Aké zmeny prinesie AI na trh práce? Júlia Jurčíková, HR Manager&People Advocacy, Americká obchodná komora v SR

Technologický progres vrátane AI pretvára pracovný trh. AI už nielen zrýchľuje rutiny AKO rešerše, návrhy textov a sumarizácie stretnutí, ale stáva sa samostatnejším pracovným partnerom. Dnes je bežná v call centrách a zákazníckom servise. V horizonte 3–5 rokov najviac zasiahne profesie postavené na dátach, opakovaní a analytike—niektoré roly zaniknú, iné sa zlúčia a pribudnú nové príležitosti. Pre Slovensko je adopcia technológií vrátane AI výzvou aj šancou.

NXT: Ako by ste zhrnuli najväčšie zmeny, ktoré AI prinesie na trh práce v horizonte 12 – 24 mesiacov a 3 – 5 rokov?

Júlia Jurčíková: AI už dnes pretvára pracovný trh a v najbližších rokoch sa to ešte zrýchli. V horizonte 12 – 24 mesiacov sa z nástroja „na zrýchlenie rutiny a opakovaných úloh“ zmení na „pracovného partnera, asistenta“ – okrem rešerší, sumarizácií či prepisov vie navrhnúť text alebo kód, porovnať alternatívy, spustiť skripty či workflow v CRM/ticketingu, priebežne si pýtať doplnenia a upozorniť na riziká. Prakticky AI vidíme v call centrách, zákazníckej či IT podpore, marketingu, testovaní a financiách: AI tu už preberá nízkohodnotové úlohy. Ľudia sa viac sústredia na dizajn riešení, kvalitu a komunikáciu. V horizonte 3 až 5 rokov očakávame hlbšie preskupenie práce: roly s vysokou mierou opakovania a štandardizovanej analýzy sa výrazne zefektívnia a počtom zmenšia, kým porastú pozície okolo dát, bezpečnosti, produktu a riadenia rizík. Niektoré roly teda zaniknú, iné sa zlúčia a vzniknú aj nové príležitosti.

Makrotrendy tlačia firmy do adopcie technológií: podľa World Economic Forum viac než 75 % podnikov plánuje prijať AI, veľké dáta a cloud computing. Do roku 2027 sa zmení charakter práce približne pri 23 % pracovných miest. Pritom najväčší prínos generatívnej AI sa očakáva v predaji a marketingu, zákazníckej podpore a softvérovom vývoji.

NXT: Ktoré odvetvia budú pod najväčším tlakom? Vidíte skôr nahrádzanie pracovných miest alebo zmenu ich náplne? Na akých konkrétnych príkladoch?

Júlia Jurčíková: Najväčší tlak pocítia odvetvia s vysokým podielom rutiny a štandardizovaných procesov, ako sú back-office (finančné operácie, reporting, právne rešerše, preklady), bankovníctvo a poistenie (KYC, underwriting, antifraud) a zákaznícke centrá. V IT a telekomunikáciách pôjde o podporu, testovanie a správu dokumentácie či znalostných databáz a pod.

Realita v praxi však neprinesie plošné rušenie pozícií, ale skôr redizajn práce. Napríklad v právnej oblasti môže AI sumarizovať zmluvy a judikatúru, no finálnu argumentáciu a zodpovednosť nesie človek; v QA/Test AI generuje testy a syntetické dáta, ale stratégia, priorizácia rizík a konečné schválenie výsledkov zostávajú na skúsenejších odborníkoch; v zákazníckej podpore chatboty/voiceboty vybavia prvú líniu. Keď je situácia zložitejšia, preberá to človek, rieši výnimky a sťažnosti, stará sa o dlhodobý vzťah so zákazníkom.

Na Slovensku je veľa rutinných rolí v centrách zdieľaných služieb, ktoré budú musieť AI rýchlo integrovať na udržanie konkurencieschopnosti; v IT a telekomunikáciách môže byť do roku 2027 ohrozených približne 12 000 rutinných pozícií (operátori podpory, technici, testeri), pričom paralelne rastie dopyt po dátových analytikoch, AI/ML profiloch, špecialistoch na prompty a tvorcoch AI nástrojov na vzdelávanie či programovanie.

Adopcia technológií sa naprieč krajinami aj segmentmi líši – a platí to aj pre Slovensko. Globálne AI zrýchľuje preskupovanie práce naprieč ekonomikami, pričom naša štruktúra trhu tento trend ešte zosilňuje. Zároveň do tejto éry vstupujeme s viditeľnou medzerou v digitálnych zručnostiach. Index DESI ukazuje pokles v podiele ľudí so základnými digitálnymi zručnosťami na 51 %, pričom podiel s pokročilými zručnosťami je na úrovni okolo 21 %. Obe hodnoty sú pod priemerom EÚ, čo nás skôr odsúva v adopcii. Preto by sme sa mali sústrediť na cielené vzdelávanie, „dátovú hygienu“ a infraštruktúru, ak chceme držať krok s Európou aj svetom.

NXT: Ako sa bude meniť produktivita a aké sú limity merania pri AI asistovanej práci?

Júlia Jurčíková: Produktivita s AI porastie najmä pri opakovaných úlohách (často o desiatky percent), no tradičné KPI to úplne neuvidia, lebo veľká časť hodnoty je kvalitatívna—nižšie kognitívne zaťaženie, menej chýb, rýchlejšie validácie. Preto je kľúčové meniť spôsob merania a nové metriky zavádzať postupne cez piloty a testy. Výsledkom by malo byť menej merania „objemu“, viac merania skutočného výsledku a kvality.

NXT: Ktoré HR procesy vidíte ako „low-hanging fruit“ pre AI a ktoré si vyžadujú opatrný postup?

Júlia Jurčíková:  „Low-hanging fruit“ v HR sú jasné: AI dnes spoľahlivo zrýchľuje sourcing, predvýber a skríning (CV parsing, skill matching v ATS), robí prehľadné zhrnutia profilov pre hiring manažérov a zvláda personalizovanú komunikáciu s kandidátmi (chatboty, automatizované odpovede). Úplná automatizácia náboru však nie je štandardom. V rozvoji ľudí dostáva priestor mikroučenie a odporúčania „na mieru“, čoraz častejšie so sprievodom AI coacha/avatara počas onboardingu. Pri finálnom výbere, v rozvoji či hodnotení výkonu je ešte potrebná opatrnosť: AI môže prenášať predsudky a nemusí správne zhodnotiť kultúrny fit. Veľmi záleží aj na tom, aký typ AI na to vyberieme.

Zároveň platí prísna disciplína pri HR dátach: GDPR, bezpečnosť a vysvetliteľnosť odporúčaní. Ak AI nasadíme zmysluplne, vie HR oddeleniam ušetriť stovky hodín ročne a zvýšiť relevantnosť procesov.

NXT: Ako má vyzerať AI stratégia v HR: centrálne riadenie alebo bottom-up experimenty?

Júlia Jurčíková: V praxi sa osvedčuje hybrid. Centrálne nastavené mantinely zhora a súčasne povolené bottom-up piloty v bezpečnom „sandboxe“. Jednoducho povedané, jasné pravidlá zhora, ako chrániť dáta a bezpečnosť, ktoré nástroje používať, aké sú etické pravidlá a dodržiavanie noriem pre AI. Zároveň má povoliť skúšanie zdola (bottom-up = nápady a testy priamo z tímov) formou malých pilotných projektov v bezpečnom prostredí (sandbox = oddelené testovacie pole bez rizika pre produkciu). Medzi typické testy patrí napríklad sourcing (vyhľadávanie kandidátov), onboarding (zaučenie nováčika) s AI coachom (AI „tréner“ či sprievodca) a mikroučenie (krátke 5 – 10-minútové bloky učenia „na mieru“). Takto HR urýchli adopciu bez chaosu, udrží dôveru ľudí a škáluje iba to, čo preukázateľne prináša hodnotu. AI pritom výborne zrýchľuje administratívu (RPA + AI), zatiaľ čo empatia, dôvera, hodnoty a angažovanosť zostávajú ľudskou zodpovednosťou.

HR má potenciál byť partnerom AI transformácie – od kultúry cez nábor až po vzdelávanie. No paradoxne sa v praxi stretávam s tým, že HR je často na chvoste, pokiaľ ide o nasadzovanie AI nástrojov pre vlastné HR procesy (nie pre firmu ako celok).

Vidím takisto rozdielnosť adopcie AI podľa sektorov. Najčastejšie sa stretávam s tromi typickými scenármi v organizáciách: organizácie so strategickým a systémovým prístupom – majú governance, metriky, dokonca vyvíjajú vlastné AI nástroje. Druhý prístup – nástroje sa nakúpia, no používanie je dobrovoľné, bez sprievodcu a školení; bez change managementu, čím je adopcia nižšia a potenciál sa okliešti. Tretí scenár je nízka alebo žiadna otvorenosť k adopcii AI pre rôzne obavy a prekážky.

NXT: Čo sa mení v employer brandingu, keď kandidáti očakávajú AI nástroje a „smart“ prostredie?

Júlia Jurčíková: AI je dnes súčasťou hodnotovej ponuky rovnako ako benefity či hybridný režim: kandidáti chcú moderné pracovné nástroje a pracovisko, kde AI reálne znižuje rutinu a zvyšuje zmysluplnosť práce. Prieskumy ukazujú, že približne 47 % ľudí AI v práci očakáva a okolo 43 % preferuje väčšiu flexibilitu (asynchrónna práca, menej mítingov, viac „deep work“), čo formuje aj očakávania na kultúru – dôraz na dôveru, transparentnosť a zmysluplné využitie nástrojov. V employer brandingu firmy reflektujú už aj prínosy AI a posolstvo mieria podľa cieľových skupín a generácií.

NXT: Ako AI mení onboarding a L&D: personalizované plány, tréning v mikrokrokoch, „AI coach“?

Júlia Jurčíková: AI posúva onboarding a rozvoj z „one-size-fits-all“ (univerzálneho prístupu) na personalizované a priebežne adaptívne. Nováčik môže mať k dispozícii AI sprievodcu, ktorý z interných materiálov a požiadaviek podľa pozície poskladá onboarding plán na mieru, odpovie na otázky 24/7 či priebežne pripomína kroky, pomáha s plánovaním. Aj učenie sa rozkladá na tzv. mikrokroky: 5 –10-minútové bloky odporúčané podľa reálnych potrieb. Na rozvoj zručností pribúdajú simulácie s AI avatarom (predajné či náročné rozhovory, jazyková zdatnosť) s okamžitou spätnou väzbou.

NXT: Ktoré technologické roly sú dnes najviac komplementárne k AI a ťažko nahraditeľné? 

Júlia Jurčíková: Najodolnejšie sú roly, ktoré umožňujú AI vôbec fungovať a škálovať: dátoví inžinieri a architekti/data governance (kvalita a správa dát), AI/ML developeri (modely, architektúry), MLOps/AI Ops/DevOps a cloud inžinieri/DevSecOps (nasadzovanie, monitoring, bezpečnosť a náklady) spolu so špecialistami na cybersecurity (ochrana modelov a dát).

NXT: Aké „hybridné“ roly vznikajú na priesečníku AI a biznisu (AI product manager, AI auditor, AI risk officer, prompt/agent designer)?

Júlia Jurčíková: Na priesečníku technológií a biznisu rýchlo rastú hybridné roly: AI Product Manager (prepája AI s hodnotou pre zákazníka a P&L), Prompt/Agent Designer (stavba interných agentov a workflow), AI Risk & Compliance/AI Risk Officer (súlad s reguláciou), AI Auditor (kvalita, bias, robustnosť) a AI Facilitator/AI Coach (adopcia, tréning, zmenový manažment). Spoločným menovateľom týchto pozícií je kombinácia hlbšej technickej gramotnosti, pochopenia biznisu, práce so zainteresovanými stranami a zodpovednosti za výsledok — práve tam je „ľudský dohľad” nenahraditeľný: definovanie cieľa, voľba dát a metód, hodnotenie rizík a finálne rozhodnutie.

NXT: Ako sa majú juniori dostať k praxi, keď AI automatizuje časť „entry-level“ úloh?

Júlia Jurčíková: Harvard Business Review upozorňuje, že vytláčanie juniorov AI oslabuje zásobník talentov – v mene rýchlosti a šetrenia nákladov sa z trhu vytráca budúca generácia lídrov a odborníkov. Riešením je zmena  prístupu k rozvoju a kariérnemu rastu. Možno zaviesť učňovský model s podporou AI. To znamená bezpečné testovacie prostredie aj so syntetickými dátami, paralelný režim práce („shadowing“ – junior spraví úlohu a súčasne ju spraví AI, potom výsledky porovnáme), riadené rotácie cez projekty s jasne definovanými výstupmi a pravidelnou spätnou väzbou alebo aj krátke súťaže na riešenie reálnych problémov. Cieľ je jednoduchý: aby juniori získali „remeslo a úsudok“, nie iba schopnosť „promptovať“.

NXT: Ktoré soft skills získavajú na cene v AI tímoch: facilitácia, kritické myslenie, komunikácia s netechnikmi?

Júlia Jurčíková: Ako sa posúva hranica medzi ľuďmi a strojmi, rastie hodnota kognitívnych a adaptívnych zručností: facilitácia (prepájať  a viesť AI tímy a zainteresované strany a robiť rozhodnutia), kritické myslenie (overovať a spochybňovať výstupy AI), empatická komunikácia (prekladať technické závery do zrozumiteľného jazyka biznisu) a etika/zodpovednosť (vedieť, kedy AI nepoužiť). Rozhodnutia a zodpovednosť nakoniec zostávajú na človeku — AI je pomocník, nástroj, nie náhrada úsudku. Namiesto „honby za úsporou času“ posúvajme KPI k pridanej hodnote a kvalite rozhodnutí. OECD zároveň varuje pred „skill mismatchom“, ktorý môže AI ešte viac prehĺbiť, ak nebudeme cielene upskillovať a rekvalifikovať.

Kto je JÚLIA JURČÍKOVÁ?

Júlia má viac než 20 rokov skúseností v HR, konzultingu, výbere a rozvoji ľudí vrátane riadenia organizácie a vedenia tímov. V AmCham Slovakia pôsobí v dvojrole HR manažéra a Policy manažéra pre oblasť ľudského kapitálu, kde prepája biznis, akademickú sféru a verejný sektor pri témach, ktoré zlepšujú podnikateľské prostredie a zamestnávateľské otázky. Aktívne sa zaujíma o vývoj a trendy na trhu práce. Verí v prorastový prístup a celoživotné vzdelávanie s dôrazom na praktické riešenia, ktoré pomáhajú ľuďom aj firmám napredovať.

Ďakujeme za rozhovor.