Kultura pracy vs AI to dziś nie tylko temat konferencji, ale bardzo konkretne napięcie, które ludzie czują w mailach, na Teamsach i w głowie przed snem.

AI realnie przyspiesza pracę - raport „Tech Trends 2026: AI Comes of Age” Deloitte pokazuje, jak firmy budują „chudsze, szybsze, bardziej strategiczne” działy IT i biznesu, ale równolegle rośnie zmęczenie, poczucie ciągłej presji i lęk o przyszłość pracy.
Harvard Business Review pisze wprost: „AI Doesn’t Reduce Work - It Intensifies It”, zamiast mniej pracy dostajemy więcej zadań, mniej oddechu i więcej oczekiwań.​

AI miało odciążyć ludzi. Dlaczego wielu czuje się jeszcze bardziej zmęczonych?

W teorii scenariusz był prosty: AI zabiera od nas nudne, powtarzalne zadania, my zyskujemy czas na strategię, kreatywność i rozwój.​
Praktyka, którą widać w badaniach i rozmowach z liderami, wygląda inaczej - raport „Workforce Trends 2026: Leaders Confront Burnout, Disengagement and AI‑Driven Change” pokazuje, że owszem, rośnie produktywność, ale równocześnie rośnie też wypalenie i poczucie przeciążenia.​
Często dzieje się tak: to, co AI przyspiesza, nie zamienia się w przestrzeń na myślenie czy naukę, tylko w… kolejne zadania do dowiezienia, dodatkowe projekty i jeszcze ambitniejsze cele.

W Polskiej Szkole AI słyszymy to od liderów bardzo podobnymi słowami:
„Mieliśmy odciążyć ludzi, a oni mówią, że pracują szybciej, ale są bardziej zmęczeni.”

Dissonans kulturowy: co mówimy ludziom, a co oni czują.

Artykuł HBR „9 Trends Shaping Work in 2026 and Beyond” opisuje zjawisko „dissonansu kulturowego”.​
Z jednej strony w oficjalnej narracji pojawiają się hasła: „AI ma być wsparciem, nie zagrożeniem”, „dbamy o wellbeing”, „chcemy, żeby ludzi robili mądrzejszą pracę”.
Z drugiej - pracownicy widzą dashboardy produktywności, słyszą o redukcjach i reorganizacjach, dostają kolejne narzędzia, ale nikt nie ma czasu spokojnie z nimi porozmawiać o ich lękach, rolach i granicach.

Z perspektywy Polskiej Szkoły AI widać kilka typowych reakcji: Wymóg Personalizacji i Zaufania do Danych

• część osób „przytula” AI najmocniej, szybko staje się „power userami”… i to właśnie oni jako pierwsi sygnalizują oznaki wypalenia,

• inni korzystają z AI z dystansem - robią swoje, ale w środku rośnie napięcie: „czy za rok będę jeszcze potrzebny?”,

• jest też grupa, która po prostu zamyka się na AI, bo kojarzy je głównie z presją i oceną.

To nie jest problem narzędzi. To jest problem kultury pracy i rozmów, które (jeszcze) się nie wydarzyły.

Trzy pytania, które dziś zadają nam liderzy

Kiedy prowadzimy warsztaty i spotkania z liderami, niezależnie od branży wracają trzy pytania.

• „Jak nie zamienić AI w kolejne źródło mikrozarządzania?”
  Liderzy boją się, że każde nowe narzędzie AI stanie się pretekstem do „wyciskania” jeszcze więcej: pomiaru każdej minuty, porównywania ludzi do maszyn, ciągłego dokręcania śruby.
  Odpowiedź, którą z nimi budujemy, zaczyna się od prostego założenia: AI ma służyć ludziom i klientowi, nie arkuszowi KPI - i to trzeba nazwać wprost w komunikacji do zespołu.

  
  

• Jak rozmawiać o lęku przed AI, nie obiecując rzeczy, których nie możemy obiecać?”
  Raport „Workforce Trends 2026” jasno pokazuje, że lęk przed utratą pracy, zmianą roli i „nie byciem na bieżąco” jest jednym z głównych źródeł stresu.​
  Na naszych szkoleniach uczymy liderów, że kluczowe nie jest obiecanie „nikogo nie zwolnimy”, ale pokazanie, na co mają realny wpływ: w jakie kompetencje inwestujemy, jakie role będą rosły, jakie ścieżki rozwoju organizacja chce otworzyć.​

  
  

• „Jak wyznaczyć zdrowe granice korzystania z AI?”
  Artykuły TechCrunch i Fortune o wpływie AI na wypalenie opisują ten sam motyw: rozmyte granice - skoro AI pozwala zrobić więcej, to kiedy jest „dość”?
  W Polskiej Szkole AI pracujemy z zespołami nad bardzo konkretnymi zasadami - od godzin, w których nie używamy komunikatorów, po jasne reguły, że „AI nie jest wymówką, żeby oczekiwać dostępności 24/7”.​
  
  

Prosta rama: cztery rozmowy, które odróżniają „AI z ludźmi” od „AI przeciw ludziom”

Nie potrzebujesz kolejnego frameworku na 40 slajdów. Potrzebujesz czterech odważnych rozmów.

1. Rozmowa o sensie
   Zamiast mówić tylko „AI podniesie nam efektywność”, odpowiedz zespołowi na pytanie: „Po co nam ta efektywność?”.
   Czy chodzi o lepszą obsługę klientów, więcej przestrzeni na rozwój, mniejszy chaos w codziennej pracy? Jeżeli tego nie nazwiesz, ludzie założą, że chodzi wyłącznie o „więcej za mniej”.

2. Rozmowa o lęku
   Zamiast uspokajać zespoły hasłem „nie ma się czego bać”, zapytaj wprost: „Czego konkretnie się boisz w kontekście AI w naszej firmie?”.
   Na naszych warsztatach bardzo często widzimy, że samo nazwanie tych obaw (bez natychmiastowego ich gaszenia) obniża napięcie bardziej niż kolejna prezentacja o „szansach”.​

   
   

3. Rozmowa o kompetencjach i granicach
   IMD w raporcie „The AI Training Crisis” pisze jasno: bez inwestycji w kompetencje i jasne oczekiwania AI generuje więcej lęku niż wartości.​
   Dlatego zachęcamy liderów, żeby powiedzieli zespołowi wprost: „Tego będziemy od was oczekiwać (np. pracy z asystentem AI, krytycznego myślenia), tego nie będziemy oczekiwać (np. bycia ciągle online, poświęcania swojego zdrowia na rzecz wyników).”.

   
   

4. Rozmowa o eksperymentach, a nie o wielkich programach
   Deloitte zwraca uwagę, że najlepiej działają małe, dobrze opisane eksperymenty z AI, współprojektowane z zespołami, a nie duże, narzucone z góry wdrożenia.
   W praktyce: zamiast „od jutra wszyscy używamy tego narzędzia”, zacznij od jednego procesu, wspólnie ustal, jak mierzycie efekty, jak raportujecie problemy, jak dzielicie się wnioskami.
   
   

Jak łączymy kulturę pracy i AI w Polskiej Szkole AI

Kiedy projektujemy programy dla liderów i HR w Polskiej Szkole AI, traktujemy AI jako pretekst do głębszej rozmowy o tym, jak pracujemy – nie jako magiczną nakładkę na stare nawyki.​
Na warsztatach zawsze robimy trzy rzeczy naraz:

• pokazujemy w prosty sposób, jak działa AI i gdzie są jego realne ograniczenia,

• uczymy konkretnych narzędzi rozmowy 1:1 i pracy z zespołem w sytuacji niepewności,

• pomagamy liderom narysować mapę kompetencji i granic, która będzie zrozumiała i dla zarządu, i dla ludzi „w pierwszej linii”.

To nie są „szkolenia z promptów”. To praca nad tym, żeby AI nie zjadło kultury organizacyjnej, tylko ją wzmocniło.​
Widzimy, że tam, gdzie liderzy odważą się na te cztery rozmowy, AI przestaje być głównie źródłem lęku i workslopu, a zaczyna być narzędziem, które naprawdę daje ludziom więcej sprawczości i przestrzeni.