Wpływ AI na rynek pracy jest pięciokrotnie większy niż wskazują widoczne zwolnienia w sektorze technologicznym – według badania MIT z listopada 2025 roku systemy sztucznej inteligencji mogą już wykonywać zadania odpowiadające 11,7% wartości płac amerykańskich pracowników, co stanowi około 1,2 biliona dolarów rocznie. To nie spekulacja, lecz wynik symulacji obejmującej 151 milionów pracowników, 32 000 kompetencji i ponad 13 000 narzędzi AI. Badanie wprowadza nowy wskaźnik – Iceberg Index – który ujawnia, że prawdziwa skala transformacji rynku pracy wykracza daleko poza nagłówki o cięciach etatów w firmach technologicznych. Artykuł analizuje metodologię, kluczowe wnioski i implikacje dla polskiego rynku.
Kluczowe wnioski
- 11,7% wartości płac w USA (1,2 bln USD) dotyczy zadań, które AI może już technicznie wykonywać – to pięć razy więcej niż widoczne 2,2% w sektorze technologicznym.
- Największa ekspozycja dotyczy pracy biurowej, administracyjnej i finansowej, nie programistów – stanowiska white-collar są zagrożone niezależnie od lokalizacji geograficznej.
- Tradycyjne wskaźniki ekonomiczne (PKB, bezrobocie, dochód per capita) wyjaśniają mniej niż 5% zróżnicowania ekspozycji na AI – potrzebne są nowe metryki.
- W Polsce 22% zatrudnionych (3,68 mln osób) pracuje w zawodach najbardziej narażonych na wpływ AI, przy czym kobiety są bardziej zagrożone niż mężczyźni (28% vs 17%).
Czym jest Iceberg Index i dlaczego zmienia perspektywę?
Projekt Iceberg powstał we współpracy Massachusetts Institute of Technology i Oak Ridge National Laboratory, z wykorzystaniem superkomputera Frontier. Metodologia opiera się na symulacji 151 milionów amerykańskich pracowników jako autonomicznych agentów, z których każdy posiada przypisane umiejętności, zadania, zawód i lokalizację. Badacze skatalogowali ponad 13 000 narzędzi AI – od kopilotów programistycznych po systemy automatyzacji przepływu pracy – i zmapowali je na taksonomię 32 000 kompetencji Bureau of Labor Statistics.
Iceberg Index to wskaźnik mierzący wartość płacową umiejętności, które systemy AI mogą technicznie wykonywać w ramach każdego zawodu. W odróżnieniu od dotychczasowych metryk, które śledzą zatrudnienie po fakcie, Iceberg Index pokazuje ekspozycję przed tym, jak adopcja technologii przekształci strukturę zawodową. Nazwa wskaźnika nawiązuje do metafory góry lodowej – widoczna część to zwolnienia w sektorze technologicznym (2,2% wartości płac, około 211 miliardów dolarów), podczas gdy ukryta, znacznie większa część obejmuje automatyzację poznawczą w administracji, finansach i usługach profesjonalnych.
Walidacja metodologii wykazała 85% zgodności w przewidywaniu przejść zawodowych na podstawie podobieństwa umiejętności oraz 69% zgodności geograficznej z rzeczywistymi wzorcami adopcji AI mierzonymi przez Anthropic Economic Index. To oznacza, że model trafnie identyfikuje strukturalne narażenie przed widoczną adopcją.
Skala ukrytej ekspozycji – liczby, które zaskakują
Ekspozycja na automatyzację w sektorach nietechnologicznych jest pięciokrotnie większa niż w samym IT – dotyczy 11,7% wartości płac versus 2,2% w widocznym sektorze technologicznym. Ta różnica ma fundamentalne znaczenie dla planowania polityki zatrudnienia. Podczas gdy media koncentrują się na zwolnieniach w firmach takich jak Google, Meta czy Amazon, prawdziwa transformacja zachodzi w działach finansowych, HR, logistyce i administracji rozproszonych po całym kraju.
Porównanie: Widoczna ekspozycja versus ukryta masa
| Wskaźnik | Surface Index (widoczny) | Iceberg Index (ukryty) |
| Ekspozycja płacowa | 2,2% | 11,7% |
| Wartość w USD | 211 mld USD | 1,2 bln USD |
| Główne sektory | IT, programowanie, analiza danych | Finanse, administracja, usługi profesjonalne, HR |
| Rozkład geograficzny | Skoncentrowany (centra technologiczne) | Rozproszony (wszystkie stany) |
| Liczba pracowników | 1,9 mln | ~17,7 mln |
Źródło: MIT Project Iceberg, listopad 2025
Zaskakująca geografia ekspozycji
Stany przemysłowe wykazują ukrytą ekspozycję na automatyzację pracy biurowej nawet dziesięciokrotnie większą niż widoczna ekspozycja technologiczna. Tennessee osiąga Surface Index na poziomie 1,3%, ale Iceberg Index wynosi 11,6%. Ohio wykazuje podobny wzorzec: przy niskim udziale sektora technologicznego, ekspozycja w administracji, koordynacji i usługach profesjonalnych związanych z produkcją jest znacząca. Delaware i Dakotą Południowa mają wyższe wartości Iceberg Index niż Kalifornia, co wynika z koncentracji sektorów finansowych i administracyjnych.
Te wyniki podważają powszechne założenie, że ryzyko związane z AI pozostanie ograniczone do centrów technologicznych na wybrzeżach. Symulacje Iceberg pokazują, że ekspozycja rozkłada się we wszystkich 50 stanach, obejmując regiony wewnętrzne i wiejskie często pomijane w debacie o AI.
Kontekst globalny – co mówią inne badania?
Badanie MIT wpisuje się w szerszy nurt analiz wskazujących na znaczącą transformację rynku pracy, choć prognozy różnią się w szczegółach. World Economic Forum w raporcie Future of Jobs 2025 szacuje, że do 2030 roku AI spowoduje likwidację 92 milionów miejsc pracy globalnie, jednocześnie tworząc 170 milionów nowych – saldo netto to 78 milionów nowych stanowisk. McKinsey Global Institute prognozuje, że do 2030 roku co najmniej 14% pracowników na świecie będzie musiało zmienić zawód ze względu na digitalizację, robotyzację i rozwój AI.
Przegląd kluczowych badań 2024-2025
| Źródło | Prognoza | Horyzont | Kluczowy wniosek |
| MIT Iceberg Index (2025) | 11,7% wartości płac USA | Obecnie | Ekspozycja 5× większa niż widoczna |
| WEF Future of Jobs (2025) | +78 mln netto miejsc pracy | Do 2030 | 170 mln nowych vs 92 mln zlikwidowanych |
| McKinsey Global Institute | 14% pracowników zmieni zawód | Do 2030 | 30% godzin pracy do automatyzacji |
| PwC AI Jobs Barometer (2024) | 5× szybszy wzrost produktywności | 2024 | Sektory AI-wrażliwe rosną szybciej |
| Allianz Trade (2025) | 60% miejsc pracy zagrożonych | Perspektywa AI agentowego | Polska relatywnie odporna |
Polska perspektywa – kto jest najbardziej zagrożony?
W Polsce 3,68 miliona osób (około 22% zatrudnionych) pracuje w zawodach najbardziej narażonych na wpływ AI – to dane Polskiego Instytutu Ekonomicznego z października 2024 roku. Wśród 20 zawodów o najwyższej ekspozycji znajdują się finansiści, prawnicy, urzędnicy administracji publicznej i programiści. Z drugiej strony, sektory wymagające pracy fizycznej lub trudnej do zautomatyzowania – rolnictwo, budownictwo – wykazują znacznie niższą ekspozycję.
Struktura ekspozycji w Polsce wykazuje wyraźne asymetrie demograficzne. Kobiety są bardziej narażone niż mężczyźni: 28% pracujących kobiet wykonuje zawody o wysokiej ekspozycji na AI, w porównaniu do 17% mężczyzn. Ta dysproporcja wynika z większego udziału kobiet w sektorach usługowych i administracyjnych, gdzie technologie AI znajdują najszersze zastosowanie. Osoby z wyższym wykształceniem są paradoksalnie najbardziej zagrożone – 82% pracujących w zawodach o wysokiej ekspozycji posiada dyplom uczelni wyższej.
Regionalnie największą ekspozycję wykazuje województwo mazowieckie, zwłaszcza Warszawa, gdzie 31% zatrudnionych pracuje w zawodach wrażliwych na automatyzację. Sektor nowoczesnych usług biznesowych (BPO/SSC), zatrudniający w Polsce ponad 450 000 osób, już odczuwa transformację. Kraków – największe centrum BPO w Europie – raportuje 70% wzrost planowanych zwolnień grupowych w 2025 roku w porównaniu do roku poprzedniego, głównie w przetwarzaniu danych, księgowości i doradztwie podatkowym.
Ograniczenia badania – co Iceberg Index nie mierzy
Iceberg Index mierzy ekspozycję techniczną, nie przewiduje rzeczywistych zwolnień ani harmonogramów adopcji technologii. Autorzy badania wyraźnie podkreślają, że wskaźnik funkcjonuje jak mapa ryzyka sejsmicznego – identyfikuje ekspozycję bez przewidywania, kiedy zdarzenia nastąpią. Rzeczywiste skutki dla rynku pracy zależą od strategii firm, adaptacji pracowników, regulacji i akceptacji społecznej.
Istotnym ograniczeniem jest koncentracja na cyfrowych narzędziach AI wykonujących zadania poznawcze i administracyjne. Automatyzacja fizyczna przez robotykę została wyłączona z analizy ze względu na niedojrzałe dane o adopcji. Ponadto walidacja opiera się na korelacjach, nie związkach przyczynowych – zgodność z obserwowanymi wzorcami adopcji zwiększa wiarygodność, ale nie dowodzi, że ekspozycja prowadzi do konkretnych rezultatów. Badanie MIT dotyczy rynku amerykańskiego; ekstrapolacja na Polskę wymaga uwzględnienia różnic strukturalnych obu gospodarek.
Implikacje dla planowania biznesowego
Badanie MIT dostarcza ram do identyfikacji, które funkcje organizacyjne wymagają strategicznego przeglądu w kontekście automatyzacji. Dla firm oznacza to konieczność mapowania własnych procesów na taksonomię umiejętności i oceny, w jakim stopniu obecne zadania pokrywają się z możliwościami dostępnych narzędzi AI. Nie chodzi o natychmiastowe zastępowanie pracowników, lecz o proaktywne projektowanie ścieżek przekwalifikowania i restrukturyzacji przepływów pracy.
Autorzy raportu MIT wskazują trzy zastosowania strategiczne dla decydentów: ocenę status quo (identyfikacja ryzyka przy braku działań), identyfikację możliwości strategicznych (gdzie adopcja AI może realizować szersze cele przy wzmacnianiu, nie zastępowaniu pracowników) oraz rekalibrację inwestycji (aktualizacja założeń o efektach mnożnikowych w gospodarce AI). Tennessee, Karolina Północna i Utah już wykorzystują Iceberg Index do testowania scenariuszy polityki kadrowej przed przydzieleniem rzeczywistych budżetów.
Podsumowanie
Dla polskiego rynku pracy wnioski są istotne, choć wymagają kontekstualizacji. Przy 22% zatrudnionych w zawodach o wysokiej ekspozycji oraz szybko transformującym się sektorze BPO/SSC, Polska stoi przed koniecznością równoważenia wykorzystania możliwości automatyzacji z ochroną przed jej negatywnymi skutkami. Jak wskazuje Ignacy Święcicki z Polskiego Instytutu Ekonomicznego, przy prognozowanym spadku siły roboczej o 12,5% do 2035 roku, AI może być narzędziem utrzymania produktywności – pod warunkiem świadomego zarządzania transformacją.
Badanie MIT Iceberg Index ujawnia fundamentalną lukę pomiarową w dotychczasowym podejściu do transformacji rynku pracy. Koncentracja na widocznych zwolnieniach w sektorze technologicznym – reprezentującym zaledwie 2,2% wartości płac – przesłania pięciokrotnie większą ekspozycję w administracji, finansach i usługach profesjonalnych. Ta „ukryta masa” nie jest skoncentrowana w centrach technologicznych, lecz rozproszona geograficznie, co oznacza, że planowanie oparte wyłącznie na obserwacji Doliny Krzemowej prowadzi do systematycznego niedoszacowania skali wyzwań.
Iceberg Index nie rozwiązuje problemu, ale go precyzyjnie nazywa i kwantyfikuje. Tradycyjne wskaźniki ekonomiczne wyjaśniają mniej niż 5% zróżnicowania ekspozycji na AI – to sygnał, że era sztucznej inteligencji wymaga nowych metryk, tak jak era internetowa wymagała rachunków satelitarnych dla gospodarki cyfrowej. Decydenci biznesowi i polityczni, którzy zignorują tę ukrytą masę transformacji, ryzykują przygotowywanie się do wczorajszych wyzwań.
Źródła
- Chopra A. et al., „The Iceberg Index: Measuring Skills-centered Exposure in the AI Economy”, MIT Project Iceberg, 2025. arxiv.org/abs/2510.25137
- World Economic Forum, „Future of Jobs Report 2025”, 2025. weforum.org
- Polski Instytut Ekonomiczny, „AI on the Polish Labour Market”, 2024. pie.net.pl
- PwC, „Global AI Jobs Barometer 2024”, 2024. pwc.com
- Allianz Trade, „Agentic AI and Labor Markets”, 2025. Cyt. w: Poland Insight, wrzesień 2025. polandinsight.com
- Bloomberg via Outsource Accelerator, „AI drives mass layoffs in Krakow”, 2025. outsourceaccelerator.com
