Raport McKinsey „Superagency in the Workplace”: pracownicy są gotowi na AI, hamują liderzy

W styczniu 2025 roku McKinsey & Company opublikował jeden z najważniejszych raportów o sztucznej inteligencji w pracy — „Superagency in the Workplace: Empowering People to Unlock AI's Full Potential at Work”. Oparto go na badaniu 3 613 pracowników i 238 osób z zarządów (głównie w USA), zrealizowanym pod koniec 2024 roku, oraz na analizach McKinsey Global Institute. Wnioski są niewygodne dla wielu firm — i bardzo budujące dla tych, które chcą działać.

Skąd nazwa „superagency”?

Pojęcie „superagency” McKinsey zapożyczył z książki Reida Hoffmana (współzałożyciela LinkedIn) „Superagency: What Could Possibly Go Right with Our AI Future”. Chodzi o sytuację, w której AI nie zastępuje człowieka, lecz wielokrotnie zwiększa jego sprawczość — daje każdemu pracownikowi moc całego zespołu. Autorzy porównują ten moment do rewolucji przemysłowej i nazywają go „kognitywną rewolucją przemysłową”: maszyna parowa wzmacniała mięśnie, AI wzmacnia myślenie.

Liderzy nie doceniają, jak bardzo pracownicy już używają AI

To najgłośniejszy wynik raportu. Pracownicy korzystają z generatywnej AI mniej więcej trzy razy częściej, niż zakłada kierownictwo. Zarządy szacują, że tylko 4% zespołu używa AI do co najmniej 30% codziennych zadań — w rzeczywistości deklaruje to 13% pracowników. Ludzie nie czekają na oficjalne wdrożenie; już dziś wplatają AI w swoją pracę, często poza wiedzą szefa.

• Pracownicy chcą więcej AI, nie mniej — i chcą iść szybciej, niż pozwala im organizacja.
• Najwięksi „power userzy” to często millenialsi (35–44 lata), a nie najmłodsze pokolenie.
• Skoro AI jest już używana nieoficjalnie, brak zasad to nie ostrożność — to niekontrolowane ryzyko.

Prawie wszyscy inwestują, prawie nikt nie dowozi

Drugi paradoks: pieniądze płyną, efektów brak. 92% firm planuje zwiększyć wydatki na AI w ciągu najbliższych trzech lat, ale tylko 1% liderów uznaje swoją organizację za „dojrzałą” we wdrożeniu — czyli taką, w której AI jest w pełni wpleciona w procesy i realnie napędza wyniki. McKinsey szacuje długoterminowy potencjał generatywnej AI na 4,4 biliona dolarów rocznie. Dziś niemal nikt go nie zagospodarowuje.

• 92% firm zwiększa budżety na AI w perspektywie 3 lat.
• Tylko 1% organizacji jest „dojrzałych” w realnym wdrożeniu AI.
• 47% członków zarządów uważa, że ich firma wdraża AI zbyt wolno.
• 4,4 bln USD — szacowany roczny potencjał produktywności AI dla biznesu.

Czego pracownicy naprawdę potrzebują od firmy

Raport rozbija mit, że ludzie boją się AI i trzeba ich „przekonać”. Większość chce z niej korzystać — pod warunkiem, że dostanie wsparcie i poczucie bezpieczeństwa.

• Szkolenia. 48% pracowników wskazuje je jako najważniejszy czynnik adopcji AI — ale niemal połowa dostaje znikome szkolenie lub żadne.
• Zaufanie. 71% pracowników ufa, że to ich własny pracodawca wdroży AI odpowiedzialnie — bardziej niż big techom czy startupom. Ten kredyt zaufania łatwo zmarnować.
• Bezpieczeństwo i zasady. Największe obawy to cyberbezpieczeństwo (wskazywane przez 51%), błędy i „halucynacje” modeli oraz ochrona danych i własności intelektualnej.

Dlaczego to dotyczy małych firm jeszcze bardziej

McKinsey badał głównie duże korporacje, ale dla mniejszych firm wnioski są jeszcze ostrzejsze. Duża firma może powołać wewnętrzny zespół AI, zatrudnić specjalistów i napisać politykę. Mała firma czy jednoosobowa działalność takich zasobów nie ma — a ta sama luka między „inwestujemy w AI” a „mamy z tego wynik” uderza w nią mocniej. Efekt? Kilka subskrypcji narzędzi, parę eksperymentów z czatem i poczucie, że „AI jakoś nie zadziałało”. Nie zadziałało, bo zabrakło tego, na co wskazuje McKinsey: struktury, ról i procesu.

Jak zamienić potencjał w wynik: dział AI zamiast luźnych eksperymentów

Recepta McKinsey dla zarządów jest właściwie jedna: przejść od rozproszonych eksperymentów do wdrożenia z prawdziwego zdarzenia — z wizją, mapą drogową, kompetencjami i ładem (governance). Dokładnie to robi dział AI: nadaje AI strukturę, której pojedynczy chatbot nigdy nie będzie miał.

• Role i odpowiedzialności — kto przyjmuje zlecenie, kto wykonuje, kto zatwierdza (zamiast „każdy próbuje czegoś sam”).
• Proces i mapa drogowa — powtarzalny przepływ zadań, nie jednorazowy eksperyment.
• Szkolenie i wdrożenie zespołu — ludzie wiedzą, jak i do czego używać AI.
• Ład i bezpieczeństwo — zatwierdzanie przed wysyłką, kontrola danych, limity budżetu.
• Raportowanie — widzisz wyniki i koszty, a nie tylko logi techniczne.

To jest sedno tego, co buduje Deleguj AI: cyfrowy dział z rolami, procesem i raportowaniem, wdrożony i utrzymywany za Ciebie. Nie kolejne narzędzie do listy subskrypcji, tylko zespół, który dowozi — czyli ten 1% dojrzałości, o którym pisze McKinsey, w wersji dostępnej dla małej firmy.