Śledziewska, K., & Włoch, R. (2020). Gospodarka cyfrowa. Jak nowe technologie zmieniają świat. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego.
Jak transformacja cyfrowa (adopcja AI, Big Data, IoT, automatyzacja i platformy) przebudowuje rynek, pracę i państwo, i co z tego wynika dla społeczeństwa, gospodarki, firm oraz polityk publicznych.
Śledziewska, K. (2025). Handel międzynarodowy 4.0. Determinanty współpracy gospodarczej w dobie AI. Wydawnictwo Naukowe Scholar.
To książka o tym, dlaczego w epoce AI o dostępie do rynków coraz częściej decydują nie cła, tylko dane, standardy, interoperacyjność i „widoczność” w ekosystemach platform.
Śledziewska, K., & Włoch, R. (2025). GenAI w szkolnictwie wyższym: Rekomendacje dla polityki publicznej i zarządzania uczelnią [Raport]. DELab UW.
Ramy strategiczne, jak uczelnie i polityka publiczna mogą świadomie korzystać z GenAI bez utraty jakości, etyki i zaufania – zamiast wdrażać technologię „na ślepo”
Włoch, R., & Śledziewska, K. (2025). Sztuczna inteligencja w sektorze handlu detalicznego [Raport]. DELab UW.
Jak konkretne klasy rozwiązań AI (od NLP po GenAI) da się „podpiąć” pod realne procesy biznesowe w handlu detalicznym – od obsługi klienta po zapasy i operacje – żeby przejść od danych do decyzji.
Śledziewska, K., & Włoch, R. (2021). The economics of digital transformation: The disruption of markets, production, consumption, and work. Routledge.
To książka, która tłumaczy cyfrową transformację nie jako „wdrożenie IT”, tylko jako zmianę reguł gry w gospodarce – od konkurencji rynkowej po organizację pracy.
Przecherska-Marchwińska, W. (2024). Tworzenie cyfrowej ochrony zdrowia w Estonii, Niemczech i Polsce: Analiza stopniowej zmiany instytucjonalnej. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego.
Czemu cyfryzacja ochrony zdrowia nie „wdraża się” technologicznie; ona się wydarza (albo nie) w instytucjach, przywództwie i zaufaniu do państwa.
Śledziewska, K., Włoch, R., Rożynek, S., Paliński, M., Mazur, J., & Łebkowska, W. (2024). Generatywna AI na UW – dobre praktyki. Uniwersytet Warszawski. [Raport]. DELab UW.
Zwięźle porządkuje zasady i rekomendowane działania, które mają pomóc pracownikom i studentom UW korzystać z generatywnej AI w sposób bezpieczny, etyczny i użyteczny w dydaktyce, badaniach oraz administracji.
Śledziewska, K., & Włoch, R. (2024). Motywacje szkoleniowe w gospodarce cyfrowej: Przekwalifikowanie i podnoszenie kwalifikacji jako odpowiedź na wyzwania zmieniającego się rynku pracy. [Raport]. DELab UW.
To jedno z pierwszych w Polsce badań, które porównawczo – na danych o pracownikach z sześciu krajów UE – rozbraja pytanie, dlaczego tak wiele osób nie podejmuje szkoleń mimo presji zmian technologicznych.