Polska wypadła najgorzej spośród pięciu państw Unii Europejskiej objętych nowym wskaźnikiem podatności kapitału ludzkiego na sztuczną inteligencję. Autorzy narzędzia nie twierdzą jednak, że algorytmy już teraz wypychają Polaków z pracy, i to właśnie ta różnica jest najciekawsza w całym badaniu.
- Naukowcy z Narodowego Uniwersytetu „Politechnika Połtawska" opracowali wskaźnik HCVAI (Human Capital Vulnerability to AI Index), który mierzy odporność pracowników, instytucji i gospodarki na nadchodzące zmiany związane ze sztuczną inteligencją, a nie samo tempo jej wdrożeń.
- Indeks HCVAI przyjmuje wartości od 0 do 1 i obejmuje pięć obszarów: podatność miejsc pracy na automatyzację, zdolność do przekwalifikowania, przygotowanie instytucji, wpływ migracji oraz poziom rozwoju AI – metodologię przetestowano na sześciu państwach: Finlandii, Niemczech, Francji, Estonii, Polsce i Ukrainie.
- Spośród pięciu przebadanych krajów Unii Europejskiej najlepszy wynik uzyskała Finlandia (HCVAI 0,142 w 2024 roku), natomiast Polska wypadła najgorzej spośród państw UE objętych badaniem.
Zespół z Narodowego Uniwersytetu „Politechnika Połtawska” im. Jurija Kondratiuka opublikował w czasopiśmie „Economies” propozycję nowego miernika: Human Capital Vulnerability to AI Index, w skrócie HCVAI. Wskaźnik mierzy nie tempo wdrożeń technologii, tylko coś zupełnie innego. Odpowiada na pytanie, czy pracownicy, instytucje i gospodarka wytrzymają zmianę, kiedy ta już nadejdzie.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Jak zbudowano indeks HCVAI
Wskaźnik przyjmuje wartości od zera do jedynki. Im wyżej, tym gorzej dla danego kraju. Autorzy podzielili skalę na cztery przedziały: niska podatność poniżej 0,25, umiarkowana od 0,25 do 0,5, wysoka od 0,5 do 0,75 i krytyczna powyżej 0,75.
Na wynik składa się pięć powiązanych ze sobą obszarów:
- podatność miejsc pracy na automatyzację, czyli jaka część zatrudnienia przypada na zawody i zadania łatwe do zastąpienia
- zdolność pracowników do przekwalifikowania się poprzez edukację, kompetencje cyfrowe i uczenie się przez całe życie
- przygotowanie instytucji, mierzone systemami zabezpieczenia społecznego, programami przekwalifikowania i regulacjami
- wpływ migracji na zasoby pracowników, w tym ryzyko odpływu wykwalifikowanych kadr
- poziom rozwoju i wykorzystania samej sztucznej inteligencji
Badacze zebrali 24 wskaźniki statystyczne z lat 2019–2024 i przetestowali metodologię na sześciu państwach: Finlandii, Niemczech, Francji, Estonii, Polsce i Ukrainie.
Finlandia na jednym biegunie, Ukraina na drugim
Najlepiej wypadła Finlandia. W 2024 roku indeks wyniósł tam 0,142, a średnia z całego badanego okresu 0,191. Autorzy tłumaczą ten wynik trzema czynnikami: inwestycjami w kompetencje cyfrowe, rozwiniętym systemem uczenia się przez całe życie i sprawnością instytucji w okresie transformacji technologicznej.
Fiński wynik ma pokrycie w innych analizach. Międzynarodowy Fundusz Walutowy w opracowaniu ze stycznia 2026 roku oszacował, że jedna piąta fińskiej siły roboczej jest zagrożona wyparciem przez AI, ale większość Finów na wdrożeniach skorzysta, a umiejętności cyfrowe w tym kraju są wyższe niż w pozostałej części Europy zarówno w zadaniach prostych, jak i złożonych. Wysoka ekspozycja na technologię i niska podatność to dwie różne rzeczy. Finlandia jest dowodem, że da się mieć jedno bez drugiego.
Na przeciwnym końcu znalazła się Ukraina. Tu na wynik pracują konsekwencje wojny, migracja i problemy strukturalne, których żaden program szkoleniowy nie naprawi w ciągu kilku lat.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Polski wynik: problem nie leży w automatyzacji
Polska osiągnęła najwyższą średnią spośród pięciu badanych państw Unii, czyli 0,526. To już przedział wysokiej podatności. Wartość spadała jednak z roku na rok i w 2024 roku wyniosła 0,441, co przesuwa nas do kategorii umiarkowanej.
Ważniejsze jest to, skąd ten wynik się bierze. Podatność polskiego rynku pracy na bezpośrednie skutki automatyzacji była w 2024 roku stosunkowo niska. Struktura zatrudnienia nas nie topi. Topi nas przygotowanie. Słabiej oceniono zdolność pracowników do dostosowania się do zmian, gotowość instytucji, dojrzałość technologiczną i czynniki migracyjne.
Innymi słowy: nie jest tak, że algorytmy pukają do polskich biur i fabryk mocniej niż gdzie indziej. Jest tak, że kiedy zapukają, mamy słabszą amortyzację niż Finowie czy Estończycy.
Ten indeks robi coś, czego nie robi większość rankingów AI. Nie mierzy, kto szybciej kupuje licencje na modele językowe, tylko kto przetrwa moment, w którym te modele zaczną naprawdę zmieniać strukturę zatrudnienia. To zupełnie inne pytanie i odpowiedź na nie jest dla Polski mniej wygodna.
Widzę tu dwie rzeczy naraz. Pierwsza jest optymistyczna: nasz wynik poprawia się z roku na rok, spadek z 0,526 średniej do 0,441 w 2024 roku to nie szum statystyczny, tylko trend. Druga jest mniej wygodna: poprawiamy się z bardzo niskiego pułapu, a najsłabsze ogniwo to nie technologia, tylko system przekwalifikowania dorosłych. Tego nie da się kupić razem z subskrypcją narzędzia AI.
Mam też wątpliwość co do samego narzędzia. Sześć państw to za mało, żeby mówić o rankingu, a autorzy sami to przyznają. Ale jako lista miejsc, w których polska gospodarka jest cienka, ten indeks działa dobrze. I pokazuje coś, o czym w debacie o AI mówi się za rzadko: że kompetencje instytucji publicznych są równie ważne jak kompetencje pracowników.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Migracje jako osobny wymiar wskaźnika
Autorzy zauważyli, że w Polsce po 2022 roku wzrosła podatność związana z migracjami. Wiążą to ze zwiększoną presją na rynek pracy w warunkach masowego napływu ludności z Ukrainy.
Ten element indeksu ma jednak szerszy charakter, niż mogłoby się wydawać z jednego zdania. Obejmuje przepływy ludności w obie strony oraz ryzyko utraty kapitału ludzkiego, na przykład przez odpływ wykwalifikowanych pracowników. Dla Polski to problem znany od dawna i niezależny od AI. Sztuczna inteligencja go tylko podbija, bo zwiększa wartość rynkową specjalistów, którzy mogą pracować zdalnie dla dowolnego pracodawcy na świecie.
Polskie dane mówią to samo, tylko innym językiem
Sprawdziłem, jak wynik HCVAI wygląda przy zestawieniu z twardymi danymi z polskiego rynku. Obraz jest spójny, choć na pierwszy rzut oka sprzeczny.
Z badania NBP „Szybki Monitoring” wynika, że odsetek przedsiębiorstw korzystających z narzędzi sztucznej inteligencji wzrósł do 42 procent w drugim kwartale 2026 roku z 14 procent pod koniec 2024 roku. Jednocześnie niespełna 1 procent firm zadeklarowało, że większe wykorzystanie AI pozwoliło im zredukować etaty, a 35 procent ankietowanych w ogóle nie rozpoczęło analiz dotyczących możliwości wykorzystania tej technologii. Dokładnie to samo mówi indeks: ekspozycja rośnie szybko, skutki dla zatrudnienia są na razie znikome, a przygotowanie kuleje.
Tam, gdzie mierzy się formalne wdrożenia, a nie deklarowane korzystanie z narzędzi, obraz jest znacznie ciemniejszy. Według danych Eurostatu za 2025 rok w Polsce jedynie 8,36 procent firm wykorzystywało technologię AI, przy średniej unijnej na poziomie 19,95 procent. Rozjazd między 42 a 8 procent nie jest błędem żadnej z instytucji. To różnica między pracownikiem, który wkleja tekst do czatbota, a firmą, która ma wdrożony proces. Pisaliśmy o tym w analizie polskiego rynku wdrożeń.
Najgorzej wypada trzeci wymiar, ten, który indeks HCVAI ocenia najsurowiej. Z raportu GUS o realizacji celów zrównoważonego rozwoju wynika, że 63 procent osób w wieku 16–24 lata ma w Polsce co najmniej podstawowe umiejętności cyfrowe, czyli mniej niż 69 procent w 2021 roku i mniej niż średnio w Unii, gdzie odsetek ten sięga około 70 procent. Kompetencje cyfrowe najmłodszych pracowników nam spadły, a nie wzrosły. Przy takim wskaźniku trudno się dziwić, że komponent adaptacyjny ciągnie polski wynik w górę.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czego ten indeks nie powie
Badacze wprost zaznaczają ograniczenia. Metodologię przetestowano na sześciu państwach i jest to narzędzie diagnostyczne, a nie ranking gotowy do cytowania w kampanii wyborczej. Sześć krajów to za mało, żeby mówić o pozycji Polski w Europie. To wystarczy natomiast, żeby zobaczyć, które elementy systemu są słabe.
I tu leży realna wartość tej pracy. Indeks pozwala rozłożyć problem na części: struktura zatrudnienia, kompetencje, możliwości przekwalifikowania, instytucje, migracje. Zamiast jednego alarmistycznego nagłówka dostajemy mapę z zaznaczonymi cienkimi miejscami. Autorzy widzą w tym narzędzie do kierowania programów przekwalifikowania tam, gdzie są naprawdę potrzebne, i do dostosowywania systemów ochrony socjalnej.
Zdaniem badaczy o społecznych skutkach rozwoju sztucznej inteligencji zdecyduje nie samo tempo rozwoju technologii, tylko to, czy pracownicy zdobędą potrzebne kompetencje, a instytucje będą gotowe ich w tej zmianie wesprzeć. Brzmi banalnie. Przy polskim wskaźniku uczestnictwa dorosłych w kształceniu, jednym z najniższych w Unii, banalne to nie jest.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz badania zespołu Narodowego Uniwersytetu „Politechnika Połtawska” im. Jurija Kondratiuka opublikowanego w czasopiśmie „Economies” (MDPI), którego omówienie ukazało się w serwisie Nauka w Polsce 29.08.2026. Kontekst porównawczy i dane rynkowe pochodzą z opracowania Międzynarodowego Funduszu Walutowego o wpływie AI na fiński rynek pracy ze stycznia 2026 roku oraz z badań Narodowego Banku Polskiego („Szybki Monitoring”), Eurostatu, Głównego Urzędu Statystycznego i Polskiego Instytutu Ekonomicznego. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych danych o gotowości polskiego rynku pracy na zmiany związane ze sztuczną inteligencją.
