O przyszłości sztucznej inteligencji spieramy się zaciekle, ale rzadko zadajemy sobie pytanie, na czym właściwie polega ten spór. Czy chodzi o to, jak szybko modele będą stawać się mądrzejsze, czy raczej o to, jak wolno technologie trafiają do firm i codziennej pracy? Anthropic postanowił to sprawdzić empirycznie: w sierpniu 2026 r. przebadał reprezentatywną próbę blisko 11 tys. dorosłych Amerykanów oraz własnych pracowników – ludzi, którzy frontierowe modele budują i używają na co dzień. Wyniki, opublikowane pod hasłem „luki oczekiwań”, są zaskakująco spójne w jednym wymiarze i uderzająco rozbieżne w drugim.

Punktem wyjścia jest zgoda co do teraźniejszości. Obie grupy niemal identycznie szeregują trudność zadań – od pisania rutynowych maili po prowadzenie badań naukowych – i podobnie oceniają, co AI potrafi już dziś. Rozjazd zaczyna się przy prognozach. Około jednej czwartej respondentów z obu grup uważa, że AI umie obecnie samodzielnie zaprojektować, przeprowadzić i opublikować badanie naukowe. Ale już na przyszły rok taką możliwość przewiduje dziewięciu na dziesięciu pracowników Anthropic i tylko 38 proc. ogółu społeczeństwa. Do 2030 r. odkrycie na miarę Nagrody Nobla przypisuje AI 91 proc. zatrudnionych w firmie i 39 proc. Amerykanów. Najbardziej wymowna jest jednak skala sceptycyzmu: w zależności od zadania od 19 do 40 proc. badanych twierdzi, że AI nie poradzi sobie z nim nigdy – wśród pracowników Anthropic odsetek ten nie przekracza 2 proc.

Część tej różnicy tłumaczy codzienne obcowanie z technologią. Wśród osób regularnie używających AI w pracy, czyli około jednej piątej respondentów, 56 proc. spodziewa się, że do 2030 r. model poradzi sobie z co najmniej siedmioma z ośmiu wymienionych zadań. W całej populacji odsetek ten wynosi 41 proc., a wśród tych, którzy nigdy nie korzystali z narzędzi AI – 28 proc. To wciąż daleko od 96 proc. wskazań wśród pracowników Anthropic, co sugeruje, że sama praktyka nie wystarcza, by dogonić wyobraźnię ludzi z branży.

Różnice w prognozach możliwości to jednak tylko połowa obrazu. Druga połowa dotyczy tego, jak szybko zdolności zamienią się w realne wdrożenia. Amerykanie zakładają, że do 2030 r. AI wykona 42 proc. zadań, do których będzie się nadawać; pracownicy Anthropic mówią o 65 proc. Co ciekawe, zdaniem społeczeństwa hamulcem nie będą ograniczenia technologiczne, lecz ludzie i przepisy. Najczęściej wskazywaną przeszkodą jest preferencja klientów, by rozmawiać z człowiekiem, dalej ochrona prywatności i bezpieczeństwo danych, niewystarczająca niezawodność AI oraz prawo, regulacje i odpowiedzialność cywilna. Osoby używające AI w pracy stawiają prywatność na pierwszym miejscu – wskazuje ją 42 proc. z nich wobec 37 proc. pozostałych.

Różnice widać też w wyobrażeniach o autonomii. Większość pracowników Anthropic sądzi, że do 2030 r. AI będzie wykonywać zadania samodzielnie albo z człowiekiem jedynie sprawdzającym wynik. Czterech na dziesięciu Amerykanów zakłada odwrotny scenariusz: to ludzie wykonają większość pracy, a AI allen pomoże. Przekłada się to na oczekiwane oszczędności czasu. Wśród używających AI w pracy 26 proc. Amerykanów deklaruje, że zadanie zajmuje z nią kwadrans zamiast godziny, a 29 proc. – że trwa tyle samo lub dłużej. W Anthropic odpowiednio 59 proc. i zaledwie 5 proc. Firma ma przy tym twarde dane z własnego podwórka: po wdrożeniu agentów kodujących liczba linii kodu pisanych przez inżynierów potroiła się w ciągu miesiąca, a sprzedawcy zaczęli zamykać więcej transakcji.

Najostrzejsza różnica dotyczy jednak własnej pracy. Pracownicy Anthropic oceniają średnio, że do 2030 r. AI będzie w stanie wykonać 75 proc. ich obecnych obowiązków. Amerykańscy pracownicy mówią o 28 proc., a tylko co dwudziesty z nich wskazuje 80 proc. lub więcej. Wśród zawodów technicznych i naukowych średnia to 33 proc., a wśród regularnie używających AI – 40 proc., czyli znacznie bliżej przeciętnego Amerykanina niż własnych kolegów z branży. I tu pojawia się wątek, który obie grupy łączy: im więcej pracy respondenci przypisują AI w swoim zawodzie, tym wyższego bezrobocia się spodziewają. Przy tym samym poziomie oczekiwanej automatyzacji własnych zadań obie grupy prognozują niemal identyczną stopę bezrobocia. Spór dotyczy więc skali zmian, nie mechanizmu, który je napędza.

Podsumowanie: Raport Anthropic pokazuje, że debata o gospodarczych skutkach AI nie jest sporem o to, jak działa rynek pracy, lecz o tempo postępu technologii. Świat zewnętrzny widzi w AI sprawne narzędzie, branża – nadchodzącego wykonawcę większości zadań. Kto ma rację, rozstrzygną najbliższe lata; dla firm oznacza to, że barierą wdrożeń może okazać się nie jakość modeli, a zaufanie klientów, regulacje i nawyki ludzi.