Większość poradników mówi jedno: chcesz wejść w AI, załóż agencję automatyzacji. Moim zdaniem dla większości osób realniejsza jest inna droga — stać się najlepiej znającą AI osobą w firmie, w której już pracujesz. To ścieżka, którą widać na rynku coraz wyraźniej, choć rzadko się o niej mówi. Poniżej rozłożę ten argument na czynniki pierwsze.
Na początek dwa pojęcia, które będą się przewijać. Agencja automatyzacji AI to firma, która wdraża innym przedsiębiorstwom rozwiązania oparte na AI — najczęściej automatyzuje powtarzalne procesy. Agent to program, który samodzielnie wykonuje wieloetapowe zadanie (np. czyta zgłoszenie, szuka odpowiedzi, przygotowuje odpowiedź), zamiast tylko odpowiadać na jedno pytanie. Wdrożenie to doprowadzenie takiego narzędzia od pomysłu do codziennego użytku w firmie.
Skąd biorą się te liczby
Punktem wyjścia jest badanie IBM, w którym przepytano 2000 prezesów dużych spółek giełdowych — o medianie rocznych przychodów około 5,8 mld dolarów (IBM, CEO Study, 2026). I od razu ważne zastrzeżenie: mowa o wielkich, ugruntowanych firmach, nie o globalnej średniej. Co jest prawdą dla tych prezesów, nie musi być prawdą wszędzie. Globalnie odsetki są zapewne dużo niższe — sama byłabym zaskoczona, gdyby przekraczały 30 procent.
Nowa rola, która powstała w dwa lata
Pierwsza liczba, którą warto tu zatrzymać: 76 procent prezesów w tym badaniu albo już ma w firmie dyrektora ds. AI (po angielsku chief AI officer, CAIO), albo zatrudnia go w tym roku. Dwa lata wcześniej było to 26 procent.
Najłatwiej zrozumieć to przez analogię. Prezes (CEO) zarządza całą firmą, dyrektor finansowy (CFO) — pieniędzmi, dyrektor operacyjny (COO) — operacjami. Jest też dyrektor ds. bezpieczeństwa informacji (CISO), odpowiedzialny za cyberbezpieczeństwo. Ta ostatnia rola nie istniała, dopóki nie pojawił się internet — w 1980 roku nikt jej nie potrzebował, bo cyberataki nie były jeszcze realnym kosztem. Gdy się nim stały, w ciągu mniej więcej piętnastu lat każda większa firma musiała kogoś za to uczynić odpowiedzialnym.
Dokładnie to dzieje się teraz z AI — z tą różnicą, że nie zajęło to dekad, lecz około 24 miesięcy. Pojawił się nowy problem, którego nikt na górze nie umiał obsłużyć, więc powstała nowa rola. I tu dochodzę do sedna: nie musisz zostać dyrektorem ds. AI, żeby skorzystać na tej zmianie. To samo badanie mówi bowiem, że każdy pozostały członek zarządu — od marketingu po finanse i operacje — również ma stać się biegły w AI. Najbardziej widoczne jest jedno krzesło, ale wolnych miejsc jest znacznie więcej.
Luka, która spędza prezesom sen z powiek
Druga liczba pokazuje, gdzie tkwi wąskie gardło. W badanych firmach tylko 25 procent pracowników faktycznie używa narzędzi AI w codziennej pracy. Jednocześnie ci sami prezesi twierdzą, że 86 procent ich ludzi ma odpowiednie umiejętności albo nabyłoby je po krótkim przeszkoleniu. To różnica 61 punktów.
Zaznaczę uczciwie: to dane z ankiet, a pracownicy zwykle zaniżają to, czego naprawdę używają — więc dokładna wielkość luki jest niepewna. Ale sama luka jest realna. Powód, dla którego firmy wciąż nie wdrożyły AI wszędzie, nie jest taki, że brakuje im ludzi z umiejętnościami. Brakuje kogoś, kto połączy tych ludzi z procesami, które naprawdę tego potrzebują — kto zbuduje most między „umiemy tego używać” a „oszczędzamy dzięki temu czterdzieści godzin tygodniowo”.
Taki most nie powstaje sam. Ktoś musi być na tyle ciekawy, by przejąć inicjatywę — albo dostać to zadanie wprost. Mało kto się do tego garnie, bo zarządzanie zmianą (czyli przeprowadzenie zespołu przez nowy sposób pracy) bywa wyczerpujące, zwłaszcza w dużej firmie. Najpierw trzeba ponieść krótkoterminowy koszt — przeszkolić ludzi, rozłożyć i poskładać na nowo istniejące procesy — zanim przyjdzie długoterminowy zysk. Ten początkowy ból zniechęca decydentów. Czasem rozsądniej jest nie przerabiać całej organizacji, tylko uruchomić nowy dział od zera, od początku oparty na AI, bez starych przyzwyczajeń do przebudowy.
Dwie drogi do tego krzesła
Widzę dwie ścieżki, a moim zdaniem jedna jest dostępniejsza, niż się sądzi.
Droga A to klasyka: zaczynasz jako konsultant albo zakładasz agencję AI, bierzesz kilku klientów, rozwiązujesz ich problemy. Część z nich w pewnym momencie stwierdza, że lepiej zatrudnić cię na stałe. Wchodzisz do firmy „od środka”, przez pracę, którą już dla niej wykonałeś.
Droga B to awans wewnętrzny. Masz już etat. Po cichu jesteś najlepiej znającą AI osobą w budynku — przychodzisz na spotkania z gotowym poleceniem dla modelu, które oszczędziło zespołowi trzy godziny, budujesz drobne automatyzacje, o które nikt nie prosił, bo jesteś ciekawy i eksperymentujesz. Gdy otwiera się nowe stanowisko, jesteś oczywistym kandydatem.
Większość osób zakłada, że istnieje tylko droga A — bo taką narrację słyszy się najczęściej. Tymczasem osobne badanie IBM pokazuje co innego: spośród 600 dyrektorów ds. AI 57 procent awansowano z wewnątrz firmy (IBM, badanie 600 CAIO, 2025). Byli już na miejscu i robili tę pracę, zanim w ogóle pojawił się dla niej tytuł. Co istotne, na żadną z tych dróg nie trzeba czekać do zatrudnienia: możesz zacząć domykać tę lukę na swoim obecnym stanowisku już teraz. Wybierz jeden proces w swoim obszarze, którego nikt z zespołu jeszcze nie tknął narzędziami AI, zbuduj jego wersję wspomaganą AI, udokumentuj, ile czasu oszczędza, i pokaż to przełożonemu.
Decyduje pasja, nie tytuł
To, moim zdaniem, najważniejsza część całej układanki. Nie da się wytrwać przy czymś, czego się nie lubi. Wiele osób słyszy „chcesz zarabiać na AI, załóż agencję” i sądzi, że nie ma wyboru — choć wcale nie chcą prowadzić rozmów sprzedażowych ani gonić za klientami i słyszeć „nie” pięćdziesiąt razy przed pierwszym „tak”. I to jest w porządku.
Moja rada jest prosta: buduj wersję wspomaganą AI tego, co już robisz i lubisz. Jeśli lubisz marketing, nie zmuszaj się do tworzenia agentów finansowych — automatyzuj treści, teksty, strony. Zostaniesz marketerem biegłym w AI, którego dyrektor w końcu awansuje. Próba bycia kimś innym to częste źródło syndromu oszusta — bolączki, na którą skarży się wiele osób uczących się AI.
Wspierają to dane z badania 2000 prezesów. 85 procent z nich twierdzi, że każdy menedżer funkcyjny w firmie musi stać się ekspertem od technologii — i mówią to sami prezesi, nie konsultanci. 77 procent uważa, że role „od ludzi” i „od technologii” się zlewają: wygra ten, kto połączy oba światy.
Dobrze oddaje to jeszcze jedna analogia. Gdy nadszedł internet, istnieli „marketerzy internetowi” i „agencje internetowe” — to była osobna kategoria na wizytówce. Dziś, gdyby ktoś przedstawił się jako „marketer internetowy”, zabrzmiałoby to dziwnie, bo internet wniknął w cały marketing i przymiotnik zniknął. Ten sam los przewiduję dla AI: dziś mamy konsultantów AI i agencje AI, ale wkrótce zostaną po prostu konsultanci — a kto nie będzie biegły w AI, nie nadąży za resztą.
Dwie uczciwe uwagi na koniec
Dwa razy podkreślę ostrożność wobec tych liczb. Po pierwsze, pochodzą od dużych, ugruntowanych firm — większość z nas w takich nie pracuje, a globalnie odsetki są zapewne wyraźnie niższe. Po drugie, prezesi bywają w prognozach daleko od celu: w 2024 roku połowa z nich sądziła, że do 2026 to AI będzie głównym motorem wzrostu, a dziś mówi tak tylko 10 procent — pomyłka rzędu 40 punktów w rok.
Co jednak nie podlega dyskusji: prezesi zatrudniają, struktura firm się zmienia, a awansują ci menedżerowie funkcyjni, którzy najlepiej znają AI. Zastanowił mnie przy tym jeden cytat z raportu IBM: „Dziś AI wspiera ludzi. Do 2030 roku to ludzie będą wspierać AI. Największa zmiana nie będzie strukturalna, lecz kulturowa”. Innymi słowy — zmienia się sposób, w jaki pracujemy, a narzędzia są tego pochodną.
Na osobną uwagę zasługują branże regulowane — ochrona zdrowia, finanse, sektor publiczny — gdzie nie wolno ot tak podłączyć AI do firmowych danych. Można by sądzić, że temat ich nie dotyczy. Uważam, że jest przeciwnie: wiedza branżowa połączona z biegłością w AI w warunkach ograniczeń to dziś jeden z najrzadszych profili na rynku. Jeśli na razie słyszysz „nie”, buduj własne projekty po godzinach, na danych zastępczych, i pokazuj je zespołowi — żeby w chwili, gdy firma dostanie zielone światło, twoje nazwisko padło jako pierwsze.
Konkluzja jest zwięzła: nie musisz zmieniać zawodu, masz zmienić to, którą wersją swojego zawodu jesteś. Myślenie da się zlecić na zewnątrz; rozumienia — nie. Dlatego wybierz drogę świadomie.