Jak rozmawiać o sztucznej inteligencji w firmie

2 sierpnia 2026 r. miały zacząć obowiązywać przepisy rozporządzenia o sztucznej inteligencji (AI Act), odnoszące się do przejrzystości stosowanych w miejscu pracy systemów AI dotyczących zatrudnienia. W wyniku poprawek zebranych w dokumencie Digital Omnibus, wejście w życie przepisów zostało przesunięte na grudzień 2027 roku. Można żałować, iż już teraz organizacje reprezentujące pracowników nie otrzymują narzędzia, które mogą wykorzystać do rozpoczęcia dialogu na temat AI w miejscu pracy, ale perspektywa dodatkowych kilkunastu miesięcy w sumie kilka tu zmienia: firmy muszą się przygotować do obowiązywania przepisów i lepiej, żeby zaczęły to robić teraz, najlepiej wspólnie z pracownikami.

AI Act, choć jest rozporządzeniem w ograniczony sposób odnoszącym się do kwestii pracy i zatrudnienia, klasyfikuje oparte na sztucznej inteligencji systemy z obszaru zarządzania personelem jako systemy wysokiego ryzyka. Stosowanie takich rozwiązań wymaga odpowiednich działań, dotyczących ich transparencji (użytkownik musi być poinformowany o stosowaniu systemu) czy nadzoru człowieka.

Innymi słowy:

jeśli pracodawca stosuje jakiekolwiek rozwiązania, oparte na AI, które dotyczą zatrudniania, przydzielania zadań, oceny pracowników, wynagradzania czy zwalniania, to powinien poinformować pracowników o tym, jak one działają i zapewnić kontrolę człowieka (a więc i możliwość odwołania się od decyzji systemowej).

Ten obowiązek został przesunięty poprawką do rozporządzenia z 2 sierpnia 2026 na 2 grudnia 2027 roku. Można żałować, iż regulacje w tym obszarze nie wejdą wcześniej, ale tak naprawdę te kilkanaście miesięcy to dobry czas na to, żeby w firmach spojrzeć na wprowadzanie AI w odpowiedniej perspektywie, uwzględniającej tym razem głos pracowników, do tej pory raczej nie brany w ogóle pod uwagę.

Tygodnik Spraw Obywatelskich

Od 2020 roku odkrywamy niewygodne prawdy i nagłaśniamy historie, które mają moc zmieniać Polskę.

Przekaż darowiznę i stań się naszym współwydawcą

Potrzeba uwzględnienia głosu pracowników

Potrzeba regulacji zastosowania AI jest niezbędnym fundamentem dla sensownego wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w firmach, dobrego dla środowiska pracy. Bez tego AI psuje pracę, tworząc nierówności i prowadząc do zastępowania dobrej pracy złą pracą (więcej w artykule AI i automatyzacja: zabezpieczyć interesy pracowników). Co interesujące, w ostatnich tygodniach o potrzebie regulacji AI można było usłyszeć z różnych środowisk, nie tylko tych określanych jako progresywne, od lat domagających się kontroli obszaru, gdzie reguły narzucają właściciele firm technologicznych, budując nam technofeudalizm.

→ Yanis Varoufakis: Technofeudalizm: co zabiło kapitalizm?

Z jednej strony mamy list otwarty, napisany przez laureatów noblowskich i podpisywany przez osoby ze środowisk naukowych oraz biznesowych, wprost odnoszący się do zagrożeń z masową utratą stanowisk pracy z powodu AI i wzywający do tworzenia instytucji i regulacji działających na rzecz dobra całego społeczeństwa. Jest to nowy społeczny kontekst w elitach, które do tej pory raczej wzmacniały mit potęgi sztucznej inteligencji, jeżeli zagrażającej ludzkości, to z powodu swoich możliwości przekraczających ludzkie poznanie, a dla których kwestie społeczne i związane z pracą były mało istotne.

W zupełnie innym źródle, encyklice Leona XIV „Magnifica humanitas” można znaleźć podobne słowa, ale z bardziej konkretnym etycznym odniesieniem: „Jedną z możliwych dróg jest przede wszystkim ustalenie społecznych kryteriów innowacji: każdemu wprowadzaniu automatyzacji i AI powinny towarzyszyć weryfikowalne decyzje dotyczące ochrony zatrudnienia, przekwalifikowania i udziału pracowników, tak aby technologia była ukierunkowana na uwalnianie ludzkiego czasu i zdolności, a nie na powodowanie wykluczenia. Po drugie, konieczne jest, aby aktywna polityka zapewniła wszystkim dostęp do kształcenia ustawicznego i możliwość rozwoju zawodowego, nie obciążając przy tym poszczególnych osób całym kosztem dostosowania się do zachodzących transformacji. Wreszcie, potrzebna jest odpowiedzialność przedsiębiorstw, która wśród wskaźników sukcesu uwzględnia jakość i godność pracy. Gdy warunki te są spełnione, innowacja może stać się sprzymierzeńcem bezpieczniejszej, bardziej twórczej i godniejszej pracy; gdy zaś ich brakuje, ma ona tendencję do przekształcania się w przyspieszenie niesprawiedliwości”.

→ Jacyno: AI zabierze najlepsze prace, jeżeli ten program nie powstanie • Małgorzata Jacyno, Rafał Górski

Do tego można dodać raporty z badań, które wprost wskazują na potrzebę uwzględnienia głosu pracowników we wdrażaniu systemów AI. Raport firmy Gartner przedstawia potrzebę wdrażania AI razem z pracownikami w mocno biznesowym slangu: „Organizacje, które zwiększają zwrot z inwestycji (ROI), to nie te, które eliminują potrzebę zatrudniania ludzi, ale te, które ją zwiększają, agresywnie inwestując w umiejętności, role i modele operacyjne, które pozwalają ludziom kierować i skalować systemy autonomiczne”.

Raport Pissaridies Review wprost stawia tezę, iż najistotniejsze zmiany realizowane są na poziomie firm, czyli to tam, niezależnie od jakości regulacji, można nadać odpowiedni kształt narzędziom opartym na AI. najważniejsze jest zaangażowanie pracowników, co nie jest zadaniem prostym: „Nowe technologie są konsekwentnie łączone przez pracowników z subiektywnym poczuciem lęku i niepewności. Jest to niepokojące, ponieważ nasze badania na poziomie firm pokazują, iż postrzeganie technologii wpływa na pozytywne efekty. Zaufanie jest możliwe tylko dzięki aktywnemu i systematycznemu zaangażowaniu pracowników i wsparciu w zakresie transformacji. Wymaga to rozpoczęcia od zwiększenia poziomu informacji i wiedzy oraz sposobów ich wykorzystania, poprzez lepszą ochronę pracowników w obszarach kluczowych dla innowacji”. Z badań tych wynika również, iż wprowadzanie AI wspólnie z pracownikami zwiększa efektywność takich zmian (co powinno być oczywiste dla każdej osoby, która ma doświadczenie w zarządzaniu).

Cztery różne źródła, z różnych światów, cztery mocne argumenty za tym, dlaczego wdrażanie AI w firmach musi uwzględniać nie tyle poinformowanie pracowników, ile ich zaangażowanie.

W tym kontekście takie przepisy, jak AI Act, tworzą jedynie punkt wyjścia w postaci możliwości rozpoczęcia dialogu pod hasłem: „Jak powinno wyglądać wdrożenie i stosowanie AI w firmie?”

Dobry początek: co już mamy?

Punktem wyjścia może być przegląd tego, co już jest wdrożone. Prędzej czy później pracodawca będzie zobowiązany taki audyt przeprowadzić, choćby na podstawie AI Act. Co ważne, może być tak, iż podczas przeglądu stosowanych rozwiązań okaże się, iż pracownicy wykorzystują w pracy aplikacje AI na własną rękę, co może generować problemy dla pracodawcy (np. w kontekście konieczności oznaczania wytworów AI zgodnie z rozporządzeniem o sztucznej inteligencji – ten wymóg akurat obowiązuje od 2 sierpnia bieżącego roku).

Syntex, europejska firma doradzająca radom pracowniczym i związkom zawodowym, w swoim poradniku opisującym szczegółowo, w jaki sposób organizacje pracownicze powinny podchodzić do AI, wyszczególnia kilka obszarów, na które należy zwrócić uwagę z perspektywy pracowniczej. W każdym z obszarów można określić elementy, które powinny stanowić punkt odniesienia w analizie ryzyk tworzonych przez AI:

1. Warunki pracy: obciążenie zadaniami, autonomia decyzyjna, prywatność danych, kooperacja w zespole, ryzyka psychosocjalne.
2. Zatrudnienie i umiejętności: planowanie pracy zespołów i strategie dot. kompetencji: kto będzie szkolony, gdzie będą tworzone nowe stanowiska, gdzie stanowiska będą likwidowane lub przenoszone.
3. Polityka dot. zarządzania zasobami ludzkimi: zastosowanie AI w systemach HR, wykorzystanie danych o pracownikach, sposób nadzoru ludzkiego nad systemami, możliwości odwołania od decyzji systemowych przez pracowników.
4. Zagadnienia ekonomiczne i strategiczne: koszty długoterminowe rozwiązań AI, uzależnienie od zagranicznych dostawców, suwerenność danych, udział pracowników w zysku z wzrostu produktywności.
5. Regulacje, etyka i bezpieczeństwo: zgodność z regulacjami prawnymi (przede wszystkim AI Act i RODO).
6. Wpływ na środowisko: umiejscowienie centrów danych, ich wpływ na środowisko naturalne.

Niektóre z tych obszarów są bliższe sprawom pracowniczym w firmie, inne – dotyczą kwestii na wyższym poziomie ogólności. Dlatego spróbujmy uprościć i skonkretyzować zalecenia do kilku sytuacji, z którymi pracownicy mogą mieć do czynienia jako podlegający systemom opartym na sztucznej inteligencji. W każdej z tych sytuacji można przygotować odpowiedni zestaw pytań do pracodawcy, który jeżeli standardem jeszcze nie jest, to będzie nim najpóźniej 2 grudnia 2027 roku (a w firmach z radami pracowników jest standardem w oparciu o ustawowy wymóg informowania i przeprowadzania konsultacji).

→ Sztuczna inteligencja a prawa pracownicze w Polsce. Nowy duch menadżeryzmu • Weronika Dąbrowicz

Monitoring

Elektroniczne narzędzia monitorowania pracowników niekoniecznie są oparte na sztucznej inteligencji, ale AI tworzy tu dodatkowo atrakcyjne dla skupionych na kontroli szefów. Wielu zarządzających przyjmuje za pewnik założenie, iż kontrolowanie pracowników jest warunkiem ich efektywności, stąd bogata oferta narzędzi monitorowania wydaje się być jednym z najprostszych źródeł zwiększania produktywności w firmie. Dla wielu szefów takie podejście wydaje się zdroworozsądkowe, na dodatek jest spójne z dominującymi w tej chwili prądami w praktyce zarządzania. Ta praktyka to dążenie do totalnej policzalności pracy. Dzielenie zadań na najmniejsze cząstki umożliwia ich systemowe kontrolowanie. Takie podejście, rozwinięte ponad sto lat temu przez Fredericka Taylora, dało kiedyś upowszechnienie taśmy produkcyjnej, co z jednej strony przyniosło radykalny wzrost produktywności na początku XX wieku, z drugiej strony prowadziło do dehumanizacji pracy, śrubowania norm i uczynienia z pracownika trybika w wielkiej maszynie (co doskonale przedstawił Charlie Chaplin w filmie „Dzisiejsze czasy”).

Obecnie żyjemy w czasach cyfrowego tayloryzmu, gdzie do starych, czy raczej przestarzałych koncepcji dodane zostały nowe elektroniczne możliwości.

Te nowe możliwości umożliwiają nie tylko analizę odchyleń w zachowaniach rejestrowanych dzięki kamer, ale również wyłapywanie wszelkiego rodzaju anomalii w działaniach pracowników w świecie cyfrowym. Sztuczna inteligencja doskonale nadaje się do identyfikacji zdarzeń nieschematycznych w oparciu o jakiekolwiek dane. Mogą to być ruchy myszki na ekranie, pobieranie danych z firmowego serwera, ruch pracowników w przestrzeni zarejestrowany dzięki kamer. Przeważnie kontekstem takiej analizy są kwestie bezpieczeństwa (rozumianego zarówno w odniesieniu do BHP, jak i bezpieczeństwa danych). Ale często monitoring dotyczy kwestii absurdalnych, jak wspomniane analizy ruchów myszki, co w przypadku pracy zdalnej zdaje się wydawać szefom-wyznawcom tayloryzmu doskonałym miernikiem efektywności pracy zdalnej.

W marcu 2026 roku posłanka Paulina Matysiak wystosowała do Ministerstwa Cyfryzacji interpelację dotyczącą zastosowania tego typu narzędzia monitorującego pracę zdalną w jednej z podległych ministerstwu instytucji.

W interpelacji można przeczytać: „Badania pokazują, iż technologie nadzoru nad pracownikami mogą pogarszać dobrostan psychiczny, zwiększać poziom stresu, osłabiać poczucie autonomii oraz niszczyć zaufanie w miejscu pracy. Dostępne analizy wskazują ponadto, iż bardziej inwazyjne narzędzia śledzące i nadzorcze wiążą się z obniżeniem jakości życia pracowników. Nie poprawiają one atmosfery pracy, nie budują zaangażowania i nie dają podstaw do twierdzenia, iż automatycznie przełożą się na wzrost produktywności (…) Stoję na stanowisku, iż państwowy pracodawca nie powinien budować efektywności przez presję ciągłego nadzoru, ale przez dobre procesy, jasne cele, sprawne narzędzia pracy i zaufanie do kadr”. Interpelacja jest bardzo dobrym przykładem, w jaki sposób pytać o sensowność narzędzi (nadmiernego) monitorowania pracowników w firmach.

W każdym z podobnych wypadków warto pracodawcom zadań następujące pytania:

• Jakiego rodzaju problemy ma rozwiązać narzędzie służące monitoringowi?
• Jakie są cele wprowadzenia monitoringu?
• Jakiego rodzaju dane dotyczące pracowników będą zbierane i jak będą przetwarzane?
• Jak zbierane dane będą zabezpieczone?
• W jaki sposób zapewniona będzie zgodność zbierania danych podczas monitoringu z odpowiednimi przepisami (przede wszystkim RODO, prawem pracy)?
• Czy narzędzie nie będzie analizować danych z obszaru zabronionego przez przepisy (np. analiza emocji pracowników)?
• W jaki sposób monitoring ma przyczynić się do wzrostu produktywności w firmie?

Zarządzanie algorytmiczne

Zarządzanie algorytmiczne, czyli automatyzacja decyzji kierowniczych, rozprzestrzenia się od kilku lat również dzięki rozwojowi cyfrowych narzędzi i możliwościom przetwarzania danych (big data). Jest to zautomatyzowane generowanie decyzji na podstawie zebranych danych i dotyczy funkcji kierowniczych, czyli planowania pracy, sposobu realizacji zadań, oceny efektywności, systemu nagród (i kar). Sztuczna inteligencja nie jest niezbędna dla systemów zarządzania algorytmicznego, ale jej zastosowanie jest tak samo naturalne, jak w systemach monitoringu.

Pracownik podlegający zarządzaniu algorytmicznemu w coraz mniejszym stopniu ma kontakt z przełożonym-człowiekiem. Automatyzacja procesów decyzyjnych może iść tak daleko, iż ludzkiego szefa może nie być w ogóle, jak w przypadku pracowników korporacji platformowych (np. kurierzy dostarczający jedzenie czy taksówkarze), którym wszystkie decyzje dyktuje algorytm. Pomijając te skrajne przypadki (gdzie problemy dotyczą kwestii podstawowych, czyli np. umowy o pracę), zarządzanie algorytmiczne z jednej strony przyspiesza procesy decyzyjne (automatyzuje je), co wpływa na efektywność, z drugiej strony może mieć swoje skutki uboczne w postaci ukierunkowania na to, co podlega algorytmowi, a co niekoniecznie jest najistotniejsze. Tak działo się np. w przypadku pielęgniarek, którym wdrożono aplikacje mające pomóc w lepszym rozkładzie pracy, czego efektem był zarówno spadek zadowolenia z pracy, jak i zagrożenie dobrostanu pacjentów. Jest to efekt zbliżony do biurokratycznej autogeneracji procedur, z tym iż mamy do czynienia z czymś, co nosi miano uberyzacji, jak określa się odczłowieczone zarządzanie, bazujące na cyfrowej kontroli.

→ Algorytmy w pracy. Jak zmieniają rynek pracy i kto za to odpowiada? • Dorota Merecz-Kot, Małgorzata Jankowska

Pytania dotyczące wdrażania systemów zarządzania algorytmicznego:

• Jakiego rodzaju problem ma ten system rozwiązać?
• W jaki sposób będą zbierane dane dotyczące wykonywanych zadań?
• Jakiego typu dodatkowe sposoby raportowania będą wymagane od pracowników?
• Jak będą określone algorytmy decyzyjne dotyczące kluczowych dla pracowników kwestii (np. podziału zadań, sposobu realizacji zadań, oceny zadań, przydzielania nagród)?
• Jaka będzie rola dotychczasowych przełożonych po wdrożeniu systemu? Jakie będą ich kompetencje decyzyjne?
• Jak będzie zapewniona możliwość odwołania się od automatycznej decyzji do decyzji człowieka?
• Jakimi wskaźnikami będzie określona efektywność wdrożenia systemu? Po jakim czasie?
• Czy pracownicy będą współuczestniczyć we wdrożeniu systemu?

Automatyzacja zadań pracowników

To jest ten obszar, którego pracownicy obawiają się najbardziej, czyli odniesienie do popularnego hasła „AI zabierze ci pracę”.

Po pierwsze, AI przejmuje nie całe stanowiska, ale określone zadania. Po drugie, przejęcie całości zadań na danym stanowisku dotyczy tylko najbardziej podstawowych prac, zwykle człowiek jest po prostu niezbędny AI, choćby do kontroli. Co powiązane jest również z tym, co po trzecie: sensowne wdrożenie AI zwykle tworzy też nowe zadania, czyli nową pracę.

Różne stanowiska z różnymi zadaniami podlegają w różnym stopniu możliwościom zastąpienia przez sztuczną inteligencję, większość mieści się pomiędzy skrajnościami, czyli pracą, gdzie człowiek jest nie do zastąpienia (jak budowlańcy, położne, czy duża część mechaników i serwisantów) do tych, gdzie wykorzystanie AI jest oczywiste i coraz tańsze (urzędnicy przetwarzający dane, analitycy, stanowiska asystenckie w marketingu czy HR). Przy złych założeniach, próby zastępowania pracowników kończą się porażką. Takim przykładem jest Ford, gdzie kilka lat temu postanowiono przenieść odpowiedzialność za procesy kontroli jakości na sztuczną inteligencję. Wdrożono odpowiednie systemy, co wiązało się ze zwolnieniem wielu doświadczonych inżynierów. Rezultaty tej automatyzacji były opłakane: jakość samochodów mocno spadła, spychając firmę w rankingach producentów. Po paru latach zatrudniono z powrotem 350 inżynierów (nazywanych Siwobrodymi, czyli na pewno bardzo doświadczonych), aby poprawić procesy kontroli jakości w firmie. Pierwsze efekty powrotu człowieka już są zauważalne w rankingach jakości aut. Takich przykładów jest coraz więcej, powtórne zatrudnienie wcześniej zwolnionych jest spowodowane zawsze twardymi danymi biznesowymi: spadkiem jakości, jak w przypadku Forda, bądź faktem, iż ludzie mogą być jednak tańsi od AI (to akurat przypadek firmy NVIDIA, która w 2026 przepaliła budżet na tokeny u dostawców AI już w pierwszej połowie roku).

W tym kontekście, przy wdrażaniu AI do realizacji zadań, które do tej pory wykonywali ludzie, warto zadać następujące pytania:

• Które zadania będą zautomatyzowane?
• Jak to wpłynie na poziom zatrudnienia?
• Jakie szkolenia będą zapewnione dla pracowników korzystających z AI?
• W jaki sposób pracownicy będą mieć wpływ na wdrażane rozwiązania?
• Jak i kiedy będzie oceniana efektywność wdrożenia?
• Czy po wdrożeniu nie będziemy uzależnieni od dostawcy AI?
• Jak zabezpieczymy się przed ryzykiem wzrostu cen u dostawcy?
• Jak zabezpieczymy wykorzystanie budżetu na AI na realizację istotnych biznesowo działań?

Korzyści dla obydwu stron

Odkąd pamiętam, hasło „Żyjemy w czasach wielkich zmian rynkowych” było nadużywane. Od kilku lat, w związku z przyspieszeniem cyfryzacji firm i rozwojem AI, to hasło na pewno nie wydaje się przesadzone. Wciąż trudno mówić zarówno o powszechności zastosowania AI w biznesie, jak i wymiernym zwrocie z inwestycji w przeciętnej firmie te rozwiązania stosującej. Na pewno wychodzimy powoli z etapu wiary w bajki o potędze sztucznej inteligencji i przechodzimy do bardzo konkretnego patrzenia na inwestycję w tym obszarze, która ma być sensowna i przynieść korzyści w postaci wzrostu produktywności, a nie tylko budżetowej oszczędności na zwolnieniach kadry.

Do tej pory w kontekście korzyści nie brano pod uwagę kwestii pracowniczych. Mądre wdrożenia oznaczają, iż do pracowników trzeba się zwrócić, bo zarówno dobrze działające AI wymaga ludzi, jak i samo wdrażanie zmian wymaga zaangażowania pracowników.

Uczestnictwo pracowników we wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest niezbędnym elementem efektywności takich projektów. Przejście od marketingowych mitów, sprzedawanych szefom firm przez dostawców tych rozwiązań, do czegoś, co rzeczywiście dobrze działa, wymaga słuchania w większym stopniu pracowników niż sprzedawców AI. Mądrzy menedżerowie o tym wiedzą, ci słabsi będą mieli skłonność do zawierzania sprzedawcom. Dlatego tak istotne są fundamenty regulacyjne, które zarządzających tego drugiego typu przymuszą do rozpoczęcia dialogu z pracownikami.

→ Przeciw Maszynie, czyli luddyści zrehabilitowani • Remigiusz Okraska

Od przedstawicieli pracowników wymaga to spojrzenia na rozwiązania AI jak na narzędzia, które będą efektywne w takim stopniu, jak dobrze będą dopasowane do specyfiki organizacji i w jakim stopniu będą wykorzystywane przez pracowników. Pracowników patrzących na AI nie jak na zagrożenie, ale również widzących możliwość podniesienia efektywności, zarówno indywidualnej, jak i całej organizacji. To przekonanie jest możliwe tylko wtedy, gdy rozpoczęty dialog będzie uwzględniał zarówno firmowe potrzeby ekonomiczne, jak i korzyści dla pracowników. Te drugie pracownicy muszą sami sobie wywalczyć, rozpoczynając od adekwatnych pytań.