AI vám vezme práci. Ale nejspíš ne tu, kterou myslíte
„Nejhorší způsob, jak přijít o práci, je nedělat si o to starosti.“
Andy Grove, Only the Paranoid Survive (volně)
„Dobrou zprávou je, že váš šéf může být brzy robot. Špatnou zprávou je totéž.“
Douglas Adams (ve stylu autora)
Leila Hormozi, podnikatelka a spoluzakladatelka investičního holdingu Acquisition.com, zmínila v jednom ze svých videí číslo, které koluje sociálními sítěmi jako strašák: Světové ekonomické fórum odhadovalo, že AI nahradí do roku 2025 85 milionů pracovních míst.
Tahle predikce se mezitím aktualizovala. WEF ve svém Future of Jobs Report 2025 upřesnil: do roku 2030 AI a automatizace vytlačí přibližně 92 milionů pracovních míst. Ale zároveň – a tohle bývá v titulcích vynecháno – vznikne 170 milionů nových pozic. Čistý přírůstek: 78 milionů pracovních míst.
Takže je to dobrá zpráva? Záleží na tom, čí práce to je.
Tři profese, které AI sní jako první
Hormozi jmenuje jako nejbližší kandidáty na automatizaci tři kategorie. Stojí za to se u nich zastavit ne proto, aby vás to vyděsilo, ale proto, abyste pochopili logiku výběru.
První je zákaznická podpora – konkrétně pro transakce nízké hodnoty. Jde-li o produkt za 20 nebo 50 dolarů, náklady na lidského operátora jsou nepoměrné k hodnotě interakce. Hlas AI dnes dokáže vést přirozenou konverzaci, rozpoznat emoce a eskalovat případ na člověka přesně ve chvíli, kdy je to potřeba. Technologie je zde. Ekonomická logika tlačí.
Druhá je zadávání dat. Zde je argument odlišný: nejde primárně o cenu, ale o chybovost. Lidé dělají v rutinním zadávání dat systematické chyby – únava, nepozornost, kontextové slepé skvrny. AI tyto chyby eliminuje a zároveň zpracuje objem, který by vyžadoval tucty zaměstnanců. Návratnost investice do automatizace je zde extrémně vysoká.
Třetí jsou kurýrní služby – doručování zásilek a zásobování. Starship Technologies experimentuje s robotickými doručovateli od roku 2017. Amazon a jeho autonomní sklady jsou v provozu. Tato transformace je pomalá, ale nezastavitelná – a liší se od prvních dvou tím, že vyžaduje fyzickou infrastrukturu, která dnes ještě chybí v plném rozsahu.
Co mají tyhle tři kategorie společného? Jsou to profese, kde hodnota spočívá v přesném opakování definovaného procesu. Kde dobrý výkon znamená dělat vždy totéž – správně, rychle, bez odchylek.
Proč to číslo „85 milionů“ nefunguje jako varování?
Hormozi cituje původní WEF prognózu jako výstrahu. Ale výstraha dává smysl jen tehdy, když víme, co se nahrazuje a čím.
Připomíná, že 60 % dnešních pracovních pozic před generací neexistovalo. To číslo je fascinující, protože obrací perspektivu: automatizace nevymazává práci jako takovou, nahrazuje konkrétní výkon konkrétního úkolu. A lidé – historicky – nacházejí nové výkony, nové úkoly.
Problém je v přechodovém období. Tkalci 19. století, kteří přišli o práci kvůli mechanickým tkalcovským stavům, neměli okamžitě k dispozici nová pracovní místa v průmyslu. Trvalo generaci, než se pracovní trh přizpůsobil. WEF v nejnovější zprávě odhaduje, že do roku 2030 bude 59 z každých 100 pracovníků potřebovat rekvalifikaci nebo výrazné doplnění dovedností.
Číslo 78 milionů čistého přírůstku pracovních míst je tedy statisticky sice povzbudivé – ale říká velmi málo o tom, zda jsou tato nová místa dostupná těm, kteří ta stará ztratili, ve stejných regionech, za srovnatelné mzdy, s přijatelnou dobou přechodu.
Co AI nenahradí – a proč?
„Dobrou zprávou je, že váš šéf může být brzy robot. Špatnou zprávou je totéž.“
Douglas Adams (ve stylu autora)
WEF identifikuje v aktuální zprávě dovednosti s rostoucím významem do roku 2030: kreativní myšlení, analytické uvažování, odolnost, adaptabilita, schopnost kontinuálního učení. A pak – překvapivě prominentně – sociální vliv, leadership, talent management.
To není náhoda. Jsou to dovednosti, které jsou vzácné právě proto, že nelze snadno kodifikovat. Nejde jen o to, že AI neumí empatizovat – neumí nést odpovědnost za výsledek, navigovat organizační politiku, rozhodovat v situaci morální nejasnosti, nebo přesvědčit lidi v místnosti s různými zájmy.
Leila Hormozi ve svém videu o ChatGPT poukazuje na podobnou logiku: AI je mocný nástroj pro ty, kteří vědí, co chtějí – a slabý pro ty, kteří čekají, že jim řekne, co chtít. Toto rozlišení je pro práci budoucnosti klíčové. AI zesiluje záměr, ale ten musí přijít od člověka.
Jak se v tom zorientovat prakticky
Pokud chcete přemýšlet o vlastní pozici, nejužitečnější otázka není „nahradí AI moji práci?“ – ale „která část mé práce je čistým procesem a která část vyžaduje úsudek?“
Čistý proces: opakování, třídění, kategorizace, generování standardizovaných textů, odpovídání na předvídatelné dotazy. Tato část je pod tlakem.
Úsudek: rozhodování v nejednoznačnosti, budování důvěry, koordinace lidí s různými motivacemi, přijímání odpovědnosti za výsledek, tvorba smyslu v komplexním kontextu. Tato část je zatím bezpečnější a s rostoucí automatizací bude vzácnější, tedy hodnotnější.
Nejpraktičtější odpovědí na AI revoluci tak není naučit se prompt engineering nebo ovládat konkrétní nástroje (i když to škodí jen málokdy). Nejpraktičtější odpovědí je soustředit svoji profesní identitu co nejblíže k úsudku a co nejdál od čistého procesu.
A to platí pro zákaznického operátora, datového analytika, i pro kurýra, který ví, jak zacházet se zákazníkem v emočně složité situaci při doručení zásilky s reklamací.