Monday.com zwalnia 20% pracowników w ramach restrukturyzacji skoncentrowanej na AI

Monday.com trafiło do Google News po likwidacji około 620 miejsc pracy, czyli 20% etatów, podczas reorganizacji wokół platformy pracy opartej na AI.

Firma twierdzi, że AI zmienia jej produkty, model operacyjny i relacje z klientami. Zaprzecza jednak, by oprogramowanie bezpośrednio zastąpiło odchodzących pracowników. Monday.com planuje ograniczyć liczbę szczebli zarządzania, tworzyć mniejsze zespoły i reinwestować większość oczekiwanych oszczędności w ludzi, produkty, AI oraz rozwój.

To rozróżnienie oddaje główne napięcie stojące za tegorocznymi zwolnieniami w branży technologicznej. Firmy coraz częściej przedstawiają AI jako powód zmiany struktury zatrudnienia, nie dowodząc przy tym, że model lub agent wykonywał każde z likwidowanych stanowisk. Monday.com dołącza teraz do Google, Microsoft, Amazon, Meta, Salesforce i innych pracodawców stosujących różne warianty tego argumentu.

Nie jest to zatem prosta historia o maszynach zastępujących pracowników. To szersza restrukturyzacja budżetów, zespołów i oczekiwań w całym sektorze technologicznym. Kadra zarządzająca oczekuje, że mniejsza liczba pracowników będzie działać szybciej, jednocześnie przesuwając wydatki w stronę infrastruktury, modeli, agentów i wyspecjalizowanych talentów.

Monday.com redukuje jedną piątą zatrudnienia

Decyzja Monday.com to strategiczna reorganizacja o natychmiastowych kosztach ludzkich, a nie teoretyczna prognoza przyszłego zatrudnienia.

Firma rozpoczęła restrukturyzację 22 lipca 2026 roku. Jej zgłoszenie regulacyjne wskazuje, że plan zmniejszy obecne zatrudnienie o około 20%.

Odsetek ten oznacza około 620 pracowników na całym świecie. Firma spodziewa się zakończyć większość prac restrukturyzacyjnych w drugiej połowie 2026 roku.

Monday.com powiązało plan z tym, co nazywa AI Work Platform. Strategia ta przesuwa produkt poza organizowanie zadań w kierunku wykonywania części pracy przez ludzi i agentów AI.

Agent AI to oprogramowanie, które może realizować określony cel, wybierając i wykonując wiele działań. Na platformie pracy działania te mogą obejmować aktualizowanie rekordów, kierowanie zgłoszeń, podsumowywanie aktywności lub uruchamianie kolejnego procesu.

Współzałożyciel i współdyrektor generalny Eran Zinman powiedział, że firma zmieniła swoją podstawową wizję w ciągu poprzednich dziewięciu miesięcy. Jak napisał, Monday.com przechodziło od zarządzania pracą do wykonywania pracy dla klientów.

Według Zinmana wcześniejsza struktura firmy przestała odpowiadać temu celowi. Monday.com planuje więc ograniczyć liczbę szczebli zarządzania i przyznać mniejszym zespołom szersze uprawnienia.

Restrukturyzacja zmienia również sposób, w jaki firma sprzedaje i wdraża swoje produkty. Klienci wdrażający agentów potrzebują więcej konfiguracji, nadzoru i wsparcia operacyjnego niż klienci kupujący tradycyjne narzędzie do zarządzania projektami.

Monday.com planuje zwiększyć bezpośrednie zaangażowanie w obsługę klientów i tworzyć stanowiska w wybranych strategicznych obszarach. Zgłoszenie wskazuje, że rekrutacja będzie kontynuowana w 2026 roku, mimo że znikną setki istniejących stanowisk.

To pierwsze istotne odwrócenie. Firma przeprowadza głębokie cięcia, jednocześnie prognozując dalszy wzrost i rekrutację.

Monday.com oczekuje wzrostu rocznych przychodów o 19%–20% w 2026 roku. Podniosło również prognozowaną marżę operacyjną non-GAAP z około 13% do około 15%.

Mimo to zarząd utrzymuje, że poprawa marż nie była celem zwolnień. Zinman powiedział, że zdecydowana większość oszczędności zostanie reinwestowana.

To twierdzenie wymaga ostrożnego podejścia. Reinwestycje nadal mogą poprawić ekonomikę firmy, jeśli środki zostaną przesunięte z obecnych wynagrodzeń na modele, moce obliczeniowe, rozwój produktu lub innych pracowników.

Monday.com nie opublikowało zestawienia stanowisko po stanowisku, pokazującego, jaką pracę AI może obecnie wykonywać. Nie określiło również ilościowo wzrostu produktywności uzasadniającego redukcję o 20%.

Zamiast tego ogłoszenie przedstawia tezę organizacyjną. Mniejsze zespoły, mniej zatwierdzeń i realizacja wspomagana przez AI powinny działać szybciej niż struktura zbudowana dla wcześniejszego biznesu programistycznego firmy.

To, czy ta teza się sprawdzi, będzie zależało od adopcji produktu i wyników klientów. Skala zwolnień nie potwierdza obiecywanej poprawy produktywności.

Google News pokazuje znacznie szerszy wzorzec zwolnień związanych z AI

Monday.com jest najnowszą pozycją na liście co najmniej 21 dużych pracodawców technologicznych, którzy wskazywali na AI podczas istotnych zmian zatrudnienia w 2026 roku.

Poniższe przypadki przedstawiono w odwrotnej kolejności chronologicznej. Sformułowania różnią się znacząco między firmami, więc uwzględnienie na liście nie oznacza, że AI samodzielnie spowodowała utratę każdego stanowiska.

1. Monday.com, lipiec 2026

Monday.com rozpoczęło plan obejmujący około 620 pracowników, czyli 20% zatrudnionych. Powiązało restrukturyzację z AI Work Platform, bardziej płaskim zarządzaniem, autonomicznymi zespołami i innym modelem kontaktu z klientami.

Firma twierdzi, że nie zastępuje ludzi AI. Mimo to przeprojektowuje organizację, ponieważ zarząd uważa, że AI zmieniła sposób, w jaki powinny działać firmy programistyczne.

2. Microsoft, lipiec 2026

Microsoft ogłosił kolejną redukcję zatrudnienia obejmującą około 4 800 stanowisk, przy czym cięcia dotknęły między innymi zespoły sprzedaży i gier. Kierownictwo firmy stwierdziło, że AI zmienia pracę, ale zakwestionowało proste twierdzenie, że AI bezpośrednio spowodowała zwolnienia.

To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ Microsoft jednocześnie przekierowuje kapitał i talenty w stronę infrastruktury AI. Redukcje łączą cele efektywnościowe, uproszczenie organizacji i priorytety inwestycyjne.

3. Salesforce, lipiec 2026

Salesforce miało podobno zlikwidować mniej niż 1 000 stanowisk w marketingu, zarządzaniu produktami, analityce i organizacji Agentforce. Firma wcześniej zredukowała tysiące stanowisk w obsłudze klienta, gdy agenci AI zaczęli obsługiwać więcej interakcji.

Salesforce przedstawia agentów zarówno jako produkt, jak i wewnętrzne narzędzie operacyjne. To sprawia, że własne decyzje kadrowe firmy są ważnym sprawdzianem opowieści o efektywności, którą sprzedaje klientom.

4. Oracle, czerwiec 2026

Oracle ujawniło, że jego zatrudnienie spadło o 21 000 pracowników w ciągu poprzednich 12 miesięcy, czyli o 13%. W zgłoszeniu firma stwierdziła, że wdrażanie i stosowanie technologii AI doprowadziło — i może nadal prowadzić — do redukcji zatrudnienia.

Ujawnienie obejmowało dłuższy okres niż pojedyncze wydarzenie związane ze zwolnieniami. Mimo to stanowiło jedno z najwyraźniejszych formalnych potwierdzeń, że wdrażanie AI wpłynęło na liczbę pracowników.

5. GitLab, czerwiec 2026

GitLab zwolnił około 350 pracowników, czyli mniej więcej 14% załogi. Firma podała, że restrukturyzacja pomoże sfinansować infrastrukturę potrzebną do obsługi rosnącej aktywności wynikającej z procesów programistycznych napędzanych przez AI.

Przypadek GitLab różni się od prostego scenariusza automatyzacji. AI zwiększa popyt na jego platformę, ale obsługa tego popytu wymaga innego podziału pracowników i kapitału.

6. Google, do maja 2026

Google kontynuowało stopniowe redukcje w obszarach Cloud i cyberbezpieczeństwa, jednocześnie intensywnie inwestując w AI. Firma korzystała z reorganizacji, ocen wyników i programów dobrowolnego odejścia zamiast ogłaszać jedną całościową liczbę.

Dla czytelników, którzy trafili na tę historię przez Google News, jest to ważne przypomnienie. Widoczne wydarzenie związane ze zwolnieniami może być tylko jedną częścią dłuższego resetu zatrudnienia.

7. Intuit, maj 2026

Intuit ogłosił plany likwidacji około 3 000 miejsc pracy, co stanowi około 17% zatrudnienia. Zarząd opisał ten ruch jako uproszczenie, które przekieruje zasoby w stronę produktów opartych na AI.

Podobnie jak Monday.com, Intuit przedstawił redukcję jako zmianę projektu organizacyjnego. Firma nie usuwała jedynie jednej zautomatyzowanej funkcji.

8. Meta, maj 2026

Meta zmniejszyła zatrudnienie, jednocześnie przesuwając tysiące pracowników do zadań skoncentrowanych na AI. Kierownictwo argumentowało, że konkurencja w AI wymaga innych umiejętności, priorytetów i tempa realizacji.

Meta wyraźnie pokazuje wzorzec realokacji. Stanowiska mogą znikać w jednym dziale, podczas gdy rekrutacja lub transfery trwają w innym obszarze tej samej firmy.

9. Cisco, maj 2026

Cisco ogłosiło cięcia obejmujące niemal 4 000 stanowisk, czyli około 5% zatrudnienia. Kierownictwo finansowe firmy stwierdziło, że restrukturyzacja dotyczy dostosowania zasobów do układów scalonych, optyki, bezpieczeństwa i AI, a nie wyłącznie oszczędności.

To wyjaśnienie łączy kilka priorytetów. AI była wskazywanym czynnikiem, lecz nie odizolowaną przyczyną wyjaśniającą każde dotknięte stanowisko.

10. General Motors, maj 2026

General Motors zlikwidował od 500 do 600 miejsc pracy, głównie w dziale technologii informacyjnych. Doniesienia wskazywały, że AI przyczyniła się do tej decyzji, choć nie była jedynym powodem.

GM nadal publikował oferty pracy w obszarze technologii, w tym na stanowiska związane z AI i pojazdami autonomicznymi. Jego przypadek ponownie pokazuje jednoczesne zwolnienia i ukierunkowaną rekrutację.

11. Cloudflare, maj 2026

Cloudflare zwolniło około 1 100 pracowników, czyli 20% załogi, po odnotowaniu silnego wzrostu przychodów. Firma stwierdziła, że gwałtownie rosnące wewnętrzne wykorzystanie AI zmieniło zakres potrzebnych jej ról.

Liderzy Cloudflare opisywali znaczny wzrost produktywności wśród pracowników korzystających z agentów. Twierdzenia te pochodziły jednak od kierownictwa i nie zostały niezależnie zweryfikowane we wszystkich zespołach.

Firma spodziewa się kontynuować rekrutację. Jej liderzy powiedzieli nawet, że zatrudnienie może później przekroczyć szczyt z 2026 roku, co podkreśla, że zwolnienia związane z AI nie zawsze prowadzą do trwałego zmniejszenia liczby pracowników.

12. Coinbase, maj 2026

Coinbase ogłosiło redukcję o około 700 pracowników, co stanowi około 14% załogi. Powiązało plan z warunkami rynkowymi, bardziej płaskim zarządzaniem i zwiększonym wykorzystaniem AI.

Zarząd mówił także o mniejszych interdyscyplinarnych grupach łączących odpowiedzialność za inżynierię, projektowanie i produkt. Taki model stawia szersze wymagania przed każdym pozostałym pracownikiem.

13. PayPal, maj 2026

PayPal przedstawił wieloletni plan, który może zlikwidować ponad 4 500 stanowisk, czyli około 20% zatrudnienia. Kierownictwo opisało wdrażanie AI i uproszczenie organizacji jako kluczowe elementy transformacji.

Firma spodziewa się, że AI wpłynie na rozwój oprogramowania, obsługę klienta, operacje wsparcia i zarządzanie ryzykiem. To szerokie ambicje, a nie dowód, że każdy dotknięty proces już działa autonomicznie.

14. Snap, kwiecień 2026

Snap zmniejszył zatrudnienie o około 1 000 pracowników, czyli mniej więcej 16%, oraz zamknął setki otwartych rekrutacji. CEO Evan Spiegel powiedział, że postępy w AI pomogły zespołom ograniczyć powtarzalną pracę i zwiększyć tempo realizacji.

Snap wskazał na mniejsze zespoły pracujące nad subskrypcjami, reklamą i infrastrukturą. Deklarowana korzyść wynikała ze zmiany efektów pracy zespołów, a nie wyłącznie z zastępowania pojedynczych zadań.

15. IBM, do kwietnia 2026

IBM kontynuował redukcje zatrudnienia w wybranych obszarach działalności, jednocześnie rozszerzając rekrutację na początkujące stanowiska związane z AI i hybrydową chmurą. Doniesienia opisywały też wykorzystywanie agentów AI do części pracy działu zasobów ludzkich.

Zmiany w IBM ilustrują rotację zawodową. Firma może ograniczać pracę administracyjną, jednocześnie zwiększając zapotrzebowanie na pracowników budujących, sprzedających lub obsługujących systemy AI.

16. Atlassian, marzec 2026

Atlassian zlikwidował około 1 600 miejsc pracy, co stanowi około 10% zatrudnienia. Firma podała, że musi przywrócić równowagę, przesuwając zasoby w stronę AI i sprzedaży dla przedsiębiorstw.

CEO Mike Cannon-Brookes odrzucił slogan, że AI po prostu zastępuje ludzi. Przyznał jednak również, że AI zmienia umiejętności oraz liczbę ról wymaganych w części biznesu.

17. Block, luty 2026

Block ogłosił około 4 000 zwolnień, czyli około 40% zatrudnienia. CEO Jack Dorsey argumentował, że mniejsze zespoły korzystające z AI mogą pracować szybciej przy mniejszej liczbie szczebli organizacyjnych.

Skala sprawiła, że Block stał się jednym z najbardziej znaczących przypadków roku. Współczesne doniesienia wskazywały również, że szersze dane korporacyjne nie potwierdzały jeszcze załamania zatrudnienia związanego z AI w skali całej gospodarki.

18. eBay, luty 2026

eBay ogłosił redukcję obejmującą około 800 stanowisk, czyli mniej więcej 6% zatrudnionych. Plan pojawił się w czasie szerszej presji na firmy technologiczne, by upraszczały działalność i zwiększały inwestycje w AI.

AI stanowiła część strategicznego kontekstu, choć w przypadku eBay publicznie ujawniono mniej szczegółów łączących konkretne automatyzacje z konkretnie likwidowanymi zadaniami.

19. Amazon, styczeń 2026

Amazon zlikwidował około 16 000 stanowisk korporacyjnych po wcześniejszej rundzie obejmującej 14 000 etatów. Kierownictwo podkreślało potrzebę mniejszej liczby szczebli, większej odpowiedzialności i ograniczenia biurokracji.

Dyrektor generalny Andy Jassy wcześniej mówił, że generatywna AI z czasem zmniejszy liczbę pracowników korporacyjnych Amazon. Firma zaznaczała jednak również, że wcześniejsze redukcje nie były bezpośrednio napędzane przez AI.

Dlatego styczniowe ogłoszenie należy umieścić na tej liście z zastrzeżeniem. AI wpłynęła na długoterminowe oczekiwania Amazon dotyczące zatrudnienia, lecz na redukcje oddziaływały także rekrutacja w czasie pandemii i struktura zarządzania.

20. Pinterest, styczeń 2026

Pinterest ogłosił plany redukcji zatrudnienia o mniej niż 15%. Firma przekierowywała zasoby na produkty wspierane przez AI oraz możliwości reklamowe.

Sytuacja Pinterest odzwierciedla presję komercyjną, z którą mierzą się platformy konsumenckie. Muszą finansować nowe systemy rekomendacji i reklam, jednocześnie broniąc wzrostu oraz kontrolując koszty zatrudnienia.

21. Dell, ujawnione w 2026

Zatrudnienie w Dell zmniejszyło się o około 11 000 osób w trakcie roku fiskalnego, czyli o mniej więcej 10%. Firma dokonała redukcji, jednocześnie prognozując silny popyt na serwery zoptymalizowane pod obciążenia AI.

Dell pokazuje inną wersję tego zwrotu. AI może zwiększać popyt na sprzęt firmy, a równocześnie przyczyniać się do wewnętrznej presji na bardziej odchudzoną strukturę zatrudnienia.

Te przykłady należą do jednego trendu, ale nie są wymienne. Niektóre firmy informowały o bezpośredniej automatyzacji, podczas gdy inne wskazywały na alokację kapitału, spłaszczanie struktur zarządzania, zmieniające się kompetencje lub rosnące wymagania infrastrukturalne.

Rzeczywisty konflikt to inwestycje w AI kontra zastępowanie pracowników przez AI

Najsilniejszym wspólnym wątkiem nie jest potwierdzone zastępowanie pracowników, lecz przenoszenie wydatków z istniejących organizacji do kosztownego wyścigu AI.

Kierownictwa firm technologicznych coraz częściej opisują swoje organizacje jako zbyt powolne na erę agentów. Chcą mniej szczebli akceptacji, mniejszych zespołów i pracowników potrafiących wykorzystywać AI w kilku obszarach funkcjonalnych.

Ta narracja daje proste wyjaśnienie zwolnień. Pomaga też zarządom przedstawiać redukcje jako przygotowanie do wzrostu, a nie odwrót od wcześniejszych decyzji rekrutacyjnych.

Najnowsze dane o zatrudnieniu komplikują jednak tę historię. Według ujawnień firm przeanalizowanych przez The Washington Post Amazon, Google i Meta łącznie zatrudniały na początku 2026 roku mniej więcej tyle samo osób, co podczas fali rekrutacji w 2022 roku.

Największe grupy technologiczne planowały też w 2026 roku ponad 700 mld dolarów wydatków kapitałowych, w większości związanych z AI. Projekty te obejmują sprzęt obliczeniowy, centra danych, sieci oraz moce energetyczne.

Krytyczna analiza rynku pracy przekonywała, że AI może wpływać na zwolnienia raczej przez swój koszt niż automatyzację. Firmy pod presją finansowania infrastruktury mogą szukać oszczędności gdzie indziej, zanim modele wyeliminują całe zawody.

Plan Monday.com pasuje do obu wyjaśnień. Kierownictwo oczekuje, że agenci zmienią sposób wykonywania pracy, lecz firma finansuje też transformację produktu na zaciekle konkurencyjnym rynku.

Jej konkurenci to Asana, Atlassian, Microsoft i ServiceNow. Każda z tych firm dodaje agentów do istniejących przepływów pracy, podczas gdy większe platformy wnoszą już istniejące relacje dotyczące tożsamości, bezpieczeństwa i zakupów.

Monday.com odczuwa więc presję z dwóch stron. Musi udowodnić, że agenci tworzą większą wartość niż tradycyjna automatyzacja zadań, jednocześnie broniąc klientów przed dostawcami o szerszym zasięgu w przedsiębiorstwach.

Firma uważa, że jej uporządkowane tablice, uprawnienia i przepływy pracy dają agentom niezawodne środowisko do działania. Może to być przewagą nad agentami ograniczonymi do dokumentów i historii czatów.

Niektóre możliwości agentów Monday.com rozwijano jednak poprzez etapowe wdrożenia. Klienci korporacyjni wciąż potrzebują dowodów, że autonomiczne działania pozostają dokładne, nadzorowane i możliwe do odwrócenia na dużą skalę.

Zwolnienia podnoszą stawkę tego testu produktowego. Monday.com zmniejszył organizację, zanim wykazał, że nowy model operacyjny potrafi konsekwentnie zapewniać lepsze rezultaty dla klientów.

Pracownicy stają przed powiązanym testem. Pracodawcy coraz częściej oczekują, że jedna osoba będzie nadzorować narzędzia, interpretować wyniki, koordynować decyzje i wykonywać pracę wcześniej rozdzieloną między wyspecjalizowane role.

Może to poprawiać produktywność, gdy zadania są dobrze zdefiniowane. Może też tworzyć ukryte obciążenie, jeśli pracownicy muszą stale sprawdzać niewiarygodne wyniki albo naprawiać zautomatyzowane działania.

To rozróżnienie ma znaczenie dla każdego, kto buduje przeszukiwalną bazę wiedzy. Systemy AI potrzebują aktualnych, dostępnych i dobrze uporządkowanych informacji, zanim będą mogły bezpiecznie działać w rzeczywistych przepływach pracy.

Redukowanie zatrudnienia, zanim powstaną te podstawy, może przenosić koszty zamiast je usuwać. Opóźnienia mogą powrócić w postaci kolejek wsparcia, przeglądów bezpieczeństwa, prac wdrożeniowych lub wypalenia pracowników.

Czego nie dowodzą liczby zwolnień

Fakt, że firma powołuje się na AI podczas zwolnień, nie dowodzi, że AI wykonywała likwidowane zadania ani że później poprawiła wyniki firmy.

Komunikaty korporacyjne rzadko dostarczają wystarczających szczegółów, by dokonać jednoznacznej oceny przyczynowej. Zwykle łączą automatyzację, priorytety strategiczne, zmiany kompetencyjne, warunki rynkowe i uproszczenie zarządzania.

Monday.com wyraźnie twierdzi, że decyzja nie polega na oczekiwaniu, iż mniej osób wykona tę samą pracę. Kierownictwo mówi, że firma zrezygnuje z wybranych działań i przekaże pozostałym zespołom więcej uprawnień.

Tę obietnicę można sprawdzić dopiero po restrukturyzacji. Inwestorzy i klienci powinni obserwować, czy projekty rzeczywiście znikają, zamiast po cichu trafiać do mniejszych zespołów.

Jakość wsparcia jest wczesnym wskaźnikiem. Klienci oprogramowania dla przedsiębiorstw polegają na znajomości konta, ścieżkach eskalacji, wskazówkach wdrożeniowych i szybkiej reakcji podczas awarii.

Jeśli te usługi osłabną, efektywność generowana przez AI może wyglądać lepiej w sprawozdaniach finansowych niż w operacjach klientów. Doświadczeni pracownicy często posiadają wiedzę kontekstową, którą trudno zakodować przed ich odejściem.

Kolejnym wskaźnikiem jest spójność roadmapy. Monday.com musi nadal rozwijać swój podstawowy produkt do zarządzania pracą, jednocześnie dodając agentów, mechanizmy nadzoru, konektory i usługi wdrożeniowe.

Silne skupienie może przyspieszyć realizację tych priorytetów. Redukcja o 20% może też tworzyć zależności, porzucone projekty i wolniejsze wykonanie, gdy zespoły odbudowują podział odpowiedzialności.

Istotne jest również utrzymanie pracowników. Duże zwolnienia mogą skłonić do dobrowolnych odejść osoby, których umiejętności pozostają kluczowe, zwłaszcza gdy konkurenci rekrutują na podobne role związane z AI.

Występuje też problem pomiaru. Menedżerowie często wskazują na szybkość realizacji, generowanie kodu lub mniejszą liczbę spotkań, ale wskaźniki te nie odzwierciedlają automatycznie niezawodności ani wartości dla klienta.

Agent, który szybko przygotowuje pracę, nadal wymaga nadzoru. Asystent programistyczny produkujący więcej kodu może zwiększać zapotrzebowanie na przeglądy, bezpieczeństwo i utrzymanie.

Cloudflare przedstawił wyjątkowo konkretne twierdzenia dotyczące wewnętrznego wdrożenia. Firma podała, że wykorzystanie AI wzrosło o ponad 600% w ciągu trzech miesięcy, i opisała pracowników jako kilka razy bardziej produktywnych.

Liczby te zwracają uwagę, ale firma nie opublikowała niezależnej oceny na poziomie zespołów. Jej wyjaśnienie operacyjne pozostaje opisem decyzji restrukturyzacyjnej przedstawionym przez zarząd.

Szersze dane z rynku pracy również pozostają mieszane. Pojedyncze zwolnienia w branży technologicznej przyciągają uwagę, ponieważ dotyczą znanych i rentownych firm.

Nie dowodzą one, że AI zmniejszyła całkowite zatrudnienie w gospodarce. Niektórzy dotknięci tym pracodawcy nadal zatrudniają, a inwestycje w infrastrukturę AI tworzą popyt w inżynierii, budownictwie, energetyce, operacjach i sprzedaży.

Najbardziej uzasadniony wniosek jest węższy. AI zmieniła wyobrażenie menedżerów o tym, jak powinna wyglądać efektywna firma technologiczna, a to przekonanie już wpływa na decyzje dotyczące zatrudnienia.

Nie jest jeszcze rozstrzygnięte, czy decyzje te przyniosą trwałe korzyści.

Dlaczego pracownicy oprogramowania i kupujący powinni się tym interesować

Bezpośrednie ryzyko nie polega na tym, że zniknie każda praca umysłowa, lecz na tym, że firmy zresetują oczekiwania dotyczące wyników szybciej, niż dojrzeją ich systemy.

Programiści będą odczuwać rosnącą presję, by korzystać z asystentów w programowaniu, testowaniu, dokumentacji i reagowaniu na incydenty. Pracodawcy mogą uznawać krótsze cykle realizacji zadań za dowód, że mniejsze zespoły inżynieryjne są w stanie obsłużyć tę samą roadmapę.

Menedżerowie produktu mogą nadzorować szerszy zakres, ponieważ agenci potrafią przygotowywać wymagania, analizować opinie i podsumowywać spotkania. Nadal jednak odpowiadają za priorytetyzację, kontekst i konsekwencje błędnych decyzji.

Zespoły customer success są bezpośrednio narażone, ponieważ praca wsparcia obejmuje powtarzalne zgłoszenia. Firmy mogą automatyzować triage i odpowiedzi na typowe pytania, zanim zautomatyzują złożone relacje z klientami.

Zespoły projektowe, marketingowe, finansowe, prawne i HR stoją przed podobnymi zmianami na poziomie zadań. AI może szybko tworzyć pierwsze wersje materiałów, podczas gdy odpowiedzialność pozostaje po stronie pracowników.

Tworzy to nową formę ryzyka operacyjnego. Firma może redukować zatrudnienie na podstawie oczekiwanych możliwości, zanim zmierzy dokładność, adopcję lub koszt ludzkiej weryfikacji.

Pracownicy powinni dokumentować, gdzie AI oszczędza czas, a gdzie powoduje dodatkową pracę. Takie dowody pomagają oddzielić rzeczywistą produktywność od imponujących demonstracji.

Zespoły powinny też zachowywać kontekst decyzji, gdy odchodzą współpracownicy. Zapisy spotkań, historia klientów, uzasadnienia techniczne i kompromisy projektowe stają się cenniejsze, gdy kurczy się pamięć organizacyjna.

Praktyczny przepływ pracy z AI może ograniczyć powtarzalną syntezę informacji. Nie potrafi jednak zdecydować, które zobowiązania biznesowe powinny przetrwać restrukturyzację.

Kupujący w przedsiębiorstwach powinni traktować zwolnienia u dostawców jako sygnał operacyjny, a nie wyłącznie nagłówek finansowy. Powinni pytać, kto odpowiada za ich konto, jak działają eskalacje i czy zmieniły się zasoby wdrożeniowe.

Powinni też wymagać jasnych mechanizmów kontroli uprawnień agentów, historii audytu, wykorzystania i wycofywania zmian. Autonomiczny przepływ pracy potrzebuje zabezpieczeń, ponieważ szybkie błędne działanie może spowodować większe szkody niż powolny proces ręczny.

Kupujący nie powinni zakładać, że bardziej odchudzony dostawca jest automatycznie słabszy. Mniejsze zespoły mogą skutecznie działać, gdy produkty, zakres odpowiedzialności i segmenty klientów są precyzyjnie określone.

Nie powinni też zakładać, że AI gwarantuje ciągłość. Zmniejszone zatrudnienie może ujawnić luki widoczne dopiero podczas migracji, awarii, przeglądów bezpieczeństwa lub złożonych wdrożeń.

Wzorzec widoczny w Google News jest więc użyteczny jako ostrzeżenie, a nie werdykt. Pokazuje, które firmy powiązały AI z decyzjami kadrowymi, ale nie może ustalić jakości tych decyzji.

Co obserwować po nagłówkach Google News

Kolejne dowody nadejdą ze strony obsługi klienta, adopcji produktów i kierunku rekrutacji, a nie z kolejnej notatki menedżerskiej o efektywności.

Po pierwsze, obserwuj ciągłość działania usług Monday.com w drugiej połowie 2026 roku. Czasy odpowiedzi, zmiany w zespołach obsługi klienta, nierozwiązane incydenty i opóźnienia we wdrożeniach pokażą, czy firma usunęła bariery, czy kluczowe zasoby.

Stabilne działanie usług wsparłoby argument zarządu, że wcześniejsza organizacja zawierała zbędne warstwy. Pogorszenie jakości usług sugerowałoby, że oszczędności pojawiły się, zanim nowy model był gotowy.

Po drugie, obserwuj wdrażanie agentów Monday.com i opartego na AI narzędzia builder. Firma musi wykazać znaczące wykorzystanie, retencję i rozwój wykraczający poza początkowe zainteresowanie produktem.

Adopcja przez klientów wzmocniłaby argument, że Monday.com staje się platformą, na której oprogramowanie wykonuje pracę. Słaba adopcja oznaczałaby bolesną restrukturyzację powiązaną z niepewną transformacją produktową.

Po trzecie, obserwuj, gdzie Monday.com i pozostałych 20 pracodawców będzie rekrutować w następnej kolejności. Oferty pracy mogą ujawnić, czy firmy trwale się kurczą, czy zastępują szeroko zakrojone funkcje wyspecjalizowanymi rolami w obszarach AI, infrastruktury, sprzedaży i wdrożeń.

Powrót do wzrostu zatrudnienia nie sprawiłby, że zwolnienia straciłyby znaczenie. Pokazałby, że AI wyraźniej doprowadziła do realokacji pracowników niż do ich całkowitej eliminacji.

Czytelnicy powinni stosować ten sam test za każdym razem, gdy kolejna informacja o zwolnieniach trafia do Google News. Warto pytać, jaka praca została wstrzymana, jaka przeniesiona i jakie dowody potwierdzają deklarowany wzrost produktywności.

Liczba w nagłówku natychmiast opisuje ludzki wymiar skutków. Kolejne kilka miesięcy pokaże, czy te firmy zaprojektowały lepsze organizacje, czy po prostu nadały staremu cyklowi cięcia kosztów nową etykietę AI.