AI miała odciążyć menedżerów. Raport pokazuje, że na razie dokłada im pracy

Sztuczna inteligencja miała zwiększyć produktywność, lecz dla wielu menedżerów oznacza na razie więcej kontroli, weryfikacji i odpowiedzialności. Z badania Nielsen przeprowadzonego na zlecenie monday.com wynika, że 53% liderów ma dziś większy problem z oceną oryginalnego wkładu pracowników, a 47% poświęca więcej czasu na przeglądanie i korygowanie efektów ich pracy.

Badanie objęło 1701 dyrektorów i menedżerów wyższego szczebla z siedmiu krajów. Entuzjazm wobec AI pozostaje wysoki: 94% respondentów deklaruje, że chce dzięki niej usprawniać pracę, a 83% twierdzi, że potrafi wskazać obszary, w których technologia przyniesie największą wartość. Problem zaczyna się wtedy, gdy trzeba ustalić, ile w gotowym dokumencie, analizie albo prezentacji pochodzi od pracownika, a ile od użytego narzędzia.

Ocena pracownika coraz mniej opiera się na samym wyniku

78% liderów przyznaje, że po wdrożeniu AI zmieniło sposób oceniania zespołów. Większego znaczenia nabierają umiejętność formułowania poleceń, rozsądnego dzielenia zadań między człowieka i model oraz sprawdzania odpowiedzi. To przesuwa środek ciężkości z samego rezultatu na sposób dojścia do niego, ale jednocześnie zwiększa znaczenie przejrzystej dokumentacji pracy.

Nie jest to wyłącznie problem organizacyjny. Badanie Rilkego i Sliwki, opublikowane w ramach IZA@LISER, pokazuje, że LLM-y bez jasnych, obiektywnych kryteriów potrafią odtwarzać znane ludzkim przełożonym schematy ocen. Gdy dane o wynikach są mierzalne, modele mogą pomagać w analizie, ale nie zastępują dobrze zaprojektowanych zasad oceny.

Agenci AI będą wymagać nadzoru, nie tylko wdrożenia

Raport pokazuje też, że firmy nie upraszczają jeszcze swoich środowisk pracy. 57% liderów korzysta z większej liczby narzędzi niż przed wdrożeniem AI, a tylko 29% uważa, że ich infrastruktura jest w pełni zintegrowana z centralnym systemem. W praktyce oznacza to więcej połączeń między aplikacjami, większe ryzyko używania niezatwierdzonych usług i dodatkową pracę przy ustalaniu, gdzie powstają dane.

W ciągu najbliższych 12 miesięcy 58% respondentów spodziewa się nadzorować więcej agentów AI niż pracowników. Jednocześnie 46% obawia się utraty kontroli nad ich działaniami, a 35% nie chce ponosić odpowiedzialności za decyzje podjęte przez agenta. Dlatego wdrożenie powinno obejmować uprawnienia, dzienniki aktywności i obowiązkową akceptację człowieka przy decyzjach o dużych skutkach.

Wniosek dla użytkowników technologii jest praktyczny: AI może przyspieszać pracę, ale nie usuwa potrzeby ustalenia, kto odpowiada za wynik i jak można go zweryfikować. „AI działa bardzo dobrze dla menedżerów indywidualnie, ale ich rola obejmuje również prowadzenie organizacji” – zauważa Michal Miller Levi z monday.com w rozmowie cytowanej przez TechCrunch. Dopóki firmy nie uporządkują zasad oceny, dostępu do danych i nadzoru nad agentami, część obiecywanej oszczędności czasu będzie przeznaczana na kontrolę.

Źródła

• The AI Report 2026: Leadership, AI Agents & Work, monday.com
• When Algorithms Rate Performance: Do Large Language Models Replicate Human Evaluation Biases?, IZA@LISER
• Measuring gender and racial biases in large language models, PNAS Nexus
• AI promises productivity, but for managers, it’s mostly a headache for now, TechCrunch