Nahrazování pyramidy

Shrnutí: Stále výkonnější AI spustí nahrazování pyramidy: systematické vyprazdňování firemních struktur, které začíná zastavením náboru na nástupních pozicích a postupuje vzhůru ve vlnách propouštění.

Cílem OpenAI je vytvořit obecnou umělou inteligenci (AGI), kterou definují jako „vysoce autonomní systém, jenž předčí člověka ve většině ekonomicky hodnotné práce“. Podobná tvrzení zazněla i od dalších AI laboratoří — včetně Anthropicu, Mety, DeepSeeku a Googlu. Generální ředitelé těchto firem se domnívají, že jí mohou dosáhnout už za pár let, někteří hovoří dokonce o roce 2026.

Přesné časové odhady jsou sice stále nejisté, ale je velmi reálná šance, že AGI dorazí během několika příštích let.

Posuďme dosavadní trendy. V roce 2019 nejmodernější modely AI nedokázaly napsat souvislý odstavec; do roku 2023 si u advokátních zkoušek vedly stejně dobře jako průměrný uchazeč. ¹ V roce 2023 nejlepší modely AI vyřešily 4,4 % ze souboru reálných programátorských úloh; do začátku roku 2025 jich vyřešily 49 %. Jiné AI systémy nedávno v úlohách programovacích soutěží dosáhly výsledku nad 99,5. percentilem lidských expertů. U vědeckých otázek s výběrem odpovědí, záměrně volených tak, aby je dokázal zodpovědět jen člověk s doktorátem v daném oboru, se AI zlepšila ze sotva lepšího výsledku než náhodné hádání v polovině roku 2023 na výsledek lepší než lidští experti koncem roku 2024. Schopnost obecné práce s počítačem za čistě textovými dovednostmi zaostává, ale za poslední rok se posunula z téměř nulové úrovně k zmenšení odstupu od člověka na polovinu. ² Výzkumníci dokonce doložili nový Mooreův zákon: délka úloh, které AI zvládne dokončit, se každých sedm měsíců zdvojnásobuje.

Zdroj: METR

Vlády si toho začínají všímat. Hlavním doporučením Komise Kongresu USA pro vztahy s Čínou v roce 2024 bylo, aby Kongres „zřídil a financoval program po vzoru projektu Manhattan, zaměřený na závod o získání obecné umělé inteligence (AGI)“. Hned první celý den svého druhého funkčního období se prezident Trump připojil k ředitelům OpenAI, Softbank a Oracle, aby oznámili projekt Stargate, který hodlá do infrastruktury pro AI investovat celkem 500 miliard dolarů.

Pokud je konsenzus oboru i vlád byť jen přibližně pravdivý — a AGI se brzy objeví na vašem pracovišti — co se stane s vaší prací?

Tato technologie je jiná

Představte si, že jste generálním ředitelem velké firmy.

V nultých letech začaly být široce dostupné notebooky. Místo neohrabaných stolních počítačů mohli vaši zaměstnanci nově pracovat odkudkoli. Mohli si na poradách dělat podrobné poznámky a spolupracovat v oddělené zasedací místnosti.

Koupili jste tedy notebooky všem zaměstnancům. Téměř všechny to zproduktivnilo, což vaší firmě přineslo vyšší zisky. Notebooky ale analytiky nahradit nemohly, protože notebooku jste nemohli zadat úkol prostou češtinou a čekat, že ho splní. Naopak jste analytiky potřebovali k tomu, aby výhod notebooku vůbec využili.

Přesuňme se do roku 2030. Velká AI laboratoř právě vydala nový systém. Jakýkoli úkol splní o 20 % rychleji a o 10 % lépe než kterýkoli z vašich juniorních zaměstnanců. Jeho provoz na práci jednoho zaměstnance stojí 10 000 dolarů ročně — to je nejméně osmdesátiprocentní úspora nákladů. Možná umožní vašemu nejlepšímu analytikovi dělat práci za deset, nebo třídu analytiků automatizovat úplně.

Možná máte své stávající zaměstnance rádi a k novému systému jste skeptičtí. Nasadíte ho ve zkušebním režimu a do roka překonává všechny z nich. Co víc, ponechání člověka ve smyčce systém zpomaluje a vede k horším výsledkům.

Proč byste své juniorní zaměstnance nepropustili? Jsou dražší, v práci horší a nespolehliví. Jistě, Mike u pohovoru zazáří a je příjemné mít ho kolem, ale firmy propouštějí lidi, které má vedení osobně rádo, naprosto běžně. A pokud je vaše firma nepropustí, rozdrtí vás konkurence, která to udělá.

Domníváme se, že tento vzorec se rozšíří napříč celou ekonomikou. Jako první přijdou na řadu juniorní zaměstnanci velkých firem, a to kombinací zpomalení náboru a částečného propouštění. Jak se AI bude zlepšovat, bude šplhat firemní pyramidou vzhůru a nahrazovat jednoho pracovníka za druhým. V mnoha odvětvích nakonec vznikne konkurenční tlak, který firmy donutí zastavit nábor a začít propouštět napříč celou organizací. Začne to u kancelářských firem, ale nakonec to zasáhne každý sektor.

Tomu říkáme nahrazování pyramidy. Jak funguje?

AI ve firemní pyramidě

Kancelářská práce ve středních až velkých firmách je vůči automatizaci pomocí AI mimořádně zranitelná, zejména ve srovnání s ostatními profesemi. Robotika se zdá vzdálenější než AGI a firmy s fyzicky automatizovatelnou prací přijímají a propouštějí jinak než velké kancelářské firmy. Malé podniky nabírají s méně jasnou strukturou, menším počtem snadno automatizovatelných zaměstnanců a méně jasně vymezenou prací.

V této analýze se zaměříme na kancelářské firmy. Jejich organizační schémata připomínají pyramidy — mnoho juniorních zaměstnanců dole a méně seniorních nahoře:

Standardní firemní organizační schéma.

Zaměstnanci na nástupních pozicích na nich nezůstávají navždy. Mnozí z nich dozrají k povýšení, což znamená, že pro firmu odvedou hodnotnější práci. Někteří najdou jinou práci a odejdou. Současně mnozí ze středně postavených a seniorních zaměstnanců odejdou, jdou do důchodu nebo pro firmu přestanou pracovat z jiných důvodů.

To vše vytváří prostor pro proudění talentu vzhůru, vyžaduje to ale, aby firma pravidelně doplňovala spodní vrstvy organizace.

Každý rok proto firmy nabírají čerstvý talent z nejlepších univerzit, ze kterých dokážou rekrutovat. Pořádají veletrhy práce, berou stážisty a věnují spoustu času zaškolování těchto chytrých, ale zatím nezasvěcených jedinců. Pak jim svěří nejjednodušší úkoly. Je to nevděčné, ale naučí je to, jak firma funguje, takže mohou postupovat pyramidou vzhůru a poté řídit budoucí zaměstnance na nástupních pozicích.

Až dorazí první vlna agentů AI, kteří dokážou produkovat výstupy nástupní úrovně za mnohem nižší cenu než lidský zaměstnanec, firmy se mohou rozhodnout, že:

1. Neudělají nic, ze setrvačnosti

2. Propustí všechny, aby maximalizovaly přínosy

3. Adoptovat technologii pomalu tím, že přestanou nabírat další lidi

Některé firmy možná neudělají nic. Očekáváme, že toho rychle zalitují — některý z konkurentů technologii zavede a jeho nárůst produktivity mu pomůže získat výrazný náskok. Konkurenční tlak bude silnou hnací silou k jejímu zavádění. Většina firem nepropustí všechny v den, kdy takový nástroj vyjde, a těch pár, které to udělají, na to doplatí. Tento systém sice může být o něco lepší a výrazně levnější, ale stále bude potřeba doladit pár chyb.

Zbývají tedy všichni ostatní: pomalí adopteři technologií. Tušíme, že většina firem bude tento nástroj nasazovat nějakou dobu. Jakmile uvidí, že zvyšuje výkon jejich nejlepších juniorních zaměstnanců, začnou se ptát, proč vlastně najímají tolik analytiků na nástupních pozicích.

Domníváme se, že první vlna AI zaměstnanců — pravděpodobně kombinace specializovaných nadstaveb (scaffolding) nad LLM od startupů a nativně agentických modelů z laboratoří — umožní firmám snížit náborové náklady, aniž by někoho propustily. Místo toho drasticky osekají nábor.

Fáze 1: Firmy začínají nabírat méně zaměstnanců na nástupní pozice.

Tento vzorec by se opakoval s vydáváním nových systémů AI. Ty mohou být přirozeně lépe ovladatelné a budou déle pracovat bez intervence.

V tomto okamžiku bude firma potřebovat jen velmi málo zaměstnanců na nástupních pozicích pro splnění základních úkolů. Jak budou stávající zaměstnanci povyšováni, nábor se opět osekne.

Fáze 2: Nábor na nástupní pozice skončil a nábor juniorních zaměstnanců se rychle smršťuje.

Vycházejí nové AI systémy. Tentokrát noví AI agenti odvádějí práci lépe, když je zaměstnanci na nástupních pozicích neruší. Většina manažerů řídí více AI než lidí a čím dál složitější práce se stává automatizovatelnou.

Firmy mají na krku nákladný problém. Nechtějí propouštět velké skupiny zaměstnanců kvůli vnějšímu dojmu a setrvačnosti, výrazně by ale mohly těžit z propuštění velkého počtu nadbytečných lidí.

U některých firem bude k oznámení propouštění coby úsporného opatření zapotřebí šok — recese, propad nebo špatná čtvrtletní zpráva o hospodaření. V nejkonkurenčnějších sektorech k tomu může dojít rychleji. Tak či onak nejníže postavené vrstvy pyramidy zmizí úplně.

Fáze 3: Zaměstnanci na nástupních pozicích jsou pryč a začíná to doléhat na management.

Systémy se opět zlepší. Tentokrát odemknou schopnost zvládnout všechny středně dlouhé úkoly ve firmě.

Trh očekává další vlnu propouštění. Veřejné rozhořčení sice roste, ale akcionáři budou požadovat přínosy produktivity, aby zvýšili zisky. Navíc to dělají všechny ostatní firmy. Pokud firma nezautomatizuje většinu své práce, prohraje s konkurencí. Vzorec se opakuje, tentokrát je ale ještě tvrdší.

Fáze 4: AI nyní vykonává téměř všechny role ve firmě.

A znovu vycházejí nové systémy. Nyní dokážou zastat veškerou intelektuální práci ve firmě a odvádějí ji lépe bez seniorního vedení ve smyčce. Mnoho firem učiní rozhodnutí: potřebují už jen nejvyšší vedení. ³

Fáze 5: Zbývá jen nejvyšší vedení a jeho prací je udávat směr obrovskému množství mimořádně schopných agentů a nástrojů AI.

Uplyne nějaký čas a AI se zlepší ještě víc. Nyní dokáže sledovat každou interakci firmy, interní i externí. Jejich roj dokáže vykonat každé rozhodnutí a ti nejlepší z nich dokáží činit strategická rozhodnutí mimořádně rychle.

Představenstvo některých firem si možná uvědomí, že nejvyšší vedení už firmu řídí hůře než nejlepší AI. Ředitelé jsou zapomnětliví a nemají dokonalý přehled o všem, co jejich firma dělá — jejich systémy AI ano.

Tentokrát rozhoduje představenstvo. U určitého počtu firem je nejvýkonnější verzí jejich organizačního schématu ta, která nemá vůbec žádné lidské zaměstnance ⁴:

Fáze 6: K řízení každodenního chodu mnoha firem už není zapotřebí žádný člověk.

Je třeba pár upřesnění

Bariéry difúze — věci jako regulační překážky, skepse investorů či vedení, chybějící automatizační tlak ze strany konkurenčních firem, vysoké náklady nebo omezení používání, tlak zaměstnanců či odborů nebo absence hospodářských propadů — to vše může tento proces zpomalit.

Skutečný efekt může být víc rozkolísaný, než ukazuje tento model. Některé profese (např. softwaroví inženýři) jsou bezprostředně automatizovatelnější než jiné, a to i na stejné úrovni seniority. Dalo by se to modelovat jako pyramida pro každou firemní funkci. Ty mají uvnitř velké organizace své vlastní pyramidy a budou se pravděpodobně řídit podobným vzorcem. Aktuálně se zdá, že úlohy vyžadující plánování a realizaci v delších časových horizontech potrvá déle, než je AI zautomatizuje, a pro firmy bude obtížnější vytrénovat modely AI tak, aby si vedly dobře u kritérií, která se objektivně posuzují hůře.

Některá kancelářská odvětví budou vůči tomuto vývoji mnohem odolnější než jiná. Technologické firmy by mohly být z velké části automatizovatelné po jednom či dvou dalších skocích v AI výkonu. Jiná kancelářská odvětví mohou spoléhat na prestiž, signalizaci nebo měkké dovednosti, které se budou automatizovat hůře. Na nástupní úrovni to nejspíš nehraje roli, ale záleží na tom u seniorních zaměstnanců, kteří odvádějí spoustu důležité, mezilidské práce.

A konečně — toto je výchozí trajektorie pro velké firmy. Technologické nebo regulační zásahy by tento vzorec mohly dramaticky změnit.

Budoucnost práce?

Řečeno bez obalu: tradiční kancelářská práce, ekonomický motor vyspělých ekonomik, revoluci AI pravděpodobně nepřežije. Není to problém roku 2050 ani 2100 — je to problém pro dnešní podnikatele, zákonodárce a instituce.

Populární je tvrdit, že vzniknou nová, lepší pracovní místa a že v důsledku toho porostou mzdy. Když ale ekonomové vezmou AI skutečně vážně, docházejí k odlišným závěrům. Modelování Korinka a Suha ukazuje, že ve výchozím scénáři se mzdy propadají:

Nahoře modrá křivka představuje celkový výstup, zelená vyšrafovaná plocha podíl připadající na práci. Dole je podíl úloh, které nejsou automatizovány; všimněte si logaritmické škály na ose y. V jiném scénáři, kde podíl neautomatizovatelných úloh nejprve prudce klesne a poté se ustálí, dochází k prudkému poklesu mezd, který se později obrátí — viz strana 24 studie.

Matthew Barnett nastiňuje několik možných mechanismů poklesu mezd.

Zaprvé, pokud AI povede k masivnímu nárůstu nabídky práce, omezujícím faktorem se může stát spíše kapitál než práce. Výnosy z dodatečné práce — strojové i lidské — klesají, zatímco výnosy z kapitálu rostou. To znamená nižší mzdy a vyšší výnosy z kapitálu.

Zadruhé, když výroba vyžaduje fixní vstupy jako půdu, mohou tyto fixní vstupy zachytávat čím dál větší podíl výstupu, jak ostatní vstupy rostou. To byl v podstatě pre-industriální malthusiánský stav ekonomiky: úzkým hrdlem byla půda a příjmy z práce byly na úrovni životního minima.

Zatřetí, lidé mají vyšší „biologicky danou minimální mzdu“ než AI. Musíme jíst a efektivita našeho mozku je daná. AI taková omezení nemá, a její přítomnost na trhu práce proto může stlačit mzdy pod úroveň lidského životního minima.

Barnett uzavírá:

Po zvážení všeho se přikláním k odhadu, že existuje zhruba 1/3, že lidské mzdy spadnou pod existenční minimum před rokem 2045. Některým může toto číslo připadat znepokojivě vysoké, já je osobně považuji spíše za nízké — částečně totiž odráží můj opatrný optimismus, že technologický pokrok bude lidskou práci doplňovat i po příchodu AGI a v krátkodobém horizontu mzdy neuvrhne až pod existenční minimum. V delším horizontu bych pravděpodobnost, že lidské mzdy klesnou pod existenční minimum před rokem 2125, odhadl zhruba na 2/3.

Začít to může u kancelářské práce, ale AGI je na cestě zasáhnout každý sektor. Vytlačení pracovníci se mohou přesunout k dělnickým profesím. Navíc i část dělnické práce je na cestě k vytlačení. Investice do samořídících vozidel v dopravě a do specializované robotiky ve výrobě činí i tyto sektory zralými na vytlačení. Příchod univerzální robotiky by nahradil i zbývající dělníky — a robotická dema začínají být přesvědčivá.

To vše znamená, že jakmile se AGI objeví na scéně, spousta lidí bude vydělávat mnohem méně, pokud vůbec. A jakmile se konečně objeví roboti, bez práce může skončit úplně každý.

Nemohli bychom prostě rozšířit sociální záchrannou síť? Nepodmíněný základní příjem pro všechny?

Rozšiřování sociální záchranné sítě bude omezeno několika faktory. Fiskální prostor je po celém světě napjatý kvůli rostoucím úrokovým sazbám a dluhům. ⁵ Ekonomické modelování naznačuje, že skutečně explozivní tempo růstu potřebné k financování plošného nepodmíněného základního příjmu přijde až s univerzální robotikou. Existuje i řada kulturních ohledů: mnoho domácností s vysokými příjmy se nemusí spokojit s tím, že budou pobírat stejný základní příjem jako všichni ostatní a přijdou o cestu k ambicím, o níž snily — zvlášť pokud jsou na začátku kariéry.

Není to hypotetické. Už nyní vidíme, jak pre-AGI systémy zmenšují třídy analytiků a spouštějí propouštění. Pamatujte, že dnes jsou tyto systémy nejhorší, jaké kdy budou. Jak se budou zlepšovat, jejich dopad na trh práce poroste překotně. Jak říká Aschenbrenner: „k tomu není třeba věřit ve sci-fi; stačí věřit v přímé čáry v grafu.“

Dále se podíváme na hlubší problémy a pobídky, které ztráta veškeré práce přináší.

1: OpenAI tvrdila, že GPT-4 v roce 2023 s přehledem zvládl jednotnou advokátní zkoušku (Uniform Bar Exam) a umístil se v 90. percentilu lidských uchazečů; férovější srovnání, které opravuje metodologické problémy, však tento výsledek snižuje na 48. až 69. percentil podle zvolených předpokladů.

2: Více o tempu pokroku schopností AI viz Aschenbrenner (2024), Ngo (2023), Grace (2023) a Janků et al. (2025).

3: Přirozené rozhodnutí, když těmi, kdo rozhodují, je nejvyšší vedení.

4: Zde jsme nejvíce spekulativní. Nakonec se ale zdá pravděpodobné, že některé firmy by si vedly lépe, kdyby je řídily systémy AI schopnější než lidé. Pokud by něco bylo lepší, trh si k tomu často najde cestu. Přesto se domníváme, že je naděje, že plánování v dlouhých horizontech, vkus a lokální znalost mohou lidem v roli ředitelů poskytnout výhodu nad AI ještě řadu let.

5: Americké sociální zabezpečení, financované z odvodů ze mezd, má být podle odhadů vyčerpáno v roce 2033. To by vytvořilo silný tlak na osekávání sociálních záchranných sítí v době, kdy (bude-li inovace a difúze dostatečně rychlá) mohou voliči požadovat jejich masivní rozšíření.