{"id":6929,"date":"2024-12-17T18:30:00","date_gmt":"2024-12-17T17:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/haimagazine.com\/?p=6929"},"modified":"2025-06-26T10:39:12","modified_gmt":"2025-06-26T08:39:12","slug":"ai-jak-nowy-pracownik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/hai-magazine\/ai-jak-nowy-pracownik\/","title":{"rendered":"\ud83d\udd12 AI jak nowy pracownik"},"content":{"rendered":"

Generatywna sztuczna inteligencja jest technologi\u0105 prze\u0142omow\u0105 a jej rosn\u0105ce wykorzystanie w organizacjach z pewno\u015bci\u0105 przyniesie istotne zmiany na rynku pracy i w codziennych obowi\u0105zkach wielu os\u00f3b. Spodziewaj\u0105c si\u0119 tych zmian, mamy jeszcze szans\u0119, \u017ceby przygotowa\u0107 do nich nasz\u0105 organizacj\u0119 i pracownik\u00f3w.<\/p>

Wp\u0142yw AI na rynek pracy<\/h4>

Wed\u0142ug raportu PIE z pa\u017adziernika 2024 roku ok. 22% zatrudnionych w Polsce, czyli 3,68 mln os\u00f3b, b\u0119dzie w najbli\u017cszym czasie w znacznym stopniu wystawiona na wp\u0142yw AI (Korgul et al., 2024). Z kolei metaanaliza 106 bada\u0144 eksperymentalnych wykonana na Massachusetts Institute of Technology (MIT) wskazuje, \u017ce w wi\u0119kszo\u015bci przypadk\u00f3w produktywno\u015b\u0107 pracownik\u00f3w dzi\u0119ki wsp\u00f3\u0142pracy z AI si\u0119 zwi\u0119ksza (Vaccaro et al., 2024). Zmiana jest wi\u0119c nieunikniona \u2013 organizacje i ich pracownicy b\u0119d\u0105 musieli zaadaptowa\u0107 si\u0119 do nowych sposob\u00f3w pracy.<\/p>

Jak zmierzy\u0107 gotowo\u015b\u0107 organizacji na AI?<\/h4>

Zarz\u0105dzanie zmian\u0105 to proces dobrze znany w nauce i biznesie, a wraz z nim ugruntowa\u0142o si\u0119 poj\u0119cie \u201egotowo\u015bci organizacyjnej na zmian\u0119\u201d (Weiner, 2020). Dzi\u0119ki zastosowaniu odpowiednich narz\u0119dzi badawczych mo\u017cna okre\u015bli\u0107, w jakim stopniu organizacja jest przygotowana do wprowadzenia zmian (Lehman et al., 2002).<\/p>

Do tej pory wi\u0119kszo\u015b\u0107 bada\u0144 na temat gotowo\u015bci organizacyjnej na nowe technologie po\u015bwi\u0119cono r\u00f3\u017cnym sk\u0142adnikom tzw. organizacyjnych system\u00f3w socjotechnicznych \u2013 na poziomie technicznym (m.in. systemy IT), strukturalnym (m.in. struktura organizacji) lub \u015brodowiskowym (m.in. oddzia\u0142ywanie klient\u00f3w i konkurencji) (Tornatzky, 1990). W przypadku technologii transformacyjnej nie mo\u017cna jednak pomija\u0107 aspektu ludzkiego \u2013 czyli gotowo\u015bci pracownik\u00f3w. To w ko\u0144cu oni b\u0119d\u0105 g\u0142\u00f3wnymi u\u017cytkownikami nowej technologii. Generatywna sztuczna inteligencja niesie ze sob\u0105 fundamentalne zmiany w sposobie wykonywania pracy, co sprawia, \u017ce okre\u015blenie gotowo\u015bci pracownik\u00f3w na jej akceptacj\u0119 jest kluczowe dla sukcesu jej wdro\u017cenia. Organizacje planuj\u0105ce lub ju\u017c wdra\u017caj\u0105ce genAI powinny pozna\u0107, a nast\u0119pnie stopniowo podnosi\u0107 poziom tej gotowo\u015bci.<\/p>

W Centrum Bada\u0144 Interakcji Cz\u0142owiek-Maszyna na Akademii Leona Ko\u017ami\u0144skiego rozwijamy model gotowo\u015bci pracownik\u00f3w na adaptacj\u0119 generatywnej sztucznej inteligencji. Jego budow\u0119 opieramy na kilku fundamentach teoretycznych, dzi\u0119ki czemu mo\u017cemy by\u0107 pewni, \u017ce zjawiska, kt\u00f3re obserwujemy w praktyce, a kt\u00f3re umo\u017cliwiaj\u0105 jego dzia\u0142anie, s\u0105 solidnie uzasadnione. Po pierwsze, model zarz\u0105dzania zmian\u0105 Johna Kottera (Kotter, 1995) proponuje osiem etap\u00f3w skutecznego wdro\u017cenia zmiany: od budowania poczucia pilno\u015bci, przez stworzenie koalicji lider\u00f3w zmiany, a\u017c po zakotwiczenie nowego podej\u015bcia w kulturze organizacyjnej. Po drugie, Ujednolicona Teoria Akceptacji i Wykorzystania Technologii (UTAUT) wskazuje, \u017ce na akceptacj\u0119 nowych technologii przez pracownik\u00f3w wp\u0142ywa szereg indywidualnych czynnik\u00f3w, kt\u00f3re mo\u017cna mierzy\u0107 i wzmacnia\u0107 przez r\u00f3\u017cne dzia\u0142ania (Venkatesh et al., 2003). Po trzecie, stawiamy na wsp\u00f3\u0142prac\u0119 cz\u0142owieka z AI, poniewa\u017c budowanie synergii mi\u0119dzy pracownikami a sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 pozwala na osi\u0105ganie lepszych wynik\u00f3w w pracy (Sowa & Przegali\u0144ska, 2020). Po czwarte i najwa\u017cniejsze: rozw\u00f3j poprzez edukacj\u0119. Dzi\u0119ki kszta\u0142ceniu pracownik\u00f3w mo\u017cemy formowa\u0107 pozytywne postawy wobec nowych technologii, redukowa\u0107 obawy przed nieznanym i wzmacnia\u0107 kompetencje, w ten spos\u00f3b zwi\u0119kszaj\u0105c gotowo\u015b\u0107.<\/p>

Pierwszym krokiem <\/strong>b\u0119dzie pomiar gotowo\u015bci pracownik\u00f3w na akceptacj\u0119 generatywnej sztucznej inteligencji, kt\u00f3rego mo\u017cna dokona\u0107 przy pomocy kwestionariuszy badawczych, sk\u0142adaj\u0105cych si\u0119 z kilku kluczowych sk\u0142adnik\u00f3w. Pierwszym z nich b\u0119dzie subiektywna znajomo\u015b\u0107 technologii i obecny poziom wykorzystania narz\u0119dzi genAI. W tym miejscu mo\u017cna zapyta\u0107 pracownik\u00f3w, jak postrzegaj\u0105 poziom swojej wiedzy oraz dowiedzie\u0107 si\u0119, kt\u00f3re narz\u0119dzia by\u0142yby dla nich najbardziej przydatne w pracy.<\/p>

Drugi sk\u0142adnik<\/strong> to grupa zmiennych ze wspomnianej teorii UTAUT, takich jak oczekiwana wydajno\u015b\u0107 (PE, ang. performance expectancy) czy intencja behawioralna do u\u017cycia technologii (BI, ang. behavioral intention). Pomiar ka\u017cdej z pi\u0119ciu zmiennych w tym modelu pomo\u017ce dowiedzie\u0107 si\u0119, czy genAI jest postrzegana jako \u0142atwa lub jako trudna w u\u017cyciu b\u0105d\u017a czy pracownicy oczekuj\u0105, \u017ce podniesie ich produktywno\u015b\u0107 w pracy. Nast\u0119pnie, korzystaj\u0105c z tych wska\u017anik\u00f3w, mo\u017cemy obliczy\u0107, czy obecne postrzeganie genAI przez pracownik\u00f3w w statystycznie istotny spos\u00f3b wp\u0142ywa na intencj\u0119 do korzystania z tej technologii w przysz\u0142o\u015bci.<\/p>

Kolejny sk\u0142adnik<\/strong>, kt\u00f3ry r\u00f3wnie\u017c ma istotn\u0105 rol\u0119, to miary postawy, l\u0119k\u00f3w i obaw. Mo\u017cna zmierzy\u0107 na przyk\u0142ad og\u00f3ln\u0105 postaw\u0119 pracownik\u00f3w wobec AI, a tak\u017ce poszczeg\u00f3lne l\u0119ki oraz obawy, kt\u00f3re pracownicy odczuwaj\u0105 w zwi\u0105zku z wdro\u017ceniem nowej technologii w organizacji \u2013 na przyk\u0142ad l\u0119k przed utrat\u0105 pracy lub nieumy\u015blnym nara\u017ceniem organizacji na utrat\u0119 wra\u017cliwych danych. Pe\u0142na obaw osoba mo\u017ce skutecznie zablokowa\u0107 wykorzystanie technologii nie tylko u siebie, ale r\u00f3wnie\u017c u wsp\u00f3\u0142pracownik\u00f3w. Na szcz\u0119\u015bcie dla organizacji dzia\u0142a to r\u00f3wnie\u017c w drug\u0105 stron\u0119 \u2013 osoby pozytywnie nastawione mog\u0105 sta\u0107 si\u0119 ambasadorami zmiany. Postaw\u0119 wobec AI mo\u017cna zmierzy\u0107 na przyk\u0142ad skal\u0105 ATAI (Attitude Towards AI, (Sindermann et al., 2021)), a poszczeg\u00f3lne l\u0119ki, na przyk\u0142ad l\u0119k przed utrat\u0105 pracy Skal\u0105 Niepewno\u015bci Zatrudnienia (JIS; (Vander Elst et al., 2014)). Mo\u017cna uwzgl\u0119dni\u0107 tak\u017ce og\u00f3lne skale gotowo\u015bci na zmian\u0119, takie jak intencjonalna (IMRE) lub emocjonalna (EMRE) gotowo\u015b\u0107 (Bouckenooghe et al., 2009).<\/p>

I na koniec: <\/strong>nie zapominajmy tak\u017ce o jednym z wa\u017cniejszych element\u00f3w gotowo\u015bci, czyli kompetencjach korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji w pracy. Ta technologia jest nowa i nie wszyscy pracownicy mieli czas lub okazje, \u017ceby te kompetencje naby\u0107. Korzystanie z narz\u0119dzi genAI mo\u017ce wydawa\u0107 si\u0119 intuicyjne, ale niekt\u00f3rym osobom na pocz\u0105tku mo\u017ce sprawia\u0107 trudno\u015bci, powodowa\u0107 frustracj\u0119 i by\u0107 \u017ar\u00f3d\u0142em stresu. Szczeg\u00f3lnie w \u015brodowisku zawodowym, w kt\u00f3rym dobre wyniki oczekiwane s\u0105 niezale\u017cnie od okoliczno\u015bci. Kompetencje pracownik\u00f3w r\u00f3wnie\u017c mo\u017cna zmierzy\u0107, korzystaj\u0105c na przyk\u0142ad z kwestionariusza MAILs (Meta AI Literacy Scale; (Carolus et al., 2023)), kt\u00f3ry ocenia og\u00f3ln\u0105 bieg\u0142o\u015b\u0107 w AI.<\/p>

Pi\u0119\u0107 krok\u00f3w pracy z gotowo\u015bci\u0105 pracownik\u00f3w na genAI<\/h4>

Po okre\u015bleniu tzw. statusu quo kolejne kroki pracy z gotowo\u015bci\u0105 polegaj\u0105 na jej wzmacnianiu poprzez edukacj\u0119 i wsparcie pracownik\u00f3w oraz na regularnych pomiarach i dzia\u0142aniach koryguj\u0105cych. Gotowo\u015b\u0107 mo\u017cemy podnosi\u0107 poprzez oferowanie program\u00f3w podnoszenia lub zmiany umiej\u0119tno\u015bci (tzw. upskilling i reskilling), szkole\u0144 lub innych form bezpo\u015bredniego wsparcia. Spos\u00f3b pracy z gotowo\u015bci\u0105 opisuje stworzony przez nas model PUNKT<\/strong>:<\/p>

\"\"<\/td>Poznaj status quo<\/strong>
czyli obecn\u0105 gotowo\u015b\u0107 pracownik\u00f3w. Dzi\u0119ki zwalidowanym kwestionariuszom przeprowad\u017a wewn\u0119trzne badania, aby szczeg\u00f3\u0142owo zdiagnozowa\u0107 poziom ka\u017cdego ze sk\u0142adnik\u00f3w gotowo\u015bci.<\/td><\/tr>
\"\"<\/td>Ustal, gdzie s\u0105 luki<\/strong>
zdefiniuj obszary, kt\u00f3re potrzebuj\u0105 poprawy, por\u00f3wnaj wyniki bada\u0144 z docelowym poziomem gotowo\u015bci.<\/td><\/tr>
\"\"<\/td>Naucz pracownik\u00f3w<\/strong>
zorganizuj szkolenia i projekty edukacyjne, kt\u00f3re wprowadz\u0105 pracownik\u00f3w w obs\u0142ug\u0119 narz\u0119dzi AI, rozw\u00f3j kompetencji, budowanie pozytywnych postaw wobec AI oraz odpowiedz\u0105 na l\u0119ki i obawy.<\/td><\/tr>
\"\"<\/td>Kieruj na samorozw\u00f3j<\/strong>
promuj rozw\u00f3j zgodnie z koncepcj\u0105 lifelong learning, co pozwoli pracownikom na sta\u0142e poszerzanie umiej\u0119tno\u015bci i wiedzy, istotnych w obliczu post\u0119puj\u0105cej automatyzacji i zmian w zawodach.<\/td><\/tr>
\"\"<\/td>Trenuj, czyli podtrzymuj gotowo\u015b\u0107<\/strong>
regularnie powtarzaj badania i zapewniaj rozw\u00f3j kompetencji, aby utrzyma\u0107 wysoki poziom gotowo\u015bci organizacji na zmiany technologiczne.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Podsumowuj\u0105c, w procesie wdra\u017cania generatywnej sztucznej inteligencji w organizacji, bardzo wa\u017cne jest zadbanie o gotowo\u015b\u0107 pracownik\u00f3w, kt\u00f3rzy maj\u0105 z niej korzysta\u0107. Nale\u017cy zidentyfikowa\u0107 potrzeby, postawy, obawy i luki, a na dalszym etapie regularnie wspiera\u0107 ich rozw\u00f3j. Najlepiej zrobi\u0107 to, opieraj\u0105c si\u0119 na sprawdzonych i zbadanych koncepcjach, wspieraj\u0105c si\u0119 do\u015bwiadczeniem ekspert\u00f3w. Rozwijany przez nas model PUNKT umo\u017cliwia organizacjom odpowiedzialne i \u015bwiadome zarz\u0105dzanie zmian\u0105 poprzez wspieranie pracownik\u00f3w w nabywaniu kompetencji, redukowanie obaw oraz rozwijanie pozytywnych postaw wobec AI.<\/p>

Od autora: Artyku\u0142 opiera si\u0119 na trzech badaniach w\u0142asnych, kt\u00f3re s\u0105 obecnie w trakcie opracowywania i przygotowywania do publikacji w czasopismach naukowych. Pracujemy nad dalszym rozwini\u0119ciem modeli gotowo\u015bci i kompetencji pracownik\u00f3w w zakresie generatywnej AI. Wi\u0119cej na ten temat ju\u017c wkr\u00f3tce!<\/em><\/p>

<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Czy da si\u0119 w og\u00f3le by\u0107 w pe\u0142ni gotowym na
\nzmian\u0119? Trudniej o to, gdy zmiana przychodzi nagle i nas zaskakuje.<\/p>\n","protected":false},"author":28,"featured_media":7260,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[402,756,758,754,405],"tags":[83,472,473],"popular":[],"difficulty-level":[36],"ppma_author":[359],"class_list":["post-6929","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hai-magazine","category-ai_branza","category-biznes","category-hai_premium","category-hai-magazine-3","tag-ai","tag-pracownik","tag-rynek-pracy","difficulty-level-easy"],"acf":[],"authors":[{"term_id":359,"user_id":28,"is_guest":0,"slug":"konrad-sowa","display_name":"Konrad Sowa","avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a0a8159703b1056150d2f6eb4c37e0d412f3a273320fdd2f5ee277ae3a2cc418?s=96&d=mm&r=g","first_name":"Konrad","last_name":"Sowa","user_url":"","job_title":"","description":"Akademia Leona Ko\u017ami\u0144skiego | Centrum Bada\u0144 Interakcji Cz\u0142owiek\u2013Maszyna Human Race. Od kilku lat zajmuje si\u0119 badaniami nad konceptem wsp\u00f3\u0142pracy ludzi i sztucznej inteligencji (human\u2013AI collaboration)"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6929","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6929"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6929\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7275,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6929\/revisions\/7275"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7260"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6929"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6929"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6929"},{"taxonomy":"popular","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/popular?post=6929"},{"taxonomy":"difficulty-level","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/difficulty-level?post=6929"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=6929"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}