Praca w erze sztucznej inteligencji- które profesje wygasną po 2025 roku

Nagłówki o „zastępowaniu ludzi przez maszyny” przestały być już jedynie dystopijną fantazją. W 2025 roku tempo wdrażania generatywnych modeli językowych, automatyzacji procesów przez zastosowanie robotów i systemów rozpoznawania obrazu sprawiło, że pytanie o to, które zawody znikną najpierw, stało się praktycznym dylematem planowania kariery i polityki publicznej. 

Międzynarodowe badania z ostatnich dwóch lat zgromadziły spory materiał empiryczny, który pomaga odpowiedzieć na pytanie o tempo i zasięg transformacji. Raport “Future of Jobs 2025” Światowego Forum Ekonomicznego (WEF) zbiera opinie ponad tysiąca pracodawców reprezentujących miliony miejsc pracy i stwierdza, że AI już w krótkim okresie zmienia strukturę zapotrzebowania na umiejętności: pewne zadania zanikać będą gwałtownie, inne ulegną transformacji, a powstanie ich dużo nowych — szczególnie związanych z projektowaniem, wdrażaniem i kontrolą systemów AI. To nie jest jedynie teoria: firmy informatyczne, sieci handlowe i banki zmieniają organizację pracy w tempie, które tylko kilka lat temu wydawało się nierealne.

Ale jakie zawody znajdą się na pierwszej linii? Oto odpowiedź poparta danymi, analizami i konkretnymi przykładami.

Prace wprowadzania danych i proste zadania biurowe

Zawody polegające na powtarzalnym wprowadzaniu danych, prostym przetwarzaniu informacji i katalogowaniu dokumentów są dziś najwyżej narażone. Już w 2024 i 2025 roku wielkie firmy zaczęły zastępować manualne procesy zautomatyzowanymi przepływami pracy opartymi na RPA (Robotic Process Automation) i modelach językowych, które potrafią przetwarzać faktury, umowy i dane z formularzy szybciej i taniej niż człowiek. Microsoft, analizując interakcje z narzędziami asystującymi pracę biurową, nadał wielu zawodom wysoki „AI applicability score” i wskazał, że role takie jak tłumacze dokumentów (przy rutynowych treściach), osoby zajmujące się prostym redagowaniem i działy wsparcia klienta odpowiadające za standardowe zapytania — są szczególnie podatne na automatyzację. Już teraz w centrach usług wspólnych wiele zadań, które jeszcze kilka lat temu wymagały zespołu kilkuosobowego, wykonuje jedno narzędzie zintegrowane z systemem ERP.

Przykład z praktyki: duża międzynarodowa firma ubezpieczeniowa zredukowała w 2025 roku liczbę pracowników zajmujących się ręcznym wprowadzaniem danych do systemów likwidacji szkód o 60 procent, wdrażając rozwiązanie łączące OCR (rozpoznawanie znaków) i model językowy do automatycznego przypisywania kategorii szkód i ekstrakcji kluczowych danych z dokumentów. Osoby dotychczas zatrudnione na tych stanowiskach przeszły częściowo na role nadzorcze i kontroli jakości, a część odeszła z rynku pracy. To przykład typowy: zadanie jako takie znika, lecz część kompetencji — weryfikacja, krytyczne myślenie, kontakt z klientem — staje się cenniejsza.

Obsługa klienta na poziomie podstawowym i call center

Sektor obsługi klienta był jedną z pierwszych ofiar technologii automatyzującej powtarzalne zadania. Boty czatowe, asystenci głosowi i zaawansowane systemy rozpoznawania mowy potrafią rozwiązać znaczną część rutynowych zgłoszeń — zmiana hasła, sprawdzenie salda, śledzenie przesyłki czy proste reklamacje. Raporty branżowe odnotowały spadek liczby tradycyjnych etatów w centrach kontaktowych tam, gdzie wdrożono skuteczne rozwiązania automatyczne. Proces ten przyspieszył, gdy generatywne modele językowe zaczęły obsługiwać bardziej złożone zapytania, symulując naturalną rozmowę i redukując potrzebę eskalacji do konsultanta-człowieka. W praktyce oznacza to, że pozycje w call center są w dużym stopniu zastępowane i ograniczają się głównie do ról nadzorczych i eskalacyjnych, gdzie wymagana jest ludzka empatia i rozwiązywanie konfliktów. Źródła branżowe i analizy rynkowe potwierdzają ten trend w skali globalnej.

Przykład lokalny: pewien operator telekomunikacyjny w kraju UE, po wdrożeniu hybrydowego systemu automatycznego i ludzkiego wsparcia, odnotował 30–40 procentową redukcję tradycyjnych etatów w dziale obsługi zagadnień podstawowych, jednocześnie zwiększając zatrudnienie w zespołach eskalacji, odwołań i analizy danych.

Prace redakcyjne i podstawowe tworzenie treści

Choć kreatywność pozostaje domeną człowieka, narzędzia do generowania tekstu zdążyły już udowodnić, że potrafią tworzyć opisy produktów, krótkie raporty, podsumowania spotkań i proste komunikaty prasowe szybciej i taniej niż człowiek. Microsoft i inne raporty wskazują, że zawody opierające się na rutynowym formułowaniu tekstu informacyjnego (np. krótkie notki prasowe, opisy aukcji, streszczenia raportów) są podatne na automatyzację. To nie oznacza, że dziennikarze znikną, ale zmieni się struktura pracy redakcyjnej: proste materiały będą coraz częściej tworzone przez systemy automatyczne, a ludzie skoncentrują się na analizie, dziennikarstwie śledczym i interpretacji.

Rola asystentów prawnych i podstawowe zadania prawnicze

Prawnicze prace rutynowe, jak przygotowywanie wzorcowych pism, wyszukiwanie precedensów i analiza dokumentów, stały się celem automatyzacji. Systemy wyszukujące orzecznictwo i generujące szkice umów znacznie skracają czas pracy młodszych prawników i asystentów. W praktyce kancelarie zaczynają przenosić część zadań wykonywanych dotąd przez stażystów i młodszych pracowników do narzędzi wspomagających. To prowadzi do zmniejszenia popytu na stanowiska o niskim doświadczeniu w krótkim terminie, przy jednoczesnym wzroście zapotrzebowania na specjalistów, którzy potrafią weryfikować, interpretować i personalizować wygenerowane dokumenty. Analizy ekonomiczne wskazują, że rola AI w sektorze prawniczym może znacznie obniżyć koszty powtarzalnych czynności, zmieniając ścieżki kariery młodych prawników.

Przykład: brytyjska kancelaria wdrożyła w 2025 roku narzędzie do automatycznego tworzenia szkiców umów handlowych oraz system podpowiadający klauzule. Liczba godzin poświęcanych na przygotowanie pierwszych wersji dokumentów spadła o połowę, a młodsi prawnicy zostali przesunięci do zadań przygotowawczych i kontaktu z klientem.

Tłumaczenia i transkrypcje rutynowe

Modele tłumaczeniowe i transkrypcyjne osiągnęły jakość wystarczającą do wykonywania wielu zadań tłumaczeniowych o niskim stopniu skomplikowania. Tłumaczenia standardowych dokumentów, opisów produktów i treści marketingowych są coraz częściej automatyzowane, a praca tłumaczy przesuwa się w stronę lokalizacji, adaptacji kulturowej i zadań wymagających głębokiej wiedzy kontekstowej i terminologicznej. To sprawia, że profesja tłumacza zmienia się z czysto wykonawczej w bardziej konsultingową. Źródła branżowe i badania nad zastosowaniem modeli generatywnych potwierdzają szybkie tempo transformacji w tym obszarze. 

6. Analityka danych podstawowa i raportowanie rutynowe

Paradoksalnie, narzędzia AI ułatwiają analizę i interpretację danych, a jednocześnie eliminują część prac analitycznych na poziomie podstawowym. Automatyczne systemy raportowania, generatory wizualizacji i narzędzia typu “auto-ML” (automated machine learning) potrafią wykonać wstępne analizy i wygenerować wnioski, które jeszcze kilka lat temu wymagały pracy zespołu analityków. W wyniku tego zawody polegające na podstawowej analizie danych oraz tworzeniu standardowych raportów są narażone — pozostaje jednak duże zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią budować modele, interpretować ich wyniki i tłumaczyć je na język biznesu. Raporty McKinsey i PwC pokazują, że choć wiele zadań jest automatyzowalnych, to jednocześnie rośnie popyt na umiejętności zaawansowanej analizy i pracy z AI.

Rzemiosła i prace fizyczne względnie odporne na AI

Na pierwszy rzut oka prace fizyczne, które wymagają zręczności manualnej lub bezpośredniej interakcji z ludźmi, wydają się odporne na automatyzację. Jednak w 2025 roku napędzane przez komputerowe widzenie roboty przemysłowe, autonomiczne pojazdy dostawcze i systemy wsparcia pracy operatorów zaczęły przejmować część zadań również w tym sektorze. Transport, magazynowanie i logistyka doświadczają automatyzacji w miejscach, gdzie procesy są przewidywalne i powtarzalne. Tam, gdzie zadania są złożone, wymagają subtelnych interakcji lub pracy w niestandardowym środowisku, ludzka praca pozostaje niezastąpiona. OECD i inne instytucje analizujące lokalne rynki pracy wskazują, że ekspozycja na generatywne AI i automatyzację różni się między regionami i sektorami — nie wszędzie zmiany będą tak samo dotkliwe.  Natomiast takie zawody jak elektryk, hydraulik, spawacz, ochroniarz czy budowlaniec przechodzą swój renesans i są to zawody bardzo atrakcyjne, z dużym zapotrzebowaniem i atrakcyjnymi zarobkami.

Prace kreatywne wysokiego stopnia — transformacja zamiast znikania

Sztuka, muzyka, design i zaawansowane formy tworzenia treści także odczuwają wpływ narzędzi generatywnych. Modele tworzą szkice, kompozycje i propozycje layoutów, które wcześniej zajmowały wiele godzin. Efekt: wiele zadań przygotowawczych i koncepcyjnych w procesie twórczym może być wykonanych szybciej, a rola twórcy przesuwa się w kierunku nadzoru, selekcji i ostatecznej obróbki. Zawody w obszarze kreatywnym raczej się nie „zlikwidują” w sensie całkowitym, ale ulegną głębokiej transformacji — zmieni się ścieżka przygotowania projektów, sposób wyceny pracy i model współpracy z klientem.

Sektor edukacji — redukcja ról wspierających i rosnące wymagania kompetencyjne

Edukacja odczuwa efekt dwóch sił: z jednej strony platformy edukacyjne i narzędzia adaptacyjne mogą zastąpić wiele rutynowych form nauczania i sprawdzania wiedzy, z drugiej — rośnie zapotrzebowanie na nauczycieli, którzy potrafią uczyć umiejętności miękkich, krytycznego myślenia i pracy z technologią. To oznacza redukcję popytu na pracowników wykonujących powtarzalne czynności administracyjne i korepetycje standardowe, przy jednoczesnym wzroście znaczenia specjalistów edukacyjnych przygotowujących programy i prowadzących naukę na wyższym poziomie zindywidualizowanym. Już dziś widzimy reklamy nauczycieli języka AI, którzy oferują interaktywne lekcje, poprawę wymowy i gramatyki. W dłuższym terminie rola korepetytora czy nauczyciela języka obcego ulegnie transformacji, o ile w ogóle nie zaniknie.

Dynamika tworzenia i likwidacji miejsc pracy — szerszy obraz

Dane z raportów wskazują, że choć pewne zadania znikają, powstają nowe. WEF w raporcie z 2025 roku oraz PwC w Barometrze AI z 2025 r. zwracają uwagę, że AI nie tylko destrukcyjnie wpływa na pewne role, ale także tworzy zapotrzebowanie na specjalistów AI, inżynierów danych, specjalistów ds. etyki AI i ekspertów ds. zarządzania zmianą. PwC odnotowuje, że prace związane z AI oferują istotne premie płacowe — pracownicy z umiejętnościami AI mogą liczyć na wyższe wynagrodzenia, co częściowo kompensuje zanik nisko-kwalifikowanych stanowisk. To obraz gospodarki w transformacji, w której zdolność do przekwalifikowania się i nabycia kompetencji cyfrowych decyduje o losach pracownika.

Kogo dotkną zmiany najszybciej — synteza ryzyka dla 2026 roku

Na bazie dostępnych raportów i obserwacji rynkowych można wskazać grupy zawodowe najbardziej narażone w krótkim horyzoncie do 2026 roku. Pierwsza grupa to pracownicy wykonujący powtarzalne, oparte na regułach czynności w biurze i call center. Druga grupa to osoby wykonujące proste zadania analityczne i redakcyjne, z których wiele jest obecnie automatyzowanych przez narzędzia generatywne. Trzecia grupa to profesje tłumaczeniowe i transkrypcyjne o niskim stopniu specjalizacji. Kolejna kategoria to młodsi prawnicy i asystenci prawni zajmujący się przepisywaniem i wstępną analizą dokumentów. Wreszcie, sektory logistyczne i magazynowe szybkiej rotacji będą doświadczać presji na redukcję niskokosztowych stanowisk fizycznych tam, gdzie zadania są powtarzalne i nadają się do robotyzacji. 

Co robić — praktyczne rekomendacje dla pracowników, firm i decydentów

Reakcja na tę transformację musi być wielotorowa. Pracownicy powinni inwestować w umiejętności, które są trudne do zautomatyzowania: prace, gdzie potrzebna jest obecność fizyczna, myślenie krytyczne, umiejętności społeczne, rozwiązywanie złożonych problemów i kompetencje cyfrowe, w tym znajomość narzędzi AI. Firmy powinny projektować programy przekwalifikowania i tworzyć hybrydowe zespoły, w których ludzie współpracują z AI, zamiast być przez nie zastępowani. Regulatorzy muszą z kolei skupić się na wsparciu przekwalifikowań, systemach bezpieczeństwa, i regulacjach zapewniających sprawiedliwy podział korzyści z automatyzacji. Raporty organizacji międzynarodowych sugerują też konieczność tworzenia lokalnych strategii adaptacyjnych, bo wpływ AI jest bardzo zróżnicowany geograficznie.

Przykłady sukcesu i porażki adaptacji

Istnieją już przykłady firm, które poradziły sobie dobrze z transformacją. Organizacje, które traktowały AI jako narzędzie wzmacniające pracowników — inwestując w szkolenia i przekształcając role — zwykle odnotowały wzrost produktywności i satysfakcji pracowników. Inne firmy, które potraktowały automatyzację wyłącznie jako sposób na redukcję kosztów bez planu przekwalifikowania, spotkały się z odpływem talentów i problemami operacyjnymi. Wiele zależy od sposobu wdrożenia technologii: stopniowe testy, transparentność wobec pracowników i jasno zaplanowane ścieżki rozwoju znacznie zwiększają szansę na sukces.

Podsumowanie: co naprawdę może zniknąć po 2025 roku?

Po 2025 roku najbardziej realnym scenariuszem jest znaczne zredukowanie liczby stanowisk opartych na powtarzalnych zadaniach informacyjnych i obsługowych. Mowa o stanowiskach wprowadzania danych, podstawowej obsłudze klienta, prostych tekstach redakcyjnych, transkrypcjach i tłumaczeniach rutynowych oraz o części pracy młodszych prawników, księgowych czy analityków, gdzie zadania da się przełożyć na algorytm i wyuczony schemat postępowania. Nie jest to jednak obraz jednolitego „wymazywania” zawodów z rynku. W większości przypadków znikają konkretne zadania, a nie całe profesje, co oznacza, że ludzie będą przesuwani do ról nadzorczych, kreatywnych, interpersonalnych lub związanych z interpretacją i kontrolą wyników generowanych przez algorytmy.

Trend automatyzacji nie jest katastrofą, lecz wymuszoną zmianą reguł gry. Globalne raporty — od Światowego Forum Ekonomicznego, przez McKinsey i PwC, po OECD — wskazują, że choć automatyzacja zagraża pewnym rolom, to jednocześnie tworzy zapotrzebowanie na kompetencje zupełnie nowego typu. Potrzebni będą ludzie, którzy rozumieją technologię, potrafią współpracować z AI, interpretować dane, rozwiązywać problemy i komunikować się z innymi. Innymi słowy: zostanie więcej miejsc pracy dla myślących, a mniej dla wykonujących skrupulatnie te same czynności.

Ta zmiana niesie ryzyko, ale i szansę. Ryzyko — dla tych, którzy pozostaną przy modelu kariery opartym na jednym, powtarzalnym zestawie umiejętności. Szansę — dla tych, którzy potraktują AI nie jako konkurencję, lecz narzędzie do przyspieszenia kariery i zwiększenia wartości na rynku. Już teraz widać, że w sektorach dotkniętych automatyzacją premiowane są osoby, które umieją integrować AI w swojej pracy, a wynagrodzenia w zawodach powiązanych z technologią rosną szybciej niż średnia rynkowa.

Dlatego kluczowym pytaniem nie jest, „czy mój zawód zniknie?”, lecz „czy moje zadania są powtarzalne i czy mogę je wzbogacić o umiejętności, których AI nie ma?”. Ci, którzy postawią na rozwój kompetencji miękkich, adaptacyjność, krytyczne myślenie, wiedzę domenową i korzystanie z narzędzi AI zamiast ignorowania ich, najprawdopodobniej nie tylko przetrwają zmianę — mogą na niej wygrać.

Rok 2025 nie będzie końcem pracy, ale końcem pewnego rodzaju pracy. Epoka wykonywania ślepych procedur ustępuje miejsca erze interpretacji, projektowania, interakcji i nadzoru. To rewolucja, której nie da się zatrzymać — można ją jednak oswoić. W tym sensie pytanie „które zawody znikną?” powinno dziś brzmieć dokładniej: „które zadania mogę przekazać AI, aby zrobić miejsce na te, które wymagają mnie?”. Jeśli odpowiedź nadejdzie na czas, przyszłość rynku pracy nie musi być zagrożeniem, lecz nową przestrzenią dla rozwoju.

Czy AI naprawdę zabierze miejsca pracy?

Sztuczna inteligencja nie „zabiera” pracy w sensie absolutnym, ale eliminuje określone zadania, które wcześniej wykonywali ludzie. W praktyce oznacza to, że stanowiska oparte na rutynie i powtarzalności ulegną transformacji lub częściowej likwidacji, natomiast powstaną nowe role związane z obsługą, nadzorem i interpretacją wyników generowanych przez systemy AI. Z historycznego punktu widzenia każda duża innowacja technologiczna prowadziła do restrukturyzacji zatrudnienia, ale w dłuższej perspektywie netto liczba miejsc pracy zwykle rosła. AI nie będzie wyjątkiem, choć przejściowo zmiana może być dotkliwa dla osób bez możliwości przekwalifikowania się.

Które zawody są najbardziej zagrożone do 2026 roku?

Największą presję automatyzacji odczują zawody oparte na prostym przetwarzaniu informacji, obsłudze klienta bazującej na standardowych scenariuszach, transkrypcjach, tłumaczeniach rutynowych oraz wstępnych analizach prawnych czy finansowych. Nawet jeśli nazwa stanowiska przetrwa, zakres obowiązków zostanie radykalnie uszczuplony, a oczekiwania wobec pracowników przesuną się w kierunku zadań wymagających interpretacji i oceny.

Które profesje są stosunkowo odporne na AI?

Zawody oparte na złożonej interakcji międzyludzkiej, kreatywności, empatii i pracy w zmiennym, nieprzewidywalnym środowisku mają większą odporność. Należą do nich specjalizacje terapeutyczne, edukacyjne, negocjacyjne, strategiczne, a także zaawansowane rzemiosło i prace wymagające wysokiej zręczności manualnej. Jednak nawet w tych sektorach AI może wspierać proces, choć rzadko go całkowicie zastępuje.

Czy AI zastąpi nauczycieli, lekarzy i prawników?

Nie w pełnym wymiarze. AI jest skuteczna w dostarczaniu informacji, analizowaniu danych i sugerowaniu rozwiązań, ale brakuje jej kontekstu emocjonalnego, intuicji, umiejętności społecznych czy etycznego osądu. Profesje te raczej ulegną przedefiniowaniu niż likwidacji. Lekarze już korzystają z algorytmów do analizy wyników badań, prawnicy — do przygotowywania szkiców dokumentów, a nauczyciele — do personalizacji ścieżek nauczania. AI przejmie zadania pomocnicze, a człowiek pozostanie autorytetem wykonawczym i decyzyjnym.

Jak przygotować się na zmiany na rynku pracy?

Kluczowe jest rozwinięcie umiejętności, które trudno zautomatyzować: krytycznego myślenia, znajdowania rozwiązań, pracy zespołowej, kreatywności i zdolności komunikacyjnych. Warto również nauczyć się obsługi narzędzi AI — nie jako ciekawostki, ale jako integralnego elementu wykonywanego zawodu. Osoby, które nauczą się wykorzystywać AI do przyspieszenia własnej pracy, będą znacznie bardziej odporne na jej zastąpienie.

Czy warto się przekwalifikować?

Jeżeli Twoje zadania są powtarzalne, oparte na schematach i nie wymagają interpretacji czy kontaktu z człowiekiem, odpowiedź brzmi: tak. Przekwalifikowanie nie zawsze oznacza zmianę branży — często chodzi o poszerzenie kompetencji w tym samym obszarze. Pracownik obsługi klienta może rozwijać umiejętności rozwiązywania konfliktów i pracy ze skomplikowanymi przypadkami, a analityk danych — specjalizować się w interpretacji wyników zamiast generowania raportów.

Czy AI stworzy nowe miejsca pracy?

Tak — i już to robi. Powstają stanowiska związane z trenowaniem modeli, audytem danych, projektowaniem interakcji człowiek–maszyna, etyką sztucznej inteligencji, bezpieczeństwem algorytmicznym i wdrażaniem automatyzacji. Popyt na te role rośnie szybciej niż tradycyjne systemy edukacyjne są w stanie kształcić specjalistów, dlatego osoby wchodzące na rynek dziś mają wyjątkową szansę uchwycenia przewagi kompetencyjnej.

A jeśli ktoś nie ma zdolności technicznych?

AI paradoksalnie obniża próg wejścia do świata technologii, umożliwiając wykonywanie zadań bez specjalistycznego kodowania. Kluczowe nie jest zostać „programistą”, lecz użytkownikiem, który rozumie możliwości i limity narzędzi oraz potrafi myśleć krytycznie nad wynikami algorytmu. Umiejętność zadawania właściwych pytań, analizy kontekstu i komunikowania oczekiwań jest dziś równie cenna jak techniczna znajomość systemów.

Czy istnieje sposób, aby ochronić się przed automatyzacją?

Najlepszą ochroną jest adaptacja — rozwój unikatowego zestawu umiejętności łączącego wiedzę domenową, inteligencję społeczną oraz zdolność wykorzystania AI jako narzędzia pracy. Przyszłość nie należy do tych, którzy konkurują z technologią, lecz do tych, którzy ją uzupełniają.