Il Teatro Immenso to cyfrowa scena Fundacji Human Presence Lab. Kontynuujemy na niej polską tradycję Teatru Ogromnego i monumentalnego myślenia Wyspiańskiego — w linii prowadzącej od Wyspiańskiego do Grotowskiego. AI włączamy w tę syntezę, świadomi jej potencjału i odpowiedzialności.

Il Teatro Immenso is the digital stage of the Human Presence Lab Foundation. On it we continue the Polish tradition of the Immense Theatre and Wyspiański’s monumental thinking — in the line that runs from Wyspiański to Grotowski. We bring AI into that synthesis, aware of both its potential and its responsibility.

Scena nie ma budynku. Ma wyspę, kanał i widza, który ogląda ją z dowolnego miejsca na świecie — a w środku zawsze żywego człowieka.

The stage has no building. It has an island, a canal, and a viewer who watches from anywhere in the world — and at its centre, always, a living human being.

Pracownik umysłowy przerywa zadanie kilkadziesiąt razy dziennie — powiadomienie, wiadomość, „szybkie pytanie”. Po każdym przerwaniu powrót do pełnej koncentracji trwa kilkanaście minut, więc realny czas pracy głębokiej kurczy się do pojedynczych godzin w tygodniu. Na spotkaniach obecni są ludzie, których uwaga jest gdzie indziej: decyzje zapadają bez udziału połowy sali i wracają dwa tygodnie później jako nieporozumienie.

A knowledge worker breaks off a task dozens of times a day — a notification, a message, a “quick question”. Each interruption costs well over ten minutes before full concentration returns, so real deep-work time shrinks to a few hours a week. Meetings fill with people whose attention is elsewhere: decisions are taken without half the room and come back two weeks later as a misunderstanding.

Narzędzia AI dołożyły do tego warstwę, której nie było dwa lata temu. Praca z asystentem to nieustanne przełączanie między własnym tokiem myślenia a dialogiem z modelem — a każde przełączenie kosztuje. Odpowiedź modelu brzmi kompetentnie, więc czyta się ją pobieżnie i przyjmuje bez sprawdzenia; im bardziej rozproszony czytelnik, tym mniej krytyczny. Dochodzi do tego oddawanie modelowi samego trzymania problemu w głowie — wygodne, dopóki zespół nie straci zdolności przemyślenia czegokolwiek dłuższego bez podpowiedzi. To nie jest problem narzędzia. To problem uwagi, którą trzeba do narzędzia przynieść.

AI tools have added a layer that did not exist two years ago. Working with an assistant means constantly switching between your own line of thought and a dialogue with the model — and every switch has a price. The model’s answer sounds competent, so it gets skimmed and accepted unchecked; the more distracted the reader, the less critical. On top of that comes handing the model the very act of holding a problem in mind — convenient, until the team can no longer think anything through at length without prompting. This is not a tool problem. It is a problem of the attention you bring to the tool.

Szkolenia z produktywności odpowiadają na to kolejnym narzędziem, czyli kolejnym ekranem. My nie dokładamy narzędzia — trenujemy zdolność kierowania uwagą, jak trenuje się mięsień.

Productivity training answers this with one more tool, which means one more screen. We add no tool. We train the capacity to direct attention itself, the way a muscle is trained.

Program Stage Presence Method opiera się na systemie Stanisławskiego i tradycji wachtangowskiej. Aktorstwo jest jedynym zawodem, w którym uwaga jest przedmiotem systematycznego treningu od ponad stu lat — aktor musi utrzymać skupienie przez trzy godziny, na oczach widowni, przy pełnym obciążeniu stresem. Aparat jest przenoszalny na pracę biurową bez żadnej mistyki.

The Stage Presence Method programme is built on the Stanislavski system and the Vakhtangov tradition. Acting is the only profession in which attention has been the object of systematic training for over a hundred years — an actor must hold focus for three hours, in front of an audience, under full stress. That apparatus transfers to office work with no mysticism attached.

Pracujemy na pojęciach operacyjnych, nie na motywacji: przedmiot uwagi (na czym dokładnie jest skupienie w danej sekundzie), kręgi uwagi (mały — ja i zadanie; średni — ja i rozmówca; duży — ja i cała sala; świadome przechodzenie między nimi), przerzut uwagi (kontrolowana zmiana obiektu zamiast szarpnięcia bodźcem), publiczna samotność (praca w pełnym skupieniu przy ludziach i hałasie), zacisk (napięcie ciała, które zjada uwagę, zanim zrobi to telefon).

We work with operational concepts, not motivation: the object of attention (what exactly focus rests on in a given second), the circles of attention (small — me and the task; medium — me and my counterpart; large — me and the whole room; and deliberate movement between them), the shift of attention (a controlled change of object instead of being yanked by a stimulus), public solitude (full concentration in the presence of people and noise), and tension (the physical clamp that eats attention before the phone gets a chance to).

Państwa zespół już używa AI. Pytanie brzmi wyłącznie, czy wiedzą Państwo, kto, do czego i na jakich danych.

Your team already uses AI. The only question is whether you know who uses it, for what, and on which data.

Pracownik wkleja do darmowego czatu umowę z klientem, CV kandydata albo wyciąg z bazy — i w tej sekundzie traci kontrolę nad tym, gdzie te dane trafią i na czym zostaną wykorzystane. Drugi przyjmuje odpowiedź modelu bez weryfikacji, bo brzmiała pewnie — a model brzmi najpewniej właśnie wtedy, gdy się myli. Trzeci buduje na własną rękę automatyzację, o której zarząd nie wie, i która przestanie działać w dniu, w którym on odejdzie. To ryzyko realizuje się co tydzień — wyciekiem, błędem w piśmie wychodzącym, decyzją opartą na konfabulacji — a nie raz na kontrolę.

One employee pastes a client contract, a candidate’s CV or a database extract into a free chatbot — and in that second loses control over where the data goes and what it will be used for. Another accepts the model’s answer without verifying it, because it sounded confident — and a model sounds most confident precisely when it is wrong. A third builds an automation of his own that management knows nothing about, and that will stop working the day he leaves. This risk materialises every week — as a leak, an error in an outgoing letter, a decision based on a confabulation — not once per inspection.

Prawo każe ten obszar uporządkować i daje na to konkretne ramy. Art. 4 AI Act nakłada na każdą organizację używającą systemów AI — także kupionych gotowych, także wbudowanych w pakiet biurowy — obowiązek wspierania kompetencji zespołu. Art. 50 dokłada obowiązki przejrzystości: poinformowanie człowieka, że rozmawia z systemem AI, i oznaczanie treści wygenerowanych. Po nowelizacji z 2026 r. jest to obowiązek starannego działania: nie trzeba gwarantować poziomu u konkretnej osoby — trzeba wykazać jakość i udokumentowanie podjętych środków.

The law requires this area to be put in order and provides a concrete framework for doing so. Article 4 of the AI Act imposes on every organisation using AI systems — including off-the-shelf products and assistants built into an office suite — an obligation to support the AI literacy of its staff. Article 50 adds transparency duties: informing a person that they are interacting with an AI system, and marking generated content. Following the 2026 Digital Omnibus amendment this is an obligation of measures, not of result: you do not have to guarantee a given level of competence in a particular person — you have to demonstrate the quality of the measures taken, and to document them.

I tu obowiązek zamienia się w aktywo. Udokumentowane szkolenie jest tarczą. W kontroli, w due diligence przed transakcją, w przetargu, w sporze pracowniczym i w postępowaniu o dyskryminację pada to samo pytanie — „jakie środki podjęliście” — i odpowiada się na nie dokumentem, nie deklaracją. Firma, która ma program, listę uczestników, zakres godzinowy i zaświadczenia imienne, odpowiada w pięć minut. Firma, która ich nie ma, tłumaczy się tygodniami.

And this is where an obligation turns into an asset. Documented training is a shield. In an inspection, in pre-transaction due diligence, in a public tender, in an employment dispute and in discrimination proceedings, the same question is asked — “what measures did you take?” — and it is answered with a document, not a declaration. A company that has a programme, an attendance list, an hourly scope and named certificates answers in five minutes. A company that has none of these spends weeks explaining itself.

Uczestnik przez cały dzień pracuje przy klawiaturze, na własnym sprzęcie i na zadaniach dobranych pod jego zespół i specyfikę firmy — nie ogląda prezentacji o rewolucji. Na sali są dwa modele: komercyjny model globalny (Claude) i polski model publiczny z rodziny PLLuM rozwijanej przez NASK w konsorcjum HIVE AI. Różnicę w polszczyźnie urzędowej, koszcie, kontroli nad danymi i podatności na halucynacje uczestnik widzi na własnym zadaniu, zamiast słuchać o niej. Każdy blok kończy się czymś, co zostaje w firmie: promptem, procedurą, wpisem do inwentarza systemów AI albo pozycją na liście procesów do automatyzacji.

Participants spend the whole day at the keyboard, on their own equipment and on tasks selected for their team and for the specifics of the company — not watching a presentation about a revolution. Two models are in the room: a global commercial model (Claude) and a second model that is open, hosted in the EU and trained on the language of your country. The difference in official-register language, cost, control over data and susceptibility to hallucination is something participants see on their own task instead of hearing about it. Every block ends with something that stays in the company: a prompt, a procedure, an entry in the AI systems inventory, or an item on the list of processes to automate.

Bartłomiej Malik — trener szkoleń z cyfryzacji i sztucznej inteligencji w projekcie finansowanym z KPO: 78 szkoleń i 464 godziny zajęć przeprowadzone w urzędach w 2026 r., przed grupami o skrajnie różnym poziomie wyjściowym. To nie jest portfolio webinarowe — to sala, pytania z sali i sprzęt uczestnika.

Bartłomiej Malik — trainer in digitalisation and artificial intelligence on a programme funded under the EU Recovery and Resilience Facility: 78 training sessions and 464 hours of classes delivered in public administration offices in 2026, in front of groups at extremely different starting levels. This is not a webinar portfolio — it is the room, the questions from the room, and the participant’s own equipment.

Certyfikat specjalizacji „AI Foundations for Business Professionals” — Saïd Business School, University of Oxford: AI Essentials, Generative and Agentic AI oraz AI Governance (2026). Licencjat — Uniwersytet Warszawski, Wydział „Artes Liberales”; studia z fizyki i matematyki w ramach MISMaP UW — stąd bierze się sposób prowadzenia zajęć: uczestnik dostaje wyjaśnienie, czym te modele są i dlaczego w ogóle działają, a nie listę przycisków do klikania. Staż w Instytucie Sobieskiego w zakresie polityk publicznych (2013). Tytuł magistra — The Boris Shchukin Theatre Institute; stypendysta programu „Młoda Polska” Ministerstwa Kultury i Dziedzictwa Narodowego (2021). Przygotowanie aktorskie nie jest ciekawostką w biogramie, tylko narzędziem pracy Państwa zespołu: to pięć lat szkoły, w której zawodem jest utrzymanie uwagi sali. W praktyce oznacza to dwanaście godzin warsztatu prowadzonych z pełną energią i uwagą uczestników do ostatniego bloku — z reakcją na to, co dzieje się na sali, a nie z odczytania slajdów. Prezes zarządu Human Presence Lab Foundation.

Specialisation certificate “AI Foundations for Business Professionals” — Saïd Business School, University of Oxford: AI Essentials, Generative and Agentic AI, and AI Governance (2026). BA — University of Warsaw, Faculty of “Artes Liberales”; studies in physics and mathematics at MISMaP UW — which is where the teaching method comes from: the participant is given an explanation of what these models are and why they work at all, not a list of buttons to click. Internship at the Sobieski Institute in public policy (2013). MA — The Boris Shchukin Theatre Institute; holder of the “Młoda Polska” scholarship of the Polish Ministry of Culture and National Heritage (2021). The acting background is not a curiosity in a biography but a tool that works for your team: it is five years of a school whose entire profession is holding the attention of a room. In practice that means twelve hours of workshop delivered with full energy and with participants’ attention held to the last block — responding to what is happening in the room, rather than reading out slides. President of the Management Board of the Human Presence Lab Foundation.