„FOBO” – fear of becoming obsolete – słowo roku na Davos 2025. Ale czy rzeczywiście mamy się czego bać?
1. Dlaczego ten temat wraca jak bumerang?
• Każda rewolucja technologiczna zaczynała się od strachu (krosna, linie montażowe, komputery PC).
• W 2024 r. 45 % pracowników przyznało, że obawia się utraty pracy przez AI, choć… 75 % już z AI pracuje.
2. Pięć najpopularniejszych mitów
| Mit | Rzeczywistość (2025) |
| „AI wyeliminuje większość etatów w ciągu 5 lat.” | Realne scenariusze mówią o 8 % miejsc pracy przesuniętych, ale 14 % nowych powstanie – netto +7 % do 2030 r. |
| „Automatyzacja dotyczy tylko prac fizycznych.” | 28 % etatów wysokiego ryzyka to głównie niskie, ale też biurowe rutyny. |
| „Całe zawody znikną z dnia na dzień.” | ILO: 1 na 4 stanowiska ulegnie transformacji, nie całkowitej likwidacji. |
| „AI jest tania i wdroży się sama.” | Wiele firm blokuje koszt i brak strategii – patrz dylemat FOBO na Davos. |
| „Przyszłość należy tylko do programistów.” | Najszybciej rosną popyty na umiejętności analizy danych, kreatywności i elastyczności. |
3. Co mówią liczby?
• OECD: 28 % miejsc pracy w krajach rozwiniętych jest w strefie najwyższego ryzyka automatyzacji.
• ILO 2025: 25 % globalnych etatów narażonych na generatywne AI, szczególnie prace biurowe i kobiece. )
• WEF Future of Jobs 2025: transformacja rynku dotknie 22 % obecnych stanowisk; powstanie 170 mln nowych, zniknie 92 mln.
• McKinsey (USA): do 2030 r. nawet 30 % godzin pracy może zostać zautomatyzowanych – bardziej spadek zadań niż etatów.
4. Zawody — ryzyko vs szansa
Najwyższe ryzyko (automatyzacja > 60 %)
• Wprowadzanie danych, księgowość podstawowa
• Telemarketing, proste wsparcie klienta
• Sekretariat, recepcja
W transformacji (20–60 %)
• Marketing treści, analiza finansowa, HR-rekrutacja
• Diagnostyka medyczna wspomagana AI
• Nauczyciele z narzędziami adaptacyjnymi
W boomie (< 20 % ryzyka / wzrost popytu)
• Specjaliści ds. AI & ML, inżynierowie danych
• Eksperci zielonej energii i IoT
• Profesje opiekuńcze i edukacja dorosłych
5. Jak przygotować siebie lub zespół?
1. Audit zadań – wypisz codzienne czynności i oceń, które są rutynowe.
2. Zasada 60-30-10 – 60 % czasu na core-skills, 30 % na AI-narzędzia, 10 % na eksperymenty.
3. Reskilling w mikrodawkach – 15 min dziennie kursu + praktyka w projekcie.
4. Buduj portfolio „AI-plus” – podkreśl, jak łączysz technologię z empatią/kreatywnością.
6. Podsumowanie dla zapracowanych
AI nie „zabiera pracy” – ona zmienia jej charakter. Kluczowe jest nie tyle unikanie technologii, ile szybkie uzupełnianie umiejętności. Najbardziej odporny na automatyzację staje się pracownik, który potrafi współpracować z algorytmami, a nie z nimi konkurować.
To wszystkie na dzisiaj. Jeżeli taki artykuł Ci się spodobał, to koniecznie dołącz do mojej społeczności – darmowe zapisy, gdzie będziesz również miał dostęp do dodatkowych materiałów i przede wszystkim bonusów. Do zobaczenia w kolejnym artykule.
