Mądrzejszy biznes zaczyna się od jakości myślenia.

A dobre myślenie zaczyna się od wiedzy, jak pracować z myśleniem mądrze.

Pracuję z liderkami, liderami, zespołami i organizacjami nad jakością myślenia - bo to ono wpływa na decyzje, współpracę, pomysły, tworzenie rozwiązań i codzienne działanie.Pomagam wychodzić poza automatyzmy, łączyć myślenie krytyczne i twórcze (creative problem solving, inwentyka), myśleć pytaniami oraz poszerzać swoją skrzynkę z narzędziami do myślenia, tak by dobierać metodę do sytuacji, a nie używać jednego schematu do wszystkiego (to meta-kompetencje XXI wieku). A przy okazji dzielę się z Tobą tym co wiemy z badań (ale przekładam to na praktykę) na temat psychologii decyzji, psychologii społecznej, ekonomii behawioralnej i mądrości poznawczej.

[ o modelu PRIME, jeśli chcesz zadbać o jakość myślenia ]

Poproszenie AI, żeby rozbiła nasz pomysł na czynniki, przychodzi dziś dość łatwo.

„Podaj trzy argumenty przeciw". „Znajdź słabe punkty". „Wciel się w dyrektora finansowego, który nie chce tego sfinansować".

Robimy to spokojnie, bez emocji - w końcu to tylko algorytm, nie obrazi się.

Ciekawie robi się chwilę później. Bo kiedy zostaję sama ze sprawą, która dotyczy tylko mnie - ofertą do przyjęcia, decyzją o zmianie, mailem, który trzeba wysłać przed piątkiem - rzadziej zadaję sobie to samo pytanie, które przed momentem zadałam maszynie. Częściej pytam po prostu: czy to dobry pomysł?

A kiedy słyszę w głowie „chyba tak", temat bywa zamknięty (szczególnie gdy się spieszę).

Może znasz to z siebie - a może u Ciebie bywa inaczej, i to też jest ciekawe.Podobnie łapię się na tym wśród ludzi. Tej samej odwagi, którą tak łatwo wymuszam na modelu, jakoś trudniej mi oczekiwać od żywych osób obok (i od siebie w ich obecności).

Wygląda mi to na dość osobliwą asymetrię: najłatwiej myśli nam się krytycznie z maszyną, trudniej ze sobą nawzajem, a może właśnie najtrudniej - sami ze sobą?

Mam wrażenie, że jakość myślenia zaczyna się nie w oknie czatu, tylko w tych dwóch właśnie pozostałych miejscach.

🧠 Nowa moc ale... stara kierownica?

Pomaga mi tu pewien obraz. AI działa trochę jak mocniejszy silnik doczepiony do tego, co już jeździ. Sęk w tym, że silnik dokłada mocy, a nie kierunku.

Kto myśli uważnie - zespół czy jedna osoba przy własnym laptopie - z takim silnikiem jedzie szybciej (i raczej) we właściwą stronę. Kto chodzi na skróty, dojeżdża donikąd - tyle że prędzej i w większej skali. Nikt niczego nie zepsuł. Po prostu wszystko, co było, zrobiło się mocniejsze.

Bo „gdzie kliknąć, budowa promptu itp." i „jak z tym myśleć" to dwie różne umiejętności. Pierwsza to moc. Druga to kierownica. A ta druga zwykle wypada z programu szkolenia (czy programu rozwojowego dla liderów w organizacji) i dotyczy nie tylko myślenia z maszyną.

Dokładają się do tego pierwsze dane. W globalnym badaniu Uniwersytetu w Melbourne i KPMG (2025), które objęło 48 340 osób z 47 krajów, około dwie na pięć osób zadeklarowały jakiekolwiek szkolenie czy edukację związaną z AI*.

Silnik więc mamy. To teraz poszukajmy kierownicy.I ważne zastrzeżenie, zanim pójdziemy dalej: AI nie jest tu niczemu winna. Działa raczej jak wzmacniacz nawyków, które w nas czy zespołach są od dawna - tych dobrych i tych słabszych.

Robi je tylko szybciej widocznymi.

🧠 Jak zamknęłam laptopa o dwa dni za wcześnie

Podam przykład na sobie, żeby nie brzmiało to jak kazanie z boku ;-) Sama mam za uszami.

Wrzuciłam kiedyś do czata koncepcję warsztatu i poprosiłam o opinię. Odpisał, że pomysł jest przemyślany, dobrze osadzony w potrzebach klienta i ma czytelną strukturę. Poczułam się świetnie. Zamknęłam laptopa.

Dwa dni później zorientowałam się, że w pośpiechu nie zapytałam jeszcze: co jest z tym pomysłem nie tak. Wiedziałam, że można było zapytać inaczej - uczę tego innych. A i tak nie zapytałam, bo odpowiedź, którą dostałam, była przyjemna, a ja miałam tego dnia jeszcze trzy inne rzeczy do zrobienia. I goniłam własny ogon...

Między „wiem, że tak można" a „robię to w środę o czternastej, kiedy się śpieszę" leży spory dystans. Ten dystans nazywa się: nawyk. I to on, a nie tylko znajomość promptów, decyduje o tym, co się dzieje z jakością naszego myślenia - tego zespołowego i tego całkiem samodzielnego.Właśnie z tego pytania - od czego zacząć, żeby zadbać o kierownicę, i to tak, żeby dało się zapamiętać - wziął się model, którym chcę się z Wami podzielić.

🧠 PRIME - pięć nawyków, które ustawiają kierunek

PRIME to pięć obszarów, które w badaniach i w praktyce wracają najczęściej, gdy chcemy zadbać o jakość myślenia: Pokora, Różnorodność, Insight, Mindset, Edukacja. Nie tylko w myśleniu z AI - też w myśleniu między nami i w myśleniu w pojedynkę.

Najłatwiej opisać je na przykładzie zespołu, bo tam widać je najwyraźniej, ale każda z tych liter ma swoją wersję na jedną osobę i o niej też dziś napiszę.Zanim rozłożę każdą literę na czynniki, trzy zastrzeżenia.

PRIME to moja rama robocza - sposób uporządkowania rzeczy, które w badaniach i w praktyce wracają najczęściej - a nie narzędzie diagnostyczne zwalidowane psychometrycznie.

Nie jest też modelem dojrzałości: nie ma poziomów, punktacji ani certyfikatu do zdobycia. I nie jest sekwencją - liter nie trzeba przechodzić po kolei. Można wziąć jedną, popracować nad nią miesiąc i wrócić po następną.

A gdybym miała wskazać tę jedną, od której warto zacząć - to Pokora poznawcza. Reszta ma się wtedy o co oprzeć :-) Więc od niej zacznę.

🧠 P jak Pokora poznawcza

Świadomość granic własnej wiedzy i gotowość, żeby je przesunąć, kiedy pojawia się nowa informacja.

„Nie wiem" jest tu początkiem rozmowy, nie jej końcem.Co ważne, to nie to samo co skromność ani umniejszanie sobie. Pokora poznawcza to raczej precyzja: wiedzieć, czego się nie wie, to jedna z trudniejszych rzeczy poznawczych - bo żeby zauważyć lukę, trzeba mieć jakieś pojęcie o jej kształcie (i ciekawość do innych perspektyw).I jest w tym dobra wiadomość dla zespołów.

Owens ze współpracownikami badał to, co nazwali „pokorą wyrażaną" (expressed humility, Owens, Johnson & Mitchell, 2013) a więc nie cechę charakteru, tylko konkretne zachowania, które inni w zespole potrafią zauważyć i nazwać: przyznanie się, że czegoś nie wiem, docenienie mocnych stron innych, otwartość na informację zwrotną o sobie.

W badaniach taka pokora lidera szła w parze z większym zaangażowaniem zespołu, a pośredniczyła w tym orientacja na uczenie się. Późniejsze prace sugerują, że bywa ona zaraźliwa (wow!). Sami badacze mówią wprost o „zarażaniu" (contagion): kiedy lider zachowuje się pokornie (w naszym znaczeniu), zespół częściej robi podobnie** Innymi słowy: pokora nie jest cechą, którą się ma albo nie ma. Jest zachowaniem - można je ćwiczyć i rozwijać.

Najmniejszy możliwy ruch: zapytać wprost „czego nie dostrzegam?". I, co trudniejsze, nie tłumaczyć się od razu z odpowiedzi. A jeśli pierwszy odruch przy trudniejszej sprawie prowadzi Cię do czatu AI, może spróbuj odwrócić kolejność: zanim zapytasz AI, zapytaj najpierw osobę, która najpewniej się z Tobą nie zgodzi. Model dorzuci warianty, ale rzadko powie „Twoje pytanie jest źle postawione". Człowiek czasem powie.

W pojedynkę: to samo pytanie, tylko trudniejsze, bo nikt go za Ciebie nie zada. „Czego tu nie widzę?" - a potem wytrzymać chwilę, zamiast od razu podsuwać sobie odpowiedź, która pasuje do tego, co już się zdecydowało (dodaj do tego sobie pytania z myślenia krytycznego).

W metaforze silnika pokora to moment, w którym w ogóle sprawdzamy, czy patrzymy na właściwą drogę - zanim dodamy gazu (mam też nadzieję, że ta metafora wytrwa do końca tego artykułu ;-)

🧠 R jak Różnorodność poznawcza

Świadome korzystanie z tego, że każdy z nas - np. przez wykształcenie, doświadczenie, a nawet sposób, w jaki pracuje jego układ nerwowy - zwraca uwagę na co innego w tej samej sytuacji (upraszczam).

Tyle że sama różnorodność niczego jeszcze nie załatwia. Można mieć zespół bardzo zróżnicowany na papierze i całkowicie jednomyślny w głowie. Potrzebny jest jeszcze jeden warunek: zgoda na konstruktywny spór i życzliwy sceptycyzm - plus bezpieczeństwo psychologiczne, żeby ktokolwiek się na ten spór odważył.

Że to może działać, sugeruje badanie (Nemeth, Personnaz, Personnaz & Goncalo, 2004). Jedne grupy dostały klasyczną instrukcję burzy mózgów: zgłaszajcie pomysły, nie krytykujcie. Inne - instrukcję odwrotną: dyskutujcie, spierajcie się, możecie krytykować.

Grupy, którym pozwolono się spierać, generowały wyraźnie więcej pomysłów niż obie pozostałe. Wynik powtórzył się w 2 krajach**

Najmniejszy możliwy ruch: runda trzech perspektyw. Przy większej decyzji trzy osoby patrzą na sprawę z trzech różnych ról - dziesięć minut, zanim padnie rekomendacja. Najpierw indywidualnie, potem wspólnie: jeśli od razu ruszycie razem, pierwszy głos, który padnie, zwykle zabiera resztę.

Można też sięgnąć po gotowe narzędzie - na przykład „sześć kapeluszy myślowych", które zaproponował Edward de Bono: to sposób, żeby na jedną sprawę spojrzeć po kolei z różnych ról (fakty, emocje, ryzyka, korzyści, pomysły, sam proces - możecie też stworzyć własne kategorie!), zamiast mieszać wszystko naraz.

Ten sam trik działa z AI: proś o kilka wariantów rozwiązania do wyboru, nie o jeden „najlepszy" (jeśli chcesz, napisz do mnie maila, podeślę Ci takie karty w PDF).

W pojedynkę: różnorodność to wtedy role, które zakładasz po kolei sam(a) - kapelusze działają równie dobrze przy jednej kartce. Albo najprościej: jedna konkretna osoba, którą wyobrażasz sobie jako czytelnika swojej decyzji i której zdanie zwykle Cię uwiera.

W metaforze silnika różnorodność to więcej niż jedna mapa tej samej trasy i szansa, że ktoś zauważy zjazd, którego reszta nie widzi.

🧠 I jak Insight (regularny puls)

Wiedza o tym, jak zespół naprawdę myśli i decyduje - gdzie AI pomaga, gdzie zmyliło, czego nie sprawdziliśmy.

Nie jak to opisuje w ankiecie.

Insight ma jedną nieoczywistą właściwość: im bardziej formalny, tym bywa mniej prawdziwy. Ludzie często nie napiszą w firmowym formularzu, że wysłali klientowi analizę, której nie sprawdzili. Powiedzą to natomiast na retrospektywie - jeśli ktoś powie to pierwszy.Kiedyś w kopalniach trzymano kanarki.

Nie dla towarzystwa - ptak reagował na niebezpieczny gaz wcześniej niż człowiek, więc był żywym sygnałem ostrzegawczym. Insight działa podobnie: nie chodzi o wielki pomiar raz na kwartał, tylko o kilka miejsc, w których łatwo wychwycić pierwszy sygnał, że ktoś zaczyna ufać maszynie odrobinę za bardzo albo że wysłaliśmy dalej coś, czego nikt nie sprawdził. Im wcześniej to widać, tym lepiej. I w drugą stronę - dzielcie się dobrymi odkryciami i swoimi patentami.

Prosty szkielet można pożyczyć z wojska. AAR (after-action review) to krótka, uporządkowana rozmowa po jakimś działaniu - dziś sięgają po nią też np. zespoły medyczne i lotnicze. Cztery pytania: co miało się wydarzyć, co się wydarzyło naprawdę, skąd wzięła się różnica, co robimy inaczej następnym razem.

Na potrzeby Insight-u przekładamy je z rezultatu na sposób myślenia, który do niego doprowadził: na jakiej wiedzy i z jakim udziałem AI )i bez AI) sądziliśmy, że podejmiemy tę decyzję - a jak podjęliśmy ją naprawdę.

Najmniejszy możliwy ruch: raz w miesiącu kwadrans i cztery zdania na głos - gdzie mi pomogło, gdzie mnie zmyliło, czego nie sprawdziłem, czego się nauczyłem. Lider(ka) fajnie jak odpowiada pierwszy. To nie audyt, to kanarek.

W pojedynkę: te same cztery pytania, tylko do siebie - raz w miesiącu, przy kawie (czy czymś co lubisz), nad jedną decyzją, która już zdążyła pokazać skutki. Gdzie mi pomogło, gdzie mnie zmyliło, czego nie sprawdziłam, co robię inaczej. Takie review do swoich decyzji, pomysłów i rozwiązań (ja ten moment w moim kalendarzu nazywam "podrapanie się po głowie" :-)

W metaforze silnika Insight to wskaźniki na desce rozdzielczej. Bez nich zmieniasz kierownicą kierunek na ślepo i nie wiesz, czy cokolwiek się zmienia.

🧠 M jak Mindset

Wspólna, jawna postawa wobec myślenia, decydowania i narzędzi - to, co zespół uważa za normalne, a co za wstydliwe.

Także w tym, jak korzystamy z AI.Mindset nie jest hasłem na ścianie.

„Kwestionuj status quo" wydrukowane w ramce nie zmienia nic, jeśli osoba, która zakwestionowała, dostała potem chłodne spojrzenie (albo zespoły mi mówią o laserach w oczach od lidera/liderki spotkania). I jest niewidoczny do momentu, w którym ktoś go przetestuje: dopóki nikt nie podważy pomysłu szefa, wszyscy są przekonani, że w tym zespole można podważać pomysły szefa.Tu mieszczą się też rzeczy, które zespoły chowają - korzystanie z AI po cichu, na prywatnym sprzęcie, poza firmowymi systemami.

Mollick nazwał takie osoby „tajnymi cyborgami". W tym samym badaniu Melbourne i KPMG ponad połowa pracowników (57%) przyznała, że ukrywała korzystanie z AI i podawała wygenerowane przez nią treści jako własne - nierzadko wbrew firmowym zasadom.I tu wraca asymetria z początku: są osoby które chętnie każą AI się z nimi spierać, bo „to tylko algorytm". Ale na spotkaniu zespołu ta sama otwartość jakoś rzadziej przechodzi przez drzwi.

Słyszę to od wielu liderek i liderów na szkoleniach.

Najmniejszy możliwy ruch: spisać wspólnie jedną stronę NASZYCH zasad - jawnie, z datą przeglądu i osobą, która o niej przypomni.

W toolbooku, który mam dla Ciebie, nazywam to „AI Manifesto": do czego używamy AI, gdzie kończy się rola maszyny, a zaczyna odpowiedzialność człowieka (masz gotowe pytania i opis). Pisze to zespół, nie dział compliance. I dobrze działa mówienie o AI wprost - „mnie ostatnio sprawdziło to i to", bo im więcej takiej zwykłej rozmowy, tym mniej tajnych cyborgów.W pojedynkę:

Mindset to Twoje własne, zwykle niespisane zasady - do czego sięgasz po AI, a czego wolisz nie przyznać. Jak podejmujesz decyzje - co Ci działa, co się nie sprawdza. Warto je kiedyś napisać, choćby na jedną kartkę do szuflady. Rzeczy niewypowiedziane trudno przeglądać.

W metaforze silnika Mindset to układ, który decyduje, czy ktokolwiek w ogóle odważy się dotknąć kierownicy przy innych (oraz podzieli się z innymi swoimi mykami i patentami, co mu służy, co zadziałało a co się nie sprawdza).

🧠 E jak Edukacja

Konkretne techniki myślenia i twórczego rozwiązywania problemów - takie, których da się użyć w środę o czternastej, gdy pędzimy ze spotkania na spotkanie.To nie szkolenie z obsługi narzędzia. Edukacja nie dotyczy tylko myślenia z AI. Trenować warto w trzech układach: z AI, samodzielnie i człowiek z człowiekiem (lub/i w zespole).

Ten trzeci najczęściej wypada z programów, a bywa najtrudniejszy: model językowy nie ma ego, nie obrazi się i nie zapamięta, że ktoś podważył jego pomysł przy wszystkich. Drugi człowiek - bywa, że tak.

Że stawka jest realna, przypomniał mi głośny przypadek z jesieni 2025. Deloitte w Australii przygotował dla tamtejszego rządu raport wart około 440 tys. dolarów australijskich (ok. 290 tys. USD). Rudge, badacz z Uniwersytetu w Sydney, wychwycił w nim nieistniejące publikacje naukowe i sfabrykowany cytat z wyroku sądu federalnego. Firma potwierdziła, że część przypisów i odniesień była błędna, zwróciła ostatnią transzę wynagrodzenia, a w poprawionej wersji raportu ujawniła, że przy jego powstawaniu korzystano z generatywnej AI (za: Fortune, X 2025)****

To nie jest opowieść o „złym AI" - to opowieść o brakującym nawyku weryfikacji. Wchodzimy w erę, w której bezpieczeństwo kognitywne zaczyna ważyć tyle, co cyberbezpieczeństwo (moim zdaniem).

🧠 Czemu piszę BRAIN CLUB?

Wierzę w skrzynkę z narzędziami - taką, do której zespół sięga w środę o czternastej, kiedy trzeba podjąć decyzję, dane są niepełne, termin krótki, a AI właśnie zaproponowała coś, co brzmi bardzo przekonująco. Na część tych narzędzi trudno wpaść samemu; dlatego warto je zbierać - jedno po drugim, powoli.Bo moc dostajemy z każdą kolejną aktualizacją modelu, za darmo i bez wysiłku. Kierownicy nikt nam nie dokłada. Tę ustawiamy sami - nawyk po nawyku.

BRAIN CLUB to narzędzia myślenia.

Do następnego numeru!

Agnieszka Pełka-Szajowska
jakość myślenia ➜ jakość decyzji ➜ jakość działania

* To badanie deklaratywne (self-report) na ogóle dorosłych, nie tylko pracownikach. Traktuję je jako wskazanie skali i kierunku, nie precyzyjny wynik.
To w dużej mierze dane terenowe i korelacyjne, więc ostrożnie z wnioskiem o przyczynie. Ale kierunek jest zachęcający: skoro to zachowanie, a nie stała cecha - da się je ćwiczyć.
* Jedno zastrzeżenie, które stawia sama Nemeth: najlepiej działa spór autentyczny, a nie odgrywany - „adwokat diabła z przydziału" wypada słabiej niż osoba, która naprawdę myśli inaczej. Dobra wiadomość dla zespołów, w których ktoś regularnie „psuje nastrój" na spotkaniach ;-)
**** To przypadek opisany w mediach i stąd czerpię.

Najmniejszy możliwy ruch: jedna technika miesięcznie, dwadzieścia minut, przećwiczona na realnym zadaniu - nie na przykładzie z prezentacji.

Choćby pre-mortem: wyobraźcie sobie, że decyzja już zapadła i się wywaliła, a potem szukajcie, dlaczego. Łatwiej sięgnąć po narzędzie w gorącej chwili, jeśli raz zrobiło się to na spokojnie.

Oraz praktyczne szkolenie z krytycznego i twórczego myślenia.W pojedynkę: to właśnie ten drugi z trzech układów - jak podważyć własne założenie, kiedy nikogo nie ma obok i nie ma do czego się podłączyć. Pre-mortem działa też całkiem dobrze w wersji na jedną osobę i kartkę.W metaforze silnika edukacja to nauka prowadzenia. Sama moc nie uczy kierowania a im szybszy silnik, tym większa różnica między kimś, kto umie, a kimś, kto się właśnie uczy w ruchu.

🧠 Najprostsza diagnoza zajmuje kwadrans

Nie trzeba brać wszystkiego naraz - jedna litera i jeden nawyk (metoda) to już początek. A jeśli chcecie szybki skan całego zespołu, wystarczy zacząć od pięciu zdań, które każdy ocenia sam w skali od 1 (raczej nie) do 5 (raczej tak), na przykład:

P: U nas można powiedzieć „nie zgadzam się" osobie wyżej i nic złego się nie dzieje.

R: Przy ostatnich decyzjach usłyszeliśmy perspektywy, których wcześniej nie braliśmy pod uwagę.

I: Wiemy, jak naprawdę pracujemy i decydujemy - nie tylko jak to opisujemy.

M: Mamy jawne zasady korzystania z AI i wszyscy je znają.

E: Mamy techniki myślenia, po które faktycznie sięgamy w codziennej pracy.

Jeśli nie masz zespołu, ta sama piątka działa jako pytania do siebie - wystarczy zamienić „u nas" na „u mnie": czy potrafię powiedzieć „nie zgadzam się" komuś ważniejszemu, czy w ostatniej decyzji dopuściłam perspektywę spoza własnej głowy, czy wiem, jak naprawdę decyduję, czy mam swoje zasady pracy z AI, czy mam techniki, po które faktycznie sięgam.A jeśli robicie to zespołowo (albo 1:1 z kimś z kim współpracujecie) - porównajcie odpowiedzi.

I tu jedna podpowiedź: zwykle nie chodzi o średnią, tylko o rozrzut. Jeśli lider(ka) postawił(a) przy pierwszym pytaniu piątkę, a połowa zespołu dwójkę, to już jest cały temat do rozmowy.

I całkiem konkretne miejsce, od którego można zacząć.

🧠 Co możesz zrobić od jutra?

Dwa ruchy - jeden prosty, jeden mniej oczywisty + PDF 🎁

Prosty: następnym razem, gdy trudniejszą sprawę pierwszy odruch każe Ci wrzucić do czata - może odwróć kolejność? Zapytaj najpierw człowieka, który najpewniej się z Tobą nie zgodzi. A jeśli takiego człowieka akurat nie ma pod ręką, daj sobie te dziesięć minut z kartką, zanim otworzysz okno czatu. AI dostaje sprawę na końcu - żeby poszukało tego, co umknęło.

Mniej oczywisty: wejdź w ustawienia swojego narzędzia i wyłącz w nim domyślnego „yes-mana". Wiele modeli językowych bywa skłonnych do potakiwania użytkownikowi (zjawisko nazywane sycophancy) - dlatego warto kontrargument wymuszać samemu. Większość z nich da się poprosić na stałe o kontrargument, o słabe punkty, o wersję z perspektywy adwokata diabła, zamiast grzecznego „świetny pomysł". To drobna zmiana, a przesuwa AI z roli kibica do roli kogoś, kto realnie sprawdza.

🎁 PDF: Napisałyśmy w Pilotki Zmian Toolbooka o PRIME, w którym jeszcze więcej porad, wiedzy i metod od nas. Napisz do mnie na to Ci go wyślę (nie będę spamować).