Poszukiwany/Poszukiwana - AI Governance Officer. Co robić?
Michał Nowakowski · 17 czerwca 2026
Pojawia się coraz więcej ofert pracy dla AI Governance Officerów. Czy to rola dla mnie? Jak się do niej przygotować?
Także w Polsce rośnie rynek nowych kompetencji. Coraz częściej natrafiam na oferty pracy dla AI Governance Officer'ów - ludzi przed którymi otwiera się drogę do łączenia biznesu, technologii i regulacji. Niezależnie od AI Act i innych regulacji. To rola, która jest odporna na legislacyjne zawirowania.
Najtrudniej jest zrobić pierwszy krok. Szczególnie, jeżeli to może być krok w (mniej)znane. Często nasze obawy nie mają jednak wcale potwierdzenia w rzeczywistości i po prostu powinniśmy spróbować.
Spotykam się z wątpliwościami osób, które mają solidne podstawy do tego, aby zostać AI Governance Officerem, ale jeszcze nie do końca wiedzą czy:
❶ inwestować swój czas w taką rolę i czy nie jest to chwilowy trend, który przeminie,
❷ ich dotychczasowe doświadczenie i posiadana wiedza są wystarczające, aby podjąć się takiego wyzwania oraz
❸ podołają roli koordynacyjnej, która zakłada współpracę z różnymi jednostkami - Legal, Compliance, IT, ale także biznesem i wyższym kierownictwem.
Wychodzę z założenia, że mając solidne podstawy i doświadczenie w obszarach zapewnienia zgodności regulacyjnej, wsparcia prawnego, ale też zarządzania ryzykiem czy obsługi data governance oraz cyberbezpieczeństwa wiele jesteśmy w stanie nadrobić przy relatywnie niewielkim nakładzie pracy. Niewielkim w zderzeniu z np. całkowitym przebranżowieniem się.
To od czego powinniśmy zacząć, jeżeli myślimy o podjęciu wyzwania i stania się AI Governance Officer, to - moim zdaniem - przede wszystkim:
zrozumienie podstaw technicznych AI, w tym tzw. stack'u technologicznego oraz podstawowych narzędzi z których korzystają interesariusze
uporządkowanie naszej wiedzy na temat kwestii prawnych, regulacyjnych i etycznych w kontekście projektowania, rozwijania, wdrażania i stosowania systemów, w tym - rzecz jasna - AI Act z wyjaśnieniami, RODO czy niedocenianego w tym zakresie NIS2/uKSC
dokształcenie się w zakresie istniejących systemów zarządzania i umiejętności ich łączenia w jedną, spójną całość; tutaj bardzo ważne jest też zrozumienie jak działają organizacje i jakie zależności w nich występują
zrozumienia dokładnie jakie są zależności pomiędzy danymi a AI oraz jak wygląda cykl życia inicjatyw wraz z procesem wytwórczym
zdobycia przynajmniej podstawowej wiedzy w zakresie ryzyk AI, którymi ktoś będzie zarządzał.
To oczywiście pewna podstawa, ale przy dostępności źródeł i możliwości poduczenia się można to osiągnąć relatywnie niskim kosztem. Ważna jest jednak motywacja i determinacja, a także systematyczność : )
A że roli takich jak ta na obrazku będzie coraz więcej, to moim zdaniem warto nie tylko się przyglądać, ale realnie budować swoje kompetencje.
A jeżeli szukacie w tym zakresie pomocy, to... tutaj ją znajdziecie. KLIK!