O czynnikach oporu wobec sztucznej inteligencji w miejscu pracy i sposobach przeciwdziałania im

Wdrażanie nowych technologii w organizacjach jest zmianą, z którą wiążą się zarówno nowe możliwości, jak i zagrożenia wywołujące naturalny opór części pracowników przed ich wprowadzaniem. Celem niniejszej pracy jest przedstawienie modelu przełamywania oporu wśród pracowników wobec nowych technologii cyfrowych opartych na sztucznej inteligencji. Zastosowaną metodą badawczą była krytyczna analiza literatury. Punktem wyjścia opracowanego modelu jest najnowsza praca Golgeciego i zespołu (2025) wskazująca trzy czynniki oporu: o charakterze afektywnym (strach i awersja do nowych technologii) oraz poznawczym (poczucie braku skuteczności). Na podstawie wyników badań oraz psychologicznych mechanizmów stojących za przedstawionymi czynnikami oporu dopasowano możliwe sposoby jego przełamywania na poziomie indywidualnym oraz organizacyjnym. Do pierwszej grupy zaliczono pozytywną zmianę postawy wobec pracy oraz zwiększenie poziomu utożsamiania się z technologiami opartymi na sztucznej inteligencji wśród ich użytkowników, do drugiej – demokratyczny styl zarządzania oraz podnoszenie kompetencji pracowników pod kątem wykorzystania sztucznej inteligencji w miejscu pracy. Przedstawiony model jest wstępną propozycją i może być uzupełniony o dodatkowe elementy, zarówno po stronie czynników oporu, jak i sposobów przeciwdziałania im; jednocześnie może służyć jako konceptualizacja przyszłych badań.

The implementation of new technologies in organizations constitutes a change that involves both new opportunities and threats, causing natural resistance among some employees to its introduction. The aim of this work is to present a model for overcoming resistance among employees to new digital technologies based on artificial intelligence. A critical literature analysis was used as the research method. The starting point for the model developed here is the latest work by Golgeci et al. (2025), presenting three resistance factors: affective (fear and aversion to new technologies) and cognitive (sense of ineffectiveness). Based on the research results and the psychological mechanisms behind the presented resistance factors, possible ways of overcoming it at the individual and organizational level were selected. The first group includes a positive change in attitude towards work and an increase in the level of identification with technologies based on artificial intelligence among their users. The second group includes a democratic management style and improving employee competences in terms of using artificial intelligence in the workplace. The model presented here is a preliminary proposal and can be supplemented with additional elements, both in terms of resistance factors and ways of counteracting them; at the same time, it can serve as a conceptualization for future research.