UBS zařazuje znalost AI mezi podmínky pro nástup juniorních bankéřů

UBS posouvá znalost umělé inteligence z kategorie výhody do základní podmínky náboru. Uchazeči o absolventská místa a stáže v divizi Global Banking and Markets pro nástup v roce 2027 mají prokázat, že AI umějí používat a že jsou připraveni se v této oblasti dál vzdělávat. Nejde přitom o úzce technickou certifikaci, ale o schopnost využít nástroje ke zlepšení výsledku a efektivity práce. 136

Pro juniory v investičním bankovnictví je to zásadní změna. Dříve se od analytiků čekalo hlavně ruční zpracování první verze finančního modelu, analýzy nebo prezentace. Nyní se stále více cení schopnost zadat AI správný úkol, prověřit její výstup a převést ho do spolehlivého materiálu použitelného pro klienta.

Co UBS od kandidátů chce

Banka zároveň staví na dalším vzdělávání. Její AI Fluency Pathway má vytvářet základ v používání AI na reálných případech, v odpovědné aplikaci a ve schopnosti správně vyhodnotit situaci. 5 Ve finanční instituci podléhající regulaci je to podstatné: výstup AI může vyžadovat kontrolu, opravu nebo předání zkušenějšímu kolegovi.

Popis absolventské pozice UBS v hongkongském Global Banking ukazuje, jakou práci mohou tito lidé vykonávat: hodnocení firem, tvorbu modelů pro transakce fúzí a akvizic, přípravu oborových analýz pro prezentace a podporu živých obchodů. 12 AI může urychlit rešerši, syntézu i přípravu podkladů, odpovědnost za přesnost však zůstává na bankéři.

Méně rutiny, více úsudku

Generativní AI se hodí pro část opakující se produkční práce, která historicky připadala juniorním bankéřům. Reuters Breakingviews uvedl, že nástroje jako ChatGPT a Claude dokážou rychle vytvořit finanční model nebo pitchbook; bankéři je už využívají také při přípravě na schůzky a shrnování výsledků hospodaření.

Rychlost ale nezaručuje správnost. Seniorní týmy potřebují materiály bez věcných chyb, zasazené do správného kontextu a připravené pro jednání s klientem. Výhodou proto není pouze schopnost nástroj ovládat, ale také umět zkontrolovat zdroje a předpoklady, rozpoznat chybu a jasně obhájit obchodní závěr.

Průzkum PwC 2026 AI Job Barometer tuto změnu dokládá i širšími daty: juniorní pozice ve finančních službách, které jsou více vystaveny AI, vyžadují sedmkrát častěji schopnosti tradičně spojované se seniorními pracovníky — například strategické myšlení a vedení lidí. 4 Automatizace rutiny tedy může už na vstupní úrovni zvýšit, nikoli snížit, cenu lidského úsudku.

UBS sází na vyšší laťku, ne jen na méně náborů

Přístup UBS není založený jen na tom, že nováčky přijme a teprve potom jim AI představí. Schopnost pracovat s AI přenáší už do výběrového řízení, ale současně ji rozvíjí prostřednictvím strukturovaného vzdělávání. 35

To se liší důrazem od přístupu zaměřeného především na zmenšování počtu nástupních analytických pozic, protože opakované úkoly přebírá technologie. Z dostupných informací nelze udělat úplné srovnání náborových škrtů banku po bance. Fortune však s odkazem na McKinsey QuantumBlack uvedl, že některé banky snižují třídy juniorních analytiků až o dvě třetiny, přestože právě z těchto skupin získávají část talentů pro AI.

Investiční bankovnictví přitom funguje jako učňovský systém: junioři se na transakcích učí technické i obchodní dovednosti a postupně z nich vyrůstají budoucí seniorní bankéři. Model UBS se snaží tuto cestu zachovat, ale mění představu o tom, co má umět produktivní analytik v prvním roce.

Co říká PwC o proměně zaměstnanosti ve financích

Samostatný průzkum PwC mezi 1 004 vedoucími pracovníky amerických firem finančních služeb ukazuje, proč zaměstnavatelé AI dovednosti tolik oceňují — a zároveň jak nehotové zůstává jejich plánování pracovních sil. 10

Firmy čekají výrazné zmenšování týmů

Téměř osm z deseti respondentů očekává, že jejich pracovní síla se během následujících pěti let kvůli AI zmenší nejméně o 20 %. Za nejzranitelnější vrstvu označilo 30 % respondentů pozice na vstupní úrovni. 17

Jde o očekávání manažerů, nikoli o potvrzené plány konkrétních propouštění. Ukazují ale, že firmy předpokládají výraznou změnu — aniž by bylo vždy jasné, které úkoly zaniknou, které se přetvoří a které naopak vzniknou.

Plánování za technologickými ambicemi zaostává

Jen 42 % manažerů uvedlo, že jejich organizace modelovala dopad AI na potřebu práce v celé firmě. A mezi těmi, které takový model vytvořily, pouze polovina zkoumala nezbytnou změnu procesů a pracovních postupů. 17

To je důležitý rozdíl. Snížit kapacitu není totéž jako přepracovat práci. Bez jasně navržených postupů hrozí, že firmy omezí činnosti, na nichž se junioři učili, dříve než vyjasní, jak se mají učit ověřovat výstupy AI a přebírat náročnější odpovědnost.

Návratnost investic zatím není přesvědčivě měřitelná

Podle PwC uvedlo 77 % respondentů, že většina jejich investic do AI nepřináší měřitelnou návratnost. Neznamená to nutně, že AI nemá hodnotu. Spíše to naznačuje, že řada firem zatím nedokáže podnikové přínosy konzistentně změřit, protože současně zavádí nástroje a upravuje procesy.

Jiný průzkum PwC mezi institucemi finančních služeb v Hongkongu popsal spíše umírněné výnosy ze škálovaného nasazení: 56 % institucí uvedlo návratnost 11 až 25 % u hlavních aplikací AI. 15 Rozsah i metodika průzkumů se liší, společně však ukazují sektor, který se přesouvá od experimentů k opakovatelným provozním modelům.

AI dovednosti zvyšují mzdy i význam vzdělávání

Devadesát jedna procent manažerů v americkém průzkumu uvedlo, že zvyšuje odměňování zaměstnanců s AI dovednostmi, a 58 % očekává přímé navázání odměny na produktivitu umožněnou AI. 10

Dalších 86 % souhlasilo s tím, že školení v AI je pro mnoho nově přijímaných lidí hodnotnější než titul MBA. 10 Neznamená to, že finanční vzdělání přestává mít význam. Firmy tím dávají najevo, že praktickou schopnost pracovat s AI považují za klíčový doplněk finančních, analytických a klientských dovedností.

Obavy zaměstnanců mohou zavádění brzdit

PwC zjistila, že 44 % respondentů vnímá obavy zaměstnanců o jistotu práce nebo změnu role. Ve 43 % případů pracovníci AI používají jen tehdy, když musí; 40 % respondentů uvedlo, že lidé jsou zahlceni tempem změn, a 34 % označilo únavu ze změn za překážku širšího nasazování AI.

Zároveň 77 % manažerů soudí, že jejich organizace nepostupuje dost rychle, aby držela krok s inovacemi v AI. Překážkou pro modelování pracovní síly i zavádění technologie jsou také roztříštěná či nekvalitní data, která zmínilo 41 % respondentů.

Co si z toho odnést pro uchazeče do bankovnictví

„Znalost AI“ neznamená bezmyšlenkovitě používat chatbot ani tvrdit, že AI nahrazuje finanční odbornost. Formulace UBS klade důraz na praktické využití, odpovědnost a úsudek. 5

Důvěryhodný kandidát na juniorní pozici by měl umět vysvětlit, jak by:

• použil schválený nástroj pro urychlení rešerše, přípravy podkladů nebo prvního návrhu textu;
• ověřil předpoklady, výpočty, zdroje a faktická tvrzení před využitím výstupu;
• chránil důvěrné informace a dodržel interní kontrolní pravidla;
• rozpoznal neúplný, nespolehlivý nebo pro klienta nevhodný výsledek;
• srozumitelně vysvětlil obchodní logiku, místo aby výstup AI vydával za konečnou odpověď.

Požadavek UBS pro nábor v roce 2027 je proto vhodné číst jako přestavbu dovedností potřebných pro start ve financích. AI může omezit část manuální práce, zároveň ale zvyšuje hodnotu lidí, kteří dokážou nástroje správně řídit, výstupy ověřit a zachovat kvalitní úsudek ve chvíli, kdy jde o důležitá rozhodnutí. 145