> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://krasowski.pl/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# AI a rynek pracy w Polsce 2026: które zawody stracą, które zyskają?
- URL: https://krasowski.pl/ai-rynek-pracy-polska-zawody-2026/
- Published: 2026-09-14T05:19:58.000Z
- Updated: 2026-09-14T12:35:37.000Z
- Description: Sztuczna inteligencja nie likwiduje wszystkich zawodów w ten sam sposób. Analizujemy 100 profesji w Polsce i sprawdzamy, które są najbardziej narażone na automatyzację, które mogą zyskać oraz gdzie AI przede wszystkim zmieni sposób wykonywania pracy.
- Author: Krasowski
- Tags: AI, Biznes, Statystyki, Polska

Sztuczna inteligencja nie zaczęła masowo likwidować zawodów. Zaczęła robić coś znacznie bardziej podstępnego.

Przejmuje pojedyncze zadania. Pisze pierwszy szkic dokumentu. Analizuje arkusz. Odpowiada klientowi. Klasyfikuje fakturę. Tworzy kod. Przygotowuje raport. Wyszukuje informacje. Tłumaczy tekst. Podsumowuje spotkanie.

Każda z tych zmian wygląda niepozornie. Dopiero kiedy połączy się je w całość, pojawia się pytanie: ilu ludzi będzie potrzebnych do wykonania tej samej pracy?

W Polsce ponad 5 mln stanowisk obejmuje zadania przynajmniej częściowo podatne na automatyzację przez generatywną AI. Według analizy ILO i NASK odpowiada to około 30,3% zatrudnienia. Około 4,9% pracujących znajduje się w grupie najwyższej ekspozycji. Nie oznacza to jednak, że 30% Polaków straci pracę.

Warto tu rozdzielić dwie rzeczy, które często wrzuca się do jednego worka. Wysoka ekspozycja na AI mówi, że wiele czynności w danym zawodzie można wspomagać lub automatyzować. Nie mówi jeszcze, że zniknie sam zawód. Programista może intensywnie korzystać z AI i jednocześnie pozostać bardzo potrzebny. Podobnie lekarz czy księgowy.

Dlatego pytanie: „które zawody zabierze AI?” jest źle postawione. Lepsze brzmi: **które zadania AI przejmie, ilu pracowników będzie dzięki temu potrzebnych i gdzie człowiek nadal pozostanie trudny do zastąpienia?**

## **Polski rynek pracy wchodzi w erę AI z nietypowej pozycji**

Polska ma problem, którego nie można pominąć w żadnej analizie automatyzacji: zaczyna brakować ludzi. Według GUS w gospodarce narodowej pracowało pod koniec marca 2026 r. około 15,1 mln osób. Bezrobocie pozostaje relatywnie niskie, a Barometr Zawodów 2026 wskazuje niedobory pracowników w wielu kluczowych profesjach.

Brakuje między innymi lekarzy, pielęgniarek, położnych, opiekunów osób starszych, psychologów, nauczycieli, elektryków, monterów instalacji, spawaczy oraz kierowców. Jednocześnie Polska się starzeje.

Polski Instytut Ekonomiczny wskazuje, że w kolejnych latach podaż pracowników może istotnie maleć. W Polsce automatyzacja może więc wyglądać inaczej niż w kraju z wysokim bezrobociem. W wielu firmach pierwszym skutkiem AI nie musi być redukcja zatrudnienia, ale mniejsza potrzeba prowadzenia kolejnych rekrutacji.

Jeżeli dział księgowy dzięki automatyzacji jest w stanie obsłużyć znacznie więcej dokumentów, firma może po prostu nie zatrudniać kolejnych osób. Przy niedoborze pracowników taki scenariusz jest co najmniej równie istotny jak klasyczne zastępowanie człowieka przez technologię.

## **Najpierw ważne zastrzeżenie: AI automatyzuje zadania, nie zawody**

Zawód jest zbiorem wielu czynności.

Prawnik analizuje dokumenty, rozmawia z klientem, negocjuje, występuje przed sądem, interpretuje przepisy i ponosi odpowiedzialność za udzieloną poradę. AI może bardzo dobrze wykonywać pierwszą analizę dokumentu i przygotować projekt pisma. Znacznie trudniej przekazać jej całą resztę. Podobnie jest z lekarzem. AI może analizować obraz medyczny, dokumentację i historię pacjenta. Nadal pozostają jednak badanie fizykalne, rozmowa, odpowiedzialność kliniczna, sytuacje nietypowe i decyzja o leczeniu.

Największy problem pojawia się tam, gdzie niemal cały zawód składa się z czynności cyfrowych, rutynowych i łatwych do opisania instrukcją. Operator wprowadzania danych nie ma wielu zadań, do których może „uciec”, jeżeli przepisywanie informacji z jednego systemu do drugiego zostanie zautomatyzowane. I właśnie dlatego jest bardziej zagrożony niż programista, mimo że oba zawody mogą mieć bardzo wysoką ekspozycję na AI.

## **Co mówią prawdziwe eksperymenty z AI**

Najciekawsze dane nie pochodzą z prognoz. Pochodzą z firm, które faktycznie dały pracownikom generatywną AI i sprawdziły, co się stanie. W jednym z najważniejszych badań Erik Brynjolfsson, Danielle Li i Lindsey Raymond przeanalizowali pracę 5172 konsultantów obsługi klienta oraz ponad 3 mln rozmów. Po wprowadzeniu asystenta generatywnej AI produktywność wzrosła średnio o około 15%. Najbardziej skorzystali mniej doświadczeni pracownicy.

AI wykonuje pracę, a w dodatku potrafi również częściowo przejmować wiedzę najlepszych pracowników i przekazywać ją słabszym.

Początkujący konsultant może dzięki temu zacząć pracować jak ktoś znacznie bardziej doświadczony. Z perspektywy firmy to świetna wiadomość. Z perspektywy rynku pracy sytuacja staje się bardziej skomplikowana.

Jeżeli dziesięciu pracowników może dzięki AI wykonywać pracę, do której wcześniej potrzeba było dwunastu, liczba nowych rekrutacji może spaść nawet bez zwalniania kogokolwiek. To właśnie w ten sposób pierwsze efekty AI mogą pojawiać się na rynku pracy: nie poprzez spektakularne zwolnienia, ale poprzez brak nowych ofert.

## **Najbardziej zagrożone nie są zawody fizyczne**

Poprzednie fale automatyzacji kojarzyły się przede wszystkim z produkcją i pracą fizyczną. Generatywna AI trafia w inną część gospodarki, ponieważ szczególnie dobrze radzi sobie z tekstem, dokumentami, kodem i danymi. Dlatego wysoka ekspozycja dotyczy dziś również dobrze wykształconych osób wykonujących typową pracę biurową.

Według indeksu ILO i NASK około 71,6% pracowników biurowych wykonuje zadania technicznie podatne na automatyzację, a niemal połowa znajduje się w najwyższej kategorii ekspozycji.

Najbardziej podatne są zadania związane z: 

pisaniem, przepisywaniem i formatowaniem tekstu,

pracą na formularzach i danych,

standardową analizą,

przygotowywaniem raportów,

obsługą typowych zapytań,

podstawowym księgowaniem,

prostą komunikacją z klientem,

wyszukiwaniem informacji.

Znacznie trudniej zautomatyzować fizyczną naprawę instalacji w starym budynku, opiekę nad pacjentem albo negocjacje z trudnym klientem.

## **100 zawodów: kto straci, kto zyska, a kto po prostu zacznie pracować inaczej**

Poniższa tabela łączy ekspozycję zawodów na generatywną AI według metodologii ILO i NASK z charakterem wykonywanych zadań oraz sytuacją polskiego rynku pracy.

**Ekspozycja nie oznacza prawdopodobieństwa zwolnienia.** Pokazuje, jak duża część typowych zadań danego zawodu znajduje się w zasięgu generatywnej AI.

Trend jest syntetyczną oceną sytuacji w Polsce, a nie oficjalną prognozą procentowej zmiany zatrudnienia.

| #   | Zawód                                               | Ekspozycja GenAI | Perspektywa            | Najważniejsza zmiana                                       |
| --- | --------------------------------------------------- | ---------------- | ---------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| 1   | Operator wprowadzania danych                        | 70%              | silny spadek           | OCR, AI i integracje przejmują przepisywanie danych        |
| 2   | Operator edytorów tekstu / transkrypcji             | 65%              | silny spadek           | transkrypcja i formatowanie stają się automatyczne         |
| 3   | Pracownik księgowości i ewidencji                   | 64%              | spadek                 | automatyzacja faktur, dekretacji i uzgodnień               |
| 4   | Pracownik statystyczny, finansowy i ubezpieczeniowy | 64%              | spadek                 | formularze i standardowe analizy przejmują systemy         |
| 5   | Makler / dealer finansowy                           | 63%              | stabilnie              | AI przejmuje analizę, pozostają regulacje i relacje        |
| 6   | Pracownik wsparcia biurowego                        | 63%              | spadek                 | korespondencja i administracja są automatyzowane           |
| 7   | Analityk finansowy                                  | 62%              | stabilnie / wzrost     | AI przyspiesza analizę, rośnie wartość interpretacji       |
| 8   | Pracownik ds. płac                                  | 61%              | spadek                 | regułowe procesy payroll przechodzą do systemów            |
| 9   | Sprzedawca w call center                            | 61%              | spadek                 | AI i voiceboty przejmują standardowe kontakty              |
| 10  | Web developer                                       | 60%              | stabilnie / wzrost     | mniej ręcznego kodowania, więcej integracji                |
| 11  | Specjalista kredytowy                               | 60%              | spadek                 | scoring i dokumentacja są coraz bardziej automatyczne      |
| 12  | Pracownik ogólnobiurowy                             | 60%              | silny spadek           | e-mail, dokumenty i raportowanie przejmują copiloci        |
| 13  | Administracja HR                                    | 60%              | spadek                 | screening i dokumentacja ulegają automatyzacji             |
| 14  | Tłumacz                                             | 59%              | spadek                 | standardowe tłumaczenia gwałtownie tanieją                 |
| 15  | Sekretarka                                          | 58%              | silny spadek           | AI obsługuje kalendarz, korespondencję i notatki           |
| 16  | Kasjer bankowy                                      | 58%              | spadek                 | bankowość cyfrowa ogranicza rolę oddziałów                 |
| 17  | Konsultant informacyjny call center                 | 58%              | silny spadek           | chatboty przejmują najprostsze sprawy                      |
| 18  | Doradca finansowy                                   | 57%              | stabilnie              | analiza jest automatyczna, relacja pozostaje               |
| 19  | Programista aplikacji                               | 57%              | stabilnie / wzrost     | AI zmienia sposób tworzenia kodu                           |
| 20  | Administrator baz danych                            | 57%              | stabilnie              | rutyna maleje, rośnie governance i bezpieczeństwo          |
| 21  | Administrator systemów                              | 57%              | stabilnie              | więcej automatyzacji, większa rola SRE i security          |
| 22  | Pracownik informacji                                | 57%              | spadek                 | wyszukiwanie informacji przejmują modele                   |
| 23  | Recepcjonista                                       | 57%              | umiarkowany spadek     | rezerwacje i FAQ stają się automatyczne                    |
| 24  | Matematyk / aktuariusz / statystyk                  | 56%              | wzrost                 | AI zwiększa możliwości modelowania                         |
| 25  | Pracownik biura podróży                             | 56%              | silny spadek           | AI potrafi tworzyć i rezerwować standardowe podróże        |
| 26  | Specjalista marketingu                              | 55%              | stabilnie              | produkcja contentu tanieje, strategia zyskuje              |
| 27  | Bibliotekarz / specjalista informacji               | 55%              | stabilnie              | wyszukiwanie przechodzi do AI, kuracja zostaje             |
| 28  | Ekonomista                                          | 55%              | stabilnie              | analiza i drafting są wspomagane                           |
| 29  | Copywriter                                          | 55%              | spadek                 | masowy content jest coraz tańszy                           |
| 30  | Dziennikarz                                         | 54%              | umiarkowany spadek     | newsy i streszczenia automatyczne, reporting zostaje       |
| 31  | Asystent zarządu                                    | 54%              | spadek                 | AI przejmuje znaczną część pracy administracyjnej          |
| 32  | Programista oprogramowania                          | 53%              | stabilnie / wzrost     | kodowanie staje się bardziej zautomatyzowane               |
| 33  | Agent ubezpieczeniowy                               | 53%              | stabilnie / spadek     | standardowe oferty generuje system                         |
| 34  | Sekretarka medyczna                                 | 53%              | umiarkowany spadek     | dokumentację może przejąć AI                               |
| 35  | Specjalista sieci komputerowych                     | 52%              | stabilnie / wzrost     | rośnie znaczenie cloud i cyberbezpieczeństwa               |
| 36  | Technik dokumentacji medycznej                      | 52%              | stabilnie              | AI pomaga klasyfikować dokumenty                           |
| 37  | Księgowy                                            | 51%              | stabilnie              | rutyna spada, rosną podatki i controlling                  |
| 38  | Specjalista sprzedaży ICT                           | 51%              | wzrost                 | firmy potrzebują sprzedaży rozwiązań AI i cloud            |
| 39  | Recepcjonista hotelowy                              | 51%              | umiarkowany spadek     | self check-in i chatboty przejmują część pracy             |
| 40  | Administracja transportu i spedycji                 | 50%              | umiarkowany spadek     | dokumentacja i planowanie stają się automatyczne           |
| 41  | Grafik                                              | 49%              | spadek / stabilnie     | generowanie assetów tanieje                                |
| 42  | Analityk systemowy                                  | 49%              | wzrost                 | integracja AI zwiększa zapotrzebowanie na analizę          |
| 43  | Technik księgowości                                 | 49%              | spadek                 | automatyzacja transakcji                                   |
| 44  | Przedstawiciel handlowy                             | 49%              | stabilnie              | AI pomaga w researchu, relacja zostaje                     |
| 45  | Urzędnik podatkowy                                  | 49%              | stabilnie              | AI wspiera analizę, decyzja pozostaje regulowana           |
| 46  | Inżynier telekomunikacji                            | 48%              | stabilnie / wzrost     | AI wspiera projektowanie i diagnostykę                     |
| 47  | Socjolog                                            | 48%              | stabilnie              | AI analizuje tekst, badania terenowe zostają               |
| 48  | Organizator wydarzeń                                | 48%              | stabilnie              | planowanie łatwiejsze, realizacja nadal ludzka             |
| 49  | Trener IT                                           | 47%              | wzrost                 | reskilling AI zwiększa popyt                               |
| 50  | Archiwista                                          | 47%              | stabilnie              | automatyczna klasyfikacja dokumentów                       |
| 51  | Helpdesk IT                                         | 47%              | spadek na Tier 1       | chatboty rozwiązują prostsze problemy                      |
| 52  | Analityk zarządzania                                | 46%              | stabilnie / wzrost     | AI przyspiesza analizę procesów                            |
| 53  | Rekruter                                            | 45%              | stabilnie              | sourcing i screening automatyczne, relacja zostaje         |
| 54  | Manager IT                                          | 44%              | wzrost                 | coraz więcej transformacji AI                              |
| 55  | Kierownik handlu                                    | 44%              | stabilnie              | AI wspiera forecasting i ceny                              |
| 56  | Specjalista PR                                      | 43%              | stabilnie              | treść tanieje, reputacja i kryzysy pozostają               |
| 57  | Kierownik back-office                               | 43%              | spadek / stabilnie     | mniejsze zespoły administracyjne                           |
| 58  | Windykator                                          | 43%              | umiarkowany spadek     | standardowy kontakt automatyzuje się                       |
| 59  | Właściciel sklepu                                   | 43%              | stabilnie              | AI wspiera zakupy i ceny                                   |
| 60  | Kierownik sprzedaży                                 | 41%              | stabilnie / wzrost     | AI zwiększa możliwości zespołu                             |
| 61  | Specjalista szkoleń                                 | 41%              | wzrost                 | rośnie potrzeba przekwalifikowania pracowników             |
| 62  | Biolog                                              | 40%              | stabilnie / wzrost     | AI wspiera analizę danych                                  |
| 63  | Psycholog                                           | 39%              | wzrost                 | relacja i zaufanie są trudne do automatyzacji              |
| 64  | Fotograf                                            | 39%              | spadek / stabilnie     | część fotografii komercyjnej przejmują generatory          |
| 65  | Kasjer                                              | 39%              | spadek                 | samoobsługa i płatności cyfrowe                            |
| 66  | Fizyk                                               | 38%              | stabilnie / wzrost     | AI wspiera obliczenia i badania                            |
| 67  | Sprzedawca sklepowy                                 | 38%              | stabilnie / spadek     | e-commerce i self-service                                  |
| 68  | CEO                                                 | 38%              | stabilnie              | AI wspiera analizę, odpowiedzialności nie przejmuje        |
| 69  | Inżynier produkcji                                  | 37%              | wzrost                 | robotyzacja zwiększa popyt na integratorów                 |
| 70  | Architekt                                           | 37%              | stabilnie / wzrost     | AI generuje koncepcje, człowiek odpowiada za projekt       |
| 71  | Nauczyciel akademicki                               | 37%              | stabilnie              | AI zmienia przygotowanie materiałów i ocenianie            |
| 72  | Kierownik HR                                        | 36%              | stabilnie              | rośnie znaczenie workforce planning                        |
| 73  | Manager ochrony zdrowia                             | 36%              | wzrost                 | presja demograficzna zwiększa zapotrzebowanie              |
| 74  | Prawnik                                             | 36%              | stabilnie              | research i drafting przejmuje AI, odpowiedzialność zostaje |
| 75  | Nauczyciel zawodu                                   | 35%              | wzrost                 | Polska ma deficyt nauczycieli praktycznych                 |
| 76  | Agent nieruchomości                                 | 35%              | stabilnie              | AI przejmuje marketing i wyszukiwanie ofert                |
| 77  | Kierownik budowy                                    | 34%              | wzrost                 | fizyczny nadzór i odpowiedzialność pozostają               |
| 78  | Farmaceuta                                          | 33%              | stabilnie / wzrost     | zawód regulowany, AI wspiera informację                    |
| 79  | Pracownik pomocy społecznej                         | 33%              | wzrost                 | relacyjna część pracy pozostaje ludzka                     |
| 80  | Funkcjonariusz celny                                | 32%              | stabilnie              | AI pomaga wykrywać ryzyko                                  |
| 81  | Technik laboratorium medycznego                     | 31%              | wzrost                 | AI wspiera interpretację wyników                           |
| 82  | Położna                                             | 30%              | silny wzrost           | deficyt i fizyczny charakter pracy                         |
| 83  | Fizjoterapeuta                                      | 28%              | wzrost                 | terapia wymaga pracy z pacjentem                           |
| 84  | Opiekun osoby starszej                              | 25%              | silny wzrost           | starzenie społeczeństwa zwiększa popyt                     |
| 85  | Kierowca ciężarówki                                 | 24%              | wzrost krótkoterminowo | brak kierowców jest ważniejszy niż GenAI                   |
| 86  | Pielęgniarka                                        | 22%              | silny wzrost           | niedobór pracowników i fizyczna opieka                     |
| 87  | Lekarz rodzinny                                     | 29%              | silny wzrost           | AI zwiększy produktywność, nie zastąpi lekarza             |
| 88  | Lekarz specjalista                                  | 27%              | silny wzrost           | odpowiedzialność kliniczna pozostaje ludzka                |
| 89  | Nauczyciel specjalny                                | 28%              | silny wzrost           | silnie interpersonalna praca                               |
| 90  | Nauczyciel szkoły podstawowej                       | 26%              | wzrost                 | opieka i praca z klasą pozostają                           |
| 91  | Pielęgniarka specjalistyczna                        | 25%              | silny wzrost           | AI może zmniejszyć dokumentację                            |
| 92  | Nauczyciel przedszkola                              | 21%              | stabilnie / wzrost     | opieka nad małymi dziećmi trudno automatyzowalna           |
| 93  | Elektryk                                            | 19%              | silny wzrost           | energetyka i transformacja infrastruktury                  |
| 94  | Hydraulik / monter instalacji                       | 18%              | silny wzrost           | praca fizyczna w nieprzewidywalnym środowisku              |
| 95  | Mechanik samochodowy                                | 18%              | wzrost                 | EV zmienia kompetencje, nie likwiduje zawodu               |
| 96  | Kierowca autobusu                                   | 18%              | wzrost                 | niedobory kierowców                                        |
| 97  | Mechanik maszyn                                     | 17%              | wzrost                 | naprawy terenowe są trudne do automatyzacji                |
| 98  | Elektromechanik                                     | 17%              | silny wzrost           | automatyka zwiększa popyt                                  |
| 99  | Spawacz                                             | 13%              | silny wzrost           | bardzo niska ekspozycja na GenAI                           |
| 100 | Opiekun medyczny                                    | 14%              | silny wzrost           | fizyczna opieka i demografia                               |

## **Zawody, które naprawdę powinny zacząć się niepokoić**

Największy problem mają osoby wykonujące rutynową pracę biurową. Operatorzy danych są niemal podręcznikowym przypadkiem. Jeżeli zadanie polega na odebraniu dokumentu, znalezieniu kilku informacji i wpisaniu ich do odpowiednich pól w systemie, nowoczesny workflow może połączyć OCR, model językowy, reguły biznesowe i API.

Człowiek zostaje potrzebny głównie wtedy, gdy coś pójdzie nie tak. W praktyce oznacza to przejście z modelu:

100 pracowników obsługuje 100 000 dokumentów

do modelu:

system obsługuje większość dokumentów, a kilkunastu ludzi zajmuje się wyjątkami.

Podobna zmiana czeka część księgowości, payrollu, administracji HR i prostego back-office. Nie oznacza to jednak końca księgowych. Wręcz przeciwnie. Barometr Zawodów wskazuje niedobór samodzielnych księgowych. Znikają inne czynności.

Ręczne przepisywanie faktury nie ma tej samej wartości co interpretacja podatkowa, zamknięcie ksiąg, controlling czy odpowiedzialność za poprawność sprawozdania. AI przyspiesza więc polaryzację zawodu. Najprostsza praca tanieje. Ekspertyza staje się cenniejsza.

## **Call center znajduje się na pierwszej linii**

Obsługa klienta jest jednym z obszarów, w których zmiana może być szczególnie szybka. Najpierw pojawili się chatboty. Potem systemy pomagające konsultantowi.

Teraz coraz większe znaczenie mają voiceboty zdolne prowadzić rozmowę głosową.

Ekonomia jest bardzo kusząca. Jeżeli AI zwiększa produktywność konsultanta o około 15%, firma potrzebuje mniej nowych pracowników do obsługi rosnącej liczby rozmów. Kiedy część kontaktów może być wykonywana w pełni automatycznie, presja staje się jeszcze większa. Nie oznacza to końca obsługi klienta.

Zmienia się rodzaj spraw trafiających do człowieka. AI obsłuży pytanie o status przesyłki. Człowiek zajmie się klientem, któremu zaginęła przesyłka o wartości 30 tys. zł i który grozi zerwaniem umowy. Im trudniejsza sprawa, tym większa przewaga człowieka.

## **Copywriter i grafik: zawody, w których cena produkcji gwałtownie spada**

Jeszcze kilka lat temu firma chcąca stworzyć pięćdziesiąt grafik reklamowych potrzebowała grafika albo agencji.

Dzisiaj może wygenerować setki wariantów. Podobnie z tekstem. Opis produktu, newsletter, artykuł, post społecznościowy, reklama czy landing page mogą powstać w kilka minut.

To nie oznacza, że profesjonalny copywriter czy grafik stają się niepotrzebni. Oznacza, że samo „wyprodukowanie assetu” przestaje być wystarczającą przewagą. Najbardziej wartościowe stają się strategia, kierunek kreatywny, znajomość klienta, umiejętność oceny jakości i stworzenie spójnego systemu komunikacji.

Grafik przesuwa się w stronę art directora. Copywriter w stronę stratega i redaktora. Tak samo będzie wyglądała transformacja wielu zawodów wiedzy.

## **Programiści: zagrożeni i potrzebni jednocześnie**

Programowanie jest jednym z najbardziej interesujących przypadków.

Ekspozycja części zawodów developerskich na GenAI przekracza 50%. Nic dziwnego. Programowanie wyjątkowo dobrze pasuje do możliwości współczesnych modeli. Kod ma formalną strukturę, można go testować, porównywać i stosunkowo szybko sprawdzić, czy działa. Nic więc dziwnego, że narzędzia AI tak szybko weszły do warsztatu programistów.

AI idealnie trafia więc w charakter pracy programisty. Ale z tego nie wynika automatycznie koniec programistów. Jeżeli stworzenie aplikacji stanie się pięć razy tańsze, zacznie opłacać się tworzenie aplikacji, których wcześniej nikt nie zbudowałby ze względu na koszt. Powstaje efekt popytowy. Firma, która wcześniej mogła pozwolić sobie na dwa systemy, może stworzyć dziesięć. Najbardziej zagrożona wydaje się natomiast dolna część drabiny. Junior wykonujący dobrze opisane tickety konkuruje dzisiaj nie tylko z innym juniorem. Konkuruje z seniorem wyposażonym w AI.

To może stać się jednym z największych problemów rynku pracy w kolejnych latach. Jeżeli firmy ograniczą liczbę stanowisk juniorskich, pojawi się pytanie: gdzie przyszli seniorzy mają zdobyć doświadczenie?

## **Prawnicy: AI przejmie dużą część pracy, ale nie zawód**

W przypadku prawników ekspozycja wynosi około 36%. 

To mniej niż w wielu zawodach finansowych czy IT, ale wpływ AI może być bardzo widoczny. Modele językowe są stworzone do pracy na tekście. Mogą analizować umowy, porównywać dokumenty, wyszukiwać argumenty, przygotowywać pierwsze wersje pism i streszczać setki stron akt. To ogromna zmiana.

Jednocześnie pozostają odpowiedzialność zawodowa, strategia procesowa, negocjacje, kontakt z klientem, występowanie przed sądem i ocena ryzyka. Największa zmiana może więc nastąpić nie w liczbie prawników, ale w strukturze kancelarii.

Jeden prawnik wyposażony w dobre narzędzia może wykonywać pracę, która wcześniej wymagała pomocy kilku juniorów. Ponownie pojawia się problem stanowisk wejściowych.

## **Lekarz z AI może być bardziej potrzebny niż lekarz bez AI**

Ochrona zdrowia pokazuje odwrotny mechanizm.

W ochronie zdrowia AI może mieć ogromny wpływ nawet bez zastępowania lekarza. Duża część czasu medyków schodzi na dokumentację, porządkowanie historii choroby, wyszukiwanie informacji czy przygotowywanie zaleceń. Jeżeli część tej pracy uda się bezpiecznie skrócić, lekarz może przyjąć więcej pacjentów albo poświęcić im więcej czasu. W polskich warunkach, przy niedoborze personelu, ten efekt może być ważniejszy niż redukcja zatrudnienia.

Jeżeli lekarz zamiast 20 pacjentów może bez pogorszenia jakości obsłużyć 25, wartość AI jest ogromna. Polska nie musi jednak przez to potrzebować mniej lekarzy. Przy istniejącym niedoborze kadr może po prostu zwiększyć liczbę świadczeń. Podobny mechanizm dotyczy pielęgniarek. AI może przejąć dokumentację. Nie poda jednak pacjentowi kroplówki i nie zastąpi fizycznej opieki przy łóżku.

## **Największymi wygranymi mogą zostać fachowcy**

To jeden z najbardziej przewrotnych rezultatów rewolucji AI.

Przez lata mówiło się młodym ludziom:

„idź na studia, nie będziesz pracował fizycznie”. Dzisiaj okazuje się, że to właśnie wiele zawodów fizycznych ma jedną z najcenniejszych cech na rynku pracy: niezwykle trudno je zautomatyzować.

Model językowy może napisać analizę prawną. Znacznie gorzej radzi sobie z cieknącą rurą ukrytą za szafką w mieszkaniu z 1974 r. Hydraulik, elektryk, mechanik, monter instalacji czy technik pracują w środowisku pełnym wyjątków. Potrzebna jest percepcja fizyczna, manipulacja przedmiotami i ciągłe dostosowywanie działania do sytuacji.

Robotyka będzie oczywiście postępować. Jednak koszt postawienia robota zdolnego wykonywać dowolną naprawę w mieszkaniu jest zupełnie inny niż koszt uruchomienia modelu językowego na laptopie. Dlatego transformacja pracy fizycznej będzie prawdopodobnie znacznie wolniejsza niż pracy biurowej.

## **Cztery przewagi człowieka**

Patrząc na wszystkie 100 zawodów, można zauważyć bardzo wyraźny wzorzec.

Najbardziej odporne zawody mają przynajmniej jedną z czterech cech.

**Fizyczna obecność:** Elektryk, pielęgniarka, hydraulik, fizjoterapeuta.

**Relacja i zaufanie:** Psycholog, lekarz, handlowiec prowadzący skomplikowane negocjacje.

**Odpowiedzialność:** Prawnik, lekarz, kierownik budowy, audytor.

**Głęboka wiedza pozwalająca oceniać AI:** Architekt systemów, senior developer, analityk ryzyka, specjalista podatkowy.

Im mniej tych elementów zawiera stanowisko, tym większe niebezpieczeństwo. Najbardziej narażona jest praca, którą można opisać następująco:

„Weź cyfrową informację A, wykonaj na niej standardową operację i wygeneruj cyfrowy wynik B”. To dokładnie rodzaj problemu, w którym współczesne systemy AI są coraz lepsze.

## **AI może najmocniej uderzyć w juniorów**

To prawdopodobnie jeden z najbardziej niedocenianych efektów całej rewolucji.

Wielu ekspertów nie straci pracy. Dostanie AI. Problem pojawia się poziom niżej. Przez dziesięciolecia kariera wyglądała podobnie. Junior wykonywał prostsze zadania.Uczył się. Po kilku latach zostawał specjalistą.

AI zaczyna przejmować dokładnie te zadania, dzięki którym junior zdobywał doświadczenie. Junior developer pisał proste moduły. Młodszy prawnik robił research. Młodszy analityk przygotowywał zestawienia. Początkujący copywriter pisał proste teksty. Asystent przygotowywał dokumenty.

Jeżeli wszystkie te czynności wykona AI pod nadzorem seniora, organizacja nadal będzie potrzebować seniorów. Ale może potrzebować znacznie mniej juniorów. Za kilka lat pojawi się problem: skąd mają się wziąć kolejni seniorzy?

Firmy będą musiały zaprojektować nowe ścieżki nauki zawodu w świecie, w którym najbardziej oczywiste zadania treningowe wykonuje maszyna.

## **Polska ma jeszcze jeden problem: AI wdrażamy stosunkowo wolno**

Wysoka ekspozycja na AI nie oznacza natychmiastowej automatyzacji. Technologia musi jeszcze zostać faktycznie wdrożona. I tutaj Polska nie znajduje się na czele Europy. Polskie przedsiębiorstwa korzystają z AI rzadziej niż średnia Unii Europejskiej.

Dochodzą do tego ograniczenia typowe dla MŚP: brak kompetencji, słabe dane, stare systemy, brak integracji, problemy z bezpieczeństwem i niejasny zwrot z inwestycji. PARP zwraca uwagę właśnie na bariery kompetencyjne. To może paradoksalnie opóźniać presję na zatrudnienie. Ale nie usuwa jej. Firmy, które wdrożą AI skuteczniej od konkurentów, mogą osiągnąć niższe koszty i większą produktywność. Pozostałe zostaną zmuszone do nadgonienia.

## **Kto zyska najmocniej**

Jeżeli miałbym wskazać grupy o najbardziej korzystnym połączeniu popytu i odporności na generatywną AI w Polsce, postawiłbym przede wszystkim na ochronę zdrowia, opiekę, fachy techniczne i część infrastruktury.

Pielęgniarki, lekarze, opiekunowie, elektrycy, monterzy instalacji, elektromechanicy, spawacze i część nauczycieli mają jednocześnie dwie ogromne przewagi.

Pierwszą jest niska możliwość pełnej automatyzacji. Drugą jest realny niedobór ludzi. Bardzo ciekawa jest również grupa specjalistów technologicznych.

Cyberbezpieczeństwo, infrastruktura AI, cloud, SRE, data engineering, integracja systemów i AI governance nie są odporne na automatyzację pojedynczych zadań. Wręcz przeciwnie. AI będzie tam używana intensywnie.

Jednocześnie ktoś musi projektować, wdrażać, zabezpieczać i kontrolować coraz bardziej skomplikowane systemy. To przykład zawodów, które mogą być mocno „dotknięte” przez AI, a mimo to na niej zyskać.

## **Kto powinien zmienić kierunek kariery już teraz**

Nie trzeba natychmiast porzucać zawodu tylko dlatego, że ma wysoką ekspozycję.

Gdybym dziś wykonywał zawód oparty głównie na rutynowym przetwarzaniu informacji, nie próbowałbym ścigać się z AI w szybkości. Szukałbym tej części pracy, w której trzeba ocenić wynik, podjąć decyzję albo odpowiadać za rezultat. 

Jeżeli zajmujesz się wprowadzaniem danych, naucz się kontroli jakości danych, Power Query, SQL i automatyzacji.Jeżeli pracujesz w księgowości transakcyjnej, rozwijaj podatki, controlling, ERP i obsługę nietypowych przypadków. Jeżeli jesteś copywriterem, rozwijaj strategię treści, wiedzę branżową i redakcję. Jeżeli jesteś developerem, idź w stronę architektury, infrastruktury, bezpieczeństwa i rozumienia domeny. Jeżeli pracujesz na helpdesku Tier 1, rozwijaj endpoint management, networking, cloud i cyberbezpieczeństwo. Jeżeli jesteś handlowcem, nie konkuruj z AI liczbą wysłanych wiadomości. Rozwijaj negocjacje i sprzedaż skomplikowanych produktów.

Reguła jest prosta. **Nie konkuruj z AI w czynności, którą AI wykonuje taniej. Stań się osobą odpowiedzialną za problem, którego rozwiązanie wymaga połączenia AI z wiedzą, decyzją albo działaniem w świecie rzeczywistym.**

## **Czy zawody naprawdę zaczną znikać?**

Do końca 2026 r. nie ma mocnych podstaw, aby ogłaszać całkowite zniknięcie któregoś z głównych zawodów polskiego rynku pracy.

Są natomiast podstawy, aby spodziewać się stopniowego zaniku pewnych rodzajów stanowisk. Czysty data entry jest jednym z kandydatów. Prosta transkrypcja drugim. Standardowy pierwszy poziom obsługi klienta kolejnym.

To samo może spotkać część administracji biurowej. Ale zazwyczaj proces nie będzie wyglądał tak, że firma w poniedziałek zatrudnia 100 osób, a we wtorek zwalnia 80\. Bardziej prawdopodobny scenariusz wygląda inaczej. Firma zatrudnia 100 osób. Dziesięć odchodzi. Nie zostają zastąpione. Po roku firma ma 90 osób i wykonuje więcej pracy niż wcześniej. To może być podstawowy mechanizm redukcji zatrudnienia w pierwszej fazie transformacji AI.

## **Najbardziej prawdopodobna przyszłość: polaryzacja**

Nie wydaje się, aby najbardziej prawdopodobnym scenariuszem była gospodarka bez pracy.

Znacznie bardziej realna jest gospodarka spolaryzowana. Z jednej strony znajdą się wysoko produktywni specjaliści wyposażeni w AI. Jeden dobry programista będzie mógł stworzyć znacznie więcej. Jeden prawnik przeanalizuje znacznie więcej dokumentów. Jeden marketer stworzy znacznie więcej kampanii.

Z drugiej strony pozostaną profesje wymagające fizycznej obecności, odpowiedzialności i kontaktu z drugim człowiekiem. Największa presja pojawi się pośrodku. Na rutynowej pracy umysłowej. Na stanowiskach, których główną wartością było dotychczas przetwarzanie informacji. To właśnie tam AI może zmienić rynek pracy najszybciej.

## **Najważniejszy wniosek**

Największym przegranym rewolucji AI nie będzie konkretny zawód. Będzie nim **rutynowe zadanie**. Tu możemy zaliczyć takie czynności jak: przepisywanie, streszczanie, formatowanie, klasyfikowanie, tworzenie standardowej odpowiedzi, generowanie pierwszej wersji, wyszukiwanie informacji. Może to być też prosta analiza.

Jeżeli większość twojej pracy składa się właśnie z takich czynności, presja będzie rosła. Największym wygranym również nie będzie jeden zawód. Będzie nim człowiek, który potrafi połączyć AI z czymś, czego model nie ma. Odpowiedzialnością. Doświadczeniem. Relacją z drugim człowiekiem. Działaniem w świecie fizycznym. Wiedzą pozwalającą rozpoznać, kiedy maszyna się myli.

Dlatego prawdopodobnie nie zobaczymy końca programistów, prawników, lekarzy, księgowych czy marketerów. Zobaczymy koniec części sposobów, w jakie wykonywali swoją pracę. A osoby, które nauczą się pracować po nowemu, mogą nie tylko zachować zatrudnienie. Mogą stać się znacznie bardziej wartościowe niż wcześniej.

**Źródła**

1. International Labour Organization, NASK, *Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure*, Working Paper 140, 2025 https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposurehttps://nask.pl/media/2026/03/WP140\_web.pdf
2. NASK, *GenAI zmienia rynek pracy. Raport NASK i ILO o przyszłości zatrudnienia* https://www.nask.pl/aktualnosci/genai-zmienia-rynek-pracy-raport-nask-i-ilo-o-przyszlosci-zatrudnienia
3. Barometr Zawodów, prognoza krajowa na 2026 r. https://barometrzawodow.pl/modul/prognozy-na-plakatach?form-group%5B%5D=all&publication=national&year=2026
4. Polski Instytut Ekonomiczny, *Co piąty pracownik w Polsce wykonuje zawód najbardziej wystawiony na wpływ AI* https://pie.net.pl/co-piaty-pracownik-w-polsce-wykonuje-zawod-najbardziej-wystawiony-na-wplyw-ai/
5. OECD, *Skills in the AI Age*, 2026 https://www.oecd.org/en/publications/skills-in-the-ai-age\_972bd15e-en.html
6. OECD, *Recent Policy Developments on AI in the Labour Market*, 2026 https://www.oecd.org/en/publications/recent-policy-developments-on-ai-in-the-labour-market\_c0ffced7-en.html
7. OECD, *Employment Outlook 2023* https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023\_08785bba-en.html
8. Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond, *Generative AI at Work*, The Quarterly Journal of Economics, 2025 https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658
9. Shakked Noy, Whitney Zhang, *Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence*, Science, 2023 https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2586
10. Główny Urząd Statystyczny, dane dotyczące rynku pracy i popytu na pracę https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rynek-pracy/
11. PARP, *Sztuczna inteligencja w firmach: gotowość do adopcji, kompetencje i potrzeby* https://www.parp.gov.pl/component/publications/publication/sztuczna-inteligencja-w-firmach-gotowosc-do-adopcji-kompetencje-i-potrzeby-raport-z-badan-bkl

Zobacz także: [Sztuczna inteligencja w Polsce 2026: statystyki, dane i wykresy](https://krasowski.pl/ai-w-polsce-statystyki/)