Czy sztuczna inteligencja zdołała zastąpić człowieka: dlaczego biznes ponownie zwraca się ku pracownikom

Jeszcze niedawno sztuczną inteligencję postrzegano jako niemal idealnego pracownika. Nie choruje, nie bierze urlopu, może pracować przez całą dobę, jednocześnie obsługiwać tysiące klientów, analizować dokumenty, pisać kod programowy i tworzyć treści. Firmom obiecywano radykalne obniżenie kosztów, wzrost wydajności oraz możliwość funkcjonowania przy znacznie mniejszej liczbie pracowników.

Na fali tego optymizmu część pracodawców zaczęła wstrzymywać zatrudnianie nowych pracowników, redukować etaty i przekazywać ich zadania algorytmom. Jednak pierwsze eksperymenty na dużą skalę pokazały, że między efektowną prezentacją sztucznej inteligencji a jej pełnoprawnym funkcjonowaniem w firmie istnieje ogromna różnica.

Aby wykorzystać sztuczną inteligencję w biznesie, potrzebne są wysokiej jakości dane, kosztowna moc obliczeniowa, integracja z systemami korporacyjnymi, kontrola bezpieczeństwa oraz ludzie, którzy będą weryfikować odpowiedzi. Jeśli system popełnia błąd, odpowiedzialność i tak spoczywa na firmie, a naprawianiem skutków muszą zajmować się pracownicy.

Właśnie dlatego po pierwszej fali zwolnień firmy stopniowo przechodzą na inne podejście. Sztuczną inteligencję pozostawia się do standardowych i powtarzalnych operacji, a ludzi przywraca się tam, gdzie potrzebna jest odpowiedzialność, doświadczenie, empatia i umiejętność działania w nietypowych sytuacjach.

UA.News wyjaśnia, ile stanowisk pracy zostało już powiązanych ze sztuczną inteligencją, dlaczego firmy rewidują plany masowych zwolnień oraz czy algorytm rzeczywiście jest tańszy niż pracownik.

Sztuczna inteligencja stała się już przyczyną dziesiątek tysięcy ogłoszonych zwolnień

Dokładne określenie, ile osób na świecie straciło pracę właśnie z powodu sztucznej inteligencji, jest praktycznie niemożliwe. Firmy nie zawsze otwarcie informują o zastępowaniu pracowników algorytmami. Często redukcje kadrowe tłumaczy się restrukturyzacją, automatyzacją, modernizacją technologiczną lub koniecznością obniżenia kosztów.

Jedną z najbardziej szczegółowych statystyk prowadzi amerykańska firma Challenger, Gray & Christmas, która analizuje publiczne ogłoszenia pracodawców dotyczące redukcji personelu.

Według jej danych w 2025 roku amerykańskie firmy wymieniły sztuczną inteligencję jako jedną z przyczyn likwidacji 54 836 miejsc pracy. Stanowiło to około 5% wszystkich ogłoszonych w USA redukcji w ciągu roku.

W 2026 roku liczba takich oświadczeń zaczęła gwałtownie rosnąć. Tylko w kwietniu pracodawcy powiązali ze sztuczną inteligencją 21 490 planowanych zwolnień. Stanowiło to około 26% wszystkich ogłoszonych w USA redukcji w ciągu miesiąca. W ciągu pierwszych czterech miesięcy roku sztuczna inteligencja była wymieniana w planach redukcji 49 135 miejsc pracy, co stanowiło około 16% całkowitej liczby zwolnień w tym okresie.

W czerwcu 2026 roku sztuczna inteligencja ponownie stała się główną podawaną przyczyną redukcji zatrudnienia. W ciągu miesiąca powiązano z nią 14 029 miejsc pracy, co stanowiło 31% wszystkich ogłoszonych redukcji. Ogółem od początku 2026 roku firmy wymieniły sztuczną inteligencję w ogłoszeniach dotyczących likwidacji 101 743 stanowisk, co stanowi około 23% wszystkich zwolnień w Stanach Zjednoczonych. Od 2023 roku, kiedy firma Challenger zaczęła osobno uwzględniać sztuczną inteligencję, pojawiła się ona w planach redukcji 173 568 miejsc pracy.

Dane te należy jednak interpretować z ostrożnością. Mowa tu o planach ogłoszonych przez pracodawców, a nie o potwierdzeniu, że każdego z 173 tysięcy pracowników bezpośrednio zastąpił chatbot lub inny system oparty na sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja często staje się częścią szerszej restrukturyzacji, która obejmuje również oszczędności, przenoszenie miejsc pracy i zamykanie oddziałów.

Firmy często zwalniają pracowników, zanim sztuczna inteligencja udowodni swoją skuteczność

Jednym z głównych problemów jest to, że kierownictwo może podjąć decyzję o redukcji zatrudnienia, zanim nowy system zacznie przynosić stabilne wyniki.

Przedsiębiorstwa dostrzegają, że sztuczna inteligencja jest w stanie szybko stworzyć tekst, odpowiedzieć na standardowe pytanie lub przeanalizować dokument, i przenoszą ten wynik na pracę całego działu. Jednak pojedyncze udane zadanie nie oznacza jeszcze, że technologia ta może samodzielnie prowadzić cały proces roboczy.

Jest to szczególnie widoczne w obsłudze klienta. Chatbot może poinformować o statusie płatności, znaleźć odpowiedni punkt w instrukcji lub pomóc w zmianie hasła. Jeśli jednak klient ma jednocześnie kilka powiązanych problemów, błędnie zablokowane konto lub nietypową sytuację finansową, system często przekazuje rozmowę człowiekowi.

We wrześniu 2025 roku firma Gartner prognozowała, że do 2028 roku żadna firma z listy Fortune 500 nie będzie w stanie całkowicie zrezygnować z obsługi klienta przez ludzi. Analitycy przewidywali również, że połowa organizacji, które liczyły na znaczne zmniejszenie liczby operatorów dzięki sztucznej inteligencji, zrezygnuje z tych planów do 2027 roku.

Oznacza to, że rzeczywisty scenariusz różni się od pomysłu „podłączenia bota i zwolnienia całego działu”. W większości przypadków firmy muszą zatrzymać pracowników do obsługi skomplikowanych zgłoszeń, kontroli jakości oraz korygowania błędów systemu zautomatyzowanego.

Klarna: Sztuczna inteligencja wykonywała pracę 700 operatorów, ale trzeba było przywrócić pracowników

Najbardziej znanym przykładem nieudanej próby maksymalnego ograniczenia udziału ludzi stała się szwedzka firma z branży fintech – Klarna.

W lutym 2024 roku firma ogłosiła, że jej asystent oparty na sztucznej inteligencji tylko w pierwszym miesiącu przeprowadził 2,3 miliona rozmów z klientami i przejął około dwóch trzecich wszystkich zgłoszeń kierowanych do działu obsługi klienta.

Według szacunków samej firmy Klarna bot wykonywał pracę odpowiadającą nakładowi pracy 700 etatowych operatorów. Działał on na 23 rynkach, komunikował się w ponad 35 językach, a średni czas rozwiązania problemu skrócił się z 11 minut do mniej niż dwóch. Liczba powtórnych zgłoszeń, jak twierdzi firma, zmniejszyła się o 25%.

Firma prognozowała również, że asystent oparty na sztucznej inteligencji pozwoli jej zwiększyć zysk w 2024 roku o około 40 milionów dolarów.

Na pierwszy rzut oka eksperyment wydawał się dowodem na to, że sztuczna inteligencja już teraz może zastąpić setki pracowników. Klarna wstrzymała rekrutację, ograniczyła zależność od zewnętrznych centrów obsługi klienta i aktywnie promowała ideę małej firmy, w której większość standardowych zadań wykonują algorytmy.

Jednak z czasem kierownictwo uznało, że nadmierne skupienie się na redukcji kosztów negatywnie wpłynęło na jakość obsługi. Dyrektor generalny Klarny, Sebastian Semyatkowski, stwierdził, że gdy głównym celem stają się oszczędności, firma ostatecznie otrzymuje niższą jakość.

W 2025 roku firma Klarna ponownie zaczęła zatrudniać pracowników. We wrześniu tego samego roku na stronie internetowej firmy opublikowano ponad dwa tuziny ofert pracy. Kierownictwo przeniosło nacisk z zastępowania pracowników na wykorzystanie sztucznej inteligencji do ulepszania produktów i wspierania operatorów.

W 2026 roku firma nadal wykorzystywała sztuczną inteligencję do prostych zadań, jednak przyznawała, że skomplikowane zgłoszenia szybko trafiają do ludzi. Zgodnie z nową oceną firmy Klarna system był w stanie wykonać pracę odpowiadającą obciążeniu około 850 operatorów, jednak klienci nadal potrzebowali możliwości rozmowy z prawdziwym pracownikiem.

W związku z tym firma Klarna nie zrezygnowała z technologii, ale odeszła od modelu praktycznie bezludnego. Sztuczna inteligencja pozostała pierwszym poziomem obsługi, a pracownicy – tymi, którzy rozpatrują skomplikowane sprawy i odpowiadają za jakość obsługi.

Połowa firm może ponownie zatrudnić zwolnionych operatorów

Na początku 2026 roku firma Gartner opublikowała jeszcze bardziej wymowną prognozę. Według szacunków tej firmy analitycznej do 2027 roku 50% organizacji, które zredukowały liczbę pracowników obsługi klienta dzięki sztucznej inteligencji, ponownie zatrudni ludzi do wykonywania podobnych zadań, choć nazwy stanowisk mogą ulec zmianie.

Podstawą tej prognozy są rzeczywiste wyniki wdrożenia tej technologii. W ankiecie przeprowadzonej przez firmę Gartner wśród 321 kierowników działów obsługi klienta tylko 20% stwierdziło, że już zredukowało liczbę operatorów dzięki sztucznej inteligencji. Około połowa respondentów zaznaczyła, że liczba pracowników pozostała mniej więcej na poprzednim poziomie.

Oznacza to, że w większości firm sztuczna inteligencja nie odebrała pracy całemu działowi. Pomogła ona pracownikom obsługiwać więcej zgłoszeń, szybciej wyszukiwać informacje i przygotowywać odpowiedzi.

Jednocześnie 91% kierowników działów obsługi klienta w 2026 roku odczuwało presję związaną z wymogiem wdrożenia sztucznej inteligencji. Z tego powodu firmy mogły wdrażać automatyzację nie tylko dlatego, że była ona opłacalna ekonomicznie, ale także z obawy przed pozostawaniem w tyle za konkurencją.

Do 2028 roku ponad połowa działów obsługi klienta może podwoić wydatki na technologie, ale bez odpowiedniego zmniejszenia kosztów osobowych. Innymi słowy, firmy będą płacić zarówno za systemy AI, jak i za ludzi, którzy je nadzorują i zajmują się skomplikowanymi zgłoszeniami.

Dlaczego sztuczna inteligencja nie zawsze jest tańsza od pracownika

Głównym argumentem przemawiającym za automatyzacją są oszczędności. Firmy porównują wynagrodzenie pracownika z kosztem dostępu do modelu sztucznej inteligencji i dochodzą do wniosku, że oprogramowanie powinno być tańsze.

Jest to jednak niepełne porównanie.

Aby wykorzystać sztuczną inteligencję w rzeczywistym biznesie, należy najpierw przygotować dane korporacyjne. Często informacje są przechowywane w różnych systemach, mają przestarzały format, są zduplikowane lub zawierają błędy. Zanim algorytm zostanie na nich wyszkolony, firma musi wszystko sprawdzić i uporządkować.

Następnie konieczna jest integracja z systemami CRM, systemami płatności, bazami danych i usługami wewnętrznymi. Oprócz tego firma ponosi koszty związane z przetwarzaniem w chmurze, cyberbezpieczeństwem, wsparciem technicznym, audytem, licencjami, monitorowaniem oraz aktualizacją modeli.

Ponadto sztucznej inteligencji nie można po prostu pozostawić bez nadzoru. Ludzie muszą weryfikować odpowiedzi, śledzić błędy i zapobiegać wyciekom poufnych danych.

Właśnie ze względu na rosnące koszty, niejasne korzyści i niewystarczającą kontrolę firma Gartner prognozuje, że ponad 40% projektów dotyczących tworzenia autonomicznych agentów AI zostanie zamkniętych do końca 2027 roku.

Wcześniej firma Gartner prognozowała również, że co najmniej 30% projektów dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji zostanie wstrzymanych po etapie testów do końca 2025 roku. Wśród głównych przyczyn wymieniano niską jakość danych, niewystarczającą kontrolę ryzyka, wzrost kosztów oraz brak jasno określonej wartości dla biznesu.

Według prognozy firmy Gartner do 2030 roku koszt w pełni zautomatyzowanej obsługi jednego zgłoszenia klienta przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji może przewyższyć koszt pracy operatora centrum kontaktowego. Przyczyną będą koszty obliczeniowe, integracji oraz kontroli jakości.

Dlatego twierdzenie, że sztuczna inteligencja jest zawsze tańsza niż człowiek, sprawdza się jedynie w prostych scenariuszach i pod warunkiem dużej liczby operacji tego samego typu.

Większość firm korzysta ze sztucznej inteligencji, ale nie osiąga znaczących zysków

Sztuczna inteligencja przeniknęła już do niemal wszystkich branż. Według globalnego badania McKinsey z 2025 roku 88% ankietowanych organizacji regularnie wykorzystywało sztuczną inteligencję przynajmniej w jednym obszarze działalności.

Jednak tylko 39% firm zgłosiło jakikolwiek zauważalny wpływ sztucznej inteligencji na zysk przed odsetkami i podatkami w skali całej organizacji. Do grupy firm, które odniosły znaczące korzyści finansowe dzięki sztucznej inteligencji, badacze zaliczyli jedynie około 6% respondentów.

W badaniu wzięło udział prawie dwa tysiące respondentów ze 105 krajów. Jego wyniki pokazały, że różnica między testowaniem technologii a osiąganiem rzeczywistych zysków pozostaje bardzo duża.

Firmy, które osiągnęły najlepsze wyniki, nie ograniczyły się jedynie do udostępnienia pracownikom chatbota. Przeprowadziły one reorganizację procesów roboczych, określiły, w jakich przypadkach odpowiedź sztucznej inteligencji powinna podlegać weryfikacji przez człowieka, zmieniły strukturę zespołów oraz wyznaczyły osoby odpowiedzialne za zarządzanie tą technologią.

Inne badania przytoczone przez agencję Reuters pokazały jeszcze skromniejszy obraz sytuacji: jedynie około 5–15% menedżerów zgłaszało zauważalny wzrost rentowności lub znaczącą wartość biznesową wynikającą z generatywnej sztucznej inteligencji.

Zatem masowe wdrożenie sztucznej inteligencji nie oznacza jeszcze masowego sukcesu finansowego.

Sztuczna inteligencja może generować więcej pracy, niż ją eliminuje

Automatyzacja nie zawsze zmniejsza obciążenie pracą. Czasami po prostu przenosi pracę z jednego pracownika na drugiego.

Na przykład sztuczna inteligencja może napisać szkic dokumentu prawnego w ciągu kilku sekund, ale prawnik i tak musi sprawdzić fakty, orzecznictwo i odniesienia do przepisów. Algorytm może stworzyć kod programowy, ale programista musi go przetestować, znaleźć luki w zabezpieczeniach i upewnić się, że nie zakłóca on działania innych systemów.

W obsłudze klienta bot zajmuje się prostymi pytaniami, ale skomplikowane zgłoszenia, po nieudanej automatycznej rozmowie, trafiają do operatora. Człowiek ma do czynienia z już zirytowanym klientem, niepełną historią problemu oraz koniecznością korygowania błędnych odpowiedzi systemu.

Przykładem jest doświadczenie amerykańskiego operatora telekomunikacyjnego Verizon. Firma wykorzystuje sztuczną inteligencję do wstępnej analizy połączeń, wyszukiwania informacji o kliencie oraz przekierowywania zgłoszeń. Jednak jej przedstawiciele przyznali, że około 40% klientów nadal chce rozmawiać z człowiekiem i denerwuje się, gdy nie może szybko połączyć się z operatorem.

Verizon utrzymywał około dwóch tysięcy pracowników pierwszej linii wsparcia, a sztuczną inteligencję wykorzystywał głównie jako pomocnika, a nie jako ich pełny zamiennik.

Według danych platformy Zendesk jej klienci mogą zautomatyzować od 50% do 80% zgłoszeń, ale dotyczy to głównie standardowych i przewidywalnych pytań. Skomplikowane przypadki, wymagające empatii, negocjacji lub odpowiedzialności, pozostają w gestii ludzi.

IBM zautomatyzował część działu kadr, ale zaczął zatrudniać pracowników w innych obszarach

Kolejnym znamiennym przykładem stała się firma IBM.

Firma zautomatyzowała część operacji kadrowych za pomocą systemu AskHR. Sztuczna inteligencja przejęła obsługę standardowych zapytań pracowników, sporządzanie dokumentów oraz część zadań administracyjnych. Według dyrektora generalnego IBM, Arvinda Krishny, system pozwolił zastąpić pracę kilkuset pracowników działu kadr.

Jednak ogólna liczba pracowników IBM nie zmniejszyła się proporcjonalnie. Firma zaczęła zatrudniać więcej programistów, specjalistów ds. sprzedaży, marketingu oraz innych ekspertów, których praca wymaga krytycznego myślenia i kontaktu z klientami.

Ten przykład nie oznacza, że IBM przywróciło wszystkich zwolnionych pracowników działu kadr na poprzednie stanowiska. Pokazuje on coś innego: automatyzacja jednego rodzaju pracy może generować zapotrzebowanie na pracowników w innych obszarach firmy.

Przychody IBM z kontraktów związanych z generatywną sztuczną inteligencją wyniosły około 6 miliardów dolarów, ale do realizacji tych kontraktów firma potrzebuje programistów, konsultantów, sprzedawców i specjalistów ds. integracji. Technologia ta ograniczyła część pracy administracyjnej, ale jednocześnie stworzyła nowe zadania dla ludzi.

Sztuczna inteligencja zastępuje poszczególne zadania, a nie człowieka w całości

Najbardziej realistyczny wniosek jest taki, że sztuczna inteligencja nie zastępuje całych zawodów, a jedynie poszczególne czynności w ich ramach.

Radzi sobie dobrze z zadaniami, które mają jasne zasady, powtarzają się wielokrotnie i są łatwe do sprawdzenia. Należą do nich sortowanie wniosków, tworzenie szkiców, wyszukiwanie informacji, tłumaczenie standardowych tekstów oraz udzielanie odpowiedzi na typowe pytania.

Jednak praca większości ludzi nie składa się wyłącznie z takich czynności. Pracownik współpracuje również z kolegami, bierze odpowiedzialność za decyzje, ocenia ryzyko, reaguje na nieoczekiwane okoliczności i uwzględnia kontekst, którego może nie być w bazie danych.

Właśnie przy takich zadaniach współczesna sztuczna inteligencja najczęściej wymaga nadzoru ludzkiego.

Nawet w firmach, które aktywnie redukują zatrudnienie, to ludzie pozostają odpowiedzialni za ostateczny wynik. Algorytm może zaproponować rozwiązanie, ale nie ponosi odpowiedzialności przed klientem, sądem, organem regulacyjnym ani kierownictwem, jeśli okaże się ono błędne.

Czy zatem sztuczna inteligencja zdołała zastąpić człowieka?

Sztuczna inteligencja wpłynęła już na rynek pracy i rzeczywiście stała się jedną z przyczyn redukcji zatrudnienia. Tylko w Stanach Zjednoczonych od 2023 roku firmy uwzględniły sztuczną inteligencję w planach likwidacji ponad 173 tysięcy miejsc pracy.

Jednak liczby te nie dowodzą na razie, że algorytmy są w stanie całkowicie zastąpić pracowników.

Doświadczenia firmy Klarna pokazały, że firma może zautomatyzować miliony standardowych zgłoszeń, ale potem i tak jest zmuszona przywrócić ludzi z powodu spadku jakości. Prognozy firmy Gartner wskazują, że połowa firm, które zredukowały liczbę operatorów dzięki sztucznej inteligencji, może ponownie zatrudnić pracowników do podobnych zadań.

Ponadto ponad 40% autonomicznych projektów opartych na sztucznej inteligencji jest narażonych na zamknięcie z powodu wysokich kosztów, niewystarczającej kontroli i braku wyraźnych korzyści. Ponad połowa działów obsługi klienta może podwoić wydatki na technologie, nie uzyskując równoważnej redukcji kosztów osobowych.

Dlatego główna zmiana nie polega na zniknięciu człowieka, ale na ponownym podziale pracy między pracownika a maszynę.

Sztuczna inteligencja przejmuje zadania wymagające szybkości, operacje na dużą skalę oraz czynności powtarzalne. Człowiekowi pozostają odpowiedzialność, kontrola, podejmowanie złożonych decyzji, kreatywność, negocjacje oraz radzenie sobie z nietypowymi sytuacjami.

W rezultacie najbardziej efektywna okazuje się nie model „sztuczna inteligencja zamiast człowieka”, ale model „człowiek ze sztuczną inteligencją”. Firmy, które próbowały całkowicie wyeliminować pracowników z procesu, stopniowo powracają właśnie do takiej równowagi.

Czytaj nas na Telegram i Sends