Komu zatem? Badacze z Uniwersytetu Stanford, jak podaje ArsTechnica, stwierdzają wprost, że problem ten dotyczy przede wszystkim pracowników młodych, dopiero zaczynających ścieżkę kariery. I choć AI potrafi może napisać nietypowy, bardzo potrzebny sterownik, to w gruncie rzeczy przede wszystkim demoluje pierwsze stopnie kariery zawodowej.
Problem nie dotyczy całego rynku pracy
Według rzeczonej analizy zatrudnienie osób w wieku 22-25 lat w zawodach szczególnie narażonych na wpływ AI spadło o 19%. Punktem odniesienia są tu zaś zawody mniej podatne na wpływ omawianej technologii. Rok wcześniej, przy porównywalnej metodzie liczenia, różnica wynosiła mniej, bo 15 proc.
Naukowcy podkreślają jednak przy tym, że nie znaleźli dowodów na powszechne, obejmujące całą gospodarkę wypieranie pracowników przez AI. Różnica staje się natomiast bardzo wyraźna po uwzględnieniu wieku. W przypadku osób w wieku 22-25 lat zatrudnienie w zawodach najbardziej narażonych na wpływ AI spadło 19 proc. poniżej poziomu, którego można by oczekiwać, gdy porównać je do zawodów, gdzie wpływ tej technologii jest mniejszy. W przypadku bardziej doświadczonych pracowników podobnej różnicy nie ma.
Od 15 do 19% w ciągu roku
To nie jest całkowicie nowa obserwacja. Stanford opublikował pierwszą wersję badania w sierpniu 2025 r. Wówczas mówiono o 13% – był to jednak wynik zastosowania innej metody. Analiza pokazuje również, że problem nie wynika przede wszystkim z masowych zwolnień.
Głównym mechanizmem jest mniejsza liczba nowych miejsc pracy i niższe tempo zatrudniania osób rozpoczynających karierę tam, gdzie mocno działa AI. To istotna różnica. Dane nie pokazują więc sytuacji, w której firmy zwalniają dotychczasowych pracowników i zastępują ich systemami AI. Bardziej tu chodzi o to, że młodzi ludzie mają trudniejszy dostęp do stanowisk, które wcześniej mogły być naturalnym początkiem kariery.
Spadki tam, gdzie AI automatyzuje zadania
Badacze wykorzystali kilka sposobów określania, jak mocno poszczególne zawody są wystawione na działanie AI. Jednym z nich były rzeczywiste dane dotyczące wykorzystania modelu Claude, zgromadzone w ramach Anthropic Economic Index. Anthropic rozróżnia przy tym zastosowania AI służące automatyzacji oraz wspomagania. W tym drugim przypadku AI pomaga pracownikowi, ale nie zastępuje go przy wykonywaniu całego zadania.
To rozróżnienie okazało się istotne. Stanford wskazuje, że tam, gdzie AI jest częściej wykorzystywana do automatyzowania pracy, zatrudnianie osób rozpoczynających karierę jest rzadsze. Z kolei tam, gdzie sztuczna inteligencja przede wszystkim wspiera pracownika, zależność ta jest znacznie mniejsza. Autorzy badania uznają to za zgodne z hipotezą, według której automatyzacja zastępuje część pracy wykonywanej przez ludzi, natomiast zastosowania uzupełniające mogą zwiększać możliwości pracowników.
AI nie zastępuje wszystkich w takim samym stopniu
Dane Anthropic pokazują też, dlaczego nie można po prostu podzielić rynku pracy na zawody „zagrożone” i „bezpieczne”. W pierwszej analizie Economic Index firma stwierdziła, że zastosowania AI nieznacznie częściej miały charakter wspomagający (57%) niż automatyzujący (43%). Jednocześnie sposób korzystania z AI różni się znacząco między zawodami.
Stanford zwraca także uwagę na charakter wiedzy potrzebnej w danym zawodzie. Badacze rozróżniają dwa typy wiedzy. Pierwszy to wiedza skodyfikowana – czyli formalna, standaryzowana i możliwa do zapisania w podręcznikach czy procedurach. Druga zaś to wiedza niejawna – zdobywana przede wszystkim przez praktykę, doświadczenie i kontakt z rzeczywistymi sytuacjami. Analiza wskazuje, że zawody wymagające większej wiedzy skodyfikowanej charakteryzowały się wolniejszym wzrostem zatrudnienia. Z kolei tam, gdzie większe znaczenie ma wiedza zdobywana poprzez doświadczenie, wzrost zatrudnienia był szybszy wśród pracowników bardziej doświadczonych.
Wykształcenie wyraźnie zmniejsza różnicę
Autorzy znaleźli jeszcze jeden istotny element. Tam, gdzie większą część pracowników stanowią absolwenci uczelni wyższych, różnice między profesjami bardziej i mniej narażonymi na AI są słabsze. Innymi słowy, edukacja pomaga zatrzymać efekt działania AI – i to bardzo wyraźnie: zatrudnienia dla 22-25-latków w najbardziej eksponowanych zawodach skurczył się z około 18 do około 9 punktów procentowych, a więc o ok. połowę.
Autorzy zaznaczają przy tym, że nie jest jasne, jak interpretować to osłabienie. Równie dobrze może ono bowiem wynikać z pandemicznych zaburzeń w kształceniu młodych roczników. Nie oznacza to więc, że dyplom uczelni gwarantuje bezpieczeństwo, ale pokazuje, że skala problemu jest silnie zależna od przyjętej metody liczenia.
Największym problemem może być wejście na rynek pracy
Najważniejszy wniosek z badania nie brzmi więc: „AI zabiera ludziom pracę”. Dane są znacznie bardziej precyzyjne. Na razie nie widać powszechnego załamania zatrudnienia, ale coraz wyraźniej widać problem z wejściem młodych ludzi na rynek pracy w zawodach, w których AI może automatyzować dużą część zadań.
To szczególnie istotne, ponieważ stanowiska juniorskie pełnią na rynku pracy funkcję pierwszego szczebla kariery. Jeśli firmy mogą zautomatyzować część zadań, które wcześniej wykonywali początkujący pracownicy, problemem może stać się sposób zdobywania doświadczenia potrzebnego do awansu na bardziej zaawansowane stanowiska. Autorzy mówią wprost, że luka w zatrudnieniu młodych pracowników w zawodach mocno uzależnionych od AI jest rzeczywista, utrzymuje się i powiększa.
0 komentarzy