Chief AI Officer: kto odpowiada za koszty, dane i ryzyko AI w firmie?

Najpierw pojawiają się pojedyncze licencje. Ktoś w zespole testuje asystenta do kodu, ktoś inny automatyzuje research, dział prawny sprawdza umowy, a support buduje własny workflow. Po kilku miesiącach firma ma kilka modeli, kilka sposobów pracy z danymi i coraz mniej jasności, kto decyduje o kosztach, bezpieczeństwie oraz granicach użycia.

W tym momencie AI przestaje być inicjatywą działu IT. Staje się częścią operacji firmy. Potrzebuje nie tylko narzędzi, ale też właściciela, który potrafi rozmawiać z inżynierami, finansami, prawnikami i zespołami biznesowymi.

Właśnie dlatego coraz częściej pojawia się rola Chief AI Officer, czyli lidera odpowiedzialnego za strategię, wdrażanie i governance AI w skali organizacji. W opisach tej funkcji powtarzają się trzy zadania: łączenie inicjatyw AI z celami biznesowymi, budowanie zasad bezpiecznego użycia oraz prowadzenie zmiany w zespołach.

To nie jest stanowisko od „posiadania najnowszego modelu”. To rola, która porządkuje konsekwencje korzystania z modeli.

15% zniżki na wydarzenie dla inżynierów i liderów IT z kodem: Bulldogjob_15
 Temat odpowiedzialnego wdrażania AI i budowy nowoczesnej infrastruktury w organizacjach będzie jednym z głównych wątków Tech Race Summit 2026, które odbędzie się 10 września w warszawskim Centrum Praskim Koneser. W programie znajdą się rozmowy o praktycznych wyzwaniach związanych ze skalowaniem systemów, bezpieczeństwem i środowiskami high-load, prowadzonych przez ekspertów m.in. z Google, AWS czy Cloudflare. Więcej informacji o agendzie i biletach znajdziesz na oficjalnej stronie wydarzenia, a szersze podsumowanie dostępne jest w artykule na  Bulldogjob.

Gdy każdy zespół ma własny pomysł na AI

W styczniu 2026 roku SOFTSWISS utworzył stanowisko Chief AI Officer. Funkcję objął Denis Romanovskiy, wcześniej zastępca CTO. Według informacji marki technologicznej decyzja nie wynikała z potrzeby dodania kolejnego modnego tytułu do struktury. Była odpowiedzią na moment, w którym inicjatywy AI zaczęły dotykać zbyt wielu zespołów i procesów, by nadal rozwijać je niezależnie od siebie.

To scenariusz znany organizacjom, które działają w szybkim rytmie: regularnie wydają nowe wersje produktów, utrzymują wiele systemów, obsługują klientów i jednocześnie chcą automatyzować pracę. W takim środowisku pojedynczy eksperyment z AI może być pożyteczny. Kilkadziesiąt eksperymentów, prowadzonych bez wspólnych zasad, zamienia się jednak w problem operacyjny.

Ktoś musi zdecydować, które przypadki użycia mają sens, gdzie warto budować własne rozwiązanie, a gdzie bezpieczniej skorzystać z gotowego narzędzia. Musi też umieć powiedzieć „nie”, gdy potencjalna oszczędność czasu nie równoważy ryzyka dla danych, jakości lub zgodności.

Koszt modelu to nie jedna pozycja w budżecie

W dyskusji o AI łatwo skupić się na możliwościach modeli. W codziennej pracy równie ważne jest jednak to, ile kosztuje ich użycie i czy koszt odpowiada wartości zadania.

Różni dostawcy oferują inne modele, limity, cenniki i możliwości. Narzędzie, które dobrze radziło sobie z analizą dokumentów trzy miesiące temu, może dziś mieć inną cenę, nowe ograniczenia albo mocniejszego konkurenta. Dlatego w dojrzałej organizacji nie wystarczy udostępnić pracownikom „najlepszy” model. Potrzebne są zasady wyboru.

W praktyce oznacza to prostą, choć nie zawsze łatwą do wdrożenia dyscyplinę. Zadanie trzeba rozpoznać, dobrać do niego odpowiedni model, zmierzyć jakość wyniku i obserwować koszt. Najdroższy model nie powinien automatycznie obsługiwać każdego polecenia. Z kolei pozorna oszczędność na tańszym modelu nie ma sensu, jeśli wynik wymaga długiej ręcznej korekty.

Lider AI nie musi sam podejmować każdej takiej decyzji. Jego zadaniem jest stworzenie mechanizmu, dzięki któremu zespoły wiedzą, kiedy sięgać po które narzędzie i jak nie wydać budżetu na przypadkowe eksperymenty.

Denis Romanovskiy, Chief Artificial Intelligence Officer w SOFTSWISS, komentuje:

„Na poziomie zarządczym naszym celem jest uczynienie AI zaufaną, odpowiednio zarządzaną i efektywną kosztowo kompetencją – taką, która przynosi mierzalne wzrosty produktywności zespołom i usprawnia funkcjonowanie globalnej organizacji inżynieryjnej, w tym partnerskich centrów rozwojowych w Polsce, w skali międzynarodowej”.

Adopcja zaczyna się wtedy, gdy sceptyk zbuduje własny use case

Technologia jest tylko połową wdrożenia. Druga połowa to ludzie, którzy muszą zrozumieć, kiedy AI pomaga, kiedy zawodzi i jak weryfikować jej odpowiedzi.

SOFTSWISS przygotował we współpracy z HR wewnętrzny kurs dotyczący możliwości i ograniczeń AI. To dobry punkt startu, ale nie rozwiązanie samo w sobie. Materiały szkoleniowe w tej dziedzinie starzeją się szybko, a najwięcej dzieje się dopiero w zespołach.

Dobrym przykładem jest praca z działem prawnym. Początkowa reakcja była sceptyczna: modele halucynują, nie można im ufać, to nie jest narzędzie do naszej pracy. Zamiast próbować ten opór przełamać sloganami, warto zacząć od konkretnego problemu, pokazać granice użycia i wspólnie zbudować mały prototyp. Gdy zespół rozumie, jak sprawdzać wynik i czego nie wolno wysyłać do modelu, eksperyment przestaje być zagrożeniem.

W firmie odnotowano około 100 inicjatyw związanych z AI. To liczba, która mówi mniej o popularności narzędzi, a więcej o tym, jak szeroko technologia zaczęła wpływać na pracę różnych funkcji. W takim momencie rola lidera AI zmienia się: przestaje promować narzędzie, a zaczyna tworzyć warunki do odpowiedzialnej samodzielności zespołów.

Platforma AI bez kontroli dostępu jest tylko wygodnym skrótem

Im bliżej rzeczywistych procesów biznesowych trafia AI, tym szybciej pojawia się pytanie o dane. Model może pomagać w pracy z wiedzą firmową, dokumentacją czy obsługą klienta, ale tylko wtedy, gdy użytkownik widzi wyłącznie to, do czego ma uprawnienia.

SOFTSWISS rozwija wewnętrzną platformę AI, która ma łączyć narzędzia sztucznej inteligencji z systemami i danymi marki technologicznej. Kluczowa jest tu nie sama integracja, lecz warstwa kontroli: role i uprawnienia, rejestry zdarzeń, monitoring użycia oraz możliwość audytu. Bez niej trudno odpowiedzieć na podstawowe pytania: kto uruchomił dany proces, z jakich danych skorzystał, jaki model zwrócił wynik i czy wynik przeszedł wymaganą weryfikację.

To obszar, w którym Chief AI Officer musi pracować razem z CTO, CISO, zespołami platformowymi, prawnikami oraz właścicielami procesów. Nie zastępuje ich. Spina decyzje, które bez wspólnego właściciela łatwo rozchodzą się między kilka działów.

Podejście to jest zgodne z szerszym obrazem roli CAIO: skuteczne wdrożenie wymaga równocześnie strategii, infrastruktury, współpracy z zespołami technicznymi i podejścia do ryzyka, prywatności oraz zgodności.

AI wykonuje część pracy. Odpowiedzialność zostaje po stronie człowieka

Największa zmiana nie polega na tym, że AI zastępuje specjalistów. Polega na przesunięciu ich pracy. Mniej czasu zajmuje przygotowanie pierwszej wersji, wyszukanie informacji czy uporządkowanie materiału. Więcej — ocena, czy rezultat jest poprawny, bezpieczny i przydatny w konkretnym kontekście.

Dotyczy to także zespołów technicznych. Model może przyspieszyć przygotowanie fragmentu kodu, testów albo dokumentacji. Nie decyduje jednak za zespół, czy architektura jest właściwa, czy integracja nie tworzy długu technicznego i czy dane nie trafiają w niewłaściwe miejsce. AI pomaga szybciej wykonać część pracy; nie przejmuje odpowiedzialności za system.

Dlatego lider AI powinien stawiać obok siebie dwie rzeczy, które na pierwszy rzut oka się kłócą: swobodę eksperymentowania i rygor operacyjny. Zespoły potrzebują przestrzeni do testów. Firma potrzebuje zasad, dzięki którym test nie zamieni się w niekontrolowany wyciek danych, rosnący koszt albo złą decyzję podjętą na podstawie niezweryfikowanego wyniku.

Po co firmie Chief AI Officer

Stanowisko Chief AI Officer nie rozwiązuje automatycznie problemów z AI. Daje jednak organizacji jasny punkt odpowiedzialności. Kogoś, kto patrzy na modele nie jak na zestaw efektownych demo, lecz jak na element infrastruktury i codziennej pracy.

Jeżeli AI ma działać w firmie dłużej niż jeden kwartał, ktoś musi pilnować wartości, kosztu, jakości, dostępu do danych i kompetencji ludzi. Właśnie tam zaczyna się prawdziwa rola lidera AI.