Keď firma Block vo februári 2026 prepustila 4 000 zo svojich vyše 10 000 zamestnancov, jej spoluzakladateľ Jack Dorsey to spojil priamo s AI. „Výrazne menší tím, používajúci nástroje, ktoré budujeme, dokáže urobiť viac a spraviť to lepšie,“ napísal v liste akcionárom. Prieskumy ukazujú, že viac ako polovica Európanov si myslí, že AI zničí viac práce ako vytvorí. A podľa jednej z najcitovanejších štúdií je približne 80 % amerických pracovných miest vystavených potenciálnej automatizácii v aspoň niektorých úlohách.
Obavy, že technológie nahradia ľudí, siahajú prinajmenšom do priemyselnej revolúcie. História je však plná príkladov, keď technológia zrušila konkrétne pracovné miesta, no zároveň otvorila priestor pre nové úlohy, profesie a odvetvia. Auto zlikvidovalo kočišov a drožky, ale vytvorilo celý ekosystém od autoservisov po diaľničnú logistiku. Osobný počítač odstránil písacie stroje a manuálne účtovníctvo, ale vytvoril softvérový priemysel a digitálny marketing. Traktor a kombajn vyhnali z polí stovky miliónov ľudí, ktorí sa mohli venovať novým zamestnaniam v potravinárskom priemysle, či napĺňaniu iných spotrebiteľských túžob a práci s vyššou pridanou hodnotou. Vznikli povolania, ktoré pred nástupom týchto technológií nielenže nebolo možné pomenovať, ale ani predstaviť.
Na tento historický argument však existujú dva legitímne protiargumenty.
Po prvé, na rozdiel od predchádzajúcich vĺn automatizácie, ktoré nahrádzali fyzickú prácu, AI je technológia, ktorá externalizuje myslenie a kognitívnu prácu. Prekladá, píše texty, analyzuje dokumenty, programuje, vyhľadáva právne argumenty, pripravuje marketingové kampane a odpovedá na otázky, ktoré sme ešte nedávno považovali za doménu ľudského intelektu. Zároveň je tempo vývoja umelej inteligencie mimoriadne rýchle: od spustenia ChatGPT v novembri 2022 k plne autonómnym AI agentom, ktorí dokážu vykonávať zložité úlohy, ubehli necelé tri roky.
Po druhé, AI nefunguje ako klasický stroj s vopred presne popísaným postupom. Parný stroj neimprovizoval. Kalkulačka neprekvapila. Priemyselný robot vykonával úlohu, na ktorú bol explicitne naprogramovaný. Veľké jazykové modely sa však učia zo vzorcov v dátach a ich výstupy môžu byť prekvapivé aj pre ich tvorcov. Výsledkom je systém, ktorého výstupy nie sú vopred dané vstupom, a ktorý dokáže produkovať riešenia, aké ho nikto explicitne neučil.
Aj preto sa dnes objavuje nový spôsob uvažovania o umelej inteligencii, nie iba ako o technológii, ale ako o novom type aktéra. Niektorí historici ju označujú za „alien intelligence“, inovátori hovoria o „novom digitálnom druhu“ a mediálny priestor zaplavujú katastrofické titulky o tom, že ľudia budú nepotrební, AI skoncentruje moc v rukách pár korporácií, a v najhoršom scenári pre nás bude predstavovať existenčné riziko (korporácia Skynet vo filme Terminátor z roku 1984, či film Matrix z roku 1999). Tento naratív je podporený aktuálnym prepúšťaním v technologickom sektore a často ho posilňujú aj samotní AI lídri. Tí sú však v zjavnom konflikte záujmov. Vybudovaný ošiaľ o transformačnej sile umelej inteligencie priamo zvyšuje hodnotu ich firiem pred investičnými kolami a IPO. Dramatické predpovede o konci ľudskej práce sú často viac marketingom, ako analýzou.
Popri tomto mediálnom hluku prebieha aj akademická debata, ktorá je opatrnejšia a menej dramatická. Najväčšie svetové univerzity a výskumné inštitúcie venujú desiatky štúdií modelovaniu, ako môže AI zmeniť trh práce, rozdelenie príjmov, štruktúru firiem či celú ekonomiku. Ich závery ale nehovoria o jednoduchom scenári, v ktorom umelá inteligencia zo dňa na deň zoberie ľuďom prácu, ale o rôznych mechanizmoch technologickej zmeny.
Mnohé z týchto predikcií však majú spoločného menovateľa: modelujú ekonomiku ako súbor existujúcich úloh a pýtajú sa, koľko z nich dokáže AI vykonať. Trh ale nie je statická tabuľka profesií, je to dynamický proces objavovania. Podnikatelia neustále hľadajú nové spôsoby, ako uspokojiť potreby spotrebiteľov a keď sa objaví nová technológia, ktorá zlacňuje určité činnosti, otvára to priestor pre úplne nové kombinácie zdrojov, nové produkty a nové služby, ktoré predtým neboli ekonomicky realizovateľné.
V roku 1900 by bolo mimoriadne ťažké predpovedať konkrétne pracovné miesta, ktoré automobilová revolúcia vytvorí. Profesie, ktoré okolo áut vznikli, neboli len prerozdelením starých úloh. Nedali sa odvodiť zo sveta kočov a koní, pretože ešte nemali meno, infraštruktúru ani inštitucionálne prostredie. Podobne aj pri AI dokážeme dnes pomerne dobre pomenovať profesie, ktoré sú vystavené automatizácii: účtovníci, prekladatelia, právni asistenti, programátori či administratívni pracovníci. Oveľa ťažšie však vieme zachytiť, aké nové činnosti, profesie a podnikateľské modely vzniknú, keď sa ekonomika začne na túto technológiu prispôsobovať.
Francúzsky ekonóm 19. storočia Frédéric Bastiat rozlišoval medzi tým, čo vidíme, a tým, čo nevidíme. Vidíme prácu, ktorú technológia nahrádza. Nevidíme prácu, ktorá ešte len vznikne. Už dnes sú na trhu pozície, ktoré by pred pár rokmi zneli exoticky: AI agent engineer, prompt engineer, vibe coder, AI video producer či špecialista na implementáciu AI do firemných procesov.
Veľa predikcií predpokladá, že AI „nahradí“ celé profesie. V skutočnosti väčšina profesií, obzvlášť tých intelektuálnych, nie je jedna úloha. Je to balík úloh. V roku 2016 Geoffrey Hinton, jeden z otcov umelej inteligencie, vyhlásil, že ľudia by mali prestať študovať rádiológiu, pretože je úplne zrejmé, že do piatich rokov bude AI lepšia než oni. Takmer o desať rokov neskôr ich profesia nielenže nevymizla, ale dokonca klinika, ktorá AI využíva, zamestnáva viac rádiológov než predtým a ich platy vzrástli. „Rádiológ“ totižto nie je jedna úloha, ale súbor činností. Umelá inteligencia automatizovala jednu z nich (čítanie snímok) a tým urobila zvyšné úlohy (komunikácia s pacientmi, interdisciplinárna konzultácia, komplexná diagnostika) cennejšími. Automatizácia časti práce zvýšila produktivitu a tým aj dopyt po celom balíku.
To isté sa dnes deje s programovaním. Počet pracovných ponúk pre softvérových inžinierov sa za dvanásť mesiacov od prvého vydania Claude Code zvýšil. Sám šéf Anthropicu povedal, že hoci Claude píše okolo 90 % kódu pre väčšinu z jeho tímov, nie je pravda, že potrebujú menej programátorov. Naopak, potrebujú rovnako veľa alebo dokonca viac ľudí, pretože ich práca sa presúva od ručného písania každého riadku k zadávaniu cieľov, kontrole výstupov, editovaniu, riešeniu najťažších častí systému a dohľadu nad viacerými AI modelmi.
Toto je dôležité aj pre trh práce. Ktoré úlohy môže AI automatizovať? Ktoré problémy vyžadujú tvorivé ľudské riešenie? Kde má človek komparatívnu výhodu a kde naopak AI vytvára hodnotu, ktorú si firma predtým nevedela predstaviť? Odpovede na tieto otázky nevznikajú automaticky. Objavujú sa postupne, experimentovaním, spätnou väzbou, zlyhaniami, reputáciou, cenami a podnikateľským objavovaním. Rozdiel medzi „AI teoreticky dokáže nahradiť pracovníka“ a „firma skutočne zruší pracovné miesto“ je obrovský a závisí od množstva faktorov.
AI agenti dnes už vstupujú do ekonomiky spôsobom, ktorý navonok pripomína autonómnych ekonomických aktérov. Vedia nakupovať, predávať aj vyjednávať. Umelej inteligencii ale chýba to, čo je pre ľudské konanie podstatné: pociťovaná nespokojnosť, subjektívne hodnotenie sveta a účelová voľba prostriedkov na dosiahnutie cieľov. Ľudské potreby a túžby nemajú pevne danú hranicu. Vždy existuje ďalší cieľ, ďalšia neuspokojená potreba alebo ďalšie zlepšenie kvality života.
Aj najsofistikovanejší AI systém potrebuje, aby mu niekto povedal, čo má robiť. Umelá inteligencia je v tomto zmysle kapitálovým statkom: nástrojom, ktorý človek alebo podnikateľ zaraďuje do výrobného procesu. Je pravda, že AI dokáže počítať, optimalizovať a sledovať ceny oveľa rýchlejšie a presnejšie než človek. Čo však nedokáže, je rozhodnúť, čo sa oplatí sledovať a prečo. Ceny, s ktorými pracuje, vznikajú z konania ľudí na trhu. Cieľ, ktorý optimalizuje, jej musí niekto zadať. Riziko rozhodnutia, či jej úsudku vôbec dôverovať, nesie ten, kto doň vloží vlastné zdroje. Najdôležitejšia ekonomická funkcia – všimnúť si príležitosť, ktorú ešte nikto neobjavil, a staviť na ňu – zostáva vnútorne ľudská.
Vie AI viac ako my?
Paradoxne, najväčšia sila AI zároveň odhaľuje jej limit. Umelá inteligencia vie pracovať s množstvom informácií, ktoré človek nemá šancu prečítať, zapamätať si ani spracovať. Veľké jazykové modely sú trénované na takom objeme textu, ktorého prečítanie by človeku trvalo státisíce rokov. V tomto zmysle AI disponuje objemom znalostí, ktorý žiadny jednotlivec nikdy nedobehne. No relevantné ekonomické poznanie nevzniká iba tým, že niekto zozbiera viac informácií. Často vzniká až v procese trhovej výmeny.
Cena novej služby, dopyt po produkte, ktorý ešte neexistuje, alebo hodnota novej kombinácie zdrojov nie sú informácie, ktoré čakajú v databáze na vyťaženie. Vznikajú až vtedy, keď niekto urobí ponuku, podstúpi náklad, stretne sa so zákazníkom a otestuje svoju hypotézu v transakcii. AI môže spracovať miliardy dátových bodov, ale cena, ktorá ešte nevznikla, pretože výmena sa ešte neuskutočnila, medzi nimi byť nemôže.
Práve tu vstupuje do hry cenový mechanizmus. Ceny nie sú len čísla, sú signály, ktoré koordinujú ekonomiku. Keď AI zníži cenu právneho poradenstva, finančného plánovania, prekladu, programovania alebo psychologickej podpory, tieto služby sa môžu stať dostupné ľuďom, ktorí ich predtým nevyužívali.
Tento mechanizmus poznáme z minulosti. Keď tkáčsky stav zlacnil výrobu textilu, ludditi ničili stroje v presvedčení, že zničia prácu tkáčov. Ručné tkanie naozaj takmer vymizlo, ale lacnejší textil sprístupnil oblečenie masám a otvoril priestor pre nové časti textilného priemyslu, distribúcie a obchodu. Technológia nezrušila ľudské potreby. Zmenila spôsob, akým sa uspokojujú.
Rozhodujú nielen technológie, ale aj inštitúcie
Nič z vyššie uvedeného samozrejme neznamená, že technologický pokrok je pre všetkých bezbolestný alebo že všetky profesie prežijú. Nové pracovné miesta nevznikajú okamžite, nemusia vzniknúť na tom istom mieste a nemusia byť dostupné tým istým ľuďom, ktorých pôvodné pozície zanikli. Ekonomika sa na technologické zmeny adaptovať dokáže. Rozhodujúce je, ako rýchlo a za akú cenu.
Odpoveď ukazuje história aj súčasnosť: rozhodujú inštitúcie.
Takzvaná Engelsova pauza, teda obdobie priemyselnej revolúcie od konca 18. storočia do polovice 19. storočia, trvala približne 50 rokov. Produktivita rástla, ale mzdy bežných pracovníkov stagnovali alebo rástli len veľmi pomaly. Nebolo to iba dôsledkom parného stroja, veľkú úlohu zohrávali aj inštitúcie, ktoré brzdili mobilitu pracovníkov, zvyšovali životné náklady a spomaľovali prispôsobovanie ekonomiky. Chudobinské zákony viazali ľudí na konkrétne farnosti a nemohli sa presťahovať za prácou. Obilné zákony držali ceny potravín umelo vysoko. Obmedzenia mobility a „ochranárske“ clá brzdili presne ten proces, ktorým sa trh adaptoval na novú realitu.
Už dnes na stoloch ležia „riešenia“ reagujúce na vytláčanie pracovných miest umelou inteligenciou, ktoré môžu v praxi vytvárať nové bariéry. Napríklad povinné licencie pre AI agentov, dane z automatizácie, obmedzenia rýchlosti adopcie alebo regulácie, ktoré chránia konkrétne pracovné miesto namiesto možnosti pracovníka presunúť sa k novej práci.
Najväčším rizikom teda nemusí byť samotná AI, ale kombinácia technologickej zmeny a inštitucionálnych bariér, ktoré ľuďom bránia prispôsobiť sa. Ekonomika nie je pevne daný zoznam profesií, ktorý technológia postupne vymazáva. Je to proces objavovania, ktorý rozširuje pracovné miesta. A kým budú existovať neuspokojené ľudské ciele, vzácne zdroje a priestor pre podnikateľský úsudok, otázka nebude znieť, či AI zoberie ľuďom prácu, ale akú novú prácu objavia. A na tú otázku neodpovie žiadna predpoveď, odpovie trh