Czy AI zabierze pracę w 2026: 12 zawodów, 3 scenariusze i dane z raportów zamiast straszków
Damian GębalaAutorNie w sposób, w jaki sugerują nagłówki. Wszystkie poważne raporty z ostatniego roku mierzą ekspozycję - jak dużo zadań w danym zawodzie da się dziś wykonać modelem językowym - a nie liczbę zwolnień. W Polsce pod presją znalazło się około 3,7 mln osób, według badań NASK ponad 5 mln, a Międzynarodowy Fundusz Walutowy pisze o ryzyku utraty pracy dla 5,5 mln osób w perspektywie pięciu do dziesięciu lat. To trzy różne miary, nie trzy sprzeczne liczby - i żadna z nich nie oznacza, że tylu ludzi w 2026 roku straci etat.
Zacząłem od sprawdzenia, co dokładnie stoi za każdą z tych liczb. W tym tekście rozdzielam zawody, których zadania są dziś wyraźnie podatne na AI, od zawodów, które znikną. To dwie różne rzeczy, a właśnie ich pomieszanie rodzi większość kłamstw o rynku pracy.
Co tak naprawdę mierzy raport NASK
Raport „Generatywna sztuczna inteligencja a polski rynek pracy” Ministerstwa Cyfryzacji i NASK, przygotowany we współpracy z Międzynarodową Organizacją Pracy, dzieli 2539 zawodów z klasyfikacji KZiS na cztery gradienty podatności. Definicja ekspozycji jest tam wprost zdefiniowana: „GenAI może przejąć znaczną część zadań, co prowadzi do głębokich zmian w sposobie pracy lub zakresie obowiązków”. Zauważ - ani jednego słowa o likwidacji stanowiska.
Gradient 4, czyli najwyższa podatność, to 4,9 proc. wszystkich zatrudnionych w Polsce, czyli około 817,5 tys. miejsc pracy. W tym gradiencie znalazło się 25 zawodów o ściśle określonych kodach KZiS. Gradient 3, czyli znaczna podatność, obejmuje 8,58 proc. zatrudnienia, a blisko 1,4 mln etatów, z czego największa grupa to specjaliści - około 6 proc. wszystkich pracujących, czyli rzędu miliona osób.
Najmocniejszy pojedynczy argument przeciw straszeniu brzmi jednak inaczej. Spośród 2539 zawodów aż 1294, czyli 51 proc., NASK zaklasyfikował jako niepodatne, a kolejne 614, czyli 24,2 proc., jako o minimalnej podatności. Razem to 75,2 proc. wszystkich zawodów w Polsce bez istotnych cech umożliwiających automatyzację zadań narzędziami GenAI.
Tę samą granicę przeprowadza autor raportu. Filip Konopczyński, dyrektor Biura i Analiz w NASK i współautor opracowania: „Nie oznacza to jednak, że te zawody znikną. Po prostu pojawią się nowe zadania, których AI nie wykona. Wykorzystanie GenAI w pracy zależy tylko od nas. Jej możliwości są ogromne, ale pamiętajmy, że to wciąż tylko narzędzie. Nie będzie w stanie całkowicie zastąpić”.
Cztery liczby o zagrożonych - i dlaczego nie wolno ich łączyć
Jeśli w Google wpiszesz „ile osób w Polsce zagraża AI”, dostaniesz cztery różne odpowiedzi. Każda jest prawdziwa. Każda mierzy co innego.
| Liczba | Źródło | Co dokładnie policzono |
|---|---|---|
| około 3 mln osób | GUS, raport „Zróżnicowanie zawodów na rynku pracy w Polsce” | osoby w 20 najbardziej narażonych zawodach KZiS |
| 3,68 mln osób | Polski Instytut Ekonomiczny | osoby w 20 zawodach wskazanych przez PIE - to inna lista niż w GUS |
| ponad 5 mln miejsc pracy, czyli 30,3 proc. zatrudnionych | NASK z ILO, gradienty podatności na GenAI | wszystkie stanowiska, których zadania mają wysoki indeks podatności - miara szersza, bo nie ograniczona do listy 20 zawodów |
| 5,5 mln osób | Międzynarodowy Fundusz Walutowy | ryzyko zwolnienia w perspektywie 5 do 10 lat |
Skala zaburza głowy, bo cztery liczby wyglądają jak przeprowadzka jednej miary. Jeśli w Polsce pracuje około 17 mln osób, to 3,68 mln to nieco ponad piąta część zatrudnionych. Różnica między 3 mln a 3,68 mln wynika z innego zestawu 20 kodów zawodowych. Różnica między 3,68 mln a ponad 5 mln wynika z tego, że gradienty NASK liczą stanowiska, a nie zawody z zamkniętej listy.
Tu jest też pułapka, o której rzadko wspomina się w mediach. GUS i NASK mają różne listy zawodów. GUS wymienia księgowych, fakturzystów, pracowników obsługi biurowej i sekretarki; NASK w gradiencie najwyższego ryzyka stawia fakturzystkę, korektora tekstu i urzędnika do spraw paszportów, ale księgowego tam nie ma. Polski Instytut Ekonomiczny wskazuje z kolei prawników i urzędników administracji publicznej, których GUS w swojej czołówce nie umieszcza. To nie jest jedna lista podzielona na strony - to trzy niezależne klasyfikacje.
Po stronie OECD siedzi jeszcze jedna liczba: „blisko połowa zawodów w Polsce może w istotnym stopniu odczuć skutki automatyzacji”. Tylko że OECD mówi o automatyzacji szeroko, razem z mechanizacją i robotyzacją, a NASK o generatywnej AI, wąsko. Dlatego zestawienie „blisko połowy zawodów” z „24,8 proc. zawodów podatnych na GenAI” nie jest żadną sprzecznością. To porównywanie dwóch różnych zjawisk.
Dla pełnego obrazu warto zerknąć na polskie dane na tle świata. Te same raporty wyglądają mniej alarmująco, gdy widać, jak ekspozycja zawodów kształtuje się w krajach, które wdrożyły sztuczną inteligencję najdłużej.
12 zawodów o najwyższej ekspozycji - z raportu, nie z nagłówka
Poniższa lista pochodzi w całości z gradientu 4 opracowania NASK, czyli z grupy zawodów o najwyższym indeksie podatności zadań na generatywną AI. Podaję kody KZiS, żeby dało się to sprawdzić.
| Zawód | Kod KZiS | Co konkretnie jest podatne |
|---|---|---|
| Telemarketer | 524404 | powtarzalne rozmowy, wypełnianie formularzy |
| Fakturzystka | 431102 | przenoszenie danych między systemami, pilnowanie zgodności pól |
| Korektor tekstu | 441302 | poprawki stylistyczne i ortograficzne |
| Operator edytorów tekstu | 413103 | składanie i formatowanie tekstu |
| Urzędnik do spraw paszportów | 335402 | weryfikacja dokumentów według stałych reguł |
| Asystent przetwarzania danych | 331404 | wprowadzanie i czyszczenie danych |
| Stenograf-protokolant | 334307 | transkrypcja i opracowywanie zapisu |
| Pracownik do spraw ewidencji ludności | 411002 | przeszukiwanie rejestrów, uzupełnianie formularzy |
| Projektant grafiki stron internetowych | 216605 | implementacja wyglądu z gotowego projektu |
| Analityk baz danych | 252102 | zapytania, raporty, opisy zbiorów danych |
| Programista aplikacji mobilnych | 251402 | część zadań implementacyjnych |
| Doradca inwestycyjny | 241203 | przygotowywanie zestawień i objaśnień produktów |
W tej samej grupie są też m.in. bukmacher, makler nadzorujący, aktuariusz, statystyk, redaktor wydawniczy, archiwista dokumentów elektronicznych i tester systemów teleinformatycznych.
Zauważ dwie rzeczy. Po pierwsze, lista jest pełna zawodów, których nikt nie nazwałby zagrożonymi w rozmowie przy kawie - to głównie praca z dokumentem, danymi i powtarzalnym tekstem. To właśnie ją warto mieć na liście kontrolnej.
Po drugie, cztery ostatnie pozycje tej tabeli są jednocześnie odpowiedzią na pytanie, czy lista oznacza utratę pracy. Analityk baz danych i programista aplikacji mobilnych siedzą w gradiencie najwyższego ryzyka, a jednocześnie w badaniu SW Research na 1006 osobach informatyk i programista zajęli pierwsze miejsce wśród zawodów uznanych za najbardziej perspektywiczne - wskazało ich 31 proc. respondentów, zdecydowanie więcej niż lekarza (28 proc.) czy prawnika (11 proc.). Te dwa wyniki nie przeczą sobie. Odpowiadają na inne pytania: „które zadania są eksponowane” i „który zawód ma przyszłość”. Przy programowaniu warto zobaczyć, co realnie przyspiesza, zanim wyciągnie się wniosek o zagrożeniu.
Jak wypadło pytanie o całkowite zniknięcie zawodu
SW Research zadało respondentom ostrzejsze pytanie niż wszystkie raporty ekspozycji: które zawody całkowicie znikną z rynku w wyniku automatyzacji i AI. Wynik jest zaskakująco łagodny, biorąc pod uwagę ostrość pytania.
Najwięcej wskazań dostał pracownik infolinii i specjalista obsługi klienta - 32 proc. Telemarketer i specjalista sprzedaży zdalnej - 31 proc. Rekruter - 25 proc. Dalej trener biznesowy, listonosz, HR, referent i makler. Wśród zagrożonych znaleźli się też zaskakująco zawody fizyczne: szewcy (15 proc.), właściciele małych sklepów (9 proc.) i górnicy (8 proc.). Rekruterów dotknęło to najbardziej - AI w rekrutacji ma już ugruntowane miejsce, nie jest to dopiero zapowiedź.
Ani programisty, ani księgowego, ani prawnika nie było w czołówce. Co czwarty respondent, czyli 25 proc., w ogóle nie potrafił wskazać zawodu perspektywicznego. Sami autorzy badania, mając przed sobą listę zawodów do odstrzału, stwierdzili: „Wyniki naszych badań powinny mimo wszystko uspokoić zarówno pracodawców jak i pracowników. Zdecydowana większość zawodów nie zniknie”.
Trzy scenariusze na 2026 rok
Poniższe trzy scenariusze to moja własna rama interpretacyjna zbudowana na liczbach z raportów, a nie prognoza żadnej instytucji. Każdy z nich ma poparcie w konkretnym danych.
Scenariusz 1 - ekspozycja zamienia się w zmianę zadań, nie w zwolnienia
To scenariusz bazowy i najlepiej udokumentowany. Argumenty: 75,2 proc. polskich zawodów poza zasięgiem GenAI, zastrzeżenie Konopczyńskiego z NASK, cofnięte plany Klarny i radilogia jako przykład zawodu, w którym liczba etatów wzrosła mimo automatyzacji zadań.
Polskiemu obrazowi najbardziej odpowiada badanie Pracuj.pl i ARC Rynek i Opinia z sierpnia 2026 roku na 1506 pracujących Polaków. Osoby regularnie korzystające z AI wykorzystują zaoszczędzony czas głównie na więcej bieżącej roboty: tak odpowiedziało 37 proc. z nich, a na pracę strategiczną i kreatywną 23 proc. Co czwarty zauważył, że ma w pracy więcej obowiązków, bo pracodawca zakłada szybszą pracę. To nie jest optymistyczna wersja - to opis sytuacji, w której oszczędność czasu nie zamienia się automatycznie w pracę wyższą wartości.
Scenariusz 2 - automatyzacja wysuwa się na pierwszy plan w firmach
Anthropic Economic Index z września 2025 roku pokazuje zmianę, która jest łatwa do przeoczenia. W pierwszej edycji indeksu, z końca 2024 roku, rozmowy o charakterze dyrektywnym stanowiły 27 proc. próby. W trzeciej edycji jest ich 39 proc. To pierwszy raport, w którym automatyzacja przekroczyła augmentację - używanie AI do wspomagania pracy. Ani nie minął rok. Autorzy raportu zaznaczają, że porównanie utrudnia zmiana klasyfikatora, więc nie należy czytać tych liczb jako dokładnego trendu.
Dużo wyraźniejszy jest podział na to, w jaki sposób AI jest wpinane. W rozmowach przez API aż 77 proc. transkryptów wykazuje wzorce automatyzacji, czyli pełne przekazanie zadania, a augmentacji zaledwie 12 proc. W interfejsie Claude.ai proporcja jest niemal równa. Na poziomie zadań ekonomicznych w API automatyzacyjny wzorzec pojawia się w 97 proc. przypadków wobec 47 proc. na Claude.ai. To ta sama technologia, inne drzwi wejścia: przez API firmy delegują zadania, przez okno czatu rozmawiają o nich.
Ten scenariusz nie oznacza katastrofy, oznacza inną organizację pracy. Przyjęcie AI w amerykańskich firmach wzrosło z 3,7 proc. w jesieni 2023 roku do 9,7 proc. na początku sierpnia 2025.
Scenariusz 3 - boom na zawodach, których AI potrzebuje fizycznie
Najmocniejszy argument za tym scenariuszem jest zaskakujący: to infrastruktura. Jensen Huang, dyrektor Nvidii, na forum w Davos określił sztuczną inteligencję jako największą inwestycję infrastrukturalną w historii ludzkości i zapowiedział popyt na hydraulików, elektryków, budowlańców i hutników. Radiologia, pierwszy zawód w jego przykładzie, miała więcej etatów po wprowadzeniu AI niż przed.
Raport NASK podaje tu liczby, których nie ma w nagłówkach. W zawodach wykazujących brak podatności dominują robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy - 14 proc. całkowitego zatrudnienia, czyli 2,337 mln osób - oraz rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy, kolejne 7,5 proc., czyli około 1,254 mln osób. Razem ponad 3,5 mln zatrudnionych tam, gdzie indeks podatności na GenAI jest najniższy.
Ten scenariusz ma też cenę. Freelancerzy korzystają z narzędzi AI ponad dwa razy częściej niż pracownicy etatowi, a według Future Workforce Index ponad 28 proc. pracowników wiedzy już pracuje w modelu freelance’owym lub niestandardowym. W wielu firmach zakres, który robił cały dział, dziś obsługuje jeden specjalista z AI. Dla etatu to szansa, dla freelancera - konkurencja ze strony klienta, który sam sobie wygeneruje to, co wcześniej zlecał. Ten sam mechanizm opisałem przy zmianach na rynku pracy.
Zawody, których AI dziś nie rusza
Dwa niezależne źródła zgodnie wskazują tę samą grupę. GUS: najmniejsze nasycenie zawodami narażonymi cechuje obszary wymagające wysokich kwalifikacji, kompetencji społecznych lub umiejętności manualnych - ochrona zdrowia, edukacja, inżynieria, zarządzanie, a wśród nich kucharze, fryzjerzy, hydraulicy i elektrycy. Personelu Service w swoim „Barometrze Polskiego Rynka Pracy” wymienia tę samą listę: hydraulików, elektryków, fryzjerów, artystów i szefów kuchni, z zastrzeżeniem, że maszyny pełnią tam rolę narzędzia, a nie zastępstwa.
Jest jedno źródło, które podaje twardy wskaźnik zamiast etykiety. Raport NASK podaje indeks podatności dla zawodów dekarskich: „zadania takie jak przygotowanie blachy do robót dekarskich, montowanie rynien, czy krycie dachów charakteryzują się bardzo niską wartością indeksu podatności, od 0,08 do 0,35”. Trzydzieści pięć setnych skali to liczba, która nie potrzebuje przekładu na ludzki język.
Warto odróżnić zawody od zadań. Kasjer, obsługa klienta, magazynier czy operator maszyny są wypierani przez automatyzację, ale to automatyzację mechaniczną, nie generatywną AI. Przy kwocie tych dwóch zjawisk w jednym zestawieniu liczby rozjeżdżają się o rząd wielkości.
Dwa przypadki, które warto znać
Klarna na początku 2024 roku zapowiedziała zwolnienie nawet połowy załogi, tłumacząc to wdrażaniem nowej technologii. Firma ograniczyła cięcia, a następnie zaczęła szukać nowych osób. To jedyny przypadek w całym zestawie źródeł, w którym da się sprawdzić, co stało się z deklaracją, i jedyny, w którym decyzja o masowych zwolnieniach z powodu AI nie została wykonana.
Druga sprawa dotyczy zawodu, o którym nikt nie mówi głośno. W raporcie Polskiego Instytutu Ekonomicznego wśród dwudziestu najbardziej narażonych zawodów znalazł się prawnik, wraz z urzędnikami administracji publicznej i programistami. Ten sam zawód pojawia się w wątku o automatyzacji analizy umów i due diligence, gdzie AI realnie przejmuje pierwszy przebieg dokumentów. Analiza umów i korespondencja to najlepiej udokumentowany przypadek zawodu, który właśnie się przerabia. Nie oznacza to, że prawnik zniknie - oznacza, że zawód, który wydawał się najstabilniejszy, znalazł się w czołówce ekspozycji. O podobnych ruchach w branży pisałem przy automatyzacji transakcji fuzyjnych.
Co z tego wynika dla Ciebie
Jeśli pracujesz w zawodzie z listy ekspozycji, najbardziej przydatna informacja to nie żadna z tych liczb, tylko pytanie: które z Twoich zadań w tym tygodniu wyglądałyby tak samo, gdyby wykonał je model. Odpowiedź wskazuje zadanie, nie stanowisko. Od tego, jak szybko zmienisz opis tego jednego zadania, zależy więcej niż od żadnego raportu.
Jeśli prowadzisz firmę, dwa wnioski z tych danych są praktyczne. Pierwszy: 37 proc. Twoich ludzi wykorzysta zaoszczędzony czas na więcej tej samej pracy - jeśli chcesz, żeby wykorzystali go inaczej, trzeba im to powiedzieć i dać na to czas. Drugi: raport mówi o zawodach, a firmy zwalniają ludzi. Nikt nie policzył, ile etatów w polskich firmach faktycznie zniknęło przez AI, bo takiego badania po prostu nie ma. W praktyce najpierw warto zacząć od zadań, które da się wyliczyć w godzinach - dwanaście zadań biurowych do oddania AI to dobra lista startowa, bo każde z nich ma z góry znaną objętość.
Z drugiej strony samo korzystanie z modelu to za mało. Prompt engineering przestał być wartością samą w sobie, bo narzędzia robią to za Ciebie na poziomie rozmowy. Liczy się to, co dzieje się dalej: umiejętność weryfikacji wyniku i wiedza, kiedy w ogóle nie sięgać po AI. Jeśli w firmie nikt tego nie ogarnia, wdrożenie sztucznej inteligencji daje oszczędność czasu i proporcjonalnie tyle samo nowych błędów.
Przy okazji warto o tym pamiętać przy decyzji, czy w ogóle ruszać. Nie każdy proces warto automatyzować - w przypadku małej firmy różnica między wdrożeniem, które odzyskuje godziny w tygodniu, a wdrożeniem, które tylko generuje koszty, jest zwykle widoczna po pierwszym miesiącu.
Jeśli jesteś po czterdziestce, z grupy, z której 85 proc. nie korzysta z AI w pracy i obawia się jej wpływu: raport pokazuje, że średni wiek w zawodach o najwyższym ryzyku spada do niecałych 40 lat, a kobiety stanowią tam 77,2 proc. Ta struktura mówi więcej o rynku pracy niż nagłówek o milionach zwolnień.
Czego żadna z tych liczb nie mówi
Warto wymienić braki, bo to one odróżniają analizę od przekleństwa.
Nie ma polskiego badania, które policzyłoby, ilu ludzi faktycznie straciło pracę przez AI w latach 2025 i 2026. Wszystkie liczby polskie to modelowanie ekspozycji albo prognoza ryzyka na przyszłość.
Nie ma danych o wynagrodzeniach w Polsce przy okazji tego tematu. Jedyna liczba zarobkowa, jaka się pojawia, dotyczy Stanów Zjednoczonych i stanowisk technicznych, gdzie według Huanga wynagrodzenia wzrosły prawie dwukrotnie, z czym wiążą się „sześciocyfrowe” stawki przy budowie chipów. Przenoszenie tego na polski rynek byłoby nieuczciwe.
Nie ma danych o małych firmach. Cała ta rozmowa opisuje zawody w skali kraju, a nie to, co dzieje się w firmach zatrudniających pięć osób. Nie ma też danych o tym, ile polskich pracodawców wprost redukuje zatrudnienie z powodu AI, a ile z powodu zwykłego kryzysu - te dwie przyczyny rzadko rozróżnia się w komunikatach.
I wreszcie: raport NASK powstał we współpracy z ILO, ale nie przeszedł niezależnej weryfikacji. Wszystkie polskie media podają jego liczby, każda z własnego artykułu, ale żadna nie powołuje się na wcześniejsze, krytyczne opracowania. Zwykła konsekwencja - jeśli jakiś raport zyskuje popularność, bardzo trudno znaleźć głos, który mu zaprzecza.
To nie zmienia odpowiedzi na pytanie z tytułu. AI w 2026 roku odbiera stanowiska części osób i zabiera połowę pracy tym, którzy zostają. Nie zabiera pracy wszystkim, którzy pracują w zawodach, które media nazywają zagrożonymi - a przynajmniej żadne z przytoczonych źródeł tego nie pokazuje.