Chińscy pracownicy uczą AI swoich stanowisk. I zaczynają się buntować

Szef prosi Cię o przeszkolenie nowego pracownika. Pokazujesz mu, jak obsługujesz systemy, jakie skróty stosujesz, gdzie są najważniejsze dokumenty. Potem dowiadujesz się, że ten "nowy" to agent AI – i ma przejąć Twoje obowiązki. W Chinach to już codzienność.

Na początku kwietnia na GitHubie pojawił się projekt Colleague Skill. Narzędzie pozwalało "destylować" umiejętności współpracowników do agentów AI. Brzmiało technicznie, niewinnie. Problem? Chińscy pracownicy tech zaczęli dostawać od przełożonych jasne polecenie: wytrenujcie swoich cyfrowych następców.

GitHub, projekt i szybkie wycofanie

Colleague Skill miał być rozwiązaniem dla firm, które chcą "zachować wiedzę organizacyjną". W praktyce pracownicy musieli dokumentować swoje procesy, decyzje, nawyki – wszystko, co agent AI mógłby potem replikować. Projekt zyskał popularność błyskawicznie. Równie szybko zniknął z GitHuba.

Dlaczego? Ludzie zaczęli mówić głośno. W komentarzach, na forach, w mediach społecznościowych. "Uczę maszynę, która mnie zastąpi" – to zdanie pojawiało się wielokrotnie. Nie chodziło o teoretyczny strach przed automatyzacją. To był konkretny scenariusz: szef daje Ci zadanie, które kończy się Twoim zwolnieniem.

Entuzjaści AI nagle widzą drugą stronę

Najbardziej ironiczne w tej sytuacji jest to, że pracownicy tech w Chinach byli jednymi z najbardziej entuzjastycznych early adopterów AI. Testowali nowe modele, eksperymentowali z automatyzacją, dzielili się case studies. Uczyli się, jak lepiej współpracować z agentami AI w codziennej pracy.

Teraz ta sama grupa zaczyna zadawać pytania, które wcześniej wydawały się abstrakcyjne. Czy automatyzacja rzeczywiście tworzy nowe miejsca pracy, czy tylko przenosi zyski do właścicieli firm? Czy "zwiększanie produktywności" oznacza lepsze warunki dla pracowników, czy tylko mniejsze zespoły?

Odpowiedzi nie są jednoznaczne. Samo to, że pytania padają głośno – to zmiana. Zwłaszcza w środowisku, które dotąd traktowało AI jako narzędzie do optymalizacji, nie zagrożenie.

Presja od góry, opór od dołu

Według relacji pracowników, którzy wypowiadali się anonimowo, firmy nie pytają o zgodę. Trenowanie agenta AI staje się częścią obowiązków służbowych. Odmowa? Ryzyko, że zostaniesz oznaczony jako "niekooperacyjny" lub "opierający się zmianom".

To klasyczny double bind: jeśli współpracujesz, przyśpieszasz własne zwolnienie. Jeśli odmówisz, możesz stracić pracę szybciej. Niektórzy próbują sabotować proces – podają niepełne informacje, "zapominają" o kluczowych szczegółach. Inni po prostu odchodzą, zanim firma zdąży ich zastąpić.

Nie tylko Chiny, ale tam najszybciej

Chińskie firmy tech działają w specyficznym kontekście. Presja na efektywność jest ogromna, konkurencja brutalna, a kultura pracy – bardziej hierarchiczna niż na Zachodzie. To sprawia, że wdrażanie takich rozwiązań idzie szybciej i z mniejszym oporem instytucjonalnym.

Mechanizm jest uniwersalny. Narzędzia do automatyzacji pracy rozwijają się globalnie. Agenci AI, którzy mogą obsługiwać systemy, analizować dane, pisać raporty – to już nie science fiction. To produkty dostępne na rynku.

Różnica polega na tym, jak firmy je wdrażają. Czy jako wsparcie dla pracowników, czy jako ich zamiennik? Czy inwestują w przekwalifikowanie zespołów, czy po prostu redukują etaty? W Chinach widzimy wariant drugi – szybki, bezkompromisowy, nastawiony na cięcie kosztów.

Polska perspektywa: co z naszym rynkiem?

W Polsce takie scenariusze jeszcze nie są powszechne, ale sygnały się pojawiają. Firmy testują agentów AI w różnych działach – od obsługi klienta po analizę danych. Pytanie brzmi: czy będziemy uczyć się na błędach innych rynków, czy powtórzymy ten sam scenariusz?

Unijne regulacje AI Act dają pewną ochronę – wymagają przejrzystości w systemach wysokiego ryzyka, w tym tych wpływających na zatrudnienie. Przepisy to jedno, a praktyka wdrożeniowa to drugie. Jeśli firma uzna, że agent AI "wspiera" pracownika, a nie go zastępuje, może omijać część wymogów.

Kto kontroluje automatyzację

Colleague Skill zniknął z GitHuba, ale problem nie zniknął. Narzędzia do "destylacji" wiedzy pracowników będą się pojawiać dalej – pod innymi nazwami, w innych wersjach. Technologia jest gotowa. Pytanie brzmi: jak ją regulować i kto ma kontrolę nad tym, jak jest używana?

Chińscy pracownicy tech pokazali coś ważnego: nawet entuzjaści AI mają granicę. Kiedy automatyzacja przestaje być narzędziem do optymalizacji, a staje się narzędziem do eliminacji – ludzie zaczynają się bronić. I dobrze.

Ostatecznie to nie AI decyduje, kto straci pracę. Decydują ludzie, którzy kontrolują wdrożenia. Jeśli nie będziemy o tym rozmawiać głośno – decyzje podejmą za nas.