Wbudowana AI
i asystent Joule
w SAP SuccessFactors

Gdy w 2024 r. firma Mango zaprezentowała kampanię reklamową w całości wygenerowaną przez sztuczną inteligencję, reakcje były natychmiastowe i skrajne. Zachwyt nad technologią mieszał się z oburzeniem. W kampanię nie zaangażowano klasycznego zaplecza kreatywnego. Byli za to specjaliści od AI, a modelka… nie istniała. Pojawiło się pytanie, które wraca dziś w dyskusji o sztucznej inteligencji. Czy AI zabierze nam pracę? Reakcja wielu klientów też była krytyczna. Czy strój świetnie prezentujący się na wygenerowanej modelce będzie równie dobrze leżeć na prawdziwej osobie?

Przypadek kampanii Mango jest trafną metaforą tego, co dzieje się wokół AI w biznesie.
Po pierwsze – strach przed utratą pracy. Po drugie – brak zaufania do efektów działania sztucznej inteligencji.

Brak zaufania do rezultatów sztucznej inteligencji nie jest wydumanym problemem – został on dobrze opisany w badaniach naukowych. W głośnym artykule dotyczącym tzw. dylematu transparentności (The transparency dilemma: How AI disclosure erodes trust, Organizational Behavior and Human Decision Processes, maj 2025) przeanalizowano kilkanaście eksperymentów związanych z wykorzystaniem AI, w tym w czterech scenariuszach HR: rekrutacji, ocenach pracowniczych, zatrudnieniu czy decyzjach o zwolnieniach. Wnioski były niepokojące. Gdy w tych obszarach wykorzystywana była sztuczna inteligencja, spadało zaufanie nie tylko do samych decyzji, ale również do osób, które korzystały z AI. Przykładowo menedżerowie wspierający się AI w ocenach byli postrzegani jako mniej wiarygodni, a ich decyzje – jako mniej sprawiedliwe. To prowadzi do wniosku, że nieumiejętne wdrożenie AI w procesach kadrowych może generować realne koszty psychologiczne i społeczne.

Autorzy wspomnianych badań nie poprzestali na diagnozie. Wskazali też, jak minimalizować ryzyko braku zaufania. Kluczowym pojęciem jest tutaj tzw. kolektywna ważność AI, która zostaje osiągnięta, gdy korzystanie ze sztucznej inteligencji staje się normą organizacyjną, a nie wyjątkiem budzącym podejrzliwość. Warunki są dwa. Po pierwsze, AI musi być dostępna nie tylko dla menedżerów, ale również dla pozostałych pracowników. Po drugie, jej wiarygodność powinna być potwierdzana przez wewnętrzne autorytety – osoby, które mają rzeczywisty wpływ na opinię w organizacji.

Lęk przed utratą pracy to drugi, uniwersalny dylemat związany z AI. W mediach regularnie krążą listy zawodów zagrożonych automatyzacją, publikowane m.in. przez Microsoft Research. Nie ma tam specjalizacji HR. Dlaczego? Bo HR przestał być funkcją wyłącznie administracyjną. To dziś obszar oparty na komunikacji, empatii, rozmowie i budowaniu relacji.

Oczywiście tam, gdzie HR ogranicza się do obsługi procesów administracyjnych, ryzyko redukcji etatów jest realne. Jednak dla nowoczesnej funkcji HR sztuczna inteligencja staje się raczej wsparciem niż substytutem. Ten model dobrze obrazuje metafora „centaura”, zaproponowana przez Garrego Kasparova: człowiek wspierany przez sztuczną inteligencję jest skuteczniejszy niż każde z nich osobno. HR w tym ujęciu nie konkuruje z AI, a korzysta z niej jak z egzoszkieletu.

Podobną koncepcję promuje analityk HR Josh Bersin, mówiąc o „superpracownikach” i „supermenedżerach” – osobach, które potrafią wykorzystywać sztuczną inteligencję w codziennej pracy. Są dzięki temu efektywniejsi niż pracownicy bez wzmocnienia AI.

W SAP SuccessFactors wizja superpracownika realizowana jest na dwa sposoby. Z jednej strony poprzez wbudowaną sztuczną inteligencję (embedded AI) – to obecnie 40 scenariuszy AI wspierających rekrutację, rozwój, opisy stanowisk czy dopasowanie kompetencji. Z drugiej strony – poprzez inteligentnego asystenta Joule, który umożliwia komunikację z systemem w języku naturalnym.

Zastosowania AI w SuccessFactors są zaskakująco przyziemne – i właśnie w tym tkwi ich siła. Generowanie celów SMART, analiza luki kompetencyjnej względem roli, do której aspiruje pracownik, czy automatyczne podpowiedzi działań rozwojowych. Do tego dochodzą spersonalizowane rekomendacje szkoleń, projektów i mentoringu w ramach Opportunity Marketplace. I oczywiście Joule, który potrafi odpowiedzieć na pytania, przeprowadzić użytkownika przez transakcję albo zainicjować workflow – od wniosku urlopowego po zmianę danych pracownika. Te narzędzia przyspieszają pracę, podnoszą jakość rezultatów i obniżają koszt poznawczy związany z korzystaniem z systemu.

Jesteśmy w przededniu najciekawszej zmiany w SuccessFactors. SAP intensywnie rozwija agentów AI – autonomiczne byty, które realizują złożone procesy przy minimalnym udziale użytkownika. Pierwszy z nich wspiera przygotowanie ocen pracowniczych. W praktyce oznacza to, że menedżer nie zaczyna od pustej kartki. Agent zbiera dane z systemu, analizuje historię wyników pracownika, wcześniejsze cele, feedback 360°, postępy (rejestrowane w Continuous Performance Management) i generuje rekomendowane zagadnienia do rozmowy. Inicjuje także konkretne działania: zaplanowanie spotkania 1:1, czy wysłanie prośby o dodatkowy feedback. To radykalnie skraca czas przygotowania rozmowy, ale przede wszystkim podnosi jej jakość.

Doświadczenia IBM z wdrożenia rozwiązania AskHR pokazują, że sama technologia nie gwarantuje sukcesu. IBM był jednym z pionierów wykorzystania AI w obszarze HR i szybko przekonał się, że kluczowe wyzwanie nie dotyczy algorytmu, lecz adaptacji. Pierwsze wdrożenia ujawniły klasyczny problem: użytkownicy oczekują od inteligentnego asystenta rozmowy zbliżonej do interakcji z człowiekiem, a nie komunikacji bardziej zbliżonej do wypełniania formularza czy arkusza kalkulacyjnego.

Konieczne były poprawki jakościowe, zmiana podejścia do komunikacji oraz lepsze przygotowanie organizacji na zmianę. IBM stopniowo odszedł od modelu wdrożenia typu „big bang” na rzecz pilotaży, iteracyjnych poprawek i intensywnego wsparcia użytkowników. Kluczową rolę odegrali menedżerowie i wewnętrzni liderzy opinii, którzy swoim autorytetem wspierali upowszechnienie rozwiązania. Efekt? Znaczna poprawa wskaźników satysfakcji użytkowników w kolejnych latach (z NPS –35 do +75).

Sztuczna inteligencja w HR staje się elementem infrastruktury decyzyjnej organizacji. I właśnie dlatego najważniejsze pytanie nie dotyczy funkcjonalności, lecz odpowiedzialności. AI potrafi dziś zebrać dane szybciej, przeanalizować je szerzej i zaproponować rozwiązania sprawniej niż człowiek. Nie poniesie jednak konsekwencji decyzji ani nie weźmie odpowiedzialności za ich wpływ na ludzi. To wciąż pozostaje po naszej stronie.

Być może więc prawdziwym wyzwaniem nie jest wdrożenie sztucznej inteligencji w HR, lecz zdefiniowanie na nowo roli menedżera w świecie, w którym część myślenia operacyjnego przejmuje algorytm. A to już nie jest pytanie technologiczne — to pytanie o dojrzałość organizacji.