Czy AI zabierze mi pracę?

Co mówią dane

Impulsem do tego tekstu była rozmowa z przyjaciółmi podczas jednego sobotniego wieczoru. Niedługo po niej natrafiłem na podcast, w którym Marina Mogilko rozmawia z Erikiem Brynjolfssonem, ekonomistą ze Stanford University, który od trzydziestu lat bada wpływ technologii na pracę.

Brynjolfsson opublikował badanie o wymownym tytule „Kanarki w kopalni” (Canaries in the Coal Mine). Z badania wynika, że w zawodach najbardziej wystawionych na AI zatrudnienie osób do 25. roku życia jest o kilkanaście procent niższe, niż wynikałoby ze ścieżki ich mniej wystawionych rówieśników. W rozmowie padało 16 procent, natomiast aktualizacja badania z sierpnia 2026 mówi już o około dziewiętnastu procentach. Na celowniku są przede wszystkim młodsi programiści, obsługa infolinii, część marketingu i asystenci prawni. Źródło: Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025, revised 2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab.

Te same dane pokazują jednak drugą połowę obrazu. W zawodach najmniej wystawionych na AI zatrudnienie rośnie. U pracowników z doświadczeniem rośnie. I rzecz najciekawsza: osoby, które używają AI do wzmacniania własnej pracy, zamiast wyłącznie wyręczać się nią, radzą sobie wyraźnie lepiej od pozostałych.

Jest w tej rozmowie jeszcze jedna historia, którą warto znać. W 2017 roku Geoffrey Hinton, jeden z ojców głębokiego uczenia, ogłosił, że należy przestać kształcić radiologów, bo AI czyta obrazy medyczne lepiej od ludzi. Dziś, jak mówi Brynjolfsson, radiologów jest więcej niż kiedykolwiek i wciąż ich brakuje. Czytanie obrazów to jedno z 26 zadań w tym zawodzie, a gdy badanie tanieje, ludzie robią tych badań po prostu więcej.

Brynjolfsson nazywa to zasadą biletu lotniczego: silnik odrzutowy obniżył cenę lotu, a my w odpowiedzi latamy tak dużo, że na latanie wydajemy więcej niż kiedyś. Tańsza praca umysłowa może więc oznaczać więcej zajęcia dla ludzi, którzy ją wykonują.

Mój osobisty punkt widzenia

Dane Stanford Digital Economy Lab, które przytaczam wyżej, opisują całą gospodarkę, ale pytanie „czy AI zabierze mi pracę” zawsze dotyczy konkretnej osoby. Moje osobiste zdanie jest takie: to, czy stracisz pracę, czy nie, zależy od tego, w jaki sposób budujesz wartość przy wykorzystaniu AI. Z tego punktu widzenia wyróżniam cztery grupy zawodowe.

Grupa pierwsza: ludzie, których praca nie przechodzi przez komputer. Hydraulik, rolnik, ekipa na budowie. AI nie wchodzi im bezpośrednio do narzędzi pracy, więc dziś dotyka ich co najwyżej pośrednio. Brynjolfsson potwierdza: praca fizyczna pozostaje dla maszyn najtrudniejsza, choć jego zdaniem i to okno będzie się powoli zamykać.

Grupa druga: ludzie, którzy pracują przy komputerze, ale nie budują z AI żadnej wartości. Pytają czat o pogodę i o to, gdzie kupić „dobrą wiertarkę”, i na tym ich kontakt z tą technologią się kończy. Jeżeli jednocześnie ich praca składa się z powtarzalnych czynności w narzędziach informatycznych, jak obsługa zgłoszeń, proste programowanie, grafika, przepisywanie danych między systemami i tworzenie treści bez tworzenia strategii, są moim zdaniem zagrożeni najmocniej. Dokładnie te czynności agenci AI przejmują najszybciej.

Grupa trzecia: ludzie, którzy budują z AI wartość dla siebie. Zwiększają efektywność własnej pracy: szybciej analizują, szybciej piszą, szybciej sprawdzają. Wskoczyli do pociągu, który właśnie odjeżdża. Napędza ich zwykła ciekawość, a to ciekawość decyduje o tym, kto się tych narzędzi naprawdę uczy. Ci ludzie utrzymają swoją pozycję, bo w naturalny sposób będą zastępować tych z grupy drugiej.

Grupa czwarta: ludzie, którzy budują z AI wartość dla innych. Tworzą produkty, reorganizują procesy, podnoszą efektywność organizacji, w której pracują, albo organizacji swojego klienta. Brynjolfsson opisuje ich przyszłość obrazowo: każdy z nich będzie jak szef floty agentów AI. Agenci wykonują, a człowiek odpowiada za dwie rzeczy, których bez niego wykonać się nie da: definiuje właściwe zadania i ocenia, czy wynik jest tym, o który chodziło. Ta grupa zbuduje najwyższą wartość i moim zdaniem urośnie najmocniej.

Trzy części każdego projektu

Weźmy dowolny projekt. Może nim być skomplikowana budowa aplikacji, ale równie dobrze mała rzecz potrzebna we własnej pracy: połączenie dwóch arkuszy Excela i wyciągnięcie wniosków, wygenerowanie trzeciego arkusza zawierającego dane zagregowane z tych dwóch poprzednich, a nawet banalny przepis kulinarny, który chcemy dopracować.

Każdy taki proces, który wyżej nazwaliśmy „projektem”, składa się z trzech części: zdefiniowania zadania, jego wykonania i oceny wyniku. Ze zdefiniowaniem zadania często wiąże się opracowanie pewnej strategii, mniejszej lub większej, ale zawsze strategii. To praca na więcej niż jedno polecenie wpisane w czat AI: zwykle obejmuje badania w oparciu o dostępne dane, z własnych zasobów i systemów informatycznych albo z internetu, od specyfikacji produktów, przez badania konkurencji, po to, o czym ludzie piszą na forach internetowych. Już ten etap, przy świadomym wykorzystaniu AI, przebiega szybciej i sięga głębiej, a przy tym nadaje całości kontekst: dzięki niemu dalsze kroki przebiegają znacznie sprawniej, bo AI wie, co ma wykonać w etapie drugim. Po nim przychodzi wykonanie, a na końcu ocena wyniku. W większych projektach te czynności zapętlają się w wielokrotne iteracje: po ocenie wyniku następuje redefinicja założeń i proces zaczyna się od początku, do momentu, aż powstający produkt spełni wszystkie kryteria.

Przez całą historię człowiek wykonywał wszystkie trzy czynności. Dziś agenci AI przejmują tę środkową i wykonują ją prawie samodzielnie. Zostają dwie skrajne i to one stają się cenne: umiejętność nazwania problemu, zanim ktokolwiek zacznie go rozwiązywać, oraz umiejętność spojrzenia na wynik z pytaniem, czy to naprawdę jest to, czego potrzebowaliśmy.

Jak to obecnie u mnie działa

Weźmy chociażby serwis goidea.net, w którym teraz jesteś. Budowałem go trzy miesiące, razem z sekcją Wiedza w sześciu językach, pracując z AI bardzo intensywnie, często na kilku wątkach równolegle. Dziś regularnie go rozwijam, dokładając kolejne artykuły. Każdy z nich wymaga pracy wykraczającej poza samo pisanie, w którym pomaga AI: na przykład badania rynku albo innego zagadnienia, które wnosi kontekst i dopiero pozwala zbudować treść. Co ciekawe, samo zakodowanie stron, a nawet ich design, to był mały fragment tej pracy. Większość czasu zajęły strategia, oferta, nazwanie problemów klientów oraz treści, wraz z ich wielokrotną weryfikacją i nadawaniem im kierunku, a do tego testy i kolejne poprawki po konfrontacji z żywymi użytkownikami.

Rok wcześniej w ogóle nie podjąłbym się takiego projektu, bo zwyczajnie by mnie przerastał: nie dałbym rady wykonywać normalnej pracy i równocześnie budować tak obszernego serwisu. Moja wcześniejsza strona była zwykłą wizytówką, bo tylko na tyle starczało mi czasu. Zbudowałem ją popołudniami w dwa tygodnie, o wiele szybciej niż wersję startową obecnego serwisu, ale ilość i jakość treści na obu stronach są niewspółmierne: różnica jest wielokrotna. AI pozwoliło mi całkowicie zmienić sposób, w jaki się komunikuję, i przesunęło moją pracę wyżej, z wykonywania na definiowanie i ocenianie, a pracy przy tym przybyło, bo przybyło rzeczy, które w ogóle stały się możliwe. Zasada biletu lotniczego potwierdziła się u mnie w pełni.

Od czego zacząć

Jeżeli czujesz, że jesteś dziś w grupie drugiej, mam dobrą wiadomość: do tego pociągu ciągle jeszcze można wsiąść, a bilet kosztuje jedno popołudnie. Wsiadać trzeba jednak teraz, bo on już ruszył.

Brynjolfsson podaje sposób, który polecam, bo widziałem, jak działa.

Przejście z grupy drugiej do trzeciej to kwestia tygodni, a przejście z trzeciej do czwartej zaczyna się w chwili, w której swoim nowym narzędziem pierwszy raz usprawnisz pracę kogoś innego.

Na koniec powtórzę: to mój osobisty punkt widzenia i chętnie skonfrontuję go z innymi opiniami. Brynjolfsson kończy rozmowę zdaniem, które dobrze oddaje także mój stan ducha: kto patrzy na AI bez jednoczesnej ekscytacji i obawy, ten widzi najwyżej połowę obrazu.

Jeżeli chcesz porozmawiać o tym, jak z tego punktu widzenia wygląda Twoja firma i co w niej można zbudować z AI, napisz do mnie albo umów spotkanie.