Unia Europejska chce, by do 2030 r. w zawodach związanych z technologiami cyfrowymi pracowało 20 mln specjalistów i specjalistek, przy większej równowadze płci . Skala wyzwań jest jednak ogromna – w 2025 r. pula pracowników wynosiła 10,45 mln, a kobiety stanowiły jedynie 19,5% tej grupy. Wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji presja na rynek talentów będzie jeszcze większa. Firmy coraz szerzej wykorzystują AI, co zwiększa zapotrzebowanie nie tylko na ekspertów od modeli i danych, ale także na osoby odpowiedzialne za infrastrukturę, bezpieczeństwo, regulacje, integrację systemów i wdrażanie technologii w praktyce. Dlatego jednym z kluczowych ograniczeń dalszego wzrostu AI staje się zbyt wąska baza talentów oraz nadal niski udział kobiet w sektorze technologicznym.
Problem zaczyna się jeszcze przed wejściem na rynek pracy. W Polsce kobiety stanowią jedynie 17,5% studentów kierunków technologicznych, a tylko 3% deklaruje, że kariera w tym obszarze jest ich pierwszym wyborem . Widać to również później na rynku pracy. Według McKinsey udział kobiet w rolach technologicznych w Europie spadł z 22% do 19%, a luka pogłębia się na wyższych poziomach organizacji – kobiety zajmują 13% stanowisk managerskich w technologiach i tylko 8% ról seniorskich . Oznacza to, że rozwój AI zwiększa zapotrzebowanie na te kompetencje, w których sektor już dziś nie wykorzystuje pełnego potencjału kobiet.
To wyzwanie ma już dziś wymiar praktyczny dla firm. Ponad połowa przedsiębiorstw w Unii Europejskiej, które rekrutowały lub próbowały rekrutować takich pracowników, miała trudności z obsadzeniem wakatów . W praktyce oznacza to, że sektor technologiczny musi nie tylko rozwijać nowe kompetencje, ale także skuteczniej poszerzać grupę osób, które mogą wejść do branży i budować w niej ścieżki rozwoju.
– AI bardzo szybko przesuwa granice tego, czego oczekujemy od technologii. Jednak za każdym narzędziem opartym na sztucznej inteligencji stoi konkretne zaplecze: centra danych, połączenia sieciowe, systemy bezpieczeństwa, zasilanie, chłodzenie i zespoły, które odpowiadają za niezawodne działanie tych rozwiązań. Dlatego rozmowa o AI musi obejmować również ludzi i kompetencje. Potrzebujemy specjalistów i specjalistek, którzy rozumieją zarówno technologię, jak i wyzwania związane z jej wdrażaniem. W Equinix widzimy, jak ważne są w tym kontekście mentoring, sieci wymiany doświadczeń, pokazywanie różnych ścieżek wejścia do technologii oraz budowanie widoczności kobiet pracujących nie tylko w IT, ale także w obszarach infrastruktury, bezpieczeństwa, compliance, danych czy funkcji biznesowych współpracujących z zespołami technicznymi. Większy udział kobiet w sektorze cyfrowym nie jest dodatkiem do głównej debaty, ale jednym ze sposobów na poszerzenie bazy talentów, bez której rozwój AI będzie trudniejszy – komentuje Sylwia Pyśkiewicz, dyrektor zarządzająca Equinix w Polsce.
AI zmienia kompetencje potrzebne w technologiach
Rozwój AI zmienia nie tylko zapotrzebowanie na specjalistów, ale także sam charakter pracy w technologiach. Coraz ważniejsze stają się role łączące wiedzę techniczną z rozumieniem danych, bezpieczeństwa, procesów biznesowych, ryzyk regulacyjnych i praktycznego wdrażania nowych rozwiązań.
– W pracy nad rozwiązaniami AI nie chodzi już wyłącznie o tworzenie modeli od podstaw. Coraz większa część pracy polega na wykorzystaniu istniejących technologii do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych. Oznacza to więcej czasu poświęconego na zrozumienie problemu, przygotowanie danych, zaprojektowanie architektury systemu i integrację AI z produktami, z których ludzie mogą faktycznie korzystać. Nie skupiamy się już wyłącznie na samym modelu, ale na budowaniu systemu, który jest niezawodny, dokładny, szybki i użyteczny. Dlatego od inżynierów AI coraz częściej oczekuje się także umiejętności współpracy z zespołami produktowymi, inżynierami oprogramowania, ekspertami branżowymi i interesariuszami biznesowymi – podkreśla Rani Farinda, inżynier uczenia maszynowego w Equinix.
Szczególnego znaczenia nabierają obszary związane z infrastrukturą cyfrową, bezpieczeństwem i compliance. To one decydują o tym, czy rozwiązania oparte na AI mogą działać stabilnie, bezpiecznie i zgodnie z wymaganiami organizacji.
– AI zmieniła bezpieczeństwo i compliance w centrach danych z funkcji defensywnej, skoncentrowanej na infrastrukturze, w proaktywną dyscyplinę działającą na styku cyberbezpieczeństwa, zarządzania, danych i etyki. Kompetencje w tym obszarze przesuwają się dziś w stronę świadomego administrowania AI, kontroli danych, myślenia o ryzyku i adaptacyjnej inżynierii bezpieczeństwa. Kluczowe jest także rozumienie tego, jak działają i zawodzą systemy AI, a także umiejętność tłumaczenia ryzyka technicznego na język biznesu. Aby zachęcić więcej kobiet do pracy w infrastrukturze cyfrowej, warto pokazywać role wykraczające poza kodowanie – od operacji centrów danych, przez architekturę chmurową, po inżynierię sieciową – oraz stawiać na rekrutację opartą na umiejętnościach, takich jak rozwiązywanie problemów, myślenie systemowe i świadomość ryzyka – komentuje Katarzyna Wakarow, manager ds. bezpieczeństwa i compliance w Equinix.
Ważne jest także budowanie ścieżek wejścia do technologii już na etapie edukacji i pierwszych doświadczeń zawodowych. Mentoring, warsztaty i kontakt z praktyką pomagają pokazać, jak różnorodne role są dziś potrzebne w sektorze cyfrowym.
– Jestem osobą spoza branży technicznej i pracuję w dziale podatkowym, więc na początku nie zawsze łatwo było mi zrozumieć technologie stojące za działalnością firmy oraz pracę wykonywaną przez zespoły techniczne. Miałam jednak szczęście współpracować zarówno z zespołami podatkowymi, jak i technicznymi, które zawsze chętnie wszystko wyjaśniały i odpowiadały na pytania. To wsparcie naprawdę pomogło zbudować pewność siebie i znacznie ułatwiło proces uczenia się. Dlatego osobom stawiającym pierwsze kroki w branży technologicznej poradziłabym, aby nie bały się zadawać pytań i przyznawać, że czegoś nie rozumieją. Warto być ciekawym świata, uczyć się od ludzi wokół was i korzystać z możliwości mentoringu. Technologia nieustannie się rozwija, więc kluczowe znaczenie ma otwartość na naukę – komentuje Katarzyna Cybulska, analityk podatkowy w Equinix.
Tempo rozwoju sztucznej inteligencji będzie zatem zależało nie tylko od nowych modeli i zastosowań, ale także od fundamentów umożliwiających ich działanie na dużą skalę – infrastruktury cyfrowej, bezpiecznych środowisk przetwarzania danych, standardów odpowiedzialnego wykorzystania technologii oraz zespołów o zróżnicowanych umiejętnościach i perspektywach. Wyeliminowanie rosnącej luki kompetencyjnej będzie wymagało szerszej reakcji całego ekosystemu, obejmującej edukację, szkolenia, przekwalifikowanie, rozwój kadr oraz szerszy udział w rozwoju technologii. Zwiększenie zaangażowania kobiet będzie ważnym elementem budowania większej i bardziej zróżnicowanej puli talentów, niezbędnej do wspierania wzrostu gospodarczego opartego na sztucznej inteligencji.