Era analiz biznesowych, na których zbudowano potęgę studiów MBA, dobiega końca – dziś zaawansowany raport można wygenerować w kilka sekund za równowartość miesięcznego abonamentu. Czy sztuczna inteligencja sprawi, że tradycyjna edukacja menedżerska odejdzie do lamusa? O nowej roli lidera, wyczuciu granic możliwości AI i kluczo-wych kompetencjach przyszłości rozmawiamy z wiceprezesem PAN, profesorem Dariuszem Jemielniakiem oraz profesorem Politechniki Warszawskiej, Andrzejem Wodeckim.
Przez wiele lat edukacja menedżerska opierała się na założeniu, że najcenniejszym i najtrudniej dostępnym dobrem na rynku jest umiejętność precyzyjnej analizy. Wokół niej zbudowano tradycyjny model studiów Master of Business Administration, który polegał na rozwiązywaniu studiów przypadków, pisaniu raportów, tworzeniu wycen i prezentowaniu wniosków. Dziś wystarczy zapłacić dwadzieścia dolarów miesięcznie za abonament zaawansowanego modelu językowego, żeby mieć w zasięgu ręki analityka o nieograniczonych zasobach.
Analiza, przez lata fundament menedżerskiego rzemiosła, stała się tania, powszechna i błyskawiczna. Zderzenie rewolucji technologicznej z rzeczywistością zarządzania stawia przed środowiskiem biznesowym pytania o nowe kompetencje lidera, granice przydatności tradycyjnego MBA oraz architekturę rozwoju w świecie, w którym wiedza przestała być barierą.
Granica możliwości technologii
Aby zrozumieć nową rolę menedżera, warto zacząć od rozpoznania zjawiska, które w badaniach nad pracą konsultantów określono mianem „poszarpanej granicy możliwości technologii”. Jak zauważa prof. Dariusz Jemielniak: Przede wszystkim należy uczyć się rozpoznawać, gdzie przebiega granica kompetencji maszyny. Brzmi banalnie, ale nie jest proste. W eksperymencie na 758 konsultantach BCG ci, którzy dostali dostęp do GPT-4, w zadaniach leżących w zasięgu modelu pracowali szybciej i lepiej, ale w zadaniu dobranym tak, by model sobie z nim nie radził, podawali poprawne rozwiązanie o 19 punktów procentowych rzadziej niż grupa bez AI. Autorzy nazwali to «poszarpaną granicą»: nie widać jej gołym okiem, a model nigdy sam nie powie, że właśnie ją przekroczył. Wyczucie tej granicy we własnej branży to dziś kompetencja numer jeden. Płynność i elegancja generowanego tekstu przestały być dowodem kompetencji, a model sam nie przyzna się do halucynacji. Dlatego najważniejszą umiejętnością dzisiejszego lidera staje się weryfikacja.
Jak mówi prof. Jemielniak: Przez dekady premiowaliśmy ludzi, którzy potrafili przygotować analizę. Analizę potrafi dziś przygotować każdy, kto ma abonament. Trudne stało się sformułowanie problemu tak, żeby odpowiedź w ogóle miała sens, i rozpoznanie, że dostaliśmy odpowiedź na pytanie, którego nie zadaliśmy.
AI jako sparingpartner
Zmienia się również natura zarządczego wsparcia. Zamiast traktować sztuczną inteligencję jako generator szkiców czy streszczeń, dojrzały menedżer wykorzystuje ją jako wymagającego sparingpartnera. Każę modelowi rozłożyć mój plan na czynniki pierwsze, znaleźć w nim najsłabsze punkty i napisać, jak za rok będzie wyglądała notatka wyjaśniająca, dlaczego się nie udało – przekonuje prof. Jemielniak i dodaje, że kluczem pozostaje osąd i pełna odpowiedzialność: Maszyna nie ponosi konsekwencji swoich rekomendacji, menedżer owszem.
Zjawisko to niesie ze sobą wyzwanie organizacyjne, które można nazwać ryzykiem utraty pamięci eksperckiej.
Badania pokazują, że cyfrowi asystenci najmocniej podnoszą wydajność pracowników najmniej doświadczonych, podczas gdy seniorom dają niewielką przewagę.
Prof. Jemielniak ostrzega przed tą pułapką i wizją znaną z literatury: Skoro czarną robotę, na której ludzie uczyli się fachu, przejmuje model, to kto wykształci następnego eksperta? Dane o zatrudnieniu młodych w zawodach najbardziej wystawionych na AI pokazują, że to pytanie przestaje być teoretyczne. Menedżer, który dziś o tym nie myśli, za parę lat będzie zarządzał zespołem, w którym nikt nie wie, dlaczego rzeczy działają, jak w «Pompie numer 6» Paolo Bacigalupiego.
Znajdź czas na spokojny umysł
Aby sprostać tym wyzwaniom, menedżer powinien zmienić sposób zarządzania własnym umysłem i czasem. Brak dostępu do wiedzy przestał być ograniczeniem – stał się nim stan przeładowania informacyjnego i permanentne zmęczenie. Jak podkreśla prof. Andrzej Wodecki: Menedżerka czy menedżer powinni rozwijać umiejętności zarządzania własną energią tak, aby z radością dziecka móc uczyć się nowych rzeczy. AI daje fantastyczną możliwość uczenia się: w prosty sposób potrafi wytłumaczyć trudne rzeczy, pozwala tworzyć symulacje i eksperymentować. Barierą są jednak stres i zmęczenie – nauka późnym wieczorem, po całym dniu pracy, rzadko sprawia przyjemność.
Według profesora Wodeckiego umiejętność dbania o świeżość umysłu poprzez sen, zdrowy styl życia, sport czy odcinanie szumu informacyjnego powinna być traktowana jako jedna z kluczowych kompetencji menedżerskich. Powinniśmy uczyć się zarządzać najpierw sobą, a dopiero potem innymi.
Profesor wskazuje też, że kluczowe jest budowanie nawyku ciągłej eksploracji i eksperymentowania: Powinniśmy ciągle uczyć się korzystać z AI – systemy takie jak ChatGPT zmieniają się z tygodnia na tydzień, oferują nowe możliwości, poprawiają (i czasem też pogarszają) jakość swojego działania, i poszerzają spektrum możliwych zastosowań. Dlatego lepiej powstrzymywać się od kategorycznych ocen, nie uprzedzać do nich, ani też zbytnio nie zachwycać. Warto eksplorować, próbować nowych rzeczy, bawić się.
Wymaga to również optymalizacji relacji między bieżącą pracą projektową, a czasem poświęconym na rozwój. Profesor Wodecki wskazuje na zagrożenie narastającym długiem technologicznym przy złym zbalansowaniu tych proporcji: Jeżeli poświęcimy 95% naszego czasu na pracę, a 5% na uczenie się i rozwój, zwłaszcza w obszarach IT, dług technologiczny będzie przyrastał w ogromnym tempie. W efekcie, korzystając ze starszych technologii, zespoły będą pracowały nieefektywnie. Musimy nauczyć się optymalizować relację pomiędzy uczeniem się a pracą. Rekomendowałbym proporcję 40% / 60% – ale to moja intuicja, niepotwierdzona badaniami.
Kto nie nadąża? I dlaczego?
Ta zmiana fundamentów wymusza weryfikację sposobu, w jaki patrzymy na dyplom MBA. Kosmetyczne zabiegi, polegające na dopisaniu modułu o sztucznej inteligencji do tradycyjnego programu, są niewystarczające, ponieważ zestarzała się sama forma przekazywania wiedzy oparta na wykładzie i pasywnej analizie. Prof. Jemielniak ocenia: Mówię jako ktoś, kto pracuje na uczelni, która prowadzi programy MBA: w większości uczelnie nie nadążają. Dodanie modułu «AI w biznesie» do starego programu to za mało – problem leży głębiej. Klasyczne MBA zakładało, że rzadkim dobrem jest umiejętność analizy, i wokół niej budowało cały proces: case, raport, prezentacja, ocena. Ta umiejętność właśnie stała się tania.
Mimo to dyskusja o całkowitym zmierzchu MBA wydaje się przedwczesna. Choć wiedzę teoretyczną można dziś uzyskać za cenę abonamentu cyfrowego, istnieją wartości, których technologia nie potrafi zreplikować.
Jak zauważa prof. Wodecki: Menedżerowie zapytani, czego oczekują od studiów MBA, niekoniecznie mówią o wiedzy praktycznej. Mają często u siebie w organizacjach dużo szkoleń na najwyższym poziomie i szanse na integrację tej wiedzy z praktyką. Ale często brakuje im postrzegania otaczającej nas rzeczywistości na wyższym poziomie: identyfikacji wzorców, symbolicznego „połączenia kropek”. Dlatego jestem zwolennikiem komponentu naukowego w MBA, zarówno w aspekcie przekazywania najnowszych odkryć naukowych, jak i sprawdzonych metod wykorzystywanych w badaniach.
MBA tanie laboratorium
Trwałość studiów MBA opiera się również na roli, jaką pełnią jako unikalne środowisko wymiany doświadczeń oraz „laboratorium” umożliwiające eksperymentowanie. Prof. Wodecki akcentuje relacyjny i warsztatowy wymiar kształcenia: Studenci MBA czerpią wartość nie tylko z przekazanej wiedzy, ale też, (albo przede wszystkim), z interakcji z innymi studentami. W efekcie projektując MBA warto projektować sytuacje wymiany i generowania wiedzy. Tak formułować zadania czy projekty, aby w jak najlepszy sposób uwolnić potencjał interakcji międzyludzkich. Dlatego uważam, że będziemy jeszcze długo potrzebowali MBA – jako miejsca spotkań i sytuacji, które pozwolą na wymianę doświadczeń.
Prof. Dariusz Jemielniak podsumowuje krótko: Dwóch rzeczy kupić się nie da: praktyki podejmowania decyzji z prawdziwymi ludźmi i o prawdziwą stawkę oraz grupy ludzi, którzy przez dwa lata mówili ci, że się mylisz, i z którymi zostaniesz w kontakcie przez następne dwadzieścia. MBA to najtańsze laboratorium do popełniania błędów, których potem uniknie się w praktyce.
Jedną z kluczowych w dobie AI kompetencji kształconych na studiach MBA jest zdolność do odzyskania realnej wartości z zaawansowanych technologii. Stworzenie działającego rozwiązania IT to zaledwie ułamek sukcesu. Prof. Wodecki zwraca uwagę na ten aspekt wdrożeniowy: Tylko 20 procent rozwiązań „proof of concept”, czyli systemów spełniających oczekiwania biznesu, jest implementowanych na tzw. środowiskach produkcyjnych. Podobnie jak w start-upach: sam pomysł czy technologia to dopiero początek drogi, zwłaszcza dziś, gdy dzięki AI bariery wytworzenia oprogramowania są niższe niż kilka lat temu. Kluczowe stają się umiejętności skutecznego wprowadzenia produktu na rynek – a to już domena, w której studenci MBA często czują się pewniej niż młodzi ludzie po studiach.
Warto rozwijać umiejętność konwersji potencjału zaawansowanych technologii na realną wartość – i tu właśnie studia MBA mogą być pomocne.
Ostatecznie dyplom MBA nie zastąpi osądu, ale ulegnie ewolucji. Programy, które sprowadzą się wyłącznie do biernego przekazywania treści, zostaną wyparte przez dopasowane modele językowe. Przetrwają i zyskają na wartości te inicjatywy, które skupią się na kształtowaniu odpowiedzialności, odwadze decyzyjnej oraz umiejętności budowania mostów między możliwościami technologicznymi a ludzkim potencjałem.
Prof. Jemielniak konkluduje: Jeśli program MBA sprowadza się do przekazywania treści, to tak, za kilka lat zastąpi go dobrze skonfigurowany model i będzie to zastąpienie zasłużone. Jeśli uczy osądu, ma przed sobą najlepsze lata, bo osąd właśnie zdrożał.
Anna Rączkowska