Rosnąca integracja sztucznej inteligencji (AI) w koncepcji zarządzania Lean Six Sigma rodzi istotne pytania o wpływ tej technologii na procesy społecznego uczenia się pracowników. Badanie analizuje, czy AI zakłóca tradycyjne, oparte na doświadczeniu i wymianie społecznej uczenie się, czy też staje się narzędziem komplementarnym, wspierającym ciągłe doskonalenie. Praca realizuje trzy cele: 1) ocenę kluczowych teorii uczenia się do rosłych – cyklu doświadczalnego Kolba, uczenia transformacyjnego Mezirowa i społecznego uczenia się Bandury – w kontekście inicjatyw Lean Six Sigma; 2) analizę mechanizmów uczenia się AI, w tym deep learning, backpropagation oraz reinforcement learning from human feedback (RLHF), w porównaniu z procesami społecznego uczenia się ludzi; 3) określenie potencjału symbiotycznej relacji między ludzkim i napędzanym przez AI uczeniem się. Wykorzystano podejście mieszane, łącząc przegląd systematyczny literatury za pomocą ResearchRabbit, dwudziestoletnie doświadczenie autora w Lean Six Sigma oraz analizę porównawczą. Analiza koncepcyjna sugeruje, że AI może wspierać uczenie re fleksyjne, symulować wzorce zachowań ekspertów oraz ułatwiać konsolidację wiedzy. Co istotne, korzyści te mogą być osiągane bez zakłócania krytycznej refleksji czy współpracy charakterystycznej dla ludzkiego uczenia się społecznego. Zaproponowano ramy koncepcyjne dla hybrydowych środowisk uczenia się człowiek–AI, wykazując, że integracja AI zachowuje kluczowe etapy społecznego uczenia się, jednocześnie dostarczając wglądu opartego na danych. Wyniki te dostarczają praktykom wytycznych opartych na dowodach do projektowania programów Lean Six Sigma z AI oraz wskazują kierunki długofalowych badań terenowych nad wynikami hybrydowego uczenia się.