AI nie powinno zastępować menedżerów

AI nie powinno zastępować menedżerów. Powinno kończyć epokę decyzji „na wyczucie”. To jest moje zdanie jakie wynika z aktualnie realizowanego projektu askee – asystenta AI dla menedżera. Chciałbym z Wami się podzielić tutaj swoimi przemyśleniami:)

Według mnie największym błędem będzie ocenianie AI w zarządzaniu przez pryzmat tego, czy zastąpi menedżerów. Prawdziwe pytanie brzmi: czy pomoże im przestać podejmować decyzje w warunkach permanentnego niedoinformowania? Przez wiele lat pracy jako menedżer i przy projektach wdrożeniowych widziałem jedną bardzo powtarzalną sytuację: menedżerowie wcale nie chcą podejmować decyzji „na czuja”. Oni po prostu bardzo często nie mają innego wyjścia.

Decyzja o pracowniku, zespole, budżecie, priorytetach albo zmianie organizacyjnej rzadko jest podejmowana w idealnych warunkach. Zwykle pojawia się presja czasu, niepełne dane, kilka sprzecznych opinii, oczekiwania przełożonych, ograniczenia budżetowe i jeszcze świadomość, że każda decyzja będzie miała konsekwencje. I wtedy menedżer robi to (to także był mój przypadek), co potrafi najlepiej: łączy doświadczenie, intuicję, pamięć, rozmowy z ludźmi, ostatnie raporty i własną ocenę sytuacji.

I żeby była jasność – to nie jest nic złego. Problem dopiero zaczyna się wtedy, gdy intuicja staje się głównym systemem zarządzania. Bo intuicja jest cenna, ale bywa selektywna. Pamięć jest użyteczna, ale bywa zawodna. Doświadczenie jest ważne, ale może utrwalać schematy. A presja czasu powoduje, że menedżer często wybiera nie najlepszą decyzję, tylko decyzję możliwą do podjęcia tu i teraz.

Dlatego uważam, że AI nie powinno być przedstawiane jako „następca menedżera”. To bardzo płytkie i w gruncie rzeczy szkodliwe uproszczenie. Menedżer nie jest wyłącznie maszyną do podejmowania decyzji. Jest osobą odpowiedzialną za kontekst, ludzi, relacje, napięcia, konsekwencje, komunikację i odpowiedzialność. AI nie powinno i nie może tego przejmować. AI jako absoultnie innowacyjna technologia powinna natomiast zakończyć epokę decyzji podejmowanych bez wystarczającego kontekstu.

Dobra decyzja menedżerska bardzo rzadko wynika z jednego wskaźnika. Ona powstaje z połączenia kilku rzeczy: celów, wyników, historii działań, kompetencji, ryzyk, ograniczeń, zasad firmy, wcześniejszych przypadków i możliwych konsekwencji. Problem polega na tym, że człowiekowi bardzo trudno jest zebrać to wszystko szybko, rzetelnie i bez pominięć.

I tu właśnie osobiście widzę rolę AI. Nie jako autopilota. Raczej jako inteligentne „drugie spojrzenie” na sytuację, które pomoże w wielu rzeczach. AI może pomóc menedżerowi zobaczyć, czego nie uwzględnił. To również wniosek z naszej rozmowy jaką miałem okazję odbyć z Łukasz Jarota Może wskazać niespójność w argumentacji. Może przypomnieć o wcześniejszych decyzjach w podobnych sytuacjach. Może pokazać ryzyka, które zwykle wychodzą dopiero po czasie. Może pomóc przygotować kilka scenariuszy działania i konsekwencje każdego z nich. Podsumowując to jest zupełnie inna rozmowa niż: „czy AI zastąpi menedżera?”.

Bardziej właściwe pytanie brzmi: czy menedżer wspierany przez AI będzie podejmował lepsze decyzje niż menedżer, który musi wszystko rekonstruować z pamięci? Warto odnośnieś się także do aktualnie raportów – raport Microsoft Work Trend Index 2025 pokazuje, że firmy zaczynają przesuwać się od prostego używania AI w zadaniach indywidualnych do koncepcji „Frontier Firm”, czyli organizacji, w których ludzie i agenci AI pracują razem. Według raportu 24% liderów deklarowało, że ich firmy wdrożyły AI na poziomie całej organizacji, a tylko 12% pozostawało na etapie pilotaży. To pokazuje, że pytanie nie brzmi już „czy AI pojawi się w pracy”, ale jak głęboko zmieni sposób zarządzania i współpracy. Jestem przekonany, że w 2026 ten trend tylko się pogłębił.

Jednocześnie widzę duże ryzyko. Wiele firm może potraktować AI jako sposób na zwiększenie tempa działania, a nie jakości decyzji. A to są dwie różne rzeczy. Menedżer może szybciej dostać podsumowanie sytuacji, ale nadal podjąć złą decyzję. Może szybciej przygotować maila, ale nie rozwiązać problemu. Może szybciej wygenerować plan działania, ale nie zauważyć, że plan jest niezgodny z realiami zespołu.  Dlatego prawdziwa wartość AI w zarządzaniu nie leży w samym przyspieszaniu. Leży w poprawie jakości osądu.

W praktyce widzę kilka obszarów, w których AI może szczególnie pomóc menedżerom. Po pierwsze: przygotowanie do decyzji. Zamiast zaczynać od pustej kartki, menedżer może zobaczyć uporządkowany obraz sytuacji, możliwe przyczyny problemu, dane potwierdzające hipotezy i obszary niepewności.

Po drugie: testowanie założeń. AI może zadać menedżerowi pytanie, którego sam sobie nie zadał: „czy bierzesz pod uwagę, że spadek wyników może wynikać z przeciążenia, a nie z braku motywacji?”, „czy porównałeś tę osobę z podobnymi rolami?”, „czy ta decyzja nie tworzy precedensu?”.

Po trzecie: symulowanie konsekwencji. Dobra decyzja to nie tylko wybór działania. To także świadomość, co może się wydarzyć po jego wdrożeniu. AI może pomóc przeanalizować warianty: szybka interwencja, rozmowa rozwojowa, zmiana celów, dodatkowe wsparcie, przesunięcie zadań, decyzja kadrowa.

Po czwarte: dokumentowanie uzasadnienia. To szczególnie ważne w HR, wynagrodzeniach, awansach i działaniach naprawczych. Menedżer powinien umieć wyjaśnić, dlaczego podjął decyzję, a nie tylko stwierdzić, że „tak uznał”.

W badaniu IBM Institute for Business Value dotyczącym CEO w 2026 roku pojawia się ważny sygnał: 64% prezesów deklarowało komfort podejmowania ważnych decyzji strategicznych na podstawie danych wejściowych generowanych przez AI, a 83% zgadzało się, że AI zmienia role w zarządach i najwyższym kierownictwie. To pokazuje, że AI coraz mocniej wchodzi w obszar decyzji, nie tylko automatyzacji zadań.

Dla mnie to jest jednocześnie szansa i ostrzeżenie.

Szansa, bo menedżerowie mogą dostać narzędzie, które pomoże im działać bardziej świadomie. Ostrzeżenie, bo bardzo łatwo można przekroczyć granicę między wsparciem decyzji a przerzuceniem odpowiedzialności na system. I to jest bardzo realne zagrożenie – część z menedżerów może bezkrytycznie przyjmować wszystkie rekomendacje AI, będąć przekonanym, że to najprostsza i jednocześnie najlepsze decyzja to podjęcia decyzji personalnej. O tym właśnie rozmawialiśmy ostatnio z Łukasz Sowiński – AI, które z pewnością dokona dobrej analizy jakościowej nie może być jedynym źródłem decyzji menedżerskiej.

Dlaczego? ponieważ odpowiedzialność powinna pozostać przy człowieku. Nie dlatego, że technologia jest słaba. Dlatego, że decyzje menedżerskie dotyczą ludzi, priorytetów, konfliktów wartości i konsekwencji, których nie da się sprowadzić wyłącznie do kalkulacji. AI może pomóc menedżerowi widzieć więcej. Ale to menedżer musi zdecydować, co z tym zrobi . Dlatego dla mnie dojrzałe użycie AI w zarządzaniu nie polega na tym, że menedżer pyta: „co mam zrobić?”.

Polega na tym, że pyta: „jakie są możliwe interpretacje tej sytuacji?” „czego jeszcze nie wiem?” „jakie są ryzyka mojej decyzji?” „czy moje założenia są spójne z danymi?” „jak mogę lepiej uzasadnić tę decyzję?” „co powinienem monitorować po jej wdrożeniu?” – to niektóre pytania, które według mnie powinny być postawione.

To jest inny poziom pracy. Nie chodzi o zastąpienie menedżera. Chodzi o podniesienie jakości menedżerskiego myślenia. To jest kluczowy aspekt na który warto zwrócić uwagę. I właśnie dlatego uważam, że największa zmiana nie polega na tym, że AI będzie podejmowało decyzje za menedżerów. Największa zmiana polega na tym, że menedżerowie nie będą już mogli usprawiedliwiać decyzji brakiem dostępu do danych, które będą analizowane z perspektywy pełnego kontekstu sytuacyjnego.

Bo jeśli technologia potrafi pomóc zebrać dane, pokazać warianty i wskazać ryzyka, to decyzja „na wyczucie” przestaje być koniecznością. To daje nam zupełnie inne możliwości i definiuje zupełnie inna odpowiedzialność.

Pytanie które według mnie warto postawić do dyskusji: czy w Twojej organizacji menedżerowie naprawdę podejmują decyzje na podstawie pełnego obrazu sytuacji — czy po prostu nauczyli się działać mimo jego braku? Zastanówcie się nad tym, a może jeszcze lepiej – porozmawiajcie o tym ze swoimi menedżerami, a jeżeli jesteście menedżerem to zrób autorefleksję w tyn obszarze:)

I tu się pojawia także bardzo ważna rola HRu – nie jako działu odpowiedzialne za procesy HR, ale jako źródła wsparcia dla menedżerów. Tylko to co proponuje to nie tradycyjne wsparcie operacyjne, które dzisiaj często świadczą HRBP dla swoich BU, ale danie swoim menedżerom narzędzie do samodzielnej pracy, które pozwolą im podejmować najlepsze jakościowo decyzje personalne w swoich zespołach. Według mnie HR jest coraz częściej odpowiedzialny za jakość decyzji dotyczących ludzi w całej organizacji. I powinien być, chociaż mam wrażenie, że czasami się o tym zapomina.

Kwestie takie jak: Kogo rozwijać? Komu dać awans? Jak uzasadnić podwyżkę? Jak rozpoznać ryzyko odejścia? Czy problemem jest pracownik, menedżer czy struktura pracy? Czy różnice wynagrodzeń są uzasadnione? Czy decyzje menedżerów są spójne? Czy polityka firmy jest stosowana tak samo w podobnych przypadkach? To są pytania, które naprawdę decydują o jakości HR. Pytania, a może bardziej odpowiedzi….

Przez lata pracy z klientami widziałem bardzo podobne problemy, a może powinienem napisać wyzwania. Firmy miały systemy HR, dane, raporty, procedury, ścieżki rozwoju i polityki. Ale gdy pojawiała się konkretna decyzja o człowieku, nagle trzeba było ręcznie składać obraz sytuacji. HRBP dopytywał menedżera. Menedżer szukał historii. Ktoś eksportował dane. Ktoś sprawdzał regulamin. Ktoś przypominał sobie wcześniejszy przypadek. A decyzja i tak często zapadała pod presją czasu.

I tu nie chodzi o to, że HR nie pracuje dobrze. Chodzi o to, że wiele organizacji nie ma dobrego systemu wspierania decyzji o ludziach. Ma bardzo rozbudowane zasoby w formie procesów, procedur, raportów, polityk, ale nie ma łatwego sposobu, żeby połączyć je w jedną, praktyczną rekomendację. Właśnie tutaj widzę prawdziwą rolę AI w HR.

Nie jako „magicznego rekrutera”, ani jako narzędzia, które ocenia ludzi za człowieka. Nie jako systemu, który samodzielnie decyduje o awansie, podwyżce czy zwolnieniu, ale jako warstwy, która pomaga HR i menedżerom lepiej rozumieć sytuacje dotyczące ludzi.

Deloitte w raporcie Global Human Capital Trends 2025 pisze o napięciach, które organizacje muszą rozwiązywać w obszarze pracy, workforce, organizacji i kultury. Raport podkreśla konieczność budowania „human performance”, czyli zdolności organizacji do łączenia wyników biznesowych z potencjałem ludzi. To bardzo ważne, bo pokazuje, że HR nie może już funkcjonować tylko jako administrator procesów. Musi pomagać organizacji podejmować decyzje, które jednocześnie wpływają na wynik i na ludzi. Dla mnie to jest sedno.

Wyobraźmy sobie kilka sytuacji:

Menedżer mówi: „chcę dać tej osobie awans”. Dobrze zaprojektowane AI nie powinno odpowiedzieć: „tak” albo „nie”. Powinno pomóc sprawdzić kryteria roli, wyniki, kompetencje, gotowość do kolejnego poziomu, historię rozwoju, ryzyka, porównywalne przypadki i zasady awansów.

Inna sytuacja: HR analizuje ryzyko odejść w zespole. AI nie powinno tworzyć listy „osób do zatrzymania”, jakby ludzie byli rekordami w bazie. Powinno pomóc zobaczyć sygnały: brak rozwoju, przeciążenie, nierówności płacowe, brak rozmów menedżerskich, spadek zaangażowania, zmiany w strukturze, historię niezaadresowanych problemów.

Jeszcze inna sytuacja: firma przygotowuje się do większej transparentności wynagrodzeń. AI może pomóc HR uporządkować kryteria różnic płacowych, sprawdzić spójność decyzji, zebrać dane do uzasadnień i wskazać miejsca, w których organizacja nie ma wystarczającej dokumentacji.

Czy zgodzicie się ze mną, że to są tzw. realne zastosowania AI w HR. Dużo ważniejsze niż samo generowanie opisu stanowiska.

Ale oczywiście jest tu druga strona. AI w HR musi być projektowane szczególnie odpowiedzialnie, bo dotyczy ludzi. Unijny AI Act klasyfikuje wiele zastosowań AI w obszarze zatrudnienia i zarządzania pracownikami jako wysokiego ryzyka. Dotyczy to m.in. systemów używanych do rekrutacji, selekcji, oceny, podejmowania decyzji wpływających na warunki pracy, awans, zakończenie współpracy czy przydzielanie zadań.

Dlatego rozmowa o AI w HR nie może być rozmową wyłącznie o produktywności, ale zawsze musi być także rozmową o odpowiedzialności. Dlatego AI w HR nie zwalnia HR z myślenia. Przeciwnie — wymaga jeszcze większej dojrzałości i proaktywnego zaangazowania się w proces wdrożenia rozwiązań opartych na tej technologii do organizacji.

To właśnie dlatego uważam, że przyszłość HR nie polega na tym, że AI przejmie procesy HR. Przyszłość HR polega na tym, że dzięki AI HR może wreszcie przestać być tylko dostawcą raportów i procedur, a stać się partnerem w podejmowaniu decyzji o ludziach.

Zapraszam wszystkich do dyskusji, a zwłaszcza do oceny mojego sposobu myślenia. Ten artykuł stanowi właśnie podstawę dla powstania askee jako rozwiązania, który adresuje tego typu wyzwania wykorzystując jednoczesnie najnowsze rozwiązania technologiczne oparte na AI.