7 kroków do lepszego AI Governance.

Michał Nowakowski · 2 lipca 2026

Jak się nie pogubić i ogarnąć AI Governance od początku do końca?

Często najtrudniejszy jest pierwszy krok, bo nie wiemy co nas czeka, mamy obawy. Kiedy go zrobimy świat staje się lepszy i łatwiejszy do ogarnięcia. Podobnie jest z tworzeniem bardziej odpowiedzialnego podejścia do danych i wykorzystania AI.

Stąd mój przewodnik po tym jak zacząć. Nie o tym jakie konkretnie dokumenty wypracowujemy czy jakie odpowiedzialności kształtujemy. O tym jak dobrze operacyjnie przygotować się do wyzwań, które przed nami, jeżeli stajemy się właścicielem projektu o znaczeniu strategicznym.

Przejdźmy więc do meritum. Czy tworzenie odpowiedzialnego podejścia do danych i AI - AI & Data Governance ma znaczenie strategiczne dla firmy? Chyba nie macie wątpliwości? To absolutnie kluczowa kwestia, jeżeli zależy nam na tym, aby:

inicjatywy były realizowane szybciej - skoro mamy jasno określone działania / etapy i odpowiedzialności, to jeżeli tylko to egzekwujemy, to proces naprawdę przyśpiesza, wykorzystanie AI i danych w organizacji było bezpieczne i zarządzalne w kontekście ryzyk, w tym prawnych, ale jednocześnie nie blokowało inicjatyw biznesowych, ludzie mieli jasno określone odpowiedzialności i wiedzieli jak się poruszać i do kogo się zgłosić z wątpliwościami.

Ja w ten sposób postrzegam AI Governance i tak buduję te ramy wraz z klientami, ale zanim uda się nam to postawić, to musimy ogarnąć podstawowe sprawy. I jeżeli myślisz o tym, że będziesz tym/tą, która zainicjuje poważną zmianę transformacyjną, to przejdź przez listę i "odhacz" co zrobione, a co do zrobienia.

W procesie tworzenia AI Governance (Data Governance też!) ważne są umiejętności organizacyjne, w zakresie zarządzania projektami oraz kompetencje miękkie pozwalające nam lepiej komunikować się z interesariuszami, których w tym przypadku mam całkiem sporo. Wiele można jednak nauczyć się w trakcie, więc nie ma co przejmować się ewentualnymi brakami. Są do nadrobienia.

Jak więc wygląda 7-punktowy plan? Pamiętajcie, że czasami niektóre kroki realizujemy równolegle!

[1] Po co to robimy? Jaki jest cel, który chcemy na koniec osiągnąć?

Dla niektórych organizacji będzie to czyste "compliance" - musi być zgodność z AI Act, RODO, NIS2 i czym tam jeszcze, więc trzeba to zrobić, a AI Governance ma w tym pomóc. Dla innych będzie to kwestia odblokowania inicjatyw i większego wejścia "w temat". Jest ok. Każdy powód i cel jest dobry, o ile będziemy się go trzymać. Spisz to! Pamiętaj jednak, że to może się zmienić wraz z krokiem [2].

[2] Pozyskanie sponsora projektu

Prosta sprawa, jeżeli nie znajdziemy w organizacji "kogoś wysoko", kto wierzy, że organizacja potrzebuje AI Governance, to nie będziemy w stanie pozyskać niezbędnych zasobów, a także zmotywować pozostałych do udziały w przygodzie. I dlatego tak ważne jest, aby znaleźć kogoś kto uwierzy zarówno w projekt, jak i nas samych/e. Ważne także, aby pamiętać o zabezpieczeniu zasobów (zarówno ludzi do projektu, jak i budżetu, który będziemy potrzebować).

[3] Zebranie naszej drużyny marzeń

To ważny krok. Realizacja projektu o tak multidyscyplinarnym charakterze wymaga naprawdę dobrego zespołu. Tylko co to oznacza? Potrzebujemy team'u, który będzie pchał wszystko do przodu mimo przeciwności, w tym oporu organizacyjnego. W ramach tego kroku pamiętajmy także o stworzeniu listy interesariuszy, którzy będą angażowani punktowo.

[4] Analiza tego czy projekt robimy sami czy ze wsparciem

Czasem może wydawać się nam, że góry możemy przenosić, ale w trakcie okazuje się, że góry czasami są za ciężkie na samotne barki. Zewnętrzne wsparcie może być przydatne nie tylko ze względu na merytoryczną pomoc, ale także dlatego, że czasem opór organizacyjny łatwiej przemóc z kimś kto obiektywnie i bezstronnie oceni sytuację.

[5] Planowanie

Bardzo istotny moment w całej układance. Musimy rozplanować poszczególne kroki, a to wymaga od nas przynajmniej świadomości co składa się na AI Governance [możesz skorzystać z mojej bazy wiedzy], żeby umiejscowić co w przestrzeni czasowej.

Dobre przygotowanie to połowa sukcesu, ale druga to pilnowanie, żeby nam się wszystko nie zaczęło rozjeżdżać. Dlatego "strażnik" (nie)zrealizowanych zadań musi zwyczajnie być surowy. Ludzie mają tendencję do rozwlekania, szukania dziury w całym, a Ty musisz tym jakoś zarządzić, bo macie przecież CEL.

[6] Określenie fundamentów

Budowanie AI Governance nie może opierać się wyłącznie na naszym "widzimisie". W zależności od tego jaką organizacją jesteśmy inaczej będzie kształtował się katalog koniecznych aktów prawnych i regulacji (także wewnętrznych - to można zrobić nieco później), które uwzględnimy tworząc nasze ramy. Dodatkowo korzystajmy z dobrych praktyk i standardów, które nierzadko zostały już przetestowane.

Polecam spojrzeć tutaj - znajdziecie tam zestawienie tego na co warto zwrócić uwagę.

[7] Rzetelna i szczera ocena stanu obecnego

To moment, w którym mówimy sobie - jest tak, widzimy to. I właśnie ten moment jest krytyczny i choć wpisałem go jako punkt [7], to często będzie on jeszcze wcześniej. Wszystko zależy od organizacji. Ocena dojrzałości nie jest łatwym zagadnieniem, bo tworzy ślad audytowy. Jeżeli wykaże ona niedociągnięcia, to nie ma zamiatania pod dywan - trzeba robić.

No, ale inaczej nie da się dobrze postawić AI Governance. W ramach legal architect przygotowałem na bazie wytycznych OWASP narzędzie do takiej samooceny, ale możecie też korzystać z innych cennych zasobów. Istotne jest to, aby po samoocenie powstał dokument z analizą luk i rekomendacjami. Na tym będziemy budować naszą operacjonalizację.

I tu dzisiaj skończymy, bo kolejny krok to już nasze działania na rzecz budowania AI Governance "konkretnie". A o tym będziemy przecież rozmawiać 8 i 21 lipca w trakcie szkolenia. Dzisiaj z ceną specjalną -15% [kliknij tutaj, aby skorzystać ze zniżki] Pamiętajcie, że w ramach udziału dostajecie m.in. dostęp do wybranych szablonów dokumentów].

Pytania? Piszcie do mnie na michal@nowakowski.ai