Raport Instytutu Badań Pollster „Polacy i AI – psychika, dobrostan i relacje” powinien być dla naszej branży jednym z ważniejszych sygnałów ostrzegawczych roku. Wyraźnie pokazuje on społeczeństwo, które AI jednocześnie docenia, używa i coraz częściej włącza w obszary dotąd zarezerwowane dla ludzi — myślenie, weryfikowanie prawdy, regulację emocji i rozwiązywanie konfliktów.
Raport: „Polacy i AI – psychika, dobrostan i relacje”
Instytut Badań Pollster (2026). Badanie CAWI, N=1021,
reprezentatywna próba dorosłych Polaków.
Pobierz raport
Badanie Pollster zostało zrealizowane metodą CAWI na reprezentatywnej próbie 1021 dorosłych Polaków, a sam raport deklaruje, że analizuje nie tyle technologiczny, ile psychologiczny, emocjonalny i relacyjny wymiar upowszechnienia sztucznej inteligencji. Dla firm rozwojowych AI nie jest już wyłącznie tematem szkoleń z promptowania, automatyzacji pracy czy produktywności. Staje się tematem odporności poznawczej, higieny informacyjnej, dobrostanu, granic korzystania z technologii, relacji międzyludzkich oraz nowego modelu kompetencji.
Najkrócej: raport pokazuje, że Polacy nie są ani technologicznymi entuzjastami, ani technologicznymi panikarzami. Są społeczeństwem w stanie ambiwalencji. 56% badanych uznaje AI za wielkie osiągnięcie ludzkości, ale 52% przyznaje, że wizja jej rozwoju wywołuje niepokój. Tylko 37% deklaruje radość z życia w epoce AI. Pollster trafnie interpretuje to napięcie: Polacy potrafią intelektualnie docenić technologię, ale niekoniecznie emocjonalnie dobrze się z nią czują.
Dla naszego sektora to punkt wyjścia do bardzo praktycznego wniosku: nie wystarczy uczyć ludzi, jak korzystać z AI. Trzeba uczyć ich, jak zachować sprawczość, krytycyzm i relacyjność w środowisku nasyconym AI.
Ambiwalencja jako naturalny stan adaptacji
W debacie o AI często wpadamy w prostą opozycję: jedni są „za”, drudzy „przeciw”. Raport Pollster pokazuje, że to fałszywy podział. Respondenci jednocześnie uznają AI za przełom i odczuwają wobec niej niepokój. Warto zauważyć, że ten stan nie dotyczy jednej grupy demograficznej. Starsi Polacy częściej doceniają AI jako osiągnięcie, ale jednocześnie bardziej się jej obawiają. Młodsi są mniej przytłoczeni uczeniem się narzędzi, ale — jak pokażą kolejne dane — częściej wchodzą z AI w głębsze, emocjonalne i poznawcze zależności.
Dla firm szkoleniowych i doradczych oznacza to, że programy rozwojowe o AI nie mogą być projektowane w tonie prostej ewangelizacji: „AI zwiększy produktywność, więc musicie się jej nauczyć”. Taki przekaz nie trafia w rzeczywisty stan emocjonalny odbiorców. Lepszym punktem wyjścia jest uznanie ambiwalencji: AI jest narzędziem ogromnych możliwości, ale też źródłem przeciążenia, niepewności i utraty zaufania.
W praktyce oznacza to potrzebę zmiany języka szkoleń. Mniej: „10 narzędzi AI, które odmienią twoją pracę”. Więcej: „Jak używać AI bez utraty krytycznego myślenia, sprawczości i jakości relacji zawodowych”. W sektorze rozwojowym będzie rosło zapotrzebowanie nie tylko na szkolenia narzędziowe, ale na programy adaptacyjne, łączące technologię, psychologię pracy, komunikację, etykę, edukację medialną i zarządzanie zmianą.
Najpoważniejszy problem nie dotyczy technologii
Najsilniejsza część raportu dotyczy kryzysu zaufania. 57% Polaków deklaruje wątpliwości, czy potrafi odróżnić prawdziwe informacje i zdjęcia od wygenerowanych przez AI. 54% straciło zaufanie do informacji czerpanych z internetu. 47% przyznaje, że zdarzyło im się uwierzyć w informację, która okazała się wytworem AI.
To nie są tylko dane o fake newsach, ale bardziej o zmianie środowiska poznawczego, w którym funkcjonują pracownicy, trenerzy, uczestnicy szkoleń, konsultanci, menedżerowie i klienci firm rozwojowych. Jeżeli połowa społeczeństwa nie ufa już własnej zdolności oceny informacji, to kompetencją przyszłości nie jest samo „korzystanie z AI”, lecz utrzymywanie kontaktu z rzeczywistością w warunkach informacyjnej niepewności.
Raport dobrze pokazuje różnicę między grupami wiekowymi. Seniorzy najczęściej mają wątpliwości, czy odróżnią AI od rzeczywistości — w grupie 60+ deklaruje to 69%. Jednocześnie młodzi najczęściej przyznają, że dali się zwieść fałszywej informacji wygenerowanej przez AI; w tabeli raportu dla grupy 18–29 widnieje 58%.
To bardzo ważne dla edukatorów. Przez lata branża rozwojowa i edukacyjna posługiwała się wygodną kategorią „cyfrowych tubylców”. Raport Pollster uderza w tę intuicję. Młodzi mogą sprawnie obsługiwać narzędzia, ale to nie znaczy, że są odporni na manipulację. Sam raport podsumowuje to zdaniem: „biegłość w obsłudze narzędzia nie równa się odporności na manipulację”.
Kompetencje cyfrowe nie mogą być mierzone wyłącznie sprawnością techniczną. Do programów rozwojowych powinny wejść: weryfikacja źródeł, praca z niepewnością, rozpoznawanie ograniczeń modeli, analiza śladów pochodzenia informacji, umiejętność zadawania pytań kontrolnych, korzystanie z wielu źródeł oraz świadome opóźnianie reakcji na treści silnie emocjonalne.
Deepfake jako symbol lęku o tożsamość
Najwyższy wskaźnik w całym badaniu dotyczy deepfake’ów. 79% Polaków obawia się, że ktoś może wykorzystać AI do stworzenia ich fałszywego wizerunku lub głosu. Strach ten jest częstszy wśród kobiet niż mężczyzn — 82% wobec 75% — i bardzo silny wśród osób 60+, gdzie również wynosi 82%.
Warto czytać ten wynik szerzej niż tylko w kategoriach cyberbezpieczeństwa. Deepfake dotyka czegoś bardzo osobistego: twarzy, głosu, reputacji, wiarygodności i kontroli nad własnym wizerunkiem. To dlatego jest tak silnym lękiem społecznym. AI nie tylko produkuje treści. Może produkować „mnie” — mój głos, moją twarz, moje rzekome słowa.
Piotr Konieczny z Niebezpiecznika słusznie chłodzi część panicznych interpretacji. Zwraca uwagę, że choć technicznie takie ataki są możliwe, przestępcy nadal często wybierają tańsze, masowe i szybsze metody. Jednocześnie jego komentarz jest ważny dla firm rozwojowych, bo pokazuje kierunek praktycznej edukacji: nie straszenie abstrakcyjną technologią, ale uczenie procedur weryfikacji tożsamości, potwierdzania kontaktu innym kanałem i reagowania na naruszenia.
Dla firm szkoleniowych to gotowy obszar nowych usług: szkolenia z higieny deepfake’owej. Powinny obejmować nie tylko rozpoznawanie fałszywych obrazów, ale procedury organizacyjne: jak potwierdzać nietypowe prośby, jak reagować na podejrzane nagranie, jak chronić wizerunek pracowników, jak rozmawiać z klientami o syntetycznych treściach, jak przygotować liderów na kryzys reputacyjny wywołany przez fałszywe materiały.
Sztuczna inteligencja i emocje
Jednym z najważniejszych fragmentów raportu jest rozdział o AI jako wsparciu emocjonalnym. Wśród aktywnych użytkowników AI, których w badaniu było 623, 20% uważa, że korzystanie z AI pomaga im redukować lęk lub stres, 17% deklaruje, że rozmowa z AI poprawia im nastrój, gdy czują się przygnębieni, a 14% rozmawiało z AI w celu poprawy samopoczucia.
Najmocniejsze dane dotyczą jednak poczucia bezpieczeństwa. 21% aktywnych użytkowników AI deklaruje, że czuje się bezpieczniej, dzieląc się problemami z AI niż z drugim człowiekiem. W grupie 18–29 jest to 25%. Jednocześnie 13% aktywnych użytkowników zasięgało porady AI w konflikcie z bliską osobą, a 7% wybrało interakcję z AI zamiast rozmowy z domownikami lub przyjaciółmi.
To są dane, które powinny szczególnie zainteresować branżę rozwojową. Trenerzy, coachowie, mentorzy, doradcy zawodowi, facylitatorzy i HR-owcy działają w obszarze, w którym granica między wsparciem poznawczym, emocjonalnym i relacyjnym bywa cienka. AI zaczyna wchodzić dokładnie w tę przestrzeń.
Marta Niedźwiecka nazywa agenta AI „złowrogo idealnym obiektem do projekcji” — stale dostępnym, niewymagającym, pozbawionym wzajemności i konfliktu. To określenie jest mocne, ale trafnie pokazuje sedno problemu: AI może dawać użytkownikowi doświadczenie rozmowy bez kosztów, które zwykle niesie relacja z człowiekiem.
Nie należy jednak popadać w prosty moralny alarmizm. Czasem rozmowa z AI może pełnić funkcję roboczego uporządkowania myśli, przygotowania do trudnej rozmowy, nazwania emocji czy obniżenia napięcia. Problem zaczyna się wtedy, gdy AI staje się substytutem relacji, a nie pomostem do niej. Dla firm z naszej branży oznacza to potrzebę opracowania nowych standardów pracy: kiedy można rekomendować AI jako narzędzie refleksji, a kiedy trzeba jasno powiedzieć, że potrzebny jest kontakt z człowiekiem, specjalistą, przełożonym, mediatorem lub terapeutą.
Polacy odrzucają AI-terapeutę, ale…
Raport pokazuje ciekawy rozdźwięk. Tylko 12% Polaków akceptuje zastosowanie AI w konsultacjach psychologicznych i psychoterapii, podczas gdy 62% wyraźnie je odrzuca. Jednocześnie część użytkowników już wykorzystuje AI do regulacji nastroju, redukcji lęku, omawiania konfliktów i dzielenia się problemami.
To nie musi być hipokryzja respondentów. Raczej pokazuje, że użytkownicy nie postrzegają zwykłej rozmowy z chatbotem jako psychoterapii. I właśnie w tym tkwi ryzyko. Rafał Rybnik z Pollster zwraca uwagę, że granica między zwykłą rozmową a quasi-terapeutycznym wsparciem jest dla użytkownika niewidoczna.
To bardzo ważna lekcja dla branży usług rozwojowych. W wielu organizacjach AI będzie trafiać do obszarów „miękkich” nie przez formalne wdrożenia, ale przez oddolne praktyki: pracownik zapyta chatbota, jak porozmawiać z szefem; menedżer poprosi AI o interpretację zachowania członka zespołu; uczestnik szkolenia użyje narzędzia do opisania konfliktu; coachowany przyniesie na sesję „diagnozę” wygenerowaną przez model.
W tym sensie AI stanie się niewidzialnym trzecim uczestnikiem wielu procesów rozwojowych. Firmy powinny się do tego przygotować. Potrzebne będą jasne zasady: AI może wspierać autorefleksję, generowanie pytań, przygotowanie scenariuszy rozmowy czy porządkowanie opcji działania, ale nie powinna udawać diagnozy psychologicznej, terapii, superwizji ani obiektywnego arbitra w konflikcie.
Ryzyko uzależnienia od AI
Pollster bada również wzorce nadmiernego korzystania z AI. 25% aktywnych użytkowników przyznaje, że zdarza im się korzystać z AI dłużej, niż planowali. 20% odczuwa przymus sprawdzania odpowiedzi AI nawet w prostych sprawach. 24% obawia się, że może się uzależnić od AI, a w grupie 18–29 ten odsetek rośnie do 33%.
To dane ważne, ale wymagające ostrożnej interpretacji. Sam raport słusznie zaznacza, że nie można na ich podstawie mówić o uzależnieniu w sensie klinicznym. To są deklaracje subiektywne, a nie diagnoza. Dr Magdalena Rowicka podkreśla, że samo poczucie nadmiernego używania AI nie wystarcza do rozpoznania uzależnienia; najpierw trzeba precyzyjnie określić, jaką formę korzystania badamy, bo AI może być narzędziem pracy, wsparcia emocjonalnego, wyszukiwania informacji albo twórczości.
Dla firm rozwojowych uczciwy wniosek brzmi: nie straszmy „uzależnieniem od AI” jako gotową etykietą. Mówmy raczej o ryzyku utraty kontroli, skracania drogi poznawczej i outsourcingu wysiłku.
Programy rozwojowe powinny uczyć nie tylko, jak pytać AI, lecz także kiedy jej nie pytać. To może być jedna z najważniejszych kompetencji przyszłości. W praktyce oznacza to ćwiczenia typu: najpierw samodzielna hipoteza, potem konsultacja z AI; najpierw własna struktura tekstu, potem wsparcie modelu; najpierw próba rozwiązania problemu, potem porównanie z odpowiedzią narzędzia; najpierw refleksja, potem automatyzacja.
Kryzys kreatywności
Szczególnie mocny jest fragment dotyczący kreatywności i kompetencji. 34% aktywnych użytkowników AI obawia się, że straci swoją kreatywność wobec możliwości, jakie niesie AI. W grupie 18–29 ten odsetek wynosi aż 46%. 16% użytkowników czuje, że odkąd używa AI, ich zdolność do samodzielnego myślenia osłabła, a 15% wątpi w swoje umiejętności, kompetencje zawodowe i kreatywność w porównaniu z możliwościami AI.
To jest jeden z najważniejszych sygnałów dla firm edukacyjnych i szkoleniowych. Dotąd często mówiliśmy o AI w kategoriach zastępowania zadań. Tymczasem młodzi użytkownicy mogą doświadczać czegoś subtelniejszego: porównywania własnego procesu myślenia z natychmiastową, płynną i poprawnie brzmiącą odpowiedzią maszyny.
Ryzyko polega na tym, że użytkownik zaczyna uznawać własne, niedoskonałe myślenie za zbyt wolne, chaotyczne i mało wartościowe. To może prowadzić do obniżenia poczucia kompetencji. A poczucie kompetencji jest przecież jednym z fundamentów uczenia się dorosłych.
Dla branży rozwojowej odpowiedzią nie powinno być zakazywanie AI, ale projektowanie takich doświadczeń edukacyjnych, które wzmacniają sprawczość człowieka. AI nie może być wyłącznie generatorem odpowiedzi. Powinna być narzędziem porównania, krytyki, wariantowania, symulacji i pogłębiania refleksji. Dobre szkolenie z AI powinno kończyć się nie zachwytem nad modelem, ale większym poczuciem: „umiem myśleć lepiej, bo wiem, jak użyć narzędzia bez oddawania mu całego procesu”.
AI nie poprawia nastroju wobec przyszłości
Ciekawym elementem raportu jest eksperyment z pytaniem o przyszłość. Bez kontekstu AI 36% badanych postrzega przyszłość negatywnie, 30% neutralnie, a 34% pozytywnie. Po dodaniu kontekstu AI odsetek ocen neutralnych rośnie do 41%, a pozytywnych spada do 31%. Raport interpretuje ten wzrost neutralności nie jako optymizm, lecz jako stan zawieszenia i niepewności.
To bardzo cenna obserwacja dla projektowania usług rozwojowych. Wiele organizacji wdrażających AI będzie spotykać się nie tyle z otwartym oporem, ile z mglistym zawieszeniem: ludzie nie wiedzą, co myśleć, nie mają języka, aby opisać zmianę, nie potrafią ocenić, czy AI im pomoże, zagrozi, odciąży, zastąpi, rozwinie czy osłabi.
Dlatego firmy rozwojowe powinny wspierać klientów w tworzeniu języka rozmowy o AI. Bez niego organizacje będą skazane na dwa skrajne rejestry: marketingowy entuzjazm albo defensywny lęk. Tymczasem dojrzała adopcja AI wymaga trzeciego języka: języka warunków, granic, zastosowań, ryzyk, odpowiedzialności i sensu.
Co raport oznacza dla firm rozwojowych?
Najważniejszy wniosek sektorowy brzmi: rynek usług rozwojowych powinien przesunąć się od szkoleń narzędziowych do programów kompetencyjno-adaptacyjnych. Oczywiście nadal potrzebne będą warsztaty z konkretnych narzędzi, automatyzacji, pisania promptów czy wykorzystania AI w marketingu, sprzedaży, HR i edukacji. Ale to będzie tylko pierwszy poziom rynku.
Drugi, bardziej strategiczny poziom to usługi pomagające ludziom i organizacjom funkcjonować w środowisku, w którym odpowiedzi są łatwe, a zaufanie trudne.
Dla firm rozwojowych oznacza to rozwój co najmniej sześciu obszarów usług:
- Po pierwsze: higiena epistemiczna. Szkolenia z krytycznej weryfikacji treści, pracy ze źródłami, rozpoznawania halucynacji modeli, oceny wiarygodności informacji i budowania organizacyjnych procedur potwierdzania danych.
- Po drugie: AI literacy dla różnych grup wiekowych. Inaczej trzeba pracować z młodymi, którzy są sprawni narzędziowo, ale niekoniecznie odporni poznawczo, a inaczej z osobami starszymi, które częściej deklarują trudność w odróżnianiu treści AI od rzeczywistości.
- Po trzecie: AI i dobrostan. Organizacje będą potrzebować standardów bezpiecznego korzystania z chatbotów w kontekście stresu, przeciążenia, samotności, konfliktów i emocji. To nie jest wyłącznie temat psychoterapii. To temat codziennej kultury pracy.
- Po czwarte: kompetencje relacyjne w epoce AI. Jeśli AI staje się mediatorem, powiernikiem i symulatorem rozmów, to rośnie wartość treningów komunikacji, konfliktu, empatii, feedbacku i rozmów trudnych. Paradoksalnie im lepsza będzie AI, tym ważniejsze staną się autentyczne kompetencje ludzkie.
- Po piąte: kreatywność wspierana, a nie zastępowana przez AI. Firmy rozwojowe powinny projektować metody, w których AI wzmacnia proces twórczy, ale nie odbiera uczestnikowi doświadczenia autorstwa, wysiłku i uczenia się.
- Po szóste: doradztwo we wdrażaniu zasad korzystania z AI. Organizacje będą potrzebowały polityk i mikroprocedur: kiedy można używać AI, jak oznaczać treści syntetyczne, jak chronić dane, jak weryfikować wyniki, jak nie delegować na AI decyzji wymagających odpowiedzialności człowieka.
AI wymusza powrót do człowieka
Paradoks raportu polega na tym, że im więcej mówimy o sztucznej inteligencji, tym bardziej wracamy do podstawowych kompetencji ludzkich: zaufania, krytycznego myślenia, rozmowy, samoregulacji, odpowiedzialności, twórczości i relacji.
W tym sensie AI nie zmniejsza znaczenia rynku usług rozwojowych. Przeciwnie — może uczynić go jeszcze ważniejszym. Ale tylko pod warunkiem, że branża nie ograniczy się do sprzedaży prostych warsztatów narzędziowych. Największe zapotrzebowanie będzie dotyczyło usług, które pomagają ludziom zachować kompetencje w świecie, który bardzo skutecznie oferuje ich automatyczne namiastki.
Dariusz Jemielniak celnie ujmuje jeden z głównych paradoksów raportu: „wiemy, że nie potrafimy zweryfikować — i ufamy”. To zdanie mogłoby stać się mottem dla całego sektora edukacji dorosłych w epoce AI. Bo zadaniem firm rozwojowych nie będzie wyłącznie nauczenie ludzi, jak szybciej uzyskiwać odpowiedzi. Będzie nim nauczenie, jak rozpoznawać, którym odpowiedziom warto zaufać, kiedy trzeba się zatrzymać, kiedy wrócić do człowieka, a kiedy odmówić sobie wygody automatyzacji.
AI może zwiększyć produktywność. Ale bez kompetencji rozwojowych może też zwiększyć zależność, dezorientację i samotność. Dlatego dla sektora usług rozwojowych raport Pollster jest nie tyle ostrzeżeniem przed AI, ile zaproszeniem do zdefiniowania nowej misji: uczyć ludzi korzystania z technologii w sposób, który nie osłabia człowieka, lecz wzmacnia jego sprawczość.
Kilka uwag do raportu
Raport Pollster jest wartościowy, aktualny i dobrze wyczuwa społeczne napięcia wokół AI. Jego siłą jest połączenie danych ilościowych z komentarzami eksperckimi z różnych dyscyplin. Jednocześnie, z perspektywy analitycznej, warto zachować kilka zastrzeżeń.
Po pierwsze, badanie jest deklaratywne. Mierzy to, co ludzie mówią o swoich doświadczeniach, a niekoniecznie to, jak faktycznie korzystają z AI. Przy tematach takich jak wsparcie emocjonalne, korzystanie dłużej niż planowano czy wiara w fałszywą informację, odpowiedzi mogą być obciążone pamięcią, wstydem, samooceną albo różnym rozumieniem pojęć.
Po drugie, dane nie pozwalają mówić o przyczynowości. Jeżeli część użytkowników czuje się bezpieczniej z AI niż z człowiekiem, nie wiemy, czy AI pogłębia problem relacyjny, czy raczej pojawia się tam, gdzie problem już istniał. To rozróżnienie jest kluczowe dla branży rozwojowej, bo od niego zależy, czy projektujemy interwencje ograniczające użycie AI, czy raczej wzmacniające kapitał społeczny i dostępność ludzkiego wsparcia.
Po trzecie, część analiz dotyczy aktywnych użytkowników AI, czyli podpróby N=623. W grupach wiekowych liczebności są już mniejsze, na przykład N=131 dla użytkowników w wieku 18–29 i N=96 dla użytkowników 60+. To nadal daje ważne sygnały, ale warto unikać nadmiernie kategorycznych uogólnień.
Po czwarte, raport świadomie łączy dane z mocnymi interpretacjami eksperckimi. To zaleta czytelnicza, ale wymaga od odbiorcy odróżniania wyników badania od komentarzy normatywnych. Niektóre fragmenty eksperckie są bardzo sugestywne filozoficznie czy społecznie, ale nie powinny być traktowane jako bezpośredni wynik pomiaru.
Po piąte, CAWI jest metodą adekwatną dla badań opinii, ale przy temacie AI może mieć znaczenie fakt, że respondenci uczestniczą w badaniu internetowym. Raport deklaruje reprezentatywność i ważenie statystyczne, jednak osoby szczególnie wykluczone cyfrowo mogą być w takich badaniach trudniejsze do uchwycenia.
Ta krytyka nie osłabia wartości raportu. Raczej pomaga go uczciwie czytać. Największa wartość publikacji Pollster polega na tym, że dobrze nazywa obszary, które branża rozwojowa powinna zacząć systematycznie monitorować.