Jak transformacja AI zaczyna się od ludzi z Lizą Adams

Najważniejsze wnioski

• Fragmentacja AI: Pracownicy polegający na własnej motywacji do nauki AI nie przekształcą sposobu pracy tak, jak potrzebują tego organizacje
• Ścieżka zawodowa: AI powinno zmieniać rezultaty pracy i przełamywać silosy, nadając priorytet wynikom
• Wyzwania związane z wdrażaniem: Liderzy muszą dostrzegać wpływ zmian sposobu myślenia na sposób oceniania swoich zespołów
• Opór przed zmianą: Organizacje mają trudności z wdrażaniem AI, koncentrując się na technologii zamiast na transformacji sposobu pracy
• Patrzenie w przyszłość: Zespoły wykorzystujące AI do eliminowania ograniczeń, przełamywania silosów i wzmacniania swoich pracowników odniosą sukces

Większość eksperymentów z AI przeprowadzonych przez Ciebie w 2025 roku nie przyniosła przełomu.

Testowaliście narzędzia. Szukaliście wzrostu produktywności. I prawdopodobnie zautomatyzowaliście kilka raportów oraz przyspieszyliście tworzenie części wiadomości e-mail. Ale transformacja, którą obiecaliście? Wasz zespół wciąż na nią czeka.

W rzeczywistości możesz budować uzasadnienie biznesowe dla automatyzacji, która pozbawi Twój zespół pracy.

„AI nie jest trudną częścią” — mówi Liza Adams, doradczyni ds. AI i strategii GTM, która pomagała zespołom odpowiedzialnym za wejście na rynek przechodzić transformację — od Pure Storage po Smartsheet. „To ludzie. Z nami jest trudno”.

Podczas gdy analitycy branżowi przewidują, że transformacja AI wpłynie na niemal każdą funkcję zawodową do 2027 roku, Adams przedstawia bardziej zniuansowaną perspektywę. Prawdziwa transformacja wcale nie jest technologiczna. W rzeczywistości jest to raczej wyzwanie związane z zarządzaniem zmianą po stronie ludzi, wymagające fundamentalnych zmian w sposobie, w jaki myślimy o samej pracy. 

Podkreśla zalety stawiania ludzi na pierwszym miejscu, a w tym artykule przyjrzymy się jej relacji na temat tego, jak może wyglądać transformacja AI — z perspektywy osoby, która każdego dnia pomaga organizacjom przez nią przechodzić. 

Po zakończeniu pracy na stanowisku dyrektorki ds. marketingu Adams koncentruje się na jednym: pomaganiu liderom marketingu w wykorzystywaniu AI do podnoszenia ich wartości strategicznej, a nie jej zastępowania. Jej zdaniem większość organizacji podchodzi do transformacji AI od niewłaściwej strony.

Od szybkości do nowego wyobrażenia: prawdziwa obietnica AI

Kto nie używał AI do przyspieszenia czegoś, co wcześniej zajmowało 10 godzin, a teraz trwa 10 sekund?

Niezależnie od tego, czy chodzi o szybsze tworzenie wiadomości e-mail,  krótsze przygotowywanie briefów kampanii czy automatyczne raportowanie, wiemy, że AI może przyspieszać różne działania, ale w jakim celu? 

„Jeśli używamy AI przede wszystkim do przyspieszania starego sposobu pracy, to niemal budujemy uzasadnienie biznesowe dla wyeliminowania człowieka z procesu” — ostrzega Adams. Wielokrotnie obserwowała ten schemat w organizacjach, którym doradza.
Zmiana, której potrzebujesz, polega na przejściu od szybkości przez jakość do nowego wyobrażenia o pracy.

Zamiast więc pytać „Jak AI może pomóc nam robić to szybciej?”, zapytaj „Jaka praca, wcześniej niemożliwa, mogłaby napędzać wzrost?”. Kiedy tworzysz na nowo sposób pracy od podstaw, budując nowe możliwości, które wcześniej nie istniały, tworzysz uzasadnienie biznesowe wyjaśniające, dlaczego ludzie są niezbędni.

Pracownicy muszą ustalić, jak najlepiej wykorzystywać AI do oszczędzania czasu na powtarzalnych zadaniach, zgodnie z badaniem Harvard Business School, ale oszczędność czasu nie jest ostatecznym celem.
Zdaniem Adams, jeśli ubiegły rok upłynął pod znakiem eksperymentów, to ten rok powinien być poświęcony tworzeniu nowego wyobrażenia o pracy.
„Jeśli naprawdę uwierzysz, że możesz na nowo wyobrazić sobie sposób wykonywania pracy, zmieni to energię — AI przestanie być narzędziem, a stanie się sposobem wykonywania pracy, w tym pracy, która wcześniej nie była możliwa” — wyjaśnia Adams.

Dane to potwierdzają. Harvard Business School ustaliła, że specjaliści, którzy wykorzystywali AI do przeprojektowywania przepływów pracy, zgłaszali o 43% wyższy poziom satysfakcji z pracy i wnosili większą wartość strategiczną niż osoby, które jedynie przyspieszały wykonywanie zadań.

Jednak wyzwanie polega na tym, że „ogranicza nas to, co wiemy i co sprawdziło się wcześniej” — przyznaje Adams. Gdy wprowadzono arkusze kalkulacyjne, ludzie używali ich do tworzenia cyfrowych wersji papierowych ksiąg rachunkowych, zamiast wykorzystywać ich moc obliczeniową. Grozi nam popełnienie tego samego błędu w przypadku AI, gdy cyfryzujemy stare procesy zamiast wyobrażać sobie nowe możliwości.

„Ponowne wyobrażenie sobie czegoś opartego na czymś, co zmienia się tak szybko, jest naprawdę trudne” — mówi. „Dlatego tak bardzo zależy mi na dzieleniu się wiedzą i współpracy. Nie zatrzymujcie wiedzy dla siebie, bo nikt inny nam nie pomoże. Musimy pomagać sobie nawzajem”.

Niezbędne zmiany sposobu myślenia

Nauka sensownego korzystania z AI wykracza poza oglądanie filmów demonstracyjnych i webinarów. Chodzi o praktyczne, oparte na działaniu stosowanie AI podczas wykonywania codziennych zadań.

Różnica między pozorowanym wdrażaniem AI a prawdziwą transformacją sprowadza się do czterech zmian sposobu myślenia.

• Od maszyny pytań i odpowiedzi do partnera w myśleniu: Przestań postrzegać AI jako coś, co odpowiada na pytania. Zacznij traktować je jako współpracownika, który pomaga kształtować same pytania. Ta zmiana perspektywy zmienia sposób, w jaki Twój zespół angażuje się w pracę z AI — od biernego wyszukiwania informacji do aktywnej współpracy przy opracowywaniu strategii i podejmowaniu decyzji. 
• Od szybkości przez jakość do redefiniowania: Istnieje coś, co nazywa się żelaznym trójkątem. Kiedyś zobaczyłem go w warsztacie naprawczym; widniał na nim napis: Dobrze. Szybko. Tanio: wybierz dwie opcje. Podoba mi się, jak pokazuje to, że można mieć wszystko, tylko nie jednocześnie. Jest to jeszcze bardziej widoczne w przypadku korzystania z AI. Jeśli zainwestujesz energię, wnikliwość i czas, AI zapewni lepsze rezultaty. Przechodząc od szybszej pracy do lepszej pracy, najlepiej dążyć do tworzenia nowej pracy, która napędza znaczący rozwój. 
• Od narzędzi przez członków zespołu do systemów: Każdy, kto ma dostęp do internetu, może wykorzystywać AI jako narzędzie. Kluczowe zmiany nastąpią, gdy zaczniesz tworzyć członków zespołu opartych na AI. Z czasem będziesz koordynować całe systemy AI.
• Firma Forrester przewiduje, że do 2028 roku 25% ról zawodowych będzie obejmować regularną współpracę z agentami AI jako zdefiniowanymi członkami zespołów. Najlepsi liderzy marketingu nie czekają. Już tworzą te systemy w swoich zespołach odpowiedzialnych za wprowadzanie produktów na rynek.
• Od schematów organizacyjnych do schematów pracy: To najbardziej przełomowa zmiana: przejście od struktur hierarchicznych do schematów pracy, w których organizacje koncentrują się na rezultatach, a nie na granicach między działami.

AI nie przejmuje się naszymi silosami — zauważa Adams. „Nie obchodzi go, kto wykonuje pracę. Nie obchodzi go, jakie są stanowiska. Liczą się dla niego wyłącznie rezultaty, co moim zdaniem jest bardzo dobrą rzeczą, ponieważ klientów również te kwestie nie obchodzą.

Ile spośród Twoich zespołów pracuje ponad podziałami funkcjonalnymi? Ponowne rozważenie granic obowiązków zawodowych daje ogromną przewagę. W miarę jak AI będzie coraz głębiej osadzane w naszych procesach, nadal będzie ignorować podziały między działami — i być może jest to dobra rzecz.

Konsekwencje dla sposobu organizacji działu marketingu są ogromne.

Czy jesteś miły, czy pełen współczucia?

W tym miejscu większość liderów marketingu popełnia błąd.

„Istnieje ogromna różnica między miłym przywództwem a przywództwem pełnym współczucia” — twierdzi Adams. „Bycie miłym sprawia jedynie, że ludzie czują się komfortowo. Przywództwo pełne współczucia oznacza jednak stawianie określonych oczekiwań i zapewnianie ludziom narzędzi, które pozwolą im odnieść sukces”.

Miłe przywództwo polega na wysłaniu wiadomości na Slacku o nowych narzędziach AI i nadziei, że ludzie sami zorientują się, jak z nich korzystać.

Przywództwo pełne współczucia oznacza uznanie, że zakresy obowiązków się zmieniają, oraz aktywną pomoc zespołowi w przejściu przez tę zmianę.

„Zatrudniliśmy ich do wykonywania określonej pracy. Teraz zakresy obowiązków się zmieniły. Sądzę więc, że musimy pomóc im się zmienić” — wyjaśnia Adams. „Podstawowe znaczenie ma znajomość AI. Nie możemy po prostu dać im całej masy narzędzi, wysłać wiadomości na Slacku i powiedzieć: «zacznijcie z nich korzystać». To nie działa”.

Podstawowe znaczenie ma znajomość AI. Nie możemy po prostu dać im całej masy narzędzi, wysłać wiadomości na Slacku i powiedzieć: «zacznijcie z nich korzystać». To nie działa.

Jak wygląda przywództwo pełne współczucia:

• Znajdowanie czasu na naukę, a nie tylko organizowanie krótkich szkoleń podczas przerw obiadowych między spotkaniami
• Zapewnianie przestrzeni na porażkę, ponieważ ludzie będą bardziej zmotywowani do podejmowania prób, gdy będą mieć poczucie bezpieczeństwa psychologicznego 
• Zapewnianie rzeczywistego wsparcia w formie praktycznych szkoleń, prowadzonych przez współpracowników lub ekspertów
• Udzielanie pełnych szacunku wskazówek, i dostrzeganie, na jakim etapie drogi związanej z AI znajdują się poszczególne osoby

Zasypywanie luki 

Istnieje wyraźny kontrast między pomysłami generowanymi przez ChatGPT a wizją przepływów pracy opartych na AI. Pomiędzy nimi znajduje się ogromna luka.

Adams niedawno zilustrował to w poście na LinkedIn: z jednej strony strona główna ChatGPT mówi „zapytaj o cokolwiek”. Z drugiej strony znajduje się cel polegający na tworzeniu całkowicie przeprojektowanych przepływów pracy, w których członkowie zespołu opartego na AI pracują ramię w ramię z ludźmi.

Wiele organizacji i liderów marketingu utknęło na etapie ustalania, jak przejść z punktu A do punktu B. Naprawa tej sytuacji wymaga czegoś, czego prawdopodobnie nie uwzględniono w budżecie — czy to zapewnienia ludziom przestrzeni na inspirację, przeznaczenia czasu na naukę, czy udzielenia zgody na ponoszenie porażek.

Jak to wygląda w praktyce

Otwarcie dziel się wiedzą. W jednej z firm doradzanych przez Adams liderzy marketingu organizują co tydzień 15-minutowe spotkanie na stojąco „sukces/porażka AI”. Każdy członek zespołu dzieli się jedną rzeczą, która zadziałała, i jedną, która się nie sprawdziła. Ta otwartość buduje poczucie bezpieczeństwa. Regularność nadaje działaniom rozpędu.

Przeprowadź audyt powtarzalnych procesów. Spisz pięć najbardziej czasochłonnych, cyklicznych procesów w swoim zespole. Przy każdym z nich zadaj pytanie: Czy AI mogłaby poprawić jakość rezultatów? Czy AI mogłaby umożliwić zupełnie nowe podejście, którego wcześniej nie byliśmy w stanie zastosować? Jeden z zespołów odpowiedzialnych za generowanie popytu odkrył, że zamiast przyspieszać kwartalne planowanie kampanii, może wykorzystać AI do modelowania scenariuszy dla ponad 20 wariantów kampanii — pracy, która wcześniej była niemożliwa przy ich liczebności.

Stwórz czas przeznaczony na eksperymenty. Jedna z CMO, z którymi współpracuje Adams, wprowadziła dwa razy w tygodniu „godziny konsultacji AI” bez ustalonego programu — po prostu otwarty czas, w którym członkowie zespołu mogą eksperymentować z nowymi podejściami, a bardziej doświadczony kolega jest dostępny, by im pomóc. W ciągu kwartału adopcja wzrosła o 300%.

„Kiedy odnosimy sukces, wygrywamy, a kiedy ponosimy porażkę, uczymy się” — zauważa Adams. „Musimy być niezwykle pełni szacunku i wyrozumiali, niezależnie od tego, na jakim etapie nauki AI znajdują się ludzie”.

Poza ogólnymi szkoleniami

Ogólne szkolenia z AI uczą możliwości. Inspiracja dopasowana do roli prowadzi do transformacji. Kontekst jest najważniejszy.

Badania MIT i Stanford wykazały, że szkolenia z AI dopasowane do konkretnego kontekstu skutkują wskaźnikami adopcji 4 razy wyższymi niż ogólne kursy „AI 101”.

„Myślę, że musimy pokazać ludziom, co jest możliwe w ich pracy” — mówi Adams.

Ogólne szkolenia z AI uczą możliwości, ale inspiracja dopasowana do roli prowadzi do transformacji. W tym przypadku kontekst jest najważniejszy. Istnieją też dane potwierdzające skuteczność tej metody. Badania MIT i Stanford wykazały, że szkolenia z AI dopasowane do konkretnego kontekstu skutkują wskaźnikami adopcji 4 razy wyższymi niż ogólne kursy AI.

Zamiast więc zastanawiać się, jakiego rodzaju szkolenia z AI potrzebuje Twój zespół, aby lepiej wykonywać swoją pracę, weź pod uwagę opinię Adams: „Myślę, że musimy pokazać ludziom, co jest możliwe w ich pracy”.

Zmień swoje podejście

• Zamiast nalegać, aby marketingowcy produktowi korzystali z  ChatGPT, pokaż im, jak AI może dwukrotnie szybciej i skuteczniej przeprowadzić segmentację ICP.
• Zamiast zachęcać marketerów cyfrowych do korzystania z ogólnych promptów i edytowania wyników, pokaż im, jak AI może optymalizować współczynniki konwersji i pozycjonować markę pod kątem rekomendacji w wyszukiwaniu opartym na AI.
• Zamiast korzystać z podstawowych szablonów e-maili do generowania popytu, którym brakuje pozycjonowania i personalizacji prowadzących do konwersji, pokaż zespołowi, w jaki sposób AI może skrócić cykl sprzedaży, analizując, które sekwencje komunikatów faktycznie korelują z transakcjami zakończonymi wygraną.

Różnica jest znacząca. Ogólne szkolenia uczą możliwości. Szkolenia dopasowane do roli przynoszą zmianę, której poszukuje większość organizacji.

Trudna prawda o zasadzie jednej trzeciej

Przywództwo oparte na empatii oznacza również realizm. Podczas podnoszenia i zmiany kwalifikacji zespołu Adams zaobserwowała pewien schemat — „zasadę jednej trzeciej”, zgodnie z którą:

• Jedna trzecia będzie przewodzić
• Jedna trzecia będzie podążać za innymi
• Jedna trzecia znajdzie własną drogę

„Musimy okazać empatię tej ostatniej jednej trzeciej” — mówi. „Być może będziemy musieli znaleźć dla tych osób inną rolę, być może inną organizację, a może nawet miejsce poza firmą”. Istnieje potrzeba, aby CMO i liderzy marketingu podejmujący te decyzje dotyczące liczby pracowników byli między młotem a kowadłem. Jest to z natury trudne, a dla niektórych stanowi część ich pracy.

Oczywiście nikt nie chce usuwać kogoś z jego roli, a nawet dział HR ma dość stawiania go w takiej sytuacji. Pojawia się więc automatycznie pytanie: „Jak mogę zrobić to dobrze?”. Jak mam przekazać osobom, które pozostają na tych stanowiskach, czego się od nich oczekuje, i stworzyć podstawy, aby mój zespół nadal eksperymentował, osiągał wyniki i rozwijał się?”

Oczywiście niektórzy nie przejdą tej transformacji. Jednak osoby, które to zrobią, obserwują, jak poradzisz sobie z kolejnym etapem.

Przełamywanie silosów

Jeśli Twoje zespoły marketingu, sprzedaży i CS nadal działają jak odrębne państwa, tracisz szanse na rozwój lejka sprzedażowego.

Dyrektorka wyższego szczebla ds. generowania popytu w spółce publicznej zaczęła tworzyć współpracowników AI, którzy mieli pomagać w opracowywaniu strategii i realizacji kampanii. Zamiast ograniczać tych współpracowników AI do obszaru marketingu, połączyła ich ze sprzedażą, aby pomagali w przygotowaniu zespołu sprzedażowego do obsługi tych kampanii. Następnie rozszerzyła ich działanie na dział sukcesu klienta, aby wspierali proces wdrażania klientów.

Stworzyła płynne, zintegrowane doświadczenie obejmujące trzy tradycyjnie odizolowane działy.

Przeformułowała swoją rolę. Nie jest już starszą dyrektorką ds. kampanii i generowania popytu. Jest teraz starszą dyrektorką ds. architektury i strategii wejścia na rynek.

Nie stało się tak dlatego, że członek kierownictwa zarządził reorganizację. Stało się tak, ponieważ przestała przejmować się ograniczeniami swojej roli i zaczęła myśleć o rezultatach dla klientów.

„Przestała tak bardzo przejmować się ograniczeniami swojej roli” — zauważa Adams. „Myślała o rezultatach dla klientów w ramach spójnego doświadczenia i zasadniczo na nowo zdefiniowała swoją pracę”.

Przepisała opis swojego stanowiska — i w tym procesie stała się bardziej wartościowa.

Ta transformacja działa tylko wtedy, gdy przeniesiesz uwagę swojego zespołu z sukcesów poszczególnych działów na rezultaty biznesowe.

AI nie obchodzi, kto wykonuje pracę. Nie obchodzi jej stanowisko. Liczą się dla niej wyłącznie rezultaty, co moim zdaniem jest naprawdę dobrą rzeczą, ponieważ klientów również te kwestie nie obchodzą.

To nie jest wyłącznie anegdota. Badanie Harvardu wykazało, że gdy zespoły interdyscyplinarne korzystały z AI, zaczęły w mniejszym stopniu przejmować się granicami obowiązków. „Ponieważ AI nie obchodziło, kto wykonuje pracę, jakie ma stanowisko ani do jakich funkcji należy — liczył się wyłącznie rezultat” — wyjaśnia Adams.

Badania McKinsey są jeszcze bardziej wymowne: organizacje, które ponownie oceniają to, co jest możliwe dzięki przepływom pracy wspomaganym przez AI, osiągają zwrot z inwestycji wyższy 3,5 raza niż te skupione wyłącznie na efektywności.

Zamiast więc pytać: „Jak AI może pomóc mojemu zespołowi marketingowemu pracować szybciej?”, powinieneś pytać: „Jak AI może pomóc nam osiągać lepsze rezultaty dla klientów, niezależnie od tego, który dział tradycyjnie odpowiadał za poszczególne elementy?”

Jak AI może pomóc nam osiągać lepsze rezultaty dla klientów, niezależnie od tego, który dział tradycyjnie odpowiadał za poszczególne elementy?

To pytanie zmienia wszystko.

W przypadku szybko rozwijających się firm SaaS oznacza to, że AI może pomóc:

• Skrócić cykle sprzedaży poprzez połączenie danych o intencjach marketingowych z działaniami sprzedażowymi i wdrożeniem klientów przez CS
• Obniżyć CAC poprzez optymalizację całej ścieżki klienta, a nie tylko górnej części lejka (w tym pomóc może AI w mapowaniu ścieżki klienta)
• Zwiększyć LTV poprzez identyfikowanie możliwości rozwoju obejmujących produkt, marketing i sukces klienta

Implikacje organizacyjne są ogromne.

Co AI wzmacnia obecnie w Twojej organizacji?

Adams przedstawia rolę AI w szczególnie trafny sposób, ponieważ wzmacnia ona to, co już istnieje.

„To, co uwielbiam w AI, to fakt, że rzuca światło na to, co istnieje — niezależnie od tego, czy jest to dobre, czy złe” — mówi. „Jeśli jesteśmy wspaniałą firmą, jeśli jesteśmy wspaniałym człowiekiem, wzmacnia ona nasze intencje. A jeśli jest inaczej, to również to wzmocni”.

Nie da się uciec od fundamentalnych problemów ani braku spójnej komunikacji za pomocą AI. Jeśli doświadczenie klienta jest fragmentaryczne, ponieważ marketing, sprzedaż i CS nie komunikują się dobrze, AI sprawi, że ta fragmentacja będzie bardziej efektywna, ale nie lepsza.

Jeśli jednak masz właściwe intencje i naprawdę koncentrujesz się na rezultatach dla klientów, AI może wzmacniać te pozytywne intencje ponad granicami działów w sposób, który wcześniej był niemożliwy.

Zapytaj swój zespół: co AI wzmacnia obecnie w Twojej organizacji?

Ponieważ wzmocni wszystko, czym ją zasilisz.

Algorytm sukcesu

Adams często słyszy pytanie: „Jak pojawić się w wyszukiwaniu opartym na AI? Jaki jest algorytm, dzięki któremu ChatGPT będzie polecać naszą markę?”

Jej odpowiedź rozwiewa te obawy: „Zawsze mówię, że nie znam algorytmu — i taka jest prawda. Gdybyśmy kiedykolwiek próbowali go rozgryźć, prawdopodobnie oszalelibyśmy, bo cały czas się zmienia. Zawsze jednak mówię: zapomnijcie o algorytmie, przestańcie za nim gonić. Najpierw bądźcie wspaniałymi ludźmi. Bądźcie wspaniałą marką. Bądźcie wspaniałymi marketerami i pozwólcie, by karty ułożyły się tak, jak się ułożą, ponieważ AI wzmocni to, co już istnieje”.

Sugeruje, by liderzy i inni „postawili na autentyczność, postawili na człowieczeństwo, a w świecie, w którym AI demokratyzuje IQ, EQ staje się coraz cenniejsze”.

W miarę jak sztuczna inteligencja przejmuje coraz więcej wymagających wysiłku poznawczego zadań, inteligencja emocjonalna, autentyczność i prawdziwie ludzkie cechy stają się czynnikami wyróżniającymi. To może być najważniejszy wniosek na 2026 rok i kolejne lata.

Droga naprzód

Jak przypomina Adams, 60% dzisiejszych miejsc pracy nie istniało w 1940 roku. Już wcześniej potrafiliśmy się dostosować. Od operatorów wind po programistów, od stenografów po menedżerów mediów społecznościowych. „Jesteśmy najbardziej zdolnymi do adaptacji istotami na tej planecie” — mówi. „Naprawdę wierzę, że ponownie się dostosujemy”.

Nie chodzi o to, czy się dostosujemy. Chodzi o to, czy zdołamy wystarczająco szybko podnieść kwalifikacje ludzi, odpowiednio szybko na nowo wyobrazić sobie pracę i zachować nasze człowieczeństwo w całym tym procesie.

A to wyzwanie, jak jasno pokazuje Adams, jest głęboko i nieredukowalnie ludzkie.

Co dalej?

Załóż konto w CMO Club i obserwuj, aby poznawać kolejne rozmowy z liderami, którzy mierzą się z transformacją opartą na AI.