatyzacji albo rozwinięcie umiejętności komunikacyjnych i organizacyjnych. PwC podało w czerwcu 2026 roku, że liczba polskich ogłoszeń o pracę wymagających kompetencji związanych z AI wzrosła w ciągu roku o około 33 tys. i zbliżyła się do 80 tys. Szczególnie szybko przybywa ofert dla osób, które nie muszą być programistami, ale potrafią praktycznie wykorzystywać narzędzia sztucznej inteligencji w codziennej pracy.

Dlaczego większość pracowników nie planuje rozwijać swoich kompetencji zawodowych?

Dane PARP mogą zaskakiwać, ponieważ dyskusja o AI i zmieniającym się rynku pracy jest obecna praktycznie każdego dnia. Mimo to chęć rozwoju kompetencji w najbliższym roku deklaruje tylko około jedna trzecia badanych. Przyczyn może być wiele. Dla części pracowników aktualne stanowisko nadal daje poczucie bezpieczeństwa i nie pojawił się jeszcze bezpośredni impuls do zmiany. Inni są zmęczeni, nie wiedzą, czego właściwie powinni się uczyć albo nie widzą jasnego związku pomiędzy szkoleniem a podwyżką czy awansem. Dochodzi także brak czasu, szczególnie gdy nauka ma odbywać się po godzinach pracy.

Problemem może być również samo rozumienie rozwoju zawodowego. Szkolenie nadal często kojarzy się z wielogodzinnym kursem, certyfikatem albo studiami podyplomowymi. Tymczasem współczesne kompetencje można rozwijać znacznie bardziej modułowo. Pracownik działu marketingu może nauczyć się analizować dane w nowym narzędziu, księgowa automatyzować część powtarzalnych procesów, a specjalista HR wykorzystywać AI do przygotowywania analiz czy materiałów. Brak planów udziału w formalnym szkoleniu nie zawsze oznacza więc całkowity brak nauki, ale wyniki BKL pokazują, że systematyczny rozwój nadal nie jest dla większości pracowników naturalną częścią planowania kariery.

Jakich kompetencji firmy najbardziej potrzebują w 2026 roku?

Nie istnieje jeden zestaw umiejętności odpowiedni dla wszystkich zawodów, ale w najnowszych badaniach regularnie powtarzają się podobne obszary. Pracodawcy wskazują na odpowiedzialność, samodzielność, dobrą organizację pracy, współpracę, radzenie sobie ze stresem i umiejętności poznawcze. Jednocześnie transformacja technologiczna zwiększa znaczenie kompetencji cyfrowych, analizy danych oraz umiejętności korzystania z narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję. PARP podkreśla, że firmy coraz częściej poszukują osób otwartych na rozwój i gotowych regularnie aktualizować swoją wiedzę, ponieważ kompetencje cyfrowe przestają być domeną wyłącznie branży IT.

Co ważne, przyszłość nie należy wyłącznie do pracowników technicznych. Rosnąca automatyzacja zwiększa jednocześnie wartość kompetencji, które trudno w pełni zastąpić technologią. Kreatywność, krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów, komunikacja, praca zespołowa i umiejętność adaptacji zaczynają funkcjonować razem z wiedzą cyfrową. Pracodawca nie potrzebuje wyłącznie osoby, która potrafi uruchomić nowe narzędzie. Coraz bardziej wartościowy staje się ktoś, kto potrafi ocenić jego rezultat, połączyć go z wiedzą branżową, zauważyć błąd oraz wyciągnąć właściwe wnioski. Właśnie takie połączenie kompetencji technicznych i ludzkich może być najtrudniejsze do znalezienia.

Czy znajomość AI naprawdę zaczyna dawać przewagę podczas szukania pracy?

Dane z rynku ogłoszeń pokazują, że znaczenie takich umiejętności szybko rośnie. Według AI Jobs Barometer 2026 liczba polskich ofert wymagających kompetencji AI zwiększyła się w 2025 roku o około 33 tys. i osiągnęła niemal 80 tys. Ich udział w całym rynku nadal pozostaje stosunkowo niewielki i wynosi około 3,5 proc., ale rok wcześniej było to około 2 proc. Jeszcze wyraźniej wygląda wzrost ofert dla pracowników mających praktycznie wykorzystywać AI w swojej codziennej pracy - ich liczba zwiększyła się o 77,7 proc. względem 2024 roku.

To ważne, ponieważ kompetencje AI nie oznaczają już wyłącznie programowania modeli czy pracy jako machine learning engineer. Firmy poszukują również osób, które potrafią korzystać z generatywnej AI podczas analizy informacji, przygotowywania treści, obsługi klienta, pracy administracyjnej, marketingowej czy finansowej. Największą przewagę może więc uzyskać nie osoba, która zna dziesiątki aplikacji, ale taka, która potrafi wykorzystać kilka narzędzi do rozwiązania konkretnego problemu biznesowego. Znajomość AI zaczyna być podobna do znajomości Excela kilkanaście lat temu - początkowo wyróżniała kandydatów, a później w wielu zawodach stała się podstawowym oczekiwaniem.

Jakich umiejętności związanych z AI warto uczyć się najpierw?

Badanie Bilansu Kapitału Ludzkiego pokazuje, że firmy zainteresowane AI najwyżej oceniają kompetencje związane z analizą i zarządzaniem danymi. Wśród ważnych umiejętności znajduje się również skuteczna komunikacja z AI, czyli między innymi formułowanie odpowiednich poleceń, a także uczenie się i adaptacja do zmian, zarządzanie zmianą, rozumienie etycznych aspektów wykorzystywania sztucznej inteligencji oraz wiedza branżowa pozwalająca oceniać wyniki generowane przez systemy. Sama zdolność wpisania pytania do chatbota jest więc dopiero początkiem.

W praktyce warto zacząć od własnej pracy. Zamiast uczyć się przypadkowych narzędzi, można wypisać pięć najbardziej powtarzalnych obowiązków i sprawdzić, które z nich można uprościć dzięki AI. Następnie warto nauczyć się przygotowywania dobrych instrukcji, sprawdzania odpowiedzi, pracy z dokumentami, analizowania danych i ochrony poufnych informacji. Osoba zatrudniona w sprzedaży będzie potrzebowała innych zastosowań niż księgowa czy specjalistka od marketingu. Najbardziej wartościową kompetencją nie będzie więc "znajomość ChatGPT", ale umiejętność świadomego wykorzystania sztucznej inteligencji w konkretnej specjalizacji.

Dlaczego sama wiedza techniczna może już nie wystarczyć do zrobienia kariery?

Im więcej rutynowych czynności przejmują narzędzia cyfrowe, tym bardziej wartościowe stają się zadania wymagające interpretacji, odpowiedzialności i podejmowania decyzji. PARP wskazuje adaptacyjność, inteligencję emocjonalną, krytyczne myślenie, biegłość cyfrową i etykę AI jako szczególnie ważne kompetencje miękkie i przekrojowe w 2026 roku. Pracownik może świetnie obsługiwać konkretne oprogramowanie, ale jeśli nie potrafi współpracować, ocenić wiarygodności danych czy dostosować się do zmiany procesu, jego przewaga może szybko zniknąć wraz z pojawieniem się kolejnej technologii.

Najbardziej odporne zawodowo osoby prawdopodobnie będą więc łączyły kilka obszarów. Przykładowo specjalistka HR może znać AI i analizę danych, ale jednocześnie dobrze prowadzić trudne rozmowy. Marketingowiec może automatyzować tworzenie raportów, ale nadal potrzebuje kreatywności i rozumienia klienta. Menedżer powinien korzystać z narzędzi analitycznych, lecz równocześnie potrafić motywować zespół i przeprowadzać ludzi przez zmianę. Technologia może przejąć część czynności, ale kompetencje społeczne i poznawcze często decydują o tym, czy jej rezultaty zostaną wykorzystane właściwie.

Dlaczego zdolność szybkiego uczenia się może być ważniejsza niż jeden konkretny certyfikat?

Problem z kompetencjami technologicznymi polega na tym, że szybko tracą aktualność. Narzędzie, którego uczymy się przez kilka miesięcy, może zostać zastąpione nowym systemem albo całkowicie zmienić sposób działania po kolejnej aktualizacji. Dlatego pracodawcy coraz mocniej zwracają uwagę na zdolność uczenia się i adaptowania do zmian. W badaniu dotyczącym wdrażania AI właśnie uczenie się i adaptację uznano za jedną z kluczowych kompetencji potrzebnych przedsiębiorstwom. Podobne wnioski przedstawia Deloitte - choć 85 proc. badanych dostrzega znaczenie adaptacyjności organizacji, niewielka część aktywnie rozwija ją w praktyce.

To dobra wiadomość dla osób, które obawiają się, że "przegapiły" moment rozpoczęcia nauki nowych technologii. Nie trzeba znać wszystkich aktualnych programów. Znacznie bardziej opłacalne może być wyrobienie nawyku regularnego poznawania nowych rozwiązań. Godzina tygodniowo przeznaczona na testowanie narzędzia, kurs czy analizę trendów może po roku dać większy efekt niż jednorazowe intensywne szkolenie. Przewagę buduje nie tylko stan wiedzy w konkretnym dniu, ale zdolność do jej ciągłego aktualizowania. W świecie szybkich zmian to właśnie tempo uczenia się może stawać się jedną z najważniejszych kompetencji zawodowych.

Czy rozwój kompetencji może rzeczywiście przełożyć się na wyższe zarobki?

Nie każdy kurs automatycznie kończy się podwyżką, ale dane wskazują, że umiejętności poszukiwane przez firmy mogą być wyceniane coraz wyżej. PwC podaje, że średnia różnica wynagrodzeń pomiędzy zawodami wymagającymi kompetencji AI i tymi, które takich umiejętności nie wymagają, osiągnęła globalnie w 2026 roku 62 proc., choć skala bardzo mocno różni się pomiędzy sektorami i krajami. W Polsce dynamicznie zwiększa się jednocześnie liczba ofert wymagających praktycznej znajomości AI.

Nie należy oczywiście zakładać, że ukończenie krótkiego kursu natychmiast zwiększy pensję o kilkadziesiąt procent. Wynagrodzenie zależy od stanowiska, doświadczenia, branży, firmy i wielu innych czynników. Ważniejszy jest mechanizm: jeśli przedsiębiorstwo potrzebuje określonej umiejętności, a niewiele osób na rynku ją posiada, jej wartość rośnie. Dlatego najbardziej opłacalne mogą okazać się kompetencje będące naturalnym rozszerzeniem już posiadanego doświadczenia. Księgowa ucząca się automatyzacji finansów może mieć większą przewagę niż osoba rozpoczynająca wszystko od zera, ponieważ łączy znajomość branży z nową technologią.

Czy trzeba zmieniać zawód, żeby skorzystać na transformacji rynku pracy?

Nie. Upskilling, czyli rozwijanie kompetencji w obecnym zawodzie, może być równie ważny jak reskilling polegający na przekwalifikowaniu. Wiele stanowisk nie zniknie, ale ich codzienna zawartość będzie się zmieniała. PARP podkreśla, że rozwój technologii do 2030 roku będzie prowadził przede wszystkim do automatyzowania lub wspierania części wykonywanych obecnie zadań. Oznacza to, że często bardziej racjonalne jest dodanie nowych kompetencji do obecnej specjalizacji niż rozpoczynanie kariery od początku.

Przykładowo osoba pracująca w administracji może nauczyć się automatyzacji dokumentów, specjalistka ds. sprzedaży wykorzystania AI do analizy klientów, a pracownik logistyki pracy z danymi i systemami prognozowania. W takim modelu technologia nie zastępuje wiedzy zdobywanej przez lata, ale zwiększa jej wartość. Największe szanse mogą mieć osoby znajdujące się na styku dwóch obszarów - znające swoją branżę i jednocześnie potrafiące wykorzystywać narzędzia, których inni dopiero się uczą. To znacznie bardziej realistyczna strategia niż próba zostania specjalistą IT wyłącznie dlatego, że technologie są obecnie popularne.

Dlaczego firmy same mają problem z rozwijaniem kompetencji pracowników?

Luka kompetencyjna nie wynika wyłącznie z braku aktywności zatrudnionych. Firmy również nie zawsze mają spójny plan rozwoju zespołów. Badanie EY z 2026 roku pokazuje, że tylko 38 proc. polskich organizacji uczestniczących w ankiecie wdraża programy rozwijające talenty technologiczne, choć 72 proc. uważa, że transformacja technologiczna sprzyja innowacyjności. Ponad połowa ocenia jednocześnie, że brak odpowiedniego wdrażania technologii może osłabić konkurencyjność firmy.

Podobny problem widać w obszarze AI. PARP wskazuje, że niemal połowa firm mierzących się z niedoborem kompetencji nie podejmuje żadnych działań, aby go uzupełnić, a około 23 proc. inwestuje w rozwój pracowników. Dopiero w przedsiębiorstwach, które już wdrażają AI, skłonność do inwestowania w kompetencje wyraźnie rośnie. To oznacza, że pracownik nie zawsze może czekać, aż pracodawca zaplanuje jego rozwój. Osoby samodzielnie obserwujące zmiany mogą zdobyć przewagę jeszcze zanim ich firma formalnie uruchomi odpowiednie szkolenia.

Od czego zacząć rozwijanie kompetencji, jeśli nie mamy dużo czasu?

Pierwszym krokiem nie powinien być wybór kursu, ale określenie, czego rzeczywiście potrzebujemy. Warto przejrzeć kilkanaście ofert pracy na stanowiska podobne do obecnego i zapisać umiejętności powtarzające się najczęściej. Następnie można porównać je ze swoim doświadczeniem. Jeśli coraz częściej pojawia się analiza danych, AI, konkretne narzędzie, język obcy lub zarządzanie projektami, otrzymujemy znacznie bardziej wiarygodną wskazówkę niż przypadkowa lista "kompetencji przyszłości" z mediów społecznościowych. Rozwój powinien odpowiadać na rzeczywiste zapotrzebowanie rynku.

Drugi krok to mały projekt praktyczny. Sam kurs nie zawsze pokazuje pracodawcy, że potrafimy wykorzystać nową wiedzę. Jeśli uczymy się AI, można zautomatyzować jeden powtarzalny proces. Jeśli analizujemy dane, warto stworzyć raport lub dashboard. Przy nauce zarządzania projektami można przejąć odpowiedzialność za niewielkie zadanie w obecnej firmie. Dzięki temu nowa kompetencja przestaje być wyłącznie wpisem w CV. Staje się doświadczeniem, o którym można opowiedzieć podczas rozmowy rekrutacyjnej i pokazać konkretny rezultat.

Jak wykorzystać nowe kompetencje podczas rozmowy o podwyżce lub zmianie pracy?

Największym błędem jest przedstawianie rozwoju wyłącznie poprzez listę ukończonych kursów. Pracodawcy bardziej interesuje rezultat. Zamiast mówić "ukończyłam szkolenie z AI", lepiej pokazać, że dzięki nowemu sposobowi pracy raport przygotowywany wcześniej przez trzy godziny powstaje w godzinę. Zamiast wymieniać kurs analizy danych, można opowiedzieć o stworzeniu zestawienia, które pomogło zespołowi szybciej podjąć decyzję. Kompetencja staje się wartościowa wtedy, gdy rozwiązuje rzeczywisty problem firmy.

Takie podejście może być szczególnie skuteczne właśnie teraz, gdy przedsiębiorstwa zgłaszają braki kompetencyjne. PARP wskazuje, że przy rekrutacjach związanych z AI firmy, którym nie udało się zatrudnić odpowiednich osób, najczęściej wskazywały brak doświadczenia kandydatów, niewłaściwe wykształcenie i niedopasowanie umiejętności. Osoba potrafiąca przedstawić praktyczne zastosowania nowych kompetencji może więc wyróżnić się znacznie bardziej niż kandydat posiadający wyłącznie certyfikat bez przykładów wykorzystania wiedzy.

Dlaczego rozpoczęcie nauki właśnie teraz może dać przewagę na rynku pracy?

Najważniejsza jest różnica pomiędzy tempem zmian po stronie firm a tempem reakcji pracowników. Przedsiębiorstwa już zwiększają wykorzystanie nowych technologii, rośnie liczba ofert wymagających kompetencji AI, a jednocześnie tylko około jedna trzecia pracowników deklaruje zamiar rozwijania kwalifikacji w najbliższym roku. Jeśli oba trendy się utrzymają, rynek może coraz mocniej premiować osoby posiadające połączenie doświadczenia zawodowego, kompetencji cyfrowych i zdolności adaptacji.

Nie trzeba więc próbować przewidzieć dokładnie, jaki zawód będzie najmodniejszy za pięć lat. Znacznie rozsądniej jest budować profil osoby, która potrafi szybko nauczyć się nowego narzędzia, pracować z danymi, wykorzystywać AI, oceniać informacje i dobrze współpracować z ludźmi. Jeśli większość pracowników pozostanie przy obecnym zestawie kompetencji, nawet niewielka, ale konsekwentna inwestycja w rozwój może zacząć robić dużą różnicę. Przewaga nie musi powstać dlatego, że ktoś uczy się wyjątkowo szybko. Czasami wystarczy, że zacznie wcześniej niż większość rynku.