AI w rekrutacji: statystyki ze źródłem pierwotnym dla każdej liczby.

Ile AI naprawdę jest w ofertach pracy?

Liczba odrębnych nazw stanowisk związanych z AI w USA wzrosła ze 159 w 2023 r. do 822 w pierwszym kwartale 2026 r., co stanowi 8,3% wszystkich nazw stanowisk, czyli mniej więcej co dwunastą. Najciekawsze jest jednak to, jak szeroko się to rozlało: na pięciu z sześciu badanych rynków ponad połowa wszystkich nazw stanowisk związanych z AI dotyczy już zawodów spoza branży technologicznej, przy czym w USA to 63%, a w Niemczech 59%.

W Europie prowadzą Niemcy z 288 nazwami stanowisk związanych z AI (4,2% wszystkich nazw), a za nimi jest Wielka Brytania ze 160 (2,7%). Konkretne przykłady mówią więcej niż procenty: „AI Autonomous Truck Test Driver” (kierowca testowy autonomicznych ciężarówek), „Physical Therapist (AI Documentation)” (fizjoterapeuta z dokumentacją AI).

Źródło: Pawel Adrjan, „AI Is No Longer Just a Tech Occupation Story”, Indeed Hiring Lab, 8 lipca 2026 r.

Czy AI zmniejsza zatrudnienie, czy tylko zmienia nazwy stanowisk?

Obie tezy są głoszone głośno, a dane z badań ankietowych są naprawdę podzielone. Jedna trzecia organizacji spodziewa się, że w nadchodzącym roku AI zmniejszy u nich zatrudnienie, podczas gdy prawie połowa spodziewa się niewielkich zmian lub żadnych.

Tam, gdzie widać realny spadek, skupia się on na stanowiskach dla początkujących: zatrudnienie programistów w wieku 22–25 lat spadło o prawie 20% względem 2024 r.

Po stronie produktywności zmierzone wzrosty według funkcji wyniosły 26% w tworzeniu oprogramowania, od 14% do 15% w obsłudze klienta oraz 50% więcej efektów pracy w marketingu. Kontekst adopcji: 88% badanych organizacji korzysta gdzieś z AI, 70% używa generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a generatywna AI osiągnęła 53% adopcji w trzy lata, szybciej niż komputer osobisty czy internet.

Źródło: Stanford HAI, 2026 AI Index Report, rozdział „Economy”.

Co unijny AI Act mówi o rekrutacji?

AI w rekrutacji jest w nim domyślnie systemem wysokiego ryzyka. Załącznik III, pkt 4 obejmuje „systemy AI przeznaczone do wykorzystywania do celów rekrutacji lub wyboru osób fizycznych, w szczególności do celów umieszczania ukierunkowanych ogłoszeń o pracę, analizowania i filtrowania podań o pracę oraz do oceny kandydatów”.

Na ofercie pracy się nie kończy. Ten sam punkt obejmuje też systemy przeznaczone do wykorzystywania „do celów podejmowania decyzji wpływających na warunki stosunków pracy, decyzji o awansie lub rozwiązaniu umownego stosunku pracy, przydzielania zadań w oparciu o indywidualne zachowanie lub cechy osobowości lub charakter lub do monitorowania lub oceny wydajności i zachowania osób pozostających w takich stosunkach”.

Aktem prawnym jest rozporządzenie (UE) 2024/1689 z 13 czerwca 2024 r. Opublikowano je w Dzienniku Urzędowym 12 lipca 2024 r., a weszło w życie 1 sierpnia 2024 r.

Źródło: rozporządzenie (UE) 2024/1689 (AI Act, akt w sprawie sztucznej inteligencji), załącznik III pkt 4.

Czego wymaga Nowy Jork?

Trzech rzeczy, i to konkretnych. Pracodawca korzystający z narzędzia do zautomatyzowanego podejmowania decyzji o zatrudnieniu musi zadbać o to, by „narzędzie zostało poddane audytowi stronniczości w ciągu roku poprzedzającego jego użycie”, musi publicznie udostępnić informacje o tym audycie w formie podsumowania wyników oraz musi powiadomić kandydatów lub pracowników co najmniej 10 dni roboczych przed jego użyciem.

Department of Consumer and Worker Protection zaczął egzekwować przepisy 5 lipca 2023 r.

Źródło: New York City Department of Consumer and Worker Protection, Automated Employment Decision Tools, Local Law 144 of 2021.

Czego wymaga Kolorado po zastąpieniu swojej ustawy o AI?

Ustawę stanu Kolorado SB24-205, „Consumer Protections for Artificial Intelligence”, podpisano 17 maja 2024 r., ale nigdy nie zaczęto jej stosować. Ustawa SB25B-004, uchwalona na sesji nadzwyczajnej w 2025 r., odroczyła jej wymogi do 30 czerwca 2026 r. Potem, 14 maja 2026 r., gubernator podpisał ustawę SB26-189, „Automated Decision-Making Technology”, która „uchyla i ponownie uchwala te przepisy z nowymi wymogami dotyczącymi wykorzystywania technologii zautomatyzowanego podejmowania decyzji przy decyzjach o istotnych skutkach”.

Nowa ustawa zalicza decyzje o zatrudnieniu do decyzji o istotnych skutkach (consequential decisions). Podmioty wdrażające muszą w momencie interakcji przekazać jasne i dobrze widoczne powiadomienie, prostym językiem wyjaśnić rolę narzędzia w ciągu 30 dni od niekorzystnego rozstrzygnięcia, dać ludziom możliwość zażądania dostępu do swoich danych osobowych i ich poprawienia oraz zapewnić rzeczywistą weryfikację przez człowieka i ponowne rozpatrzenie decyzji. Twórcy mają obowiązek przekazywać podmiotom wdrażającym dokumentację techniczną od 1 stycznia 2027 r., a jedni i drudzy muszą przechowywać zapisy potwierdzające zgodność z przepisami przez co najmniej trzy lata.

Źródło: Colorado General Assembly, SB26-189 – Automated Decision-Making Technology, SB25B-004 i SB24-205.

Amerykańskie federalne organy egzekwujące prawo również opublikowały wytyczne, a nie nowe przepisy. Dokument EEOC z 2022 r., The Americans with Disabilities Act and the Use of Software, Algorithms, and Artificial Intelligence to Assess Job Applicants and Employees, funkcjonuje obok wytycznych technicznych tej komisji dotyczących tytułu VII w zakresie nieproporcjonalnie niekorzystnego wpływu (adverse impact).

Źródło: US Equal Employment Opportunity Commission, Artificial Intelligence and the ADA (indeks zasobów, w którym wymieniono wytyczne z 2022 r.).

Czy AI ocenia każdego kandydata równie dokładnie?

Tam, gdzie wypowiedzi ustne są przed oceną transkrybowane, nie. W pięciu komercyjnych systemach rozpoznawania mowy firm Amazon, Apple, Google, IBM i Microsoft średni współczynnik błędów słów wyniósł 0,35 dla czarnoskórych mówców wobec 0,19 dla białych mówców, czyli niemal dwukrotnie więcej błędów przy tym samym zadaniu; pomiar objął 19,8 godziny nagrań od 42 białych i 73 czarnoskórych mówców.

Różnica utrzymywała się, gdy obie grupy wypowiadały identyczne frazy, co wskazuje na modele akustyczne, a nie na to, co mówili kandydaci. Każdy proces, w którym rozmowa wideo jest transkrybowana, a potem ocenia się transkrypcję, dziedziczy ten rozkład błędów, zanim zapadnie jakakolwiek decyzja o ocenie.

Źródło: Allison Koenecke et al., „Racial disparities in automated speech recognition”, PNAS 117(14):7684–7689, 7 kwietnia 2020 r. doi:10.1073/pnas.1915768117 (rekord w otwartym dostępie: PubMed)

Powiązanym ograniczeniem jest dostęp językowy. W USA pracuje 73 900 tłumaczy ustnych i pisemnych przy medianie zarobków $60,170, a prognozowany wzrost zatrudnienia w latach 2025–2035 to zaledwie 2% (+1500 miejsc pracy). Ludzkich zasobów nie przybywa na tyle, by sprostać wielojęzycznej rekrutacji.

Źródło: US Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: Interpreters and Translators, strona ostatnio zmodyfikowana 27 sierpnia 2026 r.

Ilu kandydatów korzysta z AI na własną rękę?

49% dorosłych Amerykanów korzysta już z chatbotów AI, wobec 33% w 2024 r. i 18% w 2023 r. dla samego ChatGPT. Cokolwiek mówi polityka pracodawcy, mniej więcej połowa kandydatów ma te narzędzia otwarte.

Źródło: Pew Research Center, „Americans and AI 2026”, 17 czerwca 2026 r.; 5119 dorosłych Amerykanów, badanie przeprowadzone 17–23 lutego 2026 r.

O tym, jak działa pomoc na żywo na rozmowie kwalifikacyjnej i gdzie przebiegają granice, przeczytasz w naszym poradniku o asystentach AI do rozmów kwalifikacyjnych. Liczby dotyczące dyktowania, transkrypcji i spotkań znajdziesz w statystykach głosowej AI.

Jak cytować tę stronę

Każda statystyka powyżej należy do organizacji wymienionej obok niej, więc cytuj ją, a nie nas. Jeśli chcesz powołać się na samo zestawienie:

Widzisz liczbę, która rozjechała się ze źródłem, albo źródło, które zmieniło adres? Napisz do nas na [email protected], a poprawimy to.

Najczęściej zadawane pytania

W ilu nazwach stanowisk pojawia się dziś AI?

W USA liczba odrębnych nazw stanowisk związanych z AI wzrosła ze 159 w 2023 r. do 822 w pierwszym kwartale 2026 r., co stanowi 8,3% wszystkich nazw stanowisk, czyli mniej więcej co dwunastą (Indeed Hiring Lab, lipiec 2026).

Czy AI w rekrutacji jest regulowana?

Tak, w coraz większej liczbie jurysdykcji. Unijny AI Act w załączniku III zalicza systemy do rekrutacji i oceny kandydatów do systemów wysokiego ryzyka, Nowy Jork wymaga corocznego audytu stronniczości i powiadomienia kandydatów 10 dni roboczych wcześniej, a ustawa stanu Kolorado z 2026 r. o zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji, która zastąpiła tamtejszą ustawę o AI, od 2027 r. wymaga powiadomienia i weryfikacji przez człowieka.

Czego Nowy Jork wymaga od zautomatyzowanych narzędzi rekrutacyjnych?

Zgodnie z Local Law 144 narzędzie musi w ciągu poprzedniego roku przejść audyt stronniczości, podsumowanie wyników audytu musi zostać opublikowane, a kandydatów trzeba powiadomić co najmniej 10 dni roboczych przed użyciem narzędzia. Egzekwowanie przepisów rozpoczęło się 5 lipca 2023 r.

Czy AI ocenia wszystkich kandydatów równie dokładnie?

W przypadku mowy nie. W pięciu komercyjnych systemach rozpoznawania mowy średni współczynnik błędów słów wyniósł 0,35 dla czarnoskórych mówców wobec 0,19 dla białych mówców (Koenecke et al., PNAS, 2020). Ta różnica ma znaczenie wszędzie tam, gdzie wypowiedzi ustne są transkrybowane przed oceną.

Czy AI naprawdę zmniejsza zatrudnienie?

Dane nie są jednoznaczne. Jedna trzecia organizacji spodziewa się, że w nadchodzącym roku AI zmniejszy u nich zatrudnienie, a prawie połowa spodziewa się niewielkich zmian lub żadnych, choć zatrudnienie programistów w wieku od 22 do 25 lat spadło o prawie 20% względem 2024 r. (Stanford AI Index, 2026).

Metoda: każdą liczbę sprawdzono 12 września 2026 r. na stronie źródłowej, w publikacji lub w akcie prawnym (pozycje dotyczące UE i Kolorado sprawdzono ponownie 5 października 2026 r.) i uwzględniono tylko wtedy, gdy występowała w samym źródle. Pominęliśmy ankiety producentów o „rekruterach korzystających z AI”, które podają odsetek bez wielkości próby i metodologii, i nie przytaczamy sformułowań EEOC o regule czterech piątych, bo nie udało się nam otworzyć tego dokumentu pod opublikowanym adresem.