Pracownicy w USA coraz częściej krytykują AI w pracy. Problemem nie jest tylko strach o etaty

AI w firmach przestaje być abstrakcyjną obietnicą. Coraz częściej jest zwykłym narzędziem pracy, a to oznacza, że pracownicy mogą już oceniać nie prezentacje i zapowiedzi, lecz konkretne wdrożenia.

W analizie Glassdoora udział pozytywnych wzmianek o AI w recenzjach pracowników spadł z 81 proc. w 2019 roku do 43 proc. w 2026 roku. W 2026 roku 53 proc. wzmianek o AI znalazło się po stronie minusów. Jednocześnie częstość wzmianek o AI w recenzjach wzrosła o 240 proc. rok do roku w maju 2026 roku.

To nie jest jednak prosty dowód na to, że „pracownicy nie chcą AI”. Dane pokazują coś znacznie ciekawszego: duża część krytyki dotyczy sposobu wdrażania technologii.

Wśród negatywnych komentarzy przeanalizowanych przez Glassdoor 20 proc. odnosiło się do obaw przed zastąpieniem człowieka, 14 proc. do narzucania narzędzi AI, 13 proc. do odciągania uwagi od podstawowego biznesu lub pogarszania doświadczenia klienta, 10 proc. do zastosowań odbieranych jako monitoring albo utrudnienie komunikacji, a 8 proc. do nierealnych oczekiwań dotyczących wzrostu produktywności. Kategorie częściowo się nakładają, więc tych wartości nie należy sumować.

Różnice między stanowiskami są ogromne. Glassdoor podaje, że 67 proc. komentarzy o AI pisanych przez osoby na stanowiskach kierowniczych miało pozytywny charakter. Wśród komentarzy likwidatorów szkód wspominających AI aż 98 proc. było negatywnych. To mocny sygnał, że odbiór AI zależy nie tylko od samej technologii, ale również od tego, kto jej używa i do czego została wdrożona.

Warto przy tym zachować ostrożność. W osobnej analizie Glassdoor nie stwierdził statystycznie istotnego, ponadprzeciętnego spadku ogólnego zadowolenia z pracy w zawodach najbardziej narażonych na wpływ AI. Nie ma więc podstaw, by z tych danych wyciągać prosty wniosek, że AI jako takie pogarsza jakość pracy.

Znacznie bardziej praktyczny wniosek brzmi inaczej: złe wdrożenie AI potrafi stworzyć nową warstwę problemów zamiast usunąć starą.

Jeżeli narzędzie jest wdrażane dlatego, że „firma musi mieć AI”, a nie dlatego, że rozwiązuje konkretny problem, pracownik może dostać dodatkowy obowiązek zamiast oszczędności czasu. Jeśli model generuje błędy, które trzeba później poprawiać, automatyzacja staje się ręczną kontrolą automatyzacji. Jeśli natomiast AI służy głównie do monitorowania ludzi albo uzasadniania nowych norm wydajności, trudno oczekiwać entuzjazmu.

Dla małej i średniej firmy najrozsądniejszy punkt startu jest dużo mniej efektowny niż hasło „wdrażamy AI”. Najpierw trzeba znaleźć konkretny fragment procesu, który rzeczywiście zabiera czas lub generuje błędy. Potem sprawdzić, czy AI faktycznie ten problem zmniejsza. Dopiero na końcu ma sens rozszerzanie rozwiązania na kolejne osoby i zadania.

Dobrym kryterium nie jest liczba kupionych licencji ani liczba procesów oznaczonych etykietą AI. Lepsze pytanie brzmi: czy po wdrożeniu ludzie wykonują mniej zbędnej pracy, popełniają mniej błędów i mogą szybciej zakończyć właściwe zadanie?

Jeżeli odpowiedź brzmi „nie”, problemem może nie być opór pracowników wobec technologii. Problemem może być samo wdrożenie.

Źródła:

- Glassdoor, How workers feel about AI in 2026, 27 sierpnia 2026 https://www.glassdoor.com/blog/how-workers-feel-about-ai-2026/ - Glassdoor Economic Research, Midyear Worklife Trends 2026 https://www.glassdoor.com/blog/worklife-trends-2026-midyear-check-in/ - The Decoder, AI sentiment is turning sour as employee reviews reveal growing frustration across the workforce https://the-decoder.com/ai-sentiment-is-turning-sour-as-employee-reviews-reveal-growing-frustration-across-the-workforce/ - WIRED, You Know Who Really Hates AI? Insurance Claims Adjusters https://www.wired.com/story/insurance-claims-adjusters-really-hate-ai/