75% pracowników umysłowych korzysta z AI w pracy, mówi Work Trend Index 2024 Microsoftu, badanie na 31 000 osób. Jak dobrze z niej korzystają, tego badanie nie powie. Ja oceniam to jak w szkole. Praca z AI ma pięć poziomów: pytasz, dajesz kontekst, powtarzasz, łączysz i nadzorujesz, od przedszkola do profesora.
11 listopada 2026 otwierałem dzień warsztatowy dla działu IT jednej firmy. 25% osób na sali to byli programiści. Pozostałe 75% to wsparcie, helpdesk i admini. Czyli to nie mogło być wystąpienie dla programistów.
Zacząłem od trzech pytań. Kto w tym tygodniu użył AI? Kto użył jej do pracy? Kto użył jej do zadania, które wcześniej zajmowało ponad 30 minut?
Odpowiedz sobie na nie, zanim przeczytasz dalej.
Ludzie wyszli z sali z dwiema rzeczami: z rutyną na każdy tydzień i ze światłami w trzech kolorach, zielonym, pomarańczowym i czerwonym. Który kolor pokażesz, to Twój wybór. Dojdę do obu.
Codzienne używanie nic nie mówi o Twoim poziomie
W tym samym badaniu Microsoftu 78% osób, które korzystają z AI w pracy, przynosi własne narzędzia. Sami otworzyli okno czatu, i to jest dobry początek. Znaczy to też, że ich jedynym nauczycielem jest nawyk.
Pokazuję to na jednym zgłoszeniu z helpdesku: ręczny skaner po aktualizacji nie łączy się z Wi-Fi. Zgłoszenie jest wymyślone, zgłoszeń klienta nie pokazuję na ekranie.
Pierwszy prompt ma jedną linijkę: użytkownik mówi, że skaner się nie łączy, co mam zrobić? Drugi prompt wkleja zgłoszenie i wewnętrzną instrukcję i prosi o odpowiedź dla kierownika zmiany w pięciu zdaniach.
Zmierzyłem oba, kiedy przygotowywałem wystąpienie. Ten jednolinijkowy trwał 7,1 sekundy i zwrócił ogólną checklistę. Ten z kontekstem trwał 6,7 sekundy i nazwał urządzenie, przyczynę i następny krok. Lepsza odpowiedź nie była wolniejsza, wystarczyły jej dwa wklejone pliki.
Oba prompty liczą się jako „dziś użyłem AI”. Jeden to przedszkole, drugi jest klasę wyżej.
Na salę przyniosłem też dwie historie z firm. Jeden z liderów europejskiej firmy technologicznej powiedział mi, że z AI w wytwarzaniu oprogramowania dostarczają prawie o 80% szybciej, w Javie i w SAP. Nie mierzyłem tego, więc potraktuj to jako ich deklarację. Liczba, do której mogę pokazać dane, jest w tekście Spec-driven development w SAP: z 19 dni do 5,5.
W jednej globalnej firmie technologicznej wszyscy pracują z Claude Desktop, oczekuje się tego od każdego pracownika w każdym dziale. Kiedy oczekuje się tego od wszystkich, pytanie na korytarzu się zmienia: już nie czy używasz AI, tylko jak.
Porównywanie „jak” to ta przydatna rozmowa. I potrzebuje skali.
Pięć poziomów, od przedszkola do profesora
Jak w szkole: zaliczasz jedną klasę, potem następną.
| Poziom | Szkoła | Co robisz | Krok, który Cię tam zaprowadzi |
|---|---|---|---|
| 1 | Przedszkole | Pytasz. Pytasz, AI odpowiada, kopiujesz. Mądrzejsza wyszukiwarka. | Otwórz firmowe konto AI i jeszcze dziś zadaj jedno pytanie z pracy. |
| 2 | Szkoła podstawowa | Dajesz kontekst. Zgłoszenie, log, specyfikacja, Twoje zasady. | Wklej błąd, log, zgłoszenie. Napisz, dla kogo jest odpowiedź. |
| 3 | Liceum | Powtarzasz. Prompt, który piszesz co tydzień, staje się zapisanym szablonem albo skillem, czyli zapisanym zestawem instrukcji dla AI. | Kiedy piszesz ten sam prompt trzeci raz, zapisz go. |
| 4 | Studia | Łączysz. AI czyta i działa w Twoich narzędziach: zgłoszenia, monitoring, repozytorium, SAP. | Podłącz jedno narzędzie, za zgodą IT. |
| 5 | Profesor | Nadzorujesz. AI prowadzi proces od początku do końca. Ty ustalasz zasady i zatwierdzasz. | Spisz zasady i kontrolę: co AI może sama, a co zatwierdza człowiek. |
Haczyk jest taki, że poziom masz osobny na każdym zadaniu. Przy code review możesz być na studiach, a przy notatkach ze spotkań w przedszkolu.
Jeden nawyk działa na wszystkich pięciu poziomach: najpierw poproś o plan albo o pytania, dopiero potem pozwól AI pracować.
Twoja rola jest na wszystkich pięciu poziomach
Trzy czwarte tamtej sali nie pisze kodu, więc zacznę od nich.
Wsparcie i helpdesk
| Poziom | Jak to wygląda |
|---|---|
| 1 Pytasz | „Przepisz tę odpowiedź tak, żeby zrozumiał ją kolega spoza IT.” |
| 2 Dajesz kontekst | Wklej zgłoszenie i artykuł z bazy wiedzy. Dostajesz szkic odpowiedzi. |
| 3 Powtarzasz | Zapisane prompty: podsumowanie zgłoszenia, standardowe odpowiedzi, przekazanie zmiany. |
| 4 Łączysz | AI czyta kolejkę zgłoszeń. Proponuje kategorię, priorytet i duplikaty. |
| 5 Nadzorujesz | AI rozwiązuje zgłoszenia typu „jak to zrobić”. Uprawnienia i pieniądze trafiają do człowieka. |
Admini
| Poziom | Jak to wygląda |
|---|---|
| 1 Pytasz | „Co zrobi to polecenie PowerShella, zanim je uruchomię?” |
| 2 Dajesz kontekst | Wklej log i konfigurację. Poproś o trzy możliwe przyczyny i sposób sprawdzenia każdej. |
| 3 Powtarzasz | Procedury jako zapisane prompty: przygotowanie laptopa, nocne aktualizacje, opis incydentu. |
| 4 Łączysz | AI czyta monitoring i logi i układa oś czasu incydentu. |
| 5 Nadzorujesz | AI uruchamia nocne kontrole i naprawia według zatwierdzonej listy. Resztę zatwierdzasz Ty. |
Programiści i wszyscy pozostali
Programista wchodzi po tych samych schodach. Zaczyna od „wyjaśnij mi ten stack trace”. Potem przychodzi specyfikacja i klasa, wklejone z prośbą o plan.
Potem plik z zasadami zespołu i zapisane skille do code review i testów jednostkowych. Potem AI sama czyta repozytorium i wyniki testów. Na górze AI przygotowuje zmianę, a wydanie zatwierdza człowiek.
U wszystkich pozostałych zaczyna się to jeszcze przed zgłoszeniem: najpierw zapytaj „Excel pokazuje #REF!, dlaczego?”. Na górze to jedno zdanie, „w poniedziałek zaczyna nowa osoba”, a dostępy, laptop i konta zamawiają się same, Ty tylko potwierdzasz. Wszystkie cztery role są obok siebie na slajdach od 8 do 12 prezentacji.
Wsparcie to też miejsce, gdzie istnieje najlepszy pomiar. Erik Brynjolfsson, Danielle Li i Lindsey Raymond obserwowali 5 179 pracowników obsługi klienta, którzy dostali asystenta AI. Liczby pochodzą z NBER working paper 31161 (2023), badanie ukazało się później w Quarterly Journal of Economics (2025). Liczba spraw rozwiązanych na godzinę wzrosła średnio o 14%, a u nowych i mniej doświadczonych pracowników o 34%.
Z asystentem ludzie po dwóch miesiącach pracy działali jak ci, którzy byli tam pół roku bez niego. Najbardziej doświadczeni nie zyskali prawie nic. Zapamiętaj to ostatnie zdanie do następnej części.
W zespole SAP wiersze dla poziomów 4 i 5 robią się konkretne: system DEV, wyniki ATC, uruchomienia ABAP Unit. Slajdy z całego dnia warsztatowego dla zespołów SAP, 73 slajdy po angielsku, przechodzą przez to prompt po prompcie.
„AI spowolniła programistów o 19%” ktoś zmierzył. I ja w to wierzę
Najmocniejszą liczbę przeciwko temu wszystkiemu ma METR. W 2025 roku dali 16 doświadczonym programistom open source 246 prawdziwych zadań w ich własnych repozytoriach. Z dozwolonymi narzędziami AI zadania trwały o 19% dłużej.
METR uznał już ten wynik za nieaktualny. W kolejnym pomiarze z 2026 roku programiści coraz częściej odmawiali udziału, bo nie chcieli pracować bez AI. Z wyniku z 2025 roku korzystam dalej, z dwóch powodów.
Po pierwsze, to byli eksperci pracujący na kodzie, który znali na pamięć. Ta sama grupa, która w badaniu wsparcia nie zyskała prawie nic. AI opłaca się najbardziej tam, gdzie jesteś nowicjuszem, albo tam, gdzie zadanie się powtarza.
Po drugie, ci sami programiści wierzyli, że AI przyspieszyła ich o 20%. Czuli się szybsi, a byli wolniejsi. Dlatego praca domowa z mojego wystąpienia kończy się liczbą, którą zapisujesz.
Mój profesorski miesiąc: 1 023 wiadomości za 5,5 godziny mojego czasu
Na poziomie 5 jestem w outreachu, czyli w docieraniu do nowych kontaktów. W październiku 2026 automatyzacja wysłała za mnie 1 023 wiadomości: 577 e-maili, 256 zaproszeń na LinkedInie, 151 wiadomości na LinkedInie, 27 InMaili i 12 innych. Liczby pochodzą z mojego rejestru wysłanych wiadomości.
Pipeline ma sześć kroków. Znajduje ludzi, pisze wiadomość, sprawdza ją i wysyła, przypomina się i zapisuje wszystko w CRM. Mój krok jest w środku: ustalam zasady i każdego ranka mogę zawetować listę.
Ręcznie byłoby to około 52 godzin pracy. Tu łamię własną zasadę: nie mierzyłem 1 023 wiadomości pisanych ręcznie, więc te 52 godziny to wyliczenie. 5 minut na pierwszy e-mail, 2 na przypomnienie, 3 na wiadomość na LinkedInie, 4 na InMail, 1 na zaproszenie. Mój własny czas to około 5,5 godziny, 15 minut dziennie.
W październiku wrócił więc do mnie mniej więcej jeden tydzień pracy, a do tego 24 odpowiedzi i 9 umówionych calli.
Poziom 5 to nie zero pracy. Ktoś musi być właścicielem zasad i weta, i w moim przypadku to ja.
Outreach to mój proces, Twój będzie wyglądał inaczej. Kształt zostaje: na helpdesku to zgłoszenia typu „jak to zrobić” rozwiązane od początku do końca, z uprawnieniami i pieniędzmi zostawionymi człowiekowi.
Ludzie wyszli z cotygodniową rutyną i bez wymówek
Wynik tego dnia był taki, że nikt na sali nie ma powodu szukać wymówek, żeby nie iść z AI do przodu. Co tydzień mają trzy rzeczy do zrobienia i czwartą, kiedy to działa.
Podsumuj, nad czym pracujesz
Spisz, nad czym pracujesz w tym tygodniu. Bez tego nie zobaczysz swojej pracy z góry.
Znajdź zadania, które się powtarzają
Przejrzyj podsumowanie i zaznacz, co się powtarza: odpowiedź, którą ciągle piszesz, log, który ciągle czytasz, raport, który ciągle składasz. To są zadania, które możesz zautomatyzować albo poprosić AI o pomoc w automatyzacji.
Tak przechodzisz z poziomu 2 na poziom 3. Kiedy piszesz ten sam prompt trzeci raz, zapisz go.
Wybierz prawdziwy przypadek i powiedz o nim przełożonemu
Wybierz jeden przypadek, który naprawdę zautomatyzujesz, i powiedz swojemu bezpośredniemu przełożonemu, że to robisz.
Zrób go o poziom wyżej niż w zeszłym tygodniu i zapisz minuty przed i po. Przypomnij sobie programistów, którzy czuli się o 20% szybsi.
Jeśli działa, podziel się skillem
Podziel się nim z innymi osobami w swojej roli. Budujesz w ten sposób własną świadomość AI i jest o Tobie w firmie słychać.
Po co być słyszalnym? Z tego, co widzę w firmach, z którymi pracuję, spodziewałbym się, że następną falę zwolnień przetrwają właśnie ludzie, o których to wiadomo.
Ta rutyna jest osobista. Firma ma swoich pięć poziomów, a ELC 5 Levels of AI Adoption (po angielsku) opisuje je dla organizacji inżynierskiej, razem z KPI, które potwierdzają każdy poziom. Jeśli jesteś CTO, który ma pokazać wyniki po stronie firmy, ta presja ma swój wzór. A podniesienie całego działu to coś, co robię jako fractional CTO.
Zielone, pomarańczowe czy czerwone: kolor to Twój wybór
Na sali mówiłem, że każda firma przejdzie jakąś optymalizację. To tylko kwestia czasu. Powiedziałbym nawet, że tych fal będzie kilka.
Kiedy ta fala przyjdzie, Twoje światło już dawno świeci. Ma trzy kolory.
| Kolor | Co sygnalizujesz |
|---|---|
| Zielone | Jesteśmy kompatybilni. |
| Pomarańczowe | Potencjał jest, to może działać. Dajmy temu kolejne 3 miesiące z bardzo konkretnymi KPI. Jeśli KPI są spełnione, przechodzisz na zielone. |
| Czerwone | Nie jesteśmy kompatybilni. |
Jakim kolorem będziesz świecić, to Twój osobisty wybór. Albo zainwestujesz w to choć trochę czasu, albo zignorujesz to całkowicie. Robisz wszystko po staremu, wracasz do domu i tylko oglądasz Netflixa.
Potem się nie dziw temu, co stanie się z Tobą i z Twoją karierą. Część ludzi i tak odpowie oporem, a o tym, co to robi z zespołem, już pisałem.
Na slajdzie miałem do tego cztery zdania:
Eksperymentuj. Baw się Claude’em. Inaczej w przyszłości nikt nie będzie Cię potrzebował. To Twój wybór.
Jaki kolor miało Twoje światło w zeszłym tygodniu?
