Spis treściKliknij link, aby przejść do wybranego miejsca
Ta treść została automatycznie przetłumaczona z ukraińskiego.
Ostatnie dwa lata ciągle słyszymy tę samą tezę: AI oszczędza czas.
Claude pisze kod, ChatGPT przygotowuje dokumenty, Copilot pomaga programistom, Gemini analizuje informacje. Praktycznie każdy pracownik biurowy już korzysta przynajmniej z jednego narzędzia AI.
I to prawda.
Ale pojawiła się dziwna sytuacja.
Ludzie zaczęli wykonywać poszczególne zadania szybciej, jednak ogólne obciążenie prawie się nie zmniejszyło. Dzień roboczy nie stał się krótszy. Liczba zadań nie zmniejszyła się. Wiele osób nawet odczuwa, że pracuje więcej.
W 2026 roku dla tego zjawiska w końcu pojawiła się osobna nazwa - botsitting.
I to słowo bardzo dobrze wyjaśnia, dlaczego "rewolucja AI" często nie przynosi takiej wydajności, jakiej wszyscy się spodziewali.
Co to jest botsitting?
Jeśli dosłownie - to "opiekowanie się botem".
Ale nie chodzi o to, że AI trzeba "włączać" czy "konfigurować".
Botsitting to cały ten niewidoczny zakres pracy, który człowiek wykonuje po lub w trakcie pracy AI:
- wyjaśnia kontekst;
- przepisywał prompty;
- sprawdza odpowiedzi;
- szuka błędów;
- poprawia halucynacje;
- uruchamia generację jeszcze raz;
- łączy kilka odpowiedzi;
- adaptuje wynik do rzeczywistych potrzeb.
Faktycznie AI wykonuje tylko część pracy.
Wszystko inne bierze na siebie człowiek.
I to właśnie ta część prawie nigdy nie jest brana pod uwagę.
Paradoks wydajności
Badanie Work AI Index 2026, przeprowadzone przez firmę Glean wśród ponad 6000 pracowników w USA, Wielkiej Brytanii i Australii, pokazało bardzo interesujący obraz.
Prawie 90% pracowników już korzysta z AI.
Około trzech czwartych mówi, że stali się bardziej wydajni.
Średnio AI oszczędza około 11 godzin tygodniowo.
Brzmi fantastycznie.
Ale jest jeden szczegół.
Pracownicy spędzają średnio 6,4 godziny tygodniowo właśnie na botsitting.
To znaczy, że więcej niż połowa zaoszczędzonego czasu natychmiast wraca w postaci kontroli nad samym AI.
Dlatego organizacje nie osiągają efektu, na który liczyły.
Ludzie pracują szybciej.
Firma - niekoniecznie.
To właśnie nazywa się paradoksem wydajności AI.
Dlaczego tak się dzieje?
Problem nie leży w tym, że AI jest złe.
Problem polega na tym, że większość firm po prostu "przykręciła" AI do starych procesów.
Wyobraź sobie nowego pracownika.
Nie dasz mu zadania słowami:
"Cóż, poradzisz sobie."
Wyjaśnisz:
- jakie są jego obowiązki;
- gdzie szukać informacji;
- kto sprawdza wyniki;
- kiedy należy skontaktować się z przełożonym;
- co uważa się za gotową pracę.
Z AI z jakiegoś powodu robi się inaczej.
Po prostu otwierają mu dostęp do modelu i mówią pracownikom:
"Teraz korzystajcie."
W rezultacie każdy pracownik zaczyna samodzielnie budować ten proces.
To właśnie ta improwizacja jest botsittingiem.
Odwrócony centaur
Bardzo trafna jest analogia z "centaurem".
W szachach od dawna istnieje pojęcie Centaur Chess - kiedy człowiek i komputer pracują razem, uzupełniając się nawzajem.
Właśnie tak sprzedawano nam AI.
Człowiek miał stać się silniejszy.
Ale botsitting odwraca ten model.
Zamiast tego, aby AI pomagało człowiekowi, człowiek zaczyna pracować jako asystent AI.
On:
- wyjaśnia kontekst;
- przypomina oczywiste rzeczy;
- sprawdza każdy wynik;
- poprawia błędy;
- uruchamia generację ponownie;
- kontroluje każdy krok.
To znaczy, że już nie AI pracuje dla ciebie.
A ty pracujesz dla AI.
Następny poziom - botshitting
Jest jeszcze jeden problem.
Po kilku godzinach botsittingu ludzie się męczą.
I wtedy zaczyna się to, co badacze nazwali botshitting.
To moment, w którym człowiek przestaje dokładnie sprawdzać wyniki.
Widzi ładnie sformatowany tekst, ładną tabelę czy kod, który "wydaje się poprawny", i po prostu wysyła go dalej.
Nie dlatego, że jest leniwy.
A dlatego, że już spędził zbyt dużo czasu na kontroli.
Najniebezpieczniejsze w tym wszystkim nie są nawet błędy.
Najniebezpieczniejsze jest nadmierne przekonanie AI.
Model prawie zawsze odpowiada bardzo przekonująco.
I to właśnie to przekonanie często zastępuje prawdziwą weryfikację faktów.
To nie problem ludzi, a procesów
Wiele firm wyciąga błędne wnioski.
Widzą niski efekt AI i mówią:
"Pracownicy niewystarczająco korzystają z AI."
Po tym kupują jeszcze więcej licencji.
Przeprowadzają jeszcze więcej szkoleń.
Wymagają korzystania z AI jeszcze częściej.
Ale problem wcale nie leży w tym.
Nie trzeba zwiększać wykorzystania AI.
Trzeba zmieniać procesy pracy.
Dla każdego scenariusza powinno być jasne:
- co robi AI;
- co robi człowiek;
- jakie informacje AI otrzymuje;
- kto sprawdza wyniki;
- kiedy potrzebna jest interwencja człowieka;
- kto odpowiada za ostateczny wynik.
Dopóki tego nie ma, botsitting będzie tylko wzrastać.
Jak zmniejszyć botsitting
Całkowite usunięcie go jest niemożliwe.
I nie jest to potrzebne.
AI wciąż potrzebuje ludzkiej kontroli.
Ale ta kontrola powinna być częścią procesu, a nie osobistą inicjatywą każdego pracownika.
Aby to osiągnąć, warto:
- wyraźnie określić, jakie decyzje AI może podejmować samodzielnie;
- zapewnić modelowi niezbędny kontekst jeszcze przed rozpoczęciem pracy;
- stworzyć obowiązkowy etap weryfikacji wyników;
- mierzyć nie liczbę zapytań do AI, ale rzeczywiste skrócenie czasu, liczbę błędów i powtórnej pracy.
W przeciwnym razie firma otrzymuje ładną statystykę wykorzystania AI, ale nie osiąga lepszych wyników.
Botsitting to nie tymczasowy problem ani "choroby wieku dziecięcego" nowoczesnego AI.
To naturalny skutek tego, że nową technologię zaczęto stosować w starych procesach.
Dopóki ludzie są zmuszeni ręcznie wyjaśniać kontekst, sprawdzać każdą odpowiedź i poprawiać błędy modeli, znaczna część zysku z AI po prostu zniknie.
Dlatego przyszłość należy nie do tych firm, które wykorzystują najwięcej AI.
A do tych, które jako pierwsze nauczą się budować procesy, w których człowiek i AI pracują jako jeden system, a nie jako przełożony i stażysta, który ciągle wymaga nadzoru.
Właśnie wtedy AI stanie się prawdziwym narzędziem zwiększania wydajności, a nie kolejnym źródłem ukrytej pracy.
Podoba ci się?Zareaguj
🧵
Ten post nie ma jeszcze żadnych dodatków od autora.