Sztuczna inteligencja przestała być przyszłością — dlaczego warto umieć ją tworzyć i z niej korzystać?

Algorytmy sztucznej inteligencji podpowiadają filmy i muzykę, pomagają lekarzom analizować wyniki badań, wspierają tłumaczenia, a nawet prowadzą rozmowy przypominające kontakt z człowiekiem. Za każdym z tych rozwiązań stoją specjaliści, którzy projektują i rozwijają systemy AI. Sprawdź, dlaczego kompetencje w tym obszarze zyskują na znaczeniu.

Dla większości ludzi AI wciąż brzmi jak coś z filmów science fiction. W rzeczywistości to zestaw bardzo konkretnych metod, dzięki którym maszyna uczy się rozpoznawać wzorce w danych i na tej podstawie podejmować decyzje. Nikt nie pisze jej sztywnej instrukcji „jeśli widzisz kota, powiedz kot” — zamiast tego pokazuje jej tysiące przykładów, a ona sama wyciąga wnioski.

Na tym polega istota uczenia maszynowego – serca współczesnej sztucznej inteligencji. Specjalista w tej dziedzinie projektuje modele oraz dobiera i przygotowuje dane, na których system się uczy. Następnie „trenuje” go tak, aby potrafił wykonywać zadania, których nie da się zaprogramować za pomocą tradycyjnych reguł, takie jak rozpoznawanie mowy czy przewidywanie awarii maszyn z wyprzedzeniem. To praca dla osób, które lubią łączyć logiczne myślenie z odrobiną detektywistycznej ciekawości.

Z raportu PwC AI Jobs Barometer 2026 wynika, że stanowiska wymagające kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją wiążą się średnio z 62-procentową premią płacową w porównaniu ze stanowiskami niewymagającymi takich umiejętności. Jednocześnie oferty pracy wymagające konkretnych kompetencji AI, takich jak machine learning czy prompt engineering, rosną niemal osiem razy szybciej niż cały rynek pracy – odpowiednio o 69% i 9%¹.

W Polsce ten trend również jest wyraźnie widoczny. W 2025 roku liczba ogłoszeń wymagających kompetencji AI wzrosła o około 33 tysiące, osiągając poziom blisko 80 tysięcy. Raport PwC wskazuje, że wraz z rosnącym wykorzystaniem sztucznej inteligencji zwiększa się zapotrzebowanie zarówno na specjalistów rozwijających tę technologię, jak i osoby potrafiące wykorzystywać ją w codziennej pracy.

Jest jednak pewien warunek, o którym łatwo zapomnieć. Żeby budować inteligentne systemy, trzeba najpierw dobrze rozumieć fundamenty informatyki: programowanie, struktury danych, działanie sieci i baz danych. Sztuczna inteligencja nie unosi się w próżni; wyrasta z klasycznej wiedzy informatycznej, tyle że pchniętej o krok dalej.

Dlatego wiele osób staje przed naturalnym wyborem. Można pójść w stronę wyspecjalizowaną i skupić się na projektowaniu modeli uczących się albo postawić na szerokie, uniwersalne przygotowanie informatyczne, które otwiera drzwi do niemal każdej roli w branży IT. Obie drogi prowadzą do zawodów, na które popyt w najbliższych latach będzie tylko rósł.

Chcesz projektować systemy, które uczą się same? Tę drogę otworzą przed Tobą studia AI, czyli ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Wyższej Szkole Kształcenia Zawodowego.

Jeśli natomiast wolisz szersze przygotowanie, które da Ci swobodę wyboru specjalizacji na nieco późniejszym etapie, Uczelnia przygotowała także studia IT — solidny start do kariery programisty, administratora systemów czy architekta oprogramowania.

WSKZ łączy nowoczesny system nauki za pośrednictwem platformy edukacyjnej z tradycyjną formą studiowania, organizując regularne zjazdy i wykłady na żywo.

W WSKZ trwa akcja Nauka Level Up!, w ramach której możesz zyskać do -40% na I rok studiów inżynierskich. Wejdź na stronę studia-online.pl i dowiedz się więcej!

¹https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/job-barometer/2026/2026-global-ai-jobs-barometer-full-report.pdf