Silvestrovský brainstorming nad dopady AI. Není to jen jednosměrný...
Vojtěch Měřínský@VMerinsky
41 views
Jan 02, 2026
~7 min read
Advertisement
1
Silvestrovský brainstorming nad dopady AI. Není to jen jednosměrný lístek, jak se na první pohled zdá. Požene AI ekonomiku v dalších letech? 🧵
2
Umělá inteligence už dnes není okrajová technologie ani laboratorní experiment. Postupně se mění v obecnou infrastrukturu, která zasahuje do fungování trhu práce, firemních procesů i celkové organizace ekonomiky. Nejde jen o zrychlení jednotlivých úkolů, ale o posun v tom, jak se práce dělá, kdo ji dělá a s jakou přidanou hodnotou. AI už zasahuje do téměř všech profesních oblastí, od administrativy přes finance, zpracovatelský průmysl, energetiku, obchod, vzdělávání až po kreativní a poradenské profese.
3
Výzkumy, na které upozorňuje ekonom Anton Korinek (rozhovor pro Richmond Fed), ukazují, že zásadní zlom spočívá v přesunu od úzce specializovaných nástrojů k univerzálním modelům. Ty dnes zvládají komplexní kognitivní úlohy – psaní textů, analýzy dat, tvorbu kódu, právní rešerše i strategické návrhy. AI tím přestává být „pomocníkem“ a stává se skutečným produkčním faktorem.
4
To má přímé důsledky pro produktivitu. Generativní modely výrazně zvyšují efektivitu práce v profesích, které byly dosud považovány za obtížně automatizovatelné. Nejde ale jen o nahrazování lidí. Často dochází ke změně struktury práce – rutinní část mizí, důraz se přesouvá na rozhodování, kontrolu kvality a schopnost spojovat kontexty.
5
Otázka tedy nezní, zda AI ekonomiku „požene“, ale kdo z ní bude schopen těžit. Země a firmy, které dokážou technologii integrovat do jádra procesů, investovat do dovedností a propojit AI s energetikou, datovou infrastrukturou a kapitálem, mohou získat výraznou konkurenční výhodu. Ostatní riskují, že zůstanou jen pasivními uživateli cizí produktivity.
6
Výzkumy se sice liší v odhadech, kolik pracovních míst AI „vezme“, shodují se ale v jednom: dopad nebude marginální ani krátkodobý. Umělá inteligence už nezasahuje jen rutinní činnosti, ale proniká i do ne-rutinní kognitivní práce, kterou jsme dlouho považovali za výsostně lidskou. Týká se to jak manažerského rozhodování, analýz a plánování, tak i části manuálních profesí, kde AI ve spojení s robotikou mění ekonomiku práce rychleji, než jsme čekali.
7
To má zásadní důsledek: profese, které dnes považujeme za „bezpečné“ díky vysokému lidskému kapitálu, nebudou jen transformovány, ale v některých případech mohou být částečně nebo téměř plně nahrazeny. Projekce ukazují, že generativní AI může v příští dekádě ovlivnit přes dvě pětiny pracovních míst v Česku. Zároveň poroste polarizace trhu práce: zatímco v některých sektorech vzniknou nové role a příležitosti, jinde dojde k deskillingu a rychlému poklesu poptávky. Klíčová otázka tak nezní, zda AI ekonomiku změní, ale kdo se dokáže adaptovat a kdo zůstane pozadu.
8
Důsledky nástupu AI se proto netýkají jen firemní produktivity nebo jednotlivých profesí, ale zasahují samotné základy sociálního kontraktu. Pokud se významná část hodnoty začne generovat pomocí algoritmů, modelů a autonomních systémů, tradiční vazba mezi prací, mzdou a životní úrovní se začne rozvolňovat. Část lidského kapitálu přestane být oceňována způsobem, na který jsme byli zvyklí, a to může vést ke strukturální nezaměstnanosti, nižší participaci na trhu práce a dlouhodobému tlaku na sociální soudržnost. Nejde o krátký šok, ale o pomalý, kumulativní proces, který se bude odehrávat v horizontu let.
9
I instituce jako OECD připouštějí, že přestože AI zvyšuje produktivitu a vytváří nové typy práce, tempo tvorby pracovních míst nemusí držet krok s tempem technologického pokroku. Jinými slovy, může nastat období, kdy ekonomika roste, ale zaměstnanost stagnuje nebo roste jen velmi nerovnoměrně mezi sektory a regiony. To je situace, na kterou nejsou evropské sociální systémy historicky dobře připravené, protože byly navrženy pro svět, kde růst produktivity a zaměstnanosti šly ruku v ruce.
10
Tlak se nevyhnutelně promítne i do veřejných financí. Současné daňové systémy stojí především na zdanění práce, tedy na mzdách a odvodech. Pokud však firmy budou systematicky nahrazovat lidskou práci technologiemi, daňový základ se začne zmenšovat právě tam, kde na něm státy dnes nejvíce závisejí. Odtud pramení debaty o nutnosti hledat nové zdroje zdanění – ať už ve spotřebě, kapitálu, mimořádných ziscích technologických firem nebo v širším zdanění ekonomických rent spojených s AI. Tato debata je už dnes aktivní mezi ekonomy, kteří varují, že bez realistických přizpůsobení daňových a sociálních systémů může dojít k významnému napětí ve veřejných rozpočtech. Jako by ho nebylo málo.
11
Celkově to znamená, že AI není jen otázkou inovací a konkurenceschopnosti, ale testem schopnosti států přizpůsobit se strukturální změně. Bez aktivní politiky v oblasti vzdělávání, rekvalifikací, daňového mixu a sociálních systémů může technologický pokrok paradoxně zvýšit ekonomické napětí, místo aby ho zmírnil. A to je dilema, které bude formovat hospodářskou politiku příští dekády.
12
Existuje však i druhá strana, technologie vždy vytvářely nové příležitosti. Historické analogie, třeba s průmyslovou revolucí, ukazují, že ztracené profese mohou být nahrazeny jinými – často neočekávanými – rolemi ve vznikajících odvětvích. Nicméně rozdíl s AI je v tom, že není jasné, jaké nové pracovní role vzniknou a zda jich bude dost pro všechny, kteří ztratí místo. Tento fakt klade obrovský důraz na vzdělávání, rekvalifikaci a celoživotní rozvoj dovedností už dnes – a to nejen mezi vysokoškoláky, ale i středoškoláky a žáky základních škol stejně jako mezi pracovníky v tradičních sektorech.
13
V tuhle chvíli tedy stojíme u zásadní otázky: jak zajistit, aby se technologický pokrok skutečně promítl do šíře sdílené prosperity, a ne jen do vysokých zisků úzké skupiny vlastníků kapitálu? Odpovědi zatím nemáme, ale jasné je, že přístup „nechat trh a technologii, ať si poradí“ není dostatečný. Debaty o změnách daňových systémů, sociálním zabezpečení, univerzálním základním příjmu (jako ve Švýcarsku) nebo nových formách vlastnictví produktivních technologií nejsou futuristické spekulace – jsou to praktické otázky politické ekonomie, které je třeba řešit nyní, než bude pozdě.
14
Jedním z nejčastějších argumentů optimistického tábora je, že umělá inteligence zásadně zvýší produktivitu, a tím pádem i dlouhodobý růst ekonomiky. A v učebnicové makroekonomii skutečně platí jednoduchá intuice: vyšší produktivita zvyšuje mezní produkt kapitálu, a tím pádem i rovnovážnou reálnou úrokovou sazbu. Jinými slovy, pokud ekonomika dokáže vytvářet více hodnoty z daného množství práce a kapitálu, investice se stávají atraktivnějšími a úrokové sazby mohou v rovnováze růst.
15
V tomto smyslu by masové rozšíření AI mohlo působit jako protilátka proti fenoménům, o nichž se v poslední dekádě tolik mluvilo – nízkým přirozeným sazbám, přebytku úspor a sekulární stagnaci. Pokud by AI otevřela nové investiční příležitosti s vysokou návratností, kapitál by konečně našel produktivní uplatnění a tlak na extrémně nízké sazby by polevil. Tento kanál je reálný a nelze ho podceňovat.
16
Jenže právě tady se Korinkovo – a obecně současné – uvažování stává mnohem opatrnějším. AI totiž nezvyšuje produktivitu symetricky. Nejde o technologii, která by plošně zvyšovala efektivitu všech pracovníků a všech firem stejným tempem. Naopak: velmi rychle koncentruje produktivitu do úzkého okruhu firem, týmů a jednotlivců, kteří AI dokážou efektivně využívat a vlastnit. To má zásadní makroekonomické důsledky.
17
Pokud AI nahrazuje práci rychleji, než vytváří nové pracovní role, může paradoxně snížit celkovou poptávku po investicích, přestože produktivita roste. Firmy pak nepotřebují více zaměstnanců, více továren ani více kanceláří – potřebují lepší modely, výpočetní kapacitu a data. Výsledkem může být svět, ve kterém roste technologická produktivita, ale objem reálných investic neroste úměrně. A v takovém prostředí se rovnovážné úrokové sazby zvyšovat nemusejí. Zároveň platí, že pokud velká část populace ztratí pracovní uplatnění nebo bude čelit tlaku na mzdy, roste sklon k úsporám a k poptávce po bezpečných aktivech. To je přesně mechanismus, který v minulých dekádách tlačil přirozené sazby dolů. Jinými slovy: AI může zvyšovat produktivitu, ale zároveň vytvářet nové nerovnováhy mezi úsporami a investicemi, které budou sazby spíše brzdit než tlačit vzhůru.
18
To je důvod, proč dnes v literatuře nenajdeme jednoduchou odpověď na otázku, zda AI povede k „normalizaci“ úrokových sazeb. Záleží na tom, jaký kanál převáží:
– zda investiční boom tažený AI převýší útlum poptávky po práci,
– zda nové technologie vytvoří dostatek smysluplných pracovních rolí,
– zda bude setrvale růst lidský kapitál, který nemusí dostát ohodnocení,
– a zda se výnosy z vyšší produktivity rozšíří napříč ekonomikou, nebo zůstanou koncentrované.
– zda investiční boom tažený AI převýší útlum poptávky po práci,
– zda nové technologie vytvoří dostatek smysluplných pracovních rolí,
– zda bude setrvale růst lidský kapitál, který nemusí dostát ohodnocení,
– a zda se výnosy z vyšší produktivity rozšíří napříč ekonomikou, nebo zůstanou koncentrované.
19
Právě zde se propojuje debata o produktivitě s debatou o zdanění, redistribuci a veřejných financích. Pokud by stát dokázal část technologických rent přesměrovat zpět do ekonomiky – ať už skrze veřejné investice, vzdělávání nebo nové formy sociálního zabezpečení – může se pozitivní produktivní impuls AI skutečně promítnout do vyššího růstu a zdravější rovnováhy. Pokud ne, hrozí scénář, kdy technologická produktivita roste, ale makroekonomická dynamika zůstává utlumená.
20
AI tak není jen otázkou efektivity jednotlivých firem nebo profesí. Je to test samotné architektury moderní ekonomiky. Může nás posunout do světa vyššího růstu a vyšších rovnovážných sazeb – ale stejně tak může prohloubit tendence, které jsme si zvykli spojovat s érou nízkého růstu, levných peněz a strukturální nejistoty. Rozhodující nebude samotná technologie, ale to, jak ji společnost dokáže ekonomicky a institucionálně „zpracovat“.
21
Stručně řečeno: umělá inteligence nabízí vizi vyšší produktivity, rychlejší inovace a osvobození od části rutinní práce. Zároveň ale přináší tlak na vzdělávání, veřejné finance, distribuci příjmů a samotný smysl práce. To, zda se stane zdrojem sdílené prosperity, nebo naopak prohloubí sociální a ekonomická tření, nebude dáno technologickým pokrokem samotným, ale kvalitou ekonomických rozhodnutí, která ho budou provázet.
22
Financování je další nejistota.
