Założycielka zaangażowana w uczłowieczanie pracy dzięki sztucznej inteligencji ujawnia emocjonalne podstawy niezbędne do udanej integracji

Moje doświadczenie obejmuje pracę w Wielkiej Czwórce oraz stanowisko dyrektorki finansowej, dzięki czemu dobrze poznałam decyzje podejmowane w zarządach w sytuacjach wysokiego ryzyka oraz realia kierowania transformacją pod presją. Pracowałam w różnych branżach, przeprowadzając fuzje, restrukturyzacje na dużą skalę i wdrażając nowe technologie na ich wczesnym etapie, często w momentach, gdy tempo i precyzja miały największe znaczenie. To doświadczenie dało mi wgląd z wewnątrz zarówno w możliwości, jak i martwe pola, z którymi mierzą się liderzy podczas przeprowadzania organizacji przez zmiany.

Jako ekspertka w rozwijaniu najwyższej skuteczności zawsze dążyłam do tego, aby odchodzić od podejścia „jednego rozwiązania dla wszystkich” w zarządzaniu ludźmi i zamiast tego tworzyć systemy, struktury oraz dynamikę, które pozwalają ludziom rozkwitać — a skuteczności szybować.

Od 2022 roku pomagamy organizacjom wykorzystywać AI w sposób, który wzmacnia ludzi i skuteczność, opierając się na tych sprawdzonych zasadach.

W Coincidencity współpracujemy obecnie z kadrą kierowniczą wyższego szczebla i jej zespołami, aby kształtować wspierane przez AI sposoby pracy, które są szybsze, bardziej spójne i przynoszą rzeczywistą strategiczną wartość biznesową, jednocześnie stawiając czynnik ludzki w centrum.

Jak AI na nowo definiuje przywództwo i podejmowanie decyzji

Przywództwo w świecie, w którym AI jest priorytetem, polega na odejściu od kierowania pracą na rzecz projektowania systemu człowiek–AI.

Moja własna zmiana polegała na odejściu od pytania „Dlaczego to robimy?” i również zadawaniu pytania „Co musi pozostać pracą człowieka — a czym AI może się niezawodnie zająć?”. Traktuję twórczą i etyczną ocenę, kontekst oraz budowanie relacji jako obszary chronione i zarezerwowane dla ludzi, a AI wykorzystuję do rozpoznawania wzorców, symulacji i wstępnej syntezy. Do generowania tych scenariuszy AI zazwyczaj korzystam z gotowych do zastosowań korporacyjnych dużych modeli językowych, takich jak OpenAI, Amazon Q, Zoom AI, Anthropic i Gemini.

Na poziomie organizacyjnym wdrożenie tego podejścia w praktyce oznacza odejście od sztywnych struktur na rzecz mniejszych, umocowanych zespołów, które mogą szybko się dostosowywać. Liderzy nie są już strażnikami informacji, lecz projektantami środowisk, w których ludzie i AI wzajemnie się uzupełniają. W praktyce oznacza to porzucenie przekonania, że hierarchia i większa liczba szczebli raportowania prowadzą do lepszych decyzji.

Prosty przykład: zamiast prosić o „więcej raportów, szybciej”, lider określa decyzję, którą należy podjąć, wskazuje istotne zmienne, ustala progi akceptacji i granice ryzyka oraz prosi AI o trzy warianty scenariusza wraz z kompromisami. Następnie zespół poddaje te opcje próbie w kontekście bieżącej sytuacji i zobowiązuje się do przeprowadzenia krótkiego, wcześniej uzgodnionego eksperymentu. Rezultatem nie jest obszerniejsza prezentacja, lecz decyzja wraz z uzasadnieniem i kolejnym działaniem.

Na poziomie organizacyjnym wdrożenie tego podejścia w praktyce oznacza odejście od sztywnych struktur na rzecz mniejszych, umocowanych zespołów, które mogą szybko się dostosowywać. Liderzy nie są już strażnikami informacji, lecz projektantami środowisk, w których ludzie i AI wzajemnie się uzupełniają.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Miriam Gilbert

Założycielka Coincidencity

Jak liderzy mogą wykorzystywać AI do uzyskiwania strategicznej jasności

Jedną z najbardziej znaczących zmian, jakie obserwowałam, było wykorzystanie AI w podejmowaniu decyzji.

Zespół kierowniczy, z którym pracowałam, utknął w cyklu tworzenia coraz większej liczby raportów, mając nadzieję, że większa ilość będzie oznaczać większą jasność. To jedynie spowalniało decyzje i powodowało frustrację.

Usprawniliśmy ten proces, wykorzystując AI nie do generowania większej ilości danych, lecz do formułowania lepszych wyborów strategicznych. Dokładna konfiguracja zależy od rozwiązania AI, które klient ma już wdrożone — w tym przypadku był to Copilot. Liderzy zaczęli od zdefiniowania istotnej decyzji, wyjaśnienia występujących zmiennych oraz ustalenia granic ryzyka i akceptacji. Następnie AI wykorzystano do wygenerowania kilku scenariuszy wraz z wyszczególnieniem kompromisów. Zespół mógł wtedy skoncentrować energię na analizie tych scenariuszy, zastosowaniu własnego osądu i uzgodnieniu dalszego kierunku działania.

Rezultatem były szybsze, bardziej strategiczne decyzje — nie dlatego, że AI podała „odpowiedź”, lecz dlatego, że stworzyła uporządkowany sposób wyjścia z przeciążenia informacyjnego i przejścia do celowego działania. Ta zmiana sposobu pracy ograniczyła również szum informacyjny w zespołach działających na dalszych etapach, które nie musiały już gorączkowo tworzyć niezliczonych prezentacji, a także wzmocniła kulturę, w której AI postrzega się jako partnera strategicznego, a nie tylko narzędzie zwiększające produktywność.

Jak wgląd emocjonalny kształtuje przywództwo i wdrażanie AI

Jednym z momentów, które szczególnie zapadły mi w pamięć, była współpraca z zespołem liderów, który dużo zainwestował w AI, ale był sfrustrowany tym, że wdrażanie przebiegało powoli i w sposób nieskoordynowany. Początkowo odruchowo chciano postawić na więcej szkoleń, a być może zorganizować kolejny hackathon.

Postanowiliśmy jednak podejść do tego inaczej. Zamiast definiować sukces wdrożenia na podstawie skali rezultatów — albo, co gorsza, liczby logowań do narzędzi AI — przyjrzeliśmy się temu, jak ludzie doświadczają AI w swoich codziennych rolach.

Niektórzy czuli się zagrożeni, inni nie byli pewni, czy ich wkład nadal ma znaczenie. Część była sfrustrowana tym, co postrzegała jako niedociągnięcia narzędzi, podczas gdy inni byli rozczarowani narzucaniem AI w procesach pracy, które nie przynosiło żadnej rzeczywistej wartości strategicznej. Ujawnienie tych emocji pozwoliło liderom zbadać, co wymaga zmiany, ponownie ocenić procesy i przedstawić AI nie jako zastępstwo, lecz jako partnera — uwalniając ludziom przestrzeń do wykorzystywania osądu, kontekstu i kreatywności tam, gdzie miały one największe znaczenie.

W rezultacie wprowadzono szereg zmian:

• Przeprojektowano kilka procesów pracy, aby AI mogła wykonywać podstawowe zadania.
• Zweryfikowano kluczowe wskaźniki efektywności — odchodząc od wyłącznie ilościowej oceny realizacji zadań i uwzględniając również miary jakościowe.

Dla mnie wniosek był jasny: wdrażania AI nie przyspiesza większa presja ani szkolenia techniczne. Konieczne jest kształtowanie emocjonalnych warunków, w których ludzie czują się pewnie i mają poczucie własnej wartości w systemie wspomaganym przez AI. Ta zmiana nie tylko wpłynęła na sposób, w jaki prowadzę innych, lecz także na to, jak kieruję sobą: gdy zajęliśmy się ludzkim wymiarem, dostosowanie i efektywność pojawiły się w naturalny sposób.

Dlaczego liderzy potrzebują inteligencji emocjonalnej, aby przeprowadzić zespoły przez transformację AI

Rozwijanie tego, co nazywam „AI-EQ”, zaczyna się od traktowania go jako kluczowej kompetencji AI w przywództwie, a nie jako miłego dodatku.

Chodzi o to, jak liderzy reagują na niepewność, jak prowadzą swoich ludzi przez zmiany tożsamościowe oraz jak tworzą przestrzeń zarówno dla ciekawości, jak i dyskomfortu, gdy AI zmienia sposób wykonywania pracy.

W praktyce oznacza to rozwijanie trzech elementów:

• Świadomość — dostrzeganie, gdzie w zespołach pojawiają się emocje takie jak poczucie zagrożenia, opór czy rozczarowanie.
• Rozeznanie — zadawanie sobie pytania, które zadania powinny pozostać pracą wykonywaną przez ludzi, a które AI może niezawodnie wzmacniać.
• Przeformułowanie — pomaganie ludziom w postrzeganiu AI nie jako zastępstwa, lecz jako partnera, który wzmacnia ich osąd i kreatywność.

Rozwijam tę kompetencję we własnym przywództwie poprzez refleksję i pracę nad tożsamością, a innym pomagam ją budować za pomocą naszych ram AI — prostych praktyk, takich jak określanie scenariuszy z użyciem AI, doprecyzowanie ról oraz ustrukturyzowane rozmowy, które ujawniają ludzkie doświadczenia związane ze zmianą. Korzystamy z narzędzi takich jak prognozowanie przyszłości, analiza przedśmiertna, mapowanie celu, tworzenie map drogowych, mapowanie tożsamości, analiza luk itp. Na przykład połączenie prognozowania przyszłości i analizy przedśmiertnej pomogło zespołowi inżynierów uświadomić sobie, że obawiali się, iż AI podważy ich postrzeganą tożsamość „innowatorów”.

Ta zmiana jest subtelna, ale potężna: gdy liderzy rozwijają AI-EQ, zespoły przechodzą od podporządkowania się narzędziom do rzeczywistego przejęcia odpowiedzialności za to, jak AI wzmacnia ich wkład.

Wskazówka Miriam

Liderzy nie powinni czekać na „idealną” AI. Zamiast tego warto traktować dostępne dziś narzędzia jako prototypy strategii na jutro.

Dlaczego większość transformacji AI kończy się niepowodzeniem — i jak liderzy mogą to naprawić

Organizacje często traktują AI jako sposób na przyspieszenie działania istniejącego mechanizmu.

Wszyscy przechodzą szkolenia z wykorzystywania jej do sporządzania notatek ze spotkań, tworzenia pierwszych wersji wiadomości e-mail czy szybszego przygotowywania raportów. To przydatne, ale nie tworzy wartości strategicznej ani przewagi konkurencyjnej. Jeśli każda firma robi to samo, rezultatem jest jednolita efektywność i wyścig ku najniższym kosztom.

To tak, jakby Blockbuster stworzył stronę internetową, aby prezentować godziny otwarcia sklepów, podczas gdy Netflix zadał inne pytanie: „Jaki nowy model biznesowy umożliwia ta technologia?”

Dlatego tak wiele programów AI rozczarowuje. Nie chodzi o to, że wdrażanie jest na niskim poziomie — problem polega na tym, że „wdrażanie” jest niewłaściwym celem i koncentruje się na niewłaściwej perspektywie czasowej. Mierzenie liczby logowań lub zliczanie rezultatów stwarza iluzję postępu, podczas gdy podstawowa działalność firmy pozostaje bez zmian.

Znaczenie ma to, czy AI służy do redefiniowania sposobu tworzenia wartości, uzgadniania działań zespołów i podejmowania decyzji pod presją. Wymaga to od liderów wyjścia poza rezultaty i rozwijania AI-EQ — sposobu myślenia pozwalającego odróżnić to, co powinno pozostać pracą wykonywaną przez ludzi, od tego, co AI może wzmacniać. W połączeniu z naszymi ramami AI zmienia to zespoły wykonujące „to samo, tylko szybciej” w zespoły projektujące nowe sposoby działania, których konkurenci nie mogą łatwo skopiować.

Ramy opierają się na tworzeniu trzech zmian:

• Zmiana tożsamości: Jak członkowie zespołu postrzegają swój wkład w tworzenie wartości?
• Zmiana zachowań: Jakie zachowania przyczynią się do osiągania lepszych rezultatów w zakresie wartości?
• Kształtowanie nawyków: Pomagamy zespołowi uczynić nowe zachowania standardem, wykorzystując prototypy oparte na naukach o zachowaniu.

Kiedy liderzy przedstawiają AI w ten sposób, przestają gonić za efektywnością i zaczynają budować przewagę — szybkość osiągania zgodności, klarowność podejmowania decyzji oraz zdolność do działania jako pierwsi, gdy pojawiają się nowe możliwości. To właśnie tutaj znajduje się prawdziwa luka i tutaj leży przyszłość przywództwa.

Jak liderzy mogą zarządzać zarówno obawami, jak i nadmiernym entuzjazmem przy wdrażaniu AI

Opór jest, jak zawsze, spodziewany w obliczu zmiany lub nowej technologii — obawa przed zastąpieniem, sceptycyzm wobec narzędzi, to wszystko jest powszechne. Nie przewidziałam jednak, w jakim stopniu pozytywne emocje również mogą tworzyć nieoczekiwane wyzwania.

Na przykład pracowałam z zespołem, w którym kilku wczesnych użytkowników było autentycznie podekscytowanych AI. Eksperymentowali wszędzie — przygotowywali projekty dokumentów, automatyzowali działania, a nawet przeprojektowywali części swoich przepływów pracy. Ponieważ jednak brakowało wspólnych ram i zgodności z priorytetami, ich entuzjazm szybko przerodził się we frustrację. Eksperymenty się nawarstwiały, ale niewiele z nich przekładało się na rzeczywistą wartość, a współpracownicy zaczęli ignorować to, co postrzegali jako „szum AI”.

To doświadczenie pokazało mi, że przywództwo oparte na AI-EQ nie polega wyłącznie na zajmowaniu się obawami; chodzi również o ukierunkowanie entuzjazmu na celowe wykorzystanie AI. Pomagając temu zespołowi określić, gdzie AI uwolni ich od zadań na rzecz pracy o wyższej wartości — oraz gdzie potrzebne są zabezpieczenia — sprawiliśmy, że ich entuzjazm stał się katalizatorem, a nie rozpraszaczem. Te zabezpieczenia są zwykle bardzo specyficzne dla każdego klienta. Na przykład jeden z klientów stworzył listę kontrolną „rozpoczynania od końca”, czyli określania rezultatów biznesowych przed eksperymentowaniem z AI w celu rozwiązywania konkretnych problemów.

Zaskoczeniem było uświadomienie sobie, że każda reakcja emocjonalna, nie tylko opór, musi zostać zauważona i ukierunkowana, jeśli organizacje chcą, aby AI dostarczała trwałą wartość.

Dlaczego projektanci systemów będą przewodzić kolejnej erze organizacji wspomaganych przez AI

W ciągu pięciu lat najskuteczniejsi liderzy będą oceniani w mniejszym stopniu na podstawie decyzji, które podejmują, a w większym — na podstawie tego, jak projektują warunki umożliwiające podejmowanie decyzji.

W świecie wspomaganym przez AI przewaga nie będzie wynikać z posiadania większej ilości danych ani z szybszej analizy — AI wyrówna szanse w tym obszarze. Przewagę zyskają liderzy, którzy potrafią koordynować system człowiek–AI: kształtować rozmowę o tym, co musi pozostać domeną człowieka, co może zostać wsparte przez AI oraz jak połączyć oba elementy w coś większego niż każdy z nich osobno.

Będzie to wymagało głębokiej zmiany tożsamości przywódczej. Liderzy będą musieli przejść od bycia właścicielami decyzji do wyznaczających kontekst — kształtujących ramy, granice i warunki emocjonalne, które pozwalają ich zespołom szybko działać z wykorzystaniem AI, a jednocześnie pozostawać w zgodzie z celem i wartościami.

W praktyce oznacza to, że przyszłe sale posiedzeń zarządów nie będą pełne osób wpatrujących się w nieskończoną liczbę prezentacji. Nie będą też miejscem zimnej automatyzacji. Staną się środowiskami, w których przywództwo zostanie zdemokratyzowane, a ludzie będą zadawać trafniejsze pytania, analizować więcej scenariuszy i podejmować decyzje o krótszych cyklach działania. Przywództwo będzie w mniejszym stopniu dotyczyć hierarchii, a w większym — rozwijania zdolności adaptacyjnych na dużą skalę.

Liderzy, którzy odniosą sukces, będą tymi, którzy przyjmą AI-EQ — którzy rozumieją nie tylko techniczne możliwości AI, lecz także ludzkie emocje, tożsamości i zmiany kulturowe, które AI wyzwala. Będą wiedzieć, że zaufanie, zgodność i cel są tym, co przekształca AI z narzędzia w prawdziwą przewagę konkurencyjną.

Wskazówka Miriam

Liderzy będą musieli przejść od bycia właścicielami decyzji do wyznaczających kontekst — kształtujących ramy, granice i warunki emocjonalne, które pozwalają ich zespołom szybko działać z wykorzystaniem AI, a jednocześnie pozostawać w zgodzie z celem i wartościami.

Jak liderzy mogą z pewnością siebie i jasno przeprowadzić transformację AI

Potraktuj to jako moment strategicznej wyobraźni, a nie tylko dostosowania operacyjnego.

Oto moja rada:

• Po pierwsze, liderzy nie powinni czekać na „idealną” sztuczną inteligencję. Zamiast tego powinni traktować dostępne dziś narzędzia jako prototypy jutrzejszej strategii. Wykorzystujcie obecne możliwości AI do badania, a nie realizacji — prowadząc równoległe eksperymenty, które pozwolą zgłębić pytania takie jak: „Jaki rodzaj wniosków mógłby zmienić naszą propozycję wartości?” albo „W jaki sposób częściowa automatyzacja mogłaby otworzyć nowe rynki?”. Te eksperymenty nie muszą być prowadzone na dużą skalę; potrzebują jasnego celu.
• Po drugie, wbudujcie przejrzystość w projektowanie przepływów pracy i AI w projektowaniu organizacji. Zaproście swoich pracowników do współtworzenia tych narzędzi — nawet na poziomie promptów. Kiedy wspólnie tworzą pytania i modele AI — kiedy widzą „ludzi stojących za narzędziem” — rodzi się zaufanie. A gdy zaufanie już istnieje, AI staje się czymś, co ludzie współkształtują, a nie czymś, co im się przydarza.
• Po trzecie, inwestujcie w przywództwo wyłaniające się z zespołu: w osoby, które stają się łącznikami między celem zespołu a potencjałem AI. Nie zawsze są to wasi formalni menedżerowie — to osoby, które ponad granicami zadają pytanie: „A co, jeśli?”. Dostrzegajcie je, wzmacniajcie ich rolę i powierzajcie im niewielkie zadania eksperymentalne. Nie potrzebują wyjątków od zasad — potrzebują zgody na sprawdzenie, jak może wyglądać przyszłość, oraz możliwości dzielenia się zdobytą wiedzą.
• Na koniec zmieńcie rytm działania. Przestańcie myśleć o wielkich inwestycjach w AI, które wymagają akceptacji zarządu. Zacznijcie myśleć o mikrocyklach, które mają znaczenie — cotygodniowych spotkaniach kontrolnych poświęconych wyłącznie pytaniu: „Co AI ujawniło nam na temat naszej pracy, klienta lub procesu?”. Z czasem te momenty mikronauki pogłębiają waszą strategię. Nie tylko dogonicie konkurencję — wyprzedzicie ją.

Śledź na bieżąco

Możesz śledzić pracę Miriam na LinkedIn, na jej stronie internetowej oraz w jej biuletynie Substack , ponieważ nadal projektuje i skaluje systemy stawiające ludzi na pierwszym miejscu i wykorzystujące AI.

Już wkrótce kolejne wywiady z ekspertami na The People Managing People!