Generatywna sztuczna inteligencja coraz częściej pomaga w przygotowywaniu dokumentów, analizowaniu informacji, tworzeniu treści i organizowaniu codziennych zadań. Z perspektywy przedsiębiorstw jej wdrażanie wiąże się z oczekiwaniami dotyczącymi wyższej produktywności, szybszego wykonywania obowiązków i efektywniejszego wykorzystania zasobów.
Nie zawsze przekłada się to jednak na mniejszą ilość pracy. Usprawnienie jednego procesu może oznaczać, że pracownik otrzyma dodatkowe zadania, zacznie realizować bardziej złożone projekty albo poświęci więcej czasu na koordynację i ocenę wyników.
Najnowsze badanie Jabra Research Institute pokazuje, że osoby intensywnie korzystające z AI częściej niż pozostali respondenci deklarują wzrost ilości pracy w kilku obszarach zawodowych. Jednocześnie częściej wskazują na zwiększoną współpracę z innymi osobami.
Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja bezpośrednio powoduje wzrost obciążenia. Wyniki pokazują zależności między sposobem korzystania z technologii a deklarowanymi zmianami w pracy, ale nie pozwalają jednoznacznie ustalić ich przyczyn.
83% badanych w Polsce zgłasza więcej pracy. Co dokładnie oznacza ten wynik?
Według raportu „WorkLife 2026: The New Shape of Work” 85% respondentów na sześciu analizowanych rynkach deklaruje, że w ciągu ostatnich 12 miesięcy zwiększyła się ilość pracy w co najmniej jednym obszarze ich obowiązków zawodowych.
W Polsce odsetek ten wynosi 83%.
Jednocześnie 35% respondentów globalnie i 29% w Polsce zauważa zmniejszenie ilości pracy w przynajmniej jednym obszarze.
| Wskaźnik | Polska | Wynik globalny |
|---|---|---|
| Więcej pracy w co najmniej jednym obszarze | 83% | 85% |
| Mniej pracy w co najmniej jednym obszarze | 29% | 35% |
Źródło: Jabra Research Institute, „WorkLife 2026: The New Shape of Work”, badanie przeprowadzone przez Toluna w maju 2026 roku.
Ważne jest właściwe rozumienie tych wskaźników. Nie oznaczają one, że 83% pracowników w Polsce pracuje obecnie więcej godzin niż wcześniej. Respondenci oceniali zmiany dotyczące różnych rodzajów obowiązków.
Ta sama osoba mogła zauważyć wzrost ilości pracy w jednym obszarze i jej spadek w innym. Dlatego obu odsetków nie należy traktować jako przeciwstawnych kategorii.
Badanie nie pozwala też ustalić, jaka część deklarowanego wzrostu wynika bezpośrednio z wykorzystania AI, a jaka z innych zmian zachodzących w organizacjach.
Intensywni użytkownicy AI częściej zgłaszają wzrost ilości pracy
Jednym z najbardziej interesujących wyników raportu jest porównanie osób korzystających ze sztucznej inteligencji kilka razy dziennie z pracownikami, którzy używają jej raz w miesiącu lub rzadziej, albo nie korzystają z niej wcale.
W polskiej części badania intensywni użytkownicy AI częściej deklarowali wzrost czasu poświęcanego na planowanie strategiczne, pracę kreatywną oraz administrację i koordynację.
| Obszar pracy | Intensywni użytkownicy AI | Osoby rzadko korzystające lub niekorzystające z AI |
|---|---|---|
| Planowanie strategiczne | 48% | 27% |
| Praca kreatywna i tworzenie treści | 47% | 31% |
| Administracja i koordynacja | 48% | 32% |
| Zadania rutynowe | 33% | 36% |
W tabeli przedstawiono odsetek polskich respondentów deklarujących wzrost ilości pracy w danym obszarze. Dane nie oznaczają procentowego zwiększenia czasu pracy.
Wyniki są szczególnie interesujące w przypadku zadań strategicznych i kreatywnych. To obszary, które wymagają nie tylko przygotowywania materiałów, ale także ich oceny, podejmowania decyzji i współpracy z innymi osobami.
Warto również zauważyć wyjątek: w przypadku zadań rutynowych odsetek deklarujących wzrost był w Polsce nieco niższy wśród intensywnych użytkowników AI niż w grupie korzystającej z technologii sporadycznie.
To pokazuje, że wpływ automatyzacji na organizację pracy nie musi być jednakowy we wszystkich kategoriach obowiązków.
Dlaczego automatyzacja nie zawsze oznacza mniej obowiązków?
Jednym z możliwych wyjaśnień jest zmiana sposobu wykorzystywania czasu zaoszczędzonego dzięki technologii.
Jeżeli przygotowanie dokumentu, analizy lub prezentacji zajmuje mniej czasu, pracownik niekoniecznie kończy dzień wcześniej. Może otrzymać nowe zadania albo przeznaczyć uwolnione zasoby na dodatkowe projekty.
W takim przypadku AI zwiększa potencjalną zdolność organizacji do wykonywania pracy, ale nie musi zmniejszać obciążenia konkretnej osoby.
Możliwy jest również inny mechanizm: automatyzacja tworzy dodatkowe obowiązki związane z kontrolą jakości, weryfikacją danych i oceną rezultatów generowanych przez narzędzia AI.
Przykładowo przygotowanie pierwszej wersji analizy może być szybsze, lecz pracownik nadal musi sprawdzić źródła informacji, poprawność wniosków i zgodność dokumentu z potrzebami organizacji.
Podobnie w marketingu AI może przyspieszać tworzenie wariantów reklam, ale większa liczba dostępnych propozycji wymaga ich selekcji, testowania i oceny.
Są to możliwe mechanizmy wyjaśniające obserwowane zmiany, a nie przyczyny dowiedzione przez raport. Aby ustalić rzeczywisty wpływ AI na obciążenie pracowników, firmy powinny mierzyć czas i zakres wykonywanych zadań przed wdrożeniem technologii oraz po nim.
Kadra zarządzająca korzysta z AI znacznie intensywniej niż pozostali pracownicy
Raport wskazuje również na wyraźną nierównomierność wdrażania sztucznej inteligencji w strukturach organizacyjnych.
W badaniu globalnym intensywne korzystanie z AI zadeklarowało 30% przedstawicieli najwyższej kadry kierowniczej, w porównaniu z 8% pracowników bez funkcji kierowniczych.
To różnica 22 punktów procentowych.
Jednocześnie 40% pracowników bez funkcji kierowniczych deklarowało korzystanie ze sztucznej inteligencji raz w miesiącu lub rzadziej. Wśród najwyższej kadry zarządzającej odsetek ten wynosił 14%.
Widać zatem, że dostępność technologii nie oznacza jej jednakowego wykorzystania na wszystkich stanowiskach.
Różnice mogą wynikać z charakteru obowiązków, dostępu do narzędzi, poziomu kompetencji cyfrowych i sposobu organizacji pracy. Samo badanie nie pozwala jednak ustalić udziału poszczególnych czynników.
Dlaczego luka kompetencyjna w AI może być problemem dla firm?
Jeżeli kadra zarządzająca intensywnie korzysta z technologii, a znaczna część pracowników pozostaje na etapie sporadycznych eksperymentów, organizacja może mieć trudności z jednolitym wdrażaniem nowych procesów.
Problem nie musi dotyczyć samej dostępności narzędzi. Równie ważne są umiejętności korzystania z nich w konkretnych zadaniach.
Według danych globalnych z raportu 64% pracowników bez funkcji kierowniczych nie uczestniczyło w żadnym szkoleniu dotyczącym AI albo otrzymało jedynie krótkie wprowadzenie.
Wśród przedstawicieli najwyższej kadry kierowniczej odsetek ten wynosił 26%.
Jeszcze większą różnicę widać w ocenie przydatności szkoleń. Wśród osób, które przeszły szkolenia, 39% pracowników bez funkcji kierowniczych uznało je za bardzo lub wyjątkowo istotne dla swojej pracy, w porównaniu z 76% przedstawicieli najwyższej kadry zarządzającej.
Oznacza to, że problemem może być nie tylko liczba szkoleń, ale również ich dopasowanie do codziennych obowiązków.
Szkolenie przedstawiające ogólne możliwości modelu językowego nie musi być równie użyteczne dla analityka finansowego, specjalisty obsługi klienta i menedżera projektu.
Z perspektywy przedsiębiorstwa sensowniejsze może być projektowanie programów edukacyjnych wokół konkretnych procesów i zadań, z uwzględnieniem ryzyka oraz wymaganej kontroli jakości.
Kompetencje przełożonego a wykorzystanie AI przez zespół
Badanie pokazuje również związek między oceną kompetencji menedżera w zakresie AI a częstotliwością korzystania z technologii przez pracowników.
W Polsce 58% respondentów postrzegających swojego przełożonego jako kompetentnego w obszarze sztucznej inteligencji deklarowało codzienne korzystanie z AI.
Wśród pracowników, którzy nie postrzegali przełożonego jako odpowiedniego źródła wsparcia, odsetek ten wynosił 33%.
| Ocena kompetencji przełożonego w zakresie AI | Codzienne korzystanie z AI przez pracowników w Polsce |
|---|---|
| Przełożony oceniany jako kompetentny | 58% |
| Brak porównywalnego wsparcia ze strony przełożonego | 33% |
Oznacza to, że codzienne korzystanie z AI występowało w pierwszej grupie około 1,8 razy częściej.
Trzeba jednak podkreślić, że kompetencje menedżerów były oceniane przez pracowników, a badanie nie dowodzi, że sama wiedza przełożonego spowodowała częstsze wykorzystywanie technologii.
Możliwe, że organizacje inwestujące w szkolenia menedżerów jednocześnie udostępniają lepsze narzędzia, wdrażają nowe procesy i silniej wspierają pracowników.
Wyniki wskazują jednak, że rola bezpośredniego przełożonego powinna być uwzględniana w planowaniu transformacji AI, zamiast ograniczać wdrożenie do decyzji działu IT lub zarządu.
AI nie musi ograniczać współpracy. Intensywni użytkownicy częściej pracują z innymi
Jedną z obaw dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji jest możliwość ograniczenia współpracy między ludźmi.
Raport WorkLife 2026 pokazuje jednak, że intensywne korzystanie z AI współwystępuje z częstszymi kontaktami zawodowymi.
Globalnie 64% intensywnych użytkowników AI deklarowało, że współpracuje z kolegami częściej niż rok wcześniej. W grupie osób korzystających z technologii sporadycznie lub niekorzystających z niej wcale odsetek ten wynosił około 25%.
W Polsce analogiczne wartości wynosiły 37% i 22%.
Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja automatycznie poprawia współpracę. Osoby intensywnie korzystające z AI mogą pracować w zespołach realizujących bardziej złożone projekty i częściej koordynujących działania.
Wyniki podważają jednak uproszczone założenie, że większe wykorzystanie AI musi prowadzić do ograniczenia kontaktów ze współpracownikami.
Automatyzacja części czynności może zmieniać charakter pracy zespołowej. Mniej czasu może być potrzebne na przygotowanie pierwszych wersji dokumentów, a większe znaczenie mogą zyskiwać ich ocena, uzgadnianie decyzji i rozwiązywanie problemów.
To możliwy kierunek zmian, który warto weryfikować na poziomie konkretnych organizacji.
Czy głosowe korzystanie z AI zmniejsza stres pracowników?
Raport zawiera również porównanie pracowników korzystających ze sztucznej inteligencji za pomocą głosu oraz osób używających głównie interfejsów tekstowych.
W Polsce stres deklarowało 24% użytkowników korzystających z AI głosowo, w porównaniu z 34% osób korzystających z interakcji tekstowych. W przypadku wyczerpania było to odpowiednio 16% i 26%.
Takich wyników nie należy jednak interpretować jako dowodu, że rozmowa z AI bezpośrednio ogranicza stres lub wyczerpanie.
Grupy mogą różnić się warunkami organizacyjnymi, stanowiskami, poziomem wsparcia i innymi cechami, których nie da się wyeliminować na podstawie samego zestawienia procentowego.
Warto również pamiętać, że badanie zostało zlecone przez producenta rozwiązań audio i wideo, dlatego wnioski dotyczące sposobów komunikowania się z AI wymagają szczególnie ostrożnej interpretacji.
Dane są interesującym punktem wyjścia do dalszych badań, ale nie uzasadniają twierdzenia, że zakup sprzętu audio lub wdrożenie głosowego interfejsu AI samo w sobie poprawi dobrostan pracowników.
Jak sprawdzić, czy wdrożenie AI rzeczywiście zwiększa produktywność firmy?
Sama liczba użytkowników narzędzi AI nie pokazuje, czy organizacja osiąga korzyści biznesowe.
Pracownik może korzystać z modelu językowego codziennie, ale nie musi to oznaczać poprawy jakości pracy, skrócenia czasu realizacji projektów ani ograniczenia kosztów.
Dlatego ocenę wdrożenia warto oprzeć na wskaźnikach związanych z rzeczywistymi procesami.
| Obszar wykorzystania AI | Co można mierzyć? |
|---|---|
| Przygotowywanie raportów | Czas opracowania, liczba błędów, nakład pracy na weryfikację |
| Marketing i tworzenie treści | Czas od briefu do akceptacji, liczba poprawek, jakość materiałów |
| Obsługa klientów | Czas rozwiązania sprawy, jakość odpowiedzi, liczba ponownych kontaktów |
| Analizy biznesowe | Czas przygotowania wniosków, ich poprawność i przydatność dla decyzji |
| Administracja i koordynacja | Czas realizacji procesu, liczba dodatkowych czynności i przestojów |
Tabela przedstawia propozycje mierników redakcyjnych, a nie zestaw wskaźników zweryfikowany w badaniu Jabra.
Przed wdrożeniem AI warto ustalić punkt odniesienia, czyli czas realizacji, koszty i jakość procesu bez nowego narzędzia.
Następnie można przeprowadzić pilotaż, porównać wyniki i sprawdzić, czy poprawa jednego wskaźnika nie odbywa się kosztem innego.
Przykładowo skrócenie czasu przygotowania raportu może być korzystne, ale jeśli równocześnie znacząco wzrośnie liczba błędów lub czas ich poprawiania, rzeczywisty efekt może okazać się mniejszy od oczekiwanego.
Co menedżerowie powinni zrobić, aby AI nie oznaczała tylko dodatkowych obowiązków?
Wdrożenie sztucznej inteligencji powinno obejmować nie tylko wybór narzędzi, lecz także analizę organizacji pracy.
W praktyce warto rozpocząć od pięciu działań.
1. Określić, które zadania rzeczywiście warto automatyzować
Nie każdy proces wymaga udziału AI. Najpierw należy ustalić, gdzie występują powtarzalne czynności, wysokie koszty lub problemy z efektywnością, a dopiero później zdecydować, czy technologia pomoże je rozwiązać.
2. Ustalić, na co przeznaczany jest zaoszczędzony czas
Jeśli wdrożenie skraca czas realizacji zadania, warto świadomie zdecydować, czy uwolnione zasoby mają zwiększyć liczbę realizowanych projektów, poprawić ich jakość czy ograniczyć obciążenie zespołu.
Bez takich ustaleń możliwe jest niekontrolowane zwiększanie oczekiwań wobec pracowników.
3. Szkolić pracowników w kontekście ich stanowisk
Praktyczne szkolenia powinny dotyczyć rzeczywistych procesów, a nie wyłącznie ogólnej obsługi narzędzi. Innych umiejętności potrzebuje specjalista marketingu, innych analityk, a jeszcze innych menedżer odpowiedzialny za zespół.
4. Przygotować menedżerów do kierowania pracą z AI
Przełożeni powinni rozumieć możliwości i ograniczenia wykorzystywanych rozwiązań, zasady bezpieczeństwa danych oraz sposób oceniania rezultatów pracy wspieranej przez AI.
Nie muszą znać wszystkich narzędzi technicznych, ale powinni potrafić pomagać zespołowi w wyborze właściwych zastosowań.
5. Mierzyć zarówno wyniki biznesowe, jak i obciążenie pracowników
Ocena wdrożenia nie powinna ograniczać się do liczby wygenerowanych dokumentów czy wykonanych zadań.
Warto równolegle sprawdzać jakość rezultatów, liczbę poprawek, czas pracy, nadgodziny oraz doświadczenia pracowników korzystających z nowych rozwiązań.
Pozwala to lepiej odróżnić rzeczywistą poprawę efektywności od zwiększenia liczby obowiązków wykonywanych w tym samym czasie.
Czego badanie WorkLife 2026 nie pozwala stwierdzić?
Raport Jabra opiera się na ankiecie przeprowadzonej w maju 2026 roku przez firmę Toluna wśród ponad 6000 pracowników umysłowych z Niemiec, Stanów Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii, Francji, Polski i Indii.
Jego mocną stroną jest możliwość porównania deklaracji osób o różnej intensywności korzystania z AI, a także zestawienia części wyników dotyczących Polski z rezultatami globalnymi.
Istnieją jednak istotne ograniczenia interpretacyjne.
Po pierwsze, badanie opiera się na odpowiedziach respondentów, a nie bezpośrednim pomiarze liczby przepracowanych godzin, produktywności czy wyników finansowych przedsiębiorstw.
Po drugie, zaobserwowane różnice pomiędzy użytkownikami AI nie dowodzą związków przyczynowo-skutkowych. Na wyniki mogą wpływać charakter stanowiska, rodzaj organizacji, sposób zarządzania i inne czynniki.
Po trzecie, w udostępnionej informacji prasowej nie przedstawiono szczegółowej liczebności polskiej podpróby ani pełnych informacji o doborze i ważeniu respondentów. Nie należy więc bez dodatkowej weryfikacji traktować wszystkich wyników jako reprezentatywnych dla całego polskiego rynku pracy.
Badanie nie pozwala również obliczyć, o ile AI zwiększyła lub zmniejszyła produktywność przedsiębiorstw w wymiarze finansowym.
AI zmienia pracę, ale nie zastępuje dobrego zarządzania
Wyniki raportu WorkLife 2026 pokazują, że wdrażanie sztucznej inteligencji jest procesem bardziej złożonym niż samo udostępnienie pracownikom nowych narzędzi.
W analizowanej grupie intensywni użytkownicy AI częściej deklarowali wzrost ilości pracy w wybranych obszarach, ale również częstszą współpracę z innymi osobami. Jednocześnie widoczna była duża różnica w wykorzystaniu technologii i dostępie do szkoleń pomiędzy kadrą kierowniczą a pracownikami bez funkcji zarządczych.
Dla przedsiębiorców najważniejszy wniosek dotyczy sposobu organizowania transformacji technologicznej.
Sama automatyzacja części zadań nie gwarantuje ograniczenia obciążenia zespołu. Jej rezultaty zależą również od priorytetów firmy, kompetencji menedżerów, jakości wdrożenia i sposobu mierzenia efektów.
Wartość AI dla przedsiębiorstwa powinna być oceniana nie przez liczbę uruchomionych narzędzi, ale przez to, czy pomagają one wykonywać właściwe zadania lepiej, szybciej i bez nieuzasadnionego zwiększania obciążenia pracowników.
Źródło danych
Artykuł opracowano na podstawie raportu Jabra Research Institute „WorkLife 2026: The New Shape of Work”, przygotowanego na podstawie badania Toluna z maja 2026 roku. Badanie objęło ponad 6000 pracowników umysłowych z sześciu krajów, w tym Polski.
WorkLife 2026: The New Shape of Work – oficjalna strona raportu.
Wyniki dotyczą deklaracji uczestników badania. Rekomendacje dotyczące mierzenia produktywności i organizowania wdrożeń AI stanowią autorską analizę redakcyjną, a nie bezpośrednie ustalenia raportu.
Zostaw komentarz