Dlaczego pracownicy korzystający z AI są bardziej produktywni, ale organizacje już nie?
Najwyższa pora zacząć otwarcie rozmawiać o tym, jak wykorzystujemy AI w pracy.
Wiemy już, że większość pracowników korzysta z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji każdego dnia:
87% osób używa AI w pracy. 75% twierdzi, że dzięki temu pracuje bardziej efektywnie.
Jednocześnie:
Tylko 13% uważa, że ich organizacja osiąga lepsze wyniki.
To rodzi ważne pytanie: skoro indywidualna produktywność rośnie, dlaczego nie przekłada się to na lepsze wyniki firm?
Odpowiedzi dostarcza coraz więcej badań. Wskazują one, że kluczowe znaczenie ma nie sam fakt korzystania ze sztucznej inteligencji, ale sposób, w jaki z nią współpracujemy.
Czym jest kapitulacja poznawcza?
W literaturze dotyczącej interakcji człowieka z technologią szeroko opisano zjawisko odciążenia poznawczego (ang. cognitive offloading). Odnosi się ono do delegowania części procesów pamięciowych lub analitycznych zewnętrznym narzędziom w celu ograniczenia obciążenia umysłowego.
Przykładami mogą być korzystanie z nawigacji zamiast zapamiętywania trasy czy wykorzystywanie cyfrowych kalendarzy do zarządzania zobowiązaniami i terminami. W takich przypadkach technologia pełni funkcję wsparcia, umożliwiając efektywniejsze wykorzystanie zasobów poznawczych.
Kapitulacja poznawcza (ang. cognitive surrender) stanowi jednak jakościowo odmienne zjawisko.
Badacze z Wharton School opisują to zjawisko jako: „przyjmowanie rezultatów generowanych przez AI przy minimalnej weryfikacji, z pominięciem własnej intuicji, oceny sytuacji i świadomego procesu podejmowania decyzji.”
„Korzystanie z kalkulatora jest przykładem odciążenia poznawczego w odniesieniu do konkretnego zadania matematycznego, przy zachowaniu przez człowieka kontroli nad rozumowaniem i oceną wyniku. Kapitulacja poznawcza ma natomiast miejsce wtedy, gdy sztuczna inteligencja nie tylko realizuje określone zadanie, ale także formułuje decyzję, którą użytkownik przyjmuje jako własną, nie uświadamiając sobie, że proces decyzyjny został de facto przekazany technologii.”
– Gideon Nave, PhD, Carlos and Rosa de la Cruz Associate Professor; Associate Professor of Marketing, The Wharton School
Dlaczego tak łatwo nam zaufać sztucznej inteligencji?
Jak zauważa dr Tanya Boyd, psycholożka organizacji w Insights: „Gdy coś wygląda profesjonalnie, brzmi przekonująco i pojawia się szybko, jak na przykład treści generowane przez AI, zaskakująco łatwo przyjąć to bez sprawdzenia, czy rzeczywiście jest zgodne z prawdą.”
To obserwacja, z którą trudno polemizować.
Wielu z nas spotkało osoby, które traktują odpowiedzi generowane przez ChatGPT lub inne narzędzia AI niemal jak ostateczne źródło wiedzy. Przywołują wygenerowane statystyki, argumenty czy rekomendacje bez weryfikacji ich źródła i wiarygodności, zakładając, że poprawnie brzmiąca odpowiedź jest odpowiedzią prawdziwą.
Tymczasem systemy AI nie rozumieją informacji w taki sposób jak człowiek. Mogą generować nieścisłości, przedstawiać błędne dane jako fakty lub pomijać istotny kontekst potrzebny do właściwej oceny sytuacji.
Dlaczego AI nie przynosi organizacjom takich wzrostów produktywności, jakich oczekiwano?
Czy 62-punktowa różnica między odczuwaną przez pracowników większą produktywnością (75%) a poprawą wyników organizacji (13%) może wynikać z kapitulacji poznawczej? To bardzo możliwe. Ale problem sięga głębiej.
Według raportu Work AI firmy Glean pracownicy korzystają z AI na dwa główne sposoby, a każdy z nich na swój sposób ogranicza wzrost produktywności:
A co z zaangażowaniem pracowników?
Intuicyjnie mogłoby się wydawać, że to właśnie osoby skrupulatnie weryfikujące odpowiedzi AI, czyli tzw. botsitters, powinny być bardziej zaangażowane w swoją pracę. Dane wskazują jednak na coś przeciwnego.
Problemem jest tzw. „podatek od kontekstu” (ang. context tax). Z raportu Work AI wynika, że wraz ze wzrostem czasu poświęcanego na dostarczanie AI kontekstu rośnie również poziom zmęczenia pracowników. Osoby, które o 10% częściej poświęcają czas na przygotowywanie danych wejściowych i doprecyzowywanie poleceń dla AI, są o 25% bardziej skłonne deklarować poczucie wyczerpania.
To jednak tylko część problemu.
Dochodzi do tego również bardzo ludzki aspekt współpracy w zespole. Codzienne kwestionowanie lub poprawianie pracy współpracowników, którzy bezrefleksyjnie polegają na odpowiedziach AI, bywa frustrujące. Taka sytuacja może prowadzić do napięć, a z czasem także do poczucia niesprawiedliwości, zwłaszcza gdy menedżerowie doceniają rezultaty sprawiające wrażenie wysokiej jakości, choć w rzeczywistości opierają się na niewystarczająco zweryfikowanych treściach generowanych przez AI.
Nie powinno więc dziwić, że według raportu aż 73% osób należących do grupy „botsitters” aktywnie rozważa zmianę pracy lub poszukuje nowych możliwości zawodowych.
Czy AI może wspierać kreatywność?
Badanie University of Exeter i UCL School of Management z 2024 roku pokazuje, że odpowiednie wykorzystanie generatywnej AI wspiera indywidualną kreatywność. Niestety, może przy tym ograniczać zdolność zespołów do tworzenia nowych, oryginalnych pomysłów.
Autorzy badania podsumowali wyniki następująco:
„Zaobserwowaliśmy, że dostęp do pomysłów generowanych przez AI sprawia, iż tworzone teksty są oceniane jako bardziej kreatywne, lepiej napisane i bardziej angażujące. Efekt ten jest szczególnie widoczny wśród osób o niższym poziomie naturalnej kreatywności.”
Jest jednak pewien istotny warunek.
Kolejne badanie, opublikowane w 2025 roku przez MIT, pokazuje, że wzrost kreatywności nie jest prostą konsekwencją korzystania z narzędzi takich jak ChatGPT. Sam dostęp do AI nie czyni automatycznie lepszym pisarzem, badaczem czy twórcą. Kluczowe znaczenie ma sposób korzystania z technologii.
Jak podkreślają autorzy badania:
„Pracownicy, którzy aktywnie analizują wykonywane zadania, monitorują własny proces myślenia i świadomie modyfikują sposób działania, czyli stosują strategie metapoznawcze, znacznie częściej wykorzystują generatywną AI w sposób sprzyjający kreatywności. Dzieje się tak dlatego, że skuteczniej wykorzystują AI do pozyskiwania zasobów poznawczych wspierających twórcze myślenie.”
Dlaczego myślenie krytyczne jest ważniejsze niż umiejętność tworzenia promptów?
„Metapoznanie, czyli myślenie o własnym myśleniu, stanowi brakujące ogniwo między korzystaniem z AI a skutecznym korzystaniem z AI. Pozwala zadawać lepsze pytania, dostrzegać luki w wiedzy i czerpać realną wartość z narzędzi AI, zamiast polegać na nich w sposób bierny.”
– Jackson Lu, General Motors Professor of Management at MIT Sloan
Znaczenie myślenia krytycznego stale rośnie. Jednocześnie wiele organizacji wskazuje, że jest to jedna z najrzadziej spotykanych kompetencji w środowisku pracy.
W wewnętrznym badaniu przeprowadzonym w 2026 roku wśród klientów Insights 73% respondentów uznało myślenie krytyczne za jedną z najważniejszych brakujących umiejętności w swojej organizacji. Ponad połowa badanych (52%) wskazała je jako najważniejszą brakującą kompetencję.
Jak organizacje mogą ograniczać zjawisko kapitulacji poznawczej?
Komentując wyniki badania MIT, Jackson Lu zwraca uwagę, że:
„Nawet najbardziej zaawansowane systemy AI nie zwiększą kreatywności pracowników, jeśli ci nie będą potrafili korzystać z nich w sposób efektywny. Organizacje powinny łączyć wdrażanie AI z rozwijaniem kompetencji metapoznawczych, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii dla kreatywności.”
To właśnie z tego powodu Insights niedawno rozszerzyło doświadczenie Insights Discovery o nowe zastosowanie, które pokazuje, w jaki sposób nasze preferencje wpływają na sposób myślenia, gdzie znajdują się nasze naturalne mocne strony oraz jakie uprzedzenia poznawcze mogą pojawiać się w procesie podejmowania decyzji.
Lepsze zrozumienie własnego stylu myślenia krytycznego pozwala podejmować bardziej wyważone decyzje, skuteczniej współpracować z innymi oraz świadomie dostosowywać sposób działania do wymagań konkretnej sytuacji.
Insights Discovery to narzędzie psychometryczne oparte na modelu czterech energii kolorystycznych, które pomaga zrozumieć różnice w preferencjach, stylach komunikacji i sposobach współpracy. Model ten pokazuje, w jaki sposób ludzie komunikują się, podejmują decyzje i funkcjonują w różnych środowiskach zawodowych.
Każda z energii kolorystycznych wnosi charakterystyczny zestaw mocnych stron i potencjalnych ograniczeń. Te preferencje wpływają nie tylko na sposób współpracy z innymi, lecz także na sposób analizowania informacji, rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji.
Jak Insights Discovery wspiera rozwój myślenia krytycznego?
Insights Discovery Myślenie Krytyczne prowadzi uczestników przez ustrukturyzowany proces podejmowania decyzji, pomagając im formułować trafne osądy, szczególnie w sytuacjach, gdy korzystają z treści i rekomendacji generowanych przez AI.
Program opiera się na założeniu, że wysoka efektywność organizacji nie wynika wyłącznie ze zdolności generowania odpowiedzi. Kluczowe znaczenie ma umiejętność ich oceny, rozwijania, kwestionowania oraz przekładania na decyzje i działania, za które jesteśmy gotowi wziąć odpowiedzialność.
Wraz ze wzrostem możliwości AI zmienia się również rola człowieka w procesie pracy.
Systemy sztucznej inteligencji potrafią już nie tylko generować treści, ale coraz częściej, za pośrednictwem agentów AI, podejmować działania w naszym imieniu. Oznacza to, że ludzie coraz później włączają się w proces i są coraz bardziej oddaleni od myślenia, które doprowadziło do powstania określonego rozwiązania lub rekomendacji.
W konsekwencji zmienia się również natura pytań, które powinniśmy sobie zadawać. Nie chodzi już przede wszystkim o to: Czy potrafimy wygenerować odpowiedź? Znacznie ważniejsze stają się pytania: Czy potrafimy odróżnić odpowiedź słabą od dobrej? Czy jesteśmy gotowi zakwestionować błędne założenie? Czy potrafimy podjąć właściwą decyzję na podstawie dostępnych informacji?
Im dłużej pracownicy funkcjonują w środowisku opartym na kapitulacji poznawczej i bezrefleksyjnym wykorzystywaniu treści generowanych przez AI, tym trudniej przywrócić nawyki związane z analizą, oceną i samodzielnym osądem.
„Nawet najbardziej zaawansowane systemy AI nie zwiększą kreatywności pracowników, jeśli ci nie będą potrafili korzystać z nich w sposób efektywny. Organizacje powinny łączyć wdrażanie AI z rozwijaniem kompetencji metapoznawczych, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii dla kreatywności.”
To jednak nie oznacza, że dla zespołów, w których kapitulacja poznawcza stała się już codziennym sposobem pracy, jest za późno.
Organizacje znajdujące się na różnych etapach wykorzystania AI mogą nadal odwrócić ten trend. Co więcej, korzyści wykraczają daleko poza poprawę jakości decyzji.
Rozwijanie krytycznego myślenia przekłada się między innymi na: wyższy poziom zaangażowania pracowników, większą przejrzystość w podejmowaniu decyzji, skuteczniejszą współpracę między zespołami, większą otwartość na innowacje i nowe pomysły.
Dr Tanya Boyd z Insights zwraca uwagę, że dyskusja o AI, myśleniu krytycznym i efektywności organizacyjnej nie powinna ograniczać się wyłącznie do technologii. Jak podkreśla:
„Kompetencje takie jak myślenie krytyczne i umiejętność współpracy mają znaczenie strategiczne. To właśnie one pozwalają organizacjom przekształcać produktywność w wymierne wyniki biznesowe. Wiemy również, że rozwijanie i uruchamianie tych kompetencji zaczyna się od samoświadomości. Jakość naszego myślenia zależy nie tylko od jakości informacji, do których mamy dostęp, ale także od tego, jak dobrze rozumiemy samych siebie i jak skutecznie współpracujemy z ludźmi wokół nas.”
Źródła:
Kosmyna, N et al. Thinking Fast, Slow and Artificial: Generative AI Reduces Cognitive Effort While Thinking. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646
Glean. Work AI Index. https://www.glean.com/work-ai-institute/reports/work-ai-index
Brynjolfsson, E, Rock, D and Syverson, C. The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Journal: Macroeconomics. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.20180386
Davenport, T. Ten Reasons Why We Won't See Productivity. Substack. https://tdavenport.substack.com/p/ten-reasons-why-we-wont-see productivity
Doshi, A R and Hauser, O P. Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content. Science Advances. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290
MIT Sloan School of Management. Does generative AI actually enhance creativity in the workplace? https://mitsloan.mit.edu/press/does generative-ai-actually-enhance-creativity-workplace
