Od kiedy pamiętam, „zawód przyszłości” był hasłem, które pojawiało się w nagłówkach artykułów, raportach branżowych i rozmowach o karierze. Kiedy zaczynałem swoją drogę zawodową, słyszałem o zawodach przyszłości związanych z big data, potem z blockchainem, jeszcze później z AI. Zawsze była jakaś nowa fala, nowe hasło, nowa obietnica.
Dziś – z perspektywy kilku lat doświadczenia w świecie danych i technologii – coraz bardziej utwierdzam się w przekonaniu, że… zawód przyszłości nie istnieje. A przynajmniej nie w takim sensie, w jakim próbują nam go sprzedać media i raporty „o trendach na rynku pracy”.
W tym artykule pokażę Ci 5 przykładów takich „zawodów przyszłości”, które na pierwszy rzut oka wydają się sensowne, ale gdy spojrzymy na nie szerzej – okazują się krótkoterminowymi etykietami, a nie realnymi drogami zawodowymi. A na koniec wyjaśnię, co moim zdaniem naprawdę warto rozwijać, jeżeli myślisz o swojej karierze w IT i analizie danych.
1. Inżynier AI / Prompt Engineer
W świecie eksplozji sztucznej inteligencji pojawił się nowy tytuł zawodowy: prompt engineer. Osoba, która „umie gadać z AI”, wie jak pisać prompty do ChatGPT i innych modeli, żeby osiągać lepsze wyniki. Brzmi nieźle, prawda? Skoro AI zyskuje na znaczeniu, ktoś musi wiedzieć, jak ją obsługiwać.
Tylko że… to nie jest zawód. To umiejętność. Tak samo jak kiedyś trzeba było wiedzieć, jak pisać dobre zapytania Google czy jak poruszać się po Excela, tak teraz uczymy się pisać sensowne prompty. Ale za rok, może dwa – te prompty będą generowane automatycznie, interfejsy będą bardziej intuicyjne, a AI samo będzie sugerować pytania.
Co więcej, najlepsze prompty wynikają z wiedzy domenowej i logicznego myślenia, a nie z „magicznych słów kluczowych”. To nie zawód – to chwilowa luka, która gwałtownie się zapełnia.
2. Programista blockchain
Pamiętasz jeszcze czasy, gdy blockchain miał zrewolucjonizować wszystko? Od finansów, przez ubezpieczenia, po zarządzanie dokumentami. Każdy chciał być programistą smart kontraktów, a kursy Solidity rosły jak grzyby po deszczu.
Oczywiście – są projekty, które z blockchaina korzystają i będą korzystać. Ale czy to faktycznie zawód przyszłości? Raczej nie. Większość zastosowań okazała się wydmuszką, a adopcja masowa nie nadeszła. Kryptowaluty, NFT, metaverse – to wszystko uderzyło mocno, ale równie gwałtownie się cofnęło.
Programista blockchain to dziś bardzo niszowy zawód. O wiele bardziej opłaca się być dobrym backend developerem, który może wejść w temat blockchaina, jeżeli projekt tego wymaga. Ale nie odwrotnie.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.
Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.
3. Specjalista od metaverse
Ah, metaverse. Pamiętam, jak Mark Zuckerberg ogłaszał, iż to przyszłość internetu. Cyfrowe światy, wirtualne biura, spotkania w 3D. Miało to zmienić sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i bawimy.
I co? Minęło kilka lat, a temat przycichł. Metaverse żyje dziś głównie w kontekście gier i bardzo specyficznych projektów B2B. Meta sama przestawiła swój kierunek na AI. A tzw. „specjalista od metaverse” brzmi dziś jak ktoś, kto w 2010 uczył się jak konfigurować Flasha.
Technologia VR i AR ma potencjał, ale to raczej obszar, nie zawód. Potrzebni będą UX designerzy, programiści Unity, specjaliści od 3D – ale nie „metaverse ekspert”. To tylko chwilowy buzzword.
4. Citizen Data Scientist / Data Scientist 2.0
W erze automatyzacji i AI powstała idea: nie trzeba być matematykiem ani programistą, żeby robić analizę danych. No-code, drag-and-drop, modele ML budowane jednym kliknięciem – brzmi świetnie.
Ale problem jest taki, iż automatyzacja to nie wiedza. choćby najlepsze narzędzie nie zastąpi rozumienia danych, statystyki, kontekstu biznesowego i krytycznego myślenia. Łatwo dziś stworzyć dashboard, który wygląda profesjonalnie – ale który nie odpowiada na żadne pytanie.
„Citizen data scientist” to piękna wizja, ale w praktyce często prowadzi do złych decyzji opartych na pozornie „inteligentnych” analizach. To nie zawód, to pułapka myślenia, iż narzędzie = kompetencja.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
Dzięki! To nie koniec...
...pamiętaj, by teraz wejść na maila i potwierdzić subskrybcję 🙂 Jeżeli nic nie doszło, to sprawdź skrzynkę ze spamem.* * * Gdy potwierdzisz newsletter, dostaniesz ostateczne potwierdzenie i obiecane prezenty w kolejnym mailu 🙂
5. Twórca treści wspierany AI
AI pisze teksty, tworzy grafiki, montuje wideo. Czyli skoro każdy może teraz produkować content szybciej i taniej – czy zawód twórcy treści to przyszłość?
Nie do końca. Oczywiście, narzędzia AI demokratyzują tworzenie – ale też radykalnie zwiększają konkurencję. Coraz trudniej się przebić, bo contentu jest więcej niż uwagi odbiorców. Algorytmy mediów społecznościowych są nieprzewidywalne, a odbiorcy coraz bardziej wymagający.
Twórca treści to nie zawód przyszłości – to forma działalności, bardzo niepewna i zależna od wielu zmiennych. Da się na tym zbudować karierę, ale to nie ścieżka dla wszystkich. A AI zamiast pomagać, często spłaszcza jakość i odbiera oryginalność.
6. To nie zawód się liczy. Liczą się kompetencje.
Na koniec wracamy do głównej tezy: zawód przyszłości nie istnieje. I nigdy nie istniał. Przyszłość jest zbyt nieprzewidywalna. Przed wynalezieniem internetu nikt nie myślał o zawodzie web developera. Przed pojawieniem się telefonów – o projektancie aplikacji mobilnych. Przed ChatGPT – o specu od promptów.
Dlatego zamiast gonić za nowymi etykietami i „gorącymi” zawodami, lepiej skupić się na czymś innym: budowaniu zestawu kompetencji przyszłości.
Co się moim zdaniem na ten zestaw składa?
- Umiejętność uczenia się i adaptacji
- Myślenie krytyczne i analityczne
- Umiejętność pracy z danymi i technologią
- Komunikacja i storytelling
- Rozumienie problemów biznesowych
To są rzeczy, które niezależnie od technologii i narzędzi – zawsze będą potrzebne. Bo zawody się zmieniają, ale kompetencje zostają. I to one dają prawdziwą odporność na zmiany.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
A Ty? Za jakim „zawodem przyszłości” biegłeś?
Jeśli ten artykuł dał Ci coś do myślenia – podziel się nim z kimś, kto też szuka swojej drogi w IT, analizie danych czy technologii. A jeżeli chcesz rozwijać te realne kompetencje przyszłości – zapraszam do KajoDataSpace. Tam właśnie na tym się skupiamy.
Bo ja nie wierzę w zawody przyszłości. Ale wierzę w ludzi, którzy są gotowi się rozwijać.
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
Inne interesujące artykuły:
- 5 powodów, dla których Excel wciąż jest istotny w pracy analityka danych
- AI nie zabierze Ci pracy. Zabierze Ci samotność.
- Za co lubię pracę analityka danych? 4 powody, dla których to świetna kariera
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
