AI w administracji #Kompetencje AI

AI w administracji publicznej to cykl rozmów poświęcony wdrażaniu rozwiązań sztucznej inteligencji w jednostkach samorządu terytorialnego oraz rozwijaniu kompetencji w obszarze AI wśród pracowników. Rozmowa z Bartosz Ledzion, ekspertem w zakresie zastosowań AI w sektorze publicznym, koncentruje się na rozwijaniu kompetencji AI w administracji publicznej.
 

Czy największą barierą w adopcji AI są dziś technologie czy kompetencje ludzi?

Pierwszym z nich są pracownicy. Obecnie wykorzystanie AI często zatrzymuje się na podstawowym poziomie — obejmuje proste zastosowania, takie jak pisanie maili czy zadawanie nieskomplikowanych pytań. Brakuje przejścia na wyższy poziom wykorzystania, który pozwalałby realnie uwolnić potencjał tej technologii. Istotnym aspektem jest brak integracji działań z konkretnymi procesami. Wykorzystanie AI ma często charakter ad hoc i nie jest osadzone w uporządkowanych, systematycznych działaniach. Tymczasem największą wartość przynosi podejście procesowe — identyfikacja konkretnych etapów pracy, w których AI może wspierać realizację zadań i zwiększać efektywność.

Drugim obszarem są bariery organizacyjne i kulturowe. W wielu przypadkach pojawiają się obawy związane z wykorzystaniem AI, brak zaufania do technologii oraz niedostatecznie zdefiniowane procedury i standardy działania. Towarzyszy temu również deficyt podejścia zarządczego w tym obszarze. Wdrożenie AI wymaga więc nie tylko narzędzi, ale także pracy nad świadomością i nastawieniem pracowników — oswajania technologii, budowania zaufania oraz redukowania obaw, w tym tych związanych z potencjalną utratą pracy.

Trzecim istotnym elementem jest infrastruktura oraz dostępne zasoby. Wdrożenie rozwiązań AI wiąże się z kosztami — zarówno w zakresie zakupu licencji (np. w wersjach enterprise), jak i inwestycji w infrastrukturę. Nie każda jednostka samorządu terytorialnego dysponuje budżetem pozwalającym na szybkie rozpoczęcie takich działań. Dodatkowym wyzwaniem pozostaje niepewność co do zwrotu z inwestycji — zarówno w wymiarze finansowym, jak i jakościowym, takim jak oszczędność czasu czy poprawa efektywności.

Jakie kompetencje będą kluczowe dla urzędników w AI?

Wyraźne skupienie powinno koncentrować się na sześciu kluczowych obszarach kompetencyjnych.

Pierwszym z nich jest praca z kontekstem. Samo promptowanie przestaje być dziś kluczową umiejętnością — dostępne narzędzia potrafią automatycznie rozbudować nawet proste zapytania. Istotniejsze staje się to, jakiej jakości i jak precyzyjny kontekst zostanie dostarczony modelowi. Nie chodzi o przeładowywanie narzędzia nadmiarem informacji, lecz o dostarczanie danych adekwatnych i dobrze dobranych do zadania.

Drugim obszarem jest dekompozycja zadań. W przypadku bardziej złożonych problemów skuteczniejsze jest dzielenie ich na mniejsze etapy i prowadzenie pracy w sposób iteracyjny. Pozwala to ograniczyć ryzyko błędów oraz uzyskać bardziej precyzyjne rezultaty.

Trzeci element to umiejętność oceny jakości i weryfikacji odpowiedzi, w tym identyfikowania tzw. halucynacji. Modele językowe nie są bazami wiedzy, lecz narzędziami generującymi odpowiedzi na podstawie wzorców. W związku z tym wymagają krytycznego podejścia, szczególnie w przypadku szczegółowych i specjalistycznych zagadnień.

Czwartym obszarem jest iteracyjne dopracowywanie wyników. Pierwsza odpowiedź nie powinna być traktowana jako ostateczna — kluczowe jest pogłębianie, doprecyzowywanie i rozwijanie rezultatów poprzez kolejne zapytania.

Piątym elementem jest integracja AI z procesami. Największą wartość przynosi systemowe podejście, w którym wykorzystanie AI zostaje trwale osadzone w konkretnych zadaniach i procesach organizacyjnych.

Szóstym obszarem jest dobór odpowiednich narzędzi i modeli do konkretnego zastosowania. Różne modele i rozwiązania oferują odmienne możliwości — od pracy z tekstem, przez analizę danych, po narzędzia multimodalne — dlatego kluczowe jest świadome dopasowanie technologii do realizowanego zadania.

Czy każdy pracownik administracji powinien rozumieć działanie AI?

W procesie diagnozy administracji publicznej pojawia się istotne pytanie: czy każdy pracownik powinien być zaawansowanym użytkownikiem AI? Niekoniecznie. Zakres wykorzystania tej technologii powinien być dostosowany do roli i odpowiedzialności danej osoby w organizacji.

W ramach przyjętego podejścia można wyróżnić trzy poziomy kompetencji:

Pierwszy poziom to świadomy odbiorca. Jest to osoba, która nie musi bezpośrednio korzystać z narzędzi AI w swojej codziennej pracy, ale funkcjonuje w środowisku, w którym takie rozwiązania są wykorzystywane. Kluczowe jest, aby potrafiła interpretować efekty pracy AI, rozpoznawać potencjalne błędy (np. halucynacje) oraz świadomie uczestniczyć w procesach, w których technologia ta jest obecna.

Drugi poziom to użytkownik. To osoba operująca narzędziami AI w praktyce — korzystająca z przygotowanych rozwiązań, takich jak biblioteki promptów czy określone scenariusze użycia. Jej rola polega na efektywnym wykorzystaniu dostępnych narzędzi, bez konieczności ich samodzielnego projektowania czy modyfikowania.

Trzeci poziom to opiekun (koordynator AI). Jest to osoba odpowiedzialna za rozwój i standaryzację wykorzystania AI w danej komórce organizacyjnej. Zarządza biblioteką promptów, wprowadza usprawnienia na podstawie informacji zwrotnych od użytkowników oraz dba o spójność i jakość pracy z technologią.

Takie podejście pozwala uporządkować wykorzystanie AI w organizacji i ograniczyć ryzyko chaosu. Brak standaryzacji — np. sytuacja, w której każdy pracownik korzysta z własnych, niespójnych rozwiązań — prowadzi do dużej zmienności wyników i trudności w zapewnieniu jakości. Dlatego kluczowe jest wprowadzenie wspólnych zasad i nadanie pracy z AI odpowiedniego poziomu uporządkowania.

Jakie kompetencje powinni mieć menedżerowie i dyrektorzy w administracji?

W tym kontekście kluczowe znaczenie mają dwie kompetencje. Pierwszą z nich jest umiejętność zarządzania zmianą. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie sprowadza się do zastosowania konkretnego narzędzia — jest to przede wszystkim transformacja sposobu pracy. Bez odpowiedniej komunikacji celów, budowania zaufania, pokazywania korzyści oraz ograniczania oporu wśród pracowników, wdrożenie tej technologii na szerszą skalę staje się bardzo trudne. Drugą istotną kompetencją jest rozumienie ryzyk prawnych i organizacyjnych. Kluczowe jest świadome podejście do pracy z danymi — wiedza o tym, jakie dane mogą być wykorzystywane, w jakich sytuacjach można stosować AI, a kiedy należy z tego zrezygnować. Obejmuje to również umiejętność odpowiedniego doboru danych oraz znajomość ograniczeń wynikających z regulacji i zasad bezpieczeństwa.

Czy potrzebne są nowe role, np. liderzy transformacji cyfrowej lub AI?

W tym podejściu nie chodzi o tworzenie nowych stanowisk czy etatów, lecz raczej o rozszerzenie zakresu odpowiedzialności osób już funkcjonujących w organizacji.

Na poziomie całej instytucji warto wyznaczyć rolę o charakterze strategicznym — np. pełnomocnika ds. transformacji cyfrowej lub wdrażania AI. Taka osoba odpowiada za koordynację działań, nadawanie kierunku oraz „napędzanie” transformacji na poziomie organizacyjnym.

Z kolei na poziomie operacyjnym, w ramach poszczególnych komórek organizacyjnych (np. referatów czy wydziałów), zasadne jest wyznaczenie tzw. opiekuna AI. Jest to osoba odpowiedzialna za praktyczne wykorzystanie technologii w danym zespole.

Do jej zadań należy m.in. zarządzanie repozytorium promptów, instrukcji i dobrych praktyk, wyznaczanie standardów pracy i bezpieczeństwa, a także bieżące wsparcie pracowników — np. w zakresie podejmowania decyzji, czy i w jaki sposób można wykorzystać AI w konkretnym przypadku.

Opiekun AI pełni również rolę pierwszego punktu kontaktu w zespole oraz ambasadora zmiany, wspierając rozwój kompetencji i budując zaufanie do technologii wśród współpracowników.

Takie dwupoziomowe podejście — strategiczne i operacyjne — pozwala skutecznie zarządzać wdrażaniem AI, jednocześnie zachowując spójność i bezpieczeństwo działań.

Jak administracja powinna rozwijać kompetencje pracowników?

Rekomendowane podejście do wdrażania AI ma charakter inkubacyjny. Oznacza to intensywną pracę z niewielką grupą pracowników — innowatorów i tzw. early adopters — zamiast prowadzenia masowych szkoleń dla całej organizacji na wczesnym etapie. Taki pilotaż pozwala wypracować konkretne przykłady wartości i realne zastosowania technologii, które mogą być później skalowane.

Proces rozwoju kompetencji można podzielić na trzy etapy.

Pierwszy etap obejmuje moduł podstawowy — szkolenia wprowadzające, koncentrujące się na kluczowych kompetencjach AI (takich jak praca z kontekstem, dekompozycja zadań czy weryfikacja wyników) oraz na aspektach bezpieczeństwa.

Drugi etap to moduły dziedzinowe, dostosowane do specyfiki pracy w administracji. Obejmują one m.in. obszary takie jak analiza danych, obsługa mieszkańca czy wsparcie procesów administracyjnych.

Trzeci etap to praca warsztatowa w formule jeden na jeden lub w małych zespołach. Skupia się ona na konkretnych zadaniach realizowanych w danej komórce organizacyjnej, z celem ich usprawnienia lub częściowej automatyzacji z wykorzystaniem AI.

Istotnym elementem całego procesu jest także wsparcie po zakończeniu szkoleń. Pracownicy powinni mieć możliwość bieżących konsultacji oraz zadawania pytań. Rekomendowane jest również monitorowanie postępów — regularne sprawdzanie, czy i w jaki sposób zespoły wykorzystują AI w praktyce, identyfikowanie barier oraz wspieranie w rozwiązywaniu pojawiających się problemów.

Bez tego etapu utrzymania i wsparcia istnieje ryzyko, że nowe kompetencje nie przełożą się na trwałą zmianę nawyków i rzeczywiste wykorzystanie technologii w codziennej pracy.

Jak AI może zmienić sposób pracy w administracji publicznej?

Kluczową zmianą, jakiej można się spodziewać, jest przesunięcie charakteru pracy. Mniej czasu będzie poświęcane na zadania mechaniczne — takie jak zbieranie danych, ich formatowanie czy redagowanie — a więcej na działania wymagające analizy, podejmowania decyzji oraz bezpośredniej obsługi spraw interesantów.

Drugim istotnym aspektem jest stopniowa zmiana profilu kompetencyjnego pracowników. Na znaczeniu zyskują umiejętności takie jak myślenie procesowe, krytyczna analiza czy ocena jakości, natomiast maleje rola pracy odtwórczej, opartej na powtarzalnych czynnościach, które mogą zostać zautomatyzowane.

Technologia ta stwarza również potencjał do poprawy jakości usług publicznych — pod warunkiem, że jej wdrożenie jest poprzedzone rzetelną diagnozą i prowadzone w sposób systemowy, a nie ad hoc.

Jednocześnie pojawiają się naturalne obawy pracowników, w szczególności związane z utratą części dotychczasowych obowiązków. Automatyzacja może znacząco skrócić czas realizacji zadań, które wcześniej zajmowały wiele dni pracy. To rodzi pytania o dalszą rolę pracownika i jego miejsce w organizacji.

Dlatego kluczowe jest odpowiednie zarządzanie tym procesem — nie tylko poprzez wdrażanie technologii, ale także poprzez świadome planowanie wykorzystania uwolnionych zasobów. Istotne jest jasne komunikowanie pracownikom, w jaki sposób ich rola będzie się zmieniać oraz jakie nowe obszary działania i możliwości rozwoju się przed nimi otwierają.

Jakie trzy kompetencje będą najważniejsze dla administracji w najbliższych latach?

Można wskazać cztery kluczowe obszary kompetencyjne.

Pierwszym z nich jest myślenie procesowe z uwzględnieniem AI — czyli umiejętność identyfikowania zadań, które nadają się do automatyzacji, oraz tych, które powinny pozostać poza zakresem wykorzystania tej technologii.

Drugim obszarem jest krytyczna ocena wyników generowanych przez AI. Obejmuje to weryfikację faktów, wykrywanie tzw. halucynacji oraz świadomość odpowiedzialności za końcowy rezultat. Niezależnie od tego, że treść została wygenerowana przez model, to użytkownik ponosi odpowiedzialność za jej poprawność — szczególnie w sytuacjach formalnych, takich jak komunikacja z mieszkańcami.

Trzeci element to zarządzanie danymi i bezpieczeństwo. Kluczowe znaczenie ma umiejętność anonimizacji i klasyfikacji danych, a także przestrzeganie obowiązujących procedur. Jest to szczególnie istotne w przypadku korzystania z otwartych narzędzi AI.

Czwartym obszarem jest szeroko rozumiana higiena pracy z AI. Oznacza to świadome i wyważone korzystanie z technologii — tak, aby nie prowadziło ono do nadmiernego uzależnienia i stopniowej utraty własnych kompetencji. Istotne jest zachowanie równowagi między wsparciem ze strony AI a samodzielnym myśleniem i działaniem.

Dziękujemy za rozmowę!

Cykl rozmów „AI w administracji” jest realizowany w ramach programu Centrum Kompetencji AI oraz programu „AI w administracji publicznej. Od strategii do wdrożenia”.

Bartosz Ledzion - ekspert w dziedzinie stosowania generatywnej sztucznej inteligencji, service design oraz UX usług cyfrowych w projektach dla sektora publicznego i prywatnego.

Ukończył kierunek User Experience Design SWPS, rozwijał swoje kompetencje w ośrodkach akademickich MIT Media Lab i Cambridge Business Analytics. Dwukrotnie otrzymał nagrodę Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego za projekty naukowe o charakterze wdrożeniowym podczas Gali Nauki Polskiej.

W ostatnich 5 latach koncentrował się na projektach związanych z adaptacją i wdrażaniem sztucznej inteligencji w administracji publicznej i dużych przedsiębiorstwach — od diagnozy gotowości organizacyjnej, przez projektowanie procesów z wykorzystaniem AI, po nadzór nad pilotażowymi implementacjami narzędzi Gen AI w instytucjach publicznych. Był jednym z autorów kodeksu wykorzystania Gen AI w Urzędzie m.st. Warszawy oraz publikacji dotyczącej zastosowania Gen AI w ewaluacji polityk publicznych (PARP).