Z prof. dr hab. inż. Celiną M. Olszak, rektor Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, rozmawia Marcin Prynda

Pani profil naukowy łączy świat algorytmów i systemów informatycznych z twardą ekonomią. W dobie gospodarki opartej na danych, czy to właśnie ten interdyscyplinarny styk nauk i umiejętności jest dzisiaj największą przewagą konkurencyjną absolwentów? Czy współczesny ekonomista musi być w połowie inżynierem, by skutecznie zarządzać wartością w 2026 roku?

W ostatnich latach bardzo wyraźnie zmienił się krajobraz kompetencji poszukiwanych przez gospodarkę. Jeszcze niedawno można było mówić o dość czytelnym podziale: ekonomiści zajmowali się mechanizmami rynku, finansami, organizacją i zarządzaniem, a specjaliści od technologii odpowiadali za narzędzia, systemy i infrastrukturę informacyjną. Dzisiaj ten podział coraz częściej okazuje się anachroniczny. Żyjemy w świecie, w którym wartość ekonomiczna powstaje na styku danych, modeli analitycznych, procesów cyfrowych i decyzji zarządczych. To właśnie dlatego coraz większego znaczenia nabiera nie tyle wąska specjalizacja, ile umiejętność poruszania się pomiędzy różnymi dziedzinami wiedzy i rozumienia ich wzajemnych zależności.W tym sensie współczesny ekonomista nie tyle musi stać się inżynierem, ile powinien nauczyć się rozumieć technologiczną logikę współczesnego świata. Nie chodzi o to, by każdy absolwent projektował algorytmy czy programował złożone systemy, lecz o to, by potrafił świadomie funkcjonować w rzeczywistości, w której decyzje coraz częściej są współkształtowane przez dane, modele i narzędzia cyfrowe. Powinien rozumieć, jak działają systemy wspomagania decyzji, skąd biorą się ograniczenia danych i na czym polega ryzyko błędnych założeń modelowych.

Zatem przewaga konkurencyjna nie wynika dziś z samej specjalizacji, ale ze zdolności jednoczesnego rozumienia mechanizmów ekonomicznych, logiki danych oraz działania narzędzi analitycznych, a następnie wykorzystywania tej wiedzy w procesie podejmowania decyzji. To właśnie ta umiejętność, osadzona w odpowiedzialności i zdolności przewidywania skutków decyzji, będzie w najbliższych latach decydować o skuteczności zarządzania wartością.

Specjalizuje się Pani w systemach wspomagania decyzji i Business Intelligence. Patrząc na Polskę z perspektywy makro: gdzie jako państwo mamy największe deficyty w analitycznym podejmowaniu decyzji? Jak polskie uczelnie mogą pomóc administracji publicznej i samorządom w przejściu na model data-driven management?

Największym problemem nie jest dziś brak danych, lecz niewystarczająca zdolność przekształcania ich w dojrzałe decyzje publiczne. Innymi słowy, wyzwaniem nie jest już samo pozyskiwanie informacji, ale jakość ich integracji, interpretacji i wykorzystania. W wielu obszarach państwo oraz administracja samorządowa dysponują ogromnymi zasobami danych, ale bardzo często są to zasoby rozproszone, niejednorodne, słabo porównywalne i w ograniczonym stopniu wykorzystywane w procesach decyzyjnych. To sprawia, że decyzje mają często charakter reaktywny, doraźny albo intuicyjny, zamiast być decyzjami opartymi na rzetelnej analizie i scenariuszach. W mojej ocenie szczególnie widoczne jest to w obszarach strategicznych, które wymagają myślenia długookresowego i koordynacji między różnymi instytucjami. Mam tu na myśli między innymi politykę demograficzną, transformację energetyczną, planowanie regionalne, ochronę zdrowia, edukację czy transport. W tych dziedzinach decyzje nie mogą opierać się wyłącznie na presji chwili czy logice kadencji politycznej. Muszą wynikać z umiejętności modelowania złożonych procesów społeczno-gospodarczych. Tymczasem w Polsce zbyt często obserwujemy sytuację, w której istnieją dane, ale nie ma spójnego systemu analitycznego, który pozwalałby na ich przełożenie na zintegrowaną politykę publiczną. W tym miejscu rola uczelni jest ogromna. Uczelnie mogą pomóc administracji publicznej i samorządom co najmniej na trzech poziomach. Po pierwsze, poprzez kształcenie kadr wyposażonych w kompetencje analityczne, strategiczne i cyfrowe. Potrzebujemy menedżerów publicznych, którzy będą rozumieli nie tylko przepisy i procedury, ale również zasady analityki danych, systemów BI, modelowania procesów i oceny skutków decyzji. Po drugie, uczelnie mogą być partnerami eksperckimi w tworzeniu konkretnych rozwiązań: dashboardów decyzyjnych, systemów monitorowania wskaźników, modeli predykcyjnych czy analiz scenariuszowych. Po trzecie, mogą pełnić funkcję niezależnego ośrodka, który wnosi do debaty publicznej wiedzę, metodologię i zdolność krytycznej oceny.

Warto przy tym podkreślić, że data-driven management w sektorze publicznym nie może oznaczać technokratycznego zarządzania bez wrażliwości społecznej. Dane są narzędziem, a nie celem samym w sobie. Dobrze wykorzystywane pomagają lepiej rozumieć rzeczywistość, szybciej identyfikować problemy, trafniej alokować zasoby i lepiej oceniać skutki polityk publicznych. Ostatecznie decyzje publiczne muszą łączyć analityczną precyzję z odpowiedzialnością społeczną, etyczną i obywatelską.

Obecnie uczelnie ekonomiczne muszą uczyć nie tylko jak generować zysk, ale jak robić to w sposób zrównoważony (ESG). Czy polskie firmy są gotowe na to etyczne wyzwanie, czy wciąż traktują raportowanie niefinansowe jako zbędny koszt? Jak UE Katowice modeluje postawy przyszłych liderów, by byli odporni na kryzysy klimatyczne i społeczne?

Obraz polskiego biznesu w tym obszarze jest niejednorodny. Z jednej strony widać wyraźnie rosnącą świadomość, że kwestie środowiskowe, społeczne i związane z ładem organizacyjnym nie są już dodatkiem do działalności gospodarczej, ale stają się jednym z warunków jej trwałości. Z drugiej strony nadal wiele firm traktuje raportowanie niefinansowe przede wszystkim jako wymóg regulacyjny, koszt administracyjny albo element wizerunkowy. To pokazuje, że część przedsiębiorstw wciąż nie dostrzega jeszcze pełnej strategicznej wagi ESG.

W istocie pytanie o ESG nie jest pytaniem o modę, lecz o nową definicję odpowiedzialności gospodarczej. Przez wiele lat dominował model, w którym efektywność ekonomiczna była analizowana niemal wyłącznie przez pryzmat wyniku finansowego. Dzisiaj ten sposób myślenia jest niewystarczający. Przedsiębiorstwa funkcjonują w świecie silnych napięć klimatycznych, społecznych i geopolitycznych. Są narażone na ryzyko regulacyjne, reputacyjne, technologiczne i zasobowe. Dlatego odpowiedzialność za środowisko, relacje społeczne, standardy zarządzania i przejrzystość nie są już tylko kwestią etyki. Są także kwestią odporności organizacyjnej i zdolności do długofalowego utrzymania wartości. Dlatego rola uczelni ekonomicznych tym zakresie jest dziś fundamentalna. Nie możemy już uczyć zarządzania wyłącznie jako sztuki maksymalizacji zysku. Musimy uczyć zarządzania jako sztuki tworzenia trwałej wartości w warunkach złożoności i odpowiedzialności. To oznacza konieczność włączania do programów kształcenia zagadnień związanych z ESG, etyką biznesu, odpowiedzialnością technologiczną, ryzykiem klimatycznym, odpornością organizacyjną oraz relacjami z interesariuszami.

Na Uniwersytecie Ekonomicznym w Katowicach staramy się modelować postawy przyszłych liderów w taki sposób, aby byli oni przygotowani do zarządzania w świecie niestabilnym, nieprzewidywalnym i pełnym napięć. Oznacza to kształcenie nie tylko kompetencji zawodowych, lecz także odpowiedzialności, zdolności krytycznego myślenia, wrażliwości społecznej i umiejętności rozumienia konsekwencji decyzji. Lider przyszłości nie może być wyłącznie sprawnym menedżerem procesów. Musi być również kimś, kto potrafi rozumieć systemowe skutki działań organizacji: dla ludzi, dla otoczenia, dla środowiska i dla przyszłych pokoleń.

Uważa Pani, że „nauka jest nowym przemysłem Śląska”. Górniczy Śląsk budował PKB przez 150 lat węglem i stalą. Co konkretnie musi się wydarzyć, żeby nauka i uczelnie stały się równie realnym motorem gospodarczym tego regionu?

Aby nauka rzeczywiście stała się nowym przemysłem Śląska, musi wydarzyć się kilka rzeczy jednocześnie. Po pierwsze, musi nastąpić zmiana myślenia o samej roli uczelni. Uczelnia nie może być postrzegana wyłącznie jako miejsce kształcenia studentów i prowadzenia badań dla środowiska akademickiego. Musi być rozumiana jako instytucja strategiczna dla rozwoju regionu, która tworzy wiedzę, innowacje, kompetencje oraz rozwiązania dla gospodarki i administracji publicznej. Jeśli tego nie zrozumiemy, nauka pozostanie peryferyjnym elementem transformacji. A dziś potrzebujemy, aby stała się jej rdzeniem.

Po drugie, konieczne jest zbudowanie trwałego ekosystemu współpracy między uczelniami, biznesem, samorządami i instytucjami rozwoju. Nauka nie stanie się motorem gospodarczym regionu w izolacji. Potrzebuje partnerstw, wspólnych projektów, wdrożeń, laboratoriów, centrów kompetencji i mechanizmów transferu wiedzy. Transformacja Śląska nie dokona się dzięki pojedynczym inicjatywom, lecz dzięki sieci współpracy, w której wiedza akademicka spotyka się z potrzebami gospodarczymi i społecznymi regionu.

Po trzecie, potrzebujemy stabilnego i ambitnego finansowania. Nie da się budować gospodarki wiedzy w oparciu o doraźność. Nauka wymaga inwestycji długoterminowych: w kadry, infrastrukturę badawczą, międzynarodowe partnerstwa, projekty eksperckie i rozwój nowoczesnych kierunków kształcenia. Jeśli chcemy, aby uczelnie były realnym motorem rozwoju, musimy traktować je nie jako koszt budżetowy, ale jako inwestycję w przyszły potencjał regionu.

Po czwarte, konieczne jest wzmocnienie transferu technologii i wiedzy. Śląsk ma ogromny potencjał, by budować nową tożsamość gospodarczą opartą na nauce, ale wymaga to skutecznych narzędzi przekładania wyników badań na praktykę gospodarczą i społeczną. Chodzi nie tylko o patenty czy spin-offy, ale również o ekspertyzy, modele decyzyjne, analizy foresightowe, rozwiązania organizacyjne, kompetencje dla nowych sektorów oraz wsparcie dla transformacji instytucji publicznych i przedsiębiorstw.

No i wreszcie, potrzebujemy nowej narracji rozwojowej dla regionu. Śląsk przez dziesięciolecia budował swoją siłę na przemyśle ciężkim. Dziś nie chodzi o zaprzeczenie tej historii, lecz o mądre przejście do nowego modelu rozwoju. Nauka może stać się nowym przemysłem Śląska tylko wtedy, gdy zaczniemy ją postrzegać jako źródło produktywności, innowacji i przewag konkurencyjnych, a nie jako odrębną sferę symbolicznego prestiżu.

Stawia Pani na głęboką synergię z biznesem. Jak stworzyć ekosystem, w którym polska firma nie boi się zainwestować w ryzykowne badania podstawowe na uniwersytecie, a naukowiec potrafi „sprzedać” swój projekt w języku korzyści biznesowych?

To jest jedno z najważniejszych pytań dla przyszłości polskiej gospodarki i polskiej nauki. Przez wiele lat relacja między uczelniami a biznesem w Polsce pozostawała niewystarczająco rozwinięta, między innymi dlatego, że obie strony funkcjonowały w odmiennych logikach działania. Nauka myśli w kategoriach problemu badawczego, metodologii, odkrycia i publikacji. Biznes myśli w kategoriach czasu, ryzyka, kosztu, zwrotu z inwestycji i przewagi konkurencyjnej. Sam fakt, że te logiki są różne, nie jest problemem. Problem zaczyna się wtedy, gdy nie umiemy między nimi budować pomostów. Aby stworzyć dojrzały ekosystem współpracy, potrzebne są trzy elementy: zaufanie, instytucje pośredniczące i wspólny język wartości. Zaufanie jest fundamentem, ponieważ inwestowanie w badania podstawowe zawsze wiąże się z niepewnością. Firma musi mieć przekonanie, że uczelnia jest partnerem rzetelnym, wiarygodnym i rozumiejącym realia gospodarcze. Z kolei uczelnia musi mieć pewność, że partner biznesowy nie oczekuje wyłącznie natychmiastowego efektu komercyjnego, ale jest gotów współtworzyć długofalową przewagę opartą na wiedzy.

Drugim elementem wspomnianego ekosystemu są sprawne mechanizmy pośredniczące. W dobrze funkcjonującym systemie nie można oczekiwać, że każdy naukowiec będzie jednocześnie badaczem, negocjatorem, menedżerem projektu i specjalistą od komercjalizacji. Potrzebne są centra transferu technologii, brokerzy innowacji, menedżerowie współpracy z biznesem i profesjonalne zespoły wspierające tworzenie wspólnych przedsięwzięć. To właśnie one pomagają tłumaczyć język nauki na język zastosowań i język potrzeb gospodarczych na język pytań badawczych.

Trzeci element to zmiana kompetencyjna po obu stronach. Polska firma musi nauczyć się myśleć bardziej długoterminowo i rozumieć, że nie wszystkie inwestycje przynoszą zwrot w perspektywie kwartalnej. Czasem największa wartość powstaje właśnie tam, gdzie badania są bardziej ryzykowne, ale otwierają drogę do przełomowych rozwiązań. Z kolei naukowiec musi nauczyć się pokazywać sens swojego projektu nie tylko w języku teorii, lecz także w języku potencjalnych zastosowań, wartości dla organizacji, ograniczania ryzyka, poprawy efektywności czy też budowania przewagi konkurencyjnej.

UE Katowice jest dziś częścią sojuszu BAUHAUS4EU, który tworzy 10 uczelni z 9 krajów. To oznacza 14,4 mln euro dofinansowania i wizję wspólnego europejskiego kampusu. Co status „Europejskiego Uniwersytetu” realnie zmienia dla studenta z Katowic lub Rybnika już dziś, a co zmieni w perspektywie 5 lat?

Status „Europejskiego Uniwersytetu” zmienia bardzo wiele, i to nie tylko na poziomie prestiżu czy międzynarodowego wizerunku. Jego prawdziwa wartość polega na tym, że przekształca doświadczenie studiowania z modelu lokalnego w model sieciowy, europejski i wielowymiarowy. Dla studenta z Katowic czy Rybnika oznacza to, że uczelnia przestaje być zamkniętą instytucją funkcjonującą w obrębie jednego miasta czy jednego kraju. Staje się częścią większego ekosystemu akademickiego, w którym wiedza, kompetencje, kadry i możliwości rozwoju przekraczają tradycyjne granice.

Już dziś dla studenta oznacza to szerszy dostęp do międzynarodowych zajęć, wspólnych inicjatyw dydaktycznych, projektów realizowanych w środowisku międzykulturowym i nowych form mobilności. To ważne, ponieważ współczesny rynek pracy oczekuje od absolwentów nie tylko wiedzy specjalistycznej, ale także kompetencji działania w środowisku różnorodnym, cyfrowym i międzynarodowym. Student nie uczy się już wyłącznie na rzecz lokalnego rynku pracy. Uczy się funkcjonowania w Europie i w świecie, w którym granice między przestrzeniami edukacji, pracy i współpracy stają się coraz bardziej płynne.

Status ten zmienia także sposób myślenia o jakości kształcenia. Udział w sojuszu europejskim oznacza konieczność porównywania standardów, współtworzenia programów, uzgadniania efektów uczenia się, budowania wspólnych rozwiązań dydaktycznych i organizacyjnych. To mobilizuje uczelnię do jeszcze większej otwartości, innowacyjności i troski o jakość. Student korzysta więc nie tylko z nowych szans mobilności, ale także z wewnętrznej modernizacji samej uczelni.

W perspektywie pięciu lat znaczenie tego statusu będzie jeszcze większe. Możemy mówić o rozwoju wspólnych programów studiów, szerszym uznawaniu osiągnięć edukacyjnych między uczelniami partnerskimi, dostępie do wspólnej infrastruktury dydaktycznej i badawczej, a także o coraz bardziej zintegrowanym europejskim kampusie – również w wymiarze cyfrowym. Innymi słowy, student z Katowic nie będzie już myślał o swojej edukacji wyłącznie przez pryzmat jednej uczelni. Będzie uczestnikiem większej przestrzeni akademickiej, w której zasoby i możliwości są współdzielone. To ma też wymiar bardzo praktyczny. Taki student będzie lepiej przygotowany do pracy w środowisku międzynarodowym, do uczestnictwa w projektach interdyscyplinarnych, do poruszania się między różnymi kulturami organizacyjnymi i do uczenia się przez całe życie. Europejski Uniwersytet nie jest więc tylko strukturą organizacyjną. Jest projektem nowego modelu kształcenia, w którym elastyczność, współpraca, otwartość i mobilność stają się integralną częścią doświadczenia akademickiego.

Pytanie to dotyczy jakiegoś innego aliansu, w którym u nasza uczelnia nie uczestniczy.

Jako ekspertka od sztucznej inteligencji, jak ocenia Pani rewolucję generatywną na uczelniach? Jak Pani, jako osoba rozumiejąca AI, odpowiada na ten konkretny, praktyczny problem – czy piszemy nowe zasady akademickiej uczciwości, czy raczej przeprojektowujemy całe kształcenie? Gdzie w tym wszystkim pozostaje miejsce na krytyczne myślenie, które od zawsze było fundamentem wyższej edukacji?

Rewolucja generatywnej sztucznej inteligencji jest jednym z najpoważniejszych wyzwań, ale i jednym z najważniejszych impulsów rozwojowych, z jakimi mierzy się dziś szkolnictwo wyższe. Nie traktuję jej wyłącznie jako problemu technologicznego. To przede wszystkim wyzwanie epistemologiczne, dydaktyczne i kulturowe. AI zmienia bowiem nie tylko narzędzia pracy studenta i nauczyciela akademickiego. Ona zmienia samą relację człowieka z wiedzą, z procesem uczenia się, z autorstwem, a nawet z rozumieniem wysiłku intelektualnego. Dlatego odpowiedź na to zjawisko, nie może ograniczać się do napisania nowych zasad akademickiej uczciwości. Oczywiście, takie zasady są potrzebne. Uczelnie muszą jasno określić, co jest dopuszczalnym wykorzystaniem narzędzi AI, a co stanowi nadużycie. Muszą też budować kulturę przejrzystości i odpowiedzialności. Jeśli zatrzymamy się tylko na poziomie zakazów, deklaracji i procedur, to odpowiemy na zjawisko powierzchownie. Generatywna AI nie jest tylko nową formą ryzyka. Jest sygnałem, że dotychczasowy model kształcenia w wielu obszarach wymaga głębokiego przemyślenia.

Przez lata w edukacji wyższej funkcjonowało wiele zadań, które opierały się na reprodukcji wiedzy, odtwarzaniu schematów, tworzeniu poprawnych formalnie tekstów czy rozwiązywaniu zadań według ustalonego wzorca. Tymczasem właśnie te czynności AI potrafi dziś wykonywać coraz sprawniej. To oznacza, że uczelnia musi jeszcze mocniej skupić się na tym, co pozostaje domeną człowieka: na stawianiu pytań, rozumieniu kontekstu, krytycznej interpretacji, ocenie jakości źródeł, rozpoznawaniu manipulacji oraz podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności i odpowiedzialności. Innymi słowy, generatywna AI zmusza nas do przeprojektowania kształcenia. Musimy odejść od modelu, w którym student jest oceniany głównie za zdolność produkowania poprawnych odpowiedzi. Coraz ważniejsze staje się to, czy potrafi samodzielnie myśleć, argumentować, porównywać perspektywy, dostrzegać ograniczenia narzędzi oraz świadomie wykorzystywać technologię. I właśnie tutaj wracamy do krytycznego myślenia. Wbrew pewnym obawom, AI nie eliminuje potrzeby krytycznego myślenia. Ona czyni ją jeszcze bardziej fundamentalną. Im łatwiej można wygenerować tekst, tym ważniejsze staje się pytanie, czy ten tekst jest sensowny, rzetelny, etyczny i adekwatny. Im więcej mamy syntetycznych odpowiedzi, tym bardziej potrzebujemy ludzi zdolnych rozpoznać uproszczenie, błąd, halucynację, manipulację czy nieuprawnione uogólnienie. Krytyczne myślenie nie staje się więc ofiarą AI. Staje się szczepionką przeciwko bezrefleksyjnemu używaniu AI. Uczelnia nie powinna ani demonizować sztucznej inteligencji, ani jej naiwnie idealizować. Powinna uczyć dojrzałego korzystania z niej. To oznacza rozwijanie kompetencji cyfrowych, etycznych i poznawczych jednocześnie. Student powinien rozumieć, jak działają modele językowe, na czym polegają ich ograniczenia, jakie mają źródła błędów i skąd bierze się ich pozorna wiarygodność. Tylko wtedy będzie w stanie używać tych narzędzi nie jako protezy myślenia, lecz jako wsparcia pracy intelektualnej.

Jest Pani jednocześnie Przewodniczącą Komisji ds. Ekonomicznych KRASP, członkiem Rady ds. Szkolnictwa Wyższego, Nauki i Innowacji przy Prezydencie RP i wiceprzewodniczącą Konferencji Rektorów Uczelni Ekonomicznych. Widzi Pani system od środka na wielu płaszczyznach. Projekt nowej strategii szkolnictwa wyższego 2025–2035 jest w toku. Jaką jedną, fundamentalną zmianę strukturalną – nie pytam o kolejny program czy dodatkowe finansowe, ale zmianę zasad gry – uważa Pani za absolutnie konieczną?

Gdybym miała wskazać jedną fundamentalną zmianę strukturalną, powiedziałabym: potrzebujemy odejścia od nadmiernie sparametryzowanego, punktowego i krótkookresowego modelu oceny uczelni na rzecz modelu opartego na jakości, zróżnicowaniu misji i realnym wpływie. To właśnie taka zmiana powinna dziś stać się jednym z najważniejszych kierunków reformy systemu.

Przez ostatnie lata polskie szkolnictwo wyższe było w znacznym stopniu kształtowane przez logikę wskaźników, punktów, ewaluacji i formalnych kryteriów porównywania. Oczywiście, system musi zawierać mechanizmy oceny i rozliczalności. Nie można budować silnych uczelni bez standardów jakości i odpowiedzialności. Problem polega jednak na tym, że kiedy narzędzie staje się celem, zaczyna deformować zachowania instytucji. Wiele uczelni i wielu naukowców funkcjonuje dziś w rzeczywistości, w której zbyt duża część energii jest kierowana na dostosowywanie się do mechanizmów oceny, zamiast na tworzenie rzeczywiście wartościowej nauki, dobrej dydaktyki i trwałych relacji z otoczeniem. Potrzebujemy więc systemu, który bardziej doceni różnorodność instytucji i ich misji. Inne zadania stoją przed uczelnią badawczą o silnym profilu międzynarodowym, inne przed uczelnią regionalną głęboko osadzoną w potrzebach swojego otoczenia, a jeszcze inne przed uczelnią zawodową czy specjalistyczną. Tymczasem zbyt często próbujemy mierzyć wszystkich według jednego wzorca sukcesu. To rodzi napięcia, sztuczne dostosowania i osłabia naturalne profile rozwojowe uczelni.

Fundamentalna zmiana powinna więc polegać na tym, aby system zaczął bardziej premiować jakość i sens działań, a nie jedynie ich formalną mierzalność. W obszarze nauki wymaga to większego uznania dla rzeczywistego wpływu badań oraz ich znaczenia dla rozwoju dyscyplin, gospodarki i społeczeństwa. W dydaktyce kluczowe staje się docenienie jakości kształcenia, innowacyjności edukacyjnej oraz skuteczności przygotowania absolwentów do zmieniającego się rynku pracy i wyzwań przyszłości. Z kolei w relacjach z otoczeniem konieczne jest pełniejsze uznanie roli uczelni jako partnera rozwoju regionalnego, społecznego i cywilizacyjnego. Równie istotnym elementem jest wzmocnienie autonomii strategicznej uczelni, połączonej z większą odpowiedzialnością za osiągane rezultaty. Zbyt często mamy dziś do czynienia z sytuacją, w której uczelnie funkcjonują w silnie sformalizowanym otoczeniu regulacyjnym, a jednocześnie oczekuje się od nich kreatywności, elastyczności i międzynarodowej konkurencyjności. Tego napięcia nie da się rozwiązać bez zmiany filozofii zarządzania całym systemem. Uczelnie powinny mieć większą przestrzeń do kształtowania własnych modeli rozwoju, przy jednoczesnym rozliczaniu z rezultatów odpowiadających realizowanej misji.