Ktoré povolania (ne)nahradí AI

Desať rokov sme počúvali, že roboti vezmú prácu vodičom kamiónov, robotníkom pri páse a pokladníkom. Potom prišiel koniec roka 2022, ChatGPT, a prvými, komu sa pod rukami zatriasla pôda, boli copywriteri, ilustrátori a začínajúci programátori. Presne tie profesie, ktoré mali byť podľa sci-fi scenárov v bezpečí najdlhšie.

Ten obrat je poučný sám osebe. Ukazuje, aké nespoľahlivé sú predpovede o tom, čo technológia „vezme". A takisto prečo je otázka „nahradí AI moju prácu?" takmer vždy zle položená.

Čo o tom vlastne vieme z dát? Od slávnej oxfordskej štúdie z roku 2013 až po čísla z roku 2025 sa obraz niekoľkokrát otočil. A z toho, ako sa otočil, sa dá vyťažiť celkom praktický návod pre vlastné kariérne rozhodovanie.

Predpovede, ktoré nevyšli

V roku 2013 vydali ekonómovia Carl Benedikt Frey a Michael Osborne z Oxfordu štúdiu, ktorá obletela svet. Ich záver: zhruba 47 % pracovných miest v USA je vo „vysokom riziku" automatizácie počas nasledujúcich desiatich až dvadsiatich rokov. Číslo sa objavilo na titulných stranách, v prejavoch politikov aj v nejednom článku o konci práce.

Metodológia však mala trhliny. Autori ručne a subjektívne označili len 70 z viac než 700 profesií ako (ne)automatizovateľné a na tejto malej vzorke vytrénovali model, ktorý zvyšok dopočítal. Medzi „ohrozené" sa tak dostali aj práce ako maskér, vodič školského autobusu alebo kaderník.

Hlavný problém bol ale koncepčný. Frey a Osborne uvažovali o celých povolaniach, nie o tom, z čoho sa skladajú. A na tom, z čoho sa skladajú, veľmi záleží.

O tri roky neskôr zvolili Melanie Arntz, Terry Gregory a Ulrich Zierahn pre OECD iný prístup. Namiesto celých profesií skúmali jednotlivé úlohy v ich vnútri. Výsledok pre 21 krajín OECD: vysoko automatizovateľných je v priemere len okolo 9 % pracovných miest (Arntz a kol., 2016). Rozdiel medzi 47 a 9 percentami nie je chyba v počtoch. Je to rozdiel medzi otázkou „zmizne táto profesia?" a „koľko úloh v nej zvládne stroj?".

Skeptickí boli aj samotní odborníci. Keď sa v jednej ankete pýtali expertov na AI a robotiku, tí odhadovali zhruba o pätinu menej ohrozených miest než ľudia mimo odboru. Nadšenie pre apokalyptické čísla bolo vždy väčšie tam, kde technológiu nikto nevidel zblízka.

A čo sa stalo naozaj? Hromadné miznutie práce neprišlo. Analytici z think-tanku ITIF v roku 2022 sucho zhrnuli, že predpovedaný úbytok 47 % miest sa nekonal; nezamestnanosť v USA bola tesne predtým na historických minimách. Automatizácia prácu premieňala, nie likvidovala.

Obrat, ktorý nikto nečakal

Dlho platilo nepísané pravidlo: stroje berú prácu rukám, nie hlave. Manuálne a rutinné úlohy sa dajú automatizovať, kreatívna a analytická práca je bezpečná. Generatívna AI toto pravidlo obrátila takmer naruby.

V roku 2023 odhadli Tyna Eloundou a kolegovia (štúdia s príznačným názvom GPTs are GPTs), že u zhruba 80 % amerických pracujúcich by jazykové modely mohli ovplyvniť aspoň 10 % pracovných úloh. U asi 19 % pracujúcich by šlo dokonca o viac než polovicu úloh. Kľúčové zistenie však bolo inde: najexponovanejšie sú vzdelané, dobre platené kancelárske povolania, nie tie najhoršie platené.

To je ten kontraintuitívny obrat. Textár, analytik, junior programátor alebo grafik robia veci, ktoré sa jazykový model naučil zvládať prekvapivo dobre, pretože text a kód sú presne to, na čom trénoval. Inštalatér, opatrovateľka alebo kuchár robia veci, ktoré sa do textu nezmestia.

Zoberte si grafika, ktorého ešte v roku 2022 živili menšie zákazky: bannery, jednoduché ilustrácie, úpravy fotiek. Časť tejto práce dnes zvládne generátor obrázkov za pár eur. Naproti tomu elektrikára, ktorého voláte, keď v paneláku vypadne polovica zásuviek, máte šťastie, ak ho zoženiete do týždňa. Pred desiatimi rokmi by väčšina ľudí tipovala, že je to presne naopak.

Úloha nie je to isté čo povolanie

Takmer každé povolanie je balík rôznych úloh. Účtovník nezadáva len čísla; aj vysvetľuje klientovi, prečo mu vyšla daň práve takto, rieši výnimky a nesie zodpovednosť za svoj podpis. AI vie ubrať z toho prvého, horšie zo zvyšku. Preto väčšina serióznych odhadov dnes hovorí o premene, nie o zániku.

Medzinárodná organizácia práce (ILO) v aktualizovanom indexe z roku 2025 uvádza, že asi jeden zo štyroch pracujúcich na svete je v povolaní s nejakou expozíciou voči generatívnej AI, ale do najvyššej kategórie spadá len okolo 3,3 % zamestnanosti. Zaujímavý detail: u žien je to 4,7 %, u mužov 2,4 %. Typicky ženská administratívna práca je vystavená viac.

Otázka pre vás: koľko z toho, čo za deň v práci urobíte, je vlastne text, tabuľka alebo kód, ktorý by sa dal nadiktovať stroju? A koľko je rozhodovanie, dôvera a prítomnosť pri niekom, kto vás potrebuje? Ten pomer napovie o vašej budúcnosti viac než názov pozície na vizitke.

Trh práce ako celok sa navyše kvôli AI nezmenšuje. Svetové ekonomické fórum v správe Future of Jobs 2025 odhaduje, že do roku 2030 vznikne okolo 170 miliónov nových rolí a zanikne 92 miliónov, teda čistý prírastok zhruba 78 miliónov miest. Zároveň dodáva, že sa do piatich rokov premení takmer 40 % požadovaných zručností. Práca nezmizne. Presunie sa.

Kde AI zatiaľ naráža

Existuje starý postreh z robotiky, ktorý dnes znie takmer prorocky. Hans Moravec si v 80. rokoch všimol paradox: naučiť počítač logiku, matematiku alebo šach je pomerne ľahké, ale dať mu zmyslové a pohybové schopnosti ročného dieťaťa je nesmierne ťažké.

Robotik Ken Goldberg to pomenoval ako „medzeru 100 000 rokov". Jazykový model sa učí z pár terabajtov textu a číta ako dospelý. Žiadny robot ale zďaleka nemá toľko dát o fyzickom svete, koľko ich človek nazbiera do troch rokov veku, keď už vie obísť rozhádzané hračky a nezakopnúť o prah.

Z toho vyplýva celkom jasná mapa odolnosti. Najlepšie sú na tom profesie, ktoré kombinujú fyzickú obratnosť v nepredvídateľnom prostredí s priamym kontaktom s ľuďmi. Nasledujúca tabuľka to zjednodušuje, realita je pochopiteľne pestrejšia.

Typ práce	Expozícia voči AI	Prečo
Rutinné písanie, preklady, jednoduchý kód	Vysoká	Text a kód sú presne to, na čom sa modely učia
Analýza dát, reporting, právne rešerše	Stredná až vysoká	AI urobí prvý návrh, človek kontroluje a rozhoduje
Vedenie ľudí, vyjednávanie, poradenstvo	Nízka až stredná	Dôveru a čítanie kontextu sa dá automatizovať len ťažko
Remeslá, údržba, inštalácie v teréne	Nízka	Fyzická zručnosť v nepredvídateľnom priestore (Moravcov paradox)
Priama starostlivosť o ľudí (zdravotníctvo, deti, seniori)	Nízka	Prítomnosť a dotyk sa do textu nezmestia

Neznamená to, že sa týchto profesií AI vôbec nedotkne. Zdravotná sestra môže používať AI na prepis dokumentácie, remeselník na plánovanie zákaziek. Jadro tej práce ale zostáva mimo dosahu modelu: prítomnosť pri pacientovi alebo ruka, ktorá opraví prasknutú rúru v stiesnenej šachte.

Prvé varovné signály

Že nejde o teóriu, ukazujú prvé tvrdé dáta. Ekonómovia Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar a Ruyu Chen zo Stanfordu (2025) prešli mzdové záznamy miliónov Američanov od poskytovateľa ADP. U najmladších pracujúcich (22 až 25 rokov) v najexponovanejších profesiách zamestnanosť od konca roka 2022 relatívne klesla zhruba o 13 %. U starších ľudí v rovnakých profesiách zostala stabilná alebo ďalej rástla.

To dáva zmysel. Junior robí často presne to, čo AI zvládne ako prvé: rešerše, prvé verzie textov, jednoduchý kód. Skúsenejší človek k tomu pridáva úsudok a zodpovednosť, ktoré sa automatizujú horšie. Autori tiež upozorňujú, že pokles je vidieť hlavne tam, kde AI prácu skôr nahrádza, než kde ju dopĺňa.

Podobný signál dávajú zákazkové platformy. Po spustení ChatGPT zaznamenali analýzy citeľný pokles dopytu po automatizovateľnom písaní a kóde, zatiaľ čo po manuálnych a fyzických zákazkách dopyt držal. Nie je to plošná apokalypsa. Je to presun, ktorý sa začína na okraji, pri najzraniteľnejších úlohách a najmenej skúsených ľuďoch.

Za tým všetkým je rastúce využívanie. Podľa amerických dát používalo jazykové modely v práci koncom roka 2024 asi 30 % zamestnancov, o rok neskôr už okolo 38 %. Podiel pracovného času stráveného s generatívnou AI sa zdvihol len mierne, z nejakých 4 na necelých 6 percent. Inými slovami: nástroj sa šíri rýchlo, ale zatiaľ ho väčšina ľudí používa ako pomocníka na kus úlohy, nie ako náhradu celého dňa práce. Presne to je rozdiel medzi doplnením a nahradením, o ktorom bola reč.

Čo si z toho odniesť pre vlastnú kariéru

Praktický dôsledok je nepohodlný, ale svojím spôsobom oslobodzujúci: prestaňte premýšľať v názvoch pozícií a začnite v zručnostiach a úlohách. „Som copywriter" je zraniteľné tvrdenie. „Viem rýchlo pochopiť cudzí biznis a zrozumiteľne ho vysvetliť ľuďom" je oveľa odolnejšie, nech už to robíte v akejkoľvek profesii.

Druhá vec je komplementarita. Najbezpečnejšie miesto nie je ďaleko od AI, ale tesne vedľa nej. Ľudia, ktorí vedia AI zadať dobrú prácu, skontrolovať výsledok a vziať zaň zodpovednosť, budú žiadanejší než tí, čo ju ignorujú, a rovnako tak než tí, čo jej slepo veria. WEF preto medzi najrýchlejšie rastúcimi zručnosťami uvádza práve prácu s AI a analytické myslenie.

Čo s tým konkrétne? Pár odrazových bodov:

• Rozoberte si vlastnú prácu na úlohy a poznačte si, koľko z nich je čisto „text, tabuľka, kód".
• Pri ohrozených úlohách zvážte, či ich chcete robiť rýchlejšie s AI, alebo ťažisko práce posunúť inam.
• Najviac sa oplatí to, čo stroju chýba: kontakt s ľuďmi, úsudok v nejasných situáciách, fyzická zručnosť.
• Vyskúšajte nové nástroje skôr, než vás k nim dotlačí zamestnávateľ alebo trh.

A ak vôbec netušíte, ku ktorým z tých odolnejších oblastí máte prirodzene blízko, začnite u seba. Test osobnosti RIASEC mapuje šesť typov pracovného prostredia, od praktického a technického po sociálne, a napovie, kde by vám mohlo byť dobre, bez ohľadu na to, ako sa pozícia práve volá.

Otázka totiž nikdy neznela, či AI nahradí ľudí. Znela, či ľudia, ktorí vedia s AI pracovať, nahradia tých, ktorí to nevedia. A na to si každý odpovedá sám, tým, čo sa rozhodne robiť budúci rok.