AI w zarządzaniu

7 sygnałów, że Twoja organizacja wchodzi w 2026 bez amortyzatorów

To nie są „problemy operacyjne”.
To są pierwsze objawy przeciążenia systemu zmiany.

Jeśli rozpoznajesz je u siebie – to nie jest kwestia czy coś się posypie.
Tylko gdzie i kiedy.


1. „To już było…” – cynizm zamiast ciekawości

„Już to robiliśmy.”
„Znowu kolejny program.”
„Poczekajmy, aż minie.”

To nie jest opór.
To jest organizm, który nie ma już przestrzeni na kolejną zmianę.

Cynizm to pierwszy objaw wypalenia zmianą.


2. Zmiany są „wdrożone”, ale nikt z nich nie korzysta

Formalnie: ✔
Operacyjnie: ❌

Ludzie robią obejścia, skracają drogę, wracają do starych nawyków.

To znak, że organizacja traci zdolność adaptacji, a zmiany dzieją się tylko „na papierze”.


3. AI komunikuje szybciej niż menedżerowie decydują

Komunikaty lecą.
Decyzje… jeszcze się „krystalizują”.

Technologia zaczyna zastępować odpowiedzialność.
A to prosta droga do przyspieszonego chaosu.


4. Wszyscy są zajęci, ale nikt nie wie, co jest naprawdę ważne

Wszystko jest pilne.
Wszystko jest strategiczne.
I wszystko walczy o uwagę tych samych ludzi.

To nie jest intensywność.
To jest brak portfela zmian.


5. Menedżerowie stają się przekaźnikiem maili, nie liderami zmiany

Więcej tłumaczą „co”, niż „dlaczego”.
Więcej komunikują, niż chronią ludzi przed przeciążeniem.

To znak, że system zmiany przestał mieć filtry bezpieczeństwa.


6. Problemy są „omijane”, zamiast być rozwiązywane

„Jakoś to działa.”
„Nie ruszajmy, bo się posypie.”

To nie jest stabilność.
To jest kultura, która przestaje być adaptacyjna.


7. Firma zmienia się szybko… ale nie mądrzej

Jest tempo.
Nie ma uczenia się.

Są projekty.
Nie ma korekt.

To moment, w którym organizacja zaczyna się zużywać szybciej, niż się rozwija.


I teraz najważniejsze:

Te sygnały nie są jeszcze kryzysem.
One są momentem, w którym można jeszcze bardzo dużo uratować.

I dokładnie temu poświęcony jest nasz e-book.

Nie „co wdrożyć”.
Tylko:

  • jak odzyskać sterowność,
  • jak chronić ludzi,
  • jak zbudować zdolność do zmiany, zanim ona się wyczerpie.

👉 Jeśli rozpoznajesz 2–3 z tych sygnałów – to nie jest ciekawostka.
To jest moment, żeby sięgnąć po „Trendy w zarządzaniu zmianą 2026”.

Bo 2026 nie zapyta, czy jesteś gotowy.
On to po prostu sprawdzi.

7 sygnałów, że Twoja organizacja wchodzi w 2026 bez amortyzatorów Dowiedz się więcej »

Agentic Organization: nadchodzi nowy paradygmat zarządzania. Czy Twoja firma jest gotowa?

Jeszcze kilka lat temu dyskutowaliśmy o tym, jak przejść z modelu industrialnego do cyfrowego, jak zbudować zwinne struktury, jak skrócić pętle decyzyjne i dać zespołom większą sprawczość. A dziś… ten model już zaczyna trzeszczeć.

Według najnowszego raportu McKinsey „The agentic organization: Contours of the next paradigm for the AI era” rozpoczyna się era organizacji agentycznych — takich, w których ludzie pracują ramię w ramię z wirtualnymi i fizycznymi agentami AI, tworząc nowy sposób funkcjonowania firm. I nie chodzi tu o kolejną warstwę automatyzacji, ale o zmianę fundamentów operacyjnych.
the-agentic-organization-contou…

Brzmi jak wizja przyszłości? Tak. Ale McKinsey podkreśla jedno: pierwsi już tam są.

🔍 Czym jest agentic organization?

W klasycznym modelu cyfrowym to ludzie projektowali procesy, a technologia je wspierała.
W modelu agentycznym procesy są projektowane jako AI-first, a ludzie pełnią rolę:

  • tych, którzy nadają kierunek,
  • definiują cele,
  • nadzorują pracę flot agentów,
  • oraz wchodzą do gry tam, gdzie potrzebna jest empatia, interpretacja lub decyzja wymagająca kontekstu.

W takim ujęciu człowiek nie traci roli — zmienia ją. Staje się strategiemnawigatorem i architektem decyzji, a nie wykonawcą zadań.

🔧 Pięć filarów nowego paradygmatu

McKinsey wyróżnia pięć kluczowych obszarów, które organizacje będą musiały przeprojektować:

1. Model biznesowy – hiperpersonalizacja i dane jako przewaga

Klienci będą korzystać nie z aplikacji, lecz z osobistych agentów — cyfrowych concierge’y negocjujących, zamawiających, planujących.
Firma, która nie ma dostępu do jakościowych, unikatowych danych, nie będzie miała czym konkurować.

2. Model operacyjny – od silosów do agentic teams

McKinsey opisuje zespoły, w których 2–5 osób nadzoruje nawet 50–100 wyspecjalizowanych agentów.
To nie science fiction, to projekty, które już trwają — np. bankowe „agent factories”, które skracają procesy KYC o połowę czasu.

3. Governance – kontrola w czasie rzeczywistym

Zamiast comiesięcznego przeglądu KPI — agent nadzorczy, który wykrywa odstępstwa w sekundę.
Zamiast ryzyka „shadow IT” — wbudowane guardrails, compliance i traceability jako domyślne elementy każdego procesu.

4. Ludzie i kultura – nowa architektura kompetencji

Powstają trzy nowe grupy ról:

  • M-shaped supervisors – szeroko patrzący, AI-fluent liderzy procesów end-to-end
  • T-shaped experts – specjaliści od wyjątków i jakości
  • AI-empowered frontline – pracownicy, którzy więcej czasu spędzają z ludźmi niż z systemami

Największe wyzwanie? Zachować spójność kulturową, kiedy tempo zmian będzie większe niż kiedykolwiek.

5. Technologia i dane – agentic mesh i agent-to-agent communication

To największy game changer.
Zamiast budować kolejne API i integracje, systemy będą komunikowały się… agentami.

Efekt?
Integracje za tygodnie, nie miesiące.
Eksperymenty za dni, nie kwartały.
A demokratyzacja tworzenia narzędzi wzrośnie do poziomu, który trudno sobie dziś wyobrazić.

🚀 Dlaczego to jest ważne dla liderów zmian?

Bo to nie jest kolejna technologia, którą można wdrożyć „obok”.
To nowy operating system organizacji.

McKinsey ostrzega przed pułapką:

„More pilots than Lufthansa”
czyli firmami, które mają dziesiątki eksperymentów AI, ale zero wartości biznesowej.

To świetnie brzmi jak komentarz do dzisiejszych realiów: entuzjazm jest, narzędzia są, ale model działania pozostaje taki sam jak w 2018 roku.

📌 Od czego zacząć drogę do agentic organization?

McKinsey wskazuje trzy radykalne przesunięcia w myśleniu:

1. Z liniowego na wykładnicze

Organizacje zmieniają się liniowo, AI rośnie wykładniczo — to rodzi przepaść.
Trzeba przebudować strukturę szybciej, niż dyktuje to intuicja.

2. Z technologicznego na przyszłość-wstecz

Nie pytaj: „co możemy zrobić z tą technologią?”.
Pytaj: „jak będzie wyglądać nasza organizacja za trzy lata?” — i dopiero potem dobieraj narzędzia.

3. Z lęku na szansę

Pracownicy muszą rozumieć, że to nie jest redukcja ich wartości, ale wzrost ich roli w organizacji.
Bez tego agentic organization nie powstanie.

🎯 Co to oznacza dla transformacji zwinnych?

Agentic organization to w zasadzie zwinność 3.0 — zwinność nie zespołów, lecz całych systemów.
To również naturalna odpowiedź na świat SPAM/BANI, o którym piszemy w Zwinnologii 2.0: ciągła adaptacja, praca na hipotezach, cykle uczenia się i skracanie pętli decyzyjnych.

Agile staje się tu nie tyle metodą, co podejściem strategicznym do zarządzania złożonością.

🔚 Podsumowanie: przyszłość już się zaczęła

Agentic organization nie jest wizją odległą.
To realne działania pionierów, którzy wiedzą, że przewaga konkurencyjna będzie zależeć od tego, jak szybko potrafimy przenieść ciężar pracy z ludzi na agentów, a ciężar odpowiedzialności – z agentów na ludzi.

To moment, w którym liderzy transformacji mogą stać się kluczowymi architektami przyszłości organizacji.

Pytanie tylko:
czy Twoja firma zacznie działać teraz, czy będzie czekać, aż „wszyscy już tam będą”?

Agentic Organization: nadchodzi nowy paradygmat zarządzania. Czy Twoja firma jest gotowa? Dowiedz się więcej »

Ile naprawdę trwa zbudowanie 80% dystrybucji nowego produktu FMCG?

(I dlaczego to prawie nigdy nie jest miesiąc)

W branży FMCG wszyscy chcielibyśmy, żeby nowy produkt „wszedł” do sklepów w miesiąc. Brzmi pięknie: szybka dystrybucja, szybka ekspozycja, szybkie wyniki. Niestety, rzeczywistość rynkowa ma swoje prawa i nie zawsze zgadza się z naszymi KPI.

W tym wpisie rozkładam temat na czynniki pierwsze i pokazuję, ile realnie trwa zbudowanie 80% dystrybucji, jeśli pracujemy w standardowym modelu wizyt przedstawicieli handlowych.


🚚 Jak wygląda typowa częstotliwość wizyt?

Założenie z życia wzięte:

  • 50% sklepów – wizyta co tydzień (4 wizyty/miesiąc)
  • 50% sklepów – wizyta co dwa tygodnie (2 wizyty/miesiąc)
  • Produkt jest nowy, więc dystrybucja rośnie tylko wtedy, kiedy przedstawiciel jest w sklepie i może zrobić listing.

Średnio każdy sklep jest więc widziany raz na 1,5 tygodnia, czyli minimum raz w miesiącu.

Brzmi obiecująco, prawda? Każdy sklep odwiedzony = każdy sklep „do wzięcia”.

Niestety… to dopiero początek historii.


🧠 Czemu 100% odwiedzeń ≠ 100% dystrybucji?

Sklepy nie działają w trybie „kliknij i zamów”.
Na przeszkodzie stoją najróżniejsze czynniki:

  • brak miejsca na półce
  • brak obecności właściciela
  • nieufność wobec nowości
  • zamknięte okienka zamówień
  • czekanie na rotację innego produktu
  • obawy przed wzięciem czegoś, co „może nie pójść”

Dlatego absolutnie kluczowa jest konwersja wizyty na listing.


🧮 A więc policzmy to “po FMCG”

Na rynku od lat funkcjonują dość stabilne benchmarki:

  • Pierwsza wizyta → listing: 30–50%
  • Druga → +20–30% z pozostałych
  • Trzecia i kolejne → +10–15% z pozostałych

To daje dość realistyczny model wzrostu dystrybucji.

Przyjmijmy więc wariant umiarkowany:

1️⃣ Pierwsza wizyta → 40%
2️⃣ Druga wizyta → +30% z pozostałych
3️⃣ Kolejne wizyty → +15% z pozostałych

Teraz łączymy to w miesięczną symulację.


📈 Symulacja: miesiąc po miesiącu

Po 1. miesiącu

Każdy sklep odwiedzony przynajmniej raz.
Konwersja: 40% dystrybucji.

Po 2. miesiącu

Drugie dotarcie do całej bazy.
Z pozostałych 60% pozyskujemy 30% → +18%.
Razem: 58% dystrybucji.

Po 3. miesiącu

Kolejna fala:
Z pozostałych 42% pozyskujemy 15% → +6,3%.
Razem: 64,3%.

Po 4. miesiącu

Z pozostałych ~36% — kolejnych 5,4%.
Razem: 69,7%.

Po 5. miesiącu

Z pozostałych ~30% — około 4,5%.
Razem: ~74%.

Po 6. miesiącu

Kolejne 3,5–4%.
Razem: ~78–80% dystrybucji.


🎯 Finalny wynik?

**Budowa 80% dystrybucji nowego produktu zajmuje:

👉 5,5–6 miesięcy**

Nie tydzień.
Nie dwa.
I, niestety, zazwyczaj nie miesiąc.


🧩 Dlaczego to tyle trwa?

Bo dystrybucja nie jest jednorazowym „wejściem do sklepu”.
To proces zachowań, decyzji, ograniczeń i… zwykłego ludzkiego oporu przed nowościami.

Każde kolejne dotarcie działa jak „kolejna warstwa argumentów”:

  • najpierw bierzemy innowatorów i entuzjastów nowości,
  • potem pragmatyków, którzy chcą dowodów,
  • dopiero na końcu sceptyków, którzy zmieniają się, kiedy „wszyscy już to mają”.

I właśnie dlatego realny wzrost dystrybucji ma kształt fali — nie sprintu.


🏁 Podsumowanie

Jeśli planujesz wdrożenie nowego SKU, warto od razu zakładać:

  • minimum 6 miesięcy, żeby dostać się do 80% sklepów,
  • i zaplanować komunikację, trade marketing i egzekucję, która będzie wspierała każdą falę adopcji.

A jeśli ktoś w firmie pyta: „Dlaczego nie możemy zrobić tego w miesiąc?”
— śmiało odeślij ich do tego wpisu 😉

Ile naprawdę trwa zbudowanie 80% dystrybucji nowego produktu FMCG? Dowiedz się więcej »

AI wie, że zespół jest zmęczony. Co z tym zrobisz?

W poprzednim wpisie pisałem o tym, jak sztuczna inteligencja potrafi przewidzieć opór wobec zmian, zanim jeszcze stanie się widoczny.
Ale sama prognoza niczego nie zmienia.
Kluczowe pytanie brzmi: co organizacja zrobi z tą wiedzą?

1. Zmiana zaczyna się od rozmowy, nie od dashboardu

Wielu liderów marzy o panelu, który „zmierzy emocje zespołu” i pokaże czerwone światło, gdy coś idzie nie tak.
Problem w tym, że sama wizualizacja nie załatwia niczego, jeśli brakuje kultury rozmowy.
AI może podpowiedzieć, gdzie patrzeć, ale to człowiek musi zdecydować, jak reagować.

Jeśli system pokazuje spadek nastrojów — to nie sygnał do uruchomienia procedury kryzysowej, tylko zaproszenie do empatycznej rozmowy.
To moment, by lider zapytał: „Co się dzieje? Czego potrzebujecie?”, a nie: „Dlaczego spadły wskaźniki?”.

2. Predykcja bez zaufania = kontrola

Największym ryzykiem przy wdrażaniu AI w zarządzaniu zmianą jest to, że zamiast wspierać dialog, zaczyna go zabijać.
Jeśli ludzie czują, że są obserwowani, a nie rozumiani — pojawia się strach, a potem właśnie… opór.

Dlatego każda analityka predykcyjna powinna iść w parze z transparentną komunikacją.
Ludzie muszą wiedzieć, jakie dane są analizowane, po co, kto je widzi i jak są interpretowane.
Bez tego AI stanie się kolejnym narzędziem kontroli, a nie zaufania.

3. Od danych do działań – w pętli uczenia

Organizacje, które korzystają z AI w zarządzaniu zmianą, uczą się w trzech krokach:

1️⃣ Obserwują dane – zbierają sygnały z różnych źródeł: ankiet, komunikacji, wydajności.
2️⃣ Eksperymentują – testują różne sposoby reagowania: rozmowy, warsztaty, doprecyzowanie celu.
3️⃣ Uczą się – analizują, co zadziałało, a co nie, i modyfikują podejście.

To nic innego jak zwinne zarządzanie zmianą w praktyce – iteracyjne, oparte na małych krokach i szybkim feedbacku.
AI dostarcza danych, ale to ludzie tworzą sens.

4. Zamiast mierzyć nastroje – ucz się ich rozumieć

Zwinna analityka nie jest po to, żeby „naprawiać ludzi”.
Jest po to, by organizacja mogła szybciej rozumieć, co dzieje się pod powierzchnią.
Czasem to zmęczenie, czasem brak sensu, a czasem po prostu nadmiar równoległych inicjatyw.

Sztuczna inteligencja może wychwycić wzorce.
Ale tylko człowiek potrafi nadać im znaczenie i przekuć w działanie, które naprawdę coś zmienia.



AI może być najlepszym sojusznikiem lidera zmiany — pod warunkiem, że nie zastąpi mu ciekawości i empatii.
Nie chodzi o to, by wiedzieć więcej o ludziach.
Chodzi o to, by rozumieć ich lepiej – i reagować szybciej, mądrzej, bardziej po ludzku.


💬 Już niedługo na blogu: „Jak budować kulturę zaufania wokół danych i AI w organizacji”.
Bo zaufanie to nie dodatek do zmiany. To jej silnik.

AI wie, że zespół jest zmęczony. Co z tym zrobisz? Dowiedz się więcej »

AI w zarządzaniu zmianą: Rewolucja w transformacji organizacyjnej

W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie biznesu, skuteczne zarządzanie zmianą stało się kluczowym elementem sukcesu organizacyjnego. Sztuczna inteligencja (AI) wprowadza nowy wymiar do tej dziedziny, oferując innowacyjne narzędzia i strategie, które znacząco zwiększają efektywność procesów transformacyjnych.

Historyczny kontekst i ewolucja

Zarządzanie zmianą przeszło znaczącą ewolucję od wczesnych teorii Kurta Lewina, przez popularne w latach 80. i 90. metodologie takie jak ośmiostopniowy proces Johna Kottera, aż po dzisiejsze zaawansowane podejścia wykorzystujące AI. Pomimo rozwoju formalnych metodologii, badania konsekwentnie pokazują, że około dwie trzecie inicjatyw transformacyjnych kończy się niepowodzeniem, co podkreśla potrzebę nowych rozwiązań.

Rola AI w zarządzaniu zmianą

AI transformuje zarządzanie zmianą na kilka kluczowych sposobów:

Usprawnienie procesów decyzyjnych

W przeciwieństwie do tradycyjnego podejmowania decyzji, które często opiera się na ludzkiej intuicji, narzędzia AI analizują ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, zapewniając liderom kompleksową i obiektywną perspektywę podczas złożonych scenariuszy zmian.

Identyfikacja oporu i zwiększenie zaangażowania

Dzięki zaawansowanym technikom analitycznym, takim jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza sentymentu, AI pomaga identyfikować wzorce oporu pracowników. To pozwala menedżerom zmian wdrażać dostosowane interwencje, które adresują podstawowe przyczyny oporu.

Ciągłe monitorowanie i adaptacja

Systemy AI umożliwiają organizacjom zbieranie i analizowanie danych w czasie rzeczywistym dotyczących skuteczności inicjatyw zmian, identyfikując strategie, które działają, i obszary wymagające dostosowania.

Usprawnienie komunikacji

AI może znacząco zwiększyć skuteczność komunikacji poprzez dostosowywanie przekazów do różnych grup pracowników i zapewnienie terminowej komunikacji.

Korzyści z wykorzystania AI w zarządzaniu zmianą

Zwiększona efektywność i produktywność

Poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, AI pozwala pracownikom skupić się na pracy o wyższej wartości. Badania pokazują, że 80% pracowników korzystających z narzędzi AI odnotowuje wzrost produktywności.

Większe zaangażowanie pracowników

AI wspiera zaangażowanie pracowników poprzez dostarczanie spersonalizowanego wsparcia i analiz. Analizując wskaźniki wydajności i informacje zwrotne, AI może identyfikować obszary do poprawy i pomagać w dostosowaniu strategii zarządzania zmianą.

Usprawnione podejmowanie decyzji

Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają organizacjom analizować ogromne ilości danych, odkrywając wzorce i trendy, które ludzcy analitycy mogliby przeoczyć.

Spójność i jakość komunikacji

Systemy AI mogą utrzymywać ustrukturyzowane strategie komunikacji, które pomagają dostosować wszystkie zainteresowane strony do celów organizacji.

Wyzwania i kwestie do rozważenia

Pomimo licznych korzyści, integracja AI w zarządzaniu zmianą nie jest pozbawiona wyzwań. Opór pracowników, często wynikający z obaw o bezpieczeństwo zatrudnienia, stanowi znaczącą przeszkodę. Badania Gartnera wskazują na spadającą gotowość pracowników do przyjmowania zmian organizacyjnych – tylko 38% w 2022 roku, w porównaniu do 74% w 2016 roku.

Inne wyzwania obejmują brak wsparcia ze strony kierownictwa, niejasne cele oraz kwestie etyczne związane z prywatnością danych i potencjalnymi uprzedzeniami algorytmicznymi. Organizacje muszą ustanowić jasne wytyczne etyczne dotyczące wykorzystania AI, zapewniając przejrzystość i odpowiedzialność w procesach decyzyjnych.

Przyszłe trendy

W miarę ewolucji AI, jej wpływ na kulturę organizacyjną będzie coraz bardziej znaczący. Przewiduje się, że organizacje przejdą od podstawowych technologii automatyzacji do bardziej zaawansowanych rozwiązań Enterprise AI. Te rozwiązania wyjdą poza proste wykonywanie zadań, wykorzystując AI do poprawy zrozumienia, uczenia się i zdolności predykcyjnych.

Przyszłość zarządzania zmianą leży w synergii między ludzką wiedzą specjalistyczną a możliwościami AI. Udani praktycy zmian to ci, którzy dostosowują się do pracy u boku narzędzi AI, delegując rutynowe zadania do AI i koncentrując się na aspektach zmian, które wymagają ludzkich cech, takich jak empatia, kreatywność i myślenie strategiczne.

Podsumowanie

AI w zarządzaniu zmianą reprezentuje krytyczną ewolucję w sposobie, w jaki organizacje nawigują przez transformację, łącząc tradycyjne metodologie z nowoczesnymi technologiami w celu zwiększenia zaangażowania, efektywności i podejmowania decyzji. W miarę jak organizacje nadal dostosowują się do wyzwań stawianych przez szybkie zmiany technologiczne, znaczenie skutecznej integracji AI w praktykach zarządzania zmianą będzie tylko rosło, torując drogę do bardziej odpornych i adaptacyjnych miejsc pracy w przyszłości.

Przy okazji, 🤔 jesteśmy już na YouTube

AI w zarządzaniu zmianą: Rewolucja w transformacji organizacyjnej Dowiedz się więcej »

Wdrażanie AI w zarządzaniu

Wdrażanie AI w zarządzaniu – “zasada hokejowa”

Wdrażanie AI w zarządzaniu podlega tym samym zasadom,  co w hokej na lodzie – powiedziałem do menedżera, który rozpatrywał kwestie wsparcia swoich działań przez sztuczną inteligencję.

Wdrażanie AI - błedny dylemat

Kiedy menedżerowie myślą o wdrożeniu AI w swojej codziennej pracy związanej z zarządzaniem, to często myślą o wdrożeniu w kategoriach: Wdrażać / Nie wdrażać AI. To jedna z przyczyn porażek wdrożeń. 

Na szkoleniach dotyczących wdrażania AI, które prowadzę, nawiązuję do zasady, którą wyznawał słynny hokeista Wayne Gretzky. Mówił on, że jest sposób na to, aby mieć 100% pewność, że krążek po strzale nie trafi do bramki.

Nie oddać strzału!

Wdrażanie AI - porażki i sukcesy

Podczas webinaru “AI w zarządzaniu. Porażki i sukcesy”, który poprowadzimy we środę 28 sierpnia o 10:00, przedstawię więcej przyczyn porażek wdrożeń AI, niż “nie oddanie strzału”.

Przekażę też konkretne wskazówki, które zwiększą twoje szanse na sukces przy wdrażaniu narzędzi AI w zarządzaniu.

Jestem przekonany, że poznanie tych zasad pomoże Ci w wyborze narzędzia AI, jakim chcesz wspierać swoją pracę menedżera oraz innych menedżerów w firmie.

Podsumowanie

Jeśli zastanawiasz się jeszcze, jak AI może Ci pomóc w zarządzaniu zespołem i realizacji zadań, to zapraszam na bezpłatny webinar lub do kontaktu z nami.

Wdrażanie AI w zarządzaniu – “zasada hokejowa” Dowiedz się więcej »

AI w zarządzaniu - zapraszamy na webinar

AI w zarządzaniu. Porażki i sukcesy – Webinar

Zapraszamy na bezpłatny godzinny webinar „AI w zarządzaniu. Porażki i sukcesy” we środę 28 sierpnia o 10.00, na którym podzielimy się z Tobą wiedzą i doświadczeniami, jakie są podstawowe źródła porażek i sukcesów wdrożeń technologii oraz narzędzi AI w zarządzaniu.

Polskie przedsiębiorstwa stoją z boku

Według raportu sporządzonego przez Polski Instytut Ekonomiczny tylko niewielki odsetek polskich firm wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich organizacjach. Okazuje się, że zaledwie o 6,6% rodzimych przedsiębiorstw sięga po takie rozwiązania, jak chatboty, generatory treści czy technologia rozpoznawania obrazów. Wynik ten plasuje nas na dole rankingu zestawiającego kraje pod względem adaptacji AI w firmach.

Nasuwa się istotne pytanie, skąd tak słaby wyniki oraz, jakie są przyczyny porażek i sukcesów wdrożeń AI w zarządzaniu. Czy menedżerowie sięgają po narzędzia AI i z jakim skutkiem?

Porażki i sukcesy

Na webinarze, jaki przeprowadzimy już 28 sierpnia, dowiesz się:

  • Jak zwiększyć szanse na wdrożenie AI wśród nietechnicznych menedżerów?
  • Co może pójść nie tak podczas wdrażania AI w zarządzaniu?
  • Jakie dwa zjawiska psychologiczne należy uwzględnić przy wdrażaniu AI?

AI w zarządzaniu. Porażki i sukcesy – Webinar Dowiedz się więcej »

AI w praktyce menedżera. Jednodniowy warsztat.

AI w praktyce menedżera

Jednodniowy warsztat, dla uczestników nietechnicznych, który zapozna Cię z podstawowymi pojęciami i narzędziami sztucznej inteligencji (AI) oraz dostarczy niezbędnych umiejętności i wiedzy, jak wykorzystywać narzędzia AI w codziennej pracy menedżera do podejmowania lepszych decyzji, pracy zespołu i zwiększenia efektywności.

ZOBACZ PROGRAM I INFORMACJE O WARSZTACIE

Cena warsztatu: 1390 zł + VAT

ZAPISZ SIĘ NA SZKOLENIE

AI w praktyce menedżera Dowiedz się więcej »