Raport o programistach 2025

Jak to jest dokładnie z tym IT w 2025?

• Ilu jest programistów? Ilu juniorów?
• Jak AI wpływa na branżę?
• Gdzie najchętniej zatrudniają teraz programistów?

Te i wiele podobnych pytań zadajemy sobie ostatnio dosyć często. Ja również, dlatego postanowiłem poszukać odpowiedzi. 

Poniżej znajdziesz szczegółowy raport z naszej branży.

Ciekawe jednak jest również to, jak został on przygotowany – ale o tym za chwilę 🙂

Zapraszam do lektury!

Raport o programistach 2025

Najważniejsze punkty i wnioski z raportu:

• Stabilizacja rynku: Po okresie dynamicznego wzrostu do 2022 roku, rynek IT w Polsce w 2024–2025 osiągnął fazę stabilizacji. Zauważalny jest spadek liczby ofert dla juniorów, przy jednoczesnym wzroście popytu na doświadczonych programistów.
• Liczba specjalistów: Polska dysponuje ponad 400 tysiącami specjalistów IT, ale nadal występuje niedobór około 50 tys. ekspertów, co świadczy o wysokim zapotrzebowaniu na wykwalifikowanych pracowników.
• Model pracy: Praca zdalna lub hybrydowa stała się standardem, co umożliwia firmom rekrutowanie talentów z całego kraju. Coraz większą popularność zyskuje forma zatrudnienia na kontrakt B2B, zwłaszcza wśród doświadczonych programistów.
• Wynagrodzenia: Branża IT w Polsce należy do najlepiej opłacanych – juniorzy zarabiają około 5–6 tys. zł netto, podczas gdy seniorzy mogą osiągać wynagrodzenia rzędu 20+ tys. zł netto, zwłaszcza przy kontraktach B2B.
• Popularne technologie: Dominują języki takie jak JavaScript, Java i Python, a rozwój nowych technologii, szczególnie w obszarze AI/ML, tworzy nowe możliwości i specjalizacje.
• Wpływ AI: Narzędzia AI, jak GitHub Copilot czy ChatGPT, znacząco podnoszą produktywność, automatyzując proste zadania, co jednocześnie wymusza podnoszenie kwalifikacji i rozwój kompetencji w obszarze nowych technologii.
• Profil programisty: Przeważnie są to osoby w wieku 25–34 lata z wykształceniem technicznym, co pozwala im na szybkie adaptowanie się do dynamicznie zmieniających się wymagań rynku.
• Szeroki kontekst IT: Polski sektor IT, wspierany zarówno przez inwestycje zagraniczne, jak i rozwijające się lokalne startupy, pozostaje kluczowym filarem gospodarki, generując liczne miejsca pracy i stwarzając warunki do rozwoju technologicznego na skalę międzynarodową.

Mój komentarz do raportu:

• Raport potwierdza moje subiektywne odczucia – senior w dzisiejszych czasach może generować kod nawet x2-x3 razy szybciej (a często jeszcze szybciej). Co w praktyce pogłębiło jeszcze bardziej dystans do początkujących osób. Tak duża dysproporcja mocy przerobowej seniorów powoduje, że firmom często opłaca się zautomatyzować pracę i/lub dać seniorowi kilka nadgodzin – niż zatrudniać juniora. Oczywiście to gra krótkoterminowa z punktu widzenia całego rynku – ale przecież pojedyncza firma nie będzie myślała za całą branżę…
• Warunki na rynku zmieniły się dla wszystkich – stare metody zwyczajnie nie działają. Nie ma sensu uczyć się na piechotę i na pamięć skoro konkurencja korzysta z możliwości dużych modeli językowych. To jest piękny przykład zasady „dostosuj się albo zgiń”. Chcesz dostać lub utrzymać pracę? To musisz się dostosować.
• Co nas czeka w przyszłości? Jako programiści musimy się dostosować do tych zmian. Przestać narzekać jakie to jest złe i niefajne… a realnie zacząć korzystać z nowych możliwości. AI nie jest do wszystkiego – nie próbuj udowodnić, że to ona jest głupia, a Ty jesteś mądry. Raczej zastanów się jak przy pomocy tych nowych narzędzi możesz zwielokrotnić swoje możliwości.

>> Link do raportu

Jak został przygotowany ten raport?

Oczywiście przy pomocy AI 🙂 A konkretnie opcji Deep Research i modelu o3-mini-high od OpenAI.

Jest to świetny przykład na to jak nowoczesne narzędzia zmieniają zasady gry.

Zobaczmy krok po kroku co właściwie tutaj się stało.

1. Określenie tematu i celów – Na początku definiuje się, jaki temat ma być przedmiotem raportu i jakie pytania badawcze należy rozwiązać. Mówiąc prościej – definiujemy prompt w którym określamy co chcemy uzyskać.
2. Pytania uszczegóławiające  – Deep research dodatkowo zadaje nam serię pytań uszczegóławiających. Jest to bardzo ważny krok, dzięki któremu zmniejszamy szanse na nieporozumienia. Swoją drogą jest to jedno z większych ryzyk związanych z wykorzystaniem AI przed niedoświadczonych developerów.
3. Zbieranie danych – Wyszukuje się informacje i dane z wielu źródeł – mogą to być artykuły, badania, raporty czy dane statystyczne. W naszym przypadku zostało wykorzystanych aż 30 zewnętrznych zasobów. Tak zebrane informacje zostają odpowiednio streszczone i dodane do kontekstu modelu.
4. Weryfikacja i selekcja informacji – Zebrane materiały są dokładnie sprawdzane pod kątem wiarygodności, a następnie wybiera się te, które są najbardziej istotne dla tematu.
5. Analiza i synteza – Kluczowe informacje są analizowane i łączone, co pozwala na wyciągnięcie wniosków oraz zrozumienie całości zagadnienia.
6. Tworzenie struktury raportu – Raport jest organizowany w logiczne sekcje, takie jak wprowadzenie, metody, wyniki i wnioski, co ułatwia czytelność i zrozumienie prezentowanych treści.
7. Redakcja i finalizacja – Ostateczny tekst jest dopracowywany, poprawiany pod kątem stylistycznym i merytorycznym, a także uzupełniany o odpowiednie cytowania źródeł.

Zobacz jak wiele różnych kroków. To nie jest już proste zapytanie do bazowej wiedzy modelu, a skomplikowana usługa wykorzystująca między innymi model językowy.

Czy ten raport jest idealny? 

Oczywiście, że nie!
Zawiera wiele niedomówień, niektóre dane są niejednoznaczne, a jakość samych źródeł też czasem jest wątpliwa.

Ale…

Czy zrobiłbyś to lepiej?

A czy zrobiłbyś to lepiej w 4 minuty? 😅

I dokładnie takich aplikacji możemy spodziewać się w przyszłości.
Czy takie narzędzie przygotuje niedoświadczony programista nawet korzystając z zaawansowanych modeli?

Może próbować 🙂 Jednak doświadczony programista wykorzystujący nowe technologie będzie miał zdecydowanie większe szanse!

Czyli dalej będzie praca dla nas programistów. Aczkolwiek będzie wyglądała trochę inaczej.

Pozdrawiam
i wszystkiego dobrego!

Tomek