Zatrudnienie spadło o 20%, a panika wokół AI rośnie. Tymczasem LinkedIn studzi nastroje. Blake Lawit, dyrektor firmy, twierdzi, że to nie AI jest winna.
W skrócie:
- Dane z LinkedIn (ponad miliard profili) pokazują spadek zatrudnienia o 20% od 2022 roku, ale nie łączą go bezpośrednio z wdrażaniem sztucznej inteligencji.
- Za spowolnienie na rynku pracy, zdaniem firmy, odpowiadają przede wszystkim rosnące stopy procentowe, a nie automatyzacja w marketingu czy obsłudze klienta.
- LinkedIn prognozuje, że do 2030 roku aż 70% umiejętności wymaganych na przeciętnym stanowisku ulegnie zmianie, głównie z powodu rozwoju AI.
Wszyscy zadają sobie to samo pytanie: czy AI już zabiera nam pracę? Blake Lawit, dyrektor ds. globalnych i prawnych w LinkedIn, postanowił uciąć spekulacje. Podczas szczytu Semafor World Economy przedstawił dane, które mogą zaskoczyć. Od 2022 roku liczba rekrutacji faktycznie spadła o około 20%. Zanim jednak wpadniemy w panikę, warto posłuchać, co gigant social media dla profesjonalistów ma do powiedzenia. Okazuje się, że winowajca jest znacznie bardziej prozaiczny, niż nam się wydaje.
Kto tu naprawdę namieszał? Stopy procentowe, nie algorytmy
Lawit odrzucił tezę, jakoby za spowolnieniem stała sztuczna inteligencja. Zamiast tego wskazał na czynnik, o którym w kontekście rynku pracy mówi się znacznie ciszej – rosnące stopy procentowe. Jego argumentacja opiera się na potężnym narzędziu, jakim dysponuje LinkedIn. To tzw. economic graph, czyli mapa gospodarcza obejmująca ponad miliard użytkowników, firmy, oferty pracy i katalogowane umiejętności. To jedno z najlepszych na świecie źródeł danych o rynku pracy w czasie rzeczywistym.
“Przyjrzeliśmy się temu, ponieważ wszyscy chcą znać odpowiedź na to pytanie: czy AI wpływa na zatrudnienie już teraz? Sprawdziliśmy i, szczerze mówiąc, nie zobaczyliśmy tego” – powiedział Lawit podczas wywiadu. Jego zdaniem, gdyby AI faktycznie uderzała w rynek, pierwsze sygnały byłyby widoczne w konkretnych sektorach. Ale ich tam po prostu nie ma. Ani w obsłudze klienta, ani w administracji, ani w marketingu – czyli wszędzie tam, gdzie spodziewano się pierwszych ofiar automatyzacji. Co prawda zatrudnienie spada, ale nie spada bardziej w tych wrażliwych branżach.
Gdzie te mityczne zwolnienia przez AI?
Częsty argument w dyskusji o AI dotyczy losu młodych ludzi wchodzących na rynek pracy. Panuje przekonanie, że to oni będą mieli najtrudniej, bo automatyzacja zabierze stanowiska juniorskie, na których zdobywa się pierwsze doświadczenie. Dane LinkedIn również i ten mit obalają. Lawit podkreślił, że spadek zatrudnienia wśród absolwentów i osób rozpoczynających karierę nie jest wcale większy niż w przypadku pracowników ze średnim czy długim stażem.
To uspokajająca, ale też nieco zwodnicza wiadomość. Lawit bowiem od razu dodał: “Nie oznacza to, że to się nie wydarzy w przyszłości. Po prostu jeszcze nie teraz”. To kluczowe zdanie w całej jego wypowiedzi. LinkedIn nie twierdzi, że AI jest niegroźna. Sugeruje jedynie, że fala uderzeniowa jeszcze nie nadeszła, a obecne problemy wynikają z klasycznej ekonomii, a nie z rewolucji technologicznej. To cenna perspektywa, która każe nam oddzielić dzisiejsze wyzwania od tych, które dopiero nadejdą.
Cisza przed burzą? Jak Twoja praca zmieni się o 70%
I tu dochodzimy do najważniejszego ostrzeżenia, które Blake Lawit sformułował pod adresem nas wszystkich. W ciągu ostatnich kilku lat zestaw umiejętności potrzebnych do wykonywania przeciętnej pracy zmienił się o 25%. To już dużo. Jednak z powodu gwałtownego rozwoju AI, LinkedIn prognozuje, że do 2030 roku ta liczba wzrośnie do 70%. To nie jest literówka. Siedem na dziesięć kompetencji, które dziś wykorzystujesz w pracy, za kilka lat może okazać się przestarzałych lub będzie wymagać gruntownej aktualizacji.
Lawit ujął to dosadnie i celnie: “Więc nawet jeśli nie zmieniasz pracy, twoja praca zmienia się na tobie”. To fundamentalna zmiana perspektywy. Przestajemy mówić o tym, czy AI zabierze nam etaty, a zaczynamy dyskusję o tym, jak radykalnie przekształci te, które już mamy. Wyścig nie toczy się o to, by obronić swoje stanowisko przed robotem. Wyścig toczy się o to, by nauczyć się pracować na nowo – z nowymi narzędziami, w nowych procesach i z zupełnie nowym zestawem wymaganych umiejętności. I na przygotowanie się do tej zmiany mamy coraz mniej czasu.