Chief AI Officer to członek kadry kierowniczej, który odpowiada za AI w firmie: gdzie się opłaca, do jakich danych ma dostęp, z jakich dostawców i modeli korzystać, jak ludzie je wdrażają i co przyniosło. Jeszcze niedawno był to nietypowy tytuł. Dziś jest powszechny: według IBM CEO Study opublikowanego w maju 2026 r. 76% organizacji ma Chief AI Officera, wobec 26% rok wcześniej.
Te liczby napędzają duże przedsiębiorstwa. Rozwijające się europejskie firmy mają ten sam problem w mniejszej skali. AI jest już na co dzień używane w całej firmie, zwykle w narzędziach, które ludzie wybrali sami, a nikomu nie powierzono odpowiedzialności za nie. Rada nadzorcza prosi prezesa o plan AI. CTO lub CFO przejmuje go jako dodatkowy obowiązek. Pilotaże ruszają i po cichu utykają.
Pytanie nie brzmi więc, czy ktoś powinien odpowiadać za AI. Brzmi: jaki kształt powinna przybrać ta odpowiedzialność.
Czy rozwijająca się firma powinna zatrudnić Chief AI Officera na pełen etat, czy w modelu fractional?
Dla większości europejskich firm zatrudniających mniej więcej od 20 do 200 osób lepszym pierwszym krokiem jest fractional Chief AI Officer, czyli Chief AI Officer na część etatu. Ta rola wymaga bardziej doświadczonego osądu niż pełnego wymiaru godzin: decyzji, gdzie AI się opłaca, ustalenia zasad i uruchomienia pierwszych systemów. Zatrudnienie na pełen etat ma sens, gdy AI działa we wszystkich działach i wymaga codziennego kierowania.
Żadna z opcji nie jest błędna. Pasują do różnych etapów, a błędem jest wybór na podstawie tytułu, a nie tego, czego faktycznie wymaga praca.
Co rola musi obejmować w obu przypadkach
Niezależnie od tego, czy osoba pracuje na pełen etat, czy w modelu fractional, praca jest ta sama. Chief AI Officer odpowiada za kilka konkretnych rzeczy:
- Gdzie AI się opłaca. Uszeregowana lista procesów, w których AI przynosi więcej, niż kosztuje, każdy z business case opartym na liczbach samej firmy. Wszystko inne czeka.
- Czego AI może dotykać. Polityka dotycząca narzędzi, danych i dostępu, wychodząca od rzetelnej inwentaryzacji AI, które jest już w użyciu. Work Trend Index 2024 Microsoftu i LinkedIn wykazał, że 78% osób korzystających z AI w pracy używa własnych narzędzi.
- Dane, które czyta. Dane z CRM, finansów i produktu, które są ze sobą zgodne, dzięki czemu AI odpowiada na podstawie jednej wersji faktów.
- Same systemy. Agenci i automatyzacje, z których ludzie faktycznie korzystają, z uprawnieniami i ścieżką audytu.
- Wdrożenie i raportowanie. Zespoły przeszkolone i korzystające z tego, co zbudowano, oraz regularny raport dla zarządu o tym, co przyniosło AI.
- Obowiązki. Wymogi EU AI Act, które już mają zastosowanie, takie jak kompetencje w zakresie AI i przejrzystość, udokumentowane.
Ta lista jest ważna, bo pokazuje, na co idą godziny. Większość to decyzje i projektowanie na początku, a potem nadzór. To nie jest czterdzieści godzin tygodniowo tej samej pracy.
Kiedy etatowy Chief AI Officer ma sens
Stałe zatrudnienie broni się, gdy AI przestało być programem i stało się częścią sposobu pracy każdego działu. Sygnały: kilku agentów i funkcji AI działa jednocześnie na produkcji; firma wbudowuje AI w to, co sprzedaje, a nie tylko w to, jak działa; jest zespół do prowadzenia, a nie tylko mapa drogowa do realizacji; a decyzje dotyczące modeli, dostawców i ryzyka zapadają co tydzień, a nie co miesiąc.
Na tym etapie rola wymaga kogoś na miejscu każdego dnia, a współpraca w niepełnym wymiarze zaczyna być niewystarczająca. To także etap, na którym łatwo uzasadnić zatrudnienie członka kadry kierowniczej tym, co AI już przynosi.
Zbyt wczesne zatrudnienie niesie odwrotne ryzyko. Etatowy Chief AI Officer powołany, zanim firma wie, gdzie AI się opłaca, zwykle spędza pierwsze miesiące na definiowaniu roli, a pierwszy rok na tworzeniu strategii zamiast systemów. Raport MIT NANDA z 2025 r. „The GenAI Divide” wykazał, że tylko około 5% pilotaży generatywnej AI trafia na produkcję z mierzalnym zwrotem. Nowy członek kadry kierowniczej bez zespołu wdrożeniowego może łatwo zasilić pozostałe.
Kiedy lepiej sprawdza się fractional Chief AI Officer
Fractional Chief AI Officer to doświadczony menedżer odpowiedzialny za AI, który współpracuje z firmą w niepełnym wymiarze, od kilku dni w miesiącu do kilku dni w tygodniu, w ramach określonej współpracy. Najlepiej sprawdza się, gdy:
- AI jest w użyciu, ale nikt za nie nie odpowiada, a pierwszym zadaniem jest ustalenie, co naprawdę się dzieje.
- Firma potrzebuje kilku dobrze dobranych systemów na produkcji, a nie dużej organizacji AI.
- Zarząd chce zobaczyć zmierzone wyniki, zanim zatrudni stałego członka kadry kierowniczej.
- Potrzebny czas będzie się zmieniał: więcej przy pierwszych wdrożeniach, mniej, gdy już działają.
Pozostawia to też otwartą decyzję o etacie. Wiele firm ostatecznie zatrudni stałego Chief AI Officera. Jeśli najpierw będzie współpraca w modelu fractional, ta osoba przejmie politykę, fundament danych i działające systemy, a nie czystą kartkę.
Na co zwrócić uwagę przy wyborze fractional Chief AI Officera
Tytuł jest nowy, a osoby, które go oferują, mają bardzo różne doświadczenie. Cztery pytania oddzielają tych przydatnych od dekoracyjnych:
- Czy budują, czy tylko doradzają? Mapa drogowa, którą ktoś inny musi wdrożyć, traci znaczną część wartości przy przekazaniu. Najmocniejszy układ utrzymuje strategię i budowę w jednym zespole, dzięki czemu plan i działający system nigdy się nie rozjeżdżają.
- Czy mierzą, zanim zarekomendują? Każde wdrożenie powinno zaczynać się od business case opartego na tym, jak praca jest dziś faktycznie wykonywana: zmierzonej w czasie, policzonej i wycenionej.
- Czy rozumieją operacje? AI zastosowane do wadliwego procesu automatyzuje wadę. Wiedza o tym, jak powinno wyglądać przekazanie czy odnowienie, zanim ktokolwiek je zautomatyzuje, jest ważniejsza niż znajomość najnowszego modelu.
- Czy jest to zbudowane dla Europy? RODO, EU AI Act i rezydencja danych w UE powinny być wymaganiami projektowymi od początku, a wybór modelu AI powinien należeć do firmy: model europejski, model hostowany prywatnie lub amerykański.
Warto zadać jeszcze jedno pytanie: do kogo należy to, co zostanie zbudowane? W NordOps Consulting kod, dane i infrastruktura należą do klienta w chwili przekazania. Nasze podejście do tej roli opisujemy na stronie fractional Chief AI Officer, a porównanie z zatrudnieniem na pełen etat i firmą doradczą AI znajdą Państwo na stronie dlaczego my.
Jak zacząć, nie wiążąc się z żadną z opcji
Wybór między modelem fractional a pełnym etatem jest łatwiejszy, gdy ma się fakty. Krótki przegląd o stałym zakresie, pokazujący, gdzie firma się znajduje, odpowiada na większość pytań: jakie narzędzia AI są już używane i jakie dane do nich trafiają, jak firma wypada pod względem kompetencji w zakresie AI i przejrzystości oraz które procesy najszybciej zwróciłyby wdrożenie AI.
Do tego służą nasze AI Snapshot i Ocena gotowości na AI. Raport należy do Państwa niezależnie od tego, czy będą Państwo kontynuować, a jeśli tak, staje się pierwszą częścią mapy drogowej, bez względu na to, kto ostatecznie będzie za nią odpowiadał.
Jedną kwestię warto powiedzieć wprost, bo często się ją zaciera: Chief AI Officer to rola, a nie wymóg prawny. To, czego wymagają przepisy, na przykład działania w zakresie kompetencji AI dla osób korzystających z AI, nadal potrzebuje właściciela. To praktyczny powód, by go wyznaczyć, a nie prawny.