AI intensyfikuje zamiast redukować pracę?
Konsekwencje dla HR

14 lutego 2026

Obietnica, w którą sam wierzę, jest kusząca – sztuczna inteligencja przejmie rutynowe zadania i będzie je wykonywać autonomicznie i nieustannie. To wizja, która napędza wdrożenia AI w praktycznie każdej branży i która rozpala nadzieje inwestorów dorzucających kolejne miliardy dolarów na rozwój modeli językowych.

Nowe badania opublikowane w Harvard Business Review stawiają jednak tę wizję pod znakiem zapytania. Ich ośmiomiesięczne studium w amerykańskiej firmie technologicznej (ok. 200 pracowników) ujawniło, że AI wcale nie zmniejsza obciążenia pracą, lecz konsekwentnie ją intensyfikuje.

Jest coś na rzeczy. Choć wdrażam AI wszędzie, gdzie mogę, pracy mi nie ubywa.

Intensyfikacja pracy

Raport wskazuje trzy mechanizmy, przez które narzędzia AI zwiększają – zamiast zmniejszać – zakres i tempo pracy.

Ekspansja zadań

Gdy AI wypełnia luki w wiedzy, pracownicy zaczynają brać na siebie obowiązki, które wcześniej należały do innych. Product managerowie i designerzy zaczęli pisać kod. Researcherzy przejmowali zadania inżynierskie. Ludzie na różnych stanowiskach robili rzeczy, które wcześniej zleciliby zewnętrznie lub po prostu odłożyli na później.

Według badaczy, AI sprawia, że nowe zadania wydają się dostępne. Pojawia się poczucie sprawczości – „po prostu spróbuję z AI”. Te drobne eksperymenty sumują się w realne poszerzenie zakresu obowiązków. Efekt uboczny? Inżynierowie spędzają coraz więcej czasu na przeglądaniu i poprawianiu kodu wygenerowanego przez kolegów, którzy zajęli się tzw. „vibe codingiem”.

Odnosząc powyższe do moich doświadczeń potwierdzam. Dzięki AI odzyskałem czas, ale też możliwości i nie waham się tych możliwości użyć. Vibe coding naszego systemu ATS wszedł do mojej codzienności a rola szkoleniowca i konsultanta od wdrożeń AI kwitnie. W konsekwencji czasu tak, jak było za mało, tak wciąż go brakuje, może nawet jeszcze bardziej.

Zacieranie granic między pracą a odpoczynkiem

Autorzy badania zauważają, że AI drastycznie obniża barierę wejścia w zadanie. Nie ma już pustej kartki, nie ma blokady startowej. Efekt? Pracownicy zaczęli „wrzucać szybkiego prompta” w trakcie lunchu, podczas spotkań, tuż przed wyjściem z biura, żeby AI pracowało, gdy oni będą na przerwie.

Te mikroakcje nie czują się jak praca. Pisanie promptu przypomina bardziej rozmowę niż formalne zadanie. Ale z czasem dzień pracy traci naturalne pauzy, a granica między pracą a odpoczynkiem staje się coraz łatwiejsza do przekroczenia. Wielu pracowników przyznało z perspektywy czasu, że ich przerwy przestały pełnić funkcję regeneracyjną.

Więcej multitaskingu

AI wprowadza nowy rytm. Pracownicy żonglują kilkoma wątkami jednocześnie, ręcznie piszą kod, podczas gdy AI generuje alternatywną wersję; uruchamiają kilka agentów równolegle; wracają do dawno odłożonych zadań, bo „AI sobie z nimi poradzi w tle.” To zdecydowanie mój przypadek, regularnie pracuje równolegle z kilkoma agentami. Zresztą multizadaniowość była zawsze moim naturalnym trybem pracy, ze wszystkimi tego pozytywnymi i negatywnymi konsekwencjami.

Badacze zauważają, że poczucie posiadania „partnera” daje wrażenie momentum, ale rzeczywistość to ciągłe przełączanie uwagi, sprawdzanie wyników AI i rosnąca lista otwartych zadań. Obciążenie poznawcze rośnie, nawet jeśli praca wydaje się produktywna.

Samowzmacniający się cykl

Autorzy raportu opisują mechanizm, który trudno zatrzymać. AI przyspiesza zadania → rosną oczekiwania co do tempa → większa zależność od AI → jeszcze szerszy zakres prób → jeszcze więcej pracy. Jak podsumował jeden z badanych inżynierów: myślałeś, że dzięki AI zaoszczędzisz czas i będziesz mógł pracować mniej? Tak naprawdę pracujesz tyle samo albo nawet więcej.

Istnieje poważne ryzyko, że to, co na krótką metę wygląda jak eksplozja produktywności, może w dłuższej perspektywie prowadzić do wypalenia, błędów w ocenie i trudności w odróżnieniu prawdziwych zysków od niezrównoważonej intensywności.

Co mogą zrobić organizacje? Koncepcja „AI Practice"

Raport sugeruje, by firmy nie reagowały biernie, lecz świadomie kształtowały normy wokół korzystania z AI. Normy te powinny być oparte o trzy filary:
Intencjonalne pauzy, czyli zaplanowane momenty na zatrzymanie się, zweryfikowanie założeń i ocenę kierunku, zanim praca pójdzie dalej. Nie spowalniają pracy, ale zapobiegają cichemu narastaniu przeciążenia.

Sekwencjonowanie, czyli zamiast reagowania na każdy output AI w czasie rzeczywistym, organizacje powinny grupować powiadomienia, chronić okna skupienia i pozwalać pracy postępować w spójnych fazach. Mniej fragmentacji, mniej kosztownego przełączania kontekstu.

Ludzkie zakotwiczenie, czyli ochrona czasu na kontakt międzyludzki. Krótkie check-iny, wspólna refleksja, dialog. AI daje jedną, zsyntetyzowaną perspektywę, ale prawdziwa kreatywność wymaga ekspozycji na różne ludzkie punkty widzenia.

Co to oznacza dla działów HR i dla całych organizacji?

Działy HR znajdą się wobec tych zjawisk w podwójnej roli. Z jednej strony same będą podlegać intensyfikacji pracy: rekruterzy i HR-owcy korzystający z AI zaczną brać na siebie więcej procesów, pisać prompty między spotkaniami, żonglować kilkoma pipeline’ami kandydatów jednocześnie. Poczucie, że „AI ogarnie” jeszcze jedną rekrutację, jeszcze jeden raport, jeszcze jedną analizę wynagrodzeń, będzie narastać. Z tym poczuciem może pojawić się cicha ekspansja obowiązków, zacieranie granic dnia pracy i rosnące obciążenie poznawcze. Nie sądzę, aby większość HR-owców była odporna na te mechanizmy.

Z drugiej strony to właśnie działy HR jako pierwsze będą musiały mierzyć się ze skutkami intensyfikacji AI w całej organizacji. Jeśli pracownicy różnych działów zaczną pracować szybciej, więcej i bez naturalnych przerw, efekty pojawią się na biurkach HR-u: rosnące wskaźniki wypalenia zawodowego, spadek zaangażowania w badaniach pulse, więcej zwolnień lekarskich, wyższy odsetek rozdrażnienia i konfliktów w zespołach, i tak dalej. To działy HR będą te sygnały zbierać, diagnozować i próbować na nie odpowiedzieć. A jeśli same będą już przemęczone intensyfikacją własnej pracy z AI, ich zdolność do skutecznego reagowania będzie mocno ograniczona.

Jeszcze ważniejsze okazuje się, by narzędzia wspierające pracę HR nie tylko przyspieszały procesy, ale przede wszystkim je strukturyzowały i odciążały. Przykład z mojego obszaru – dobrze zaprojektowany system ATS nie powinien być kolejnym źródłem powiadomień, promptów i zadań do ogarnięcia. Powinien działać jak framework, który porządkuje przepływ pracy, automatyzuje to, co naprawdę powtarzalne, i daje rekruterowi przestrzeń na to, w czym człowiek jest wciąż niezastąpiony.

Kluczowe pytanie

Badaczki z Berkeley kończą swój artykuł pytaniem, które powinien zadać sobie każdy lider – czy będziesz aktywnie kształtować sposób, w jaki AI zmienia pracę w Twojej organizacji, czy też pozwolisz, by ta zmiana cicho ukształtowała Ciebie?

Dla działów HR to pytanie ma szczególną wagę. Bo jeśli nie odpowiedzą na nie świadomie, staną się jednocześie ofiarami i strażakami tego samego pożaru.

Najczęściej czytane:

Darmowe ogłoszenia o pracę i największa lista źródeł kandydatów – największa w Polsce lista bezpłatnych i płatnych źródeł kandydatów
Praca w HR – najnowsze oferty pracy i aktualne średnie wynagrodzenia w branży HR
Akademia Rekrutacji – zbiór wiedzy na temat rekrutacji oraz raporty z rynku pracy.
Gowork – jak reagować na negatywne opinie o pracodawcach – Kompleksowy poradnik dla pracodawców.
Jak napisać CV i profil LinkedIn – kompleksowy poradnik tworzenia CV i profilów LinkedIn
RODO w rekrutacji – sourcing, direct search, ogłoszenia. Wszystko co musisz wiedzieć – kompleksowy poradnik RODO w rekrutacji z naciskiem na działania typu direct search / sourcing.
Wszystko o systemach ATS – poradnik wyboru systemu rekrutacyjnego
Umowy przedwstępne i listy intencyjne w procesach rekrutacyjnych – wszystko, co musisz wiedzieć o prawnych zabezpieczeniach zobowiązania do zatrudnienia.