Polska czwarta w UE w ofertach wymagających kompetencji AI

Opublikowane 21 września 2026 roku omówienie PARP wskazuje, że Polska zajmuje czwarte miejsce w UE pod względem udziału ofert pracy wymagających zaawansowanych kompetencji AI. Dla kandydatów to sygnał, że część pracodawców szuka osób zdolnych pracować z tą technologią na poziomie wykraczającym poza obsługę gotowego chatbota. Miejsce w rankingu nie oznacza jednak, że wpisanie nazwy narzędzia do CV samo zwiększy szanse na zatrudnienie.

Raport Instytutu Gospodarki Niemieckiej obejmuje około 182 mln unikalnych ogłoszeń z 27 państw UE z lat 2022–2025; w tym okresie udział ofert wymagających pogłębionych kompetencji AI wzrósł w Unii z 0,7 do 1,7 proc., a szacowana liczba pracowników na stanowiskach związanych z takimi umiejętnościami — z 1,4 mln do 3,7 mln. Polska znalazła się za Luksemburgiem, Danią i Szwecją w zestawieniu udziałów. To porównanie wymagań zapisanych w ofertach, nie wynik rekrutacji konkretnych osób.

Co mówi czwarte miejsce Polski

O pozycji kraju decyduje udział ogłoszeń wymagających pogłębionej wiedzy o AI wśród wszystkich analizowanych ofert. Dzięki temu można porównywać rynki różnej wielkości bez sprowadzania wyniku do samej liczby publikowanych wakatów. Polska zajmuje także drugie miejsce po Niemczech pod względem oszacowanej liczby osób pracujących na stanowiskach o dużym zapotrzebowaniu na te kompetencje. Ta druga miara powstaje przez odniesienie udziałów z ogłoszeń do danych o zatrudnieniu; nie jest spisem pracowników.

Ogłoszenia internetowe nie odzwierciedlają jednakowo wszystkich zawodów. Stanowiska informatyczne, specjalistyczne i kierownicze pojawiają się w takich danych częściej niż wynikałoby z ich udziału w zatrudnieniu, dlatego w analizie zastosowano wagi uwzględniające strukturę zawodową poszczególnych krajów. Surowa liczba ogłoszeń byłaby również myląca przy porównywaniu państw, ponieważ zasięg portali zbieranych do bazy jest różny. Dla osoby szukającej pracy ranking wskazuje więc kierunek popytu, ale nie zastępuje oceny wymagań konkretnej oferty.

Dlaczego obsługa chatbota nie wystarcza do tego rankingu

Badanie koncentruje się na stanowiskach, w których znajomość AI jest istotna dla wykonywanych zadań. Opublikowana 22 września 2026 roku nota metodologiczna IW opisuje wielojęzyczny model regułowy, który wyszukuje w ofertach wymagania dotyczące pogłębionych umiejętności, a dzięki regułom kontekstowym odrzuca niejednoznaczne wzmianki o technologii. Rozpoznaje on zapotrzebowanie wyrażone w treści ogłoszenia. Nie mierzy każdej sytuacji, w której pracownik pomocniczo korzysta z aplikacji generatywnej.

Ta granica ma znaczenie podczas czytania wymagań. Sprawne zadawanie pytań chatbotowi może pomagać w codziennej pracy, ale samo w sobie nie oznacza zdolności do przygotowania danych, oceny działania systemu czy rozwijania własnego zastosowania AI. Z kolei ogłoszenie wymagające wiedzy o uczeniu maszynowym sugeruje zakres odpowiedzialności inny niż oferta, w której gotowe narzędzie jest tylko pomocą. Pracodawca może też rozwijać umiejętności obecnych pracowników zamiast ogłaszać nabór, więc dane o wakatach pokazują jedynie widoczną część zapotrzebowania.

Jakie umiejętności kryją się za wymaganiami pracodawców

Wymagania warto rozróżniać według rodzaju pracy, za którą odpowiada przyszły pracownik. Kompetencje użytkowe oznaczają zastosowanie gotowego narzędzia do zadania oraz ocenę otrzymanego wyniku. W takim przypadku istotne jest, czy kandydat potrafi rozpoznać błędną odpowiedź, ocenić przydatność rezultatu i określić, jakich danych nie powinien wprowadzać do aplikacji. To konkretna umiejętność zawodowa, choć nie musi należeć do kategorii pogłębionej wiedzy mierzonej w rankingu.

Kompetencje techniczne dotyczą przygotowania danych, wskazania procesu nadającego się do automatyzacji i udziału we wdrożeniu rozwiązania. Są bliższe potrzebom firmy, która chce zastosować AI do własnej pracy, niż ogólna deklaracja znajomości narzędzia. Zakres takich zadań może się różnić: jedna oferta będzie dotyczyć przygotowania danych, inna oceny wyników lub połączenia rozwiązania z istniejącym procesem. Dlatego nazwa „AI” w wymaganiach nie mówi jeszcze, jakiej samodzielności oczekuje pracodawca.

Kompetencje eksperckie obejmują pogłębioną wiedzę potrzebną do rozwijania zastosowań AI. Przy takich zadaniach znaczenie mają dobór danych i metody, ocena jakości działania oraz rozumienie ograniczeń rozwiązania. Podział na umiejętności użytkowe, techniczne i eksperckie pomaga odczytać zakres ofert; nie jest osobnym rankingiem najczęściej poszukiwanych umiejętności w Polsce. Europejskie zestawienie nie podaje takiej listy dla polskich pracodawców.

W których rolach wynik ma znaczenie

Najbardziej bezpośrednio wynik dotyczy naboru do pracy przy tworzeniu lub wdrażaniu rozwiązań AI. W ofertach na stanowiska informatyczne i inne role specjalistyczne pracodawca może nazwać potrzebną technologię oraz oczekiwany rezultat, dlatego wymaganie jest łatwiejsze do uchwycenia w analizie ogłoszeń. Nie należy z tego wyciągać wniosku, że inne zawody nie korzystają z AI: ich pracodawcy mogą nie wymieniać podstawowej obsługi narzędzi w treści wakatu.

Zastosowania mogą też dotyczyć automatyzacji procesów biznesowych lub produkcyjnych, zwłaszcza gdy trzeba wybrać zadanie, przygotować dane i przeprowadzić wdrożenie. Dostępne zestawienie nie wskazuje jednak, która branża w Polsce najczęściej poszukuje każdej z tych umiejętności. Dla kandydata ważniejszy od samej etykiety stanowiska jest opis odpowiedzialności: czy ma korzystać z gotowego rozwiązania, przygotować warunki jego użycia, czy odpowiadać za jego działanie.

Jak pokazać kompetencje AI w CV

CV może wiarygodnie pokazać umiejętność wtedy, gdy opisuje zadanie, własny udział i sposób oceny rezultatu. Przy pracy z gotowym narzędziem warto wskazać, do czego zostało użyte i jak sprawdzano wynik. Przy zadaniach technicznych można opisać przygotowanie danych, wybór procesu lub ocenę działania rozwiązania. Kandydat do roli eksperckiej może przedstawić metodę, za którą odpowiadał, oraz kryteria jej oceny. Są to sposoby przedstawienia doświadczenia, a nie wymagania wyprowadzone wprost z rankingu.

Własny projekt lub ćwiczenie również może stanowić przykład, jeśli jego zakres jest nazwany uczciwie i da się omówić wykonane decyzje. Różnica między użyciem cudzego narzędzia a samodzielnym przygotowaniem lub rozwijaniem rozwiązania powinna być czytelna bez domyślania się, co oznacza ogólne hasło „znajomość AI”. To właśnie do zakresu pracy zapisanego w polskiej ofercie kandydat może dopasować dowody swoich umiejętności.

Przeczytaj także: