Globalne firmy technologiczne zlikwidowały w pierwszych siedmiu miesiącach 2026 roku ponad 124 tysiące miejsc pracy, czyli więcej niż przez cały poprzedni rok. Ten sam okres przyniósł rekordowe zapowiedzi wydatków na centra danych, układy scalone i moc obliczeniową, co układa się w jeden z najbardziej niewygodnych obrazów tej dekady: kapitał płynie do serwerowni, a ludzie wychodzą z biur.
Kluczowe fakty:
- W pierwszych siedmiu miesiącach 2026 roku globalne firmy technologiczne zlikwidowały ponad 124 tysiące miejsc pracy, przekraczając liczbę zwolnień z całego 2025 roku (około 122 tysięcy).
- Przeciętna skala pojedynczej rundy zwolnień wzrosła z około 440 osób (2025) do około 518 osób (2026), przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby firm przeprowadzających redukcje – ze 278 do 237.
- Oracle potwierdziło w raporcie regulacyjnym z 22 czerwca 2026 roku, że jej globalne zatrudnienie spadło z 162 tysięcy do 141 tysięcy pracowników, co oznacza likwidację 21 tysięcy etatów, czyli blisko 13 procent całej załogi.
Dane pochodzą z serwisu layoffs.fyi, który od czasu pandemii zlicza publicznie ogłoszone redukcje w sektorze technologicznym. Licznik przekroczył 124 tysiące zwolnień, podczas gdy cały 2025 rok zamknął się na poziomie około 122 tysięcy. Siedem miesięcy wystarczyło, żeby wyrównać dwanaście.
Sprawdziłem, jak te same zjawiska wyglądają w innych zestawieniach, bo różnice metodologiczne są tu spore i mają znaczenie dla interpretacji.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Ile naprawdę osób straciło pracę w technologii
Każdy tracker liczy inaczej i nikt nie ma pełnego obrazu. Firmy nie mają obowiązku publikowania liczb, wiele redukcji rozkłada się na kwartały, a część znika w cichych przesunięciach etatów.
- layoffs.fyi: ponad 124 tys. zwolnień w siedmiu miesiącach 2026 roku wobec około 122 tys. w całym 2025 roku
- TrueUp: 497 rund zwolnień i ponad 172 tys. osób w 2026 roku, przy 783 rundach i blisko 246 tys. osób w 2025 roku
- KRON4 na podstawie layoffs.fyi: średnio 17,5 tys. osób miesięcznie w 2026 roku wobec 10,2 tys. miesięcznie rok wcześniej
- Statista: około 81,7 tys. zwolnień w samym pierwszym kwartale 2026 roku, najwięcej od początku 2023 roku
Zmieniła się też skala pojedynczej rundy. W 2025 roku przeciętne zwolnienie obejmowało około 440 osób w 278 firmach. W 2026 roku to już około 518 osób w 237 firmach. Mniej firm tnie, ale tnie głębiej.
Największym pojedynczym przypadkiem jest Oracle. W dorocznym raporcie regulacyjnym z 22 czerwca firma potwierdziła, że jej globalne zatrudnienie spadło ze 162 tysięcy do 141 tysięcy osób na koniec maja 2026 roku. To 21 tysięcy etatów i blisko 13 procent całej załogi, a koszt odpraw i restrukturyzacji sięgnął 1,8 miliarda dolarów. Oracle napisał wprost, że stosowanie sztucznej inteligencji w jego własnych procesach doprowadziło do redukcji zatrudnienia i może prowadzić do kolejnych.
Poza Oracle za większość globalnych cięć odpowiadają Amazon, Dell i Meta. W mniejszej skali zwalniały Workday, GitLab i Robinhood. W samej Kalifornii od stycznia zniknęło ponad 16 tysięcy miejsc pracy w technologii, z czego mniej więcej jedną piątą wygenerowała Meta.
Etat za serwerownię
To, co odróżnia obecną falę od poprzednich, to sytuacja finansowa zwalniających. Oracle nie miał złego roku. Miał najlepszy kwartał wzrostu od piętnastu lat i portfel zamówień o wartości 553 miliardów dolarów, w tym kontrakt z OpenAI szacowany na 300 miliardów. Problemem nie jest popyt, tylko gotówka potrzebna do zbudowania infrastruktury, która ten popyt obsłuży.
Firma wydała w roku obrotowym 2026 około 55,7 miliarda dolarów na rozbudowę centrów danych i planuje podnieść tę kwotę do mniej więcej 90 miliardów. Przepływy pieniężne zrobiły się głęboko ujemne, a agencje ratingowe obniżyły ocenę wiarygodności kredytowej. Meta i Amazon podniosły swoje prognozy nakładów inwestycyjnych na 2026 rok do poziomu setek miliardów dolarów.
Zwolnienia stały się więc pozycją bilansową. Analitycy TD Cowen wyliczyli, że redukcja od 20 do 30 tysięcy etatów uwalnia w Oracle od 8 do 10 miliardów dolarów wolnych przepływów. Dokładnie tyle, ile kosztuje kolejna partia serwerowni.
Byłbym jednak ostrożny z tezą, że sztuczna inteligencja jest tu jedynym sprawcą. Firmy same wskazują dwie inne przyczyny: przerost zatrudnienia po pandemii i likwidację warstw kierownictwa średniego szczebla. Sztuczna inteligencja bywa wygodnym uzasadnieniem dla decyzji, które i tak by zapadły.
Obserwuję ten rynek od kilku lat i mam wrażenie, że po raz pierwszy patrzymy na coś, co nie jest zwykłym cyklem. W poprzednich falach firmy zwalniały, bo miały gorsze wyniki. Teraz zwalniają, bo mają lepsze, tylko potrzebują gotówki gdzie indziej. To zmienia charakter całej rozmowy o rynku pracy.
Nie podzielam jednak katastroficznych narracji. Dane z Kalifornii, gdzie stan zbudował pierwszy w USA licznik zwolnień powiązanych ze sztuczną inteligencją, nie pokazują masowego załamania. Pokazują coś subtelniejszego i moim zdaniem groźniejszego: presja koncentruje się na wąskich grupach, głównie na wykształconych specjalistach w zawodach najbardziej podatnych na automatyzację. Człowiek po informatyce w Bay Area odczuwa dziś coś, czego nie odczuwa elektryk w Sacramento.
Pytanie, które zadaję sobie najczęściej, brzmi tak: czy firmy, które dziś tną etaty pod inwestycje w infrastrukturę, będą miały za trzy lata kogo zatrudnić do obsługi tego, co zbudowały? Bo jeśli równolegle znika warstwa stanowisk juniorskich, przez które ludzie wchodzili do zawodu, to za kilka lat zabraknie seniorów. Nikt się nie rodzi z dziesięcioletnim doświadczeniem.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
PwC twierdzi, że sztuczna inteligencja tworzy więcej pracy, niż niszczy
Raport PwC „2026 Global AI Jobs Barometer”, opublikowany 15 czerwca, przeanalizował ponad miliard ogłoszeń o pracę z 27 krajów na sześciu kontynentach. Wniosek idzie w poprzek nagłówków o zwolnieniach.
Firmy najsilniej wystawione na sztuczną inteligencję zatrudniają szybciej niż te najmniej wystawione, a nie wolniej. Wzrost produktywności w tej pierwszej grupie jest o 40 procent wyższy. W górnych dwudziestu procentach najbardziej wyeksponowanych przedsiębiorstw wzrost produktywności sięgnął 163 procent w porównaniu z 2018 rokiem, czyli blisko pięciokrotnie więcej niż w całej grupie.
PwC opisuje powstający rynek dwutorowy. Zawody „sprofesjonalizowane”, w których automatyzacja przejmuje rutynę i podnosi wartość ludzkiego osądu, rosną dwa razy szybciej niż zawody „zdemokratyzowane”, w których narzędzia obniżają próg wejścia. Płace w pierwszej grupie rosną o 42 procent szybciej. Do sprofesjonalizowanych PwC zalicza między innymi radiologów, rekruterów i kontrolerów ruchu lotniczego. Do zdemokratyzowanych, co brzmi niepokojąco w kontekście tego artykułu, programistów, doradców kredytowych i menedżerów finansowych.
Najciekawsza dla mnie jest część o wejściu do zawodu. Analiza 2,4 miliona amerykańskich ofert dla początkujących pokazała, że stanowiska juniorskie mocno wystawione na sztuczną inteligencję siedmiokrotnie częściej wymagają kompetencji tradycyjnie przypisywanych seniorom: przywództwa, podejmowania decyzji, pracy z ludźmi. Takich „useniorzonych” ofert dla początkujących przybyło od 2019 roku o 35 procent. Pozostałych ubyło o 10 procent.
Innymi słowy próg wejścia poszedł w górę, a szczebel, po którym się wchodziło, ktoś wyjął.
Joe Atkinson, Global Chief AI Officer w PwC, wskazuje, że najwyższą koncentrację wzrostu zatrudnienia związanego ze sztuczną inteligencją odnotowały technologie, media i telekomunikacja (11 procent) oraz usługi profesjonalne (6 procent). Ochrona zdrowia zamyka stawkę z wynikiem poniżej 1 procent.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Kalifornia zbudowała licznik i wynik nie jest jednoznaczny
25 czerwca gubernator Gavin Newsom uruchomił California AI-Unemployment Tracker, w skrócie CAIT. Narzędzie powstało we współpracy Employment Development Department z bezstronnym California Policy Lab przy Uniwersytecie Kalifornijskim i łączy wnioski o zasiłek dla bezrobotnych z dwiema miarami podatności zawodu na automatyzację. Jedna pochodzi z analizy OpenAI z 2024 roku, druga opiera się na obserwowanym użyciu modelu Claude firmy Anthropic.
Wyniki do maja 2026 roku nie potwierdzają masowego zjawiska w skali stanu. Potwierdzają natomiast coś węższego.
„Na ten moment nie widzimy dowodów na masowe zwolnienia związane ze sztuczną inteligencją na kalifornijskim rynku pracy. Widzimy jednak pewne wzorce w niektórych regionach, takich jak Bay Area, w niektórych sektorach nasyconych technologią oraz wśród silnie wystawionych na AI pracowników z wyższym wykształceniem” / „Right now, we are not seeing evidence of large-scale AI-related layoffs in California’s labor market. But we do see patterns in certain regions like the Bay Area, in certain tech-heavy sectors, and among highly AI-exposed workers with college degrees”, powiedział dr Ben Hyman, starszy badacz California Policy Lab i współautor raportu.
Konkretna liczba z raportu robi wrażenie mocniejsze niż ostrożne sformułowania. Wnioski o zasiłek składane przez osoby z tytułem magistra lub doktora, pracujące wcześniej w zawodach silnie podatnych na automatyzację, wzrosły ze średnio 13 tysięcy miesięcznie w listopadzie 2022 roku, czyli w momencie premiery ChatGPT, do 16–22 tysięcy miesięcznie od połowy 2023 roku i utrzymują się na tym poziomie.
Autorzy raportu wyraźnie zastrzegają, że narzędzie nie ustala przyczyn. Nie potrafi orzec, czy konkretne zwolnienie wynikało z automatyzacji, przerostu zatrudnienia po pandemii czy ogólnej koniunktury. Till von Wachter, profesor ekonomii UCLA i współautor, nazywa CAIT systemem wczesnego ostrzegania, a nie werdyktem.
Warto przy tym odnotować, że sam San Francisco odnotował w styczniu 2026 roku wzrost bezrobocia do 4,1 procent z 3,8 procent w grudniu, przy jednoczesnym spadku stopy bezrobocia w całej Kalifornii do 5,4 procent. Sektor informacji w metropolii San Francisco stracił wtedy 1800 miejsc pracy. Miasto jest centrum boomu na sztuczną inteligencję i jednocześnie miejscem, gdzie ubywa etatów w technologii. Obie rzeczy są prawdziwe naraz.
Co to oznacza dla polskiego rynku pracy w IT
Polska nie ma swojego Oracle’a i nie buduje centrów danych za 90 miliardów dolarów, ale jest zapleczem kadrowym dla firm, które to robią. Dlatego amerykańska fala dociera tu z opóźnieniem i w zmienionej formie.
Portal CRN podał w lutym, że od początku 2026 roku pracę w branży IT straciło już około 30 tysięcy osób. Dane z urzędów pracy pokazują, że informacja i komunikacja regularnie pojawia się w zgłoszeniach zwolnień grupowych. W czerwcu 2026 roku pracodawcy zgłosili zamiar objęcia takimi zwolnieniami około 3 tysięcy pracowników, a na samym Śląsku jedno zgłoszenie z sektora informacji i komunikacji obejmowało 208 osób. Grodzki Urząd Pracy w Krakowie odnotował w pierwszym kwartale 1290 osób objętych zwolnieniami, głównie w usługach dla biznesu i technologii.
Rynek ofert wygląda inaczej, niż sugerowałyby te liczby. Według raportu justjoin.it liczba ogłoszeń o pracę w IT wyniosła w 2025 roku 110 996, co oznaczało wzrost o 8,42 procent wobec 2024 roku. To pierwszy dodatni wynik po dwóch latach spadków. Dla porównania rekordowy 2022 rok przyniósł 175 610 ogłoszeń, 2023 rok 129 836, a 2024 rok 99 363. Rynek przestał się kurczyć, ale do szczytu mu daleko.
Najbardziej niepokojący jest ten sam mechanizm, który PwC opisał globalnie. Tomasz Bujok z No Fluff Jobs zwraca uwagę, że w 2022 roku aż 15 procent ogłoszeń na portalu dotyczyło stanowisk juniorskich, a dziś do początkujących kierowana jest zaledwie co dwudziesta oferta. Polski rynek zamyka drzwi dokładnie tam, gdzie zamyka je rynek amerykański.
Osobna sprawa to sektor nowoczesnych usług biznesowych, który zatrudnia w Polsce blisko pół miliona osób. Według ABSL na koniec pierwszego kwartału 2025 roku było to 488,7 tysiąca pracowników przy wzroście o 6,2 procent rok do roku, więc sektor nadal rośnie, tylko wolniej. Zapowiedziane zwolnienia grupowe w kilku dużych centrach będą jednak widoczne w statystykach dopiero teraz. UBS zamyka warszawski oddział i zwalnia około 1200 osób w rozłożeniu na lata 2025–2026, Fujitsu Technology Solutions redukuje ponad 830 etatów w procesie trwającym do marca 2026 roku.
Polska przez dwie dekady sprzedawała się jako kraj tańszych rąk do pracy przy powtarzalnych procesach. Dokładnie te procesy automatyzacja przejmuje najszybciej. Przesunięcie w stronę ról eksperckich, analitycznych i badawczo-rozwojowych już się dzieje, tylko nie każdy pracownik centrum usług wspólnych w Krakowie czy Wrocławiu zdąży się przekwalifikować w tempie, które narzuca rynek.
Trzy rzeczy, które moim zdaniem trzeba obserwować w najbliższych kwartałach:
- Ofertową lukę juniorską. Jeśli udział ogłoszeń dla początkujących spadnie poniżej 5 procent i tam zostanie, za pięć lat polski rynek będzie miał strukturalny problem z zastępowalnością pokoleniową w IT.
- Zgłoszenia zwolnień grupowych z sekcji informacja i komunikacja. To najszybszy publiczny wskaźnik tego, co dzieje się w krajowej technologii, a dane wojewódzkich urzędów pracy są dostępne co miesiąc.
- Decyzje inwestycyjne globalnych operatorów chmury dotyczące regionu. Centrum danych postawione w Polsce tworzy inne miejsca pracy niż centrum usług wspólnych i wymaga innych kompetencji.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czego te dane nie mówią
Żadne z przytoczonych źródeł nie odpowiada na pytanie, czy sztuczna inteligencja odbiera pracę. Odpowiadają na pytanie, ile osób straciło pracę w firmach, które równocześnie mówią o sztucznej inteligencji. To nie to samo.
Kalifornijscy badacze są w tej kwestii uczciwsi niż większość komentatorów: ich narzędzie pokazuje, gdzie patrzeć, a nie dlaczego coś się stało. PwC też opisuje korelację, nie przyczynę, bo firmy najsilniej korzystające z automatyzacji mogą po prostu być lepiej zarządzane i rosnąć z powodów, które z technologią nie mają wiele wspólnego.
Wiem natomiast, co widać gołym okiem. Kapitał, który jeszcze trzy lata temu szedł na wynagrodzenia, dziś idzie na sprzęt. Ta decyzja została podjęta w kilkunastu zarządach i dotyczy setek tysięcy ludzi. Czy się opłaci, dowiemy się nie za kwartał, tylko za kilka lat, kiedy okaże się, czy zamówienia warte setki miliardów dolarów zamieniły się w przychody.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz danych z serwisu layoffs.fyi, raportu 2026 Global AI Jobs Barometer firmy PwC z 15.06.2026 oraz komunikatu i raportu California Policy Lab z 25.06.2026, dotyczącego California AI-Unemployment Tracker. Wykorzystano również dane z raportów regulacyjnych Oracle omawianych przez CNBC i Reutersa, zestawień TrueUp, Statisty i Computerworlda oraz materiałów San Francisco Chronicle i SF Standard. Kontekst polski opracowano na podstawie danych justjoin.it, No Fluff Jobs, ABSL, Bankier.pl, money.pl, pulsHR oraz CRN Polska. Cytat dr. Bena Hymana, starszego badacza California Policy Lab, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym komunikatem prasowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych danych o zwolnieniach w branży technologicznej i wpływie sztucznej inteligencji na rynek pracy.
