AI nie wywołała fali zwolnień. Ale młodym coraz trudniej wejść na rynek pracy

Sztuczna inteligencja nie doprowadziła dotąd w USA do masowej utraty miejsc pracy. Najnowsza analiza Stanford Digital Economy Lab pokazuje jednak znacznie bardziej subtelną zmianę. Problem pojawia się przede wszystkim wśród osób dopiero rozpoczynających karierę — w zawodach mocno wystawionych na AI firmy wyraźnie ograniczają zatrudnianie młodych pracowników.

12 sierpnia Stanford Digital Economy Lab opublikował zaktualizowaną wersję badania „Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”. Autorzy — Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar i Ruyu Chen — przeanalizowali dane płacowe ADP sięgające czerwca 2026 roku. W głównej próbie znajdowało się od 3,5 do 5 mln pracowników miesięcznie.

AI nie wywołała masowych zwolnień

Pierwszy wniosek może zaskakiwać. Mimo szybkiego rozwoju generatywnej AI badacze nie znaleźli dowodów na szeroką, obejmującą całą gospodarkę falę likwidacji miejsc pracy.

W analizowanej próbie ogólne zatrudnienie wciąż rosło. Zmiany stają się jednak wyraźne, gdy pracowników podzieli się według wieku oraz tego, jak bardzo ich zawody są podatne na wykorzystanie AI.

Największy problem pojawia się w grupie 22–25-latków. Zatrudnienie młodych w zawodach mocno wystawionych na AI jest obecnie około 19 proc. niższe, niż byłoby, gdyby od końca 2022 roku rosło w takim samym tempie jak w zawodach mniej wystawionych na tę technologię.

Nie oznacza to, że liczba miejsc pracy spadła dokładnie o 19 proc. To różnica między rzeczywistą sytuacją a tempem zmian obserwowanym w zawodach słabiej narażonych na wpływ AI.

W najmocniej narażonych zawodach zatrudnienie młodych spadło

Jeszcze lepiej pokazują to bezpośrednie dane.

Od listopada 2022 do czerwca 2026 roku zatrudnienie osób w wieku 22–25 lat w dwóch grupach zawodów najbardziej wystawionych na AI spadło o około 11 proc. W trzech grupach zawodów mniej podatnych na jej wpływ wzrosło w tym samym czasie o około 10 proc.

Co więcej, różnica stopniowo się powiększa. W danych dostępnych w lipcu 2025 roku luka wynosiła około 15 proc. W czerwcu 2026 roku sięgnęła już 19 proc. Podobnego zjawiska badacze nie obserwują w takim stopniu wśród bardziej doświadczonych pracowników.

Firmy nie zwalniają młodych. Po prostu rzadziej ich zatrudniają

To jeden z najważniejszych wniosków całej analizy. Problem nie polega przede wszystkim na tym, że firmy zatrudniają młodego pracownika, wdrażają AI, a następnie wręczają mu wypowiedzenie. Dane wskazują na coś innego: spadek wynika głównie z mniejszej liczby nowych zatrudnień, a nie ze wzrostu liczby odejść z pracy.

Zmiana może więc być znacznie mniej widoczna niż duże zwolnienia grupowe. Firma po prostu nie tworzy kolejnego stanowiska juniorskiego albo nie zatrudnia następnej osoby po odejściu poprzedniej.

Dla młodych ludzi efekt może być jednak równie poważny. Trudniej zdobyć pierwszą pracę, a bez pierwszego stanowiska trudniej również zebrać doświadczenie potrzebne do awansu na kolejne szczeble kariery.

Najbardziej zagrożone są zadania, które AI może przejąć

Badacze zauważyli jeszcze jedną istotną różnicę. Negatywny wzorzec koncentruje się w zawodach, w których AI jest wykorzystywana przede wszystkim do automatyzowania zadań wykonywanych wcześniej przez człowieka.

Tam, gdzie technologia raczej pomaga pracownikowi wykonywać obowiązki niż go zastępuje, zatrudnienie pozostaje stabilne lub rośnie. Szczególnie widoczne jest to wśród osób z większym doświadczeniem zawodowym.

Autorzy wskazują na możliwe wyjaśnienie. Młodzi pracownicy często zaczynają karierę od zadań opartych na procedurach, dokumentacji, wyszukiwaniu informacji czy innych formach wiedzy, którą łatwo zapisać i uporządkować.

To właśnie z taką „skodyfikowaną wiedzą” systemy AI radzą sobie coraz lepiej. Znacznie trudniejsze do zastąpienia mogą być umiejętności zdobywane przez lata praktyki: ocena nietypowej sytuacji, doświadczenie, znajomość firmy czy praca wymagająca kontaktu z ludźmi. Autorzy traktują jednak ten mechanizm jako możliwe wyjaśnienie, a nie udowodnioną przyczynę obserwowanych zmian.

Na razie zmienia się liczba etatów, nie wynagrodzenia

Badacze sprawdzili również, czy większa ekspozycja na AI odbija się na pensjach. Nie znaleźli równie wyraźnych różnic w podstawowych wynagrodzeniach.

Dostosowanie rynku odbywa się więc na razie przede wszystkim poprzez liczbę zatrudnianych osób, a nie obniżanie płac tym, którzy już pracują.

To kolejny powód, dla którego skutki rozwoju AI mogą być trudne do zauważenia w standardowych statystykach. Nie musi dojść do nagłego wzrostu bezrobocia ani wielkiej fali zwolnień. Wystarczy, że firmy stopniowo zmniejszą liczbę stanowisk otwieranych dla osób bez doświadczenia.

Czy to na pewno przez AI?

Autorzy podchodzą do wyników ostrożnie. Sprawdzali m.in., czy różnic nie można wyjaśnić kondycją sektora technologicznego, popularnością pracy zdalnej albo wpływem wysokich stóp procentowych. Główny wzorzec pozostawał widoczny również po uwzględnieniu tych czynników.

Jednocześnie badacze wyraźnie zaznaczają, że analiza nie dowodzi związku przyczynowego. Część różnic między zawodami pojawiała się jeszcze przed gwałtownym rozwojem generatywnej AI, a wyniki słabną m.in. po uwzględnieniu poziomu wykształcenia. Próba ADP nie jest też idealnym odzwierciedleniem całego amerykańskiego rynku pracy.

Dlatego autorzy nazywają młodych pracowników „kanarkami w kopalni” — możliwym wczesnym sygnałem większej zmiany, która dopiero zaczyna być widoczna.

Na razie nie ma podstaw, by mówić, że AI masowo odbiera ludziom pracę. Dane ze Stanfordu sugerują jednak coś, co dla rynku pracy może być równie ważne: technologia może zmieniać sposób, w jaki firmy budują zespoły od samego dołu, ograniczając liczbę stanowisk, od których jeszcze niedawno zaczynało się zawodową karierę.

Co te wyniki mogą oznaczać dla Polski?

Na razie nie ma podstaw, by przenosić amerykańskie wyniki jeden do jednego na polski rynek pracy. Polskie firmy korzystają z AI znacznie rzadziej niż przedsiębiorstwa w wielu innych państwach Europy. Według danych przytaczanych przez Polski Instytut Ekonomiczny w 2025 roku technologie AI wykorzystywało 8,36 proc. przedsiębiorstw w Polsce.

Nie oznacza to jednak, że problem można zignorować. W I kwartale 2026 roku stopa bezrobocia wśród aktywnych zawodowo osób do 24. roku życia wynosiła w Polsce 12,5 proc., podczas gdy dla całej populacji aktywnej zawodowo było to 3,3 proc.

Jeżeli wraz z upowszechnieniem AI polskie firmy zaczną ograniczać liczbę prostych stanowisk juniorskich, podobny mechanizm może więc stać się istotny również u nas. Największym wyzwaniem nie musi być fala zwolnień. Może nim być sytuacja, w której coraz trudniej będzie zdobyć pierwszą pracę pozwalającą dopiero zbudować doświadczenie. Na razie to jednak scenariusz, który warto obserwować, a nie zjawisko potwierdzone dla Polski.