Otrežnjenje u Silicijskoj dolini: Tvrtke masovno vraćaju otpuštene radnike nakon neuspjelih pokušaja AI automatizacije

Tijekom posljednje dvije godine, implementacija umjetne inteligencije bila je jedan od najčešćih razloga koje su tehnološke i korporativne tvrtke navodile prilikom masovnih otpuštanja. Val automatizacije pokrenut je s velikim očekivanjima da generativna umjetna inteligencija može zamijeniti značajan dio uredskog posla, drastično povećati produktivnost te radikalno srezati troškove poslovanja. Međutim, najnoviji podaci s tržišta rada ukazuju na neočekivan i dramatičan preokret: nakon brzopletog prelaska na AI rješenja, mnoge su tvrtke prisiljene ponovno zapošljavati ljude koje su netom prije proglasile tehnološkim viškom.

Prema najnovijim istraživanjima renomirane agencije za zapošljavanje Robert Half, čak 29 % ispitanih tvrtki koje su pokušale zamijeniti radnu snagu umjetnom inteligencijom već je vratilo otpuštene radnike na njihove stare pozicije ili je priznalo da je prvotna odluka bila pogrešna. Ovaj trend povratka ljudskoj radnoj snazi najizraženiji je u sektorima financija, ljudskih resursa te softverskog inženjerstva, gdje su stope ponovnog zapošljavanja dosegnule rekordne razine.

Glavni razlog za ovaj preokret nije nemogućnost umjetne inteligencije da obavi zadatak. Uprave tvrtki jednoglasno priznaju da moderni AI alati dodijeljene poslove, poput pisanja programskog koda ili generiranja poslovnih izvješća, obavljaju znatno brže od ljudi. Problem leži u činjenici da je kvaliteta dobivenih rezultata iznimno nestabilna. Zbog fenomena “haluciniranja” i nedostatka kontekstualnog razumijevanja, tvrtke su morale uložiti goleme resurse u ljudski nadzor, provjeru i ispravljanje AI generiranog sadržaja. Ankete među menadžerima otkrivaju dubinu problema: 40 % njih ističe da AI alati ne posjeduju institucionalno znanje i specifično iskustvo stečeno godinama rada unutar organizacije. Nadalje, 38 % ispitanika priznalo je da su drastično podcijenili potrebu za ljudskom kontrolom kvalitete, dok je 35 % potvrdilo da je stvarni porast produktivnosti bio daleko ispod teorijskih očekivanja.

Ovi nalazi otvaraju i pitanje stvarne ekonomske računice iza AI revolucije. Mnoge su organizacije ušle u ovu utrku s pretpostavkom da će uštedjeti na plaćama i doprinosima, no ubrzo su se suočile s ekstremno visokim, nepredviđenim troškovima softverskih licenci, računalne infrastrukture i API pristupa. Ekstremni primjer ove prakse zabilježen je u Uberu, koji je svoj cjelokupni proračun predviđen za AI programerske alate za čitavu 2026. godinu iscrpio u svega četiri mjeseca. Golema financijska sredstva utrošena su na napredne platforme za AI agente poput Claude Codea i Cursora, a uprava Ubera naknadno je priznala kako ta astronomska ulaganja nisu rezultirala nikakvim mjerljivim poboljšanjima u konačnom proizvodu.

Ovakav razvoj događaja ne implicira da je umjetna inteligencija doživjela potpuni kolaps, već da industrija prolazi kroz nužnu fazu otrežnjenja. Većina stabilnih poduzeća sada strateški redefinira ulogu tehnologije, koristeći AI isključivo kao kopilota za podršku i proširenje kapaciteta postojećih zaposlenika, umjesto kao njihovu potpunu zamjenu. Analitička kuća Gartner predviđa da će čak polovica tvrtki, koje su provela masovna otpuštanja u odjelima korisničke podrške, rebrendirati te pozicije ili ponovno zaposliti ljude na sličnim radnim mjestima prije početka 2027. godine.

Ipak, povratni val zapošljavanja ne pogađa sve segmente radne snage jednako. Analize tvrtke Forrester Research sugeriraju da iskusni, takozvani senior stručnjaci imaju najveće šanse za povratak na posao jer posjeduju kritičko razmišljanje nužno za nadzor sustava. S druge strane, junior i početničke pozicije i dalje ostaju pod snažnim pritiskom automatizacije, a dio tog bazičnog posla tvrtke sve češće preusmjeravaju prema jeftinijoj radnoj snazi na udaljenim tržištima. Nakon razdoblja nerealnih tržišnih očekivanja, poslovni svijet napokon shvaća da umjetna inteligencija nije čarobni štapić koji preko noći može zamijeniti ljudski intelekt. Tehnologija je izvrstan akcelerator procesa, ali duboko organizacijsko znanje, praktično iskustvo i pedantna kontrola kvalitete ostaju faktori koje suvremeni menadžment ne može izbaciti iz poslovne jednadžbe.