Przemysł 5.0 - Jak AI redefiniuje rolę człowieka w pracy?

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 08 grudzień 2025

Sztuczna inteligencja nie eliminuje pracy w przemyśle – ona ją przekształca. Zamiast zastępować ludzi, AI staje się ich partnerem: wspiera w analizie danych, automatyzuje rutynowe zadania i zwiększa produktywność. Raport McKinsey pokazuje, że ponad połowa pracy może zostać zautomatyzowana, ale kluczowe pozostają kompetencje ludzkie – empatia, krytyczne myślenie, nadzór i adaptacja. Przyszłość to współpraca człowieka z agentami i robotami.

REKLAMA

Jak AI zmienia pracę w przemyśle?

Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca pracę w przemyśle, tworząc model partnerstwa ludzi z inteligentnymi agentami i robotami zamiast prostego zastępowania człowieka maszyną. W praktyce oznacza to, że coraz więcej zadań – zarówno biurowych, jak i fizycznych – jest automatyzowanych, ale człowiek nadal odgrywa kluczową rolę. Według najnowszego raportu McKinsey Global Institute (MGI) obecnie dostępne technologie mogłyby teoretycznie zautomatyzować aż 57% godzin pracy w USA. Taka skala podkreśla, jak głęboko AI może zmienić charakter pracy, jednak nie oznacza to masowej likwidacji miejsc pracy z dnia na dzień. Automatyzacja będzie postępować stopniowo – pewne role będą się kurczyć, inne rozszerzać lub zmieniać, a pojawią się też całkiem nowe – zaś praca stanie się w coraz większym stopniu oparta na współpracy ludzi z inteligentnymi maszynami.

Partnerstwo człowieka, agenta i robota – nowy model pracy

MGI zwraca uwagę, że przyszłość pracy opierać się będzie na ścisłym partnerstwie między ludźmi, „agentami” a robotami. W tym ujęciu agenci to wszystkie systemy, które mogą automatyzować pracę nie-fizyczną (np. algorytmy AI, oprogramowanie), natomiast roboty oznaczają maszyny automatyzujące pracę fizyczną. Choć w wąskim znaczeniu agent kojarzy się z chatbotem, a robot z maszyną na linii produkcyjnej, raport używa tych pojęć szeroko – obejmując wszelkie technologie automatyzujące zadania kognitywne lub manualne.

AI wpływa na każdy rodzaj pracy, ale w różnym stopniu na zadania kognitywne i manualne. Prace nie-fizyczne stanowią około 2/3 ogółu godzin pracy, z czego mniej więcej jedna trzecia to zadania wymagające umiejętności społecznych i emocjonalnych, wciąż trudno osiągalnych dla AI. Pozostałe dwie trzecie tych zadań to czynności oparte na przetwarzaniu informacji i rutynowym rozumowaniu – one są znacznie łatwiejsze do automatyzacji za pomocą cyfrowych agentów. Dla kontrastu, prace fizyczne to ~35% czasu pracy; roboty poczyniły duże postępy w automatyzacji prostych operacji fizycznych, ale wiele zadań manualnych nadal wymaga zręczności, finezji i kontekstu, których dzisiejsza technologia nie jest w stanie niezawodnie odtworzyć. Innymi słowy, AI doskonale radzi sobie z powtarzalnymi czynnościami umysłowymi, podczas gdy człowiek wciąż góruje w wielu zadaniach manualnych i interakcjach międzyludzkich.

Kluczową zmianą jest więc przesunięcie roli człowieka z wykonawcy zadań do ich nadzorcy, moderatora i partnera dla AI. Nawet jeśli AI przejmie pewne czynności (np. generowanie raportu czy montaż elementu), człowiek nadal musi ją ukierunkować, sprawdzić wyniki i zająć się aspektami wymagającymi kreatywności, empatii lub wiedzy kontekstowej. W efekcie praca ewoluuje w kierunku modelu kooperacyjnego, w którym ludzie i inteligentne maszyny uzupełniają swoje mocne strony, wspólnie realizując procesy biznesowe.

Ewolucja kompetencji zamiast zaniku umiejętności

Mimo obaw, AI nie uczyni większości ludzkich umiejętności zbędnymi – raczej zmieni sposób ich wykorzystania. MGI szacuje, że ponad 70% obecnych umiejętności poszukiwanych na rynku pracy można zastosować zarówno w pracach automatyzowalnych, jak i nieautomatyzowalnych. To duży stopień overlap kompetencji, co oznacza, że większość umiejętności pozostanie przydatna, tylko kontekst ich użycia ulegnie zmianie. Przykładowo, zamiast spędzać czas na ręcznym przygotowywaniu dokumentów czy podstawowym researchu, pracownicy coraz częściej będą wykorzystywać swoje kompetencje do formułowania właściwych pytań, nadzorowania pracy AI oraz interpretowania wygenerowanych przez nią wyników. Firmy mogą zaś coraz bardziej cenić u pracowników te umiejętności, które dodają wartości AI – np. zdolność krytycznej oceny sugestii algorytmu czy kreatywne rozwiązywanie problemów, których maszyna sama nie rozwiąże.

Aby mierzyć zakres tych zmian, MGI opracowało Skill Change Index (SCI) – wskaźnik pokazujący, jak bardzo dana umiejętność może zostać przeobrażona przez automatyzację do 2030 roku. Niemal każdy zawód doświadczy do tej daty przesunięcia profilu kompetencji, jednak skala zmiany będzie różna dla poszczególnych umiejętności. Wysoko wyspecjalizowane umiejętności techniczne, które są łatwo automatyzowalne (np. księgowość, podstawowe kodowanie), są najbardziej narażone na disruptywne działanie AI. Z kolei kompetencje interpersonalne – takie jak negocjacje, nauczanie, coaching – pozostaną względnie odporne na automatyzację i będą zmieniać się najmniej, bowiem trudno je zastąpić algorytmem. Większość innych umiejętności plasuje się pośrodku: np. rozwiązywanie problemów czy komunikacja nadal będą potrzebne, ale ich realizacja będzie ewoluować w partnerstwie z agentami i robotami.

Co istotne, już teraz obserwujemy dostosowania po stronie pracodawców. Popyt na nowe kompetencje rośnie wykładniczo. Szczególnie wyróżnia się AI fluency, czyli biegłość w używaniu i zarządzaniu narzędziami sztucznej inteligencji – zapotrzebowanie na tę umiejętność wzrosło siedmiokrotnie w ciągu zaledwie dwóch lat (do połowy 2025). To najszybciej rosnąca umiejętność w ogłoszeniach o pracę w USA, pojawiająca się obecnie w zawodach zatrudniających łącznie ok. 7 milionów pracowników. Dla porównania, popyt na stricte techniczne umiejętności AI (budowanie i wdrażanie systemów AI) także rośnie, ale w nieco wolniejszym tempie. Tak duży skok AI fluency świadczy o tym, że umiejętność współpracy z AI staje się kompetencją przekrojową, wymaganą nie tylko od programistów, ale i od menedżerów, analityków, inżynierów czy specjalistów produkcji. Innymi słowy, „obycie z AI” zaczyna być tak podstawowe jak obsługa komputera kilkanaście lat temu – a to dopiero początek większych zmian na rynku pracy.

Nowe archetypy ról pracy w erze AI

Wraz z upowszechnieniem AI zmienia się struktura zawodów w gospodarce. Raport MGI proponuje ramy, które dzielą role zawodowe według stopnia, w jakim ich zadania mogą być przejęte przez agentów lub roboty. Pojawiają się nowe archetypy pracy, łączące pracę ludzi i maszyn w różnych proporcjach. Oto główne kategorie tych ról:

Role “people-centric”, zorientowane na człowieka – to stanowiska, które w minimalnym stopniu poddają się automatyzacji. Około jedna trzecia wszystkich miejsc pracy należy do tej grupy (np. opieka zdrowotna, usługi opiekuńcze, utrzymanie budynków). Blisko połowa czasu pracy w tych zawodach to czynności fizyczne lub społeczne, których obecna technologia nie potrafi wiarygodnie odtworzyć. Przeciętne wynagrodzenie w rolach people-centric wynosi ok. 71 tys. USD rocznie – są to często prace wymagające empatii, zręczności czy interakcji międzyludzkich, na które w najbliższym czasie AI nie będzie mieć decydującego wpływu.
Role “agent-centric”, zdominowane przez cyfrowych agentów – to prace o najwyższym potencjale automatyzacji zadań kognitywnych. W przybliżeniu 40% wszystkich zawodów należy do tej grupy, przy przeciętnej pensji rzędu 70 tys. USD rocznie. Typowo są to stanowiska biurowe, prawne, administracyjne czy finansowe, gdzie znaczna część pracy polega na przetwarzaniu informacji (np. sporządzanie dokumentów, analizowanie danych). Technicznie większość tych zadań mogłaby wykonać AI, jednak nawet w tych rolach człowiek nadal będzie potrzebny jako nadzorca i weryfikator – np. do nadania kierunku agentom, kontroli jakości ich pracy czy zajęcia się nietypowymi przypadkami.
Role “robot-centric”, zdominowane przez roboty fizyczne – to podzbiór wysoko automatyzowalnych prac fizycznych. Należą tu np. kierowcy, operatorzy maszyn, prace magazynowe – często ciężkie lub niebezpieczne zajęcia – które w teorii mogłyby zostać niemal w pełni zrobotyzowane. Stanowią one jednak stosunkowo niewielką część rynku (mniej niż 10% ogółu prac, wliczając się we wspomniane 40% powyżej) i cechują się niższymi płacami (średnio ok. 42 tys. USD rocznie), co sprawia, że realnie tempo automatyzacji tych ról może być wolniejsze – inwestycje w roboty muszą bowiem uzasadniać się ekonomicznie. Ponadto czynniki pozatechniczne (koszty, regulacje, bezpieczeństwo) sprawiają, że w praktyce ludzie prawdopodobnie pozostaną w pętli tych procesów jeszcze przez pewien czas.
Role “agent–robot” – to stosunkowo rzadkie stanowiska (ok. 2% pracowników), gdzie praca fizyczna i kognitywna są w równym stopniu zautomatyzowane. Występują one głównie w środowiskach produkcyjnych, gdzie inteligentne oprogramowanie (agent) steruje systemami fizycznymi (robotami). Przykładem może być zautomatyzowana linia produkcyjna lub nowoczesne centrum logistyczne, gdzie ludzie nadzorują flotę maszyn samodzielnie transportujących i przetwarzających produkty. Takie role łączą około 53% zadań fizycznych(realizowanych przez roboty) z zadaniami informacyjnymi prowadzonymi przez agentów, a przeciętna płaca wynosi tu ~49 tys. USD. Choć dziś to nisza, z czasem może się powiększać wraz z postępami integracji AI w fabrykach.
Role hybrydowe (mieszane) – to bardzo zróżnicowana kategoria obejmująca stanowiska, w których istotną rolę grają zarówno ludzie, jak i AI (agenci) oraz roboty fizyczne. Łącznie należy do nich około 1/3 obecnej siły roboczej. W każdym z tych wariantów człowiek pozostaje niezbędny, choć jego praca wspierana jest intensywnie przez technologie. W miarę wdrażania automatyzacji w tych obszarach rośnie produktywność, a rola ludzi przesuwa się z wykonywania rutynowych czynności w stronę dyrygowania pracą maszyn. MGI wyróżnia tu trzy podtypy:
- Role typu people–agent – np. nauczyciele, inżynierowie, analitycy finansowi, których praca może być wspomagana przez narzędzia cyfrowe i AI (automatyzujące czynności informacyjne). To około 20% wszystkich pracowników, a ich średnie zarobki należą do najwyższych – ok. 74 tys. USD rocznie. W tych zawodach AI działa jak inteligentny asystent zwiększający efektywność człowieka, ale nie zastępuje jego eksperckiej wiedzy czy kreatywności.
- Role typu people–robot – głównie w branżach takich jak utrzymanie ruchu, budownictwo, gdzie ludzie korzystają z maszyn zwiększających siłę, precyzję czy zasięg ich działania. Aż 81% czasu pracy w tych rolach to aktywności fizyczne, wykonywane wspólnie z zaawansowanymi maszynami (np. operator maszyn wspierany robotycznym ramieniem). Stanowią one jednak mniej niż 1% zatrudnienia (to wyspecjalizowane zawody), ze średnimi płacami ok. 54 tys. USD rocznie.
- Role typu people–agent–robot – spotykane np. w transporcie, rolnictwie, logistyce czy gastronomii, gdzie w podobnym stopniu występuje praca ludzka, cyfrowa i fizyczna. Około 43% ich zadań ma charakter manualny, resztę przejmują systemy cyfrowe, ale kluczowe jest koordynowanie wszystkiego przez człowieka. Tego typu role stanowią ok. 5% zatrudnienia (średnie wynagrodzenie ~60 tys. USD), a przykładem może być chociażby nowoczesne gospodarstwo rolne, gdzie rolnik korzysta z danych z AI (agent) do zarządzania autonomicznym sprzętem rolniczym (robot).

Powyższe archetypy pokazują, że praca w przemyśle staje się coraz bardziej zróżnicowana. Od wysoko wykwalifikowanych, czysto ludzkich ról, przez prace w dużej mierze przejęte przez algorytmy, aż po hybrydowe zespoły ludzi i maszyn – w każdym przypadku rola człowieka ewoluuje, ale nie znika. Co ważne, wraz z wdrażaniem AI obserwujemy rosnący popyt na umiejętności komplementarne do AI, a spadek zapotrzebowania na te czysto rutynowe. Przykładowo, w hybrydowych procesach pracownicy stają się bardziej „operatorami” i dyrygentamitechnologii, kładąc nacisk na biegłość w obsłudze AI, elastyczność i krytyczną ocenę wyników generowanych przez maszyny. Ta transformacja jest widoczna już dziś w pionierskich firmach.

Współpraca ludzi z AI w praktyce – zmiana procesów i przykłady

Firmy, które jako pierwsze wdrażają AI, przeprojektowują całe procesy pracy wokół możliwości tych technologii. MGI zbadało 80 studiów przypadków wdrożeń AI – od farmaceutyków przez sprzedaż po usługi finansowe – by zobrazować, jak wygląda praca zespołowa ludzi i inteligentnych agentów w praktyce. Wnioski są spójne: menedżerowie i specjaliści coraz częściej pełnią rolę koordynatorów i kontrolerów jakości pracy, podczas gdy algorytmy i roboty wykonują podstawowe czynności. Na przykład analitycy danych, underwriterzy czy inżynierowie współpracują z agentami AI, które dokonują wstępnych analiz lub generują drafty wyników, oszczędzając czas eksperta. Ludzie weryfikują, korygują i wykorzystują te wyniki, dzięki czemu mogą skupić się na bardziej wartościowych zadaniach – wymagających strategicznego myślenia, kreatywności czy relacji z klientem.

W efekcie zmienia się także zestaw najbardziej cenionych umiejętności. W firmach pionierskich rośnie znaczenie wspomnianej już biegłości w AI, zdolności adaptacji oraz krytycznej oceny sugestii generowanych przez algorytmy. To te kompetencje stają się kluczowe, gdyż umożliwiają pracownikom skutecznie ukierunkować AI i wydobyć z niej maksimum korzyści, jednocześnie koncentrując się na pracy o wyższej wartości dodanej (np. rozwiązywanie złożonych problemów klientów zamiast rutynowego wprowadzania danych).

Ilustruje to konkretny przykład z raportu: globalna firma technologiczna usprawniła proces sprzedaży dzięki agentom AI, które automatycznie kwalifikowały i obsługiwały potencjalnych klientów. Agent priorytetyzujący oceniał atrakcyjność setek kont, inny agent wysyłał spersonalizowane oferty, kolejny odpowiadał na typowe reakcje klientów, a agent-planista umawiał spotkania sprzedażowe. Gdy potrzebna była interwencja człowieka (np. negocjacje z ważnym klientem), sprawę przekazywano do specjalisty – ale dzięki automatyzacji wczesnych etapów, sprzedawcy mogli poświęcić więcej czasu na budowanie relacji i finalizowanie transakcji. Wynik? Wzrost przychodów o 7–12% rocznie(dzięki dotarciu do większej liczby klientów i lepszemu cross-sellingowi) oraz oszczędność 30–50% czasu pracy zespołów sprzedażowych. Specjaliści zamiast tonąć w rutynowych zadaniach, skupili się na strategicznych działaniach – przygotowywaniu ofert szytych na miarę, negocjacjach czy wzmacnianiu relacji z klientami.

Podobne przemiany zachodzą w innych obszarach. W obsłudze klienta coraz częściej boty i agentowe systemy AI rozwiązują większość rutynowych zapytań, podczas gdy konsultanci przejmują tylko te najbardziej złożone przypadki – często już z pomocą AI w roli asystenta, podpowiadającego rozwiązania lub generującego podsumowania rozmów. W produkcji zaś pojawiają się wspomniane zautomatyzowane linie, gdzie rola człowieka polega na nadzorze i interwencji przy nietypowych sytuacjach. We wszystkich tych przykładach powtarza się jedna zasada: ludzie pozostają w centrum pracy, ponieważ AI nadal wymaga ludzkiego kierunku, interpretacji i kontroli jakości.

Wpływ AI na produktywność, płace i rynek pracy

Szerokie wdrożenie AI w przemyśle może odblokować ogromny wzrost produktywności i wartości dodanej – ale pod warunkiem świadomego dostosowania organizacji pracy. McKinsey szacuje, że do 2030 roku samych w Stanach Zjednoczonych AI może wygenerować dodatkowe $2,9 biliona wartości ekonomicznej. Taki wzrost nie wydarzy się jednak automatycznie – wymaga, aby firmy przygotowały swoich pracowników i przeprojektowały całe procesy pracy (workflows) w oparciu o współpracę ludzi, agentów i robotów, zamiast jedynie automatyzować pojedyncze zadania. Innymi słowy, potencjał AI w przemyśle zmaterializuje się w pełni tylko wtedy, gdy organizacje zmienią model działania – integrując AI jako narzędzie do zwiększania możliwości pracowników, a nie tylko jako zamiennik kosztów.

Wpływ na płace i strukturę rynku pracy będzie zróżnicowany w zależności od roli i branży. Jak pokazała analiza archetypów, role czysto ludzkie i hybrydowe (często wymagające wysokich kwalifikacji i współpracy z AI) należą do najwyżej opłacanych segmentów rynku. Przykładowo inżynierowie czy specjaliści finansowi pracujący z pomocą agentów AI zarabiają średnio więcej (ok. 74 tys. USD) niż choćby operatorzy maszyn w rolach robot-centric (42 tys. USD). Można oczekiwać, że kompetencje komplementarne względem AI (analiza danych, nadzór nad AI, interpretacja wyników) będą coraz bardziej premiowane płacowo, podobnie jak tradycyjne umiejętności społeczne w usługach, które pozostają niezastąpione. Z drugiej strony, w obszarach, gdzie znaczna część wartości pracy może być dostarczona przez automaty (np. generowanie dokumentów czy proste prace fizyczne), presja na wynagrodzenia może rosnąć, o ile pracownicy nie rozszerzą swoich kompetencji o nowe zadania.

W skali makro oznacza to prawdopodobnie przesunięcie zatrudnienia między sektorami i zawodami. Część tradycyjnych ról może zanikać, ale w ich miejsce pojawią się nowe stanowiska – np. trenerzy AI, specjaliści ds. integracji systemów, inżynierowie automatyzacji, operatorzy flot robotów itp. Co ważne, adopcja AI zajmie lata – podobnie jak wcześniejsze rewolucje technologiczne (przykładowo elektryfikacja przemysłu czy komputeryzacja biur rozciągnęły się na dekady). To daje czas na dostosowanie się: pracownicy mogą się przekwalifikować, a firmy – stopniowo zmieniać swoje modele biznesowe. Nie jest to zatem scenariusz bezrobocia technologicznego, lecz raczej transformacji kompetencji i zadań. Wiele zależy od polityki firm i państwa – inwestycji w szkolenia, edukacji oraz tworzenia ścieżek kariery z zawodów zagrożonych automatyzacją do tych rosnących.

Na koniec warto podkreślić, że choć analizy MGI koncentrują się na rynku amerykańskim, wiele z zaobserwowanych prawidłowości dotyczy także innych rozwiniętych gospodarek, w tym kraju takiego jak Polska. Polski sektor przemysłowy – od automotive, przez logistykę, po centra usług wspólnych – stoi przed podobnymi wyzwaniami i szansami związanymi z AI. Wzorce zmian będą analogiczne: automatyzacja powtarzalnych zadań, redefinicja ról pracowników liniowych i inżynierów, wzrost znaczenia danych i analityki, a także konieczność uzupełniania kompetencji (np. operator maszyn staje się jednocześnie nadzorcą systemu AI). Kraje o silnym sektorze produkcyjnym już teraz obserwują pilotażowe wdrożenia robotów współpracujących (cobotów) czy systemów AI do optymalizacji procesów – i Polska nie jest tu wyjątkiem. Aby utrzymać konkurencyjność, polski przemysł będzie musiał przyjąć strategię podobną do globalnej: inwestować w umiejętności pracowników, integrować AI w procesy i tworzyć miejsca pracy, w których człowiek i maszyna współpracują na nowych zasadach.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania dotyczące roli AI w pracy człowieka

Czy AI spowoduje masowe bezrobocie w przemyśle?

Zdecydowanie nie jest to przesądzone. Raport MGI podkreśla, że choć obecne technologie mogłyby automatyzować ponad połowę godzin pracy, nie jest to równoznaczne z likwidacją połowy etatów. Adopcja AI następuje stopniowo, a w jej trakcie wiele ról przekształca się zamiast znikać – część obowiązków zostaje przejęta przez maszyny, ale ludzie zyskują nowe zadania związane z nadzorem, utrzymaniem czy doskonaleniem tych systemów. Co więcej, powstają zupełnie nowe zawody (np. specjaliści od zarządzania AI, analitycy danych, inżynierowie automatyki), które kompensują ubytki w tradycyjnych rolach. Kluczowe jest proaktywne podejście: firmy i pracownicy, którzy przekwalifikują się i nauczą współpracować z AI, pozostaną niezbędni. Jak wskazują studia przypadków, nawet tam, gdzie AI drastycznie usprawnia procesy, ludzie wciąż są potrzebni do nadzorowania i rozwiązywania nietypowych problemów. Podsumowując, AI zmienia profil pracy w przemyśle, ale nie eliminuje roli człowieka – raczej ją przesuwa na wyższy, bardziej zaawansowany poziom.

Które kompetencje zyskają na znaczeniu, a które mogą stracić?

W erze AI najbardziej zyskują na znaczeniu te umiejętności, które uzupełniają działanie inteligentnych maszyn. Należą do nich m.in. biegłość w obsłudze AI (AI fluency), adaptacyjność, umiejętność pracy z danymi, krytyczne myślenie oraz kreatywne rozwiązywanie problemów. Bardzo ważne stają się też kompetencje miękkie, których maszyny nie posiadają – empatia, komunikacja, przywództwo, negocjacje – one będą wciąż pożądane w wielu rolach i prawdopodobnie stosunkowo odporne na automatyzację. Z kolei rutynowe, powtarzalne umiejętności technicznemogą częściowo tracić na wartości, bo ich miejsce zajmą algorytmy. Przykładowo, prowadzenie podstawowej księgowości czy pisanie prostego kodu już teraz może być wsparte przez AI, więc osoby w tych obszarach powinny poszerzać swoje kompetencje (np. o interpretację danych finansowych, zarządzanie procesami, nadzór nad systemami AI generującymi kod). Warto dodać, że wiele umiejętności jest transferowalnych – np. zdolności analityczne czy obsługa klienta przydają się w dziesiątkach różnych zawodów. Dlatego pracownicy, którzy rozwijają uniwersalne kompetencje (rozwiązywanie problemów, komunikacja, analiza) i łączą je z obyciem z AI, będą mieli przewagę. Podsumowując, kompetencje przyszłości to te, które pozwalają człowiekowi efektywnie współdziałać z technologią, podczas gdy czysto manualne lub powtarzalne skille mogą być w cieniu automatyzacji.

Czym są archetypy pracy ludzi–robotów–agentów i po co się je definiuje?

To koncepcja kategorii ról zawodowych w zależności od tego, jak duży udział w pracy ma człowiek, a jak duży inteligentne maszyny (agenci i roboty). MGI wprowadziło te archetypy, aby lepiej zrozumieć, gdzie AI najpierw zmieni pracę i jak. Przykładowo, role people-centric to takie, gdzie prawie całą pracę wykonują ludzie, bo automatyzacja jest technicznie trudna (np. prace opiekuńcze, stanowiska wymagające kreatywności). Role agent-centricto te, gdzie większość zadań to praca z informacją, którą mogą wykonać algorytmy (np. analityk danych, urzędnik) – tutaj AI może odciążyć człowieka z wielu czynności, ale człowiek wciąż nadaje kierunek i sprawdza wyniki. Role robot-centric z kolei polegają głównie na pracy fizycznej, którą w teorii mógłby wykonać robot (np. operator maszyn, kierowca) – tu automatyzacja zależy od postępów robotyki i opłacalności wdrożeń. Mamy też role hybrydowe, gdzie łączą się wszystkie trzy elementy – ludzie współpracują i z agentami (oprogramowanie), i z robotami (maszyny). Na przykład technik utrzymania ruchu w fabryce używa systemu AI do diagnostyki (agent) oraz robotycznych narzędzi do naprawy (robot), samemu podejmując decyzje i nadzorując cały proces. Definiowanie tych archetypów pomaga firmom zidentyfikować, które stanowiska mogą się najbardziej zmienić, a które pozostaną w dużej mierze “ludzkie”. Dzięki temu można lepiej planować szkolenia i przekwalifikowanie pracowników – np. jeśli wiemy, że dany dział to głównie praca agent-centric, warto już teraz uczyć personel obsługi i współpracy z systemami AI. Archetypy te pokazują też ścieżki rozwoju karier – pracownik z roli czysto manualnej może dzięki zdobyciu nowych umiejętności przejść do roli hybrydowej, gdzie będzie pracować ramię w ramię z nowymi technologiami.

Czy w Polsce AI zmieni pracę w przemyśle tak samo jak w USA?

Ogólne trendy będą bardzo podobne, choć dokładna trajektoria może się różnić w tempie wdrożeń. Polska jest rozwiniętą gospodarką z silnym sektorem przemysłowym (np. produkcja motoryzacyjna, AGD, chemia) i usługowym, więc wzorce obserwowane w USA czy Europie Zachodniej znajdą tu zastosowanie. Oznacza to, że również polskie firmy będą automatyzować powtarzalne czynności, wdrażać roboty w fabrykach i AI w biurach, a od pracowników coraz częściej wymagać umiejętności obsługi inteligentnych narzędzi. Już teraz w polskich fabrykach pojawiają się roboty współpracujące, a centra logistyczne eksperymentują z autonomicznymi systemami – to lokalne przykłady trendu globalnego. Różnica może tkwić w skali i szybkości: firmy w Polsce często czekają na potwierdzone korzyści z nowych technologii, zanim zainwestują na dużą skalę. Niemniej, przewiduje się, że w ciągu najbliższych 5–10 lat także na polskim rynku pracy zaobserwujemy wzrost zapotrzebowania na AI fluency, data science, automatyzację procesów, a jednocześnie przekształcenia niektórych zawodów produkcyjnych. Sektor przemysłowy w Polsce – aby utrzymać konkurencyjność – będzie musiał podążyć za tą transformacją. Dlatego zarówno pracodawcy, jak i pracownicy powinni już teraz przygotowywać się na model pracy człowiek+AI: inwestować w szkolenia z nowych technologii, reorganizować stanowiska pracy tak, by ludzie mogli efektywnie współdziałać z maszynami, oraz promować kulturę ciągłego uczenia się. W ten sposób polski przemysł może przejść przez rewolucję AI nie tylko bez utraty miejsc pracy, ale z zyskami w postaci wyższej produktywności i nowych, ciekawszych ról dla pracowników.

Źródło: Opracowanie własne na podstawie raportu McKinsey Global Institute: “Agents, Robots, and Us: Skill partnerships in the age of AI” (listopad 2025). Wszystkie dane liczbowe, cytaty i wnioski pochodzą z tego raportu.

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF

SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.

Czytaj całość

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Czytaj całość

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP

Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.

Czytaj całość

SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP

Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.

Czytaj całość

Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)

Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.

Czytaj całość

Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników

Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.

Czytaj całość

Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej

Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Czytaj całość