AI nie zabiera pracy – tylko ludzi, którzy nie potrafią z nią pracować. Raport Indeed 2025

6.11.2025

Generatywna sztuczna inteligencja nie „zabiera” pracy, lecz zmienia sposób jej wykonywania. Najnowszy raport Indeed Hiring Lab: AI at Work Report 2025 porządkuje tę zmianę w czytelne kategorie i podaje liczby, które pozwalają praktycznie zaplanować rozwój kompetencji zespołów e-commerce, obsługi klienta, marketingu i logistyki. Według badania ponad jedna czwarta ofert pracy analizowanych przez Indeed ma potencjał do „wysokiej” transformacji przez GenAI, a niemal połowa umiejętności w typowej ofercie jest gotowa na model „hybrydowy” — w którym to GenAI wykonuje znaczną część pracy rutynowej, a człowiek sprawuje nadzór, rozwiązuje wyjątki i dba o zgodność z prawem.

Na czym polega indeks GSTI i dlaczego to ważne dla e-commerce?

Aby mierzyć nie „zastępowanie” ludzi, lecz skalę przekształcenia zadań, Hiring Lab stworzył GenAI Skill Transformation Index (GSTI). Indeks klasyfikuje ok. 2,9 tys. umiejętności z ogłoszeń o pracę do czterech stref: minimalnej, wspomaganej, hybrydowej i pełnej transformacji. W tegorocznej metodologii nacisk położono na dwie cechy — zdolność rozwiązywania problemów przez model oraz konieczność fizycznej obecności. To odejście od prostego pytania „czy AI umie to zrobić?”, na rzecz „jak bardzo sposób wykonywania tej umiejętności może się zmienić?”.

W praktyce oznacza to, że obszary wymagające realnej interakcji z człowiekiem lub działania w świecie fizycznym (opieka nad pacjentem, prace terenowe) pozostaną głównie „ludzkie”, natomiast kompetencje informacyjne i cyfrowe szybciej przechodzą w tryb hybrydowy.

W danych Indeed widać wyraźną strukturę: 40% umiejętności należy dziś do strefy minimalnej transformacji, 19% do wspomaganej, 40% do hybrydowej, a 1% do pełnej. Co istotne, 0,7% wszystkich przeanalizowanych umiejętności uzyskało ocenę „bardzo prawdopodobne pełne zastąpienie” — to nadal niewiele, ale rok temu takich przypadków nie było wcale. Dla menedżerów e-commerce to sygnał, że automatyzacja end-to-end dotyczy na razie raczej mikrozadań (np. klasyfikacji obrazów czy prostych obliczeń), a nie całych ról, lecz zakres prac możliwych do „oddania” GenAI stale rośnie.

Jakie zespoły w sklepie internetowym odczują zmiany najszybciej?

Najgłębszą transformację przeżywają zawody techniczne i okołotechniczne — w tym wytwarzanie oprogramowania, analityka danych czy prace przy integracjach i utrzymaniu katalogów produktowych. W typowej ofercie dla programisty aż 81% wymaganych umiejętności wpada do kategorii hybrydowej: GenAI jest zdolny wytwarzać kod, debugować, sugerować architekturę i przygotowywać testy, podczas gdy człowiek nadzoruje jakość, bezpieczeństwo i zgodność.

W praktyce mniejsze zespoły techniczne mogą dowozić więcej funkcji w tym samym czasie — ale wzrasta rola seniorów, architektów i osób łączących technologię z kontekstem biznesowym i prawnym.

Po drugiej stronie są role wymagające fizycznej obecności lub intensywnej interakcji międzyludzkiej, gdzie GenAI głównie odciąża z zadań administracyjnych. W raporcie na przykładzie pielęgniarstwa pokazano, że „rdzeń” pracy pozostaje ludzki, natomiast komunikacja, dokumentacja czy kodowanie medyczne poddają się automatyzacji wspomaganej i hybrydowej. Ten sam wzorzec dobrze przekłada się na e-commerce: obsługa klienta „na żywo” w showroomie czy przy odbiorach osobistych pozostanie pracą człowieka, ale przygotowanie odpowiedzi, tłumaczenia, tagowanie zgłoszeń i podsumowania kontaktów mogą wykonywać agentowe systemy GenAI.

Co to znaczy operacyjnie: marketing, content, obsługa klienta, katalog i logistyka

W marketingu treści i reklamach płatnych hybrydowy model pracy staje się nową normą. GenAI potrafi już generować warianty kreacji, nagłówki, metaopisy, streszczenia wideo, plany kampanii i sugestie budżetowe, ale to zespół musi kontrolować brand safety, zgodność z wytycznymi prawnymi, prawami konsumenta i regulaminami platform reklamowych.

Podobnie w SEO i zarządzaniu kartami produktów — modele szybko przygotują szkice opisów, atrybutów, porównania i tłumaczenia na rynki DACH czy Beneluksu, natomiast człowiek weryfikuje poprawność merytoryczną, ryzyka wrażliwych roszczeń (np. zdrowotnych) oraz zgodność z prawem reklamy i ochroną konsumenta w UE. Kierunek hybrydowy potwierdla metodologia GSTI: to obszary o wysokim potencjale automatyzacji z istotną potrzebą nadzoru.

W obsłudze klienta GenAI przejmuje rutynę — od automatycznego streszczania wątków i sugerowania odpowiedzi, przez tłumaczenie korespondencji, po kategoryzację zgłoszeń i wychwytywanie ryzyk. Dzięki temu konsultanci więcej czasu poświęcą na sprawy złożone lub konfliktowe, które wymagają empatii, negocjacji i decyzji uwzględniających politykę zwrotów, rękojmi i gwarancji. To niemal podręcznikowy przykład transformacji hybrydowej: „maszyna robi większość, człowiek odpowiada za jakość i wyjątki”.

W obszarze katalogu produktowego i cen GenAI przyspiesza klasyfikację, porównania i uzupełnianie atrybutów, a także wykrywanie niespójności między opisem, zdjęciem a parametrami technicznymi. Jednak pełna automatyzacja bywa ryzykowna: błędne przypisanie kategorii czy zbyt agresywne roszczenia marketingowe mogą skutkować upomnieniami lub blokadami ofert na marketplace’ach. Zgodnie z raportem, pełna transformacja dotyczy dziś 1% umiejętności i najczęściej są to wyspecjalizowane, dobrze ustrukturyzowane zadania — warto więc traktować GenAI jako silnik do zadań atomowych, spinanych procesem i kontrolą jakości.

Logistyka i operacje magazynowe wymagają fizycznej obecności, dlatego w najbliższym czasie będą zmieniać się głównie „na krawędziach”: planowanie tras, prognozy popytu, analizy zwrotów i fraud detection. Tu GenAI wesprze analitykę i decyzje, ale nie zastąpi ludzi w kompletacji, kontroli jakości, pakowaniu czy obsłudze punktów odbioru.

Czy zespoły będą mniejsze? Co z juniorskimi rolami?

Produktywność rośnie, więc wiele firm zapyta, czy „tyle samo zrobi mniej osób”. Raport podkreśla, że zespoły programistyczne są epicentrum zmian — tam GenAI przejmuje powtarzalne elementy kodowania, a ludzie przesuwają się w stronę sterowania systemem, rozwiązywania przypadków brzegowych i oceny jakości. To może zmieniać strukturę stanowisk: mniej klasycznego „ręcznego” kodowania na poziomie juniora, więcej zadań integracyjnych, testowych i architektonicznych, które wymagają lepszego rozumienia kontekstu biznesowego i ryzyk.

Dla działów e-commerce oznacza to potrzebę przemyślenia ścieżek kariery: rozwijania kompetencji nadzoru nad GenAI (policy, promptowanie, ocena), a nie tylko warsztatu w jednym narzędziu.

Wyzwania regulacyjne i ryzyka wdrożeń w UE

W Europie standardem staje się zgodność z przepisami dotyczącymi przejrzystości, ochrony danych i praw konsumenta. Nawet jeśli raport Indeed koncentruje się na rynku USA, jego wnioski mają zastosowanie w polskich firmach działających transgranicznie: hybrydowe procesy muszą mieć zdefiniowane punkty kontroli człowieka, ścieżki wyjaśnialności i zasady dokumentowania decyzji — zwłaszcza w obsłudze reklamacji, moderacji treści, profilowaniu ofert czy automatycznych rekomendacjach cen. Pozwala to korzystać z produktywności GenAI bez narażania się na ryzyko prawne i wizerunkowe.

Warto śledzić również publikacje Indeed Futureworks 2025, w których ekonomiści Hiring Lab pokazują, że adopcja AI odbywa się na tle spowolnienia rekrutacji i zmian strukturalnych — co wymaga ostrożnego odróżniania wpływu technologii od cyklu koniunkturalnego.

Jak przełożyć wnioski raportu na plan działania w firmie?

Po pierwsze, potraktujcie hybrydę jako docelowy model pracy. Zmapujcie procesy według czterech stref GSTI: gdzie GenAI tylko wspiera (research, szkice), gdzie może wykonywać większość pracy (tagowanie, klasyfikacja, streszczenia), a gdzie absolutnie konieczny jest człowiek „na froncie” (negocjacje, decyzje prawne, fizyczna inspekcja).

Po drugie, inwestujcie w „kapitał nadzoru”: polityki jakości, checklisty zgodności, testy zanim wdrożycie generowanie treści na produkcję. Po trzecie, budujcie kompetencje wyboru modelu do zadania — raport pokazuje, że różne modele dają różną stabilność i jakość, więc selekcja i ewaluacja to nie detal, lecz czynnik przewagi.

I wreszcie pamiętajcie, że potencjał transformacji nie równa się automatycznej zmianie — tempo zależy od dojrzałości cyfrowej, integracji narzędzi i wyszkolenia ludzi. Dane Hiring Lab jasno rozróżniają „potencjał” od „realnych efektów”.

Podsumowanie: hybryda to nie etap przejściowy, lecz nowa normalność

Z perspektywy polskiego e-handlu najmądrzejszą strategią jest projektowanie procesów tak, aby GenAI wykonywał to, co powtarzalne, mierzalne i dobrze ustrukturyzowane, a ludzie skupiali się na jakości, zgodności i decyzjach kontekstowych. Tylko 1% umiejętności znajduje się dziś w strefie pełnej transformacji, za to prawie połowa jest gotowa na współpracę człowiek–maszyna.

To dokładnie ten obszar, który może najszybciej zwiększyć marżę i skrócić czas wprowadzania produktu na rynek — pod warunkiem dołożenia solidnej warstwy nadzoru i odpowiedzialności. Hybryda nie jest mostem do pełnej automatyzacji; dla wielu ról to po prostu punkt docelowy.