Zapewne ta sprawa nie umknęła Twojej uwadze. W ostatnich dniach w Polsce przez media i social media przetoczyła się fala postów i komentarzy dotyczących raportu „Polaków portret własny” oraz osoby dr hab. Barbary Mróz-Gorgoń, ekspertki ds. wizerunku, która przez około trzy tygodnie pełniła funkcję pełnomocniczki rządu ds. promocji marki Polski.

Nie chcę dokładać do linczu. Moja teza jest prosta: AI może mówić za Ciebie. Nie może odpowiedzieć za Ciebie.

Gdy technologia pozwala generować przekonujące treści w nieskończoność, źródłem ludzkiego autorytetu przestaje być płynność wypowiedzi, a staje się gotowość do podpisania się pod słowami i poniesienia ich konsekwencji.

Dlaczego ta historia jest ważna dla liderów i marek?

Ta sprawa nie dotyczy wyłącznie jednej osoby czy jednego raportu. Pokazuje coś, z czym mierzy się dziś każdy lider, ekspert i właściciel marki: AI zmieniło koszt tworzenia treści, ale nie zmieniło zasad odpowiedzialności za nie. Kto podpisuje materiał swoim nazwiskiem, ten odpowiada za jego treść — niezależnie od tego, ile pracy wykonało narzędzie.

Raport „Polaków portret własny” – co się wydarzyło?

Pod koniec 2025 r. ukazał się raport „Polaków portret własny. Raport z badań DNA marki Polska”, sygnowany nazwiskiem Barbary Mróz-Gorgoń. W sieci szybko pojawiła się fala krytyki: czytelnicy i eksperci wskazywali na błędy merytoryczne i językowe, niespójności metodologiczne oraz zarzuty dotyczące szerokiego wykorzystania AI. Krytycy wskazywali między innymi na błędy faktograficzne, niespójności metodologiczne, obcojęzyczne wtrącenia i nietypowy sposób formułowania części wniosków.

Autorka odniosła się do zarzutów, wyjaśniając, że dokument pozostawał w procesie pracy — był, jak to określiła, materiałem roboczym, który nie powinien był trafić do przestrzeni publicznej. Wskazywała również, że raport nie służył do rozliczenia projektu. Przyznała przy tym, że korzystała z AI przy jego przygotowaniu.

Swoje stanowisko przedstawiło też Ministerstwo Sportu i Turystyki. Według informacji przekazanych przez resort, raport nie był przedmiotem zamówienia ani nie stanowił części umowy czy rozliczenia projektu, a ministerstwo nie otrzymało prośby o zgodę na wykorzystanie swojego logotypu. Jednocześnie w samym dokumencie znalazła się informacja wiążąca projekt z zadaniem dofinansowanym przez ministerstwo. To rozbieżność w komunikacji, którą warto odnotować — nie rozstrzygnięcie, kto ostatecznie ponosi odpowiedzialność finansową za projekt (źródło: Bankier.pl/PAP).

29 lipca 2026 r. Barbara Mróz-Gorgoń objęła funkcję pełnomocniczki rządu ds. promocji marki Polski. 21 sierpnia 2026 r., po niespełna trzech tygodniach, złożyła dymisję, pisząc na platformie X: „Przy tej niewyobrażalnej skali hejtu niemożliwe jest pełnienie tak odpowiedzialnej roli” (źródło: PAP).

Krytyka czy hejt? Dwa sposoby oceny kryzysu

Wokół tej sprawy szybko wykształciły się dwa obozy reakcji — i to one są dla mnie najcenniejszym materiałem do nauki.

Obóz 1: „To nie hejt, lecz uzasadniona krytyka”

Część komentatorów i osób publicznych była zgodna: to nie był hejt, lecz merytoryczne zwrócenie uwagi na poważny problem — błędy w raporcie, kwestie finansowania i sposób wykorzystania AI. Wiele głosów zwracało uwagę na brak słowa „przepraszam” w oświadczeniu o dymisji i odbierało narrację „przez hejt” jako próbę przesunięcia odpowiedzialności na toksyczny klimat w sieci, zamiast odniesienia się do samej treści raportu.

Obóz 2: „Skala osobistych ataków uniemożliwia pracę”

Zwolennicy tego ujęcia wskazywali, że skala osobistych ataków, wyśmiewania i medialnej nagonki przekroczyła granice krytyki merytorycznej i realnie uniemożliwiła pełnienie funkcji publicznej. W tym ujęciu dymisja jest czytelnym sygnałem: nie da się pracować w takim otoczeniu.

Warto podkreślić: te dwa spojrzenia nie muszą się wykluczać. Krytyka merytoryczna i ataki personalne mogą występować równocześnie, w tej samej dyskusji, wobec tej samej osoby. Jedno nie unieważnia drugiego — i sprowadzanie całej sprawy do jednej z tych ram raczej zaciemnia obraz, niż go porządkuje.

Granica między krytyką, prowokacją i osobistym atakiem nie zawsze jest oczywista. Jeśli chcesz ją lepiej rozpoznać, przeczytaj także mój poradnik Jak reagować na hejt, krytykę i złośliwe komentarze.

Co zawiodło w komunikacji kryzysowej?

Niezależnie od tego, który obóz jest bliższy prawdy, w komunikacji zabrakło moim zdaniem trzech elementów, które w badaniach nad zaufaniem do AI wracają jako kluczowe:

• jasnej transparentności — co dokładnie zrobiło AI, na jakim etapie i kto zweryfikował treść;
• sygnału rozliczalności — gotowości do korekty, przeprosin i naprawy;
• spójności narracji — najpierw „dokument roboczy”, potem zawężenie roli AI do wybranych zadań, równolegle deklaracja pełnej odpowiedzialności autorki. Taka zmienność brzmi jak szukanie bezpiecznej wersji wydarzeń, a nie jak wzięcie odpowiedzialności.

Rozliczalność, określana również angielskim terminem accountability, oznacza jasne wskazanie, kto odpowiada za treść, jej weryfikację i konsekwencje. W dalszej części tekstu posługuję się przede wszystkim polskimi określeniami: odpowiedzialność, rozliczalność, gotowość do korekty, działania naprawcze.

Transparentność i odpowiedzialność – czym się różnią?

Badania nad zaufaniem do AI nie dają prostego wniosku, że samo ujawnienie użycia technologii zawsze zwiększa wiarygodność. Transparentność może wspierać zaufanie, ale może je również osłabiać, jeżeli odbiorca nie widzi kompetentnego nadzoru człowieka, jasnego podziału odpowiedzialności i procedury weryfikacji (źródło: badanie naukowe nt. transparentności AI).

Innymi słowy: powiedzenie „użyliśmy AI” to dopiero połowa komunikatu. Druga połowa — kto zweryfikował materiał, kto podjął decyzję o publikacji i co się stanie, jeśli coś było nie tak — decyduje o tym, czy transparentność w ogóle buduje zaufanie.

Transparentność techniczna a odpowiedzialność organizacyjna

W tej aferze zobaczyliśmy dużo transparentności technicznej — informacji o tym, co i jak robiło AI — a mniej transparentności organizacyjnej, czyli jasnej odpowiedzi na pytanie, kto odpowiada, co jest naprawiane i jak przebiega weryfikacja. To rozróżnienie warto zapamiętać, bo wraca w niemal każdym kryzysie komunikacyjnym związanym z AI.

Odpowiedzialna komunikacja z AI to sposób tworzenia i publikowania treści, w którym człowiek zachowuje kontrolę nad faktami, źródłami, kontekstem i ostatecznym przekazem. Obejmuje ona również jasne wskazanie osoby odpowiedzialnej za materiał oraz gotowość do skorygowania błędu.

3 zasady odpowiedzialnego korzystania z AI w komunikacji

Z tej sytuacji można wyciągnąć dla siebie trzy proste zasady, które da się wdrożyć od razu — w zespole, w marce osobistej i w organizacji.

1. Informuj o wykorzystaniu AI tam, gdzie ma to znaczenie

Nie chodzi o to, by przy każdym poście dodawać dopisek „napisane z pomocą AI”. Chodzi o sytuacje, w których odbiorca ma prawo wiedzieć, że treść była wspomagana algorytmem — zwłaszcza gdy wpływa to na zaufanie, decyzje odbiorcy albo ocenę rzetelności materiału.

Praktycznie:

• w raportach, badaniach i ekspertyzach: sekcja „Metodologia” z informacją, na jakim etapie użyto AI — transkrypcja, podsumowania, redakcja czy analiza danych;
• w komunikacji publicznej: krótki dopisek „Treść wspomagana narzędziami AI, zweryfikowana merytorycznie przez [osoba/zespół]”;
• w zespołach: wewnętrzna zasada — jeśli AI generuje treść, która będzie podpisana nazwiskiem lub nazwą marki, oznaczamy to.

2. Traktuj AI jak pomocnika, a nie osobę odpowiedzialną

AI może przygotować szkic, podsumować wywiady, zasugerować strukturę. Nie może jednak wziąć odpowiedzialności za błędy faktograficzne, pomyłki merytoryczne czy konsekwencje publiczne — bo odpowiedzialność zawodowa, prawna i reputacyjna zawsze zostaje po stronie człowieka.

O tym, jak korzystać z technologii bez utraty własnego stylu, tożsamości i odpowiedzialności, pisałam również w artykule Jak używać AI do budowania marki osobistej – z głową i sercem.

Praktycznie:

• zasada human in the loop: każda treść wygenerowana lub zmodyfikowana przez AI przechodzi przez człowieka, który weryfikuje fakty, źródła i kontekst;
• checklista przed publikacją: fakty, liczby, nazwy własne, cytaty, źródła, logotypy i zgody;
• w przypadku błędu: natychmiastowa korekta i komunikat „sprawdzimy to i poprawimy”, zamiast tłumaczenia, że to była wersja robocza, która nie powinna była zostać ujawniona.

3. Weź odpowiedzialność również wtedy, gdy zawiódł proces

To najważniejsza z trzech zasad. W kryzysie nie chodzi o to, by bronić się przed krytyką czy hejtem, ale by pokazać, że rozumiesz problem, bierzesz za niego odpowiedzialność i działasz naprawczo.

Praktycznie:

• w oświadczeniu kryzysowym: 1) co się stało, 2) co jest naszą odpowiedzialnością, 3) co robimy, by to naprawić, 4) jak weryfikujemy, by się nie powtórzyło;
• unikaj ramy „ofiary hejtu” tam, gdzie jest miejsce na „przepraszamy, poprawiamy, weryfikujemy”;
• pamiętaj: reputacji nie generuje algorytm. Reputację budują decyzje, które podejmujesz, gdy coś pójdzie nie tak.

Checklista: zanim podpiszesz swoim nazwiskiem treść stworzoną z pomocą AI

• Czy sprawdziłam wszystkie liczby, daty i nazwy własne?
• Czy otworzyłam i przeczytałam źródła, na które powołuje się tekst?
• Czy cytaty rzeczywiście istnieją i są zgodne z oryginałem?
• Czy wnioski wynikają z danych, czy tylko brzmią przekonująco?
• Czy AI nie dopisało nieistniejących badań, osób albo publikacji?
• Czy wrażliwe dane zostały usunięte lub odpowiednio zabezpieczone?
• Czy użycie AI należy ujawnić odbiorcy?
• Czy wiadomo, kto przeprowadził weryfikację merytoryczną?
• Czy potrafię obronić każde zdanie opublikowane pod moim nazwiskiem?
• Czy mamy procedurę korekty, jeśli po publikacji zostanie znaleziony błąd?

Jeśli korzystasz z AI w komunikacji firmy, ale nie masz jeszcze zasad weryfikacji, odpowiedzialności i reagowania na błędy, możemy uporządkować ten konkretny obszar podczas indywidualnej konsultacji strategicznej.

Dlaczego narracja „przez hejt” może osłabiać zaufanie?

Nie oceniam, czy w tej konkretnej sytuacji był hejt, czy nie. Zwracam uwagę na mechanizm: gdy w centrum komunikatu pojawia się „hejt”, a nie „odpowiedzialność”, odbiorcy często odbierają to jako próbę przesunięcia ciężaru z treści na klimat dyskusji.

Z badań nad zaufaniem do AI wynika, że ludzie są skłonni wybaczyć błędy, jeśli widzą transparentność połączoną z rozliczalnością — wiadomo, co poszło nie tak, ktoś się do tego przyznaje, naprawia i weryfikuje. Gdy natomiast widzą transparentność bez rozliczalności — wiadomo, że AI było użyte, ale nikt nie bierze odpowiedzialności za błędy — zaufanie spada szybciej niż przed użyciem AI.

W tej aferze pojawiło się sporo wyjaśnień technicznych dotyczących roli AI, a mniej sygnałów naprawczych — co dokładnie jest poprawiane, jak przebiega weryfikacja, za co konkretnie przeprasza autorka. Dlatego narracja „przez hejt” została odebrana przez część komentatorów jako ucieczka od odpowiedzialności, a nie jako jej wzięcie.

Najważniejsze wnioski

• AI może przyspieszyć tworzenie treści, ale nie przejmuje odpowiedzialności za ich skutki.
• Samo ujawnienie użycia AI nie wystarczy, jeśli nie wiadomo, kto zweryfikował materiał.
• Raporty, badania i ekspertyzy wymagają szczególnie dokładnej kontroli faktów, danych i źródeł.
• W kryzysie odbiorcy oczekują nie tylko wyjaśnień, ale także korekty i działania naprawczego.
• Reputację chroni nie brak błędów, lecz sposób, w jaki marka na nie reaguje.

AI wygeneruje Twój głos, ale nie Twoją reputację

Ta historia nie jest wyłącznie sporem o to, czy AI napisało raport. Jest lekcją o tym, kto odpowiada za słowa, które trafiają do przestrzeni publicznej.

Korzystaj z AI. Usprawniaj pracę, analizuj materiały i przygotowuj szkice. Zanim jednak podpiszesz treść swoim nazwiskiem, sprawdź, czy jesteś gotowa lub gotowy odpowiedzieć za każde zawarte w niej zdanie.

AI może mówić za Ciebie. Nie może odpowiedzieć za Ciebie.

Reputacji nie generuje algorytm. Budują ją decyzje, które podejmujesz również wtedy, gdy coś pójdzie nie tak.

Jeśli chcesz świadomie korzystać z AI, porządkować komunikację i budować reputację opartą na zaufaniu, zapisz się na newsletter Notatki Strategiczne. Regularnie dzielę się w nim praktycznymi analizami dotyczącymi marki, komunikacji i odpowiedzialnych decyzji biznesowych.

Najczęściej zadawane pytania o AI i reputację marki

Kto odpowiada za treść wygenerowaną przez AI?
Za opublikowaną treść odpowiada osoba lub organizacja, która podjęła decyzję o jej wykorzystaniu i publikacji. AI nie ponosi odpowiedzialności zawodowej, prawnej ani reputacyjnej.

Czy trzeba oznaczać treści stworzone z pomocą AI?
Nie każda drobna pomoc AI wymaga osobnego oznaczenia. Informacja jest szczególnie ważna w raportach, badaniach, ekspertyzach i materiałach, w których sposób powstania treści wpływa na ocenę jej wiarygodności.

Jak AI wpływa na reputację marki?
AI może usprawnić komunikację, ale publikowanie nieweryfikowanych treści zwiększa ryzyko błędów, utraty wiarygodności i kryzysu wizerunkowego.

Czym jest odpowiedzialna komunikacja z AI?
To proces, w którym człowiek kontroluje fakty, źródła, kontekst i ostateczną wersję materiału oraz jest gotowy skorygować ewentualne błędy.

Czym różni się transparentność od odpowiedzialności?
Transparentność informuje, w jaki sposób wykorzystano AI. Odpowiedzialność wskazuje, kto zweryfikował treść, kto podjął decyzję o publikacji i co zrobi w przypadku błędu.

Czy detektor AI może udowodnić, że tekst stworzyła sztuczna inteligencja?
Nie. Detektory mogą wskazywać określone podobieństwa językowe, ale ich wyniki nie są wystarczającym dowodem autorstwa ani dokładnego udziału AI w tekście.

Co oznacza zasada human in the loop?
Oznacza udział człowieka w procesie podejmowania decyzji i kontroli materiału stworzonego przez AI. Człowiek sprawdza wynik, poprawia go i zatwierdza przed publikacją.

Co należy sprawdzić przed publikacją materiału stworzonego przez AI?
Należy sprawdzić fakty, liczby, daty, cytaty, nazwy własne, źródła, kontekst, dane wrażliwe oraz zgodność wniosków z przedstawionym materiałem.

Czy AI może być współautorem raportu?
AI może wspierać przygotowanie raportu, ale nie powinno zastępować odpowiedzialnego autora, metodologa ani eksperta dokonującego weryfikacji merytorycznej.

Jak reagować po wykryciu błędu w treści stworzonej z AI?
Należy potwierdzić problem, opublikować korektę, wyjaśnić zakres błędu i wskazać działania, które mają zapobiec jego powtórzeniu.

Czy wystarczy napisać, że dokument był wersją roboczą?
Nie, jeśli dokument został publicznie udostępniony i mógł być odebrany jako gotowy materiał. Potrzebne są również wyjaśnienie, korekta i wskazanie odpowiedzialności.

Czy ujawnienie wykorzystania AI zawsze zwiększa zaufanie?
Nie. Efekt zależy od sytuacji, sposobu użycia technologii i widocznego nadzoru człowieka. Samo ujawnienie AI bez kontroli jakości może nie odbudować zaufania.

Jak powinna wyglądać firmowa zasada korzystania z AI?
Powinna określać dozwolone narzędzia, zakres ich zastosowania, zasady ochrony danych, sposób weryfikacji treści i osobę odpowiedzialną za publikację.

Jak odróżnić krytykę od hejtu?
Krytyka odnosi się do działań, argumentów lub jakości pracy. Hejt obejmuje ataki personalne, poniżanie, groźby albo działania nastawione na skrzywdzenie osoby.

Czy krytyka wyklucza jednoczesne występowanie hejtu?
Nie. W jednej dyskusji mogą pojawić się zarówno uzasadnione zarzuty merytoryczne, jak i niedopuszczalne ataki osobiste. Jedno nie unieważnia drugiego.

Jak chronić reputację marki korzystającej z AI?
Należy wprowadzić kontrolę człowieka, weryfikację źródeł, jasny podział odpowiedzialności oraz procedurę szybkiej korekty błędów.

Artykuł AI a reputacja marki: kto odpowiada za treści stworzone z pomocą AI? pochodzi z serwisu Joanna Ceplin Blog.