Transparentność decyzji stanie się nowym obowiązkiem organizacji.

AI może pomóc albo bardzo zaszkodzić. I chociaż może ta tez trochę zaskakiwać to według mnie w najbliższych latach wiele firm odkryje, że najtrudniejsze nie jest podjęcie decyzji o człowieku, ale jej rzetelne wyjaśnienie.

Przez lata w organizacjach wiele decyzji było podejmowanych w sposób, który można streścić jednym zdaniem: „bo tak uznaliśmy”. I co ważne tzw. uznaniowość dotyczyła awansów, podwyżek, premii, rekrutacji, ocen potencjału, rozwoju, przesunięć między zespołami czy zakończenia współpracy czyli procesów bardzo istotnych z perspektywy działania danego zespołu lub działu, a w konskwencji całej firmy.

Czasem za tym „uznaliśmy” stały bardzo dobre argumenty. Czasem doświadczenie menedżera. Czasem znajomość sytuacji. Czasem faktyczne wyniki. Ale czasem również przyzwyczajenie, subiektywna ocena, presja chwili albo niespójne standardy. Przez długi czas organizacje mogły z tym funkcjonować, ale czy tak powinno być dalej?

Według mnie ten czas się kończy. Wchodzimy w nową rzeczywistość gdzie coraz ważniejsze będzie nie tylko to, jaką decyzję podjęliśmy, ale również: na podstawie jakich danych, według jakich zasad, przez kogo, z jakim uzasadnieniem i czy podobne sytuacje były traktowane podobnie. To szczególnie istotne w HR, bo decyzje dotyczące ludzi wpływają na karierę, wynagrodzenia, rozwój, bezpieczeństwo i zaufanie do firmy.

W mojej pracy wielokrotnie widziałem sytuacje, w których sama decyzja była racjonalna, ale organizacja miała problem, żeby ją później dobrze uzasadnić. Dlaczego ta osoba dostała awans? Dlaczego ta podwyżka była wyższa? Dlaczego dwie osoby w podobnej roli mają inne wynagrodzenie? Dlaczego jeden menedżer zastosował wyjątek, a drugi nie? Dlaczego kandydat został odrzucony? Dlaczego ktoś został zakwalifikowany jako talent, a ktoś inny nie?

Problem często nie polegał na tym, że odpowiedzi nie było. Problem polegał na tym, że trudno było ją jednoznacznie uzasadnić menedżerowi. I tutaj na szczęście AI może pomóc.

Może zebrać dane. Może wskazać źródła. Może porównać podobne przypadki. Może pokazać niespójności. Może pomóc przygotować uzasadnienie. Może przypomnieć o wymaganej akceptacji. Może zostawić ślad decyzyjny. Czy to brzmi fajnie? Wielu menedżerów korzystających z askee podkreśla jak duże to jest dla nich ułatwienie w codziennej pracy.

Chciałbym jednak z Wami podzielić się jeszcze jednym doświadczniem. Tu też rodzi się pewne ryzyko. AI działa jak czarna skrzynka. Jeśli generuje rekomendacje bez źródeł. Jeśli nie rozróżnia faktów od opinii. Jeśli wzmacnia wcześniejsze błędy. Jeśli daje menedżerowi fałszywe poczucie obiektywności. Jeśli organizacja nie potrafi wyjaśnić, dlaczego system coś zasugerował. To niektóre problemy z którymi musieliśmy sobie poradzić projektując askee

AI Act wprowadza szczególne wymagania wobec systemów wysokiego ryzyka. W przypadku takich systemów nadzór człowieka ma zapobiegać lub minimalizować ryzyka dla zdrowia, bezpieczeństwa i praw podstawowych. To ważne zwłaszcza tam, gdzie AI może wpływać na decyzje dotyczące ludzi, w tym w obszarze zatrudnienia i zarządzania pracownikami.

Do tego dochodzi dyrektywa o transparentności wynagrodzeń. Komisja Europejska wskazuje, że jej celem jest wzmocnienie zasady równego wynagrodzenia poprzez większą przejrzystość płac, a państwa członkowskie UE mają wdrożyć przepisy do 7 czerwca 2026 roku.

To oznacza, że transparentność przestaje być hasłem. Staje się wymogiem organizacyjnym. Firmy będą musiały nie tylko mieć polityki. Będą musiały pokazać, że potrafią je stosować. Nie tylko mówić o sprawiedliwości. Będą musiały umieć wyjaśniać różnice. Nie tylko podejmować decyzje. Będą musiały je dokumentować.

I tutaj pojawia się bardzo ważne pytanie: czy AI zwiększy przejrzystość decyzji, czy stworzy kolejną warstwę niejasności? Bo jeśli menedżer powie: „AI tak podpowiedziało”, to nie jest uzasadnienie. To raczej powód do zadania kolejnych pytań, tj: na jakich danych? Według jakich kryteriów? Czy dane były aktualne? Czy system uwzględnił politykę firmy? Czy człowiek zweryfikował rekomendację? Czy podobne przypadki były traktowane podobnie? Czy pracownik może zrozumieć logikę decyzji?

Dojrzałe AI w HR powinno działać nie jak wyrocznia, ale jak system wspierający odpowiedzialność o czym ostatnio pisała Agnieszka Surowiec. Powinno pomagać człowiekowi zobaczyć podstawy decyzji. Powinno pokazywać źródła. Powinno oddzielać dane od interpretacji. Powinno wskazywać ryzyka. Powinno umożliwiać audyt. Powinno wzmacniać nadzór człowieka, a nie go omijać.

Przykład z życia wzięty: decyzja o podwyżce. AI może pomóc sprawdzić wynagrodzenie w widełkach, historię zmian płacowych, poziom kompetencji, wyniki, zakres odpowiedzialności i porównanie do podobnych ról. Ale ostateczna decyzja powinna należeć do człowieka. I ten człowiek powinien umieć wyjaśnić, dlaczego decyzja jest uzasadniona.

Drugi przykład często spotykany, a mianowicie awans. AI może pomóc sprawdzić gotowość do roli, lukę kompetencyjną, wymagania stanowiska i historię wyników. Ale nie powinno automatycznie przesądzać o awansie.

A może jeszcze inny identyfikacja talentów. AI może wskazać wzorce, ale HR musi uważać, czy nie premiuje tylko osób najbardziej widocznych, najlepiej ocenianych przez określonych menedżerów albo pasujących do historycznego wzorca sukcesu.

Transparentność nie oznacza, że wszystkie decyzje mają być identyczne. Oznacza, że różnice powinny być możliwe do wyjaśnienia. To bardzo ważne zwłaszcza w wynagrodzeniach. Dwie osoby mogą zarabiać inaczej, ale firma powinna umieć wskazać powody: doświadczenie, zakres odpowiedzialności, poziom roli, kompetencje, wyniki, lokalizację, rynek, historię stanowiska. Jeśli nie potrafi, problem nie zaczyna się w komunikacji. Problem zaczyna się w systemie decyzji.

AI może pomóc taki system uporządkować. To właśnie robi askee Ale tylko wtedy, gdy jest zaprojektowane z myślą o wyjaśnialności, źródłach, kontroli i odpowiedzialności. W przeciwnym razie może stworzyć coś bardzo niebezpiecznego: pozór obiektywności.

Według mnie pozór obiektywności jest gorszy niż jawna subiektywność. Bo trudniej go zakwestionować. Dlatego uważam, że transparentność decyzji będzie jednym z najważniejszych tematów zarządczych najbliższych lat. Nie tylko przez regulacje. Także przez oczekiwania pracowników. Ludzie coraz częściej chcą rozumieć, dlaczego firma podejmuje określone decyzje. Chcą wiedzieć, czy kryteria są jasne, czy proces jest sprawiedliwy i czy podobne przypadki są traktowane podobnie.

Moje główne przesłanie to: AI może w tym pomóc, ale tylko wtedy, gdy nie będzie ukrywać decyzji za technologią. Ciekawe czy Twoja organizacja potrafiłaby dziś spokojnie i konkretnie uzasadnić najważniejsze decyzje dotyczące ludzi?