Deficyt specjalistów AI dławi wdrożenia w polskich firmach

Deficyt specjalistów AI to główna przeszkoda w skalowaniu sztucznej inteligencji w polskich firmach — większość projektów utkwiła na etapie testów i nigdy nie trafia do produkcji. Problem dotyczy nie tylko braku pracowników, ale i sposobu, w jaki organizacje zarządzają technologią, która rozprzestrzenia się w firmach bez odpowiedniego nadzoru.

Dlaczego tylko co piąta firma osiąga rzeczywiste korzyści z AI?

Rozbieżność między ambicjami a rzeczywistością jest ogromna. Badanie PwC przeprowadzone wśród 1217 członków kadry zarządzającej z 25 sektorów pokazuje, że zaledwie co piąty podmiot generuje niemal trzy czwarte całej wartości ekonomicznej z AI. Ta wąska grupa liderów osiąga ponad siedmiokrotnie wyższe przychody i większą efektywność operacyjną niż pozostałe firmy.

Różnica nie wynika z liczby wdrożonych narzędzi, lecz ze sposobu kontroli i skalowania sztucznej inteligencji. Badanie McKinseya “The State of AI” potwierdza to zjawisko: choć 64 proc. respondentów deklaruje, że AI napędza innowacje w ich organizacjach, tylko 39 proc. dostrzega jej mierzalny wpływ na zysk operacyjny.

Polska w ogonie — dwie trzecie projektów AI nigdy nie wychodzą z testów

Polskie firmy borykają się z szczególnie ostrymi problemami. W 2025 roku aż 75 proc. dużych firm realizowało projekty związane z zaawansowaną analityką i AI (wzrost o 5 punktów procentowych rok do roku), ale przynajmniej większość założonych korzyści osiągnęło zaledwie 43 proc. z nich.

Najgorsza statystyka dotyczy fazy proof of concept — dwie trzecie inicjatyw wyhamowuje na tym etapie. Oznacza to, że dochodzi do testów, ale rozwiązania nie są wdrażane produkcyjnie, a zatem nie mogą przynieść rzeczywistych efektów biznesowych. To jedno z największych marnotrawstw potencjału technologicznego.

Kto zarabia na AI — rynek wynagrodzeń specjalistów

Brak specjalistów powoduje gwałtowny wzrost wynagrodzeń. Raport agencji rekrutacyjnej Devire, który przeanalizował ponad 1000 rekrutacji z ostatniego półrocza, pokazuje dramatyczną dysproporcję między popytem a podażą.

Stanowisko	Widełki płacowe (brutto)	Liczba aplikacji
AI Engineer / AI Developer	15–42 tys. zł	10–50
Data Scientist (Generative AI)	18–45 tys. zł	15–40
LLM Engineer	15–42 tys. zł	5–30
AI Solutions Architect	32–50 tys. zł	10–25
AI Prompt Engineer	12–28 tys. zł	20–60
Specjalista ds. obsługi klienta	4–7 tys. zł	~2300

Pracownicy posiadający kompetencje AI zarabiają średnio 56 proc. więcej niż ich odpowiednicy bez tych umiejętności. Co ważne, premia płacowa na stanowiskach związanych z AI wzrosła ponad dwukrotnie w ciągu roku. Miesięczne zarobki w branży sięgają 50 tys. zł brutto, a na kontraktach B2B stawki seniorów sięgają 300 zł netto za godzinę.

Popyt jest gigantyczny, ale brak rąk do pracy. Ogłoszenia na stanowiska AI engineera przyciągały średnio od kilkunastu do kilkudziesięciu aplikacji, podczas gdy dla porównania stanowiska specjalisty ds. mailowej obsługi klienta przyciągały prawie 2,3 tys. CV.

Nowe zawody — LLM engineer i AI solutions architect

Upowszechnienie dużych modeli językowych (LLM) oraz narzędzi takich jak ChatGPT, Claude czy Gemini stworzyło zupełnie nową kategorię stanowisk. Specjaliści, którzy potrafią projektować, dostrajać i wdrażać modele generatywne w realnych procesach biznesowych, są dzisiaj jednymi z najlepiej zarabiających profesjonalistów w IT.

LLM engineer może zarobić od 15 tys. do 42 tys. zł brutto miesięcznie na umowie o pracę, a górne granice tych widełek to stawki, które jeszcze dwa lata temu były zarezerwowane wyłącznie dla dyrektorów najwyższego szczebla. Rośnie też zapotrzebowanie na AI prompt engineers — ekspertów odpowiadających za to, jak rozwiązania AI działają w skali produkcyjnej.

Krzysztof Kobyliński, menedżer w Devire, wyjaśnia zmianę: “Dziś nie liczy się tylko znajomość narzędzi, ale ciągły rozwój w obszarze AI. Specjaliści w tym coraz szerszym obszarze są pożądanymi ludźmi do zespołów. To profil, który na rynku jest aktualnie dość rzadki i dobrze wynagradzany ze względu na coraz większe wykorzystanie technologii w projektach.”

Prognoza World Economic Forum — 80 proc. wzrostu zatrudnienia w AI do 2030

Wg prognoz World Economic Forum do 2030 roku największy przyrost zatrudnienia będzie dotyczył przede wszystkim ekspertów big data oraz AI i uczenia maszynowego. W przypadku ostatniej z wymienionych branż liczba stanowisk ma zwiększyć się o ponad 80 proc. Niestety, biznes musi dziś zmierzyć się z lukami kompetencyjnymi w tym zakresie.

Kacper Szczepaniuk, observability specialist w Linux Polska, potwierdzony problem: “Na rynku brakuje zarówno specjalistów bezpieczeństwa, monitoringu i obserwacji IT, jak i ekspertów sztucznej inteligencji. Przez luki kompetencyjne w firmach panuje niesłuszne przekonanie, że wdrożenie nowych narzędzi jest procesem skomplikowanym, wymagającym przebudowy całej architektury, a przez to zbyt ryzykownym i kosztownym.”

Niekontrolowane użycie AI — rosnące zagrożenie w firmach

Niedobór ekspertów to jedna z przyczyn, dla których w przedsiębiorstwach nie ma właściwego nadzoru i zarządzania technologią AI. Pracownicy eksperymentują z takimi narzędziami, a skala niekontrolowanego użycia systemów sztucznej inteligencji jawi się już jako jedno z kluczowych ryzyk.

Statystyki mówią wprost: w ciągu roku liczba użytkowników generatywnej AI w organizacjach wzrosła trzykrotnie, a liczba wysyłanych do niej promptów sześciokrotnie — z 3 tys. do 18 tys. miesięcznie w przeliczeniu na jedną firmę lub instytucję. W jednej czwartej największych firm to już ponad 70 tys. zapytań miesięcznie, a w skrajnych przypadkach nawet ponad 1,4 mln.

Eksperci opisują to krótko: pracownika sprawdzamy tygodniami, a AI wpuszczamy do firmy w kilka minut.

Co to oznacza dla małych firm — oddolne wdrażanie jako szansa

Dla małych i średnich firm sytuacja na rynku specjalistów jest jeszcze trudniejsza — nie mogą konkurować wynagrodzeń z dużymi korporacjami. Jednak źródło wskazuje na szansę: oddolne wykorzystanie AI i edukacja pracowników w zakresie odpowiedzialnego stosowania technologii mogą częściowo zneutralizować deficyt specjalistów.

Zamiast czekać na zatrudnienie drogiego eksperta, małe firmy mogą:

1. Edukować zespół — pracownicy mogą uczyć się obsługi ChatGPT, Claude czy Gemini na własną rękę, a następnie stosować te narzędzia w codziennych procesach (obsługa klienta, tworzenie treści, analiza danych).

2. Testować na małą skalę — zamiast dużych projektów proof of concept, wdrażać AI w pojedynczych procesach (np. automatyzacja maili, chatboty na stronie, analiza feedback’ów klientów).

3. Szukać gotowych rozwiązań — zamiast budować własne modele, korzystać z dostępnych narzędzi i integracji, które nie wymagają głębokiej wiedzy technicznej.

4. Ustanowić politykę bezpieczeństwa — nawet bez specjalistów można wprowadzić wytyczne dotyczące tego, jakie dane mogą być wysyłane do systemów AI i kto ma prawo ich używać.

Problemy z wdrażaniem AI w Polsce są systemowe — brak specjalistów, niedostateczne zarządzanie technologią i niedowartościowanie potencjału. Jednak dla firm, które podejdą do AI pragmatycznie i edukacyjnie, istnieje realna szansa na wyprzedzenie konkurencji, zanim rynek specjalistów się ustabilizuje.