Pułapka efektywności: czy w erze AI optymalizujemy właściwe rzeczy?
Pułapka efektywności: czy w erze AI optymalizujemy właściwe rzeczy?
Sztuczna inteligencja pomaga organizacjom szybciej planować, automatyzować procesy i analizować więcej informacji niż kiedykolwiek wcześniej. Większa efektywność nie zawsze prowadzi jednak do lepszych rezultatów.
Co dzieje się, gdy wykorzystujemy coraz potężniejsze narzędzia do przyspieszania niewłaściwych projektów, optymalizowania procesów o niewielkiej wartości lub skalowania decyzji opartych na błędnych założeniach?
To pytanie znalazło się w centrum panelu „The Efficiency Trap: Are We Optimising the Wrong Things in the Age of AI?”, który odbył się ostatniego dnia Global Project Management Forum 2026 w Rijadzie.
W dyskusji moderowanej przez Youmna Naufal udział wzięli Adrian Predoi, Dave Harry, Aina Aliieva oraz Ewa Palarczyk. Paneliści zmierzyli się z wyzwaniem, które powracało podczas całego forum:
Stworzyliśmy coraz lepsze narzędzia, dzięki którym możemy działać szybciej. Nie zawsze jednak zadajemy sobie pytanie, czy powinniśmy realizować dane działania.
Wraz ze wzrostem tempa i skali działania, które umożliwia AI, jeszcze większego znaczenia nabiera jakość wyznaczonego kierunku, przyjętych priorytetów i podejmowanych decyzji.
Gdy efektywności brakuje kierunku
Efektywność operacyjna i skuteczność nie są tym samym.
Efektywność odpowiada na pytanie, jak szybko, konsekwentnie lub oszczędnie można wykonać określone działanie.
Skuteczność wymaga zadania bardziej fundamentalnego pytania:
Czy osiągamy właściwy rezultat?
Projekt może zostać zrealizowany w terminie, w ramach budżetu i zgodnie z pierwotnym zakresem, a mimo to nie przynieść istotnej wartości. Może rozwiązywać niewłaściwy problem, odpowiadać na nieaktualną potrzebę albo zużywać zasoby, które można byłoby wykorzystać lepiej w innym obszarze.
AI nie eliminuje tego ryzyka. Może je wręcz zwiększyć.
Automatyzacja może przyspieszyć niepotrzebny proces. Zaawansowane raportowanie może poprawić widoczność inicjatywy, która nie wnosi wystarczającej wartości. Narzędzia oparte na AI mogą usprawnić realizację planu, który należało zakwestionować, zanim rozpoczęto jego wdrażanie.
Na tym polega pułapka efektywności: doskonalimy sposób wykonywania działania, nie sprawdzając dostatecznie, czy jest to właściwe działanie.
Zanim organizacja zapyta, jak wykorzystać AI do przyspieszenia projektu, powinna ustalić:
- Czy projekt odpowiada na rzeczywisty i aktualny problem?
- Czy jest zgodny z obecnymi priorytetami strategicznymi?
- Czy jego założenia opierają się na wiarygodnych danych?
- Jakie zasoby i ile energii będzie zużywać?
- Jaką mierzalną i trwałą wartość przyniesie?
- Czy w ogóle powinien być realizowany?
AI nie tworzy jasności strategicznej. Wzmacnia jakość priorytetów, założeń i decyzji już obecnych w organizacji.
Jeżeli kierunek jest właściwy, AI może przyspieszyć tworzenie wartości. Jeżeli jest błędny, może umożliwić organizacji podejmowanie niewłaściwych działań na większą skalę, szybciej i z rosnącym przekonaniem o ich słuszności.
Problem portfela projektów
Pułapka efektywności staje się szczególnie widoczna na poziomie zarządzania portfelem.
Wiele organizacji realizuje jednocześnie zbyt wiele projektów. Nowe inicjatywy są uruchamiane w odpowiedzi na rozwój technologii, presję konkurencyjną, oczekiwania rynku lub potrzeby zgłaszane wewnątrz firmy. Trwające projekty są kontynuowane, ponieważ ich zatrzymanie może być postrzegane jako porażka, nawet jeśli pierwotne uzasadnienie biznesowe przestało być aktualne.
AI może ułatwić administrowanie takim środowiskiem. Pozwala sprawniej inicjować projekty, monitorować ich realizację i automatyzować raportowanie. Efektywniejsza administracja nie oznacza jednak lepszego portfela.
Najtrudniejsze decyzje nadal należą do ludzi:
- Które projekty rzeczywiście wspierają priorytety organizacji?
- Które inicjatywy konkurują o te same ograniczone zasoby?
- Które projekty przestały dostarczać wystarczającą wartość?
- Jakie działania należy przełożyć lub przeprojektować?
- Które projekty należy zakończyć?
Organizacja może poprawić efektywność każdego pojedynczego projektu, a jednocześnie posiadać nieskuteczny portfel.
Prawdziwa dojrzałość nie polega na tym, aby realizować coraz więcej działań w coraz lepszy sposób. Polega na wyborze mniejszej liczby inicjatyw, które naprawdę mają znaczenie, oraz zapewnieniu im odpowiednich zasobów, uwagi i wsparcia decyzyjnego.
Zakończenie projektu, który nie tworzy już wystarczającej wartości, nie powinno być automatycznie traktowane jako porażka. Może świadczyć o odpowiedzialnym przywództwie i dojrzałym zarządzaniu portfelem.
Ludzki koszt ciągłej optymalizacji
Podczas panelu zwrócono również uwagę na to, co organizacje mogą utracić, gdy szybkość, wykorzystanie zasobów i wydajność stają się dominującymi miarami sukcesu.
Ciągła optymalizacja może ograniczać czas potrzebny na refleksję, krytyczne myślenie i ważne rozmowy.
Tymczasem właśnie te działania często zapobiegają najpoważniejszym niepowodzeniom projektów.
Rozmowa może ujawnić, że pierwotne założenia były błędne. Chwila refleksji może pomóc dostrzec ryzyko niewidoczne w systemie raportowym. Osoba, która czuje się uprawniona do zakwestionowania decyzji, może powstrzymać organizację przed dalszym inwestowaniem w inicjatywę, która straciła uzasadnienie.
Takie działania trudno przedstawić za pomocą typowych wskaźników KPI.
Czasami najważniejszym działaniem w zarządzaniu projektem jest rozmowa, która zapobiega podjęciu niewłaściwej decyzji.
Tworzenie przestrzeni do takich rozmów nie oznacza rezygnacji z efektywności. Jest elementem odpowiedzialnego zarządzania. Organizacje potrzebują środowiska, w którym pracownicy mogą kwestionować założenia, zgłaszać wątpliwości i ponownie oceniać priorytety bez obawy, że zostaną uznani za przeszkodę w realizacji projektu.
AI może dostarczać lepszych informacji, identyfikować zależności i wspierać analizę scenariuszy. Nie zastąpi jednak profesjonalnego osądu, bezpieczeństwa psychologicznego ani odpowiedzialności za decyzje.
Od efektywności procesu do efektywności rezultatu
Dyskusja o pułapce efektywności jest również bezpośrednio związana ze zrównoważonym rozwojem i efektywnością energetyczną.
Usprawnienie pojedynczego procesu jest wartościowe, ale niewystarczające, jeżeli cały system nadal zużywa zasoby, nie dostarczając właściwych rezultatów.
Efektywność procesu odpowiada na pytanie:
Jak możemy wykonać to działanie przy mniejszym zużyciu zasobów?
Efektywność rezultatu wymaga zadania innego pytania:
Czy kierujemy zasoby do działań, które tworzą rzeczywistą i trwałą wartość?
Obydwa pytania są istotne.
Odpowiedzialna optymalizacja wymaga analizy nie tylko tego, jak zasoby są zużywane, ale również dlaczego są wykorzystywane i jakie rezultaty przynosi ich wykorzystanie.
Zamiast maksymalizować pojedyncze wskaźniki, organizacje powinny uwzględniać zależności między wydajnością operacyjną, zużyciem energii, wpływem na środowisko, jakością, odpornością operacyjną i długoterminową wartością strategiczną.
Cztery pytania dla liderów projektów i portfeli
Unikanie pułapki efektywności nie oznacza odrzucenia AI, automatyzacji czy doskonalenia procesów. Wymaga stosowania tych możliwości z większą dyscypliną strategiczną.
Przed rozpoczęciem optymalizacji warto zadać cztery pytania.
1. Czy rozwiązujemy właściwy problem?
Dostępność nowej technologii nie powinna być powodem uruchomienia projektu. Punktem wyjścia musi być jasno określony rezultat i rzeczywista potrzeba organizacji.
2. Czy inicjatywa nadal tworzy wystarczającą wartość?
Warunki biznesowe, priorytety i założenia ulegają zmianie. Projekt powinien być oceniany przez cały cykl życia, a nie wyłącznie podczas jego zatwierdzania.
3. Czego nie mierzymy?
Szybkość, koszty i wykorzystanie zasobów nie pokazują pełnej wartości inicjatywy. Należy uwzględniać także wpływ na jakość, ludzi, odporność organizacji, zrównoważony rozwój i jej długoterminowe kompetencje.
4. Z czego powinniśmy zrezygnować?
Każda organizacja dysponuje ograniczonymi zasobami. Odpowiedzialna priorytetyzacja wymaga odwagi, aby wstrzymać lub zakończyć działania, które nie wspierają już istotnych celów.
Efektywność, która ma cel
Panel nie zakończył się jedną, jednoznaczną odpowiedzią. Zakończył się lepszymi pytaniami.
Być może właśnie to było jego najważniejszym rezultatem.
Rola AI nie powinna ograniczać się do umożliwiania organizacjom realizacji większej liczby działań w krótszym czasie.
Odpowiedzialnie wykorzystywana technologia może wspierać lepsze decyzje, ujawniać istotne zależności i pomagać w bardziej świadomym korzystaniu z dostępnych zasobów.
Technologia nie zdecyduje jednak, co naprawdę ma znaczenie.
Celem nie powinna być maksymalna efektywność za wszelką cenę. Powinna nim być efektywność, która ma jasno określony sens, czyli wykorzystanie danych, technologii, energii oraz ludzkiej wiedzy do osiągania rezultatów tworzących rzeczywistą i trwałą wartość.
Pytanie nie brzmi już tylko, czy możemy zoptymalizować dany proces.
Pytanie brzmi, czy optymalizujemy właściwe rzeczy.
Jak wykorzystać AI do osiągania efektywności, która ma cel?
Podczas GPMF 2026 Ewa Palarczyk przedstawiła autorskie podejście Synergist, łączące sztuczną inteligencję, zrównoważony rozwój i efektywność energetyczną.
Dowiedz się, jak technologia i dane mogą wspierać podejmowanie lepszych decyzji, odpowiedzialne wykorzystanie zasobów oraz osiąganie mierzalnych efektów operacyjnych:
