Regulacje, dług technologiczny i efekt biznesowy: trzy siły, które zmienią rynek IT po 2026 roku. (Raport część 5)

Trzy tematy wracają w rozmowach z hiring managerami i kandydatami IT na tyle regularnie, że trudno uznać je za przypadek. Pierwszy to regulacje (AI Act, DORA, NIS2), które przestały być problemem prawników i stały się problemem działów IT. Drugi to dług technologiczny, który w 70% firm blokuje wdrożenia sztucznej inteligencji i migrację do chmury. Trzeci to zmiana języka oceny kandydatów: z listy technologii na mierzalny efekt biznesowy pracy.

Te trzy siły nie są trendami w sensie medialnym. Są strukturalnymi zmianami, które już dziś przekładają się na konkretne decyzje rekrutacyjne, budżetowe i organizacyjne. I będą to robić przez kolejne kilka lat.

To ostatnia część raportu Team Up Recruitment o rynku pracy IT w 2026 roku – syntetyczne zamknięcie czterech perspektyw: makroekonomicznej, rekrutacyjnej, kandydackiej i geopolitycznej. Znajdziesz tu również praktyczne wnioski dla firm i specjalistów oraz ostrzeżenia przed trzema strategiami, które w 2026 roku niosą największe ryzyko.

Agenda artykułu

1. Trzy siły, które będą kształtować rynek IT w kolejnych latach

2. Rynek IT nie wróci już do 2022 roku: jak grać według nowych zasad?

3. Rok 2026 w jednym zdaniu: rynek się nie odbił – on się przedefiniował

Trzy siły, które będą kształtować rynek IT w kolejnych latach

Gdzie w 2026 roku faktycznie rośnie popyt na IT

Zanim przejdę do konkretnych obszarów, warto zrobić jedno zastrzeżenie. To nie są prognozy makroekonomiczne ani próba opisania całego rynku z lotu ptaka. To obserwacje z codziennej pracy rekrutacyjnej: z zapytań, które trafiają do nas od klientów, rozmów z hiring managerami i sygnałów, które słyszymy od kandydatów.

Patrzymy więc na rynek od strony praktycznej: gdzie firmy realnie zaczynają szukać kompetencji, jakie role pojawiają się częściej niż wcześniej i które tematy wracają w rozmowach na tyle regularnie, że trudno uznać je za przypadek.

W ostatnich miesiącach szczególnie mocno widać trzy kierunki. Pierwszy to rosnące znaczenie regulacji i compliance w IT. Drugi to dług technologiczny, który zaczyna blokować wdrożenia AI, migracje do chmury i modernizację systemów. Trzeci to przesunięcie w sposobie oceny kandydatów: od samej listy technologii do pytania o realny wpływ ich pracy na produkt, proces lub biznes.

To właśnie te trzy siły coraz częściej decydują o tym, gdzie faktycznie rośnie popyt na specjalistów IT. nie dlatego, że są modne, ale dlatego, że odpowiadają na konkretne problemy firm.

Siła 1: Regulacje i compliance jako nowy generator popytu na IT

Pierwsza to regulacje. AI Act, DORA, NIS2 – przez ostatnie dwa lata compliance przestał być problemem prawników i stał się problemem działów IT. Firmy muszą budować dedykowane zespoły, które rozumieją zarówno przepisy, jak i architekturę systemów.

Liczba ofert dla compliance specialists w IT urosła według dostępnych danych o ponad 150% w ciągu ostatnich dwóch lat. Do nas trafia coraz więcej zapytań na profile, które jeszcze niedawno w ogóle nie istniały jako osobna funkcja – coś między prawnikiem a architektem, z doświadczeniem w regulacjach finansowych albo bezpieczeństwie danych. Kandydaci z tym zestawem kompetencji mogą dziś negocjować stawki o 30% wyższe niż ich rówieśnicy z porównywalnym stażem.

Kara za brak compliance to do 7% globalnego przychodu – i to zaczyna być argument, który dociera do zarządów szybciej niż jakikolwiek raport o trendach.

Siła 2: Dług technologiczny blokuje wdrożenia AI i migrację do chmury

Druga obserwacja dotyczy długu technologicznego. Około 70% firm ma systemy legacy, które dosłownie blokują wdrożenia AI i migrację do chmury. Rynek refaktoryzacji i modernizacji rośnie w tempie około 25% rok do roku.

Architekci i DevOps-owie z doświadczeniem w środowiskach enterprise są dziś jednym z trudniejszych profili do pozyskania – bo rozumieją, jak wyglądają systemy od środka, a nie tylko jak powinny wyglądać.

Widziałem już kilka przypadków, gdzie koszt utrzymania legacy przekroczył budżet na nowe projekty i firma po prostu zatrzymała się w miejscu. Dla mniejszych graczy to może być naprawdę poważny problem w perspektywie dwóch, trzech lat.

Siła 3: Impact ponad output – nowy język rynku rekrutacyjnego

Trzecia sprawa to chyba najbardziej widoczna zmiana w samym procesie rekrutacyjnym. Coraz więcej ofert wymaga czegoś, co roboczo nazywam „impact stories” – czyli opowieści o tym, co faktycznie zmieniłeś, a nie czym się zajmowałeś.

„Pracowałem ze stackiem X w architekturze Y” przestaje wystarczać. Pytanie, które słyszę od hiring managerów coraz częściej, brzmi mniej więcej tak: opowiedz o projekcie, gdzie twoja praca dała mierzalny efekt – oszczędność, wzrost konwersji, redukcja churnu, cokolwiek.

Kandydaci, którzy przez lata istnieli wyłącznie jako wykonawcy tasków, bez kontaktu z kontekstem biznesowym, natrafiają na realny mur. Około 40% specjalistów na poziomie mid nie dostaje matchu – i to niekoniecznie dlatego, że brakuje im umiejętności technicznych.

My w Team Up coraz częściej coachujemy kandydatów z metody STAR – Situation, Task, Action, Result – i widzimy, że to działa. Zamiast opowiadać czym się zajmowałeś, opisujesz sytuację, zadanie, konkretne działanie i mierzalny efekt. Hiring managerowie nastawieni na rezultaty chcą dokładnie tego. Effect over effort, krótko mówiąc.

Co łączy te trzy siły: rynek wymagający kontekstu, nie samej technologii

Te trzy obserwacje – regulacje, dług technologiczny i pytanie o efekt – na pierwszy rzut oka nie mają ze sobą wiele wspólnego. Jedna dotyczy przepisów, druga architektury systemów, trzecia tego, jak ludzie opowiadają o swojej pracy. A jednak w codziennych rozmowach z klientami i kandydatami coraz częściej zlewają się w jedną logikę.

Każda z nich premiuje ten sam typ specjalisty: takiego, który technologię traktuje jako narzędzie do rozwiązywania problemów osadzonych w szerszym kontekście. W przypadku compliance to kontekst regulacyjny i ryzyko biznesowe. W przypadku długu technologicznego – architektura, koszty utrzymania i strategia rozwoju produktu. W przypadku „impact stories” – mierzalny wpływ na liczby, którymi żyje organizacja. We wszystkich trzech przypadkach wygrywa nie ten, kto zna najwięcej technologii, ale ten, kto rozumie, do czego ich używa.

To zresztą tłumaczy, dlaczego dzisiejszy rynek wydaje się sprzeczny: z jednej strony 70% pracodawców deklaruje trudności z pozyskaniem talentów, z drugiej – rośnie liczba kandydatów na poziomie mid, którzy mimo solidnych kompetencji technicznych nie dostają ofert. To nie jest sprzeczność. To efekt tego, że firmy szukają dziś czegoś innego niż jeszcze trzy lata temu. Stack stał się stawką wejścia. Wyróżnikiem jest to, co wokół niego potrafisz zbudować i opowiedzieć.

Predykcja: trzy siły kształtują nowy język rynku pracy IT

W kolejnych dwunastu, osiemnastu miesiącach spodziewam się, że te trzy siły będą stopniowo formalizować się w warstwie operacyjnej. W job specach pojawią się wymogi typu „doświadczenie w projektach pod AI Act”, „udział w migracji legacy do chmury”, „udokumentowany wpływ biznesowy”. To, co dziś jest niesformalizowanym oczekiwaniem hiring managerów, za rok stanie się polem do odhaczenia w systemie ATS.

Dla firm to sygnał, żeby już teraz zacząć budować mapę kompetencji wokół tych trzech obszarów – zanim popyt urośnie do poziomu, który wymusi rekrutację „pod presją”. Dla kandydatów – żeby każde nowe doświadczenie projektowe od dziś opowiadać w języku trzech pytań: <i>jaki problem rozwiązałem, w jakim kontekście, z jakim mierzalnym efektem.</i> To są pytania, które będą dominować w procesach rekrutacyjnych 2026 i kolejnych lat.

Rynek IT nie wróci już do 2022 roku: jak grać według nowych zasad?

Skills-first, nie headcount race: jak rekrutują dziś firmy, którym się udaje

To, co widzę u klientów, którzy dziś radzą sobie najlepiej, to zwolnienie tempa przy jednoczesnym zwiększeniu precyzji. Rekrutują mniej, ale rzadziej się mylą. Zamiast otwierać dziesięć pozycji na raz i brać pierwszych dostępnych, otwierają trzy i szukają konkretnego dopasowania – kompetencyjnego, ale też kontekstowego. Skills-first, nie headcount race.

W praktyce wygląda to tak, że przed otwarciem procesu coraz częściej rozmawiamy z hiring managerem o tym, czego organizacja naprawdę potrzebuje – a nie tylko, na jakie stanowisko jest budżet. Pojawiają się pytania, które jeszcze trzy lata temu w ogóle nie padały na tym etapie: jaką lukę zamykamy, kto już jest w zespole, jakie kompetencje są tam nadreprezentowane, a jakie brakują. Część tych rozmów kończy się tym, że pierwotnie zaplanowana rola w ogóle się zmienia – z „kolejny senior backend” robi się „backend z doświadczeniem w architekturze zdarzeniowej i kontekście fintech”.

To jest zmiana, która z zewnątrz wygląda na detal, a w środku przekłada się na zupełnie inną dynamikę procesu. Decyzje hiringowe zapadają szybciej, bo brief jest precyzyjny. Kandydaci odpadają rzadziej na ostatnim etapie, bo kalibracja oczekiwań odbyła się przed pierwszym spotkaniem. Firmy, które trzymają się starego modelu „mamy projekt, dawajcie ludzi”, trzymają jednocześnie wszystkie patologie tamtej rzeczywistości: długie procesy, dużo nieudanych ofert, frustrację po obu stronach.

Try and Hire: jak elastyczne modele zatrudnienia odpowiadają na mniejszy apetyt na ryzyko

Widzę też wyraźnie mniejszy apetyt na ryzyko. Klienci coraz częściej szukają elastycznych form współpracy zanim podejmą decyzję o stałym zatrudnieniu. To nie jest brak zaufania do kandydatów – to ostrożność wynikająca z prostej kalkulacji. Nieudane zatrudnienie seniora na stałe kosztuje dziś znacznie więcej niż w 2022 roku, bo procesy są dłuższe, onboarding bardziej kosztowny, a presja na produktywność wyższa. Firmy chcą mieć możliwość weryfikacji, zanim wejdą w długoterminowe zobowiązanie.

To jeden z powodów, dla których w Team Up wprowadzamy model Try and Hire – przez okres do osiemnastu miesięcy bierzemy na siebie payroll specjalisty zatrudnionego u nas na umowę o pracę i delegujemy go do klienta. Klient ma czas sprawdzić, czy ta osoba rzeczywiście wnosi wartość, którą widział na rozmowie. Jeśli tak – przejmuje pracownika na stałe. Jeśli nie – kończymy współpracę bez kosztów wpisanych w klasyczne zwolnienie i bez ryzyka, że źle dobrana osoba zostaje w zespole „bo już jest”.

Z perspektywy kandydata to też nie jest umowa drugiej kategorii, jak bywało kiedyś przy pracy kontraktowej. Specjalista ma stabilne zatrudnienie u nas, pełen pakiet, ciągłość ubezpieczeń – a klient finalnie i tak go przejmuje, jeśli współpraca działa. Co istotne, sami pracodawcy traktują ten model coraz mniej jako „ostatnią deskę ratunku” przy trudnych rekrutacjach, a coraz częściej jako świadomy, domyślny sposób wchodzenia w nowe role. Zwłaszcza tam, gdzie projekt jest złożony, a koszt złej decyzji – wysoki.

Aplikuj celnie, nie masowo: kandydat 2026 buduje narrację, nie stos CV

Po drugiej stronie stołu podobna historia. Kandydaci, którzy dziś dostają oferty, to najczęściej nie ci z najdłuższym CV ani najszerszym stackiem. To ci, którzy potrafią opowiedzieć o swojej pracy w języku efektów. Aplikują celnie, nie masowo – i przychodzą na rozmowę przygotowani na pytanie o wartość biznesową, którą wnieśli, a nie na recytację technologii, z którymi pracowali.

W praktyce widać dwa zupełnie różne typy kandydatów. Pierwszy aplikuje na trzydzieści ofert tygodniowo, z jednym, uniwersalnym CV, w którym wymienione są wszystkie technologie, jakich kiedykolwiek dotknął. Drugi aplikuje na trzy – ale zna firmę, do której się zgłasza, rozumie, jaki problem ta firma rozwiązuje, i w pierwszej minucie rozmowy potrafi powiedzieć, gdzie widzi swoją wartość. Współczynnik konwersji między tymi dwoma podejściami jest dziś nieporównywalny.

Co ciekawe, to często nie kwestia poziomu kompetencji – tylko nawyku zawodowego. Wielu doświadczonych specjalistów wciąż buduje narrację wokół tego, czym się zajmowali, a nie co dzięki nim się wydarzyło. W warunkach rynku selektywnego ten sposób autoprezentacji zaczyna ich realnie kosztować oferty. Zmiana podejścia zwykle nie wymaga nowych umiejętności – wymaga inaczej opowiedzianej historii o tych, które już są.

AI jako oczywista część codziennej pracy: nowy, jeszcze nieformalny standard

Osobny wątek, który zaczyna się pojawiać w rozmowach z klientami, to AI. Coraz częściej słyszę oczekiwanie, że kandydaci będą korzystać z narzędzi AI na co dzień, naturalnie, bez specjalnego nakłaniania. Nie mówię tu o rolach Machine Learning czy AI Specialist – tam to oczywiste. Mówię o zwykłych rolach inżynierskich, produktowych, analitycznych, w których jeszcze rok temu temat AI w ogóle nie pojawiał się w briefie rekrutacyjnym.

Na razie w job specach jeszcze nie pojawiają się konkretne wymagania w stylu „biegłość w orkiestracji agentów AI” – ale jestem przekonany, że to kwestia miesięcy. Rynek zawsze trochę spóźnia się z formalizowaniem tego, czego faktycznie szuka. Na rozmowie technicznej hiring manager pyta jednak całkiem konkretnie: z jakich narzędzi AI korzystasz na co dzień, jak je integrujesz z pracą zespołu, jakie procesy przez to przyspieszyłeś. Odpowiedź „nie używam, bo nie musiałem” zaczyna brzmieć w 2026 podobnie jak „nie używam Gita” brzmiało w 2018.

Najciekawsze jest to, że oczekiwanie nie dotyczy zaawansowanej wiedzy o modelach, tylko codziennej praktyki – świadomego wyboru narzędzia do zadania, umiejętności krytycznej oceny wyniku, kontrolowania, gdzie AI pomaga, a gdzie generuje ryzyko. To zmienia profil idealnego kandydata znacznie szybciej, niż firmy zdążą to opisać w ogłoszeniu.

Technologia jako stawka wejścia, a nie wyróżnik

Technologia w tym wszystkim jest ważna, ale przestała być wyróżnikiem. Stała się stawką wejścia. Wyróżnikiem jest to, co z nią zrobisz i czy potrafisz to wytłumaczyć komuś, kto patrzy na wyniki, a nie na architekturę.

W praktyce oznacza to przesunięcie środka ciężkości w ocenie kandydata. Hiring manager nadal sprawdza stack, ale szybciej i pobieżniej – bo zakłada, że na tym etapie kariery te kompetencje powinny po prostu być. Prawdziwa rozmowa zaczyna się wtedy, kiedy stos technologii zostaje za nami: gdzie zauważyłeś problem, zanim ktoś ci go pokazał; jaką decyzję podjąłeś, kiedy dane nie były jednoznaczne; co poszło źle i co zmieniłeś w sposobie pracy. To są pytania, które ostatecznie decydują o ofercie.

Ta zmiana jest też dobrą wiadomością dla wszystkich, którzy w 2022 czuli, że rynek nagradza wyłącznie pogoń za nowym frameworkiem co kilka miesięcy. Dziś nagradza coś innego – świadomość kontekstu, w którym się pracuje, i umiejętność łączenia technologii z efektem biznesowym. To kompetencja, której nie da się nadgonić w weekend, ale której wartość rośnie razem z latami doświadczenia. Po obu stronach stołu warto to wreszcie głośno powiedzieć.

Predykcja końcowa: rok dojrzałych decyzji po obu stronach stołu.

Rok 2026 w jednym zdaniu: rynek się nie odbił – on się przedefiniował

Najważniejsza teza całego raportu jest jedna i pojawia się w każdym rozdziale w nieco innym ujęciu. Rok 2026 nie jest „kolejnym rokiem po kryzysie”. Nie jest też powrotem do realiów 2021–2022. Tamten okres był historycznym wyjątkiem – rynek był przegrzany, rekrutacje masowe, podwyżki bez związku z dostarczaną wartością. Wszyscy uczestnicy rynku dostawali nagrody niezależnie od tego, co realnie wnosili.

To, co dziś widzimy, to nowa równowaga – stabilizacja na fundamentalnie innym poziomie. Globalne wydatki IT rosną (Gartner: +10,8%, 6,15 bln USD), ale ich struktura napędzana jest przez AI i infrastrukturę, nie przez masowy hiring. W Polsce rynek ofert ustabilizował się na poziomie 100–110 tys. rocznie, z dominacją seniorów i mid-levelu oraz strukturalnie zamkniętym wejściem dla juniorów. Liczba ofert znów rośnie (+8,42% r/r w 2025), ale to wzrost selektywny – firmy publikują więcej, a zatrudniają ostrożniej.

To rynek dojrzalszy, bardziej procesowy i bardziej wymagający. Ale też – paradoksalnie – bardziej przewidywalny dla tych, którzy rozumieją jego nową logikę.

Cztery zmiany, które definiują 2026 rok

Z każdej z czterech perspektyw raportu wybijają się obserwacje, które układają się w spójny obraz. Tu są one zebrane w jedno miejsce.

Po pierwsze – koniec rekrutacji reaktywnej 

Firmy przestają zatrudniać „bo jest projekt” lub „bo klient wymaga większego zespołu”. Hiring przesuwa się z poziomu operacyjnego na decyzyjny – zaczyna się od pytania o lukę kompetencyjną i konkretną potrzebę biznesową, a nie od opisu stanowiska. Skills-first, nie headcount race. Organizacje, które wciąż operują w starym modelu, wydłużają procesy, przepalają budżety i tracą najlepszych kandydatów na rzecz konkurentów, którzy potrafią precyzyjnie nazwać, po co zatrudniają.

Po drugie – paradoks rynku kandydatów

Mamy więcej CV niż kiedykolwiek, a jednocześnie 70% pracodawców w Polsce deklaruje trudności z pozyskaniem talentów. To nie jest sprzeczność – to nowa logika rynku. Większa podaż nie przekłada się na łatwiejsze rekrutacje, bo zmieniły się kryteria oceny. Nie liczy się już sama lista technologii czy lata doświadczenia, tylko kontekst, zakres odpowiedzialności i mierzalny wpływ. Mid-level stał się najbardziej konkurencyjnym segmentem rynku, junior – strukturalnie najtrudniejszym, senior – tym, który dyktuje warunki.

Po trzecie – Polska zmienia swoją pozycję na globalnej mapie IT

Argument „taniej” przestaje wystarczać – Indie i Wietnam są tańsze, a Polska konkuruje dziś jakością ekosystemu, stabilnością i kompetencjami. Globalne firmy otwierają tu pełne centra R&D (Monday.com, Asana, Snowflake), a polskie spółki zaczynają kupować zachodnie (Spyrosoft kupuje MD Consulting w Bawarii). Software house’y oparte wyłącznie na cenie stoją przed kryzysem tożsamości – wygrywają te, które znajdują nisze: bezpieczeństwo, blockchain, compliance.

Po czwarte – trzy strukturalne siły, które będą kształtować rynek w kolejnych latach

Regulacje (AI Act, DORA, NIS2) generują popyt na nowy typ specjalisty – hybrydę prawnika i architekta. Dług technologiczny w 70% firm blokuje wdrożenia AI i migrację do chmury, tworząc ogromny rynek dla architektów i DevOps-ów z doświadczeniem enterprise. A oczekiwania wobec kandydatów przesuwają się z output na impact – z tego, co robiłeś, na to, co zmieniłeś.

Co naprawdę liczy się w 2026: pięć metryk i sposobów myślenia

Jeśli ten raport miałby być sprowadzony do listy rzeczy, na które trzeba zwracać uwagę – wyglądałaby ona tak.

• Time-to-fill, offer acceptance rate, pipeline conversion – nie liczba ogłoszeń. Sama liczba ofert przestała być miarodajna (27,4% to ghost jobs). Lepiej mówią o rynku metryki operacyjne.
• Brief rekrutacyjny zamiast opisu stanowiska. Najważniejszy moment procesu rekrutacyjnego nie jest na rozmowie z kandydatem – jest na rozmowie hiring managera z rekruterem przed otwarciem procesu. Tam zapadają decyzje, które przesądzają o jakości całej rekrutacji.
• Impact stories zamiast listy technologii. Dla kandydatów to oznacza przebudowę narracji o własnym doświadczeniu wokół metody STAR – Situation, Task, Action, Result. „Pracowałem ze stackiem X” przestało wystarczać.
• Elastyczne modele zatrudnienia zamiast hire-from-day-one. Try and Hire, sourcing z opcją przejęcia, kontrakty pilotażowe – odpowiedź na mniejszy apetyt firm na ryzyko w warunkach niepewności.
• AI jako codzienne narzędzie, nie specjalizacja. Jeszcze nie ma tego w job specach, ale wkrótce będzie. Biegłość w pracy z AI staje się stawką wejścia dla zwykłych ról inżynierskich, produktowych i analitycznych – nie tylko dla ML Engineerów.

Trzy ostrzeżenia: czego nie warto robić w 2026

Z perspektywy całego raportu trzy strategie wyglądają na szczególnie ryzykowne:

Po pierwsze – czekanie na powrót 2022 roku

To się nie wydarzy w tym horyzoncie czasowym, a być może nie wydarzy się w ogóle. Firmy, które planują budżety i strategie talentowe pod założenie powrotu do tamtego modelu, będą stale zaskakiwane realiami.

Po drugie – ignorowanie długu technologicznego i regulacji

Koszty utrzymania legacy zaczynają w niektórych segmentach SMB przekraczać budżety na nowe projekty. Kara za brak compliance to 6% globalnego przychodu. Oba tematy przestały być problemami „na później”.

Po trzecie – budowanie CV jako listy technologii

Dla kandydatów na poziomie mid to dziś najszybsza droga do braku matchu mimo realnych kompetencji. Aż 40% mid-levelowców odbija się od procesów nie z powodu braków technicznych, ale z powodu braku narracji o wpływie.

Co dalej? 2026 to rok decyzji, nie czekania

2026 to rok, w którym rynek IT przestał być rynkiem wolumenu, a stał się rynkiem decyzji. Decyzji firm – po co zatrudniają, jak budują zespoły, w co inwestują. Decyzji kandydatów – jak opowiadają o swojej pracy, gdzie aplikują, jak rozwijają kontekst biznesowy obok kompetencji technicznych. Decyzji całego ekosystemu – w którą stronę idzie Polska jako lokalizacja, jak software house’y znajdują nowe modele, gdzie powstają nowe nisze popytu.

Wspólnym mianownikiem wszystkich tych decyzji jest dojrzałość. Mniej emocji, mniej hype’u, więcej spójności między tym, co firmy mówią, że robią, a tym, jak naprawdę zatrudniają. I więcej spójności między tym, co kandydaci wpisują w CV, a tym, jak naprawdę wpływają na produkt i biznes.

Rynek dojrzał. Pytanie tylko, czy jego uczestnicy dojrzeli razem z nim? Będziemy obserwować to zjawisko.