AI jako kozioł ofiarny zwolnień: dlaczego firmy wykorzystują technologię jako przykrywkę
Zwolnienia napędzane przez AI: Wiele firm wykorzystuje AI jako przykrywkę dla zwolnień wynikających z presji budżetowej, a nie z automatyzacji.
Utrata zaufania: Przedstawianie zwolnień jako skutku działania AI powoduje deficyt zaufania wśród pracowników, gdy rzeczywistość nie odpowiada tym twierdzeniom.
Luka produktywności: Obecny poziom produktywności sugeruje, że AI nie prowadzi do znaczącej redukcji zatrudnienia ani wzrostu efektywności.
Szczera komunikacja: Liderzy powinni bezpośrednio przyznawać, że ograniczenia budżetowe są przyczyną zmian, aby utrzymać zaufanie i ułatwić płynniejsze przejście.
Gdy 59% menedżerów ds. rekrutacji przyznaje, że podkreśla AI w komunikatach o zwolnieniach, ponieważ „lepiej wypada to w oczach interesariuszy” niż przyznanie się do ograniczeń finansowych, przekroczyliśmy granicę między kreowaniem narracji a strategicznym oszustwem.
Badanie Resume.org z grudnia 2025 roku, przeprowadzone wśród 1000 amerykańskich menedżerów ds. rekrutacji, ujawnia to, co wielu podejrzewało: AI stała się preferowaną przez amerykańskie firmy wymówką dla redukcji zatrudnienia, które mają niewiele wspólnego z automatyzacją, a bardzo dużo z tradycyjnym cięciem kosztów.
Przepaść między postrzeganiem a rzeczywistością jest wyraźna. Chociaż firmy publicznie wskazują AI jako przyczynę zwolnień, tylko 9% z nich twierdzi, że technologia faktycznie całkowicie zastąpiła stanowiska. Tymczasem Oxford Economics ustalił, że zwolnienia związane z AI stanowiły zaledwie 4,5% wszystkich zwolnień w USA w pierwszych jedenastu miesiącach 2025 roku, czyli około 55 000 stanowisk. W tym samym okresie liczba utraconych miejsc pracy przypisywanych standardowym warunkom rynkowym i gospodarczym sięgnęła 245 000, czyli była czterokrotnie wyższa.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Firmy przechodzą restrukturyzację, co jest całkowicie normalne. Wielu analityków zastanawia się jednak, dlaczego konieczne jest towarzyszące jej kłamstwo na temat przyczyn? I jakie będą długoterminowe szkody dla wiarygodności wynikające z spłaszczania struktur organizacyjnych napędzanego przez AI?
Narracja dla interesariuszy
Dane Resume.org pokazują, że 17% firm wyraźnie obwinia AI za zwolnienia, podczas gdy rzeczywistą przyczyną są ograniczenia finansowe. Kolejne 42% przyznaje, że „częściowo” stosuje takie przedstawienie sytuacji. Łącznie niemal sześciu na dziesięciu menedżerów ds. rekrutacji przyznaje, że wykorzystuje AI jako wygodną zasłonę dla decyzji zakorzenionych w presji budżetowej, niepewności przychodów lub wcześniejszym nadmiernym zatrudnianiu.
Z komunikacyjnego punktu widzenia takie podejście ma intuicyjny sens. Powiedzenie inwestorom i pracownikom, że firma tnie koszty z powodu słabego popytu, sygnalizuje trudności finansowe. Przedstawienie tych samych cięć jako transformacji napędzanej przez AI sugeruje przyszłościową strategię i wzrost efektywności. Jedna narracja brzmi defensywnie, druga — proaktywnie.
Jednak granica między wyjaśnianiem a wprowadzaniem w błąd zaciera się. Gdy połowa pracowników wie, że wyjaśnienie dotyczące AI jest przedstawieniem, podczas gdy druga połowa w nie wierzy, tworzysz problem zaufania, który przetrwa każde kwartalne ogłoszenie wyników.
Pracownicy, którzy przetrwają zwolnienia, a następnie obserwują, jak te same stanowiska są ponownie obsadzane pod innymi nazwami, lub widzą podwojenie swojego obciążenia pracą bez odpowiednich narzędzi AI, dokładnie rozumieją, co się wydarzyło.
Rzeczywistość dostrzegana przez kadrę kierowniczą
Lacey Kaelani, współzałożycielka wyszukiwarki ofert pracy Metaintro, wyraźnie dostrzega ten wzorzec w danych dotyczących rynku pracy.
AI nie eliminuje całkowicie stanowisk, lecz raczej je restrukturyzuje, a tym samym spowalnia rekrutację na niektóre stanowiska. W rzeczywistości firmy wykorzystują „AI” jako ogólny termin obejmujący tradycyjne redukcje kosztów, nieobsadzanie stanowisk po odejściu pracowników oraz zwiększanie obciążenia pracą obecnych pracowników.
Cheryl Yuran, CHRO w Absorb Software, opisuje podobną rzeczywistość z perspektywy operacyjnej.
Obserwujemy spowolnienie rekrutacji i redystrybucję talentów, a nie kurczenie się zatrudnienia. Tak, firmy korzystające z AI znajdują sposoby na zwiększenie efektywności niemal na każdym stanowisku, szczególnie w przypadku ról opartych na jasno zdefiniowanych, powtarzalnych zadaniach. Jednak część tych redukcji jest równoważona przez podnoszenie poziomu kompetencji talentów, aby mogli skupić się na pracy, na którą normalnie nie mieliby czasu.
Pranav Dalal, dyrektor generalny Office Beacon, wskazuje na realia związane z obciążeniem pracą, które narracja dotycząca AI często przesłania.
Z perspektywy pracowników szeregowych to, co obserwujemy w związku z AI, nie oznacza eliminacji stanowisk, lecz raczej spłaszczenie wzrostu zatrudnienia i niedostrzeganą zmianę zakresu obowiązków. Automatyzacja pracy postępuje, ale ocena sytuacji i realizacja zadań wciąż w dużej mierze pozostają domeną ludzi. W wielu przypadkach obserwowany wzrost obciążenia pracą oznacza w rzeczywistości zwiększenie zakresu obowiązków i stresu wśród obecnych zespołów.
To właśnie rozdźwięk sprawia, że strategia obarczania AI winą jest tak szkodliwa. Firmy ogłaszają przełomową automatyzację, podczas gdy pracownicy doświadczają zwiększonego obciążenia pracą bez obiecanych narzędzi podnoszących produktywność. Różnica między narracją a rzeczywistością staje się niemożliwa do zignorowania.
Jest jeszcze jeden czynnik, o którym niewielu menedżerów wyższego szczebla wspomina, ale który niedawno poruszyła Diane Brady, dyrektorka redakcyjna Fortune. Prezesi łączą zwolnienia z AI, aby zachęcić pozostałych pracowników do korzystania z tej technologii.
Choć tego rodzaju taktyka może okazać się toksyczna, niektórzy liderzy zdają się uważać ją za najlepszy sposób na inspirowanie i motywowanie pracowników w niepewnych czasach.
Możesz skłaniać się ku przekonaniu, że trend wskazywania AI jako przyczyny zwolnień wynika po prostu z wiary menedżerów wyższego szczebla, że technologia ta zwiększy efektywność w przyszłości. Jednak jak ujawnia Brian Elliott w swoim substacku, wiara w efektywność AI może wyprzedzać rzeczywistość, ale to nie ona napędza zwolnienia.
Kiedy agresywna narracja dotycząca AI obraca się przeciwko firmie
W 2025 roku Klarna dostarczyła jednego z najbardziej wyrazistych przykładów ostrzegawczych pokazujących, co dzieje się, gdy firmy w pełni angażują się w narrację o transformacji dzięki AI, nie mając wystarczających podstaw, by ją poprzeć. Szwedzka firma z sektora technologii finansowych ogłosiła agresywną redukcję zatrudnienia napędzaną przez AI, przedstawiając ten krok jako niezbędną automatyzację. Rzeczywistość okazała się bardziej skomplikowana.
„Całkowicie postawili na generatywną AI” — mówi Kenneth Corrêa, autor książki Cognitive Organizations. „Kiedy zobaczyli tę technologię, powiedzieli: dobrze, to nas uratuje, zwolnimy wszystkich. Ale potem sytuacja się odwróciła, ponieważ zdali sobie sprawę, że AI nie będzie w stanie poradzić sobie ze 100% sytuacji związanych z obsługą klienta”.
Ostatecznie Klarna przeszła na bardziej zrównoważone podejście, które Corrêa opisuje jako podział 80–20, w którym AI obsługuje rutynowe zapytania, a pracownicy zajmują się wyjątkami i złożonymi przypadkami.
Firma musiała zmienić kierunek, pokazując, że pierwotna narracja dotycząca AI nie odpowiadała rzeczywistości operacyjnej. Taki publiczny odwrót podważa wiarygodność zarówno w oczach inwestorów, jak i pracowników.
Test produktywności
Oxford Economics proponuje prosty test pozwalający ocenić, czy AI rzeczywiście prowadzi do redukcji zatrudnienia. Gdyby maszyny zastępowały ludzi na dużą skalę, wydajność przypadająca na każdego pozostałego pracownika powinna gwałtownie wzrosnąć. Tymczasem wzrost produktywności w głównych gospodarkach pozostaje słaby i niestabilny, co sugeruje, że wdrażanie AI ma wciąż w dużej mierze charakter eksperymentalny, a nie transformacyjny.
Potwierdza to badanie Resume.org. Chociaż 45% firm twierdzi, że AI częściowo zmniejszyła zapotrzebowanie na nowych pracowników, kolejne 45% informuje, że technologia ta miała niewielki wpływ na poziom zatrudnienia lub nie miała go wcale. Większość organizacji wykorzystuje AI do spowolnienia rekrutacji, a nie do likwidowania istniejących stanowisk.
Ten rozdźwięk tworzy osobliwą sytuację, w której firmy ogłaszają redukcję zatrudnienia, powołując się na możliwości AI, a jednocześnie informują, że AI nie zmieniła istotnie ich zapotrzebowania na pracowników. Te wyliczenia nie mają sensu, chyba że zrozumiemy prawdziwą zmienną: ograniczenia budżetowe udające postęp technologiczny.
Destrukcyjny wpływ obarczania AI winą
Yuran opisuje długoterminowe szkody dla zaufania w następujący sposób.
Rozdźwięk staje się niemożliwy do opanowania, gdy organizacje nie uzyskują deklarowanych oszczędności dzięki AI, operacje zaczynają szwankować, a zaufanie eroduje. To obarczanie AI winą i jest ono destrukcyjne. Podsyca niepotrzebny strach przed tą technologią, spowalniając wdrażanie, które mogłoby pomóc organizacji odnieść sukces.
David Jones, ekonomista rynku pracy i dyrektor generalny Mercer Assessments, wskazuje na zaufanie jako powracające wyzwanie w zarządzaniu zmianą organizacyjną w ostatnich latach.
W obliczu wszystkich zwolnień, które miały miejsce, i wszystkich zmian zachodzących w organizacjach, role ludzi się zmieniają. Oczekujecie od nich, że wam zaufają, podczas gdy patrzą na rynek i widzą wiele powodów, by tego nie robić. Wielu liderów nie komunikuje się zbyt dobrze. Nie przedstawiają szerszej wizji ani poczucia wspólnoty w organizacji.
Kiedy firmy wykorzystują AI jako uniwersalne wyjaśnienie decyzji dotyczących zatrudnienia, poświęcają wiarygodność potrzebną do przeprowadzenia rzeczywistego zarządzania zmianą. Pracownicy zaczynają sceptycznie podchodzić do wszystkich inicjatyw transformacyjnych, a nie tylko do tych ubranych w język pozorowanej transformacji AI. Wynikający z tego opór utrudnia wdrażanie przyszłych zmian, nawet gdy są one rzeczywiście konieczne.
More Articles
- Sztuczna inteligencja w operacjach biznesowych: jak przekształcić nowe technologie w strategiczną przewagę biznesową
- Czy zasada 70-20-10 dotycząca transformacji AI sprawdza się w organizacjach różnej wielkości?
- Dyrektor ds. personalnych mówi, że firmy przypadkowo karzą pracowników, którzy dobrze wykorzystują sztuczną inteligencję
- Wiceprezes ds. Ludzi i Organizacji w firmie AI o statusie jednorożca mówi, że liderzy HR muszą stać się architektami zespołu ludzi i maszyn
- Sztuczna inteligencja w miejscu pracy: praktyczne zastosowania, przykłady z życia i przewodnik wdrażania
Czego zarządy powinny wymagać
W przypadku zarządów i dyrektorów generalnych pokusa przedstawiania cięcia kosztów jako innowacji jest zrozumiała. Akcjonariusze pozytywnie reagują na narrację o efektywności. Relacje medialne na temat „transformacji AI” generują lepsze nagłówki niż „zaciskanie pasa finansowego”. Ceny akcji często rosną po ogłoszeniach restrukturyzacji, w których wskazuje się na automatyzację i wzrost efektywności.
Długoterminowym kosztem jest wiarygodność. Kiedy firma twierdzi, że AI napędza zmiany w zatrudnieniu, ale nie potrafi wykazać odpowiadającego im wzrostu produktywności, pojawiają się pytania. Kiedy te same firmy później przyznają, że ponownie zatrudniają osoby na podobne stanowiska albo że AI obsługuje jedynie ułamek pracy początkowo obiecywanej, narracja o AI się rozpada.
Rzeczywista restrukturyzacja napędzana przez AI ma konkretne wyznaczniki.
- Produktywność na pracownika mierzalnie wzrasta.
- Firma inwestuje w nową infrastrukturę AI równolegle z redukcją zatrudnienia.
- Pozostali pracownicy otrzymują szkolenia i narzędzia, które w sposób możliwy do wykazania zmieniają sposób wykonywania pracy.
- Organizacja potrafi wskazać konkretne procesy, które nie wymagają już interwencji człowieka.
Cięcie kosztów ukryte pod pozorem transformacji AI nie obejmuje tych elementów. Redukcja zatrudnienia odbywa się bez odpowiadających jej inwestycji technologicznych. Pozostali pracownicy przejmują pracę wykonywaną wcześniej przez zwolnionych kolegów, dysponując minimalną liczbą nowych narzędzi. Kiedy kierownictwo zostaje przyparte do muru, ma trudności ze wskazaniem, które możliwości AI zastąpiły poszczególne role.
Droga do szczerej komunikacji
Yuran bezpośrednio mówi o tym, co liderzy są winni swoim organizacjom, gdy chodzi o restrukturyzację.
Liderzy odpowiedzialni za pracowników mają w tej kwestii obowiązek. Musimy wyjaśniać prawdziwe powody. Jeśli zmieniamy oczekiwania wobec ról, musimy konkretnie wyjaśnić, co się zmienia i dlaczego. Musimy też poprzeć to inwestycjami — spersonalizowanym podnoszeniem kwalifikacji, mentoringiem i coachingiem — aby pracownicy mogli przejść przez te zmiany, zamiast czuć się przez nie pozostawieni w tyle.
Ograniczenia budżetowe są uzasadnioną rzeczywistością biznesową. Bezpośrednie ich uznanie pozwala na szczere rozmowy o kondycji firmy, warunkach rynkowych i priorytetach strategicznych.
Maskowanie tych ograniczeń jako transformacji napędzanej przez technologię tworzy lukę wiarygodności, która za każdym razem, gdy wyjaśnienie nie odpowiada obserwowalnej rzeczywistości, staje się coraz większa.
