Data opracowania: Kwiecień 2026
Autor: Specjalista ds. Upowszechniania Nowatorskich Rozwiązań w Kształceniu Zawodowym, Branżowe Centrum Umiejętności w dziedzinie Telekomunikacji – BCU Miechów
Celem raportu jest przedstawienie kierunków wdrażania sztucznej inteligencji w zarządzaniu sieciami telekomunikacyjnymi oraz określenie ich wpływu na kompetencje zawodowe, na podstawie danych rynkowych dostępnych na kwiecień 2026 r.
Raport koncentruje się na trzech obszarach zastosowań AI w zarządzaniu siecią: monitorowaniu i wykrywaniu anomalii, automatyzacji reakcji na incydenty oraz predykcyjnym planowaniu zasobów sieciowych.
Raport przygotowano na podstawie analizy raportów Grand View Research i Fortune Business Insights dotyczących rynku AI w telekomunikacji, materiałów TM Forum poświęconych sieciom autonomicznym oraz doniesień o wdrożeniach operatorskich.
Globalny rynek AI w telekomunikacji osiągnął wartość ok. 4,6–4,73 mld USD w 2025 r., z prognozą wzrostu do 6,4–6,73 mld USD w 2026 r. (CAGR 32–38%). Już w 2024 r. blisko 90% firm telekomunikacyjnych wdrożyło AI w jakiejś formie, z czego 41% aktywnie wdraża rozwiązania produkcyjne, a zarządzanie siecią i operacjami IT rozwija się najszybciej spośród wszystkich zastosowań AI w branży.
Przykładem konkretnego wdrożenia jest ogłoszona w grudniu 2025 r. współpraca Deutsche Telekom z OpenAI nad budową sieci samonaprawiających się (self-healing). Podobne inicjatywy, choć na mniejszą skalę, obserwowane są także u innych dużych operatorów europejskich, którzy testują mechanizmy automatycznego wykrywania i korygowania anomalii w ruchu sieciowym.
Według TM Forum większość operatorów znajduje się obecnie na 2.–3. poziomie autonomii sieci (AN Level 2–3), a 75% planuje zwiększenie inwestycji w tym obszarze w 2026 r. Rosnące wykorzystanie AI zwiększa zapotrzebowanie na specjalistów łączących wiedzę o sieciach telekomunikacyjnych z analizą danych i uczeniem maszynowym. W Polsce, według Polskiego Instytutu Ekonomicznego, brakuje ponad 150 tys. specjalistów IT, a Polska Izba Informatyki i Telekomunikacji szacuje niedobór ekspertów IT na ok. 50 tys., w tym 20% w obszarze cyberbezpieczeństwa. Liczba specjalistów ICT w Polsce sięga ok. 620 tys. osób (3,7–4,3% zatrudnienia), poniżej średniej unijnej wynoszącej 5,0% (dane Eurostat). Dodatkowo, według DESI, jedynie 54% dorosłych Polaków posiada podstawowe kompetencje cyfrowe, wobec 64% średnio w UE.
W praktyce oznacza to, że tradycyjny podział ról na administratorów sieci i analityków danych ulega zatarciu – coraz więcej stanowisk wymaga jednoczesnej znajomości obu tych obszarów, co stanowi wyzwanie dla systemów kształcenia zorganizowanych wokół wąskich specjalizacji.
Programy kształcenia powinny obejmować podstawy uczenia maszynowego, pracy z platformami AIOps, analizy danych sieciowych oraz zasad bezpiecznego wdrażania automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
Zaleca się rozwijanie laboratoriów praktycznych z zakresu AIOps, współpracę z przedsiębiorstwami wdrażającymi rozwiązania samonaprawiające się oraz bieżące monitorowanie tempa wzrostu rynku AI w telekomunikacji.
Warto rozważyć również włączenie do programu krótkiego modułu poświęconego etyce i ograniczeniom stosowania AI w zarządzaniu infrastrukturą krytyczną, ponieważ decyzje podejmowane automatycznie przez systemy AI mogą mieć bezpośredni wpływ na ciągłość działania usług telekomunikacyjnych.
Sztuczna inteligencja staje się jednym z najważniejszych narzędzi zarządzania siecią, a dynamika rynku (CAGR rzędu 30–40%) potwierdza konieczność systematycznego przygotowania kadr do pracy z tą technologią.
Rosnące wykorzystanie AI w zarządzaniu infrastrukturą krytyczną, jaką stanowią sieci telekomunikacyjne, zwiększa znaczenie regulacji dotyczących odpowiedzialności za decyzje podejmowane automatycznie oraz wymogów audytowalności działania systemów AI, szczególnie w kontekście unijnego rozporządzenia o sztucznej inteligencji (AI Act).
Dla programów kształcenia oznacza to konieczność uzupełnienia treści czysto technicznych o podstawową wiedzę z zakresu regulacji dotyczących wykorzystania AI w infrastrukturze krytycznej.
Operatorzy odnoszący sukcesy we wdrożeniach AI w zarządzaniu siecią zazwyczaj rozpoczynają od ograniczonych pilotaży obejmujących wybrany typ awarii lub wąski segment sieci, stopniowo rozszerzając zakres zastosowania systemu w miarę zdobywania zaufania do jego decyzji i budowania odpowiednich procedur nadzoru.
Warto, aby kolejne edycje monitoringu prowadzonego przez Branżowe Centrum Umiejętności obejmowały nie tylko aktualizację danych rynkowych dotyczących wdrażania sztucznej inteligencji w zarządzaniu siecią, lecz również systematyczne porównanie z wynikami wcześniejszych opracowań, co pozwoli ocenić rzeczywiste tempo zmian, a nie wyłącznie ich kierunek.
Uzyskane w niniejszym raporcie wnioski powinny zostać uwzględnione zarówno w bieżącej ofercie szkoleniowej BCU, jak i w planach jej dalszego rozwoju, tak aby oferta edukacyjna nadążała za tempem zmian technologicznych i rynkowych zachodzących w obszarze wdrażania sztucznej inteligencji w zarządzaniu siecią, a absolwenci wchodzili na rynek pracy z aktualną, praktyczną wiedzą.
Operatorzy wdrażający zaawansowane modele AI w zarządzaniu siecią coraz częściej oczekują od dostawców technologii zapewnienia pewnego poziomu wyjaśnialności decyzji algorytmu (explainable AI), co ułatwia inżynierom zrozumienie przyczyn konkretnych rekomendacji systemu i zwiększa zaufanie do jego działania.
Skuteczne wdrożenie AI w zarządzaniu siecią wymaga bliskiej współpracy tradycyjnych zespołów sieciowych z zespołami analizy danych, co w wielu organizacjach wymaga zbudowania nowych kanałów komunikacji i wspólnego języka pojęciowego między specjalistami o różnym wykształceniu i doświadczeniu zawodowym.
Wdrażanie AI w zarządzaniu siecią musi być zgodne z wewnętrznymi politykami operatora dotyczącymi zarządzania ryzykiem i bezpieczeństwem, co wymaga od zespołów wdrożeniowych bliskiej współpracy z działami compliance i bezpieczeństwa, dotychczas rzadko zaangażowanymi bezpośrednio w projekty czysto techniczne.
• Grand View Research – AI in Telecommunication Market Size Report, 2026–2033
• Fortune Business Insights – AI in Telecommunication Market Report
• TM Forum – Autonomous Networks Mission, materiały 2025–2026
• Telepolis.pl – Deutsche Telekom / OpenAI, sieci self-healing (grudzień 2025)
• Polski Instytut Ekonomiczny; Polska Izba Informatyki i Telekomunikacji; Eurostat
Serwis Ministerstwa Edukacji Narodowej.
Serwis INFOZAWODOWE w obecnym kształcie powstał dzięki wsparciu środków Unii Europejskiej, a jego rozwój jest finansowany z programu Fundusze Europejskie dla Rozwoju Społecznego (2021–2027)
