Czy na programistów w USA nadal jest zapotrzebowanie mimo rozwoju AI?

Tak, ale popyt jest nierównomierny. Według danych Indeed Hiring Lab oferty w rozwoju oprogramowania wzrosły o 15% od końca lutego 2025 roku, choć ogólna liczba ofert pracy w USA spadła o 7% w tym samym okresie.

Dlaczego początkujący programiści mają trudniej niż doświadczeni?

Indeks AI Uniwersytetu Stanforda 2026 wskazuje spadek zatrudnienia o 16% w grupie 22-25 lat oraz około 20% spadku miejsc dla programistów na wczesnym etapie kariery. Firmy częściej obsadzają stanowiska, które wymagają nadzoru nad narzędziami AI.

Jakie umiejętności warto rozwijać, aby utrzymać się na rynku programistów?

Najbardziej poszukiwana jest umiejętność wykorzystania AI w codziennej pracy przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad jakością kodu. Duże znaczenie mają też bezpieczeństwo i umiejętność weryfikowania kodu generowanego przez AI.

Czy BLS przewiduje wzrost zatrudnienia programistów w USA?

Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy (BLS) prognozuje wzrost zatrudnienia programistów o 10% w latach 2025-2035, czyli z około 1,72 mln do 1,89 mln stanowisk, co oznacza około 174 700 dodatkowych miejsc pracy.

Czy programiści są nadal potrzebni w USA? Popyt mimo AI

Oferty pracy dla programistów w USA rosną w części segmentów, mimo rozwoju AI. Sprawdź, które kompetencje dają przewagę i jak zaplanować naukę.

Zapotrzebowanie na programistów w USA nie zniknęło wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, ale przesunęło się w inne obszary: w stronę stanowisk kierowniczych, ról związanych z AI i osób, które potrafią nadzorować automatycznie generowany kod. Dla osób planujących naukę programowania oznacza to konieczność myślenia o rozwoju kompetencji w szerszym sensie niż sama znajomość języka.

Czy na programistów w USA nadal jest popyt?

Tak, popyt istnieje, jednak jest wyraźnie zróżnicowany. Oferty pracy w rozwoju oprogramowania w USA wzrosły o 15% od końca lutego 2025 roku według danych Indeed Hiring Lab, podczas gdy łączna liczba ofert pracy w całym kraju spadła o 7%. Oznacza to, że branża IT nie podąża za ogólnym trendem rynku.

Liczby, które warto znać

Poniższa tabela zestawia kluczowe wskaźniki z różnych okresów i źródeł, tak aby łatwiej było porównać, w których obszarach rynek się zmienia.

Wskaźnik	Wartość	Okres / źródło
Oferty w rozwoju oprogramowania (USA)	+15%	od końca lutego 2025, Indeed Hiring Lab
Łączna liczba ofert pracy (USA)	-7%	ten sam okres, Indeed Hiring Lab
Oferty dla programistów vs. poziom sprzed pandemii	ok. -27,5%	Indeed Hiring Lab
Stanowiska kierownicze	+71%	maj 2025 – maj 2026
Stanowiska bezpośrednio związane z AI	+37%	maj 2025 – maj 2026
Zatrudnienie w grupie 22-25 lat	-16%	Indeks AI Uniwersytetu Stanforda 2026
Programiści na wczesnym etapie kariery	ok. -20%	Indeks AI Uniwersytetu Stanforda 2026
Prognoza zatrudnienia programistów	+10%	BLS, lata 2025-2035

Zestawienie pokazuje, że spadek dotyczy przede wszystkim początkujących i ogólnych ofert, a wzrost koncentruje się w rolach wymagających doświadczenia i wiedzy o AI.

Dlaczego początkujący programiści mają trudniej?

Najmocniej odczuwają to osoby na początku ścieżki zawodowej. Według danych Stanforda zatrudnienie w grupie 22-25 lat spadło o 16%, a miejsca dla programistów na wczesnym etapie kariery skurczyły się o około 20%. Warto jednak pamiętać, że szczyt rekrutacji w branży technologicznej przypadł na 2022 rok, więc część obecnych zmian to powrót do poziomu sprzed boomu. Według McKinsey Global Institute spadek w branży nie wynika wyłącznie z AI.

Co to oznacza przy wejściu na rynek?

Osoba zaczynająca od zera powinna szczególnie zadbać o portfolio projektów pokazujących samodzielne rozwiązywanie problemów, a nie tylko znajomość składni. Rekruterzy coraz częściej szukają dowodów na to, że kandydat rozumie działanie kodu, a nie tylko go generuje.

Jakie umiejętności zyskują na wartości?

Eric Kutcher, prezes McKinsey w Ameryce Północnej, wskazuje na wysokie zapotrzebowanie na programistów znających AI. Z kolei Sneha Puri z Indeed Hiring Lab zwraca uwagę, że firmy potrzebują nadzoru człowieka nad działaniem AI. Te dwie perspektywy łączą się w jednym wniosku: wartościowy jest nie sam fakt używania AI, lecz umiejętność jej kontrolowania.

Nadzór nad AI i bezpieczeństwo kodu

Dane GitHub pokazują, że od 2023 roku AI odpowiada za pisanie prawie połowy kodu w projektach z AI. Im więcej kodu powstaje automatycznie, tym ważniejsza staje się jego weryfikacja. GitHub zwraca uwagę, że rosnąca ilość kodu generowanego przez AI może zwiększać liczbę luk w zabezpieczeniach, dlatego kompetencje z zakresu testowania i bezpieczeństwa zyskują na znaczeniu.

Jak zaplanować naukę w tej sytuacji?

Najlepiej traktować rozwój kompetencji jako plan etapowy, a nie jednorazowy kurs. Poniższe kroki pomogą uporządkować naukę:

Opanuj podstawy języka i logiki programowania. Bez tego trudno ocenić, czy kod generowany przez AI jest poprawny.
Naucz się pracy z narzędziami AI. Ćwicz tworzenie kodu z pomocą asystentów, ale zawsze sprawdzaj wynik.
Rozwijaj kompetencje weryfikacyjne. Testy jednostkowe, przegląd kodu i podstawy bezpieczeństwa aplikacji.
Buduj portfolio. Projekty, w których pokazujesz cały proces, od pomysłu po wdrożenie, są czytelnym dowodem umiejętności.
Myśl o ścieżce kierowniczej i koordynacyjnej. Wzrost ofert na stanowiska kierownicze wskazuje, że warto rozwijać także komunikację i zarządzanie zespołem.

Co to oznacza dla Twojej ścieżki zawodowej?

Dane nie wskazują na koniec zapotrzebowania na programistów, lecz na zmianę jego charakteru. Prognoza BLS mówi o wzroście zatrudnienia o 10% w latach 2025-2035, z około 1,72 mln do 1,89 mln stanowisk. Jednocześnie początkujący muszą liczyć się z bardziej wymagającym wejściem na rynek. Dla osoby uczącej się samodzielnie najrozsądniejszym wyborem jest połączenie solidnych podstaw technicznych z umiejętnością nadzorowania i weryfikowania pracy AI, a także z rozwojem kompetencji, które pozwolą przejść na role koordynacyjne.