Pani Ola ma 24 lata, skończyła informatykę i od ośmiu miesięcy szuka pierwszej pracy jako programistka. Wysłała ponad sto zgłoszeń, dostała trzy zaproszenia na rozmowy, żadnej oferty. „Wszyscy mówią, że AI zabiera juniorom pracę, więc pewnie po prostu trafiłam na zły moment. Ale wieczorem i tak myślę, że to ze mną jest coś nie tak. Że inni jakoś się dostają”.
(Opis jest złożony z kilku historii i zmieniony tak, żeby nie dało się rozpoznać żadnej konkretnej osoby.)
W tym zdaniu są dwie historie naraz: jedna o rynku, druga o własnej wartości. Obie mogą być częściowo prawdziwe. Problem zaczyna się wtedy, gdy pierwsza po cichu zamienia się w drugą.
Co naprawdę dzieje się z pracą dla juniorów
Najczęściej cytowane dane pochodzą z zespołu Erika Brynjolfssona ze Stanfordu, który analizuje listy płac milionów pracowników w USA. Do września 2025 roku zatrudnienie programistów w wieku 22–25 lat spadło o blisko 20% względem szczytu z końca 2022 roku. W tych samych zawodach zatrudnienie starszych pracowników było stabilne albo rosło. W wersji pracy z sierpnia 2026 roku autorzy piszą o luce między najmłodszymi w zawodach najbardziej narażonych na AI a resztą sięgającej 19%, ale też wprost: nie widać powszechnego wypierania ludzi z pracy.
Dwa szczegóły są tu ważne. Po pierwsze, spadek dotyczy głównie tych zawodów, w których AI przejmuje całe zadania, a nie tych, w których współpracuje z człowiekiem. Po drugie, gdy autorzy uwzględnili najszerszy zestaw czynników, takich jak stopy procentowe, spadek związany z AI stał się wyraźny dopiero od 2024 roku. Część wcześniejszych trudności miała inne przyczyny.
Krótko: rynek dla początkujących w IT naprawdę jest trudniejszy niż kilka lat temu. To nie jest wymówka ani wymysł. Ale to dane z USA, liczone dla całych grup, i nie mówią nic o tym, ile jest warta konkretna osoba.
Jak trudny rynek zamienia się w „to ja”
Odmowy i cisza po wysłanych zgłoszeniach rzadko przychodzą z wyjaśnieniem. Umysł nie lubi pustki, więc ją wypełnia, a najbliżej ma własną osobę. Z czasem pojawia się spirala: mniej wiary w siebie, mniej prób, zgłoszenia wysyłane hurtowo i bez dopasowania, jeszcze mniej odpowiedzi, a każda kolejna cisza wygląda jak dowód.
Ta spirala ma znaczenie dla zdrowia. W metaanalizie Paula i Mosera, obejmującej ponad 300 badań, problemy psychiczne miało średnio 34% osób bez pracy wobec 16% pracujących, a badania podłużne pokazały, że to brak pracy pogarsza samopoczucie, a nie tylko odwrotnie. Dla kogoś, kto dopiero wchodzi na rynek, to nie jest abstrakcja.
Jest też dobra wiadomość, i to dobrze udokumentowana. Liu, Huang i Wang przeanalizowali 47 programów wspierających szukanie pracy, ocenianych w badaniach eksperymentalnych. Uczestnicy mieli 2,67 razy większą szansę na zatrudnienie niż osoby z grup porównawczych. Najlepiej działały programy, które łączyły kilka elementów: uczenie umiejętności szukania, lepsze pokazywanie siebie, budowanie wiary we własne siły, zachęcanie do własnej inicjatywy, stawianie małych celów i wsparcie innych ludzi. Sama wiedza techniczna to za mało. Sama motywacja też.
Pułapka szybkiej nauki z AI
Junior pod presją ma pokusę, żeby nadrabiać tempem: projekt do portfolio w weekend, zadanie rekrutacyjne w godzinę, wszystko z pomocą modelu. W randomizowanym badaniu Shen i Tamkina początkujący programiści, którzy uczyli się nowej biblioteki z asystentem AI, wypadli w teście wiedzy średnio o 17% słabiej niż ci, którzy pisali sami. Największa różnica dotyczyła debugowania. Ci, którzy pytali model o wyjaśnienia zamiast oddawać mu całe zadanie, uczyli się dobrze.
To ma znaczenie praktyczne. Skoro AI przejmuje proste zadania, od początkujących oczekuje się coraz częściej, że zrozumieją i sprawdzą kod, którego sami nie napisali. Taka umiejętność rośnie właśnie wtedy, gdy człowiek sam mocuje się z błędami.
Czego z tych liczb nie wolno zrobić
Nie wolno przenosić danych ze Stanfordu wprost na Polskę. To amerykańskie listy płac z firm korzystających z jednego dostawcy usług kadrowych. Pokazują kierunek, nie sytuację na polskim rynku.
Nie wolno czytać ich jako dowodu przyczyny. Autorzy sami podkreślają, że mierzą związek między narażeniem zawodu na AI a zatrudnieniem, a nie udowodniony wpływ AI.
Nie wolno wyciągać wniosku „dla juniorów nie ma pracy”. Spadek liczony jest względnie, w części zawodów, a w innych zatrudnienie młodych rośnie.
Nie wolno traktować wyników Liu i wsp. jak obietnicy. To zorganizowane programy, często prowadzone przez specjalistów i w grupie. Pokazują, które elementy działają, a nie gwarantują wyniku samodzielnych prób.
Kompas TSR: oddzielić rynek od siebie
Dwie kolumny. Zapisz po lewej, co w twojej sytuacji wynika z rynku (mniej ofert, więcej kandydatów, dłuższe procesy), a po prawej, na co masz wpływ (dopasowanie zgłoszenia, sposób pokazania projektów, sieć kontaktów). Rzeczy z lewej kolumny nie są twoją winą. Rzeczy z prawej są twoją szansą.
Wyjątki. Która rozmowa albo które zgłoszenie poszło najlepiej? Co było w nim inne? Często okazuje się, że zadziałał konkretny projekt, polecenie znajomego albo list napisany pod jedną firmę, a nie pod dwadzieścia.
Skala. Na skali od 0 do 10, gdzie 10 oznacza „wiem, jak szukać, i wierzę, że to ma sens”, gdzie jesteś? Co musiałoby się wydarzyć, żeby było o jeden punkt wyżej?
Mały krok. Zamiast kolejnych dwudziestu zgłoszeń w tym tygodniu wyślij pięć dopasowanych i umów jedną rozmowę z kimś, kto pracuje w branży. Wsparcie ludzi było jednym z najmocniejszych składników skutecznych programów.
Preferowana przyszłość. Wyobraź sobie, że za pół roku pracujesz. Co, patrząc wstecz, okazało się najważniejsze w tym okresie szukania? Ta odpowiedź zwykle podpowiada, na czym skupić się już teraz.
Jeden mały krok na dziś
Przy następnej odmowie zapisz dwa zdania: „Co mogło na to wpłynąć po stronie rynku?” i „Czego z tej próby mogę się nauczyć?”. Nie trzeba wybierać jednej wersji. Wystarczy, że ta druga przestanie być jedyną.
Kiedy warto porozmawiać z kimś więcej
Jeśli szukanie pracy zaczęło odbierać ci sen, jeśli wycofujesz się z kontaktów, bo wstyd ci mówić, że wciąż nic, albo jeśli coraz częściej myślisz, że nic nie ma sensu, nie musisz zostawać z tym sam. Pracuję online, łącząc psychotraumatologię i terapię skoncentrowaną na rozwiązaniach. Pomagam oddzielić to, co zależy od rynku, od tego, co zależy od ciebie, i odbudować siłę, której szukanie pracy wymaga. Pomocne mogą być też teksty o tym, jak podjąć decyzję, gdy boisz się złego wyboru, i o tym, kiedy odpuścić cel.
Źródła
- Brynjolfsson, E., Chandar, B., Chen, R. (2025, aktualizacje 2026). Canaries in the coal mine? Six facts about the recent employment effects of artificial intelligence. Stanford Digital Economy Lab, working paper. digitaleconomy.stanford.edu
- Paul, K. I., Moser, K. (2009). Unemployment impairs mental health: Meta-analyses. Journal of Vocational Behavior, 74(3), 264–282. doi:10.1016/j.jvb.2009.01.001
- Liu, S., Huang, J. L., Wang, M. (2014). Effectiveness of job search interventions: A meta-analytic review. Psychological Bulletin, 140(4), 1009–1041. doi:10.1037/a0035923
- Shen, J. H., Tamkin, A. (2026). How AI impacts skill formation. arXiv. doi:10.48550/arXiv.2601.20245