WYNAGRODZENIE

Pracownik wspierany przez AI: kiedy używanie nowoczesnych narzędzi uzasadnia podwyżkę?

Nie należy premiować samego korzystania z technologii. Pracodawca powinien wyceniać efekty jej zastosowania, takie jak większa liczba wykonanych zadań, lepsza jakość pracy, mniej błędów czy wzrost odpowiedzialności.

od czego zależy wysokość wynagrodzenia

Dwóch pracowników zajmuje takie samo stanowisko, ma zbliżony zakres obowiązków i otrzymuje takie samo wynagrodzenie. Pierwszy wykonuje zadania w tradycyjny sposób. Drugi aktywnie korzysta z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, dzięki czemu szybciej przygotowuje materiały, obsługuje więcej spraw i w tym samym czasie osiąga lepszy wynik. Czy pracodawca powinien zacząć płacić mu więcej?

Takie pytanie jest zadawane coraz częściej. Wraz z upowszechnieniem AI różnice pomiędzy pracownikami nie będą wynikały wyłącznie z doświadczenia, wykształcenia czy stażu pracy. Większego znaczenia nabierze umiejętność wykorzystania technologii w sposób, który rzeczywiście zwiększa efektywność. Trzeba jednak pamiętać, że samo korzystanie z AI nie przesądza jeszcze ani o wyższej wartości pracy, ani o prawie do wyższego wynagrodzenia.

Dwa istotne elementy

Prawo pracy rozróżnia dwa elementy, które wpływają na wysokość wynagrodzenia. Z jednej strony uwzględnia rodzaj pracy i kwalifikacje wymagane do jej wykonywania. Z drugiej nakazuje uwzględniać ilość i jakość pracy faktycznie świadczonej przez konkretnego pracownika.

W praktyce oznacza to, że wartość stanowiska nie zawsze będzie rosła tylko dlatego, że zatrudniony używa nowoczesnego narzędzia. Będzie tak, jeżeli pracownik za pomocą AI wykonuje więcej zadań i robi to lepiej albo przejmuje obowiązki wymagające większego zaangażowania lub odpowiedzialności.

W tym miejscu pojawia się problem, który wkrótce może dotyczyć pracodawców z wielu branż. Innymi słowy – czy pracodawca powinien wynagradzać zatrudnionego za samą umiejętność korzystania z AI, czy dopiero za mierzalny efekt osiągany dzięki tej technologii? I co w sytuacji, gdy mniej doświadczona osoba, wspierana przez AI, zaczyna uzyskiwać rezultaty porównywalne z wynikami kogoś o znacznie dłuższym stażu?

liczy się nie samo tempo wykonywania pracy

Punktem wyjścia jest art. 78 kodeksu pracy (dalej: k.p.). Zgodnie z tym przepisem wynagrodzenie powinno odpowiadać rodzajowi wykonywanej pracy i kwalifikacjom wymaganym przy jej wykonywaniu, a jednocześnie uwzględniać ilość i jakość świadczonej pracy. Regulacja ta zatem łączy dwa odrębne kryteria.

▶ Pierwsze odnosi się do samej pracy. Znaczenie ma stopień jej złożoności, wymagane kompetencje, związana z nią odpowiedzialność oraz miejsce danego stanowiska w organizacji. To właśnie na tej podstawie pracodawcy wartościują poszczególne stanowiska i tworzą siatki wynagrodzeń.

▶ Drugie kryterium dotyczy konkretnego pracownika i sposobu, w jaki wykonuje on swoje obowiązki. Dwóch zatrudnionych może bowiem zajmować takie samo stanowisko, wykonywać pracę tego samego rodzaju i mieć identyczny zakres zadań, a mimo to osiągać różne wyniki. Jeden z nich może pracować szybciej, popełniać mniej błędów, sprawniej organizować proces albo w tym samym czasie obsługiwać więcej spraw. Na tym opiera się również zasada równego traktowania w zakresie wynagrodzenia. Zgodnie z art. 183c par. 1 k.p. pracownicy mają prawo do jednakowego wynagrodzenia za jednakową pracę lub za pracę o jednakowej wartości.

Istotne są rezultaty

AI najczęściej wpływa właśnie na to drugie kryterium. To, że pracownik korzysta z określonego programu, nie oznacza jeszcze, że jego stanowisko stało się bardziej złożone lub odpowiedzialne, a wykonywana praca automatycznie zyskała na wartości. Jeżeli jednak dzięki temu narzędziu zatrudniony rzeczywiście zwiększa ilość lub poprawia jakość swojej pracy, może to przemawiać za odpowiednim zróżnicowaniem wynagrodzenia.

Kluczowe jest więc nie to, kto używa AI, ale jakie przynosi to rezultaty. Pracodawca nie powinien premiować samego korzystania z technologii. Powinien natomiast potrafić rozpoznać i właściwie wycenić rzeczywiste efekty jej zastosowania.

czy umiejętność korzystania z ai jest kwalifikacją?

Nie w każdym przypadku. Samo posługiwanie się narzędziem opartym na sztucznej inteligencji nie powinno automatycznie oznaczać, że pracownik ma wyższe kwalifikacje niż osoba, która z niego nie korzysta. Istotne jest, czy taka umiejętność jest rzeczywiście potrzebna na danym stanowisku oraz czy wpływa na sposób wykonywania obowiązków.

Odrębna kompetencja

Inaczej należy ocenić pracownika, który jedynie sporadycznie wspomaga się AI przy prostych zadaniach, a inaczej osobę, która potrafi zaprojektować cały proces pracy z wykorzystaniem takich rozwiązań, ocenić jakość uzyskanych rezultatów, wychwycić błędy, zabezpieczyć dane oraz wziąć odpowiedzialność za końcowy efekt. W drugim przypadku nie chodzi już tylko o korzystanie z programu. Jest to odrębna kompetencja zawodowa, która może wpływać na wartość wykonywanej pracy.

Takie rozróżnienie będzie istotne przy tworzeniu systemów wynagradzania. Pracodawcy mogą być skłonni premiować osoby, które aktywnie korzystają z AI, jednak samo odwołanie się do biegłości technologicznej byłoby zbyt ogólne. Kryteria powinny być powiązane z konkretnymi wymaganiami stanowiska lub oceną jakości wykonywanych zadań, a także umożliwiać obiektywną weryfikację.

Podwyżka czy premia?

Jeżeli dzięki AI pracownik wykonuje te same obowiązki szybciej, lecz nie zwiększa się zakres jego odpowiedzialności ani poziom złożoności pracy, właściwszym rozwiązaniem może być uwzględnienie tego w premii lub innym składniku zmiennym. Jeżeli natomiast stosowanie takich narzędzi staje się stałym i wymaganym elementem stanowiska, a zatrudniony przejmuje dodatkowe obowiązki i zadania związane z kontrolą, wdrażaniem i nadzorowaniem technologii, uzasadnione może być również podwyższenie wynagrodzenia zasadniczego.

junior z ai może osiągać wyniki seniora

Największe napięcie może jednak pojawić się nie między dwoma pracownikami o podobnym doświadczeniu, lecz między osobą z krótszym stażem aktywnie korzystającą z AI a bardziej doświadczonym zatrudnionym wykonującym obowiązki w „tradycyjny” sposób. Dotychczas wyższe wynagrodzenie tego drugiego najczęściej było uzasadniane większą samodzielnością, lepszą jakością pracy, szybszym wykonywaniem zadań i umiejętnością radzenia sobie w trudniejszych sytuacjach.

Doświadczenie kontra efektywność

AI może częściowo ograniczyć tę przewagę. Mniej doświadczony pracownik, który umiejętnie korzysta z odpowiednich narzędzi, może szybciej przygotowywać dokumenty, lepiej porządkować informacje, sprawniej analizować dane albo obsługiwać większą liczbę zadań. Jeżeli rezultat jego pracy jest porównywalny z efektem osiąganym przez bardziej doświadczoną osobę, dotychczasowa różnica płacowa może być trudniejsza do uzasadnienia.

Nie oznacza to oczywiście, że doświadczenie przestaje mieć znaczenie. Osoba z dłuższym stażem może nadal wnosić do organizacji elementy, których nie pokazuje prosty pomiar efektywności:

• umiejętność oceny ryzyka,
• wychwytywanie nietypowych błędów,
• podejmowanie decyzji w sytuacjach niejednoznacznych,
• ponoszenie odpowiedzialności za wynik pracy innych osób czy przekazywanie wiedzy zespołowi.

Staż już nie wystarczy

Pracodawca powinien jednak potrafić precyzyjnie określić te różnice. Sam staż pracy nie zawsze będzie wystarczający. Jeżeli nie przekłada się już na większą ilość lub lepszą jakość pracy, wyższy poziom odpowiedzialności albo bardziej złożone zadania, może przestać stanowić dostateczną podstawę trwałego zróżnicowania wynagrodzeń. Upowszechnienie AI może zatem wymusić bardziej precyzyjną odpowiedź na pytanie, za co właściwie pracodawca płaci więcej: za lata doświadczenia, rzeczywisty poziom kompetencji, rezultat wykonywanych zadań czy odpowiedzialność, której nie można łatwo zautomatyzować.

wynagradzanie efektu, a nie korzystania z narzędzia

Największym błędem byłoby wprowadzenie prostego dodatku „za korzystanie z AI”. Takie rozwiązanie premiowałoby samo używanie technologii, a nie rzeczywistą wartość wykonywanej pracy. Pracownik może bowiem często korzystać z AI, lecz robić to nieefektywnie, bez odpowiedniej weryfikacji rezultatów albo z naruszeniem wewnętrznych zasad bezpieczeństwa. Z kolei osoba, która sięga po takie narzędzia rzadziej, może wykorzystywać je znacznie skuteczniej i uzyskiwać wyższą jakość pracy.

Bezpieczniejszym rozwiązaniem jest powiązanie wynagrodzenia z konkretnymi efektami. Jeżeli AI pozwala obsłużyć większą liczbę spraw, skrócić czas realizacji zadań, ograniczyć liczbę błędów albo poprawić jakość rezultatu wykonywanych zadań, pracodawca może uwzględnić to w systemie premiowym. Kryterium nie jest wówczas sama technologia, lecz ilość i jakość pracy, czyli elementy od dawna wskazane w art. 78 k.p.

Preferowany model mieszany

Sytuacja wygląda inaczej, gdy kompetencje związane z AI stają się trwałym elementem stanowiska. Może tak być, jeśli pracownik nie tylko używa danego narzędzia, lecz także projektuje sposób jego wykorzystania, nadzoruje cały proces, szkoli inne osoby, odpowiada za jakość danych albo weryfikuje ryzyka prawne i biznesowe. W takim przypadku zmienia się nie tylko tempo wykonywania zadań, lecz także zakres odpowiedzialności oraz poziom wymaganych kwalifikacji. Może to uzasadniać podwyższenie wynagrodzenia zasadniczego.

W praktyce najbardziej racjonalny wydaje się zatem model mieszany. Wynagrodzenie zasadnicze powinno odpowiadać wartości stanowiska i wymaganym kwalifikacjom, natomiast składniki zmienne mogą odzwierciedlać różnice w efektywności, jakości oraz skali osiąganych wyników. Dzięki temu pracodawca nie płaci za samą deklarację korzystania z AI, a jednocześnie uwzględnia rzeczywisty wzrost produktywności. ©℗

• art. 78 par. 1, art. 112, art. 113, art. 183a–art. 183e ustawy z 26 czerwca 1974 r. – Kodeks pracy (t.j. Dz.U. z 2025 r. poz. 277; ost.zm. Dz.U. z 2026 r. poz. 473)
• dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2023/970 z 10 maja 2023 r. w sprawie wzmocnienia stosowania zasady równości wynagrodzeń dla mężczyzn i kobiet za taką samą pracę lub pracę o takiej samej wartości za pośrednictwem mechanizmów przejrzystości wynagrodzeń oraz mechanizmów egzekwowania (Dz.U. UE z 2023 r. L 132, s. 21)

Michał Bodziony

partner w PCS Paruch Stępień Kanclerz

Robert Stępień

radca prawny, partner w PCS Paruch Stępień Kanclerz

Paweł Sych

radca prawny, partner w PCS Paruch Stępień Kanclerz

Mikołaj Wilczek

prawnik w PCS Paruch Stępień Kanclerz