Polskie firmy coraz częściej wykorzystują AI w codziennych procesach, ale nadal ostrożnie podchodzą do przekazywania jej pełnej kontroli. Z badania SAP Polska wynika, że największą gotowość do autonomicznego działania technologii widać w zadaniach przewidywalnych i opartych na jasno określonych regułach. Z kolei w obszarach wymagających oceny sytuacji, odpowiedzialności i szerszego kontekstu biznesowego człowiek nadal pozostaje kluczowym ogniwem. Badanie SAP Polska „AI Readiness Index. Droga do autonomicznego przedsiębiorstwa” pokazuje, że menedżerowie nie odrzucają autonomii AI, ale wyznaczają jej wyraźne granice. Pełną autonomię wybranych procesów dopuszcza dziś najwyżej co trzeci badany. Największą otwartość deklarują menedżerowie odpowiedzialni za logistykę. 32% z nich byłoby gotowych powierzyć AI samodzielną optymalizację tras i dostaw. W HR 31% badanych dopuściłoby autonomiczne planowanie grafików i obsady zmian. Taki sam odsetek w produkcji zgodziłby się na samodzielne wykrywanie usterek i obsługę serwisu maszyn. Z kolei w zakupach 30% menedżerów dopuszcza autonomiczny wybór ofert dostawców. W pozostałych analizowanych procesach odsetek ten jest jeszcze niższy. Dane wskazują więc, że firmy nie tyle blokują rozwój autonomicznej AI, ile stopniowo określają obszary, w których można bezpiecznie zwiększać zakres jej samodzielnego działania. Najłatwiej przekazać jej zadania mierzalne, powtarzalne i podlegające jednoznacznej ocenie. Większe wątpliwości pojawiają się tam, gdzie decyzja wymaga doświadczenia, interpretacji kontekstu lub ponoszenia odpowiedzialności za jej skutki. „Zmiana, którą dziś obserwujemy, nie polega na zastępowaniu człowieka technologią, ale na nowym podziale pracy w zespołach. AI może przejmować coraz więcej powtarzalnych zadań, natomiast odpowiedzialność za ocenę sytuacji, podejmowanie decyzji czy budowanie relacji nadal pozostaje po stronie ludzi. Dlatego kluczowego znaczenia nabierają kompetencje takie jak krytyczny osąd, zdolność adaptacji i umiejętność współpracy z technologią. Dla organizacji oznacza to nie tylko wdrożenie nowej technologii, ale przede wszystkim zmianę sposobu współpracy, podejmowania decyzji i rozwijania kompetencji w zespołach, oparte na zaufaniu, jasnych zasadach działania i odpowiedzialności” - mówi Katarzyna Rusek, wiceprezeska i dyrektorka People & Culture SAP Polska. AI zmienia role, ale nie zawsze eliminuje stanowiska Ostrożność wobec pełnej autonomii AI widoczna jest również w dyskusji o zatrudnieniu. Pierwsze wdrożenia pokazują, że automatyzacja poszczególnych zadań nie zawsze oznacza trwałe zastąpienie pracownika. Stanowiska łączą bowiem czynności rutynowe z wiedzą kontekstową, relacjami, interpretacją niejednoznacznych sytuacji i odpowiedzialnością za decyzje. Według danych Robert Half z połowy 2026 roku, 32% amerykańskich menedżerów, którzy po wdrożeniu AI zlikwidowali stanowiska, później przywróciło te same lub podobne role. Wśród powodów wskazywano m.in. potrzebę wiedzy kontekstowej, relacji oraz większego niż zakładano nadzoru człowieka. Podobny kierunek wskazuje Gartner. Według prognozy analityków tej firmy, do 2029 roku 30% pracowników zwolnionych w wyniku zastępowania ich przez AI będzie wymagało ponownego zatrudnienia. Nie oznacza to jednak zatrzymania automatyzacji. Pokazuje raczej, że firmy mogą być zmuszone do przebudowy stanowisk zamiast prostego zastępowania ludzi systemami AI. Nie wszystkie elementy pracy można bowiem łatwo zautomatyzować. Im bardziej proces wymaga oceny sytuacji, odpowiedzialności lub kontaktu z innymi osobami, tym większe znaczenie zachowuje człowiek. Firmy inwestują w kompetencje AI Wraz ze zmianą podziału pracy rośnie znaczenie nowych kompetencji. 65% menedżerów uczestniczących w badaniu SAP Polska deklaruje, że ich firmy oferują szkolenia lub programy podnoszenia kompetencji związanych z AI. Oczywiście sam dostęp do szkoleń nie oznacza jeszcze gotowości organizacji do wdrażania zaawansowanej autonomii. Pokazuje jednak, że firmy coraz częściej traktują rozwój kompetencji jako element transformacji technologicznej. Pracownicy muszą nie tylko obsługiwać narzędzia AI, ale również oceniać ich wyniki, weryfikować rekomendacje i wiedzieć, kiedy przekazać decyzję człowiekowi. W praktyce oznacza to przejście od klasycznych kompetencji cyfrowych do umiejętności współpracy z systemami AI. Wraz z automatyzacją rutynowych czynności większego znaczenia nabierają krytyczne myślenie, adaptacyjność, wiedza dziedzinowa i zdolność oceny rezultatów generowanych przez technologię. Autonomiczne przedsiębiorstwo nie musi więc oznaczać firmy pozbawionej ludzi. Bardziej prawdopodobny model zakłada podział odpowiedzialności: AI wykonuje wybrane operacje, analizuje dane i rekomenduje działania, natomiast człowiek określa zasady, nadzoruje system i podejmuje decyzje tam, gdzie potrzebny jest kontekst biznesowy lub odpowiedzialność za rezultat.
