Jak se umělá inteligence stává standardním nástrojem v obchodě, vyvstává důležitá otázka: Zapojujeme se stále do kritického myšlení, když AI zajišťuje významné úkoly?Tento dotaz není pouze teoretický; ovlivňuje spokojenost v práci a nutí nás zamyslet se nad našimi rolemi – jsme zaměstnáni, abychom vykonávali úkoly, nebo abychom přemýšleli? Výzkumníci z Carnegie Mellon University a Microsoft Research provedli průzkum mezi téměř 1 000 znalostními pracovníky, kteří často využívají nástroje AI, a odhalili změny v myšlenkových vzorcích na pracovišti. Jejich studie se zaměřila na dvě hlavní oblasti: kdy a jak se znalostní pracovníci zapojují do kritického myšlení s generativní AI a jaké faktory tyto změny v myšlení ovlivňují. Hlavní zjištění ukázala na souvislost mezi důvěrou v AI a kritickým myšlením. Vyšší důvěra v výstupy AI často vede k méně kritickému hodnocení. Naopak profesionálové s větší sebedůvěrou ve své vlastní dovednosti měli tendenci více zkoumat obsah generovaný AI, i přes dodatečné úsilí, které je vyžadováno. To představuje výzvu: jak se AI stává spolehlivější, naše tendence zpochybňovat její výstupy může klesat, obzvlášť když je dohled zásadní. Výzkumníci identifikovali konkrétní motivace pro kritické myšlení, jako je touha zlepšit kvalitu práce nebo vyhnout se chybám, ale také zaznamenali překážky. Ty zahrnovaly nedostatek povědomí o schopnostech AI, časové omezení a obtíže při ověřování výstupů AI. Lev Tankelevitch z Microsoftu poznamenal, že jednotlivci nemusí kriticky přezkoumávat výstupy pro úkoly s nízkými sázkami, což je může nechat nepřipravené na situace s vysokými sázkami, kde jsou kritické dovednosti nezbytné. Povaha kritického myšlení se vyvíjí, přičemž generativní AI mění dynamiku ve třech klíčových oblastech: 1.

**Od shromažďování informací k ověřování**: Zatímco AI efektivně hodně dat získává, uživatelé musí zajistit jejich přesnost. 2. **Od řešení problémů k přizpůsobení odpovědí**: Znalostní pracovníci musí přizpůsobit řešení generovaná AI konkrétním kontextům. 3. **Od vykonávání úkolů k dohledu**: Pracovníci nyní dohlížejí na úkoly dokončené AI místo toho, aby je vykonávali přímo. Tyto posuny ovlivní budoucnost práce. Organizace mohou potřebovat vytvořit nové dozorčí role, revidovat výkonnostní metriky tak, aby hodnotily vedení a hodnocení výstupů AI, a zajistit, že rutinní kognitivní úkoly nebudou příliš automatizovány na úkor rozvoje kritických dovedností. Aby se podpořilo kritické myšlení, mohou budoucí rozhraní AI potřebovat podněcovat uživatele, aby přemýšleli kriticky, namísto pasivního přijímání informací. Tato změna by mohla kultivovat kognitivní praktiky, které zapojí uživatele do hodnocení reakcí AI. V důsledku toho se základní dovednosti v oblasti znalostní práce vyvíjejí. Odborné znalosti zůstávají životně důležité, ale nyní musí koexistovat se schopnostmi v dohledu, hodnocení a integraci AI. Přechod neznamená úpadek kritického myšlení; naopak, signalizuje jeho transformaci. Úspěch v prostoru řízeném AI bude záviset na harmonickém vyvážení mezi využíváním schopností AI a udržováním unikátně lidských dovedností kritického myšlení. Tankelevitch zdůrazňuje důležitost AI jako myšlenkového partnera, který zvyšuje produktivitu a rozhodování, a podtrhuje, že ti, kteří uspějí, budou ti, kdo umně integrují AI, zatímco si zachovají své schopnosti kritického myšlení.