Jeszcze niedawno wiele szkoleń ze sztucznej inteligencji koncentrowało się na poznawaniu możliwości ChatGPT, tworzeniu promptów i generowaniu treści. Dziś coraz większego znaczenia nabiera inne pytanie: co pracownik będzie potrafił zrobić szybciej, lepiej lub bezpieczniej dzięki wykorzystaniu AI? Badania McKinsey i PwC pokazują, że przedsiębiorstwa rozwijają zastosowania sztucznej inteligencji, ale samo korzystanie z nowych narzędzi nie gwarantuje jeszcze poprawy wyników. Coraz ważniejsze stają się kompetencje powiązane z konkretnymi procesami biznesowymi, a nie wyłącznie znajomość technologii. Ten kierunek widać również w Polsce, między innymi w programie PARP, który przeznacza 78 mln zł na rozwój umiejętności związanych z automatyzacją.
Firmy poznają AI. Teraz muszą nauczyć się wykorzystywać ją w praktyce
Pierwsza fala zainteresowania generatywną sztuczną inteligencją była w dużej mierze związana z odkrywaniem możliwości nowych narzędzi. Pracownicy uczyli się tworzenia poleceń, streszczania dokumentów, przygotowywania wiadomości, opracowywania prezentacji czy generowania pomysłów. Dla wielu osób był to pierwszy kontakt z technologią, która pozwala wykonywać część codziennych zadań w zupełnie inny sposób. Szkolenia wprowadzające odegrały ważną rolę, ponieważ pomagały zrozumieć podstawowe możliwości AI, jej ograniczenia oraz zasady bezpiecznego korzystania z takich rozwiązań.
Jednak między umiejętnością posługiwania się ChatGPT a wykorzystaniem sztucznej inteligencji do usprawnienia funkcjonowania całego przedsiębiorstwa istnieje duża różnica. Pracownik może szybciej przygotowywać wiadomości, ale firma nadal może ręcznie przepisywać dane między systemami. Dział sprzedaży może tworzyć oferty z pomocą AI, podczas gdy proces obsługi zapytań klientów pozostaje czasochłonny i niespójny. Menedżer może automatycznie generować podsumowania, choć dane potrzebne do podejmowania decyzji wciąż pochodzą z kilku niepołączonych źródeł.
W takich sytuacjach znajomość pojedynczego narzędzia nie wystarcza. Potrzebne są kompetencje pozwalające przeanalizować proces, rozpoznać miejsca wymagające usprawnienia, dobrać odpowiednie rozwiązanie i ocenić jego skuteczność. Dlatego coraz bardziej uzasadnione staje się traktowanie szkoleń z AI jako części rozwoju organizacji, a nie odrębnej aktywności edukacyjnej.
Nie oznacza to końca kursów ogólnych, ale wskazuje na rosnące znaczenie szkoleń specjalistycznych, projektowanych z myślą o konkretnych obowiązkach zawodowych i rezultatach biznesowych.
McKinsey: korzystanie z AI nie oznacza jeszcze transformacji przedsiębiorstwa
O skali wyzwania świadczą wyniki badań McKinsey. Według raportu The State of AI z 2025 roku 88% badanych organizacji deklarowało regularne wykorzystywanie sztucznej inteligencji w przynajmniej jednej funkcji biznesowej. Jednocześnie około jedna trzecia osiągnęła etap skalowania AI na poziomie całego przedsiębiorstwa. Oznacza to, że choć technologia jest już obecna w wielu organizacjach, jej szerokie i systematyczne wykorzystanie nadal stanowi wyzwanie.
Jeszcze ciekawszy obraz pokazują analizy dotyczące przedsiębiorstw osiągających szczególnie dobre wyniki dzięki sztucznej inteligencji. W raporcie The State of AI 2026 McKinsey wskazuje, że blisko trzy czwarte organizacji zaliczanych do grupy osiągającej wysokie wyniki fundamentalnie przeprojektowuje procesy pracy w związku z wykorzystaniem AI. W pozostałych przedsiębiorstwach deklaruje to około jedna czwarta respondentów.
Takie wyniki nie oznaczają automatycznie, że przebudowa procesów jest jedyną przyczyną sukcesu. Pokazują jednak wyraźny związek między zaawansowanym wykorzystaniem sztucznej inteligencji a zmianami w sposobie organizacji pracy. Firmy, które chcą osiągać większe korzyści, muszą patrzeć szerzej niż na samo udostępnienie pracownikom aplikacji czy zorganizowanie jednorazowego szkolenia.
Z perspektywy rynku usług rozwojowych oznacza to potrzebę innego definiowania celów edukacyjnych. Zamiast pytania, ilu pracowników poznało podstawy sztucznej inteligencji, ważniejsze staje się ustalenie, czy zespół potrafi wykorzystać technologię do rozwiązania konkretnego problemu. Może nim być skrócenie czasu przygotowania raportu, usprawnienie obsługi zamówień, ograniczenie ręcznego przetwarzania dokumentów albo lepsze wykorzystanie danych produkcyjnych.
W Polsce rośnie zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI
Zmiany technologiczne znajdują odzwierciedlenie również w wymaganiach stawianych kandydatom do pracy. Według polskich wyników raportu AI Jobs Barometer 2026, opublikowanych przez PwC, liczba ogłoszeń wymagających kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją wzrosła w 2025 roku o około 33 tysiące, osiągając blisko 80 tysięcy. Udział takich ofert wśród wszystkich ogłoszeń zwiększył się z 2% w 2024 roku do 3,5% w 2025 roku.
Nie chodzi przy tym wyłącznie o programistów, inżynierów uczenia maszynowego czy specjalistów rozwijających zaawansowane modele. Kompetencje AI mają znaczenie również dla osób pracujących w marketingu, sprzedaży, finansach, administracji i zarządzaniu. Inne umiejętności będą jednak potrzebne analitykowi danych, inne specjaliście ds. obsługi klienta, a jeszcze inne kierownikowi produkcji.
Przykładowo handlowiec może potrzebować wiedzy o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy historii kontaktów z klientami i przygotowywania ofert. Specjalista finansowy może koncentrować się na automatyzacji raportowania i analizowaniu dokumentów, natomiast pracownik działu HR na usprawnianiu czynności administracyjnych oraz odpowiedzialnym korzystaniu z narzędzi AI w procesach kadrowych.
Rosnąca liczba ogłoszeń wymagających kompetencji AI nie jest sama w sobie dowodem na zmianę struktury rynku szkoleniowego. Potwierdza jednak, że umiejętności związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji stają się istotną częścią wymagań zawodowych. Dla firm szkoleniowych oznacza to potrzebę dostosowywania programów do rzeczywistych zadań wykonywanych na poszczególnych stanowiskach.
Od szkolenia z ChatGPT do automatyzacji całego procesu
Różnicę między ogólnym szkoleniem z AI a rozwojem kompetencji procesowych najlepiej pokazać na przykładzie przedsiębiorstwa, w którym pracownicy każdego dnia obsługują dużą liczbę zapytań klientów. Podstawowy kurs może nauczyć ich przygotowywania odpowiedzi za pomocą sztucznej inteligencji, poprawiania stylu wiadomości i tworzenia podsumowań rozmów. To użyteczne umiejętności, ale nie rozwiązują wszystkich problemów związanych z organizacją obsługi.
Szkolenie skoncentrowane na procesie powinno pójść dalej. Uczestnicy mogliby nauczyć się analizowania typów zgłoszeń, określania, które z nich nadają się do automatycznego klasyfikowania, wykorzystywania firmowej bazy wiedzy oraz projektowania przepływu informacji między systemami. Równie ważnym elementem byłoby rozpoznanie sytuacji wymagających interwencji człowieka, ochrona danych klientów i kontrola jakości generowanych odpowiedzi.
Podobną różnicę można zauważyć w innych obszarach działalności. W dziale księgowości znajomość narzędzia generującego tekst nie zastąpi wiedzy o automatycznym przetwarzaniu dokumentów, weryfikacji danych i kontroli poprawności rozliczeń. W produkcji wykorzystanie AI może wymagać zrozumienia danych pochodzących z maszyn, zasad monitorowania procesów oraz integracji z wykorzystywanymi systemami. W marketingu umiejętność generowania treści jest tylko jednym z możliwych zastosowań obok analizy kampanii, segmentacji odbiorców czy automatyzacji raportowania.
To właśnie dlatego znaczenia nabiera rozwój kompetencji łączących znajomość technologii z wiedzą branżową. Przedsiębiorstwo nie zawsze potrzebuje kolejnego pracownika, który zna dziesięć aplikacji AI. Często większą wartość może przynieść osoba, która dobrze rozumie konkretny proces i potrafi wskazać, gdzie automatyzacja jest uzasadniona, a gdzie mogłaby zwiększyć ryzyko błędów.
Osoby zainteresowane takimi zastosowaniami mogą sprawdzić dostępne szkolenia ze sztucznej inteligencji oraz kursy z automatyzacji i rozwiązań no-code/low-code. Przy wyborze programu warto zwracać uwagę nie tylko na prezentowane narzędzia, ale przede wszystkim na zakres ćwiczeń praktycznych i możliwość zastosowania zdobytych umiejętności we własnej organizacji.
78 mln zł z PARP pokazuje, że rozwój kompetencji ma wspierać konkretne zmiany
Interesującym przykładem nowego podejścia do rozwoju kompetencji jest uruchomiony w Polsce program „Kompetencje z automatyzacji dla transformacji cyfrowej”. Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości przeznaczyła na niego 78 mln zł, a jego celem jest wsparcie mikro-, małych i średnich przedsiębiorstw w rozwijaniu umiejętności związanych z automatyzacją procesów biznesowych i produkcyjnych. Przedsiębiorcy mogą korzystać między innymi ze szkoleń, mentoringu, coachingu oraz powiązanego doradztwa biznesowego.
Istotne jest to, w jaki sposób zdefiniowano cel finansowania. Nie chodzi po prostu o zwiększenie liczby osób, które potrafią korzystać ze sztucznej inteligencji. Program koncentruje się na przygotowaniu przedsiębiorstw do automatyzacji, analizowaniu procesów, wykorzystywaniu danych i wdrażaniu zmian technologicznych. Takie podejście dobrze pokazuje, że kompetencje cyfrowe coraz częściej są rozpatrywane w kontekście konkretnych potrzeb organizacji. Firma powinna wiedzieć nie tylko, czego chce nauczyć pracowników, ale również dlaczego określone umiejętności są potrzebne i w jakim obszarze działalności zostaną wykorzystane.
Wsparcie realizowane jest za pośrednictwem operatorów działających w sześciu makroregionach Polski, a nabory zaplanowano w kolejnych rundach do grudnia 2028 roku. Przedsiębiorcy zainteresowani finansowaniem powinni sprawdzić aktualne warunki programu na stronie PARP oraz u operatora właściwego dla swojego województwa.
Program nie dowodzi jeszcze, że rynek definitywnie odchodzi od ogólnych szkoleń z AI. Jest jednak konkretnym przykładem powiązania finansowania edukacji pracowników z przygotowaniem firm do zmian technologicznych. Dla organizatorów szkoleń może to być również sygnał, że coraz większego znaczenia nabiera projektowanie programów odpowiadających na określone wyzwania przedsiębiorstw.
Jednorazowe szkolenie może nie wystarczyć. Kompetencje trzeba rozwijać podczas pracy
Nowe podejście do edukacji pracowników dotyczy nie tylko tematyki kursów, ale również sposobu uczenia się. W analizie The AI Upskilling Challenge z kwietnia 2026 roku McKinsey zwraca uwagę na rozbieżność między oczekiwanymi zmianami na rynku pracy a przygotowaniem pracowników. Z przytoczonego badania wynika, że 75% pracowników w Stanach Zjednoczonych spodziewa się zmian w swojej roli zawodowej pod wpływem AI w ciągu najbliższych pięciu lat, podczas gdy 45% uczestniczyło niedawno w programie rozwijania kwalifikacji.
Autorzy analizy wskazują, że skuteczne rozwijanie kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją wymaga czegoś więcej niż jednorazowego przekazania wiedzy. Duże znaczenie ma regularna praktyka, uczenie się od współpracowników oraz wykorzystywanie nowych umiejętności podczas wykonywania rzeczywistych zadań. Takie podejście pomaga pracownikom nie tylko poznać funkcje narzędzia, ale również zrozumieć, kiedy warto z niego skorzystać, jak weryfikować otrzymywane wyniki i w jaki sposób połączyć technologię z istniejącymi obowiązkami.
Dla przedsiębiorców oznacza to, że warto inaczej planować efekty udziału w szkoleniu. Zamiast ograniczać się do dwudniowego kursu i wydania certyfikatu, można zaplanować dalsze ćwiczenia, konsultacje z trenerem, wdrożenie wybranego rozwiązania oraz ocenę rezultatów po kilku tygodniach. Przykładowo zespół administracyjny może podczas szkolenia nauczyć się przygotowywania automatyzacji, a następnie przetestować ją na określonej grupie dokumentów, sprawdzić liczbę błędów i zdecydować, czy rozwiązanie nadaje się do szerszego wykorzystania.
Takie podejście nie wyklucza tradycyjnych szkoleń. Pokazuje raczej, że rozwój kompetencji związanych z AI może być skuteczniejszy, gdy nauka jest połączona z późniejszym wykorzystaniem wiedzy w miejscu pracy.
AI w sprzedaży, HR, marketingu i produkcji. Każdy dział potrzebuje innych umiejętności
Praktyczny charakter szkoleń szczególnie dobrze widać wtedy, gdy porównamy potrzeby różnych działów przedsiębiorstwa. W sprzedaży sztuczna inteligencja może wspierać analizowanie informacji o klientach, przygotowywanie ofert i automatyzację wybranych etapów komunikacji. Nie wystarczy jednak wiedzieć, jak wygenerować wiadomość. Handlowiec powinien rozumieć proces sprzedażowy, potrafić ocenić jakość otrzymanych informacji i wiedzieć, kiedy niezbędny jest osobisty kontakt z klientem. Dlatego szkolenia z AI w sprzedaży mogą być szczególnie użyteczne wtedy, gdy łączą technologię z praktycznymi zadaniami zespołów handlowych.
W działach personalnych zastosowania AI mogą obejmować porządkowanie informacji, przygotowywanie materiałów szkoleniowych, wspieranie analiz kadrowych czy usprawnianie pracy administracyjnej. Jednocześnie wykorzystanie takich narzędzi wymaga szczególnej uwagi w obszarze ochrony danych osobowych, przejrzystości procesów i ograniczania ryzyka nieuzasadnionych decyzji. Z tego powodu szkolenia z AI w HR powinny uwzględniać nie tylko obsługę narzędzi, ale również odpowiedzialność za ich zastosowanie.
Podobnie wygląda sytuacja w marketingu. Generowanie tekstów i grafik pozostaje jednym z najbardziej rozpoznawalnych zastosowań sztucznej inteligencji, lecz nie wyczerpuje jej możliwości. Specjaliści mogą wykorzystywać AI także do analizowania danych o kampaniach, opracowywania zestawień, segmentacji odbiorców czy usprawniania powtarzalnych działań. W tym kontekście szkolenia z AI w marketingu mogą pomagać w rozwijaniu kompetencji łączących wykorzystanie technologii z analizą wyników i podejmowaniem decyzji.
Jeszcze innych umiejętności potrzebują przedsiębiorstwa produkcyjne. Automatyzacja może dotyczyć monitorowania parametrów procesów, analizy danych pochodzących z maszyn, usprawniania planowania czy identyfikowania problemów jakościowych. W takich przypadkach kompetencje technologiczne muszą łączyć się ze znajomością produkcji, ograniczeń wykorzystywanych systemów i zasad bezpieczeństwa. Dopiero takie połączenie pozwala ocenić, czy dane rozwiązanie może rzeczywiście poprawić funkcjonowanie zakładu.
Czy ogólne szkolenia ze sztucznej inteligencji przestaną być potrzebne?
Nie ma podstaw, aby twierdzić, że podstawowe kursy z AI znikną z rynku. W wielu przedsiębiorstwach pracownicy nadal potrzebują wprowadzenia do technologii, poznania jej ograniczeń oraz zasad odpowiedzialnego korzystania z generowanych treści. Dla osób, które wcześniej nie miały kontaktu z narzędziami sztucznej inteligencji, ogólne szkolenie może stanowić niezbędny pierwszy etap rozwoju kompetencji.
Bardziej prawdopodobny jest dalszy rozwój różnych poziomów edukacji. Kursy wprowadzające będą służyły budowaniu podstawowych umiejętności, szkolenia specjalistyczne pozwolą wykorzystywać AI w konkretnych zawodach, a programy procesowe będą przygotowywały zespoły do automatyzacji określonych obszarów działalności. W praktyce te trzy formy mogą się wzajemnie uzupełniać.
Nie każda firma jest również gotowa na zaawansowaną automatyzację. Czasami pierwszym problemem okazuje się jakość danych, brak uporządkowanych procedur albo niewystarczająca znajomość wykorzystywanych systemów. W takich warunkach nawet bardzo zaawansowane szkolenie technologiczne może nie przynieść oczekiwanych korzyści. Warto więc rozpocząć od rozpoznania potrzeb organizacji, a dopiero później zdecydować, jaki rodzaj edukacji będzie najbardziej odpowiedni.
Jak sprawdzić, czy szkolenie z AI rzeczywiście przyniosło korzyści?
Jednym z najważniejszych wyzwań dla pracodawców pozostaje ocena efektów inwestowania w kompetencje. Liczba przeszkolonych osób, pozytywne opinie uczestników czy otrzymane certyfikaty mogą być przydatnymi informacjami, ale nie pokazują jeszcze, czy sposób pracy w przedsiębiorstwie rzeczywiście się zmienił.
Jeżeli szkolenie dotyczyło automatyzacji raportowania, warto sprawdzić, ile czasu zajmowało przygotowanie raportu przed rozpoczęciem nauki i po wdrożeniu nowych rozwiązań. W przypadku obsługi klienta można analizować czas realizacji zgłoszeń, jakość odpowiedzi oraz liczbę spraw wymagających dodatkowej interwencji. Przy automatyzacji dokumentów znaczenie mogą mieć liczba ręcznie wykonywanych czynności, częstotliwość błędów i poprawność przetwarzanych danych.
Nie oznacza to, że każde szkolenie powinno natychmiast przynosić oszczędności finansowe. Czasami pierwszym rezultatem będzie lepsze rozumienie ryzyka, większa samodzielność pracowników albo możliwość przeprowadzenia pilotażowego wdrożenia. Ważne jednak, aby jeszcze przed rozpoczęciem programu ustalić, jakich zmian oczekuje przedsiębiorstwo i w jaki sposób będzie można je ocenić.
Należy też pamiętać, że wyników biznesowych nie zawsze da się przypisać wyłącznie szkoleniu. Często zależą one również od jakości danych, odpowiedniego oprogramowania, organizacji pracy oraz zaangażowania kadry kierowniczej. Rozwój kompetencji jest zatem ważnym elementem transformacji, ale rzadko stanowi jej jedyny warunek.
Przyszłość rynku szkoleń z AI: mniej prezentowania narzędzi, więcej rozwiązywania problemów?
Dane z raportów McKinsey i PwC oraz kierunek finansowania przyjęty w programie PARP pokazują, że sztuczna inteligencja coraz silniej wiąże się z codziennym funkcjonowaniem przedsiębiorstw. Rosnące wykorzystanie AI nie oznacza jednak automatycznie wzrostu efektywności. Aby technologia przynosiła rzeczywistą wartość, firmy potrzebują pracowników rozumiejących zarówno możliwości narzędzi, jak i procesy, w których mają one zostać wykorzystane.
Dla rynku szkoleniowego może to oznaczać stopniową zmianę oczekiwań wobec programów edukacyjnych. Coraz większe znaczenie mogą zyskiwać szkolenia projektowane dla konkretnych stanowisk, działów i procesów, uzupełnione o praktyczne ćwiczenia oraz wsparcie we wdrażaniu zdobytych umiejętności. Ogólna wiedza o AI nadal pozostanie potrzebna, ale w wielu przedsiębiorstwach będzie dopiero punktem wyjścia do dalszego rozwoju.
Najważniejsza zmiana nie polega więc na tym, że firmy przestaną szkolić pracowników ze sztucznej inteligencji. Chodzi raczej o to, że coraz częściej będą musiały odpowiedzieć, do czego konkretnie ta wiedza ma im służyć. Znajomość technologii staje się początkiem drogi, natomiast jej umiejętne wykorzystanie w codziennych procesach może decydować o rzeczywistej wartości zdobytych kompetencji.
