Autor: Christopher Penn z Almost Timely News

Jaki jest największy problem dzisiejszej sztucznej inteligencji? Czy to koszt, ponieważ budżety tokenów są całkowicie rozdmuchiwane przez autonomiczną SI? Czy to zrównoważony rozwój, skoro SI zużywa prąd i słodką wodę? Czy to etyka, ponieważ firmy technologiczne upychają SI wszędzie?

Myślę, że problem sięga głębiej. To wszystko objawy znacznie głębszego problemu: nikt nie podejmuje decyzji.

A dokładniej rzecz ujmując, przekazaliśmy zbyt wiele naszych funkcji wykonawczych sztucznej inteligencji. Zrezygnowaliśmy z samodzielnego myślenia. 

Zagłębmy się w ten temat.

Część 1: Skąd wziął się ten problem

W piątek po południu zastanawiałem się, co chcę poruszyć w tym tygodniowym wydaniu. W USA mamy długi weekend świąteczny, więc nie tak wiele osób będzie czytać, i to w porządku. (Doceniam, że TY czytasz). Ostatnio poruszyłem mnóstwo tematów:

• Jak ulepszyć reklamę za pomocą SI
• Dlaczego listy typu "top 10" mogą przynieść więcej szkody niż pożytku
• Konfiguracja prywatnych, lokalnych modeli
• Jak działa wykrywanie SI
• SI a modele mentalne GEO
• SI dla detalicznego GEO
• 18 sposobów na oszczędzanie budżetów tokenów
• Jak sprawić, by SI pisała lepiej

Więc pod wpływem impulsu skonfigurowałem NotebookLM z ostatnich 180 dni rozmów z ponad 40 różnych subredditów, takich jak r/marketing, r/chatgpt itp. – wszystko wokół marketingu, biznesu i SI. Połączyłem go z Claude Code za pomocą narzędzia wiersza poleceń NotebookLM (najbardziej efektywny pod względem tokenów sposób komunikacji Claude'a z NotebookLM), a następnie umieściłem wszystkie moje newslettery z 2026 roku od początku roku w folderze wejściowym.

Poprosiłem Claude'a, aby porównał to, o czym pisałem do tej pory w tym roku, z tym, co ludzie uważają za najtrudniejsze problemy związane z SI. Claude wypluł listę 10 głównych rzeczy wypływających z ponad 800 000 słów pienienia się z wściekłości na Reddicie, które jego zdaniem mogłyby być dobrymi tematami newslettera:

• Wyzwania związane z widocznością SI
• Nadzór autonomiczny ulega degradacji
• Wdrażanie SI jest wadliwe
• 40-60% budżetu firmy jest marnowane na niewłaściwe modele
• SI jest tylko wynajmowana
• Pochlebstwo SI psuje syntetyczne grupy fokusowe
• Detektery SI nie działają
• SI wypłukuje korporacje i nikt nie zatrudnia młodszych pracowników
• Ludzie mierzą SI przez tokenmaxxing
• Marketerzy to w zasadzie niepłatna siła robocza do trenowania danych dla firm SI

Claude NAPRAWDĘ naciskał, abym napisał o tym, jak pomiar jest zepsuty w dzisiejszym marketingu i SI, i być może kiedyś to zrobię, ale to nie jest to, co widzę, gdy patrzę na tę długą listę. Tak, w wielu z nich są problemy z pomiarem, w wielu problemy z danymi, ale... zepsuty pomiar jest objawem tego, o czym mówiłem wcześniej – zrezygnowaliśmy z funkcji wykonawczych.

Dla tych, którzy nie są nerdami od analityki, wiedzcie, że pomiar jest wskaźnikiem opóźnionym. Nie jest wskaźnikiem wyprzedzającym.

Część 2: Podsumowanie funkcji wykonawczych

Na przypomnienie, dzielę funkcje wykonawcze na cztery kategorie, które nazywam PODS:

• Plan (Planowanie): myślisz o osiągnięciu czegoś w przyszłości i tworzysz plan, jak się tam dostać
• Organize (Organizowanie): bierzesz to, co masz, i próbujesz to uporządkować
• Decide (Decydowanie): bierzesz to, co masz, i podejmujesz decyzje
• Solve (Rozwiązywanie): rozwiązujesz problemy, które masz

Tak, funkcje wykonawcze mają więcej niuansów, ale ta poręczna, krótka lista to łatwy sposób na zobaczenie, co robi nasz mózg. To myślenie krytyczne, jedna z najgorzej nazwanych praktyk, jakie mamy.

Dlaczego? Ponieważ myślenie krytyczne nie polega per se na byciu krytycznym. Chodzi o metapoznanie – którego definicja to myślenie o myśleniu. Kiedy myślisz o tym, jak myślisz, otwierasz drzwi do ulepszeń, do rozwoju.

Myślenie o myśleniu oznacza zadawanie pytań i refleksję – czy to najlepszy sposób na zrobienie czegoś? Jak mógłbym to zrobić lepiej? Jak mógłbym czerpać więcej przyjemności z tego, co robię? Nie chodzi tak bardzo o krytykowanie siebie, co o rozpoznawanie tego, co robisz i czy to działa, czy nie.

Kiedy planujesz, organizujesz, decydujesz i rozwiązujesz, z natury myślisz o myśleniu. Za każdym razem, gdy planujesz, za każdym razem, gdy wprowadzasz ład w chaos, musisz sprawdzić w swoim własnym mózgu, czy to, co robisz, przybliża cię do mety.

Funkcje wykonawcze to jedna z rzeczy, które definiują naszą świadomość jako żywych stworzeń. Każda świadoma istota, od myszy po nas, wykonuje te zadania. Czytałeś lub słyszałeś historie o wronach tworzących narzędzia z drutu, aby rozwiązywać problemy, obserwowałeś psy i koty podejmujące decyzje i planujące. Sam obserwowałem, jak mój kot optycznie mierzy, czy może wykonać konkretny skok.

Przy odpowiednim promptowaniu, dzisiejsze narzędzia SI są również doskonałe w funkcjach wykonawczych. Mając odpowiednie ramy, uprzęże i dane, mogą planować, organizować, decydować i rozwiązywać lepiej niż my w większości zadań opartych na języku.

I tu leży właściwy problem.

Część 3: Pełny obraz

Przyjrzyjmy się każdemu z 10 tematów zaproponowanych przez Claude'a, aby zobaczyć wątki, które je łączą.

Wyzwania związane z widocznością SI: kiedy czytasz dosłowne wypowiedzi ludzi na temat pomiaru widoczności SI, widać, że w zasadzie to zmyślają. Dotyczy to zwłaszcza dostawców oprogramowania, którzy oferują i wciskają rozwiązania, które mają bardzo mało wspólnego z rzeczywistością – a mimo to interesariusze to łykają, ponieważ wolą mieć pewność co do błędnej liczby niż zaakceptować niepewność lub brak jakiejkolwiek liczby. Nie myślą o swoim myśleniu.

Nadzór autonomiczny ulega degradacji: komentatorzy na Reddicie skupili się na fakcie, że w miarę jak agenci stają się bardziej zaawansowani, coraz trudniej jest śledzić, co robią. Więc po prostu cały czas klikamy OK – jeśli w ogóle myślimy o człowieku w pętli. Zrzekliśmy się tu naszej władzy. Co więcej, niektóre narzędzia SI mają to wbudowane jako funkcję. Claude nazywa to niebezpiecznym pomijaniem uprawnień. Qwen nazywa to trybem YOLO.

Wdrażanie SI jest wadliwe: tutaj dyskusja dotyczy interesariuszy mówiących swoim interesariuszom, że organizacja wdrożyła SI bez żadnego poczucia wpływu, jaki to miało. Jeden z piszących przytoczył statystykę, że 29% firm widzi znaczący zwrot z inwestycji w SI, mimo że pojedynczy pracownicy twierdzą, że ich wydajność wzrosła pięciokrotnie. Matematyka się nie zgadza. Tutaj ludzie nie chcą myśleć i zastanawiać się, co w ogóle oznacza wdrożenie. Katie dużo o tym pisze w newsletterze Trust Insights w ostatnich kilku tygodniach. W gruncie rzeczy mylimy używanie SI z uzyskiwaniem wyników z SI.

40-60% budżetu jest marnowane: tutaj ludzie mówią o tym, jak wszyscy po prostu akceptują domyślny model w narzędziach SI, który zazwyczaj jest najdroższy. Claude na przykład domyślnie używa Opus 4.8, który jest znacznie droższym modelem niż Sonnet 5 czy Haiku 4.5. Nie myślimy. Nie podejmujemy decyzji o kompromisach między kosztami a skutecznością. Inna osoba wskazała, że jest to celowy zabieg mający na celu wyrobienie nawyków. Chodzi o kształtowanie nawyku używania najdroższych modeli, aby gdy subsydiowanie dzisiejszej SI się skończy, jesteśmy przyzwyczajeni do korzystania z najdroższych modeli. To w pewnym sensie przejmowanie kontroli nad mózgiem.

SI jest tylko wynajmowana: w tym konkretnym temacie dyskusja koncentruje się wokół tego, co faktycznie posiadasz w SI, co jest bardzo małe, jeśli używasz dzisiejszych modeli granicznych z zamkniętymi wagami. W szczególności wdrażanie Fable 5 przez Anthropic, raz włączane, raz wyłączane, dzięki amerykańskim kontrolom eksportowym, było sygnałem ostrzegawczym dla całej branży, że nie posiadasz niczego w SaaS, tak samo jak nie posiadasz muzyki w Spotify ani filmów w Netflix – ale ludzie myślą, że tak.

Pochlebstwo w grupach fokusowych: mimo że mamy dobre badania akademickie pokazujące, że odpowiednio promptowane modele SI mogą emulować ludzkie intencje zakupowe z około 90% dokładnością, poziom pochlebstwa w modelach SI kieruje je w stronę błędu konfirmacji w większości sytuacji. Dotyczy to zwłaszcza syntetycznych grup fokusowych; kiedy ludzie używają SI do symulacji intencji konsumenckich, w większości przypadków tak naprawdę wzmacniają własne uprzedzenia. Nie ma żadnej refleksji ani kwestionowania wyników SI.

Detektery SI nie działają: Mój odwieczny ulubiony temat. Ten wątek rozmowy obracał się wokół tego, jak firmy używają detektorów SI do identyfikacji użycia SI w sytuacjach, gdzie nie jest to odpowiednie, nie uznając, że same detektory również są wadliwe. W testach, które przeprowadziłem 3 tygodnie temu, detektory SI fałszywie oznaczały ludzkie wyniki 1 raz na 7. Nikt nie myśli i nie zastanawia się wystarczająco nad tym, kto pilnuje strażników.

SI wypłukuje firmy: Bardzo spodobał mi się ten cytat z subreddita właścicieli agencji:

„Dziwne jest to, że nikt tego nie zdecydował. Nie było żadnego spotkania, na którym byśmy to omawiali. Zautomatyzowaliśmy jedno irytujące zadanie, potem kolejne, i pewnego dnia praca wypaliła się od środka.”

Ta erozja zadań to wszystko brak poznania, brak refleksji, brak planu. Nikt nie podejmuje decyzji – po prostu zostawia to maszynom, każdego dnia odrobinę więcej.

Tokenmaxxing: to była refleksja nad najnowszą wiadomością o Meta, w której byli na dobrej drodze do wydania kilku miliardów dolarów na tokeny SI, ponieważ mierzyli wydajność SI w oparciu o wydatki na tokeny, co jest najgłupszym możliwym sposobem mierzenia SI.

Marketerzy jako niepłatni trenerzy: to była cała masa narzekań na to, jak marketerzy są w zasadzie niepłatnymi trenerami dla platform SI. Im więcej treści produkujemy, tym więcej SI musi się uczyć, jednocześnie konkurując o zadania, za które nam płacą. Tutaj wątek dotyczył tego, jak przeciętny marketer nie myśli i nie zastanawia się nad swoją relacją z SI.

A ta długa lista 10 elementów to nie wszystko, daleko mu do kompletności. Pomyśl, w jaki inny sposób ludzie używają SI bez myślenia, bez myślenia o swoim myśleniu. Wejdź na LinkedIn i spójrz na niekończące się strumienie botów komentujących, które w kółko parafrazują ten sam szablon. Spójrz na bałagan zalewający twoją skrzynkę odbiorczą, przeczytaj raporty, które wysyłają ci twoje agencje, a które wyraźnie są robione metodą kopiuj-wklej.

Kiedy odłożymy na bok kierunek, w którym Claude chciał popchnąć ten temat newslettera, staje się dość oczywiste, że tak naprawdę chodzi o to, jak bardzo myślimy o myśleniu. Jak bardzo jesteśmy samoświadomi? Jak dobrze i dokładnie postrzegamy naszą relację z SI?

Przede wszystkim, czy widzimy ilość funkcji wykonawczych, które przekazaliśmy SI?

Część 4: Antidotum

„Nikt tego nie zdecydował” prześladuje mnie. Kiedy przekazujesz funkcje wykonawcze SI, kto podejmuje decyzje? Nikt. Nikt nie odpowiada za decyzję, ponieważ maszyna podejmuje ją za nas. Niezależnie od tego, czy chodzi o budowanie prezentacji PowerPoint, składanie raportu dla klienta, tworzenie treści do newslettera, kiedy robi to maszyna, nie ma odpowiedzialności i nie ma podejmowania decyzji z naszej strony, poza ich zatwierdzaniem.

A to prowadzi do mnóstwa złych rezultatów, od utraty pracy po niezadowolenie z własnej pracy. Wiesz, kiedy używasz SI do odciążenia się z zadania, że to ty nie wykonałeś pracy – i nie jesteś z niej dumny, tak samo jak nie byłbyś dumny z pracy, którą wykonał za ciebie podwykonawca.

Pomyśl o tym w kontekście rodziców. Idź do domu dowolnego rodzica i prawdopodobnie zobaczysz prace plastyczne, które dzieci zrobiły, gdy były małe. Sztuka ta jest ogólnie, obiektywnie, dość słaba. Ale rodzic ceni ją nie ze względu na jakość dzieła, ale ze względu na poziom wysiłku włożonego przez dziecko. Są dumni z wysiłku swojego dziecka, a dziecko jest dumne z tego, co zrobiło w ramach swojego wysiłku. Na dobre czy na złe, kiedy ludzie używają SI, sami czują, że nie włożyli wysiłku, a osoba po drugiej stronie też czuje, że nie włożono wysiłku.

Czasami nawet nie rozumiesz pracy, jeśli ją zleciłeś. Przedstawiasz ją swoim interesariuszom, a pierwsze pytanie, które zadają, a nie ma go w przygotowanych materiałach, prowadzi do paniki, ponieważ nie możesz na nie odpowiedzieć, tak jakbyś kupił ciasto w sklepie zamiast upiec je sam, a potem ktoś pyta, czy zawiera konkretny alergen. I zostajesz z tym, gorączkowo szukając etykiety, aby zobaczyć, co faktycznie jest w cieście.

Więc moje sugerowane antidotum jest takie: dla każdego zadania, które ma znaczenie, zawsze zaczynaj od czegoś, co prowadzisz, i zmuś maszyny, aby cię edukowały.

Na przykład, kiedy kompiluję miesięczne raporty dla klientów Trust Insights, włączam dyktafon i sam przeglądam dane. Mówię na głos, co widzę, co myślę, co ma sens, a co nie, a następnie proszę SI o transkrypcję. Po zakończeniu transkrypcji proszę SI o przejrzenie tego i pokazanie mi, co pominąłem. Prosze ją, aby zadawała mi pytania, aby nagrywała więcej informacji, aby wyciągała ze mnie więcej informacji.

Proszę ją również, zwłaszcza w zakresie mojej wiedzy merytorycznej, o znalezienie mi zasobów do nauki i czytania o jej rekomendacjach. Niedawno poprosiłem ją o wybór z katalogu, który przygotowałem, zawierającego ponad 1000 różnych technik analitycznych, a ona wybrała interesujący zespół 3 technik, z których jednej nie znałem dobrze. Więc kazałem mi jej to wytłumaczyć, aby zamiast biernie akceptować jej rekomendacje, nauczyłem się czegoś. Stałem się lepszy jako profesjonalista. Rozwinąłem swoją wiedzę merytoryczną.

Jeśli się nad tym zastanowisz, to nie tylko racjonalne z perspektywy dostarczania wysokiej jakości pracy, ale także racjonalne z perspektywy mojej wartości. Jeśli jestem tylko dronem do kopiowania i wklejania, mięsnym interfejsem do LLM, to dlaczego moja firma mnie potrzebuje? Dlaczego moi klienci mieliby za mnie płacić, skoro mogą po prostu zapłacić za zadanie ChatGPT lub Claude dokładnie tych samych rzeczy?

To, za co płacą, to moja wiedza ekspercka, moje umiejętności nie tylko w używaniu technologii, ale także specyficzna perspektywa, przez którą ją kieruję, i punkt widzenia, który tylko ja mogę wnieść. A jeśli używam SI do ciągłego ulepszania tej wiedzy eksperckiej, do poszerzania tej wiedzy domenowej, to powinni nadal za mnie płacić.

Poza moją wiedzą merytoryczną zaczynam od głębokich badań, używając narzędzi SI do zbierania informacji, a następnie prosząc je o stworzenie syntezy. Kiedy to mam, proszę je o stworzenie listy kontrolnej tego, co stanowi jakość w dziedzinie, w której pracuję. Na koniec siadam z tymi tworami i czytam oraz uczę się sam. Prosze SI o tworzenie infografik lub podsumowań podcastów, aby poznać dziedzinę, abym mógł połączyć ją z moją wiedzą ekspercką.

Autonomiczna SI – narzędzia takie jak Claude Code, OpenCode itp. – to fenomenalni badacze, znacznie lepsi niż internetowe narzędzia do głębokich badań, do których ludzie przyzwyczaili się w ciągu ostatnich kilku lat. Kiedy używasz agenta badawczego, ma on znacznie większą swobodę w gromadzeniu źródeł, w poświęceniu czasu na zapisanie notatek i obserwacji oraz w syntezowaniu wniosków z posiadanych danych. Jeśli użyjesz czegoś takiego jak ramy badawcze Trust Insights CASINO, uzyskasz niesamowite wyniki z narzędzi, które mają tendencję do mniejszej liczby halucynacji niż ich internetowe odpowiedniki.

Następnie, mając te dane badawcze w ręku, używasz ich, aby stać się lepszym profesjonalistą w swojej dziedzinie. Używasz ich, aby się rozwijać. Używasz ich, aby dodawać do swoich spostrzeżeń, zamiast je zastępować.

Część 5: Podsumowanie

Największym problemem dzisiejszej SI jest delegowanie naszych funkcji wykonawczych maszynom. Niezależnie od tego, czy chodzi o odpowiedzialność (maszyny jej nie mają), utratę umiejętności, czy niezadowolenie z naszej pracy, moment, w którym zrzekamy się funkcji wykonawczych, jest momentem, w którym SI staje się bardziej problemem niż rozwiązaniem.

Możemy to wszystko sprowadzić do prostego zestawu pytań:

1. Czy użycie SI sprawia, że wynik jest lepszy?

2. Czy użycie SI sprawia, że ja jestem lepszy?

Jeśli odpowiedź nie brzmi TAK na OBYDWA pytania, to nie używasz tego dobrze.

Używana prawidłowo, SI jest jednym z największych narzędzi rozwoju zawodowego, jakie kiedykolwiek stworzono.

Używana nieprawidłowo, jest jedną z najbardziej destrukcyjnych sił, jakie kiedykolwiek znała twoja kariera, ponieważ w momencie, gdy zlecasz zadanie SI, twoje własne umiejętności w tym zadaniu rdzewieją.

A gdy coś zardzewieje wystarczająco mocno, taniej i łatwiej jest to wymienić.

Więcej w newsletterze Almost Timely