Janusz Marcinkowski — Human–AI Work Systems Advisory
Independent advisory on human–AI work systems. Redesigning decisions, skills and governance so AI strengthens human judgment instead of standing in for it.
Work — Decisions, Research, Capability and Prototypes
Four ways to work together, each ending in something you keep: a working prototype, evidence you can act on, a team that can do the work, or a decision made with clear eyes.
About — Janusz Marcinkowski, AI and Transformation Advisor
Enterprise technology, operating models and innovation, carrying real accountability. Now advising leadership teams on what AI actually means for how they work.
Insights — Articles and Field Notes on AI at Work
Articles and short-form notes on AI work systems: strategic clarity, operating models, decision quality, knowledge architecture and human judgment.
Research & Talks — Janusz Marcinkowski
Cognitive Meta-Skills, the SAFE Doer–Critic–Judge autonomy engine, published papers, teaching, and selected talks and scientific exchange.
Privacy — Janusz Marcinkowski
How this site handles data. Privacy-preserving analytics only, no cookies for tracking, and no personal data sold or rented.
Home
Work
About
Insights
Research & talks
Contact
WHAT YOU GET
Four ways to work together.
For organizations that need to innovate and have no research function of their own. Each engagement ends in something you keep: a decision made with clear eyes, evidence you can act on, a team that can do the work, or a working prototype.
You get
It starts with
The order is sequential, but you stop whenever a stage has not earned the next one. Not everyone needs all four.
DIRECTION & BUSINESS CASE
Decision
Leadership teams setting direction.
A written answer to where AI pays for itself and where it will quietly cost you. Where it belongs, where it does not, who stays accountable, and what you should not attempt yet. Where the decision is an investment, that includes TCO and ROI compared across the realistic options, in a form your board can vote on. Not a deck to present.
The decision you are actually facing.
EVIDENCE
Research
Organizations facing a question the market has not answered yet.
I find the experts and the evidence you would not reach on your own. I turn your question into one researchers will engage with, bring in the academic and domain people worth involving, and come back with a written answer you can act on rather than a reading list.
A question narrow enough to answer and important enough to fund.
PEOPLE
Capability
HR and transformation functions, and leadership teams changing how people work.
People who can do the work without me. Ask a model for bold options and it returns safe ones in bold language. Ask it for hard criticism and it hedges. That happens because it blends separate jobs, generating, sharpening, criticising and deciding, into one smooth answer. The team learns to pull those apart and run them deliberately, on their own work rather than worked examples.
Usually a full day with around twelve people from similar roles, so we can work on their own cases rather than worked examples. Sessions are built for the room: the same material lands differently for a project manager than for a plant lead or a board member, and I prepare it against the syllabus I teach on an EMBA program. One example is Strategic Project Management with AI, a four hour hands-on lab that moves project managers from administering process to making decisions.
A session with that team, not a slide deck.
BUILD
Prototype
Owners and executives who need to see a thing work before committing to it. Not only in offices: some of this work happens on the shop floor, in maintenance and production.
A working prototype built around one real decision or workflow, an honest evaluation of where it helps and where it does not, and a recommendation on whether to go further. Enough to test the idea and decide, not a production system to run your business on. One agent proposes an action, a second challenges it on risk and missing evidence, and whether it may act at all is decided by a fixed set of rules rather than by a model. So you can see where it would have been wrong before that costs you anything.
One decision that is currently slow, expensive, or inconsistent.
HOW IT BEGINS
Big ideas come from context and experience. Making them work is the hard part.
Dare to be wise is not a line for the wall. It is what an ambition costs before it becomes real: the work of finding out whether the idea survives contact with your business, and the nerve to look. So every engagement opens with a defined first stage, short, paid, and ending in something you keep even if we stop there. You decide whether to continue once you can see what you are deciding about.
The first thing you get from me is work, not a pitch.
WHAT I NEED FROM YOU
Technology Scan
A pre-scoping diagnostic that turns a board-level decision into a clear plan, scaled to the weight of the decision.
Three depths, chosen by the decision you are making. If it is operational, the scan maps the risks to continuity and three to five wins you can take immediately. If it is directional, it adds a maturity profile across strategy, technology, operations, data and organization, a target architecture, and a prioritized roadmap for the next twelve to twenty-four months. If it is an investment decision, it adds TCO and ROI compared across the realistic options and a complete business case for the board. Whatever the depth, the document is not the point. The point is that on Monday your managers know which things to start, which to stop, and which to leave alone, and why.
About ninety minutes with each business owner and architect in scope, and system exports if you have them. If the knowledge lives in people's heads rather than documents, say so: it changes the estimate, it does not stop the work.
Ideathon
A facilitated session that turns a broad ambition into a small number of directions worth testing, with the people who will have to live with the answer.
One to three working days with up to twelve of your people. We work on the problems you actually have, not a generic list, and finish with a few of them converted into prototype scopes you could fund. It builds capability at the same time: the people in the room learn the method by using it on their own work.
Up to twelve people who know the work, in the room, with permission to bring real problems rather than safe ones.
Hackathon
A short build sprint with your team, ending in something that runs and something learned.
One to three working days, up to twelve people, aimed at building rather than discussing. The same session grows the team, because they build it with me instead of watching me build it.
Up to twelve people, a problem worth a working answer, and access to whatever the thing has to talk to.
THIS IS NOT THEORY
Before I advised on this, I carried it.
Technology strategy and P&L responsibility, teams across several countries, and systems that had to work on Monday morning.
THE FULL RECORD →
Cut the cost of a global service account in the energy sector by 30 percent, while improving service quality.
Helped move 100,000 people to remote working in a single weekend, in Lombardy at the start of the pandemic.
Five years as CTO for an organization whose entire asset is its heritage, where a visible failure is not something you recover from.
On the shop floor of a highly regulated industry, where data privacy is not negotiable: maintenance and production assistants that answer from the machine documentation, run a structured diagnosis rather than quoting a manual, and log the fault when the conversation ends.
AR and XR in current work: glasses as a hands-free assistant for technicians and inspectors, where the answer has to arrive without anyone putting their tools down.
Deep learning applied to manufacturing and logistics optimization, and two decades of transformation programs across telecommunications, energy, and international sport.
WHY THERE ARE NO LOGOS HERE
Discretion is part of the work.
You will not find client names on this site. Not because the work is thin, but because people bring me decisions they cannot yet discuss in public, and what happens inside a company stays inside it. If I built my credibility today by dropping my clients' names, I would drop yours in front of someone else tomorrow. So the examples below are real, with everything identifying taken out. If my word is not enough, ask: confidentiality keeps a name off a website, it does not stop someone I have worked for from speaking to you directly.
FURNITURE MANUFACTURING
From an ideathon to two working prototypes.
We ran an ideathon across sales, production, and the organization, and turned a broad ambition into a short list worth testing. Two of them I built far enough to judge. One lets a customer photograph their own room and see it arranged with the company's actual products, so the conversation starts from a visualisation instead of a catalogue. The other is an AI brandbook: rules that keep what the models generate sounding like that company rather than like AI, which is the difference between marketing at scale and marketing that reads as slop.
PHARMACEUTICAL MANUFACTURING
A maintenance assistant that diagnoses instead of quoting.
A prototype for the shop floor. Scan the code on a machine and you are talking to its documentation. It does not simply cite the manual: it runs a structured diagnosis, 5 WHY and Ishikawa, asking what has already been checked and what the symptom rules out. When the conversation ends, the fault is logged without anyone typing it up.
Not sure which one fits? Describe the problem and I will tell you which of these it is, or that it is none of them.
START A CONVERSATION →
HOW TO REACH ME
Bring one decision, not a finished brief.
Tell me the decision or the workflow, who owns it, and when it needs to move. I will tell you whether I am a fit, which of the four it is, and which paid first stage applies. If none of them fit, I will say that too.
I read everything myself.
EMAIL
TELEPHONE
WHATSAPP
LINKEDIN
© 2026 JANUSZ MARCINKOWSKI
INDEPENDENT ADVISORY · POLAND
PRIVACY & CONTACT INFORMATION
Sapere aude.
JANUSZ MARCINKOWSKI · INDEPENDENT AI ADVISOR
Most of what I do
is talk people out of things.
What survives that is worth building.
I check where AI makes sense in your business before you spend money on it.
WHAT YOU GET →
HOW I WORK WITH CLIENTS
Four ways in.
A decision, evidence, capability, a prototype. Most engagements move in that order, and each one ends in something you keep.
SEE THE DETAIL →
BEFORE THE ADVICE
I have carried this, not only advised on it.
Two decades running technology inside large organizations before advising anyone about it.
Cut the cost of a global service account in the energy sector by 30 percent, while improving quality.
Where AI pays for itself, where it will cost you, and who stays accountable.
An interface between your problem and the science around it.
People who can do the work without me.
Something that runs, enough to test the idea and decide.
TRUSTED BY
People I have worked with.
Advisory is human to human. These are individuals who chose to say something about working with me, in their own words.
LINKEDIN PROFILE ↗
THE CHALLENGE
AI rarely fails because the model is weak. It fails when technology is added without redesigning decisions, skills, responsibilities, and the flow of work around it. The real work is human, organizational, and strategic.
SELECTED THINKING
ALL INSIGHTS →
ABOUT · JANUSZ MARCINKOWSKI
A career spent making complex technologies useful to people and organizations.
My background is enterprise technology, operating models, and innovation, carrying real accountability along the way: budgets, teams across several countries, systems that had to work on Monday morning. What held my attention through all of it was never the technology itself. It was how people think, decide, and work alongside it.
Now I bring that to leadership teams working out what AI actually means for them. Not as a technology trend. As a practical redesign of how knowledge work gets done.
WHAT CLIENTS CAN DRAW ON
Strategy that has lived through delivery.
Enterprise scale.
Technology and transformation work across global organizations: international sport, European energy and utilities, and major telecommunications environments.
Executive accountability.
Technology strategy, cloudification, global service integration, vendor ecosystems, P&L responsibility, and large multi-country teams.
AI with human judgment.
Research, teaching, and public thought leadership on human–AI collaboration, productivity, decision-making, and the future of work.
SELECTED EXPERIENCE
IN THEIR OWN WORDS
More people I have worked with.
A foundation in transformation before AI became the agenda.
2023–present
Augmented cognitive experiences
Augmented Cognitive Experiences Domain Lead · Atos Future Makers Research Community
Leading research and innovation on human–AI collaboration, workplace productivity, decision-making, and practical adoption in enterprise environments.
2017–2025
Technology strategy for global operations
CTO for a global sporting organization · via Atos
Technology strategy, cloudification, hybrid-cloud and digital-workplace adoption, agile service management, and an innovation roadmap aligned to organizational priorities. An organization whose entire asset is its heritage, which makes every system touching it mission critical: no product line to fall back on, and no failure that stays private. Work spanning partner agencies, broadcasters and regulatory bodies.
2017–2020
Service integration under pressure
Global Service Integration Manager · Atos
Led a global account service team in the energy sector, improving service quality and reducing costs by 30%. I also helped move 100,000 people to remote working in a single weekend, in Lombardy at the start of the pandemic.
2000–2017
Transformation at the operating core
Program, strategy, and business-unit leadership · Atos, Sygnity, ComputerLand
Led BSS/OSS modernisation, vendor consolidation, service transformation, product strategy, system integration, and delivery organizations in complex telecommunications environments.
RESEARCH, TEACHING & CONTRIBUTION
Ideas matter when they improve practice.
RESEARCH
Public work on human–AI collaboration, digital workplace transformation, human judgment, and responsible adoption.
TEACHING
eMBA lecturer in Digital Transformation at Nicolaus Copernicus University.
SPEAKING
Contributor at forums including the GAIN Global AI Summit and CITEA Digital Cyprus Conference.
MENTORSHIP
Support for AI entrepreneurs, educators, and emerging talent, from startup strategy to responsible AI learning.
INDEPENDENT ADVISORY
Complex change deserves a thoughtful counterpart.
I run an independent advisory practice. I work with organizations across Europe, the Middle East, and further afield.
Ideas for organizations learning to work with AI.
A curated starting point, not a chronological blog. Each piece explores the work around AI: strategic clarity, operating models, knowledge, human judgment, and the future of expertise.
READ THE ORIGINAL LINKEDIN ARTICLE ↗
FIELD NOTES
Shorter observations, written as they came up.
Posts rather than articles. One idea each, usually written the week it occurred to me. Every one opens the original on LinkedIn.
MORE WRITING
The wider body of work.
Earlier pieces and shorter observations, grouped by the same themes. Each opens the original on LinkedIn.
ON LINKEDIN
These live on LinkedIn, where you can reach me directly.
That is deliberate. It is where the pieces were written, and the quickest place to reach me if one lands.
Strategic clarity
17 Dec 2025
AI Won’t Fix a Bloated Strategy. Subtraction Will.
When strategy is overloaded with initiatives, dashboards, meetings, and data, more intelligence only accelerates the confusion. A case for deliberate subtraction as a leadership practice.
Operating model
10 Dec 2025
Stop Paying Managers to Carry Bricks
The AI era exposes a management habit: rewarding visible coordination over the quieter work of designing flow. What changes when managers become architects of the system instead?
Work redesign
14 Nov 2025
Why We Keep Putting a Digital Brain on the Donkey?
Agentic AI disappoints when it is attached to outdated workflows and expected to create magic. The work itself must be redesigned before a capable model can improve it.
Future of services
21 Nov 2025
Why Services Are Splitting in Two and How to Stay Relevant?
Repeatable services are becoming software while distinctly human work becomes premium craft. The strategic question is where an organization and its expertise should sit between scale and margin.
Knowledge architecture
5 Jun 2025
AI needs Keckermann’s structure
The most persistent AI problem is often not model capability but unstructured knowledge. A four-hundred-year-old approach from Gdańsk offers a useful frame for building clarity before automation.
Decision quality
13 Jun 2025
What a Lost Submarine Taught Me About IT Problem Management
A story about Bayesian search becomes a practical lesson in responding to uncertain, noisy operational signals: update beliefs, do not simply chase the loudest alert.
RESEARCH & PRACTICE
Research with a job to do.
I explore how people and organizations can think, decide, and create more effectively with AI. And I publish the instruments, not just the opinions. The point is not theory for its own sake. It is better practice in the workplace.
THE THROUGH-LINE
One principle runs through all of it: a fluent argument is not a trustworthy decision. So I separate who generates, who challenges, and who is accountable, then make that division of cognitive labor explicit and inspectable. The same idea governs a human team brainstorming and an autonomous AI resolving a ticket.
FLAGSHIP WORK
Instruments, architectures, and applied research.
META-SKILLS · HUMAN–LLM THINKING
Cognitive Meta-Skills
Prompt-based scaffolds that externalize a single cognitive operation as an explicit, inspectable, reusable procedure, so idea generation, evaluation, and decision stop blurring into one opaque exchange with a model. Each instrument is built around the single most diagnostic way that operation fails.
DIVERGENCE
Creativity Ladder
Eight layers of increasing conceptual distance from a conventional anchor, each exposing the assumption it breaks. Guards against escalation by adjective.
CONVERGENCE
Critical Mirror
Steelmans an option, names its load-bearing assumptions, runs a mechanism-based premortem, then recommends a path. Guards against skepticism by adjective.
WORKING PAPER: Separating Divergence and Convergence in Human–LLM Collaborative Thinking · 2026
AI AUTONOMY GOVERNANCE
The SAFE Engine
A separation-of-powers architecture for autonomous AI. A Doer proposes an action, a Critic challenges its risk and missing evidence, and a Judge decides how much autonomy is safe. Never the same agent. The Judge is a deterministic PROMETHEE II multi-criteria model with veto thresholds, not a persuasive chatbot: critical risk on security, reversibility, or compliance blocks autonomy outright.
DOER
CRITIC
JUDGE
AUTONOMOUS → AUDIT → MONITOR → APPROVE → STOP
WORKING PAPER: Safe Autonomous AI for Contact Centers: A Doer–Critic–Judge Architecture with PROMETHEE II Autonomy Governance · 2026
WORK & EXPERIENCE DESIGN
Empathy at Work
Designing work patterns that match how people actually think and feel. Using empathic design thinking together with generative AI to build cognitive augmentation and a culture of autonomy into everyday work, rather than bolting technology onto routines that were never built for it.
PUBLISHED GUIDEBOOK: DOI 10.5281/zenodo.8021532 · 2023 ↗
WORKPLACE STRATEGY · CO-AUTHORED WHITE PAPER
The Hyper-Personalized Workplace
An organization-specific recommendation engine that reads the work environment as a graph and gives employees tailored guidance: the right people, knowledge, systems and devices. It sets out autonomous work models, enterprise knowledge management, and decision-tree thinking for balancing AI and human outcomes.
ATOS WHITE PAPER: Moving Toward the Hyper-Personalized Workplace · with Sinem Serap
APPLIED SKILLS
From instruments to real capability.
DESIGN
Human–AI workflow & decision design
Where AI helps, where it must not, and who owns each call. Operating models with decision points and guardrails made explicit.
EXPERIENCE TESTING
Piloting with real teams
Measuring what matters: decision quality, trust, cognitive load, and adoption, rather than demo theater. Evidence before rollout.
ADOPTION
Durable capability & culture
Turning what works into leadership practice, team routines, and proportionate governance people will actually use, plus a culture of autonomy.
TEACHING & EDUCATION · MAKING ADOPTION REAL
Complex ideas, explained so anyone can act on them.
Adoption stalls when only specialists understand the plan. I translate hard ideas for whoever is in the room: a board, an engineering team, a lecture hall, or a general audience. That is exactly what makes transformation stick.
EXECUTIVES
eMBA lecturer, Digital Transformation
Nicolaus Copernicus University. Connecting technology choices to organizational change for senior leaders.
STAGE · PL + INTL
Conference keynotes
GenAI in Education (Wrocław), Śniadanie z AI (Bydgoszcz), GAIN Global AI Summit (Riyadh), CITEA Digital Cyprus (Nicosia).
GENERAL READERS
Guidebooks & essays
From Kant, Montesquieu and Kavafis to a playful beginner's guide. More than 30 public articles that make AI approachable.
PRACTITIONERS
Enterprise research briefings
Architecting Knowledge and People Experience work translated into practical guidance for delivery teams.
TALKS & SCIENTIFIC EXCHANGE
Ideas tested in public conversation.
VIEW ON LINKEDIN ↗
COMMUNITY & CONTRIBUTION
Time given where it compounds.
24 Jun 2026
Wrocław
Renesans sztuki nawigacji i generatywna Itaka
Closing address at the second GenAI in Education conference
12 Jun 2026
Bydgoszcz
Paradoksy AI: jak uprościć firmę, akceptując złożoność danych
Śniadanie z AI
22 Feb 2024
Enterprise research
Architecting Knowledge
Knowledge work, generative AI, and people experience
2024
Riyadh · Nicosia
AI, work, and the future of enterprise capability
GAIN Global AI Summit and CITEA Digital Cyprus Conference
COLLABORATION
Some questions are better explored with practitioners, researchers, and ambitious teams.
For speaking, workshops, research collaboration, or executive education, please get in touch directly.
A simple, low-data way to get in touch.
This site is a professional reference and a place to start a direct conversation. It does not ask visitors to submit information through a contact form or create an account.
WHO IS RESPONSIBLE
Janusz Marcinkowski Doradztwo Informatyczne
Poland
WHAT THIS SITE DOES NOT DO
No forms. No newsletter. No cookies.
There are no contact forms, newsletter sign-ups, user accounts, or advertising and marketing analytics here, and the site sets no cookies of its own. The one thing kept on your device is your language choice, stored in your browser so the site opens in the version you picked, and never sent anywhere.
WHEN YOU CONTACT ME
You choose what to share.
If you email me, call or message me, or reach me through LinkedIn, I use the information you provide to reply, discuss a possible engagement, and keep necessary business correspondence. I do not sell or rent personal data.
EXTERNAL SERVICES
LinkedIn and WhatsApp have their own privacy practices.
The LinkedIn and WhatsApp links open services run by other companies. If you message me on WhatsApp, your phone number and message are handled by WhatsApp, a Meta service, under its own terms. Use of either is governed by that service’s privacy information, not this website.
ESSENTIAL TECHNICAL DATA
Keeping the site available and secure may involve limited technical processing.
The hosting and security services used to deliver this website may process basic connection and security information, such as an IP address and browser request data, to operate, protect, and troubleshoot the site.
QUESTIONS OR REQUESTS
Write to me directly.
To ask what information of yours I hold, or to have it corrected or deleted, email me at the address below. I act on a legitimate request without undue delay, and will tell you if the law requires me to keep something.
Janusz Marcinkowski — doradztwo: systemy pracy człowiek–AI
Niezależne doradztwo w zakresie systemów pracy człowiek–AI. Przeprojektowanie decyzji, kompetencji i zasad tak, by AI wzmacniało ludzki osąd.
Współpraca — decyzje, badania, kompetencje, prototypy
Cztery sposoby współpracy. Z każdego zostaje coś konkretnego: działający prototyp, dowód, na którym można się oprzeć, zespół, który poradzi sobie sam, albo świadomie podjęta decyzja.
O mnie — Janusz Marcinkowski, doradca AI i transformacji
Technologie korporacyjne, modele operacyjne i innowacje z realną odpowiedzialnością. Dziś doradztwo dla zespołów liderów w temacie AI.
Teksty — artykuły i notatki o AI w pracy
Artykuły i krótkie notatki o systemach pracy z AI: jasność strategiczna, modele operacyjne, jakość decyzji, architektura wiedzy i ludzki osąd.
Badania i wystąpienia — Janusz Marcinkowski
Poznawcze meta-umiejętności, silnik SAFE Doer–Critic–Judge, publikacje, nauczanie oraz wybrane wystąpienia i wymiana naukowa.
Prywatność — Janusz Marcinkowski
Jak ta strona obchodzi się z danymi. Analityka chroniąca prywatność, bez ciasteczek śledzących. Dane osobowe nie są sprzedawane ani wynajmowane.
Start
Współpraca
O mnie
Teksty
Badania i wystąpienia
Kontakt
CO PAŃSTWO Z TEGO MAJĄ
Cztery sposoby współpracy.
Dla organizacji, które muszą wprowadzać innowacje, a nie mają własnego zaplecza badawczego. Z każdej współpracy zostaje coś konkretnego: świadomie podjęta decyzja, dowód, na którym można się oprzeć, zespół, który poradzi sobie sam, albo działający prototyp.
Dla kogo
Co Państwo dostają
Zaczynamy od
Kolejność jest sekwencyjna, ale kończymy wtedy, gdy dany etap nie uzasadnia kolejnego. Nie każdy potrzebuje wszystkich czterech.
KIERUNEK I BUSINESS CASE
Decyzja
Zespołów liderów, które wyznaczają kierunek.
Pisemna odpowiedź na pytanie, gdzie AI się zwraca, a gdzie po cichu kosztuje. Gdzie ma sens, gdzie go nie ma, kto pozostaje odpowiedzialny, i czego jeszcze nie warto próbować. Jeśli decyzja jest inwestycyjna, to razem z TCO i ROI porównanymi dla realnych wariantów, w formie, nad którą zarząd może głosować. Nie prezentacja do pokazania.
Decyzji, przed którą Państwo faktycznie stoją.
DOWODY
Badania
Organizacji, które mają pytanie, na które rynek jeszcze nie odpowiedział.
Docieram do ekspertów i dowodów, do których sami Państwo nie dotrą. Zamieniam Państwa pytanie na takie, z którym badacze realnie pracują, angażuję ludzi z uczelni i z branży, i wracam z pisemną odpowiedzią, na której da się oprzeć decyzję, a nie z listą lektur.
Pytania wystarczająco wąskiego, żeby dało się na nie odpowiedzieć, i wystarczająco ważnego, żeby je sfinansować.
LUDZIE
Kompetencje
Działów HR i transformacji oraz zespołów liderów, którzy zmieniają sposób pracy.
Ludzi, którzy poradzą sobie beze mnie. Poproście model o odważne warianty, a dostaniecie bezpieczne, tylko napisane odważnym językiem. Poproście o ostrą krytykę, a dostaniecie asekurację. Dzieje się tak, bo model skleja w jedną gładką odpowiedź osobne czynności: wymyślanie, wyostrzanie, krytykowanie i decydowanie. Zespół uczy się je rozdzielać i prowadzić świadomie, na własnej robocie, a nie na przykładach z podręcznika.
Zwykle pełny dzień z około dwunastoma osobami o zbliżonych rolach, żeby dało się pracować na ich własnych przypadkach, a nie na przykładach z podręcznika. Sesje układam pod salę: ten sam materiał inaczej trafia do kierownika projektu, a inaczej do szefa produkcji czy członka zarządu, a przygotowuję je w oparciu o program EMBA, który prowadzę. Jednym z przykładów jest Strategiczne zarządzanie projektami z AI, czterogodzinne warsztaty praktyczne, które zmieniają project managerów z administratorów procesu w osoby podejmujące decyzje.
Spotkania z tym zespołem, nie od prezentacji.
BUDOWANIE
Prototyp
Właścicieli i menedżerów, którzy chcą zobaczyć, że coś działa, zanim się zaangażują. Nie tylko w biurach. Część tej pracy dzieje się na halach produkcyjnych, przy utrzymaniu ruchu.
Działający prototyp zbudowany wokół jednej realnej decyzji albo jednego procesu, uczciwa ocena tego, gdzie pomaga, a gdzie nie, i rekomendacja, czy iść dalej. Na tyle, żeby sprawdzić pomysł i podjąć decyzję. To nie jest system produkcyjny do prowadzenia firmy. Jeden agent proponuje działanie, drugi je kwestionuje, wytykając ryzyko i braki w uzasadnieniu, a o tym, czy wolno je w ogóle wykonać, decyduje nie model, tylko stały zestaw reguł. Dzięki temu widzą Państwo, gdzie by się pomylił, zanim cokolwiek to kosztuje.
Jednej decyzji, która dziś jest wolna, kosztowna albo niespójna.
JAK ZACZYNAMY
Wielkie pomysły biorą się z kontekstu i doświadczenia. Sprawić, żeby działały, to już ciężka praca.
Odważ się być mądry to nie jest hasło na ścianę. To cena, którą ambicja płaci, zanim stanie się czymś realnym: praca nad sprawdzeniem, czy pomysł wytrzyma zderzenie z Państwa firmą, i odwaga, żeby na to spojrzeć. Dlatego każda współpraca otwiera się zdefiniowanym pierwszym etapem: krótkim, płatnym, kończącym się czymś, co zostaje u Państwa, nawet jeśli na tym poprzestaniemy. Decyzję o kontynuacji podejmują Państwo wtedy, gdy widzą już, o czym decydują.
Pierwsze, co ode mnie dostajecie, to praca, nie prezentacja handlowa.
CZEGO POTRZEBUJĘ OD WAS
Skan Technologiczny
Diagnoza pre-scopingowa, która zmienia decyzję zarządu w jasny plan, dopasowana do wagi decyzji.
Trzy głębokości, dobierane do decyzji, którą Państwo podejmują. Jeśli jest operacyjna, skan mapuje ryzyka dla ciągłości i trzy do pięciu usprawnień do wzięcia od razu. Jeśli kierunkowa, dokłada profil dojrzałości w pięciu filarach: strategia, technologia, operacje, dane i organizacja, architekturę docelową oraz priorytetyzowaną roadmapę na dwanaście do dwudziestu czterech miesięcy. Jeśli inwestycyjna, dokłada TCO i ROI porównane dla realnych wariantów oraz kompletny business case dla zarządu. Niezależnie od głębokości, nie chodzi o dokument. Chodzi o to, żeby w poniedziałek menedżerowie Państwa firmy wiedzieli, co zacząć, co zatrzymać, a czego nie ruszać, i dlaczego.
Około półtorej godziny z każdym właścicielem biznesowym i architektem w zakresie, plus eksporty z systemów, jeśli Państwo je mają. Jeśli wiedza siedzi w głowach, a nie w dokumentach, proszę powiedzieć od razu: to zmienia estymatę, nie blokuje pracy.
Warsztat, który zamienia szeroką ambicję w kilka kierunków wartych przetestowania, z ludźmi, którzy będą z tym potem pracować.
Od jednego do trzech dni roboczych, z maksymalnie dwunastoma osobami ze strony Państwa firmy. Pracujemy na problemach, które Państwo naprawdę mają, a nie na ogólnej liście, i kończymy z kilkoma z nich zamienionymi w zakresy prototypów, które da się sfinansować. Przy okazji rośnie kompetencja: ludzie w sali uczą się metody, używając jej na własnej robocie.
Do dwunastu osób, które znają tę pracę, w jednej sali, z przyzwoleniem na przyniesienie prawdziwych problemów, a nie bezpiecznych.
Krótki sprint budowania z zespołem Państwa firmy, kończący się czymś, co działa, i czymś, czego się Państwo nauczyli.
Od jednego do trzech dni roboczych, do dwunastu osób, nastawione na budowanie, nie na dyskusję. Ta sama sesja rozwija zespół, bo buduje razem ze mną, a nie patrzy, jak buduję.
Do dwunastu osób, problem wart działającej odpowiedzi, i dostęp do tego, z czym to ma rozmawiać.
TO NIE JEST TEORIA
Zanim zacząłem o tym doradzać, sam za to odpowiadałem.
Strategia technologiczna i odpowiedzialność za P&L, zespoły w kilku krajach, systemy, które musiały działać w poniedziałek rano.
PEŁNA ŚCIEŻKA →
Obniżenie kosztów globalnego kontraktu serwisowego w energetyce o 30 procent, przy jednoczesnej poprawie jakości.
Udział w przeniesieniu 100 000 osób na pracę zdalną w jeden weekend, w Lombardii na początku pandemii.
Pięć lat jako CTO organizacji, której jedynym majątkiem jest jej dziedzictwo, gdzie widoczna awaria to nie jest coś, z czego się wraca.
Na hali produkcyjnej w branży ściśle regulowanej, gdzie prywatność danych nie podlega negocjacji: asystenci utrzymania ruchu i produkcji, którzy odpowiadają z dokumentacji maszyny, prowadzą uporządkowaną diagnostykę zamiast cytować instrukcję, i zapisują awarię w rejestrze po zakończeniu rozmowy.
AR i XR w bieżącej pracy: okulary jako asystent bez użycia rąk dla techników i inspektorów, tam gdzie odpowiedź musi przyjść bez odkładania narzędzi.
Uczenie głębokie w optymalizacji produkcji i logistyki, oraz dwie dekady programów transformacyjnych w telekomunikacji, energetyce i sporcie międzynarodowym.
DLACZEGO NIE MA TU LOGOTYPÓW
Dyskrecja jest częścią tej pracy.
Nie znajdą tu Państwo nazw klientów. Nie dlatego, że nie ma się czym chwalić, tylko dlatego, że ludzie przynoszą mi decyzje, o których nie mogą jeszcze mówić publicznie, a to, co dzieje się w firmie, w niej zostaje. Gdybym dziś budował swoją wiarygodność, wymieniając nazwy moich klientów, jutro wymieniłbym Państwa nazwę przed kimś innym. Dlatego przykłady poniżej są prawdziwe, ale usunąłem z nich wszystko, co pozwoliłoby kogokolwiek rozpoznać. Jeśli moje słowo to za mało, wystarczy poprosić o referencje: poufność nie pozwala mi wymienić nazwy na stronie, ale nie zabrania moim klientom rozmawiać z Państwem bezpośrednio.
PRODUKCJA MEBLI
Od ideathonu do dwóch działających prototypów.
Przeprowadziliśmy ideathon obejmujący sprzedaż, produkcję i organizację, i zamieniliśmy szeroką ambicję na krótką listę rzeczy wartych sprawdzenia. Dwie z nich zbudowałem na tyle, żeby dało się je ocenić. Pierwsza pozwala klientowi sfotografować własne wnętrze i zobaczyć je urządzone realnymi produktami firmy, więc rozmowa zaczyna się od wizualizacji, a nie od katalogu. Druga to brandbook dla AI: zasady, dzięki którym to, co generują modele, brzmi jak ta firma, a nie jak AI. To różnica między marketingiem w skali a marketingiem, który czyta się jak sieczka.
PRODUKCJA FARMACEUTYCZNA
Asystent utrzymania ruchu, który diagnozuje, a nie cytuje.
Prototyp na halę. Skanujesz kod na maszynie i rozmawiasz z jej dokumentacją. Nie cytuje instrukcji: prowadzi uporządkowaną diagnostykę, 5 WHY i Ishikawa, pytając, co już sprawdzono i co dany objaw wyklucza. Po zakończeniu rozmowy awaria trafia do rejestru bez przepisywania jej przez kogokolwiek.
Nie wiedzą Państwo, co pasuje? Proszę opisać problem, a powiem, które z tych czterech to jest, albo że żadne z nich.
POROZMAWIAJMY →
JAK SIĘ ZE MNĄ SKONTAKTOWAĆ
Wystarczy jedna decyzja, nie gotowy brief.
Proszę napisać, jakiej decyzji lub jakiego procesu to dotyczy, kto za to odpowiada i kiedy musi ruszyć. Odpowiem, czy do siebie pasujemy, o który z czterech obszarów chodzi i który płatny pierwszy etap ma sens. Jeśli żaden, też to powiem.
Czytam wszystko osobiście.
E-MAIL
TELEFON
NIEZALEŻNE DORADZTWO · POLSKA
PRYWATNOŚĆ I KONTAKT
JANUSZ MARCINKOWSKI · NIEZALEŻNY DORADCA AI
Częściej odradzam,
niż doradzam.
To, co przetrwa, jest warte zbudowania.
Sprawdzam, gdzie AI ma sens w firmie, zanim wydadzą Państwo na nią pieniądze.
CO PAŃSTWO Z TEGO MAJĄ →
JAK PRACUJĘ Z KLIENTAMI
Decyzja, dowody, kompetencje, prototyp. Zwykle w tej kolejności, a z każdej współpracy zostaje coś konkretnego.
ZOBACZ SZCZEGÓŁY →
ZANIM ZACZĄŁEM DORADZAĆ
Nie tylko doradzałem. Sam za to odpowiadałem.
Dwie dekady kierowania technologią wewnątrz dużych organizacji, zanim zacząłem komukolwiek o niej doradzać.
Obniżenie kosztów globalnego kontraktu serwisowego w energetyce o 30 procent, przy poprawie jakości.
Gdzie AI się zwraca, gdzie będzie kosztować, i kto pozostaje odpowiedzialny.
Interfejs między problemem Państwa firmy a nauką.
Ludzie, którzy poradzą sobie beze mnie.
Coś, co działa. Tyle, żeby sprawdzić pomysł i zdecydować.
ZAUFALI MI
Ludzie, z którymi pracowałem.
Doradztwo dzieje się między ludźmi. To osoby, które zechciały powiedzieć coś o współpracy ze mną, własnymi słowami.
PROFIL LINKEDIN ↗
WYZWANIE
AI rzadko zawodzi dlatego, że model jest słaby. Zawodzi, gdy technologię dokłada się bez przeprojektowania decyzji, kompetencji, odpowiedzialności i przepływu pracy wokół niej. Prawdziwa praca jest ludzka, organizacyjna i strategiczna.
WYBRANE TEKSTY
WSZYSTKIE TEKSTY →
O MNIE · JANUSZ MARCINKOWSKI
Kariera poświęcona temu, by złożone technologie służyły ludziom i organizacjom.
Moje doświadczenie to technologie korporacyjne, modele operacyjne i innowacje, z realną odpowiedzialnością po drodze: budżety, zespoły w kilku krajach, systemy, które w poniedziałek rano musiały po prostu działać. Najbardziej ciekawiło mnie przy tym nie samo rozwiązanie techniczne. Ciekawiło mnie to, jak ludzie myślą, decydują i pracują razem z technologią.
Dziś wnoszę tę perspektywę do zespołów liderów, które zastanawiają się, co AI naprawdę dla nich oznacza. Nie jako trend technologiczny. Jako praktyczne przeprojektowanie pracy opartej na wiedzy.
NA CZYM MOGĄ POLEGAĆ KLIENCI
Strategia, która przeszła przez wdrożenie.
Skala korporacyjna.
Praca technologiczna i transformacyjna w globalnych organizacjach: sport międzynarodowy, europejska energetyka oraz duże środowiska telekomunikacyjne.
Odpowiedzialność menedżerska.
Strategia technologiczna, migracja do chmury, globalna integracja usług, ekosystemy dostawców, odpowiedzialność P&L i duże, wielokrajowe zespoły.
AI z ludzkim osądem.
Badania, nauczanie i publiczne przywództwo myśli o współpracy człowiek–AI, produktywności, podejmowaniu decyzji i przyszłości pracy.
WYBRANE DOŚWIADCZENIE
ICH WŁASNYMI SŁOWAMI
Więcej osób, z którymi pracowałem.
Fundament w transformacji, zanim AI stało się tematem.
2023–obecnie
Rozszerzone doświadczenia poznawcze
Domain Lead ds. Augmented Cognitive Experiences · społeczność badawcza Atos Future Makers
Kieruję badaniami i innowacjami nad współpracą człowiek–AI, produktywnością w miejscu pracy, podejmowaniem decyzji i praktycznym wdrażaniem w środowiskach korporacyjnych.
Strategia technologiczna dla operacji globalnych
CTO dla globalnej organizacji sportowej · przez Atos
Strategia technologiczna, migracja do chmury, wdrożenie chmury hybrydowej i cyfrowego miejsca pracy, zwinne zarządzanie usługami oraz mapa innowacji zgodna z priorytetami organizacji. Organizacja, której jedynym majątkiem jest jej dziedzictwo, więc każdy system, który go dotyka, jest krytyczny: nie ma linii produktowej, na którą można się wycofać, ani awarii, która zostaje wewnątrz. Praca obejmowała agencje partnerskie, nadawców i instytucje regulacyjne.
Integracja usług pod presją
Kierowałem globalnym zespołem usługowym w sektorze energetycznym, poprawiając jakość i obniżając koszty o 30 procent. Pomogłem też przenieść 100 000 osób na pracę zdalną w jeden weekend, w Lombardii na początku pandemii.
Transformacja w rdzeniu operacyjnym
Przywództwo programowe, strategiczne i biznesowe · Atos, Sygnity, ComputerLand
Prowadziłem modernizację BSS/OSS, konsolidację dostawców, transformację usług, strategię produktu, integrację systemów i organizacje dostarczające w złożonych środowiskach telekomunikacyjnych.
BADANIA, NAUCZANIE I WKŁAD
Idee mają znaczenie, gdy poprawiają praktykę.
BADANIA
Publiczna praca o współpracy człowiek–AI, transformacji cyfrowego miejsca pracy, ludzkim osądzie i odpowiedzialnym wdrażaniu.
NAUCZANIE
Wykładowca na studiach eMBA z zakresu transformacji cyfrowej na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika.
WYSTĄPIENIA
Prelegent na forach takich jak GAIN Global AI Summit i CITEA Digital Cyprus Conference.
MENTORING
Wsparcie dla przedsiębiorców AI, edukatorów i wschodzących talentów, od strategii startupu po odpowiedzialną naukę o AI.
NIEZALEŻNE DORADZTWO
Złożona zmiana zasługuje na przemyślanego partnera.
Prowadzę niezależną praktykę doradczą. Pracuję z organizacjami w Europie, na Bliskim Wschodzie i dalej.
Idee dla organizacji uczących się pracować z AI.
To starannie wybrany punkt wyjścia, a nie chronologiczny blog. Każdy tekst bada pracę wokół AI: jasność strategiczną, modele operacyjne, wiedzę, ludzki osąd i przyszłość ekspertyzy.
PRZECZYTAJ ORYGINALNY ARTYKUŁ NA LINKEDIN ↗
NOTATKI Z PRAKTYKI
Krótsze obserwacje, pisane na bieżąco.
Wpisy, nie artykuły. Jedna myśl w każdym, zwykle spisana w tygodniu, w którym się pojawiła. Każdy otwiera oryginał na LinkedIn.
WIĘCEJ TEKSTÓW
Szerszy dorobek.
Wcześniejsze teksty i krótsze obserwacje, uporządkowane według tych samych tematów. Każdy otwiera oryginał na LinkedIn.
NA LINKEDIN
Teksty są na LinkedIn. Tam też można od razu do mnie napisać.
To celowe. Tam powstały i tam najłatwiej się ze mną skontaktować, jeśli któryś trafi.
Jasność strategiczna
17 gru 2025
Gdy strategia jest przeładowana inicjatywami, dashboardami i danymi, więcej inteligencji tylko przyspiesza chaos. Argument za świadomym odejmowaniem jako praktyką przywódczą.
Model operacyjny
10 gru 2025
Era AI obnaża nawyk zarządzania: nagradzanie widocznej koordynacji zamiast cichej pracy nad projektowaniem przepływu. Co się zmienia, gdy menedżer staje się architektem systemu?
Przeprojektowanie pracy
14 lis 2025
Agentowa AI rozczarowuje, gdy podpina się ją pod przestarzałe procesy i oczekuje magii. Najpierw trzeba przeprojektować samą pracę.
Przyszłość usług
21 lis 2025
Powtarzalne usługi stają się oprogramowaniem, a praca wyraźnie ludzka staje się premium. Pytanie brzmi, gdzie między skalą a marżą ma być organizacja i jej ekspertyza.
Architektura wiedzy
5 cze 2025
Najtrwalszym problemem AI często nie jest model, lecz nieustrukturyzowana wiedza. Czterystuletnie podejście z Gdańska daje ramę porządkowania przed automatyzacją.
Jakość decyzji
13 cze 2025
Opowieść o wyszukiwaniu bayesowskim staje się praktyczną lekcją reagowania na niepewne, zaszumione sygnały: aktualizuj przekonania, nie goń za najgłośniejszym alarmem.
BADANIA I PRAKTYKA
Badania z konkretnym zadaniem.
Badam, jak ludzie i organizacje mogą skuteczniej myśleć, decydować i tworzyć z AI. Publikuję przy tym narzędzia, nie tylko opinie. Nie chodzi o teorię dla teorii. Chodzi o lepszą praktykę w miejscu pracy.
MYŚL PRZEWODNIA
Przez wszystko przewija się jedna zasada: płynny argument to nie to samo, co godna zaufania decyzja. Dlatego rozdzielam tego, kto generuje, kto kwestionuje i kto odpowiada, a potem czynię ten podział pracy poznawczej jawnym i sprawdzalnym. Ta sama idea rządzi burzą mózgów zespołu i autonomiczną AI rozwiązującą zgłoszenie.
PRACE FLAGOWE
Narzędzia, architektury i badania stosowane.
META-UMIEJĘTNOŚCI · MYŚLENIE CZŁOWIEK–LLM
Poznawcze meta-umiejętności
Szkielety oparte na promptach, które zamieniają pojedynczą operację poznawczą w jawną i sprawdzalną procedurę wielokrotnego użytku, tak by generowanie pomysłów, ocena i decyzja przestały zlewać się w jedną nieprzejrzystą wymianę z modelem. Każde narzędzie zbudowane jest wokół najbardziej diagnostycznego sposobu, w jaki ta operacja zawodzi.
DYWERGENCJA
Osiem warstw rosnącego dystansu koncepcyjnego od konwencjonalnego punktu odniesienia, każda odsłania łamane założenie. Chroni przed eskalacją przez przymiotnik.
KONWERGENCJA
Wzmacnia opcję (steelman), nazywa nośne założenia, przeprowadza premortem oparty na mechanizmach i rekomenduje ścieżkę. Chroni przed sceptycyzmem przez przymiotnik.
ARTYKUŁ ROBOCZY: Separating Divergence and Convergence in Human–LLM Collaborative Thinking · 2026
ZARZĄDZANIE AUTONOMIĄ AI
Silnik SAFE
Architektura podziału władzy dla autonomicznej AI. Doer proponuje działanie, Critic kwestionuje jego ryzyko i braki dowodów, a Judge rozstrzyga, jaki poziom autonomii jest bezpieczny. Nigdy ten sam agent. Judge to deterministyczny model wielokryterialny PROMETHEE II z progami weta, a nie przekonujący chatbot: krytyczne ryzyko dla bezpieczeństwa, odwracalności czy zgodności blokuje autonomię.
AUTONOMIA → AUDYT → MONITORING → ZATWIERDZENIE → STOP
ARTYKUŁ ROBOCZY: Safe Autonomous AI for Contact Centers: architektura Doer–Critic–Judge z zarządzaniem autonomią PROMETHEE II · 2026
PROJEKTOWANIE PRACY I DOŚWIADCZEŃ
Empatia w pracy
Projektowanie wzorców pracy dopasowanych do tego, jak ludzie naprawdę myślą i czują. Wykorzystanie empatycznego myślenia projektowego wraz z generatywną AI, by wbudować wzmacnianie poznawcze i kulturę autonomii w codzienną pracę, zamiast doklejać technologię do rutyn, które nigdy nie były pod nią tworzone.
OPUBLIKOWANY PORADNIK: DOI 10.5281/zenodo.8021532 · 2023 ↗
STRATEGIA MIEJSCA PRACY · WSPÓŁAUTORSKA BIAŁA KSIĘGA
Hiperpersonalizacja miejsca pracy
Silnik rekomendacyjny dopasowany do organizacji, który odczytuje środowisko pracy jako graf i podpowiada pracownikom właściwych ludzi, wiedzę, systemy i urządzenia. Opisuje autonomiczne modele pracy, zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie oraz myślenie decyzyjne równoważące wyniki AI i człowieka.
BIAŁA KSIĘGA ATOS: W stronę hiperspersonalizowanego miejsca pracy · współautorstwo: Sinem Serap
UMIEJĘTNOŚCI STOSOWANE
Od narzędzi do realnych kompetencji.
PROJEKTOWANIE
Projektowanie procesów i decyzji człowiek–AI
Gdzie AI pomaga, gdzie nie może, i kto odpowiada za każdą decyzję. Modele operacyjne z jawnymi punktami decyzyjnymi i barierami.
TESTOWANIE DOŚWIADCZEŃ
Pilotaże z realnymi zespołami
Mierzenie tego, co ważne: jakości decyzji, zaufania, obciążenia poznawczego i adopcji, a nie teatru demonstracji. Dowody przed wdrożeniem.
ADOPCJA
Trwała zdolność i kultura
Przekształcanie tego, co działa, w praktykę przywódczą, rutyny zespołu i proporcjonalne zasady, z których ludzie faktycznie skorzystają, oraz kulturę autonomii.
NAUCZANIE I EDUKACJA · REALNA ADOPCJA
Złożone idee wyjaśnione tak, by każdy mógł działać.
Wdrożenie grzęźnie, gdy plan rozumieją tylko specjaliści. Tłumaczę trudne idee dla każdego, kto jest w sali: zarządu, zespołu inżynierów, sali wykładowej czy szerokiej publiczności. Właśnie to sprawia, że transformacja się utrzymuje.
KADRA
Wykładowca eMBA, Transformacja Cyfrowa
Uniwersytet Mikołaja Kopernika. Łączenie wyborów technologicznych ze zmianą organizacyjną dla kadry kierowniczej wyższego szczebla.
SCENA · PL + ŚWIAT
Keynote konferencyjne
GenAI w Edukacji (Wrocław), Śniadanie z AI (Bydgoszcz), GAIN Global AI Summit (Rijad), CITEA Digital Cyprus (Nikozja).
SZEROKI ODBIORCA
Poradniki i eseje
Od Kanta, Monteskiusza i Kawafisa po zabawny przewodnik dla początkujących. Ponad 30 publicznych artykułów przybliżających AI.
PRAKTYCY
Briefingi badawcze dla firm
Prace Architecting Knowledge i People Experience przełożone na praktyczne wskazówki dla zespołów dostarczających.
WYSTĄPIENIA I WYMIANA NAUKOWA
Idee sprawdzone w publicznej rozmowie.
ZOBACZ NA LINKEDIN ↗
SPOŁECZNOŚĆ I WKŁAD
Czas oddany tam, gdzie procentuje.
24 cze 2026
Wystąpienie zamykające drugą konferencję GenAI w Edukacji
12 cze 2026
22 lut 2024
Badania korporacyjne
Praca oparta na wiedzy, generatywna AI i doświadczenie ludzi
Rijad · Nikozja
AI, praca i przyszłość zdolności przedsiębiorstwa
GAIN Global AI Summit i CITEA Digital Cyprus Conference
WSPÓŁPRACA
Niektóre pytania lepiej badać z praktykami, badaczami i ambitnymi zespołami.
W sprawie wystąpień, warsztatów, współpracy badawczej lub edukacji kadry proszę o bezpośredni kontakt.
Prosty, ubogi w dane sposób kontaktu.
Ta strona to profesjonalna wizytówka i miejsce, by zacząć bezpośrednią rozmowę. Nie prosi odwiedzających o przesyłanie informacji przez formularz ani o zakładanie konta.
KTO ODPOWIADA
Polska
CZEGO TA STRONA NIE ROBI
Bez formularzy. Bez newslettera. Bez ciasteczek.
Nie ma tu formularzy kontaktowych, zapisów do newslettera, kont użytkowników ani analityki reklamowej i marketingowej, a strona nie ustawia własnych ciasteczek. Jedyne, co zostaje na Twoim urządzeniu, to zapamiętany w przeglądarce wybór języka, aby strona otwierała się we właściwej wersji. Nie jest nigdzie wysyłany.
GDY SIĘ KONTAKTUJESZ
Ty decydujesz, co ujawnić.
Jeśli napiszesz do mnie mailem, zadzwonisz lub napiszesz na WhatsApp, albo skontaktujesz się przez LinkedIn, użyję podanych informacji, by odpowiedzieć, omówić możliwą współpracę i prowadzić niezbędną korespondencję biznesową. Nie sprzedaję ani nie wynajmuję danych osobowych.
USŁUGI ZEWNĘTRZNE
LinkedIn i WhatsApp mają własne zasady prywatności.
Linki do LinkedIn i WhatsApp otwierają usługi prowadzone przez inne firmy. Jeśli napiszesz do mnie na WhatsApp, Twój numer telefonu i wiadomość obsługuje WhatsApp, usługa Meta, na własnych zasadach. Użycie każdej z nich regulują jej zasady prywatności, a nie ta strona.
NIEZBĘDNE DANE TECHNICZNE
Utrzymanie strony dostępnej i bezpiecznej może wiązać się z ograniczonym przetwarzaniem technicznym.
Usługi hostingu i bezpieczeństwa dostarczające tę stronę mogą przetwarzać podstawowe informacje o połączeniu i bezpieczeństwie, takie jak adres IP i dane żądania przeglądarki, aby ją obsługiwać, chronić i diagnozować.
PYTANIA LUB PROŚBY
Napisz do mnie bezpośrednio.
Aby zapytać, jakie Twoje dane przechowuję, albo poprosić o ich poprawienie lub usunięcie, napisz na poniższy adres. Działam na uzasadnioną prośbę bez zbędnej zwłoki i powiem Ci, jeśli prawo nakazuje mi coś zachować.
AI Won’t Fix a Bloated Strategy. Subtraction Will. AI nie naprawi przeładowanej strategii. Odejmowanie tak. When strategy is overloaded with initiatives, dashboards, meetings, and data, more intelligence only accelerates the confusion. A case for deliberate subtraction as a leadership practice. Gdy strategia jest przeładowana inicjatywami, dashboardami i danymi, więcej inteligencji tylko przyspiesza chaos. Argument za świadomym odejmowaniem jako praktyką przywódczą.
Stop Paying Managers to Carry Bricks Przestań płacić menedżerom za noszenie cegieł The AI era exposes a management habit: rewarding visible coordination over the quieter work of designing flow. What changes when managers become architects of the system instead? Era AI obnaża nawyk zarządzania: nagradzanie widocznej koordynacji zamiast cichej pracy nad projektowaniem przepływu. Co się zmienia, gdy menedżer staje się architektem systemu?
Why We Keep Putting a Digital Brain on the Donkey? Dlaczego wciąż montujemy cyfrowy mózg osiołkowi? Agentic AI disappoints when it is attached to outdated workflows and expected to create magic. The work itself must be redesigned before a capable model can improve it. Agentowa AI rozczarowuje, gdy podpina się ją pod przestarzałe procesy i oczekuje magii. Najpierw trzeba przeprojektować samą pracę.
Why Services Are Splitting in Two and How to Stay Relevant? Dlaczego usługi dzielą się na dwoje i jak pozostać istotnym? Repeatable services are becoming software while distinctly human work becomes premium craft. The strategic question is where an organization and its expertise should sit between scale and margin. Powtarzalne usługi stają się oprogramowaniem, a praca wyraźnie ludzka staje się premium. Pytanie brzmi, gdzie między skalą a marżą ma być organizacja i jej ekspertyza.
AI needs Keckermann’s structure AI potrzebuje struktury Keckermanna The most persistent AI problem is often not model capability but unstructured knowledge. A four-hundred-year-old approach from Gdańsk offers a useful frame for building clarity before automation. Najtrwalszym problemem AI często nie jest model, lecz nieustrukturyzowana wiedza. Czterystuletnie podejście z Gdańska daje ramę porządkowania przed automatyzacją.
What a Lost Submarine Taught Me About IT Problem Management Czego zaginiony okręt podwodny nauczył mnie o zarządzaniu problemami w IT A story about Bayesian search becomes a practical lesson in responding to uncertain, noisy operational signals: update beliefs, do not simply chase the loudest alert. Opowieść o wyszukiwaniu bayesowskim staje się praktyczną lekcją reagowania na niepewne, zaszumione sygnały: aktualizuj przekonania, nie goń za najgłośniejszym alarmem.
Why Faster Tools Are Creating More Work Dlaczego szybsze narzędzia tworzą więcej pracy Efficiency tools lower the cost of producing work, so organizations produce more of it rather than reclaiming the time. That is the Jevons paradox arriving in knowledge work. Without limits on volume, and metrics that protect deep work, AI accelerates the overload it promised to relieve. Narzędzia efektywności obniżają koszt wytwarzania pracy, więc organizacje produkują jej więcej, zamiast odzyskiwać czas. To paradoks Jevonsa w pracy umysłowej. Bez ograniczeń ilości i miar chroniących pracę głęboką AI przyspiesza przeciążenie, które miała zmniejszyć.
A Year After the Outage. Are We Any Smarter? Rok po awarii. Czy jesteśmy mądrzejsi? The 2024 CrowdStrike outage exposed how rigid service processes treat a hospital emergency and an administrative ticket identically. A case for decision maps that read context and severity, rather than playbooks that run the same way regardless of what is at stake. Awaria CrowdStrike z 2024 roku obnażyła sztywność procesów, w których zgłoszenie ze szpitala i sprawa administracyjna są obsługiwane tak samo. Argument za mapami decyzyjnymi czytającymi kontekst i wagę zdarzenia zamiast scenariuszy działających zawsze identycznie.
Skinner vs. Chomsky and the AI Skinner kontra Chomsky i sztuczna inteligencja The unresolved argument between Chomsky and Skinner over whether language is innate or conditioned still sits underneath every language model. AI development largely proceeds without linguists or cognitive scientists, and both fields are poorer for the separation. Nierozstrzygnięty spór Chomsky’ego ze Skinnerem o to, czy język jest wrodzony, czy wyuczony, wciąż leży u podstaw każdego modelu językowego. Rozwój AI toczy się w większości bez językoznawców i kognitywistów, ze stratą dla obu stron.
Why ChatGPT Struggles with Shakespeare? Dlaczego ChatGPT nie radzi sobie z Szekspirem? A model that predicts the next likely token has no structural awareness, so a hard constraint like ten syllables to the line is precisely what it cannot reliably honor. A concrete illustration of where fluent generation and deterministic requirements part company. Model przewidujący kolejny prawdopodobny token nie ma świadomości struktury, więc twarde ograniczenie takie jak dziesięć sylab w wersie jest właśnie tym, czego nie potrafi dotrzymać. Konkretna ilustracja rozejścia się płynnej generacji i wymagań deterministycznych.
Collaborative AI Strategies for Preserving Cultural Heritage Wspólna AI w służbie dziedzictwa kulturowego Building isolated national language models duplicates effort and fragments quality. A case for shared datasets, common testing protocols and explicit policy, preserving linguistic heritage through collaboration rather than parallel invention. Budowanie odizolowanych narodowych modeli językowych dubluje wysiłek i rozprasza jakość. Argument za wspólnymi zbiorami danych, wspólnymi protokołami testowania i jawną polityką. Ochrona dziedzictwa językowego przez współpracę, nie przez równoległe wynajdywanie.
The Dual Faces of Generative AI at Work Dwie twarze generatywnej AI w pracy Generative AI raises output and widens access to content creation, while quietly concentrating value and eroding engagement with difficult work. Both faces are real, and adoption that acknowledges only one of them tends to deliver the other. Generatywna AI podnosi wydajność i poszerza dostęp do tworzenia treści, jednocześnie po cichu koncentrując wartość i osłabiając zaangażowanie w pracę trudną. Obie twarze są prawdziwe, a wdrożenie widzące tylko jedną zwykle dostaje drugą.
The Art of Choosing Sztuka wybierania Decision-makers who settle for good enough report more satisfaction than those who pursue the optimal choice, because exhaustive comparison carries its own cost. A practical frame for setting the threshold before the search begins, rather than after. Decydenci, którzy zadowalają się rozwiązaniem wystarczająco dobrym, są bardziej usatysfakcjonowani niż ci szukający optymalnego. Wyczerpujące porównywanie ma własną cenę. Praktyczna rama do wyznaczenia progu, zanim zacznie się szukanie, a nie po fakcie.
Empathy at Work: Designing Tomorrow's Workplace Empatia w pracy: projektowanie miejsca pracy jutra Employee experience improves when work is designed from how people actually think and feel, not from the org chart. Empathic design thinking paired with generative AI turns that understanding into changes that can be tested and iterated. Doświadczenie pracownika poprawia się, gdy pracę projektuje się od tego, jak ludzie naprawdę myślą i czują, a nie od schematu organizacyjnego. Empatyczne design thinking w połączeniu z generatywną AI zamienia to zrozumienie w zmiany, które da się testować.
Harnessing AI to Boost Creativity in the Workplace: Techniques and Tools AI w służbie kreatywności w pracy: techniki i narzędzia AI augments creative work rather than replacing it, but only alongside methods that already worked: structured ideation, visualization, trend analysis. The tool supplies range. The method supplies direction. AI wzmacnia pracę twórczą, zamiast ją zastępować, ale tylko w połączeniu z metodami, które i wcześniej działały: ustrukturyzowanym generowaniem pomysłów, wizualizacją, analizą trendów. Narzędzie daje zasięg, metoda daje kierunek.
Truly Personal Assistant - decentralized AI Naprawdę osobisty asystent, czyli zdecentralizowana AI A model running locally on a personal device changes the ownership question: personalisation without surrendering the data that makes it personal. Decentralised protocols allow specialised assistance without exposing the whole of someone's life to a central provider. Model działający lokalnie na własnym urządzeniu zmienia pytanie o własność: personalizacja bez oddawania danych, które ją umożliwiają. Zdecentralizowane protokoły pozwalają na wyspecjalizowaną pomoc bez wystawiania całego życia użytkownika centralnemu dostawcy.
Teamwork Reimagined - Fostering Autonomy and Purpose in the Modern Workplace Praca zespołowa na nowo: autonomia i sens we współczesnej pracy Asynchronous collaboration removes the meeting as the default unit of coordination and puts trust in its place. Autonomy becomes workable when progress is visible without everyone being present at the same time. Współpraca asynchroniczna odbiera spotkaniu rolę domyślnej jednostki koordynacji i stawia w jego miejsce zaufanie. Autonomia staje się wykonalna, gdy postęp jest widoczny bez obecności wszystkich naraz.
The renaissance of navigation, and a generative Ithaca Renesans sztuki nawigacji i generatywna Itaka Closing address at the second GenAI in Education conference Wystąpienie zamykające drugą konferencję GenAI w Edukacji Wrocław Wrocław
The paradoxes of AI: simplifying the business while accepting complex data Paradoksy AI: jak uprościć firmę, akceptując złożoność danych Śniadanie z AI Śniadanie z AI Bydgoszcz Bydgoszcz
Architecting Knowledge Projektowanie architektury wiedzy For the ABSL Bydgoszcz chapter. Knowledge work, generative AI, and people experience Dla oddziału ABSL w Bydgoszczy. Praca z wiedzą, generatywna AI i doświadczenie pracownika Bydgoszcz Bydgoszcz
Jury, Day One Ukraine hackathon Jury, hackathon Day One Ukraine Polish and Ukrainian teams building together, hosted by Econverse Polskie i ukraińskie zespoły pracujące razem, organizacja Econverse Warsaw Warszawa
In conversation with dr Mateusz Łabuz Rozmowa z dr. Mateuszem Łabuzem Co-hosted with Jan Blew, on his book „Przed Waszą erą” Współprowadzenie z Janem Blew, o książce „Przed Waszą erą” Online Online
Mentoring teams and a workshop on innovation risk Mentoring zespołów i warsztat o ryzyku w innowacjach Econverse finals at the European Financial Congress. Over 100 participants; the workshop on innovation risk co-led with Sebastian Herod Finały Econverse podczas Europejskiego Kongresu Finansowego. Ponad 100 uczestników; warsztat o ryzyku w innowacjach współprowadzony z Sebastianem Herodem Sopot Sopot
Financing innovation and economic transformation Finansowanie innowacji i transformacji gospodarczej Panel at the XVIII Copernican Digital Forum, moderated by dr hab. Anna Budzanowska Panel na XVIII Ogólnopolskiej Konferencji Naukowej Copernican Digital Forum, moderacja dr hab. Anna Budzanowska Toruń Toruń
Artificial intelligence: challenges for Poland and Europe Sztuczna inteligencja: wyzwania dla Polski i Europy Panel at Welconomy Forum Panel podczas Welconomy Forum Toruń Toruń
The Future of Jobs 2025: living and working with AI The Future of Jobs 2025: jak żyć i pracować z AI The AI Ready session, on what technology is doing to the labor market and which competencies to teach against the DigComp framework Sesja AI Ready, o wpływie technologii na rynek pracy i o tym, jakich kompetencji uczyć w oparciu o ramy DigComp Online Online
Executing AI projects that deliver real value Jak skutecznie realizować projekty AI Śniadanie z AI at the Business Innovation & Technology Center Śniadanie z AI w Bydgoskim Centrum Innowacji i Technologii Bydgoszcz Bydgoszcz
AI as a Key to Innovation AI jako klucz do innowacji Panel at #PMConf, PMI Poland Chapter Kujawsko-Pomorskie and Nicolaus Copernicus University Panel na #PMConf, PMI Poland Chapter Kujawsko-Pomorskie i Uniwersytet Mikołaja Kopernika Toruń Toruń
AI in education, with Prof. Włodzisław Duch and Prof. Maciej Sysło AI w edukacji, z prof. Włodzisławem Duchem i prof. Maciejem Sysło The two-day AI in education conference, run by the Kuyavian-Pomeranian Teacher Training Center in Bydgoszcz. Presenting practical implementations to school directors and educators Dwudniowa konferencja AI w edukacji, organizowana przez Kujawsko-Pomorskie Centrum Edukacji Nauczycieli w Bydgoszczy. Prezentacja praktycznych wdrożeń dla dyrektorów szkół i nauczycieli Tleń Tleń
PP-RAI 2026: Polish Conference on Artificial Intelligence PP-RAI 2026: Polska Konferencja Sztucznej Inteligencji Scientific exchange with the AI research community from Poland and abroad, across sessions on uncertainty in AI and decision-making, hosted by the AGH Faculty of Computer Science Wymiana naukowa ze środowiskiem badawczym AI z Polski i zagranicy, podczas sesji o niepewności w AI i podejmowaniu decyzji, na Wydziale Informatyki AGH Kraków Kraków
Architecting knowledge in the collaborative and AI-augmented world Architektura wiedzy we współpracy i w świecie wzmocnionym przez AI Talk at the 3rd Digital Cyprus Conference (CITEA and IMH Business), on human–AI collaboration in knowledge and decision management, to over 600 attendees Wystąpienie na 3. Digital Cyprus Conference (CITEA i IMH Business) o współpracy człowiek–AI w zarządzaniu wiedzą i decyzjami, dla ponad 600 uczestników Nicosia Nikozja
Polish delegate for responsible and explainable AI Delegat Polski do spraw odpowiedzialnej i wyjaśnialnej AI Scientific exchange at the GAIN 2024 Global AI Summit (SDAIA). Also guided the Polish youth team at the first International AI Olympiad, which took one gold and three silver medals. Wymiana naukowa podczas GAIN 2024 Global AI Summit (SDAIA). Opieka nad polską drużyną na pierwszej Międzynarodowej Olimpiadzie AI, która zdobyła złoto i trzy srebrne medale. Riyadh Rijad
Aneta Ramirez That’s one of his true superpowers: taking the most complex topics and turning them into engaging, digestible insights that leave you wanting to learn more. His curiosity is infectious, and working with him has pushed me, and many others, to grow. To jedna z jego prawdziwych supermocy: bierze najbardziej złożone tematy i zamienia je we wciągające, przystępne treści, po których chce się wiedzieć więcej. Jego ciekawość jest zaraźliwa, a praca z nim popchnęła mnie i wielu innych do rozwoju. Sub-practice Lead, Transformation Advisory & Leadership Sub-practice Lead, Transformation Advisory & Leadership
Bhavesh Patil Janusz taught me how to remain ice-cool and calm while being totally focused towards delivery during crisis situations. Janusz nauczył mnie zachowywać zimną krew i pełne skupienie na dostarczeniu w sytuacjach kryzysowych. Information Technology Service Management Consultant Information Technology Service Management Consultant
Robert Patrzyczny Janusz is one of the most creative and passionate people I’ve ever met. He is great at problem solving and risk management. I’ve worked with Janusz many times over the years and I could always count on him when I needed advice or support. Janusz to jedna z najbardziej kreatywnych i pełnych pasji osób, jakie spotkałem. Świetnie radzi sobie z rozwiązywaniem problemów i zarządzaniem ryzykiem. Pracowałem z nim wielokrotnie przez lata i zawsze mogłem na niego liczyć, gdy potrzebowałem rady lub wsparcia. Owner Owner
Joanna Lis-Pankau Janusz is extremely enthusiastic about his work. His enthusiasm is contagious and inspires his coworkers. His strongest capability and talent is outstanding creativeness and unconventional thinking. Janusz jest niezwykle entuzjastyczny wobec swojej pracy. Ten entuzjazm jest zaraźliwy i inspiruje współpracowników. Jego największą siłą i talentem jest wyjątkowa kreatywność oraz niekonwencjonalne myślenie. Telco Industry Lead, Telco Program Manager Telco Industry Lead, Telco Program Manager
Tomasz Skrabalak If somebody is the best because his job is his passion, that person is Janusz. Jeśli ktoś jest najlepszy dlatego, że jego praca jest jego pasją, to tą osobą jest Janusz. COO COO
The argument about whether AI thinks and feels says less than the question of what happens to us when something else does the thinking correctly. Spór o to, czy AI myśli i czuje, mówi mniej niż pytanie, co dzieje się z nami, gdy ktoś inny myśli za nas poprawnie.
Instead of another five-point summary, here is the whole talk, word for word. Zamiast kolejnego streszczenia w pięciu punktach, całe wystąpienie, słowo w słowo.
No vacation vibes. Months in the trenches with clients, working out why the shiny new tools were not landing. Żadnych wakacyjnych klimatów. Miesiące w okopach u klientów i szukanie odpowiedzi, dlaczego nowe narzędzia nie chwytają.
CES sold the future of physical AI. The component market says the hardware to run it just got a lot more expensive. CES sprzedawał przyszłość fizycznej AI. Rynek komponentów mówi, że sprzęt do jej uruchomienia właśnie mocno podrożał.
Disconnecting over the holidays turned into the mental space to build something: Gdansk in the year 999. Odcięcie się w święta zamieniło się w przestrzeń, żeby coś zbudować: Gdańsk roku 999.
Your out-of-office reply is not a notification. It is a price signal. Twoja odpowiedź o nieobecności to nie powiadomienie. To sygnał cenowy.
You cannot outwork physics. Fizyki nie da się przepracować.
Stop treating your company's data like a fine Bordeaux. It does not improve with age. Przestań traktować dane firmy jak dobre bordeaux. Z wiekiem nie stają się lepsze.
I used to promote the wrong people, because I was not applying physics. Awansowałem niewłaściwych ludzi, bo nie stosowałem fizyki.
Your hardest-working manager may be the one damaging the company. Twój najciężej pracujący menedżer może być tym, który szkodzi firmie.
Digital wellbeing is not a perk. It is a systems architecture decision. Dobrostan cyfrowy to nie benefit. To decyzja architektoniczna.
In 1913 a French agricultural engineer found a bug in the human operating system. W 1913 roku francuski inżynier rolnictwa znalazł błąd w ludzkim systemie operacyjnym.
Five million dollars of revenue per employee. Is that the new arithmetic of the enterprise? Pięć milionów dolarów przychodu na pracownika. Czy to nowa arytmetyka przedsiębiorstwa?
In 1954 electronic music was called inhuman and devilish. The argument about new tools rarely changes. W 1954 roku muzykę elektroniczną nazywano nieludzką i diabelską. Spór o nowe narzędzia rzadko się zmienia.
Six weeks of AI tutoring in Nigerian schools moved scores by the equivalent of two years of learning. Sześć tygodni nauczania z AI w nigeryjskich szkołach dało wynik odpowiadający dwóm latom nauki.
Agentic AI acts on its own, which puts the weight on the data architecture underneath it. Agentowa AI działa samodzielnie, co przenosi ciężar na architekturę danych pod spodem.
A user's name can change what a chatbot says back. Memory and context do more than we assume. Imię użytkownika potrafi zmienić odpowiedź chatbota. Pamięć i kontekst robią więcej, niż zakładamy.
Can machines think? The question that started my first steps into computing. Czy maszyny myślą? Pytanie, od którego zaczęły się moje pierwsze kroki w informatyce.
The geometry on the walls of the Alhambra is not decoration. It is mathematics that has held up for centuries. Geometria na ścianach Alhambry to nie ozdoba. To matematyka, która broni się od wieków.
Are we losing the ability to think and decide for ourselves? Czy tracimy zdolność samodzielnego myślenia i decydowania?
The limits of language models show up well beyond creative writing, in deterministic control and error detection. Ograniczenia modeli językowych widać daleko poza pisaniem, w kontroli deterministycznej i wykrywaniu błędów.
Keeping a model creative while still tracing its chain of thought is the problem worth solving. Utrzymać kreatywność modelu, a jednocześnie prześledzić jego tok rozumowania. To problem wart rozwiązania.
Leading while technology outpaces you Jak przewodzić, gdy nowe technologie pędzą do przodu Young Leaders Roundtable, part of the Forum STEM series at CIC Warsaw. On putting AI to practical use, how people and technology work together, and the skills that will shape business and the labor market. Young Leaders Roundtable, cykl Forum STEM w CIC Warsaw. O praktycznym wykorzystaniu AI, współpracy człowieka z technologią i kompetencjach, które będą kształtować przyszłość biznesu i rynku pracy. Warsaw Warszawa
Generative AI for teachers, hands on Generatywna AI dla nauczycieli, praktycznie Pro bono session at the local elementary school: a practical guide and hands-on work. Together we built a scenario for personalizing homework assessment, drawing on both formal and handwriting characteristics. Sesja pro bono w miejscowej szkole podstawowej: praktyczny przewodnik i praca warsztatowa. Wspólnie zbudowaliśmy scenariusz personalizacji oceny prac domowych w oparciu o cechy formalne i grafologiczne. Ostromecko Ostromecko
Michał Polasik For Janusz, AI is not a fashionable slogan but a tool for solving real business problems. He can look wider, propose an unconventional solution, and carry an organization through change effectively. Dla Janusza AI nie jest modnym hasłem, lecz narzędziem do rozwiązywania realnych problemów biznesowych. Potrafi spojrzeć szerzej, zaproponować nieszablonowe rozwiązanie i skutecznie przeprowadzić organizację przez proces zmiany. Director of the Centre for Digital Economy and Finance, Nicolaus Copernicus University in Toruń Dyrektor Centrum Gospodarki Cyfrowej i Finansów, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
Zbudowałem własną stronę, a potem poprosiłem kilka modeli AI, żeby ją przeczytały. Dwa nie potrafiły, a trzeci przeczytał bardzo dokładnie i zacytował zdania, których nigdy nie napisałem. Dziś, jeśli twoja historia nie jest czytelna dla maszyny, maszyna opowie ją za ciebie. I built my own site, then asked a few AI models to read it. Two could not, and the third read it closely and quoted sentences I had never written. Today, if your story is not legible to a machine, the machine will tell it for you.
Wróciłem w ten weekend do Fabryki Absolutu Čapka z 1922 roku i znalazłem tam dzisiejszą obietnicę hiperautomatyzacji. Nadmiar nie jest ustrojem. Technologia potrafi zwiększyć podaż, nie potrafi rozstrzygnąć, kto na tym zarabia i kto decyduje, a kiedy odpowiedzi są tanie, rzadka staje się możliwość ich sprawdzenia i gotowość, żeby wziąć za nie odpowiedzialność. I went back to Karel Čapek's The Absolute at Large from 1922 this weekend and found today's promise of hyperautomation sitting inside it. Abundance settles nothing on its own. Technology can raise supply, but it cannot decide who earns and who rules, and once answers are cheap the scarce thing becomes the ability to verify one and the willingness to stand behind it.