MMF upozorava na „spori tsunami” — prvi posao mladih prvi je na udaru

Direktorica Međunarodnog monetarnog fonda Kristalina Georgieva 12. listopada 2026. na godišnjem skupu MMF-a i Svjetske banke u Bangkoku nazvala je utjecaj umjetne inteligencije na rad „slow-moving tsunami”; prema službenom transkriptu panela, procijenila je da će AI utjecati na oko 40% poslova u svijetu i 60% u razvijenim gospodarstvima. U taj udio ubrojila je poslove koje bi tehnologija mogla poboljšati, potisnuti prema slabije vrednovanom radu ili ukloniti. Zato procjena izloženosti ne znači da će toliko ljudi izgubiti posao.

Najizravnije upozorenje odnosi se na mlade koji tek ulaze na tržište rada: kako prenosi Fortuneov izvještaj, Georgieva je izdvojila početnike koji kroz ponavljajuće zadatke napreduju u struci, a predsjednik Singapura Tharman Shanmugaratnam upozorio je da se već vidi slabije zapošljavanje na prvoj stepenici nakon diplome. Ako takvi zadaci iščeznu, mladima se može suziti put do iskustva koje poslodavci očekuju za zahtjevnije uloge. To je rizik za prvi posao, a ne najava nestanka svih početnih radnih mjesta.

Zašto nestanak rutinskih zadataka pogađa početnike

Početna uredska pozicija često istodobno služi obavljanju posla i učenju kako se taj posao procjenjuje. Priprema sažetka, unos podataka ili izrada prve verzije odgovora mogu biti ponavljajući zadaci, ali početnik pritom upoznaje iznimke, izvore pogrešaka i razloge zbog kojih iskusniji kolega mijenja njegov rad. Samo izvršavanje zadatka nije cijelo iskustvo; važni su ispravak i objašnjenje koji slijede.

Kada AI preuzme izradu nacrta, poslodavac može zadržati početnu poziciju i dati novom zaposleniku više prilika za provjeru rezultata i rad na složenijim slučajevima. Može i zaključiti da mu za rutinski dio više ne treba početnik, a preostale zadatke dodijeliti iskusnijim radnicima. U tom slučaju štedi vrijeme na sadašnjem poslu, ali uklanja mjesto na kojem se stječe znanje potrebno za sljedeći. Posljedica ovisi o organizaciji rada, ne samo o mogućnostima alata.

Ta razlika posebno je važna u poslovima u kojima se napredovanje podrazumijevalo: osoba najprije rješava jednostavnije zahtjeve, zatim uči prepoznati odstupanja i naposljetku samostalno odlučuje što treba učiniti. Ako se prvi dio tog slijeda automatizira, preostali koraci moraju se nekako učiti. Inače oglas za početnika može tražiti prosudbu koju kandidat još nije imao priliku razviti.

Izloženost AI-ju nije prognoza otkaza

Udio poslova izloženih AI-ju opisuje koliko bi se njihov sadržaj mogao promijeniti, a ne koliko će radnih mjesta sigurno nestati. Alat može sastaviti nacrt, razvrstati podatke ili ubrzati ponavljajući postupak, dok radnik i dalje mora razumjeti zahtjev, uočiti pogrešku i preuzeti odgovornost za rezultat. Moguće je i da brži rad poveća količinu posla koju tim može obaviti, umjesto da smanji broj zaposlenih.

Promjene u potražnji ipak nisu samo buduća mogućnost. Prema Reutersovu izvještaju s panela, Georgieva je navela početnu američku analizu prema kojoj 10% poslova već zahtijeva vještine rada s AI-jem, dok se rutinski, ponavljajući poslovi smanjuju. To govori o smjeru promjene na promatranom tržištu; ne daje stopu budućih otkaza niti se može preslikati na Hrvatsku. Istodobno se mijenjaju zahtjevi za vještinama, pa mladom kandidatu nije svejedno nudi li početna uloga učenje uz alat ili samo očekuje da već zna raditi bez nadzora.

Koji početni zadaci nose najveći rizik za učenje

Za razumijevanje prvog posla korisno je odvojiti dvije stvari: može li se zadatak lako automatizirati i koliko se kroz njega uči. Sljedeća matrica urednički je okvir za tipične početne zadatke, a ne MMF-ova ljestvica zanimanja. Isti zadatak može imati drukčiju vrijednost za početnika ovisno o tome dobiva li povratnu informaciju i smije li vidjeti kako se rješavaju iznimke.

• Veća mogućnost automatizacije, manje učenja: prepisivanje standardiziranih podataka ili ponavljanje gotovo jednakih odgovora može se skratiti uz mali gubitak iskustva ako se posao svodi na slijed unaprijed zadanih koraka. Sama prisutnost čovjeka u takvom postupku ne znači da se razvija stručna prosudba.
• Veća mogućnost automatizacije, više učenja: prvi sažetak zahtjeva ili nacrt odgovora može brzo izraditi alat, ali početnik kroz ispravke može naučiti što je propušteno i zašto je određena formulacija pogrešna. Učenje nestaje ako dobije samo gotov tekst bez razloga za izmjene.
• Manja mogućnost automatizacije, više učenja: razjašnjavanje neodređenog zahtjeva, procjena posljedica pogreške i obrazlaganje odluke traže kontekst i odgovornost. Početnik do takvih zadataka obično dolazi postupno, uz mogućnost da pita iskusnijeg kolegu i usporedi vlastitu procjenu s njegovom.
• Manja mogućnost automatizacije, manje učenja: zadatak može tražiti ljudsku prisutnost, a ipak nuditi malo prilika za stjecanje znanja potrebnog za napredovanje u željenoj struci. Takva pozicija može ostati dostupna i kada se rutinski uredski rad smanji, ali ne mora zamijeniti početnu stepenicu karijere.

Razlika među skupinama objašnjava zašto broj zadataka predanih AI-ju sam po sebi malo govori o kvaliteti prvog posla. Dvije tvrtke mogu automatizirati isti nacrt odgovora: jedna početniku ostavlja provjeru, razgovor o pogreškama i sve složenije slučajeve, a druga prestaje otvarati početnu poziciju. Za mladog radnika to su različiti ishodi, iako je korišten isti alat.

Što upozorenje znači za zapošljavanje u Hrvatskoj

Globalne procjene ne daju broj mladih koji će u Hrvatskoj izgubiti ili dobiti posao. Ishod ovisi o sastavu domaćih zanimanja, brzini uvođenja AI-ja i odluci poslodavca što će učiniti s vremenom koje alat uštedi. Posebno će biti važno hoće li početna radna mjesta zadržati zadatke na kojima se može učiti ili će se od kandidata odmah tražiti iskustvo bez ponuđenog puta do njega.

Na razgovoru za posao zato je sadržajnije pitati koje će zadatke početnik najprije raditi, tko će mu objasniti ispravke AI-jeva rezultata i kada će moći preuzeti zahtjevniji slučaj. Mentorovo je pitanje može li novi zaposlenik objasniti zašto je neki rezultat prihvaćen ili odbačen. Poslodavčevo je može li početnu ulogu vrednovati i po napretku zaposlenika, a ne samo po brzini obrade. To su pitanja o organizaciji rada koja proizlaze iz rizika za prvu stepenicu karijere, a ne mjere koje je MMF propisao tvrtkama.

Ako se rutinski zadaci uklanjaju brže nego što nastaju prilike za učenje prosudbe, posljedica će se prvo vidjeti pri ulasku u struku: mladi će se natjecati za poslove koji traže iskustvo, dok će biti sve manje mjesta na kojima ga mogu steći.

Pročitajte i:

• Ponuda za rad na daljinu traži uplatu? Posao je gotovo sigurno prijevara
• Digitalni nomad u Hrvatskoj: porezno oslobođenje ne vrijedi za svaki posao
• Trello ili Asana: jednostavna ploča postaje skupa kad posao naraste