Minimum zaufania jako fundament zarządzania biznesem przy pomocy AI

Kończymy pierwsze ćwierćwiecze coraz bardziej przekonani, że rozwiązania sztucznej inteligencji (artificial intelligence – AI) są powszechnie stosowane. To fakt, jeśli obserwujemy popularność wielu aplikacji, które konsumentom udostępniają operatorzy cyfrowych platform z USA oraz Azji. Miliardy osób w różnym wieku korzystają ze smartfonów i czerpią przyjemność oraz korzyść z używania licznych aplikacji. Ich użycie jest w wielu przypadkach bezpłatne, bowiem konsument z jednej strony czerpie korzyści z usług udostępnianych przez operatora, a z drugiej strony – jako świadczenie wzajemne – transferuje do operatora wiele danych o sobie i otoczeniu. Ten transfer odbywa się świadomie lub nieświadomie. Jest jednak codzienną praktyką, w której z jednej strony uczestniczy niewielu globalnych operatorów, a z drugiej strony miliardy konsumentów.

Opublikowany w grudniu 2025 roku przez ifo Institute – Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich raport pt. Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace przynosi ważny komunikat. W biznesie nie ma dobrych pomysłów, jak wykorzystać rozwiązania AI, które są dostępne i znane przez wszystkich pracowników jako metoda zaspokajania ich indywidualnych potrzeb konsumenckich.

Warto zdefiniować przyczyny, które blokują osiągnięcie efektów w biznesie dzięki upowszechnieniu rozwiązań AI. Wydaje się, że jedną z nich – być może o znaczeniu podstawowym – jest brak dostępu do danych, które są wykorzystywane do sterowania procesami gospodarczymi w sektorze B2B (business to business). To sytuacja odmienna niż w sektorze B2C (business to consumer), w którym występuje powszechny transfer wielkich zbiorów danych od konsumenta do operatora.

Czy przyczyną jest nieufność w kontaktach biznesowych zarządzanych przez profesjonalistów, gdy konsument w swojej naiwności darzy (wręcz bezgranicznym) zaufaniem operatorów platform cyfrowych?

Rozwiązania AI powstały dzięki wykorzystaniu do celów trenowania algorytmów ogromnych zbiorów danych. Znaczna ich część została udostępniona przez użytkowników smartfonów, którzy korzystają na co dzień z różnych aplikacji oferowanych przez kilku operatorów platform cyfrowych. Od 2025 roku do przedsiębiorstw oraz agend służb publicznych trafiają oferty zastosowania nowych aplikacji, które nie są adresowane do konsumentów, tylko do zarządzających procesami gospodarczymi. O ile konsumenci (najczęściej) nie zastanawiają się, czy można zaufać operatorom, iż właściwie będą gospodarować pozyskanymi danymi, to w biznesie podstawowa wątpliwość dotyczy bezpieczeństwa przedsiębiorstwa. Transfer danych jest blokowany, jeśli nie ma pewności, że będą one wykorzystane przez partnerów w łańcuchu wartości wyłącznie w celu zaakceptowanym przez współpracujące podmioty.

W połowie trzeciej dekady XXI wieku Margaret O’Mara, profesorka historii na Uniwersytecie of Washington w Seattle (WA), ostrzega, że grono 25 mężczyzn (m.in. Mark Zuckerberg, Elon Musk, Peter Thiel, David Sacks i Mark Andreessen), zarządzających największymi przedsiębiorstwami technologicznymi w USA, dąży do utworzenia nowego systemu społeczno-gospodarczego. Celem jest skupienie władzy w rękach nielicznego grona innowatorów, którzy są przekonani, że najnowsze rozwiązania technologiczne pozwolą im podporządkować sobie społeczność użytkowników aplikacjach cyfrowych w świecie Zachodu. Ci liderzy wychodzą z założenia, że „maszyna już potrafi lub wkrótce będzie zdolna wykonać każde zadanie”. To będzie świat sterowany przez sztuczną inteligencję, podporządkowaną super-elicie, która kreuje nowe rozwiązania i je udostępnia zgodnie z wytyczoną strategią panowania nad społeczeństwami.

Od wielu lat Shoshana Zuboff, emerytowana profesorka z zakresu społecznej psychologii z Harvard Business School w Allston (MA), przekonuje, że już w 2001 r. rozpoczęto stosowanie fundamentalnych operacji kapitalizmu inwigilacji, czyli przechwytywania danych i ich wykorzystywania do budowania własnej przewagi biznesowej i politycznej. Obecnie każdy użytkownik aplikacji udostępnianych przez operatorów platform cyfrowych musi się liczyć z przechwyceniem danych wrażliwych i utratą prywatności osobistej bądź wykradzeniem tajemnicy handlowej przedsiębiorstwa.

Mając na uwadze powyższe ostrzeżenia musimy rozwiązać dylemat, ile zaufania możemy okazać usługodawcom gospodarki cyfrowej, którzy umożliwiają nam skorzystanie z użytecznych rozwiązań jeśli udostępnimy im oraz innym podmiotom własne dane.

Przedsiębiorcy i menedżerowie, którzy decydują jak prowadzić biznes, coraz częściej otrzymują komunikaty, że najnowsze aplikacje utworzone dzięki technologiom cyfrowym, pozwalają rozpoznawać i rozwiązywać niezwykle złożone zadania. Trwa promocja coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań AI. W 2025 roku weszliśmy w kolejną fazę rozwoju aplikacji. Dzięki wykorzystaniu dużych modeli językowych (Large Language Models - LLM) udało się zautomatyzować wiele procesów przetwarzania danych ustrukturyzowanych oraz nieustrukturyzowanych. Stosując rozwiązania dostępne w chmurze obliczeniowej (cloud) można zastąpić człowieka, któremu do tej pory powierzano wykonanie powtarzających się zadań rozpoznawania zjawisk oraz ich analizy. Od listopada 2022 roku ChatGPT-2 i jego następnie kolejne wersje, a także podobne aplikacje, pozwalają na wzbogacenie i zwiększenie efektywności działalności zawodowej pracowników na różnych stanowiskach i w różnych zawodach.

Iwona Szylar z Microsoft Polska w wypowiedzi z 2025 r. podkreśla, że „przewagi nie buduje dostęp do technologii, lecz sposób jej adopcji i osadzenia w realnych procesach biznesowych”. To jest wskazówka przede wszystkim dla małych i średnich przedsiębiorstw, w których na badania i rozwój (research and development – R&D) można przeznaczyć jedynie skromne środki finansowe. Pole do podjęcia ryzyka jest mniejsze i konieczna jest znacznie większa ostrożność przy podejmowaniu decyzji o wprowadzeniu nowych rozwiązań technologicznych, niż w dużych korporacjach. Warunkiem uzyskania sukcesu jest zatem dostrzeżenie odpowiednich obszarów działalności, w których dzięki wdrożeniom można uzyskać szybkie i znaczące efekty biznesowe. Podczas typowania takich obszarów trzeba precyzyjnie zdefiniować jakie dane opisują procesy gospodarcze. W kolejnym kroku dochodzi do wyboru źródeł danych i ustalenia procedury ich weryfikacji. Jeśli nie ma pewności, że dostęp do wymaganych danych jest zapewniony, wdrażanie nowego rozwiązania staje się bardzo ryzykowne.

Grono menedżerów decyduje, z jakich źródeł są pozyskiwane dane. Po wyselekcjonowaniu zbiorów danych, które wiernie i kompleksowo opisują proces biznesowy, przekazuje się je do przetworzenia maszynie z zainstalowaną aplikacją. Świadomy użytkownik aplikacji wykorzystującej LLM (Large Language Models) wie, że po przetworzeniu danych uzyskany raport zawiera najbardziej prawdopodobne wyniki analizy danych. Musi jednak uwzględnić, że wyniki będą obciążone błędami. Wyzwaniem dla człowieka pozostaje weryfikacja luk w raporcie, dostrzeżenie deformacji wyniku, a nawet wystąpienia fikcji, czyli tzw. halucynacji. Kolejnym krokiem jest podjęcie decyzji, czy i w jaki sposób wykorzystać raport przygotowany przez maszynę. W szczególnych wypadkach człowiek musi sam podjąć decyzję jak postąpić, jeśli aplikacja reaguje komunikatem „nie znam odpowiedzi” (taką reakcję potrafi przekazać np. ChatGPT w wersji 5.2).

Minione trzy lata użytkowania aplikacji wykorzystujących LLM przyniosły wiele pozytywnych doświadczeń. Wiele osób korzysta z nich, ale tylko niektórzy są odpowiednio krytycznie nastawieni do uzyskiwanych wyników. Dochodziło już wielokrotnie do nieoczekiwanych sytuacji, kiedy wykorzystanie raportów doprowadziło do podjęcia błędnych decyzji. Nie zawiodła maszyna, tylko człowiek zachował się nieprofesjonalnie.

Rozterki przedsiębiorców i menedżerów są tym większe, im bardziej uświadomiona jest złożoność procesów gospodarczych, które są opisane w zbiorach danych. Dostrzegany jest paradoks. Z jednej strony, wiadomo, że maszyna „robi więcej i szybciej niż człowiek". Są setki przykładów, że dzięki automatyzacji pracy związanej z przetwarzaniem danych, osoby korzystające z aplikacji uzyskują spektakularne efekty. Z drugiej strony, w wielu procesach gospodarczych zastosowanie aplikacji nie przynosi oczekiwanych efektów. Wówczas ujawnia się frustracja, aż do odrzucenia już podjętych projektów wdrożeniowych.

Cenne wyjaśnienie, jak zachować się wobec opisanego paradoksu, przynosi lektura opracowań z zakresu socjologii. W świecie, w którym każdy ma dostęp do wiedzy, szczególnie łatwo upowszechniać niewiedzę. Aladin El-Mafaalani, profesor Katedry Socjologii Migracji i Edukacji na Politechnice w Dortmundzie, wyjaśnia w swojej najnowszej książce[1], że w epoce hiperpopularności mediów cyfrowych, dużo większy zasięg mają przekazy przedstawiające teorie spiskowe niż było to możliwe dwadzieścia lat temu i wcześniej. W minionej epoce dominacji mediów analogowych (drukowanych gazet i czasopism, audycji radiowych i programów telewizyjnych) autorzy teorii spiskowych byli równie aktywni co współcześnie, ale napotykali barierę organizacyjno-techniczną w upowszechnianiu swojego przekazu. Do druku i emisji trafiały treści, które podlegały selekcji przeprowadzonej przez profesjonalistów. Wypowiedzi w analogowych mediach mogły być przedmiotem natychmiastowej krytycznej reakcji redaktorów prowadzących audycje. Współcześnie, za pośrednictwem mediów cyfrowych, pokonanie bariery szybkiego i szerokiego upowszechnienia dowolnych, w tym celowo wprowadzających w błąd, komunikatów jest bardzo proste technicznie, a weryfikacji merytorycznej treści w ogóle nie ma. Nieprawdziwy lub niekompetentny opis zalet i wad stosowania najnowszych technologii trafia także do przedsiębiorców i ich pracowników. Gdy opisy ograniczają się do prezentacji zalet, łatwo o wywołanie zafascynowania, które nie znajduje potwierdzenia w wynikach uzyskanych po rozpoczęciu stosowania nowego rozwiązania cyfrowego. Gdy w opisach uwzględniane są jedynie wady i odwołania do niepowodzeń związanych ze stosowaniem zaawansowanych aplikacji, łatwo wywołać zmianę nastawienia z nadmiernego zachwytu na całkowite odrzucenie dostępnych narzędzi usprawniających zarządzanie procesami gospodarczymi.

Z punktu widzenia socjologa zachowania społeczne, które określane są postawą populistyczną, można przedstawić jako reakcję osób skłonnych do akceptacji prostych wyjaśnień złożonych zjawisk. Postrzeganie otoczenia wydaje się tym prostsze, im łatwiej jest wskazać, co jest białe i co – jako przeciwieństwo – jest czarne. Wnikanie w odcienie szarości jest wyzwaniem, z którym nie każdy chce się konfrontować. Jeśli ktoś trafia na opis, że coś jest białe albo jest czarne, czyli korzysta z prostych recept, to szybko i bez większego wysiłku kreuje własny pogląd, co jest dobre, a co złe, co jest pożyteczne, a co wręcz blokuje uzyskanie pożądanych wyników. Prostota przekazu jest zaletą, natomiast wnikliwość rozbudowanego wywodu obejmującego wiele niuansów analizowanego zjawiska lub procesu, odstrasza od jego poznawania. Jeśli promowanie technologii nazywanej sztuczną inteligencją celowo jest ograniczane do przedstawiania zalet, to powstaje nieuzasadnione oczekiwanie, że „maszyna przewidzi wszystko”. Gdy głos zabiera osoba, która przekonująco krytykuje nowoczesną aplikację, to doprowadza do jej pełnej dyskwalifikacji. Obraz biały jest przeciwstawiany obrazowi opanowanego wyłącznie przez czerń.

Przedsiębiorcy i menedżerowie funkcjonują w społeczeństwie, w którym coraz silniejszy kontrast między białym a czarnym obrazem wzmacnia nieufność do otoczenia. Dotyczy to stosunku do oferowanych rozwiązań technologicznych, a także relacji z partnerami biznesowymi. Nieufność może być traktowana jako pożądana postawa, która chroni własne interesy. Cechą gospodarki rynkowej jest udział w permanentnej konfrontacji z konkurentami na rynku, zatem nieufność wobec zachowania partnerów biznesowych, zarówno klientów jak i dostawców, jest całkiem uzasadniona.

Nieufność jest przeciwieństwem ufności. Jaki miałby być powód, aby okazać ufność wobec partnerów? Okazuje się, że w epoce rozwoju gospodarki cyfrowej, występuje przesłanka, aby zabiegać o wzajemną ufność. Należy zabiegać o ustanowienie minimalnego poziomu zaufania pozwalającego na współpracę przynoszącą wszystkim pożądane korzyści. Trzeba przy tym unikać pułapki, jaką byłoby znalezienie takiego poziomu zaufania, przy którym każdy z partnerów osiągnie w pełni oczekiwane korzyści. Poszukiwanie równości doprowadzi do wzniecenia kolejnej fali wzajemnej nieufności. Złudne jest bowiem utożsamiane partnerstwa biznesowego z równością stron uczestniczących w procesie gospodarczym.

Daj żyć innym – to warunek, który musi być spełniony, aby kontynuować współpracę w biznesie korzystającym z przetwarzania wiarygodnych i kompletnych danych w gospodarce cyfrowej.

Walcz o sprawiedliwość, to metoda, której zastosowanie blokuje starania o nawiązanie partnerskich stosunków w biznesie.

Aladin El-Mafaalani wskazuje, że społeczeństwa, w których udaje się powstrzymać wzrost nieufności między różnymi grupami społecznymi, uzyskują znacznie lepsze wyniki swojego trudu nakierowanego na podwyższenie dobrostanu ludności oraz zwiększenie efektów gospodarczych niż społeczeństwa coraz bardziej podzielone i zdezintegrowane. Budowanie minimalnego poziomu ufności w ujęciu makrospołecznym daje efekt zbiorowy, bez eliminowania immanentnej dla gospodarki rynkowej walki konkurencyjnej między poszczególnymi uczestnikami rynku.

Szczególną rolę odgrywa budowanie minimalnego zaufania między przedstawicielami władzy a obywatelami zobowiązanymi do podporządkowania się regulacjom (przepisom) egzekwowanym przez władze. Jeśli politycy i urzędnicy obiecują sobie i swoim wyborcom coraz więcej, tym szybciej tracą zdolność do zrealizowania złożonych obietnic. Wówczas obywatele, w tym przedsiębiorcy, dostrzegają, że elity władzy halucynują jeszcze częściej niż aplikacje promowane jako rozwiązania sztucznej inteligencji. W takich warunkach obniża się skłonność do bycia aktywnym w biznesie oraz w życiu społecznym. Tej tendencji można przeciwdziałać w biznesie, jeśli wprowadzi się dyscyplinę korzystania danych ze zweryfikowanych źródeł oraz wybierając do użytkowania tylko dobrze rozpoznane aplikacje.

Tworzenie kręgu partnerów, którym można zaufać, będzie sprzyjać budowaniu przewagi konkurencyjnej. W centrum zainteresowania przedsiębiorców pozostających we wzajemnych więziach biznesowych powinny znaleźć się zasady wzajemnego udostępniania sobie danych między partnerami. Dzięki wprowadzeniu procedur stałej kontroli stosowania tych zasad można zapewnić stabilizację partnerskich więzi stanowiących fundament współpracy. Formą współdziałania w biznesie jest wówczas wspólne wykorzystanie zaawansowanych aplikacji, które ułatwią zautomatyzowanie licznych czynności związanych z planowaniem, monitorowaniem i korygowaniem procesów operacyjnych realizowanych w ramach współpracy gospodarczej. W poszczególnych obszarach aktywności gospodarczej możliwe jest wytypowanie procesów prowadzonych jednocześnie przez wiele przedsiębiorstw, którymi zarządzanie jest tym bardziej efektywne, im głębiej udaje się je zintegrować. Integracja pozioma i pionowa będzie efektywna, jeśli wzmocnienie zaufania między współpracującymi przedsiębiorstwami doprowadzi do wykorzystania wspólnie zdefiniowanych i permanentnie uzupełnianych zbiorów kompletnych i wiarygodnych danych.

[1] Aladin El-Mafaalani, Misstraenesgemeinschaften. Zur Anziehungskraft von Populismum und Verschoerungsideologien. Kiepenheuer&Witsch, Koeln, 2025.