AI i praca: nabór juniorów pod presją, dane zbiorcze wciąż mówią niewiele

Świeże liczby pochodzą z jobsdata.ai. Serwis podsumowuje badanie Chandara i Kleina Teeselinka. Autorzy wiążą wdrażanie AI z ogłoszeniami o pracę, w których pojawia się generatywna AI. Zbiór danych jest ogromny: 1 250 000 000 ogłoszeń o pracę i 154 000 000 rekordów zatrudnienia w 41 krajach.

Juniorów nikt nie zwalnia. Udział juniorów w zatrudnieniu u firm wdrażających AI spada o 1,9 punktu procentowego do marca 2026, co stanowi około 3,3% z poziomu wyjściowego 57,1%. Ten spadek wynika głównie z rosnącego o 6,7% zatrudnienia seniorów. Samo zatrudnienie juniorów zmienia się o minus 2,5% i nie jest istotne statystycznie. Zatrudnienie ogółem rośnie o 3,3%. Badanie nazywa to rozcieńczeniem, nie wypieraniem.

To rozróżnienie ma znaczenie dla sposobu opowiadania tej historii. Ma też znaczenie, których zawodów dotyczy.

Struktura zawodowa prawie się nie zmienia, poniżej pół punktu w 21 z 22 grup, wynika z tego samego podsumowania. Wyjątkiem są zawody komputerowe i matematyczne, grupa najbardziej narażona. Tam udział w zatrudnieniu rośnie o 0,8 punktu, a udział juniorów w tej grupie spada o 3,3. Wśród podmiotów technologicznych wzorzec jest ostrzejszy: udział juniorów spada o 3,9 punktu, zatrudnienie seniorów rośnie o 14,6%, zatrudnienie ogółem o 7,8%. Autorzy zaznaczają dwa zastrzeżenia. To projekt przekrojowy na poziomie firm, więc odpowiada na pytanie, co dzieje się wewnątrz firm wdrażających AI, a nie na krajowym rynku pracy. A junior oznacza tu staż pracy, nie wiek 22 do 25 lat.

Osobne badanie pokazuje straty w zarobkach i zatrudnieniu na kierunkach narażonych na AI

Inne badanie z tego samego zbioru określa narażenie na AI przez kierunek studiów. Autorzy sięgnęli po dane administracyjne Census PSEO i LEHD obejmujące 6 665 500 absolwentów studiów licencjackich, około 29% wszystkich amerykańskich dyplomów licencjackich przyznanych w latach 2016-2024. Ustalili, że absolwenci z najbardziej narażonego na AI decyla kierunków, głównie informatyki, systemów informacyjnych i dziedzin pokrewnych oprogramowaniu, mieli o 5 punktów procentowych mniejsze prawdopodobieństwo zatrudnienia w kwartale po ukończeniu studiów i zarabiali około 13% mniej. Obie zmiany zaczynają się natychmiast po premierze ChatGPT.

Dla skali: literatura o recesjach szacuje początkowe straty w zarobkach absolwentów wchodzących na rynek w okresie spowolnienia na 9-10%. Tu jest gorzej, choć efekt koncentruje się na kilku kierunkach, a nie w całej gospodarce. Około połowa spadku to niższe płace w tych samych branżach, a połowa to przechodzenie absolwentów do gorzej płacących branż. Udział osób wchodzących do usług profesjonalnych, naukowych i technicznych spadł o prawie 6 punktów, a do branży informacyjnej o ponad 3. Zakwaterowanie i gastronomia oraz handel detaliczny zyskały po ponad 2 punkty. Po uwzględnieniu tej zmiany zarobki z górnego decyla spadły o 15%, do poziomu ostatnio widzianego przed 2016. Po dwóch latach efekt słabnie do około 5%, a badane uczelnie to w większości duże, publiczne ośrodki o silnym profilu badawczym.

Przeciwwaga przychodzi z now-castu na aleximas.substack.com, napisanego z Jacobem Schaalem i odzwierciedlającego badania dostępne do września 2026. Autorzy twierdzą, że wpływ AI na cały rynek pracy jest konsekwentnie stłumiony, a wskaźniki opóźnione, takie jak bezrobocie i zwolnienia, prawie nie pokazują żadnego efektu. Przyznają, że istnieją pewne dowody wpływu na rekrutację na stanowiska początkujące, ale nazywają te dowody mieszanymi. Wskazują na dane nordyckie, które nie pokazują spadku rekrutacji na start, oraz na badania ankietowe pokazujące efekty zerowe lub nawet dodatnie. Zwracają też uwagę na czynnik zakłócający: najnowsze dowody dotyczące pracy zdalnej komplikują przyczynową interpretację projektów opartych na narażeniu, którym brakuje kontroli trendów sprzed okresu i pracy z domu.

Fed i dane zaplanowane na ten tydzień

Uwaga polityków pojawia się przed liczbami. Traders Union podał 28 września, że Cook, mówiąc na Oakland Tech Week, opisała AI jako technologię ogólnego przeznaczenia o szerokich skutkach dla polityki pieniężnej i stabilności finansowej. Powiedziała, że inwestycje napędzane przez AI mogą podsycać krótkoterminowe presje cenowe, dlatego bank centralny uważnie obserwuje ich pośredni wpływ na inflację. Dodała, że wdrażanie AI może jednocześnie tworzyć miejsca pracy i je likwidować. W dłuższej perspektywie jej zdaniem AI może wspierać silniejszą produktywność i wyższy standard życia, szczególnie w małych firmach. Fed jest zaangażowany w odpowiedzialne korzystanie z AI w sektorze finansowym, powiedziała, i obserwuje skutki dla rynku pracy.

Następny test jest zaplanowany. The Daily Upside zauważa, że w piątek pojawi się wrześniowy raport o zatrudnieniu z Biura Statystyki Pracy, ostatnie miesięczne podsumowanie zatrudnienia przed decyzją Rezerwy Federalnej o stopach pod koniec października. Dane o wolnych miejscach pracy wyjdą we wtorek, a szacunek ADP dla sektora prywatnego w środę. Piątkowy raport ma według ankiety ekonomistów Reutersa pokazać wzrost zatrudnienia o 100 000 i stopę bezrobocia 4,2%. Ten sam tekst przypomina, że prezes Anthropic powiedział w zeszłym roku, iż technologia może wyeliminować połowę wszystkich stanowisk początkujących w zawodach biurowych. Wymienia potem badania wskazujące na coś przeciwnego: Instytut Badań Polityki Gospodarczej Stanforda ustalił w lipcu, że bezrobocie wśród narażonych pracowników rośnie, ale nie szybciej niż w najmniej narażonych zawodach, a raport Ramp i Revelio Labs pokazał, że firmy inwestujące w AI najwięcej zwiększają zatrudnienie o około 10% po wdrożeniu.

Ankiety dodają kolejną warstwę, którą łatwo źle odczytać. Przegląd jobsdata.ai omawia rubrykę Jacobsa i Imasa oceniającą jedenaście interwencji, od przekwalifikowania i ubezpieczenia płacowego po dochód podstawowy i powszechny kapitał podstawowy, pod kątem dobrostanu, sprawczości, wykonalności i trwałości. EITC prowadzi w wykonalności z 79,8, ale jest blisko końca stawki w trwałości przy pełnej transformacji z 31,9. Powszechny kapitał podstawowy odwraca ten układ: pierwszy w sprawczości z 76,3 i 93,5 w trwałości przy transformacji, przedostatni w wykonalności z 33,1. Autorzy argumentują przeciw wybieraniu jednej polityki teraz. Opowiadają się za sekwencjonowaniem według obserwowalnych wyzwalaczy. Jedno zastrzeżenie pada wprost: oceny pochodzą od 51 person AI zbudowanych na danych ankietowych od 51 prawdziwych ekonomistów, a nie od samych ekonomistów. Liczby z samej ankiety są osobne: 85% Amerykanów popiera publicznie finansowane przekwalifikowanie, 72% popiera ubezpieczenie dla bezrobotnych, a 54% powszechny kapitał podstawowy.

Nic z tego nie rozstrzyga pytania. Najmocniejsze twierdzenie, na jakie pozwala ten zestaw, jest wąskie: AI może już wpływać na margines rekrutacji na juniorskie stanowiska biurowe najbardziej na nią narażone, przypisanie tego efektu jest sporne, a zakłócenia w danych zbiorczych jeszcze się nie pokazały. Prognozy cytowane w now-caście zakładają, że fala nadejdzie stopniowo: wskaźnik aktywności zawodowej w USA ma spaść z 62% do 58% do 2050, a wskaźnik niedozatrudnienia świeżych absolwentów wzrosnąć z 41% do 55% do 2035.