Połowa Polaków nie nadąża za AI. Prof. Przegalińska: Bycie niezastępowalnym to strategia przegrana

Wspomniane badanie zrealizowała agencja badawcza Quantify na zlecenie ClickMeeting, która jest polską platformą do webinarów, szkoleń i spotkań online. Ankiety zebrano w czerwcu 2026 roku na reprezentatywnej próbie 1000 osób w wieku 18 lat i więcej. Wykorzystano metodę CAWI, czyli sondaż wypełniany samodzielnie przez internet.

Najczęściej wybieraną odpowiedzią przy pytaniu o to, czy dana osoba nadąża za rozwojem AI było "czasami", bo wskazało ją 38 proc. respondentów. "Bardzo często" zaznaczyło 12 proc. badanych. Te dwie grupy razem dają więc równo połowę dorosłych Polaków.

Reszta rozkłada się już mniej niepokojąco. 24 proc. przyznaje, że takie odczucia pojawiają się u nich rzadko, a 12 proc. nigdy ich nie doświadcza. 14 proc. nie potrafiło jednoznacznie odpowiedzieć na to pytanie.

Barierą przestał być dostęp do narzędzi, które są powszechnie dostępne i wiele z nich jest bezpłatnych (w ograniczonym zakresie). Trudniej odnaleźć się w środowisku, które zmienia się szybciej, niż zdążymy się przyzwyczaić.

– Wyniki naszego badania pokazują, że dla wielu osób największym wyzwaniem nie jest sama sztuczna inteligencja, ale tempo, w jakim zmienia się za jej sprawą cały sposób komunikowania i pracy. To właśnie dlatego kompetencje cyfrowe stają się dziś równie ważne, jak same technologie – mówi Martyna Grzegorczyk, Marketing Manager ClickMeeting.

Stereotyp wieku się tu nie sprawdza. Odpowiedź "bardzo często" zaznaczyło od 11 do 13 proc. badanych w każdym przedziale wiekowym. Po zsumowaniu wskazań "bardzo często" i "czasami" różnice też są niewielkie: 47 proc. w grupie 18-24 lata, 49 proc. wśród osób w wieku 25-34 lata, 54 proc. w przedziale 35-49 lat i 48 proc. wśród respondentów po pięćdziesiątce.

Znacznie mocniej dzieli płeć. Poczucie, że trudno nadążyć za rozwojem AI, zadeklarowało 57 proc. kobiet i 43 proc. mężczyzn. To wynik, który wpisuje się w szersze obawy o to, że AI pogłębi nierówności płci na rynku pracy.

Wykształcenie działa odwrotnie, niż podpowiada intuicja. Częściej o swoich obawach mówią o tym osoby z wykształceniem wyższym (53 proc.) niż średnim (47 proc.) albo zawodowym i podstawowym (43 proc.).

Kolejny paradoks to zainteresowanie tematem, które jest ogromne. Polacy się edukują, a i tak czują, że są w tyle. Od początku 2026 roku tylko na ClickMeeting zorganizowano 4050 webinarów i szkoleń związanych z tematyką i narzędziami AI. Podobną drogą idzie też MEN, które wysyła nauczycieli na kursy ze sztucznej inteligencji.

– Webinary pozwalają szybko połączyć ekspertów z dużą grupą odbiorców, przekazywać praktyczną wiedzę i odpowiadać na pytania uczestników. W przypadku AI jest to szczególnie ważne, bo sama znajomość narzędzi nie wystarcza – kluczowa jest umiejętność ich świadomego wykorzystania – komentuje Martyna Grzegorczyk.

Umiejętności wokół sztucznej inteligencji zyskują na znaczeniu również z powodu przepisów. Unijny AI Act nakłada na organizacje obowiązek zapewnienia odpowiedniego poziomu kompetencji, czyli AI literacy wśród osób korzystających z systemów AI. Samo klepanie promptów nie wystarczy. Chodzi o rozumienie, jak działają modele językowe, jakie mają możliwości i kiedy lepiej im nie ufać.

O to, dlaczego mimo tak bardzo się gubimy i dlaczego kobiety odczuwają to mocniej, zapytaliśmy prof. Aleksandrę Przegalińską. Rozmawiamy też o wdrażaniu AI Act w firmach i o kompetencjach, których sztuczna inteligencja nie przejmie.

Bartosz Godziński: Z czego może wynikać to poczucie, że nie nadążamy za AI? I to wcale nie chodzi tylko o seniorów, ale też o młode osoby, które używają takich technologii często. Dlaczego kobiety odczuwają to bardziej niż mężczyźni?

Prof. Aleksandra Przegalińska: Zacznijmy może od tego, co badanie ClickMeeting właściwie mierzy, czyli samo odczucie, a nie poziom kompetencji. Z pojedynczego pytania o percepcję nie wynika oczywiście nic o realnych umiejętnościach Polaków.

Zakładam jednak, że takie poczucie nienadążania może brać się z rozjazdu między tempem zmian a tempem, w jakim ustala się praktyka: co wypada, co trzeba sprawdzić, czyj to w końcu tekst. Normy społeczne ustalają się latami, a kolejne wersje modeli wychodzą co kilka tygodni. Różnica między płciami jest akurat tutaj ciekawym wynikiem, który przy tysiącu badanych jest istotny statystycznie.

Metaanaliza badaczy z Harvard Business School, obejmująca 143 tysiące osób w 25 krajach, pokazała o 22 proc. niższe szanse korzystania z AI wśród kobiet. Powściągliwość kobiet jest więc racjonalna, a nie deficytowa. Do tego dochodzi słabsze wsparcie ze strony firm, mniej licencji i mniej czasu, bo kompetencji w zakresie AI nabywa się jednak nadal często po godzinach i za własne pieniądze.

Skoro organizuje się tysiące webinarów i szkoleń, a narzędzia AI są powszechnie dostępne i w ograniczonym zakresie – to zainteresowanie jest i wiedza jest. Gdzie zatem jest to wąskie gardło? Co trzeba zrobić, byśmy nie zostali w tyle za technologią?

Obecność na webinarze jest według mnie słabym dowodem kompetencji. Natomiast generalnie wielu pracowników już korzysta z AI, ale prywatnie, na własnych kontach i bez dzielenia się tym, co działa, ponieważ status takiego użycia w firmie pozostaje niejasny.

Wiedza zostaje prywatna i nie krąży, a to zabija podstawowy mechanizm rozprzestrzeniania się praktyki, czyli podpatrywanie kolegi z sąsiedniego biurka. Mówimy tu o tak zwanym shadow AI.

Drugi problem to format. Webinar dobrze przenosi informację, że narzędzie istnieje i co potrafi. Kompetencji nabywa się natomiast, wykonując własne zadania i dostając informację zwrotną o własnym wyniku.

Jak w praktyce wprowadzać wymagania AI Act w firmach? Co powinno znaleźć się w zakresie minimalnych umiejętności AI pracownika? Dlaczego to firmy powinny o to zadbać, a nie sami pracownicy?

Minimum kompetencyjne sprowadziłabym do czterech rzeczy. Po pierwsze, do rozumienia, że model generuje prawdopodobny ciąg słów, a nie wyszukuje prawdę, i że płynność wypowiedzi nie ma nic wspólnego z jej trafnością.

Po drugie, do higieny danych, czyli wiedzy, czego nigdy nie wolno wprowadzać do modelu.Po trzecie, do umiejętności weryfikacji, czyli rozpoznania, które elementy wyniku są nośne dla decyzji, i sprawdzenia właśnie ich u źródła.

I po czwarte, do wiedzy, kiedy z modelu nie korzystać, co jest najbardziej niedocenianym punktem tej listy.

Dlaczego firma, a nie pracownik? Adresatem przepisu jest organizacja i tego obowiązku nie da się scedować na jednostkę, ponieważ ryzyko ponosi firma – wyciek danych, dyskryminująca decyzja, nieprawdziwa informacja przekazana klientowi.

Obawy wynikają też z tego, że AI przejmuje część zadań, czy wręcz całe zawody. Jakie umiejętności, zwłaszcza te miękkie, będą w najbliższym czasie najważniejsze, by nie dało się nas zastąpić, a AI było tylko naszym narzędziem pracy, jak arkusz kalkulacyjny czy program graficzny?

Warto pamiętać, że to badanie wydaje się mierzyć przede wszystkim obawy, a niekoniecznie ekspozycję zawodów na automatyzację. Automatyzacja zachodzi zresztą na razie głównie na poziomie zadań, nie zawodów, więc samo dążenie do bycia niezastępowalnym jest strategią przegraną.

Prowadzi do ukrywania wiedzy i blokowania narzędzi, czyli dokładnie tych zachowań, które czynią człowieka łatwym do zastąpienia. Mocniejsza pozycja to nie konkurowanie z narzędziem, tylko decydowanie o tym, jak jest ono używane.

Najważniejsza umiejętność to nie ogólne myślenie krytyczne, tylko konkretna ocena wiarygodności, czyli wychwycenie tych fragmentów odpowiedzi, na których opiera się decyzja, i zweryfikowanie ich u źródła. Druga to formułowanie problemu, bo wąskie gardło przesuwa się z wytworzenia odpowiedzi na postawienie pytania i zdefiniowanie, co w ogóle powinno powstać.

Trzecia to gotowość podpisania się pod wynikiem, bo odpowiedzialności nie da się przypisać modelowi. No i czwarta, prawie nigdy nie wymieniana na listach kompetencji przyszłości: zdolność do zakwestionowania wyniku modelu, zwłaszcza wtedy, gdy model brzmi kompetentnie.