Czy automatyzujemy usługi profesjonalne w kryzys wiedzy?

Kryzys Ekspertyzy Ukryty w Adopcji AI 

W miarę przyspieszania adopcji AI w usługach profesjonalnych, firmy ryzykują utratę osądu i ekspertyzy. Dlaczego poznanie, a nie automatyzacja, powinno dominować w strategiach AI w 2026 roku. 

W 2026 roku firmy świadczące usługi profesjonalne staną w obliczu nieoczekiwanego rozrachunku. AI będzie dobrze osadzona w prawie, doradztwie, finansach, rachunkowości i pracy związanej z administracją rządową. Produktywność wzrośnie. Czasy realizacji spadną. Liczby potwierdzają tę zmianę: Thompson Reuters odkrył, że wykorzystanie generatywnej AI przez firmy podwoiło się w 2025 roku, a 95% profesjonalistów uważa, że AI wkrótce będzie kluczowa dla ich przepływów pracy.  

W miarę jak AI się utrwala, organizacje odczują skutki wymykania się czegoś niezbędnego dla ich sukcesu. Tym "czymś" jest ekspertyza. 

Nadmierne skupienie się na potencjale AI do zastąpienia ludzi oznacza, że tracimy z oczu bardziej palący, bliski problem: ryzyko, że AI usuwa doświadczenia, dzięki którym profesjonaliści uczą się myśleć. 

Większość wdrożeń AI w usługach profesjonalnych została zaprojektowana wokół szybkości, efektywności i redukcji kosztów. Zadania rozpoznawania wzorców są automatyzowane. Wyszukiwanie informacji jest natychmiastowe. Wyniki są czystsze i szybsze. Ale to podejście tworzy niebezpieczny martwy punkt: jeśli profesjonaliści na początku i w połowie kariery nie są już narażeni na pracę poznawczą stojącą za krytycznym myśleniem i podejmowaniem decyzji, skąd wezmą się starsi profesjonaliści jutra? 

Definiującym wyzwaniem AI w usługach profesjonalnych w 2026 roku nie jest poprawa zdolności technicznych. Chodzi o to, czy firmy mogą adoptować AI bez wydrążenia osądu, intuicji i strategicznego rozumowania, które sprawiają, że profesjonalne doradztwo jest w pierwszej kolejności wartościowe. 

W obu przypadkach rozwiązaniem nie jest spowolnienie adopcji AI. Chodzi o przemyślenie na nowo, co AI może i powinno osiągnąć w zawodach, w których ekspertyza jest walutą napędzającą sukces finansowy firm.  

Czym Naprawdę Jest Ekspertyza Profesjonalna — i Dlaczego AI Ma Trudności z Jej Uchwyceniem 

Ekspertyza rozwija się w równym stopniu przez doświadczenie, co przez formalne instrukcje. Nauka behawioralna pokazuje nam, że gdy ktoś wie, gdzie szukać w złożonej sytuacji, nie może "od-zobaczyć" tego.  

Ale wyjaśnienie eksperckiej percepcji komuś nowemu jest niezwykle trudne. 

Doświadczenie fundamentalnie zmienia sposób, w jaki ludzie postrzegają świat, jak niejednoznaczny obraz, który nagle się rozwiązuje, gdy ukryty wzorzec zostanie ujawniony. 

 Źródło obrazu: "How Emotions Are Made: The Secret Life of the Brain (2017) autorstwa dr Lisy Feldman Barrett. 

W złożonych dziedzinach, takich jak prawo, finanse, doradztwo i polityka publiczna, najważniejsze nie jest przestrzeganie zasad, ale uczenie się przez działanie w zagmatowanych, często obciążonych dużą stawką, środowiskach. 

Z czasem eksperci rozwijają rozpoznawanie wzorców i precyzyjnie dostrojone wyczucie tego, na co zwracać uwagę. Ale ta wiedza staje się dla nich niewidzialna. Najcenniejsze spostrzeżenia stają się instynktowne. Starsi profesjonaliści rzadko artykułują, skąd wiedzą to, co wiedzą, ponieważ znaczna część tej wiedzy działa poniżej świadomej świadomości. 

To tworzy strukturalną podatność na zagrożenia. Ekspertyza, którą organizacje cenią najbardziej, składa się z taktycznych kompromisów, strategicznego osądu i subtelnych sygnałów budowanych przez lata. Jednak ponieważ ta wiedza jest rzadko dokumentowana, firmy często nie zdają sobie sprawy, jak bardzo od niej zależą, dopóki nie zniknie. 

Cichy Kryzys Wiedzy Pojawiający Się w Usługach Profesjonalnych 

Pamięć instytucjonalna eroduje nie tylko dlatego, że ludzie odchodzą, ale dlatego, że niewidzialne myślenie, które czyniło ich skutecznymi, nigdy nie zostało uchwycone ani przekazane w pierwszej kolejności. 

Jednocześnie firmy zgłaszają rosnące trudności w znalezieniu "doświadczonego" talentu. Szukają czegoś więcej niż tylko przepracowanych lat. Chodzi o umiejętność zastosowania wiedzy w kontekście, poruszania się w niejednoznaczności i podejmowania trafnych decyzji pod presją. Podnoszenie wymagań dotyczących doświadczenia, jak robią to niektóre firmy, nie stworzy tych zdolności. Zamiast tego zmniejsza pule talentów bez rozwiązania podstawowego problemu. Młodsi pracownicy potrzebują bogatych możliwości rozwijania osądu w kontekście.  

W praktyce oznacza to, że firmy nie mają tak bardzo niedoboru doświadczenia, co problem tworzenia doświadczenia. W miarę zawężania się tradycyjnych ścieżek kariery i ograniczania ról juniorów, organizacje proszą o doświadczenie bez zapewnienia warunków, w których może się ono ukształtować. 

Brakujący Środek: Gdzie Naprawdę Rozwija Się Osąd Profesjonalny i Ekspertyza 

Stażyści znają teorię. Starsi profesjonaliści potrafią poruszać się w rzeczywistości. Przez lata pracy z klientami rozwinęli doświadczalne know-how, aby instynktownie ważyć strategiczne kompromisy i podejmować decyzje.  

To, co znika, to most między nimi: doświadczalne uczenie się, które przekształca wiedzę teoretyczną w praktyczny osąd. 

Historycznie uczenie się w stylu przyuczania zamykało tę lukę. Juniorzy absorbowali ekspертyzę, siedząc blisko ekspertów, podsłuchując rozmowy, obserwując rozwijanie się decyzji i ucząc się, jak strategie ewoluowały w czasie rzeczywistym. Co kluczowe, model "uczenia się przez osmozę" przekazywał nie tylko wiedzę, ale sposoby myślenia. Ten model się załamuje. 

Praca hybrydowa i automatyzacja dramatycznie zmniejszyły ekspozycję na rozumowanie ekspertów. Wielu juniorów widzi teraz wyniki decyzji bez świadczenia procesu myślowego za nimi. 

W miarę jak AI kompresuje tradycyjne drabiny kariery, firmy nie mogą już polegać na doświadczeniu wyłaniającym się naturalnie z czasem. Czekanie na "gotowe" doświadczenie stało się zarówno nierealistyczne, jak i wykluczające. Doświadczenie teraz musi być celowo tworzone poprzez przepływy pracy, role i systemy AI, które eksponują profesjonalistów na osąd, kompromisy i podejmowanie decyzji w kontekście, zamiast ich przed tym chronić. 

Bez nowych sposobów na ujawnienie i przekazanie tej niewidzialnej ekspertyzy, luka w zdolnościach będzie się tylko poszerzać, aż osiągniemy punkt krytyczny nieodwracalnego rozpadu umiejętności.  

Gdy AI Zastępuje Myślenie, Zdolności Profesjonalne Ulegają Degradacji 

Wiele firm świadczących usługi profesjonalne podchodzi do AI jako do problemu narzędzia: jak szkolić ludzi, aby używali go efektywnie, aby mogli być bardziej produktywni, zapewniać lepszą obsługę klienta i ostatecznie zarabiać firmie więcej pieniędzy. Apetyt na to jest jasny. Badanie Thomson Reuters z 2025 roku wykazało, że 55% profesjonalistów zgłasza znaczące zmiany w sposobie pracy z powodu adopcji AI, podczas gdy 88% powiedziało, że preferowałoby asystentów AI specyficznych dla zawodu.  

Jednak poprawa adopcji narzędzi i biegłości nie rozwiązuje rosnącej luki poznawczej.   

Większość narzędzi AI jest zaprojektowana tak, aby pchać informacje do użytkowników, zamiast rozwijać ich zdolności myślenia. Dostarczają odpowiedzi, podsumowania i rekomendacje, ale rzadko skłaniają do refleksji, nadawania sensu czy osądu. Podczas gdy zwiększa to szybkość, ryzykuje zwarcie wysiłku poznawczego, przez który ekspertyza się formuje. Profesjonaliści mogą stać się szybsi, ale niekoniecznie lepsi. 

To ma znaczenie, ponieważ ekspertyza nie rozwija się tylko z ekspozycji na odpowiedzi. Rozwija się poprzez zmaganie się z niepewnością, ważenie kompromisów i rozumienie, dlaczego decyzje rozwijają się tak, jak się rozwijają. 

W 2026 roku niebezpieczeństwo polega na tym, że technologia tak skutecznie skraca proces myślenia, że ludzie w ogóle przestają odkładać nową wiedzę. Jeśli AI zawsze decyduje, co jest ważne, profesjonaliści nigdy nie nauczą się rozpoznawać tego sami. 

Wyniki poprawiają się, gdy profesjonaliści najpierw myślą, a potem używają technologii. Myślenie musi być pierwsze.  

Dlaczego Systemy Zarządzania Wiedzą Nie Uchwytują Osądu 

Systemy zarządzania wiedzą stały się doskonałymi katalogami dokumentacji,  bezbłędnie organizując studia przypadków, szablony i podręczniki, które pokazują, jak robić rzeczy.  

Jednak istnieje ogromny brakujący zbiór danych — niepisane zasady tego, jak praca faktycznie jest wykonywana. Co zauważają eksperci. Kiedy zmieniają kurs. Które sygnały mają znaczenie, a które można zignorować. Jak kompromisy są nawigowane, gdy nie ma oczywiście poprawnej odpowiedzi. To niewidzialne myślenie istnieje w luce między "pracą jako wyobrażoną" a "pracą jako wykonaną". 

Duże modele językowe (LLM) nie zawierają tej wiedzy, ponieważ nie jest udokumentowana. Jest częścią przeżytego doświadczenia. I jeśli organizacje nie znajdą sposobów, aby pomóc ekspertom ją ujawnić, AI jest gotowe przyspieszyć jej zniknięcie, zamiast ją zachować. 

Od Automatyzacji do Wsparcia Poznania: Przedefiniowanie Roli AI w Usługach Profesjonalnych 

W 2026 roku wiodące firmy świadczące usługi profesjonalne wyraźnie odróżnią AI zaprojektowane do automatyzacji zadań od AI, które poprawia poznanie. 

AI skupione na automatyzacji przewyższa w efektywności. AI skupione na poznaniu jest zakorzenione w nauce behawioralnej i zaprojektowane do ujawniania i wzmacniania osądu, zamiast go zastępować. 

AI kierowane nauką behawioralną skupia się na lepszych pytaniach zamiast szybszych odpowiedzi. Skłania profesjonalistów do zatrzymania się i refleksji, artykułowania swojego rozumowania i głośnego myślenia o swojej pracy. Czyniąc to, pogłębia myślenie i ujawnia mentalne modele, o których eksperci nie zdawali sobie sprawy, że je mają — i które są tak kluczowe dla dostarczania wyjątkowej pracy, która wyróżnia firmy.   

Jest to szczególnie ważne dla starszych profesjonalistów, którzy na ogół potrzebują pomocy w identyfikacji sygnałów i kompromisów, z których korzystają nieświadomie. Gdy ich myślenie staje się widoczne dla nich samych i innych, staje się również transferowalne. Eksperci mogą udoskonalać własne rozumowanie, testować założenia, o których nie wiedzieli, że je przyjmują, i nieustannie zaostrzać swój osąd. Ta widoczność sprawia również, że ich ekspertyza jest wyjaśnialna dla klientów: wzmacniając zaufanie, demonstrując wartość i poprawiając chęć płacenia oraz retencję. Dla współpracowników zmniejsza przeróbki i niewspółosiowość, wyjaśniając nie tylko to, co jest potrzebne, ale dlaczego ma to znaczenie i jak należy podchodzić do decyzji. Gdy ekspertyza jest wyraźna, może być organizowana i dzielona z korzyścią dla wszystkich zespołów i klientów, obecnych i przyszłych.   

Prawdziwa profesjonalna praca nie jest liniowa. Obejmuje zwroty, korekty kursu i konkurujące priorytety. Systemy AI, które respektują tę złożoność, zamiast ją wygładzać, są tymi, które pomogą organizacjom zachować i skalować ekspертyzę, zamiast ją zastępować. 

Kluczowe Wnioski dla Usług Profesjonalnych w 2026 Roku 

1. Największe porażki AI będą poznawcze, a nie techniczne
Firmy, które skupiły się wyłącznie na szybkości, zmierzą się z degradacją umiejętności, gdy możliwości doświadczalnego uczenia się znikną. Będzie to porażka uczenia się, a nie porażka technologii.

2. Ekspertyza stanie się celową możliwością projektowania
W miarę jak automatyzacja i praca hybrydowa wypierają możliwości uczenia się, firmy będą musiały celowo tworzyć mikro-możliwości dla młodszego personelu do budowania osądu, refleksji, krytycznego myślenia i umiejętności podejmowania decyzji, wspieranych przez AI, które ujawnia i dzieli eksperckie myślenie w kontekście.

3. AI, które wzmacnia ludzki osąd, przewyższy AI, które go zastępuje

Najcenniejsze systemy AI sprawią, że niewidzialna ekspertyza stanie się widoczna, tworząc nowe "zbiory danych ekspertyzy" zakorzenione w sposobie, w jaki profesjonaliści myślą i rozumują.

4. Najbardziej udane strategie talentów przejdą od zatrudniania doświadczenia do jego tworzenia

Firmy, które skupiają się na pomaganiu ludziom budować doświadczenie, przewyższą te, które po prostu wymagają doświadczenia z góry. 

Wybór Przed Firmami Świadczącymi Usługi Profesjonalne 

Ryzyko przed nami nie polega na tym, czy AI może wykonywać pracę, ale co się traci, gdy AI sprawia, że praca wygląda na łatwą, a profesjonaliści przestają uczyć się, jak myśleć i podejmować trudne decyzje osądu.  

Firmy, które traktują AI wyłącznie jako narzędzie efektywności, odkryją, że ich ekspertyza cicho eroduje, podczas gdy te, które używają AI do ujawniania osądu, będą rozwijać, skalować i poprawiać krytyczne myślenie,  nawet gdy maszyny i LLM staną się bardziej zdolne. 

Jeśli chodzi o rozwijanie następnego pokolenia profesjonalistów do dostarczania wyjątkowych wyników dla klientów, wyróżnikiem nie będzie to, kto adoptował AI najszybciej, ale kto adoptował go najbardziej inteligentnie.