AI môže prudko zväčšiť ekonomiku. To ešte neznamená, že zbohatnú pracovníci

Autor: Marek Rodák Oblasť: AI Governance Aktualizované: september 2026

O vplyve umelej inteligencie na pracovný trh sa často diskutuje veľmi jednoducho.

Koľko pracovných miest AI zruší?

Koľko nových vytvorí?

A bude výsledkom vyššia alebo nižšia nezamestnanosť?

Takto položené otázky však môžu prehliadať ešte dôležitejšiu zmenu.

Predstavme si, že umelá inteligencia skutočne výrazne zvýši produktivitu. Firmy budú vyrábať viac, ekonomika bude rásť rýchlejšie a celková hodnota vytvoreného bohatstva bude podstatne vyššia než dnes.

Stále však zostáva otázka:

Komu toto nové bohatstvo pripadne?

Pracovníkom vo forme vyšších miezd?

Majiteľom firiem?

Vlastníkom modelov, dátových centier a výpočtovej infraštruktúry?

Alebo sa výnos rozdelí veľmi nerovnomerne medzi jednotlivé skupiny?

Ekonomický tím spoločnosti Anthropic sa túto otázku pokúsil rozobrať pomocou nového modelu americkej ekonomiky. Namiesto toho, aby celé povolania rozdelil na „nahraditeľné“ a „nenahraditeľné“, pozerá sa na ekonomiku cez jednotlivé pracovné úlohy.

A práve tento pohľad ukazuje, prečo môže byť vplyv AI na prácu oveľa komplikovanejší než jednoduchý príbeh o robotoch, ktoré zoberú ľuďom zamestnanie.

Povolanie nie je jedna činnosť

Predstavme si zdravotnú sestru.

Jej práca neznamená jednu úlohu s názvom „ošetrovať pacientov“.

Počas pracovného dňa vykonáva desiatky rozdielnych činností. Rozpráva sa s pacientom. Kontroluje jeho stav. Zapisuje údaje. Komunikuje s lekárom. Plánuje starostlivosť. Objednáva materiál. Pracuje s informačným systémom.

Niektoré z týchto úloh AI vôbec nedokáže nahradiť.

Pri iných môže človeku pomáhať.

Ďalšie môže prakticky celé automatizovať.

A súčasne môže vytvoriť nové činnosti, ktoré dnes neexistujú – napríklad kontrolu kvality rozhodnutia AI systému.

Práve takto Anthropic svoj ekonomický model konštruuje. Pracovné miesta chápe ako balíky jednotlivých úloh, pričom používa americkú databázu O*NET, ktorá detailne mapuje činnosti vykonávané v jednotlivých povolaniach.

Je to veľmi dôležitý posun.

AI totiž pravdepodobne nezačne ekonomiku meniť tak, že v pondelok existuje účtovník a v utorok už nie.

Najskôr začne meniť jednotlivé časti jeho pracovného dňa.

Spracovanie dokladov môže byť automatizované.

Analýza dát zrýchlená.

Prvý návrh správy vytvorí model.

Komunikácia s klientom, rozhodovanie v nejednoznačnej situácii alebo konečná zodpovednosť však môžu zostať na človeku.

Povolanie nezmizne.

Zmení sa jeho obsah.

Toto potvrdzujú aj nezávislé dáta

Podobným spôsobom pristupuje k problematike Medzinárodná organizácia práce.

ILO vo svojom globálnom indexe skúmala takmer 30 000 pracovných úloh a hodnotila ich potenciálnu expozíciu generatívnej AI.

Výsledok je podstatne menej dramatický než predstava blížiacej sa masovej nezamestnanosti.

Približne jeden zo štyroch pracovníkov na svete síce pracuje v povolaní s určitým stupňom expozície generatívnej AI, ale väčšina povolaní stále obsahuje úlohy, pri ktorých je potrebný ľudský vstup. ILO preto za pravdepodobnejší výsledok považuje transformáciu práce, nie okamžité odstránenie celých povolaní.

Zároveň upozorňuje, že expozícia neznamená skutočnú automatizáciu.

Medzi tým, že technológia určitú úlohu teoreticky zvládne, a tým, že firma prepustí človeka, existuje množstvo ďalších krokov.

Technológia musí byť dostatočne spoľahlivá.

Firma ju musí nasadiť.

Musí byť ekonomicky výhodná.

Proces sa musí zmeniť.

Musia sa vyriešiť právne a organizačné otázky.

A niekedy môže byť stále výhodnejšie nechať úlohu človeku. ILO preto v roku 2026 osobitne upozornila, že ukazovatele expozície voči AI nemožno automaticky čítať ako predpovede počtu zaniknutých pracovných miest.

Tri možné ekonomiky roku 2030

Anthropic vo svojom modeli nepredkladá jednu prognózu.

Pracuje s tromi scenármi.

Prvý označuje ako modest, teda mierny.

AI v ňom prináša ekonomický efekt približne porovnateľný s významnými technológiami minulosti, napríklad internetom. Produktivita rastie, ale postupne a v historicky známom rozsahu.

Druhý je substantial – výrazná transformácia.

V tomto prípade dokáže AI do roku 2030 vykonávať približne polovicu znalostnej práce, pričom väčšinu týchto úloh dokáže vykonávať autonómne. Technická schopnosť však ešte neznamená úplné nasadenie, takže značná časť práce sa stále vykonáva bez AI.

A tretí scenár je extreme.

AI je produktívnejšia než človek pri prevažnej väčšine znalostných úloh, vykonáva takmer všetky autonómne a zároveň nevytvára dostatok nových znalostných úloh pre ľudí.

Samotní autori pripúšťajú, že tento scenár by pravdepodobne vyžadoval mimoriadne rýchly technologický pokrok vrátane rekurzívneho sebazdokonaľovania AI a veľmi rýchlej adopcie.

To je dôležitá poznámka.

Extreme scenario nie je tvrdenie, že takto bude vyzerať rok 2030.

Je to stresový test:

Čo by sa stalo s ekonomikou, ak by AI skutočne dokázala nahradiť takmer všetku znalostnú prácu?

Prvý výsledok vyzerá výborne: ekonomika rastie

Vo všetkých troch scenároch je americká ekonomika vďaka AI väčšia.

Rozdiel je iba v rozsahu.

V miernom scenári model odhaduje americký HDP v roku 2030 o približne 1,6 % vyšší oproti ekonomike bez zodpovedajúceho efektu AI.

Vo výraznom scenári je rozdiel 8,3 %.

A v extrémnom scenári až 32,4 %.

Model tak v cenách roku 2025 pracuje s HDP približne 34,1 bilióna dolárov v miernom, 36,3 bilióna vo výraznom a 44,4 bilióna dolárov v extrémnom scenári.

V najextrémnejšej verzii sa ročný hospodársky rast počas rozširovania AI približuje k 15 %.

To by bola ekonomická transformácia, akú moderné vyspelé ekonomiky prakticky nepoznajú.

Ekonomika by sa pri takomto tempe zdvojnásobila približne každých štyri a pol roka.

Na prvý pohľad ide o mimoriadne optimistický výsledok.

Spoločnosť je oveľa bohatšia.

Lenže HDP nehovorí, kto bohatstvo dostáva.

A práve tu začína byť model najzaujímavejší.

Ekonomika môže rásť a znalostní pracovníci pritom môžu zarábať menej

Predstavme si, že AI výrazne zvýši produktivitu programátora.

Ak zostane programátor stále potrebný, dokáže s AI vyrobiť viac softvéru. Jeho produktivita rastie a teoreticky môže rásť aj jeho mzda.

Ale čo ak AI začne väčšinu programovania vykonávať sama?

Dopyt po ľudskej práci môže klesnúť.

Produktivita sektora pritom stále prudko rastie.

To znamená, že vyššia produktivita práce nemusí automaticky znamenať vyššiu mzdu človeka, ktorého úlohu technológia dokáže nahradiť.

Anthropicov model presne tento efekt zachytáva.

V miernom scenári mzdy celkovo rastú.

Vo výraznom scenári však mzdy znalostných pracovníkov zostávajú približne stagnujúce, zatiaľ čo mzdy pracovníkov mimo znalostných profesií rastú.

V extrémnom scenári dokonca mzdy znalostných pracovníkov do roku 2030 klesajú o viac než 10 %.

Na prvý pohľad to môže pôsobiť paradoxne.

Najpokročilejšia technológia poškodzuje práve ľudí pracujúcich s informáciami.

Ekonomická logika je však jednoduchá.

Ak sa inteligencia stane lacným vstupom do výroby, relatívne vzácnejšie sa môžu stať činnosti, ktoré digitálna AI nevie jednoducho vykonať.

Elektrikár.

Stavebný pracovník.

Niektoré zdravotnícke profesie.

Technické služby pracujúce priamo vo fyzickom svete.

AI napríklad dramaticky zrýchli projektovanie stavieb. Výsledkom môže byť viac stavebných projektov – a tým vyšší dopyt po ľuďoch, ktorí ich musia fyzicky realizovať.

Budúcnosť práce preto nemusí byť príbehom, v ktorom automatizácia zasiahne najmä nízkokvalifikovaných pracovníkov.

Pri generatívnej AI môže byť časť efektu presne opačná.

Najväčší problém vzniká pri zmene profesie

Aj keď jedno pracovné miesto zanikne, teoreticky nemusí vzniknúť nezamestnanosť.

Pracovník môže prejsť do iného sektora.

Lenže zmeniť profesiu nie je ekonomicky ani ľudsky jednoduché.

Programátor sa nemôže v pondelok dozvedieť, že jeho prácu automatizovala AI, a v utorok začať pracovať ako zdravotná sestra alebo elektrikár.

Potrebuje nové vzdelanie.

Praktické skúsenosti.

Certifikáciu.

A nakoniec musí nájsť zamestnávateľa.

Anthropicov model preto nepozerá iba na počet zaniknutých úloh, ale aj na rýchlosť, akou sa pracovníci dokážu presunúť medzi povolaniami.

Čím rýchlejšie AI automatizuje znalostnú prácu, tým väčšie množstvo ľudí sa musí v rovnakom čase presúvať do iných oblastí.

A ak ekonomika túto zmenu nedokáže absorbovať, nezamestnanosť rastie.

V miernom a vo väčšine výrazných scenárov zostáva tento pohyb podľa modelu približne v historicky známych hraniciach.

V extrémnom scenári už nie.

Tam môže nezamestnanosť prekročiť hodnoty typické aj pre hospodárske recesie.

Najnebezpečnejšia preto nemusí byť samotná automatizácia.

Môže ňou byť rýchlosť automatizácie.

Ekonomika sa vie prispôsobiť veľkým zmenám.

Potrebuje však čas.

Potom prichádza otázka, ktorú pri AI často ignorujeme: práca verzus kapitál

Dnes možno americkú ekonomiku veľmi zjednodušene rozdeliť tak, že približne 60 centov z každého vytvoreného dolára pripadne práci a okolo 40 centov kapitálu.

Práca znamená mzdy.

Kapitál predstavuje výnosy vlastníkov firiem, technológií, strojov a ďalších produktívnych aktív.

Čo sa stane, ak začne významnú časť práce vykonávať AI?

Technológia sa stane dôležitejším výrobným vstupom.

A hodnota kapitálu rastie.

Anthropicov model ukazuje výrazný posun.

V miernom scenári zostáva pracovníkom 59,4 % ekonomického výstupu.

Vo výraznom scenári podiel práce klesá na 56,1 %.

V extrémnom scenári až na 45,2 %.

Na kapitál by v tomto scenári pripadalo 54,8 % vytvorenej hodnoty.

Toto je možno najdôležitejší výsledok celého modelu.

Pretože spoločnosť môže byť ako celok oveľa bohatšia, zatiaľ čo podiel bohatstva smerujúci ľuďom prostredníctvom ich práce klesá.

V extrémnom scenári model dokonca ukazuje, že napriek obrovskému rastu ekonomiky sa celkový príjem z práce do roku 2030 prakticky nemení.

Koláč sa dramaticky zväčšil.

Lenže pracovníci dostali menší podiel.

AI tak otvára inú otázku než len nezamestnanosť

Predstavme si dve ekonomiky.

V prvej AI zvýši produktivitu o 20 % a väčšina prínosu sa premietne do vyšších miezd.

V druhej zvýši produktivitu o 100 %, ale väčšina prínosu smeruje vlastníkom technológie a veľká časť ľudí čelí stagnujúcim mzdám.

Druhá ekonomika bude podľa HDP úspešnejšia.

Zo spoločenského hľadiska však nemusí byť automaticky lepšia.

Preto bude pri AI čoraz dôležitejšie nesledovať iba:

Koľko hodnôt technológia vytvorila?

Ale aj:

Ako sa táto hodnota rozdelila?

Tento problém bude ešte výraznejší, ak zostane vývoj najvýkonnejších modelov a výpočtovej infraštruktúry koncentrovaný v malom počte spoločností.

AI governance sa tým dostáva ďaleko za hranice bezpečnosti modelov.

Stáva sa otázkou ekonomickej politiky.

Je však Anthropic neutrálnym zdrojom?

Nie úplne.

A pri interpretácii tejto štúdie to treba povedať otvorene.

Anthropic patrí medzi najvýznamnejších vývojárov generatívnej AI. Má preto vlastný ekonomický záujem na rozvoji technológie, ktorej vplyv modeluje.

To však neznamená, že model treba ignorovať.

Technická správa vznikla za účasti ekonómov a skoršiu verziu pripomienkovala početná skupina externých odborníkov vrátane Darona Acemoglua, Davida Autora, Chada Jonesa, Emi Nakamuru, Davida Romera a ďalších známych ekonómov.

Anthropic zároveň výslovne uvádza, že recenzenti neboli požiadaní o podporu výsledných záverov.

A pripomienky neboli iba kozmetické.

Niektorí recenzenti upozornili, že model nemusí dostatočne zachytávať ekonomickú návratnosť kapitálu.

Iní spochybňovali predpoklad, že profesie vystavené AI sa nevyhnutne zmenšia.

Časť považovala extrémny scenár skôr za myšlienkový experiment než realistický scenár.

A ďalší naopak namietali, že mierna verzia môže podhodnocovať transformáciu, ktorú už dnes pozorujeme.

Takto by sa mal model aj čítať.

Nie ako predpoveď.

Ako nástroj na skúmanie dôsledkov rôznych predpokladov.

Ani najlepší model nevie, aké nové pracovné miesta ešte vzniknú

Jednou z najťažších premenných je vznik nových úloh.

Pred sto rokmi bolo takmer nemožné predpovedať profesiu správcu sociálnych sietí.

Pred tridsiatimi rokmi väčšina ekonomických modelov nepracovala s pozíciami ako cloud architect alebo machine-learning engineer.

Technológia úlohy nielen ruší.

Vytvára nové.

Anthropic preto vo svojom modeli pracuje aj s týmto mechanizmom.

Pri zdravotnej sestre môže AI automatizovať zaznamenávanie údajov, ale vytvoriť novú úlohu – kontrolovať, či automatizovaný triage systém funguje správne.

Najextrémnejší scenár je preto extrémny aj z ďalšieho dôvodu.

Predpokladá prakticky nulový vznik nových znalostných úloh pre ľudí.

To je veľmi silný predpoklad.

A práve preto nemožno výsledok interpretovať ako prognózu nezamestnanosti v roku 2030.

Pre firmy je dôležitejšia úloha než pracovná pozícia

Z praktického pohľadu je na celom výskume možno najcennejšia jeho základná jednotka.

Úloha.

Keď firma robí AI audit, otázka:

„Ktoré pracovné pozície nahradíme AI?“

je často nesprávna.

Lepšie otázky sú:

Čo človek počas pracovného dňa reálne robí?

Koľko času jednotlivé činnosti zaberajú?

Ktoré z nich AI zrýchli?

Ktoré dokáže úplne automatizovať?

Ktoré zostanú ľudské?

Aké nové kontrolné alebo rozhodovacie úlohy vzniknú?

A čo zamestnanec urobí s časom, ktorý automatizácia uvoľní?

Práve posledná otázka je rozhodujúca.

Ak AI ušetrí zamestnancovi tri hodiny denne, firma môže dosiahnuť dva veľmi rozdielne výsledky.

Buď rovnaký výstup vyrobí s menším počtom ľudí.

Alebo rovnakí ľudia vytvoria viac hodnoty.

Technológia je rovnaká.

Ekonomický výsledok nie.

Diskusia o AI a pracovných miestach často znie, akoby existoval technologicky predurčený výsledok.

Model bude dostatočne schopný.

A pracovné miesto zmizne.

Ekonomika však takto jednoducho nefunguje.

Medzinárodná organizácia práce pripomína, že medzi technickou schopnosťou automatizovať úlohu a jej reálnym dopadom na zamestnanosť stoja rozhodnutia firiem, pracovníkov, štátov a spoločnosti.

Rovnaká AI môže byť použitá na nahradenie pracovníka.

Alebo na zdvojnásobenie jeho produktivity.

Môže koncentrovať ekonomické výnosy.

Alebo vytvoriť nové produkty, služby a pracovné príležitosti.

A môže dramaticky zväčšiť ekonomiku bez toho, aby sa rast rovnomerne premietol do príjmov ľudí.

Preto nebude stačiť sledovať, či vďaka AI rastie HDP.

Musíme sledovať aj produktivitu, zamestnanosť, mzdy, vznik nových úloh, mobilitu pracovníkov a rozdelenie príjmu medzi prácu a kapitál.

Pretože skutočná otázka nemusí znieť:

Vytvorí AI bohatšiu ekonomiku?

Ak budú schopnosti technológie pokračovať v raste, odpoveď môže byť áno.

Oveľa náročnejšia otázka bude:

Kto bude z tejto bohatšej ekonomiky skutočne bohatší?

A odpoveď na ňu už nebude závisieť iba od schopností umelej inteligencie.

Bude závisieť aj od rozhodnutí ľudí.

O autorovi

Marek Rodák sa venuje oblasti AI Governance, teda praktickému riadeniu používania umelej inteligencie v organizáciách so zameraním na identifikáciu rizík, pravidlá používania, AI agentov, zodpovednosť a ekonomické a organizačné dôsledky zavádzania AI.

Aktualizované: september 2026

Metodika článku

Hlavným východiskom článku je Anthropic Economic Futures / Econ Scenario Explorer v1.0, publikovaný v septembri 2026. Model pristupuje k ekonomike cez jednotlivé pracovné úlohy a skúma, ako ich augmentácia, automatizácia a vznik nových úloh môžu ovplyvniť produktivitu, HDP, zamestnanosť, mzdy a rozdelenie príjmu medzi prácu a kapitál.

Číselné výsledky pre roky 2026 – 2030 predstavujú výstupy scenárového ekonomického modelu, nie prognózy skutočného vývoja USA. Samotní autori model označujú za zjednodušenie komplexnej ekonomiky. Nezahŕňa okrem iného možné reakcie hospodárskej politiky, hospodárske cykly, niektoré efekty agregátneho dopytu, finančné otrasy či katastrofické riziká.

Zdroj navyše pochádza od spoločnosti, ktorá sama vyvíja pokročilé AI modely. Je preto použitý ako primárny zdroj k vlastnému ekonomickému modelu Anthropic, nie ako nezávislá autorita o budúcom stave pracovného trhu.

Jeho závery boli porovnané s výskumom International Labour Organization (ILO). ILO na základe analýzy takmer 30 000 úloh odhaduje, že približne štvrtina svetovej zamestnanosti vykazuje určitý stupeň expozície generatívnej AI. Zároveň upozorňuje, že väčšina povolaní stále obsahuje úlohy vyžadujúce ľudský vstup a expozícia technológii sa nesmie zamieňať s predpoveďou straty pracovných miest.

Hlavné zdroje

Anthropic Economic Futures: _Economic Scenarios for Transformative AI / Econ Scenario Explorer v1.0_, september 2026. Scenárový ekonomický model analyzujúci vplyv augmentácie a automatizácie jednotlivých pracovných úloh na HDP, zamestnanosť, mzdy a kapitál.

International Labour Organization: _Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure_, Working Paper 140, máj 2025. Analýza takmer 30 000 pracovných úloh ukazuje, že približne jeden zo štyroch pracovníkov pôsobí v povolaní s určitým stupňom expozície GenAI, pričom transformácia je pravdepodobnejším výsledkom než okamžité odstránenie väčšiny povolaní.

International Labour Organization: _Workers' exposure to AI: What indicators tell us – and what they don't_, apríl 2026. ILO upozorňuje, že ukazovatele expozície merajú technologický potenciál, nie budúce prepúšťanie, a pri interpretácii pracovného trhu treba zohľadňovať adopciu, organizáciu práce a ďalšie ekonomické faktory.

International Labour Organization: _Artificial intelligence adoption and its impact on jobs_, 2025. Analýza zdôrazňuje, že AI môže v mnohých povolaniach skôr rozširovať ľudské schopnosti a produktivitu než viesť k plošnej automatizácii, pričom dopady budú medzi profesiami a krajinami značne rozdielne.