AI Strategist: Kompetencje, Rola i Strategie Wdrażania AI w Organizacji.
18.11.2025Czas czytania 8 minut
Kiedy mówimy dziś „AI w organizacji”, większość ludzi słyszy:
- „musisz nadążyć, bo zostaniesz w tyle”,
- „wszyscy już to wdrażają”,
- „AI zrobi za ciebie wszystko”.
Ta presja jest tak realna, że czasem trudno się w ogóle zastanowić, co my właściwie chcemy zrobić z AI i po co.
A to absurdalne, bo AI to nie jest moda na oversize’y, tylko technologia, która zmienia sposób pracy.
I tak, oczywiście jest hype.
Ogromny.
Ludzie się gubią, bo ktoś im wmawia, że ChatGPT to już AGI, (to tylko przykład przesadzonego hype’u, ChatGPT nie jest AGI), a w tym samym czasie zwykłe tłumaczenie DeePL potrafi rozwalić stronę na 404, bo… przetłumaczyło URL inaczej niż wczoraj.
Tak.
To jest AI w praktyce.
Fantastyczne możliwości plus niespodzianki, które trzeba umieć ogarnąć.
I właśnie dlatego potrzebujemy AI Strategists – ludzi, którzy przeprowadzą organizację przez tę zmianę sensownie.
Dla zabieganych
- Presja i Hype zaciemniają cel – AI to nie moda, lecz zmiana sposobu pracy.
- Chaos informacyjny jest faktem; modele są niestabilne.
- Rola Strategista wymaga fundamentów kompetencji, wykraczających poza jeden tool.
- Kluczowe obszary: Technologia, Procesy, Ludzie, Ryzyka, Dane, Etyka.
- AI Strategist to architekt zmiany, nie "super promptwriter".
Dlaczego Organizacje Potrzebują AI Strategist
Bo widzę, co się dzieje.
Ty widzisz to samo.
Organizacje boją się AI, a jednocześnie czują presję, żeby coś z nią zrobić.
Pracownicy są zagubieni — raz zachwyceni, raz przerażeni.
Menadżerowie nie wiedzą, czy zwiększać budżet, czy czekać.
A zespoły IT są już tak przeciążone, że każde nowe „wdrożmy AI” brzmi jak groźba, a nie jak rozwój.
W tym samym czasie AI robi rzeczy, których żaden człowiek nie byłby w stanie zrobić tak szybko.
A jednak — praktycznie każdy wdrożeniowiec powie Ci, że rzeczywistość jest bardziej skomplikowana.
Nawet coś tak drobnego jak tłumaczenia DeePL potrafi zrobić bałagan, jeśli nie ustawisz tego mądrze. U nas np. URL przetłumaczył się inaczej niż zwykle,co w sekundę wywaliło stronę na 404.
Mała rzecz? Tak.
Ale przemnożona przez setki procesów — robi się góra.
My się na tym uczymy.
Każdy taki przypadek to właśnie ta praca, o której rynek nie mówi, a którą robi AI Strategist:
zarządzanie niespodziankami, przewidywanie ryzyk, budowanie stabilnych procedur wokół niestabilnych modeli.
Kluczowa Rola AI Strategist: Od Promptwritera do Architekta Zmiany
Bo to nie jest osoba, która zna „pięć tricków na prompt”.
To nie jest osoba, która powie „wrzuć to do ChatGPT”.
To nie jest technik, który coś tam klika.
AI Strategist to ktoś, kto:
- buduje procesy wokół czegoś, co samo w sobie jest nieprzewidywalne,
- komunikuje ryzyka tak, żeby ludzie czuli się bezpieczniej, a nie bardziej zastraszeni,
- widzi wąskie gardła i wie, gdzie ludzie będą panikować,
- rozpoznaje, jakie kompetencje trzeba rozwijać,
- potrafi łączyć technologię z ludzką emocjonalnością,
- zna ograniczenia modeli i nie obiecuje cudów,
- pracuje z realnymi przykładami, nie z marketingiem.
To właśnie dlatego ludzie, którzy pracują z AI, a nie tylko „o nim czytają”, są lepszymi strategami.
Dlaczego potrzebujemy kompetencji AI Strategist?
Bo AI nie jest łatwiejsze od technologii, które mieliśmy wcześniej.
Jest bardziej nieprzewidywalne.
Szybsze.
Zmienne.
I wymaga ludzi, którzy potrafią myśleć:
- nie tylko narzędziem,
- nie tylko procesem,
- nie tylko regulacjami,
- nie tylko ludźmi.
AI Strategist musi myśleć tym wszystkim naraz.
I to nie są moje słowa — to pokazują naprawdę dobre źródła:
- WEF Global Skills Taxonomy
- OECD AI & the Future of Skills
- O*NET Hot Technologies (szczególnie te związane z analityką, data governance, integracją i ryzykami)
- UNESCO Guidance on AI Competency
- ILO / ESCO – stanowiska pracy transformowane przez AI
Kiedy połączysz te źródła i patrzysz na świat realnej pracy, wychodzi dość jasny profil kompetencji,
które odróżniają „osobę, która zna AI” od AI Strategist.
6 Kluczowych Kompetencji AI Strategist (Wg WEF, OECD, O*NET)
1. Umiejętność pracy w chaosie technologicznym
Wersje modeli zmieniają się z dnia na dzień.
API nagle odmawia współpracy.
LLM inaczej rozumie ten sam prompt.
Tłumacz robi inny URL i strona wywala się na 404.
AI Strategist musi być kimś, kto:
- zna ograniczenia modeli,
- potrafi budować procesy „na wypadek gdyby”,
- umie rozmawiać z ludźmi, którzy boją się, że AI ich „zastąpi”.
To jest kompetencja adaptacji do nieciągłości.
2. Rozumienie danych — praktyczne, nie akademickie
Nie chodzi o bycie Data Scientist.
Chodzi o myślenie:
- skąd dane,
- co wolno,
- co ma sens,
- kiedy model zacznie halucynować,
- jak ocenić jakość odpowiedzi.
WEF i OECD mówią wprost:
„Data literacy is the new core professional skill”.
3. Łączenie ludzi z technologią
AI Strategist musi rozumieć emocje ludzi.
Bo AI dotyka poczucia bezpieczeństwa zawodowego.
Strachu przed byciem zastąpionym.
Złości, że „znowu zmiana”.
Lęku, że „nie nadążam”. To nie jest miękki temat — to jest fundament adaptacji technologii i do technologii.
4. Uporządkowane myślenie procesowe
Nawet najlepszy model jest bezużyteczny, jeśli nie ma procesu.
Przykład:
Masz tłumaczenia DeePL.
Super.
Ale jeśli:
- tłumaczenia nie mają standardu,
- nie ma reguł dla URL,
- nie ma walidacji przed publikacją,
to masz… chaos.
AI Strategist musi widzieć te miejsca, zanim wybuchną.
5. Kompetencje „Hot Technologies” (O*NET)
O*NET świetnie kataloguje technologie, które gwałtownie rosną i będą potrzebne w roli strategicznej.
Z tych najważniejszych dla AI Strategist:
- uczenie maszynowe (na poziomie rozumienia, nie budowania modeli),
- narzędzia generatywne (LLM, obrazy, audio),
- narzędzia integracyjne (API, workflowy),
- automatyzacja procesów (RPA, orchestratory),
- knowledge management.
To jest „nowy zestaw narzędzi pracy”.
6. Myślenie ryzykami — ale bez straszenia
AI Strategist nie może być ani naiwny, ani paranoiczny.
To musi być osoba, która ogarnia:
- prywatność,
- prawo,
- bezpieczeństwo danych,
- etykę,
- governance.
I robi to tak, żeby ludziom pomagać pracować, a nie blokować ich.
To jak określić zestaw kompetencji, które organizacja powinna rozwijać?
Możemy stworzyć z tego praktyczny framework (prosty! nie raport 180 stron).
Obszary:
- Technologia i modele
- Praca z danymi
- Integracja i automatyzacja
- Projektowanie procesów
- Doświadczenie użytkownika AI
- Etyka i ryzyka
- Komunikacja i transformacja
- Myślenie strategiczne i innowacyjne
To się pokrywa z:
- WEF Skills Taxonomy
- OECD „AI & Future of Skills”
- O*NET „Hot Tech”
- UNESCO AI Competencies
Możemy to rozpisać do szczegółowych kompetencji, a potem zamienić w program szkoleniowy „AI Strategist”. Jeśli szukasz pogłębionej perspektywy na temat rozwijania kompetencji cyfrowych w kontekście AI, zwłaszcza w obszarze szkoleń i edukacji, sprawdź nasz artykuł: AI w edukacji: 4 kluczowe kompetencje dla nauczycieli i trenerów.
AI a Excel: Zrozumienie Ograniczeń Modeli (Data Framing)
Moje doświadczenie w pracy z GPT pokazuje bardzo ważną prawdę: wiele rzeczy, które w Excelu robi się szybko i intuicyjnie, GPT robi nieporadnie albo zwraca wyniki z błędami.
To nie jest „wina” AI — to efekt niewłaściwego oczekiwania, że GPT działa jak Excel, tylko lepiej.
GPT nie jest kalkulatorem. GPT nie jest Excelem. GPT nie widzi arkusza.
To model językowy, który operuje na tekście, a nie na realnym środowisku arkusza.
Kiedy człowiek patrzy na Excel, widzi:
- układ kolumn,
- formaty liczb i dat,
- puste wiersze,
- błędne zakresy,
- kontekst tabel.
GPT widzi tylko opis danych, który mu damy — albo surowy plik zamieniony na tabelę w Python/Pandas.
Jeżeli opis jest niepełny, nieprecyzyjny albo Excel ma „śmieci w danych”, GPT po prostu nie ma jak tego zobaczyć.
Dlatego zdarza się, że:
- GPT robi tabelę przestawną, ale myli agregację,
- GPT sortuje tekst „2021, 2022, 1999, 2023” w złej kolejności,
- GPT źle sumuje, bo kolumna z liczbami była tekstem,
- GPT ignoruje układ tabel, który dla człowieka jest oczywisty.
To nie pokazuje słabości AI — to pokazuje, że AI ma zupełnie inny „zmysł” danych niż człowiek.
I to jest kluczowy element w pracy AI Stratega: rozumieć, że AI nie zastępuje interfejsów i logiki narzędzi takich jak Excel, dopóki człowiek nie przygotuje danych w sposób, który AI jest w stanie przetworzyć.
Właśnie dlatego w mapie kompetencji wpisujemy osobną kategorię:
Kompetencja: Przygotowanie danych do współpracy człowiek–AI
(Data Framing & Structuring)
Obejmuje m.in.:
- świadomość ograniczeń modeli i unikanie fałszywych oczekiwań,
- przygotowanie tabel tak, by AI „rozumiało” je poprawnie,
- precyzyjne opisywanie struktur danych i intencji operacji,
- rozpoznawanie błędów, które GPT „nie widzi”, bo nie ma realnego podglądu arkusza,
- umiejętność oceny, kiedy Excel będzie szybszy niż AI (i odwrotnie).
To jest niezwykle ważne, bo najwięcej błędów w pracy z AI nie wynika z tego, że model jest słaby — tylko z tego, że człowiek oczekuje od niego zachowania podobnego do kalkulatora.
A to dwie różne rzeczywistości.
Strategiczne Promptowanie: Metoda Dialogu, nie Magia (Dla AI Strategist)
Praca z AI nie jest jak wpisanie formuły w Excelu i gotowe.
To jest bardziej jak rozmowa z ekspertem, który czasem robi błędy, czasem odpowiada dziwnie, a czasem w ogóle nie rozumie, co masz na myśli.
I tu wchodzi magia promptowania.
Promptowanie nie musi być długie
Nie potrzebujesz 10-stronicowych instrukcji z tysiącem warunków i ograniczeń.
Najlepsze prompty są krótkie, precyzyjne i osadzone w Twojej wiedzy.
Dlatego Twój wynik zależy przede wszystkim od Twojej świadomości i intencji, a nie od „magicznej formuły”.
To, co naprawdę daje moc, to iteracja:
- Pierwszy prompt – robocza wersja, nawet niedoskonała.
- Kolejne kroki – doprecyzowanie, korekta, dodanie brakującego kontekstu.
- Finalizacja – kiedy efekt spełnia Twoje oczekiwania i jest praktycznie użyteczny.
To nie jest praca „jednym strzałem”.
To jest dialog z AI, gdzie Ty nadajesz sens i kierunek, a model wspiera wykonanie.
Jak to wygląda w praktyce AI Strategist
- Wyobraź sobie, że robisz mapę kompetencji.
- Pierwszy prompt: „Zrób listę kompetencji AI Strategist”.
- GPT generuje wersję ogólną.
- Drugi prompt: „Dodaj praktyczne przykłady do każdej kompetencji, uwzględniając realne wyzwania w pracy z AI”.
- Trzeci prompt: „Skonwertuj to w wersję przyjazną do szkoleń i ćwiczeń praktycznych”.
I wiesz co? W trzech krokach masz coś, co w Excelu zajęłoby godzinę kombinowania formuł i pivotów, a tutaj powstaje praktyczny draft, który Ty iteracyjnie dopracowujesz.
To jest prawdziwa moc promptowania: nie magiczna formuła, tylko metoda pracy.
Kilka kluczowych zasad, które zmieniają promptowanie w narzędzie stratega
- Rola + Cel + Kryteria sukcesu
- „Jesteś ekspertem AI, tworzysz mapę kompetencji AI Strategist, która będzie wykorzystana w szkoleniach i praktycznych zadaniach. Kryteria sukcesu: lista kompetencji z przykładami, z podziałem na wiedzę, umiejętności i postawy”.
- Iteracja zamiast perfekcji od razu
- Nie oczekuj idealnej odpowiedzi na pierwszym prompt.
- Dodawaj kontekst i poprawiaj krok po kroku.
- Twoja wiedza jest najważniejsza
- GPT nie wie, co Ty wiesz o procesach, lęku ludzi przed AI, chaosie narzędzi.
- Ty wnosisz kontekst, doświadczenie i intuicję, model wspiera wykonanie.
- Nie próbuj zastępować strategii „promptem 10-stronicowym”
- To często tworzy szum informacyjny i chaos, zamiast dawać klarowny efekt.
Efekt?
- Większa kontrola nad procesem,
- Szybsze wyciąganie praktycznych rezultatów,
- Redukcja błędów wynikających z nieprecyzyjnych oczekiwań,
- Nauka przez działanie → wiedza + praktyka + iteracja, czyli dokładnie to, czego potrzebują przyszli AI Strategists.
W skrócie: promptowanie to narzędzie do dialogu i odkrywania wiedzy, nie „formularz do wypełniania na szkoleniu”.
To właśnie dlatego AI Strategist nie uczy się promptów jako szablonów — uczy się strategicznego korzystania z AI, poszerzania perspektywy i podejmowania decyzji na podstawie otrzymanych danych.
Pełna Mapa Kompetencji AI Strategist 1.0 (Wiedza, Umiejętności, Postawy) (wersja dla szkoleń, programów rozwoju i pracy praktycznej)
Ta mapa powstała na styku:
- WEF Global Skills Taxonomy,
- OECD – AI & Future of Skills,
- O*NET Hot Technologies,
- UNESCO AI Competency Framework,
- plus Twoje realne doświadczenia z wdrażania AI, automatyzacją, pracą z DEEPL, i całą tą „nieidealnością” modeli.
Mapa składa się z 3 poziomów:
- WIEDZA – fundamenty, bez których strategia się nie trzyma.
- UMIEJĘTNOŚCI – co trzeba umieć robić w praktyce.
- PRZEKONANIA / POSTAWY – bo bez zmiany mindsetu ludzie będą się sabotować.
Mapa Kompetencji AI Strategist 1.0
| Obszar | Kompetencja / Co rozwijać | Praktyczne przykłady / zastosowanie |
| WIEDZA | Modele i ich właściwości | Rozróżnianie modeli LLM, fine-tuned, agentów; zrozumienie halucynacji i tokenów; wiedza, że model tłumaczy inaczej każdego dnia |
| Podstawy danych i jakości danych | Skąd dane, co można używać, konsekwencje braku standaryzacji, przygotowanie danych do AI (data framing) | |
| AI w procesach organizacyjnych | Gdzie AI faktycznie wspiera pracę; co można automatyzować; zmiana przepływów i odpowiedzialności | |
| Prawo, etyka, ryzyka | Ograniczenia prawne, prywatność, bezpieczeństwo danych, audytowalność i mierzalność procesów | |
| UMIEJĘTNOŚCI | Projektowanie procesów z AI | Budowanie workflow od danych do wyników; dodawanie walidacji; standaryzacja i reguły stabilności |
| Ocena jakości odpowiedzi AI | Tworzenie kryteriów jakości, identyfikacja halucynacji, określenie ryzyka i wiarygodności wyników | |
| Tworzenie rozwiązań AI i integracje | Łączenie AI z API, automatyzacją (RPA, Zapier, Make, N8N), knowledge bases; integracja narzędzi w procesy biznesowe | |
| Praca z ludźmi i emocjami | Redukcja lęku, edukacja zespołu, rozmowy o obawach, prowadzenie zmian w organizacji | |
| Budowanie kompetencji innych | Tworzenie micro-szkoleń, praktycznych case’ów, ocena obecnych kompetencji zespołu i rozwijanie ich | |
| POSTAWY / PRZEKONANIA | AI jako narzędzie, nie magia | Akceptacja, że AI popełnia błędy, nie jest cudownym rozwiązaniem |
| Akceptacja niepewności | Rozumienie probabilistyczności modeli, zgoda na niestabilność wyników | |
| Odwaga eksperymentowania | Zmiana postawy z lęku na gotowość próbowania i testowania AI w praktyce | |
| Zaufanie do procesu, nie pojedynczego wyniku | Skupienie na stabilnych procesach, nie na pojedynczych wynikach AI | |
| Współpraca człowiek + AI | Człowiek jako architekt i AI jako wykonawca; synergiczne użycie technologii |
Rola AI Strategist to naturalna ewolucja ścieżki zarządzania. Aby zobaczyć, jak przekładają się strategiczne wymagania na rozwój kadry, przeczytaj: Od brygadzisty do dyrektora – jak rosną kompetencje menedżera i porównaj ścieżki." (Użyj frazy ewolucja ścieżki zarządzania j
Jak to wykorzystać w szkoleniach?
Ta mapa jest idealna do:
- tworzenia ścieżek rozwojowych
- robienia assessmentów kompetencji,
- budowania szkoleń modułowych,
- tłumaczenia organizacji, kogo tak naprawdę potrzebują jako AI Strategist.
Możemy z niej zrobić:
- formularz samooceny,
- macierz kompetencji,
- plany rozwojowe,
- program „AI Strategist – Level 1/2/3”.
Budowanie roli AI Strategist wymaga metodycznego podejścia do rozwoju i certyfikacji. Interesuje Cię, jakie narzędzia wspierają rozwój i certyfikację liderów w organizacji? Zobacz nasz przewodnik: Czy każdy może być menedżerem? Certyfikacja i inne narzędzia rozwoju liderów."
O Autorce: Dlaczego mam Czelność o tym pisać?
Cześć, nazywam się Barbara Matyaszek – Szarek. Od ponad 10 lat tworzę narzędzia technologiczne w sektorach HR Tech i EDU Tech. Mój artykuł nie jest oparty na marketingowym szumie, lecz na twardym, codziennym doświadczeniu w zderzeniu teorii AI z rzeczywistością organizacji.
Ekspert w Okopach AI
W latach 2022 i 2023 moja rola polegała na podejmowaniu kluczowych decyzji: jak wdrożyć sztuczną inteligencję do naszych produktów? Musiałem (lub musiałam) strategicznie decydować, czy postawić na Generatywną AI, czy na wyspecjalizowane, bardziej kontrolowane modele.
Dziś, na co dzień, widzę efekty tej pracy i walczę z niestabilnością AI, która jest tak dobrze opisana w tym tekście (tak, ten błąd z DeePL i 404 to historia z mojego podwórka).
Tworzę narzędzia i materiały edukacyjne, które mają za zadanie przekuć chaos AI w stabilne procesy. Właśnie dlatego mam odwagę, pisać o roli AI Strategist – bo jest to rola, którą wypełniam, ucząc się na własnych sukcesach i potknięciach w dynamicznym środowisku HR i Edukacji. Wiem, jak wygląda linia frontu transformacji AI.
Wyjaśnienie kluczowych skrótów i niektórych słów użytych w tekście
- LLM (Large Language Model): „Model językowy oparty na sztucznej inteligencji, który potrafi generować tekst na podstawie ogromnych zbiorów danych.”
- Halucynacje: „Błędne lub wymyślone informacje generowane przez modele AI, które mogą wprowadzać w błąd.”
- RPA (Robotic Process Automation): „Technologia pozwalająca automatyzować powtarzalne zadania za pomocą robotów programowych.”
- API (Application Programming Interface): „Interfejs umożliwiający komunikację między różnymi systemami i narzędziami.”
- Data framing: „Proces przygotowania i strukturyzacji danych tak, aby były zrozumiałe i użyteczne dla modeli AI.”
- Promptowanie: „Technika tworzenia precyzyjnych zapytań lub instrukcji do modeli AI, by uzyskać oczekiwane odpowiedzi.”
- WEF (World Economic Forum): „Światowe forum gospodarcze dostarczające rekomendacji i standardów w obszarze kompetencji zawodowych, w tym AI.”