Polaryzacja Rynku Pracy USA: Wpływ GenAI na Wynagrodzenia i Ścieżki Kariery Juniorów

Wdrożenie Generatywnej Sztucznej Inteligencji (GenAI) oraz Dużych Modeli Językowych (LLM) w amerykańskich przedsiębiorstwach w 2025 roku doprowadziło do wyraźnej polaryzacji struktury rynku pracy, premiującej doświadczenie kosztem stanowisk juniorskich. Choć ogólne wskaźniki zatrudnienia wykazują pewną odporność, transformacja ta skutkuje rosnącą dywergencją w zakresie wynagrodzeń i trendów rekrutacyjnych między pracownikami na wczesnych i zaawansowanych etapach kariery.

Najbardziej dotkliwe negatywne konsekwencje koncentrują się na poziomach początkujących, co jest zgodne z badaniami obejmującymi dekadę 2015–2025. W przedsiębiorstwach intensywnie wykorzystujących AI, płace początkowe na stanowiskach juniorskich odnotowały redukcje rzędu 4,5% lub więcej. W opozycji do tego zjawiska, wynagrodzenia dla kadry seniorskiej utrzymały się na stabilnym poziomie lub odnotowały wzrost, zgodnie z analizami przeprowadzonymi w 2025 roku. Badanie przeprowadzone przez Seyeda M. Hosseiniego i Guya Lichtingera, wykorzystujące dane z amerykańskich CV i ogłoszeń o pracę, wykazało, że zatrudnienie juniorów w firmach wdrażających GenAI spadło gwałtownie od pierwszego kwartału 2023 roku w porównaniu do firm nieadopcyjnych, podczas gdy zatrudnienie seniorów kontynuowało wzrostowy trend.

Dysproporcja ta jest bezpośrednio powiązana z faktem, że LLM-y przejmują automatyzację standardowych zadań kognitywnych, historycznie stanowiących domenę pracowników z mniejszym stażem. Zadania te obejmują sporządzanie projektów dokumentów, streszczanie informacji oraz podstawową analizę danych. Enrique Ide i Eduard Talamás w swojej pracy „Artificial Intelligence in the Knowledge Economy” wskazują, że zaawansowana AI, posiadająca wiedzę dorównującą rozwiązującym problemy sprzed ery AI, prowadzi do większych, bardziej produktywnych i bardziej zdecentralizowanych firm, jednocześnie przejmując zadania rutynowe. Korporacje z sektorów silnie narażonych na adopcję AI, takich jak technologie informacyjne, doradztwo strategiczne i usługi finansowe, systematycznie korygowały swoje stany osobowe, zmniejszając udział nowych stanowisk juniorskich o około 4%, jednocześnie zwiększając udział pracowników średniego szczebla o zbliżony procent.

Te strukturalne zmiany stanowią poważne wyzwanie dla długoterminowego rozwoju zawodowego. „Praca u podstaw” wykonywana na stanowiskach wejściowych jest kluczowym etapem w procesie nabywania dogłębnej ekspertyzy niezbędnej do objęcia ról seniorskich. Profesor Sampsa Samila, Dyrektor Inicjatywy IESE ds. Sztucznej Inteligencji i Przyszłości Zarządzania, wyraził zaniepokojenie w 2025 roku, pytając, skąd wyłonią się przyszli eksperci, jeśli tradycyjny potok kompetencji zostanie zakłócony przez augmentację lub zastąpienie pracowników na poziomie wejściowym przez AI. Teoretyczne ramy przedstawione przez Ide i Talamása potwierdzają tę dynamikę, argumentując, że w miarę wzrostu autonomii AI, pracownicy o najmniejszej wiedzy są najbardziej podatni na zastąpienie, podczas gdy pracownicy z największym doświadczeniem czerpią korzyści z autonomicznych agentów AI do specjalistycznego rozwiązywania problemów.

Warto odnotować, że niektóre analizy branżowe z 2025 roku sugerują, iż pracownicy biegli w obsłudze AI mogą liczyć na premię płacową sięgającą nawet 56%. Jednocześnie, Eric Kutcher z McKinsey & Company podkreśla, że młodzi rekrutaci często wykazują większą biegłość technologiczną, w tym płynność w obsłudze narzędzi AI, niż ich starsi koledzy. Oficjalne statystyki z końca 2025 roku pokazują, że stopa bezrobocia wśród młodzieży jest podwyższona. Podsumowując, udokumentowane ściskanie płac na poziomie wejściowym, połączone z dezorganizacją potoku kompetencji, stanowi istotne długoterminowe ryzyko dla stabilności siły roboczej, pomimo potencjalnych krótkoterminowych zysków produktywności.