czy Polacy nie potrafią "w AI"?

Michał Nowakowski · 22 sierpnia 2026

A co jeżeli Polacy nie są gotowi na "AI"? Czy nie jest przypadkiem tak, że raporty pokazujące, że wiemy i rozumiemy "sztuczną inteligencją" nie biorą pod uwagę jednej ważnej "cechy"? Ryzyka i zarządzania nim?

Takie przemyślenia naszły mnie nie tyle na skutek "ostatnich wydarzeń", co raczej obserwując rynek od dłuższego czasu. Nam zwyczajnie wiele się wydaje, podczas gdy wiedza ta jest dziura jak ser szwajcarski.

W dyskusji często pojawiają się stwierdzenia:

✅ AI zrobi wszystko za mnie, to co do tej pory robiłem/robiłam robią za mnie agenci,

✅ AI jest wspaniałe, bo odwala za mnie całą robotę, nawet e-maili nie muszę pisać,

✅ AI pozwala mi myśleć o ważnych sprawach, a mniej istotne zostawiam agentom AI.

No, albo coś w ten deseń - rozumiecie kontekst? I teraz jest tego konsekwencja. Nie wyrabiamy w sobie podejścia zasadzającego się na założeniu "zero-trust", że jednak nie ufamy temu co podrzuca nam AI, a przynajmniej nie w 100%. Nie budujemy w sobie przekonania, że otrzymywane wyniki mogą być błędne. Bezwiednie i bezrefleksyjnie zawierzamy się "prawdopodobieństwu i statystyce" (tak, ja też wychodzę z założenia, że to stochastyczna maszyna - nawet jeżeli się mylę).

Determinizm, przyczynowość i sztywność pewnych reguł mają zasadniczą zaletę - dają poczucie przewidywalności. Losowość już tej pewności nie daje.

A więc musimy zarządzić ryzykiem przypadkowości. O to właściwie chodzi w politykach związanych z wykorzystywaniem narzędzi AI - o zarządzanie ryzykiem, nie jego wyeliminowaniem, ale zastosowaniem pewnych reguł, które dadzą poczucie kontroli.

Polityki, które wdrażać powinniśmy, aby minimalizować ryzyko powinny:

✅ dawać konkretne wskazówki / rekomendacje / zadania, ale nie być też nadmiernie szczegółowe,

✅ zapewniać, że każdy wie co trzeba, czego nie można i gdzie leżą granicę - np. kontrola dodatkowej pary oczu,

✅ jasno określać czyje są konkretne obowiązki i zadania, aby można było szybko reagować.

Jeżeli pracownicy w naszej pracy tworzą teksty tzw. high-stakes, gdzie ryzyko błędu może nieść potężne konsekwencje (w zarządzaniu ryzykiem - impact, wpływ), to zasady powinny być w tym przypadku nieco inne i zapewne "wyższe", niż gdy mówimy o jakichś wewnętrznych rozwiązań do prostych procesów.

Może trzeba pomyśleć o zasadzie podwójnej "recenzji"? To decyzja osób odpowiedzialnych za zarządzanie organizacją i konkretnymi projektami. Jasne, nie zawsze to zadziała, ale lepiej mieć mechanizmy niż ich nie mieć, prawda?

Ja, tworząc polityki dla organizacji zawsze przyjmuję zasadę ograniczonego lub zerowego zaufania do człowieka. Oczywiście w tym konkretnym kontekście. Wolę założyć, że ktoś czegoś nie wykona w całym procesie (workflow) i dlatego wolę organizację zabezpieczyć na ten wypadek.

To wymaga jednak zrozumienia, że:

❌ proces może nie zadziałać lub jakaś jego część gdzieś zawiedzie,

❌ że systematyczne zarządzanie wymaga monitorowania i oceny jakości,

❌ braki mogą podlegać audytowi i planowi naprawczemu.