Jak zmienia się wartość ludzi 
w firmie? Sztuczna 
inteligencja a rynek pracy w MŚP

Información clave

• Sztuczna inteligencja automatyzuje wybrane zadania i przesuwa pracowników w stronę tego, co wymaga oceny, odpowiedzialności i relacji z klientem.
• Według NASK i ILO 5,08 mln stanowisk w Polsce, czyli 30,3% zatrudnionych, wykonuje zadania podatne na generatywną AI. Wśród pracowników biurowych jest to 71,6%, a 47,2% z nich należy do grupy najwyższego ryzyka.
• W badaniu PARP zrealizowanym od czerwca do września 2025 roku z AI korzystało 23% firm. Wśród mikrofirm 22%, a wśród zatrudniających 50 osób i więcej 41%.
• Blisko połowę rynku, bo 46% firm, stanowią Tradycjonaliści, czyli segment o najniższej gotowości, w którym z AI korzysta zaledwie 1% przedsiębiorstw.
• Największą barierą nie jest cena narzędzia. Dostęp do pracowników zdolnych wdrożyć AI ma tylko 25% firm, a 48% nie robi nic, żeby tę lukę zamknąć.

Más detalles a continuación.

Jak sztuczna inteligencja zmienia pracę w małych i średnich firmach?

Generatywna AI przestała być tematem odległych prognoz. Narzędzia są dostępne dla firm każdej wielkości, już od kilkudziesięciu złotych miesięcznie za stanowisko, a ich zastosowania obejmują obsługę klienta, tworzenie treści, analizę danych i pracę z dokumentami. Dla MŚP oznacza to zmianę nie tyle liczby etatów, ile tego, z czego składa się dzień pracy.

Najważniejsza różnica polega na tym, że AI zwykle nie „zabiera” całego zawodu. Zabiera fragment procesu. Pierwszą wersję tekstu, wyszukanie informacji, uporządkowanie danych albo odpowiedź na typowe pytanie klienta. Człowiek nadal jest potrzebny tam, gdzie trzeba ocenić wynik, podjąć decyzję, wziąć odpowiedzialność albo zbudować relację. Skala zjawiska jest przy tym duża, bo NASK we wspólnym badaniu z Międzynarodową Organizacją Pracy wyliczył, że zadania podatne na generatywną AI wykonuje 5,08 mln stanowisk w Polsce.

Wykres 1. Gdzie w Polsce jest najwięcej stanowisk podatnych na GenAI

Źródło: NASK oraz ILO, „Generatywna sztuczna inteligencja a polski rynek pracy”, 2025

Najliczniejsza jest grupa specjalistów, ale najwyższą podatność ma grupa najmniej liczna, czyli pracownicy biurowi. Razem to 5,08 mln stanowisk, czyli 30,3% zatrudnionych. Dane BAEL od czwartego kwartału 2023 do trzeciego kwartału 2024 roku.

W firmie zatrudniającej piętnaście osób każda godzina zużyta na czynność rutynową jest kosztem, którego nie ma jak rozłożyć, a mniejsze firmy zwykle nie mają osobnego działu IT ani budżetu na transformację. Dlatego najbardziej praktyczne jest znalezienie konkretnych procesów, w których AI odciąży zespół, i równoległe rozwijanie kompetencji ludzi.

Które stanowiska w MŚP przejmie AI, a które zyskają na wartości?

Badanie Bilansu Kapitału Ludzkiego, zrealizowane przez PARP i Uniwersytet Jagielloński na próbie 1822 pracodawców między czerwcem a wrześniem 2025 roku, pokazuje wyraźną granicę. Z AI korzysta 23% firm. Wśród mikroprzedsiębiorstw zatrudniających od dwóch do dziewięciu osób jest to 22%, a wśród firm zatrudniających 50 osób i więcej 41%. Sama ta liczba mówi jednak mniej niż struktura rynku.

Wykres 2. Cztery segmenty gotowości polskich firm do AI

Źródło: PARP/BKL, „Sztuczna inteligencja w firmach: gotowość do adopcji, kompetencje i potrzeby”, 2026

W dwóch pierwszych segmentach mieści się 82% polskich firm. Słupek ciemny to udział segmentu w populacji, złoty to odsetek firm w segmencie faktycznie korzystających z AI. Tradycjonaliści mają ograniczone kompetencje kadrowe, słabą infrastrukturę IT i traktują AI jako ryzyko, a Technologiczni nowicjusze eksperymentują bez spójnej strategii cyfryzacji.

Wniosek dla zarządzających jest niewygodny, ale użyteczny. Przewaga nie bierze się z samego posiadania narzędzia. Daje ją dopiero połączenie technologii z dobrze zaprojektowanym procesem, przypisaną odpowiedzialnością i sposobem mierzenia efektów. Firma, która kupi pięć aplikacji bez odpowiedzi na pytanie, jaki problem mają rozwiązać, zwiększy jedynie liczbę aplikacji używanych przez zespół.

Sensowne wdrożenie zaczyna się więc od prostego pytania. Które zadania zabierają dziś pracownikom najwięcej czasu, choć nie wymagają ich pełnej wiedzy i doświadczenia? Pomaga tu analiza rynku i otoczenia biznesowego, która pokazuje, czy AI zmienia już zachowania klientów, konkurencji i dostawców.

Które stanowiska w MŚP przejmie AI, a które zyskają na wartości?

Nazwy stanowisk są złym punktem odniesienia. Lepszym są zadania. Im większa część obowiązków polega na powtarzalnym przetwarzaniu informacji według reguł, tym wyższa podatność na automatyzację. Im więcej pracy wymaga odpowiedzialności, empatii, negocjacji i działania w warunkach niepełnych danych, tym mocniejsza pozostaje pozycja człowieka.

Wykres 3. Matryca zadań do przejścia z zespołem

Źródło: ConQuest Consulting, opracowanie własne, 2026

Rozpisz tydzień pracy zespołu na pojedyncze zadania i umieść każde z nich w jednej z czterech ćwiartek. Automatyzację zaczyna się od lewej górnej, a prawa dolna zwykle podpowiada, gdzie przesunąć uwolniony czas.

Najbardziej narażona na automatyzację jest administracja i back office, młodsi specjaliści w marketingu i sprzedaży, obsługa klienta pierwszej linii oraz część procesów finansowych i operacyjnych. W każdym z tych obszarów automatyzacja ogranicza liczbę czynności manualnych, co nie musi oznaczać redukcji etatów. Dla pracodawcy równie wartościowym efektem bywa przesunięcie pracownika do zadań, na które wcześniej nie starczało czasu.

Rośnie za to znaczenie osób, które łączą wiedzę branżową z umiejętnością oceny tego, co wygenerowało narzędzie. W MŚP ma to podwójną wagę, bo jedna osoba odpowiada tam zwykle za kilka obszarów naraz.

• Krytyczne myślenie, czyli weryfikowanie informacji i wychwytywanie błędów w odpowiedziach AI.
• Empatia i inteligencja emocjonalna, ważne w obsłudze klienta, zarządzaniu zespołem i negocjacjach.
• Kreatywność, która pozwala wykorzystać AI do budowania nowych rozwiązań, a nie tylko do szybszego wykonania starych.
• Odpowiedzialność za decyzję, bo to człowiek wybiera rozwiązanie i ponosi jego konsekwencje.

Wartość człowieka w firmie nie musi zatem maleć wraz z rozwojem AI. Może wręcz rosnąć, jeżeli pracownik wykorzysta technologię do szybszego wykonania części pracy i przejmie zadania o wyższej stawce. Dla zarządzających oznacza to również nowy wymiar análisis de la competencia, bo liczy się już nie tylko to, czym konkurenci handlują, ale też jakie kompetencje budują.

Przykład z rynku, jak mała firma połączyła pracę ludzi z AI

Poniższy przykład jest modelowy i nie opisuje konkretnej firmy, ale odwzorowuje sytuację powtarzalną w usługach. Salon kosmetyczny w Poznaniu. Właścicielka i trzy pracownice codziennie odpowiadają na kilkadziesiąt wiadomości dotyczących wolnych terminów, cen i przygotowania do wizyty. Każde pojedyncze pytanie jest proste, ale razem zjadają od dwóch do trzech godzin dziennie, w większości poza godzinami pracy salonu. Pierwszym krokiem nie musi być rozbudowany system. Wystarczy asystent AI odpowiadający na podstawowe pytania na bazie zatwierdzonej listy informacji, który przy pytaniu nietypowym przekazuje rozmowę człowiekowi.

W takim modelu nie chodzi o zastąpienie konsultantki, tylko o zmianę proporcji jej pracy. Zamiast odpowiadać po raz setny na pytanie o cenę zabiegu, może doradzać, rozpoznawać potrzeby klientki i rozwijać ofertę, czyli robić to, za co klientki naprawdę płacą. Ten sam sposób myślenia skaluje się na całą firmę. Zamiast pytać, które stanowisko zastąpi AI, warto zapytać, które zadania zautomatyzować, żeby pracownik mógł robić rzeczy ważniejsze dla klienta i dla wyniku firmy.

Jak przygotować zespół na zmiany? Kompetencje, które zyskują na znaczeniu

Wdrożenie AI jest zmianą organizacyjną, a nie wyłącznie zakupem technologii. Dane PARP pokazują, gdzie leży wąskie gardło. Dostęp do pracowników zdolnych wdrożyć AI ma 25% firm, a wśród tych, które AI już używają, 47%. Reakcja na tę lukę wygląda niepokojąco, bo nic nie robi 48% firm, 23% inwestuje w rozwój kompetencji, 15% zleca rozwiązania na zewnątrz, a 10% rekrutuje specjalistów.

1. Komunikuj konkrety, nie deklaracje

Obawy pracowników są uzasadnione i policzalne. W badaniu NASK i ILO wśród osób w zawodach najbardziej podatnych na generatywną AI 41,3% spodziewa się spadku zarobków, 29,3% obawia się redukcji zatrudnienia, a 33% przewiduje konieczność przebranżowienia. Jednocześnie 63% wszystkich badanych nie potrafi określić, jak GenAI wpłynie na ich pozycję na rynku pracy. Komunikacja powinna więc odpowiadać na pytania, które ludzie faktycznie sobie zadają. Które procesy firma zmienia, jakie zadania zostaną zautomatyzowane, czego oczekuje od pracowników i jak zmierzy efekt.

2. Ucz na realnych zadaniach, nie „z AI”

Pracodawcy szukający kompetencji AI napotykają twardy rynek. Brak doświadczenia kandydatów wskazuje 79% z nich, nieodpowiednie wykształcenie 75%, a niedopasowanie umiejętności 61%. Rekrutacja jest więc najwolniejszą drogą, a szybciej działa rozwój ludzi, którzy już znają firmę i jej klientów.

Skuteczne szkolenie zaczyna się od zadania, a nie od narzędzia. Jeżeli handlowiec codziennie przygotowuje oferty, uczy się AI właśnie w tym procesie. Jeżeli administracja pracuje z dokumentami, szkolenie dotyczy ich automatyzacji i kontroli jakości. Pracownik od razu widzi zastosowanie, więc nauka jest szybsza i nie kończy się na certyfikacie. Najwięcej daje wtedy, gdy odpowiada na kierunek rozwoju biznesu, co jest naturalnym punktem styku ze strategicznym doradztwem dla firmy.

3. Zmieniaj procesy, nie tylko narzędzia

Najczęstszy błąd polega na dodawaniu kolejnych aplikacji do procesu, który pozostaje bez zmian. Dobre wdrożenie zaczyna się od mapowania pracy. Trzeba sprawdzić, co dzieje się krok po kroku, gdzie powstają opóźnienia, które zadania są powtarzalne i gdzie człowiek musi zachować pełną kontrolę. Dopiero potem dobiera się narzędzie.

Wykres 4. Do czego firmy używają AI dziś, a gdzie widzą potencjał?

Źródło: PARP/BKL, „Sztuczna inteligencja w firmach: gotowość do adopcji, kompetencje i potrzeby”, 2026

Największa luka między stanem obecnym a planami dotyczy obsługi klienta oraz zarządzania danymi i dokumentami, gdzie w obu przypadkach potencjał widzi 35% firm.

Sprawdzoną formą startu jest pilotaż. Jeden proces, jeden właściciel, jeden mierzalny efekt, krótki test. Skalowanie przychodzi po sprawdzeniu jakości, bezpieczeństwa i oszczędności czasu, a obowiązki z AI Act opisuje portal AI.gov.pl.

Przyszłość należy do tych, którzy łączą technologię z ludzkim potencjałem

Najważniejsza zmiana polega na przesunięciu uwagi z pytania, czy kupić AI, na pytanie, gdzie AI poprawi wynik biznesowy. Może to oznaczać krótszą obsługę klienta, szybsze oferty albo więcej obsłużonych klientów bez powiększania zespołu. Technologia nie zdejmuje przy tym odpowiedzialności za jakość. AI potrafi generować błędne informacje, więc wdrożenie powinno obejmować zasady korzystania z narzędzi, zakres przetwarzanych danych i wskazanie osób odpowiedzialnych za decyzje. To także wymóg regulacyjny, a obawy o bezpieczeństwo danych wskazuje 39% badanych firm, tyle samo co koszty wdrożenia.

Skoro technologia staje się powszechnie dostępna, samo jej posiadanie przestaje być przewagą. Przewagą zostaje lepszy proces, lepsze dane i zespół, który potrafi przełożyć AI na wyniki. W sprzedaży i marketingu porządkuje to uporządkowana estrategia.

Właściciele i menedżerowie MŚP mogą zacząć od czterech kroków. Zdiagnozować zadania podatne na automatyzację, porozmawiać z zespołem o zmianach, rozwinąć kompetencje wokół realnych procesów i wybrać jeden proces do pilotażu. Najważniejsze pytanie nie brzmi bowiem, czy AI zabierze ludziom pracę, tylko jak ta praca się zmieni i jak firma może tę zmianę wykorzystać. Porządkuje to estrategia de desarrollo de la empresa.