Wynagrodzenia Specjalistów AI w latach 2024–2025: Kompleksowy Raport

Inne regiony: Poza Ameryką Północną, Europą i Azją dane dotyczące wynagrodzeń w AI są rzadsze, ale wskazują na rosnące możliwości. W Australii średnie wynagrodzenie specjalistów ds. data science wynosi około 79 000 USD (AUD ~120 tys.) 365datascience.com, co jest porównywalne z poziomem wynagrodzeń w Europie. Bliski Wschód zaczął oferować atrakcyjne pakiety, aby przyciągnąć talenty AI (często bez podatku); na przykład kraje takie jak ZEA i Izrael zainwestowały w centra AI i mogą zapewnić konkurencyjne płace (jednak dokładne liczby bardzo się różnią). W Africe wynagrodzenia są zazwyczaj znacznie niższe – np. w RPA mediana wynagrodzenia specjalisty ds. data science wynosi około 44 436 USD 365datascience.com, natomiast w Egipcie to tylko 14 368 USD 365datascience.com. Te różnice podkreślają globalny trend: ekspertyza w AI wszędzie zapewnia wyższe wynagrodzenia, jednak lokalne warunki gospodarcze i dojrzałość rynku w dużym stopniu wpływają na faktyczny poziom płac. Warto zauważyć, że po uwzględnieniu siły nabywczej część tych różnic maleje; jak radzi jeden z raportów, należy brać pod uwagę koszty życia w zestawieniu z wynagrodzeniem, ponieważ „dolar w Nowym Jorku ma inną wartość nabywczą niż dolar w Mumbaju czy Europie Wschodniej” 365datascience.com 365datascience.com.

(Zobacz Tabelę 1 poniżej — podsumowanie średnich wynagrodzeń w AI/Data Science według kraju.)

Tabela 1. Średnie roczne wynagrodzenie specjalistów AI / Data Scientistów, wybrane kraje (2024–25) 365datascience.com 365datascience.com

Jak pokazano powyżej, wynagrodzenia w Ameryce Północnej są najwyższe na świecie (przy czym Stany Zjednoczone wyraźnie przodują), Europa Zachodnia oraz zaawansowane kraje Azji tworzą średni poziom, a regiony rozwijające się oferują niższe wynagrodzenia dla specjalistów AI. Jednak wzrost zapotrzebowania jest globalny – nawet regiony z niższymi płacami odnotowują szybki wzrost zatrudnienia i wynagrodzeń w AI rok do roku, w miarę jak wdrażanie sztucznej inteligencji się rozprzestrzenia linkedin.com linkedin.com. Przykładowo, indyjski rynek pracy AI jest jednym z największych na świecie (~600 000 profesjonalistów) i prognozuje się, że do 2027 roku się podwoi, co winduje wynagrodzenia w górę (wraz z istotną luką kompetencyjną, która nadal istnieje) linkedin.com linkedin.com. W Europie liczba ofert pracy wymagających umiejętności generatywnej AI wzrosła o 330% w latach 2019–2024, co odzwierciedla gwałtowny wzrost popytu, który będzie powodował presję na wzrost wynagrodzeń linkedin.com linkedin.com. Tak więc, mimo że różnice regionalne w wynagrodzeniach pozostają, ogólny trend to zdecydowany wzrost płac w AI na wszystkich głównych rynkach, ponieważ organizacje na całym świecie konkurują ze sobą o talenty AI.

Podział wynagrodzeń według roli i doświadczenia

Według roli: Różne stanowiska związane z AI wiążą się z różnymi przedziałami wynagrodzeń, w zależności od zakresu odpowiedzialności i rzadkości kompetencji. Generalnie role obejmujące bardziej wyspecjalizowaną lub badawczą pracę (np. naukowcy badający AI) lub mające bezpośredni wpływ na przychody z produktu (np. inżynierowie uczenia maszynowego w dużych firmach technologicznych) zazwyczaj otrzymują wyższe wynagrodzenia niż role bardziej ogólne. Poniżej przedstawiono wybrane kluczowe stanowiska i ich typowe poziomy wynagrodzeń:

• Inżynier uczenia maszynowego: Inżynierowie ML projektują i wdrażają modele oraz infrastrukturę uczenia maszynowego. Są niezwykle poszukiwani zarówno w branży technologicznej, jak i innych sektorach. W Stanach Zjednoczonych inżynierowie ML często zaczynają od około 100 000 USD i mogą zarabiać 180 000 USD+ wraz z doświadczeniem, zwłaszcza na konkurencyjnych rynkach digitaldefynd.com digitaldefynd.com. Na świecie ta rola należy do najlepiej wynagradzanych: w dużym badaniu stanowisk AI/ML stwierdzono, że mediana zarobków na stanowisku „Inżynier uczenia maszynowego” to 189 000 USD (dane od ponad 4 500 respondentów) aijobs.net aijobs.net. Jest to porównywalne lub wyższe niż wiele stanowisk inżynierskich w IT, co odzwierciedla wysoką wartość umiejętności ML.
• Data Scientist: Data scientist (którzy analizują dane i budują modele predykcyjne) to od lat prominentna rola, nadal bardzo dobrze wynagradzana. W USA data scientist zarabiają średnio około 116 000 USD (Glassdoor), z typowym zakresem od około 90 tys. do 150 tys. USD datacamp.com. Z doświadczeniem lub w wysoko płatnych branżach data scientist w USA mogą zarabiać powyżej 150 tys. USD digitaldefynd.com digitaldefynd.com. Globalnie, rola “Data Scientist” wskazuje medianę wynagrodzeń około 152 000 USD aijobs.net – choć ta liczba z globalnego indeksu najpewniej jest zawyżona przez wysokie stawki w USA. W Europie data scientist zarabiają nieco mniej (mediana 67 tys. euro w Niemczech thestepstonegroup.com), ale nawet tam, przy dziesięciu latach doświadczenia można osiągnąć około 90 000 euro (100 tys. USD) rocznie thestepstonegroup.com. Dr Tobias Zimmermann, ekspert rynku pracy w Stepstone, zauważa: „Data scientist są bardzo poszukiwani… Nic więc dziwnego, że są dobrze wynagradzani. Przy dziesięciu latach doświadczenia mogą oczekiwać zarobków rzędu 90 000 euro rocznie” thestepstonegroup.com.
• Naukowiec badawczy AI / Badacz: Są to eksperci na poziomie doktoratu, przesuwający granice sztucznej inteligencji (często pracujący w zespołach lub laboratoriach B+R). Otrzymują bardzo wysokie wynagrodzenia, zwłaszcza w najlepszych firmach. Globalna mediana wynagrodzenia dla stanowisk „Research Scientist” (AI) wynosi około 184 300 USD aijobs.net aijobs.net, na podstawie tysięcy danych. W praktyce w dużych amerykańskich firmach technologicznych naukowiec badawczy może zacząć od około 200 tys. USD całkowitego wynagrodzenia i osiągać znacznie wyższe kwoty. Na przykład w Google Research Scientist może zarabiać od około 193 000 USD na poziomie podstawowym (L3) aż do 893 000 USD+ na wyższych poziomach (L8) levels.fyi. Stanowiska badawcze AI w przemyśle często obejmują znaczny pakiet udziałów, co zwiększa ich całkowite wynagrodzenie. (W dalszych sekcjach omówione zostanie, jak najlepsi badacze w elitarnych laboratoriach mogą otrzymywać nawet siedmiocyfrowe pakiety.) W środowisku akademickim lub organizacjach non-profit badacze AI zarabiają znacznie mniej (patrz sekcja „Akademia vs Przemysł” poniżej), dlatego wielu najlepszych badaczy przechodzi do pracy w przemyśle.
• Programista AI/Machine Learning / Inżynier oprogramowania: Programiści specjalizujący się we wdrażaniu modeli AI do oprogramowania (czasami nazywani po prostu inżynierami AI lub programistami AI) zarabiają stawki porównywalne do innych inżynierów oprogramowania, z premią za posiadanie poszukiwanych umiejętności AI. W USA deweloperzy AI zwykle zaczynają od około 85 tys. USD i mogą zarabiać ponad 130 tys. USD na stanowiskach seniorskich digitaldefynd.com digitaldefynd.com. Według jednego źródła inżynierowie AI (ogólne określenie) otrzymują około 5% wyższe wynagrodzenie i 10–20% więcej udziałów niż inni programiści pracujący w startupach, ze względu na specjalistyczne umiejętności signalfire.com signalfire.com. Globalne badanie podaje medianę wynagrodzenia dla stanowiska „AI Engineer” na poziomie około 152 000 USD aijobs.net. Podobnie „Applied Scientists” (często nazwa dla programistów algorytmów AI w firmach) zarabiają średnio około 160 000 USD aijobs.net. Podsumowując, inżynier z silną wiedzą w zakresie AI/ML zazwyczaj zarobi więcej niż porównywalny inżynier bez tej specjalizacji.
• Nowe Role Zawodowe (Inżynier Promptów, Etyk AI itp.): Rewolucja generatywnej AI doprowadziła do powstania nowych stanowisk takich jak „Inżynier Promptów” (tworzenie i optymalizacja promptów dla dużych modeli językowych) – roli, która jeszcze kilka lat temu praktycznie nie istniała. Co ciekawe, niektóre z tych stanowisk oferują bardzo wysokie wynagrodzenia. W 2023 roku oferty pracy dla inżynierów promptów AI przewidywały pensje od 200 000 do ponad 300 000 USD forbes.com, a firmy takie jak Anthropic podobno płacą doświadczonym inżynierom promptów ok. 250–375 tys. USD businessinsider.com. Choć nie każdy „inżynier promptów” zarabia tyle, pokazuje to, jak bardzo poszukiwane stały się umiejętności w zakresie generatywnej AI. Podobnie, organizacje zatrudniają oficerów ds. etyki AI oraz ekspertów ds. polityki AI, aby zapewnić odpowiedzialny rozwój sztucznej inteligencji. Te stanowiska są dobrze opłacane, choć nie tak wysoko jak techniczne role badawczo-rozwojowe – w USA oficer ds. etyki AI może zaczynać od 95 000 USD i dochodzić nawet do 135 000+ USD w zależności od stażu digitaldefynd.com. (Znaczenie tych ról rośnie wraz z pojawianiem się nowych regulacji dotyczących AI, nawet jeśli jeszcze nie dorównują zarobkom inżynierów.)
• Inne Powiązane Role: Istnieje wiele innych wyspecjalizowanych ról związanych z AI: Inżynierowie MLOps (operacje uczenia maszynowego) zarządzający wdrożeniami modeli AI (często opłacani na poziomie zbliżonym do inżynierów DevOps/software – w USA niskie do średnich sześciocyfrowych wynagrodzeń), Inżynierowie Danych zajmujący się pipeline’ami danych dla AI (mediana na świecie ok. 140 tys. USD aijobs.net), Inżynierowie Wizji Komputerowej (w USA często w zakresie 100–150 tys. USD) digitaldefynd.com, Inżynierowie Robotyki (w USA ok. 80–140 tys. USD) digitaldefynd.com itd. Jedna z nisz to AI w cyberbezpieczeństwie: pojawiają się stanowiska jak „AI Security Specialist” – średnie wynagrodzenie w USA to ok. 130–180 tys. USD ze względu na połączenie kompetencji AI i security linkedin.com linkedin.com. Podsumowując – każda rola łącząca wiedzę z zakresu AI z inną branżą (czy to bezpieczeństwo, zdrowie, finanse itd.) zwykle jest bardzo dobrze wynagradzana, ponieważ takie połączenia kompetencji są rzadkie.

Według poziomu doświadczenia: Doświadczenie to kluczowy czynnik w wynagradzaniu w branży AI. Podobnie jak w większości zawodów, osoby rozpoczynające karierę zarabiają znacznie mniej niż specjaliści średniego czy wyższego szczebla — jednak w AI nawet wynagrodzenie na start jest bardzo wysokie w porównaniu do średnich krajowych, a krzywa wzrostu jest bardzo stroma.

W Stanach Zjednoczonych, według danych Glassdoor, specjalista na poziomie początkowym (0–1 lat) na stanowisku data scientist może spodziewać się całkowitego wynagrodzenia rzędu około 117 000 USD 365datascience.com. Wraz ze zdobywaniem doświadczenia, zarobki szybko rosną — osoby z 4–6 latami doświadczenia osiągają medianę około 141 000 USD 365datascience.com, a na poziomie 7–9 lat (starszy specjalista) około 153 000 USD 365datascience.com. Wysoce doświadczeni specjaliści (10+ lat) lub osoby na stanowiskach kierowniczych mogą osiągać lub przekraczać 180–190 tys. USD rocznie w rolach związanych z data science 365datascience.com. W rzeczywistości, według jednej z analiz, średnia dla specjalistów z 15+ letnim doświadczeniem wyniosła niemal 190 000 USD w USA 365datascience.com. Taka ścieżka — niemal podwojenie wynagrodzenia od poziomu początkowego do seniora — mocno motywuje specjalistów AI do pozostania i rozwoju w tej dziedzinie. To “świetny booster motywacyjny”, jak zauważa raport 365DataScience, pokazując „znaczenie wytrwałości” w budowaniu swojej kariery 365datascience.com 365datascience.com.

Dla inżynierów AI i badaczy istnieje podobny (a nawet bardziej wyraźny) wzorzec. Początkujący inżynier uczenia maszynowego (świeżo po studiach w najlepszej firmie technologicznej) może otrzymać całkowite wynagrodzenie w granicach $150k–$200k, podczas gdy inżynier ML na poziomie staff lub naukowiec badawczy z dekadą doświadczenia w tej samej firmie może zarabiać znacznie powyżej $300k rocznie całkowitego wynagrodzenia (łącznie z akcjami). Na przykład główny lub lider data scientist w USA może zarabiać ponad $240,000 rocznie 365datascience.com, a inżynier AI lub badacz z najwyższej półki o tytule “Distinguished” (15+ lat, w dużej firmie) może otrzymać pakiety na poziomie $500k+ (więcej o tych ekstremalnych przypadkach w następnej sekcji). Dla porównania, osoby na poziomie początkowym z umiejętnościami AI, choć dobrze opłacane, mogą zarobić w okolicach $100k (co jest wysoką stawką w porównaniu z wieloma branżami, ale to tylko ułamek zarobków weteranów).

Warto również zauważyć, że ścieżka kariery ma znaczenie: ci, którzy przechodzą do zarządzania lub ról kierowniczych (np. liderzy zespołów AI, dyrektorzy ds. AI), mogą uzyskać jeszcze wyższe wynagrodzenia niż indywidualni specjaliści z podobnym stażem. Jednak rok 2024 przyniósł ciekawy trend, gdzie niektóre wynagrodzenia menedżerów spadły nieznacznie w obszarze danych/AI widsworldwide.org (być może z powodu restrukturyzacji firm i ostrożności przy zwiększaniu liczby menedżerów). Nadal jednak doświadczeni menedżerowie AI (powiedzmy 10+ lat doświadczenia w tym także przywództwo) mogą otrzymywać bardzo wysokie wynagrodzenia, szczególnie w dużych firmach technologicznych lub startupach jednorożcach – często porównywalne z starszymi indywidualnymi specjalistami plus premia menedżerska. Na przykład tytuł “Head of Machine Learning” miał globalną medianę wynagrodzenia około $336,500 w 2024 roku (choć na podstawie niewielkiej próby) aijobs.net. Podobnie, stanowiska takie jak “Director of Machine Learning” miały globalną medianę około $205,800 aijobs.net. Te liczby pokazują, że wspinanie się po drabinie kariery, by kierować działaniami AI, może być niezwykle dochodowe.

Przykład wczesnej kariery vs. stanowisko seniorskie: Aby przedstawić to konkretnie, rozważmy inżynierów oprogramowania w firmie skoncentrowanej na AI, takiej jak OpenAI. Według danych Levels.fyi, L2 (poziom początkowy) Software Engineer w OpenAI otrzymuje wynagrodzenie na poziomie około 238 000 $, podczas gdy pakiet wynagrodzeniowy L6 (senior/staff) Software Engineer to około 1,34 mln $ rocznie levels.fyi. Ten poziom seniorski prawdopodobnie odpowiada osobie z dekadą lub więcej doświadczenia oraz wybitnymi wynikami. Mediana na wszystkich poziomach w OpenAI została zgłoszona jako ~875 000 $ levels.fyi, co pokazuje, jak bardzo jest ona zawyżona przez wysokie wynagrodzenia na wyższych stanowiskach. Chociaż OpenAI to wyjątek pod względem skali wynagrodzeń, jest przykładem na to, jak zarobki specjalistów AI mogą gwałtownie wzrosnąć na najwyższych szczeblach doświadczenia i odpowiedzialności.

Podsumowując, specjaliści AI obserwują znaczący wzrost wynagrodzenia wraz z doświadczeniem. Już na poziomie początkowym profesjonaliści zarabiają wysokie pensje w porównaniu do wielu innych branż, jednak osoby, które osiągną starsze stanowiska indywidualnych kontrybutorów lub role przywódcze w AI, mogą zwielokrotnić swoje wynagrodzenie. Potęguje to fakt, że wiele firm oferuje wynagrodzenie w akcjach – co oznacza, że osoba na wysokim stanowisku, która zaczęła wcześnie w udanej firmie AI, może teraz posiadać udziały warte miliony. W dalszej części raportu przyjrzymy się, jak ta dynamika wygląda w Big Tech oraz w czołowych laboratoriach, gdzie doświadczeni eksperci AI otrzymują bezprecedensowe pensje.

Różnice między sektorami: Big Tech kontra startupy kontra środowisko akademickie kontra inne

Specjaliści AI są potrzebni praktycznie w każdym sektorze, ale nie każdy sektor oferuje takie same wynagrodzenie. Istnieją wyraźne różnice w płacach, w zależności od tego, czy ktoś pracuje w dużej firmie technologicznej, startupie, instytucji akademickiej, firmie finansowej, branży medycznej, rządzie itp. Poniżej omawiamy kluczowe trendy dotyczące wynagrodzeń w sektorze AI:

• Big Tech (Duże firmy technologiczne): Google, Meta, Amazon i Microsoft są znane z oferowania najwyższych wynagrodzeń oraz dużych pakietów akcji dla specjalistów AI. Firmy Big Tech generują ogromne zyski i zaciekle konkurują o talenty AI, by utrzymać przewagę, co skutkuje bardzo hojnym wynagrodzeniem. Przykładowo, naukowiec badawczy lub inżynier AI w firmie z FAANG może łatwo otrzymać całkowite wynagrodzenie (pensja + premia + akcje) na poziomie średnich do wysokich sześciocyfrowych kwot rocznie. Wewnętrzne dane Google dotyczące poziomów płac pokazują, że Research Scientists zarabiają od około 193 000 USD (na start) do około 893 000 USD (senior) w bezpośrednim wynagrodzeniu levels.fyi. Co więcej, średni i starsi badacze AI w Big Tech obecnie często otrzymują całkowite pakiety wynagrodzeń od 500 000 do 2 000 000 USD rocznie – wyraźnie więcej niż jeszcze kilka lat temu smythos.com. Financial Times donosi, że te wynagrodzenia (od pół miliona do kilku milionów) dla naukowców-badaczy wzrosły z około 400 tys. USD kilka lat wcześniej ft.com. W Big Tech granty akcyjne mogą być ogromną częścią wynagrodzenia: firmy takie jak Google, Meta czy Microsoft często oferują udziały, które dla starszych pracowników AI mogą podwoić część wynagrodzenia gotówkowego reuters.com. Według jednego ze źródeł, „najlepsi inżynierowie w dużych firmach technologicznych” (nie tylko w AI) otrzymują średnio 281 000 USD pensji oraz 261 000 USD w akcjach rocznie – razem około 542 000 USD reuters.com. Specjaliści AI, jako jedni z najbardziej cenionych, często przekraczają nawet te kwoty (szczególnie na stanowiskach bezpośrednio związanych z rozwojem produktów czy badaniami z zakresu AI).
  • W ramach Big Tech, Laboratoria badawcze AI (takie jak Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research itd.) oferują jedne z najbardziej imponujących wynagrodzeń. Te grupy często działają pół-niezależnie i płacą tyle, ile potrzeba, by przyciągnąć światowej klasy doktorów. Szczegółowe przykłady przedstawimy w następnej części, ale nie jest niczym niezwykłym, że główni badacze AI w Big Tech zarabiają siedmiocyfrowe kwoty. Jak zauważył jeden z rekruterów w branży technologicznej: „średni i wyżsi rangą naukowcy badawczy mogą dziś oczekiwać łącznego wynagrodzenia od 500 tys. do 2 mln USD w grupach Big Tech” ft.com. Ten wyścig zbrojeń podniósł wynagrodzenia do poziomów wcześniej niespotykanych w branży technologicznej (rywalizując z traderami funduszy hedgingowych czy zawodowymi sportowcami w niektórych przypadkach).
• Startupy: Firmy typu startup również poszukują talentów AI, ale ich strategie wynagrodzeń różnią się od Big Tech. Startupy na wczesnym etapie mogą nie mieć gotówki, aby oferować wynagrodzenia na poziomie FAANG, ale często kuszą udziałami (akcjami własnościowymi), które mogą być bardzo dochodowe, jeśli startup odniesie sukces. Na rozgrzanym rynku w latach 2021–2022 niektóre dobrze finansowane startupy AI faktycznie płaciły bardzo wysokie pensje, aby konkurować o talenty. Do 2024 roku jednak startupy przeważnie przeszły na bardziej oszczędne podejście – „robić więcej za mniej” – koncentrując się na efektywności i ostrożnym zatrudnianiu signalfire.com signalfire.com. Według danych firmy Carta (cytowanych przez SignalFire) średnie płace w startupach technologicznych zaczęły ponownie rosnąć w 2024 roku po niewielkim spadku, ale przyznawanie udziałów zmniejszyło się o ~35% od szczytu signalfire.com signalfire.com. Mimo to, stanowiska związane z AI pozostają jasnym punktem: „Inżynierowie AI są gorącym towarem na rok 2025, otrzymując 5% premii do pensji i 10–20% premii do udziałów względem innych ról inżynierskich” signalfire.com signalfire.com. W praktyce oznacza to, że startup może zapłacić inżynierowi AI nieco mniej gotówki niż Google, ale będzie próbował to zrekompensować opcjami na akcje (choć opcje startupowe są bardziej ryzykowne). Przykładowo, startup z rundy A może zaoferować specjaliście AI pensję 150 tys. dolarów oraz udziały, które (na papierze) mogą być warte dużo, jeśli firma się rozwinie. Jeden z trendów: wynagrodzenie zależne od lokalizacji w startupach staje się mniej skrajne – około 85% startupów nadal dostosowuje wynagrodzenie do lokalizacji, ale różnica się zmniejsza wraz z normalizacją pracy zdalnej. Niektóre mniejsze amerykańskie miasta płacą już ~85–90% pensji z San Francisco w przypadku ról technologicznych signalfire.com signalfire.com. Oznacza to, że inżynier AI w startupie z Austin lub Charlotte może otrzymać niemal pensję na poziomie Doliny Krzemowej, co wcześniej zdarzało się rzadziej. Ogólnie rzecz biorąc, startupy są mieszanką: najlepsze „jednorożce” czasem faktycznie płacą wynagrodzenia zbliżone do big-tech dla kluczowych pracowników AI (a w rzadkich przypadkach nawet więcej, jeśli talent jest kluczowy), ale wiele startupów oferuje umiarkowaną gotówkę, licząc że perspektywa wzrostu i udziałów przyciągnie talenty.
• Środowisko akademickie (uniwersytety i instytuty badawcze): W wyraźnym kontraście do przemysłu, wynagrodzenia akademickie dla ekspertów AI są znacznie niższe. Profesorowie i badacze na uniwersytetach często zarabiają ułamek tego, co mogliby otrzymać w sektorze prywatnym. W USA typowy adiunkt w dziedzinie informatyki/AI może zarabiać w granicach $120k–$150k (bazowa pensja za dziewięć miesięcy pracy) na dobrej uczelni news.ycombinator.com. Profesorowie zwyczajni na czołowych uczelniach mogą otrzymywać około $250k–$350k (a tylko prawdziwe gwiazdy realizujące kilka grantów lub pełniące funkcje administracyjne mogą zbliżyć się do $500k) medium.com. Opublikowane szacunki dla kadry AI na Stanfordzie: adiunkt ~$150–200k; profesor nadzwyczajny ~$200–300k; profesor zwyczajny ~$300–500k+ (zaledwie nieliczni przekraczają $500k) medium.com. Nawet najlepiej opłacani profesorowie (około $400k) zarabiają o rząd wielkości mniej niż najlepsi badacze w przemyśle (którzy, jak wspomniano, mogą łącznie zarabiać ponad $4M). Często nowi doktorzy podejmują stanowisko postdoktorskiego badacza na uczelni, które może oferować zaledwie $60k–$80k rocznie reddit.com – czyli niemal o rząd wielkości mniej, niż mógłby dostać doktor w dużym laboratorium. Ta różnica doprowadziła do znanego “drenażu mózgów” akademików AI do laboratoriów przemysłowych. Jak trafnie zauważył jeden z użytkowników Reddita, „$60K za postdoka… $500K za znanego badacza [przemysłowego] z dekadami doświadczenia” reddit.com. Nawet państwowe laboratoria badawcze i organizacje non-profit nie są w stanie konkurować z przemysłem: na przykład w USA obowiązują sztywne widełki płacowe, które nie mogą legalnie dorównywać wynagrodzeniom oferowanym przez firmy prywatne ekspertom AI news.ycombinator.com. W rezultacie, wiele stanowisk rządowych w AI nie przekracza ~$180k ziprecruiter.com, a agencje mają trudności z pozyskaniem najwyższej klasy talentów – co prowadzi do uzależnienia od kontraktorów. Różnica jest tak duża, że czołowi profesorowie AI często dorabiają konsultacjami lub zakładają firmy. Zdarza się nawet, że profesor AI bierze urlop i dołącza do firmy takiej jak Google czy OpenAI za pakiet wart wiele milionów dolarów – coś, czego nie da się osiągnąć pozostając wyłącznie w akademii. Plusem pracy na uczelni są inne wartości: wolność badawcza, możliwość swobodnego publikowania oraz kształtowania kolejnych pokoleń przez nauczanie. Jednak patrząc wyłącznie na wynagrodzenie, akademia znacznie odstaje od przemysłu w AI. (Pewnym światełkiem w tunelu jest to, że wiele rządów i uniwersytetów rozważa stypendia, stanowiska fundowane lub inne zachęty, aby zatrzymać kadrę AI, lecz różnica nadal pozostaje wysoka.)
• Finanse i firmy quant: Poza Big Tech, sektor finansowy (szczególnie fundusze hedgingowe, banki inwestycyjne i firmy zajmujące się handlem ilościowym) znany jest z bardzo wysokich wynagrodzeń dla specjalistów AI i danych. Takie firmy jak Jane Street, Citadel, Two Sigma itp. zatrudniają ekspertów AI/ML (często określanych jako badacze ilościowi lub data scientists) i oferują pakiety konkurujące z Big Tech. W rzeczywistości, dla początkujących quantów (co może obejmować AI/machine learning w handlu algorytmicznym) pensje mogą być bardzo wysokie: np. Jane Street miało oferować 325 000 $ dla świeżo upieczonych inżynierów oprogramowania/quantów w 2023 roku levels.fyi. Firmy te oferują zwykle wysokie podstawy oraz spore premie. Doświadczony specjalista AI/quant w finansach może zarabiać 500 tys.–1 mln $+ rocznie, jeśli generuje zysk dla firmy. Sektor finansowy postrzega AI jako przewagę konkurencyjną w takich obszarach jak algorytmy tradingowe, modelowanie ryzyka czy innowacje finansowe. Dlatego konkurują o tych samych doktorów statystyki i ekspertów ML. Choć stanowiska finansowe nie mają takiego rozgłosu jak role AI w Big Tech, to wynagrodzenia są często porównywalne. Warto też zauważyć, że duże banki zaczynają bezpośrednio zatrudniać inżynierów AI i data scientists do modernizacji swoich operacji, choć banki zazwyczaj płacą mniej niż fundusze hedgingowe (w bankach płace są raczej na poziomie innych dużych firm – dobre, ale zwykle nie ekstremalne jak w tech/quant). Podsumowując, finanse oferują jedne z najwyższych pakietów płacowych dla specjalistów AI, szczególnie w funduszach hedgingowych i high-frequency trading, gdzie genialny algorytm ML może przynieść olbrzymie zyski.
• Opieka zdrowotna i biotechnologia: Sektor opieki zdrowotnej (w tym firmy farmaceutyczne, producenci urządzeń medycznych i startupy health-tech) wykorzystuje AI w odkrywaniu leków, obrazowaniu medycznym, analizie danych pacjentów itp. Wynagrodzenia dla specjalistów AI w zdrowiu są zróżnicowane. Duże firmy farmaceutyczne (np. Roche, Novartis) i biotechnologiczne zatrudniających badaczy AI płacą dobrze, ale często nie tak wysoko jak czyste firmy technologiczne – może to być poziom niskich lub średnich sześciocyfrowych kwot dla doświadczonych naukowców AI. Startupy healthtech mogą mieć ograniczone środki, ale jeśli są dobrze finansowane, potrafią zaoferować konkurencyjne pakiety (plus satysfakcję z pracy nad ratującą życie technologią). Przykład to AI w odkrywaniu leków: doktorat z AI pracujący dla dużego działu R&D w farmacji może zarabiać bazowo 150 tys. $, a z premiami nawet 200 tys. $+, co jest solidną kwotą, choć mniejszą niż w FAANG. W AI do obrazowania medycznego szpitale i firmy healthtech zatrudniają specjalistów AI do opracowywania algorytmów diagnostycznych; tu stawki mogą być zbliżone do innych ról programistycznych w zdrowotnych firmach technologicznych (prawdopodobnie 100–150 tys. $ rocznie dla doświadczonych osób, więcej w dużych miastach lub firmach). Ogólnie rzecz biorąc, opieka zdrowotna to obecnie ogromny rynek wzrostu dla AI (szpitale zatrudniają już data scientists itp. linkedin.com), choć wynagrodzenia bywają ograniczone przez budżety instytucji zdrowotnych i fakt, że wiele stanowisk jest w sektorze non-profit lub klinicznym. Wraz z rozwojem prywatnego healthtechu widać jednak zbliżenie do płac technologicznych – np. biomedyczny naukowiec AI w najnowocześniejszym startupie genomiki w Dolinie Krzemowej może zarabiać tyle, co inny inżynier AI w tym regionie (czyli wysokie sześciocyfrowe kwoty, jeśli jest senior).
• Rząd i sektor publiczny: Agencje rządowe oraz sektor publiczny mają ogromne zapotrzebowanie na talenty AI (do obrony, polityki, usług publicznych itp.), ale zazwyczaj oferują najniższe wynagrodzenie spośród wszystkich sektorów. Jak wspomniano, rząd USA napotyka trudności, ponieważ federalne siatki płac dla specjalistów (nawet na najwyższych poziomach GS lub SES) są znacznie niższe od wynagrodzeń w branży – często jest to dolny przedział 100 000 dolarów rocznie. Ogłoszenie o pracę na stanowisko „eksperta AI” w rządzie może mieć proponowane wynagrodzenie np. 120 tys. dolarów rocznie, co nie jest konkurencyjne w porównaniu z prywatnymi firmami, które mogą zapłacić tej samej osobie 300 tys. dolarów. Jeden z komentujących na Hacker News zauważył, że „rząd USA nie może legalnie płacić pensji, które są obecnie wymagane, by zatrudnić ekspertów AI”, zauważając, że większość tej pracy trafia do kontraktorów, którzy mogą płacić rynkowe stawki news.ycombinator.com. Tacy kontraktorzy (jak Booz Allen i inni) płacą nieco lepiej, ale nadal stanowiska związane z AI na kontraktach rządowych mieszczą się raczej w średnim i wyższym przedziale 100 000 dolarów. Poza USA, niektóre rządy (np. krajów europejskich lub organizacji ONZ) również mają określone stawki, które są umiarkowane. Przykładowo, stanowisko doradcy ds. AI w ministerstwie w Europie może oferować równowartość 80 tys. dolarów. Istnieją wyjątki – np. projekty obronne lub specjalne strefy ekonomiczne mogą przewidywać premie – ale generalnie praca w rządzie to najgorzej opłacana ścieżka dla specjalisty AI. Osoby dołączające do sektora publicznego najczęściej kierują się poczuciem misji lub wpływu, a nie korzyściami finansowymi. Ostatnio pojawiają się postulaty wprowadzenia specjalnych siatek płac dla ekspertów technicznych w rządzie (aby przyciągnąć talenty AI) news.ycombinator.com, lecz takie rozwiązania wymagają czasu. Do tego momentu agencje rządowe ryzykują utratę talentów AI na rzecz sektora prywatnego, chyba że będą współpracować z kontraktorami lub zaoferują inne niematerialne benefity.
• Nauka i organizacje non-profit: (Opisane już powyżej przy okazji akademii – podobnie niskie płace w porównaniu z sektorem prywatnym. Laboratoria non-profit lub organizacje pozarządowe mogą płacić nieco lepiej niż uniwersytety, ale wciąż daleko im do dużych firm technologicznych. Na przykład Allen Institute for AI (AI2) lub organizacje charytatywne zajmujące się etyką AI mogą oferować górne stawki rzędu kilkuset tysięcy dolarów dla najlepszych badaczy, ale często bazują na atrakcyjności misji.)
• Inne branże: Praktycznie każda branża zatrudnia obecnie specjalistów AI w pewnym zakresie. Firmy z sektora produkcji zatrudniają inżynierów AI i robotyki (często zarobki są zbliżone do innych inżynierów w produkcji – co zwykle oznacza niższe stawki niż w IT, na poziomie około 100 tys. dolarów w USA). Firmy detaliczne zatrudniają data scientistów do tworzenia silników rekomendacyjnych, firmy telekomunikacyjne do optymalizacji sieci, itd. Branżowe badania wynagrodzeń pokazują, że najlepiej płacące branże dla ról data science/AI w USA to telekomunikacja (~163 tys. $), technologie (IT) (~161 tys. $), ubezpieczenia (~160 tys. $) oraz usługi finansowe (~158 tys. $) 365datascience.com 365datascience.com – czyli sektory, w których dane i AI bezpośrednio generują przychód. Sektory niżej płacące (względnie) to m.in. rolnictwo (136 tys. $) lub edukacja (120 tys. $) 365datascience.com 365datascience.com. Jednak nawet w tych „nisko” płacących branżach, stanowiska związane z AI często zarabiają powyżej średniej sektora; na przykład specjalista AI w edukacji zarabiający 120 tys. $ otrzymuje znacznie więcej niż przeciętny nauczyciel. Pokazuje to, że umiejętności AI są premiowane wszędzie: premia płacowa wynosi średnio około 56% według analizy PwC, co oznacza, że stanowiska związane z AI zarabiają ponad połowę więcej niż inne role o podobnym doświadczeniu pwc.com.
Podsumowując, miejsce pracy ma ogromne znaczenie dla wynagrodzenia w AI. Wielkie firmy technologiczne i sektor finansowy mogą uczynić profesjonalistów AI milionerami; startupy mogą oferować wysoki potencjał wzrostu, ale nieco niższe obecne wynagrodzenie (z wyjątkami dla dobrze finansowanych firm); środowisko akademickie i sektor publiczny oferują nagrody intelektualne, ale wymagają obniżenia pensji. Wielu specjalistów AI decyduje o wyborze sektora na podstawie własnych priorytetów (np. krótkoterminowe zarobki vs. swoboda badawcza vs. wpływ na politykę publiczną). Jednak obserwujemy pewną konwergencję: tradycyjne branże, takie jak telekomunikacja, ubezpieczenia czy konsulting, podnoszą wynagrodzenie, aby przyciągnąć talenty AI, zmniejszając dystans do sektora technologicznego 365datascience.com 365datascience.com. Na przykład firmy konsultingowe obecnie agresywnie budują zespoły AI i oferują wysokie wynagrodzenia naukowcom danych, ponieważ muszą doradzać swoim klientom w zakresie AI linkedin.com. Ogólny efekt jest taki, że specjaliści AI mają mnóstwo możliwości wyboru – i wielu decyduje się rotować między sektorami (np. zacząć w środowisku akademickim, przenieść się do big tech lub startupu, a może później spróbować pracy w sektorze publicznym), wykorzystując swoje cenne umiejętności na różne sposoby w trakcie kariery.

Wiodące benchmarki firm: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft i inne

Jednym ze sposobów zrozumienia ekstremów wynagrodzeń w AI jest przyjrzenie się znanym firmom i laboratoriom zajmującym się pracą nad AI. Należą do nich wyspecjalizowane firmy badawcze AI oraz działy AI w dużych firmach technologicznych. Tutaj przedstawiamy przykładowe benchmarki wynagrodzeń i raporty kilku kluczowych graczy:

• OpenAI: Jako twórca ChatGPT i czołowe laboratorium AI, OpenAI podobno oferuje swoim pracownikom, szczególnie na wyższych stanowiskach, bardzo hojne wynagrodzenie. Najnowsze dane z Levels.fyi wskazują, że inżynier oprogramowania w OpenAI otrzymuje medialne całkowite wynagrodzenie w wysokości około 875 000 USD rocznie (w USA) levels.fyi. Zakres jest imponujący – inżynier początkujący (L2) zarabia około 238 tys. USD, podczas gdy starszy inżynier (L6) może zarobić 1,34 mln USD rocznie levels.fyi. OpenAI oferuje również strukturę udziału w zyskach poprzez “Profit Participation Units” dla pracowników, co może dodatkowo zwiększyć wynagrodzenie, jeśli wycena OpenAI wzrośnie. Według Reutersa, “Najlepsi naukowcy OpenAI regularnie otrzymują pakiety wynagrodzeń przekraczające 10 milionów dolarów rocznie” reuters.com reuters.com. Ta liczba jest zdumiewająca, ale została potwierdzona przez źródła w związku z zażartą rywalizacją o talenty. Na przykład, gdy niektórzy naukowcy OpenAI byli kuszeni przez konkurentów, OpenAI oferowało premie retencyjne w wysokości 1–2 milionów USD plus podwyżki udziałów o wartości 20 milionów dolarów lub więcej, by przekonać ich do pozostania reuters.com. Takie pakiety retencyjne pokazują, że całkowita wartość wynagrodzenia badacza OpenAI (pensja + akcje) może być niezwykle wysoka – w niektórych przypadkach to nawet osiem cyfr. Strategią OpenAI jest bycie konkurencyjnym, ale też podkreślanie swojej misji – jeden z badaczy, Noam Brown, zauważył, że faktycznie przyjął niższe wynagrodzenie, by dołączyć do OpenAI z powodu ekscytującej pracy (chociaż nawet „niższe” w tym kontekście prawdopodobnie oznaczało nadal znaczącą ofertę) reuters.com.
• Google DeepMind (Alphabet): Ramie badawcze AI Google, obecnie połączenie Google Brain i DeepMind, jest znane z bardzo wysokich wynagrodzeń dla swoich pracowników. Kilka lat temu wyciekły informacje, że średnia pensja w DeepMind w Londynie wynosiła około 295 000 funtów (~400 tys. USD) wliczając premie m.economictimes.com. Google dysponuje ogromnymi środkami i oferowało zawrotne sumy, aby przyciągnąć talenty. Reuters podał, że Google DeepMind oferował czołowym badaczom pakiety wynagrodzeń sięgające 20 milionów dolarów rocznie oraz dostosowywał harmonogramy nabywania akcji, aby uatrakcyjnić oferty reuters.com. To z pewnością wyjątkowe przypadki (najprawdopodobniej dotyczyły światowej klasy pionierów AI), ale pokazują one, co jest możliwe. Dla porównania, zwykły Research Scientist w Google w Stanach Zjednoczonych może zarobić do około 900 tys. dolarów, jak wspomniano levels.fyi, ale DeepMind oferował wyższe stawki, aby przyciągnąć ekspertów (zwłaszcza przed pełnym połączeniem z Google). W jednej z głośnych anegdot Google zapłaciło ponad 100 mln dolarów, aby przejąć startup głównie w celu pozyskania konkretnego badacza AI (Geoffa Hintona w 2013 roku) – był to właściwie „acqui-hire” dla talentu. Teraz, gdy konkurencja rośnie, Google wydaje się gotowe zrobić wszystko, co trzeba: specjalne granty akcji, skrócone okresy nabywania uprawnień i wielomilionowe oferty dla kluczowych pracowników reuters.com.
• Meta (Facebook) AI: Meta znacząco zwiększyła swoje wysiłki w dziedzinie AI w latach 2023–2025, uruchamiając nową inicjatywę „superkomputera AI” i zabiegając o najlepsze talenty. Według branżowych plotek, a później publicznie omówionych przez CEO OpenAI, Meta oferowała niektórym badaczom pakiety sięgające nawet $100 milionów dolarów (najprawdopodobniej rozłożone na kilka lat) smythos.com smythos.com. W połowie 2025 roku Sam Altman (CEO OpenAI) twierdził, że Meta próbuje podkupić badaczy OpenAI, oferując im premie za podpisanie kontraktu w wysokości $100 mln i jeszcze wyższe roczne wynagrodzenie smythos.com smythos.com. Chociaż te stwierdzenia były częścią pewnej narracji (a Meta nie skomentowała tej sprawy), późniejsza analiza sugeruje, że Meta faktycznie zaoferowała ponad $10 milionów rocznie niektórym liderom AI smythos.com smythos.com. W rzeczywistości mówi się, że CEO Meta Mark Zuckerberg osobiście kontaktował się z czołowymi kandydatami z ofertami na $10 milionów lub więcej, aby dołączyli do laboratorium AI Meta smythos.com. Według doniesień, do 2025 r. Meta przekroczyła też poziom $2 mln rocznie dla standardowych ofert dla najlepszych badaczy smythos.com. Mimo takich kwot, OpenAI i inne firmy zdołały zatrzymać swoich ludzi, co pokazuje, że pieniądze nie zawsze są decydujące na tym poziomie – ale z pewnością podkreśla to, że „laboratoria AI traktują rekrutację jak partię szachów… są gotowe płacić dużo za kandydatów o wyspecjalizowanej wiedzy” reuters.com. (To barwne cytat pochodzi od Ariela Herbert-Vossa, byłego badacza OpenAI, który opisuje wojnę o talenty reuters.com.) Warto odnotować poziomy w Meta: na bardziej typowych stanowiskach inżynierowie oprogramowania Meta (Facebook) skupiający się na AI mogą zarabiać kilkaset tysięcy dolarów (poziom E5 w Meta to około $300 000–400 000). Jednak grupa AI Research (FAIR) w Meta historycznie płaciła bardzo dobrze i często obejmowała premie powitalne oraz granty badawcze.
• Microsoft Research / Microsoft AI: Microsoft zainwestował ogromne środki w AI (w tym partnerstwo z OpenAI warte ponad 10 mld dolarów). Wynagrodzenia w obszarze AI w Microsoft są konkurencyjne w stosunku do innych gigantów technologicznych, choć być może nieco niższe od Google/Meta na samym szczycie. Lider AI na poziomie „Partner” w Microsoft może osiągać łączne wynagrodzenie powyżej 1 mln dolarów, jednak mniej osób sięga po niebotyczne sumy widywane w OpenAI czy Google. Do Microsoft dochodziły przypadki odchodzenia talentów do wyspecjalizowanych firm AI (np. Sébastien Bubeck odszedł z MSR do OpenAI w 2023 roku reuters.com), co pokazuje, że mniejsze laboratoria czasami przebijają oferty dużych graczy. Microsoft oferuje jednak dodatkowe zachęty (np. finansowanie badań do własnych projektów, a teraz dzięki partnerstwu z OpenAI – możliwość pracy nad najnowocześniejszymi technologiami). Konkrety: według Levels.fyi, „Researcher” w Microsoft na poziomie 66 (około senior) może zarabiać ~300 tys. dolarów, a Partner-level (poziom zarządczy) może osiągać ~800 tys. – 1 mln dolarów łącznie ze stockami. Dodatkowo, w Microsoft premie często powiązane są z wynikami produktów z obszaru AI (np. specjalista AI w Azure może mieć w pensji również premie sprzedażowe). Podsumowując, Microsoft płaci bardzo konkurencyjne wynagrodzenia za pracę w AI, ale nie są one tak szeroko opisywane w mediach, jak wojny płacowe między OpenAI, Meta i Google. Wynika to prawdopodobnie z tego, że Microsoft strategicznie wykorzystuje inwestycję w OpenAI – de facto zlecając zatrudnianie najlepiej opłacanych badaczy na konto OpenAI, jednocześnie czerpiąc korzyści z ich innowacji.
• Amazon i inni: Amazon (AWS) zatrudnia wielu inżynierów AI (do usług AWS AI, Alexa itp.) i zazwyczaj płaci porównywalnie do innych gigantów technologicznych na wyższych stanowiskach (wysokie sześciocyfrowe kwoty). Apple również jest obecny – role związane z AI/ML w Apple są podobno nieco niżej wynagradzane w stosunku do konkurencji (Apple jest znany z bardziej zamkniętej kultury i czasem niższych pakietów akcji, ale wciąż płaci setki tysięcy dolarów). Nvidia, kluczowa firma w obszarze chipów AI, także podkupuje badaczy AI i dobrze płaci, choć bardziej po stronie inżynierskiej.
• Wyróżniające się startupy AI: Kilka przełomowych startupów AI pojawiło się w mediach dzięki wysokim wynagrodzeniom. Na przykład Anthropic, rywal OpenAI, podobno proponował doświadczonym inżynierom kilkaset tysięcy dolarów rocznie. Jeszcze ciekawiej, gdy wystartował startup xAI (inicjatywa Elona Muska), musiał prawdopodobnie dorównać tym wysokim ofertom, aby przyciągnąć talenty od konkurencji. Mniejszy startup zwykle nie zapłaci komuś 10 mln dolarów rocznie, ale może przyciągnąć go udziałami, które – jeśli startup odniesie sukces – mogą być warte dziesiątki milionów. Newsletter Smythos podsumował: „W 2025 Meta przekroczyła ofertę 2 mln dolarów i nadal traciła talenty na rzecz konkurencji… Meta nie konkuruje na rynku – próbuje go przekształcić, tworząc nowy, wyższy poziom wynagrodzeń” smythos.com smythos.com. To sugeruje, że nawet startupy (z dużym dofinansowaniem) potrafią odciągnąć talenty, jeśli złamią dotychczasowe reguły wynagrodzeń. Przykład: Lightmatter (startup AI hardware) zatrudnił czołowych badaczy ML z Google, oferując im udziały porównywalne do tych, które mają współzałożyciele. Dokładne wynagrodzenia nie są jawne, ale pokazuje to, jak kreatywne mogą być formy wynagradzania w startupach.

Podsumowując, górna granica wynagrodzeń w AI jest nieustannie redefiniowana przez garstkę kluczowych firm. Na lata 2024–2025 można wskazać następujące konkretne progi:

• Najlepsi inżynierowie AI w OpenAI: średnio ~$ 1 mln USD, z zakresem od około 240 tys. do 1,3 mln USD dla juniorów→seniorów levels.fyi.
• Najlepsi badacze w OpenAI: >10 mln USD/rok dla kilku „supergwiazd” (według Reuters) reuters.com.
• Google DeepMind: oferował do 20 mln USD/rok dla wybranych badaczy reuters.com.
• Meta AI: oferty notarialne do 10–25 mln USD całościowo dla najbardziej pożądanych talentów (np. wieloletnie kontrakty lub bardzo wysokie jednorazowe premie) smythos.com smythos.com.
• Typowy starszy naukowiec AI w jednej z Big Tech (ale nie absolutny top): 500 tys. – 800 tys. USD łącznego wynagrodzenia to dziś standard ft.com reuters.com.
• Dla porównania, przeciętny specjalista AI w mniejszej firmie lub spoza topu: 150 tys. – 300 tys. USD w zależności od roli i lokalizacji, co i tak jest bardzo wysokie w relacji do większości zawodów.

Te liczby mogą wydawać się nieprawdopodobne, ale odzwierciedlają rzeczywistość “niedoboru talentów” w obszarze technologii, który według liderów ma kształtować przyszłość całych branż. Jak ujął to jeden z analizujących: “najlepsi specjaliści AI osiągają dziś ceny, które kiedyś zarezerwowane były dla całych firm” smythos.com. W następnej sekcji przyjrzymy się, dlaczego tak się dzieje – popytowi, niedoborowi talentów i temu, jak wpływają na to trendy takie jak praca zdalna.

Czynniki napędzające trendy płacowe: popyt na AI, niedobór talentów i praca zdalna

Niezwykłe wynagrodzenia i omawiane trendy są symptomatyczne dla większych sił działających na rynku pracy w branży AI. Trzy główne czynniki to: gwałtowny wzrost zapotrzebowania na umiejętności związane ze sztuczną inteligencją (we wszystkich branżach), niedobór doświadczonych specjalistów AI oraz zmieniające się wzorce pracy, takie jak praca zdalna, które poszerzają konkurencję. Poniżej analizujemy, jak każdy z tych czynników wpływa na poziom wynagrodzeń:

Rosnące zapotrzebowanie na umiejętności AI: Od przełomu, jakim było pojawienie się ChatGPT pod koniec 2022 roku, oraz fali generatywnej AI, popyt na specjalistów AI poszybował w górę. Firmy wszelkiego rodzaju – od Big Tech po banki czy sieci handlowe – ścigają się w integrowaniu AI z produktami i procesami operacyjnymi linkedin.com linkedin.com. Ta mentalność gorączki złota („potrzebujemy ludzi od AI na wczoraj!”) spowodowała wojny licytacyjne o każdego z udokumentowaną wiedzą z zakresu AI. Analiza LinkedIn pokazuje, że liczba ogłoszeń o pracę w AI gwałtownie wzrosła: np. udział stanowisk AI w stosunku do wszystkich ofert w IT w USA podskoczył z 8,8% w 2019 r. do 14,3% w połowie 2024 r. itbrew.com bradley.com. Ponieważ każda branża obecnie rekrutuje (finanse, ochrona zdrowia, produkcja, consulting itd., wszystkie aktywnie poszukują talentów AI linkedin.com linkedin.com), liczba otwartych stanowisk dalece przekracza liczbę wykwalifikowanych kandydatów. Wkracza prosta ekonomia: gdy popyt przewyższa podaż, ceny (wynagrodzenia) rosną.

Co najważniejsze, AI postrzegana jest jako strategiczny imperatyw – firmy obawiają się pozostania w tyle, jeśli nie będą wdrażać najnowszych technologii AI, dlatego agresywnie inwestują w talenty. Ta presja przekłada się na pakiety płacowe przypominające gaże sportowców zawodowych lub gwiazd Hollywood dla najlepszych ekspertów AI. Jak powiedziało Reuterowi kilkunastu insiderów, od czasu debiutu ChatGPT rekrutacja badaczy AI „wzrosła do poziomu zawodowych sportowców” reuters.com. Jednym z powodów jest to, że firmy uważają, iż jeden wybitny badacz AI może dosłownie stworzyć innowacje warte miliardy dolarów (słynna koncepcja „inżyniera 10x” rozszerzona tu do „badacza 10 000x” w AI reuters.com). Sam Altman żartował z „tych badaczy 10 000x” na Twitterze reuters.com – sugerując, że wkład jednej osoby w AI może być o rząd wielkości większy niż przeciętny. Jeśli firma wierzy, że zatrudnienie konkretnego eksperta AI może zdecydować o jej sukcesie lub porażce, zapłaci niemal każdą cenę – co obserwujemy w ofertach powyżej 10 milionów dolarów.

Nawet poza elitą, powszechny popyt podnosi płace na wszystkich poziomach. Na przykład małe i średnie firmy, które może nie mogą zaoferować milionów, nadal muszą proponować bardzo konkurencyjne zarobki (i benefity, takie jak elastyczna praca, ciekawe projekty), aby przyciągnąć średniej klasy inżynierów AI, którzy mogą mieć oferty od Google czy prężnych startupów. To powoduje coroczny wzrost mediany wynagrodzeń. Rzeczywiście, według stanu na 2024 r., „kariery związane z AI należą do najbardziej satysfakcjonujących, oferując konkurencyjne wynagrodzenie, które rośnie wraz ze zdobywanym doświadczeniem i wiedzą” linkedin.com. Boom na Generative AI w szczególności stworzył nowe stanowiska (np. specjalista ds. promptów, programista LLM) z wysokim wynagrodzeniem, ponieważ popyt pojawił się tak szybko, że podaż nie nadążyła. W kwietniu 2025 r. mediana wynagrodzenia w pracy związanej z AI wyniosła około 160 000 USD rocznie 365datascience.com – to bardzo wysoka mediana, która odzwierciedla fakt, jak wiele z tych stanowisk znajduje się w najlepiej płatnych sektorach.

Niedobór talentów (ograniczona podaż): Chociaż wiele osób wchodzi w dziedziny związane ze sztuczną inteligencją, prawdziwie doświadczeni eksperci AI (zwłaszcza ci z zaawansowanymi stopniami naukowymi lub znaczącym doświadczeniem projektowym) są wciąż stosunkowo rzadcy. Nowoczesna sztuczna inteligencja (uczenie głębokie itp.) to młoda dziedzina – dopiero w ostatniej dekadzie nastąpił jej gwałtowny rozwój. Oznacza to, że grupa specjalistów mających np. ponad 10 lat doświadczenia w deep learningu jest bardzo niewielka. W zależności od źródeł, liczba osób na świecie, które potrafią budować najnowocześniejsze modele AI, to tylko kilka tysięcy reuters.com. Według źródła z Reutersa, elitarna grupa może liczyć od kilkudziesięciu do kilkuset osób, które przyczyniły się do największych przełomów w zakresie dużych modeli językowych reuters.com. Ta ekstremalna rzadkość na szczycie winduje tam też zarobki: to są “gwiazdy AI”, które mogą wybierać dowolnego pracodawcę. Dlatego firmy podchodzą do rekrutacji „jak do partii szachów” – starannie planując strategię i wydatki, by pozyskać kluczowych graczy reuters.com.

Nawet na mniej ekskluzywnych stanowiskach wiele ofert pracy pozostaje nieobsadzonych. Raport Światowego Forum Ekonomicznego wykazał znaczącą lukę talentów AI na całym świecie, gdzie popyt znacznie przewyższa podaż umiejętności w wielu krajach atlastecnologico.com atlastecnologico.com. W takich miejscach jak Indie, mimo że produkują wielu inżynierów, firmy przewidują 2,3 miliona wakatów AI w ciągu najbliższych 3 lat i nie mają wystarczającej liczby wykwalifikowanych kandydatów, by je obsadzić linkedin.com linkedin.com. Podobnie Europa ma trudności z utrzymaniem talentów AI (połowa absolwentów AI w niektórych krajach wyjeżdża do USA) atlastecnologico.com atlastecnologico.com. Niedobór talentów zmusza firmy do dwóch działań: płacą więcej za ograniczoną liczbę specjalistów oraz rozważają nietradycyjne zatrudnienie (np. zatrudnianie fizyków lub matematyków i zamienianie ich w badaczy AI) reuters.com reuters.com.

Brak specjalistów doprowadził również do kreatywnych rozwiązań, takich jak tworzenie wewnętrznych szkoleń (programów podnoszenia kwalifikacji) oraz korzystanie z międzynarodowego zatrudnienia. Jednak na krótką metę rzucanie pieniędzy na problem jest najszybszym rozwiązaniem – stąd tak ogromne pensje. Ariel Herbert-Voss opisała, że laboratoria AI traktują wyspecjalizowanych ekspertów jak cenne figury szachowe – potrzebujesz odpowiedniej liczby „wież” i „skoczków”, więc zapłacisz każdą cenę, by nie brakowało ci żadnej figury reuters.com. Tak długo, jak AI pozostaje przełomową technologią naszej ery, a eksperckiej wiedzy nie da się natychmiast stworzyć, rzadcy specjaliści będą cieszyć się rynkiem sprzedającego dla swoich umiejętności.

Praca zdalna i globalizacja talentów: Wzrost pracy zdalnej i hybrydowej dodał nowy wymiar do trendów wynagrodzeń w AI. Z jednej strony praca zdalna poszerza pulę talentów dla pracodawców – firmy mogą zatrudniać poza swoim regionem geograficznym, w tym korzystać z regionów o niższych przeciętnych płacach. To może wywierać presję w dół na wynagrodzenia w niektórych rolach, jeśli firmy zdecydują się zatrudniać zdalnie na tańszych rynkach. Rzeczywiście, niektóre firmy próbowały płacić pracownikom w zależności od lokalnych kosztów życia (wynagrodzenie oparte na lokalizacji), co w teorii mogłoby zaoszczędzić pieniądze przy zatrudnianiu w tańszych regionach. Na przykład firma może zatrudnić inżyniera AI w Europie Wschodniej lub Indiach za ułamek amerykańskiego wynagrodzenia. Jednakże, praca zdalna także nasila globalną konkurencję o talenty, co oznacza, że wykwalifikowani specjaliści mają teraz dostęp do najlepiej płacących pracodawców na całym świecie, a nie tylko lokalnie. W praktyce skutkuje to presją w górę na wynagrodzenia w wielu regionach, ponieważ lokalni pracodawcy muszą konkurować z zagranicznymi ofertami.

Widzimy dowody na to, że luki płacowe zależne od lokalizacji się zmniejszają. Badanie wynagrodzeń w startupach z 2024 roku wykazało, że 85% startupów nadal dostosowuje płace do lokalizacji, ale miasta spoza tradycyjnych ośrodków szybko zmniejszyły dystans – np. Miami i Charlotte oferują obecnie ~85–90% wynagrodzenia z San Francisco za pracę w technologiach signalfire.com signalfire.com. Nawet historycznie niżej płatne regiony (Midwest itp.) zwiększyły stawki dla specjalistów do poziomów zbliżonych do krajowej czołówki. Prawdopodobnie wynika to z faktu, że praca zdalna umożliwiła talentom z tych regionów otrzymywanie ofert od firm z wybrzeża; aby ich zatrzymać, lokalne firmy musiały podnieść pensje. Innymi słowy, praca zdalna stworzyła bardziej jednolity globalny rynek dla najlepszych talentów AI. Utalentowany inżynier ML z Polski lub Nigerii może obecnie potencjalnie pracować dla amerykańskiej firmy bez konieczności przeprowadzki, otrzymując wynagrodzenie zbliżone do amerykańskich stawek, a nie tych oferowanych przez lokalne firmy. W praktyce wiele przedsiębiorstw nadal płaci mniej w takich przypadkach (powołując się na różnice w kosztach życia), jednak różnica ta się zmniejsza, ponieważ pracownicy mają więcej opcji wyboru.

Z perspektywy pracownika, możliwości pracy zdalnej okazały się ogromną korzyścią. Pozwalają specjalistom AI mieszkać w tańszych rejonach przy zachowaniu wysokich zarobków lub po prostu mieć więcej opcji (co wzmacnia ich pozycję negocjacyjną). Ankiety wskazują, że pracownicy zdalni często osiągają nieco niższe wynagrodzenia po uwzględnieniu lokalizacji (niektóre badania wskazują na 10-15% mniej, być może z powodu korekty do dołu przez firmy) blogs.psico-smart.com blogs.psico-smart.com. Jednak zauważalnie te korekty są coraz mniejsze. Ponadto praca zdalna umożliwiła większej liczbie osób z całego świata wejście do branży AI, co w długiej perspektywie może złagodzić niedobór talentów poprzez rozprzestrzenienie wiedzy.

Innym aspektem są preferencje dotyczące równowagi między życiem zawodowym a prywatnym: Wielu specjalistów AI ceni sobie elastyczność i może wybrać pracę zdalną zamiast tej, która jej nie oferuje, nawet jeśli wiąże się to z nieco niższą pensją. Jednak ze względu na wysokie zapotrzebowanie na rynku, firmy często muszą oferować zarówno wysokie wynagrodzenie, jak i elastyczność, aby zdobyć kandydatów. Na przykład firma próbująca zatrudnić poszukiwanego inżyniera ML może ostatecznie zaoferować najwyższą pensję i możliwość pełnej pracy zdalnej, bo w przeciwnym razie kandydat ma 5 innych ofert z takimi warunkami.

Podsumowując, praca zdalna sprawiła, że wynagrodzenia w AI stały się bardziej globalnie konkurencyjne. Niweluje to niektóre różnice regionalne (np. utalentowany programista AI w Brazylii może teraz dostać pracę zdalną z wynagrodzeniem na poziomie amerykańskim, przez co lokalne firmy muszą oferować wyższe płace). Dodatkowo firmy mogą zatrudniać szerzej, co potencjalnie pozwala obsadzić stanowiska trudne do obsadzenia lokalnie (co może złagodzić gwałtowny wzrost wynagrodzeń na niektórych stanowiskach, zwiększając podaż kandydatów z zagranicy). Jednak w przypadku najbardziej eksperckich ról walka o talenty jest tak zacięta, że praca zdalna lub stacjonarna ma drugorzędne znaczenie – ci specjaliści mogą dyktować warunki i często przeprowadzić się, jeśli zajdzie taka potrzeba. Dla stanowisk średniego szczebla praca zdalna zdecydowanie poszerza możliwości i może zahamować nadmierny wzrost wynagrodzeń, pozwalając na dystrybucję pracy na skalę globalną.

Krótko mówiąc: „Praca zdalna poszerza globalnie pulę talentów i zwiększa konkurencję między pracodawcami, którzy oferują lepsze benefity” womentech.net. Tworzy to większy, bardziej konkurencyjny rynek dla umiejętności w AI. W najbliższym czasie z tej konkurencji najwięcej korzystają pracownicy (gdyż wielu pracodawców o nich zabiega), co podnosi poziom wynagrodzeń lub je wyrównuje w górę. Pracodawcy mają możliwość zatrudniania z dowolnego miejsca, ale nie oznacza to, że zapłacą mniej za najlepszych specjalistów – po prostu zyskują lepszy dostęp do większej ich liczby.

Inne czynniki: Warto również zwrócić uwagę na inne wpływy:

• Inflacja i koszty życia: Wysoka inflacja w latach 2022–2023 skłoniła wielu pracodawców do dostosowania wynagrodzeń lub przyznania podwyżek związanych z kosztami życia. Wynagrodzenia w branży technologicznej generalnie ustabilizowały się w 2023 roku po latach wzrostów fortune.com okoone.com, co w realnych warunkach oznaczało obniżkę płac ze względu na inflację. W 2024 roku średnie wynagrodzenie w branży technologicznej wzrosło tylko o ~1,2%, co było poniżej poziomu inflacji okoone.com okoone.com. Równocześnie jednak, w branży AI, wysokie zapotrzebowanie często przełamywało ten trend – wielu specjalistów od AI wciąż otrzymywało podwyżki znacznie wyższe niż inflacja, głównie dzięki awansom lub konkurencyjnym ofertom. Niemniej jednak, inflacja w miastach o wysokich kosztach życia (SF, NYC) zmuszała firmy do oferowania wyższych wynagrodzeń nominalnych, aby pracownicy mogli utrzymać standard życia. Niektóre firmy wprowadziły ogólne korekty (np. 5% podwyżki), by uwzględnić inflację pod koniec 2022 roku, ale wraz z zaostrzeniem budżetów w 2023 roku nie było to już regułą bamboohr.com. Tym samym inflacja miała wpływ, ale drugorzędny; główną siłą napędową wzrostu wynagrodzeń jest niedopasowanie popytu i podaży w AI, a nie ogólna inflacja.
• Kapitał wysokiego ryzyka i klimat inwestycyjny: W okresach boomu (jak w 2021 roku) startupy zalane pieniędzmi od funduszy venture capital oferowały bardzo wysokie wynagrodzenia (w tym duże pakiety akcji) pracownikom AI. W okresach spowolnienia (spadek w branży tech w 2023), niektóre startupy ograniczały swoje oferty. Efekt jest więc cykliczny. Na lata 2024–2025, gdy generatywna sztuczna inteligencja stała się ulubieńcem VC, finansowanie startupów AI znów wystrzeliło w górę, a wraz z nim ich możliwości płacowe. Obecnie jednak VCs zachęcają startupy do większej efektywności, przez co obserwujemy celowe zatrudnienia (płacąc najwyższe premie tylko za kluczowe stanowiska). Raport SignalFire odnotował, że „startupów z serii A jest o 20% mniej liczebnych niż w 2020 r.” pod względem zatrudnienia signalfire.com signalfire.com, czyli zatrudniają mniej osób, ale nadal inwestują w kluczowego inżyniera czy naukowca AI, oferując wysokie wynagrodzenie.
• Regulacje i polityka: Pojawiające się regulacje dotyczące AI (takie jak unijna AI Act) mogą pośrednio wpływać na wynagrodzenia. Na przykład wymogi dotyczące zgodności z przepisami tworzą popyt na etyków AI i ekspertów prawnych (obserwowaliśmy widełki wynagrodzeń ~$95k–$135k dla oficerów ds. etyki AI digitaldefynd.com). Jeśli regulacje spowolnią wdrażanie AI w danym regionie, firmy mogą ograniczyć zatrudnianie (co może wyhamować wzrost wynagrodzeń). Z drugiej strony, inwestycje rządowe w AI (takie jak amerykańska ustawa CHIPS and Science Act obejmująca finansowanie badań nad AI lub narodowe strategie AI w różnych krajach) mogą tworzyć nowe miejsca pracy i zwiększać konkurencję o talenty. Polityka imigracyjna także ma znaczenie: limity wiz H-1B w USA powodują, że niektóre firmy nie mogą ściągnąć tylu zagranicznych specjalistów AI, co pogłębia niedobór talentów i podnosi krajowe wynagrodzenia. Kanada i Wielka Brytania wprowadziły bardziej otwarte programy wizowe dla specjalistów AI, aby przyciągnąć talenty, co stopniowo może zmniejszać presję (albo, jak w przypadku Wielkiej Brytanii, pomóc w rozwoju londyńskiego sektora AI, zwiększając lokalny popyt). Podsumowując, polityka to czynnik w tle – może zmieniać kierunki przepływu talentów, ale ogólny globalny niedobór i wysokie zapotrzebowanie pozostają.
• Hype branżowy i benefity: Warto zauważyć, że poza wynagrodzeniem wielu specjalistów AI otrzymuje znaczne korzyści: opcje na akcje, budżety badawcze, premie za podpisanie umowy itd. Na przykład premie za zatrzymanie pracownika w AI są ogromne (premie OpenAI sięgające 2 mln dolarów reuters.com, czy hojne premie za podpisanie umowy w dużych firmach). Wiele firm oferuje także takie udogodnienia jak nieograniczony urlop, dodatki do pracy zdalnej i inne benefity, aby podnieść atrakcyjność oferty. W środowisku akademickim, aby przeciwdziałać odpływowi do biznesu, uczelnie czasem oferują mniejsze obciążenie dydaktyczne lub pozwalają profesorom na dodatkowe konsultacje (co de facto zwiększa ich dochód). Wszystkie te elementy składają się na całkowite wynagrodzenie i jakość życia, przez co samo wynagrodzenie jest tylko jednym (choć największym) elementem tej układanki.

Podsumowując tę sekcję: Wzrost wynagrodzeń w AI jest zasadniczo napędzany przez ogromny popyt i ograniczoną podaż. Firmy traktują specjalistów AI jako kluczowe inwestycje (stąd określenie „talent AI jest wart dziewięciocyfrowych kwot” smythos.com smythos.com w niektórych przypadkach). Dopóki nie zostanie rozwiązany problem niedoboru talentów (co może potrwać lata, jeśli w ogóle, biorąc pod uwagę rosnący apetyt na AI), można się spodziewać, że wynagrodzenia pozostaną wysokie. Praca zdalna dodatkowo wzmocniła konkurencję o najlepszych specjalistów na całym świecie, prowadząc do bardziej wyrównanej (i często wyższej) siatki płac w różnych regionach. Jak radzi jeden z ekspertów ds. wynagrodzeń startupom: „Przygotuj się na koszty talentów AI” i bądź gotów jasno komunikować kandydatom wartość udziałów signalfire.com signalfire.com – co oznacza, że wysokie wynagrodzenia są oczywistością, a firmy muszą rozsądnie zarządzać pozostałymi elementami oferty.

Regionalne i ekonomiczne czynniki wpływające na płace

Oprócz bezpośredniej podaży i popytu na rynku pracy AI, na wynagrodzenia specjalistów AI wpływa również szereg czynników regionalnych i makroekonomicznych:

• Koszty życia i inflacja: Regiony o wyższych kosztach życia zazwyczaj oferują wyższe nominalne wynagrodzenia, aby przyciągnąć talenty do tych lokalizacji. Na przykład obszar zatoki San Francisco – znany z ekstremalnie wysokich kosztów mieszkań – zazwyczaj oferuje premię płacową. Jak wspomniano wcześniej, Kalifornia i kilka innych stanów płaci powyżej średniej krajowej USA (stanowiska AI w Kalifornii ~14% więcej, Waszyngton ~10% więcej itd.) pg-p.ctme.caltech.edu. Podobnie w Europie miasta takie jak Londyn, Zurych, Genewa oferują wyższe wynagrodzenia w branży AI niż mniejsze miasta, częściowo z powodu różnic w kosztach życia 365datascience.com 365datascience.com. Wysoka inflacja w ostatnich latach wywierała presję na pracodawców, aby szerzej podnosili pensje. Choć wielu pracowników technologicznych otrzymało jedynie skromne podwyżki rzędu 4-5% rocznie (mniej więcej pokrywające inflację) bamboohr.com, niektóre firmy przyznały dodatkowe korekty rynkowe dla kluczowych stanowisk, aby nie tracić talentów na rzecz konkurencji, które mogłyby uzależniać oferty od nowych realiów kosztowych. Przykładowo, pod koniec 2022 roku, gdy inflacja skoczyła do ~8%, pojawiły się doniesienia o firmach przyznających jednorazowe premie lub podwyżki w połowie roku dla kluczowych inżynierów i data scientistów. Jeśli wysoka inflacja się utrzyma, firmy w tańszych lokalizacjach mogą być zmuszone podnieść pensje, aby utrzymać siłę nabywczą pracowników, zmniejszając tym samym różnice wobec płac w dużych miastach. Z drugiej strony, jeśli inflacja się ustabilizuje, można się spodziewać realnego wzrostu wynagrodzeń w branży technologicznej po lekkim spadku w 2023 roku fortune.com.
• Lokalne boomy technologiczne: Gdy dane miasto lub region zyskuje reputację centrum technologicznego (często dzięki wsparciu rządu lub efektom klasteryzacji), płace w tej lokalizacji mogą gwałtownie wzrosnąć z powodu skoncentrowanego popytu. Na przykład Montreal w Kanadzie stał się ośrodkiem badań nad sztuczną inteligencją (z Yannem LeCunem itp.), co przyciągnęło wiele startupów i laboratoriów – lokalne zarobki w branży AI zwiększyły się (choć wciąż były niższe niż w USA, to konkurencja wśród montrealskich firm o talenty wzrosła). Toronto również odnotowało wzrost liczby ofert pracy w sektorze AI i podniesienie widełek płac, gdy takie firmy jak Google Brain otworzyły swoje biura. W Europie miasta takie jak Berlin oraz Amsterdam wyrosły na centra technologiczne, co sprawiło, że poziom zarobków tam zbliżył się do Londynu. Analiza Stepstone w Niemczech podkreśliła transformację rynku pracy – popyt na specjalistów AI wzrósł praktycznie we wszystkich branżach, nawet w zaskakujących dziedzinach jak budownictwo (czterokrotny wzrost 2019–2023) thestepstonegroup.com thestepstonegroup.com. Tak powszechna adaptacja powoduje presję wzrostu płac również w mniejszych miastach, gdy lokalne firmy zdają sobie sprawę, że muszą płacić więcej, aby zatrzymać lub pozyskać specjalistów AI, którzy łatwo mogą przenieść się do większego miasta bądź pracować zdalnie. Co więcej, niektóre kraje oferujące zachęty dla firm technologicznych mogą pośrednio podnosić pensje. Przykładowo, Irlandia przyciągnęła wiele firm technologicznych niskimi podatkami; Dublin ma obecnie prężny sektor technologiczny i odpowiadające mu płace (choć nieco niższe niż w Londynie). Dubaj i Abu Zabi prowadzą inicjatywy mające przyciągnąć talenty AI zerowym podatkiem dochodowym i luksusowymi zapleczami badawczymi – naukowiec AI, który się tam przeniesie, może wynegocjować bardzo wysokie wynagrodzenie netto, ponieważ podatek nie jest pobierany. Z czasem, jeśli te powstające ośrodki się powiodą, mogą stać się miejscami o bardzo wysokich wynagrodzeniach.
• Odpływ mózgów vs. napływ mózgów: Regiony cierpiące na odpływ mózgów (utrata najlepszych talentów AI na rzecz innych krajów) mogą lokalnie doświadczyć niedoboru specjalistów, co paradoksalnie podnosi średnie pensje dla tych, którzy zostają (ale często i tak nie da się zapełnić wszystkich ról). Na przykład odnotowano, że ponad połowa absolwentów AI z Izraela wyjechała do USA w ostatnich latach atlastecnologico.com atlastecnologico.com. Sektor technologiczny Izraela jest silny, ale stosunkowo niewielki, więc aby zatrzymać talenty, być może trzeba będzie podnosić wynagrodzenia lub oferować inne zachęty, takie jak udziały w startupach (Izrael rzeczywiście ma wysokie płace, ale wielu i tak wyjeżdża dla jeszcze wyższych zarobków w Dolinie Krzemowej). Niektóre kraje Europy również mają trudności z zatrzymaniem doktorantów, których kuszą amerykańskie pensje dwukrotnie wyższe. Ta dynamika wpływa na lokalne firmy – wiele europejskich przedsiębiorstw musiało zacząć oferować wynagrodzenia bliższe standardom amerykańskim dla kluczowych specjalistów AI, albo ryzykować ich utratę. Unijna strategia „cyfrowej suwerenności” obejmuje tworzenie atrakcyjnych miejsc pracy, by zatrzymać talenty AI, co prawdopodobnie oznacza lepsze płace lub większe finansowanie stanowisk naukowo-badawczych.
• Regulacje i ostrożność: Co ciekawe, regiony o silnych regulacjach lub ostrożnym podejściu do wdrażania AI mogą nieco spowolnić popyt (a więc i wzrost płac). Na przykład, jeśli unijny Akt o AI wprowadzi wysokie koszty zgodności, część firm może opóźnić projekty, co z kolei może trochę zmniejszyć szał na zatrudnianie w Europie w porównaniu z bardziej liberalnymi Stanami Zjednoczonymi. Jednak ten wpływ wydaje się na razie niewielki – europejski popyt na kompetencje AI wciąż rośnie bardzo dynamicznie linkedin.com. Z drugiej strony, wymogi regulacyjne tworzą nowe role (zgodność, audyt, etyka), jak już wspomniano. Takie stanowiska (audytorzy AI, osoby oceniające stronniczość modeli itd.) są już częścią rynku pracy AI i oferują całkiem wysokie wynagrodzenia (często sześciocyfrowe w firmach technologicznych) – co wpływa na całościowe trendy płacowe.
• Czynniki kulturowe i styl życia: W niektórych przypadkach to styl życia lub preferencje kulturowe regionu wpływają na to, ile trzeba zapłacić, by przyciągnąć talenty. Na przykład, Europa zwykle oferuje więcej urlopu, świadczeń i czasem lepszy balans między pracą a życiem prywatnym, ale za to nieco niższe płace niż USA. Niektórzy specjaliści AI mogą zgodzić się na trochę mniejszą pensję, by mieszkać np. w Barcelonie czy Wiedniu, ze względu na jakość życia. Pracodawcy nie mogą jednak zbytnio odbiegać od globalnych stawek, jeśli chcą mieć najlepszych, ale czasem udaje im się zatrudnić kogoś za 70 tys. euro, kto odrzucił 120 tys. dolarów w USA z powodów osobistych. Te indywidualne przypadki nie ustalają poziomów rynkowych, ale pokazują, że pieniądze nie są jedynym czynnikiem i możliwa jest pewna zmienność. Mimo to, AI staje się strategicznie kluczowe i firmy coraz częściej stawiają na całościowy pakiet korzyści – w tym elastyczność pracy, ciekawe projekty i wpływ społeczny – by przyciągać talenty, bo nie każda organizacja wygra samą płacą.
• Cykle gospodarcze: Szeroko rozumiana gospodarka również odgrywa rolę. W czasie recesji lub spowolnienia w branży technologicznej można spodziewać się stagnacji lub nawet spadku wynagrodzeń w przypadku zwolnień. Rzeczywiście, zwolnienia w branży technologicznej w 2023 roku i zamrożenia zatrudnienia zahamowały wzrost płac dla ogólnych stanowisk programistycznych fortune.com. Jednak stanowiska związane ze sztuczną inteligencją w dużej mierze były na to odporne – wiele firm, które ograniczały zatrudnienie w innych działach, kontynuowało rekrutację do zespołów AI (na przykład Meta zwolniła tysiące pracowników w innych departamentach, ale jednocześnie zatrudniała do swojego laboratorium AI). Dlatego płace w AI nadal rosły nawet w chłodniejszej gospodarce. Jeśli nastąpiłaby poważna recesja, być może nawet praca w AI odczułaby presję, ale na rok 2025 impet w AI jest tak silny, że równoważy on ogólne makroekonomiczne przeciwności. Przykładowo, przeciętne płace IT wzrosły tylko o ~2% w 2024 roku (praktycznie bez zmian) paychex.com, a mimo to stanowiska związane z AI i bezpieczeństwem nadal odnotowywały wzrosty i silny popyt, według raportów. Oczekiwane wzrosty wydajności dzięki AI mogą również uzasadniać wyższe wynagrodzenia – badanie PwC wskazało, że AI przynosi znaczny wzrost wydajności i premię płacową rzędu ~56% dla osób pracujących w AI lurnable.com. Dlatego firmy mogą uzasadniać wysokie wynagrodzenia, ponieważ ci pracownicy generują znacznie większą wartość.

W istocie czynniki regionalne i gospodarcze kształtują kontekst wynagrodzeń w AI – wpływają na to, gdzie kieruje się talent i jak rozdzielane są budżety – lecz ogólny globalny trend jest wzrostowy. Miejsca z dynamicznie rozwijającymi się ekosystemami technologicznymi będą obserwować szybszy wzrost płac (Europa Wschodnia jest tutaj przykładem – startuje niżej, ale może notować duży procentowy wzrost rok do roku 365datascience.com). Regiony o wysokich kosztach utrzymują swoją przewagę płacąc wysokie nominalne pensje, które często stają się punktem odniesienia dla innych.

Ciekawym zjawiskiem jest, że same rządy zaczynają dostrzegać znaczenie wynagrodzeń w przyciąganiu talentów. Przykładowo, Wielka Brytania w 2023 roku ogłosiła “wizę AI Talent” i środki na 1 000 doktoratów z AI, zasadniczo dążąc do szkolenia i importu talentów, co z czasem może ustabilizować płace poprzez zwiększenie podaży. Raport o Talentach AI Białego Domu podkreśla, że Stany Zjednoczone korzystają na przyciąganiu międzynarodowych studentów AI, którzy następnie pracują w USA bidenwhitehouse.archives.gov forbes.com. Zatem polityki wpływające na przepływ talentów mogą pośrednio łagodzić lub zaostrzać presję płacową w danym regionie.

Ogólnie rzecz biorąc, różnice regionalne w wynagrodzeniach za pracę w AI się zmniejszają, a czynniki ekonomiczne, takie jak inflacja, są realne, ale drugorzędne wobec czynników technologicznych i związanych z talentem. Wynagrodzenie data scientista może dziś znacząco się różnić między Doliną Krzemową a, na przykład, Warszawą, ale za pięć lat ta różnica może się częściowo zniwelować, jeśli praca zdalna i inwestycje w technologię w Europie Wschodniej będą się utrzymywać (jak zauważył jeden z analityków, rozwijająca się scena startupów w Europie Wschodniej może z czasem „wyrownac poziom płac z Europą Zachodnią” 365datascience.com). Niemniej jednak, lokalne warunki zawsze będą miały znaczenie – raczej nie otrzymasz pensji z San Francisco za pracę w AI w kraju o znacznie niższych kosztach życia chyba że pracujesz zdalnie dla zagranicznej firmy.

Najnowsze trendy, wiadomości i aktualizacje polityki wpływające na wynagrodzenia w AI

Branża AI ewoluuje bardzo szybko, podobnie jak rozmowy na temat wynagrodzenia. Oto kilka najnowszych trendów i doniesień (2024–2025), które wpływają na to, jak wynagradzani są specjaliści AI i czego mogą się spodziewać na rynku pracy:

• Wojna o talenty AI zaostrza się: Jak opisano wcześniej, jednym z największych tematów informacyjnych jest wyścig zbrojeń między firmami o talenty AI. Pod koniec 2023 i w 2024 roku wiele mediów podkreślało bezprecedensowe pakiety wynagrodzeń. Na przykład Reuters (maj 2025) opublikował artykuł opisujący zmagania Doliny Krzemowej o „badaczy-supergwiazdy”, zauważając, że „najlepsi badacze OpenAI mogą zarabiać ponad 10 milionów dolarów rocznie” reuters.com reuters.com. W tym samym artykule wspomniano, że Google DeepMind i xAI również aktywnie rywalizują o specjalistów, oferując ogromne pakiety udziałów reuters.com. Financial Times (czerwiec 2023) ukłuł pojęcie „wojny o talenty AI”, donosząc o pensjach od 500 tys. do 2 mln dolarów dla naukowców oraz zauważalnych podwyżkach nawet dla osób na średnim szczeblu ft.com. Ten wątek przedstawia ekspertów AI jako nowe gwiazdy branży technologicznej, a nagłówki o „milionowych pensjach” stały się już prawie codziennością w prasie biznesowej m.economictimes.com. Sama medialność tego zjawiska może napędzać trendy – na wieść o takich zarobkach więcej profesjonalistów może skierować się w stronę AI, a obecni specjaliści zapewne będą negocjować lepsze warunki, świadomi swojej wartości rynkowej.
• Meta kontra OpenAI: Narracja: Bardzo głośnym wydarzeniem było publiczne oskarżenie przez Sama Altmana (CEO OpenAI) firmy Meta o oferowanie „szalonych” wynagrodzeń, aby przyciągnąć pracowników OpenAI – konkretnie wskazując oferty na 100 milionów dolarów smythos.com smythos.com. Wyszło to na jaw w połowie 2025 roku w podcaście i było szeroko komentowane w mediach. Choć takie twierdzenia należy rozpatrywać w kontekście (mogą dotyczyć kilku lat lub być wyolbrzymione), to jednak pokazały światu, jak wysoka jest stawka w tej rywalizacji. Brak zaprzeczenia ze strony Meta dodał wiarygodności, że coś podobnego rzeczywiście ma miejsce smythos.com. Ten rozwój wydarzeń może wpłynąć na oczekiwania płacowe: jeśli jesteś czołowym naukowcem AI, wiesz teraz, że wielu pracodawców wyceni Cię na osiem lub dziewięć cyfr, co z pewnością wzmacnia Twoją pozycję negocjacyjną. Z drugiej strony pojawiły się pytania o trwałość tych trendów i czy mamy do czynienia z „bańką” AI. Niektórzy analitycy zastanawiają się, czy są to przejściowe wzrosty, czy nowa rzeczywistość.
• Gospodarcze dostosowania w branży technologicznej: Rok 2023 przyniósł wiele zwolnień w IT, ale co ciekawe – stanowiska związane z AI były często chronione albo wręcz rozwijane. Firmy takie jak Google i Microsoft dokonywały redukcji w tradycyjnych segmentach, jednocześnie ogłaszając wzrost inwestycji w sztuczną inteligencję. Ta dychotomia była widoczna w raportach płacowych: ogólny wzrost wynagrodzeń w IT zatrzymał się w 2023 roku fortune.com, lecz AI nadal pozostawało jasnym punktem. Pod koniec 2024 roku rekrutacje znów ruszyły, gdy gospodarka nieco się poprawiła; Dice’s 2024 Tech Salary Report odnotował odbicie wynagrodzeń profesjonalistów z 3–5-letnim doświadczeniem (prawie +6%) po wcześniejszym spadku dice.com dice.com – co prawdopodobnie oznacza, że poszukiwani specjaliści na średnim poziomie (jak wielu inżynierów AI) znów zaczęli negocjować podwyżki. Tak więc, podczas gdy przeciętne stanowiska IT notowały stagnację, role związane z AI zmierzają w górę.
• Prawa dotyczące przejrzystości wynagrodzeń: W USA i innych miejscach na świecie wprowadzono nowe przepisy wymagające, aby ogłoszenia o pracę zawierały widełki płacowe (np. w Kalifornii czy Nowym Jorku obowiązują takie przepisy). Ten trend w kierunku przejrzystości, obowiązujący od 2023–2024 roku, ujawnił niektóre przedziały wynagrodzeń w branży AI, które wcześniej były ukryte. Na przykład w ofertach pracy można teraz publicznie zobaczyć: „Senior ML Engineer: $150k–$250k podstawy + bonus”. Ma to dwa skutki: (1) Daje kandydatom informacje, które umożliwiają negocjacje (widzą górną granicę i próbują ją osiągnąć), przez co oferty częściej są bliżej górnej granicy przedziału. (2) Powoduje, że firmy dostosowują swoje widełki, aby zachować konkurencyjność wobec innych ofert. Z czasem taka przejrzystość może zniwelować anomalie i sprawić, że wynagrodzenia będą bliższe rynkowym. Może to także zmniejszyć dyskryminację płacową. Podsumowując, zasady przejrzystości wynagrodzeń mają na ogół podnosić pensje osób niedopłaconych i zwiększać efektywność rynku – co w branży o dużym popycie, jak AI, prawdopodobnie oznacza średnio wyższe zarobki albo przynajmniej więcej osób otrzymujących górną granicę widełek.
• Unie zawodowe i reprezentacja pracowników: Choć w AI nie jest to tak widoczne jak w niektórych innych branżach, rośnie ruch organizacji pracowników technologicznych domagających się lepszych warunków. Przykładowo, incydenty w zespole Google Ethical AI (zwolnienie Timnit Gebru w 2020 r. itp.) zwiększyły świadomość kwestii głosu pracowników. Nie było jeszcze strajków ani działań związkowych dotyczących stricte wyższych wynagrodzeń w AI, lecz szerszy ruch pracowników technologicznych może wpływać na przyszłe dyskusje (np. o uczciwej dystrybucji premii lub udziałów). Niektórzy badacze mogą sprzeciwiać się nadmiernej liczbie godzin pracy lub stresowi, który czasami towarzyszy wysoko płatnym stanowiskom. Jeśli równowaga między życiem zawodowym a prywatnym stanie się atutem rekrutacyjnym, niektórzy mogą zamienić część pensji na jej poprawę, choć jak dotąd trend jest taki, że firmy proponują zarówno wysokie pensje, jak i benefity, aby zatrzymać pracowników.
• Trendy kompetencyjne wpływające na wynagrodzenia w AI: W obrębie branży AI niektóre umiejętności są obecnie szczególnie cenione. Generatywna AI i ekspertyza w obszarze dużych modeli językowych to dziś najgorętszy towar – jeśli pracowałeś przy LLM-ach jak GPT lub podobnych, jesteś wyjątkowo atrakcyjny na rynku pracy. Pojawiają się artykuły opisujące, jak wielu specjalistów rozwija się w inżynierii promptów lub fine-tuningu LLM, by wykorzystać ten trend. AI w cyberbezpieczeństwie to kolejne popularne połączenie (25% wzrost ogłoszeń wymagających AI na stanowiskach cyberbezpieczeństwa linkedin.com). Najprawdopodobniej specjaliści w tej dziedzinie mogą żądać ponadprzeciętnych stawek, nawet na tle innych ekspertów AI. Tymczasem starsze specjalizacje (np. klasyczna AI oparta na regułach czy niektóre systemy legacy) nie cieszą się już taką premią. Oznacza to, że istnieje wewnętrzna segmentacja: np. specjalista od computer vision znajdzie większy popyt w motoryzacji autonomicznej, a mniejszy w schodzących sektorach, jak tradycyjny monitoring (hipotetycznie). Ogólnie jednak niemal wszystkie poddziedziny AI rozwijają się. Po prostu teraz to NLP/LLM i generatywna AI są najsilniej rozpędzone, co widać też w ofertach wynagrodzeń.
• Edukacja i Certyfikacja: Nastąpił napływ certyfikatów AI, kursów online (Coursera itp.) oraz nawet wyspecjalizowanych programów magisterskich, które mają szkolić profesjonalistów AI. Gdy coraz więcej osób zdobywa takie kwalifikacje, można się zastanawiać, czy nie dojdzie do przesycenia stanowisk juniorskich i spadku wynagrodzeń dla początkujących. Jak dotąd nie ma wyraźnych dowodów na nadmiar chętnych – popyt jest tak ogromny, że nowi absolwenci z umiejętnościami AI wciąż otrzymują wiele ofert pracy. Jednak niektórzy pracodawcy mogą zacząć być bardziej selektywni (preferując osoby z praktycznym doświadczeniem projektowym). Najnowsze informacje z branży edukacji technologicznej sugerują, że firmy wciąż intensywnie rekrutują na najlepszych uniwersytetach (większość absolwentów programu AI na Stanfordzie trafia do dużych firm technologicznych lub dobrze finansowanych startupów). Tak więc renoma uczelni i udowodnione umiejętności pozostają kluczowe dla uzyskania najwyższych zarobków. Rozwój edukacji AI to odpowiedź na kuszące zarobki – każdy widzi wysokie płace i chce dołączyć do branży.
• Globalna mobilność talentów: Kraje na całym świecie aktualizują polityki, by przyciągnąć lub zatrzymać specjalistów AI. Na przykład Kanada stworzyła specjalne pozwolenie na pracę dla posiadaczy wiz H-1B w USA, którzy nie zostali wylosowani w loterii, licząc na pozyskanie wykwalifikowanych pracowników do rosnącej kanadyjskiej branży AI (szczególnie Toronto/Montreal). Wielka Brytania ogłosiła „Scale-up Visa” i inne ścieżki umożliwiające szybkie przyjmowanie ekspertów AI do kraju. Zjednoczone Emiraty Arabskie uruchomiły „Program Kodera”, zapraszając 100 000 programistów (w tym specjalistów AI) z wizami „złotymi” i innymi zachętami. Każda z tych inicjatyw może nieco zmienić rozmieszczenie talentów. Jeśli więcej specjalistów trafi, np. do Kanady, to początkowo wynagrodzenia mogą tam wzrosnąć wraz z popytem, by potem się ustabilizować, gdy podaż się zwiększy. USA wciąż pozostaje magnesem dla najlepszych specjalistów – gości ok. 60% topowych badaczy AI według jednej analizy forbes.com bidenwhitehouse.archives.gov – ale bariery wizowe skłoniły część osób do wyboru innych lokalizacji. W praktyce firmy w USA często i tak sponsorują oraz płacą tyle, ile trzeba, aby zdobyć pracownika, doliczając koszty obsługi prawnej imigracji jako kolejny koszt prowadzenia działalności w branży AI.
• Presja etyczna i społeczna: W mediach pojawia się narracja dotycząca tego, czy zdrowe i zrównoważone jest płacenie ekspertom AI na poziomie „zawodników NBA”, podczas gdy inni pracownicy technologiczni tracą pracę itp. Niektórzy etycy wyrażają obawy, że tak wysokie wynagrodzenia mogą wypaczyć motywacje (badacze goniący za pieniędzmi korporacyjnymi zamiast prowadzić badania w interesie publicznym). Istnieje również kwestia różnorodności: stanowiska dobrze opłacane w AI zajmowane są w dużej mierze przez przedstawicieli określonych grup demograficznych (często mężczyzn, z krajów zachodnich lub Azji Wschodniej). Niektóre inicjatywy mają na celu poszerzenie dostępu do edukacji AI, aby zwiększyć różnorodność puli talentów. Z czasem większa i bardziej zróżnicowana pula talentów mogłaby złagodzić niedobór ekspertów i być może ustabilizować wynagrodzenia – ale to perspektywa wielu lat. Tymczasem wynagrodzenia w branży technologicznej stały się tematem publicznej dyskusji (np. krytyczne głosy, że „wynagrodzenia w AI są szalenie wysokie w porównaniu do reszty społeczeństwa” reddit.com). Taka debata nie przełożyła się na żadne polityki ograniczające wynagrodzenia – to raczej kwestia społecznej obserwacji. Jeżeli już, to może zachęcać więcej osób z różnych środowisk do wejścia w tę branżę ze względu na wysokie zarobki, co może być korzystne.
• Wzrost produktywności i strategie firm: Na koniec warto zauważyć, że firmy dążą do wykorzystania AI do zwiększenia produktywności, potencjalnie redukując liczbę potrzebnych pracowników do pewnych zadań. Paradoksalnie, jeśli narzędzia AI uproszczą niektóre zadania programistyczne lub analityczne, można by sądzić, że zapotrzebowanie na specjalistów AI się unormuje. Jednak dotychczasowe dowody wskazują na coś przeciwnego: AI automatyzuje pewne czynności, ale tworzy nowe (a firmy wciąż potrzebują ekspertów do budowy, utrzymania i interpretacji systemów AI). Ankieta CFO z 2024 roku wskazuje, że wiele firm spodziewa się potrzebować mniej pracowników nisko wykwalifikowanych, a więcej wysoko wykwalifikowanych (AI), by wdrażać te systemy pymnts.com. Zatem, choć AI może wypierać niektóre zawody, jednocześnie wzmacnia pozycję i potrzebę samych specjalistów AI – co dodatkowo utrwala ich wysoką wartość (i pensje).

Podsumowując, najnowsze informacje potwierdzają, że wynagrodzenia w AI rosną dynamicznie i stają się tematem powszechnej dyskusji. Firmy otwarcie przebijają się wzajemnie ofertami płacowymi; rządy gorączkowo dostosowują polityki; a pracownicy reagują, podejmując pracę zdalną i podnosząc kwalifikacje. Konsensus pod koniec 2024 roku jest taki, że te trendy utrzymają się w 2025: „Na rok 2024 kariery związane z AI należą do najbardziej opłacalnych, oferując konkurencyjne wynagrodzenia rosnące wraz z doświadczeniem i wiedzą” linkedin.com. O ile nie nastąpi pęknięcie bańki AI lub masowy napływ talentów, należy się spodziewać, że specjaliści AI pozostaną jednymi z najlepiej opłacanych profesjonalistów na rynku pracy.

Cytaty i perspektywy ekspertów

Aby dodać jeszcze więcej wglądu, poniżej kilka ciekawych cytatów ekspertów i liderów branży na temat wynagrodzeń w AI i rynku talentów:

• „Laboratoria AI podchodzą do zatrudniania jak do partii szachów… Chcą działać jak najszybciej, więc są gotowe płacić dużo za kandydatów o wyspecjalizowanych i uzupełniających się kompetencjach, zupełnie jak za figury na planszy.” – Ariel Herbert-Voss, CEO startupu AI i była badaczka OpenAI reuters.com. (To obrazowo opisuje, jak najlepsi pracodawcy na rynku AI strategizują i nie szczędzą wydatków, by zbudować odpowiedni zespół ekspertów.)
• „Data scientistów poszukuje się na rynku pracy. Mają oni bardzo pożądane umiejętności, które są pilnie potrzebne w coraz większej liczbie firm… Nic więc dziwnego, że data scientist zarabiają dobrze. Z dziesięcioletnim doświadczeniem mogą liczyć na zarobki rzędu 90 000 euro rocznie [w Niemczech].” – Dr Tobias Zimmermann, ekspert rynku pracy z Stepstone thestepstonegroup.com. (Podkreślając, że nawet w Europie, gdzie wynagrodzenia są niższe niż w USA, doświadczeni specjaliści AI zarabiają bardzo dobrze w odniesieniu do średnich zarobków.)
• „W czołowych laboratoriach podstawowe pensje sięgają obecnie 440 000 dolarów. Z premiami i udziałami wielu badaczy zarabia ponad milion dolarów rocznie. W 2025 roku Meta przekroczyła kwotę 2 milionów dolarów w ofertach… Zuckerberg samodzielnie kontaktował się z ofertami 10 milionów dolarów lub więcej. OpenAI odpowiadał premiami retencyjnymi rzędu 2 mln dolarów oraz udziałami wartymi ponad 20 mln dolarów.” – Ore Bakare, specjalista ds. treści technologicznych, podsumowując raporty branżowe smythos.com smythos.com. (Ten cytat, zaczerpnięty z artykułu SmythOS, gromadzi kilka oszałamiających faktów ilustrujących stan wojny o talenty w 2025 roku.)
• „Badacze AI na poziomie średnim i wyższym mogą obecnie liczyć na łączne pakiety wynagrodzeń od 500 000 do 2 milionów dolarów w grupach Big Tech, w porównaniu do 400 000 dolarów… [zaledwie kilka lat temu].” – Raport Financial Times (2023) ft.com. (Podkreślając szybki wzrost wynagrodzeń dla doświadczonych badaczy AI w krótkim czasie.)
• „Mediana rocznego wynagrodzenia w branży AI osiągnęła 160 056 dolarów w kwietniu 2025… To oznacza [znaczący wzrost].” – Raport Lurnable 2025 AI Career Pathways. (Podkreślając, że nie tylko najwyższe, ale nawet mediany zarobków w AI są bardzo wysokie, sięgając sześciocyfrowych kwot.)
• „Istnieje przekonanie, że bardzo niewielka liczba badaczy ‘10 000x’ wniosła nieproporcjonalnie duży wkład… i dlatego może przesądzić o sukcesie lub porażce modelu AI.” – Reuters, parafrazując nastawienie branży reuters.com. (To tłumaczy, dlaczego firmy są gotowe płacić astronomiczne sumy niektórym osobom.)
• „Praca zdalna poszerza pule talentów na całym świecie, zwiększając konkurencję między pracodawcami o oferowanie lepszych benefitów.” – Wniosek WomenTech Network (2023) womentech.net. (Zwraca uwagę, jak trendy związane z pracą zdalną zmuszają pracodawców do większej konkurencyjności w zakresie wynagrodzeń, ponieważ talenty mogą być zatrudnione lub odejść z dowolnego miejsca.)

Te perspektywy wspólnie rysują obraz rynku pracy w AI innego niż wszystko, co widziano wcześniej: takiego, gdzie wyspecjalizowane talenty są wyceniane na równi z najwyższymi menedżerami i celebrytami, gdzie geografia przestaje być barierą, a popyt znacznie przewyższa podaż. Cytaty te potwierdzają również, że nie jest to tylko hype – prawdziwe firmy rzeczywiście płacą takie sumy, a prawdziwi eksperci uznają racjonalne podstawy (pilny popyt, niedobór umiejętności).

Dla specjalistów AI lub osób rozważających tę branżę główny wniosek jest taki, że możliwości są ogromne. Jednak wraz z wysokimi nagrodami idą wysokie oczekiwania – firmy płacące 300 tys. czy 3 mln dolarów oczekują światowej klasy rezultatów. To także sygnał dla pracodawców i decydentów, że inwestowanie w kształcenie talentów AI (np. poprzez edukację) jest kluczowe, by nie ograniczać się wyłącznie do licytacji.

Wnioski i perspektywy

Podsumowując, lata 2024–2025 charakteryzują się wyjątkowo wysokimi i rosnącymi wynagrodzeniami dla specjalistów AI na całym świecie. Kluczowe wnioski z tego obszernego przeglądu obejmują:

• Rekordowo wysokie wynagrodzenia: Eksperci AI i uczenia maszynowego należą dziś do najlepiej opłacanych specjalistów. Średnie pensje w USA w wielu stanowiskach sięgają setek tysięcy dolarów 365datascience.com 365datascience.com, ze stanowiskami początkowymi często zaczynającymi się od sześciocyfrowych zarobków, a stanowiska seniorskie osiągają nawet milionowe kwoty 365datascience.com reuters.com. W innych głównych regionach (Europa, Azja) wynagrodzenia są niższe w ujęciu bezwzględnym, ale nadal znacznie przewyższają inne branże 365datascience.com pg-p.ctme.caltech.edu.
• Zróżnicowanie ról i sektorów: Występuje wyraźna stratyfikacja – takie role jak ML Engineer, AI Researcher czy Data Scientist są na szczycie tabeli płac (szczególnie w sektorach technologii i finansów), podczas gdy praca w akademii lub dla rządu jest niżej wynagradzana (choć i tak wyżej niż poza branżą technologiczną). Firmy Big Tech wyznaczają najwyższe standardy, a pakiety wynagrodzeń w Google, OpenAI, Meta itp. osiągają niespotykane dotąd poziomy reuters.com smythos.com. Startupy i inne branże także oferują atrakcyjne (choć nieco niższe) pakiety, często uzupełnione udziałami w firmie signalfire.com digitaldefynd.com.
• Popyt i niedobór: Trwający niedobór talentów w dziedzinie AI, w połączeniu z rosnącym zapotrzebowaniem praktycznie w każdej branży, jest fundamentalnym czynnikiem napędzającym obecne trendy płacowe reuters.com linkedin.com. Organizacje gorączkowo poszukują specjalistów AI, aby skorzystać z nowych technologii, takich jak generatywna sztuczna inteligencja, co sprawia, że wynagrodzenia stale rosną.
• Praca zdalna i globalizacja: Praca zdalna uczyniła rekrutację do AI globalną konkurencją. Utalentowane osoby mogą ubiegać się o najlepiej płatne stanowiska bez względu na lokalizację, zmuszając firmy na całym świecie do konkurowania wysokością wynagrodzenia signalfire.com signalfire.com. Zmniejszyło to w pewnym stopniu różnice regionalne i dało większej liczbie profesjonalistów szansę na wysokopłatne stanowiska, jednocześnie umożliwiając firmom korzystanie z globalnej puli talentów.
• Ostatnie trendy: Narracja o „wojnach o talenty AI” i milionowych wynagrodzeniach jest silnie obecna w ostatnich doniesieniach reuters.com ft.com. Pojawiają się odpowiedzi polityczne (takie jak nowe wizy czy programy szkoleniowe), lecz w najbliższym czasie wysokie wynagrodzenia będą się utrzymywać. Przepisy dotyczące przejrzystości i rosnąca świadomość umożliwiają pracownikom AI lepsze rozeznanie w swojej wartości, co jeszcze bardziej utrwala wysokie oczekiwania płacowe.

Patrząc w przyszłość, czego możemy się spodziewać? O ile nie nastąpi niespodziewana deflacja zainteresowania AI, zapotrzebowanie na specjalistów będzie dalej rosnąć. Prognozy na 2026 rok opracowane przez Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy przewidują niemal 28% wzrost zatrudnienia data scientistów do 2026 roku 365datascience.com 365datascience.com – co wskazuje, że popyt nie słabnie. Wraz z rozwojem nowych poddziedzin AI (np. bezpieczeństwo AI, etyka AI, prawo AI) prawdopodobnie pojawią się nowe kategorie stanowisk oraz odpowiednie standardy wynagrodzeń.

Możemy jednak również dostrzec początki normalizacji: w miarę jak coraz więcej uniwersytetów wypuszcza absolwentów AI, a coraz więcej pracowników przekwalifikowuje się w tym kierunku, pula talentów będzie stopniowo się powiększać. Może to stopniowo łagodzić ogromny niedobór talentów na najwyższym szczeblu, być może stabilizując wynagrodzenia. Jednak każdy taki efekt może zostać zniwelowany przez stale rosnący zakres wdrażania AI. W istocie pułap wynagrodzeń w branży AI może nie rosnąć już tak gwałtownie (kto wie, czy usłyszymy jeszcze o ofertach na 50 mln dolarów? Być może nie na porządku dziennym), ale podstawa i mediana zarobków prawdopodobnie wzrosną jeszcze bardziej, gdy AI przeniknie do każdego sektora.

Dla firm wyzwaniem będzie zarządzanie tymi kosztami – nie każda firma może sobie pozwolić na zatrudnienie doktora AI za pół miliona rocznie. Możemy więc zobaczyć więcej kreatywnych rozwiązań (kontrakty, współprace z uczelniami itd.), pozwalających na dostęp do umiejętności AI bez konieczności bezpośredniego zatrudnienia, co może łagodzić presję płacową. Startupy mogą skoncentrować się na wyposażaniu przeciętnych inżynierów w lepsze narzędzia AI (AutoML itp.), aby zmniejszyć zależność od rzadkich specjalistów. Jednak obecnie i w przewidywalnej przyszłości ci, którzy naprawdę znają się na AI, są w bardzo uprzywilejowanej pozycji.

Dla profesjonalistów i nowych absolwentów dosłownie nigdy nie było lepszego czasu na rozwój w AI. Ta ścieżka kariery jest „jedną z najbardziej opłacalnych” finansowo linkedin.com i niezwykle ekscytująca intelektualnie. Jak stwierdzono w jednym z FAQ: „Czy data scientist może dużo zarabiać? Zdecydowanie tak… osoby na wyższych stanowiskach często zarabiają powyżej 200 000 dolarów… a czołowe firmy płacą medianę powyżej 250 000 dolarów.” 365datascience.com. To stwierdzenie może już być niedopowiedzeniem wobec tego, co widzieliśmy.

Podsumowując, specjaliści AI w latach 2024–2025 korzystają z idealnej burzy: rewolucyjnej technologii, nienasyconego apetytu branży i ograniczonej podaży talentów. Wynagrodzenia osiągnęły historyczne rekordy i stały się tematem medialnych nagłówków. Choć w dłuższej perspektywie rynek może się zrównoważyć, w krótkim terminie najlepszą radą dla organizacji jest hojnie zaplanować budżet na talenty AI – a dla osób prywatnych rozwijać umiejętności i negocjować śmiało, bo siła przetargowa jest po ich stronie. Jak powiadają: „Prawdziwy talent nie jest drogi, jest bezcenny” – i w branży AI firmy naprawdę pokazują, że w to wierzą, sądząc po niespotykanych staraniach (i budżetach), które przeznaczają na pozyskanie tych specjalistów.