Pracownicy reagowali ambiwalentnie: jedni widzieli w fabrykach szansę na stały zarobek i awans, inni bali się utraty rzemieślniczej niezależności i pogorszenia warunków życia. Odpowiadali zarówno codziennymi strategiami przetrwania i adaptacją do „dyscypliny czasu”, jak i oporem—od niszczenia maszyn po strajki o płace i krótszy dzień pracy. Z biegiem lat coraz częściej się organizowali (kasy wzajemnej pomocy, związki zawodowe, ruchy polityczne), co przyniosło pierwsze reformy pracy i poczucie wspólnotowych interesów.
Na początku pogorszyły się warunki: długie zmiany (nawet 12–16 h), ryzyko wypadków, niestabilne płace, praca kobiet i dzieci oraz przeludnione, chore miasta. Z czasem dzięki samoorganizacji i ustawom skracano dzień pracy (10, potem 8 godzin), ograniczano pracę dzieci, wprowadzano BHP i ubezpieczenia oraz wzmacniano prawa pracownicze i polityczny głos robotników. W długim okresie rosły płace realne i taniały dobra, pojawiły się nowe ścieżki kariery i edukacja techniczna, poprawiła się infrastruktura miejska—choć utrzymały się cykle bezrobocia i nierówności.
W praktyce wielu pracowników już używa narzędzi AI i — tam, gdzie są wdrażane — notuje wymierne wzrosty produktywności (np. eksperyment terenowy na agentach obsługi: ok. +14% i największe korzyści u mniej doświadczonych), a pracodawcy deklarują priorytet szkoleń z AI/big data. Jednocześnie nastroje są ambiwalentne: większość pracowników jest bardziej zaniepokojona niż pełna nadziei wobec AI w pracy (52% w badaniu Pew), a OECD podkreśla, że mimo korzyści wydajnościowych istnieją obawy o utratę miejsc pracy. Reakcją są też działania zbiorowe i regulacyjne — od zapisów związkowych ograniczających generatywne użycia i wymagających zgody/negocjacji (np. SAG-AFTRA) po rekomendacje ILO/OECD dotyczące ochrony grup wrażliwych i łagodzenia ryzyk nierówności.
Optymiści technologii podkreślają skalę przełomu: Bill Gates pisze o „początku epoki AI” z dużymi korzyściami dla produktywności, zdrowia i edukacji; Sundar Pichai uważa AI za „bardziej doniosłą niż ogień czy elektryczność”; Jensen Huang twierdzi, że „każdy jest teraz programistą”. Jednocześnie pionierzy ostrzegają przed poważnymi ryzykami—Geoffrey Hinton i Yoshua Bengio mówią o zagrożeniach (w tym egzystencjalnych), a CAIS apeluje, by traktować ryzyko „na równi z pandemią i wojną nuklearną”. W odpowiedzi część liderów wzywa do twardego ładu: Sam Altman proponuje licencjonowanie i standardy bezpieczeństwa, Elon Musk i inni żądali 6-miesięcznej pauzy w trenowaniu najsilniejszych modeli, a Demis Hassabis apeluje o skoordynowane globalne regulacje.
Pozytywy: tam, gdzie AI jest wdrażana, firmy notują realne wzrosty wydajności (np. +14% u agentów obsługi) i pierwsze efekty kosztowe/przychodowe, a adopcja najszybciej rośnie w marketingu i sprzedaży, rozwoju produktu oraz IT, co potwierdzają badania ankietowe i terenowe. Negatywy: rośnie ekspozycja miejsc pracy (ok. 40% globalnie; ~60% w gospodarkach rozwiniętych) i ryzyka jakości/informacyjne (nieścisłości), cyber, prywatności i stronniczości, mogące pogarszać dobrostan i nierówności—co widzą zarówno firmy, jak i pracownicy. Zmiany w firmach: przebudowa procesów i danych, szkolenia/reskilling, wprowadzanie ładu i kontroli ryzyka (np. NIST AI RMF) oraz dostosowanie do regulacji—w UE: zakazy „nieakceptowalnych” systemów od 2 II 2025, obowiązki dla modeli GPAI od 2 VIII 2025, a zasady dla systemów wysokiego ryzyka od 2 VIII 2026 (część w 2027)—przy czym dziś niewiele organizacji ma jeszcze formalne rady ds. odpowiedzialnej AI.
Do 2028 r. największe redukcje dotkną prac biurowo-sekretarskich i obsługowych (data entry, kasjerzy, bankowi, recepcja/call center, podstawowa księgowość) — tak wskazują prognozy WEF do 2027 i analizy ILO/OECD, przy czym wiele firm redukuje etaty głównie przez nieobsadzanie wakatów i naturalną rotację.
Do 2031 r. presja przenosi się na rutynowe prace poznawcze w usługach i finansach oraz junior-tech (office support, customer service/sales, produkcja, testy i proste kodowanie) — odpowiadając za większość z ~12 mln przesunięć zawodowych w USA do 2030 oraz prognozowane spadki dla administracji i części programistów.
Do 2035 r. najbardziej zagrożone pozostają zawody o dużym udziale powtarzalnych zadań kognitywnych w prawie, księgowości, analizie danych, wsparciu biurowym oraz część programistów; w gospodarkach rozwiniętych ~60% miejsc pracy jest narażonych na wpływ AI, więc skala zwolnień zależeć będzie od tempa adopcji i polityk osłonowych.
1. Jeśli niemal wszystko będzie zautomatyzowane to potrzebna będzie tylko kadra zarządzająca tym automatyzmem - może 5% populacji, co docelowo też będzie mniejsze jeśli wejdzie robotyka.
2. O ile rozważany i testowany jest dochód minimalny czy zmniejszenie ilości dni pracy w tygodniu to jednak nie wszystkie zdolności ludzi będą przydatne.
3. Ta 5%-owa kadra zarządzająca może należeć do jednej z bogatszych klas, a nad nimi będą właściciele AI.
4. Po prostu ok. 95% ludzi będzie bez pracy zarobkowej, ale z pewnością otrzymają pieniądze, bony na wyżywienie, naukę czy leczenie.
Skoro wczyscy otrzymują dochód minimalny to wszyscy nie będą pracować? - no nie. Będzie klasa ludzi, którzy będą potrzebni i który za swoją pracę, która wynikać będzie z tego zapotrzebowania otrzymywać będą wyższe uposażenie, aby mieli motywację do tej pracy. Fakt, będą to ludzie uprzywilejowani i pewnie bardzo cenieni przez swoją społeczność.
1. Skrócenie tygodnia pracy i płaca minimalna zmniejszać będzie zapotrzebowanie na biura.
2. Zanikać będzie konkurencyjność między firmami, gdyż wiele firm będzie niepotrzebnych a procedury zostaną uproszczone co wyprze kolejne osoby z rynku pracy.
3. Pomyślmy - skrócenie tygodnia pracy do 4 dni to 20% mniejsze zapotrzebowanie na paliwo, samochody, usługi dla firm, transport, odzież, obuwie, gastronomię itp.
4. Skrócenie tygodnia pracy do 3 dni to już wszysto, co dziś mamy - wystarczy prawie na drugie tyle czasu albo w ogóle stanie się niepotrzebne np. samochód, którym dziś dojeżdżamy do pracy.
1. Medycyna - już następuje ale jeszcze bardziej nastąpi duży skok - prewencja + leczenie = dłuższe życie.
2. Żywność - produkcją zajmą się oligopole, o ile nie monopole - będzie zautomatyzowane.
3. Podróże - mając stałe źródło dochodu będziemy mogli przeprowadzić się w każde miejsce na świecie - każdy wg swego bogactwa.
4. Rozrywka? - już mówi się, że za kilka lat na YouTube ok. 80% treści będzie pochodziło z AI.
5. Odzież? - niekoniecznie.
6. Nastąpi pewnie jeszcze większy podział krajów na bogate i biedne - te bez AI.
7. Nieruchomości mogą być bardzo drogie i usługi, które trzeba fizycznie wykonać. Niemniej duże miasta przestaną być atrakcyjne - mając stały dochód ludzie będą mogli mieszkać gdzie tylko będą chcieli.
8. Zatem rynek najmu mieszkań może całkowicie przestać istnieć.
1. Musi być masowa kontrola, aby utrzymać w ryzach całą populację.
2. Ta kontrola może przejawiać się w dozowaniu dostępu do dóbr jak i w oddziaływaniu na umysły ludzi np. budzenie strachu czy spokoju albo złości.
3. Przed potrzebą władzy AI nie obroni.
4. Docelowy AI też będzie kontrolowany, a człowiek wskutek braku rozwijania i zanikania różnych umiejętności - będzie mniej inteligentny.
Bo po co uczyć się np. na lekarza skoro AI zrobi to lepiej? Po co być prawnikiem skoro AI już dziś nieźle sobie radzi?
5. Wiedza stanie się złotem przyszłości.
6. Być może powstaną bonusy za uczestnictwo w różnych działaniach społecznych, które będą poprawiać dobrostan ludzi np. finansowanie wyjazdu w góry w zamian za to, że trzeba będzie codziennie zrobić 10 tys. kroków.
Dzięki temu góral, który wynajmie nieruchomość otrzyma od turysty ten bonus, aby spożytkować go na inną przyjemność.
