Deskilling to zjawisko stopniowej utraty lub degradacji umiejętności pracowników wskutek postępu technologicznego. Innymi słowy – kiedy maszyna lub algorytm przejmuje znaczną część naszych zadań, my sami przestajemy ćwiczyć dane kompetencje i z czasem je tracimy. Historia zna już takie przypadki: podczas rewolucji przemysłowej wysoko wykwalifikowani rzemieślnicy ustępowali miejsca robotnikom obsługującym maszyny na liniach produkcyjnych. Dziś podobny dylemat powraca w nowej formie – sztuczna inteligencja i automatyzacja wkraczają do pracy umysłowej (np. programowania, analizy danych, tworzenia treści), rodząc pytanie: czy nadmierne poleganie na AI spowoduje, że nasze własne umiejętności ulegną atrofii?
Od rzemieślników do linii produkcyjnej: lekcja z rewolucji przemysłowej
Aby zrozumieć obecne obawy, warto cofnąć się do przełomu XVIII i XIX wieku. Rewolucja przemysłowa przyniosła mechaniczne krosna, maszyny parowe i taśmową organizację pracy, które dramatycznie zwiększyły wydajność produkcji. Cena tej wydajności? Tradycyjni rzemieślnicy zostali zmuszeni do zmiany profesji lub podporządkowania się nowemu modelowi pracy. Ich wszechstronne rzemiosło zastąpiono wąskimi, powtarzalnymi czynnościami przy maszynie – praca stała się bardziej efektywna, ale mniej wymagająca pod względem kwalifikacji. Ówcześni obserwatorzy zauważyli, że wiele dawnych umiejętności zanika, gdy człowieka sprowadza się do roli trybiku w mechanizmie produkcyjnym.
Klasycznym przykładem może być manufaktura tkacka: wprawny tkacz potrafił samodzielnie utkać piękne materiały, lecz pojawienie się mechanicznego krosna uczyniło tę biegłość zbędną. Podobnie Henry Ford wprowadzając linię montażową przy produkcji samochodów zamienił wszechstronnych mechaników w wyspecjalizowanych monterów wykonujących jedną czynność setki razy dziennie. Taka specjalizacja i automatyzacja oznaczała deskilling – maszyny przejęły większość wiedzy fachowej, redukując rolę pracownika do nadzorcy lub operatora.
Tamta transformacja nie obyła się bez oporu – Luddyści w Anglii niszczyli krosna, protestując przeciw utracie pracy i umiejętności. Mimo to postęp był nieunikniony. W dłuższej perspektywie społeczeństwo dostosowało się: pojawiły się nowe zawody, a ogólny poziom życia wzrósł dzięki masowej produkcji dóbr. Jednak lekcja z historii pozostała czytelna: technologia potrafi uczynić ludzkie kompetencje przestarzałymi. Do niedawna wydawało się, że automatyzacja zagraża głównie pracy fizycznej, zostawiając ludziom domenę zadań wymagających inteligencji i kreatywności. Teraz jednak sztuczna inteligencja atakuje tę ostoję: modele pokroju ChatGPT potrafią pisać eseje, tworzyć kod czy komponować obrazy, a więc robić to, co dotąd wymagało ludzkiego intelektu. Jak zauważa Guardian, wcześniejsze maszyny zastępowały pracę manualną, zostawiając wymagające myślenia zajęcia ludziom – natomiast dzisiejsza AI jest w stanie przejąć także zadania kreatywne i poznawcze. Nadchodzi więc „rewolucja AI”, porównywana przez ekspertów do przełomu sprzed dwóch stuleci, z tą różnicą, że **tym razem zagrożone są stanowiska umysłowe, a nawet te uchodzące za twórcze. ** Programiści i sztuczna inteligencja: wygoda kosztem kompetencji?
Branża IT znajduje się na pierwszej linii tej nowej rewolucji. Programiści, niegdyś postrzegani jako współcześni rzemieślnicy kodu, dziś coraz częściej korzystają z inteligentnych narzędzi wspomagających. Przykładem jest GitHub Copilot – „AI pair programmer”, który podpowiada fragmenty kodu w czasie rzeczywistym, czy modele pokroju ChatGPT/Codex, generujące całe funkcje na podstawie opisu w języku naturalnym. Z jednej strony to błogosławieństwo: mozolne pisanie szablonowego kodu czy szukanie w dokumentacji może zostać przyspieszone przez maszynę. Wielu inżynierów cieszy się, że mogą skupić się na ciekawszych problemach, zlecając nudną część pracy AI.
Jednak coraz częściej pojawia się pytanie: czy nie staniemy się przez to gorsi w swoim fachu? Już teraz w środowisku developerskim słychać głosy ostrzegawcze. Przytoczmy scenariusz z życia wzięty:
„2021: Świeżo upieczony programista walczy 8 godzin z błędem wyścigu, po drodze uczy się mechanizmów mutexów, profilowania i architektury systemu. 2024: Ten sam absolwent wkleja komunikat błędu do ChatGPT – po minucie dostaje działający kod, niczego się nie ucząc, i tak w kółko”.
Jak trafnie podsumował autor tego przykładu, „zastąpiliśmy zmagania budujące kompetencje natychmiastową gratyfikacją szybkiej odpowiedzi – to intelektualny fast food”. Innymi słowy, AI zabiera nam sam proces dochodzenia do rozwiązania, który często był kluczowy dla utrwalenia wiedzy.
Niektórzy doświadczeni software engineerzy obserwują wręcz cichą erozję umiejętności w zespołach technicznych. Pracownicy coraz bardziej polegają na AI, by generowała kod, którego działania nie do końca rozumieją. Umiejętność samodzielnego debugowania i rozwiązywania nietypowych problemów słabnie. To typowy objaw skill atrophy – zaniku mięśni intelektualnych z braku ćwiczeń. Rutynowe kiedyś zadania zaczynają przerastać inżynierów, gdy nagle zabraknie podpowiedzi algorytmu. Dochodzi do sytuacji, w której programista bywa bezradny bez swojego wirtualnego asystenta, zamiast samodzielnie przeanalizować kod – gorączkowo generuje kolejne prompty do AI licząc, że ta znajdzie błąd.
Zespoły programistyczne ryzykują również utratę tzw. wiedzy plemiennej (collective know-how). Gdy wszyscy polegają na gotowych snippetach od AI, **wiedza domenowa przestaje utrwalać się w głowach ludzi, a zaczyna żyć jedynie w logach podpowiedzi i historii czatów. **Długofalowo może to oznaczać większą kruchość organizacji – jeśli pojawi się nietypowe wyzwanie spoza danych treningowych AI, zespół może nie dysponować już ekspertem, który samodzielnie je rozgryzie.
Obraz programisty wspomaganego przez AI maluje się więc w dwóch kontrastowych barwach. Z jednej strony mamy wydajność i wygodę, z drugiej – ryzyko otępienia fachowego. Jak ujął to jeden z komentatorów: “nie stajemy się 10 razy lepszymi developerami dzięki AI, stajemy się 10 razy bardziej zależnymi od AI”. Każdy przypadek, gdy pozwalamy maszynie rozwiązać problem za nas, to potencjalnie utracona okazja, by samemu się czegoś nauczyć – chwilową produktywność okupujemy osłabieniem naszych przyszłych umiejętności.
AI pisze, AI analizuje: co tracą twórcy treści i analitycy?
Programiści to nie jedyna grupa zagrożona deskillingiem w erze sztucznej inteligencji. Pracownicy umysłowi różnych branż – od analityków finansowych po dziennikarzy i copywriterów – również coraz częściej oddają część swojej pracy algorytmom.
Weźmy przykład twórców treści. Narzędzia oparte na modelach językowych (LLM) potrafią generować artykuły, streszczenia raportów, a nawet hasła reklamowe. Już dziś wiele osób piszących zawodowo korzysta z AI do wygenerowania szkicu tekstu lub poprawy stylistyki. To z pozoru wspaniała oszczędność czasu. Ale czy pisarz polegający na takich „inteligentnych autopoprawkach” nie ryzykuje utraty własnego stylu? Jeśli zawsze poddajemy tekst korekcie algorytmu, może zatracamy wyczucie języka i stajemy się jedynie redaktorami treści wygenerowanych przez maszynę. Unifikacja i mechanizacja stylu to realne ryzyko – AI, trenując na masowej ilości danych, tworzy średni uogólniony styl. Autorzy obawiają się, że nadmierne wspomaganie się przez AI może prowadzić do spłycenia kreatywności oraz utraty „własnego głosu” w pisaniu. Jak zauważył jeden z publicystów, jeśli pisarz zbyt mocno polega na AI w szlifowaniu tekstu i pomysłów, „ryzykuje zatracenie samego siebie w tym procesie”.
Podobne zjawisko dotyczy analityków i badaczy. W coraz większym stopniu używają oni narzędzi AI do automatycznego przeszukiwania danych, generowania podsumowań czy rekomendacji. Na przykład modele potrafią dziś wygenerować raport z wyników finansowych albo analizę rynku – zadania, które kiedyś wymagały żmudnej pracy analityka. Oczywiście, przyspiesza to pracę i pozwala skupić się na decyzjach zamiast na zbieraniu danych. Ale jeśli zawsze ufamy gotowej analizie od AI, to po pewnym czasie możemy stracić umiejętność samodzielnego dostrzeżenia trendu czy zależności w danych. Myślenie krytyczne i dociekliwość mogą ulec osłabieniu, skoro większość odpowiedzi otrzymujemy wprost, bez własnych dociekań. Co więcej, jeśli AI gdzieś popełni subtelny błąd lub przeoczy kontekst, człowiek może tego nie zauważyć – „ospały” zmysł analityczny już go nie ostrzeże.
Eksperyment przeprowadzony przez firmę Section School pokazał, że dzisiejsze modele potrafią nawet wygenerować uwagi do firmowej prezentacji dla zarządu – zadanie z pozoru wymagające dużego wyczucia i doświadczenia. Chatbot Claude od firmy Anthropic ocenił slajdy niemal tak dobrze jak ludzcy członkowie zarządu, trafnie analizując kontekst makroekonomiczny i wskazując kluczowe implikacje. Skoro AI może wspomagać (a potencjalnie w przyszłości zastępować) eksperckie konsultacje i doradztwo strategiczne, to wyobraźmy sobie analityka biznesowego za dekadę: czy będzie jeszcze szlifował swój warsztat, czy raczej bezrefleksyjnie zda się na „konsultanta AI”?
Badania nad wpływem nowych technologii na nasze zdolności umysłowe sugerują, że problem jest szerszy. Już uzależnienie od smartfonów i wyszukiwarek internetowych sprawiło, że pamięć i koncentracja uległy osłabieniu, skoro niemal każdą informację można natychmiast „wygooglać”. Nasz mózg, nie zmuszany do wysiłku, stopniowo traci swoją sprawność – zjawisko to bywa nazywane cyfrową amnezją. W podobny sposób wszechobecna sztuczna inteligencja, podając nam gotowe treści i decyzje na tacy, może prowadzić do atrofii pewnych umiejętności poznawczych. Profesor Daniel Weld z Uniwersytetu Waszyngtońskiego, specjalista od interakcji człowiek-komputer, otwarcie przyznał w wywiadzie, że obawia się, iż ludzkie zdolności mogą z czasem zanikać. Innymi słowy, gdy nie używamy – to tracimy: intelekt też wymaga treningu jak mięsień, a AI może nas z tego treningu zwolnić.
Pozytywne strony automatyzacji: efektywność, dostępność, nowe szanse
Czy powyższe oznacza, że rozwój AI niesie wyłącznie ryzyko zubożenia naszych kompetencji? Niekoniecznie. Obraz nie jest czarno-biały – istnieje także jasna strona medalu, a wiele zależy od tego, jak wykorzystamy nowe narzędzia.
Przede wszystkim, AI potrafi znacząco zwiększyć produktywność w wykonywaniu wielu zadań. Przykładowo, w eksperymencie MIT wspomaganie pracowników działu obsługi klienta modelem AI przyniosło średnio 14% wzrost ich wydajności w porównaniu z grupą bez takiego wsparcia. Co ciekawe, najmniej doświadczeni pracownicy skorzystali na AI najbardziej – skracając czas obsługi zapytań nawet o 35%. To sugeruje, że inteligentne podpowiedzi mogą pełnić rolę „wspomagacza” dla mniej wykwalifikowanych osób, pomagając im dorównać bardziej wykwalifikowanym kolegom. W pewnym sensie AI działa tu jako „wyrównywacz umiejętności” – nowicjusz z dobrą podpowiedzią jest w stanie wykonać poprawnie zadanie, które normalnie mogłoby go przerosnąć. Takie demokratyzowanie dostępu do kompetencji może mieć pozytywny wymiar: więcej ludzi, nawet bez wieloletniego treningu, może tworzyć oprogramowanie, analizy czy treści na przyzwoitym poziomie.
Po drugie, automatyzacja rutynowych elementów pracy może uwolnić ludzi od żmudnych zadań i pozwolić im skupić się na tym, co naprawdę kreatywne lub wymagające ludzkiego osądu. Wspomniane badanie wykazało, że doświadczeni pracownicy nie zyskiwali wiele na wsparciu AI – dlaczego? Ponieważ ci najlepsi i tak potrafią pracować efektywnie, a proste czynności nie zajmują im dużo czasu. Można więc wyobrazić sobie, że specjaliści dzięki AI zdejmą z siebie „odtwórczą” część pracy i przerzucą energię na zagadnienia bardziej strategiczne, innowacyjne czy interdyscyplinarne. W programowaniu może to oznaczać, że zamiast pisać po raz setny tę samą funkcję logowania, senior developer skupi się na architekturze systemu, ulepszaniu algorytmów czy mentoringu mniej doświadczonych kolegów. AI jako asystent może działać niczym dodatkowa para rąk – zwiększając zasięg i możliwości twórcze pojedynczego człowieka.
Nie możemy też zapominać, że każda rewolucja technologiczna tworzy nowe role i zapotrzebowanie na nowe umiejętności, nawet jeśli inne czyni mniej potrzebnymi. Po mechanizacji przemysłu rosło zapotrzebowanie na mechaników utrzymujących maszyny, projektantów technicznych, czy inżynierów. Analogicznie, rewolucja AI wytwarza popyt na specjalistów od danych, trenerów algorytmów, inżynierów promptów, etyków AI i wielu innych nowych profesji, o których dekadę temu mało kto myślał. Również tradycyjne zawody mogą zyskać nowe specjalizacje – np. programiści już teraz uczą się, jak formułować zapytania do modeli i weryfikować ich odpowiedzi, co staje się cenioną umiejętnością. Można więc traktować AI nie tylko jako zagrożenie, ale też jako szansę do podniesienia kwalifikacji na inny poziom (tzw. upskilling). Firmy raportują, że dzięki automatyzacji prace rutynowe zajmują mniej czasu, a zaoszczędzone godziny pozwalają zespołom rozwijać kompetencje, które wcześniej spychano na dalszy plan.
Wreszcie, efektywność i oszczędność kosztów uzyskane dzięki AI mogą przekładać się na szersze korzyści społeczne. Tańsza produkcja oprogramowania czy treści oznacza, że nawet małe startupy lub organizacje non-profit mogą sobie pozwolić na rozwiązania, które kiedyś wymagały armii ekspertów. Zwiększa się dostępność technologii – np. szkoły mogą generować materiały edukacyjne czy tłumaczenia z pomocą AI, zamiast ponosić duże wydatki na komercyjne opracowania. Osoby z niepełnosprawnościami, niemające możliwości zdobycia pewnych umiejętności w tradycyjny sposób, dzięki AI mogą ominąć pewne bariery (np. dyktując tekst AI zamiast pisać go ręcznie). Te wszystkie pozytywne skutki rozwoju sztucznej inteligencji pokazują, że automatyzacja nie musi oznaczać wyłącznie regresu ludzkich kompetencji – może również oznaczać nowe możliwości rozwoju i koncentrację na tym, co czyni nas ludźmi wyjątkowymi.
Jak zachować równowagę: człowiek i AI ramię w ramię
W obliczu powyższych korzyści i zagrożeń nasuwa się kluczowe pytanie: jak mądrze korzystać z AI, aby nie „rozleniwić” społeczeństwa i nie zatracić naszych umiejętności? Odpowiedź leży w zachowaniu równowagi oraz świadomym wprowadzeniu technologii. Zarówno pojedynczy użytkownicy, jak i firmy czy instytucje edukacyjne mogą podjąć kroki, by przeciwdziałać deskillingowi, nie rezygnując jednocześnie z dobrodziejstw AI.
Po pierwsze, świadomość problemu jest już milowym krokiem. Jeśli wiemy, że jakaś umiejętność może zanikać bez ćwiczeń, łatwiej podjąć działania zapobiegawcze. Przykładowo, programiści zauważający u siebie zbytnią zależność od autouzupełniania kodu mogą celowo wprowadzać w swojej rutynie „dni bez AI”, podczas których rozwiązują problemy samodzielnie, dla treningu. Jeden z developerów podzielił się nawet własnymi zasadami higieny pracy z AI: nie sięga po AI, dopóki sam nie spróbuje zrozumieć problemu; stara się przeanalizować każdą sugestię wygenerowaną przez model; regularnie programuje „po staremu”, bez żadnych podpowiedzi; skupia się na nauce wzorców i koncepcji, nie tylko gotowych odpowiedzi. Takie podejście pozwala utrzymać “mięśnie” umysłu w formie, jednocześnie nadal korzystając z pomocy narzędzi tam, gdzie to faktycznie oszczędza czas.
Po drugie, edukacja i szkolenia muszą dostosować się do nowej ery. Skoro kalkulatory nie wyeliminowały nauki matematyki, a GPS nie sprawił, że przestajemy uczyć geometrii czy orientacji w terenie – tak samo wejście AI do klas i na uczelnie nie może oznaczać zaniku nauczania podstaw. Wręcz przeciwnie: program nauczania powinien kłaść nacisk na zrozumienie fundamentalnych zasad, kreatywność, myślenie krytyczne – czyli te obszary, w których człowiek może przewyższyć maszynę. AI może być tu paradoksalnie pomocnikiem: jako interaktywny tutor tłumaczący zawiłe koncepcje, generator problemów do rozwiązania czy symulator doświadczalny. Jednak kluczowe jest, by uczeń nie stał się biernym konsumentem gotowych odpowiedzi, lecz by traktował AI jako narzędzie do zgłębiania wiedzy. Instytucje edukacyjne i pracodawcy mogą także opracować dobre praktyki korzystania z AI – np. wymaganie od pracownika, by każdy raport wygenerowany przez algorytm został przez niego zweryfikowany i uzupełniony o własne wnioski.
Po trzecie, firmy wdrażające AI powinny monitorować wpływ tego procesu na kompetencje swoich zespołów. Warto zadać sobie pytania: Czy juniorzy w naszej firmie nadal uczą się rzemiosła, czy tylko bezrefleksyjnie naciskają przycisk „Generate”? Czy utrzymujemy kulturę code review, mentoringu i dzielenia się wiedzą, czy polegamy na „wiedzy” zaszytej w modelu? Świadome zarządzanie może zapobiec scenariuszowi, gdzie organizacja staje się całkowicie zależna od AI i traci wewnętrzną ekspertyzę. Jak sugerują eksperci, należy wykorzystać mocne strony AI, ale tak, by nie podkopywać ludzkich umiejętności i osądu. Innymi słowy, trzeba na nowo przemyśleć podział pracy między ludzi a maszyny, tak aby jedno uzupełniało drugie. Człowiek powinien pozostać w pętli decyzyjnej – jako kontroler jakości, jako kreatywny architekt rozwiązań, jako etyczny kompas. AI zaś najlepiej sprawdza się w roli szybkiego wykonawcy, asystenta podającego opcje, ale nie samodzielnego decydenta.
Wreszcie, kultura wartościowania ludzkiej pracy może ulec zmianie na skutek zalewu treści i produktów generowanych automatycznie. Już teraz obserwujemy rosnące zainteresowanie tym, co autentycznie ludzkie – rękodziełem, slow food, oryginalną sztuką. Być może w przyszłości ludzka kreatywność i kunszt będą postrzegane jako unikalne „premium” w świecie zalanym przez standaryzowane wytwory AI. To dodatkowy bodziec, by pielęgnować własne umiejętności: ludzie mogą zacząć świadomie wybierać i cenić te produkty i usługi, za którymi stoi prawdziwy człowiek z realną ekspertyzą, tak jak dziś cenimy rzemieślnicze wyroby pośród masowej produkcji.
Podsumowując, rozwój sztucznej inteligencji niewątpliwie niesie ryzyko zjawiska deskillingu – analogicznego do tego, które dotknęło rzemieślników podczas rewolucji przemysłowej, choć w nowym, cyfrowym wydaniu. Programiści, analitycy, twórcy treści i inni pracownicy umysłowi mogą odczuć, że część ich dotychczasowego kunsztu przejmuje algorytm. Ale jednocześnie AI otwiera przed nami drzwi do niewyobrażalnej wcześniej produktywności i nowych form pracy. Czy staniemy się jedynie operatorami „maszyn myślących”, tracąc własną biegłość, czy też wykorzystamy tę technologię jako trampolinę do rozwoju nowych, wyższych umiejętności – zależy w dużej mierze od nas samych. Historia uczy, że kluczem jest adaptacja: zamiast walczyć z nieuniknionym postępem, powinniśmy mądrze się do niego dostosować. Oznacza to świadome korzystanie z AI, ciągłe uczenie się i pozostawanie ciekawym świata pomimo łatwo dostępnych odpowiedzi. Balansując między wygodą automatyzacji a wyzwaniem rozwoju, możemy sprawić, że finalnie to człowiek, wsparty AI, będzie lepszy niż był kiedykolwiek wcześniej – nie na odwrót.
Źródła:
- Grossman, G. AI assistants boost productivity but paradoxically risk human deskilling. VentureBeat (2023).
- Schürmann, S. The Quiet Crisis: How is AI Eroding Our Technical Competence? DEV Community (2025).
- Craddock, T. AI Is Making Us Worse Programmers (Here’s How to Fight Back). Medium (2025).
- N.M.N. AI is Creating a Generation of Illiterate Programmers. nmn.blog (2023).
- Elliott, L. The AI industrial revolution puts middle-class workers under threat this time. The Guardian (2023).
- Dollinger, D. The AI Revolution... a Modern Industrial Revolution of Knowledge. LinkedIn (2023).
- Wall Street Journal. Smartphone Dependency Weakens Intellect. via VentureBeat (2023).
- Weld, D. – cyt. za Axios. Human abilities may atrophy with AI. (2023).
- Forbes. The Risk Of Losing Unique Voices: Impact Of AI On Writing. (2023).