Przywództwo w erze AI – rewolucja czy ewolucja?

✅ Warto zidentyfikować zadania strategiczne, kreatywne i empatyczne, które pozostają w rękach ludzi. Jako lider postaw pytanie: w jakich obszarach dzisiaj ludzie tworzą największą wartość? Następnie monitoruj prawdziwość swojej odpowiedzi, ponieważ to może się zmieniać.

✅ Gdzie AI może wspierać powtarzalne procesy? (np. analiza danych, raportowanie, obsługa klienta). Z jakich systemów i aplikacji warto korzystać już dziś? Jakich dostawców IT wybierać, aby w najbliższej przyszłości łatwiej otworzyć systemy na komunikację z agentami AI AIagents lub integrację własnych rozwiązań (AIfirst).

✅ Lider wraz z zespołem może przygotować kartę „HUMAN+AI”, która systematycznie będzie aktualizowana o elementy strategiczne, ale i takie, które zmieniają się relatywnie często.

✅ Przenikanie (HUMAN+AI) pozwala otwierać się na kreatywność oraz innowacyjność. Na przykład Demis Hassabis, współzałożyciel Google DeepMind, rozwiązał kluczowy problem biologii strukturalnej, nad którym naukowcy pracowali przez ponad 50 lat! Jego model AlphaFold przewiduje trójwymiarową strukturę białek, co rewolucjonizuje farmakologię i biotechnologię.

✅ Zaakceptuj przyśpieszenie. Mamy obecnie do czynienia z podwójnie wykładniczym przyśpieszeniem rozwoju nauki i technologii – tak to ujął prof. Andrzej Dragan. W celu tworzenia nowej wiedzy, odkryć nie będą potrzebne nawet dane wejściowe – systemy będą je tworzyć (niektóre już to realizują) poprzez symulacje.

✅ Decyzje oparte na danych – intuicja lidera wciąż jest ważna, ale nie jest wystarczająca. Przykładem może być regresja liniowa i logistyczna, stosowana np. w analizie finansowej i medycznej, do przewidywania zależności między zmiennymi. Banki wykorzystują tę analizę do oceny ryzyka kredytowego klientów.

✅ Nowe modele organizacji zespołów – przejście od tradycyjnych struktur hierarchicznych do modeli sieciowych i zdecentralizowanych. Adaptacyjne zespoły wspierane przez lidera oraz AI stają się kluczowe.

✅ Etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie AI – lider powinien rozumieć nie tylko, jak działa AI, ale również jakie niesie konsekwencje społeczne i biznesowe.