W świecie algorytmów człowieczeństwo to towar premium. 8 trendów na nowy rok

Kiedy rozmawiam z liderami działań typu X często słyszę, że w obecnych warunkach planowanie strategiczne przypomina wróżenie z fusów. I mają rację. Ale przyczyna leży głębiej niż w zwykłej „zmienności rynku”, do której zdążyliśmy przywyknąć.

Zjawiskiem, które zdefiniuje ten rok (i naszą rzeczywistość), jest tak zwana Luka poznawcza (cognitive gap).

To rosnący rozdźwięk pomiędzy wykładniczym tempem transformacji technologicznej świata, a naszym – wciąż liniowym – przyrostem umiejętności jego rozumienia i adaptacji. Technologia pędzi (AI w niecałe 3 lata trafiło do 1,3 mld ludzi!), podczas gdy nasze procesy firmowe, struktury organizacyjne i nawyki mentalne ewoluują znacznie wolniej.

Dlaczego piszę o tym właśnie teraz?

Bo rok 2026 będzie punktem zwrotnym. To moment, w którym AI przestaje być „ciekawostką w dziale innowacji”, a staje się powietrzem – niewidoczną, ale niezbędną infrastrukturą każdej dużej organizacji. Wchodzimy w erę hybrydowej decyzyjności, w której człowiek i maszyna współdziałają, ale – i to kluczowe wyzwanie dla EX – to na człowieku nadal spoczywa 100% odpowiedzialności.

W tym, pierwszym w 2026 roku wydaniu, przyglądam się 8 zjawiskom, które, moim zdaniem, będą kształtowały ten nowy krajobraz – od cichego kryzysu juniorów w świecie agentów AI, przez renesans doświadczeń fizycznych, aż po narodziny klienta-maszyny.

Zapraszam do lektury i – przede wszystkim – do refleksji nad pytaniami, które przygotowałem przy każdym z trendów. Niech posłużą Ci jako kompas w nawigowaniu przez wzburzone wody biznesu. 

Dobrego roku!

Era „Frontier firms” 

Nowa definicja przewagi konkurencyjnej nie opiera się już na wielkości czy bieżącej dochodowości.

Zmiana paradygmatu: „Frontier firms” to organizacje, które najszybciej przekładają możliwości AI na wartość operacyjną.

Wskaźnik sukcesu: Tempo uczenia się organizacji (organizational learning rate). Wyścig nie dotyczy tego czy, ale jak szybko zbudujesz zdolność ciągłej adopcji i korekty kursu.

Sygnał rynkowy: 82% polskich liderów (wg Microsoft Work Trend Index) widzi obecny moment jako punkt zwrotny. Kto prześpi najbliższe kilkanaście miesięcy integracji agentów AI, może nie odrobić straty.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Czy AI w Twojej firmie to wciąż tylko zbiór odizolowanych pilotaży, czy jest już integralną częścią procesów operacyjnych (tzw. core business)?
• Czy mierzysz czas, jaki upływa od pojawienia się nowej możliwości technologicznej do jej realnego wdrożenia w zespole?
• Czy Twój budżet na adopcję technologii (szkolenia, zmiana procesów, kultura) dorównuje budżetowi na jej zakup?

Ewolucja środowiska pracy

Wkraczamy w erę hybrydowej decyzyjności. Decyzje coraz częściej podejmuje tandem człowiek + maszyna, ale odpowiedzialność  pozostaje w 100% po stronie człowieka. To rodzi nowe wyzwania dla EX:

Nowa rola pracownika: Pracownik staje się menedżerem ekosystemu Agentów AI (systemów autonomicznych, a nie tylko narzędzi).

Kryzys juniora: To ciche zagrożenie. AI przejmuje proste zadania, na których uczyli się juniorzy. Jednocześnie brakuje im doświadczenia (intuicji biznesowej), by nadzorować pracę Agentów AI.

Co robić? Przeprojektować ścieżki kariery. Zamiast uczyć obsługi narzędzi (które i tak się zmienią), należy uczyć delegowania zadań do AI, krytycznej oceny wyników i brania odpowiedzialności za efekt końcowy.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Jak zamierzasz uczyć juniorów „intuicji biznesowej”, skoro proste zadania, na których zdobywali doświadczenie, przejmują właśnie Agenci AI?
• Czy w Twoich procesach jasno zdefiniowano, kto ponosi odpowiedzialność za błąd popełniony przez autonomicznego agenta AI – programista, wdrożeniowiec czy użytkownik końcowy?
• Czy rekrutując ludzi, sprawdzasz ich umiejętność wykonywania zadań, czy raczej umiejętność zarządzania ekosystemem narzędzi wykonujących te zadania?

Pokolenie kanapkowe i ekonomia dobrostanu 

Kondycja psychofizyczna pracowników to twarda bariera produktywności gospodarki, a nie miękki temat HR-owy.

Pokolenie kanapkowe: Pracownicy 35-55 lat są podwójnie obciążeni – wychowują dzieci i opiekują się starzejącymi rodzicami. To „cisi bohaterowie” gospodarki, którzy są najbardziej narażeni na wypalenie.

Kosztowne liczby: W 2024 r. wydatki na zasiłki chorobowe w Polsce to 17,4 mld zł. Średnia absencja: 7,38%.

Podejście ekosystemowe: Choroba pracownika dezorganizuje życie rodziny, zespołu i firmy. Inwestycja w diagnostykę i wellbeing, to matematyczna konieczność, by utrzymać ciągłość operacyjną.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Czy wiesz, jaki procent Twojego zespołu należy do „pokolenia kanapkowego” (opieka nad dziećmi + starzejącymi się rodzicami) i jak to wpływa na ich doświadczenie pracy?
• Czy wellbeing w Twojej firmie to wciąż „owocowe czwartki” i karty sportowe, czy systemowe rozwiązania wspierające profilaktykę zdrowotną i elastyczność pracy?
• Czy traktujesz rosnące koszty absencji chorobowych (L4) jako koszt operacyjny, czy jako sygnał alarmowy o kondycji Twojego ekosystemu pracy?

Renesans świata fizycznego 

Im więcej AI, tym większy głód autentyczności. Klienci są zmęczeni cyfrowym szumem i „slopem” (śmieciowymi treściami generowanymi przez AI).

Trend: 41,9% badanych przez Accenture wskazuje, że ich najprzyjemniejsze doświadczenie ostatniego tygodnia miało charakter fizyczny, nie cyfrowy.

Zadanie: Zidentyfikuj 1-2 momenty prawdy, gdzie warto zainwestować w fizyczną obecność marki, empatię i sensoryczność.  

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Czy potrafisz wskazać w swojej ścieżce klienta momenty, w których celowo rezygnujesz z technologii na rzecz kontaktu z żywym człowiekiem, aby zbudować mocniejszą relację?
• Które elementy naszej oferty są niemożliwe do zdigitalizowania (np. atmosfera w biurze, fizyczna próbka produktu, uścisk dłoni) i czy traktujemy je jako 'kosztowny zbytek’ do optymalizacji, czy jako naszą najtrudniejszą do skopiowania przewagę konkurencyjną, którą powinniśmy eksponować?”
• Czy nasza marka potrafi stać się dla klienta '”cyfrowym detoksem” – miejscem lub procesem, gdzie celowo zdejmujemy z niego ciężar bycia online (brak konieczności logowania, skanowania kodów QR, patrzenia w ekran), dając mu w zamian luksus prostoty?

Dane syntetyczne  

Czy możemy badać klientów bez… klientów?

Co to jest: Dane syntetyczne to symulacje zachowań i preferencji generowane przez modele AI (na bazie danych CRM, transakcji, czy ogólnych modeli językowych).

Potencjał: Szybkość i skala. Testy walidacyjne (np. firmy Evidenza) pokazują w niektórych przypadkach 95% zgodności z wnioskami od prawdziwych respondentów.

Ryzyko: Halucynacje, bias (uprzedzenia zaszyte w modelach, np. skrzywienie w stronę poglądów liberalnych) i brak kontekstu emocjonalnego. AI nie „czuje” zapachu i nie ma „złego dnia”.

Wniosek: Traktuj dane syntetyczne jako potężny akcelerator hipotez, ale decyzje strategiczne nadal weryfikuj z realnymi klientami.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Czy masz proces „uziemiania” danych syntetycznych – czyli weryfikacji wniosków wygenerowanych przez AI na realnych klientach?
• Czy Twój zespół badawczy jest świadomy, jakie uprzedzenia (np. kulturowe, polityczne) mogą posiadać modele, których używacie do generowania danych?
• Czy jesteś gotów podjąć kluczową decyzję biznesową w 100% w oparciu o dane od „nieistniejących” klientów?

Roboty humanoidalne 

Konwergencja: Rok 2026 to moment, w którym „mózgi” (modele językowe typu GPT) dostają „ciała” (roboty). To już nie są roboty, które tylko spawają karoserię. To maszyny, które rozumieją polecenia głosowe, kontekst i potrafią działać w nieuporządkowanym środowisku (biuro, sklep, magazyn).

Wpływ na EX (Employee Experience): To fundamentalnie może zmienić np. BHP i ergonomię pracy. Roboty przejmują zadania „3D” (Dull, Dirty, Dangerous – nudne, brudne, niebezpieczne), ale wymagają od ludzi nowej umiejętności: koegzystencji w fizycznej przestrzeni z maszyną autonomiczną.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem 

• Czy zidentyfikowałeś w swojej firmie procesy fizyczne (noszenie, sprzątanie, obsługa recepcji), które za 2-3 lata będą wykonywane przez maszyny humanoidalne?
• Jak Twoi pracownicy zareagują na „kolegę z metalu”? Czy masz plan na oswajanie (change management) lęku przed fizyczną automatyzacją?
• Czy Twoje biura/przestrzenie są gotowe na roboty? (Np. czy drzwi otwierają się automatycznie, czy są progi, jak wygląda sieć Wi-Fi w magazynie?).

Doświadczenie jako fosa obronna 

Mechanizm: Walka na ceny („race to the bottom”) jest strategią samobójczą, bo zawsze znajdzie się algorytm, który wyliczy marżę o 0,1% niższą.

Nowa waluta: Jedyną „fosą” obronną, której AI nie skopiuje natychmiast, jest właśnie doświadczenie.

Recovery paradox: To tu pojawia się kluczowy moment – gdy coś pójdzie źle. AI świetnie optymalizuje procesy idealne („happy path”), ale to jakość obsługi w sytuacjach kryzysowych (reklamacja, awaria, błąd) decyduje o tym, czy klient zostanie.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Czy inwestujesz w CX tylko tam, gdzie wszystko idzie dobrze (sprzedaż), czy masz nadwyżkę zasobów tam, gdzie coś idzie źle (recovery)?
•  Czy w Twojej strategii „dobra cena” jest celem samym w sobie, czy tylko biletem wstępu do gry o lojalność?
• Czy mierzysz sentyment klienta po rozwiązaniu problemu? (Klienci po dobrze obsłużonej awarii są często bardziej lojalni niż ci, którzy nigdy nie mieli problemu).

Machine customers – gdy twoim klientem staje się algorytm

Zmiana paradygmatu: Tradycyjny Service Design i marketing skupiają się na psychologii człowieka. Ale „maszynowy klient” (Machine Customer) jest odporny na marketingowy i projektowy urok. Jest bezwzględnie racjonalny, analizuje wartość w milisekundach i operuje na danych, a nie na odczuciach.

Wyzwanie: Musisz zacząć projektować „dwutorowo”.

• Dla ludzi : Doświadczenia pełne emocji, sensoryki i relacji.
• Dla agentów: Oferta musi być czytelna dla algorytmów (strukturyzowane dane, otwarte API), aby agent klienta w ogóle „zobaczył” Twój produkt i go rekomendował.

Zagrożenie: Jeśli Twoja firma nie jest „machine-readable” (łatwa do zrozumienia dla bota), to staniesz się niewidzialny dla najbogatszych klientów, którzy będą używać agentów jako „cyfrowych odźwiernych”.

Kwestie do przemyślenia lub przegadania z Twoim zespołem

• Czy Twoja oferta jest zoptymalizowana tylko pod ludzkie oko (ładna strona www), czy pod „oko” agenta AI (strukturyzowane dane, jasne parametry techniczne, API)?
• Czy Twój dział obsługi/sprzedaży jest gotowy na obsłużenie zapytania, które nadejdzie nie od człowieka, ale od bota negocjującego warunki umowy w ułamku sekundy?
• Jak zamierzasz budować lojalność u klienta-maszyny? (Tu nie zadziała uśmiech sprzedawcy; tu liczy się przewidywalność, szybkość API i brak błędów w danych)

Podsumowując

Czytając o tych wszystkich wyzwaniach – od robotów humanoidalnych po dane syntetyczne – łatwo poczuć przytłoczenie. 

Kluczem do sukcesu nie jest jednak próba bycia ekspertem od wszystkiego. Twoją rolą, jako osoby zarządzającej działaniami typu X, jest łączenie kropek. 

Jesteś dziś architektem ekosystemu, w którym technologia (Agenci i modele AI) musi współgrać z biologią (dobrostan pracowników) i psychologią (potrzeba fizycznych relacji u klientów).

Nie musisz wiedzieć, jak zaprogramować model AI. Musisz wiedzieć, jak go użyć, by uwolnić czas ludzi na to, co niezastąpione w dobrych doświadczeniach – empatię, kreatywność i budowanie relacji. 

Bo w świecie zdominowanym przez algorytmy, to właśnie człowieczeństwo staje się towarem premium.

Powodzenia we wdrażaniu zmian!