GDPval – ocena AI w prawdziwych zadaniach zarobkowych

Wstęp: Koniec spekulacji, czas na dowody

Jeszcze nie zdążyłem ochłonąć po niedawnych premierach narzędzi AI, a już świat technologiczny obiegła świeża, prawdziwie przełomowa wiadomość – OpenAI zaprezentowało GDPval. To zupełnie nowe podejście do oceny możliwości sztucznej inteligencji, sprowadzające dyskusję o AI z poziomu teoretycznych rozważań i szkolnych testów prosto do świata rzeczywistej pracy. W kraju, gdzie o przyszłości gospodarki rozmawiamy nieustannie – od wieczornych spotkań przy kawie po sejmowe kuluary – taki krok niemal prosi się o komentarz.

Wielokrotnie miałem okazję uczestniczyć w dyskusjach dotyczących AI, gdzie pytania o to, ile sztuczna inteligencja „potrafi” były z jednej strony fascynujące, a z drugiej frustrująco abstrakcyjne. Teraz, dzięki GDPval, po raz pierwszy mogę opierać się na twardych danych i obserwacjach z rynku pracy, a nie tylko teoretycznych modelach czy medialnych doniesieniach. To podejście porządkuje debatę – zamiast domysłów, dostajemy fakty, zamiast marketingowych sloganów – wymierne wyniki.

Skąd pomysł na GDPval?

Do tej pory historia oceniania AI była raczej powtarzalna jak dobrze znana melodia. Kolejne testy, kolejne wykresy – średnie z egzaminów, logicznych łamigłówek, sprawdzianów z matematyki czy rozpoznawania obrazów. Nie powiem, śledziłem to wszystko z pewną ciekawością, lecz miałem zawsze wrażenie mieszania herbaty bez cukru – coś się dzieje, ale konkretny smak trudno uchwycić.

OpenAI postanowiło wyjść poza ten akademicki krąg i odpowiedzieć na jedno z kluczowych pytań: czy AI potrafi wywiązać się z zadań, za które realnie płaci się ludziom? Chciałoby się powiedzieć: nareszcie! Brzmi to może jak banał, ale przecież to właśnie na rynku pracy mierzymy wartość ludzkiej wiedzy i umiejętności – trudno więc o lepszą arenę do testowania zdolności sztucznej inteligencji.

Nazwa GDPval nie jest przypadkowa. Twórcy czerpali inspirację ze wskaźnika Produktu Krajowego Brutto (PKB), stanowiącego wyznacznik siły gospodarki. W praktyce oznacza to, że zadania wyodrębnione w GDPval pochodzą z tych zawodów i branż, które faktycznie wnoszą największy wkład w gospodarkę Stanów Zjednoczonych. Nic dodać, nic ująć – to właśnie te obszary, gdzie AI może najmocniej namieszać.

Wielka czwórka AI i realia rynkowe

Testowanych nie ograniczono do pojedynczego modelu czy firmy. Pod nóż (a raczej pod lupę) poszły rozmaite modele – od GPT przez Claude i Gemini po Groka – ale o tym jeszcze za moment. Już na tym etapie warto jednak podkreślić, jak bardzo zmienia się pejzaż technologiczny w wyniku tego typu inicjatyw.

Co właściwie mierzy GDPval?

GDPval opiera się na doborze 44 zawodów z 9 kluczowych sektorów gospodarki – mówimy tutaj o takim spektrum, że można śmiało stwierdzić: zahacza niemal o każdy aspekt codziennego i zawodowego życia.

Do grupy tej trafiły między innymi:

prawo i wymiar sprawiedliwości,
inżynieria i budownictwo,
opieka zdrowotna i pielęgniarstwo,
marketing, administracja, analizy finansowe, a nawet edukacja.

Każda branża została potraktowana z wyjątkową dbałością o szczegóły – zestaw GDPval zawiera łącznie 1 320 zadań zaprojektowanych przez specjalistów praktyków z co najmniej czternastoletnim stażem zawodowym. I to naprawdę czuć, bo zadania nie sprowadzają się do banałów takich jak „stwórz prezentację w PowerPoincie”, tylko sięgają poziomu kompleksowych projektów, konsultacji eksperckich, analiz i strategii.

Przykłady zadań

Najlepiej oddać skalę wyzwań przez konkretne obrazy:

Przygotowanie raportu projektowego z dokładnymi wytycznymi i analizą kosztów;
Analiza prawna konkretnego przypadku z uwzględnieniem najnowszego stanu prawnego oraz orzecznictwa;
Opracowanie planu opieki medycznej dla pacjenta na podstawie jego historii choroby i aktualnych badań.

Tego typu zadania zmieniają zasady gry – wymagają wiedzy, doświadczenia oraz dostosowania do dynamicznej sytuacji. Ocenianie AI w tak złożonym, „ludzkim” środowisku bez wątpienia przybliża nas do realnej oceny jej użyteczności.

Proces oceny – rzetelność na pierwszym planie

Gdy myślę o wszystkich problemach z oceną AI w badaniach – od uprzedzeń po „sztuczne” testy laboratoryjne – podziwiam precyzję, z jaką zorganizowano GDPval. Każdy etap był projektowany pod kątem maksymalnej obiektywności i eliminacji błędu.

„Ślepe” testy – specjaliści oceniali wyniki, nie wiedząc, czy mają do czynienia z AI, czy z ludzkim ekspertem.
Dokumentacja weryfikowana szczegółowo – od prezentacji, przez diagramy, kalkulacje, po multimedia.
Rezultaty klasyfikowano jako „lepsze”, „porównywalne” lub „gorsze” od ludzkich realizacji.
Wieloetapowa kontrola jakości – zadania potrafiły przejść nawet pięć etapów weryfikacji przed trafieniem do testów.

Nie trzeba być zawodowym audytorem, by docenić taki poziom rygoru. Rzadko spotykam się z podobnych rozmiarów przedsięwzięciem – w świecie, gdzie czasem wystarczy byle jak uzupełnić formularz, tu testom naprawdę przyświecało hasło „rzetelność ponad wszystko”.

Co pokazały wyniki GDPval?

To tutaj zaczyna się ta część, która mnie osobiście najbardziej poruszyła. W niemal połowie przypadków najlepsze modele AI, takie jak GPT-5 czy Claude Opus 4.1, uzyskały wyniki na poziomie eksperta (w 48% testów). Innymi słowy – AI dorównuje lub nawet lekko przewyższa ludzi w zadaniach, za które realnie się płaci duże pieniądze.

Czy modele różnią się między sobą?

Oj tak, i to wyraźnie. Warto podkreślić kilka istotnych niuansów:

Claude Opus 4.1 wybił się pod względem formy i estetyki dokumentów (czuć tam oko do detali i topornego czasem „czucia papieru” przez AI).
GPT-5 awansował na podium w kwestii merytorycznej precyzji i głębi analizy.
Modele Gemini i Grok oscylowały wokół 20–33% trafności eksperckiej. GPT-4o… przyznam, trochę mnie rozczarował, plasując się wyłącznie w najprostszych zadaniach.

Przy okazji, w zadaniach bardzo wymagających pojawiały się znane wszystkim użytkownikom AI „halucynacje” czy drobne błędy w formatowaniu – ale patrząc szeroko, trend jest oczywisty: modele stają się coraz lepsze, szybciej niż moglibyśmy się tego spodziewać.

Nie tylko skuteczność, ale prędkość i koszt

Z perspektywy biznesowej nawet iffy efekty AI nabierają zupełnie nowego wyrazu, gdy spojrzymy na prostą statystykę: sztuczna inteligencja wykonuje te zadania stukrotnie szybciej i za dziesiątą część kosztów w porównaniu z człowiekiem. Jasne, w praktyce dochodzi nadzór, poprawki i integracja – nie ma róży bez kolców. Niemniej jednak, przy obecnym tempie rozwoju technologii, coraz trudniej będzie zignorować ten potencjał.

Jakie zadania testowano?

Odpowiedź na to pytanie to klucz do zrozumienia, dlaczego GDPval tak bardzo przyciąga uwagę praktyków rynku pracy. Zadania do testu przygotowane zostały z myślą o rzeczywistych potrzebach firm i instytucji. Dla przykładu:

Plan inżynierski dla dużego projektu przemysłowego, z uwzględnieniem zależności procesowych i kosztów.
Symulacja rozmowy z klientem biznesowym, analiza potrzeb oraz zaproponowanie niestandardowych rozwiązań.
Konspekt szkolenia online do wdrożenia zróżnicowanej grupy pracowników.
Analizy finansowe skomplikowanych portfeli inwestycyjnych.
Scenariusze opieki pielęgniarskiej dla pacjentów wielochorobowych.

Nie są to zadania do wykonania „na kolanie”. Wymagają doświadczenia, wiedzy i sporej odporności na stres oraz umiejętności współpracy. Dla wielu osób, w tym dla mnie, to pierwsza tak wyraźna okazja, by ujrzeć AI jako realnego „pracownika”, nie tylko maszynę do generowania kolorowych obrazków.

Konsekwencje dla rynku pracy

Od lat słyszy się żarciki na temat tego, że „roboty zabiorą nam pracę”. Część osób macha ręką, bo przecież „zawsze znajdzie się coś do zrobienia”. Jednak gdy przychodzą wyniki takie jak te z GDPval, nawet największy optymista może się na chwilę zatrzymać i pomyśleć: czy to już czas poważnej debaty?

Rynkowe prognozy nie zostawiają złudzeń – eksperci spodziewają się, że w przeciągu nadchodzących dwóch lat AI przejmie szereg zadań, które dotąd były domeną ludzi, często wykształconych i doświadczonych przez dekady. Zapalnikiem do takiej zmiany jest nie tylko skuteczność, lecz także – a może przede wszystkim – koszt i prędkość działania. To, co było dotąd kwestią przyszłości, staje się – używając kolokwializmu – już całkiem „tu i teraz”.

Czy AI zastąpi ludzi?

Pewnie nie całkowicie, zwłaszcza w zadaniach wymagających myślenia strategicznego lub ludzkiej empatii. Ale nie ma się co oszukiwać – prace powtarzalne albo schematyczne stają się bardzo łatwym celem. AI może „odkroić” solidną część rynku zadań eksperckich w branżach takich jak finanse, prawo, analityka czy inżynieria.

Profesorowie ze Stanford nawołują już do badań nad wpływem „transformacji AI” – zakres zmian społecznych i ekonomicznych może się bowiem okazać głębszy niż przewidują nawet najodważniejsze prognozy. Pamiętam czasy, gdy rozważaliśmy wpływ Internetu na pracę biurową. Teraz będziemy omawiać, jak przełożyć się mogą narzędzia automatyzujące decyzje i procesy zawodowe.

Wybrane refleksje eksperckie

Jako osoba codziennie korzystająca z AI przy projektowaniu automatyzacji sprzedaży czy marketingu, poczułem się, jakbym dostał do rąk bardzo precyzyjny kompas. GDPval pozwala jasno wskazać, w których obszarach można już „po cichu” delegować zadania AI – oszczędzając czas i pieniądze – a gdzie trzeba jeszcze polegać na doświadczeniu i intuicji człowieka.

W praktyce widzę kilka skutków GDPval:

Firmy szybciej weryfikują procesy, które można oddać AI (np. przygotowanie raportów czy analiz operacyjnych).
Kadra zarządzająca lepiej rozumie ograniczenia i rzeczywistą wartość automatyzacji – to coś zupełnie innego niż peany na cześć „rewolucji AI”.
Ludzie zaczynają pytać nie o to, czy ich praca zostanie zautomatyzowana, ale kiedy to się wydarzy i które zadania wciąż wymagają ludzkiego podejścia.

Wielu znajomych specjalistów już teraz planuje przekwalifikowanie albo rozważa inwestycje w umiejętności, których AI szybko nie zastąpi (praca z klientem, kreatywność, rozumienie kontekstu kulturowego).

Jak wygląda przyszłość – doświadczenia z pierwszej ręki

Nie będę owijał w bawełnę – pierwszy kontakt z danymi GDPval był jak kubeł zimnej wody. Na własnej skórze wiem, jak szybko zmieniamy narzędzia pracy: jeszcze kilka lat temu Excel był głównym orężem w walce z biznesową żmudą. Dziś coraz częściej korzystam ze zautomatyzowanych paneli AI, które nie tylko analizują dane, ale podpowiadają strategiczne kierunki rozwoju.

Ale GDPval idzie dalej. Wyobraź sobie, jak AI samodzielnie opracowuje koncepcję kampanii marketingowej – analizuje dane rynkowe, dobiera narzędzia, estetykę, a na końcu generuje harmonogram działań wraz z kosztorysem. Brzmi jak scenariusz z filmu science fiction? A jednak już dziś takie zadania AI wykonuje szybciej niż zespół fachowców.

Tyle tylko, że nadal widzę sporą przepaść między światem „laboratoryjnym”, a zawiłością relacji międzyludzkich, niuansami kulturowymi i wymogami prawa lokalnego. AI nie ma przecież intuicji, nie „wyczuwa” tonu rozmówcy i bywa bezradny wobec pytań zawierających podwójne dno.

Doświadczenia z rynku polskiego

Na rodzimym rynku narzędzia AI weszły trochę bocznymi drzwiami, najpierw jako pomoc w automatyzacji powtarzalnych zadań w obsłudze klienta czy analizie danych. Teraz migracja do AI dotyka coraz bardziej specjalistycznych branż. Moi koledzy z branży prawniczo-biznesowej coraz częściej biorą pod uwagę konsultację ze „sztucznym doradcą”, a niektórzy wręcz integrują AI w systemie obsługi spraw prawnych.

Dla nas, Polaków, gdzie przywiązanie do tradycji i sceptycyzm wobec nowinek technologicznych idą często w parze, GDPval staje się czymś w rodzaju lustra – pokazuje, jak bardzo musimy się przygotować na zmiany i gdzie warto zainwestować czas w dokształcanie.

Nie ma róży bez kolców – korzyści i wyzwania

Korzystając na co dzień z narzędzi AI, jestem wielkim zwolennikiem ich wykorzystywania tam, gdzie przekładają się na namacalne korzyści. Oszczędność czasu, zmniejszenie ryzyka błędu, nowe możliwości raportowania… Ale żeby nie popaść w bezkrytyczny zachwyt:

AI generuje czasem dane lub analizy „z kapelusza” – trzeba więc zawsze mieć z tyłu głowy konieczność weryfikacji (jak mawiał mój wykładowca: „weryfikować, weryfikować i jeszcze raz, na wszelki wypadek, weryfikować”).
Sztuczna inteligencja jeszcze długo nie zastąpi miękkich umiejętności interpersonalnych czy decyzji opartych na tzw. „chłopskim rozumie”.
Wdrażanie AI na szeroką skalę wymaga przyzwoitej infrastruktury cyfrowej i przeszkolonego zespołu – nie wystarczy „kliknąć czarnego przycisku” i od razu wszystko działa lepiej.
Zagadnienia etyczne i prawne stają się coraz ważniejsze, zwłaszcza gdy chodzi o ochronę danych, prywatność i odpowiedzialność za możliwe błędy AI.

GDPval jako mapa drogowa dla specjalistów i przedsiębiorców

Dla każdej osoby związanej z rozwojem biznesu, sprzedażą czy zaawansowanym marketingiem GDPval jest narzędziem porównywalnym z najdokładniejszą mapą: wskazuje, w którym miejscu AI już odgrywa znaczącą rolę, a gdzie warto jeszcze stawiać na rozwój umiejętności typowo ludzkich.

Z własnego doświadczenia wiem, jak trudno bywa podejmować decyzje biznesowe bez rzetelnych danych. GDPval rekomenduję traktować jako obowiązkowy punkt odniesienia przy planowaniu strategii wdrażania AI – bo odpowiedź na pytanie „czy opłaca się wdrożyć AI?” zależy już nie od pięknie napisanego pitcha, lecz od twardych faktów.

Szansa dla ludzi czy widmo automatyzacji?

Nie sposób nie zauważyć, że każda nowa technologia „na dzień dobry” budzi opór i niepokój. Pamiętam, jak narzekano na komputery w szkołach, a potem na smartfony czy tablety w biurach. Teraz nie wyobrażamy sobie pracy bez nich, a doroczny reset komputera staje się rytuałem o większym znaczeniu niż święcenie jajek na Wielkanoc.

Moja rekomendacja jest prosta: obserwować, uczyć się i… nie zasypiać gruszek w popiele. Praca w warunkach szybko zmieniających się narzędzi wymaga otwartości i gotowości na rozwój. Wbrew pozorom to nie AI jest tutaj największym zagrożeniem – bardziej utrata motywacji do nauki i przekonanie, że „kiedyś to było lepiej”.

Jak wdrożyć podejście GDPval w swojej organizacji?

Sam ostatnio analizowałem, w jaki sposób można systematycznie mierzyć i porównywać efektywność narzędzi AI w codziennych zadaniach firmy. GDPval – mimo że stworzony na potrzeby badań – daje już konkretne inspiracje:

Zidentyfikować zadania, które można zautomatyzować, bazując na przykładach z GDPval.
Określić próg jakości, poniżej którego nie warto rezygnować z ludzkiej pracy (np. zadania bardzo złożone, wymagające kreatywności, empatii czy kompetencji miękkich).
Wdrożyć testy A/B między zespołem a AI tam, gdzie to możliwe – i porównywać nie tylko skuteczność, ale też satysfakcję klienta i tempo realizacji zadań.
Szkolenia i upskilling – inwestować w rozwój umiejętności, które AI jeszcze długo nie przejmie: zarządzanie, rozwiązywanie konfliktów, negocjacje, strategiczne myślenie.
Okresowa ewaluacja procesów, by stale monitorować, czy automatyzacja faktycznie się opłaca i nie prowadzi do utraty przewagi konkurencyjnej.

W praktyce już od kilku miesięcy wprowadzam te zasady w projektach, gdzie automatyzacje make.com i n8n pozwalają osiągać nie tylko oszczędności, ale wręcz zwiększać przychody.

Krótki case study: Automatyzacja wsparcia sprzedaży

Wyobraź sobie średniej wielkości firmę konsultingową. Zespół handlowy zużywa połowę czasu na „biurową papierologię”: przygotowywanie dokumentacji, analizę wyników kampanii, przygotowania ofert porównawczych. Wdrażamy automatyzację opartą na AI, testujemy efektywność zgodnie z GDPval: pracownik kontra AI.

Efekt? AI przygotowuje w pół godziny raport, który zespół tworzył przez dwa dni – a przy tym wychwytuje trendy, które samemu łatwo przeoczyć. Po pół roku generujemy o 20% więcej leadów, a zespół może skupić się na kreatywnych zadaniach i budowaniu relacji z klientem. Czy takie zmiany wymagają restrukturyzacji? Niekoniecznie – często wystarczy elastyczność i gotowość do przekwalifikowania zespołu.

Podsumowanie: Kierunek zmian i elementy do przemyślenia

Na zakończenie własne refleksje: GDPval staje się drogowskazem dla każdego, kto myśli serio o sztucznej inteligencji w pracy. Pokazuje, które branże już dziś wymagają przebudowy modelu działania, a które mogą jeszcze przez chwilę spać spokojnie.

Z ręką na sercu polecam każdemu przedsiębiorcy i specjaliście nie tylko obserwować tę zmianę, ale aktywnie z niej korzystać. Czy warto obawiać się AI? Moim zdaniem raczej lepiej nauczyć się z nią współpracować i wykorzystać jej moc do własnych celów. Mój własny wniosek jest prosty: AI nie zastąpi ludzi, którzy potrafią współpracować – może natomiast tych, którzy stoją w miejscu.

A ty? Masz już gotowy plan wdrożenia AI w swoich działaniach? Jeśli nie, to może nadszedł czas, by spojrzeć na GDPval i zastanowić się: co ja mogę zyskać, a czego powinienem pilnować w świecie, w którym AI coraz mocniej puka do zawodowych drzwi? Z własnego doświadczenia wiem, że kto pierwszy podejmie wyzwanie, ten szybciej wyjdzie na swoje. I tego serdecznie ci życzę – w świecie, gdzie „nie ma róży bez kolców”, nawet najostrzejszy kolec łatwiej jest przewidzieć, niż potem wyciągać z palca.

Źródła i inspiracje:

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1971249374077518226

Wait! Let’s Make Your Next Project a Success