Dwa tryby myślenia i ich rola w interakcji z AI
W ekonomii behawioralnej mówi się o dwóch trybach podejmowania decyzji.
Pierwszy szybki, intuicyjny, automatyczny działa bez wysiłku. To on pozwala nam błyskawicznie reagować, ale przez to jest podatny na błędy i wpływy otoczenia.
Drugi wolniejszy, refleksyjny, analityczny wymaga skupienia i energii, ale chroni przed impulsywnymi decyzjami.
Technologia często w zmacnia ten pierwszy tryb: podsuwa gotowe odpowiedzi, rekomendacje, skróty. I to jest zarówno jej siła, jak i zagrożenie. Jeśli narzędzie wygląda pewnie, precyzyjnie, „inteligentnie”, większość ludzi przyjmie jego rekomendację bez zastanowienia. Odpowiedzialna AI nie może wzmacniać tej bezrefleksyjności. Jej rolą jest wspierać użytkownika tam, gdzie intuicja wystarcza i jednocześnie sygnalizować, kiedy warto przełączyć się na tryb refleksyjny.
Kalibracja zaufania i rola wysiłku poznawczego
To właśnie nazywam kalibracją zaufania: nie chodzi o to, aby ufać technologii bardziej, ale aby ufać jej adekwatnie. A to wymaga włączenia świadomego myślenia i zrozumienia ograniczeń zarówno ludzkich, jak i algorytmicznych.
Efekt wkładanego wysiłku, znany w ekonomii behawioralnej, pokazuje, że jeśli poświęcimy choć odrobinę energii na analizę, bardziej utożsamiamy się z decyzją. Dlatego odpowiedzialne systemy nie mogą zabierać użytkownikowi całej pracy poznawczej. Muszą zostawić przestrzeń na myślenie. Tylko wtedy decyzja staje się naprawdę świadoma.
FASCAI jako model współpracy człowieka i technologii
To prowadzi do podejścia FASCAI: Fast and Slow Collaborative AI. Chodzi w nim o współpracę między „szybkim” a „wolnym” myśleniem człowieka a technologią, która respektuje te różnice. AI wspiera automatyczne działania tam, gdzie jest to bezpieczne, ale też potrafi zatrzymać użytkownika w odpowiednim momencie, wymuszając refleksję. To nie automatyzacja, ale inteligentna kooperacja człowieka z systemem.
To podejście jest kluczowe przy tworzeniu strategii adaptacji wiedzy i wdrażania nowych rozwiązań. Ludzie potrzebują nie tylko instrukcji obsługi, ale zrozumienia, dlaczego technologia działa w określony sposób i jakie niesie ryzyka. Bez tego najlepsze narzędzia będą używane niepoprawnie, albo wcale.
Governance, koszty behawioralne i złożoność regulacji
Dlatego organizacje potrzebują solidnego governance, czyli architektury odpowiedzialności. To nie tylko procedury, ale jasne zasady operowania modelami, zarządzania ryzykiem, udostępniania danych, projektowania sygnałów ostrzegawczych i przejrzystości algorytmicznej.
Poznaj program konferencji Analiza, robotyzacja i automatyzacja w Contact Center - 20 listopada 2025
Kolejnym elementem jest optymalizacja kosztów technologii. Największe koszty nie wynikają z zakupu narzędzi, ale z ich niewłaściwego użycia: błędnych decyzji, braku adopcji, nadmiernego zaufania do modeli lub odwrotnie, ich ignorowania. To koszty behawioralne, które często są niewidoczne na etapie zakupu.
Do tego dochodzą kwestie ochrony danych, prawa i bezpieczeństwa, które stają się coraz bardziej złożone. Przepisy dotyczące AI wymagają nie tylko zgodności formalnej, ale również zrozumiałej komunikacji dla użytkownika. Transparentność prawna i behawioralna idą tu w parze.
Kompetencje organizacji i nowa rola odpowiedzialnej AI
Żadna technologia nie zadziała bez budowania wewnętrznych kompetencji. Nie chodzi wyłącznie o umiejętności techniczne. Potrzebne są zespoły, które rozumieją ludzkie zachowania, ekonomię behawioralną, projektowanie decyzji, prawo, etykę i ryzyka związane z automatyzacją.
Bo odpowiedzialna AI nie polega na tym, żeby robiła za nas więcej. Polega na tym, żeby pomagała nam myśleć lepiej. I to jest kierunek, w którym powinniśmy podążać.
Autorka: Katarzyna Szczesna CEO, BehaviorAl Insight