AI pożera pierwszy szczebel kariery. Młodzi tracą pracę, których już nie odzyskają?
Sztuczna inteligencja nie wywołała masowego bezrobocia, ale cicho niszczy to, co najważniejsze: pierwsze stopnie kariery. Najnowsze badania pokazują, że to właśnie najmłodsi pracownicy, w wieku 22–25 lat, tracą grunt pod nogami – i nie chodzi tylko o liczby, ale o system, który przestaje uczyć.
Gdyby szukać jednego mitu o sztucznej inteligencji na rynku pracy, brzmiałby on tak: „nikt jeszcze nie stracił przez nią posady na masową skalę”. I rzeczywiście – zagregowane wskaźniki zatrudnienia w krajach rozwiniętych pozostają stabilne. Problem w tym, że prawdziwy kryzys nie rozgrywa się na powierzchni statystyk. Tkwi głębiej, na samym dole drabiny zawodowej, gdzie AI w milczeniu podcina pierwszy szczebel kariery.
Najnowsze dane nie pozostawiają złudzeń. Jak wynika z artykułu opublikowanego w MIT Technology Review, za którym stoi Georgios Petropoulos z USC Marshall School of Business, zmiany dotykają przede wszystkim najmłodszych. I to w tempie, które trudno zlekceważyć.
16 proc. mniej miejsc pracy dla początkujących
→ Czytaj też: AI rozszyfrowała śpiew ptaków. Co mówią nam od lat?
To nie jest prognoza na przyszłość. Roboczy dokument Stanford Digital Economy Lab z listopada 2025 roku wykazał, że po upowszechnieniu generatywnej AI liczba miejsc pracy dla pracowników w wieku 22–25 lat w zawodach najbardziej narażonych na działanie tej technologii spadła o 16 procent – nawet po uwzględnieniu innych czynników wpływających na decyzje kadrowe firm. Co uderzające, bardziej doświadczeni pracownicy w tych samych branżach nie odnotowali podobnego pogorszenia. Raport Anthropic z marca 2026 roku dostarcza dodatkowych dowodów w tej samej sprawie.
„Zaniepokojenie dotyczy konkretnie wczesnych etapów kariery w zawodach narażonych na AI” – pisze Petropoulos. Innymi słowy: AI nie uderza we wszystkich, tylko w tych, którzy dopiero zaczynają. Automatyzacji podlegają bowiem zadania, które tradycyjnie stanowiły wstęp do zawodu: pisanie kodu według szablonów, obsługa klienta, podstawowa analiza danych. To właśnie te stanowiska są dziś zastępowane przez algorytmy.
Nie tylko „naucz się kodować”
→ Czytaj też: Pamięci do AI wykańczają rynek aut. Twój następny samochód może być droższy o 8 tys. zł?
Przez lata obowiązywała prosta recepta na sukces: naucz się programować, a zdobędziesz stabilną pracę. Dziś ta rada jest nieaktualna. „Warstwa pracy, którą AI dobrze obsługuje – tłumaczenie specyfikacji na rutynowy kod, odtwarzanie standardowych wzorców, debugowanie przewidywalnych błędów – to dokładnie ta warstwa, wokół której zbudowano programy »naucz się kodować«” – zauważa autor. Zamiast tego wchodzi w grę umiejętność nadzorowania i weryfikowania tego, co robi AI.
Zmiana paradygmatu oznacza konieczność gruntownego przemyślenia systemu edukacji i szkoleń. „Superwizowanie systemów AI w ich pracy jest teraz znacznie bardziej odpowiednią umiejętnością” – podkreśla Petropoulos. Młodzi ludzie muszą stać się nie tyle wykonawcami, ile refleksyjnymi użytkownikami narzędzi – zdolnymi ocenić, czy wynik wygenerowany przez model ma sens w konkretnym kontekście.
Długi cień bezrobocia i niepewności
Za suchymi liczbami kryje się realne ludzkie cierpienie. Fed z Nowego Jorku podaje, że w IV kwartale 2025 roku stopa bezrobocia wśród świeżo upieczonych absolwentów uczelni wzrosła do 5,6%, a odsetek tych, którzy pracują na stanowiskach niewymagających dyplomu, sięgnął 42,5% – najwyższego poziomu od czasów pandemii.
„Wielu absolwentów wysyła dziś setki podań, zanim otrzyma choć jedną ofertę” – czytamy w raporcie. To prowadzi do opóźnionej niezależności finansowej, przesunięcia decyzji o założeniu rodziny i rosnącego poczucia wypalenia. Problem nie polega jednak tylko na trudnościach ze znalezieniem pierwszej pracy. Chodzi o system przenoszenia wiedzy, który przestaje działać.
Firma bez pamięci instytucjonalnej
Młodzi analitycy uczą się, które liczby są godne zaufania. Młodzi programiści dowiadują się, jak systemy produkcyjne potrafią zawieść. Nowi marketerzy obserwują, jak klienci zachowują się poza uporządkowanym językiem dashboardów. „Jeśli AI wchłonie więcej zadań związanych z redagowaniem, segregowaniem, kodowaniem, streszczaniem i przygotowywaniem administracyjnym, które kiedyś pomagały szkolić pracowników na stanowiskach wejściowych, firmy mogą stać się bardziej wydajne w krótkim okresie, ale społeczeństwo stanie się mniej kompetentne w dłuższym” – ostrzega Petropoulos.
To oznacza, że oszczędności na etatach juniorów dziś mogą zamienić się w lukę kompetencyjną jutra. Firma, która zastąpi stanowiska entry-level algorytmami, za dekadę może nie mieć nikogo, kto rozumie, dlaczego jej własne modele AI działają tak, a nie inaczej. Dlatego autor postuluje powiązanie ulg podatkowych i dotacji szkoleniowych z zatrudnianiem początkujących pracowników. „Najbardziej efektywna kadra wspomagana AI pod koniec lat 30. XXI wieku będzie w przeważającej mierze rekrutować się z dzisiejszego młodszego pokolenia” – konkluduje.
Nadchodzące lata pokażą, czy systemy edukacji, rządy i przedsiębiorstwa potrafią przestawić się z myślenia o pracy entry-level jako koszcie do traktowania jej jako inwestycji. Bo jeśli tej inwestycji zabraknie, AI z ofiary presji rynkowej może stać się narzędziem, które wykolei całą drabinę mobilności społecznej.
