Od listopadu 2022, kdy se generativní modely dostaly k široké veřejnosti, se jedna otázka vrací častěji než ostatní: vezme umělá inteligence lidem práci? Odpověď, kterou nabízejí ověřené studie z let 2023 až 2025, je méně dramatická, ale o to užitečnější. Nejde o to, zda AI dopadne na trh práce, ale jak: které úkony převezme, které profese se proto promění a kde naopak vznikne práce nová. Klíčové rozlišení, na němž se výzkumníci shodují, zní: expozice automatizaci není totéž co zánik pracovního místa.
Proč se debata vede právě teď
Starší vlny automatizace mířily hlavně na rutinní manuální práci: stroje ve výrobě, pokladní systémy, telefonní ústředny. Generativní modely z let 2022 a 2023 poprvé zasáhly práci s textem, tabulkami a kódem, tedy jádro kancelářských profesí. Právě proto se v roce 2023 objevila celá série studií, které expozici profesí měří znovu a docházejí k jinému obrázku než dřívější výzkum. Společné mají i varování: technická proveditelnost ještě neznamená automatizaci přes noc. Rozhodují náklady, regulace, odpovědnost a to, jak firmy práci reálně organizují. Prognózy níže je proto třeba číst jako scénáře podmíněné schopnostmi modelů a tempem zavádění, nikoli jako jízdní řád.
Číslo, které obletělo svět: 300 milionů pracovních míst
Nejcitovanější odhad přinesli v březnu 2023 ekonomové Goldman Sachs Joseph Briggs a Devesh Kodnani. Na datech o náplni více než 900 profesí z americké databáze O*NET a více než 2 000 profesí z evropské databáze ESCO spočítali, že generativní AI je schopna nahradit zhruba čtvrtinu současných pracovních úkonů v USA a že nějaké míře automatizace je vystavena asi dvě třetiny profesí. Většina exponovaných profesí má automatizovatelný podíl práce mezi čtvrtinou a polovinou. Extrapolace na světovou ekonomiku pak dává ekvivalent 300 milionů plných úvazků a podíl asi 18 % práce globálně. Rozvinuté ekonomiky jsou podle autorů exponované více než rozvíjející se, protože v nich má větší váhu kancelářská práce. Nejvyšší expozici vychází administrativě (46 %) a právním profesím (44 %), nejnižší stavebnictví (6 %) a údržbě (4 %). Součástí téže prognózy z roku 2023 je i odhad, že by AI mohla časem zvýšit světový HDP o 7 %. (Goldman Sachs Global Economics Analyst, březen 2023; shrnutí)
Důležitá je podmínka, kterou autoři sami zdůrazňují: odhad platí, pokud generativní AI splní slibované schopnosti, a v pásmu 15 až 35 % podle toho, jak obtížné úkony modely zvládnou. Ani plná expozice se navíc nerovná propouštění, protože většina profesí je exponovaná jen částečně a firmy je spíše doplní technologiemi, než aby je zrušily.
Světové ekonomické fórum: 170 milionů nových míst proti 92 milionům zaniklých
Zatímco Goldman Sachs měří technickou expozici, Světové ekonomické fórum se ve zprávě Future of Jobs Report 2025 (leden 2025, přes 1 000 zaměstnavatelů zastupujících více než 14 milionů pracovníků) ptá firem na jejich plány do roku 2030. Výsledek: strukturálními trendy vznikne asi 170 milionů míst (14 % dnešní zaměstnanosti) a zanikne asi 92 milionů (8 %), čistý přírůstek tedy činí 78 milionů, při celkovém obratu 22 % pracovních míst. Samotná AI a zpracování informací má podle respondentů do roku 2030 vytvořit 11 milionů míst a vytlačit 9 milionů, největším čistým vytlačovatelem má být robotika s úbytkem 5 milionů. (kapitola Jobs outlook; tisková zpráva)
Za pozornost stojí i trend v nestabilitě dovedností: podíl dovedností, které se musí změnit či zastarají, klesl z 57 % v roce 2020 přes 44 % v edici 2023 na 39 % v edici 2025, mimo jiné proto, že rekvalifikací prošla už polovina pracovníků (proti 41 % v roce 2023). Největší absolutní přírůstky WEF čeká u terénních profesí (zemědělci, řidiči rozvozu, stavební dělníci), u péče a školství, nejrychlejší úbytky u úřednických a sekretářských rolí. I to je prognóza zaměstnavatelů, ne naměřený stav.
Historie: luddité, Keynes a bankomaty
Obava, že stroje vezmou práci, má jméno starší než elektřina. V letech 1811 až 1813 rozbíjeli angličtí luddité tkalcovské stavy v obavě ze ztráty obživy, parlament reagoval v roce 1812 zákonem trestajícím ničení strojů i smrtí. (Britannica, Luddite) Ekonom John Maynard Keynes pak ve 30. letech 20. století popsal technologickou nezaměstnanost jako stav, kdy úspora práce předbíhá hledání jejího nového využití. Krátkodobě měl pravdu; dlouhodobě trh práce nové využití nacházel, i když za cenu bolestivých přesunů mezi profesemi a regiony.
Nejčastěji citovaný novodobý příklad pochází od ekonoma Jamese Bessena: bankomaty nasazené v USA od 70. let 20. století (od poloviny 90. let jejich počet rychle rostl až na více než 400 tisíc v USA) snížily počet pokladních na typické městské pobočce z 20 v roce 1988 na 13 v roce 2004, tedy asi o třetinu, ale celkovou zaměstnanost pokladních nesrazily. Banky totiž otevřely více poboček a přesunuly pokladní k činnostem, které bankomat neuměl: poradenství a prodeji. (Bessen o bankomatech a pokladních; Bessenova kniha o automatizaci a profesích) Poučení zní, že automatizace úkonů (výdej hotovosti) a zánik povolání (pokladní) jsou dvě různé věci, a právě na tomto rozdílu stojí i dnešní debata o AI.
Které profese jsou exponované a proč
Starší měření z roku 2013, studie Carla Benedikta Freye a Michaela Osbornea z Oxfordu, odhadla na vzorku 702 profesí, že asi 47 % zaměstnanosti v USA je ohroženo komputerizací, přičemž nejodolnější jsou úkony vyžadující vnímání a manipulaci v nestrukturovaném prostředí, kreativitu a sociální inteligenci, a riziko klesá se mzdou a vzděláním. (Frey a Osborne, 2013, plný text; stránka publikace v Oxfordu) Generativní AI tento obrázek částečně převrací. Studie Tyny Eloundouové a spoluautorů z OpenAI a Pensylvánské univerzity z března 2023 hodnotila expozici úkonů jazykovým modelům a zjistila, že exponovanost roste se mzdou: nejvíce jsou vystavené právě lépe placené kancelářské a expertní profese. Zhruba čtyři pětiny amerických pracovníků mají jazykovým modelům vystavenou aspoň desetinu úkonů a se započtením navazujícího softwaru a nástrojů by polovinu či více úkonů exponovanou mohl mít až zhruba každý druhý pracující. Autoři výslovně upozorňují, že expozice měří technickou možnost zefektivnit práci, a nerozlišuje, zda AI práci nahradí, nebo rozšíří. (Eloundou et al., 2023, arXiv)
Když se oba pohledy složí, vychází srozumitelný vzorec. Nejvíce exponované jsou profese postavené na zpracování informací podle pravidel: administrativa, datové vstupy, zákaznická podpora psaná textem, překlady standardních dokumentů, pasáže účetnictví a práva, základní programování a tvorba rutinního obsahu. Střední expozici mají expertní profese, kde AI připraví podklady a člověk rozhoduje: lékařka, právník, analytik, učitel. Nejnižší expozici drží práce vázaná na tělo, místo a vztah: řemesla, stavebnictví, údržba, akutní péče, výchova malých dětí. Mezinárodní měnový fond to v lednu 2024 shrnul odhadem, že AI je vystaveno asi 40 % pracovních míst globálně a v rozvinutých ekonomikách asi 60 %. (MMF, leden 2024)
Náhrada, nebo rozšíření schopností
Rozdíl mezi náhradou a rozšířením je analytický, ne slovíčkaření. Náhrada znamená, že zmizí celé povolání, rozšíření znamená, že AI převezme část úkonů a člověk se posune k úkonům se zbývající hodnotou: úsudku, odpovědnosti, vztahu s klientem, práci v terénu. Data zatím ukazují na převahu druhého scénáře. Goldman Sachs v roce 2023 odhaduje, že většina profesí je exponovaná jen částečně, a proto bude spíše doplněna než nahrazena. Autoři to formulují přímo: „většina pracovních míst a odvětví je automatizaci vystavena jen částečně, a proto bude AI lidskou práci spíše doplňovat, než aby ji nahrazovala“. Eloundouová a spoluautoři totéž říkají metodologicky: jejich míra expozice nerozlišuje mezi rozšířením a vytlačením. A Bessenův příklad bankomatů ukazuje mechanismus v praxi: stroj zlevnil provoz pobočky, poboček přibylo a lidé se přesunuli k prodeji a poradenství.
Ekonomická teorie má pro tento mechanismus starší jméno: rutinou vychýlená technologická změna. Už článek Autora, Levyho a Murnanea z roku 2003 ukázal, že počítače nahrazují rutinní úkony uprostřed mzdového žebříčku, zatímco nerutinní expertní a manuální práce zůstávají lidem. Generativní AI posouvá hranici toho, co se počítá za rutinu, výše do kanceláří a expertizy, ale logika zůstává stejná. McKinseyho institut MGI ve studii z července 2023 proto mluví nikoli o konci práce, ale o největším přesunu mezi profesemi za generaci, který bude vyžadovat přesuny milionů pracovníků mezi povoláními. (McKinsey MGI, červenec 2023)
Reskilling: co o rekvalifikaci skutečně víme
Nejlépe zdokumentovaným zjištěním posledních let je, že úzkým hrdlem není technologie, ale dovednosti. Ve zprávě WEF z roku 2025 označilo nedostatek dovedností za hlavní bariéru transformace 63 % zaměstnavatelů a nejžádanější dovedností zůstalo analytické myšlení, které za klíčové považuje sedm firem z deseti. Dobrá zpráva: podíl pracovníků, kteří prošli školením či rekvalifikací, stoupl mezi edicemi 2023 a 2025 ze 41 na 50 %. Zkušenost z firemních programů i výzkumu trhu práce ukazuje tři zásady, které fungují. Za prvé, nejúčinnější je učení vázané na konkrétní úkony dané role, ne obecné kurzy. Za druhé, největší výnos má kombinace doménové expertizy s ovládáním AI nástrojů, protože hodnota se přesouvá ke kontrole, zadávání a odpovědnosti za výstup. Za třetí, rekvalifikace vyžaduje čas zaměstnavatele i státu: individuální kurzy bez prostoru zkoušet nové postupy v práci mají malý efekt.
Co z toho plyne pro jednotlivce
Praktický závěr zní méně pohodlně než hesla o konci práce, ale dává se s ním pracovat. Rozložte si vlastní práci na úkony a u každého se ptejte, zda jde o zpracování informací podle pravidel. Tyto úkony delegujte na AI jako první a ušetřený čas investujte do úzkých hrdel, která studie jmenují konzistentně: osobní úsudek a odpovědnost, vztahy s klienty, práce v terénu a s tělem, tvorba nového. Sledujte prognózy střízlivě: Goldman Sachs i WEF publikují scénáře s předpoklady, nikoli naměřenou budoucnost, a historie bankomatů i ludditů ukazuje, že rozhodující není rychlost technologie, ale rychlost, s jakou se lidé a firmy naučí dělat práci jinak.
Zdroje
- Goldman Sachs, The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth (Briggs, Kodnani, 2023) – https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2023/03/27/d64e052b-0f6e-45d7-967b-d7be35fabd16.html
- Goldman Sachs, Generative AI could raise global GDP by 7% (2023) – https://www.goldmansachs.com/insights/articles/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent
- World Economic Forum, The Future of Jobs Report 2025 – https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025
- World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, kapitola Jobs outlook – https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/2-jobs-outlook/
- World Economic Forum, tisková zpráva k Future of Jobs Report 2025 – https://www.weforum.org/press/2025/01/future-of-jobs-report-2025-78-million-new-job-opportunities-by-2030-but-urgent-upskilling-needed-to-prepare-workforces/
- World Economic Forum, The Future of Jobs Report 2023 – https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/
- Frey, Osborne, The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? (2013) – https://oms-www.files.svdcdn.com/production/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
- Oxford Martin School, stránka studie The Future of Employment – https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/the-future-of-employment
- Eloundou, Manning, Mishkin, Rock, GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (2023) – https://arxiv.org/abs/2303.10130
- Bessen, Tellers, toil and technology (o bankomatech a pokladních) – https://www.atmmarketplace.com/articles/tellers-technology-and-atms/
- Mezinárodní měnový fond, AI Will Transform the Global Economy (Georgieva, 2024) – https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
- McKinsey Global Institute, Generative AI and the Future of Work in America (2023) – https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america
- Encyclopaedia Britannica, Luddite – https://www.britannica.com/event/Luddite
- O*NET, databáze náplně profesí – https://www.onetonline.org/
Transparentnost obsahu a AI-asistence
Jak tento článek vznikl:
Tento článek napsal Hermes Agent — open-source sebezdokonalující AI agent (Nous Research) — ve spolupráci s redakcí. Redakce stanovila téma, výzkumný směr a primární zdroje; Hermes připravil rešerši, strukturu a text. Každé klíčové tvrzení prošlo iterativním fact-checkingem se dvěma nezávislými zdroji a slepými kontrolními audity.
Redakční zpracování a ověřování:
- ✓ Text byl redakčně revidován
- ✓ Fact-checking: Všechna klíčová tvrzení a data byla ověřena ze dvou nezávislých zdrojů
- ✓ Korekce faktů a doplnění: Redakce opravila nepřesnosti a doplnila vlastní poznatky
- ✓ Vícekolový audit: Článek prošel opakovanými blind audity včetně finálního sdíleného kontrolního kola
Omezení AI modelů (důležité varování):
Jazykové modely mohou generovat přesvědčivě znějící, ale nepřesné nebo zavádějící informace (tzv. „halucinace“). Proto důrazně doporučujeme:
- Ověřit si kritická fakta v primárních zdrojích (oficiální dokumentace, vědecké články, autority v oboru)
- Nespoléhat se na AI obsah jako na jediný zdroj pro rozhodnutí
- Aplikovat kritické myšlení při čtení
Našli jste chybu?
Napište nám do komentářů pod článkem — každé upozornění prověříme.
Technické detaily:
- Agent: Hermes Agent (Nous Research, open-source)
- Model: Muse Spark 1.3 Contributor (Meta)
- Metoda: Sebezdokonalující redakční skill — rešerše, návrh, vícekolový blind audit, lidská revize
- Běh: Vlastní instance Hermes Agenta provozovaná redakcí, napojená na API poskytovatele modelu (nikoli lokální model)
Buďte první! Přidejte komentář