Ile czasu zajmuje poprawianie oferty napisanej przez AI

Skąd się biorą godziny, których nikt nie zapisuje?

Badanie BetterUp Labs i Stanford Social Media Lab objęło 1 150 pracowników biurowych w Stanach Zjednoczonych (źródło: Harvard Business Review, wrzesień 2025). Spośród nich 41 procent przyznało, że w poprzednim miesiącu dostało od kogoś pracę wykonaną przez AI, której nie dało się użyć bez przerabiania, a doprowadzenie jednej takiej porcji do stanu używalności zajmowało średnio godzinę i 56 minut. Autorzy przeliczyli to na firmę zatrudniającą dziesięć tysięcy osób i wyszło im ponad dziewięć milionów dolarów rocznie. Dla Was jest to liczba bez znaczenia, bo nikt z Was nie zatrudnia dziesięciu tysięcy ludzi, a znaczenie ma sama proporcja, czyli ile pracy trzeba wykonać po tym, jak narzędzie już swoje zrobiło.

Drugie badanie daje tę proporcję wprost, bo Workday przepytał 3 200 pracowników i policzył, ile z zyskanego czasu wraca na poprawki (źródło: ITBrief, styczeń 2026). Na każde dziesięć godzin zyskane dzięki AI organizacje oddają około czterech godzin na poprawianie i przepisywanie słabych efektów. To samo widać w ankiecie Upwork na 2 500 osobach (źródło: Search Engine Land). Sprawdzanie i poprawianie wyników AI jako główne źródło dodatkowej pracy wskazało 39 procent badanych, a kolejne 23 procent wymieniło naukę obsługi narzędzi.

Wszystkie trzy badania opierają się na tym, co ludzie sami o sobie mówią, więc traktowałbym je jako rząd wielkości, a nie jako pomiar z sekundnikiem. Kierunek jest jednak za każdym razem ten sam i żadne z nich nie pokazuje, że poprawki są marginesem.

AI zna język Waszej branży, ale nie zna Waszego cennika

Tekst, który wychodzi z modelu po dwóch zdaniach polecenia, brzmi poprawnie i wygląda jak oferta, tylko że wszystko, co w ofercie jest naprawdę Wasze, trzeba do niego dołożyć albo poprawić ręcznie:

• ceny, rabaty i to, od czego zależą widełki,
• zakres prac i wyłączenia, czyli czego w tej cenie nie ma,
• termin realizacji i termin ważności oferty,
• oznaczenia produktów, symbole katalogowe i parametry,
• warunki płatności i zaliczki,
• kto prowadzi sprawę i pod jakim numerem.

Sprawdzenie jednej pozycji cennikowej albo dostępności komponentu wymaga wejścia gdzieś indziej, czasem zapytania kogoś z produkcji, i dopiero suma tych przerw robi się godziną. Gorsza jest druga rzecz, o której badania nie mówią, a widać ją w dokumentach: tekst z AI czyta się gładko, więc nikt go nie czyta uważnie po raz drugi, i błędna liczba jedzie do klienta w dokumencie, który wygląda solidnie.

Handlowiec nie ma z czego oddawać tych minut, bo Salesforce przebadał 7 775 sprzedawców z 38 krajów i policzył, na co schodzi im tydzień (źródło: Salesforce, badanie z 2022 roku). Na samą sprzedaż idzie 28 procent czasu, a resztę zjada administracja i wprowadzanie danych. Godzina na poprawki po AI nie wchodzi w miejsce przerwy na kawę, tylko w te 28 procent.

Jak policzyć te godziny u siebie w dwa tygodnie?

Do policzenia tego wystarczy arkusz i dwa tygodnie, bo nie chodzi o żaden system ani wdrożenie, tylko o zapisanie minut przy każdej wysłanej ofercie. Zróbcie cztery kolumny: data, do kogo poszła oferta, ile minut zajęło wygenerowanie tekstu, ile minut zajęło doprowadzenie go do wysyłki. W piątej kolumnie niech handlowiec dopisze jednym słowem, co poprawiał, bo po dwóch tygodniach zobaczycie, że wraca ta sama pozycja i że da się ją rozwiązać raz na zawsze.

Po dwóch tygodniach zsumujcie dwie ostatnie kolumny osobno i porównajcie je ze sobą. Jeśli poprawki są krótsze niż generowanie, macie realny zysk i nie ma o czym rozmawiać. Jeśli są dłuższe, a przy ofertach zwykle są, to znaczy, że narzędzie przesunęło pracę, zamiast ją zdjąć, i problemem nie jest model, którego używacie, ale to, że każda oferta powstaje od zera.

Szablon oferty to decyzje, które podejmujecie raz

Szablon to nie jest ładniejszy Word, tylko zestaw rozstrzygnięć, których handlowiec nie musi podejmować przy każdej ofercie. Raz ustalacie, w którym miejscu stoi cena, jak zapisujecie zakres i wyłączenia, co jest następnym krokiem po stronie klienta, do kiedy oferta obowiązuje i jak wygląda strona z realizacjami. Kiedy te decyzje są podjęte, zostaje do napisania jedna rzecz, czyli opis konkretnego rozwiązania dla tego klienta, i akurat do tego AI nadaje się dobrze, bo pracuje na Waszych danych wejściowych, a nie na wyobrażeniu o Waszej firmie.

Najczęściej nie konkuruję z agencją, tylko z „robimy to sami”: oferta składana w Wordzie na podstawie poprzedniej oferty, prezentacja sprzed trzech lat, którą ktoś z biura co jakiś czas poprawia. Ten wariant kosztuje pozornie zero i dlatego trudno go ruszyć, dopóki nikt nie policzy godzin, które przy nim schodzą. Szablon oferty i prezentacji wchodzi u mnie w identyfikację wizualną, choć zaczynać od całości nie musicie, bo sam szablon oferty rozwiązuje większość problemu.

Jeśli macie zrobić w tym tygodniu jedną rzecz, otwórzcie trzy ostatnie oferty wysłane przez różnych handlowców i sprawdźcie, czy cena i termin ważności stoją w każdej z nich w tym samym miejscu. Jeżeli nie stoją, to każdą z tych ofert ktoś składał od nowa i macie odpowiedź, gdzie idą godziny.

Najczęstsze pytania

Źródła

• The AI hours nobody on your marketing team is counting, Kevin Indig, Search Engine Land, 9 września 2026
• AI-Generated „Workslop” Is Destroying Productivity, BetterUp Labs i Stanford Social Media Lab, Harvard Business Review, wrzesień 2025
• AI productivity paradox as rework erodes time gains, badanie Workday, ITBrief, 14 stycznia 2026
• New Research Reveals Sales Reps Spend Less than 30% Of Their Time Actually Selling, Salesforce, grudzień 2022