Przemysł 5.0 - Jak AI redefiniuje rolę człowieka w pracy?

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 09 grudzień 2025

REKLAMA

Jak AI zmienia pracę w przemyśle?

Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca pracę w przemyśle, tworząc model partnerstwa ludzi z inteligentnymi agentami i robotami zamiast prostego zastępowania człowieka maszyną. W praktyce oznacza to, że coraz więcej zadań – zarówno biurowych, jak i fizycznych – jest automatyzowanych, ale człowiek nadal odgrywa kluczową rolę. Według najnowszego raportu McKinsey Global Institute (MGI) obecnie dostępne technologie mogłyby teoretycznie zautomatyzować aż 57% godzin pracy w USA. Taka skala podkreśla, jak głęboko AI może zmienić charakter pracy, jednak nie oznacza to masowej likwidacji miejsc pracy z dnia na dzień. Automatyzacja będzie postępować stopniowo – pewne role będą się kurczyć, inne rozszerzać lub zmieniać, a pojawią się też całkiem nowe – zaś praca stanie się w coraz większym stopniu oparta na współpracy ludzi z inteligentnymi maszynami.

Partnerstwo człowieka, agenta i robota – nowy model pracy

MGI zwraca uwagę, że przyszłość pracy opierać się będzie na ścisłym partnerstwie między ludźmi, „agentami” a robotami. W tym ujęciu agenci to wszystkie systemy, które mogą automatyzować pracę nie-fizyczną (np. algorytmy AI, oprogramowanie), natomiast roboty oznaczają maszyny automatyzujące pracę fizyczną. Choć w wąskim znaczeniu agent kojarzy się z chatbotem, a robot z maszyną na linii produkcyjnej, raport używa tych pojęć szeroko – obejmując wszelkie technologie automatyzujące zadania kognitywne lub manualne.

AI wpływa na każdy rodzaj pracy, ale w różnym stopniu na zadania kognitywne i manualne. Prace nie-fizyczne stanowią około 2/3 ogółu godzin pracy, z czego mniej więcej jedna trzecia to zadania wymagające umiejętności społecznych i emocjonalnych, wciąż trudno osiągalnych dla AI. Pozostałe dwie trzecie tych zadań to czynności oparte na przetwarzaniu informacji i rutynowym rozumowaniu – one są znacznie łatwiejsze do automatyzacji za pomocą cyfrowych agentów. Dla kontrastu, prace fizyczne to ~35% czasu pracy; roboty poczyniły duże postępy w automatyzacji prostych operacji fizycznych, ale wiele zadań manualnych nadal wymaga zręczności, finezji i kontekstu, których dzisiejsza technologia nie jest w stanie niezawodnie odtworzyć. Innymi słowy, AI doskonale radzi sobie z powtarzalnymi czynnościami umysłowymi, podczas gdy człowiek wciąż góruje w wielu zadaniach manualnych i interakcjach międzyludzkich.

Kluczową zmianą jest więc przesunięcie roli człowieka z wykonawcy zadań do ich nadzorcy, moderatora i partnera dla AI. Nawet jeśli AI przejmie pewne czynności (np. generowanie raportu czy montaż elementu), człowiek nadal musi ją ukierunkować, sprawdzić wyniki i zająć się aspektami wymagającymi kreatywności, empatii lub wiedzy kontekstowej. W efekcie praca ewoluuje w kierunku modelu kooperacyjnego, w którym ludzie i inteligentne maszyny uzupełniają swoje mocne strony, wspólnie realizując procesy biznesowe.

Ewolucja kompetencji zamiast zaniku umiejętności

Mimo obaw, AI nie uczyni większości ludzkich umiejętności zbędnymi – raczej zmieni sposób ich wykorzystania. MGI szacuje, że ponad 70% obecnych umiejętności poszukiwanych na rynku pracy można zastosować zarówno w pracach automatyzowalnych, jak i nieautomatyzowalnych. To duży stopień overlap kompetencji, co oznacza, że większość umiejętności pozostanie przydatna, tylko kontekst ich użycia ulegnie zmianie. Przykładowo, zamiast spędzać czas na ręcznym przygotowywaniu dokumentów czy podstawowym researchu, pracownicy coraz częściej będą wykorzystywać swoje kompetencje do formułowania właściwych pytań, nadzorowania pracy AI oraz interpretowania wygenerowanych przez nią wyników. Firmy mogą zaś coraz bardziej cenić u pracowników te umiejętności, które dodają wartości AI – np. zdolność krytycznej oceny sugestii algorytmu czy kreatywne rozwiązywanie problemów, których maszyna sama nie rozwiąże.

Aby mierzyć zakres tych zmian, MGI opracowało Skill Change Index (SCI) – wskaźnik pokazujący, jak bardzo dana umiejętność może zostać przeobrażona przez automatyzację do 2030 roku. Niemal każdy zawód doświadczy do tej daty przesunięcia profilu kompetencji, jednak skala zmiany będzie różna dla poszczególnych umiejętności. Wysoko wyspecjalizowane umiejętności techniczne, które są łatwo automatyzowalne (np. księgowość, podstawowe kodowanie), są najbardziej narażone na disruptywne działanie AI. Z kolei kompetencje interpersonalne – takie jak negocjacje, nauczanie, coaching – pozostaną względnie odporne na automatyzację i będą zmieniać się najmniej, bowiem trudno je zastąpić algorytmem. Większość innych umiejętności plasuje się pośrodku: np. rozwiązywanie problemów czy komunikacja nadal będą potrzebne, ale ich realizacja będzie ewoluować w partnerstwie z agentami i robotami.

Co istotne, już teraz obserwujemy dostosowania po stronie pracodawców. Popyt na nowe kompetencje rośnie wykładniczo. Szczególnie wyróżnia się AI fluency, czyli biegłość w używaniu i zarządzaniu narzędziami sztucznej inteligencji – zapotrzebowanie na tę umiejętność wzrosło siedmiokrotnie w ciągu zaledwie dwóch lat (do połowy 2025). To najszybciej rosnąca umiejętność w ogłoszeniach o pracę w USA, pojawiająca się obecnie w zawodach zatrudniających łącznie ok. 7 milionów pracowników. Dla porównania, popyt na stricte techniczne umiejętności AI (budowanie i wdrażanie systemów AI) także rośnie, ale w nieco wolniejszym tempie. Tak duży skok AI fluency świadczy o tym, że umiejętność współpracy z AI staje się kompetencją przekrojową, wymaganą nie tylko od programistów, ale i od menedżerów, analityków, inżynierów czy specjalistów produkcji. Innymi słowy, „obycie z AI” zaczyna być tak podstawowe jak obsługa komputera kilkanaście lat temu – a to dopiero początek większych zmian na rynku pracy.

Nowe archetypy ról pracy w erze AI

Wraz z upowszechnieniem AI zmienia się struktura zawodów w gospodarce. Raport MGI proponuje ramy, które dzielą role zawodowe według stopnia, w jakim ich zadania mogą być przejęte przez agentów lub roboty. Pojawiają się nowe archetypy pracy, łączące pracę ludzi i maszyn w różnych proporcjach. Oto główne kategorie tych ról:

Role “people-centric”, zorientowane na człowieka – to stanowiska, które w minimalnym stopniu poddają się automatyzacji. Około jedna trzecia wszystkich miejsc pracy należy do tej grupy (np. opieka zdrowotna, usługi opiekuńcze, utrzymanie budynków). Blisko połowa czasu pracy w tych zawodach to czynności fizyczne lub społeczne, których obecna technologia nie potrafi wiarygodnie odtworzyć. Przeciętne wynagrodzenie w rolach people-centric wynosi ok. 71 tys. USD rocznie – są to często prace wymagające empatii, zręczności czy interakcji międzyludzkich, na które w najbliższym czasie AI nie będzie mieć decydującego wpływu.
Role “agent-centric”, zdominowane przez cyfrowych agentów – to prace o najwyższym potencjale automatyzacji zadań kognitywnych. W przybliżeniu 40% wszystkich zawodów należy do tej grupy, przy przeciętnej pensji rzędu 70 tys. USD rocznie. Typowo są to stanowiska biurowe, prawne, administracyjne czy finansowe, gdzie znaczna część pracy polega na przetwarzaniu informacji (np. sporządzanie dokumentów, analizowanie danych). Technicznie większość tych zadań mogłaby wykonać AI, jednak nawet w tych rolach człowiek nadal będzie potrzebny jako nadzorca i weryfikator – np. do nadania kierunku agentom, kontroli jakości ich pracy czy zajęcia się nietypowymi przypadkami.
Role “robot-centric”, zdominowane przez roboty fizyczne – to podzbiór wysoko automatyzowalnych prac fizycznych. Należą tu np. kierowcy, operatorzy maszyn, prace magazynowe – często ciężkie lub niebezpieczne zajęcia – które w teorii mogłyby zostać niemal w pełni zrobotyzowane. Stanowią one jednak stosunkowo niewielką część rynku (mniej niż 10% ogółu prac, wliczając się we wspomniane 40% powyżej) i cechują się niższymi płacami (średnio ok. 42 tys. USD rocznie), co sprawia, że realnie tempo automatyzacji tych ról może być wolniejsze – inwestycje w roboty muszą bowiem uzasadniać się ekonomicznie. Ponadto czynniki pozatechniczne (koszty, regulacje, bezpieczeństwo) sprawiają, że w praktyce ludzie prawdopodobnie pozostaną w pętli tych procesów jeszcze przez pewien czas.
Role “agent–robot” – to stosunkowo rzadkie stanowiska (ok. 2% pracowników), gdzie praca fizyczna i kognitywna są w równym stopniu zautomatyzowane. Występują one głównie w środowiskach produkcyjnych, gdzie inteligentne oprogramowanie (agent) steruje systemami fizycznymi (robotami). Przykładem może być zautomatyzowana linia produkcyjna lub nowoczesne centrum logistyczne, gdzie ludzie nadzorują flotę maszyn samodzielnie transportujących i przetwarzających produkty. Takie role łączą około 53% zadań fizycznych(realizowanych przez roboty) z zadaniami informacyjnymi prowadzonymi przez agentów, a przeciętna płaca wynosi tu ~49 tys. USD. Choć dziś to nisza, z czasem może się powiększać wraz z postępami integracji AI w fabrykach.
Role hybrydowe (mieszane) – to bardzo zróżnicowana kategoria obejmująca stanowiska, w których istotną rolę grają zarówno ludzie, jak i AI (agenci) oraz roboty fizyczne. Łącznie należy do nich około 1/3 obecnej siły roboczej. W każdym z tych wariantów człowiek pozostaje niezbędny, choć jego praca wspierana jest intensywnie przez technologie. W miarę wdrażania automatyzacji w tych obszarach rośnie produktywność, a rola ludzi przesuwa się z wykonywania rutynowych czynności w stronę dyrygowania pracą maszyn. MGI wyróżnia tu trzy podtypy:
- Role typu people–agent – np. nauczyciele, inżynierowie, analitycy finansowi, których praca może być wspomagana przez narzędzia cyfrowe i AI (automatyzujące czynności informacyjne). To około 20% wszystkich pracowników, a ich średnie zarobki należą do najwyższych – ok. 74 tys. USD rocznie. W tych zawodach AI działa jak inteligentny asystent zwiększający efektywność człowieka, ale nie zastępuje jego eksperckiej wiedzy czy kreatywności.
- Role typu people–robot – głównie w branżach takich jak utrzymanie ruchu, budownictwo, gdzie ludzie korzystają z maszyn zwiększających siłę, precyzję czy zasięg ich działania. Aż 81% czasu pracy w tych rolach to aktywności fizyczne, wykonywane wspólnie z zaawansowanymi maszynami (np. operator maszyn wspierany robotycznym ramieniem). Stanowią one jednak mniej niż 1% zatrudnienia (to wyspecjalizowane zawody), ze średnimi płacami ok. 54 tys. USD rocznie.
- Role typu people–agent–robot – spotykane np. w transporcie, rolnictwie, logistyce czy gastronomii, gdzie w podobnym stopniu występuje praca ludzka, cyfrowa i fizyczna. Około 43% ich zadań ma charakter manualny, resztę przejmują systemy cyfrowe, ale kluczowe jest koordynowanie wszystkiego przez człowieka. Tego typu role stanowią ok. 5% zatrudnienia (średnie wynagrodzenie ~60 tys. USD), a przykładem może być chociażby nowoczesne gospodarstwo rolne, gdzie rolnik korzysta z danych z AI (agent) do zarządzania autonomicznym sprzętem rolniczym (robot).

Powyższe archetypy pokazują, że praca w przemyśle staje się coraz bardziej zróżnicowana. Od wysoko wykwalifikowanych, czysto ludzkich ról, przez prace w dużej mierze przejęte przez algorytmy, aż po hybrydowe zespoły ludzi i maszyn – w każdym przypadku rola człowieka ewoluuje, ale nie znika. Co ważne, wraz z wdrażaniem AI obserwujemy rosnący popyt na umiejętności komplementarne do AI, a spadek zapotrzebowania na te czysto rutynowe. Przykładowo, w hybrydowych procesach pracownicy stają się bardziej „operatorami” i dyrygentamitechnologii, kładąc nacisk na biegłość w obsłudze AI, elastyczność i krytyczną ocenę wyników generowanych przez maszyny. Ta transformacja jest widoczna już dziś w pionierskich firmach.

Współpraca ludzi z AI w praktyce – zmiana procesów i przykłady

Firmy, które jako pierwsze wdrażają AI, przeprojektowują całe procesy pracy wokół możliwości tych technologii. MGI zbadało 80 studiów przypadków wdrożeń AI – od farmaceutyków przez sprzedaż po usługi finansowe – by zobrazować, jak wygląda praca zespołowa ludzi i inteligentnych agentów w praktyce. Wnioski są spójne: menedżerowie i specjaliści coraz częściej pełnią rolę koordynatorów i kontrolerów jakości pracy, podczas gdy algorytmy i roboty wykonują podstawowe czynności. Na przykład analitycy danych, underwriterzy czy inżynierowie współpracują z agentami AI, które dokonują wstępnych analiz lub generują drafty wyników, oszczędzając czas eksperta. Ludzie weryfikują, korygują i wykorzystują te wyniki, dzięki czemu mogą skupić się na bardziej wartościowych zadaniach – wymagających strategicznego myślenia, kreatywności czy relacji z klientem.

W efekcie zmienia się także zestaw najbardziej cenionych umiejętności. W firmach pionierskich rośnie znaczenie wspomnianej już biegłości w AI, zdolności adaptacji oraz krytycznej oceny sugestii generowanych przez algorytmy. To te kompetencje stają się kluczowe, gdyż umożliwiają pracownikom skutecznie ukierunkować AI i wydobyć z niej maksimum korzyści, jednocześnie koncentrując się na pracy o wyższej wartości dodanej (np. rozwiązywanie złożonych problemów klientów zamiast rutynowego wprowadzania danych).

Ilustruje to konkretny przykład z raportu: globalna firma technologiczna usprawniła proces sprzedaży dzięki agentom AI, które automatycznie kwalifikowały i obsługiwały potencjalnych klientów. Agent priorytetyzujący oceniał atrakcyjność setek kont, inny agent wysyłał spersonalizowane oferty, kolejny odpowiadał na typowe reakcje klientów, a agent-planista umawiał spotkania sprzedażowe. Gdy potrzebna była interwencja człowieka (np. negocjacje z ważnym klientem), sprawę przekazywano do specjalisty – ale dzięki automatyzacji wczesnych etapów, sprzedawcy mogli poświęcić więcej czasu na budowanie relacji i finalizowanie transakcji. Wynik? Wzrost przychodów o 7–12% rocznie(dzięki dotarciu do większej liczby klientów i lepszemu cross-sellingowi) oraz oszczędność 30–50% czasu pracy zespołów sprzedażowych. Specjaliści zamiast tonąć w rutynowych zadaniach, skupili się na strategicznych działaniach – przygotowywaniu ofert szytych na miarę, negocjacjach czy wzmacnianiu relacji z klientami.

Podobne przemiany zachodzą w innych obszarach. W obsłudze klienta coraz częściej boty i agentowe systemy AI rozwiązują większość rutynowych zapytań, podczas gdy konsultanci przejmują tylko te najbardziej złożone przypadki – często już z pomocą AI w roli asystenta, podpowiadającego rozwiązania lub generującego podsumowania rozmów. W produkcji zaś pojawiają się wspomniane zautomatyzowane linie, gdzie rola człowieka polega na nadzorze i interwencji przy nietypowych sytuacjach. We wszystkich tych przykładach powtarza się jedna zasada: ludzie pozostają w centrum pracy, ponieważ AI nadal wymaga ludzkiego kierunku, interpretacji i kontroli jakości.

Wpływ AI na produktywność, płace i rynek pracy

Szerokie wdrożenie AI w przemyśle może odblokować ogromny wzrost produktywności i wartości dodanej – ale pod warunkiem świadomego dostosowania organizacji pracy. McKinsey szacuje, że do 2030 roku samych w Stanach Zjednoczonych AI może wygenerować dodatkowe $2,9 biliona wartości ekonomicznej. Taki wzrost nie wydarzy się jednak automatycznie – wymaga, aby firmy przygotowały swoich pracowników i przeprojektowały całe procesy pracy (workflows) w oparciu o współpracę ludzi, agentów i robotów, zamiast jedynie automatyzować pojedyncze zadania. Innymi słowy, potencjał AI w przemyśle zmaterializuje się w pełni tylko wtedy, gdy organizacje zmienią model działania – integrując AI jako narzędzie do zwiększania możliwości pracowników, a nie tylko jako zamiennik kosztów.

Wpływ na płace i strukturę rynku pracy będzie zróżnicowany w zależności od roli i branży. Jak pokazała analiza archetypów, role czysto ludzkie i hybrydowe (często wymagające wysokich kwalifikacji i współpracy z AI) należą do najwyżej opłacanych segmentów rynku. Przykładowo inżynierowie czy specjaliści finansowi pracujący z pomocą agentów AI zarabiają średnio więcej (ok. 74 tys. USD) niż choćby operatorzy maszyn w rolach robot-centric (42 tys. USD). Można oczekiwać, że kompetencje komplementarne względem AI (analiza danych, nadzór nad AI, interpretacja wyników) będą coraz bardziej premiowane płacowo, podobnie jak tradycyjne umiejętności społeczne w usługach, które pozostają niezastąpione. Z drugiej strony, w obszarach, gdzie znaczna część wartości pracy może być dostarczona przez automaty (np. generowanie dokumentów czy proste prace fizyczne), presja na wynagrodzenia może rosnąć, o ile pracownicy nie rozszerzą swoich kompetencji o nowe zadania.

W skali makro oznacza to prawdopodobnie przesunięcie zatrudnienia między sektorami i zawodami. Część tradycyjnych ról może zanikać, ale w ich miejsce pojawią się nowe stanowiska – np. trenerzy AI, specjaliści ds. integracji systemów, inżynierowie automatyzacji, operatorzy flot robotów itp. Co ważne, adopcja AI zajmie lata – podobnie jak wcześniejsze rewolucje technologiczne (przykładowo elektryfikacja przemysłu czy komputeryzacja biur rozciągnęły się na dekady). To daje czas na dostosowanie się: pracownicy mogą się przekwalifikować, a firmy – stopniowo zmieniać swoje modele biznesowe. Nie jest to zatem scenariusz bezrobocia technologicznego, lecz raczej transformacji kompetencji i zadań. Wiele zależy od polityki firm i państwa – inwestycji w szkolenia, edukacji oraz tworzenia ścieżek kariery z zawodów zagrożonych automatyzacją do tych rosnących.

Na koniec warto podkreślić, że choć analizy MGI koncentrują się na rynku amerykańskim, wiele z zaobserwowanych prawidłowości dotyczy także innych rozwiniętych gospodarek, w tym kraju takiego jak Polska. Polski sektor przemysłowy – od automotive, przez logistykę, po centra usług wspólnych – stoi przed podobnymi wyzwaniami i szansami związanymi z AI. Wzorce zmian będą analogiczne: automatyzacja powtarzalnych zadań, redefinicja ról pracowników liniowych i inżynierów, wzrost znaczenia danych i analityki, a także konieczność uzupełniania kompetencji (np. operator maszyn staje się jednocześnie nadzorcą systemu AI). Kraje o silnym sektorze produkcyjnym już teraz obserwują pilotażowe wdrożenia robotów współpracujących (cobotów) czy systemów AI do optymalizacji procesów – i Polska nie jest tu wyjątkiem. Aby utrzymać konkurencyjność, polski przemysł będzie musiał przyjąć strategię podobną do globalnej: inwestować w umiejętności pracowników, integrować AI w procesy i tworzyć miejsca pracy, w których człowiek i maszyna współpracują na nowych zasadach.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania dotyczące roli AI w pracy człowieka

Czy AI spowoduje masowe bezrobocie w przemyśle?

Zdecydowanie nie jest to przesądzone. Raport MGI podkreśla, że choć obecne technologie mogłyby automatyzować ponad połowę godzin pracy, nie jest to równoznaczne z likwidacją połowy etatów. Adopcja AI następuje stopniowo, a w jej trakcie wiele ról przekształca się zamiast znikać – część obowiązków zostaje przejęta przez maszyny, ale ludzie zyskują nowe zadania związane z nadzorem, utrzymaniem czy doskonaleniem tych systemów. Co więcej, powstają zupełnie nowe zawody (np. specjaliści od zarządzania AI, analitycy danych, inżynierowie automatyki), które kompensują ubytki w tradycyjnych rolach. Kluczowe jest proaktywne podejście: firmy i pracownicy, którzy przekwalifikują się i nauczą współpracować z AI, pozostaną niezbędni. Jak wskazują studia przypadków, nawet tam, gdzie AI drastycznie usprawnia procesy, ludzie wciąż są potrzebni do nadzorowania i rozwiązywania nietypowych problemów. Podsumowując, AI zmienia profil pracy w przemyśle, ale nie eliminuje roli człowieka – raczej ją przesuwa na wyższy, bardziej zaawansowany poziom.

Które kompetencje zyskają na znaczeniu, a które mogą stracić?

W erze AI najbardziej zyskują na znaczeniu te umiejętności, które uzupełniają działanie inteligentnych maszyn. Należą do nich m.in. biegłość w obsłudze AI (AI fluency), adaptacyjność, umiejętność pracy z danymi, krytyczne myślenie oraz kreatywne rozwiązywanie problemów. Bardzo ważne stają się też kompetencje miękkie, których maszyny nie posiadają – empatia, komunikacja, przywództwo, negocjacje – one będą wciąż pożądane w wielu rolach i prawdopodobnie stosunkowo odporne na automatyzację. Z kolei rutynowe, powtarzalne umiejętności technicznemogą częściowo tracić na wartości, bo ich miejsce zajmą algorytmy. Przykładowo, prowadzenie podstawowej księgowości czy pisanie prostego kodu już teraz może być wsparte przez AI, więc osoby w tych obszarach powinny poszerzać swoje kompetencje (np. o interpretację danych finansowych, zarządzanie procesami, nadzór nad systemami AI generującymi kod). Warto dodać, że wiele umiejętności jest transferowalnych – np. zdolności analityczne czy obsługa klienta przydają się w dziesiątkach różnych zawodów. Dlatego pracownicy, którzy rozwijają uniwersalne kompetencje (rozwiązywanie problemów, komunikacja, analiza) i łączą je z obyciem z AI, będą mieli przewagę. Podsumowując, kompetencje przyszłości to te, które pozwalają człowiekowi efektywnie współdziałać z technologią, podczas gdy czysto manualne lub powtarzalne skille mogą być w cieniu automatyzacji.

Czym są archetypy pracy ludzi–robotów–agentów i po co się je definiuje?

To koncepcja kategorii ról zawodowych w zależności od tego, jak duży udział w pracy ma człowiek, a jak duży inteligentne maszyny (agenci i roboty). MGI wprowadziło te archetypy, aby lepiej zrozumieć, gdzie AI najpierw zmieni pracę i jak. Przykładowo, role people-centric to takie, gdzie prawie całą pracę wykonują ludzie, bo automatyzacja jest technicznie trudna (np. prace opiekuńcze, stanowiska wymagające kreatywności). Role agent-centricto te, gdzie większość zadań to praca z informacją, którą mogą wykonać algorytmy (np. analityk danych, urzędnik) – tutaj AI może odciążyć człowieka z wielu czynności, ale człowiek wciąż nadaje kierunek i sprawdza wyniki. Role robot-centric z kolei polegają głównie na pracy fizycznej, którą w teorii mógłby wykonać robot (np. operator maszyn, kierowca) – tu automatyzacja zależy od postępów robotyki i opłacalności wdrożeń. Mamy też role hybrydowe, gdzie łączą się wszystkie trzy elementy – ludzie współpracują i z agentami (oprogramowanie), i z robotami (maszyny). Na przykład technik utrzymania ruchu w fabryce używa systemu AI do diagnostyki (agent) oraz robotycznych narzędzi do naprawy (robot), samemu podejmując decyzje i nadzorując cały proces. Definiowanie tych archetypów pomaga firmom zidentyfikować, które stanowiska mogą się najbardziej zmienić, a które pozostaną w dużej mierze “ludzkie”. Dzięki temu można lepiej planować szkolenia i przekwalifikowanie pracowników – np. jeśli wiemy, że dany dział to głównie praca agent-centric, warto już teraz uczyć personel obsługi i współpracy z systemami AI. Archetypy te pokazują też ścieżki rozwoju karier – pracownik z roli czysto manualnej może dzięki zdobyciu nowych umiejętności przejść do roli hybrydowej, gdzie będzie pracować ramię w ramię z nowymi technologiami.

Czy w Polsce AI zmieni pracę w przemyśle tak samo jak w USA?

Ogólne trendy będą bardzo podobne, choć dokładna trajektoria może się różnić w tempie wdrożeń. Polska jest rozwiniętą gospodarką z silnym sektorem przemysłowym (np. produkcja motoryzacyjna, AGD, chemia) i usługowym, więc wzorce obserwowane w USA czy Europie Zachodniej znajdą tu zastosowanie. Oznacza to, że również polskie firmy będą automatyzować powtarzalne czynności, wdrażać roboty w fabrykach i AI w biurach, a od pracowników coraz częściej wymagać umiejętności obsługi inteligentnych narzędzi. Już teraz w polskich fabrykach pojawiają się roboty współpracujące, a centra logistyczne eksperymentują z autonomicznymi systemami – to lokalne przykłady trendu globalnego. Różnica może tkwić w skali i szybkości: firmy w Polsce często czekają na potwierdzone korzyści z nowych technologii, zanim zainwestują na dużą skalę. Niemniej, przewiduje się, że w ciągu najbliższych 5–10 lat także na polskim rynku pracy zaobserwujemy wzrost zapotrzebowania na AI fluency, data science, automatyzację procesów, a jednocześnie przekształcenia niektórych zawodów produkcyjnych. Sektor przemysłowy w Polsce – aby utrzymać konkurencyjność – będzie musiał podążyć za tą transformacją. Dlatego zarówno pracodawcy, jak i pracownicy powinni już teraz przygotowywać się na model pracy człowiek+AI: inwestować w szkolenia z nowych technologii, reorganizować stanowiska pracy tak, by ludzie mogli efektywnie współdziałać z maszynami, oraz promować kulturę ciągłego uczenia się. W ten sposób polski przemysł może przejść przez rewolucję AI nie tylko bez utraty miejsc pracy, ale z zyskami w postaci wyższej produktywności i nowych, ciekawszych ról dla pracowników.

Źródło: Opracowanie własne na podstawie raportu McKinsey Global Institute: “Agents, Robots, and Us: Skill partnerships in the age of AI” (listopad 2025). Wszystkie dane liczbowe, cytaty i wnioski pochodzą z tego raportu.

Oceń system
IFS na stronie www.raport-erp.pl

Najnowsze wiadomości

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem

Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.

Czytaj całość

Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym

Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.

Czytaj całość

Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?

Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.

Czytaj całość

PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach

Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki

Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?

Czytaj całość

Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?

Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.

Czytaj całość

Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP

Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.

Czytaj całość

Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki

Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.

Czytaj całość

Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?

Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.

Czytaj całość