Dane z amerykańskich spisów biznesowych przecząjeden z najpopularniejszych strachów ostatnich lat: masowe bezrobocie wywołane przez sztuczną inteligencję nie nadeszło. Wręcz przeciwnie – firmy, które wdrożyły AI, częściej zwiększały zatrudnienie niż je redukowały. Tak wynika z analizy badaczy RAND Corporation, opublikowanej pierwotnie na łamach Barron’s.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Dane mówią co innego niż nagłówki
Przez ostatnie dwa lata żaden temat nie elektryzował mediów tak bardzo, jak AI i rynek pracy. Scenariusze apokaliptyczne serwowali nam zarówno ekonomiści, jak i sami twórcy tej technologii – wystarczy przypomnieć słowa Dario Amodeia z Anthropic, który wiosną 2025 roku ostrzegał, że AI może wyeliminować połowę wszystkich stanowisk entry-level w zawodach biurowych. Tymczasem dane z rządowych badań Census Bureau pokazują coś zupełnie innego.
Badacze RAND, analizując wyniki amerykańskiego spisu biznesowego, odkryli, że wprawdzie część firm rzeczywiście ograniczyła zatrudnienie po wdrożeniu AI, ale większa liczba przedsiębiorstw zgłosiła wzrost liczby miejsc pracy w związku z adopcją tej technologii. Innymi słowy: saldo jest jak dotąd dodatnie.
Problem z „ekspozycją” na AI
Skąd bierze się rozbieżność między doomsday headlines a rzeczywistością? Zdaniem badaczy RAND tkwi ona w fundamentalnym błędzie metodologicznym wielu wcześniejszych analiz.
Popularne kalkulacje ryzyka rynku pracy zakładały, że jeśli AI potrafi wykonać znaczną część zadań na danym stanowisku, to całe to stanowisko jest zagrożone. To uproszczenie. Praca to nie zbiór zadań do odhaczenia – to również relacje, kontekst, decyzje w niepewności, odpowiedzialność. OpenAI szacowało kiedyś, że 80% pracowników ma co najmniej 10% swoich zadań „wystawionych” na automatyzację przez LLM-y. To jednak nie znaczy, że 80% pracowników straci pracę.
AI w miejscu pracy to temat, który łatwo wpada w dwie pułapki: albo bezkrytycznego entuzjazmu, albo czarnych scenariuszy. Dane RAND są interesujące, bo pokazują, że adopcja AI jest wolniejsza i bardziej nierównomierna, niż sugeruje narracja Doliny Krzemowej. To dobra wiadomość w krótkim terminie – pracownicy mają czas na adaptację. Pytanie brzmi: ile tego czasu faktycznie mamy? Jeśli tempo rozwoju modeli przyspieszy tak jak prognozuje część ekspertów, okno na płynne dostosowanie może się gwałtownie zamknąć. I wtedy dane historyczne przestaną być dobrą podstawą do prognoz.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Wolne tempo adopcji – błogosławieństwo czy przekleństwo?
Kluczowym wnioskiem z badania RAND jest coś, co rzadko trafia do mediów: liczy się nie szybkość rozwoju AI, ale szybkość jej adopcji. I ta adopcja jest zaskakująco powolna.
Dane US Census Business Trends and Outlook Survey z grudnia 2025 roku pokazują, że zaledwie 17% amerykańskich firm korzysta z AI w swoich funkcjach biznesowych. Owszem, wśród dużych przedsiębiorstw (powyżej 250 pracowników) odsetek ten sięga już 30%, a McKinsey raportuje 88% wśród badanych przez siebie korporacji – ale to nadal oznacza ogromne fragmenty gospodarki, które AI praktycznie nie dotknęła.
Wolna adopcja ma dwa oblicza:
- Pozytywne: firmy podejmują przemyślane decyzje, pracownicy mają czas na przebranżowienie, decydenci polityczni mogą wdrażać odpowiednie regulacje
- Negatywne: wolna adopcja to wolniejszy wzrost produktywności, co może przekładać się na stagnację płac i konkurencyjności
Nowe miejsca pracy rosną szybciej niż znikają stare
Vanguard, analizując dane z niemal 5 milionów uczestników planów emerytalnych 401(k) oraz rządową bazę zawodów, stwierdził, że w grupie zawodów najbardziej „eksponowanych” na AI – między połową 2023 a połową 2025 roku – zatrudnienie wzrosło o 1,7%, a płace realne poszły w górę o 3,8%. W pozostałych zawodach wzrost zatrudnienia wyniósł 0,8%, a płac zaledwie 0,7%.
Podobne wnioski płyną z raportu ITIF: w 2024 roku bezpośrednio z rozwojem AI i budową data centers związanych było ponad 119 900 nowych miejsc pracy w USA – przy zaledwie około 12 700 likwidowanych stanowiskach przypisywanych temu samemu trendowi.
Ale ciemna strona też istnieje
Byłoby nieuczciwe przemilczeć sygnały idące w przeciwnym kierunku. Urząd Statystyki Pracy USA (BLS) zrewidował w dół dane o zatrudnieniu za okres od marca 2024 do marca 2025 aż o blisko milion miejsc pracy – i to właśnie sektor informacyjny, czyli technologie, software i internet, odnotował największe procentowe spadki. Ekonomiści wprost wskazują, że rewizja „wyraźniej pokazuje, że AI automatyzuje miejsca pracy w tech.”
Stanford Digital Economy Lab z danych ADP wyciągnął niepokojący wniosek: liczba ofert pracy na poziomie entry-level w zawodach eksponowanych na AI spadła od czasu upowszechnienia LLM-ów o 13%. Coding, customer service, praca biurowa – te kategorie tracą, szczególnie dla młodszych pracowników.
Co z tego wynika
Obraz, który wyłania się z dostępnych danych, jest znacznie bardziej skomplikowany niż jakikolwiek prosty slogan – czy to „AI kradnie pracę”, czy „AI tworzy dobrobyt”:
- Adopcja AI jest nierównomierna – duże firmy technologiczne czują ją mocniej niż sektor budowlany czy rolnictwo
- Nowe miejsca pracy powstają szybciej niż giną stare – ale dotyczy to głównie obecnego momentu, nie przyszłości
- Szczególnie narażone są stanowiska wejściowe w white-collar – właśnie te, które historycznie były pierwszym szczeblem kariery
- Tempo zmiany jest bezprecedensowe w porównaniu z poprzednimi rewolucjami technologicznymi
Raport World Economic Forum szacuje, że do 2030 roku AI, robotyka i automatyzacja mogą wyeliminować 92 miliony miejsc pracy – ale jednocześnie stworzyć 170 milionów nowych ról. Matematyka wygląda zachęcająco. Problem w tym, że te 92 miliony znikających miejsc pracy i 170 milionów nowych to zazwyczaj inni ludzie, w innych krajach, z innymi umiejętnościami.
Dlatego, jak piszą badacze RAND: „wolna i nierównomierna adopcja niekoniecznie jest negatywna – tworzy okno dla pracowników na adaptację i dla decydentów na zarządzanie tym, co nadchodzi.” Pytanie, czy to okno faktycznie wykorzystamy.
