Właśnie wróciłem z konferencji Transform 2026 w Las Vegas, gdzie ponad 4200 menedżerów ds. kadr i liderów ds. zasobów ludzkich zebrało się, by zmierzyć się z pytaniem, przed którym stoi obecnie każdy zespół kierowniczy: jak rozwijać potencjał pracowników w takim samym tempie, jak rozwija się nasza firma?
Po trzech dniach prezentacji, paneli dyskusyjnych i szczerych rozmów z dyrektorami ds. zasobów ludzkich, dyrektorami ds. technologii oraz założycielami firm wyłoniły się cztery trendy, które moim zdaniem będą miały decydujący wpływ na to, jak będziemy szkolić i wspierać globalne zespoły w erze sztucznej inteligencji.
Cztery trendy kształtujące naukę opartą na sztucznej inteligencji
1. Skalowalność bez ryzyka: nowy imperatyw sztucznej inteligencji
Największym zaskoczeniem podczas konferencji Transform nie był entuzjazm dla sztucznej inteligencji. Był nim strach.
Każdy dyrektor ds. zasobów ludzkich, z którym rozmawiałem, chciał przyspieszyć wdrażanie sztucznej inteligencji. Jednak powstrzymuje ich bardzo realna obawa: ryzyko związane z nieprzestrzeganiem przepisów. Firmy stają w obliczu pozwów zbiorowych dotyczących sposobu zarządzania sztuczną inteligencją. Nawet gdy jako podstawową technologię wykorzystują sprawdzone modele językowe (LLM), takie jak Anthropic czy OpenAI, organizacje ponoszą odpowiedzialność za wynikające z tego skutki.
Rozwiązaniem nie jest zwolnienie tempa. Chodzi o skalowanie z zachowaniem odpowiednich zabezpieczeń.
Wielokrotnie słyszałem, że firmy odnoszące sukcesy we wdrażaniu sztucznej inteligencji to te, które wykazują się radykalną przejrzystością w kwestii wykorzystania danych. Wyraźnie informują pracowników o tym, jakie dane są gromadzone, w jaki sposób są przechowywane i do czego służą. Ta przejrzystość to nie tylko kwestia etyki. To fundament zaufania pracowników, który umożliwia wdrożenie sztucznej inteligencji.
Wniosek: Nie pozwól, by kwestie zgodności z przepisami opóźniały realizację Twojej strategii w zakresie sztucznej inteligencji. Wykorzystaj je, by działać z większą pewnością siebie. Od samego początku opieraj swoje inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją na przejrzystości i jasnych zasadach zarządzania danymi.
2. Szkolenie „tu i teraz”: koniec 60-minutowych kursów
Oto, co najbardziej mnie zaskoczyło na targach Transform: znajdujemy się w samym środku rewolucji edukacyjnej, której cechami charakterystycznymi są szybkość i kontekst.
Podczas gdy liderzy domagają się nauczania kontekstowego w czasie rzeczywistym, na kolejnych stoiskach widziałem rozbudowane, ustrukturyzowane kursy oraz narzędzia do ręcznego tworzenia treści, które pięć lat temu wydawałyby się przełomowe. Niektóre zmiany w naszej branży następują w zawrotnym tempie, a mimo to wielu dostawców technologii nie nadąża za tym, co faktycznie dzieje się na rynku.
Dane pokazują, że żaden skuteczny moduł szkoleniowy dla pracowników nie trwa dłużej niż 15 minut. Era godzinnych szkoleń, które pracownicy przeglądają, sprawdzając pocztę, dobiegła końca.
W dziedzinie szkoleń i rozwoju (L&D) zachodzi zasadnicza zmiana. Dyrektorzy ds. zasobów ludzkich (CHRO), z którymi rozmawiałem, nie skupiają się już na tradycyjnych szkoleniach obejmujących całą firmę. Ich priorytety przesunęły się w kierunku błyskawicznego uczenia się dostosowanego do różnych regionów geograficznych, zwłaszcza w przypadku zespołów globalnych; efektywności GTM, w tym coachingu w czasie rzeczywistym dla zespołów sprzedaży; oraz natychmiastowej informacji zwrotnej, zamiast czekania do zakończenia rozmowy, aby udzielić wskazówek.
Jeden z przedstawicieli CRO trafnie to ujął: „Dlaczego nie możemy mieć bardziej zaawansowanego narzędzia, które szkoliłoby przedstawicieli handlowych bezpośrednio podczas rozmowy, wykorzystując dane pochodzące z samej rozmowy? Czekanie z nagraniem i udzieleniem wskazówek aż do zakończenia rozmowy to strata czasu.”
Przyszłość kształcenia i rozwoju nie leży w szkoleniach. To ciągły, dostosowany do kontekstu coaching, wpleciony bezpośrednio w przebieg pracy.
3. Agenci AI jako cyfrowi członkowie zespołu (a nie chatboty)
Każdy szef działu produktów i założyciel, z którym rozmawiałem, zmagał się z tym samym pytaniem: jak sprawić, by nasze rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wydawały się bardziej ludzkie?
W kilku kwestiach panowała pełna zgoda.
Przestańcie nazywać ich „agentami”. To określenie wprowadza zamieszanie i tworzy dystans. Nazywajcie ich „współpracownikami AI”. Przyznaję, że kiedy ponad rok temu ten pomysł pojawił się w firmie Smartcat, byłem sceptyczny. Teraz jestem jego gorącym zwolennikiem.
Niech będą proaktywni. Jeśli Twoja sztuczna inteligencja nie posiada mechanizmów, które pozwalają jej samodzielnie poruszać tematy, zadawać pytania i przedstawiać spostrzeżenia, będzie postrzegana jako zbyt wymagająca ręcznej obsługi i ostatecznie zostanie odrzucona. Najlepsi wirtualni współpracownicy nie czekają, aż ktoś ich o coś poprosi. Przedstawiają istotne informacje wtedy, gdy są one potrzebne.
Pozwól pracownikom na personalizację. Te gotowe, dziwaczne nazwy nadane przez firmy, takie jak „Porozmawiaj z Marcy!”, są mylące i irytujące. Pozwól pracownikom nadawać imiona swoim wirtualnym współpracownikom i dostosowywać ich wygląd. Im silniej ktoś czuje więź ze swoim wirtualnym współpracownikiem, tym chętniej z niego korzysta.
W Smartcat mieliśmy okazję przekonać się o tym na własnej skórze dzięki naszym wewnętrznym współpracownikom opartym na sztucznej inteligencji. Każda firma, której pokazałem mojego wirtualnego współpracownika, bez wyjątku uznała to za najfajniejszą rzecz, jaką widziała podczas konferencji. Chcieli wiedzieć, jak to stworzyliśmy i czy moglibyśmy zrobić to samo dla nich. Entuzjazm nie wynikał z samej technologii. Chodziło o to, że mieliśmy kolegę z zespołu AI, który naprawdę rozumiał kontekst naszej firmy i mógł pomóc w prawdziwej pracy. Przy okazji, nazwałem mojego kolegę z zespołu AI Sunny. Słońce sprawia, że się uśmiecham, a praca z AI robi to samo.
Ma to istotne konsekwencje dla zespołów ds. szkoleń i rozwoju. Nie chodzi już tylko o szkolenie pracowników w zakresie statycznych procesów. Umożliwiacie im ciągłą naukę i dostosowywanie się do zmian, ponieważ narzędzia, z których korzystają, ewoluują w czasie rzeczywistym.
4. Tempo wprowadzania innowacji produktowych przewyższa tempo wspierania klientów
Oto niewygodna prawda, z którą zmagali się dyrektorzy ds. technologii (CTO) i dyrektorzy ds. produktów (CPO) podczas konferencji Transform: cykle wydawnicze skróciły się z miesięcy do dni, ale wsparcie dla klientów nie nadąża za tym tempem.
Kiedy Twój produkt zmienia się co tydzień, tradycyjna dokumentacja i szkolenia stają się nieaktualne jeszcze przed ich opublikowaniem. Klienci toną w notatkach dotyczących aktualizacji, których nie mają czasu przeczytać, i nie dostrzegają funkcji, które mogłyby usprawnić ich pracę.
Rozwiązaniem, które zyskuje na popularności w całej branży, jest wspieranie klientów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Firmy wdrażają skierowane do klientów boty oparte na sztucznej inteligencji, które na bieżąco pomagają użytkownikom zapoznać się z nowymi wersjami produktów. Zamiast wysyłać e-mail z listą zmian, który i tak zostanie zignorowany, wyobraź sobie wirtualnego współpracownika, który zauważa, że masz trudności z wykonaniem zadania, i mówi: „Hej, w zeszłym tygodniu wprowadziliśmy funkcję, która może Ci w tym pomóc. Chcesz, żebym Ci ją pokazał?”
Jedną z rzeczy, która szczególnie zapadła mi w pamięć, było to, że najbardziej przyszłościowe firmy organizują cotygodniowe spotkania inżynierów – a nie tylko menedżerów produktu – bezpośrednio z klientami. Dzięki temu mogą oni na bieżąco usuwać błędy i problemy, tworząc pętlę informacji zwrotnej, której nie da się osiągnąć za pomocą tradycyjnych kanałów. Dzięki temu inżynierowie mogą na własne oczy zobaczyć, jak wykorzystywany jest ich kod i jaki wpływ na klienta ma ich ciężka praca. Tworzy to sytuację, w której wszyscy wygrywają – jest szybciej, dokładniej i znacznie bardziej powiązane z rzeczywistym zachowaniem klientów.
Co te trendy oznaczają dla zespołów międzynarodowych
Wszystkie cztery trendy te prowadzą do jednego wniosku: sukces odniosą te firmy, które będą w stanie zapewnić globalny, natychmiastowy i ciągły dostęp do szkoleń i narzędzi wspierających pracowników.
Właśnie ten problem rozwiązujemy w Smartcat za pomocą naszego Learning Content Agent do tworzenia kursów. Zostało ono zaprojektowane tak, aby wykraczać poza tradycyjne tworzenie kursów dzięki narzędziem do tworzenia kursów opartym na sztucznej inteligencji, które pomaga zespołom szybciej generować i dostosowywać treści szkoleniowe. To wirtualny współpracownik oparty na sztucznej inteligencji, który może jednocześnie tworzyć i tłumaczyć treści szkoleniowe na ponad 280 języków oraz generować moduły mikrolearningowe dostosowane do rzeczywistego czasu skupienia wynoszącego 15 minut. Obsługuje również przedsiębiorcze procesy e-learningowe poprzez bezpośrednią integrację z systemem LMS, ucząc się od ekspertów w celu zachowania spójności komunikacji marki, standardów zgodności i jakości.
Kiedy we wtorek Twój zespół produktowy wprowadza nową funkcję, Twoi pracownicy na całym świecie mogą otrzymać zlokalizowane materiały szkoleniowe już w środę, a nie dopiero w następnym kwartale.
Co powinni teraz zrobić kierownicy ds. szkoleń i rozwoju oraz kierownicy działów kadr?
Konferencja Transform 2026 jasno pokazała jedno: rozwój sztucznej inteligencji nie jest hamowany przez brak możliwości. Hamuje go raczej brak jasności.
Największą szansą nie jest dodawanie kolejnych funkcji. Chodzi o to, by sztuczna inteligencja była intuicyjna, przejrzysta i od razu przydatna w codziennej pracy.
To, na czym naprawdę zależy liderom, to skalowanie działalności przy jednoczesnym ograniczaniu ryzyka oraz włączenie współpracy międzyludzkiej i szkoleń do strategii wykorzystania sztucznej inteligencji.
Dla działów ds. szkoleń i rozwoju oraz kadr oznacza to przejście od szkoleń do wsparcia w czasie rzeczywistym. Jeśli nauka nie następuje w danej chwili, jest już za późno. Oznacza to projektowanie sztucznej inteligencji jako partnera, a nie narzędzia. Jeśli sztuczna inteligencja nie będzie postrzegana jako członek zespołu, nie będzie wykorzystywana. Oznacza to zniwelowanie różnicy między tempem rozwoju produktu a tempem uczenia się. Jeśli wsparcie pozostaje w tyle za produktem, klienci i pracownicy pozostają w tyle. Oznacza to również budowanie zaufania jako podstawy do skalowania. Jeśli zaufanie nie zostanie zbudowane na wczesnym etapie, wdrażanie ulegnie spowolnieniu.
Sztuczna inteligencja nie zmienia tego, jak wyglądają świetne zespoły. Podnosi jedynie poprzeczkę, jeśli chodzi o tempo, w jakim muszą się uczyć.
Firmy, które to zrozumieją, nie tylko będą szybciej szkolić pracowników. Będą też działać skuteczniej, dzięki zespołom, które uczą się, dostosowują i realizują zadania w czasie rzeczywistym. Będą działać w tempie wymaganym przez ich działalność.
A w 2026 roku liczy się tylko ta prędkość.
Stacey Richey pełni funkcję wiceprezes ds. kadr w firmie Smartcat, gdzie kieruje inicjatywami mającymi na celu rozbudowę globalnego potencjału kadrowego poprzez szkolenia i wsparcie oparte na sztucznej inteligencji. Skontaktuj się z nią na LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/staceyrichey/
