Raport Oyster o globalnych talentach AI w 2026 r.: umiejętności związane z AI zmieniają się szybciej niż opisy stanowisk

Raport o globalnych talentach AI w 2026 r. firmy Oyster wskazuje na rozbieżność leżącą u podstaw wdrażania AI w pracy: umiejętności oczekiwane od pracowników zmieniają się szybciej niż formalne opisy ich stanowisk. W pierwszej połowie 2026 r. wymagania dotyczące AI pojawiały się w 15% stanowisk obsadzanych za pośrednictwem platformy Oyster, wobec 5% w 2022 r. Nowym oczekiwaniom często nie towarzyszy jednak zmiana nazwy stanowiska, korekta wynagrodzenia ani nawet jasne wyjaśnienie dla pracownika.

Badanie, ogłoszone 14 października, łączy analizę ponad 15 000 opisów stanowisk z ankietą przeprowadzoną wśród ponad 1000 specjalistów HR i zarządzania personelem. Najistotniejszy wniosek dotyczy przekształcania zwykłych stanowisk pod wpływem AI, a nie nagłego wzrostu liczby ról mających AI w nazwie.

Dla pracodawców rodzi to praktyczne pytanie: skoro biegłość w AI jest na tyle ważna, by jej wymagać, jak należy ją definiować, oceniać i doceniać? Raport sugeruje, że wiele organizacji zaczęło wymagać tej umiejętności, zanim ustaliło spójną odpowiedź.

Wymagania dotyczące AI obejmują coraz więcej znanych stanowisk

W analizie platformy Oyster stanowisko uznaje się za wymagające umiejętności związanych z AI, gdy jego opis wprost wymienia narzędzia AI, umiejętności AI lub procesy wspomagane przez AI jako wymóg. Odsetek ten wzrósł z około 5% w 2022 r. do 6% w 2024 r., 10% w 2025 r. i 15% w pierwszej połowie 2026 r.

Porównanie mierzy odsetek stanowisk z wyraźnie określonym wymaganiem, a nie bezwzględną liczbę miejsc pracy związanych z AI ani procent pracowników korzystających z AI. Obejmuje też wyłącznie stanowiska obsadzone przez Oyster, którego klienci już interesują się zatrudnianiem na rynkach międzynarodowych. Te rozróżnienia są istotne przy interpretowaniu tempa zmian.

Inżynieria pozostaje ważnym źródłem popytu: według danych platformy z okresu od 2025 r. do czerwca 2026 r. umiejętności związanych z AI wymagało 23% stanowisk inżynierskich. W tym samym okresie wymóg ten dotyczył jednak także 17% stanowisk koordynatorów marketingu, 15% stanowisk rekruterów i 10% stanowisk koordynatorów operacyjnych.

Te stanowiska pokazują, jak wdrożenie AI może zmienić znany zawód bez tworzenia nowego. Od rekrutera można oczekiwać używania AI do wyszukiwania kandydatów lub zadań administracyjnych, a koordynator marketingu może pracować nad treściami wspomaganymi przez AI. Kluczowa umiejętność nie polega jedynie na dostępie do narzędzia, lecz na rozpoznawaniu, kiedy jego wynik jest przydatny, kiedy wymaga weryfikacji i za co nadal odpowiada człowiek.

Rozbieżność między oczekiwaniami, komunikacją a wynagrodzeniem

Wśród respondentów, których firmy w poprzednim roku dodały wymagania dotyczące AI do istniejących stanowisk, 62% stwierdziło, że nie zmieniły się ani nazwy stanowisk, ani wynagrodzenia. Raport podaje, że ten wynik opiera się na odpowiedziach 601 osób. Nie oznacza on, że 62% wszystkich pracodawców wprowadziło nowe obowiązki związane z AI bez zmiany płac.

Odrębny wynik dotyczy komunikacji. Spośród respondentów, których firmy dodały wymagania dotyczące AI do tradycyjnie nietechnicznych stanowisk, 46% stwierdziło, że nowych oczekiwań formalnie nie zakomunikowano. Ten wynik opiera się na innej grupie, liczącej 646 respondentów.

Łącznie wyniki opisują lukę w zarządzaniu. Pracownicy mogą być oceniani według oczekiwań obecnych już w myśleniu przełożonego, ale jeszcze niewpisanych w jasno określony opis stanowiska. Utrudnia to odróżnienie przydatnej nowej umiejętności od niewypowiedzianego zwiększenia obciążenia pracą.

Podobną niespójność widać w rekrutacji. Wśród respondentów, których firmy pytają kandydatów, co osobiście zbudowali z wykorzystaniem AI, 53% stwierdziło, że odpowiedź nie wpływa na decyzje o zatrudnieniu ani wynagrodzeniu. Zadanie pytania i posiadanie wiarygodnego sposobu interpretacji odpowiedzi to dwa różne etapy.

Raport nie dowodzi, że każdy nowy wymóg związany z AI uzasadnia podwyżkę ani że niezmieniona nazwa stanowiska musi oznaczać niesprawiedliwe traktowanie pracownika. Pokazuje jednak, dlaczego pracodawcy potrzebują wyraźniejszego powiązania między wymaganymi kompetencjami a podejmowanymi decyzjami. W przeciwnym razie biegłość w AI może stać się niejasnym hasłem selekcji kandydatów zamiast określonym elementem pracy.

Szkolenia są na pierwszym miejscu, ale odpowiedź obejmuje też rekrutację globalną

Gdy brakuje umiejętności związanych z AI, 53% ankietowanych specjalistów HR twierdzi, że ich firmy wolą szkolić obecnych pracowników. Kolejne 31% preferuje połączenie szkoleń z rekrutacją zewnętrzną, a 14% przede wszystkim zatrudnianie osób z zewnątrz.

Taka preferencja ma uzasadnienie organizacyjne: obecni pracownicy znają już działalność firmy, jej klientów i ograniczenia. Szkolenia muszą jednak zapewniać czas na praktykę i weryfikację. Dodanie kursu AI bez zmiany oczekiwań, podziału czasu i sposobu oceny może nie rozwiązać problemów wskazanych w innych częściach badania.

Dla organizacji szukających kandydatów poza obecną kadrą kolejną zmienną staje się geografia. Wśród respondentów, których firmy dają pierwszeństwo zewnętrznej rekrutacji talentów AI, 34% zatrudniało za granicą, ponieważ nie mogło znaleźć odpowiednio przygotowanych kandydatów w kraju. W grupie preferującej szkolenia wewnętrzne odsetek ten wynosił 18%. To zależność między strategiami rekrutacji, a nie dowód, że samo zatrudnianie za granicą rozwiązuje niedobór umiejętności.

Dane platformy Oyster pokazują również zróżnicowanie odsetka stanowisk wymagających umiejętności związanych ze sztuczną inteligencją na poszczególnych rynkach rekrutacyjnych: 21% w Szwajcarii, 20% w Polsce, 19% w Portugalii i 17% w Rumunii. Są to odsetki dotyczące aktywności rekrutacyjnej na platformie w poszczególnych krajach. Nie stanowią rankingu krajów pod względem całkowitej podaży talentów w dziedzinie AI ani ich jakości, a różnice w strukturze stanowisk mogą wpływać na porównanie.

Spośród 211 ankietowanych respondentów, których firmy prowadziły rekrutację międzynarodową, aby uzupełnić krajowe braki talentów w dziedzinie AI, 59% stwierdziło, że obsadza stanowiska związane ze sztuczną inteligencją głównie pracownikami zatrudnionymi na pełny etat. Kolejne 34% korzysta zarówno z pracowników, jak i kontraktorów, a 7% polega przede wszystkim na kontraktorach. Wzorzec ten sugeruje, że w tej grupie rekrutacja międzynarodowa często jest elementem budowania stałego zespołu.

Technologia związana z zatrudnieniem nadal wymaga odpowiedzialnego osądu

Oyster ma komercyjny interes w rekrutacji transgranicznej. Jej usługa pracodawcy formalnego zapewnia ramy zatrudnienia za granicą, dzięki którym klienci mogą zatrudniać pracowników bez zakładania własnego podmiotu na każdym rynku. Ten kontekst biznesowy ma znaczenie dla położonego w raporcie nacisku na rekrutację międzynarodową i infrastrukturę zatrudnienia.

Platforma integracyjna firmy łączy procesy związane z zatrudnieniem z systemami do śledzenia kandydatów, systemami informacji kadrowej i systemami księgowymi. Wśród udokumentowanych funkcji znajdują się synchronizacja informacji o kandydatach i pracownikach, danych o urlopach oraz zatwierdzonych wydatkach. Interfejs API umożliwia również obsługę niestandardowych procesów. Funkcje te dotyczą przesyłania i zarządzania informacjami o zatrudnieniu; nie należy traktować ich jako dowodu, że oprogramowanie potrafi samodzielnie ocenić, czy kandydat posiadający umiejętności związane ze sztuczną inteligencją ma odpowiednie kwalifikacje.

Wyniki raportu dotyczące klasyfikacji pracowników potwierdzają to rozróżnienie. Wśród respondentów, których organizacje obsadzają stanowiska związane ze sztuczną inteligencją głównie kontraktorami lub freelancerami, 31% nie miało pewności, czy prawidłowo klasyfikuje zatrudnionych zgodnie z lokalnym prawem pracy, albo nigdy nie rozważało tej kwestii. Dla porównania, wśród tych, którzy obsadzają takie stanowiska głównie pracownikami zatrudnionymi na pełny etat, odsetek ten wyniósł 20%. Niepewność nie dowodzi błędnej klasyfikacji, ale wskazuje, że pozyskanie talentów i nawiązanie właściwej relacji zawodowej to odrębne wyzwania.

Dla liderów działów HR przydatnym kolejnym krokiem jest precyzyjne określenie oczekiwań związanych ze sztuczną inteligencją: wskazanie wykonywanych zadań, zatwierdzonych narzędzi, standardów weryfikacji wyników oraz osoby odpowiedzialnej za rezultat. Następnie można sprawdzać umiejętności kandydatów za pomocą zadań odpowiadających rzeczywistej pracy, a plany rozwoju oprzeć na konkretnie zidentyfikowanych brakach.

Co wynika z dostępnych dowodów, a czego pracodawcy nie mogą z nich wywnioskować

Badanie przeprowadzono za pośrednictwem Prolific w sierpniu 2026 r. wśród specjalistów na stanowiskach kierowniczych lub wyższych, odpowiedzialnych za decyzje dotyczące rekrutacji lub zatrudnienia, w Stanach Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii, Kanadzie i Europie. Zebrano w nim relacje respondentów na temat praktyk stosowanych w ich firmach, a nie wyniki niezależnego audytu zatrudnienia. Analiza platformy obejmuje okres od stycznia 2022 r. do 30 czerwca 2026 r.; większość porównań stanowisk i krajów dotyczy okresu od stycznia 2025 r. do czerwca 2026 r.

Badanie daje zatem wgląd w to, jak dostosowuje się określona grupa pracodawców o globalnym podejściu. Nie obejmuje całego rynku pracy, nie dowodzi, że sztuczna inteligencja spowodowała zmiany wynagrodzeń, ani nie potwierdza wzrostu produktywności w wyniku konkretnej strategii szkoleniowej.

Najważniejszy wniosek jest jednak jasny. Sztuczna inteligencja może zmienić wymagania dotyczące danego stanowiska, zanim organizacja zmieni sposób jego opisu. Zniwelowanie tej rozbieżności wymaga jasnego określenia oczekiwań wobec pracowników, oceny umiejętności w odniesieniu do rzeczywistych zadań oraz ustalenia, jak będą doceniane nowe rodzaje wkładu. Lepsze narzędzia mogą wspierać te decyzje. Nadal jednak to pracodawcy muszą je podejmować.