Krakowski producent słodyczy Zafiro Sweets był przez lata doceniany w branży i wśród pracowników za wieloletni, stabilny wzrost poparty wysoką jakością produktów. Turbulencje rynkowe, napędzane dynamiką mediów społecznościowych i zmieniającymi się oczekiwaniami klientów, podważyły jednak jego dotychczasowy model działania, oparty na planowaniu strategicznym. Firma szuka sposobu, który pozwoli jej się zaadaptować do szybkich zmian zachodzących w jej otoczeniu. Marta Wilczyńska, CEO Zafiro Sweets, z niedowierzaniem patrzyła na slajd, który dostała od działu sprzedaży. Siedziała w restauracji w warszawskim Koneserze, gdzie wraz z Tomaszem Lemańskim, dyrektorem operacyjnym, oraz Justyną Sawicką, dyrektorką marketingu, uczestniczyli w Festiwalu Słodkości – jednej z branżowych imprez, które sponsorowali.

Doświadczenie prof. Kazimierza Suwalskiego, chirurga i lidera, przekłada się na uniwersalne zasady skutecznego przywództwa. Poniższe zestawienie to zbiór praktycznych wskazówek, które wspierają rozwój zarówno młodych, jak i doświadczonych liderów – od budowania autorytetu i zarządzania zespołem po radzenie sobie z kryzysami i sukcesję przywództwa.

Droga od chirurga do lidera wymagała nie tylko zmiany kompetencji, ale też perspektywy. Profesor Kazimierz Suwalski, pionier polskiej kardiochirurgii, dzieli się doświadczeniami z budowania zespołów, instytucji i kultury przywództwa opartej na transparentności, zaufaniu i odpowiedzialności. Podkreśla,
że kluczowymi kwestiami są: mentoring, zarządzanie silnymi osobowościami i świadome rozwijanie talentów. Przypomina, że prawdziwe przywództwo nie ustaje wraz z końcem kariery – trwa, gdy potrafimy dzielić się wiedzą i tworzyć przestrzeń do wzrostu innych.

Coraz więcej firm dostrzega potencjał Causal ML jako narzędzia wspierającego podejmowanie trafnych decyzji. Jednak skuteczne wdrożenie tego podejścia wymaga czegoś więcej niż zaawansowanych algorytmów — potrzebne są właściwe pytania, odpowiednie dane oraz współpraca interdyscyplinarnych zespołów.

Causal ML – nowatorskie podejście w uczeniu maszynowym – daje kadrze zarządzającej nowe narzędzie do oceny skutków decyzji strategicznych. Umożliwia pewniejsze eksplorowanie alternatywnych scenariuszy, dzięki czemu wspiera podejmowanie bardziej świadomych i trafnych decyzji biznesowych. Tradycyjne systemy uczenia maszynowego (machine learning, ML) zdobyły szerokie uznanie jako narzędzia wspomagające procesy decyzyjne, szczególnie tam, gdzie kluczowe jest oszacowanie prawdopodobieństwa konkretnego zdarzenia, na przykład zdolności kredytowej klienta. Klasyczne modele ML opierają jednak swoje predykcje głównie na identyfikowaniu korelacji w danych. Taka metodologia, choć użyteczna w pewnych kontekstach, okazuje się niewystarczająca, a wręcz może wprowadzać w błąd, szczególnie wtedy, gdy menedżerowie starają się przewidzieć realny wpływ swoich decyzji na wyniki biznesowe.

Ankieta redakcji „MIT Sloan Management Review Polska” została przeprowadzona wśród użytkowników platformy LinkedIn – w większości osób zajmujących stanowiska kierownicze, menedżerskie i eksperckie. Grupa ta jest szczególnie istotna w kontekście budowania oraz komunikowania celu organizacji, ponieważ to właśnie liderzy średniego i wyższego szczebla odpowiadają zarówno za interpretację celu, jak i przekładanie go na codzienne działania zespołów. Ankieta miała sprawdzić, w jakim stopniu pracownicy identyfikują się z celem działania swojej organizacji.

Wielu dyrektorom ds. informatyki (CIO) brakuje zarówno czasu, jak i odpowiednich kompetencji oraz formalnych uprawnień, by skutecznie mierzyć się z wyzwaniami kulturowymi i organizacyjnymi, które mogą utrudniać wdrażanie inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją. Nadszedł moment, by poszerzyć zakres ich ról.

Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca sposób działania organizacji i ta transformacja wykracza daleko poza samą techniczną implementację. Nowoczesne systemy AI coraz częściej przejmują zadania dotąd wykonywane przez ludzi, co nierzadko wymaga od pracowników przekwalifikowania, podnoszenia kompetencji oraz rozwoju umiejętności, takich jak myślenie krytyczne. Aby skutecznie zarządzać nowym modelem współpracy ludzi i technologii, liderzy muszą rozumieć złożone czynniki ludzkie i organizacyjne, takie jak zwinność i zmiany kulturowe, dynamikę osobowości oraz inteligencję emocjonalną.

Mimo to większość organizacji nadal postrzega wdrażanie sztucznej inteligencji przede wszystkim jako wyzwanie natury technicznej, a obecne role liderów technologicznych odzwierciedlają to podejście. Zgodnie z raportem Foundry’s 2024 State of the CIO aż 85% liderów IT uważa, że dyrektorzy ds. informatyki (CIO) coraz częściej pełnią funkcję agentów zmian w swoich organizacjach. Jedynie 28% z nich twierdzi, że kierowanie transformacją jest dla nich priorytetem.