Roboty humanoidalne stworzą miejsca pracy, zanim je zlikwidują. Oto matematyka.

Za każdym razem, gdy nowe nagranie z humanoidalnym robotem staje się viralem, pojawiają się te same nagłówki. “Roboty idą po wasze miejsca pracy.” “Koniec ludzkiej pracy.” “Masowe bezrobocie jest nieuniknione.” Narracja jest zawsze taka sama: roboty niszczą miejsca pracy, ludzie tracą.

Ale istnieje liczba, która prawie nigdy nie pojawia się w tych historiach. To liczba osób potrzebnych do projektowania, budowania, programowania, wdrażania, utrzymywania, regulowania i nadzorowania każdego robota, który wchodzi do siły roboczej. Ta liczba nie wynosi zero. Nie jest mała. A gdy pomnożymy ją przez 250 000 humanoidalnych robotów prognozowanych przez Goldman Sachs do 2035 roku, otrzymujemy wynik, który sprawia dyskomfort zarówno optymistom jak i pesymistom automatyzacji.

Przemysł robotów humanoidalnych będzie musiał stworzyć setki tysięcy miejsc pracy, zanim zdoła wyprzeć kogokolwiek na skalę masową. A teraz pracownicy do obsadzenia tych stanowisk po prostu nie istnieją.

Pytanie, którego nikt nie liczy

Zapytaj ekonomistę, ile miejsc pracy wyprą humanoidalne roboty, a dostaniesz liczbę. McKinsey szacuje, że do 2030 roku można zautomatyzować nawet 30% globalnych godzin pracy. Światowe Forum Ekonomiczne mówi, że do 2025 roku automatyzacja może wyeliminować 85 milionów miejsc pracy (liczba ta była później korygowana, bo 2025 rok minął bez niczego nawet zbliżonego do tej skali). Własny model Goldman Sachs zakłada, że humanoidalne roboty obsadzą 250 000 stanowisk do 2035 roku.

Ale zapytaj, ile pracy kosztuje wprowadzenie humanoidalnego robota do fabryki i utrzymanie go w ruchu, a napotkasz ciszę. Nie dlatego, że odpowiedź jest niepoznawalna. Dlatego, że prawie nikt nie próbował tego wyliczyć.

Prognozy dotyczące likwidacji stanowisk przyciągają całą uwagę, bo strach napędza kliknięcia. Strona równania związana z tworzeniem miejsc pracy jest trudniejsza do modelowania i mniej dramatyczna w relacjonowaniu. Ale właśnie tam kryje się prawdziwa historia.

Liczenie miejsc pracy za każdym robotem

Aby modelować tworzenie miejsc pracy na wdrożony robot, musimy prześledzić pełny cykl życia humanoidalnego robota od koncepcji do wycofania z użytku. Każda faza wymaga odrębnych umiejętności ludzkich, a wiele z tych umiejętności jest w krytycznym niedoborze.

Wymagania dotyczące siły roboczej oszacowaliśmy, analizując publicznie dostępne dane z branży konwencjonalnej robotyki przemysłowej, dostosowując je do dodatkowej złożoności platform humanoidalnych. Międzynarodowa Federacja Robotyki, ankiety Deloitte dotyczące luki kompetencyjnej w robotyce oraz Association for Advancing Automation dostarczają danych bazowych. Skonfrontowaliśmy je z wzorcami rekrutacji w firmach zajmujących się wyłącznie robotami humanoidalnymi oraz z akademickimi badaniami ekonomii pracy.

Oto cykl życia i wymagana przez niego praca.

Faza 1: Badania i rozwój

Zanim zostanie wysłany choćby jeden robot, setki inżynierów przez lata rozwijają platformę. Typowa firma zajmująca się robotami humanoidalnymi zatrudnia 50-500 inżynierów w dziedzinach projektowania mechanicznego, inżynierii elektrycznej, systemów wbudowanych, teorii sterowania, widzenia komputerowego oraz AI i uczenia maszynowego. Są to wysoce wyspecjalizowane role, czerpiące z globalnej puli talentów.

Miejsca pracy w B+R skalują się jednak inaczej niż pozostałe kategorie. Nie potrzebujesz 10 razy więcej inżynierów B+R, by wyprodukować 10 razy więcej robotów. Koszty B+R amortyzują się na jednostkach. Na potrzeby rachunku tworzenia miejsc pracy szacujemy, że globalna siła robocza w B+R humanoidalnych robotów będzie musiała wzrosnąć z około 5 000 dziś do 25 000-35 000 do 2035 roku u wszystkich producentów. To istotne, ale nie jest to największa kategoria.

Faza 2: Produkcja i montaż

Tu liczby zaczynają robić się duże. Humanoidalne roboty są jednymi z najbardziej złożonych maszyn produkowanych masowo w skali konsumenckiej. Pojedynczy humanoid ma 20-40 siłowników, dziesiątki czujników, niestandardowe wiązki przewodów, precyzyjnie obrabiane stawy i zintegrowany sprzęt komputerowy. Obecny montaż jest w dużej mierze ręczny.

Międzynarodowa Federacja Robotyki szacuje, że tradycyjna produkcja przemysłowych robotów wymaga około 3-5 bezpośrednich pracowników produkcyjnych na 100 robotów wytwarzanych rocznie. Humanoidalne roboty, ze względu na swą złożoność, wymagają około 8-12 pracowników na 100 jednostek przy obecnym poziomie dojrzałości.

Aby osiągnąć 250 000 skumulowanych jednostek Goldman Sachs do 2035 roku, branża musi produkować około 50 000-80 000 jednostek rocznie do 2033-2035 roku (uwzględniając krzywą wzrostu). Przy 10 pracownikach na 100 jednostek to 5 000-8 000 bezpośrednich pracowników produkcji. Dodając łańcuch dostaw, logistykę i zapewnienie jakości, całkowita siła robocza w produkcji wynosi 15 000-25 000.

Faza 3: Trening AI i operacje na danych

To kategoria, którą większość ludzi niedocenia. Każdy humanoidalny robot wykonujący użyteczną pracę w realnym świecie opiera się na modelach AI trenowanych na ogromnych zbiorach danych. Te zbiory danych nie tworzą się same.

Trening AI humanoidalnych robotów opiera się dziś na trzech głównych podejściach: symulacji (wymagającej od inżynierów budowania i utrzymywania wirtualnych środowisk), teleoperacji (gdzie ludzie fizycznie demonstrują zadania, z których robot się uczy) oraz etykietowaniu rzeczywistych danych (gdzie ludzie opisują dane sensoryczne, by trenować modele percepcji).

Sama teleoperacja jest niezwykle pracochłonna. Aby nauczyć robota niezawodnie wykonywać jedno zadanie manipulacyjne, obecne podejścia wymagają 50-200 godzin demonstracji przez człowieka. Robot potrafiący wykonywać 20 różnych zadań w środowisku magazynowym może wymagać 1 000-4 000 godzin danych teleoperacji. W skali branżowej potrzebne będą tysiące teleoperatorów, czyli kategoria zawodowa, która pięć lat temu nie istniała.

Etykietowanie danych dla robotyki jest równie wymagające. W przeciwieństwie do etykietowania obrazów dla algorytmu wyszukiwarki, opisywanie trójwymiarowych danych przestrzennych z LiDAR, kamer głębi i czujników sił wymaga specjalistycznego szkolenia. Zarówno MOP jak i Stanford HAI odnotowują, że praca z danymi robotyki wyłania się jako odrębna kategoria zawodowa, trudniejsza do przeniesienia za granicę niż tradycyjne etykietowanie danych.

Szacujemy, że trening AI i operacje na danych będą wymagać 30 000-50 000 pracowników globalnie do 2035 roku.

Faza 4: Wdrożenie i integracja

Humanoidalny robot nie przybywa do fabryki i nie zaczyna od razu pracować. Każde wdrożenie wymaga oceny miejsca, mapowania środowiska, konfiguracji stref bezpieczeństwa, programowania zadań, integracji z istniejącymi systemami (taśmy produkcyjne, oprogramowanie WMS, blokady bezpieczeństwa) oraz testów walidacyjnych. W przypadku wczesnych wdrożeń proces ten trwa od tygodni do miesięcy na każde miejsce.

Na podstawie obecnych wzorców wdrożeń firm takich jak AgiBot i Figure, każde wdrożenie wymaga 2-4 inżynierów integracyjnych przez 2-8 tygodni. W miarę jak technologia dojrzewa i wdrożenia stają się bardziej ustandaryzowane, współczynnik ten poprawi się. Ale nawet w skali, branża będzie potrzebować szacunkowo 10 000-20 000 specjalistów ds. wdrożeń i integracji do 2035 roku.

Faza 5: Operacje flotą

Gdy roboty są wdrożone, ktoś musi nimi zarządzać. Operacje flotą obejmują zdalne monitorowanie, harmonogramowanie zadań, optymalizację wydajności, aktualizacje oprogramowania przez sieć oraz obsługę wyjątków (co się dzieje, gdy robot napotyka sytuację, z którą sobie nie radzi).

Wyłaniający się model przypomina zarządzanie flotą pojazdów autonomicznych, gdzie każdy operator zdalnie nadzoruje 5-20 pojazdów. W przypadku humanoidalnych robotów w środowiskach przemysłowych wczesne współczynniki zbliżają się do 1 człowieka na 3-5 robotów. W miarę poprawy autonomii może to osiągnąć poziom 1 człowieka na 15-25 robotów do 2035 roku.

Przy 250 000 wdrożonych robotów ze średnim współczynnikiem 1 operator na 15 robotów, to około 17 000 miejsc pracy w operacjach flotą. Wraz z personelem pomocniczym, przełożonymi i zespołami eskalacyjnymi łączna liczba wynosi bliżej 20 000-30 000.

Faza 6: Konserwacja i naprawa w terenie

To największa pojedyncza kategoria i ta z najpoważniejszym niedoborem talentów. Humanoidalne roboty to złożone maszyny działające w dynamicznych środowiskach. Psują się. Zużywają. Wymagają kalibracji.

Bureau of Labor Statistics podaje, że istniejące roboty przemysłowe wymagają średnio 40-60 godzin konserwacji rocznie na jednostkę. Humanoidalne roboty, z bardziej złożonymi łańcuchami kinematycznymi, większą liczbą siłowników i narażeniem na bardziej zróżnicowane środowiska, będą wymagać więcej. Wczesne dane z wdrożeń pilotażowych sugerują 80-150 godzin na jednostkę rocznie w obecnej fazie dojrzałości, malejąc do 40-80 godzin w miarę poprawy niezawodności.

Przy 250 000 wdrożonych robotach wymagających średnio 60 godzin konserwacji rocznie, to 15 milionów godzin konserwacyjnych rocznie. Przy 1 800 godzinach pracy technika rocznie, to około 8 300 pełnoetatowych techników konserwacyjnych. Ale serwis terenowy jest nieefektywny. Czas podróży, zamawianie części, diagnostyka i zadania administracyjne zazwyczaj podwajają wymagania kadrowe. Realistyczne szacunki: 15 000-25 000 pracowników konserwacji terenowej.

A oto problem. Ci pracownicy potrzebują zestawu umiejętności łączącego naprawę mechaniczną, diagnostykę elektryczną, diagnostykę oprogramowania i podstawowe zrozumienie AI oraz uczenia maszynowego. Ta ścieżka szkoleniowa nie istnieje w większości krajów. Kształcenie kompetentnego terenowego technika robotów humanoidalnych trwa 2-4 lata, a prawie żadne szkoły zawodowe nie uczą dziś tej kombinacji umiejętności.

Faza 7: Bezpieczeństwo, zgodność i regulacje

Wprowadzenie dwunożnego robota ważącego 35-80 kg do przestrzeni roboczej obok ludzi wymaga certyfikacji bezpieczeństwa, zgodności regulacyjnej, ubezpieczenia i bieżących audytów. Każda jurysdykcja ma własne wymagania. Rozporządzenie UE w sprawie maszyn, zaktualizowane w 2023 roku, zawiera teraz szczegółowe przepisy dotyczące autonomicznych robotów mobilnych we wspólnych przestrzeniach roboczych. USA opracowują standardy ANSI/RIA dla systemów humanoidalnych. Chiny mają własne standardy GB/T.

Stwarza to zapotrzebowanie na inżynierów bezpieczeństwa, oficerów ds. zgodności, audytorów, analityków ubezpieczeniowych i specjalistów ds. regulacji, którzy rozumieją zarówno robotykę jak i prawo bezpieczeństwa w miejscu pracy. Szacujemy 5 000-10 000 miejsc pracy w tej kategorii do 2035 roku.

Podsumowanie

Nasze szacunki: branża humanoidalnych robotów bezpośrednio stworzy 120 000-195 000 miejsc pracy do 2035 roku, by wspierać prognozowane przez Goldman Sachs 250 000 wdrożonych jednostek. Punkt środkowy to około 155 000 bezpośrednich miejsc pracy.

Nie obejmuje to pośrednich efektów zatrudnienia: firm budujących maszyny do produkcji siłowników, programów uczelnianych kształcących inżynierów robotyki, firm doradczych doradzających w strategii automatyzacji, towarzystw ubezpieczeniowych rozwijających nowe linie produktów ani twórców treści i dziennikarzy relacjonujących branżę. Standardowe mnożniki ekonomiczne dla zaawansowanej produkcji sugerują, że każde bezpośrednie miejsce pracy w robotyce tworzy 1,5-2,5 pośrednich miejsc pracy. Stosując konserwatywne podejście, daje to kolejne 180 000-390 000 pośrednich miejsc pracy.

Łączne bezpośrednie i pośrednie tworzenie miejsc pracy: 300 000-585 000 do 2035 roku.

Teraz porównajmy to ze stroną likwidacji

Scenariusz bazowy Goldman Sachs zakłada, że humanoidalne roboty obsadzą 250 000 stanowisk do 2035 roku. Słowo “obsadzą” robi tu dużo ciężkiej roboty. Nie oznacza, że 250 000 osób traci pracę z dnia na dzień. Oznacza, że humanoidalne roboty będą wykonywać pracę równoważną 250 000 pełnoetatowym stanowiskom.

Ale wiele z tych stanowisk jest w sektorach, które już borykają się z chronicznym niedoborem siły roboczej. Sama produkcja przemysłowa w USA ma 600 000-800 000 nieobsadzonych stanowisk. Japoński sektor produkcyjny stoi w obliczu prognozowanego niedoboru 4 milionów pracowników do 2030 roku z powodu spadku demograficznego. Niemieccy producenci Mittelstand raportują wskaźniki nieobsadzonych wakatów na poziomie 5-8%.

Międzynarodowa Organizacja Pracy odnotowuje, że znaczna część wczesnych wdrożeń humanoidalnych robotów będzie wypełniać stanowiska, których pracodawcy nie mogą obsadzić ludzkimi pracownikami przy żadnej płacy, szczególnie w fizycznie wymagających rolach produkcyjnych, niebezpiecznych środowiskach i regionach z ostrym spadkiem demograficznym.

Porównanie ujawnia coś, o czym żadna ze stron debaty nie mówi. W krótkim terminie (2026-2030) tworzenie miejsc pracy przez branżę humanoidalnej robotyki prawdopodobnie przewyższy likwidację miejsc pracy. Branża jest w fazie budowy. Potrzebuje pracowników do projektowania, produkcji, treningu, wdrażania i konserwacji robotów szybciej, niż te roboty mogą wypierać pracowników gdzie indziej.

Punkt przecięcia, gdzie likwidacja zaczyna przewyższać tworzenie, leży gdzieś około 2031-2033 roku w większości modeli. Po tym czasie likwidacja przyspiesza, a tworzenie osiąga plateau (nie potrzebujesz proporcjonalnie więcej pracowników konserwacyjnych na robota w miarę wzrostu floty, ponieważ narzędzia, szkolenia i procesy się poprawiają).

Ale nawet po przecięciu, duża część “likwidowanych” stanowisk jest w sektorach z chronicznym niedoborem siły roboczej. Robot nie zabiera nikomu pracy. Wypełnia stanowisko, które jest nieobsadzone od miesięcy lub lat.

Luka kompetencyjna jest prawdziwym kryzysem

Jeśli branża potrzebuje 120 000-195 000 pracowników do 2035 roku, skąd mają się wziąć? Tu matematyka staje się naprawdę alarmująca.

Globalne badanie Deloitte dotyczące luki kompetencyjnej w robotyce, opublikowane w 2025 roku, wykazało, że 73% firm robotycznych zgłasza trudności z rekrutacją wykwalifikowanych techników. Association for Advancing Automation podaje, że same USA będą potrzebować 40 000 nowych pracowników robotyki do 2028 roku, ale programy uczelni i szkół zawodowych produkują rocznie mniej więcej 8 000-10 000 wykwalifikowanych absolwentów we wszystkich dyscyplinach robotycznych.

Problem jest szczególnie ostry w konserwacji terenowej. Istnieją doskonałe programy inżynierii mechanicznej. Istnieją doskonałe programy informatyczne. Prawie nie ma programów, które kształcą ludzi potrafiących zdiagnozować wadliwy siłownik, przeprogramować sterownik silnika, przekalibrować czujnik siły i momentu oraz zaktualizować model zachowań, wszystko w ramach jednej wizyty serwisowej.

Raport Boston Consulting Group z 2025 roku dotyczący siły roboczej w robotyce szacuje, że przekwalifikowanie doświadczonego technika konserwacji przemysłowej na potrzeby serwisu humanoidalnych robotów zajmuje 6-12 miesięcy intensywnego szkolenia. Szkolenie od zera trwa 2-4 lata. Przy takich harmonogramach nawet agresywny rozwój siły roboczej rozpoczęty dziś nie może w pełni zamknąć luki do 2035 roku.

Jakich umiejętności faktycznie potrzeba?

Luka kompetencyjna to nie jedna luka. To kilka nakładających się luk w różnych rolach. Oto czego branża rzeczywiście potrzebuje.

Technicy mechatroniki. Ludzie rozumiejący punkt przecięcia systemów mechanicznych, elektroniki i oprogramowania. To podstawowa umiejętność dla produkcji i konserwacji terenowej. Tradycyjne szkoły zawodowe uczą tych dyscyplin oddzielnie. Chodzi o integrację.

Specjaliści ds. operacji AI/ML. Nie badacze. Ludzie operacyjni, którzy potrafią zarządzać rurociągami treningowymi, monitorować wydajność modeli w produkcji, debugować problemy z jakością danych i wykonywać mniej atrakcyjną pracę operacyjną utrzymującą systemy AI w ruchu. Uczelnie produkują mnóstwo badaczy ML. Prawie nie produkują specjalistów ds. operacji ML.

Specjaliści ds. teleoperacji. Zupełnie nowa kategoria zawodowa. To ludzie zdalnie sterujący robotami, by generować dane treningowe, obsługiwać wyjątki i zapewniać wskazówki w czasie rzeczywistym. Profil umiejętności jest niezwykły: precyzyjna kontrola motoryczna, myślenie przestrzenne, cierpliwość i wystarczające rozumienie techniczne, by wiedzieć, czego robot stara się nauczyć z każdej demonstracji.

Inżynierowie integracji. Ludzie, którzy potrafią sprawić, by humanoidalny robot działał w istniejącym środowisku fabrycznym lub magazynowym. Wymaga to rozumienia zarówno systemu robota, jak i starszej infrastruktury, z którą musi współdziałać (sterowniki PLC, systemy SCADA, oprogramowanie do zarządzania magazynem, systemy przenośnikowe). Tacy ludzie są rzadkością.

Inżynierowie bezpieczeństwa ze znajomością robotyki. Bezpieczeństwo w miejscu pracy to dojrzała dziedzina. Robotyka to dojrzewająca dziedzina. Punkt ich przecięcia jest bardzo mały. Większość inżynierów bezpieczeństwa nie ma doświadczenia z autonomicznymi robotami mobilnymi. Większość inżynierów robotyki ma ograniczone doświadczenie w certyfikacji bezpieczeństwa.

Co mówią nam poprzednie fale automatyzacji

To nie pierwsza raz, gdy nowa technologia wywołuje panikę przed masowym bezrobociem. Historyczny wzorzec jest pouczający, choć nie w pełni uspokajający.

Wzorzec z poprzednich fal jest spójny. W krótkim terminie (pierwsze 5-15 lat) nowa technologia tworzy więcej miejsc pracy niż niszczy, ponieważ budowanie i wdrażanie technologii wymaga ogromnego wysiłku ludzkiego. W średnim terminie (15-30 lat) likwidacja dogania i ostatecznie przekracza tworzenie w bezpośrednio dotkniętych sektorach. W długim terminie gospodarka restrukturyzuje się wokół nowej zdolności, a łączne zatrudnienie się odbudowuje, choć niekoniecznie w tych samych sektorach, regionach czy poziomach umiejętności.

Dane IFR dotyczące robotów przemysłowych są szczególnie istotne. Kraje takie jak Korea Południowa, Japonia i Niemcy, które wdrożyły najwięcej przemysłowych robotów per capita w latach 90. i 2000., nie odnotowały wyższego bezrobocia w produkcji niż kraje, które wdrożyły mniej robotów. W wielu przypadkach odnotowały niższe bezrobocie, ponieważ wzrost wydajności z automatyzacji sprawił, że ich sektory produkcyjne stały się bardziej konkurencyjne globalnie, co podtrzymało zatrudnienie.

Niewygodny środek

Oba skrajne stanowiska debaty są błędne.

Techno-optymiści twierdzący, że “roboty stworzą więcej miejsc pracy niż zniszczą”, mają rację w krótkim terminie, ale są w błędzie w długim terminie, przynajmniej w bezpośrednio dotkniętych sektorach. Jeśli humanoidalne roboty staną się tak zdolne, jak obiecują ich twórcy, ostatecznie wyprą więcej pracowników w produkcji i logistyce, niż sama branża robotyczna zatrudnia.

Katastrofiści twierdzący, że “nadchodzi masowe bezrobocie”, mylą się w krótkim terminie i prawdopodobnie w długim, bo konsekwentnie niedoceniają zdolności gospodarki do tworzenia zupełnie nowych kategorii pracy. Ale mają rację, że okres przejściowy będzie bolesny dla konkretnych pracowników w konkretnych branżach.

Prawdziwy wniosek jest taki: kryzys w perspektywie krótkoterminowej nie polega na tym, że roboty zabierają miejsca pracy. Polega na tym, że branża robotyczna nie może znaleźć pracowników. Kryzys średnioterminowy to nie masowe bezrobocie. To brutalne niedopasowanie kompetencji, gdzie setki tysięcy ludzi potrzebuje przekwalifikowania, a systemy do tego nie istnieją w wymaganej skali.

Co musi się wydarzyć

Jeśli powyższa analiza jest prawidłowa, odpowiedź w zakresie polityki powinna być oczywista. Ale nie dzieje się to wystarczająco szybko.

Programy szkolenia zawodowego muszą dodać ścieżki mechatroniki i konserwacji robotów teraz. Nie za pięć lat. Teraz. Rurociąg szkoleniowy ma 2-4 lata, a branża potrzebuje absolwentów do 2028-2029 roku, by wspierać wzrost produkcji. Niemiecki system dualny jest najbliższym modelem, gdzie uczniowie dzielą czas między salę lekcyjną a halę fabryczną. Większość krajów nie ma niczego porównywalnego dla robotyki.

Firmy muszą inwestować w przekwalifikowanie przed wdrożeniem. Każde większe wdrożenie humanoidalnego robota powinno obejmować komponent rozwoju siły roboczej. Jeśli zastępujesz 50 pracowników magazynowych 20 robotami i 10 ludzkimi operatorami, matematyka mówi, że powinieneś przekwalifikować 10 z tych 50 pracowników na operatorów i techników konserwacji robotów. Niektóre firmy to robią. Większość nie.

Uczelnie muszą przestać traktować robotykę jako subdyscyplinę informatyki lub inżynierii mechanicznej. Robotyka to własna dziedzina. Wymaga zintegrowanych programów nauczania łączących inżynierię mechaniczną, elektryczną, informatykę, AI oraz czynniki ludzkie. Najlepsze programy robotyczne już to robią, ale jest mniej niż 50 programów magisterskich na świecie spełniających te kryteria, a prawie żadnych licencjackich ani zawodowych na tym poziomie integracji.

Rządy muszą finansować programy przejściowe, a nie próbować spowalniać wdrożeń. Najgorsza odpowiedź polityczna to ograniczenie wdrożeń humanoidalnych robotów w celu “ochrony miejsc pracy”. Skutkuje to jedynie tym, że inne kraje przechwytują miejsca pracy w branży robotycznej, podczas gdy twój kraj traci zarówno miejsca pracy w robotyce, jak i miejsca pracy w produkcji (bo twoje fabryki stają się niekonkurencyjne wobec konkurentów wspomaganych robotyką).

Matematyka w skrócie

Goldman Sachs prognozuje 250 000 humanoidalnych robotów wdrożonych do 2035 roku. Oto czego osiągnięcie tej liczby wymaga w zakresie ludzkiej pracy.

Na każdy wdrożony robot branża tworzy około 0,6 bezpośrednich miejsc pracy. Uwzględniając pośrednie efekty ekonomiczne, liczba ta rośnie do 1,2-1,8 miejsca pracy na robota. W zestawieniu z 250 000 likwidowanymi stanowiskami Goldman Sachs (z których wiele jest obecnie nieobsadzonych), netto efekt zatrudnienia do 2035 roku jest mniej więcej neutralny, a może nawet lekko pozytywny, jeśli uwzględnić nieobsadzone wakaty w produkcji.

Historia zmienia się po 2035 roku. Jeśli humanoidalne roboty osiągną rodzaj możliwości i poziomów kosztów, jaki zakłada optymistyczny scenariusz Goldman Sachs, likwidacja przyspieszy szybciej niż tworzenie miejsc pracy. Ale to inny problem na inne dziesięciolecie.

Problemem tej dekady jest prosty. Branża robotyczna rekrutuje, a prawie nie ma kogo rekrutować. Ludzie, którzy powinni zacząć szkolić się na techników robotyki, operatorów flot i specjalistów ds. danych AI w 2035 roku, muszą rozpocząć to szkolenie w 2026 lub 2027 roku. Większość z nich nie wie, że te miejsca pracy istnieją.

Prawdziwy kryzys to nie luka w zatrudnieniu. To luka kompetencyjna. A każdy miesiąc spędzony na debacie, czy roboty zabiorą nam pracę, to miesiąc, w którym nie budujemy programów szkoleniowych, które pozwoliłyby ludziom samym przejąć pracę przy robotach.