Proč AI neubírá práci rovnoměrně, ale rozděluje firmy na rychlé a pomalé
Na trhu práce se teď neodehrává klasická výměna „stará profese za novou“. Přesněji řečeno: AI nejdřív zkracuje čas na rutinních úkolech a teprve potom mění samotné pozice. V praxi to znamená, že juniorní administrativní práce, základní obsahová produkce nebo jednoduchá zákaznická podpora ztrácí hodnotu nejrychleji, zatímco lidé, kteří umí AI řídit, kontrolovat a napojit na byznys, si naopak říkají o vyšší mzdu.
Podle McKinsey může generativní AI automatizovat nebo výrazně zrychlit činnosti, které dnes tvoří 60 až 70 % pracovní doby v řadě kancelářských profesí. To neznamená, že 70 % lidí zmizí z firem. Znamená to, že stejný tým zvládne výrazně víc práce, a firmy pak začnou přepočítávat, kolik lidí skutečně potřebují. Kdo dodá vyšší přidanou hodnotu, tomu roste cena. Kdo jen přepisuje, filtruje nebo formátuje, tomu marže na vlastní práci padá.
Na jednom e-shopovém projektu jsme po nasazení AI asistenta pro popisy produktů a interní FAQ zkrátili přípravu textů zhruba z 25 minut na 7 minut na produkt. Úspora byla 72 %. Jenže největší přínos nebyl v psaní samotném, ale v tom, že content tým přestal řešit mechaniku a začal hlídat strukturu kategorií, interní prolinkování a konverzní argumenty. Přesně tam se dnes rodí lepší mzda.
Které profese porostou nejrychleji a proč za ně firmy zaplatí víc
Nejdražší budou role, které kombinují techniku, data a odpovědnost za výsledek. V praxi jde hlavně o AI inženýry, data engineery, specialisty na automatizaci, bezpečnostní experty, produktové manažery s datovým přesahem a špičkové performance markeťáky. Důvod je jednoduchý: tyto profese nešetří firmě jen čas, ale přímo peníze nebo riziko. A právě za to firmy platí nejvíc.
Například firma, která postaví automatizaci pro zákaznickou podporu, může snížit objem rutinních dotazů o 20 až 40 %. Když má zákaznické centrum 10 lidí a 30 % dotazů vyřeší AI, není to jen úspora mzdových nákladů. Zkrátí se čekací doby, zlepší se dostupnost a menší tým zvládne stejné množství ticketů. Podobně u datových rolí: když data engineer zkrátí přípravu reportů z 6 hodin týdně na 1,5 hodiny, uvolní analytikovi 4,5 hodiny na práci, která skutečně ovlivňuje tržby.
Vysoké mzdy budou i u specialistů na kyberbezpečnost. Důvod je tvrdý: s rozšířením AI roste počet phishingových útoků, deepfake podvodů a automatizovaných pokusů o průnik do účtů. Firmy proto neplatí jen za ochranu IT, ale za prevenci finanční škody. U středně velké firmy může jediný únik dat stát statisíce až miliony korun, a to je přesně typ rizika, které bezpečnostní expert umí snížit.
Jaké profese ztratí hodnotu už během 12 až 24 měsíců
Největší tlak dopadne na pozice, kde se práce skládá z opakovatelných kroků bez větší odpovědnosti. Typicky jde o základní copywriting, jednoduché překlady, rutinní administrativu, první úroveň zákaznické podpory, juniorní reporting nebo přepisování dat mezi systémy. U těchto rolí nebude problém v tom, že by je AI zvládla dokonale. Pro firmy bude rozhodující, že je zvládne dostatečně dobře a hlavně levněji.
U obsahové produkce je rozdíl vidět velmi rychle. Když dřív jeden text zabral 2 hodiny, AI ho dnes připraví za 15 až 20 minut jako první verzi. To je úspora 83 až 88 %. Jenže právě tím se mění cena práce. Hodnota už není v samotném napsání textu, ale v tom, kdo umí zadání, editaci, fact-checking, interní SEO a propojení s konverzemi. Čistý „textař bez přesahu“ bude pod tlakem nejvíc.
Na projektu pro menší B2B firmu jsme porovnávali ruční tvorbu nabídkových e-mailů a AI-assisted workflow. Při ručním postupu zvládl obchodník 8 personalizovaných oslovení za hodinu. Po nasazení šablon, promptů a automatického doplňování dat to bylo 22 oslovení za hodinu. Produktivita vzrostla o 175 %. Výsledek? Firma nenabrala dalšího juniora, ale investovala do seniorního obchodníka, který umí uzavírat dealy. A přesně takhle se bude trh posouvat dál.
Jaké dovednosti dnes zvedají mzdu nejrychleji a kde je firmy hledají
Nejrychlejší růst mzdy dnes nepřichází za „znalost AI“, ale za schopnost AI zavést do procesu. To je rozdíl, který lidé často podceňují. Umět napsat prompt je základ. Umět nastavit workflow, vyhodnotit kvalitu výstupu, propojit nástroj s CRM, GA4, helpdeskem nebo CMS a hlídat návratnost, to už je dovednost, kterou firmy zaplatí mnohem lépe.
V praxi se nejvíc vyplácí kombinace těchto oblastí:
- Data a analytika: GA4, BigQuery, Looker Studio, SQL, práce s atribučními modely.
- Automatizace: Make, Zapier, n8n, API integrace, práci se scénáři a chybami.
- Technický přesah: základní práce s CMS, rychlost webu, UX testování, validace dat.
- Komunikace a rozhodování: briefing, kontrola kvality, prioritizace, práce s rizikem.
Konkrétní příklad: u klienta, který prodává vybavení pro domácnost, jsme propojením objednávkových dat, e-mailingu a segmentace v GA4 zvýšili návratnost remarketingu o 23 % během tří měsíců. Nebylo to tím, že by kampaně „samotné“ fungovaly lépe. Fungovaly lépe proto, že někdo uměl propojit data, zkrátit reakční čas a upravit publika podle reálného chování zákazníků. Takové výsledky dnes vytahují mzdy nahoru víc než tradiční titul.
Jak firmy poznají, komu dají vyšší plat, a proč rozhoduje měřitelný dopad
Firmy budou čím dál víc odměňovat lidi podle toho, kolik času, peněz nebo rizika ušetří. To je velká změna proti době, kdy se plat určoval hlavně podle názvu pozice. Dnes už nestačí říct, že někdo „spravuje web“ nebo „dělá marketing“. Rozhoduje, o kolik zvedl organickou návštěvnost, o kolik snížil náklady na získání zákazníka nebo o kolik zrychlil interní proces.
V SEO a digitálním marketingu je ten posun vidět nejrychleji. Když technický specialista opraví indexaci, zlepší Core Web Vitals a upraví strukturovaná data, rozdíl není kosmetický. U větších webů to umí znamenat růst organické návštěvnosti o 10 až 30 % bez navýšení mediálního rozpočtu. A právě lidé, kteří umí tenhle dopad doložit v Search Console, GA4 nebo v datech z CRM, budou mít silnější vyjednávací pozici než ti, kteří jen „dělají obsah“.
Praktický postup, který jde použít hned: nastavte si v týmu měsíční tabulku se třemi sloupci — ušetřený čas, zvýšený výnos, snížené riziko. U každé role dopočítejte, co firma reálně získala. Když někdo díky automatizaci ušetří 12 hodin týdně a firma za hodinu práce platí 400 Kč, je to 19 200 Kč měsíčně. Když k tomu přidá růst konverze o 5 %, už se bavíme o úplně jiné mzdové hladině. Firmy nejsou štědré z principu. Platí tam, kde vidí čísla.
Jak se připravit na rok 2026, aby AI zvedla hodnotu vaší práce místo jejího zlevnění
V roce 2026 bude rozdíl mezi průměrným a nadprůměrným člověkem na trhu práce ještě ostřejší než dnes. Ne proto, že by AI byla „inteligentnější“ než lidé. Ale proto, že průměrný pracovník bude dělat stejnou rutinu jako dřív, zatímco silnější kandidát použije AI k vyššímu výkonu, rychlejší analýze a lepšímu rozhodování. To z něj udělá dražšího člověka na trhu.
Nejrychlejší návratnost má dnes jednoduchý model: vyberte jednu opakovanou činnost, změřte její čas před zavedením AI, nasadíte nástroj a po dvou týdnech porovnejte výsledek. Ve firmách, kde se to dělá poctivě, bývá úspora času mezi 30 a 60 %. U některých textových nebo analytických procesů je to ještě víc. Jenže bez měření se z toho stane jen pocit, ne argument pro vyšší mzdu.
Pokud někdo chce patřit mezi nejlépe placené lidi na trhu, musí přestat prodávat čas a začít prodávat výsledek. V praxi to znamená umět pracovat s AI, daty, automatizací a byznysem zároveň. Tohle spojení je dnes na trhu nejvzácnější a právě proto bude nejdražší.
