Reformatorski drenaż energii polskiej nauki

 

Profesorska wizyta studyjna Agnieszki Kacprzak i Przemka Hensla w Ann Arbor (właśnie dostałam od nich zdjęcia) na zaproszenie prof. Gonzaleza uświadomiła mi, że już dawno miałam napisać o różnicach w pracy naukowej na UoM i UW.

Nie wiem, czy to widać, słychać czy czuć, ale moja socjalizacja naukowa (7 lat przed i 7 lat po usamodzielnieniu, czyli habilitacji) miała miejsce na uniwersytetach zachodnich. Najpierw na Technical University w Berlinie Zachodnim, gdzie 5 lat pracowałam równolegle w 2 różnych zespołach badawczych kierowanych przez prof.  Silbereisena i prof.  Upmeyera (o konsekwencjach w ich różnych stylach kierowania pisałam w osobnym poście).  Po zjednoczeniu Niemiec od 1990 roku „moim drugim ” uniwersytetem stał się University of Michigan w Ann Arbor. Drugim, bo dodatkowym poza UW miejscem pracy naukowej. Musiałam zadowolić się wieloma co 1-2 miesieęcznymi pobytami  w USA   niż długim pobytem wymagającym zabrania z sobą całej rodziny. Tylko raz, przez 4 miesiące, miałam na UW urlop bezpłatny i wtedy moim jedynym  źródłem dochodów był „Berlin”.

 Ale to nie Berlin Zachodni, tylko Ann Arbor stało się moim naukowym domem. To tam zrozumiałam, co to znaczy oddychać nauką, zobaczyłam, że profesura obowiązkowo uczestniczy nie tylko w seminariach naukowych, na których zaprasza się gości z całego świata, ale także na tych, na których referują doktoranci.

A rady wydziału odbywają się w czasie przerwy lunchowej, gdzie ludzie jedzą i głosują, jeśli jest taka potrzeba. 

Zupełnie inaczej niż u nas – długie, obowiązkowe i liczne rady, nieliczne i nieobowiązkowe seminaria naukowe. Na kampusie w Ann Arbor ciągle słychać dyskusje naukowe, a nie tak jak w Polsce, gdzie króluje punktoza – i nie rozmawia się  o rozwiązywanych/ rozwiązanych  problemach tylko o liczbie punktów.

 Z takimi samymi refleksjami wracali z Ann Arbor wszyscy Polacy, którzy co roku od 1990 roku, dzięki najpierw funduszom zagwarantowanym przez ówczesnego dyrektora ISR profesora Zajonca , a potem przez Stypendium Burnsteinów, odbywają staże w Ann Arbor. Przed rokiem, dzięki wygraniu stypendium Burnsteinów, taki staż odbyła dr Katarzyna Niewińska.

 

Napisała wtedy do mnie m.in.: „Bardzo inspirujące wykłady i prezentacje naukowe (także sporo w aspektach ekonomiczno-społecznych). Poznałam pracowników ISR, którzy są bardzo sympatyczni i bardzo dobrze wspominają naszego Bartka Michałowicza. W zeszłym tygodniu byłam już zaproszona na ich wewnętrzne seminarium dla doktorantów w Ross School, a także na seminaria z gośćmi specjalnymi, np. Christiny Bradley (psycholog z Yale, Center for Positive Organizations prof. Ethana Krossa), prof. Balázs Kovács.  Doktoranci stąd też wciągnęli mnie na ich wewnętrzne spotkanie dotyczące badań. Masz rację, tu jest taki niezwykły duch naukowy. Tu ciągle się dyskutuje na temat badań i analiz. Nawet nie wiem, jak podziękować za to wszystko. Dla mnie to niezwykły okres w życiu. Zupełnie nowa perspektywa i nie mogę się doczekać kolejnych seminariów i wykładów. Dziękuję za przesłanie bardzo interesującego sprawozdania ze stażu w Ann Arbor Marioli Majchrak i linki do nagrań wykładów na WZ michigańskich profesorów  Krossa i Kitayamy”.

 Już w czasie mojego pierwszego pobytu w 1990 roku zrozumiałam, że nie jesteśmy od Amerykanów głupsi, że mimo że byłam kształcona TYLKO na Uniwersytecie Warszawskim (mgr z matematyki, dr z psychologii), nigdy nie miałam powodów do edukacyjnych kompleksów.

To czemu w rankingu szanghajskim – UoM od lat plasuje się około 25–35 miejsca, a my NIESTETY kilkaset pozycji niżej?

Wszyscy powiedzą, że to kwestia zainwestowanych w naukę pieniędzy. Pieniądze są oczywiście ważne ( i są takie dyscypliny, gdzie bez "wypasionych" laboratoriów konkurencja jest BARDZO utrudniona) ale nie mam najmniejszych wątpliwości, że energia polskich naukowców jest systematycznie niszczona przez specyficznie „tylko??? polską” skłonność do nieustających przetasowań instytucjonalnych.

Nie wiem, jak jest w innych krajach europejskich, ale wiem, jak jest w Michigan, więc ograniczę się do porównania UW z UoM.

 Prof. Richard Gonzalez oprócz łączenia etatów w różnych jednostkach UoM (patrz wizytówka na zdjęciu) jest aktualnym dyrektorem Research Center for Group Dynamics, w skrócie RCDG.

Nazwa Centrum mogłaby sugerować, że badają tam dynamikę zachowań grup. To była prawda w latach 40. ubiegłego stulecia. Już w 1990 nikt się tym w RCDG nie zajmował, ale nikomu nie przyszło do głowy, aby zamykać RCDG albo zmieniać nazwę. Dba się o ciągłość nazwy mimo radykalnej zmiany treści badań, bo dba się o kapitał reputacyjny (brand instytucjonalny).

Nazwy takie jak „Group Dynamics”, „Survey Research Center” mają historyczną wagę i rozpoznawalność. Zmiana nazwy to utrata kapitału naukowego.

  Można powiedzieć, że to instytucjonalny konserwatyzm: zmienia się praktykę, ale nie zmienia się SZYLDU.

Zamiast zmieniać nazwę, dokonuje się reinterpretacji / rozszerzenia znaczenia. Dziś w RCDG bada się np. także determinanty zdrowego starzenia (z użyciem biosensorów), czyli zakres prowadzonych badań został radykalnie rozszerzony i przekształcony.

 Czy ktoś w Polsce może uwierzyć, że odkąd mam przyjemność obserwowania UoM, nie było „rewolucji instytucjonalnych”, brak zmian nazw, brak reorganizacji typu „łączenie/rozbijanie”?

Nuda… W Polsce za to ciągle rewolucje proceduralne, zmiany nazw…

 Podobnie z procedurą nadawania doktoratów – u nas ciągłe zmiany – tam tylko recenzenci z UoM, bo to przecież UoM firmuje doktorat; u nas w czasie mojej pracy zawodowej procedury zmieniano wiele razy – wymagano, aby 1 z 2 recenzentów był spoza UW, potem obydwoje mieli być spoza, a teraz już wymagani są troje spoza UW. Ciągłe zmiany w ustawodawstwie powodują, że nasza energia jest koszmarnie marnotrawiona na przystosowywanie się do proceduralnych zmian.

 Oczywiście przykład idzie z góry.

 W Stanach Zjednoczonych trwałość instytucji jest uznawana za wartość. Wybory odbywają się we wtorek według harmonogramu dostosowanego do realiów XIX-wiecznego społeczeństwa rolniczego – wtorek, mimo absurdalności powodów jego wyboru w XXI wieku, został zachowany (bo system „działa wystarczająco dobrze”; zmiana np. na weekend mogłaby zmienić wyniki wyborów), ale rozszerzono early voting, dopuszczono głosowanie korespondencyjne. System adaptuje się peryferyjnie, nie zmieniając rdzenia.

 A u nas – cała para idzie w nieustającą zmianę nazw/szyldów. Ministerstwa powstają i znikają (np. tu można podawać dużo przykładów, ale tekst stałby się za stanowczo za długi).

 Zmiana nazwy konsumuje energię, która powinna być zużyta na pracę, a nie na nowe szyldowanie.

 Zdecydowanie to amerykański system z predylekcją do stałości instytucjonalnej (struktury i nazwy pozostają stabilne, podczas gdy praktyka i treść ulegają ciągłej adaptacji do zmieniającego się otoczenia) sprzyja dobremu wykorzystaniu energii naukowców bardziej niż polski system z predylekcją do ciągłego reformowania szyldów.

 Uczmy się nie tracić cennej energii od Amerykanów!

-przed debatą „Rzeczpospolitej”

 

Dziś będę brała udział w debacie zorganizowanej przez „Rzeczpospolitą”, zatytułowanej: „Sztuczna inteligencja w nauce. Wsparcie dla badań czy niebezpieczne narzędzie? Jak optymalnie wykorzystać AI?”.

Wczoraj (25 lutego 2026) przysłuchiwałam się wielogodzinnej AI Managers Conference 2026 o wdrażaniu AI w organizacjach. Wysłuchałam 9 paneli pod patronatem SGH z liderami z Allegro, PKO BP, ING, Polpharma.

Przed dzisiejszą debatą postanowiłam spisać, co mam do powiedzenia.

---

Zaśmiecenie internetu (naszego kolektywnego mózgu) halucynacjami AI

O problemie podpisywania się przez ludzi pod dostarczanymi przez AI halucynacjami nie będę mówić, bo myślę, że wszyscy jesteśmy świadomi zagrożeń – i dużo ludzi na świecie pracuje nad agentami AI, którzy będą weryfikować AI. Są już pierwsze próby, np. Gemini, ale na razie musimy polegać na ludzkiej umiejętności krytycznego myślenia.

---

Co się stanie, gdy „kabel” zostanie przegryziony?

Konieczność zastosowania AI w biznesie była dla wszystkich panelistów wczorajszej konferencji oczywistością. Zastanawiali się jedynie nad tym, jak to robić, aby pokonywać bariery. Ani razu nie słyszałam obawy, że korzystając z technologii kontrolowanej w 100% przez gigantów technologicznych – która, jak wszyscy wiemy, jest bardzo kosztowna, ale udostępniana relatywnie tanio, ponieważ użytkownicy nie tylko korzystają, ale też uczą AI – możemy znaleźć się w pułapce.

Muszę przyznać, że ja cały czas mam z tyłu głowy pytanie: co się stanie wtedy – co na genialnym rysunku przedstawił Andrzej Mleczko – gdy zostanie odcięta energia elektryczna (niekoniecznie przez przegryzienie kabla jak na rysunku, ale np. przez niebotyczny wzrost kosztów)?

Firmy, które zastąpiły ludzi agentami AI, wtedy splajtują, ale co się stanie z wykształconymi „na AI” studentami, którzy stracą umiejętność pisania? Już widać, że przeładowane internetowymi treściami młode generacje coraz gorzej wypadają w testach kreatywności.

Nawet wczoraj na konferencji padło zdanie, że wraz ze wzrostem liczby piszących nie idzie wzrost liczby nowych treści – wykorzystanie AI raczej multiplikuje standardowe treści, niż wspomaga proces tworzenia nowych syntez. Oczywiście to zależy od tego, kto używa.

Wykładowca SGH mówił wczoraj, że 100% jego studentów pisze prace zaliczeniowe za pomocą AI. Ja też prawie wszystkie moje teksty proszę o poprawę wyłącznie literówek – bo nie znoszę przemycanych przez AI „udoskonaleń”, które często wypaczają moje intencje, a są tak eleganckie, że mój mózg ma kłopoty z ich wyłapywaniem.

Na moich zajęciach studentom zadaję pytania, na które AI nie zna odpowiedzi, np.: „Napisz 5 myśli, które chcesz z tych zajęć pamiętać za 2 lata”. Oczywiście można sobie wyobrazić, że ktoś wrzuci nagranie z zajęć i każe AI wybrać, ale to chyba nie jest opłacalne.

---

AI na uniwersytetach – czy potrzebne są szkolenia kadry?

Kiedyś uniwersytet był definiowany jako wspólnota ludzi poszukujących prawdy. Dziś uniwersytet jest odczuwany przez wielu jako wspólnota ludzi poszukujących sukcesu biznesowego, który osiąga się przez konkurencję między jednostkami i uczelniami; dominuje kultura audytu. Dąży się do maksymalizacji wydajności pracowników, często zwalniając tych, którzy nie spełniają przyjętych wskaźników efektywności. Mówi się więc o „kapitalizmie akademickim”.

Kiedy czytam, że należy wdrożyć proces szkoleń kadry akademickiej, myślę o tych firmach, które pokazały, że pracownicy nie chcą kolejnych szkoleń – chcą się uczyć od kolegów (ambasadorów zmiany?). Czy na uczelniach, na których – mimo moich postulatów – obowiązuje indywidualny system oceny, akademicy będą chcieli dzielić się wiedzą operacyjną? Oczywiście akademicy chętnie dzielą się wiedzą mającą ich podpis autorski.

---

Zmiana głównego celu uniwersytetów: z kumulacji wiedzy na rozwiązywanie problemów

Żyjemy w świecie gwałtownej eksplozji informacyjnej. W erze Internetu tempo akumulacji wiedzy rośnie wykładniczo, lecz nasze mózgi biologicznie pozostały niezmienione. Niezależnie od teoretycznych możliwości obliczeniowych mózgu, w sensie praktycznym okazują się one bardzo ograniczone. Wiedza staje się coraz bardziej rozproszona i wyspecjalizowana, dlatego zdolność do integrowania różnorodnej wiedzy stanowi zdecydowaną przewagę konkurencyjną dla tych, którzy potrafią to zrobić.

Nasze środowisko informacyjne gęstnieje z dnia na dzień – pozornie w niewielkim tempie, ale te małe zmiany kumulują się. Akademicy socjalizowani przed erą internetową często zapominają, że ich rola się zmieniła. Próbują prowadzić badania i uczyć tak jak robili to na początku wieku. Głównym celem uniwersytetów przez wieki była kumulacja wiedzy – przed erą uniwersytetów wiedza o budowaniu piramid czy rzymskich wodociągów po prostu przepadała.

Przy kumulacji wiedzy ważna była hierarchia – im ktoś pracował naukowo dłużej, tym był bardziej poważany, ponieważ udawało mu się zgromadzić więcej wiedzy (przed erą internetową widać to było też w profesorskich bibliotekach, które były mniej lub bardziej chętnie udostępniane asystentom). Internetowa demokratyzacja dostępu do wiedzy sprawiła, że mamy już na studiach kolejne pokolenie socjalizowane w przekonaniu, że nie potrzebuje pośredników w dostępie do wiedzy. Wszystkich nas cechuje usieciowiona przemądrzałość - wydaje nam się że skoro czytamy, to rozumiemy.  Rola nauczyciela ewoluuje z dostawcy wiedzy w rolę menedżera, trenera, coacha.

Powolny spadek znaczenia hierarchii już widać i czuć. Wyśmienity wykład inauguracyjny na UW w tym roku wygłosił doktorant. Prof. Andrzej Dragan, wygłaszając wykład inauguracyjny na Politechnice Gdańskiej, zamiast togi wybrał strój sportowy, a pojęcie relatywności wyjaśniał na pożyczonym od rektora berle. Wyraźnie czuć, że dla studentów nie ma większego znaczenia, czy mają zajęcia z profesorem, czy z praktykiem bez formalnego wykształcenia. Mnie ( profesora belwederskiego od 26 lat) to akurat cieszy ( byłam w końcu socjalizowana na matematyce).

---

Do czego próbujemy wykorzystywać AI w moim zespole?

Dokładnie tak jak w biznesie – do procesów, które sprawiają nam problem. W biznesie szuka się prostych, rutynowych działań do automatyzacji. W mojej pracy jest tego niewiele – bo nawet nie chciałabym oddać AI czytania prac studenckich. Niestety coraz częściej wygląda – jak słyszę od innych – że AI pisze za studentów i AI ocenia za wykładowców. Nadal uważam, że najważniejsza jest interakcja między ludźmi – tak abyśmy mogli patrzeć sobie w oczy.

Od dekad mam jednak trzy dręczące mnie problemy i razem z moim hybrydowym (AI + ludzie) zespołem pracujemy nad ich rozwiązaniem.

Problem 1 – najprostszy: przeszukiwanie moich zbiorów danych, tekstów… Dopiero w 2016 roku, w czasie zorganizowanej przeze mnie konferencji poświęconej OVERFLOW, w trakcie dyskusji panelowej z udziałem przedstawicieli pięciu wielkich firm, zrozumiałam, że biznes nie ma problemu z zalewem informacji, z którym ja się borykam. W biznesie kryterium jest jasne – są nim pieniądze. Projekty są zamykane. W moim życiu zawodowym cały czas mam mentalnie „otwarte” te same pytania, zgromadzone zbiory danych udzielające cząstkowych odpowiedzi. AI oczywiście nie będzie pomocne, jeśli nie uporządkuję nazewnictwa, listy tagów itd. To też podkreśla biznes – chaosu nie da się zautomatyzować.

Problem 2 – analiza danych w poszukiwaniu wieloczynnikowych wpływów interakcyjnych, które przepięknie zilustrował Lem w swojej jedynej powieści kryminalnej „Katar”.

Problem 3 – diagnoza psychologiczna różnic indywidualnych, która nadal jest dokonywana metodami opracowanymi w poprzednim stuleciu. Bardzo potrzebujemy zmiany dominującego paradygmatu ceteris paribus na ilościowe, eksperymentalne studia przypadków.

Problemy 2 i 3 dokładniej opisywałam w mojej ostatniej monografii.

https://www.wuw.pl/product-pol-20738-Rafy-metodologiczne-w-naukach-o-zarzadzaniu-ludzmi-PDF.html

 Bez AI nie da się ich rozwiązać, więc pracujemy intensywnie.

---

Podsumowując

Nie mam żadnych wątpliwości, że 30 listopada 2022 roku rozpoczęła się nowa era. Ludzie żyjący w czasach przełomu zwykle nie mają tej świadomości – to widać dopiero z perspektywy czasu.

Przyznaję, że należę do entuzjastów, choć bardzo boję się „przegryzienia kabla” – że obudzimy się pewnego dnia, dowiadując się, iż agenci AI są drożsi od ludzi. Szybkość rozwoju AI powoduje, że cały czas zastanawiam się, co się wydarzy do października, kiedy otwieramy nasz nowy kierunek studiów-  Zarządzanie ludźmi z wykorzystaniem AI.  AI zmienia się z miesiąca na miesiąc - ludzie NIE.

NIE dla feminatywów

 

29 stycznia w opinii o mojej pracy na UW przeczytałam, że PRACOWNICA… Rozumiem, że pisana jeszcze w 2025 opinia wyprzedziła zaprezentowany w styczniu tego roku przez kierownictwo resortu nauki „pakiet antydyskryminacyjny”, w którym m.in. narzuca się stosowanie feminatywów i używanie niedyskryminującego języka we wszystkich dokumentach, w tym w treści ustawy Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce. (23-01-2026 https://forumakademickie.pl/kierownictwo-resortu-nauki-zaprezentowalo-pakiet-antydyskryminacyjny/)

Należę do pokolenia kobiet, które walczyło, aby płeć nie miała w pracy znaczenia. Tak jak w świecie anglosaskim, gdzie zmienia się chairman na chairperson, stewardess na flight attendant.

O dziwo -  w Polsce mamy silny ruch zupełnie w drugą stronę. Szczerze nie cierpię tej mody z 3 powodów:

1. Nie chcę osobnych kategoryzacji wedle płci  (segregacja płci ważna jest w sporcie, ale nie w pracy).
2. Nie rozumiem, jak mądra młoda kobieta chce być nazywana adiuntką – gdy jej męski odpowiednik (strasznie to brzmi) jest adiunktem. Gdy ktoś chce mnie nazywać panią profesorką – to mówię, że zgadzam się na tę formę tylko wtedy, gdy do moich kolegów będą się zwracać „panie profesorku”.
3. W dobie zalewu sygnałowego, który totalnie przeciąża nasze mózgi, dublowanie określeń zabiera energię, która powinna być zużyta na zupełnie co innego. Przykład – prowadziłam przez dwa lata zajęcia, które miały tytuł „Budowanie mentorskiej relacji promotorów z doktorantami”. Nagle zmieniono mi tytuł na potworek: „Budowanie mentorskiej relacji  promotorów i promotorek z doktorantami  i doktorantkami”. Nie wiem, komu ten pierwszy tytuł przeszkadzał, ale skoro tak dbamy o inkluzywność, to nie możemy zapominać o osobach niebinarnych, więc uprościłam tytuł na : „Budowanie mentorskiej relacji między osobami promującymi a osobami kandydującymi do uzyskania stopnia doktora”.

Ciekawa jestem, która z tych wersji tytułu  przecież IDENTYCZNYCH zajęć wzbudza największe zaufanie.  Byłam bardzo ciekawa, czy tylko ja mam taką awersję , więc w 2022 roku zapytaliśmy o to w sumie ponad 1000 osób w różnym wieku. Dane przedstawione na rysunku  na początku postu pochodzą z rozprawy doktorskiej Magdy Simkowskiej-Gawron obronionej w czerwcu 2023.

Widzimy, że w mojej generacji (BB) w 2022 roku przeciwnych feminatywom było 63,9% kobiet i 56,9% mężczyzn. Jeżeli dodamy tych, którzy ani nie popierają ani nie są przeciw ( odpowiedzi Don’t Know na rysunku) to widzimy, że w mojej generacji ZA jest tylko 19,4% kobiet i 22,4% mężczyzn.   W badanej próbie respondenci należący do generacji BB, X i Y (N=616) zostali wylosowani z panelu pracowników województwa mazowieckiego z wykształceniem co najmniej średnim, respondenci należący do generacji Z (N=486) byli studentami WZ UW. Większość naszych studentów łączy studia z pracą zawodową, ale niewątpliwie nie mają jeszcze wielu doświadczeń. Wyraźnie widać, że to kobiety z generacji Z są promotorem( powinnam pewnie napisać promotorkami)  zmian językowych. Myślę, że nie rozumieją długofalowych konsekwencji, ale  wydaje mi się, że tego procesu komplikowania formami gramatycznymi naszego i tak trudnego języka zatrzymać się nie da.

Wynagradzanie pracy, której nie da się zdefiniować przez czas i miejsce jej wykonywania

 

Początek Nowego Roku skłania do podsumowań. Aplikacja Empik GO informuje mnie, że w 2025 roku wysłuchałam 123 audiobooków (na siłowni, spacerach, w czasie sprzątania), co stanowi 25% wzrost w stosunku do roku 2024.  Inne cyfrowe aplikacje też spieszą z informacjami, co czytałam, co oglądałam itd.… 

A ja zadaję sobie pytanie – ile czasu poświęciłam na pracę. Moje dzieci droczą się ze mną mówiąc, że ja ciągle pracuję, ale czy mój pracodawca (Uniwersytet Warszawski) jest w stanie określić czas mojej pracy.  Od lat wiem, że NIE   i dlatego opublikowany w 2023 roku przez prof. Małgorzatę Gersdorf razem z dr Barbarą Godlewską-Bujok artykuł „Nomadyczność w cyfrowej erze pracy – wpływ na pojęcie miejsca i czasu pracy”  wlał nadzieję do mojego serca.   Odwołuję się do niego  nie tylko w mojej ostatniej monografii Rafy zarządzania. Ludzie różnią się od śrubokrętów, ale także CIĄGLE na zajęciach z Przywództwa Strategicznego, które od lat prowadzę na Executive MBA.

 Ja mówię to, co Panie napisały w artykule  (cytuję) : „Procesy pracy się zmieniają, a systemy prawa pracy próbują je regulować przy użyciu starych konstrukcji prawnych, opracowanych w okresie dominacji pracy fabrycznej”, a menedżerowie, których uczę, pytają mnie o rozwiązania.

Nie jestem prawnikiem, ale nie mam wątpliwości, że zmiana ram prawnych jest konieczna. Uważam, że potrzebna jest nam interdyscyplinarna debata pod roboczym tytułem „Wynagradzanie pracy, której nie da się zdefiniować przez czas i miejsce jej wykonywania”.

Dlaczego?   Postaram się to wyjaśnić na 3 przykładach.

 Kodeks pracy opiera pojęcie stosunku pracy na klasycznych kategoriach miejsca i czasu jej wykonywania, podporządkowania oraz osobistego świadczenia pracy. Model ten powstał w epoce industrialnej i był adekwatny dla pracy fizycznej oraz prostych form pracy umysłowej.

Współczesna gospodarka oparta na wiedzy, relacjach, kreatywności i odpowiedzialności decyzyjnej coraz wyraźniej ujawnia ograniczenia tego paradygmatu. Coraz większa część pracy nie daje się bowiem jednoznacznie przypisać ani do konkretnego miejsca, ani do wyraźnie wydzielonych ram czasowych. Rodzi to fundamentalne problemy zarówno z ustaleniem istnienia stosunku pracy, jak i z uczciwym oraz racjonalnym wynagradzaniem.

Przykład #1. Czas pracy jako suma wykonywania i przygotowania

 Pierwszym istotnym problemem jest redukcyjne rozumienie czasu pracy wyłącznie jako czasu „widocznego” wykonywania zadań. W wielu zawodach czas pracy obejmuje nie tylko samo wykonanie czynności, lecz również czas przygotowania, refleksji, analizy i doskonalenia kompetencji. W niektórych profesjach – jak praca rzemieślnika czy operatora maszyny – zarówno przygotowanie, jak i wykonanie są łatwo obserwowalne. W innych – zwłaszcza w zawodach opartych na wiedzy – znaczna część pracy pozostaje niewidoczna dla otoczenia. Dobrym przykładem są nauczyciele, których praca w debacie publicznej bywa sprowadzana do 18 godzin tygodniowo „przy tablicy”. Taka narracja całkowicie pomija czas niezbędny na przygotowanie zajęć, sprawdzanie prac, analizę postępów uczniów czy doskonalenie warsztatu dydaktycznego. Trafnie ujmuje to popularny mem: „mówienie, że nauczyciel pracuje 18 godzin tygodniowo, to jak mówienie, że Kamil Stoch pracuje tylko wtedy, gdy skacze”. Analogiczna logika dotyczy wielu innych profesji eksperckich. Dyskusja o wynagrodzeniu nie może abstrahować od czasu koniecznego na stałe podtrzymywanie i aktualizowanie kompetencji. Ekspert podatkowy musi nieustannie śledzić zmiany legislacyjne, informatyk uczyć się nowych technologii, a lekarz aktualizować wiedzę o terapiach i standardach leczenia. Jest to realny czas pracy, choć trudny do ewidencjonowania w tradycyjnym sensie.

Przykład #2. Praca doradcza jako relacja, a nie zbiór godzin

Jeszcze wyraźniej ograniczenia klasycznego podejścia do czasu pracy widać w przypadku pracy doradców najwyższej kadry zarządzającej. W dyskusjach  z menedżerami  na studiach EMBA podkreślamy znaczenie perspektywy zewnętrznej w podejmowaniu decyzji – co zostało udokumentowane m.in. w pracach noblisty Daniela Kahnemana. Rolą doradcy prezesa nie jest „wykonywanie zadań” w określonych godzinach, lecz słuchanie, zadawanie trafnych pytań, identyfikowanie słabych sygnałów i wspieranie procesu decyzyjnego.

Taka praca wymaga nie tylko aktualnej wiedzy formalnej, lecz także rozległego doświadczenia z innych organizacji oraz zdolności rozpoznawania wzorców – łączenia faktów, które dla decydenta zanurzonego w bieżących problemach mogą pozostawać niewidoczne. Studenci EMBA zarządzający często wielkimi organizacjami, pytani o oczekiwania wobec doradców, obok kompetencji merytorycznych wskazują przede wszystkim dyspozycyjność. Chcą mieć możliwość rozmowy poza standardowymi godzinami pracy, intensywnie w okresach kryzysowych i sporadycznie w czasie stabilizacji.

Pojawia się wówczas zasadniczy problem wynagradzania. Relacja doradcza musi mieć charakter długoterminowy, ponieważ skuteczność doradcy zależy od głębokiego poznania umysłu prezesa: jego stylu decyzyjnego, mechanizmów obronnych, stylów atrybucyjnych czy obszarów wypieranych ze świadomości. Nie jest to coaching, lecz wspólne poszukiwanie najlepszych decyzji biznesowych, przy uwzględnieniu poznawczych ograniczeń decydenta. Uczeni przeze mnie menedżerowie podkreślają, że wynagrodzenie doradców powinno być powiązane z długofalowymi wynikami organizacji – analogicznie do relacji zawodnik–trener.  Trener medalisty olimpijskiego zarabia więcej niż trener zawodnika, który nie zakwalifikował się na olimpiadę. W takim modelu płaci się nie za czas, lecz za kwalifikacje, odpowiedzialność, dostępność i współudział w sukcesie.

Przykład #3. Czas pracy naukowców – problem nierozwiązywalny w obecnych ramach

 Szczególnym przypadkiem jest praca naukowców, często łączących działalność badawczą, dydaktyczną i organizacyjną. Formalnie przysługuje nam urlop wypoczynkowy, jednak praktyka pokazuje, że w czasie urlopu nasze umysły często pracują najintensywniej, generując idee badawcze, koncepcje artykułów czy rozwiązania organizacyjne. Działalność naukowa polega w dużej mierze na procesach poznawczych, które nie poddają się prostemu podziałowi na „czas pracy” i „czas wolny”. Twórcy wiedzą to doskonale – jak to mawiał profesor Konarzewski - to nie oni posiadają talent- to talent ma ich. Uzdolnieni muzycznie nie mogą przestać „muzykować”, uzdolnieni intelektualnie nie mogą przestać myśleć.   

Kodeks pracy nie uwzględnia tej specyfiki. Nie oferuje narzędzi do sensownego liczenia czasu pracy osób, których kluczowym narzędziem jest umysł, a efekty pracy pojawiają się nieregularnie i często poza formalnymi godzinami. Próby mechanicznego stosowania przemysłowych kategorii do pracy akademickiej prowadzą do fikcji ewidencyjnych i frustracji pracowników.

Podsumowując: Opisane wyżej przykłady pokazują, że rosnąca część pracy we współczesnej gospodarce nie może być uczciwie oceniana ani wynagradzana wyłącznie przez pryzmat czasu i miejsca jej wykonywania. Coraz większego znaczenia nabierają oprócz stale doskonalonych kompetencji takie kategorie jak odpowiedzialność, dyspozycyjność, otwartość poznawcza, doświadczenie oraz długofalowy wkład w rezultaty organizacji. Prawo pracy oraz praktyka zarządzania wynagrodzeniami stoją przed koniecznością redefinicji pojęcia pracy – w przeciwnym razie będą coraz bardziej rozmijać się z realiami pracy opartej na wiedzy.