To nie sztuczna inteligencja odbierze nam pracę, tylko osoby umiejące się nią posługiwać [WYWIAD]

Infor.pl: Brak wiedzy to duża blokada w korzystaniu z AI. Jakie kompetencje są niezbędne do skutecznego jej wykorzystania?

Radosław Mechło: Sztuczna inteligencja może wyglądać na banalnie prostą, wpisujemy pytanie, dostajemy odpowiedź i tyle. Jednak żeby faktycznie korzystać z AI jak profesjonalista, trzeba zagłębić się w temat oraz poznać konkretne narzędzia, ich możliwości oraz wady i ograniczenia. Sama znajomość algorytmów czy umiejętność tworzenia dobrych promptów to dopiero start. Równie ważne są zdolności analityczne, krytyczne myślenie, a przede wszystkim umiejętność interpretacji wyników i wyciągania z nich wniosków. Poza wiedzą na temat narzędzi bardzo ważne jest też, by zastanowić się, które elementy naszych procesów biznesowych można usprawnić. Dobrym przykładem ilustrującym sytuację jest nauka jazdy samochodem. Za kierownicą może usiąść każdy, ale dopiero porządna znajomość przepisów, praktyka pod okiem instruktora oraz wyobraźnia przestrzenna pozwalają jeździć naprawdę bezpiecznie i skutecznie. Do tego wszystkiego dochodzi praktyka. Tak samo z AI. Potrzebna jest solidna podstawa połączona ze świadomością biznesową, wiedzą o sposobie działania algorytmów i etycznych regułach gry. Bo sztuczna inteligencja to nie tylko technologia, ale też odpowiedzialność za to, jak wpływa na ludzi i świat wokół nas. Ważne jest też to by uczyć się w miejscach do tego stworzonych, od osób, które nie są przypadkowe.

Jaką strategię powinny obrać firmy przygotowując się do wdrożenia AI?

Ważne jest całościowe podejście i jasne powiązanie celów wdrożenia z realnymi potrzebami biznesowymi. Pierwszym krokiem powinien być audyt posiadanych danych oraz ocena gotowości technologicznej i kompetencyjnej firmy. Równolegle warto uruchomić pilotażowe projekty – szybkie, mierzalne, osadzone w konkretnym procesie biznesowym. Pozwala to ograniczyć ryzyko i zbudować wewnętrzne zrozumienie potencjału AI. Od czysto technologicznych aspektów nie mniej istotna jest inwestycja w rozwój kompetencji zespołów oraz odpowiednia komunikacja – technologia musi być oswojona, nie zaś narzucona. A to wszystko przy zachowaniu zgodności z regulacjami i zasadami etyki, które coraz mocniej kształtują ramy wykorzystania sztucznej inteligencji w gospodarce. Nie sztuką jest poznanie narzędzia np. ChatGPT. Dopiero sprawne wdrożenie tego rozwiązania i umiejętne usprawnienie procesowe pozwala na zauważenie efektów.

Jakie błędy najczęściej popełniają firmy przy wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście braku odpowiedniego przeszkolenia pracowników?

O sztucznej inteligencji mówi się dziś głównie w kontekście technologicznym. To sprawia, że jednym z najczęstszych błędów przy jej wdrażaniu jest przekonanie, że sama technologia „zrobi swoje”. Nawet jeśli organizacja nie jest do niej odpowiednio przygotowana. Firmy często pomijają etap szkoleń lub traktują go powierzchownie – jako jednorazowe warsztaty, zamiast myśleć o długofalowym rozwoju kompetencji. Tymczasem to właśnie poziom „AI literacy” w całej organizacji decyduje, czy wdrożenie zakończy się sukcesem, czy stanie się kolejnym niedokończonym projektem. Często spotykam się z sytuacją, w której firma inwestuje w gotowe rozwiązanie, ale rozumie je wyłącznie wąska grupa. Pozostałe zespoły – menedżerskie, operacyjne, wsparcia – nie mają ani wiedzy, ani narzędzi, by właściwie z niego korzystać. Efekt? Pracownicy nie ufają algorytmom, nie rozumieją ich działania, obawiają się zmian i unikają używania nowych narzędzi. Albo odwrotnie, przeceniają możliwości AI i podejmują decyzje bez właściwej interpretacji wyników. Oba scenariusze prowadzą do błędnych wniosków biznesowych i osłabiają wartość całego wdrożenia.

Czy Polska, w porównaniu do innych krajów, jest przygotowana na szeroką implementację AI w firmach? Jakie są główne wyzwania w naszym kraju?

Trudno jednoznacznie powiedzieć, który kraj jest dziś „gotowy” na szeroką implementację AI, bo mówimy o technologii, która dopiero się kształtuje. Tak naprawdę wszyscy – niezależnie od skali gospodarki – zaczynają z bardzo podobnego poziomu. Różnice będą wynikały nie tyle z zasobów, ile z podejścia. Polska nie ma budżetów takich jak Stany Zjednoczone czy Chiny, dlatego nie wygramy wyścigu inwestycyjnego. Mamy za to inną przewagę: zwinność, dobrych inżynierów, kreatywność i możliwość szybkiego adaptowania się. Kluczowe będzie szukanie mądrych nisz, w których możemy budować unikalne rozwiązania i specjalizacje, np. w AI dla przemysłu, medycyny czy logistyki. Z drugiej strony musimy postawić na masowe oswajanie społeczeństwa ze sztuczną inteligencją oraz obalanie mitów, które narastają wokół tematu. Nie możemy mieć tylko garstki genialnych badaczy i startupów w oderwaniu od reszty gospodarki. Potrzebujemy efektu skali. To trochę jak w przypadku walki z analfabetyzmem - wybitni twórcy mogli zaistnieć dopiero wtedy, gdy całe społeczeństwo zaczęło czytać i pisać. Tak samo będzie z AI, jej realny wpływ pojawi się dopiero wtedy, gdy przeciętny pracownik, menedżer czy urzędnik będzie potrafił z niej świadomie korzystać. Dlatego największym wyzwaniem w Polsce nie jest sama technologia, lecz budowa kompetencji, rozwijanie kultury innowacyjności i zapewnienie dostępu do edukacji w zakresie AI – nie tylko dla specjalistów IT, ale dla całego rynku pracy.

W jaki sposób firma powinna zarządzać obawami swoich pracowników związanymi z wdrażaniem AI, zwłaszcza w kontekście lęku przed utratą pracy lub nadmiernym zależeniem od technologii?

Historia o tym, że AI zabierze nam prace to clickbait. Budzi zainteresowanie i wyzwala emocje, ale mija się z prawdą. Ta jest taka, że ludzkie kompetencje są motorem napędowym sztucznej inteligencji. Bez odpowiedniego zarządzania systemami, aktualizacji parametrów i danych AI nie jest w stanie prawidłowo wykonać zadania. Dlatego pracowników należy angażować od samego początku procesu wdrożenia AI. Tłumacząc, że technologia ta ma na celu wsparcie, a nie zastąpienie ludzkiej pracy. Organizowanie szkoleń i warsztatów umożliwia rozwianie obaw oraz zwiększenie komfortu korzystania z nowych rozwiązań. Co więcej, w ten sposób zmniejsza się ryzyko narażenia pracowników na wykluczenie z zawodu ze względu na jego postępującą cyfryzację. Pracę zabierze więc nie AI, tylko osoby, które potrafią z niej korzystać.

Jakie umiejętności cyfrowe poza samym opanowaniem narzędzi AI są ważne w kontekście przyszłości pracy? Jakie kompetencje warto rozwijać u pracowników?

Powiedzmy sobie szczerze, cyfryzacja w biznesie będzie postępować, nie zwalniać. W związku z tym kluczowe będą nie tylko techniczne umiejętności obsługi narzędzi, ale szersze kompetencje. Pracownicy muszą mieć umiejętność krytycznej analizy treści generowanych przez AI, aby nie tylko je wytwarzać, ale też umieć rozpoznać deepfake i rozumieć, jak działają algorytmy wpływające na decyzje biznesowe. W związku coraz większe znacznie zyskuje z zakresu cyberbezpieczeństwa, analityki danych i automatyzacji. Równolegle rośnie wartość tzw. kompetencji miękkich, które trudno zautomatyzować: zdolność adaptacji, myślenie krytyczne, kreatywność i umiejętność rozwiązywania złożonych problemów. To one będą decydować o tym, jak skutecznie człowiek potrafi współpracować z technologią – a nie z nią konkurować.

Z jakimi konkretnymi przypadkami wdrożenia AI w polskich firmach się Pan spotkał? Jakie wnioski można wyciągnąć z tych doświadczeń i co należy poprawić w podejściu do AI w Polsce?

Jak pokazują nasze badania, w Polsce najczęściej spotykamy się z wdrożeniami AI w trzech obszarach: automatyzacji procesów np. przetwarzanie dokumentów, analityce predykcyjnej np. prognozowanie popytu, wykrywanie anomalii w finansach czy przemyśle oraz w obsłudze klienta za pomocą chatbotów. To bezpieczne i sprawdzone zastosowania, które szybko pokazują wartość biznesową i nic dziwnego, że właśnie tam firmy stawiają pierwsze kroki. Co ciekawe, z analiz rynkowych wynika, że blisko połowa przedsiębiorstw korzystających z AI używa już więcej niż jednego narzędzia. Problem? Brakuje im ludzi, którzy potrafią tym wszystkim efektywnie zarządzać. Tylko ok. 17% firm ma wewnętrzne zespoły dedykowane rozwojowi i nadzorowi nad AI. W praktyce oznacza to, że wdrożenia są często fragmentaryczne i nieskoordynowane, przez co marnują ukryty potencjał. To pokazuje, że nie wystarczy mieć dostęp do narzędzi – trzeba jeszcze wiedzieć, jak je integrować, rozwijać i monitorować. Dlatego największą potrzebą w Polsce nie jest dziś sama technologia, ale budowa kompetentnych zespołów AI – interdyscyplinarnych, rozumiejących zarówno technologię, jak i kontekst biznesowy. Natomiast warto też powiedzieć, że wdrożenie AI w biznesie to nie tylko budowa własnych systemów AI. Już nawet popularny ChatGPT czy Copilot od Microsoft może usprawnić codzienną pracę. Dzięki tym narzędziom pracownicy w marketingu, sprzedaży czy HR mogą oszczędzić nawet 1 godzinę dziennie na powtarzających się czynnościach. Może mało, ale w skali roku to już ponad 10% całkowitego czasu pracy. A to tylko przykładowe narzędzia. Ich liczba rośnie i zdecydowanie warto szukać tych usprawnień w dopasowaniu do specyfiki swojej pracy.

W jakich branżach w Polsce AI wprowadza największe zmiany, a gdzie jej zastosowanie wciąż jest w początkowej fazie?

Sztuczna inteligencja w Polsce nie rozwija się równomiernie – w niektórych branżach stała się już standardem, w innych dopiero zaczyna raczkować. Z oczywistych względów najszybciej została zaimplementowana przez branżę IT. Postępy widać także w handlu – z naszych badań wynika, że ponad połowa firm już korzysta z AI w personalizacji ofert, prognozowaniu popytu czy opisywaniu produktów. Handlowy są także najbardziej skłonni inwestować w sztuczną inteligencję. Widzą, że analiza nawyków zakupowych klientów za sprawą algorytmów przekłada się na wyższą sprzedaż i lepszą obsługę. Względnie dobry poziom wdrożeń jest widoczny również w logistyce i transporcie, gdzie sztuczna inteligencja między innymi usprawnia zarządzanie łańcuchami dostaw, prognozuje popyt na transport czy optymalizuje trasy dostaw. Teoretycznie jest to branża dojrzała technologicznie - 62,5% tamtejszych firm posiada już zasady etycznego wykorzystania AI. Nie można nie wspomnieć też o sektorze finansowym, w którym sztuczna inteligencja okazała się wsparciem w analizie ryzyka kredytowego, wykrywaniu oszustw oraz automatyzacji procesów obsługi klienta. Zupełnie inna sytuacja panuje w przemyśle i produkcji. Choć możliwości wykorzystania AI w tej branży są ogromne – od analizy awarii maszyn po optymalizację produkcji – to rzeczywistość pokazuje, że tylko 6% firm regularnie korzysta z tych narzędzi. Wiele z nich dopiero planuje opracowanie strategii. Największym outsiderem jest jednak sektor publiczny. Brak jednolitych regulacji, ograniczone budżety i opór przed zmianą sprawiają, że AI jest tu wdrażane z dużym opóźnieniem.

Dziękuję za rozmowę.

Rozmawiała Kinga Olszacka

Polecamy: Wideoszkolenie: Procedura korzystania z AI i inne obowiązki pracodawców 2025