Infomyje *
Gdy generatywna sztuczna inteligencja miała rozwiązać problemy związane z przestarzałymi procesami w organizacjach, miało to być technologiczne katharsis: więcej automatyzacji, mniej kosztów, szybsze rezultaty.
Tymczasem rośnie frustracja, bo coraz częściej widać wyraźny workslop. A czym jest ten “workslop”? To zjawisko, którym analitycy z Harvard Business Review określili nadprodukcję niskiej jakości treści generowanych przez AI. Więc ta wspaniała AI, przyszłość naszego świata, w takim workslopowym wydaniu skutecznie przeszkadza w pracy - zamiast pomagać.
“Unlike this mental outsourcing to a machine, however, workslop uniquely uses machines to offload cognitive work to another human being. When coworkers receive workslop, they are often required to take on the burden of decoding the content, inferring missed or false context. A cascade of effortful and complex decision-making processes may follow, including rework and uncomfortable exchanges with colleagues.”
Paradoks polega na tym, że im więcej firm wdraża narzędzia AI, tym mniej realnych zysków z produktywności widać. Według danych przywołanych przez HBR, aż 95% organizacji nie odnotowuje mierzalnego zwrotu z inwestycji w generatywne modele AI, mimo że ich zastosowanie w środowisku pracy podwoiło się od 2023 roku. Sztuczna inteligencja miała być cyfrowym asystentem, a staje się źródłem cyfrowego chaosu.
Żeby lepiej opisać workslop, warto powiedzieć, że zjawisko to jest efektem kilku wzajemnie przeplatających się mechanizmów.
Po pierwsze, AI z natury oferuje wiele wariantów (tekstów, grafik, pomysłów) co z pozoru wydaje się korzystne: mamy z czego wybierać, więc w teorii efekt powinien być lepszy. W praktyce prowadzi jednak do niekończącego się cyklu iteracji: wybierania, poprawiania, porównywania. Zawsze może być lepszy prompt, zawsze grafika mogłaby być nieco lepsza, zawsze to krótkie video mogłoby bardziej przykuć wzrok, a tabelka ładniej odwzorować wpisane dane. I tak bez końca.
Zamiast prostoty mamy inflację opcji. Pracownicy, zamiast tworzyć, stają się redaktorami i generatorami (o ironio) średniej jakości promptów. Efektem jest strata czasu (który miał być zaoszczędzony dzięki AI) oraz spadek jakości (zły prompt daje złe wyniki zgodnie z odwieczną zasadą “garbage in, garbage out”).
Po drugie, zmienia się rola AI bo zamiast wspierać procesy, ta staje się ich punktem wyjścia, pierwszym etapem. W wielu firmach treści generowane przez modele językowe są traktowane jako wstępny draft, który następnie musi zostać „uczłowieczony”. To tak, jakby tekst napisany przez maszynę miał być z założenia niedoskonały, a ludzie mieli go naprawiać. W efekcie tworzy się błędne koło: im więcej AI produkuje, tym więcej pracy mają ludzie.
Respondents also reported social and emotional costs of workslop, including the problem of navigating how to diplomatically respond to receiving it, particularly in hierarchical relationships. When we asked participants in our study how it feels to receive workslop, 53% report being annoyed, 38% confused, and 22% offended.
Po trzecie, firmy wdrażają AI bez zdefiniowania standardów jakości i bez przemyślenia, jakie efekty są rzeczywiście pożądane. Brakuje jasnych KPI dotyczących użycia AI, a także granic iteracji. To prowadzi do sytuacji, w której pracownicy czują presję, by “wykorzystać potencjał AI”, nawet jeśli to oznacza tworzenie kolejnych wersji slajdów, tekstów, raportów — niekoniecznie lepszych, ale na pewno liczniejszych.
Warto tu przywołać analogię do złego zarządzania w projektach: jeśli zespół nie wie, dokąd zmierza, każda droga wydaje się dobra. AI, pozostawione same sobie, nie wie, co znaczy “wystarczająco dobre”. I tego nie wiedzą często też jego użytkownicy. Brakuje edukacji, szkoleń, ale też procedur mówiących: kiedy wystarczy? Kiedy przestać tworzyć kolejną wersję? Która iteracja powinna być ostatnia? Jak ocenić wartość wygenerowanego contentu?
Czy to znaczy, że AI jest bezwartościowe? Absolutnie nie. Kluczem jest sposób jego wdrożenia i zarządzania.
Firmy, które chcą uniknąć pułapki “workslop”, muszą zacząć od redefinicji ról: gdzie AI faktycznie przynosi wartość, a gdzie zaczyna szkodzić. Warto też ograniczyć liczbę generowanych wersji (np. do dwóch), jasno określić kryteria akceptowalności treści oraz mierzyć wpływ AI na realne wyniki - nie tylko na liczbę wygenerowanych dokumentów.
“The most alarming cost may be interpersonal. Low effort, unhelpful AI generated work is having a significant impact on collaboration at work. Approximately half of the people we surveyed viewed colleagues who sent workslop as less creative, capable, and reliable than they did before receiving the output. Forty-two percent saw them as less trustworthy, and 37% saw that colleague as less intelligent.”
Wnioski? Technologia sama w sobie nie zwiększa produktywności. Może jedynie wspierać dobrze zaprojektowane procesy. AI nie zastąpi myślenia, nie zbuduje strategii, nie podejmie decyzji. Ale może być przydatnym narzędziem - pod warunkiem, że to człowiek trzyma ster.
W przeciwnym razie zamiast rewolucji czeka nas nowa forma cyfrowego biurokratyzmu, pełna błyszczących, ale pustych treści.
I może to właśnie jest największe wyzwanie ery AI: nie jak tworzyć więcej, ale jak tworzyć mniej? Za to mądrzej, lepiej, skuteczniej.
Czy kiedykolwiek się tego nauczymy?
* “infomyje” - termin wymyślony przez Kamila Stanucha.
Artur Kurasiński
Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?
NIE WIESZ NIC O AI? TO DOBRZE!
Wracamy z warsztatami z absolutnych fundamentów i PODSTAW AI gdzie nauczymy Cię tylko praktycznych zastosowań AI w biurze albo domu! Zero teorii, tylko praktyka!
Wraz z Przemek Jurgiel-Zyla będziemy przez 8 godzin pokazywali, uczyli, odpowiadali na pytania i dzielili się naszą wiedzą. Co prawda nie jesteśmy naukowcami czy inżynierami, ale hardkorowymi userami analizującymi i testującymi dziesiątki aplikacji i usług tygodniowo.
Co zyskasz uczestnicząc?
Praktyczne umiejętności: Nauczysz się automatyzować zadania, generować treści i analizować dane przy użyciu AI.
Doświadczeni prowadzący: Spotkasz ekspertów z wieloletnim doświadczeniem w technologii i biznesie, takich jak Przemek i Artur.
Networking: Poznasz innych profesjonalistów zainteresowanych wykorzystaniem AI w różnych branżach.
Przemek będzie pokazywał tematy związane z analizą danych, podstawami promptowania a ja zajmę się grafiką, dźwiękiem i wideo. Oprócz tego obaj będzie pokazywali praktyczne i konkretne zastosowania AI (teoria, albo ładni wyglądające dema nas nie interesują).
Nasz warsztat to idealna propozycja dla wszystkich, którzy chcą wykorzystać AI w praktyce - nie ma znaczenia co robisz, gdzie pracujesz i czego nie wiesz: pokażemy Ci od zera jak realnie zacząć korzystać z AI, zabezpieczyć się przed problemami technicznymi i prawnymi.
Dzięki praktycznym ćwiczeniom, każdy uczestnik (uczestniczka) przekona się, że inwestycja w nasze warsztaty przełoży się na realne oszczędności czasu, poprawę jakości pracy oraz przewagę konkurencyjną na rynku.
Wszyscy nauczą się, jak automatyzować zadania, generować treści czy analizować duże ilości danych (na potrzeby zawodowe albo prywatne).
Zapraszam!
KIEDY: 27 listopada 2025
GODZINA: 9:00 do 17:00
GDZIE: Warszawa (stacjonarnie)
Po więcej szczegółów (np. cena, plan warsztatów) oraz możliwość zakupu biletu zapraszam na tę stronę:
PO CO NAM CHIŃSKA IZERA SKORO MAMY POLSKI SAMOCHÓD?
Mechanik z wykształcenia, przedsiębiorca z misją, uczestnik Rajdu Dakar i wizjoner polskiej elektromobilności. Albert Gryszczuk – twórca Innovation AG, firmy odpowiedzialnej za eVAN-a, pierwszego w pełni polskiego dostawczego samochodu elektrycznego, oraz lider projektu Adaptive Motors Poland, budującego w Kleszczowie fabrykę opartą na idei adaptive factoring – elastycznej, modułowej produkcji pojazdów.
Rozmawiamy o tym, czy Polska może jeszcze mieć własną motoryzację, dlaczego Izera stała się symbolem porażki, i jak mała firma z Dolnego Śląska chce rzucić wyzwanie gigantom takim jak Volkswagen czy BYD.
W tym odcinku usłyszysz między innymi o tym:
⚡️ 7 lat pracy nad polskim eVAN-em
⚡️ 400 milionów złotych i 18,5 ha w Kleszczowie – powstaje pierwsza polska fabryka elektromobilności
⚡️ Jak zbudować hardware i software od zera
⚡️ Czy polska technologia ma jeszcze szansę na eksport
⚡️ Co naprawdę blokuje rozwój naszych inżynierów
⚡️ I dlaczego, jak mówi Gryszczuk, „szlag go trafia, gdy słyszy, że Polacy nie umieją w technologię”
To rozmowa o ambicji, inżynierii i suwerenności technologicznej – oraz o tym, czy w świecie zdominowanym przez Teslę i chińskie BYD jest jeszcze miejsce na polski pomysł na samochód przyszłości.
ZOBACZ📺
POSŁUCHAJ🎙️
NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI
Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii.
META RAY-BAN DISPLAY I OPASKA EMG
Meta zaprezentowała inteligentne okulary z kolorowym wyświetlaczem w soczewce oraz opaskę EMG sterowaną mikroruchami mięśni. Wg Marka Zuckerberga jest to krok w stronę bardziej naturalnej interakcji człowieka z AI w codziennym życiu.
AMAZON ADS: NARZĘDZIE AGENTIC AI DO KREACJI REKLAM
Amazon Ads zapowiada nowe narzędzie Agentic AI w Creative Studio — to konwersacyjne AI, które pomaga reklamodawcom (nawet tym mniejszym) stworzyć profesjonalne reklamy wideo i display, korzystając z badań produktu, sygnałów od odbiorców oraz materiałów marki.
REDDIT NEGOCJUJE UMOWĘ AI Z GOOGLE I OPENAI
Reddit prowadzi rozmowy z Google i OpenAI w sprawie nowej umowy licencyjnej na wykorzystanie treści użytkowników do trenowania modeli AI. Serwis chce dynamicznego modelu cenowego i głębszej integracji z produktami AI, jak Google AI Overviews.
LINK
GOOGLE WPROWADZA PROTOKÓŁ AP2 DLA AGENTÓW AI
Google ogłasza Agent Payments Protocol (AP2) – otwarty standard pozwalający agentom AI realizować płatności w imieniu użytkowników z pełnym uwierzytelnieniem i kontrolą. Wspierany przez firmy jak Mastercard czy PayPal, protokół wykorzystuje kryptograficzne mandaty i działa m.in. z kartami, stablecoinami i przelewami.
GITHUB MCP REGISTRY — NOWY REJESTR SERWERÓW MCP
GitHub uruchamia MCP Registry, centralne miejsce do odkrywania serwerów zgodnych z Model Context Protocol (MCP) czyli standardem komunikacji między agentami AI i narzędziami.
KRYZYS WYDAWCÓW: AI PODWAŻA MODELE BIZNESOWE MEDIÓW
Google wdraża funkcje takie jak AI Overviews oraz zakładkę AI Mode, które odpowiadają bezpośrednio na zapytania użytkowników, często eliminując konieczność kliknięcia przez link do artykułu.
SUBSTACK: KONIEC ROZDZIAŁU, POCZĄTEK NOWEGO
Kavin Bharti Mittal ogłasza zakończenie dotychczasowej drogi zawodowej, zapowiadając nowy rozdział w karierze i zmianę podejścia do technologii i tworzenia.