Wynagrodzenie za kompetencje AI: firmy płacą, zanim policzą zwrot

Firmy finansowe zwiększają wynagrodzenie za kompetencje AI, choć większość badanych nie potrafi wskazać mierzalnego zwrotu z inwestycji w tę technologię. Z badania PwC na próbie 1004 osób na stanowiskach dyrektorskich i wyższych w amerykańskich firmach usług finansowych (badanie z 12 do 22 maja 2026, opublikowane 3 sierpnia 2026) wynika, że 91% zwiększa wynagrodzenia pracowników mających kompetencje AI, a 77% ocenia, że większość inwestycji w AI nie przynosi mierzalnego zwrotu. Te wyniki nie muszą się wykluczać, lecz wymagają oddzielenia zapłaty za dostęp do kompetencji od zapłaty za wykazany efekt pracy.

Wnioski dla decydenta:

• 91% badanych zwiększa wynagrodzenia pracowników mających kompetencje AI, a 58% planuje bezpośrednio powiązać wynagrodzenie z produktywnością wspieraną przez AI (PwC, 3 sierpnia 2026).
• Badanie nie podaje osobnego odsetka dla premii za samą biegłość. Rozróżnienie między zapłatą za kwalifikację a zapłatą za wynik jest ramą analityczną tego artykułu, a nie kategorią raportowaną przez PwC.
• 77% badanych nie widzi mierzalnego zwrotu z większości inwestycji w AI, przy czym samo badanie mierzy opinie kadry, a nie wyniki księgowe.
• Inne badanie PwC (kwiecień 2026, 1217 osób, 25 sektorów) wskazuje, że blisko 74% mierzonej wartości ekonomicznej z AI przypada na 20% organizacji. Nie dowodzi to braku zwrotu w pozostałych firmach, ale pokazuje silną koncentrację efektów.
• W polskich warunkach taki system trzeba oceniać między innymi przez pryzmat art. 94 pkt 9 Kodeksu pracy, który wymaga obiektywnych i sprawiedliwych kryteriów oceny pracowników oraz wyników ich pracy.

Czym jest wynagrodzenie za kompetencje AI

Wynagrodzenie za kompetencje AI to podniesienie stawki lub przyznanie dodatkowego składnika płacy z tytułu umiejętności posługiwania się narzędziami sztucznej inteligencji, niezależnie od zmiany zakresu obowiązków. Podstawą jest tu posiadanie umiejętności, a nie osiągnięty wynik.

To odróżnia je od premii za produktywność wspieraną przez AI, gdzie podstawą jest efekt: wykonana praca, obsłużone sprawy, skrócony czas cyklu. Pierwsze wynagradza gotowość, drugie skutek.

Rozróżnienie wygląda akademicko, dopóki nie trzeba tego zapisać w regulaminie wynagradzania. Wtedy okazuje się, że jedno można sprawdzić w dniu przyznania, a drugie wymaga wcześniejszego zdefiniowania miary i punktu odniesienia.

Badanie PwC pokazuje dwa odrębne zjawiska: 91% badanych zwiększa wynagrodzenia pracowników mających kompetencje AI, a 58% planuje bezpośrednio powiązać wynagrodzenie z produktywnością wspieraną przez AI. Publiczne podsumowanie badania nie wyodrębnia natomiast osobnego odsetka firm płacących premię wyłącznie za biegłość.

Co dokładnie pokazuje badanie PwC

Badanie objęło 1004 osoby na stanowiskach dyrektorskich i wyższych w amerykańskich firmach usług finansowych o przychodach od 500 mln dolarów, w podziale równomiernym na cztery segmenty: zarządzanie aktywami i majątkiem, bankowość i rynki kapitałowe, ubezpieczenia oraz fundusze private equity. Zebrano je od 12 do 22 maja 2026, a opublikowano 3 sierpnia 2026.

Wynik	Odsetek	Czego dotyczy
Szkolenie z AI cenniejsze niż studia MBA dla wielu nowo zatrudnianych	86%	ocena wartości kwalifikacji
Podnoszenie wynagrodzeń za kompetencje AI	91%	działanie już podejmowane
Zamiar powiązania wynagrodzenia z produktywnością wspieraną przez AI	58%	zamiar, nie stan
Oczekiwana redukcja zatrudnienia o co najmniej 20% w ciągu pięciu lat	blisko 80%	prognoza kadry
Brak mierzalnego zwrotu z większości inwestycji w AI	77%	ocena własna
Niekontrolowane korzystanie z AI przez pracowników jako ryzyko regulacyjne	90%	ocena ryzyka
Przeprowadzone modelowanie wpływu AI na zdolność pracy w skali przedsiębiorstwa	42%	stan planowania zatrudnienia
Rozproszone lub niskiej jakości dane jako bariera skalowania	41%	bariera

PwC podaje również, że 30% badanych wskazuje stanowiska początkujące jako najbardziej zagrożone zakłóceniami związanymi z AI, a 26% wskazuje średni szczebel zarządzania.

Charakter tych danych trzeba nazwać wprost. To badanie opinii kadry kierowniczej, a nie audyt wdrożeń ani analiza sprawozdań. Zdanie „77% nie widzi mierzalnego zwrotu” znaczy dokładnie tyle, że tak uważają respondenci, a nie że zwrotu nie ma.

Sam PwC zastrzega, że wyniki dotyczą dużych firm i osób na wysokich stanowiskach, więc mogą nie oddawać sytuacji mniejszych organizacji. Czytelnik z polskiej firmy na 50 do 500 osób jest poza tą próbą.

Dlaczego 77% bez zwrotu i 91% podwyżek to niekoniecznie sprzeczność

Bo obie liczby dają się pogodzić na dwa sposoby, a wybór między nimi zmienia decyzję zarządu. Warto rozpisać oba, zamiast przyjmować wygodniejszy.

Wykładnia pierwsza, łagodna: brak miary, nie brak zwrotu. Korzyść powstaje w minutach rozproszonych po wielu osobach, a rachunek wyników rejestruje etaty, faktury i czas cyklu. Dwadzieścia minut oszczędzone przez piętnaście osób nie tworzy nigdzie żadnej pozycji, więc efekt istnieje, lecz jest niewidoczny w sprawozdaniu.

Wykładnia druga, twarda: zwrotu naprawdę nie ma, a płaci się za opcję. Firma podnosi wynagrodzenia nie dlatego, że policzyła korzyść, tylko dlatego, że nie chce zostać bez ludzi, gdy korzyść się pojawi. To zakup opcji na przyszłą kompetencję, a nie zapłata za dostarczoną wartość.

Do niedawna sam skłaniałbym się ku pierwszej. Dane z drugiego badania PwC każą jednak potraktować drugą poważniej.

Drugie badanie tego samego doradcy osłabia wygodną wykładnię

W badaniu „2026 AI Performance Study” z 13 kwietnia 2026, przeprowadzonym na 1217 osobach na stanowiskach dyrektorskich i wyższych w 25 sektorach, PwC podaje, że blisko 74% wartości ekonomicznej ze sztucznej inteligencji przechwytuje 20% organizacji. Reszta rynku opisana jest jako firmy tkwiące w fazie pilotażu.

Ta liczba nie dowodzi, że firmy spoza pierwszej piątej nie osiągają zwrotu. Pozostałe 80% organizacji nadal odpowiada za około 26% wartości mierzonej w badaniu. Wynik osłabia jednak wygodne założenie, że niewidoczny zwrot jest wyłącznie problemem pomiaru, bo pokazuje silną koncentrację mierzalnych efektów.

Badanie wskazuje też, czym liderzy różnią się od reszty, i różnice nie dotyczą narzędzi. Firmy osiągające lepsze wyniki są 2,6 raza częściej skłonne raportować, że AI wspiera przebudowę modelu biznesowego, 1,7 raza częściej mają ramy odpowiedzialnego stosowania AI, 1,5 raza częściej międzyfunkcyjne ciało nadzorujące, a 2 razy częściej pracowników ufających wynikom modeli.

Za najsilniejszy pojedynczy czynnik wpływający na wynik finansowy PwC uznaje wykorzystanie okazji wynikających ze zbieżności branż, przed samą poprawą efektywności. To wniosek niewygodny dla większości wdrożeń, bo typowe wdrożenie w firmie średniej wielkości celuje właśnie w efektywność.

Zestawienie obu badań daje wniosek ostrożny, ale konkretny. Podnoszenie wynagrodzeń za kompetencje AI może być racjonalne jako zabezpieczenie kadrowe, natomiast uzasadnianie go spodziewanym zwrotem wymaga własnego pomiaru i sprawdzenia, czy firma ma warunki pozwalające przełożyć użycie AI na wynik ekonomiczny.

Warstwę wdrożeniową tego problemu, czyli dlaczego samo narzędzie nie przebudowuje firmy, opisałem osobno w tekście Firmy znów zatrudniają. Wdrożenie AI wymaga ludzi. Metodykę pomiaru efektu wdrożenia rozłożyłem z kolei w tekście Framework 3P do wdrożenia Gen AI. Ten artykuł nie powtarza żadnego z tych wątków, tylko przechodzi do warstwy, która w nich nie występuje: do wynagrodzeń.

Co znaczy „wiązać wynagrodzenie z produktywnością AI” w polskim prawie pracy

W Polsce taki zamiar trzeba oceniać między innymi przez pryzmat art. 94 pkt 9 Kodeksu pracy, który nakłada na pracodawcę obowiązek stosowania obiektywnych i sprawiedliwych kryteriów oceny pracowników oraz wyników ich pracy. To nie przesądza o dopuszczalności konkretnego rozwiązania, lecz wyznacza istotny warunek konstrukcji systemu oceny i premii.

Rozstrzygające jest, jaki charakter ma dodatkowy składnik. Premia regulaminowa, czyli oparta na układzie warunkującym z określoną przesłanką pozytywną, ma charakter roszczeniowy: po spełnieniu warunków pracownik może domagać się wypłaty. Państwowa Inspekcja Pracy wskazuje przy tym, że arbitralne przyznawanie świadczenia w całości zależne od woli pracodawcy jest z prawem pracy sprzeczne, a przyznawanie premii podlega kontroli sądowej i wymogowi równego traktowania.

Stąd trzy pytania, na które trzeba odpowiedzieć, zanim taki składnik trafi do regulaminu:

• Co dokładnie jest przesłanką: posiadanie umiejętności czy osiągnięty wynik? Pierwsze da się potwierdzić certyfikatem lub oceną, drugie wymaga systemu pomiaru.
• Jak zmierzysz „produktywność wspieraną przez AI” tak, żeby pomiar był powtarzalny i sprawdzalny przez samego pracownika? Liczba zapytań do modelu nie jest miarą produktywności, tylko miarą zużycia.
• Czy pomiar wymaga monitorowania pracy w sposób, który sam w sobie wymaga podstawy prawnej, poinformowania załogi i oceny skutków dla ochrony danych?

Osobno stoi pytanie o narzędzia oceniające pracowników. Jeśli o wysokości premii współdecyduje system sztucznej inteligencji, wchodzimy w obszar decyzji kadrowych podejmowanych z udziałem AI, który ma własny reżim i własny kalendarz stosowania. To temat na odrębny tekst i celowo go tu nie rozwijam.

Powyższa analiza ma charakter informacyjny i nie zastępuje oceny prawnika prawa pracy. Konstrukcja konkretnego składnika wynagrodzenia zależy między innymi od treści umów, regulaminu wynagradzania, praktyki zakładowej i sposobu pomiaru wyników.

Jak zmierzyć biegłość w AI na potrzeby premii

Da się zmierzyć fakt posiadania umiejętności, znacznie trudniej jej skutek. Poniższa macierz porządkuje możliwe kryteria według tego, czy nadają się do zapisania w regulaminie.

Kryterium	Czy da się sprawdzić obiektywnie	Główne ryzyko	Do czego się nadaje
Ukończone szkolenie lub certyfikat	tak, jednoznacznie	mierzy obecność na szkoleniu, nie umiejętność	jednorazowy dodatek za kwalifikację
Zdany test praktyczny na zadaniach firmowych	tak, przy jawnym zestawie zadań	koszt przygotowania i utrzymania testu	premia za biegłość, przegląd raz w roku
Liczba zapytań do modelu, zużycie żetonów	tak, ale to miara zużycia	wprost zachęca do generowania kosztu	nie nadaje się do premiowania
Skrócenie czasu cyklu w procesie	tak, jeśli mierzono czas przed wdrożeniem	efekt zbiorowy, trudny do przypisania osobie	premia zespołowa, nie indywidualna
Liczba spraw obsłużonych na osobę	tak	premiuje ilość kosztem jakości	tylko łącznie z miarą jakości
Ocena przełożonego bez kryteriów	nie	uznaniowość, ryzyko sporu i nierównego traktowania	do unikania w konstrukcji roszczeniowej

Wniosek praktyczny z tej tabeli jest jeden. Premię za biegłość łatwiej oprzeć na jawnym teście umiejętności. Premia za produktywność wspieraną przez AI wymaga natomiast pomiaru sprzed wdrożenia; bez niego nie ma punktu odniesienia pozwalającego przypisać zmianę użyciu AI.

Kompetencje zespołów są zresztą tylko jedną z barier wdrożenia i rzadko najważniejszą. Zestaw pozostałych, na podstawie obserwacji z sal szkoleniowych, opisałem w tekście Bariery wdrożenia AI: czego nauczyło mnie blisko 1400 uczestników.

Kluczowe pytania i decyzje

Czy powinienem wprowadzić dodatek za kompetencje AI?

Tak, jeśli konkurujesz o ludzi, którzy te kompetencje już mają, i potrafisz je sprawdzić testem na zadaniach z własnej firmy.

Nie, jeśli jedynym kryterium miałoby być ukończenie dowolnego szkolenia zewnętrznego. Takie kryterium potwierdza udział w szkoleniu, ale nie wykazuje umiejętności potrzebnej na danym stanowisku.

Czy powinienem powiązać premię z produktywnością wspieraną przez AI?

Nie, dopóki nie masz pomiaru sprzed wdrożenia. Bez punktu odniesienia nie wykażesz zmiany, a kryterium niesprawdzalne przez pracownika jest w konstrukcji roszczeniowej słabym punktem.

Możesz ją rozważyć, jeśli od dłuższego czasu mierzysz czas cyklu procesu i masz stabilny punkt odniesienia. Nadal trzeba jednak oddzielić wpływ AI od innych zmian oraz ocenić prawnie zasady świadczenia.

Czy szkolenie z AI może zastąpić studia MBA przy rekrutacji?

Nie w takim znaczeniu, w jakim brzmi ten nagłówek. Badanie mówi, że 86% kadry uznaje szkolenie za skuteczniejsze dla wielu nowo zatrudnianych, a to jest opinia o użyteczności, nie porównanie programów.

Tak jako sygnał do zmiany wag w rekrutacji. Jeśli dotąd MBA podnosiło ocenę kandydata automatycznie, warto sprawdzić, czy nadal opisuje kompetencje, których szukasz.

Kiedy ta analiza się nie sprawdzi

Gdy okaże się, że koncentracja korzyści to efekt przejściowy. Liczba mówiąca, że blisko 74% wartości przypada na 20% firm, opisuje jeden moment w kwietniu 2026. Badanie przekrojowe nie pokazuje, czy ta koncentracja utrzyma się wraz z upowszechnianiem technologii.

Gdy twoja firma nie należy do sektora finansowego. Główne badanie objęło wyłącznie amerykańskie usługi finansowe o przychodach od 500 mln dolarów. Przenoszenie tych odsetków na produkcję, handel czy usługi profesjonalne w Polsce nie ma podstaw.

Gdy prognozy zatrudnienia się nie zrealizują. Blisko 80% respondentów spodziewa się redukcji o co najmniej 20% w pięć lat. To oczekiwanie kadry z maja 2026, a nie prognoza oparta na obserwowanym spadku zatrudnienia. Sama ta liczba nie jest wystarczającą podstawą polityki płacowej.

Gdy zwrot pojawi się z opóźnieniem typowym dla wdrożeń systemowych. Wdrożenia systemowe często mają okres, w którym koszty poprzedzają mierzalne efekty. Odczyt 77% może więc opisywać opóźnienie zwrotu, a nie trwały brak korzyści.

Podsumowanie

Dane z badania PwC opisują rynek, który wycenia kompetencje szybciej, niż potrafi wycenić ich skutek. Zwiększanie wynagrodzeń za umiejętności AI przez 91% badanych firm przy 77% nieodnotowujących mierzalnego zwrotu może być racjonalnym zabezpieczeniem dostępu do ludzi, ale nie jest jeszcze dowodem zapłaty za dostarczoną wartość.

Drugie badanie tego samego doradcy każe przy tym ostrożniej traktować pocieszającą wykładnię, że korzyść istnieje i tylko wymyka się pomiarowi. Skoro blisko 74% mierzonej wartości przypada na jedną piątą organizacji, brak widocznego zwrotu może oznaczać zarówno słaby pomiar, jak i faktycznie niewielki efekt ekonomiczny. Samo badanie nie pozwala rozstrzygnąć, która przyczyna dominuje w konkretnej firmie.

Dla polskiego pracodawcy najbardziej praktyczna część tej historii nie leży jednak w liczbach amerykańskich. Leży w rozróżnieniu między premią za biegłość, którą można oprzeć na jawnym teście umiejętności, a premią za produktywność wspieraną przez AI, która bez pomiaru sprzed wdrożenia nie ma punktu odniesienia. Przy wymogu obiektywnych i sprawiedliwych kryteriów z art. 94 pkt 9 Kodeksu pracy zasady takiego świadczenia powinny być sprawdzalne dla pracownika i ocenione prawnie przed wprowadzeniem.

O autorze

Remigiusz Pruszczak: ekspert GenAI i trener AI, makler papierów wartościowych z uprawnieniami do wykonywania czynności doradztwa inwestycyjnego (licencja nr 2343). Ponad 30 lat w finansach. Od 17 lat prowadzi szkolenia, a od 2025 roku również z generatywnej AI, między innymi dla banków, instytucji finansowych, kancelarii oraz firm z sektorów regulowanych i produkcji. Szkolenia realizuje we współpracy z EY Academy of Business Polska, Warszawskim Instytutem Bankowości, Bankowym Ośrodkiem Doradztwa i Edukacji oraz CFA Society Poland. Więcej na stronie „O mnie”.

Źródła

1. PwC, Closing the AI workforce gap in financial services, 3 sierpnia 2026 (badanie na 1004 osobach, 12 do 22 maja 2026): https://www.pwc.com/us/en/industries/financial-services/library/ai-workforce-gap-financial-services.html
2. PwC, 2026 AI Performance Study, 13 kwietnia 2026 (1217 osób, 25 sektorów): https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2026/pwc-2026-ai-performance-study.html
3. Kodeks pracy, art. 94 pkt 9, tekst ujednolicony w ELI: https://eli.gov.pl/eli/DU/1974/141/ogl
4. Państwowa Inspekcja Pracy, W uznaniu za pracę (premia regulaminowa a uznaniowa): https://www.pip.gov.pl/dla-sluzb-bhp/magazyn-inspektor-pracy/artykuly/w-uznaniu-za-prace