29 listopada 2024 Marcin Orocz

9 ról dobrego lidera wsparte AI

wsparte sztuczną inteligencją

Parę lat temu, na pytanie, co cechuje dobrego kierownika, odpowiedź mogła być jedna: skuteczność. To był czas, gdy rankingi prezesów i menedżerów prześcigały się w publikowaniu wyników: jaki obrót firma wygenerowała, jakie projekty zrealizowano, jak szybko wdrożono nowe technologie. Wskaźniki, KPI, kluczowe punkty – to wszystko służyło dowodzeniu skuteczności.

Szkolenie 9 ról lidera + AI
9 x 225 minut (wykład: 90 minut + warsztat: 90 minut + 45 minut ćwiczenie z narzędziami AI)
5 dni szkoleniowych | koszt od 4 500 zł netto za uczestnika| online i stacjonarnie
skontaktuj się i poznaj szczegóły

Dziś wymagania są inne. Nie wystarczy być skutecznym – trzeba być również Dobrym Liderem. A to znacznie trudniejsze. Nikt nie chce przeciętnego lidera. Może jeszcze lidera-herosa, takiego, który pociągnie zespół do realizacji niemożliwego. Ale nawet herosi potrzebują wsparcia i umiejętności wchodzenia w różne role. To właśnie te role stanowią fundament przywództwa.

Dzisiejszy lider projektu, zwłaszcza młody lider, który dopiero stawia pierwsze kroki w organizacji, powinien umieć elastycznie dostosowywać się do sytuacji i przyjmować role odpowiednie do wyzwań. A co, jeśli wspomoże go sztuczna inteligencja?

Wykorzystanie AI w każdej z ról lidera nie tylko przyspiesza działania operacyjne, ale również otwiera przestrzeń na to, co kluczowe w byciu dobrym liderem – na relacje międzyludzkie i rozwój strategiczny. Dzięki temu liderzy mogą skupić się na budowaniu zaufania, rozwijaniu empatii, zrozumieniu potrzeb zespołu i aktywnym słuchaniu. Jednocześnie AI odciąża lidera w analizie danych i bieżącym zarządzaniu, co pozwala przeznaczyć więcej czasu na tworzenie nowych wizji, strategiczne eksperymenty oraz wdrażanie innowacji, które prowadzą organizację ku przyszłości. To idealne połączenie technologii i człowieczeństwa w przywództwie!

Jak AI może wspierać lidera w jego rolach?

1. Architekt

Dobry lider to ktoś, kto potrafi zdefiniować, zrozumieć i przekazać wizję, misję oraz wartości projektu. Musi jasno określić cele, które zespół ma osiągnąć.

Narzędzia do wizualizacji celów, takie jak Miro, pomagają tworzyć interaktywne mapy myśli czy diagramy strategii. AI wspiera również w analizie misji i wartości organizacji na podstawie zebranych danych.

ChatGPT może pomóc w dopracowaniu misji projektu, a platformy takie jak Notion AI sugerują kroki do realizacji wizji. AI analizuje dotychczasowe osiągnięcia zespołu, wskazując obszary, które mogą wymagać bardziej precyzyjnego zdefiniowania.

2. Planista

Planowanie krótkoterminowe i długoterminowe to podstawa w projektach. Należy przewidzieć zagrożenia, stworzyć matrycę ryzyk i podjąć odpowiednie działania.

Narzędzia takie jak Microsoft Project z AI przewidują możliwe opóźnienia, optymalizują harmonogramy i wskazują ryzyka. AI w Asanie lub Monday.com pomaga w automatycznym przypisywaniu priorytetów.

Risk Cloud wspiera analizę ryzyka dzięki wbudowanym algorytmom.  AI może generować alternatywne scenariusze projektów, ułatwiając podejmowanie szybkich decyzji w kryzysowych sytuacjach.

3. Wykonawca

Dobry lider daje przykład – wymaga najpierw od siebie, a potem od innych. Realizuje zadania w terminie i w ramach budżetu.

Automatyzacja powtarzalnych zadań dzięki AI, np. w narzędziach takich jak Zapier, pozwala liderowi skoncentrować się na realizacji kluczowych zobowiązań.

Notion AI automatycznie podsumowuje postępy w realizacji zadań, pomaga identyfikować obszary, w których można zwiększyć wydajność, eliminując niepotrzebne procesy.

4. Dyrygent

Każdy członek zespołu jest inny. Lider musi stworzyć harmonię z różnorodności i połączyć unikalne cechy członków zespołu w jeden spójny zespół.

Systemy takie jak OfficeVibe analizują nastroje zespołu, pomagając liderowi zrozumieć, kto potrzebuje wsparcia. AI w narzędziach rekrutacyjnych wskazuje, jak najlepiej wykorzystać talenty w zespole, można analizować mocne strony zespołu, sugerując optymalne role dla jego członków. Sztuczna inteligencja ułatwia monitorowanie dynamiki zespołu, wskazując możliwe konflikty zanim się rozwiną.

5. Nauczyciel

Lider uczy i podnosi kompetencje zespołu, zwłaszcza w zakresie komunikacji i skuteczności.

Platformy takie jak Coursera z AI sugerują spersonalizowane ścieżki rozwoju dla zespołu. AI w Slacku może dostarczać mikro-szkolenia i informacje w trakcie codziennej pracy. ChatGPT jako asystent do szybkiego uczenia zespołu nowych koncepcji. Narzędzia edukacyjne z AI mogą dostosowywać tempo i zakres materiału do poziomu każdego członka zespołu.

6. Sługa

Pokora w podejściu do ludzi i problemów jest kluczowa. Lider tworzy atmosferę zaufania i wzajemnej pomocy.

Narzędzia analizujące dobrostan zespołu, np. Workday, identyfikują problemy i sugerują działania poprawiające atmosferę. AI wspiera w organizowaniu anonimowych ankiet nastrojów zespołu. AI może sugerować liderowi, jak skutecznie doceniać wkład członków zespołu, zwiększając ich zaangażowanie.

7. Innowator

Zespół, który czuje się bezpieczny, jest bardziej skłonny do eksperymentów i wprowadzania innowacji.

Narzędzia wspierające burze mózgów, takie jak Miro z AI, pomagają generować pomysły i szybko prototypować rozwiązania. AI analizuje także trendy i inspiruje do wprowadzania nowych technologii. Jasper wspiera w kreatywnym myśleniu, proponując nowe koncepcje. AI może porównywać efektywność wprowadzanych innowacji z wynikami rynkowymi, co pomaga mierzyć sukces.

8. Ekspert

Lider powinien rozumieć procesy biznesowe, kontekst, kulturę pracy oraz nieustannie podnosić swoje kompetencje.

Narzędzia takie jak Tableau czy Power BI umożliwiają liderowi szybkie analizowanie danych i lepsze zrozumienie wyników organizacji, dostarcza raporty i automatyczne rekomendacje działań na podstawie danych firmy. Analiza predykcyjna AI pomaga przewidywać przyszłe wyniki, wspierając podejmowanie decyzji strategicznych.

9. Myśliciel

Lider analizuje, szuka nowych możliwości i wyciąga wnioski z podjętych decyzji.

Narzędzia takie jak IBM Watson wspierają liderów w analizach scenariuszowych i identyfikowaniu nowych szans. Algorytmy machine learning uczą się na błędach organizacji, podpowiadając, jak unikać ich w przyszłości. AI wspiera w retrospektywach projektów, sugerując konkretne usprawnienia. Sztuczna inteligencja może podpowiadać najlepsze praktyki z branży, wspierając lidera w kreowaniu innowacyjnych rozwiązań.

Podejmij wyzwanie przywództwa przyszłości! 🚀 Szkolenia wsparte AI

Sztuczna inteligencja nie zastąpi lidera, ale może być jego największym sprzymierzeńcem. Wzmacnia mocne strony, ułatwia planowanie i poprawia skuteczność. Bądź liderem przyszłości – podejmij wyzwanie i wykorzystaj AI, by przekształcić swoją karierę oraz osiągnięcia zespołu!

Do wszystkiego dodaj dystans do siebie i poczucie humoru – to często klucz do przetrwania kolejnej burzy zmian. 🌟


Szkolenia AI to doskonały sposób na zrozumienie, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w codziennej pracy lidera. Wdrażając AI w zarządzaniu projektami, planowaniu oraz rozwijaniu kompetencji zespołu, liderzy mogą znacząco zwiększyć efektywność swoich działań. Nasze szkolenia z zakresu AI są idealnym rozwiązaniem dla młodych liderów, którzy chcą być o krok przed konkurencją i z powodzeniem odpowiadać na wyzwania przyszłości.

Doświadczeni liderzy również mogą skorzystać na szkoleniach z zakresu AI, ponieważ pozwalają one poszerzyć horyzonty i dostosować sprawdzone metody zarządzania do dynamicznie zmieniającego się otoczenia biznesowego. Sztuczna inteligencja wspiera ich w podejmowaniu lepszych decyzji strategicznych, analizie danych i wprowadzaniu innowacji, co jest kluczowe w utrzymaniu przewagi konkurencyjnej. Nasze szkolenia AI dla liderów z doświadczeniem to okazja, by jeszcze bardziej udoskonalić swoje umiejętności i odkryć nowe możliwości w zarządzaniu zespołami.

Współczesne badania podkreślają, że integracja sztucznej inteligencji (AI) w procesach zarządzania przynosi znaczące korzyści, zwłaszcza gdy liderzy posiadają umiejętności efektywnej współpracy z tymi technologiami. Jak wskazuje raport Microsoftu, firmy osiągają największe korzyści biznesowe z AI, gdy jej wdrażanie idzie w parze z rozwojem kompetencji pracowników, zarówno technicznych, jak i miękkich . Ponadto, badania przeprowadzone przez Atlassian pokazują, że pracownicy strategicznie współpracujący z AI oszczędzają średnio 105 minut dziennie, co przekłada się na dodatkowy dzień pracy w tygodniu . Dlatego rozwijanie kompetencji liderów w zakresie współpracy z AI jest kluczowe dla zwiększenia efektywności operacyjnej i umożliwienia koncentracji na aspektach wymagających ludzkiej empatii i kreatywności.


The impact of artificial intelligence on labor markets: A comprehensive analysis opublikowany w czasopiśmie “Information & Management” w 2024 roku przez autorów Aleksandra Przegalinska, Tamilla Triantoro, Anna Kovbasiuk, Leon Ciechanowski, Richard B. Freeman, Konrad Sowa  analizuje wpływ sztucznej inteligencji (SI) na rynki pracy. Autorzy wykorzystali dane z lat 2010–2023, aby zbadać, jak automatyzacja i SI wpływają na zatrudnienie w różnych sektorach.

Główne wnioski z artykułu to:

Redukcja miejsc pracy w sektorach rutynowych: W branżach takich jak produkcja i logistyka nastąpił spadek zatrudnienia z powodu automatyzacji zadań powtarzalnych.

Wzrost zapotrzebowania na umiejętności cyfrowe: Zwiększyło się zapotrzebowanie na pracowników z kompetencjami w zakresie analizy danych, programowania i zarządzania technologiami.

Polaryzacja rynku pracy: Nastąpiło zwiększenie liczby miejsc pracy wymagających wysokich kwalifikacji oraz niskopłatnych stanowisk usługowych, przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby stanowisk o średnich kwalifikacjach.

Potrzeba ciągłego kształcenia: Autorzy podkreślają znaczenie edukacji i szkoleń w dostosowywaniu się pracowników do zmieniających się wymagań rynku pracy.

Moim zdaniem, artykuł ten dostarcza cennych informacji na temat wpływu SI na rynek pracy. Podkreśla konieczność adaptacji zarówno pracowników, jak i pracodawców do dynamicznych zmian technologicznych. Ważne jest, aby inwestować w edukację i rozwój umiejętności cyfrowych, co pozwoli na lepsze przygotowanie się na przyszłe wyzwania związane z postępującą automatyzacją.

, , , ,