7 godzin temu
Polska gospodarka potrzebuje skoku technologicznego, niezbędnego dla zwiększenia produktywności – bez tego nie będziemy mocniejsi jako państwo i bogatsi jako społeczeństwo. Jednocześnie ten skok technologiczny może przynieść pogorszenie jakości środowiska pracy i zagrożenie utraty zawodu wielu osobom. Odpowiedzią jest uwzględnianie interesów pracowników przy wprowadzaniu nowych technologii.
W ostatnim roku jednymi z najczęściej powtarzanych wiadomości były te z tytułami „AI spowoduje wielkie zwolnienia w firmach”. choćby jeżeli skala zwolnień rzeczywiście wywołanych wdrożeniami systemów opartych na sztucznej inteligencji nie ma wiele wspólnego z dramatycznymi nagłówkami, to na pewno możemy mówić o tym, iż obserwujemy potężne zmiany w gospodarce, wynikające z cyfryzacji i automatyzacji zadań. Zmiany te wpływają i będą coraz bardziej wpływać na firmy w Polsce. Patrząc na różnego rodzaju raporty gospodarcze, z pewnością można stwierdzić, iż poziom automatyzacji i cyfryzacji jest w naszym kraju niewystarczający. Rynek pracy ma co prawda do zaoferowania pracowników z odpowiednim wykształceniem i umiejętnościami, ale wciąż bardziej atrakcyjne od kompetencji są koszty siły roboczej.
Nie jest to zbyt bezpieczny punkt wyjścia do radzenia sobie z aktualnymi przemianami w świecie pracy. Mamy duży udział centrów usług wspólnych (Shared Services Centers / Business Process Outsourcing), dla których taka mieszanka kompetentnych i stosunkowo tanich pracowników jest idealna – w sumie to prawie pół miliona zatrudnionych. jeżeli dodać do tego stosunkowo duży odsetek pracowników w branży logistycznej czy administracji biurowej, to mamy wielką grupę, dla których automatyzacja przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji jest rzeczywistym zagrożeniem.
Przemian globalnych nie da się zatrzymać, natomiast trzeba planować skok technologiczny w taki sposób, aby nie wpaść w pułapki cyfryzacji, które psują dobrą pracę i są zagrożeniem nie tylko ze względu na możliwe likwidowanie stanowisk, gdzie zadania zostaną zautomatyzowane.
Na dodatek przemiany cyfrowe mają wpływ nie tylko na te stanowiska, których dotyczy automatyzacja.
Od technooptymizmu do AI-washingu
Nowe technologie są marketingowo opakowywane w atrakcyjne opowieści o tym, jak ułatwią ludziom życie. Może jesteśmy już daleko od technooptymistycznych wizji sprzed kilkudziesięciu lat, w których ludzie przyszłości mieli prowadzić wygodne życie, a ciężkie prace miały wykonywać za nich roboty.
Marketingowo królują narracje skierowane do wygody klienta („Wystarczy jedno kliknięcie i już to masz!”), które przez dłuższy czas zakrywały drugą stronę cyfrowej automatyzacji, czyli wpływ na środowisko pracy. Od ponad roku to drugie odniesienie jest coraz powszechniejsze, ale to komunikat do właścicieli firm: AI zastąpi waszych pracowników. Choć po roku można mówić o AI-washingu, czyli uzasadnianiu wprowadzaniem nowej technologii jakichkolwiek zwolnień grupowych, to na pewno jesteśmy w czasie dużych przemian, które mogą wpłynąć na pracę większości zatrudnionych. Kierunki zmian są wyraźnie widoczne już od lat i to niekoniecznie bezrobocia z powodu automatyzacji należy się obawiać w pierwszej kolejności. Zostawmy więc wyliczanie korzyści z nowych technologii działom marketingu cyfrowych korporacji i spójrzmy na to, dlaczego cyfrowa automatyzacja ma negatywny wpływ na świat pracy.
Ostro i bez znieczulenia
– tak działamy od 2020 roku. Dziennikarstwo, które nie jest obojętne. Tygodnik Spraw Obywatelskich nagłaśnia nadużycia, edukuje i daje narzędzia do realnej, obywatelskiej zmiany.
Przekaż darowiznę i stań się naszym współwydawcą
Zwiększanie nierówności
Automatyzacja powoduje wzrost nierówności zawodowych – jest to widoczne już od lat 80. XX wieku. Najprościej można opisać to następująco: specjaliści i eksperci zarabiają coraz więcej, reszta – porównywalnie coraz mniej, często za taką samą pracę. Z czasem zmienia się definicja grupy specjalistów i ekspertów, którzy zyskują na takich zmianach. Najpierw automatyzacja dotyczyła stanowisk robotniczych, gdzie proste prace manualne zaczęły wykonywać maszyny. Potem, wraz z postępem cyfryzacji, z grupy specjalistów zaczęły wypadać zawody administracyjne, oparte na prostej obróbce danych.
Obecna fala zmian powiązanych z wprowadzaniem AI obejmuje już potencjalnie wszystkich wykonujących pracę kognitywną, której wzorce można zapisać w algorytmach.
W rezultacie teza o rosnących nierównościach pozostaje niezmienna, ale grupa pracowników korzystających na automatyzacji staje się coraz mniejsza. Natomiast coraz to nowe grupy zawodowe mogą się spodziewać pogorszenia warunków płacowych, gdy ich kompetencje przestaną być specjalistyczne i dadzą się zautomatyzować.
Algorytm kierownikiem
Zarządzanie algorytmiczne staje się coraz powszechniejsze w organizacjach, gdzie decyzje menedżerskie są zastępowane algorytmami. Praca jest automatycznie monitorowana, mierzona i w oparciu o te dane i ustawienia systemu odpowiednio oceniana. Firmy mogą zredukować liczbę pracowników na stanowiskach zarządczych, którzy kiedyś odpowiadali za realizację tych funkcji, nomen omen, kierowniczych. Upowszechnienie wszelkich form monitoringu cyfrowego znacząco ułatwiło wprowadzanie takich systemów – w skrajnych przypadkach, jak w organizacjach platformowych typu Uber, Bolt, Glovo, Pyszne.pl, osoby wykonujące pracę w stu procentach podlegają zautomatyzowanej decyzyjności i nie mają możliwości odwoływania się od decyzji algorytmu. Ale choćby w mniejszej skali taka automatyzacja funkcji kierowniczych wpływa negatywnie na środowisko pracy.
Poczucie totalnej kontroli, brak możliwości negocjowania grafiku czy wysokości premii, coraz mniejsze poczucie podmiotowości i samodzielności w decydowaniu o wykonywaniu zadań – to tylko niektóre z efektów upowszechniania się zarządzania algorytmicznego.
To nie są rozwiązania wprowadzane z myślą o dobrostanie pracowników, to często prymitywne behawioralne podejście, polegające na szukaniu takich bodźców, które w największym stopniu zwiększą efektywność pracowników.
Platformizacja organizacji
Wspomniane wyżej organizacje platformowe można określić jako modelowe dla współczesnej gospodarki. w tej chwili najmodniejszym i chyba najefektywniejszym wzorcem organizacji jest właśnie platforma, łącząca wykonujących pracę z klientami oraz tymi, którzy całość organizują. Najprościej można to określić jako model podwykonawczy, gdzie znacząca część pracowników – przeważnie tych wykonujących najmniej atrakcyjne i najsłabiej płatne zadania – to zatrudnieni w innych podmiotach, u podwykonawców dostarczających siłę roboczą. Często choćby nie zatrudnieni, tylko wykonujący pracę na zasadzie umów B2B. W takim modelu prawa pracownicze są ograniczone zwykle do tych, którzy mają etaty w centrali, organizującej pracę całości organizacji.
Problemy pracownicze są przesunięte na podwykonawców, o których zawsze w razie kłopotów można powiedzieć, iż nie są częścią korporacji ze znaną nazwą. Z punktu widzenia pracowników mamy więc niestabilność zatrudnienia i zarobków, ograniczone prawa pracownicze, niepewność planów w przypadku skakania od jednego zleceniodawcy do drugiego (tzw. gig economy). Taki świat składa się z mnóstwa firm, firemek i działalności gospodarczych, pracujących na rzecz korporacji, która posiada aplikację, dzięki której klient kupuje usługę lub produkt. Dla klienta to wygoda korzystania, bez świadomości łańcuszka powiązań wykonawczych. Ta wygoda często wiąże się z wyzyskiem osób wykonujących realną pracę dla klienta.
AI i praca gorszej jakości
Sztuczna inteligencja ma w założeniach podkręcać jakość pracy, podnosząc zwykłych pracowników na poziom ekspertów. Taki opis sugerowałby, iż więcej osób będzie miało możliwość przejścia do grupy specjalistów, która – w domyśle – daje możliwości lepszych zarobków. Jednak efekt wygląda zupełnie inaczej.
Jeśli w jakimś obszarze AI pozwala niespecjalistom wejść masowo na poziom ekspercki, to jednocześnie obniża wynagrodzenia dotychczasowym ekspertom lub wręcz likwiduje ich stanowiska: czyli niedawni eksperci dziś wykonują nieekspercką pracę, bo ich kompetencje zostały zautomatyzowane.
Zyskują natomiast tylko ci specjaliści, dla których AI działa komplementarnie, czyli uzupełnia ich umiejętności i pozwala szybciej wykonywać zadania, które zajmowały dużo czasu, ale nie wymagały ich unikalnych eksperckich umiejętności. Lekarz może szybciej przeprowadzić proces diagnostyczny na podstawie badania obrazowego, a jego unikalną kompetencją jest zaplanowanie leczenia. W tym przypadku technologia pozwala rzeczywiście wejść na wyższy poziom. Nie dotyczy to jednak wszystkich zawodów eksperckich, a rozwój AI jest ukierunkowany na szukanie możliwości zastąpienia jak największej części zadań, wykonywanych przez wysoko opłacanych specjalistów.
Z tej perspektywy pewniejsze dziś wydają się umiejętności specjalistyczne powiązane z działaniami manualnymi. Tam, gdzie przetwarzane są słowa, liczby czy obrazy, można spodziewać się automatyzacji.
Oczywiście nowe technologie tworzą też nowe stanowiska pracy, ale wszystko wskazuje na to, iż jak na razie jest ich zbyt mało. Na dodatek można spodziewać się tu różnorakich zjawisk, ograniczających podaż dobrych stanowisk. Być może przyszły model zespołów eksperckich będzie wyglądać tak, iż świetnie opłacani fachowcy nie będą mieć wokół siebie zespołów ludzi, którzy będą pracować nad projektami, ale agentów AI, czyli oprogramowanie, które zamiast ludzi będzie wykonywać pracę pod kierownictwem jednego człowieka.
Jeśli spojrzymy na twarde dane, zauważymy, iż zwiększa się popyt przede wszystkim na pracowników, których zadania są odległe od zastosowań AI. Według raportu World Economic Forum z 2025 roku, największe szanse na zatrudnienie mają: pracownicy rolni, kierowcy, robotnicy budowlani, sprzedawcy, pracownicy opieki medycznej, obsługa kelnerska. Jedyny zawód z obszaru nowych technologii w tym rankingu to programiści, na których jest cały czas zapotrzebowanie, ale to też już staje się zawód dwóch prędkości, z ekspertami i resztą, która może obawiać się niedługo automatyzacji.
Jeszcze inaczej sytuacja przedstawiona jest w raporcie Międzynarodowego Funduszu Walutowego: pracownicy o niskich kwalifikacjach „zyskują”, ponieważ górna, coraz bogatsza część społeczeństwa, zbierająca najwięcej korzyści z przemian gospodarki, może wydawać coraz więcej i zwiększa to zapotrzebowanie na usługi gastronomiczne, sprzątanie, opiekę czy dostawy kurierskie.
Jednocześnie wyraźnie wskazane jest w raporcie, iż tracą na przemianach pracownicy o średnich kwalifikacjach.
Czasami tracą pracę i jedyne, co im pozostaje, to podjąć się tych niskopłatnych zajęć – tak te „korzyści” mogą wyglądać w rzeczywistości.
Polska i grupy zagrożone
Trendy globalne dotyczą również Polski. Patrząc na naszą gospodarkę, można wymienić kilka grup, dla których przemiany technologiczne oznaczać mogą problemy.
Najmłodsi pracownicy tracą możliwości startu na stanowiskach juniorskich, bo to właśnie takie zadania automatyzuje AI w pierwszej kolejności. Najstarsi pracownicy, ci po 50. roku życia, nie są brani pod uwagę w rekrutacjach z założenia (przeważnie fałszywego) jako nienadążający za zmianami technologicznymi. Kobiety są w większym stopniu narażone na negatywne skutki wprowadzania AI, ponieważ to one głównie pracują w działach administracyjnych. Osoby z mniejszych miast, gdzie nie ma dużych firm, również mogą się spodziewać raczej zagrożeń niż korzyści. Z drugiej strony mamy wielkomiejską branżę usług outsourcingowych, którą już w zeszłym roku dotknęły zwolnienia wynikające z cyfrowej automatyzacji.
Mamy więc wiele grup pracowniczych już zagrożonych globalnymi procesami, a jednocześnie jako kraj potrzebę przyspieszenia tych przemian, które, jeżeli zostawić je mitycznej ręce wolnego rynku, mogłyby zwiększyć ryzyko wzrostu nierówności zawodowych w Polsce.
Liberalna narracja byłaby prosta: zostawmy wszystko siłom popytu i podaży, wszystko się z czasem wyrówna, a ludzie niech zainwestują w rozwój nowych kompetencji. Gdyby to miało zadziałać inaczej niż do tej pory, raporty i propozycje działań ze strony naukowców i instytucji ekonomicznych nie wspominałyby o potrzebie zupełnie innego podejścia.
Oczywiście w ramach tych propozycji jest punkt dotyczący dostarczania pracownikom nowych kompetencji, ale odpowiedzialność za to zadanie jest przypisywana zarówno firmom, jak i państwu, które w ten sposób może zmniejszać bezrobocie technologiczne. Do tego dochodzi konieczność regulacji obszaru nowych technologii, które od kilku przełomowych innowacji (big data, media społecznościowe, AI) funkcjonują w szarej strefie jeżeli chodzi o prawo dotyczące prywatnych danych czy prawo autorskie. Dodatkowo coraz częściej pojawia się postulat wprowadzania zmian technologicznych przy formalnym uwzględnieniu głosu pracowników jako tych, którzy tym zmianom podlegają i którzy te zmiany realnie wdrażają.
Konieczność regulacji obszaru technologii
Jeśli chodzi o kwestie prawne, widzimy coraz więcej inicjatyw, które mają swe źródło w instytucjach unijnych.
Przede wszystkim mamy dwa duże rozporządzenia, przyjęte przez Parlament Europejski. Jedno dotyczy sztucznej inteligencji (AI Act) i traktuje ten obszar dużo szerzej niż opisywany tu kontekst pracy. Celem AI Act jest wprowadzenie regulacji ograniczających szkodliwe oddziaływanie społeczne rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. W rozporządzeniu uwzględnione są systemy zarządzania algorytmicznego czy zautomatyzowane systemy rekrutacji jako systemy wysokiego ryzyka w nomenklaturze prawnej dokumentu. Oznacza to konieczność certyfikacji producenta oraz poinformowanie pracowników o zasadach stosowania takich systemów w miejscu pracy. Prawo to ma być wprowadzane w Polsce stopniowo w najbliższych miesiącach.
Drugim rozwiązaniem unijnym jest tzw. dyrektywa platformowa (nr 2024/2831), porządkująca kwestie zatrudnienia pracowników platformowych. Wprowadzone będzie domniemanie stosunku pracy przy określonych warunkach, a także przejrzystość algorytmów stosowanych w zarządzaniu pracownikami. Powinno to znacząco wpłynąć na platformowy rynek pracy. Polska ma obowiązek wprowadzić te rozwiązania w grudniu 2026 roku.
Jeśli chodzi o polskie regulacje z tego obszaru, kilka lat temu sejmowa Komisja Cyfryzacji, Innowacyjności i Nowoczesnych Technologii rozpoczęła prace nad uzupełnieniem ustawy o związkach zawodowych o danie im prawa do sprawdzenia parametrów obowiązujących pracowników w ramach zarządzania algorytmicznego w odniesieniu do decyzji o zatrudnianiu, warunkach pracy i płacy. Dwa lata temu projekt wpłynął do Sejmu. Rząd pozytywnie zaopiniował projekt, w dokumencie sprzed półtora roku można przeczytać: „Wprowadzanie rozwiązań, które pozwolą oceniać osobom poddanym działaniu algorytmów i systemów sztucznej inteligencji, jak również organizacjom związkowym, reprezentantom pracowników oraz organom nadzoru i kontroli przestrzegania prawa pracy, czy system organizacji pracy wykorzystujący algorytmy i sztuczną inteligencję respektuje zasady prawa pracy, czy nie uprzedmiotawia człowieka i nie traktuje w sposób, który narusza jego konstytucyjnie chronioną godność, jest jak najbardziej wskazane i pożądane”. Słuszne słowa, jednak od wielu miesięcy nic się nie dzieje w odniesieniu do tego projektu ustawy.
Kluczowa rola reprezentacji pracowników
Regulacje powinny tworzyć fundament dla działań w firmach. Na wprowadzanie cyfrowych technologii można patrzeć jak na proces zarządzania zmianami. W takim ujęciu oczywistością jest stwierdzenie, iż wysoka partycypacja pracowników we wprowadzaniu zmian przynosi lepsze wyniki dzięki większej produktywności i poprawie jakości pracy.
Nie można traktować wprowadzania tak mocno ingerujących w praktyki organizacyjne rozwiązań, jakimi są np. technologie AI czy elementy zarządzania algorytmicznego, jak aplikacji, którą instaluje się i ma od razu działać.
Współuczestnictwo pracowników powinno być elementem niezbędnym i leżeć w interesie każdego właściciela posiadającego wiedzę o zarządzaniu.
Coraz bardziej widać to w diagnozach ekonomicznych, dotyczących wpływu AI na pracę. choćby w raportach firm doradczych mocno ukierunkowanych na korzyści dla właścicieli można już znaleźć sformułowania typu: „Firmy powinny inwestować w ludzi zamiast myśleć o ich zastępowaniu” (Forrester AI Job Impact Forecast). U bardziej progresywnych badaczy można przeczytać te tezy w jednoznacznych wersjach. Daren Acemoglu, ekonomista z MIT i laureat Nagrody Nobla, już od lat podkreśla konieczność wzmocnienia reprezentacji pracowników dla zmniejszania nierówności wywołanych automatyzacją. Raport Pissaridies Review, oparty na badaniach, wskazuje zdecydowanie, iż firmy wdrażające nowe rozwiązania przy wysokiej partycypacji pracowników mają o wiele lepsze efekty, co przekłada się również na wynagrodzenia pracowników. Dla autorów tego raportu oczywistym jest, iż organizacje reprezentujące pracowników powinny zasiąść przy stole z zarządem, zanim zapadnie decyzja o zakupie technologii AI, aby negocjować zasady dobrej automatyzacji. Można też patrzeć na te procesy od strony etycznej, dla takiego podejścia fundamentem jest dobra praca (fair work), a strażnikiem etycznej automatyzacji powinny być organizacje reprezentujące pracowników.
Podstawowy wniosek, jaki wynika z analiz przemian w świecie pracy, można sformułować następująco:
jeżeli chcemy skoku technologicznego w Polsce, równolegle trzeba dbać o propracowniczy kontekst wprowadzania tych zmian, inaczej grozi nam postępująca degradacja środowiska pracy
– wzrost nierówności płacowych, zastępowanie automatyzowanych stanowisk gorszymi, bezrobocie technologiczne.
Na poziomie państwa oznacza to wprowadzanie zmian ustawowych, wzmacniających stronę pracowniczą, aby w firmach stworzyć fundament do przekształceń, które będą mogły zostać uznane za korzystne również z punktu widzenia pracowników. Rozporządzenia unijne to punkt wyjścia, natomiast są one niewystarczające w swoim obecnym kształcie. Parlament Europejski pracuje nad dyrektywą dotyczącą AI w miejscu pracy, która wprost określałaby wymogi konsultowania z pracownikami przy wdrażaniu takich technologii. Jest to jednak odległy horyzont czasowy, wcześniej polski parlament powinien przyjąć gotową, już wspomnianą wcześniej, ustawę o prawie do konsultacji algorytmów przez związki zawodowe.
Poziom firm wydaje się kluczowy, choćby przy ograniczonych fundamentach regulacyjnych. Właściciele i zarządzający powinni przestać traktować rozwiązania AI jako cudowne aplikacje, automatycznie podnoszące efektywność. Są to technologie, które powinny być wdrażane zgodnie z zasadami efektywnego wprowadzania zmian w organizacji – ludzie, którzy mają korzystać z technologii, mają być do tego jak najlepiej przygotowani, dzięki współtworzeniu tych zmian. Bez ludzi to nie będzie działać, chociaż marketingowe obietnice przedstawiają to w odwrotny sposób.
Aby zagwarantować dbałość o dobrą pracę, organizacje reprezentujące pracowników muszą stać się tymi, które dbają o sprawiedliwy podział korzyści z rozwoju technologicznego.
Wymaga to przygotowania od strony związków zawodowych i rad pracowników, zrozumienia tego, na czym zmiany polegają i pełnego wykorzystania możliwości działania, jakie stwarza prawo. Występowanie o informacje dotyczące stosowania algorytmów, pokazanie gotowości do siadania do stołu jeżeli chodzi o projektowanie rozwiązań, budowanie kompetencji pozwalających na konsultowanie projektów – to są kroki wymagające szybkiej pracy, rozwijającej ekspertyzę i gotowość do pracy nad technologicznymi zmianami.
Na razie funkcjonujemy w rzeczywistości marketingowych mitów wokół AI, które na pewno oddziałują mocno na decydentów w firmach.
Producenci technologii zachęcają zarówno korzyściami w rodzaju: „AI będzie tańsze od twoich pracowników”, jak i strachem: „Jeśli gwałtownie nie wdrożysz AI, wypadniesz z rynku”. Nie jest w ich interesie zajmować się kwestiami dobrej pracy, z ich strony pracownicy mogą usłyszeć tylko dobre rady o konieczności zdobyciu nowych kompetencji. Dlatego o dobro pracowników ktoś musi zadbać, aby te zmiany środowiska pracy mogły mieć pozytywny kontekst i przynosiły korzyści społeczne.
