Czy AI zabiera pracę analitykom danych?

Podsumowanie

• AI zmienia pracę analityków danych, bo przejmuje powtarzalne zadania i zwiększa tempo analizy, ale nie eliminuje zawodu.
• Wciąż najważniejsze pozostają ludzkie kompetencje takie, jak: interpretacja danych, rozumienie kontekstu biznesowego, krytyczne myślenie i podejmowanie decyzji.
• Rynek pracy rośnie i oczekuje specjalistów gotowych do pracy z AI od początku kariery, także na poziomie juniorskim.
• Profil analityka ewoluuje w stronę „human + AI”. Obok narzędzi liczą się elastyczność, odporność i umiejętność łączenia danych z realnymi potrzebami biznesu.
• Studia nadal mają sens jako fundament, a kursy pełnią rolę uzupełniającą. Najważniejsze jest świadome i krytyczne korzystanie z AI.

Spis treści

• Praca. AI ją przyspiesza, ale nie rozumie kontekstu
• AI automatyzuje zadania, nie zawód
• Czy AI zabiera pracę juniorom?
• Kompetencje przyszłości = narzędzia + krytyczne myślenie
• AI zwiększa wymagania, nie tylko produktywność
• Największe ryzyko: bezrefleksyjne zaufanie do AI
• Analityka danych. Studia czy szkolenia?
• FAQ

Praca. AI ją przyspiesza, ale nie rozumie kontekstu

Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja wykonuje wiele rutynowych zadań szybciej niż człowiek: od wstępnej analizy dużych zbiorów danych po generowanie raportów. To automatyzacja określonych czynności, nie całego zawodu.

– Tempo przetwarzania danych przez AI jest faktycznie szybsze, ale kluczowym efektem każdej sensownie przeprowadzonej analizy powinna być możliwość wyciągnięcia optymalnego wniosku. Analiza dostarczy wyniku, natomiast interpretacja nie zawsze jest zero-jedynkowa i wymaga człowieka, nawet jeśli jest on na etapie zdobywania tego doświadczenia – uważa *Artur Chmaj, prodziekan kierunków Analityka danych w biznesie oraz Analityka biznesowa i Big Data we WSIiZ.

Z „Future of Jobs Report 2025” World Economic Forum wynika, że do 2030 roku 39 proc. kluczowych kompetencji pracowników zmieni się, a wśród umiejętności rosnących na znaczeniu znajdują się jednocześnie te dotyczące współpracy z AI, pracy z dużymi zbiorami danych, jak i analityczne myślenie, odporność psychiczna oraz przywództwo i wpływ społeczny.

To wyraźny sygnał, że rynek nie zastępuje ludzi wyłącznie algorytmami, lecz oczekuje połączenia kompetencji technicznych i humanistycznych.

AI automatyzuje zadania, nie zawód

Najbardziej podatne na automatyzację są powtarzalne elementy pracy analityka: czyszczenie danych, generowanie standardowych raportów, proste zapytania.

– Mówiąc ogólnie, chodzi o analizę dużych zbiorów informacji w krótkim czasie, w której człowiek zawsze przegra konkurencję z maszyną. AI jednak, chyba że na to pozwolimy, nie podejmie decyzji. Jak uczy życie, w biznesie na decyzje nie wpływają tylko liczby czy wykresy – uważa Artur Chmaj.

McKinsey w raporcie „AI in the workplace: A report for 2025” podkreśla, że firmy traktują AI przede wszystkim jako sposób na przejęcie rutynowych zadań i uwolnienie czasu pracowników na działania kreatywne, strategiczne i relacyjne. To nadal człowiek odpowiada za decyzje i ich konsekwencje, a AI pełni rolę „superagenta” wspierającego proces decyzyjny.

Czy AI zabiera pracę juniorom?

Czy to oznacza, że z rynku znika takie stanowisko jak Junior Data Analyst? Absolutnie nie!

– Otoczenie gospodarcze zmienia się tak szybko, coraz częściej dzieją się rzeczy kompletnie nieoczekiwane, przez ekonomistów zwane „czarnymi łabędziami”. To właśnie młody człowiek, umiejący skorzystać z narzędzi analitycznych, będzie wsparciem dla doświadczonych menedżerów – uważa prodziekan Chmaj.

Raport No Fluff Jobs „Rynek pracy IT w Polsce 2025/2026” pokazuje, że liczba ofert pracy w sektorze technologicznym wzrosła w 2025 roku o 44 proc. względem roku poprzedniego, a kategoria Data & BI znalazła się w ścisłej czołówce specjalizacji pod względem liczby ofert (12,4 proc. wszystkich ogłoszeń). To nie obraz rynku, który „zamyka” juniorów, raczej rynku, który oczekuje od nich przygotowania do pracy z AI od pierwszego dnia.

Kompetencje przyszłości = narzędzia + krytyczne myślenie

Profil analityka danych wyraźnie się zmienia. Umiejętności techniczne, takie jak znajomość SQL, Python, narzędzi BI czy umiejętność pracy z modelami AI, pozostają fundamentem, ale nie są już wystarczające.

– Praca analityka to przede wszystkim praca z rozmaitymi danymi, zatem podstawą są umiejętności korzystania z narzędzi do analizy danych i raportowania na ich podstawie. Tu nie trzeba konkurować, tylko umieć wykorzystać to, co przynosi nam AI – uważa Artur Chmaj.

– Każdy raport jednak jest podstawą do decyzji, wyboru optymalnego planu działania i wdrożenia konkretnych rozwiązań. Umiejętność krytycznego myślenia, elastyczność w doborze narzędzi, zaadaptowanie posiadanych informacji w konkretnej sytuacji biznesowej i w konsekwencji optymalna decyzja to, moim zdaniem, najważniejsze kompetencje przyszłości – dodaje prodziekan.

AI zwiększa wymagania, nie tylko produktywność

Firmy korzystające z AI realnie zwiększają produktywność zespołów. Raport McKinsey z 2025 roku opisuje m.in. organizacje, w których AI przejęła znaczącą część powtarzalnych zadań, co dało pracownikom dodatkowe godziny na pracę strategiczną.

– Świat biznesu wydaje się zafascynowany możliwościami redukowania kosztów pracy, jakie daje automatyzacja procesów. Jak jednak uczy historia, takie zmiany przynosiła każda dotychczasowa rewolucja przemysłowa, także chociażby Przemysł 4.0. Za każdą z nich stoi jednak przede wszystkim wzrost efektywności, wydajności i produktywności – zauważa Chmaj.

– Oczekiwania pracodawców wobec zatrudnianych osób od zawsze wydają się rosnąć, ale tak naprawdę zmieniają się tylko narzędzia i realia gospodarcze. Doba nadal ma 24 godziny – dodaje.
Dane potwierdzają tę intuicję: McKinsey pisze o „human + AI hybrids”, w których pracownicy korzystają z narzędzi do automatyzacji nawet 70 proc. powtarzalnych zadań, ale ich rola przesuwa się w stronę projektowania, nadzoru, relacji z klientem i podejmowania decyzji.

Największe ryzyko: bezrefleksyjne zaufanie do AI

Jednym z niedocenianych zagrożeń jest jakość wyników generowanych przez AI. – Przypominam sobie tekst o historii najnowszej wygenerowany przez AI, będący literackim majstersztykiem. Problem w tym, że według tego tekstu Adolf Hitler był papieżem! AI nie jest jeszcze doskonała i raczej nieprędko będzie, z czym pewnie polemizowaliby zafascynowani tym wynalazkiem. Ponieważ jednak AI otacza nas coraz bardziej, to właśnie samodzielne, krytyczne myślenie i wyciąganie wniosków wobec produktów wygenerowanych przez AI jest szalenie ważne – uważa prodziekan.

MIT Sloan zwraca uwagę, że tzw. „AI hallucinations” – sytuacje, w których model generuje przekonujące, lecz nieprawdziwe treści lub wnioski – są nieodłącznym ryzykiem dużych modeli bazujących na danych tekstowych. Uczelnie, takie jak WSIiZ, reagują na to nie tylko przez naukę narzędzi, ale także przez systematyczne ćwiczenie krytycznej analizy wyników.

– Studenci WSIiZ zapoznają się z zagrożeniami tego rodzaju poprzez liczne case studies, a doświadczona kadra prowadzących wspiera i uczy, jak dobrze radzić sobie z tymi wyzwaniami – wyjaśnia Artur Chmaj.

Analityka danych. Studia czy szkolenia?

Czy to oznacza, że mimo iż AI rozgościło się na dobre w analityce danych, studia wciąż mają sens? Zdecydowanie tak! – Przemyślany, optymalnie skonstruowany plan studiów zapewnia kompleksowe przygotowanie dla przyszłego analityka. Jest taką zintegrowaną ścieżką rozwoju kompetencji, a porównując koszty – najczęściej tańszą w zestawieniu z cenami kursów – uważa Artur Chmaj.

– Szkolenia są raczej metodą uzupełnienia wąskich specjalizacji, jeśli potrzeba pogłębionej wiedzy i umiejętności w konkretnym zagadnieniu. Z reguły ich atutem jest krótki czas i uzyskany certyfikat, ale podstawą pozostaje fundament osiągnięty w trakcie dobrych studiów, dopasowanych do współczesnych realiów, uczących szerszych perspektyw i krytycznego myślenia – podsumowuje.

W świetle danych o rynku IT i rosnącego znaczenia „human + AI hybrids” taka ścieżka – łącząca narzędzia z krytycznym myśleniem i rozumieniem biznesu – wydaje się najbardziej racjonalną odpowiedzią na pytanie: „czy AI zabierze pracę analitykom danych?”. Nie zabierze, ale zmusi ich do bycia lepszymi – bardziej świadomymi, biznesowymi i krytycznymi użytkownikami technologii.
 

*Artur Chmaj – prodziekan Kolegium Zarządzania ds. kierunków Analityka biznesowa i Big Data oraz Analityka danych w biznesie, uczelniany koordynator praktyk i kierownik Biura Praktyk Zawodowych. Wykładowca w Katedrze Ekonomii i Finansów WSIiZ. Ponadto jest trenerem i konsultantem ekonomicznym, członkiem organów spółek prawa handlowego. Specjalizuje się w analizie ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw, rachunkowości finansowej i zarządczej, controllingu oraz zarządzaniu finansami. Ekspert w zakresie przedsiębiorczości, w tym wdrażania innowacji i przedsiębiorczości akademickiej. Współautor projektów finansowanych ze środków UE, członek Senatu WSIiZ.

FAQ. Najważniejsze pytania