“Oni mi odjeżdżają…” powiedział Marcin* podczas naszego spotkania 1:1. Ten sam Marcin, który przez lata był najlepszym programistą i autorytetem dla swojego zespołu. Rok temu Marcin został awansowany na lidera zespołu, funkcję na którą jak najbardziej zasługiwał, ale która okazała się dla niego pułapką. "Oni już mnie wyprzedzają technicznie. A ja ledwo mam czas żeby nadążyć za zmianami w naszym stosie technologicznym." kontynuował. 

To nie było narzekanie. To była kapitulacja.

Marcin wybrał awans bo było to korzystne finansowo, bo myślał że to jedyna droga na rozwój. Ale cena była brutalna. Mniej czasu na kod. Więcej spotkań. Więcej polityki, mniej techniki. I w konsekwencji powolna, nieubłagana erozja umiejętności. Najpierw przestał śledzić nowe biblioteki. Potem zaczął unikać trudnych problemów technicznych bo "nie ma na to czasu". W końcu patrzył jak juniorzy, których sam wychował, piszą lepszy kod.

A przecież koncepcja “engineering management” ma sens. Ludzie chcą liderów, którzy rozumieją co robią, którzy potrafią im pomóc w trudnych problemach technicznych, którzy mówią ich językiem. Więc gdzie jest wyjście z tego paradoksu?

Marcina udało mi się uratować. Zorganizowałem mu powrót na ścieżkę techniczną. Dziś jest cenionym ekspertem, rozkwita, jest szczęśliwy. Ale to było rozwiązanie tradycyjne - wymaga dobrej organizacji, świadomego managera, gotowości na eksperymenty.

Po tej historii pozostałem z pytaniem: czy ten dylemat musi tak wyglądać? Czy stanowisko lidera to wyrok dla eksperta w technologii? Czy rację miała koleżanka z HR, która kiedyś ostrzegała, żeby tej programistki nie awansować bo jest “za dobra technicznie na lidera”? 

W styczniu 2025 w Davos Amy Edmondson z Harvard Business School powiedziała coś co zmienia tę kalkulację. Na panelu o przywództwie w erze AI, Edmondson stwierdziła, że AI “zabija model myślowy”, w którym liderem jest ten kto zna wszystkie odpowiedzi. Tradycyjne modele przywództwa, w których menedżerowie udzielają odpowiedzi, sprawują kontrolę i oczekują szacunku, nie sprawdzają się już w miejscu pracy napędzanym przez sztuczną inteligencję

A Parker Mitchell z Valence dodał: „Rozmowy które prowadzę z dyrektorami HR pokazują że 2025 to rok w którym AI dołączy do waszego schematu organizacyjnego." Nie metaforycznie. Dosłownie. Ekspert może dziś zarządzać flotą 10, 50, 100 agentów AI. Agenci piszą kod, debugują, tworzą dokumentację, analizują logi. Ekspert robi architekturę wysokiego poziomu, przeglądy, decyzje strategiczne. Jego efektywność rośnie wykładniczo, nie dziesięć ale sto razy. 

Czy zatem  Marcin dzisiaj, w 2026 roku, mógłby zostać liderem bez narażania swoich umiejętności technicznych na erozję? 

Używanie AI osłabia umiejętności użytkownika. Pisałem już o tym wcześniej w moim poście “Umysł ostry jak brzytwa..”. Badacze Aalto University,  Esko Penttinen i Joona Ruissalo przeanalizowali firmę księgową która zautomatyzowała procesy. Pracownicy stali się bierni, przestali rozumieć logikę biznesową. Kiedy system został usunięty - nie potrafili wykonywać podstawowych zadań.

Jak zatem korzystanie z AI może wesprzeć lidera technicznego? Poprzez danie mu czasu na pracę z juniorami oraz konieczność wytłumaczenia im tego co robi za pomocą agentów AI. Stary, dobry mentoring na sterydach. 

Wiem to z własnego doświadczenia. Bycie mentorem zmusza cię do weryfikacji twojej wiedzy, założeń, rozumienia. Kiedy junior pyta "dlaczego używamy tego wzorca?", nie możesz odpowiedzieć "bo tak". Musisz mieć solidny argument. To zmusza cię do głębszego myślenia.

Uczenie kogoś innego to porządkowanie wiedzy w Twojej głowie. Nie możesz pokazywać "jak" bez wyjaśnienia "dlaczego". A jak wyjaśniasz "dlaczego", sam lepiej rozumiesz.

Ich pytania weryfikują twoje założenia. "Czy to naprawdę konieczne?" - zmusza cię do przemyślenia czy twoje "dobre praktyki" nadal są najlepsze.

Ich świeże perspektywy uczą ciebie. Junior który proponuje inne rozwiązanie, zmusza cię do uzasadnienia swojej decyzji albo do przyznania że jednak jego pomysł jest lepszy. To jest ciągła pętla weryfikacji, która ostrzy twoje umiejętności.

Więc kalkulacja się zmienia. Ale musisz to świadomie zaplanować i połączyć rolę seniora, który zarządza flotą agentów AI z odpowiedzialnością za rozwój młodszych pracowników. 

Wyobraź sobie eksperta który dostaje flotę 100 agentów AI. Maksymalna produktywność. Liczby na dashboardzie wyglądają świetnie. Ale jest zero czasu dla ludzi. Juniorzy nie mają od kogo się uczyć - patrzą jak senior gada z AI, ale nie rozumieją dlaczego takie decyzje padają. Część odchodzi. Część zostaje ale nie rozwija się. Kultura eroduje bo nikt nie przekazuje DNA firmy, tego niepisanego "jak my tu robimy rzeczy". 

Sam ekspert też eroduje - nikt nie kwestionuje jego założeń, nie pyta trudnych pytań, nie zmusza do weryfikacji. I nagle masz pojedynczy punkt awarii. Ten wódz zarządzający tysiącem agentów odchodzi z firmy. I wszystko pada.

Teraz wyobraź sobie inny scenariusz. Ten sam ekspert dostaje flotę 80 agentów AI zamiast 100. Uwolnione 20% czasu przeznacza na mentoring, rozwój zespołu, przegląd kodu z wyjaśnieniem nie tylko "co" ale "dlaczego". Rosną następcy, którzy rozumieją kontekst, historię decyzji, kulturę. Kultura się replikuje. Sam ekspert chroni swoją wiedzę przez ciągłą weryfikację - ich pytania utrzymają jego umiejętności ostre jak brzytwa. Firma buduje odporność.

Marcin miał szczęście, bo powiedział co go boli i mogłem pomóc mu wrócić na ścieżkę techniczną. W 2026 roku z AI mamy szansę na nowy model. Ekspert nie musi wybierać między wiedzą a wpływem. Może mieć jedno i drugie. Ale wymaga to świadomego wyboru. Nie "czy używamy AI", tylko "do czego używamy tej dźwigni". Czy maksymalizujemy produktywność kosztem ludzi i przyszłości? Czy akceptujemy, planujemy i wspieramy lidera w pracy nad rozwojem następców? 

To nie jest pytanie techniczne. To pytanie kulturowe. I strategiczne.

Jak brzmi Twoja odpowiedź? 

Wojciech Pozarzycki, Luty 2026

*Imiona, okoliczności  i technologie zostały zmienione, aby zachować anonimowość.