Dopad na trh práce a ekonomiku · Umělá inteligence

Co říkají hlavní studie

Odhady dopadu AI na trh práce se dramaticky liší podle metodologie. Čtyři často citované přístupy: ^[1]^[2]^[3]

OECD (Employment Outlook 2023): 27 % pracovních míst v OECD je v profesích s nejvyšším rizikem automatizace; ČR patří spolu se Slovenskem a Maďarskem mezi země s nejvyšším podílem — pro ČR cca 35 % (viz též ČNB blog ^[4] níže). Metodologie: úlohové (task-based) modelování — co konkrétní zaměstnanec dělá za úkoly a kolik z nich může AI dělat.
Goldman Sachs (2023): AI „mohla nahradit ekvivalent 300 mil. pracovních míst globálně" v horizontu 10 let. Mediální titulky byly katastrofické, ale zpráva sama zdůrazňuje, že většina dopadu bude augmentace, ne nahrazení. Predikce globálního růstu HDP o +7 % během 10 let kvůli AI.
MIT / Acemoglu (2024): Daron Acemoglu (laureát Nobelovy ceny za ekonomii 2024 spolu se Simonem Johnsonem a Jamesem Robinsonem „za studie o tom, jak se utváří instituce a jak ovlivňují prosperitu") je skeptický k velkým predikcím. Argumentuje, že historie automatizací ukazuje, že většina dopadů přichází postupně (10–30 let, ne 5) a vlády mají velký vliv na to, zda AI zvedne mzdy všem, nebo jen vlastníkům kapitálu.
Stanford AI Index 2025: V roce 2024 hlásilo používání AI v alespoň jedné funkci už 78 % organizací (z 55 % v roce 2023); konkrétně generativní AI používalo 71 % firem (z 33 %). Nejrychlejší adopce ve finančních službách, technologii, vzdělávání. ^[3]

Co konkrétně AI mění v jednotlivých profesích

Profese	AI dnes	Predikce 2030	Klíčový faktor
Zákaznická podpora (první linie)	Chatboti řeší 30–50 % dotazů	Lidé jen u eskalací	AI je rychlejší a levnější
Juniorní programátor	Copilot, Claude Code zrychlují 2–3×	Méně juniorů, víc seniorů s AI	Firmy najímají méně, ale produktivně
Účetní	AI dělá faktury, párování, předpisy	Méně rutinních účetních, víc daňových poradců	Daňová a účetní odpovědnost vyžaduje lidskou kontrolu
Překladatel	DeepL, ChatGPT dělají běžné texty	Specializace na odborné, právní, marketingové překlady	AI je dobrá, ale ne perfektní
Copywriter	AI dělá první draft	Lidé editují a strategicky vedou	Hodnota se posouvá ke „kvalitní kurátorství"
Grafik / designér	Midjourney, DALL-E generují obrazy	Konceptuální designéři přežijí, šablonová práce ne	Kreativní vize stále lidská
Lékař (diagnostika)	AI pomáhá s rentgeny, CT	AI součást všech specializací, ale lékař rozhoduje	Regulace + odpovědnost lidská
Učitel	AI tutoři, Khan Academy GPT	Vyšší podíl AI v personalizaci, učitel jako mentor	Sociální složka nezastupitelná
Řidič kamionu	Waymo, Tesla testují autonomy	V USA postupné rozšíření na vybraných koridorech; masové nasazení až 2030+, ČR později	Bezpečnost, regulace pomalé
Manuální řemeslník	AI nepomáhá ani neohrožuje	Stejně, ale plánování přes AI	Fyzický kontext nezautomatizovaný

Český kontext: ČNB, MPO, CERGE-EI

Domácí debatu shrnuje blog ČNB Jana Babeckého z července 2024 („The impact of artificial intelligence on the labour market"). Podle citovaných OECD dat je v ČR podíl zaměstnání v profesích s nejvyšším rizikem automatizace 35 %, což je víc než průměr OECD (27 %) a USA (21 %). Důvodem je silný podíl průmyslu a rutinní práce. Babecký zároveň výslovně upozorňuje, že u generativní AI je období jejího nasazení zatím příliš krátké na to, aby existovala spolehlivá empirická evidence dlouhodobých dopadů na trh práce — konkrétní procentní predikce na ČR je proto třeba brát opatrně. ^[4]

Aktuálnější odhad přinesla studie OECD „Job Creation and Local Economic Development 2024 — The Geography of Generative AI" (listopad 2024), která pracuje přímo s expozicí vůči generativní AI (ne automatizaci obecně). V městských regionech OECD je generativní AI vystaveno průměrně 32 % pracovníků (vs. 21 % ve venkovských regionech), přičemž Praha patří spolu se Stockholmem k městům s nejvyšší expozicí v rámci OECD — kolem 45 % pracovníků. Vysoký podíl Prahy odráží její strukturu zaměstnanosti — koncentrace bílých límečků v právu, financích, IT a veřejné správě, tedy přesně v oborech s nejvyšší expozicí ke generativní AI. Pro ČR jako celek souhrnný národní údaj OECD nezveřejnila. ^[5]

Profese s typicky nejvyšší expozicí k AI: právní asistenti, účetní, finanční analytici, překladatelé. Naopak nejméně exponovány zůstávají profese závislé na fyzickém kontextu, mezilidském kontaktu nebo nestandardním rozhodování — zdravotníci, učitelé základní školy, řemeslníci, řidiči MHD, zaměstnanci v cestovním ruchu. Klíčový faktor dlouhodobých dopadů je rychlost rekvalifikace a politika trhu práce.

Vláda ČR schválila 2. dubna 2025 (usnesení č. 237) „Implementační plán programu Digitální Česko pro rok 2025", jehož součástí je i Akční plán Národní strategie umělé inteligence ČR 2030 pro rok 2025 (NAIS) administrovaný MPO. Samotnou strategii NAIS schválila vláda dříve (usnesení č. 520 z 24. července 2024). V rámci akčního plánu NAIS pro rok 2025 je alokováno cca 19 mld. Kč na projektové záměry napříč sedmi oblastmi; jednou z nich jsou „AI dovednosti a dopady AI na trh práce" (rozvoj vzdělávání v AI, podpora rekvalifikací, analýzy dopadu automatizace). Konkrétní dílčí rozpočet pro oblast trhu práce dokument nezveřejňuje. ^[6]

CERGE-EI (společné pracoviště Karlovy univerzity a AV ČR) a think tank IDEA se dlouhodobě věnují českému trhu práce a technologickým změnám. Daniil Kashkarov (PhD CERGE-EI, září 2024, dizertace „Essays on Human Capital, Inequality and Technological Change") s Valentinem Artemevem v CERGE-EI Working Paper č. 776 („Disappearing Stepping Stones: Technological Change and Career Paths", březen 2024) ukazuje, že rutinně-orientovaná technologická změna ubrala kariérní cesty z rutinních kognitivních pozic do vysoce kvalifikovaných — autoři odhadují nejméně 1,37 mil. ztracených vysoce kvalifikovaných pracovníků uvázlých v méně kvalifikovaných profesích (data PSID a inzeráty pracovních pozic ze tří hlavních amerických zdrojů, 1940–2000). ^[8] Za IDEA (think tank při CERGE-EI) vyšel v červnu 2024 Policy Brief „Strnulost českého trhu práce" (Daniel Münich a Jakub Grossmann), který na datech Eurostatu ukazuje, že frekvence změn práce v Česku patří k nejnižším v rámci zemí EU27 — tuzemský trh práce tak ztrácí schopnost adaptace na technologické změny, což je v éře AI strukturální problém. ^[7] Akademická diskuze v ČR je obecně opatrná — varuje před přehnaným pesimismem i optimismem.

Produktivita, mzdy, nerovnost

Klíčová ekonomická otázka: kdo z AI vydělá? Historie technologických revolucí (parní stroj, elektrifikace, počítače) ukazuje, že distribuce zisků je politicky řízená. Pokud vláda nezasáhne (mzdovou politikou, daněmi, sociálním státem), zisky se koncentrují u vlastníků kapitálu a vysoce kvalifikovaných — což vede k růstu nerovnosti.

Optimistický scénář (Goldman, McKinsey): AI zvedá produktivitu, růst HDP, mzdy rostou plošně. Daňové příjmy státu stačí na rekvalifikace a sociální síť. Příklad: poválečná Evropa 1950–1970.
Pesimistický scénář (Acemoglu, Frey & Osborne): AI vede k „polarizaci práce" — bohatí ještě bohatší, střední třída ztrácí, manuální profese stagnují. Politické nepokoje rostou.
Realistický scénář (kompromis): krátkodobě (5 let) výhody pro vysoce kvalifikované, politické rozhodnutí ve 10–15 letech určí, zda se zisky rozdělí (sociální stát, UBI debaty) nebo koncentrují.

Příklad z praxe: Politické debaty o univerzálním základním příjmu (UBI) se znovu otevřely v souvislosti s AI. Finsko testovalo UBI 2017–2018 (560 EUR/měs. pro 2 000 nezaměstnaných) — výsledky: lepší well-being, ale nejasný dopad na zaměstnanost. Sam Altman (OpenAI) financoval skrz OpenResearch velkou americkou studii nepodmíněných hotovostních transferů (2020–2023, výsledky 2024): 1 000 účastníků dostávalo 1 000 USD měsíčně, kontrolní skupina 2 000 lidí dostávala 50 USD měsíčně. Výsledky byly smíšené — změny v zaměstnanosti, výdajích a duševním zdraví byly menší, než zastánci UBI doufali, a pozitivní efekty na stres a well-being se navíc soustředily zejména do prvního roku. ČR o UBI ani o souvisejících konceptech (negativní daň z příjmu) vážněji nediskutuje; téma se objevuje pouze sporadicky v akademické debatě, do žádného vládního programového dokumentu se zatím nedostalo.

Vzdělávání a rekvalifikace

Nejdůležitější politickou odpovědí na AI v práci je investice do vzdělávání a rekvalifikací. Příklady z EU: Dánsko má systém „flexicurity" — pružný trh práce + silný sociální stát + povinné rekvalifikační programy. Singapur spustil SkillsFuture (každý dospělý dostává 500 SGD ročně na kurzy). Německo má Bildungszeit (vzdělávací volno).

V ČR systém celoživotního učení je slabší než ve většině EU zemí. Účast dospělých v dalším vzdělávání v ČR (referenční období 4 týdny, EU-LFS) je v roce 2024 cca 11 % — průměr EU 13,5 %, Švédsko 37,5 %. Při delším referenčním období (12 měsíců, šetření Adult Education Survey) jsou hodnoty výrazně vyšší (průměr EU cca 28 %, Švédsko nad 55 %), ale relativní propad ČR vůči severským zemím zůstává. To je strukturální problém, který se v éře AI zhorší. NPO (Národní plán obnovy) vyhradil ~5 mld. Kč na digitální vzdělávání 2021–2026, ale realizace je pomalá. ^[9]

Účast dospělých v dalším vzdělávání (ČR, 4 týdny, LFS): ~11 %

Podíl firem v ČR využívajících AI (2024): ~11 %

Zaměstnání v ČR ve vysokém riziku automatizace: ~35 %

Co dělat na úrovni jednotlivce

Adaptace na AI v práci

Identifikujte rutinní úkoly ve své práci a zjistěte, jak je AI může zrychlit (Claude, ChatGPT, oborové nástroje).
Naučte se základní prompt engineering (tvorbu zadání pro AI) — schopnost klást AI dobré otázky je dnes profesní dovednost.
Investujte do dovedností, které AI nedělá: vedení lidí, prezentační dovednosti, doménová expertíza, kritické myšlení.
Sledujte trendy ve svém oboru — jaké AI nástroje konkurence zavádí.
Pokud jste mladší nebo na začátku kariéry, diverzifikujte: nedávejte všechno na jednu úzkou specializaci, kterou AI snadno automatizuje.
V případě hrozby propuštění zkontrolujte, zda máte právo na rekvalifikační podporu z Úřadu práce nebo z programů MPSV.