Kobiety zbierają drony, a praca z AI staje się podstawową umiejętnością: jak wyglądał rynek pracy w 2026 roku

• AI nie zastąpił ludzi, ale stał się nową podstawową umiejętnością
  • Miltech szuka nie tylko specjalistów AI, ale ludzi na styku kilku dyscyplin
• Niezależność energetyczna staje się nowym rynkiem pracy
• Inżynieria, embedded i hardware znów stają się aktualne
• Od ciężarówek do dronów: kobiety w nowej rzeczywistości technicznej
• Umiejętności miękkie jako nowa baza zawodowa

Przekonanie, że sztuczna inteligencja wyprze wszystkie zawody, wciąż pozostaje przedmiotem dyskusji, ale spójrzmy, co naprawdę dzieje się w tym roku. Rynek pracy zmienia się pod wpływem AI, wojny i nowych potrzeb społeczeństwa. Część ludzi wyjeżdża za granicę, część — jest mobilizowana, a biznes i konsumenci stopniowo formują zupełnie inne zapytania. 

Oto, na przykład, prawdziwa historia: PROGRAM ROZWOJU NARODÓW ZJEDNOCZONYCH W UKRAINIE przeprowadził szkolenie dla kobiet w zakresie instalacji paneli słonecznych. Oto tutaj jest historia jednej z uczestniczek, Marii Bureniny, która teraz pracuje. Widzimy, jak kobiety opanowują zawody, które wcześniej uważano za typowo męskie. Jednocześnie na Ukrainie kształtuje się nowy rynek — rynek niezależności energetycznej i rozwiązań, które pomagają utrzymać komfort nawet w trudnych warunkach. 

A oto artykuł, który Ihor Pylypiv napisał dla „Ekonomicznej Prawdy”, — o tym, jak top menedżerowie z IT przechodzą do miltech, kolejnej dziedziny, która obecnie szybko się rozwija na Ukrainie. Tutaj potrzebni są zarówno specjaliści, którzy rozumieją złożone systemy z wykorzystaniem AI, jak i ludzie zdolni do skalowania złożonych procesów biznesowych. 

To szersze niż wcześniejsze prognozy. Sztuczna inteligencja nie zastąpiła wszystkich zawodów, ale umiejętność pracy z nią stała się niezwykle ważna. Nie wszyscy przeszli do miltech, jednak ten sektor stabilnie rośnie i potrzebuje nowych ludzi. Nie wszystkie kobiety masowo przeszły do tradycyjnie „męskich” zawodów, ale coraz częściej to właśnie one montują elektrownie słoneczne, prowadzą ciężarówki czy zbierają drony. Życie zawsze jest bardziej skomplikowane niż uproszczone prognozy. Jednocześnie można w nim dostrzec tendencje — i wykorzystać je, wybierając kierunek dla rozwoju i pracy.

Praktycznie wszystko, co teraz będziemy rozważać, leży na przecięciu kilku dziedzin.

AI nie zastąpił ludzi, ale stał się nową podstawową umiejętnością

Jeśli spojrzeć, co ludzie codziennie piszą o swoim doświadczeniu pracy ze sztuczną inteligencją, łatwo zauważyć dwie skrajne pozycje. Jedni są przekonani, że AI ciągle się myli, halucynuje i tylko utrudnia pracę. Inni — że jest już teraz zdolny pracować prawie na poziomie człowieka lub całkowicie zastępować niektórych specjalistów. 

W rzeczywistości częściowo obie strony mają rację — chodzi po prostu o różne typy zadań.

Kilka lat temu wiele mówiło się o tym, że wszystkie zawody w końcu przekształcą się w „inżynierów promptów”, a główną pracą ludzi będzie pisanie zapytań do AI. Ale jak na razie rynek pracy tego nie potwierdza. Oddzielny masowy zawód „człowiek, który po prostu pisze prompty” nie został jeszcze uformowany.

Zamiast tego dzieje się coś innego: praca ze sztuczną inteligencją stopniowo staje się podstawową umiejętnością — tak samo, jak kiedyś praca z internetem czy arkuszami kalkulacyjnymi. Nie chodzi o to, aby „zastąpić człowieka AI”. Po prostu umiejętność pracy z narzędziami AI staje się ważną umiejętnością dla znacznej liczby zawodów. 

Razem z tym rośnie również potrzeba w zakresie infrastruktury cyfrowej — od usług chmurowych po VPS i serwery dedykowane do przechowywania danych i automatyzacji pracy. 

To już widać w badaniach rynku pracy. W PwC AI Jobs Barometer wskazują, że branże, które aktywnie integrują AI, wykazują wyższą wydajność i szybsze tempo wzrostu. W tym samym badaniu zaznaczono: ludzie mogą stać się nawet cenniejszym zasobem, nawet w wysoko zautomatyzowanych branżach, niż byli wcześniej. Po prostu muszą nabyć nowych umiejętności.

Już są konkretne ilościowe oceny tego efektu. Na przykład badanie opublikowane w czasopiśmie Science analizowało wykorzystanie ChatGPT w profesjonalnych zadaniach pisarskich wśród specjalistów z wyższym wykształceniem. Uczestnicy wykonywali typowe zadania robocze — listy, krótkie raporty, teksty analityczne — i z AI kończyli je średnio około 40% szybciej, a jakość wyniku wzrastała o 18%.

Ważne jest, aby zrozumieć kontekst tego badania. Chodziło o strukturalne zadania tekstowe, gdzie AI działał jako narzędzie pomocnicze, a nie jako całkowite zastąpienie człowieka. Ponadto, największe korzyści odnieśli mniej doświadczeni uczestnicy — różnica między silniejszymi a słabszymi pracownikami malała.

Podobne wyniki pokazało również badanie NBER o AI w obsłudze klienta: wydajność pracowników wzrosła o około 14%, ale AI szczególnie pomagał nowicjuszom, a w bardziej zaawansowanych pracownikach nie było takiego wzrostu wydajności — być może dlatego, że podejmowali się bardziej skomplikowanych przypadków.

W przypadku złożonej pracy eksperckiej wszystko również nie jest takie jednoznaczne. W 2025 roku badacze METR przeprowadzili eksperyment z doświadczonymi programistami open-source i odkryli, że podczas pracy nad złożonymi zadaniami narzędzia AI mogą nawet spowalniać pracę z powodu konieczności ciągłego sprawdzania i poprawiania wyników.

Wygląda na to, że AI najlepiej działa tam, gdzie jest struktura, powtarzalność i jasno sformułowane zadanie:

• rutynowe operacje;
• prosta obsługa;
• podstawowa analityka;
• typowe teksty;
• część zadań w programowaniu lub projektowaniu.

Jednak jednocześnie ma tendencję do halucynacji — wymyślania faktów, mieszania źródeł, łamania kodu czy układu (to jest moje własne doświadczenie z newsletterami) lub pewnego udzielania błędnych odpowiedzi tam, gdzie brakuje wystarczających informacji.

Przeczytaj także: Niech żyje GEO: Jak dominować w AI-wyszukiwaniach w 2026 roku

Dlatego kluczową umiejętnością staje się nie tylko „uzyskanie odpowiedzi od AI”, ale poprawne sformułowanie zadania i sprawdzenie wyniku:

• wyraźnie sformułować zapytanie;
• dać kontekst;
• ograniczyć źródła;
• zrozumieć granice narzędzia;
• zweryfikować uzyskane informacje.

W tym sensie AI raczej wzmacnia umiejętności specjalisty, niż go zastępuje. Najlepiej programuje w rękach programisty, a najlepiej „maluje” — gdy korzysta z niego projektant. I to właśnie ta różnica — między używaniem AI jako przycisku a używaniem go jako narzędzia — jest tym, co dziś nazywa się umiejętnością korzystania z AI.

Na Ukrainie umiejętność korzystania z AI na razie rzadko jest nauczana jako oddzielna dyscyplina — ale właściwie pracy ze sztuczną inteligencją już powoli uczą.

Na przykład ukraińska platforma Prometheus ma już kilka popularnych kursów nie tylko o samej sztucznej inteligencji, ale właśnie o jej praktycznym zastosowaniu w pracy. Wśród nich jest Od początkującego do eksperta w AI, gdzie mowa o codziennych i roboczych scenariuszach wykorzystania AI, a także Początek pracy z ChatGPT, który osobno wyjaśnia, w jakich przypadkach AI jest efektywny, a gdzie jego odpowiedzi wymagają sprawdzenia.

Interesujące, że te kursy są skierowane do szerokiego kręgu słuchaczy. AI coraz częściej postrzega się jako podstawową umiejętność roboczą dla ludzi z różnych dziedzin — od biznesu i edukacji po marketing czy analitykę.

Uniwersytety również stopniowo reagują na ten trend. Na przykład w Lwowskim Uniwersytecie Narodowym od kilku lat organizują letnią szkołę Artificial Intelligence Technology Summer School, a w Europejskim Uniwersytecie w 2025 roku uruchomili Akademię sztucznej inteligencji dla studentów.

Znaczna część ludzi wciąż uczy się pracy z AI samodzielnie — poprzez praktykę, błędy i codzienne korzystanie z narzędzi. To dobrze widać nawet z profesjonalnych dyskusji: specjaliści stopniowo opracowują własne sposoby interakcji z AI, uczą się zawężać zadania, ograniczać źródła, sprawdzać odpowiedzi i rozumieć, gdzie AI naprawdę oszczędza czas, a gdzie tworzy dodatkową pracę. Czasami w internecie można znaleźć przykłady udanych promptów do różnych zadań, którymi ludzie dzielą się podczas dyskusji lub w ramach blogów. Obserwujemy nie tylko proces uczenia sztucznej inteligencji pracy z tekstami czy danymi, ale także uczenia ludzi, jak korzystać ze sztucznej inteligencji. To jest proces wzajemny.

Przeczytaj także: Jak poprawnie pisać prompty dla AI: uczymy się korzystać ze sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja nie tworzy nowych zawodów, a wbudowuje się w istniejące w taki sposób, aby pracownik był kilkakrotnie bardziej wydajny. Sztuczna inteligencja staje się asystentem marketera, nauczyciela, dziennikarza, analityka danych, projektanta. Tylko trzeba umieć z niej korzystać, w przeciwnym razie wydajność, wręcz przeciwnie, spadnie.

Oto co mówią, na przykład, ludzie, których przepytałam.

Olena, metodyczka, wykładowczyni:

«Otrzymuję od autora zajęcia i daję je Claude. Zazwyczaj najpierw proszę go o sprawdzenie logiki wykładu, braku powtórzeń, poprawiam język. Czasami od razu wskazuję, co mi się nie podoba, czasami tekst jest taki, że nie mogę zacząć poprawek, dopóki Claude nie przywróci go do porządku. Potem zaczynam: a tu lepiej tak, a tam lepiej siak. Jeśli ja, jako człowiek, nie daję jasnych wskazówek, jakiego chcę widzieć końcowego rezultatu, to AI nie zrobi sam tego, co mi potrzebne. Zrobi jakieś szare i mdłe zajęcia. Chociaż czasami daje dość ciekawe pomysły.

Ale wciąż najlepiej robi to, co zawsze mi wychodzi gorzej — pracę techniczną: numeracja slajdów, obecność odniesień do wydruków itd. Dodaje materiały do listy materiałów, dobrze opisuje gry, logicznie, tam, gdzie część naszych autorów się gubi. Człowiek, czyli ja, musi kierować i wybierać z tego, co proponuje AI, najlepszą opcję. Jesteśmy już dobrą drużyną. On jest wytrenowany. Nie ograniczam go w używaniu jakichkolwiek materiałów, ale potem poprawiam, jeśli go poniesie. Razem pracujemy, jeśli nie szybciej, to na pewno lepiej».

Daria, projektantka gier:

«AI używam tam, gdzie mogłabym polegać na niezbyt doświadczonym i uważnym sekretarzu. Napisać szkic tekstu, zebrać kupę rozrzuconych dokumentów w jedną wiki, zeskanować zasób i zrobić konspekty źródeł, abym zdecydowała, które przeczytam dokładniej, zrobić dziesięć wariantów fraz „small talk” dla postaci drugoplanowych, abym wybrała odpowiednie i edytowała.

Z bardziej poważnych zadań często AI — to moja „gumowa kaczuszka”, z którą omawiam pomysły w nocy przed spotkaniem z żywymi ludźmi. Wewnętrzny dialog zabiera więcej sił niż rozmowa z robotem, a błędy lub banały AI włączają zdrową agresję: „nie tak, teraz ci pokażę, jak trzeba” i nie dają się zrelaksować ani zamglić oka, podczas gdy myślisz.

Gdzie jest niezastąpiony — w tłumaczeniach i technicznej korekcie tekstu, w poszukiwaniu odpowiedników dla idiomów i zwrotów w określonym stylu dla języków, w których mam B2 i poniżej. Z angielskim AI głównie poprawia mi interpunkcję (ciągle mnie ciągnie do stawiania przecinków według ukraińskich zasad) i oczyszcza język w brytyjskim lub amerykańskim kierunku. Kłopot pracy w międzynarodowej firmie i nauki na międzynarodowych seminariach polega na tym, że twój angielski staje się „surlikiem” wszystkich jego wariacji, a do ustawienia lingwistycznego barometru trzeba iść czytać literaturę — a na to nie zawsze jest czas».

Miltech szuka nie tylko specjalistów AI, ale ludzi na styku kilku dyscyplin

Oddzielny kierunek, gdzie AI już aktywnie wykorzystuje się w praktyce, — ukraiński miltech. Mowa nie o „rozmownym AI”, ale o rzeczywistych systemach inżynieryjnych: computer vision dla dronów, autonomiczna nawigacja, analiza sygnałów, geoinformacja i przetwarzanie danych z czujników.

To dobrze widać nawet w ofertach pracy. Na przykład w ofertach miltech na DOU regularnie poszukują specjalistów z zakresu computer vision, embedded systems, robotics, RF engineering i signal processing.

W ofercie Jr. Perception Engineer wśród zadań bezpośrednio wspomniano przetwarzanie wideo, systemy wieloczułowe oraz pracę z autonomicznymi dronami. A firma Swarmer opisuje swoją specjalizację jako oprogramowanie dla autonomicznych dronów, zdolnych do pracy w skoordynowanych zespołach.

Interesujące, że miltech prawie nie szuka „specjalistów AI w ogóle”. Zamiast tego największy popyt mają ludzie na styku kilku dyscyplin: embedded engineering, robotics, RF, Linux, computer vision i AI. W niektórych ofertach już osobno wskazują umiejętności pracy z narzędziami AI, takimi jak ChatGPT lub Copilot, jako pożądaną część codziennej pracy.

Jednak to nie coś, co można szybko, w ciągu kilku dni, opanować na kursach, a raczej kierunek dla obecnych studentów specjalności inżynieryjnych.

Przy okazji, tutaj Kijowska Szkoła Ekonomii oferuje program magisterski „Bezzałogowe statki powietrzne”.

Niezależność energetyczna staje się nowym rynkiem pracy

Potrzeba posiadania jakiegoś rezerwowego źródła energii staje się z każdym rokiem coraz bardziej pilna, i wielu decyduje się nie na generator, ale na elektrownię słoneczną. Należy powiedzieć, że w naszym przypadku to wciąż nie jest hołd dla ekologii i nie jest aż tak ekologicznym rozwiązaniem.

Z doświadczenia mogę powiedzieć, że stacja słoneczna w warunkach wyłączeń potrzebuje potężnego akumulatora (gdy prąd jest wyłączony, bez akumulatora po prostu nie działa, nawet do sieci nie oddaje) oraz inwertera. Akumulatory energii nie są „zielone” w zasadzie, trudno je utylizować, ale dywersyfikujemy się, jak możemy.

Przeglądając oferty pracy „montażysta paneli słonecznych”, widzę, że w niektórych miejscach firmy są gotowe same szkolić osobę, byleby tylko chciała się uczyć. Wynagrodzenia, jak widać, są różne, więc jest przestrzeń do negocjacji.

Wśród pożądanych umiejętności wymienia się umiejętność montażu konstrukcji metalowych, umiejętność układania kabli, montażu, korzystania z narzędzi ręcznych i elektrycznych. Szukają także kandydatów, którzy nie boją się wysokości i są fizycznie wytrzymali.

Część potrzebnych umiejętności bezpośrednio wspomniano w ofertach pracy i programach szkoleniowych. Na przykład kurs Montażysta elektrowni słonecznych dla weteranów obejmuje:

• pracę z urządzeniami elektrycznymi;
• montaż i konserwację systemów słonecznych;
• technikę bezpieczeństwa;
• czytanie dokumentacji technicznej.

W ofertach firm takich jak iSolar poszukują:

• montażysty elektrowni słonecznych;
• inżynierów serwisowych;
• inżynierów projektowych dla rozwiązań elektrycznych.

Interesujące, że rynek coraz bardziej przesuwa się nie tylko w kierunku „paneli słonecznych”, ale także w kierunku systemów magazynowania energii (BESS) — dużych systemów akumulacji energii. To właśnie BESS obecnie nazywa się jednym z kluczowych elementów nowej infrastruktury energetycznej Ukrainy.

Dlatego razem z klasyczną elektrotechniką zaczynają być cenione:

• monitorowanie energii;
• inteligentna infrastruktura;
• systemy automatyzacji;
• praca z cyfrowymi systemami zarządzania energią.

AI również stopniowo wdraża się w tym sektorze — na przykład w systemach prognozowania i zarządzania energią. W projekcie RISE od DTEK i Octopus Energy do zarządzania zdecentralizowanymi systemami słonecznymi i akumulatorowymi wykorzystują platformę AI-powered Kraken.

Zatem można zacząć od jakiegoś kursu szkoleniowego, a można obejść się i starymi umiejętnościami: firmy zajmujące się montażem energii słonecznej wciąż poszukują menedżerów sprzedaży, na przykład.

Inżynieria, embedded i hardware znów stają się aktualne

W tym samym miltech bezpośrednio mówi się o aktualności inżynierii bliskiej „hardware”, potrzebie ludzi, którzy rozumieją fizykę, kable, potrafią pisać kod dla hardware, pracują z czujnikami, dronami, systemami sygnalizacji itd.

Jeszcze kilka lat temu mogło się wydawać, że przyszłość edukacji technicznej — to niemal wyłącznie praca przy komputerze. Ale rozwój miltech, energii odnawialnej i inteligentnej infrastruktury znów uczynił bardziej zauważalnym popyt na praktyczne specjalności techniczne — montaż, konfigurację, konserwację i pracę z systemami fizycznymi.

Właśnie mówiliśmy o tym, że w energii odnawialnej coraz częściej potrzebni są nie tylko „klasyczni” energetycy, ale także monterzy elektrowni słonecznych, inżynierowie serwisowi i specjaliści od systemów akumulatorowych. 

W miltech sytuacja jest podobna. Praca z dronami czy systemami autonomicznymi — to nie tylko AI i oprogramowanie, ale także montaż elektroniki, praca z systemami embedded, testowanie czujników, przetwarzanie sygnałów i konfiguracja hardware. W już wspomnianej ofercie Jr. Perception Engineer wśród wymagań bezpośrednio wspomniano robotykę, systemy wieloczułowe, przetwarzanie wideo i embedded Linux.

Wygląda na to, że granica między „biurową” a „techniczną” pracą stopniowo się zaciera. W wielu nowoczesnych rolach technicznych specjalista pracuje jednocześnie zarówno z systemami fizycznymi, jak i z oprogramowaniem, telemetryką, narzędziami monitorującymi oraz AI-assisted workflows.

Jednak to dotyczy nie tylko przemysłu wojskowego. Na przykład logistyka, automatyzacja różnych procesów, „inteligentna” technika itd.

Faktycznie rynek znów zaczyna bardziej cenić ludzi, którzy potrafią połączyć umiejętności cyfrowe z umiejętnością pracy z rzeczywistymi systemami fizycznymi.

DOU i Djinni w ostatnich latach wyodrębniły miltech i defense tech jako oddzielne kategorie ofert pracy, a same firmy coraz częściej poszukują ludzi z kombinacją umiejętności software + electronics + robotics. To wyraźnie kontrastuje z wcześniejszymi latami, kiedy ukraiński rynek IT był znacznie bardziej skoncentrowany na web development i outsourcingu. 

Ktoś naprawdę może nie uczyć się niczego nowego: nawet oferty w nowych i zaktualizowanych dziedzinach (miltech, automatyzacja itd.) nie składają się wyłącznie z inżynieryjnych: wciąż potrzebni są menedżerowie sprzedaży, tłumacze, copywriterzy itd.

Przeczytaj także: Vibe Coding: jak tworzyć strony i inteligentne widgety za pomocą AI bez znajomości kodu

Od ciężarówek do dronów: kobiety w nowej rzeczywistości technicznej

Wiele lat temu kilka moich znajomych dziewczyn postanowiło uczyć się na kowala. I oto, jeśli naukę całkiem dobrze przeszły, to pracować tak i nie mogły, wróciły do swoich poprzednich zawodów: zbyt agresywne było niespostrzeganie w nowym zespole.

Jednak teraz kobiety uczą się prowadzić ciężarówki, pojawiło się kobiece taxi, kobiety opanowują transport publiczny, montują panele słoneczne. Jedna z moich znajomych przeszła szkolenie w zakresie saperstwa, aby brać udział w programach humanitarnego rozminowania. W rzeczywistości nie brakuje możliwości wykorzystania swoich umiejętności.

Chociaż ten rozdział poświęcony jest kobietom, mogą na niego patrzeć także mężczyźni: przecież jeśli na tradycyjnie męskie oferty masowo starają się przyciągnąć kobiety, to oznacza, że będą zadowoleni z wszystkich.

A oto w przypadku IT, jest ciekawy trend: kobiety starają się przyciągać nie tylko tam, gdzie potrzebne są warunkowe soft skille, „miękki IT”, ale i w bardziej skomplikowane rzeczy. 

Na przykład w 2025 roku wystartował program Women in Tech 2025 przy wsparciu Huawei Ukraine, Women in Tech Ukraine i MNiSW. Program obejmuje moduły z AI, programowania, umiejętności cyfrowych, marketingu i uruchamiania własnych projektów technologicznych.

Oddzielny kierunek — cyberbezpieczeństwo. Na platformie Dija.Oświata w 2025 roku uruchomili bezpłatny program Women in Cyber dla kobiet, które chcą przejść do dziedziny cyberbezpieczeństwa. Nauka obejmuje:

• higiena cybernetyczna;
• OSINT;
• inteligencja zagrożeń;
• zgodność;
• podstawowe umiejętności pracy w cyberbezpieczeństwie.

Równocześnie działają także profesjonalne społeczności. Na przykład Women4Cyber Ukraine rozwija programy mentorskie, networking i wsparcie kariery dla kobiet w cyberbezpieczeństwie, a projekt Ukrainian Women in Cyber już bezpośrednio mówi o przyciąganiu kobiet do obrony cybernetycznej, inteligencji cybernetycznej i ról przywódczych w dziedzinie bezpieczeństwa narodowego.

Interesujące, że większość tych programów kładzie nacisk nie tylko na „nauczanie technologii”, ale także na praktyczne przypadki. 

I to dobrze pokazuje jeszcze jeden trend roku 2026: AI, cyberbezpieczeństwo i gospodarka cyfrowa już są postrzegane nie jako wąska „męska techniczna nisza”, ale jako część nowej masowej edukacji zawodowej.

Z tego, co teraz rozważaliśmy, wydaje mi się, że wyłania się ważny wniosek: na rynku pojawiają się nie nowe zawody, ale właśnie nowe połączenia umiejętności. Przy tym większość programów wciąż pozostaje dość „wejściowych”: rynek już potrzebuje specjalistów z głębszymi umiejętnościami technicznymi, ale masowa edukacja często nadal koncentruje się na podstawowej umiejętności korzystania z AI i gospodarce cyfrowej. Dlatego znaczna część ludzi nadal uczy się poprzez praktykę, samokształcenie i społeczności zawodowe.

I to jest prawdopodobnie jedna z najbardziej charakterystycznych cech roku 2026: nowe umiejętności są już potrzebne prawie wszystkim, ale uniwersalny model nauczania dla nich wciąż nie istnieje.

Umiejętności miękkie jako nowa baza zawodowa

W rzeczywistości już dotknęliśmy tego tematu. Ale możemy podsumować: aktualne umiejętności, w których sztuczna inteligencja pomaga słabo (lub pomaga tylko, jeśli pokaże się jej, jaka pomoc jest potrzebna): elastyczność, kreatywność, umiejętność szybkiego uczenia się, krytyczne myślenie i umiejętność weryfikacji faktów.

Wciąż podstawą pozostaje angielski, szczególnie techniczny. I to nawet nie zważając na to, że tłumacze AI obniżają próg wejścia w czytanie i rozumienie tekstów czy korespondencji. Wciąż znacznie łatwiej pracować, gdy rozumiesz kontekst, możesz mówić ustnie itd. AI, jeśli używać go prawidłowo, pomaga również w nauce — można go zapytać o synonimy, tłumaczenia trudnych słów, wyszukiwanie źródeł i przykładów gramatyki. Niektórzy moi znajomi, ucząc się danej obcego języka, proszą sztuczną inteligencję o robienie sobie dodatkowych ćwiczeń, a nauczyciele to aprobują.

Jednak angielski — to niejedyny cenny język w świecie, który zbyt szybko się zmienia. Międzynarodowe projekty są nieprzewidywalne, i gdzieś może się okazać, że wyuczony w szkole niemiecki czy polski również się przyda, będzie okazja, by przypomnieć to, co wydawało się, że nigdy nie będzie potrzebne.

I jeśli tutaj podsumować, to znajomość języka obcego wymaga nie tylko znajomości zasad, tym bardziej że zgodność z zasadami może również poprawić AI, ale umiejętności pracy z ludźmi i informacjami, uchwycenia kontekstów.

W świecie, który cały czas nieprzewidywalnie się zmienia, szczególnie ważna jest elastyczność. Jednak trzeba przyznać, że wszyscy ją nieco straciliśmy: zmęczenie, stres, ciągła niepewność sprawiają, że poszukiwania zawodowe i edukacyjne nie są już tak wesołe, a czasami nawet nie do zniesienia. Jeśli przyznajesz, że po prostu nie masz siły na dodatkową godzinę angielskiego, jestem z tobą.

Jednak w rzeczywistości, biorąc pod uwagę, do czego ciągle każdego dnia się przystosowujemy, i wciąż płyniemy, mogę powiedzieć: z naszą elastycznością już wszystko w porządku. Możemy ją eksportować. Dlatego po prostu trzeba kontynuować robienie wszystkiego, co już robimy.