No dobrze, karty na stół – to pytanie pojawia się wszędzie. Na spotkaniach technologicznych, podczas przerw kawowych w pracy, a nawet w tych długich wątkach na LinkedIn, gdzie nikt nie przyznaje się do czytania. Obawa jest dość prosta: skoro sztuczna inteligencja radzi sobie z tak dużą automatyzacją, czy to oznacza, że nauka o danych jest… jednorazowa? Szybka odpowiedź: nie. Dłuższa odpowiedź? To skomplikowane, chaotyczne i o wiele ciekawsze niż proste „tak” lub „nie”
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Nauka o danych i sztuczna inteligencja: przyszłość innowacji
Badanie wpływu sztucznej inteligencji i nauki o danych na kształt jutrzejszego krajobrazu innowacji.
🔗 Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków danych: szczera rozmowa
Zrozumienie wpływu sztucznej inteligencji na role analityków danych i potrzeby branży.
🔗 Zarządzanie danymi dla narzędzi AI, na które warto zwrócić uwagę
Kluczowe praktyki zarządzania danymi, które maksymalizują potencjał narzędzi AI.
Co tak naprawdę sprawia, że nauka o danych jest wartościowa?
Rzecz w tym, że nauka o danych to nie tylko matematyka i modele. Jej potęga tkwi w tym dziwnym połączeniu statystycznej precyzji, kontekstu biznesowego i odrobiny kreatywnego rozwiązywania problemów . Sztuczna inteligencja potrafi w mgnieniu oka obliczyć dziesięć tysięcy prawdopodobieństw, to prawda. Ale czy potrafi zdecydować, który problem ma znaczenie dla wyników finansowych firmy? Albo wyjaśnić, jak ten problem wiąże się ze strategią i zachowaniami klientów? Tu wkraczają ludzie.
W swojej istocie nauka o danych przypomina trochę tłumacza. Bierze surowy bałagan – brzydkie arkusze kalkulacyjne, dzienniki, ankiety, które nie mają sensu – i przekształca go w decyzje, na podstawie których zwykli ludzie mogą działać. Pozbądź się warstwy tłumaczenia, a sztuczna inteligencja często wyrzuci z siebie pewne siebie bzdury. HBR powtarza to od lat: sekretem nie są wskaźniki dokładności, ale perswazja i kontekst [2].
Weryfikacja rzeczywistości: badania sugerują, że sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele zadań w ramach danej pracy – czasami ponad połowę . Ale jak określić zakres pracy, podejmować trafne decyzje i dostosować się do chaotycznej struktury zwanej „organizacją”? Nadal jest to obszar bardzo ludzki [1].
Szybkie porównanie: nauka o danych a sztuczna inteligencja
Ta tabela nie jest idealna, ale podkreśla różne role, jakie odgrywają:
| Cecha / Kąt | Nauka o danych 👩🔬 | Sztuczna inteligencja 🤖 | Dlaczego to ma znaczenie |
|---|---|---|---|
| Główny cel | Wgląd i podejmowanie decyzji | Automatyzacja i predykcja | Nauka o danych określa „co” i „dlaczego” |
| Typowi użytkownicy | Analitycy, stratedzy, zespoły biznesowe | Inżynierowie, zespoły operacyjne, aplikacje programowe | Różne grupy odbiorców, nakładające się potrzeby |
| Współczynnik kosztów 💸 | Wynagrodzenia i narzędzia (przewidywalne) | Chmura obliczeniowa (zmienna w zależności od skali) | Sztuczna inteligencja może wydawać się tańsza, dopóki nie wzrośnie jej wykorzystanie |
| Wytrzymałość | Kontekst + opowiadanie historii | Szybkość + skalowalność | Razem są symbiotyczni |
| Słabość | Powolny w przypadku zadań powtarzalnych | Zmagania z niejednoznacznością | Dokładnie dlatego jeden nie zabije drugiego |
Mit „całkowitej wymiany” 🚫
Brzmi ciekawie, wyobrażając sobie, że sztuczna inteligencja pochłonie każde zadanie związane z danymi, ale opiera się to na błędnym założeniu – że cała wartość nauki o danych ma charakter techniczny. W rzeczywistości większość z nich ma charakter interpretacyjny, polityczny i komunikacyjny .
-
Żaden dyrektor nie powie: „Proszę dać mi model o dokładności 94%”
-
Mówią: „Czy powinniśmy wejść na ten nowy rynek, tak czy nie?”
Sztuczna inteligencja może generować prognozy. Nie bierze jednak pod uwagę: problemów regulacyjnych, niuansów kulturowych ani skłonności prezesa do ryzyka. Przekształcenie analizy w działanie to wciąż gra międzyludzka , pełna kompromisów i perswazji [2].
Gdzie sztuczna inteligencja już teraz wprowadza zmiany 💥
Bądźmy szczerzy — sztuczna inteligencja już teraz żywcem pochłania pewne elementy nauki o danych:
-
Czyszczenie i przygotowywanie danych → Zautomatyzowane kontrole wykrywają brakujące wartości, anomalie i odchylenia szybciej niż ludzie mozolnie pracujący w programie Excel.
-
Wybór i dostrajanie modelu → AutoML zawęża wybór algorytmów i obsługuje hiperparametry, oszczędzając tygodnie zabawy [5].
-
Wizualizacja i raportowanie → Narzędzia umożliwiają teraz tworzenie pulpitów nawigacyjnych lub podsumowań tekstowych z poziomu jednego monitu.
Kto odczuwa to najbardziej? Osoby, których praca koncentruje się na powtarzalnym budowaniu wykresów lub podstawowym modelowaniu. Wyjście? Awansuj wyżej w łańcuchu wartości: zadawaj trafniejsze pytania, opowiadaj jaśniejsze historie i formułuj lepsze rekomendacje.
Krótki przegląd przypadku: sprzedawca detaliczny testuje AutoML pod kątem odejść. Narzędzie generuje solidny model bazowy. Ale największy sukces pojawia się, gdy analityk danych zmienia podejście: zamiast „Kto odejdzie?”, pyta: „Które interwencje faktycznie zwiększają marżę netto w danym segmencie?”. Ta zmiana – w połączeniu z partnerstwem z działem finansowym w celu ustalenia ograniczeń – napędza wartość. Automatyzacja przyspiesza proces, ale to podejście odblokowuje wynik.
Rola naukowców zajmujących się danymi ewoluuje 🔄
Praca ta zamiast zanikać, przybiera nowe kształty:
-
Tłumacze AI — ułatwiający zrozumienie wyników technicznych liderom, którzy interesują się pieniędzmi i ryzykiem związanym z marką.
-
Kierownictwo ds. zarządzania i etyki — wdrażanie testów na obecność stronniczości, monitorowania i kontroli zgodnych ze standardami takimi jak AI RMF NIST [3].
-
Stratedzy ds. produktów – włączanie danych i sztucznej inteligencji do doświadczeń klientów i planów rozwoju produktów.
Ironią jest, że w miarę jak sztuczna inteligencja przejmuje coraz więcej technicznych zadań, ludzkie umiejętności — opowiadanie historii, ocena dziedziny, myślenie krytyczne — stają się elementami, których nie da się łatwo zastąpić.
Co mówią eksperci i dane 🗣️
-
Automatyzacja jest realna, ale częściowa : obecna sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele zadań w ramach wielu zawodów, ale zwykle daje ludziom swobodę przejścia do pracy o wyższej wartości [1].
-
Do podejmowania decyzji potrzebni są ludzie : HBR podkreśla, że organizacje nie działają na podstawie suchych liczb – działają, ponieważ historie i narracje sprawiają, że liderzy działają [2].
-
Wpływ na zatrudnienie ≠ masowe zwolnienia : dane WEF pokazują, że firmy oczekują, że sztuczna inteligencja zmieni role i zmniejszy liczbę pracowników tam, gdzie zadania można w dużym stopniu zautomatyzować, ale jednocześnie podwajają wysiłki w zakresie przekwalifikowania [4]. Ten schemat wygląda raczej na przeprojektowanie niż na wymianę.
Dlaczego strach trwa 😟
Nagłówki mediów kipią od pesymizmu. „Sztuczna inteligencja zastępuje pracę!” sprzedaje się dobrze. Jednak poważne badania konsekwentnie wskazują na niuanse: automatyzację zadań, przeprojektowanie przepływu pracy i tworzenie nowych ról [1][4]. Analogia do kalkulatora sprawdza się: nikt już nie wykonuje ręcznego dzielenia pisemnego, ale nadal trzeba znać algebrę, aby wiedzieć, kiedy korzystać z kalkulatora.
Pozostań na czasie: praktyczny poradnik 🧰
-
Zacznij od decyzji. Powiąż swoją pracę z pytaniem biznesowym i pamiętaj o kosztach popełnienia błędu.
-
Pozwól sztucznej inteligencji tworzyć projekty, a Ty je udoskonalać. Traktuj jej wyniki jako punkty wyjścia – Ty wnosisz osąd i kontekst.
-
Wprowadź zarządzanie do swojego przepływu pracy. Łatwe sprawdzanie stronniczości, monitorowanie i dokumentacja powiązane z ramami takimi jak NIST [3].
-
Przesuń się w stronę strategii i komunikacji. Im mniej jesteś przywiązany do „naciskania przycisków”, tym trudniej będzie cię zautomatyzować.
-
Poznaj swój AutoML. Wyobraź sobie go jak błyskotliwego, ale lekkomyślnego stażystę: szybkiego, niestrudzonego, czasem bardzo błędnego. Ty zapewniasz bezpieczeństwo [5].
Czy więc… sztuczna inteligencja zastąpi naukę o danych? ✅❌
Odpowiedź jest prosta: nie, ale zmieni jego kształt . Sztuczna inteligencja przerabia zestaw narzędzi – redukuje żmudną pracę, zwiększa skalę i zmienia, które umiejętności są najważniejsze. Nie eliminuje jednak potrzeby ludzkiej interpretacji, kreatywności i osądu . Dobrzy analitycy danych są wręcz bardziej wartościowi jako interpretatorzy coraz bardziej złożonych wyników.
Podsumowanie: sztuczna inteligencja zastępuje zadania, a nie zawód [1][2][4].
Odniesienia
[1] McKinsey & Company – Potencjał ekonomiczny generatywnej sztucznej inteligencji: Następna granica produktywności (czerwiec 2023 r.).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review – Data Science and the Art of Persuasion (Scott Berinato, styczeń–luty 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST – Ramy zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Światowe Forum Ekonomiczne – Czy sztuczna inteligencja zamyka drzwi przed możliwościami pracy na poziomie podstawowym? (30 kwietnia 2025 r.) – wnioski z raportu Future of Jobs 2025.
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. i in. – AutoML: przegląd najnowocześniejszych rozwiązań (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709