Rozmowy o sztucznej inteligencji coraz częściej przenoszą się z laboratoriów badawczych do działów kadr, wywołując obawy o stabilność zatrudnienia. Wiele korporacji komunikuje plany redukcji z użyciem fraz typu „optymalizacja procesów z pomocą AI”, sugerując, że to algorytmy, a nie zarządy, stoją za decyzjami o zwolnieniach. Badacze rynku pracy zwracają jednak uwagę, że wpływ automatyzacji na liczbę etatów pozostaje niejednoznaczny i silnie zależy od strategii danej firmy, dojrzałości technologii oraz polityki państw wspierających przekwalifikowanie pracowników.

Korporacyjna narracja: AI jako wygodna przyczyna redukcji etatów

Dla zarządzających przedsiębiorstwami argument „wdrażamy AI, więc ograniczamy koszty pracy” jest atrakcyjny z kilku powodów. Po pierwsze, przenosi odpowiedzialność z ludzi na technologię, co może łagodzić napięcia z akcjonariuszami oraz opinią publiczną. Po drugie, pozwala wpisać restrukturyzację w szerszy kontekst innowacji, a tym samym podnieść wycenę spółki na giełdzie. Wreszcie, dzięki efektowi nowości łatwiej uzasadnić zmiany, które i tak planowano z powodu presji na marże lub spadku popytu.

Ekonomiści zwracają uwagę, że taktyka ta bywa nadużywana i określają ją mianem „AI washing” – kreowania wizerunku firmy opartej na zaawansowanych technologiach bez realnego ich wykorzystania. Badanie przeprowadzone w 2025 roku na próbie 300 menedżerów operacyjnych wykazało, że w ponad 40% restrukturyzacji przypisywanych automatyzacji faktyczne wdrożenia algorytmów były marginalne lub eksperymentalne. Krótkoterminowo taki zabieg może przynieść korzyści wizerunkowe, lecz długofalowo rodzi ryzyko utraty zaufania inwestorów i pracowników.

Automatyzacja w praktyce: branże najbardziej narażone

Nie ulega jednak wątpliwości, że w określonych sektorach sztuczna inteligencja realnie przejmuje zadania ludzi. Centra obsługi klienta coraz częściej korzystają z systemów konwersacyjnych o zdolnościach rozumienia kontekstu, co skraca czas odpowiedzi i obniża koszty. W sektorze finansowym algorytmy automatyzują procesy związane z analizą kredytową czy wykrywaniem nadużyć, ograniczając zapotrzebowanie na pracę analityków pierwszej linii.

Z kolei w branży mediów generatywne modele przygotowują wstępne szkice artykułów czy materiałów marketingowych, pozostawiając redaktorom funkcję kuratorską. Według analityków z Bain & Company do 2028 roku stanowiska wymagające rutynowych czynności biurowych mogą zmniejszyć się o 20%, podczas gdy zapotrzebowanie na role łączące wiedzę domenową z umiejętnością współpracy z algorytmami wzrośnie o podobną skalę.

Wzrost nowych kompetencji i ewolucja stanowisk

Historia rewolucji technologicznych pokazuje, że likwidacji jednych zadań towarzyszy powstawanie nowych. World Economic Forum przewiduje, że do 2030 roku ponad 60% pracowników będzie musiało w pewnym stopniu przekwalifikować się, aby pozostać konkurencyjnymi. Pojawiają się już zawody takie jak inżynier promptów, trener modeli czy audytor etyczny AI – profesje, które jeszcze pięć lat temu nie istniały w opisach stanowisk.

Kluczowym zasobem staje się nie tyle biegłość w konkretnej technologii, ile elastyczność poznawcza i umiejętność współpracy z systemami uczącymi się. Rozwiązania wspomagające pracowników, a nie całkowicie ich zastępujące, zyskują zainteresowanie przedsiębiorstw świadomych kosztów rotacji personelu i utraty wiedzy organizacyjnej. Bez aktywnej polityki upskillingu różnice między firmami inwestującymi w ludzi a tymi kierującymi się wyłącznie cięciem kosztów mogą jednak szybko się pogłębiać.

Kontekst społeczny: bezpieczeństwo psychiczne i etyka zmian

Obawy o utratę pracy nie pozostają bez wpływu na dobrostan psychiczny zatrudnionych. Badania Uniwersytetu Stanforda z 2026 roku wskazują, że niepewność związana z automatyzacją może prowadzić do spadku produktywności nawet o 12% i zwiększać ryzyko wypalenia zawodowego. Firmy zaczynają więc angażować działy HR oraz psychologów organizacyjnych w tworzenie programów wsparcia i komunikacji, które mają redukować lęk przed nieuniknioną – choć często przesadzoną – wizją masowych zwolnień.

Jednocześnie rośnie presja regulacyjna. Komisje parlamentarne w Europie i Ameryce Północnej debatują nad obowiązkiem raportowania wpływu automatyzacji na zatrudnienie oraz nad funduszami wspierającymi przekwalifikowanie. Eksperci etyki biznesu podkreślają, że transparentność i udział pracowników w podejmowaniu decyzji dotyczących wdrożeń AI stają się równie ważne jak same wskaźniki wydajności. W efekcie kształtuje się nowy paradygmat odpowiedzialnego użycia sztucznej inteligencji, w którym cele ekonomiczne równoważy się z ochroną kapitału ludzkiego.