Nowe role na rynku – od Chief AI Officera po AI Foundera

Coraz więcej dużych organizacji – zarówno tych globalnych, jak i firm w Polsce – wprowadza nowe stanowiska związane ze sztuczną inteligencją. Najpierw testują je startupy, a to co sprawdzone przejmują korporacje.

Na rynku pracy pojawiają się już kolejne, jeszcze mniej znane role, które niebawem mogą mieć strategiczne znaczenie. Jedną z nich jest AI Ethics Specialist – czyli osoba, która odpowiada za to, by modele językowe i systemy predykcyjne działały zgodnie z zasadami przejrzystości, niedyskryminacji i z obowiązującym prawem. Takie stanowiska oferują już nie tylko Google czy Microsoft, ale także instytucje finansowe, uniwersytety, czy przedstawiciele sektora publicznego.

AI Whisperer z kolei, to nieformalne, ale szybko rosnące w siłę stanowisko zewnętrznego doradcy, który pomaga CEO i zarządom zrozumieć AI nie od strony technicznej, lecz strategicznej. Na horyzoncie pojawiają się również stanowiska takie jak AI Policy Analyst, czyli analityk polityk regulacyjnych, który monitoruje zmiany w aktach takich, jak europejski AI Act; Synthetic Data Engineer, czyli specjalista od generowania danych syntetycznych na potrzeby trenowania modeli; czy Generative AI Designer, który projektuje systemy AI wspierające procesy kreatywne przy tworzeniu produktu i w marketingu. W Polsce również obserwujemy początek tej transformacji. 

Nowe role to nie fanaberia. To sygnał, że AI staje się nie tylko narzędziem, ale strukturą organizacyjną, językiem decyzji i źródłem kultury pracy. A skoro tak – musimy nauczyć się nie tylko rozumieć sztuczną inteligencję, ale także z nią współpracować.

AI wchodzi na poziom zarządu – kim jest Chief AI Officer?

W odróżnieniu od CTO czy CIO, którzy odpowiadają za infrastrukturę, CAIO zajmuje się całościową strategią wdrażania AI – na poziomie technologicznym, biznesowym i etycznym. Potrzebuje kompetencji zarówno inżynieryjnych (modele językowe, inżynieria promptów, infrastruktura danych), jak i menedżerskich: rozumienia procesów, komunikacji z zarządem, oceny ryzyk prawnych i reputacyjnych.

To startupy jako pierwsze zrozumiały, że AI wymaga spójnego przywództwa. Już w 2016 roku amerykańska firma Cybraics Inc., która specjalizuje się w wykrywaniu cyber-zagrożeń, wprowadziła rolę CAIO, by integrować rozwój technologii z tożsamością biznesu.

Dziś śladem startupów idą większe firmy. W Meta rolę CAIO pełni Alex Wang, twórca Scale AI, odpowiedzialny za strategię superinteligencji. W WPP – Daniel J. Hulme, były CEO startupu Satalia – odpowiada za strategię AI w setkach podmiotów. W brytyjskim NatWest Group Maja Pantić, ekspertka od rozpoznawania emocji, prowadzi badania nad etycznym wykorzystaniem AI w finansach.

Prompt Engineer – nowe serce procesu kreatywnego

Dla wielu użytkowników interakcja z modelem to zabawa. W rzeczywistości promptowanie staje się kluczową kompetencją, która wymaga projektowego myślenia, rozumienia modeli i precyzji językowej. Tak rodzi się zawód Prompt Engineera.

To nie „osoba pisząca wiadomości do czatu”, lecz partner projektowy, który buduje struktury promptów, które wykorzystają maksimum możliwości modelu. Tworzy struktyry nie tylko dla treści, ale także dla kodu, obrazów czy logiki. Pracuje z zespołami UX, R&D, marketingu i produktu.

Na rynku rośnie popyt – firmy takie jak Anthropic, Klarna czy Notion oferują wynagrodzenia rzędu 250 tys. USD rocznie. Szukają osób z doświadczeniem w pracy z LLM-ami, iteracyjnym podejściem, myśleniem systemowym i precyzją językową. Ciekawie: coraz częściej ważniejsze od programowania są kompetencje humanistyczne – zrozumienie intencji, kultury i logiki interfejsów.

AI Operations Manager – strażnik wdrożeń

Obok kreatywnych ról pojawia się ta bardziej operacyjna – AI Operations Manager, który odpowiada za poprawność i skalowalność wdrożeń AI w organizacji i jest łącznikiem między IT, produktem a zarządem.

Zajmuje się wyborem dostawców, integracją modeli z infrastrukturą, zgodnością z politykami bezpieczeństwa i compliance. Koordynuje prace wielu zespołów: prawnych, DevOps, produktowych. Początkowo rola ta była domeną startupów. Dziś funkcjonuje również w korporacjach – od farmacji po e-commerce – jako niezbędny element sprawnego zarządzania AI.

AI Product Owner z kolei odpowiada za cały cykl życia produktu AI: współpracę z inżynierami, testy, iterację z użytkownikami. Powstają też nowi założyciele firm – AI Founderzy – w roli człowieka-orkiestry. Nie zawsze są programistami, ale potrafią zbudować produkt, korzystając z gotowych modeli, API, narzędzi no-code. Sami testują prompty, tworzą MVP i iterują z użytkownikami. Ich siłą jest szybkość, elastyczność i umiejętność łączenia AI z niszami rynkowymi.

AI Guild – czyli jak firmy zarządzają kompetencjami

AI przestaje być domeną IT – staje się kompetencją horyzontalną. Dlatego firmy potrzebują struktur do jej koordynacji. I w odpowiedzi na tę potrzebę powstała koncepcja AI Guild – społeczności wewnątrz organizacji, które dzielą się wiedzą, tworzą standardy, edukują.

AI Guild może mieć różne formy:

• kanału wymiany wiedzy (Slack, Teams),
• spotkań tematyczne i lightning talks,
• task-force’ów, które testują nowe narzędzia,
• centrów kompetencji (AI Center of Excellence).

Niektóre firmy formalizują te struktury, poprzez tworzenie ról AI Community Lead czy programów AI Champions – wewnętrznych ambasadorów AI. W erze horyzontalnych kompetencji każda firma potrzebuje przestrzeni, by uczyć się ponad działowymi silosami.

CV w erze AI

Jeszcze niedawno „praca w AI” oznaczała doktorat z machine learningu. Dziś to anachronizm. Generatywne modele, no-code i otwarte API sprawiają, że AI staje się szerzej dostępna. A to zmienia ścieżki kariery i same… CV.

Coraz więcej stanowisk – także nietechnicznych – wymaga dziś:

• świadomości działania modeli i ich ograniczeń (LLM vs klasyczne modele),
• umiejętności integracji AI z codzienną pracą (Copiloty, API, automatyzacje),
• wiedzy o etyce, prywatności, AI Act,
• AI literacy – czyli rozumienia technologii i jej rytmu uczenia.

Co ważne: wiele z tych kompetencji nie wymaga formalnych studiów – liczy się praktyka, portfolio, eksperymentowanie. Najważniejszą kompetencją staje się umiejętność współpracy z AI. Bo to nie sztuczna inteligencja odbierze nam pracę. Zrobi to brak zdolności do współdziałania z AI.