Primul efect măsurabil al AI asupra muncii apare la angajări, nu la concedieri. În SUA, tinerii de 22–25 de ani din joburile foarte expuse la AI erau în iunie 2026 cu circa 19% sub trend la angajare; cei cu experiență, în aceleași joburi, nu. Prognozele oficiale tot adaugă locuri de muncă în SUA și UE până în 2035. Strâmtoarea e la intrare.
Toate cifrele de mai jos sunt publicate și au sursa legată: date de salarizare, anunțuri de angajare, prognoze oficiale și Eurostat. Împreună arată un tipar care cred că merită mai multă atenție decât titlurile despre concedieri.
Ia AI-ul joburile entry-level?
Nu cum sugerează titlurile, dar la nivelul de intrare se vede primul. Cea mai clară măsurătoare vine din datele de salarizare. Cercetătorii de la Stanford Digital Economy Lab compară tinerii din ocupațiile cele mai expuse la AI cu tinerii din ocupații mai puțin expuse. În iunie 2026, numărul celor de 22–25 de ani angajați în grupul foarte expus era cu aproximativ 19% sub nivelul la care ar fi fost dacă ținea pasul, iar angajații cu experiență din aceleași ocupații nu aveau un decalaj comparabil (Stanford Digital Economy Lab). O măsurătoare cu nouă luni mai veche, făcută altfel, găsise deja o scădere relativă de 16% la cei mai tineri (Brynjolfsson, Chandar și Chen).
Anunțurile de angajare spun același lucru, din partea angajatorului. Pe Indeed, anunțurile entry-level din SUA erau în mai 2026 cu 7,5% mai puține decât cu un an înainte, iar cele pentru seniori cu 14,7% mai multe. Până la începutul lui 2026, cele două mergeau împreună (Indeed Hiring Lab).
Două precizări înainte să merg mai departe. Sunt cifre americane, iar dovezile comparabile din Europa sunt mai subțiri. Și expunere nu înseamnă dispariție. Organizația Internațională a Muncii estimează că un job din patru din lume are o anumită expunere la AI generativ, unul din trei în țările bogate, iar munca de birou de tip administrativ e cea mai expusă (ILO). Indicele măsoară cât din sarcinile unui job se suprapune cu ce pot face tool-urile. Nu numără joburile care vor dispărea.
De ce i-ar lovi AI-ul pe începători înaintea celor cu experiență?
Orice job e, în fond, aceeași buclă. Stabilești un obiectiv, îl spargi în obiective mai mici și judeci dacă rezultatul e destul de bun. Am scris mai demult (în engleză) că AI-ul e foarte bun la mijlocul buclei și mult mai slab la capetele ei.
Acum gândește-te cum e construit un prim job. Absolventul primește mijlocul: primul draft, reconcilierea, testele, rezumatul a patruzeci de documente. Seniorul păstrează capetele: ce vrea de fapt clientul și dacă draftul e destul de bun ca să plece. Zeci de ani schimbul ăsta a fost corect. Juniorul făcea execuția și, făcând-o, învăța încet judecata.
Probabil vezi deja unde duce asta. AI-ul ia întâi mijlocul. Omul cu experiență devine mai rapid, iar argumentul pentru a angaja pe cineva nou care să facă mijlocul slăbește. Software-ul arată ambele fețe deodată. Numărul developerilor americani de 22–25 de ani a scăzut cu aproape 20% față de vârful de la finalul lui 2022 (Stanford Digital Economy Lab), iar Biroul de Statistică a Muncii din SUA prognozează în continuare o creștere de 10% a joburilor de developer între 2025 și 2035 (BLS). Pot fi adevărate amândouă. Profesia crește. Intrarea în ea se îngustează.
Mai e un motiv, despre care se vorbește mai puțin și care se măsoară mai greu. O firmă care nu știe sigur ce va face AI-ul cu munca ei tinde să pună pauză la angajări cu mult înainte să dea pe cineva afară. Pauza nu costă nimic vizibil în trimestrul ăsta. Îi costă pe cei care n-au mai fost angajați, iar ei nu apar în nicio statistică de concedieri.
Vor fi mai puține locuri de muncă în Europa până în 2035?
Prognozele oficiale spun că nu. Cedefop, agenția UE care face prognozele de competențe și locuri de muncă, estimează că ocuparea în UE-27 va crește cu peste 4% între 2023 și 2035 (Cedefop). În SUA, BLS estimează 5,9 milioane de locuri de muncă în plus în 2035 față de 2025, o creștere de 3,5% (BLS). Niciuna nu e o promisiune și niciuna n-a fost gândită pentru un scenariu în care agenții AI preiau repede bucăți întregi de muncă. Rămân însă cele mai bune repere pe care le avem, și arată în sus.
Ce ar schimba tabloul ar fi agenții care duc la capăt proiecte întregi, nu doar sarcini. Remote Labor Index testează agenți AI pe proiecte reale de freelancing, plătite. La lansare, în octombrie 2025, cel mai bun agent ducea la capăt 2,5% dintre ele (Scale AI). În iulie 2026, cel mai bun rezultat era 15,8% (Center for AI Safety). Tot o minoritate a muncii, iar un benchmark nu e o piață a muncii. Dar e cifra pe care aș urmări-o. Am schițat unde ar putea duce în viitorul joburilor (în engleză).
Și nu orice job pierdut e din cauza AI-ului. Ocuparea în industria auto germană a scăzut cu 6,3% în anul încheiat în toamna lui 2025 (Destatis), iar eu n-am găsit nicio sursă publicată care să numească AI-ul drept cauză.
Cum arată asta în România?
Aici povestea se întoarce, și merită spus cinstit cum. România are cea mai mare pondere din UE a tinerilor care nici nu lucrează, nici nu învață: 19,2% dintre cei de 15–29 de ani în 2025, față de 11,0% în UE și 5,3% în Olanda, cea mai mică (Eurostat). În interiorul țării, ponderea e 7,2% în orașe și 27,7% la sat, de aproape patru ori mai mare (Eurostat).
Tot România e țara din UE în care firmele folosesc cel mai puțin AI: 5,21% dintre firmele cu cel puțin zece angajați în 2025, față de 19,95% în UE (Eurostat). Pune cele două cifre una lângă alta și concluzia e incomodă. Orice i-ar ține pe tinerii români departe de muncă, nu AI-ul e cauza. Ușa era îngustă dinainte să apară tool-urile, din motive care țin mai mult de geografie, de școală și de locul în care sunt joburile. AI-ul adaugă o a doua presiune peste prima, pe munca de birou care a fost una dintre căile de intrare pentru absolvenți. Pentru IT în mod special, vezi piața IT din România în 2026.
Ce poate face un tânăr sau un angajator?
Pentru cine abia începe, dovezile care rezistă cel mai bine sunt puțin spectaculoase. Formarea țintită pe un singur sector, cu cerere reală pe plan local, se plătește: în studii randomizate pe mai multe programe sectoriale din SUA, câștigurile au crescut cu 11–40% după terminarea formării (NBER). Iar competența în care merită investit e la capetele buclei, nu la mijloc. Să formulezi problema, să verifici răspunsul, să observi când un rezultat spus foarte sigur e greșit. Tool-urile fac mijlocul ieftin. Judecata o fac mai valoroasă.
Pentru angajator, întrebarea e mai incomodă. Dacă mijlocul muncii trece la AI și nu mai angajezi juniori care să-l facă, de unde îți vin seniorii în 2035? Un răspuns e să le dai juniorilor capetele mai devreme: review, contact cu clientul, decizia despre ce trebuie să facă agentul și verificarea a ce a făcut, iar AI-ul să scrie draftul. La început merge mai încet și îi obligă pe seniori să explice decizii pe care înainte le luau în tăcere. Poate fi însă singura formă de ucenicie care supraviețuiește tool-urilor. Cred că e partea din adopția AI care merită cel mai mult timp la training AI pentru echipe, pentru că tool-ul e jumătatea ușoară.
Am construit un secol de cariere pe ideea că înveți să judeci făcând întâi munca. Munca o fac acum tool-urile. Încă n-a spus nimeni cine predă judecata.
Dacă te gândești cum învață echipa ta să lucreze cu AI: vladtudor.com/training-ai.