Skala zjawiska - dane pokazujące, jak szybko AI weszło do organizacji i dlaczego odpowiedzialność za decyzje z jej udziałem stała się pytaniem bez jasnej odpowiedzi. Wprowadzenie pojęcia „responsibility gap” i krótkie zarysowanie struktury webinaru wokół modelu K/K/K.

Dane o spadku bezpieczeństwa psychologicznego w zespołach korzystających z AI oraz o skali „shadow AI” w organizacjach. Jak kultura speak-up zmienia to równanie i co realnie powstrzymuje pracowników przed przyznaniem się do błędu lub nieautoryzowanego użycia AI.

Dlaczego brak jasno określonych granic decyzyjności wobec AI tworzy lukę odpowiedzialności. Jak wygląda to w praktyce, gdy nikt nie wie, czy rekomendację AI trzeba zweryfikować, czy można jej zaufać. Co oznacza klarowność celów i ról w kontekście pracy z AI?

Co pokazują badania o rozmywaniu się odpowiedzialności w zespołach człowiek+AI i co to oznacza dla projektowania ról, zakresów obowiązków i oceny wkładu pracownika. Jak HR może wspierać menedżerów w jasnym przypisywaniu właścicielstwa decyzji.

Czym jest sykofancja AI i dlaczego systemy mają wbudowaną skłonność do potwierdzania naszych założeń. Dlaczego kultura feedbacku to jedyny realny mechanizm korekcyjny jak go zbudować, zanim „potakujące” AI utwierdzi zespół w błędnej decyzji.

Firmy najlepiej wykorzystujące potencjał AI wyróżnia nie lepsza technologia, tylko organizacja i kultura a to obszar, w którym HR ma realny wpływ. Pokażemy, dlaczego bezpieczeństwo psychologiczne i odwaga eksperymentowania korelują z szybszym wdrażaniem AI i wyższym zaangażowaniem zespołów, oraz jak to przekłada się na employee experience i retencję| Q&A