Kontekst
W której sytuacji AI pomaga, a w której spłaszcza znaczenie, relację albo odpowiedzialność?
Wszystkie projekty
Badania · wdrożenia · edukacja
Psychologia w sztucznej inteligencji
Badam, kiedy AI pomaga, kiedy staje się pozornym autorytetem i jak projektować współpracę z technologią bez oddawania jej odpowiedzialności.
W jednym zdaniu
Użyteczność AI zależy nie tylko od modelu, ale też od człowieka, zadania i sposobu weryfikacji.
AI jako temat psychologiczny
Pytanie nie brzmi tylko „czy możemy?”, ale również „po co, gdzie i z jakimi zabezpieczeniami?”.
Skuteczność narzędzia nie kończy się na modelu, danych i integracji technicznej. Zależy od tego, czy człowiek rozumie zadanie, potrafi ocenić odpowiedź, ufa jej w odpowiednim stopniu i wie, kiedy zatrzymać automatyzację.
Psychologia pomaga badać autorytet przypisywany AI, reakcje na rekomendacje algorytmiczne, bariery wdrożenia i te miejsca, w których kontakt z człowiekiem pozostaje niezastąpiony.
Pięć pytań psychologii
Technologia działa w relacji z zachowaniem i decyzją.
Te pytania porządkują zarówno badania, jak i pracę z organizacjami.
Zaufanie
Kiedy odrzucamy dobrą rekomendację, a kiedy zbyt łatwo przyjmujemy odpowiedź brzmiącą pewnie?
Wpływ
Jak informacja o autorstwie AI zmienia ocenę pomysłu, kreatywność, decyzję i poczucie sprawczości?
Komunikacja
Jak opisać cel, kontekst, ograniczenia i kryteria dobrej odpowiedzi?
Weryfikacja
Co trzeba sprawdzić i kto pozostaje właścicielem ostatecznej decyzji?
Badania i projekty
Różne etapy, jasno opisane statusy.
Nie każdy rozwijany pomysł jest gotowym produktem. Dlatego oddzielam ukończone badania, wdrożenia i formaty nadal projektowane.
| Projekt | Zakres | Status |
|---|---|---|
| Autorstwo i autorytet AI a kreatywność | Wpływ przypisania pomysłu AI na ocenę, zachowanie i gotowość do rywalizacji lub podporządkowania się sugestii. | Badania ukończone i prezentowane; kierunek rozwijany |
| AI a pseudonauka | Możliwość ograniczania wiary w pseudonaukę oraz wpływ formy i pozornego autorytetu odpowiedzi. | Opublikowany rozdział naukowy |
| AI w badaniach jakościowych | Porządkowanie i analiza materiału z kontrolą jakości oraz człowiekiem w procesie. | Praktyka wdrożeniowa |
| Jak ufać AI, ale nie za bardzo? | Kalibrowanie zaufania, rozpoznawanie ryzyk i utrzymanie odpowiedzialności. | Rozwijany warsztat i webinar |
| Narzędzie uczące weryfikowania AI | Scenariusze, w których użytkownik ocenia odpowiedź i uczy się, co oraz dlaczego sprawdzić. | Projekt rozwijany |
Praca z organizacją
Od demonstracji narzędzia do odpowiedzialnego procesu.
AI testujemy na realnych zadaniach i decyzjach, nie tylko na efektownym przykładzie.
- 01
Badamy gotowość
Sprawdzamy, jak pracownicy, kandydaci lub klienci rozumieją kontakt z AI i czego się po nim spodziewają.
- 02
Projektujemy rolę człowieka
Nazywamy decyzje, których nie wolno zostawić bez właściciela i kryteriów kontroli.
- 03
Kalibrujemy zaufanie
Ćwiczymy krytyczne myślenie, sprawdzanie źródeł i rozpoznawanie pewnie brzmiących błędów.
- 04
Budujemy komunikację
Projektujemy prompty i instrukcje oparte na celu, kontekście, ograniczeniach i jakości wyniku.
- 05
Oceniamy wpływ
Patrzymy na role, sprawczość, komunikację i doświadczenie użytkownika po wdrożeniu.
Praktyczny rezultat
Człowiek wie, co zlecić, jak ocenić wynik i kiedy go zakwestionować.
- jasne kryteria użycia i weryfikacji AI w konkretnym procesie;
- podział odpowiedzialności między użytkownika, eksperta i właściciela decyzji;
- język komunikacji, który nie buduje ani ślepego zachwytu, ani paraliżującego lęku;
- lista ryzyk i sygnałów wymagających konsultacji lub zatrzymania automatyzacji.
Granica kompetencji
Psychologia nie zastępuje wiedzy technicznej.
Uzupełnia ją o zachowanie, komunikację, zaufanie i odpowiedzialność — warstwę, od której często zależy, czy technicznie poprawne rozwiązanie będzie naprawdę użyteczne.
Porozmawiajmy
Projektujesz wdrożenie AI z ludźmi w środku?
Możemy zbadać gotowość, zaprojektować zasady weryfikacji albo przeprowadzić warsztat na rzeczywistych zadaniach organizacji.