Mentionsy
Jaki jest zawód przyszłości? Jakie umiejętności będą potrzebne na rynku pracy?
🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
Możliwe opcje:
1. Inżynier AI / Prompt Engineer
Za: Boom na sztuczną inteligencję, rosnące inwestycje w modele językowe, zapotrzebowanie na ludzi, którzy „rozmawiają” z AI i tworzą zaawansowane prompty.
Przeciw: To nie zawód, tylko tymczasowa specjalizacja. AI bardzo szybko się rozwija – to, co dziś wymaga eksperta, jutro zostanie zautomatyzowane. W przyszłości prompt engineer będzie tak potrzebny jak operator faksu.
2. Programista blockchain
Za: Rewolucja Web3, kryptowaluty, zdecentralizowane aplikacje – miały zmienić świat i zatrudnienie.
Przeciw: Entuzjazm opadł, adopcja masowa się nie wydarzyła. Zawód niszowy, zależny od spekulacji. Na rynku pracy nie wyparł klasycznego software developera. Hype ≠ przyszłość.
3. Specjalista od metaverse
Za: Miała być druga wersja internetu – VR, AR, awatary i cyfrowe światy. Firmy jak Meta pompowały miliardy w rozwój.
Przeciw: Użytkownicy tego nie kupili. Metaverse dziś to głównie gry i niszowe zastosowania B2B. Zamiast rewolucji – ciekawostka technologiczna. Potrzebni są deweloperzy gier, nie „specjaliści od metaverse”.
4. Data Scientist 2.0 / Citizen Data Scientist
Za: Dane są wszędzie, każdy potrzebuje analiz, a no-code i AI czynią analizę danych dostępną dla każdego – więc pojawia się nowy „zawód przyszłości” dla nietechnicznych.
Przeciw: Bez solidnych podstaw (statystyka, modelowanie, logika biznesowa) AI zrobi z Ciebie nie „data scientist”, ale „data hazardzistę”. Automatyzacja tworzy złudzenie wiedzy – nie zawód.
5. Twórca treści / Influencer AI-era
Za: YouTube, TikTok, newslettery, Substack – każdy może budować markę, zarabiać na treściach, AI wspiera produkcję – boom na soloprzedsiębiorczość.
Przeciw: To nie zawód, a forma działalności – rynek ekstremalnie konkurencyjny, nieprzewidywalny i uzależniony od algorytmów. Nie każdy może (i chce) być marką. A AI właśnie obniża próg wejścia, przez co podaż jest większy niż popyt.
JAKI TO ZAWÓD? Odpowiedź w odcinku :)
Recent Episodes
-
Data Analyst vs Business Analyst vs BI Devevope...
19.12.2025 18:00
-
6 NAJGORSZYCH typów analityka danych | Czego un...
15.12.2025 18:00
-
Twoja firma źle zarządza danymi, więc wdrożenie...
07.12.2025 18:00
-
14 BŁĘDÓW w CV przez które WCIĄŻ NIE MASZ PRACY
01.12.2025 17:12
-
Jak pracować z toksycznym szefem? Jaki jest naj...
24.11.2025 18:00
-
Back-end w analityce danych - co może robić BI ...
10.11.2025 18:00
-
Nie słuchaj tego podcastu
03.11.2025 18:00
-
DATA CLEANING to podstawa analizy danych | Dlac...
30.10.2025 19:00
-
Data Engineer vs AI | Big Data - granice bezpie...
19.10.2025 17:00
-
Przebranżowienie do analizy danych w erze AI - ...
08.10.2025 16:54