Czy AI naprawdę wyeliminuje zawody z listy Microsoftu? Spojrzenie na uproszczenia

W ostatnich miesiącach ponownie pojawiły się głosy sugerujące, że sztuczna inteligencja „zastąpi” część zawodów, a lista przygotowana przez Microsoft ma być tego dowodem. Wskazuje się na 40 profesji najbardziej „narażonych na AI” – wśród nich dziennikarzy, nauczycieli, tłumaczy, redaktorów i programistów. W niektórych interpretacjach czytamy nawet, że 25% z tych zawodów „zniknie”. Taka teza jest jednak zbyt daleko idąca i pomija podstawowe założenia samych raportów.

Czym naprawdę są listy ekspozycji na AI

Raporty takie jak ten przygotowany przez Microsoft, OpenAI, OECD czy McKinsey nie prognozują zaniku zawodów. Mierzą jedynie poziom ekspozycji na technologię – czyli odsetek codziennych zadań, które mogą być wspomagane lub częściowo zautomatyzowane. To bardzo ważne rozróżnienie.

Tłumacz może przyspieszyć pracę dzięki automatyzacji, ale nadal kluczowa jest jego decyzja w zakresie stylu, kontekstu i niuansów językowych. Dziennikarz korzysta z narzędzi AI do transkrypcji lub analizy danych, ale odpowiedzialność za interpretację, rzetelność i etykę nadal spoczywa na nim.

Podobnie redaktorzy i autorzy tekstów technicznych używają algorytmów wspierających pisanie, jednak ostateczne decyzje dotyczące jakości, tonu i formy są trudne do pełnej automatyzacji.

Wysoka ekspozycja nie oznacza wysokiego ryzyka

Wbrew obiegowej opinii, wysoki poziom integracji AI nie musi być równoznaczny z zagrożeniem dla zawodu. Często oznacza raczej wysoką możliwość zwiększenia efektywności. Przykład:

• Analityk danych dzięki AI szybciej przetwarza raporty, ale nadal potrzebne są umiejętności interpretacji i prezentacji wniosków.
• Specjalista ds. PR może analizować reakcje odbiorców w czasie rzeczywistym, lecz działania kryzysowe i kontakt z mediami nadal wymagają ludzkiej intuicji.

AI umożliwia odciążenie zadań powtarzalnych, ale nie eliminuje ról związanych z empatią, odpowiedzialnością czy relacjami społecznymi.

Kompetencje się zmieniają, ale zawody pozostają

Kluczowy wniosek z większości raportów: zmienia się struktura pracy, niekoniecznie jej istnienie. Przykładowo:

• Przedstawiciele handlowi wykorzystują AI do analizy klientów i przygotowywania ofert, ale negocjacje, budowanie zaufania i intuicja pozostają ich domeną.
• Nauczyciele korzystają z AI do personalizacji materiałów dydaktycznych. Wciąż jednak odpowiadają za relację z uczniami, rozwiązywanie konfliktów i ocenę postępów.

Zawody ewoluują – tak samo jak w przeszłości zmieniały się wraz z nadejściem komputeryzacji czy automatyzacji produkcji.

AI nie zastąpi ról opartych na odpowiedzialności i relacjach

Wiele zawodów z listy może w przyszłości zyskać na znaczeniu. Będą one wymagać nowych umiejętności, większej specjalizacji lub kreatywności. Tego typu kompetencji nie da się łatwo odwzorować w modelach językowych czy algorytmach predykcyjnych.

• Geografowie, naukowcy danych czy ekonomiści interpretują zmienne, które rzadko da się w pełni przewidzieć.
• Gospodarze, konsjerże i modele wykonują pracę silnie osadzoną w interakcjach społecznych, co czyni ją trudną do replikacji cyfrowej.

Warto też zaznaczyć, że automatyzacja jednych zadań często tworzy nowe role, np. w obszarze nadzoru nad algorytmami, weryfikacji danych, audytu czy obsługi systemów.

Kontekst analizy ma kluczowe znaczenie

Modele językowe, takie jak GPT, mogą wskazywać, które elementy danego zawodu da się zautomatyzować. Jednak nie biorą pod uwagę norm kulturowych, warunków organizacyjnych, przepisów prawa ani oczekiwań społecznych.

Lista 40 zawodów Microsoftu to nie prognoza zagłady dla konkretnych profesji, ale mapa potencjalnych punktów styku z nową technologią. Każda z nich wymaga refleksji i adaptacji, nie uproszczonych wniosków o ich likwidacji.

Rozważając wpływ AI, warto unikać alarmistycznych interpretacji i traktować zmiany jako okazję do przekształcenia kompetencji – nie jako zapowiedź ich końca.

1. Tłumacze i tłumacze ustni

Zadania podatne na automatyzację:
Tłumaczenia pisemne, szczególnie proste dokumenty użytkowe czy teksty techniczne, mogą być w dużej mierze realizowane przez narzędzia AI. Systemy takie jak DeepL czy Google Translate stale się poprawiają.

Zadania wymagające człowieka:
Tłumaczenia ustne w czasie rzeczywistym, z uwzględnieniem kontekstu kulturowego, niuansów emocjonalnych i stylu wypowiedzi. AI ma problemy z rejestrowaniem ironii, podtekstów czy kontekstów kulturowych.

Potencjał rozwoju:
Tłumacze mogą wyspecjalizować się w branżach wymagających dużej precyzji językowej (prawo, medycyna, literatura), współpracując z AI jako wsparciem technicznym.

2. Historycy

Zadania podatne na automatyzację:
Wyszukiwanie danych w archiwach cyfrowych, analiza tekstów źródłowych pod kątem słów kluczowych, tworzenie podstawowych streszczeń wydarzeń historycznych.

Zadania wymagające człowieka:
Interpretacja źródeł, krytyczna analiza, budowanie narracji historycznej z kontekstem społecznym i politycznym. AI nie ma kompetencji epistemologicznych, nie tworzy nowych hipotez.

Potencjał rozwoju:
Historycy mogą wykorzystywać AI jako narzędzie badawcze, przyspieszające analizę materiałów, ale to człowiek formułuje tezy i narracje.

3. Personel obsługi pasażerów

Zadania podatne na automatyzację:
Odpowiedzi na standardowe pytania, sprzedaż biletów, informowanie o opóźnieniach, zmianach w rozkładzie – mogą być obsługiwane przez chatboty i kioski samoobsługowe.

Zadania wymagające człowieka:
Reagowanie na sytuacje awaryjne, pomoc osobom starszym lub z niepełnosprawnościami, rozwiązywanie konfliktów i sytuacji niestandardowych.

Potencjał rozwoju:
Zawód ewoluuje w stronę opieki i wsparcia klienta w sytuacjach niestandardowych – mniej biurokracji, więcej obecności i kontaktu interpersonalnego.

4. Przedstawiciele sprzedaży usług

Zadania podatne na automatyzację:
Kontakt wstępny z klientem, tworzenie ofert, prezentacja danych – to wszystko AI może przygotować szybciej i precyzyjniej.

Zadania wymagające człowieka:
Budowanie relacji, negocjacje, wyczuwanie potrzeb klienta, dostosowywanie języka i emocji do sytuacji.

Potencjał rozwoju:
Handlowcy powinni rozwijać umiejętności interpersonalne i emocjonalne. AI nie zastąpi autentycznego kontaktu i budowania zaufania.

5. Pisarze i autorzy

Zadania podatne na automatyzację:
Generowanie treści technicznych, opisów produktów, newsów-agencji. AI pisze poprawnie i spójnie, ale przewidywalnie.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie oryginalnych idei, stylu, głosu. Pisanie literackie, reportażowe czy publicystyczne nadal wymaga osobowości autora.

Potencjał rozwoju:
Pisarze mogą używać AI jako narzędzia wspierającego (do researchu, korekty, struktury), ale rdzeń pracy nadal należy do twórcy.

6. Przedstawiciele obsługi klienta

Zadania podatne na automatyzację:
Odpowiedzi na powtarzalne pytania, procesy reklamacyjne, śledzenie przesyłek – to już dziś obsługiwane przez chatboty.

Zadania wymagające człowieka:
Rozmowy w sytuacjach spornych, praca z emocjami klienta, wyjaśnianie złożonych spraw.

Potencjał rozwoju:
Zawód przesuwa się w kierunku „customer experience” – empatii, budowania lojalności, rozwiązywania problemów z wyczuciem.

7. Programiści narzędzi CNC

Zadania podatne na automatyzację:
Generowanie kodu na podstawie modeli CAD, optymalizacja trajektorii narzędzi – AI może znacząco przyspieszyć te procesy.

Zadania wymagające człowieka:
Projektowanie nowych rozwiązań, dostosowanie programu do konkretnego materiału, maszyny, niuansów technicznych.

Potencjał rozwoju:
Specjaliści CNC będą coraz częściej nadzorować automatyczne procesy, interpretować dane i optymalizować produkcję.

8. Operatorzy telefoniczni

Zadania podatne na automatyzację:
Przekierowywanie połączeń, zbieranie danych, potwierdzanie rezerwacji – to dziś domena automatycznych systemów IVR.

Zadania wymagające człowieka:
Rozpoznawanie nietypowych próśb, praca z osobami starszymi, które nie korzystają z rozwiązań cyfrowych.

Potencjał rozwoju:
Zawód ulegnie przekształceniu – mniej standardowych działań, więcej reagowania na niestandardowe przypadki.

9. Agenci biletowi i podróży

Zadania podatne na automatyzację:
Rezerwacje, porównywanie cen, wystawianie biletów – to już zdominowane przez serwisy i aplikacje.

Zadania wymagające człowieka:
Planowanie złożonych podróży, obsługa sytuacji losowych, doradztwo dla osób o szczególnych potrzebach.

Potencjał rozwoju:
Agent podróży jako doradca premium – osobisty planer, specjalista od podróży niestandardowych i wieloetapowych.

10. Spikerzy i DJ-e

Zadania podatne na automatyzację:
Automatyczne playlisty, syntezatory mowy zapowiadające utwory, DJ-e generowani przez AI w klubach czy grający na streamingach.

Zadania wymagające człowieka:
Budowanie relacji z publicznością, wyczuwanie nastroju, improwizacja, kontakt na żywo.

Potencjał rozwoju:
DJ może stać się „kuratorem nastroju”, a spiker – komentatorem, osobowością radiową. AI nie zastąpi interakcji i autentyczności głosu.

11. Urzędnicy maklerscy

Zadania podatne na automatyzację:
Przekazywanie danych rynkowych, realizacja prostych zleceń, obliczenia progów opłacalności – to działania, które systemy algorytmiczne realizują szybciej i bezbłędnie.

Zadania wymagające człowieka:
Doradztwo strategiczne, zarządzanie relacją z klientem, interpretacja sytuacji gospodarczych i niuansów regulacyjnych.

Potencjał rozwoju:
Zamiast realizatorów zleceń, urzędnicy mogą stać się analitykami-opiekunami klientów z wyższymi oczekiwaniami.

12. Edukatorzy zarządzania farmą

Zadania podatne na automatyzację:
Przekazywanie danych pogodowych, kalendarzy zasiewów czy analiz gleb – AI może to robić w czasie rzeczywistym, na podstawie sensorów i zdjęć satelitarnych.

Zadania wymagające człowieka:
Tłumaczenie tych danych w praktyczne zalecenia, szkolenia w terenie, rozwiązywanie konkretnych problemów lokalnych rolników.

Potencjał rozwoju:
Rola zmierza w stronę doradczo-konsultacyjnej – edukator jako tłumacz technologii i danych na język praktyki.

13. Telemarketerzy

Zadania podatne na automatyzację:
Cold calling, przedstawianie oferty, obsługa skryptu rozmowy – to funkcje już obecne w AI voicebotach.

Zadania wymagające człowieka:
Reakcja na opór klienta, improwizacja, zmiana tonu rozmowy, wyczucie chwili – tego nadal nie potrafią boty.

Potencjał rozwoju:
Zawód w obecnej formie prawdopodobnie będzie zanikać. Utrzyma się tam, gdzie kontakt międzyludzki ma decydujące znaczenie.

14. Konsjerże

Zadania podatne na automatyzację:
Rezerwacje, przekazywanie informacji o okolicy, zamawianie usług – to już dostępne w aplikacjach hotelowych.

Zadania wymagające człowieka:
Załatwianie trudnych spraw „na ostatnią chwilę”, radzenie sobie w kryzysowych sytuacjach, tworzenie pozytywnego wrażenia gościnności.

Potencjał rozwoju:
Konsjerż może stać się bardziej doradcą osobistym niż osobą od rezerwacji. W hotelach premium jego rola się utrzyma.

15. Politolodzy

Zadania podatne na automatyzację:
Analiza danych sondażowych, przewidywanie trendów wyborczych, przeszukiwanie baz legislacyjnych.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie interpretacji społeczno-politycznych, ocena jakości źródeł, wyciąganie wniosków w kontekście kulturowym i historycznym.

Potencjał rozwoju:
Politologia staje się coraz bardziej interdyscyplinarna – AI to tylko narzędzie pomocnicze. Wnioski nadal są dziełem człowieka.

16. Dziennikarze i reporterzy

Zadania podatne na automatyzację:
Tworzenie depesz agencyjnych, streszczenia konferencji prasowych, przetwarzanie danych w teksty – to domena AI.

Zadania wymagające człowieka:
Zbieranie informacji w terenie, rozmowy z ludźmi, ocena wiarygodności źródeł, wyczuwanie nastrojów społecznych.

Potencjał rozwoju:
Zawód ewoluuje w stronę dziennikarstwa głębokiego, śledczego i lokalnego. Tam AI nie ma dostępu.

17. Matematycy

Zadania podatne na automatyzację:
Rozwiązywanie standardowych równań, analiza statystyczna, generowanie modeli obliczeniowych.

Zadania wymagające człowieka:
Formułowanie hipotez, tworzenie nowych teorii, ocena przydatności modeli, interpretacja wyników.

Potencjał rozwoju:
Matematycy będą wykorzystywać AI jako silnik obliczeniowy – to akceleracja pracy, a nie jej zastąpienie.

18. Pisarze techniczni

Zadania podatne na automatyzację:
Tworzenie instrukcji obsługi, opisów funkcji oprogramowania, dokumentacji – szczególnie w środowisku programistycznym.

Zadania wymagające człowieka:
Pisanie z myślą o różnych poziomach użytkownika, dostosowanie języka, precyzja i odpowiedzialność.

Potencjał rozwoju:
Autorzy techniczni będą bardziej projektantami informacji niż tylko „pisarzami”.

19. Korektorzy

Zadania podatne na automatyzację:
Wychwytywanie literówek, błędów gramatycznych, interpunkcyjnych i stylistycznych – AI jak Grammarly robi to natychmiast.

Zadania wymagające człowieka:
Styl, ton, zgodność z intencją autora. AI może poprawić formę, ale nie „czucie języka”.

Potencjał rozwoju:
Korektorzy stają się redaktorami – ich rola to nie poprawianie przecinków, tylko poprawianie komunikacji.

20. Gospodarze (np. hotelowi, eventowi)

Zadania podatne na automatyzację:
Rejestracja gości, potwierdzenia mailowe, przypomnienia – realizowane przez systemy PMS i CRM.

Zadania wymagające człowieka:
Powitanie, tworzenie atmosfery, reagowanie na nietypowe sytuacje.

Potencjał rozwoju:
Osoba „na wejściu” nie znika, ale jej rola staje się bardziej relacyjna niż organizacyjna.

21. Redaktorzy

Zadania podatne na automatyzację:
Wstępna edycja tekstów, poprawa gramatyki, przekształcanie treści pod kątem SEO – to już dziś możliwe dzięki narzędziom opartym na AI.

Zadania wymagające człowieka:
Dobór tematów, decyzje redakcyjne, kontrola jakości informacji, praca z autorem, rozumienie kontekstu kulturowego.

Potencjał rozwoju:
Redaktorzy stają się bardziej kuratorami treści i mentorami niż jedynie poprawiaczami tekstów.

22. Nauczyciele biznesu

Zadania podatne na automatyzację:
Prezentowanie wiedzy teoretycznej, testy, symulacje biznesowe – możliwe do wdrożenia w środowiskach e-learningowych.

Zadania wymagające człowieka:
Moderowanie dyskusji, praca z realnymi studiami przypadków, nauka argumentacji i etyki, indywidualna interakcja.

Potencjał rozwoju:
AI przejmie część dydaktyki, ale nauczyciel zostaje przewodnikiem po złożonych zjawiskach rynkowych i społecznych.

23. Specjaliści PR

Zadania podatne na automatyzację:
Monitoring mediów, generowanie komunikatów prasowych, raportowanie zasięgów.

Zadania wymagające człowieka:
Reakcje kryzysowe, strategia komunikacyjna, budowanie relacji z dziennikarzami, zarządzanie reputacją.

Potencjał rozwoju:
Specjalista PR zmierza w stronę strategicznego doradcy, pracującego z zarządem i zewnętrznymi partnerami.

24. Demonstratorzy produktów

Zadania podatne na automatyzację:
Prezentacje online, opisy funkcji, odpowiadanie na powtarzalne pytania – możliwe przez chatboty i video AI.

Zadania wymagające człowieka:
Interakcja na żywo, reakcja na sceptycyzm klienta, empatia, adaptacja do publiczności.

Potencjał rozwoju:
Zawód przekształca się w rolę ambasadora marki – mniej pokazów technicznych, więcej relacyjnej komunikacji.

25. Agenci sprzedaży reklam

Zadania podatne na automatyzację:
Targetowanie kampanii, rekomendacje budżetowe, analiza skuteczności – AI już to robi w systemach Google, Meta czy Amazon.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie unikalnych koncepcji, budowanie relacji z klientami, rozumienie specyfiki branżowej.

Potencjał rozwoju:
Agenci przekształcają się w konsultantów marketingowych z wiedzą branżową i kompetencjami strategicznymi.

26. Urzędnicy nowych kont

Zadania podatne na automatyzację:
Zakładanie kont, weryfikacja dokumentów, wysyłanie informacji – większość tych czynności wykonują już systemy bankowe i fintechowe.

Zadania wymagające człowieka:
Rozwiązywanie niestandardowych przypadków, obsługa klientów niecyfrowych, wsparcie w procesie onboardingu.

Potencjał rozwoju:
Rola ograniczy się do przypadków nietypowych i sytuacji wymagających ludzkiego kontaktu.

27. Asystenci statystyczni

Zadania podatne na automatyzację:
Zbieranie danych, porządkowanie arkuszy, podstawowe analizy – AI wykonuje to błyskawicznie i bezbłędnie.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie hipotez, interpretacja wyników, selekcja istotnych danych dla danego kontekstu badawczego.

Potencjał rozwoju:
Asystent statystyczny może stać się analitykiem jakościowym lub specjalistą ds. wnioskowania statystycznego.

28. Urzędnicy wypożyczalni

Zadania podatne na automatyzację:
Rezerwacje, zwroty, rozliczenia – to funkcje łatwo zautomatyzować przez aplikacje i terminale samoobsługowe.

Zadania wymagające człowieka:
Obsługa problemów technicznych, nietypowe sytuacje z klientami, pomoc osobom starszym lub bez dostępu do smartfona.

Potencjał rozwoju:
Liczba etatów będzie malała, ale wciąż potrzebni będą pracownicy w punktach fizycznych o wysokim natężeniu ruchu.

29. Naukowcy danych (data scientists)

Zadania podatne na automatyzację:
Przetwarzanie danych, testowanie modeli, kodowanie powtarzalnych funkcji – AI już dziś wspiera te procesy.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie pytań badawczych, wybór podejścia metodologicznego, interpretacja wyników w kontekście celu biznesowego.

Potencjał rozwoju:
Rola data scientist przesuwa się z programowania na strategię analityczną. Kluczowa staje się umiejętność formułowania sensownych pytań.

30. Doradcy finansowi

Zadania podatne na automatyzację:
Analiza portfela, rekomendacje inwestycyjne, przegląd produktów – AI wykonuje te działania szybciej i bez emocji.

Zadania wymagające człowieka:
Zrozumienie sytuacji życiowej klienta, omówienie ryzyka, budowanie zaufania.

Potencjał rozwoju:
Doradcy finansowi stają się bardziej coachami finansowymi niż sprzedawcami produktów.

31. Archiwiści

Zadania podatne na automatyzację:
Porządkowanie danych, cyfrowa klasyfikacja, skanowanie i katalogowanie dokumentów.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie systemów metadanych, wybór materiałów wartościowych kulturowo, nadzór nad trwałością fizycznych zbiorów.

Potencjał rozwoju:
AI stanie się wsparciem technicznym, a rola archiwisty przesunie się w stronę kuratora zbiorów cyfrowych i fizycznych.

32. Nauczyciele ekonomii

Zadania podatne na automatyzację:
Podawanie treści teoretycznych, testy i quizy, analiza wykresów – to wszystko może być zintegrowane w narzędziach e-learningowych.

Zadania wymagające człowieka:
Analiza współczesnych trendów gospodarczych, debaty z uczniami, interpretacja danych w kontekście społecznym.

Potencjał rozwoju:
AI przejmie dydaktykę, a nauczyciel skoncentruje się na rozwijaniu myślenia analitycznego.

33. Deweloperzy web

Zadania podatne na automatyzację:
Pisanie kodu front-endowego, generowanie szablonów, testowanie aplikacji.

Zadania wymagające człowieka:
Projektowanie architektury systemów, rozumienie potrzeb użytkowników, wdrażanie złożonych integracji.

Potencjał rozwoju:
AI usprawnia procesy, ale nie zastępuje projektowania produktów cyfrowych z uwzględnieniem kontekstu użytkownika.

34. Analitycy zarządzania

Zadania podatne na automatyzację:
Tworzenie raportów, analiza danych operacyjnych, wykrywanie nieefektywności.

Zadania wymagające człowieka:
Formułowanie rekomendacji strategicznych, prezentowanie analiz zarządowi, konsultacje międzydziałowe.

Potencjał rozwoju:
Rola analityka przekształca się w eksperta łączącego dane z wiedzą biznesową i kontekstem rynkowym.

35. Geografowie

Zadania podatne na automatyzację:
Zbieranie danych przestrzennych, modelowanie zmian krajobrazu, analiza obrazów satelitarnych.

Zadania wymagające człowieka:
Interpretacja wyników, planowanie przestrzenne, uwzględnienie czynników społecznych i kulturowych.

Potencjał rozwoju:
Geograf będzie łączył kompetencje analityczne z wiedzą społeczną i polityczną, np. w urbanistyce czy klimacie.

36. Modele (modelki i modele)

Zadania podatne na automatyzację:
Prezentacje odzieży w środowisku cyfrowym, generowanie sylwetek przez AI, katalogi online.

Zadania wymagające człowieka:
Pokazy na żywo, obecność w kampaniach luksusowych marek, współpraca z fotografami i projektantami.

Potencjał rozwoju:
Branża się rozwarstwi – część modeli będzie zastąpiona, ale prestiżowe marki nadal będą korzystać z ludzi.

37. Analitycy badań rynkowych

Zadania podatne na automatyzację:
Agregacja danych, segmentacja klientów, wykresy i statystyki – tu AI działa szybciej niż człowiek.

Zadania wymagające człowieka:
Tworzenie hipotez, interpretacja zachowań konsumenckich, przekładanie danych na decyzje biznesowe.

Potencjał rozwoju:
AI stanie się narzędziem wspomagającym, ale nie zastąpi intuicji i doświadczenia analityka rynkowego.

38. Telekomunikatorzy publiczni

Zadania podatne na automatyzację:
Automatyczne ogłoszenia, systemy informacji pasażerskiej, komunikaty głosowe.

Zadania wymagające człowieka:
Komunikacja w sytuacjach awaryjnych, obsługa osób ze szczególnymi potrzebami, kontakt bezpośredni.

Potencjał rozwoju:
Większość funkcji zostanie zautomatyzowana, ale wciąż potrzebni będą operatorzy w miejscach o dużym natężeniu ruchu.

39. Operatorzy central

Zadania podatne na automatyzację:
Łączenie połączeń, przekierowania, rejestrowanie zgłoszeń – to obszary, które AI obsługuje niemal całkowicie.

Zadania wymagające człowieka:
Obsługa wyjątkowych sytuacji, asysta osobom starszym lub zagubionym, działania w czasie kryzysu.

Potencjał rozwoju:
Zawód niemal całkowicie się wycofa, poza sytuacjami wymagającymi wsparcia osobowego.

40. Nauczyciele biblioteczni

Zadania podatne na automatyzację:
Katalogowanie, rekomendacje książek, zarządzanie zasobami cyfrowymi.

Zadania wymagające człowieka:
Prowadzenie zajęć z wyszukiwania informacji, rozwijanie kompetencji cyfrowych uczniów, praca z młodzieżą.

Potencjał rozwoju:
Rola nauczyciela bibliotecznego przesuwa się w stronę edukatora kompetencji informacyjnych i cyfrowych.

Zmiany nie oznaczają pustki – nowe zawody już się wyłaniają

Nawet jeśli niektóre zawody ulegną znaczącej transformacji lub częściowo znikną z rynku, na ich miejscu powstaną nowe role, które dziś dopiero się kształtują. Każda duża zmiana technologiczna – od rewolucji przemysłowej po upowszechnienie internetu – prowadziła do zaniku części profesji, ale też do powstania nowych, często bardziej złożonych i specjalistycznych.

Przyszłe zawody mogą obejmować m.in.:

• Trenerów modeli AI i kuratorów danych – osoby odpowiedzialne za weryfikację, czyszczenie i etyczną selekcję treści uczących systemy sztucznej inteligencji.
• Audytorów algorytmicznych – specjalistów, którzy monitorują działanie algorytmów pod kątem zgodności z prawem, przejrzystości i braku uprzedzeń.
• Projektantów interakcji człowiek-AI – role łączące psychologię, ergonomię i technologię w celu projektowania bezpiecznych i intuicyjnych interfejsów.
• Specjalistów od etyki technologii – osoby pracujące w zespołach badawczo-rozwojowych, które odpowiadają za ocenę skutków społecznych nowych rozwiązań.
• Tłumaczy między technologią a użytkownikiem – analityków, którzy potrafią uprościć złożone działania algorytmów na potrzeby użytkowników i decydentów.

Oprócz tych ról technicznych, zyskać mogą również zawody oparte na relacjach, kreatywności i wsparciu emocjonalnym. Psychoterapeuci, edukatorzy, trenerzy rozwoju osobistego, mentorzy, artyści, mediatorzy – to tylko niektóre z przykładów profesji, które mogą zyskać na znaczeniu w zautomatyzowanym środowisku pracy.

Zamiast zastanawiać się, które zawody mogą zniknąć, bardziej zasadne staje się pytanie, jakie kompetencje zyskają na znaczeniu i w jakich obszarach ludzie nadal będą szukać wsparcia u innych ludzi. Automatyzacja może zmieniać strukturę rynku pracy, ale zaufanie, odpowiedzialność, komunikacja i ocena sytuacji w kontekście społecznym to aspekty, które – przynajmniej na obecnym etapie rozwoju technologii – pozostają domeną człowieka.

Jesteśmy na  Google News. Dołącz do nas i śledź  Silesion.pl  codziennie. Obserwuj Silesion.pl!

Wszelkie materiały promocyjno-reklamowe mają charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowią one podstawy do wzięcia udziału w Promocji, w szczególności nie są ofertą w rozumieniu art. 66 ustawy z dnia 23 kwietnia 1964 r. – Kodeks cywilny (Dz. U. 2020, poz. 1740 z późn. zm.).

O autorze