app02 Mon, 27 Jul 2026 18:42:06 +0000 Fireside (https://fireside.fm) MIT Sloan Management Review Polska - Episodes Tagged with “Kompetencje Przyszłości” https://mitpolska.fireside.fm/tags/kompetencje_przysz%C5%82o%C5%9Bci Mon, 27 Jul 2026 13:00:00 +0200 Jako wydawców i redaktorów MIT Sloan Management Review Polska fascynują nas zagadnienia łączące dwa obszary: biznes i najnowsze technologie. Nie obce są nam tematy AI, VR, blockchain, uczenie maszynowe, które decydują dziś o efektywnym i innowacyjnym podejściu do prowadzenia firmy. Rozmawiamy z czołowymi liderami cyfrowej transformacji, oferując solidną dawkę praktycznych wskazówek. Wśród występujących znaleźli się m.in.: Patty McCord, Horace Dediu, Michael Schrage czy Jason Pontin. pl episodic Mówimy o technologiach językiem biznesu. MIT Sloan Management Review Polska Jako wydawców i redaktorów MIT Sloan Management Review Polska fascynują nas zagadnienia łączące dwa obszary: biznes i najnowsze technologie. Nie obce są nam tematy AI, VR, blockchain, uczenie maszynowe, które decydują dziś o efektywnym i innowacyjnym podejściu do prowadzenia firmy. Rozmawiamy z czołowymi liderami cyfrowej transformacji, oferując solidną dawkę praktycznych wskazówek. Wśród występujących znaleźli się m.in.: Patty McCord, Horace Dediu, Michael Schrage czy Jason Pontin. no mit, biznes, technologia, digital, strategia, innowacje MIT Sloan Management Review Polska d.wisniewski@ican.pl Limity AI: 2026 #9 Czy AI zabierze nam pracę? Nowe badanie obala popularne mity https://mitpolska.fireside.fm/nowe-badanie-obala-popularne-mity-ai fcf9e532-3304-4ee0-8dad-758ce497aabf Mon, 27 Jul 2026 13:00:00 +0200 MIT Sloan Management Review Polska full MIT Sloan Management Review Polska Które zawody zlikwiduje AI? Zespół naukowców z Politechniki Rzeszowskiej zaprezentował wyniki prekursorskich badań prowadzonych we współpracy z Human for Future Foundation nt. perspektyw automatyzacji zawodów krytycznych dla Podkarpacia ze szczególnym uwzględnieniem przedsiębiorstw wysokich technologii zrzeszonych w Dolinie Lotniczej. Wnioski kwestionują najbardziej popularne, obiegowe mity – wbrew obawom podsycanym przez media, nie da się wskazać żadnego stanowiska, które dałoby się w pełni automatyzować przy pomocy dostępnych technologii AI. 2:14:26 no <p>Wnioski te wynikają z przyjętej metodologii. Po pierwsze, to pierwsze w skali świata udokumentowane badanie, które uwzględnia aktualny stan wiedzy nt. nieautomatyzowalnych kompetencji ludzkich, w szczególności tzw. inteligencji płynnej oraz tacit knowledge. Po drugie, w odróżnieniu od większości badań tego typu, za jednostkę bazową przyjęto nie tyle dany zawód (rolę, stanowisko), co spektrum typowych dla danego zawodu zadań i procesów (bazując na oficjalnych taksonomiach typu O*NET, ESCO oraz na konsultacjach z praktykami biznesu). Przedmiotem analizy nie są więc ogólnikowo zawody czy stanowiska, a bardziej szczegółowo – zadania i procesy. Po trzecie analizę potencjału automatyzacji uzależniono od kontekstu organizacyjnego – te same role, a co za tym idzie – te same zadania i procesy, mają różne progi automatyzowalności w zależności od specyfiki branży czy modelu biznesowego.<br> ➡️Prezentowane wnioski nie znaczą oczywiście, że firmy nie będą zwalniać lub ograniczać zatrudnienia (zwłaszcza na stanowiskach juniorskich). Wynika z nich jednak, że wszelkie takie decyzje biorą się nie tyle z nadzwyczajnych możliwości AI, co z motywacji czysto biznesowych – AI wykona część zadań "good enough", dostarczając zarazem wygodnego pretekstu by ciąć koszty pracy i zwiększać presję na ludziach, stwarzając jednocześnie pozory innowacji.<br> ➡️Innymi słowy – samo AI nie zabiera pracy, ale daje pretekst cynicznym organizacjom. Jakie to ryzyka niesie dla biznesu pokazują omawiane przez nas wielokrotnie przypadki Klarny czy Forda.</p> <p>🔔 Gośćmi 9. odcinka "Limitów AI" są dr inż Tomasz Żabiński oraz dr Paweł Szczęsny<br> Special Guests: dr Paweł Szczęsny and dr inż Tomasz Żabiński.</p> ai, praca Wnioski te wynikają z przyjętej metodologii. Po pierwsze, to pierwsze w skali świata udokumentowane badanie, które uwzględnia aktualny stan wiedzy nt. nieautomatyzowalnych kompetencji ludzkich, w szczególności tzw. inteligencji płynnej oraz tacit knowledge. Po drugie, w odróżnieniu od większości badań tego typu, za jednostkę bazową przyjęto nie tyle dany zawód (rolę, stanowisko), co spektrum typowych dla danego zawodu zadań i procesów (bazując na oficjalnych taksonomiach typu O*NET, ESCO oraz na konsultacjach z praktykami biznesu). Przedmiotem analizy nie są więc ogólnikowo zawody czy stanowiska, a bardziej szczegółowo – zadania i procesy. Po trzecie analizę potencjału automatyzacji uzależniono od kontekstu organizacyjnego – te same role, a co za tym idzie – te same zadania i procesy, mają różne progi automatyzowalności w zależności od specyfiki branży czy modelu biznesowego.
➡️Prezentowane wnioski nie znaczą oczywiście, że firmy nie będą zwalniać lub ograniczać zatrudnienia (zwłaszcza na stanowiskach juniorskich). Wynika z nich jednak, że wszelkie takie decyzje biorą się nie tyle z nadzwyczajnych możliwości AI, co z motywacji czysto biznesowych – AI wykona część zadań "good enough", dostarczając zarazem wygodnego pretekstu by ciąć koszty pracy i zwiększać presję na ludziach, stwarzając jednocześnie pozory innowacji.
➡️Innymi słowy – samo AI nie zabiera pracy, ale daje pretekst cynicznym organizacjom. Jakie to ryzyka niesie dla biznesu pokazują omawiane przez nas wielokrotnie przypadki Klarny czy Forda.

🔔 Gośćmi 9. odcinka "Limitów AI" są dr inż Tomasz Żabiński oraz dr Paweł Szczęsny

Special Guests: dr Paweł Szczęsny and dr inż Tomasz Żabiński.

]]> Wnioski te wynikają z przyjętej metodologii. Po pierwsze, to pierwsze w skali świata udokumentowane badanie, które uwzględnia aktualny stan wiedzy nt. nieautomatyzowalnych kompetencji ludzkich, w szczególności tzw. inteligencji płynnej oraz tacit knowledge. Po drugie, w odróżnieniu od większości badań tego typu, za jednostkę bazową przyjęto nie tyle dany zawód (rolę, stanowisko), co spektrum typowych dla danego zawodu zadań i procesów (bazując na oficjalnych taksonomiach typu O*NET, ESCO oraz na konsultacjach z praktykami biznesu). Przedmiotem analizy nie są więc ogólnikowo zawody czy stanowiska, a bardziej szczegółowo – zadania i procesy. Po trzecie analizę potencjału automatyzacji uzależniono od kontekstu organizacyjnego – te same role, a co za tym idzie – te same zadania i procesy, mają różne progi automatyzowalności w zależności od specyfiki branży czy modelu biznesowego.
➡️Prezentowane wnioski nie znaczą oczywiście, że firmy nie będą zwalniać lub ograniczać zatrudnienia (zwłaszcza na stanowiskach juniorskich). Wynika z nich jednak, że wszelkie takie decyzje biorą się nie tyle z nadzwyczajnych możliwości AI, co z motywacji czysto biznesowych – AI wykona część zadań "good enough", dostarczając zarazem wygodnego pretekstu by ciąć koszty pracy i zwiększać presję na ludziach, stwarzając jednocześnie pozory innowacji.
➡️Innymi słowy – samo AI nie zabiera pracy, ale daje pretekst cynicznym organizacjom. Jakie to ryzyka niesie dla biznesu pokazują omawiane przez nas wielokrotnie przypadki Klarny czy Forda.

🔔 Gośćmi 9. odcinka "Limitów AI" są dr inż Tomasz Żabiński oraz dr Paweł Szczęsny

Special Guests: dr Paweł Szczęsny and dr inż Tomasz Żabiński.

]]>