AI washing wchodzi do mainstreamu

Sam Altman powiedział na głos to, o czym wielu podejrzewało od dawna. CEO OpenAI przyznał publicznie, że część firm angażuje się w tzw. AI washing – czyli fałszywe przypisywanie redukcji zatrudnienia wpływowi sztucznej inteligencji, podczas gdy prawdziwe przyczyny leżą zupełnie gdzie indziej.

Altman wypowiedział się na ten temat podczas India AI Impact Summit w lutym, w rozmowie z CNBC-TV18:

„I don’t know what the exact percentage is, but there’s some AI washing where people are blaming AI for layoffs that they would otherwise do, and then there’s some real displacement by AI of different kinds of jobs.” / „Nie wiem, jaki dokładnie jest ten odsetek, ale mamy do czynienia z pewnym AI washingiem, gdzie ludzie obwiniają AI za zwolnienia, które i tak by przeprowadzili, a z drugiej strony istnieje realne wypieranie przez AI różnych rodzajów pracy.”

Wideo z wypowiedzią Altmana – CNBC-TV18 na Facebooku

Dane nie potwierdzają masowych zwolnień z powodu AI

I tu zaczyna się ciekawy paradoks. Bo jeśli wierzyć danym – a warto – to rzeczywisty wpływ AI na rynek pracy jest na razie zaskakująco mały.

Badanie opublikowane w lutym przez National Bureau of Economic Research przeanalizowało tysiące menedżerów najwyższego szczebla w USA, Wielkiej Brytanii, Niemczech i Australii. Wynik? Prawie 90% z nich stwierdziło, że AI nie miała żadnego wpływu na zatrudnienie w ich firmach przez ostatnie trzy lata – od premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku. Z kolei Yale Budget Lab, analizując dane Biura Statystyki Pracy USA aż do marca 2026 roku, nie znalazł żadnych istotnych różnic w sytuacji zawodowej osób pracujących w branżach najbardziej narażonych na wpływ AI.

Martha Gimbel, dyrektorka wykonawcza Yale Budget Lab, powiedziała wprost:

„No matter which way you look at the data, at this exact moment, it just doesn’t seem like there’s major macroeconomic effects here.” / „Bez względu na to, jak patrzysz na dane, w tym konkretnym momencie po prostu nie widać żadnych istotnych makroekonomicznych skutków.”

Skąd bierze się AI washing?

Gimbel wskazuje na konkretny mechanizm: firmy, które borykają się ze słabymi marżami i przychodami – na skutek ostrożnych konsumentów i napięć geopolitycznych – chętnie sięgają po wygodną narrację o AI jako sprawcy zwolnień. Do tego dochodzi presja na uzasadnienie gigantycznych inwestycji w technologię. David Stout, współzałożyciel i CEO WebAI, napisał wprost w komentarzu dla Fortune, że twórcy technologii mają interes w budowaniu opowieści o masowym wypieraniu pracowników przez AI – bo bez tej narracji trudno byłoby uzasadnić kolejne miliardy dolarów inwestycji.

Zresztą nie każdy lider technologiczny śpiewa tę samą pieśń. Marc Benioff, CEO Salesforce, zapowiedział właśnie zatrudnienie 1000 świeżych absolwentów – i twierdzi, że AI nie zabija stanowisk dla początkujących. Jednocześnie Evan Spiegel ze Snap zwolnił ok. 1000 pracowników (16% załogi), powołując się właśnie na AI.

Komentarz: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl

Altman powiedział to, co wielu z nas obserwuje od miesięcy. AI washing to zjawisko realne i dobrze wiemy, że w korporacyjnym świecie „optymalizacja przez AI” to często elegancki eufemizm dla cięć, które i tak były planowane. Z drugiej strony – nie możemy ignorować, że dane makroekonomiczne i analizy naukowe na razie nie potwierdzają masowego efektu wypierania. Paradoks polega na tym, że zarówno ci, którzy krzyczą o apokalipsie rynku pracy, jak i ci, którzy bagatelizują zagrożenie, mają częściową rację. Technologia zmienia rynek – ale jej tempo i skala wciąż pozostają otwartym pytaniem. Czy rzeczywiście jesteśmy jeszcze w fazie inwestycji, tuż przed dramatycznym „harvest phase”? I kto będzie zbierał te plony – firmy czy też pracownicy?

Czy faza przyspieszenia dopiero nadchodzi?

Torsten Slok, główny ekonomista Apollo Global Management, porównuje obecny moment z boomem informatycznym lat 80. Wtedy noblista Robert Solow zauważył, że rewolucja komputerowa nie przekłada się na wzrost produktywności w danych – i sformułował słynny paradoks. Slok widzi dziś podobny schemat i stwierdził krótko: „AI is everywhere except in the incoming macroeconomic data.”

Ale Erik Brynjolfsson ze Stanford University’s Digital Economy Lab uważa, że coś zaczyna pękać. W komentarzu dla Financial Times wskazał na rozchodzenie się wzrostu PKB i wzrostu zatrudnienia – PKB rośnie, a liczba nowych miejsc pracy w ostatnio zrewidowanych danych wyniosła zaledwie 181 000. Jego własna analiza pokazuje 2,7-procentowy wzrost produktywności rok do roku w 2025 roku, który przypisuje właśnie AI.

Co więcej – Brynjolfsson opublikował w ubiegłym roku przełomowe badanie, które ujawniło:

• 13-procentowy względny spadek zatrudnienia wśród pracowników na wczesnym etapie kariery w zawodach z wysokim poziomem ekspozycji na AI
• stabilne lub rosnące zatrudnienie wśród doświadczonych pracowników w tych samych branżach
• coraz wyraźniej zarysowującą się lukę między juniorem a seniorem na rynku pracy

Brzmi znajomo? Dla pokolenia wchodzącego teraz na rynek pracy to nie jest abstrakcja.

Altman nie bagatelizuje

Szef OpenAI nie twierdzi, że nic się nie dzieje. Wręcz przeciwnie – podkreśla, że realne wypieranie pracy przez AI jest nieuchronne, choć jego skala i tempo pozostają trudne do przewidzenia. Jednocześnie wskazuje na historyczny wzorzec: każda rewolucja technologiczna niszczyła jedne zawody i tworzyła inne.

„We’ll find new kinds of jobs, as we do with every tech revolution. But I would expect that the real impact of AI doing jobs in the next few years will begin to be palpable.” / „Znajdziemy nowe rodzaje pracy, tak jak przy każdej rewolucji technologicznej. Ale spodziewam się, że realny wpływ AI na wykonywanie pracy w ciągu najbliższych kilku lat zacznie być odczuwalny.”

Pytanie, czy tym razem historia naprawdę się powtórzy – czy może po raz pierwszy napisze nowy rozdział.