Zwinne organizacje w erze sztucznej inteligencji

Spis treści:

Wprowadzenie

ROZDZIAŁ 1. Zwinne organizacje w erze cyfryzacji

1.1. Definicja zwinności organizacyjnej i jej znaczenie w erze cyfryzacji
1.2. Cyfryzacja jako katalizator zmian i rozwoju zwinnych organizacji
1.3. Kultura organizacyjna i struktury wspierające zwinność w transformacji cyfrowej
1.4. Wyzwania i szanse wynikające z cyfrowej transformacji organizacji
1.5. Przykłady i dobre praktyki zwinnych organizacji w kontekście cyfryzacji

ROZDZIAŁ 2. Sztuczna inteligencja w zwinnej organizacji

2.1. Definicja i kluczowe aspekty sztucznej inteligencji w kontekście zwinnych organizacji
2.2. Sztuczna inteligencja jako wsparcie procesów decyzyjnych w zwinnych organizacjach
2.3. Automatyzacja i optymalizacja operacji dzięki sztucznej inteligencji
2.4. Wpływ sztucznej inteligencji na innowacyjność i zwinność organizacyjną
2.5. Wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji w zwinnych strukturach organizacyjnych

ROZDZIAŁ 3. Ocena zastosowania sztucznej inteligencji dla zwinnej organizacji

3.1. Wpływ sztucznej inteligencji na podejmowanie decyzji i analizę danych
3.2. Rola sztucznej inteligencji w optymalizacji procesów i eliminacji błędów
3.3. Zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą i dokumentacją
3.4. Obawy związane z automatyzacją i bezpieczeństwem organizacji
3.5. Społeczne i ekonomiczne skutki wdrażania sztucznej inteligencji

ROZDZIAŁ 4. Zwinne organizacje w erze sztucznej inteligencji – studia przypadków

4.1. Przypadek firmy Asseco Poland
4.2. Przypadek firmy Microsoft
4.3. Przypadek firmy CD Projekt
4.4. Przypadek firmy Spotify
4.5. Przypadek firmy Tesla

ROZDZIAŁ 5. Zastosowanie sztucznej inteligencji w zwinnej organizacji – analiza badań własnych

5.1. Metodologia badań naukowych
5.2. Prezentacja badań empirycznych
5.3. Autorskie modele matematyczne
5.4. Wnioski z badań
5.5. Rekomendacje dla przedsiębiorstw
5.6. Ograniczenia i dalsze kierunki badań

Zakończenie
Bibliografia
Spis tabel
Spis rysunków

1.  Abbas, F., Iftikhar, A., Riaz, A., Humayon, M., & Khan, M. F. (2024). Use of Big 
Data in IoT-Enabled Robotics Manufacturing for Process Optimization. Journal of 
Computing & Biomedical Informatics, 7(01), 239–248.
2.  Abdmouleh, M., Alammari, R. A., & Gastli, A. (2015). Review of policies enco-
uraging renewable energy integration & best practices. Renewable and Sustainable 
Energy Reviews, 45, 249–262. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.01.035.
3.  Adan, H., & Fuerst, F. (2016). Do energy efficiency measures really reduce house -
hold energy consumption? A difference-in-difference analysis. Energy Efficiency, 
9(4), 1207–1219. https://doi.org/10.1007/s12053-015-9423-8.
4.  Advised  Skills.  (2025).  Maksymalizacja  efektywności  biznesu  za  pomocą  narzę-
dzi  AI.  Pobrano  z  https://www.advisedskills.com/pl/blog/sztuczna-inteligencja/ 
maksymalizacja-efektywno%C5%9Bci-biznesowej-dzi%C4%99ki-narz%C4% 
99dziom-AI.
5.  Akbar, M. A., Khan, A. A., Mahmood, S., Rafi, S., &  Demi, S. (2024). Trustworthy 
artificial intelligence: A  decision-making taxonomy of potential challenges. Softwa-
re: Practice and Experience, 54(9), 1621–1650.
6.  Akinade, A. O., Adepoju, P. A., Ige, A. B., & Afolabi, A. I. (2025). Cloud security 
challenges and solutions: A review of current best practices. Int J Multidiscip Res 
Growth Eval, 6(1), 26–35.
7.  Akkaya, B. (2021). Leadership 5.0 in Industry 4.0: Leadership in Perspective. Ener-
gies, 14(7), 1885. https://doi.org/10.3390/en14071885.
8.  Alavi, M., Leidner, D., & Mousavi, R. (2024). Knowledge management perspective 
of generative artificial intelligence (GenAI). Alavi, Maryam, 1–12.
9.  Aljawarneh, N. M. (2024). The Mediating Role of Organization Agility between 
Business Intelligence & Innovative Performance. Journal of Statistics Applications 
& Probability, 13(3), 929–938.131 Bibliografia
10.  Alshehhi, A., Nobanee, H., & Khare, N. (2018). The impact of sustainability practi-
ces on corporate financial performance: Literature trends and future research poten -
tial. Sustainability, 10(2), 494.
11.  Anderson, G., & Missbach, M. (2016). SAP w 24 godziny (Wydanie V). Helion.
12.  Appelo, J. (2011). Management 3.0: Leading Agile Developers, Developing Agile Le-
aders. Addison-Wesley.
13.  Armstrong,  M.,  &  Taylor,  S.  (2020).  Human  Resource  Management  Practice. 
KoganPage.
14.  Asseco Academy. (2022). Innowacyjność i zwinność organizacyjna w dobie cyfry-
zacji. Pobrano z https://academy.asseco.pl/era-ksiazki-innowacyjnosc-i-zwinnosc- 
organizacyjna.
15.  Asseco  Poland.  (2021).  Sztuczna  inteligencja  w  instytucjach  finansowych  –  ra -
port Asseco i SME Banking Club. Pobrano z https://pl.asseco.com/aktualnosci/
sztuczna-inteligencja-w-instytucjach-finansowych-raport-asseco-i-sme-banking-
club-4495.
16.  Asseco Poland. (2023). Analiza Big Data i sztuczna inteligencja w finansach. Pobra -
no z https://aci.asseco.com.
17.  Asseco  Poland.  (2024).  Grupa  Asseco  rozwija  szereg  rozwiązań  wykorzystują-
cych  AI.  ITwiz.  Pobrano  z  https://itwiz.pl/grupa-asseco-poland-rozwija-szereg- 
rozwiazan-wykorzystujacych-ai.
18.  Atienza-Barba, M., del Río, M. D. L. C., Meseguer-Martínez, Á., & Barba-Sánchez, 
V. (2024). Artificial intelligence and organizational agility: An analysis of scientific 
production and future trends. European Research on Management and Business 
Economics, 30(2), 100253.
19.  Atobishi, T., Moh’d Abu Bakir, S., & Nosratabadi, S. (2024). How do digital capabi-
lities affect organizational performance in the public sector? The mediating role of 
the organizational agility. Administrative Sciences, 14(2), 37.
20.  Attar,  R.  W.,  Almusharraf,  A.,  Alfawaz,  A.,  &  Hajli,  N.  (2022).  New  Trends 
in  E-Commerce  Research:  Linking  Social  Commerce  and  Sharing  Commer-
ce: A Systematic Literature Review. Sustainability, 14(23), 16024. https://doi.
org/10.3390/su142316024.
21.  Atuahene-Gima,  K.  (2005).  Resolving  the  capability  –  rigidity  paradox  in  new 
product innovation. Journal of Marketing, 69(4), 61–83. https://doi.org/10.1509/
jmkg.2005.69.4.61.
22.  Bahi, A., GHARI, J., & Gahi, Y. (2024). Integrating Generative AI for Advancing 
Agile Software Development and Mitigating Project Management Challenges. In-
ternational Journal of Advanced Computer Science & Applications, 15(3).
23.  Barach,  J.  (2025).  Integrating  AI  and  HR  Strategies  in  IT  Engineering  Projects: 
A Blueprint for Agile Success. Emerging Engineering and Mathematics, 1–13.
24.  Baxter, M., Ha, L., Perfiliev, K., &  Sayre, N. (2021). Context-Based Music Recom-
mendation Algorithm Evaluation. arXiv. https://arxiv.org/abs/2112.10612.132 Bibliografia
25.  Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital busi-
ness strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471–482. 
Retrieved from https://www.jstor.org/stable/43825915.
26.  Borowski, P. F. (2021). Digitization, digital twins, blockchain, and Industry 4.0 as 
elements of management process in enterprises in the energy sector. Energies, 14(7), 
1885. https://doi.org/10.3390/en14071885.
27.  Bray, D. A., Reeves, M., Levin, S., Harnoss, J. D., Ueda, D., Kane, G. C., Johnson, J. S., 
& Billespie, D. (2019). Adapt and thrive: How can business leaders best understand 
the complex interplay between companies, economies, and societies? MIT Sloan 
Management Review, 4–5, 1–23.
28.  Brown, K., & Jones, L. (2018). The Impact of Decision-Making Speed on Organiza-
tional Agility. Journal of Applied Psychology, 123(2), 345–355.
29.  Bukowska, P. (2023). Talent management and employee decisions to stay with the 
company. Empirical analysis. Retrieved from heat. uj.edu.pl.
30.  Cairone, S., Hasan, S. W., Choo, K. H., Li, C. W., Zarra, T., Belgiorno, V., & Naddeo, V. 
(2024). Integrating artificial intelligence modeling and membrane technologies for 
advanced wastewater treatment: Research progress and future perspectives. Science 
of The Total Environment, 173999.
31.  Capgemini. (2024). Why using only renewable energy is a strategic business impera-
tive. Capgemini USA. https://www.capgemini.com.
32.  Cappelli, P., & Tavis, A. (2018). HR goes agile. Harvard Business Review, 3–4, 46–52.
33.  Ćwiertniak, R. (2024). Ludzie i boty sztucznej inteligencji w nowoczesnych projek-
tach. Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, (199), 79–94.
34.  Davis, N. (2016). What is the fourth industrial revolution? World Economic Forum. 
https://www.weforum.org/agenda/2016/01/what-is-the-fourth-industrial-revolution.
35.  De Nadai, M., Fabbri, F., Gigioli, P., Wang, A., Li, A., Silvestri, F., Kim, L., Lin, S., 
Radosavljevic, V., Ghael, S., Nyhan, D., Bouchard, H., Lalmas-Roelleke, M., & Da-
mianou, A. (2024). Personalized Audiobook Recommendations at Spotify Through 
Graph Neural Networks. arXiv. https://arxiv.org/abs/2403.05185.
36.  Deloitte. (2024). 2024 renewable energy industry outlook. Deloitte Insights. https://
www2.deloitte.com.
37.  Doz, Y. L., & Kosonen, M. (2008). The dynamics of strategic agility: Nokia’s roller-
coaster experience. California Management Review, 50(3), 95–118. Retrieved from 
https://journals.sagepub.com/doi/10.2307/41166447.
38.  Durai, S., Manoharan, G., Priya, T. S., Jayanthi, R., Razak, A., & Ashtikar, S. P. (2024). 
Quantifying the impacts of artificial intelligence implementations in marketing. 
In Smart and Sustainable Interactive Marketing (pp. 120–144). IGI Global Scientific 
Publishing.
39.  Eisenhardt, K. M., & Martin, J. A. (2000). Dynamic capabilities: What are they? Strate-
gic Management Journal, 21(10–11), 1105–1121. https://doi.org/10.1002/1097-0266 
(200010/11)21:10/11<1105::AID-SMJ133>3.0.CO;2-E.133 Bibliografia
40.  EITT. (2024). Transformacja Agile w Organizacji. Pobrano z https://eitt.pl/baza- 
wiedzy/transformacja-agile-w-organizacji.
41.  Emerald Insight. (2021). Changes in the approach to employee development in 
organizations as a result of the COVID-19 pandemic. Available at: https://www.
emerald.com.
42.  Erdil, T. S. (2014). The role of foreign intermediary relationship quality on export 
performance: A survey on Turkish companies. Procedia – Social and Behavioral 
Sciences, (150).
43.  Fasnacht, D., & Proba, D. (2024). Leveraging inter-organizational agility for innova-
tion. Strategy & Leadership, 52(1), 15–22.
44.  Felipe, C. M., Leander, D. E., Roldan, J. L., & Leal-Rodriguez, A. L. (2020). Impact 
of IS capabilities on company performance: The roles of organizational agility and 
industry technology intensity. Decision Sciences, 51(3), 548–576.
45.  Fiddler, E. (2017). Selected aspects of organizational agility. SIGMA-NOT Publi-
shing House, sp. z. o. about. DOI: 10.15199/48.2017.12.2.
46.  Garvin, D. A. (1988). Managing Quality: The Strategic and Competitive Edge. 
Free Press.
47.  Geviş-Farhadzad, B., & Yildirim, F. S. (2024). Artificial Intelligence and  Intelligent 
Software in Science Education. Current Studies in Social Sciences 2024, 11.
48.  Gnaś, K. (2023). Sztuczna inteligencja w grach. Zrewolucjonizuje branżę? Parkiet. Po-
brano  z  https://www.parkiet.com/technologie/art40812081-sztuczna-inteligencja- 
w-grach-zrewolucjonizuje-branze.
49.  Hamadaqa, M. H. M., Alnajjar, M., Ayyad, M. N., Al-Nakhal, M. A., Abunasser, B. 
S., & Abu-Naser, S. S. (2024). Leveraging Artificial Intelligence for Strategic Business 
Decision-Making: Opportunities and Challenges.
50.  Harraf, A.; Wanasika, I.; Tate, K.; Talbott, K. (2015). Organizational agility. Journal 
of Applied Business Research, 31 (2), 675–686. Available at: clutejournals.com.
51.  Hayward, S. (2021). The agile leader: How to create an agile business in the digital 
age. Kogan Page Publishers.
52.  He, H., & Harris, L. (2021). The impact of organizational agility on crisis manage-
ment and firm performance: A  moderation analysis. Journal of Business Research, 
122, 698–708. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.11.026.
53.  Hidayat, M., Defitri, S. Y., &  Hilman, H. (2024). The impact of artificial intelligence 
(AI) on financial management.
54.  Hui,  Y.  (2024).  Using  Artificial  Intelligence  Solutions  Towards  Asset  Perfor-
mance Management System in Smart Manufacturing: A Case Study with Capge-
mini on Service Integration for Operation and Maintenance Purposes (Master’s 
thesis, UIS).
55.  Intersynergy. (2023). Czym jest Transformacja Cyfrowa? Definicja i Kluczowe 
Aspekty  dla  Biznesu.  Pobrano  z  https://www.intersynergy.pl/blog/czym-jest- 
transformacja-cyfrowa.134 Bibliografia
56.  Jaafar, M., Khan, K. N., & Salman, A. (2025). A systematic review and framework 
for organizational agility antecedents towards industry 4.0. Management Review 
Quarterly, 1–26.
57.  Joiner, B. (2019). Leadership Agility for organizational agility. Journal of Creating 
Value, 5(2), 194–208. Available on: journals.sagepub.com.
58.  Jones, E., & Adam, C. (2023). New frontiers of trade and trade policy: digitalization 
and climate change. Oxford Review of Economic Policy, 39(1), 1–11. https://doi. 
org/10.1093/oxrep/grac048.
59.  Kagermann, H., Wahlster, W., & Helbig, J. (2013). Recommendations for implemen-
ting the strategic initiative INDUSTRIE 4.0: Securing the future of German manu-
facturing industry. Final report of the Industrie 4.0 Working Group. https://www.aca-
tech.de/wp-content/uploads/2018/03/Final_report__Industrie_4.0_accessible.pdf.
60.  Kanaparthi, V. (2024). Transformational application of Artificial Intelligence and 
Machine learning in Financial Technologies and Financial services: A bibliometric 
review. arXiv preprint arXiv:2401.15710.
61.  Kersting,  T.  (2016).  Disconnected:  How  to  Reconnect  Our  Digitally  Distracted 
Kids. Baker Books.
62.  Khosravi, M., Zare, Z., Mojtabaeian, S. M., & Izadi, R. (2024). Artificial intel-
ligence and decision-making in healthcare: a thematic analysis of a systematic 
review  of  reviews.  Health  services  research  and  managerial  epidemiology,  11, 
23333928241234863.
63.  Kocot, M. (2024). Zwinność organizacyjna wobec wyzwań cyfryzacji i problemów 
współczesnego świata. Difin.
64.  Koning, P. (2019). Agile leadership toolkit: Learning to thrive with self-managing 
teams. Addison-Wesley Professional.
65.  Kosasih, E. E., Papadakis, E., Baryannis, G., & Brintrup, A. (2024). A review of expla-
inable artificial intelligence in supply chain management using neurosymbolic ap -
proaches. International Journal of Production Research, 62(4), 1510–1540.
66.  Kurnia, S., & Chien, S. W. (2020). Building organizational agility through strategic 
management accounting: A case study of an Indonesian manufacturing company. 
Journal of Asia Business Studies, 14(4), 591–612. DOI: 10.1108/JABS-09-2019-0253.
67.  Kwasek, A., Kocot, M., Kocot, D., Maciaszczyk, M., & Rogozińska-Mitrut, J. (2024). 
The role of artificial intelligence in agile organization management.
68.  Lambri, M.; Sironi, E.; Teti, E. (2024). The Role of Digitization in Cross-Border 
E-Commerce Performance of Italian SMEs. Sustainability, 16 (2), 508. https://doi.
org/10.3390/su16020508.
69.  Lashinsky,  A.  (2017).  Wild  Ride:  Inside  Uber’s  Quest  for  World  Domination. 
Portfolio.
70.  Li, T., Vorvoreanu, M., DeBellis, D., & Amershi, S. (2023). Assessing human-AI in-
teraction early through factorial surveys: a study on the guidelines for human-AI 
interaction. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 30(5), 1–45.135 Bibliografia
71.  Liu, Z. (2024). Transforming waste to catalyst: utilizing incineration ash for envi-
ronmental solutions. Address: dr.ntu. edu.sg/handle/10356/175414.
72.  Lombardi, P., Caradonna, V., & Boni, F. (2020). The transition towards Industry 5.0: 
The case of the textile and fashion industry. Journal of Textile Engineering & Fa-
shion Technology, 6(1), 22–27. https://doi.org/10.15406/jteft.2020.06.00232.
73.  Lu, Y. (2017). Industry 4.0: A survey on technologies, applications and open rese-
arch issues. Journal of Industrial Information Integration, 6, 1–10. https://doi.org/ 
10.1016/j.jii.2017.04.005.
74.  Luo, B. N., Ren, X., Cao, Z., & Hong, Y. (2020). Corporate sustainability paradox 
management: A systematic review and future agenda. Frontiers in Psychology, 11, 
579272. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.579272.
75.  Luthra, S., Kumar, S., Kharb, R., Ansari, M. F., & Shimmi, S. L. (2015). Adoption 
of smart grid technologies: An analysis of interactions among barriers. Renewa-
ble  and  Sustainable  Energy  Reviews,  33,  554–565.  https://doi.org/10.1016/j.rser. 
2014.11.023.
76.  Markman, G. D., & Venzin, M. (2021). The Tesla way: Innovation through agility 
and sustainability. California Management Review, 63(2), 5–25.
77.  Masoud, R.; Basahel, S. The Effects of Digital Transformation on Firm Perfor-
mance: The Role of Customer Experience and IT Innovation. Digital 2023, 3(2), 
109–126.
78.  McConnell, J. (2015). The company cultures that help (or hinder) digital transfor-
mation. Harvard Business Review, 28.
79.  McKinsey & Company. (2023). The five trademarks of agile organizations. Available 
at: https://www.mckinsey.com.
80.  McNamee,  R.  C.;  Schoch,  N.;  Oelschlaeger,  P.;  Huskey,  L.  (2012).  Collaboration 
Continuum Cultural and Technological Enablers of Knowledge Exchange. Rese-
arch Technology Management, 53 (6), 54–57.
81.  Mehta, A., Niaz, M., Adetoro, A., & Nwagwu, U. (2024). Advancements in Manu-
facturing Technology for the Biotechnology Industry: The Role of Artificial Intelli-
gence and Emerging Trends. International Journal of Chemistry, Mathematics and 
Physics, 8(2), 12–18.
82.  Microsoft  Azure.  (2024).  Copilot  for  Azure.  Microsoft.https://azure.microsoft.
com/en-us/products/copilot.
83.  Microsoft Corporation. (2021). 2021 Annual Report. Retrieved from https://www.
microsoft.com/investor/reports/ar21/index.html.
84.  Microsoft Education. (2024). Sztuczna inteligencja w edukacji. Microsoft.https://
www.microsoft.com/pl-pl/education/ai-in-education.
85.  Microsoft. (2024). Meet Copilot for Microsoft 365. Microsoft. https://www.micro-
soft.com/pl-pl/microsoft-365/copilot/meet-copilot.
86.  Mirza, A., & Iqbal, R. (2024). Harnessing AI in IT Operations: Transforming Auto-
mation and Efficiency. Asian American Research Letters Journal, 1(9), 22–34.136 Bibliografia
87.  Müller, J. M., Buliga, O., & Voigt, K. I. (2018). Fortune favors the prepared: How 
SMEs  approach  business  model  innovations  in  Industry  4.0.  Technological 
Forecasting and Social Change, 132, 2–17. https://doi.org/10.1016/j.techfore. 
2017.12.019.
88.  Munodawafa, R. T.; Johl, S. K. (2019). A systematic review of eco-innovation and 
performance from the resource-based and stake-holder perspectives. Sustainability 
2019, 11, 60-67. DOI: 10.3390/su11030607.
89.  Musa, S., & Enggarsyah, D. T. (2024). Absorptive capacity, organizational creativi-
ty, organizational agility, organizational resilience and competitive advantage in di-
sruptive environments. Journal of Strategy and Management.
90.  Mycka, P. (2023). The importance of internal environmental factors for the compe-
titiveness of small and medium-sized enterprises in the transport industry. Retrie-
ved from heat.uj.edu.pl.
91.  Nadella, S. (2021). Hit Refresh: The Quest to Rediscover Microsoft’s Soul and Ima-
gine a Better Future for Everyone. Harper Business.
92.  Nalini, R. (2024). Transformative power of artificial Intelligence in decision-making, 
automation, and customer engagement. In Complex AI Dynamics and Interactions 
in Management (pp. 189–208). IGI Global.
93.  Narasimhamu, K. L., Natarajan, M., Thejasree, P., Makki, E., Giri, J., Sunheriya, N., 
… & Sathish, T. (2024). Development of Hybrid Optimization Model Using Grey-
-ANFIS-Jaya Algorithm for CNC Drilling of Aluminium Alloy. Journal of Engine-
ering, 2024(1), 1476770.
94.  Nascimento, D. L. M., Alencastro, V. F., Quelhas, O. L. G., Caiado, R. G. G., Garza-
-Reyes, J. A., Lona, L. R., & Tortorella, G. (2019). Exploring Industry 4.0 techno-
logies to enable circular economy practices in a manufacturing context: A busi-
ness model proposal. Journal of Manufacturing Technology Management, 30(3), 
607–627. https://doi.org/10.1108/JMTM-03-2018-0071.
95.  Neiroukh, S., Aljuhmani, H. Y., & Alnajdawi, S. (2024, January). In the era of emer-
ging technologies: discovering the impact of artificial intelligence capabilities on 
timely  decision-making  and  business  performance.  In  2024  ASU  International 
Conference in Emerging Technologies for Sustainability and Intelligent Systems 
(ICETSIS) (pp. 1–6). IEEE.
96.  Nowak-Mizgalska,  H.  (2024).  Problemy  etyczne  w  rozwoju  przedsiębiorczości 
opartej  na  sztucznej  inteligencji:  kontekst  edukacyjny.  Przedsiębiorczość-Eduka-
cja, 20(2), 81–95.
97.  Omachi, V. O., & Ajewumi, O. E. (2024). The influence of agile organizational de -
sign on employee engagement and performance in the digital age. International Jo-
urnal of Research Publication and Reviews, 5(10), 25–39.
98.  Ononiwu, M. I., Onwuzulike, O. C., & Shitu, K. (2024). The role of digital business 
transformation in enhancing organizational agility. World Journal of Advanced 
Research and Reviews, 23(3), 285–308.137 Bibliografia
  99.  Overby, E., Bharadwaj, A., & Sambamurthy, V. (2006). Enterprise agility and the 
enabling role of information technology. European Journal of Information Systems, 
15(2), 120–131. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1057/palgrave.
ejis.3000600.
100. Oxford  English  Dictionary.  (2024).  Definicja:  Bot.  Pobrano z   https://www.oed.
com/view/Entry/267473.
101.  Pandey, N. K., Kumar, K., Saini, G., & Mishra, A. K. (2024). Security issues and chal-
lenges in cloud of things-based applications for industrial automation. Annals of 
Operations Research, 342(1), 565–584.
102. Paramesha, M., Rane, N. L., & Rane, J. (2024). Big data analytics, artificial intel-
ligence, machine learning, internet of things, and blockchain for enhanced bu-
siness intelligence. Partners Universal Multidisciplinary Research Journal, 1(2), 
110–133.
103. Parekh,  R.,  &  Olivia,  M.  (2024).  Utilization  of  artificial  intelligence  in  pro -
ject management. International Journal of Science and Research Archive, 13(1), 
1093–1102.
104. Pereira, E. T., & Shafique, M. N. (2024). The role of artificial intelligence in supply 
chain agility: A perspective of humanitarian supply chain. Engineering Economics, 
35(1), 77–89.
105. Pokala, P. (2024). The integration and impact of artificial intelligence in modern 
enterprise resource planning systems: A comprehensive review. Available at SSRN 
5069295.
106. Prieto, L., & Talukder, M. F. (2023). Resilient Agility: A Necessary Condition for 
Employee  and  Organizational  Sustainability.  Sustainability.  DOI:  10.3390/su 
15021552.
107. Rahimi G. & Mansouri A. M. (2019). The relationship between the organizational 
intelligence and organizational agility (Case study: employees of municipality of 
Tabriz). IAJOBHRM. DOI: 10.9756/IAJOBHRM/V5I1/1810010.
108. Rane, N., Choudhary, S. P., & Rane, J. (2024). Acceptance of artificial intelligence: 
key factors, challenges, and implementation strategies. Journal of Applied Artificial 
Intelligence, 5(2), 50–70.
109. Rigby, D. K., Sutherland, J., & Takeuchi, H. (2016). Embracing agile. Harvard Business 
Review, 94(5), 40–48. Retrieved from https://hbr.org/2016/05/embracing-agile.
110.  Rodler,  S.,  Kopliku,  R.,  Ulrich,  D.,  Kaltenhauser,  A.,  Casuscelli,  J.,  Eismann,  L., 
… & Westhofen, T. (2024). Patients’ trust in artificial intelligence – based decision -
-making for localized prostate cancer: results from a prospective trial. European 
Urology Focus, 10(4), 654–661.
111.  Rossman, J. (2019). Think Like Amazon: 50 1/2 Ideas to Become a Digital Leader. 
McGraw-Hill Education.
112.  Rozhevskii, D., Zhu, J., & Zhao, B. (2022). Psychologically-Inspired Music Recom-
mendation System. arXiv. https://arxiv.org/abs/2205.03459.138 Bibliografia
113.  Rut, J., Meyer, D., & Andrzejczyk, P. (2022). The concept of modernization of logi-
stics processes in a manufacturing company – a case study. Economics and Organi-
zation of Logistics, 7(4), 69–87. https://doi.org/10.22630/EIOL.2022.7.4.29.
114.  Sadeghi, K., Ojha, D., Kaur, P., Mahto, R. V., & Dhir, A. (2024). Explainable artificial 
intelligence and agile decision-making in supply chain cyber resilience. Decision 
Support Systems, 180, 114194.
115.  Sedej, T., & Justinek, G. (2021). Effective Tools for Improving Employee Feedback 
during Organizational Change. DOI: 10.4018/978-1-7998-7297-9.ch022.
116.  Seifollahi, S., & Shirazian, Z. (2021). On the relationship between employees em-
powerment  with  competitive  advantage  and  organizational  agility  mediated  by 
organizational intelligence (Case study: employees in gas company of Hamadan). 
EJM. DOI: 10.35429/ejm.2021.27.12.1.10.
117.  Shamim, M. M. I. (2024). Artificial Intelligence in project management: enhancing 
efficiency and decision-making. International Journal of Management Information 
Systems and Data Science, 1(1), 1–6.
118.  Sherehiy, B., & Karwowski, W. (2017). Workforce Agility Scale. American Psycholo-
gical Association (APA). DOI: 10.1037/t62364-000.
119.  Shoushtari, F., Daghighi, A., & Ghafourian, E. (2024). Application of Artificial In -
telligence in Project Management. International journal of industrial engineering 
and operational research, 6(2), 49–63.
120. Skinner, C. (2018). Cyfrowi ludzie: Nasza czwarta rewolucja. Poltext.
121.  Skyrius,  R.,  &  Valentukevič,  J.  (2020).  Business  Intelligence  Agility,  Informing 
Agility and Organizational Agility: Research Agenda. Informatics, 90, 47. DOI: 
10.15388/im.2020.90.47.
122. Solga, M. (2021). The Align-Empower Model of Agile Leadership. CID Partners, 
https://cidpartners. de/files/downloads/Whitepaper/The, 20.
123. Spitzer, M. (2013). Cyfrowa demencja: W jaki sposób pozbawiamy rozumu siebie 
i swoje dzieci. Dobra Literatura.
124. Ştefan, S. C., Olariu, A. A., & Popa, S. C. (2024). Implications of artificial intelli-
gence on organizational agility: A PLS-SEM and PLS-POS Approach. Amfiteatru 
Economic, 26(66), 403–420.
125. Strittmatter, K. (2020). Chiny 5.0: Jak powstaje cyfrowa dyktatura. Wydawnictwo 
Uniwersytetu Jagiellońskiego.
126. Such-Pyrgiel, M. (2019). Człowiek w dobie cyfrowej transformacji: Studium socjolo-
giczne. Difin.
127. Surma, J. (2019). Cyfryzacja życia w erze Big Data: Człowiek – Biznes – Państwo. 
Poltext.
128. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic ma-
nagement. Strategic Management Journal, 18(7), 509–533. Retrieved from https://
onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/(SICI)1097-0266(199708).139 Bibliografia
129. Tesla, Inc. (2021). Tesla Sustainability Report 2021. Retrieved from https://www.
tesla.com/ns_videos/2021-tesla-impact-report.pdf.
130. Tushman, M. L., & O’Reilly III, C. A. (1996). Ambidextrous organizations: Ma-
naging  evolutionary  and  revolutionary  change.  California  management  review, 
38(4), 8–29.
131.  US Cloud. (2024). AI and Cybersecurity: Best Practices. US Cloud. https://www.
uscloud.com/blog/ai-and-cybersecurity-best-practices.
132. Varriale, V., Cammarano, A., Michelino, F., & Caputo, M. (2025). Critical analysis 
of the impact of artificial intelligence integration with cutting-edge technologies for 
production systems. Journal of Intelligent Manufacturing, 36(1), 61–93.
133.  Vasishta, P., Dhingra, N., & Vasishta, S. (2024). Application of artificial intelligence 
in libraries: a bibliometric analysis and visualisation of research activities. Library 
Hi Tech.
134. Vasquez, J. H. (2024). Assessment of the impact of automation implementation in 
the context of business agility in a transnational Fintech company. Revista Investi-
gación en Desarrollo y Gerencia Integral de Proyectos, 7(1), 54–73.
135.  Vial, G. (2021). Understanding digital transformation: A review and a research agen-
da. Managing digital transformation, 13–66.
136.  Visure Solutions. (2023). Zwiększanie wymagań biznesowych dzięki sztucznej inte-
ligencji: Siła inteligencji konwersacyjnej. Pobrano z https://visuresolutions.com/pl/
blog/ulepszanie-wymaga%C5%84-biznesowych-za-pomoc%C4%85-AI.
137. Wacławek, Ł. Uwarunkowania prawne rozwoju sztucznej inteligencji w świetle pra-
wodawstwa Unii Europejskiej.
138. Warner, K. S., & Wäger, M. (2019). Building dynamic capabilities for digital trans-
formation: An ongoing process of strategic renewal. Long range planning, 52(3), 
326–349.
139. Xu, L. D., Xu, E. L., & Li, L. (2018). Industry 4.0: State of the art and future trends. 
International Journal of Production Research, 56(8), 2941–2962. https://doi.org/10. 
1080/00207543.2018.1444806.
140. Yang, C., & Liu, H. M. (2012). Boosting company performance via enterprise agility 
and network structure. Management Decision, 59(6), 4–12.
141.  Zadeh, E. K., Khoulenjani, A. B., & Safaei, M. (2024). Integrating AI for agile Project 
Management: Innovations, challenges, and benefits. International Journal of Indu -
strial Engineering and Construction Management (IJIECM), 1(1), 1–10.
142. Zaydi,  M.,  Maleh,  Y.,  Zaydi,  H.,  Khourdifi,  Y.,  Nassereddine,  B., &   Bakouri,  Z. 
(2024). Agile security and compliance integration. Agile Security in the Digital Era: 
Challenges and Cybersecurity Trends, 68.
143. Zhang, S., & Suntrayuth, S. (2024). The synergy of ambidextrous leadership, agili-
ty, and entrepreneurial orientation to achieve sustainable AI product innovation. 
Sustainability, 16(10), 4248.140 Bibliografia
144. Zhang, X., Lu, C., Tian, J., Zeng, L., Wang, Y., Sun, W., … & Kang, J. (2024). Artificial 
intelligence optimization and controllable slow-release iron sulfide realizes efficient 
separation of copper and arsenic in strongly acidic wastewater. Journal of Environ-
mental Sciences, 139, 293–307.
145. Ziółkowska, E. (2023). Wpływ sztucznej inteligencji na rynek finansowy w  procesie 
podejmowania decyzji ekonomicznych – szanse, wyzwania i rekomendacje. Studia 
i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, (192), 89–108.