Ten wpis to nie kolejny „raport o przyszłości”, tylko praktyczny przewodnik, jak Ty – dyrektor/ka, nauczyciel/ka, rodzic, przedsiębiorca albo uczeń – możesz poradzić sobie z AI tu i teraz. Poniższe wnioski pochodzą z panelu eksperckiego, w którym ostatnio uczestniczyłem. I tak, padło tam ode mnie zdanie, które zwykle nie pada z ust „technologów”: „Nie mam pojęcia” – bo w świecie tak szybkiej zmiany bardziej liczy się sposób uczenia się, niż konkretna lista narzędzi.
Skrót dla zabieganych
-
Nie udawajmy pewności – uczciwe „nie wiem” otwiera drogę do mądrych decyzji.
-
Postawa > wiedza narzędziowa – uczymy eksperymentowania (hackathony, projekty), nie „obsługi programu X”.
-
ChatGPT to trener komunikacji – lepsze pytania = lepsze odpowiedzi… i lepsze delegowanie w zespole.
-
Ostrożnie z „listą kompetencji od pracodawców” – często widzą w AI głównie cięcie kosztów – to ślepa uliczka.
-
Największa bariera jest w głowie – potrzebujemy przestrzeni i „paliwa” do przełamania mentalnych oporów.
Punkt wyjścia: radykalna szczerość w epoce niepewności
Kiedy prowadzący zapytał mnie „jak przygotować szkoły na AI?”, odpowiedziałem: „Nie mam pojęcia”. To nie kapitulacja – to strategiczna pokora. Lista „książek do wdrożenia” czy „przedmiotów do dodania” zestarzeje się szybciej niż nasz plan na długi weekend. Zmienna jest technologia, stały ma być nasz nawyk uczenia się.
W praktyce: zamiast spisywać „program pod narzędzia”, buduj program pod zmianę – w cyklu: testuj→wyciągaj wnioski→adaptuj.
Od wiedzy do postawy: uczymy eksperymentowania
„Dziś mamy najgorszy AI w historii – jutro będzie lepszy.” Ten żart dobrze oddaje, jak szybko wszystko się zmienia. Dlatego nie trenujmy wyłącznie obsługi aktualnych aplikacji. Organizujmy hackathony, koła projektowe, warsztaty– nie po to, by „odhaczyć VR”, ale by oswoić nowość i nauczyć się testowania granic narzędzi. To postawa (ciekawość, odwaga, adaptacja) jest kompetencją przyszłości.
W praktyce: zamiast 10 lekcji o jednym narzędziu – 10 mini‑projektów z różnymi narzędziami i krótką retrospektywą „co zadziałało / czego unikać”.
ChatGPT jako… trener najważniejszej umiejętności człowieka
Wyniki z ChatGPT bywają średnie – najczęściej dlatego, że pytamy nieprecyzyjnie. Zauważyłem prostą zależność: kto uczy się precyzyjnie rozmawiać z AI, temu łatwiej precyzyjnie delegować ludziom. AI staje się więc symulatorem komunikacji dla menedżerów, nauczycieli i uczniów.
Mini‑narzędzie (kopiuj‑wklej):
„Jesteś [rola]. Mam cel: [co chcesz]. Kontekst: [dla kogo, ograniczenia]. Efekt końcowy: [format, długość, styl]. Pokaż najpierw plan w 5 punktach, dopytaj o braki, a potem dopiero działaj.”
W praktyce: wprowadź w klasie/firmie rytuał dobrego polecenia (promptu) – zanim ktoś kliknie „wyślij”, sprawdza: cel, kontekst, kryteria jakości, format efektu.
Dlaczego pytanie pracodawców „czego chcecie?” bywa pułapką
Na spotkaniach z przedsiębiorcami w regionie często słyszałem: „AI? Świetnie – zwolnię część załogi i podniosę przychody”. Rozumiem presję kosztów, ale jeśli edukacja będzie gonić tak definiowaną „potrzebę rynku”, zamknie się na innowację. Pytajmy firmy także o nowe rynki, nowe produkty i przewagi konkurencyjne, a nie tylko o listę ról do „optymalizacji”.
W praktyce: w dialogu szkoła–biznes dodaj blok „co nowego dzięki AI?” (eksport, R&D, prototypy), nie tylko „co szybciej/taniej?”.
Największa przeszkoda: nie technologia, a mentalność
Najtrudniejsze bywa przełamanie. Znam doświadczone dyrektorki, które mówiły, że korzystanie z AI „jest uwłaczające” – a jednak po świadomym treningu zmieniły nastawienie i dziś oszczędzają godziny na biurokracji i przygotowaniu materiałów. Empatia jest kluczowa: nauczyciele mają pełne ręce obowiązków i kredyty do spłacenia – dajmy im przestrzeń i paliwo, zamiast wymagać cudów „od jutra”.
W praktyce: wprowadź „godzinę na eksperyment” tygodniowo w zespole. Zespół sam wybiera mini‑temat, a na koniec robi 10‑min. demo + checklistę „co nam to dało”.
Co możesz zrobić już w tym tygodniu (checklista 30–60 min)
Dla dyrektorów szkół
-
Ustal 1 godzinę „R&D” w tygodniu dla każdego nauczyciela (bez rozliczania efektu, rozliczamy próbę).
-
Uruchom mały budżet testowy (np. na 3 płatne narzędzia/klasę przez 1 miesiąc).
-
Wprowadź demo‑piątki: 10 min na pokazanie jednego triku narzędziowego przez nauczyciela.
Dla nauczycieli
-
Zrób projekt‑tydzień: klasa wybiera dowolny temat, a AI ma być tylko pomocnikiem, nie autorem.
-
Naucz klasę modelu polecenia (cel → kontekst → kryteria → format → plan → pytania).
-
Zbieraj portfolio promptów – najlepsze przykłady opisane „kiedy użyć/na co uważać”.
Dla uczniów
-
Prowadź dziennik uczenia: czego próbowałem, co nie wyszło, co poprawiłem (1 akapit).
-
Raz w tygodniu zrób „remiks”: to samo zadanie wykonaj w 2 różnych narzędziach i porównaj.
Dla przedsiębiorców
-
Zrób mapę procesów i zaznacz 3 punkty „przetestuj AI w 2 tygodnie”.
-
Zmieniaj pytanie z „kogo zwolnię?” na „co nowego zaoferuję?” – inaczej AI stanie się tylko doraźnym plastrem, nie silnikiem wzrostu.
Najczęstsze obawy
-
„AI robi błędy.” Tak – dlatego uczymy precyzyjnego briefu i walidacji. To nowy alfabet pracy.
-
„Nie nadążę za narzędziami.” I nie musisz. Wystarczy nadążać za metodą eksperymentu.
-
„U mnie w szkole/firmie to się nie przyjmie.” Zacznij od 1 zespołu i 1 problemu, pokaż efekt w godzinach/oszczędnościach i dopiero wtedy skaluj.
Wybór, przed którym stoimy
Możemy trzymać się kurczowo przemysłowego modelu „programów nauczania pod narzędzie”, albo zbudować kulturę ciekawości, odwagi i eksperymentu. Ja wybieram to drugie – bo tylko ono przetrwa zderzenie z niepewnością. Jeżeli chcesz, żebyśmy w techrunners pomogli Ci zaprojektować tygodniowy sprint AI w szkole lub firmie, daj znać – chętnie podzielę się sprawdzonymi scenariuszami i checklistami.
Wpis powstał na bazie mojej wypowiedzi i dyskusji z panelu eksperckiego nt. przygotowania szkolnictwa branżowego do zmian na rynku pracy.
