Prezesi w trybie AI-psychozy. Kto płaci rachunek za ich złudzenia?

Coś dziwnego dzieje się w gabinetach największych firm technologicznych. Prezesi masowo zwalniają ludzi, powołując się na AI, i jednocześnie biją rekordy przychodów – jakby te dwie rzeczy w ogóle do siebie nie pasowały.

To nie jest zwykły cykl koniunkturalny. To coś, co coraz więcej obserwatorów zaczyna nazywać wprost: zbiorowym oderwaniem od rzeczywistości na poziomie C-suite.

Aaron Levie nazywa rzeczy po imieniu

Termin „AI psychosis” pojawił się publicznie za sprawą Aarona Leviego, założyciela i CEO Box. Levie nie jest żadnym sceptykiem wobec AI – wręcz przeciwnie, regularnie pisze o transformacyjnym potencjale agentów, prowadzi blog zatytułowany „Headless software is the future” i aktywnie inwestuje w startupy AI jako anioł biznesu. To właśnie dlatego jego słowa brzmią tak mocno.

Na X napisał:

CEOs are uniquely prone to AI psychosis because they’re sufficiently distant from the last mile of work that still has to happen to generate most value with AI. So when they play with AI, they see the happy path results, often not considering the next 10 or 20 things that have… / Prezesi są wyjątkowo podatni na AI psychozę, bo są wystarczająco daleko od ostatniego etapu pracy, który wciąż musi zostać wykonany, żeby wygenerować rzeczywistą wartość z AI. Kiedy bawią się AI, widzą wyłącznie ścieżkę sukcesu, nie biorąc pod uwagę kolejnych 10 lub 20 rzeczy, które…

CEOs are uniquely prone to AI psychosis because they’re sufficiently distant from the last mile of work that still has to happen to generate most value with AI.

So when they play with AI, they see the happy path results, often not considering the next 10 or 20 things that have… https://t.co/ne5mvJ4Rgx

— Aaron Levie (@levie) May 24, 2026

Mechanizm jest prosty: prezes generuje kontrakt w AI, albo testuje prototyp, i wyciąga wniosek, że agenty mogą przejąć pracę całych zespołów. Problem w tym, że nie on będzie potem przeglądał kod, szukał błędów, wyłapywał odwołania do nieistniejących bibliotek ani spędzał dni na analizie umów pełnych pułapek w drobnym druku.

„100x organizacja” i zwolnienia z dumą w głosie

Levie opisuje teorię, ale rynek dostarcza konkretnych przykładów.

Zeb Evans, CEO startupu ClickUp (oprogramowanie do zarządzania projektami), ogłosił niedawno zwolnienie niemal co czwartego pracownika – dokładnie 22% załogi. Powodem miało być wdrożenie około 3000 agentów AI do pracy wewnętrznej. Evans podkreślał, że to nie była decyzja kosztowa. Jego celem jest zbudowanie „100x org” – organizacji złożonej z ludzi, którzy zarządzają agentami i w szybkim tempie weryfikują ich wyniki.

To brzmi jak wizja z prezentacji inwestorskiej. Pytanie, czy ma cokolwiek wspólnego z tym, jak AI faktycznie działa w praktyce.

Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl: To jest klasyczny efekt „demo room” – w kontrolowanych warunkach, z dobranym przypadkiem użycia, AI robi wrażenie. I bardzo dobrze, bo naprawdę potrafi. Ale między imponującym demo a zastąpieniem 22% workforce jest przepaść, której nie da się przeskoczyć jedną decyzją zarządu. Rozumiem entuzjazm – sam go czuję. Ale zastanawiam się, czy prezesi, którzy chwalą się takimi ruchami, wzięli pod uwagę koszty ukryte: utratę wiedzy instytucjonalnej, spadek morale pozostałych pracowników, ryzyko operacyjne w przypadku gdy agenty zawiodą w nieoczekiwanym miejscu. I jedno otwarte pytanie, które mnie nie opuszcza: kto ponosi odpowiedzialność, kiedy agent AI popełni błąd z poważnymi konsekwencjami biznesowymi lub prawnymi?

Dane nie kłamią, ale prezesi ich nie czytają

Entuzjazm zarządów zderza się twardo z wynikami badań.

• Metaanaliza opublikowana w październiku przez California Management Review (UC Berkeley) nie znalazła „żadnego solidnego związku między wdrożeniem AI a zagregowanymi wzrostami produktywności”.
• Badanie National Bureau of Economic Research z marca 2026 potwierdziło co prawda wzrost produktywności przy adopcji AI, ale jednocześnie zidentyfikowało „paradoks produktywności” – postrzegane zyski są systematycznie wyższe niż mierzone.
• Naukowcy z MIT, po analizie tysięcy ocen zadań pracowniczych wykonywanych przez agenty, stwierdzili, że modele językowe będą w stanie wykonywać większość zadań tekstowych z jakością minimalnie wystarczającą dopiero do 2029 roku, ze skutecznością na poziomie 80-95%.
• Harvard Business Review wskazuje zaś na nowy problem: kiedy wszyscy używają AI i produkują więcej materiałów, wąskie gardło przenosi się na szczyt hierarchii, czyli do menedżerów, którzy muszą zatwierdzać lawinę wyników.

Innymi słowy: AI może przyspieszyć produkcję, ale może też po prostu przenieść chaos o piętro wyżej.

Liczby z branży mówią same za siebie

W ciągu pierwszych pięciu miesięcy 2026 roku branża technologiczna zwolniła już 115 430 osób z 152 firm. To niemal tyle samo, co przez cały rok 2025 (124 636 osób, 275 firm), według danych serwisu Layoffs.fyi. Większość firm jako przyczynę podaje właśnie AI.

Część analityków nazywa to wprost „AI washingiem” – sytuacją, w której AI służy jako PR-owe uzasadnienie decyzji, które w rzeczywistości wynikają z innych czynników biznesowych. Trudno to zweryfikować z zewnątrz, ale sama skala zjawiska jest znacząca.

Co powinien robić prezes?

Levie ma konkretną radę: używać AI intensywnie i systematycznie, a nie tylko w trybie demonstracyjnym. Chodzi o to, żeby „przejść przez to i wyjść po drugiej stronie z rozumieniem zarówno potencjału, jak i rzeczywistej pracy.”

Brzmi rozsądnie. Tyle że wymaga pokory i czasu – dwóch zasobów, których prezesi notorycznic sobie żałują.