Każda fala zmian technologicznych niesie ze sobą znajomą prognozę: tym razem miejsca pracy znikną na dobre. Historia bankomatów (ATM) i ich wpływu na zawód kasjera bankowego ukazuje jednak bardziej zniuansowaną rzeczywistość — i stanowi objawczą paralelę dla dzisiejszej debaty nad sztuczną inteligencją.

Gdy bankomaty upowszechniły się w latach 80., wielu obserwatorów zakładało, że kasjerzy bankowi wkrótce staną się zbędni. Byli tylko częściowo w błędzie. Liczba kasjerów potrzebnych w poszczególnych oddziałach rzeczywiście spadła w miarę, jak ATM automatyzowały rutynowe transakcje, ale ogólny obraz zatrudnienia okazał się znacznie mniej drastyczny niż prognozowano. Dzięki obniżeniu kosztów operacyjnych bankomaty sprawiły, że rozbudowa sieci oddziałów stała się ekonomicznie uzasadniona. W rezultacie całkowite zatrudnienie kasjerów bankowych w USA pozostawało w przybliżeniu stabilne od 1980 do 2010 roku. Dla kasjera w połowie kariery w tamtym czasie bankomat okazał się stanowić znacznie mniejsze zagrożenie, niż sugerowały ówczesne prognozy.

Jak automatyzacja zadań tworzy nowy popyt

Rozwój bankowości detalicznej wygenerował popyt na szerszą gamę zawodów. Banki zatrudniały więcej oficerów kredytowych, analityków ryzyka kredytowego, doradców klienta indywidualnego oraz specjalistów ds. przestępstw i ryzyka. Praca wewnątrz oddziałów przesunęła się w górę łańcucha wartości umiejętności — od przetwarzania rutynowych transakcji ku zarządzaniu relacjami z klientami.

Prawdziwa destabilizacja nadeszła później. Od około 2010 roku bankowość mobilna fundamentalnie zmieniła reguły gry. W przeciwieństwie do bankomatu, który automatyzował konkretne zadanie, bankowość mobilna zautomatyzowała całą wizytę w oddziale bankowym. Klienci nie musieli już odwiedzać oddziału w większości codziennych spraw bankowych. Do 2025 roku tylko 9% klientów banków wskazywało oddziały jako swój główny kanał bankowy, w dół z 36% w 2007 roku. Zatrudnienie kasjerów bankowych odpowiednio spadło.

Ta transformacja nie była podyktowana wyłącznie technologią. Ustawa o podpisach elektronicznych w handlu globalnym i krajowym z 2000 roku (Electronic Signatures in Global and National Commerce Act) nadała podpisom elektronicznym taką samą moc prawną jak podpisom odręcznym, umożliwiając w pełni cyfrowe doświadczenia bankowe i przyspieszając odejście od transakcji osobistych.

Szersza lekcja jest taka: izolowana automatyzacja zadań rzadko prowadzi do masowej utraty miejsc pracy, z wyjątkiem zawodów opartych na bardzo wąskim zestawie czynności — co ilustruje zniknięcie operatorów central telefonicznych. Częściej znacząca destabilizacja ma miejsce, gdy technologie łączą się z nowymi przepływami pracy, modelami biznesowymi i zmianami instytucjonalnymi, które fundamentalnie reorganizują sposób wykonywania pracy. Rewolucja bankowości mobilnej stworzyła na przykład zupełnie nowe kategorie zatrudnienia: analityków cyberbezpieczeństwa, menedżerów produktów cyfrowych, inżynierów platform płatniczych i operatorów platform danych.

Mit masowej utraty miejsc pracy w sektorze biurowym

Ta historyczna perspektywa jest pouczająca dla obecnej debaty o sztucznej inteligencji. Jeśli sztuczna inteligencja stanie się technologią ogólnego przeznaczenia na skalę elektryczności lub komputera osobistego — jak coraz wyraźniej sugerują bieżące wydarzenia — umożliwi powstanie produktów, usług i branż, których jeszcze sobie nie wyobrażamy. Ekonomowie badający wcześniejsze przejścia technologii ogólnego przeznaczenia konsekwentnie odkrywali, że najgłębsze zmiany strukturalne nie pojawiają się wraz z początkowym wdrożeniem, lecz w fazie późniejszej, kiedy organizacje przeprojektowują swoje operacje wokół nowych możliwości. Elektryfikacja fabryk zajęła na przykład dekady, aby przynieść pełne zyski produktywności po wprowadzeniu; komputer osobisty podążył podobnym torem, a największe efekty organizacyjne i produktywnościowe ujawniły się lata po powszechnej adopcji.

Od momentu premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku wielu komentatorów argumentowało, że sztuczna inteligencja szybko wyeliminuje duże liczby miejsc pracy w sektorze biurowym. Niemal cztery lata później dane z rynku pracy opowiadają inną historię. Zawody o największej ekspozycji na AI nie odnotowały masowych spadków zatrudnienia. Wzrost zatrudnienia w wysoko narażonych zawodach na ogół dotrzymywał kroku — lub przewyższał — wzrost w zawodach o niższej ekspozycji. Stopy zwolnień pozostają niskie, a choć tempo zatrudnienia spowolniło, to spowolnienie to miało charakter ogólny, a nie skoncentrowany w dziedzinach intensywnie wykorzystujących AI.

Dzisiejsze duże modele językowe mogą być analogiczne do bankomatów z lat 80. — potężnych narzędzi, które automatyzują określone zadania, jednocześnie wzmacniając wiele innych, czyniąc pracowników bardziej produktywnymi i pozostawiając szerszą strukturę pracy w dużej mierze nienaruszoną. Bardziej znacząca destabilizacja rynku pracy może wymagać czegoś bliższego przejściu od bankomatów do bankowości mobilnej: głębszej rekonfiguracji procesów biznesowych, struktur organizacyjnych i interakcji z klientami, która przekształca role pracowników zamiast po prostu je eliminować.

Historia zmian technologicznych sugeruje, że same możliwości rzadko decydują o wynikach na rynku pracy. Ważniejsze jest to, jak organizacje przeprojektowują pracę wokół tych możliwości.

Sztuczna inteligencja może ostatecznie przekształcić rynek pracy tak, jak bankowość mobilna przekształciła bankowość detaliczną. Ale dzisiejsze dowody sugerują, że wciąż jesteśmy bliżej fazy ATM niż fazy bankowości mobilnej.

Opinie wyrażone w artykułach komentarzowych Fortune.com są wyłącznie poglądami ich autorów i niekoniecznie odzwierciedlają opinie i przekonania Fortune.

Ten artykuł pierwotnie ukazał się na stronie Fortune.com.