AI už zasahuje prvé pracovné miesta. Mladí na to doplácajú najviac

Nové dáta zo Stanfordovej univerzity ukazujú, že generatívna umelá inteligencia už začína meniť americký pracovný trh.

Najvýraznejší rozdiel vidno pri mladých vo veku 22 až 25 rokov, ktorí vstupujú do profesií s vysokou mierou vystavenia AI. Ich zamestnanosť zaostáva približne o 19 % za rovesníkmi v povolaniach, ktoré sú voči súčasným AI nástrojom menej citlivé.

Stanford problém zachytil najmä v nábore. Firmy v profesiách vhodných na automatizáciu prijímajú menej mladých pracovníkov, zatiaľ čo pri starších a skúsenejších zamestnancoch podobný pokles nevidno.

Výskumníci Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar a Ruyu Chen pracovali s anonymizovanými mzdovými dátami spoločnosti ADP, ktoré pokrývajú milióny amerických pracovníkov. Aktualizovaná štúdia Canaries in the Coal Mine? zahŕňa údaje až do júna 2026.

Pri ľuďoch vo veku 22 až 25 rokov klesla zamestnanosť v dvoch pätinách povolaní s najvyšším vplyvom AI od konca roka 2022 približne o 11 %. V menej exponovaných profesiách počas rovnakého obdobia rástla. Rozdiel medzi oboma skupinami sa postupne rozšíril približne na 19 %.

Pri pohľade na celý pracovný trh je efekt podstatne slabší. Výrazný rozdiel sa objaví až po oddelení najmladších pracovníkov.

Dôležitý je pritom spôsob používania AI. Stanford využil aj Anthropic Economic Index, ktorý rozlišuje medzi automatizáciou, keď AI vykonáva časť práce namiesto človeka, a augmentáciou, keď zamestnancovi pri práci pomáha.

Najväčší pokles zamestnanosti mladých výskumníci našli v profesiách, kde prevláda automatizácia. Patria sem napríklad niektoré účtovnícke, administratívne alebo recepčné pozície. Tam, kde AI skôr dopĺňa prácu človeka, bol vývoj zamestnanosti stabilnejší.

Firma pritom nemusí rušiť existujúce pracovné miesta. Ak časť rutinnej práce prevezme AI, rovnaký tím môže zvládnuť viac úloh a potrebuje menej nových pracovníkov.

Najviac sú tým zasiahnuté činnosti založené na takzvaných kodifikovaných znalostiach. Ide o postupy a vedomosti zachytené v dokumentácii, učebniciach, databázach alebo pravidlách, s ktorými dokážu jazykové modely dobre pracovať.

Patrí sem napríklad časť programovania, účtovníctva, analýzy dát, spracovania dokumentov či administratívy. Práve takéto úlohy často vykonávajú ľudia na začiatku kariéry.

Skúsenejší pracovníci sa viac opierajú o tacitné znalosti získané rokmi praxe, riešením neštandardných situácií, prácou s klientmi alebo rozhodovaním. Tie sa automatizujú podstatne ťažšie.

Vzniká tak problém pre tradičný kariérny postup. Úlohy, na ktorých sa juniori učili profesiu, patria zároveň medzi najľahšie automatizovateľné. Ak jednoduchší kód, rešerš, prvotnú analýzu alebo spracovanie dokumentov zvládne AI, firmy môžu potrebovať menej ľudí na vstupných pozíciách.

Podobný trend zachytil aj Anthropic vo vlastnej analýze pracovného trhu. Nenašiel výrazný rast nezamestnanosti vo vysoko exponovaných profesiách, objavil však známky slabšieho náboru mladších pracovníkov.

Dáta Googlu zároveň ukazujú, prečo sa AI zatiaľ neprejavuje plošným úbytkom pracovných miest. Projekt ATLAS analyzoval približne 15 miliónov pracovných interakcií s Gemini a zistil, že AI sa používa vo veľkej časti profesií, no väčšinou iba pri časti konkrétnych úloh.

Aj relatívne malý rozsah automatizácie však môže stačiť na zmenu náboru, ak zasiahne práve činnosti tradične vykonávané juniormi.

Stanford sledoval aj vzdelanie. V profesiách s vysokým podielom vysokoškolákov boli rozdiely medzi viac a menej exponovanými povolaniami miernejšie. Výraznejšie sa rozišli profesie s menším podielom vysokoškolsky vzdelaných pracovníkov.

Výskumníci preverovali aj ďalšie faktory vrátane úrokových sadzieb, práce na diaľku či vývoja technologického sektora. Rozdiel medzi mladými pracovníkmi vo vysoko a nízko exponovaných profesiách zostal viditeľný aj po týchto úpravách.

Najvýraznejší dosah AI tak zatiaľ nemusí byť viditeľný v prepúšťaní, ale v pracovných miestach, ktoré firmy už nevytvoria. Ak tento trend vydrží, zmení nielen počet juniorských pozícií, ale aj spôsob, akým sa mladí ľudia dostávajú k skúsenostiam potrebným na ďalší kariérny rast.