Badacz Sander Klous i przedsiębiorca Nart Wielaard zbudowali firmę bez żadnego ludzkiego pracownika — powierzyli stery sztucznej inteligencji. Pierwsza wersja eksperymentu zakończyła się totalną porażką. Problemem nie była tylko technologia, ale sama struktura. Badacze usunęli więc cały zarząd firmy.
Zacznijmy jednak od czegoś innego, ale równie ciekawego: Matt Schlicht nie zamierzał zmieniać sposobu działania firm. Chciał po prostu dać swoim agentom AI jakieś zajęcie. W styczniu 2026 roku stworzył serwis społecznościowy. Nie dla ludzi, ale dla agentów — systemów programowych, które mogą wykonywać zadania i podejmować decyzje przy niewielkim nadzorze człowieka. Nazwał go Moltbook i zbudował bez napisania ani jednej linii kodu własnoręcznie.
W ciągu kilku dni agenci zaczęli się rejestrować, tworzyć społeczności i robić rzeczy, których nikt im nie zaprogramował. Członkowie jednej ze społeczności wymyślili religię opartą na homarach i procesie linienia. Nazwali ją Crustafarianism. Stworzyli doktrynę. Zaczęli pozyskiwać wiernych. Po kilku dniach platforma chwaliła się 1,5 miliona zarejestrowanych agentów. Meta przejęła ją sześć tygodni później.
Większość ludzi potraktowała Moltbook jako ciekawostkę, wiralowy eksperyment, który szybko osiągnął sukces i został wykupiony. Ale najważniejsze nie było powstanie religii homarów. Kluczowe było to, że agenci dostali miejsce do interakcji i zaczęli tworzyć własne normy, rytuały i społeczności. Niektórzy uważali to za test: co się stanie, gdy da się agentom wspólną przestrzeń, wycofa człowieka z procesu i pozwoli im działać samodzielnie.
Dlatego Moltbook to coś więcej niż kolejna ciekawostka z Doliny Krzemowej. Sztuczna inteligencja nie tylko przeobraża zakres działań organizacji, ale redefiniuje ich istotę.
Poza eksperymentem
Przez ponad sto lat każda kolejna rewolucja w zarządzaniu opierała się na jednym niezmiennym założeniu. Wyspecjalizowane stanowiska Fredericka Taylora, korporacyjne działy Alfreda Sloana, outsourcing czy gig economy zmieniały sposób organizacji pracy. Ale na końcu każdego procesu zawsze znajdował się jednak człowiek: podejmował decyzje, wychwytywał błędy i zatwierdzał działania. Dziś to założenie przestaje być oczywiste.
Ten model ma już swój prototyp. Dekadę temu twórcy związani ze światem kryptowalut stworzyli tzw. zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAO). Są to struktury, które wykorzystują reguły zapisane w oprogramowaniu, często w postaci inteligentnych kontraktów opartych na blockchainie, aby automatyzować część zadań zarządczych tradycyjnie wykonywanych przez menedżerów, zarządy czy członków organizacji.
Stan Wyoming uznał DAO LLC za odrębną formę prawną już w 2021 r. Rok później podobne regulacje przyjęły Wyspy Marshalla i stan Tennessee. DAO pokazały, że fragmenty organizacji mogą być zarządzane przez kod. Nie rozwiązały jednak problemu ludzkiej koordynacji: głosowań, w których nikt nie głosuje, sporów paraliżujących działanie czy decyzji podejmowanych zbyt późno. Zwolennicy organizacji zarządzanych przez AI przekonują, że agenci mogą ograniczyć część tych tarć, automatyzując realizację określonych decyzji. Na razie pozostaje to jednak bardziej teorią niż faktem. Zastąpienie ludzi agentami rodzi bowiem nowe problemy związane z nadzorem, bezpieczeństwem i odpowiedzialnością.
Brian Roemmele, niezależny badacz, który publicznie promował ideę firmy bez ludzi, a później doradzał amerykańskiemu NIST w ramach AI Agent Standards Initiative, należał do pierwszych osób, które postanowiły sprawdzić tę koncepcję w praktyce. Jego eksperymenty bywały chaotyczne. Agenci działali bez ścisłych ograniczeń i często zachowywali się w nieprzewidywalny sposób. Roemmele stawiał jednak pytania, z którymi większość organizacji dopiero zaczyna się mierzyć.
Wczesne eksperymenty pokazały, że ten model może działać. Dziś jednak dojrzałe organizacje stoją przed innym wyzwaniem. Czym innym jest budowanie firmy od zera wokół agentów AI, a czym innym przebudowa przedsiębiorstwa zatrudniającego tysiące pracowników, działającego w ramach rozbudowanych procedur nadzoru i podlegającego licznym regulacjom.
Właśnie to kryje się za koncepcją Zero Human Enterprise (ZHE). Nie chodzi o firmę całkowicie pozbawioną ludzi, lecz o organizację, w której kluczowe procesy i zadania realizują sieci agentów AI zamiast tradycyjnych zespołów pracowników. Nie jest to już niszowy eksperyment. Takie rozwiązania pojawiają się dziś także w firmach, które większość ludzi uznałaby za ostatnie miejsce, gdzie można spodziewać się tak radykalnej zmiany.
Sundar Pichai z Google uchwycił tę zmianę podczas konferencji Cloud Next 2026: — Nie rozmawiamy już o tym, czy potrafimy zbudować agenta, lecz jak zarządzać tysiącami agentów. — To drugie pytanie to już kwestia zarządzania: jeśli tysiące agentów podejmują decyzje, kto ich nadzoruje, kto wyznacza im granice i kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak? Większość firm nie zna odpowiedzi.
KPMG przeprowadziło rygorystyczny test tego pomysłu. Badacz Sander Klous i przedsiębiorca Nart Wielaard zbudowali firmę bez żadnego ludzkiego pracownika, powierzyli jej stery sztucznej inteligencji, CEO imieniem Avery Jameson, i zadali jej pytanie, w jakiej branży chce działać. Ta kwestia jest kluczowa: eksperyment nie polegał na wsparciu ludzkich menedżerów przez AI — to sami agenci mieli podejmować decyzje menedżerskie. Wybrali uruchomienie sklepu internetowego sprzedającego spersonalizowane dzieła sztuki. Pierwsza wersja projektu zakończyła się totalną porażką. Agenci błądzili, „halucynowali”, ignorowali polecenia i przestawali działać bez wyjaśnienia.
Problemem nie była tylko technologia, ale sama struktura. Skopiowano ludzką strukturę organizacyjną i przekazano ją agentom. Agent, który dostaje szeroką rolę, jak CFO, nie potrafi pogodzić szczegółowych zadań z szerokim kontekstem. Ludzie często robią to niemal instynktownie. Agenci — nie.
Badacze usunęli więc cały zarząd firmy. Rozbili każdy proces na drobne, precyzyjnie określone zadania i uruchomili — jak to nazwał Klous — „armię jednorazowych agentów”, z których każdy miał wąski zakres obowiązków i jasno określone granice. Ta wersja zadziałała.
To, co ujawnił ten eksperyment, jest ważniejsze niż odpowiedź na pytanie, czy sklep internetowy przynosił zyski. Gdy usuwa się ludzi z procesu wykonawczego, kontrola nie znika. Przesuwa się wyżej, do tych, którzy napisali reguły. Zarządzanie nie odchodzi. Zmienia jedynie miejsce, w którym się odbywa.
Deutsche Telekom zrozumiał to bardzo wcześnie. Jeszcze niedawno zespół odpowiedzialny za sieć monitorował w Niemczech około tysiąca wydarzeń rocznie: koncertów, meczów, festiwali i wszystkich innych zdarzeń mogących wywołać skok ruchu w sieci komórkowej. Każde z nich wymagało dostosowania parametrów sieci, by poradzić sobie z większym obciążeniem. Taki proces optymalizacji zajmował około godziny. Po wdrożeniu wieloagentowego systemu o nazwie RAN Guardian firma monitoruje już 237 tys. wydarzeń rocznie. W 2026 r. każda taka optymalizacja zajmuje około minuty.
Ludzie nie zniknęli. Zmieniła się ich rola. Zamiast ręcznie dostrajać sieć, projektują dziś systemy, które robią to samodzielnie: tworzą reguły działania i decydują, co agenci mogą zrobić bez pytania kogokolwiek o zgodę.To właśnie taka przebudowa organizacji powinna dziś zajmować większość firm. Osoby na szczycie nie zarządzają już wyłącznie ludźmi. Zarządzają regułami, które zarządzają agentami wykonującymi pracę. Linie raportowania nie tylko zmieniają kształt — zmieniają swoją istotę.
Nowy kierunek
Wielu zakłada, że nowy model organizacji będzie po prostu bardziej płaski i będzie wymagał mniej ludzi. Niekoniecznie. Dobrym przykładem jest IKEA. Firma wdrożyła chatbota AI o nazwie Billie do obsługi podstawowych pytań klientów. System samodzielnie rozwiązywał około 47 proc. zgłoszeń, bez udziału człowieka.
W większości firm taki wynik zostałby uznany za sygnał do redukcji zatrudnienia. IKEA poszła w innym kierunku. Przeanalizowała sprawy, których Billie nie potrafił obsłużyć, i odkryła, że kryje się za nimi zapotrzebowanie na porady dotyczące aranżacji wnętrz. Firma przekwalifikowała 8,5 tys. pracowników działów obsługi klienta na konsultantów projektowania wnętrz, wyposażając ich jednocześnie w narzędzia AI. W efekcie stworzyła całkowicie nową linię biznesową, która już w pierwszym pełnym roku działalności wygenerowała 1,3 mld euro przychodów (około 1,4 mld dolarów). Bez zwolnień.
Struktura organizacyjna się nie skurczyła. Zmieniła jedynie kształt, dostosowując się do obszarów, w których ludzie okazywali się po prostu lepsi od maszyn. To optymistyczna wersja tej historii.
Trudniejsza prawda jest jednak taka, że IKEA miała dokąd przesunąć tych pracowników. Większość firm przechodzących podobną transformację nie będzie miała takiego komfortu. Przekwalifikowanie na masową skalę wymaga nie tylko szkoleń, ale także realnego popytu na nowe kompetencje. Po drugiej stronie musi czekać miejsce, do którego można przenieść ludzi. Nie każda reorganizacja tworzy takie możliwości.
Nowe organizacje niosą własne ryzyka. Pierwsze to kwestia przekazywania wiedzy. Kiedy w strukturze firmy przestają się pojawiać stanowiska, na których ludzie uczyli się podstawowej pracy, dokąd trafia ta wiedza? Juniorzy, początkujący programiści, młodzi konsultanci byli nieefektywni z założenia. Ich rolą było stopniowe nabywanie kompetencji. Gdy się ich pozbędziemy, organizacja rzeczywiście stanie się szczuplejsza. Straci jednak coś równie ważnego: ścieżkę rozwoju ludzi, którzy poznali daną pracę od podstaw i dzięki temu potrafią projektować systemy służące do jej automatyzacji.
Nie da się zarządzać czymś, czego się nie rozumie. A nie można tego zrozumieć, jeśli się tego nigdy nie robiło. Ryzyko nie polega tylko na tym, że firma przestaje wychowywać kolejnych liderów. Chodzi o to, że pozbawia się doświadczenia niezbędnego, by ich w ogóle wykształcić.
Luka w odpowiedzialności
Agenci mogą stosować się do ustalonych zasad. Nie mają jednak ludzkiego osądu, pozwalającego ocenić, które z tych zasad są błędne. Z raportu Microsoft Cyber Pulse opublikowanego w lutym 2026 roku wynika, że ponad 80 proc. firm z listy Fortune 500 już korzysta z aktywnych agentów AI, a tylko 10 procent ma formalną strategię ich nadzoru. To nie są jeszcze Zero Human Enterprises. Ale te firmy będą jako pierwsze mierzyć się ze wspomnianym problemem — i większość nie jest na to gotowa. Jeśli reguły są złe, nie ma żadnej poduszki bezpieczeństwa.
Baza danych Moltbooka została zhakowana w ciągu kilku dni od startu. Wszystkie dane uwierzytelniające były niezabezpieczone. — Można było przejąć dowolny token i podszywać się pod dowolnego agenta — powiedział Ian Ahl, dyrektor ds. technologii w firmie cyberbezpieczeństwa Permiso (TechCrunch).
W organizacji ludzkiej ktoś może zauważyć i naprawić problem. W organizacji opartej na agentach reguły są tożsame z całą organizacją. Niekompletne reguły nie tworzą luki, którą ktoś może załatać. Tworzą system, który działa dokładnie tak, jak został zaprojektowany, do samego końca — bez nikogo, kto by to zatrzymał, czy w ogóle zauważył.
Problemy z bezpieczeństwem widać od razu, gdy do nich dochodzi. Problemy z jakością już nie. Jeśli nikt nie sprawdza, czy wynik pracy jest w ogóle wartościowy, agenci niekoniecznie sami się skorygują. Zamiast tego będą produkować więcej tego samego.
Polsia, platforma do budowania firm działających bez ludzi, właśnie pozyskała 30 mln dolarów finansowania przy wycenie sięgającej 250 mln dolarów. Nazwa „Polsia” to zapisane wspak określenie „AI slop„ — w internetowym żargonie oznacza ono niskiej jakości treści generowanych przez sztuczną inteligencję. To żart, ale tylko do pewnego stopnia.
Firma zaprojektowana tak, by generować pracę bez udziału ludzi, może równie skutecznie produkować błędy, informacyjny szum i kiepskiej jakości rezultaty. Tyle że w przemysłowej skali i z przemysłową prędkością.
Większość menedżerów, z którymi rozmawiamy, skupia się na tym, jakie narzędzia kupić, którym dostawcom zaufać, kogo zatrudnić i które procesy zautomatyzować najpierw. To są realne pytania. Najtrudniejsze brzmi: kto ponosi odpowiedzialność za zaprojektowanie systemu, który może zawieść szybciej i na większą skalę niż jakakolwiek ludzka organizacja — bez nikogo, kto by to zauważył.
Poprzednie rewolucje organizacyjne zawsze pozostawiały człowieka w centrum systemu jako osobę odpowiedzialną za decyzje i rozliczaną z ich skutków. Dziś to założenie jest stopniowo usuwane z projektu organizacji.
W marcu cztery brytyjskie organy regulacyjne przypomniały, że autonomia agentów AI nie przenosi odpowiedzialności. Wręcz przeciwnie, koncentruje ją po stronie podmiotu, który wdrożył system. Z kolei pod koniec roku Unia Europejska zacznie traktować systemy AI jak produkty na potrzeby odpowiedzialności za szkody. Stany Zjednoczone nie wprowadziły jeszcze porównywalnych regulacji na poziomie federalnym.
W organizacjach nowego typu rola człowieka nie polega już przede wszystkim na wykonywaniu pracy. Coraz częściej sprowadza się do decydowania, czego system może się uczyć, jakie granice ma respektować i kto poniesie odpowiedzialność, gdy zawiedzie. Schemat organizacyjny zaczyna być tworzony wokół czegoś innego niż ludzie. Problem w tym, że mechanizmy odpowiedzialności nie nadążają za tą zmianą.
Tekst opublikowany w amerykańskim „Newsweeku”. Tytuł, lead i śródtytuły od redakcji „Newsweek Polska”.