O czym jest ten film
- Teza przewodnia: dominująca rada „załóż agencję AI” traci na aktualności — większa szansa leży w zostaniu „osobą od AI” wewnątrz istniejącej firmy.
- Definicja roli: nie ten, kto zadaje pytania czatbotowi, tylko ten, kto faktycznie buduje działające systemy i workflow.
- Dane rynkowe: premia płacowa za umiejętności AI, eksplozja ofert dla forward-deployed engineers i Chief AI Officerów.
- Luka rynkowa: budżety i presja są, wyników nie ma — 95% pilotaży AI w firmach nie przyniosło mierzalnego zwrotu.
- Faza 1 roadmapy — pozycjonowanie: bądź budowniczym, wybierz wąską niszę (własny zespół), uwidocznij swoją pracę.
- Faza 2 — dowodzenie wartości: wybierz zadanie nudne i powtarzalne o niskim ryzyku błędu, ale najpierw nazwij liczbę, którą chcesz poruszyć.
- Trzy kubełki metryk: zaoszczędzony czas, ograniczone błędy, zarobione pieniądze.
- Zasada higieny korporacyjnej: tylko narzędzia zatwierdzone przez firmę, żadnych danych firmowych ani klienckich w niezatwierdzonych systemach.
- Faza 3 — bycie niezastępowalnym: wyniki muszą być przypisane do twojego nazwiska, a skala działań przenosi się z oszczędzania godzin na usuwanie wąskich gardeł wzrostu.
- Diagnostyka ograniczeń: każda firma jest albo ograniczona podażowo, albo popytowo — pytanie kontrolne brzmi „co się posypie, jeśli jutro podwoimy liczbę klientów?”.
Redakcyjne tłumaczenie
Wszyscy powtarzają tę samą radę
Wszyscy podpowiadają wam ten sam sposób zarabiania na AI w 2026 roku: załóż agencję AI, znajdź klientów i sprzedawaj im automatyzacje. Tyle że okazja do zbudowania rentownej agencji AI właśnie się przesuwa. Prawdziwa szansa dla większości ludzi polega dziś na tym, żeby zostać „osobą od AI”. I w tej chwili jest to najbliższa rzecz pracy, której nie da się zastąpić.
Sam byłem taką osobą od AI w jednym z największych banków świata, jeszcze kilka lat temu. Zapotrzebowanie na to stanowisko wzrosło ogromnie w ciągu ostatnich dwóch lat i będzie rosło dalej. W tym materiale rozłożę na części, czym właściwie jest osoba od AI, dlaczego każda firma będzie jej rozpaczliwie potrzebować i jaka jest dokładna ścieżka, żeby nią zostać.
Kim jest „osoba od AI”
W tej chwili w pracy funkcjonują dwa typy ludzi korzystających z AI. Pierwszy otwiera ChatGPT albo Copilota, zadaje kilka pytań, dostaje odpowiedź — i na tym się kończy. Drugi potrafi wziąć AI i faktycznie coś z niego zbudować. Czy to będzie agent obsługujący skrzynkę wsparcia, czy workflow piszący cotygodniowy raport, czy system porządkujący dane, zanim ktokolwiek ich dotknie.
Osoba od AI to ten drugi typ. Jesteś w firmie punktem kontaktowym we wszystkim, co dotyczy AI. Tym, kto znajduje problemy warte zautomatyzowania, a potem buduje rozwiązanie.
Można to robić na dwa sposoby: na własny rachunek, chodząc od firmy do firmy i sprzedając to jako usługę, albo wewnętrznie — stając się osobą od AI wewnątrz jednej organizacji. I o to drugie miejsce warto powalczyć, bo to najszybciej rosnący i najlepiej opłacany kawałek całego rynku pracy.
Liczby, które za tym stoją
Mówię to na podstawie konkretnych danych. PwC śledzi ponad miliard ogłoszeń o pracę rocznie. W raporcie za 2026 rok pracownicy z kompetencjami AI dostają 62% premii płacowej w porównaniu z ludźmi wykonującymi dokładnie tę samą pracę bez tych kompetencji. Kilka lat temu ta premia wynosiła zaledwie 25% — więc więcej niż podwoiła się i wciąż rośnie.
Role z samej góry płacą znacznie więcej. Forward-deployed engineer, czyli w gruncie rzeczy osoba od AI mocno skupiona na budowaniu, przeszedł z około 640 ogłoszeń do ponad 5000 w ciągu jednego roku. Palantir płaci na tym stanowisku mediannie około 210 tysięcy dolarów, a OpenAI i Anthropic również rekrutują na tę samą rolę.
(Informacja dodatkowa: forward-deployed engineer to inżynier oddelegowany bezpośrednio do klienta — buduje i dostraja rozwiązania na miejscu, w realiach konkretnej organizacji, zamiast rozwijać produkt z centrali. Model spopularyzowany właśnie przez Palantir.)
Chief AI Officer — tytuł, który trzy lata temu ledwie istniał — ma medianę wynagrodzenia na poziomie 1,6 miliona dolarów w tych firmach, które takie dane ujawniają. Liczba takich ogłoszeń wzrosła o 470% w rok.
Liczba tytułów stanowisk, które w ogóle wspominają o AI, potroiła się od 2022 roku, a prawie dwie trzecie z nich znajduje się poza branżą technologiczną: ochrona zdrowia, marketing, logistyka, zarządzanie. Bycie osobą od AI nie jest więc jakąś niszową pracą techniczną. Staje się wymogiem w każdej firmie i każdym dziale — a im wcześniej nią zostaniesz, tym szybciej awansujesz.
Luka, przez którą każda firma będzie tego potrzebować
To była wartość dla ciebie. Powód, dla którego każda firma będzie potrzebować takiej osoby, sprowadza się do jednej luki. Niemal każda firma już wie, że AI ma znaczenie. Ma budżet i jest pod realną presją, żeby z tego korzystać i nie zostać w tyle za konkurencją.
Problem w tym, że prawie żadnej się to nie udało. Wszyscy słyszeliście pewnie o badaniu MIT — przyjrzeli się firmowym wdrożeniom AI w 2025 roku i stwierdzili, że 95% korporacyjnych pilotaży AI nie przyniosło żadnego mierzalnego zwrotu. McKinsey doszedł zasadniczo do tego samego: 88% firm deklaruje, że gdzieś tam używa AI, ale tylko 7% faktycznie wyskalowało to na całą organizację.
Widzimy więc taki obraz: budżet jest, presja jest, wyników nie ma. Każda z tych firm potrzebuje kogoś, kto wejdzie i zamieni wydatki na AI w rzeczywisty rezultat. A to miejsce jest dziś w większości puste.
Dygresja o wycenie
Zanim przejdziemy do właściwej ścieżki: mam pełny przewodnik o wycenianiu workflow opartych na AI w mojej darmowej społeczności na Skool, do której link jest w opisie. Opublikowałem też osobny film obok tego przewodnika, w którym omawiam różne scenariusze i metody.
Niezależnie od tego, czy chcesz sprzedawać usługi firmom, czy być wewnętrzną osobą od AI, ta wiedza jest naprawdę istotna — bo cała rzecz sprowadza się do udowodnienia wartości, którą te systemy wytworzą, i uzasadnienia kosztu. To właśnie dzięki temu wewnętrzna osoba od AI może pójść i poprosić o większe budżety oraz więcej zasobów na projekty, które chce prowadzić.
Faza pierwsza: pozycjonowanie
Oto właściwa ścieżka do bycia wewnętrzną osobą od AI. Podzieliłem ją na trzy fazy.
Faza pierwsza to po prostu ustawienie się. Zaczynasz jako budowniczy — to znaczy, że jesteś tym, kto faktycznie tworzy rzeczy z AI, a nie tym, kto o AI mówi na spotkaniach.
Następnie wybierasz niszę. Nie próbuj od pierwszego dnia być osobą od AI dla całej firmy. Zacznij od jednego zespołu i kilku workflow. Wybierz zespół, w którym już jesteś, i uczyń go swoim poletkiem.
Potem zaczynasz się „marketować”. Wewnątrz firmy oznacza to po prostu, że uwidaczniasz swoją pracę. Pomagasz współpracownikom przy ich najbardziej uciążliwych zadaniach. Pytasz szefa, co pochłania najwięcej czasu w dziale. I nagle nie zgadujesz już, co zbudować — ludzie z zespołu sami mówią ci, co byłoby dla nich wartościowe.
Faza druga: udowodnienie wartości
Bierzesz jedno zadanie z tej listy: najdroższe, najbardziej powtarzalne, takie, przy którym jeśli AI trochę się pomyli, nikomu nic się nie stanie. Mogą to być cotygodniowe raporty, notatki ze spotkań, sortowanie skrzynki, czyszczenie danych — rzeczy nudne, ale bardzo powtarzalne.
I jedna szybka zasada, zanim czegokolwiek dotkniesz: używaj wyłącznie narzędzi AI, na które twoja firma faktycznie pozwala, i nigdy nie wprowadzaj danych firmowych ani klienckich do czegoś, co nie zostało zatwierdzone.
Ale najważniejsza część jest taka: zanim zaczniesz budować, musisz nazwać liczbę, którą zamierzasz poruszyć. To jest cała różnica między budowniczym a konsultantem. Budowniczy po prostu buduje — robi rzeczy, które wyglądają fajnie. Konsultant wybiera jedną liczbę i faktycznie ją zmienia.
Ta liczba prawie zawsze wpada do jednego z trzech kubełków: zaoszczędzony czas, ograniczone błędy albo zarobione pieniądze. Na przykład przy piątkowym raporcie liczbą jest może cztery godziny, które pochłania co tydzień — i zamiana tego na dwadzieścia minut. Ale te liczby mogą być też bardziej szczegółowe i szczerze mówiąc, im bardziej, tym lepiej: liczba organicznych zgłoszeń z formularza tygodniowo, średni czas odpowiedzi, procent zwrotów.
Kiedy masz już liczbę, budujesz rozwiązanie, które ją poruszy, a potem to nagrywasz. Dajesz Claude’owi prawdziwe dokumenty stojące za zadaniem — kilka ostatnich raportów, szablon — i pracujesz z nim, aż za każdym razem trafia w punkt. Potem nagrywasz krótkie wideo „przed i po” albo studium przypadku: „to zajmowało cztery godziny, a teraz patrzcie, robię to w dziesięć minut, bo zbudowałem ten system AI”.
Następnie dostarczasz to naprawdę i udowadniasz, że liczba drgnęła — nie mówisz „to powinno zaoszczędzić trochę czasu”, tylko faktycznie mierzysz. Cztery godziny zamienione w dwadzieścia minut to trzy i pół godziny odzyskane co tydzień. I masz dowód, a nie obietnicę.
Potem po prostu puszczasz tę samą pętlę na kolejnym zadaniu i następnym, aż zbierzesz cały stos wygranych z przypiętymi realnymi liczbami.
Faza trzecia: stać się niezastępowalnym
Bo jeśli masz wielki stos wygranych, ale nic z nimi nie robisz, są bezużyteczne. Możesz zbudować mnóstwo systemów, które faktycznie pomagają firmie — ale jeśli nikt o tym nie wie, to jaki jest sens?
Faza druga dotyczy zdobywania wyników. Faza trzecia dotyczy tego, żeby te wyniki naprawdę zostały przypisane do twojego nazwiska. Bo zwykle dzieje się tak: firma zaczyna oszczędzać realne pieniądze, a wszyscy zakładają, że ktoś na górze zauważy i połączy to z tobą. Zazwyczaj nie połączy — i rzecz rozpływa się w „no tak, mieliśmy świetny kwartał”.
Musisz więc połączyć to sam. Każdą wygraną, którą przynosisz zespołowi, przedstawiasz jako wygraną firmy, ale nie zostawiasz cienia wątpliwości, że wzięła się z systemów, które zbudowałeś. A kiedy jesteś w stanie pokazać cały ten dowód, wszystkie te rezultaty — to jest właśnie ta arytmetyka, która sprawia, że tworzy się dla ciebie stanowisko.
Podnoszenie pułapu: atak na ograniczenia
Potem podnosisz pułap. Bo oszczędzanie ludziom czasu jest użyteczne, ale nie jest tym, co naprawdę rozwija firmę. Tym, co naprawdę rozwija firmę, jest atakowanie ograniczeń. Firma rośnie tylko tak szybko, jak pozwala jej na to jedno największe wąskie gardło.
Na najwyższym poziomie każdy biznes jest jedną z dwóch rzeczy. Albo jest ograniczony podażowo — nie potrafi wyprodukować lub dostarczyć wystarczająco dużo, żeby nadążyć za popytem. Albo ograniczony popytowo — mógłby obsłużyć znacznie więcej klientów, tylko ich po prostu nie ma.
Szybki sposób, żeby stwierdzić, w którym stanie jesteś: zadaj pytanie „co się posypie, jeśli firma jutro podwoi liczbę klientów?”. Jeśli wszystko się wywraca, jesteś ograniczony podażowo. Jeśli poradzisz sobie bez problemu, a po prostu nie ma cię na rynku — jesteś ograniczony popytowo.
I tu naprawdę przestajesz być „tym gościem od AI, od automatyzacji”, a stajesz się osobą z perspektywą. Wchodzisz do pokoju i mówisz: „To jest nasze prawdziwe wąskie gardło. To jest dokładnie ta rzecz, która ogranicza nasz wzrost, a oto system AI, który chciałbym zbudować, żeby to ograniczenie zaatakować”.
Potem to budujesz i dowodzisz, że ograniczenie faktycznie się otworzyło — ta sama pętla co w fazie drugiej, tylko z dużo większą liczbą i w dużo większej skali. A w chwili, gdy to wąskie gardło zniknie, zgadnij, co się stanie? Jego miejsce zajmie nowe. Więc atakujesz kolejne. I tak dalej, ograniczenie po ograniczeniu.
To jest osoba, której firma fizycznie nie chce musieć zastępować. Nie zdejmujesz już komuś kilku godzin z tygodnia. Jesteś tym, kto raz za razem rusza rzecz, za którą utknął cały ich wzrost. W tym momencie oni po prostu nie mają wyboru. Budżet na twoje projekty rośnie, dostajesz ludzi pod siebie, żebyś mógł działać szybciej, a zasoby zaczynają się po prostu pojawiać. Nie jesteś pracownikiem, który dobrze radzi sobie z AI — jesteś powodem, dla którego firma rośnie.
Jeden haczyk
To cała mapa drogowa: ustaw się, udowodnij swoją wartość, stań się niezastępowalny. Jest jednak jeden haczyk. Możesz przejść każdy krok tej ścieżki, ale jeśli nie potrafisz faktycznie budować rozwiązań z AI, nic z tego nie zadziała.
Dobra wiadomość jest taka, że wszystkiego można nauczyć się za darmo w mojej społeczności: pełne kursy, wszystkie narzędzia i każdy zasób, którego używam w filmach. Przygotowałem też darmowy przewodnik obejmujący wszystko, o czym tu mówiłem. A jeśli utkniesz, masz do dyspozycji mnie i całą społeczność.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Etat zamiast agencji jako domyślna ścieżka monetyzacji AI
Na czym polega: Zamiast zakładać agencję i szukać klientów od zera, obsadzasz rolę „osoby od AI” wewnątrz firmy, w której już pracujesz. Masz gotowy dostęp do problemów, danych i decydentów — czyli do tego, po co agencje muszą walczyć miesiącami.
Jak stosować: Potraktuj obecnego pracodawcę jak pierwszego klienta. Zamiast budować portfolio dla obcych, buduj je na realnych procesach, które i tak znasz od środka.
Na co uważać: Autor jest twórcą sprzedającym społeczność edukacyjną, więc porada „nie zakładaj agencji” pochodzi od kogoś, kto zarabia na uczeniu obu ścieżek. Etat daje też mniejszy pułap zarobków niż udana agencja i wiąże cię z jedną organizacją.
2.Budowniczy, nie komentator
Na czym polega: Rozróżnienie między osobą, która pyta czatbota i na tym kończy, a osobą, która składa działające systemy — agenta do skrzynki wsparcia, workflow generujący raport, pipeline czyszczący dane.
Jak stosować: Miernikiem twojej pozycji niech będzie liczba działających artefaktów, a nie liczba opinii wygłoszonych na spotkaniach. Jedno wdrożone rozwiązanie bije dziesięć prezentacji o strategii AI.
Na co uważać: Sam fakt zbudowania czegoś nie tworzy wartości — autor sam podkreśla dalej, że budowniczy bez metryki to tylko ktoś, kto „robi fajnie wyglądające rzeczy”.
3.Zawęź poletko do jednego zespołu
Na czym polega: Nie ogłaszaj się osobą od AI dla całej organizacji pierwszego dnia. Wybierz jeden zespół — najlepiej swój własny — i kilka workflow.
Jak stosować: Zrób inwentaryzację procesów wyłącznie w swoim dziale. Wąski zakres oznacza, że rozumiesz kontekst, znasz ludzi i szybciej dowieziesz pierwszy widoczny efekt.
Na co uważać: Zbyt długie siedzenie w jednej niszy może zamknąć cię w roli „tego od raportów”. Faza trzecia istnieje właśnie po to, żeby z tego wyjść — nie pomijaj jej.
4.Wewnętrzny marketing to pytanie ludzi, co ich boli
Na czym polega: „Marketing” wewnątrz firmy oznacza uwidocznienie pracy: pomagasz kolegom przy najbardziej irytujących zadaniach i pytasz przełożonego, co pożera najwięcej czasu w dziale.
Jak stosować: Zamień to w rutynę — regularne, krótkie pytanie „co w tym tygodniu zajęło ci najwięcej czasu bez sensu?”. Zbudujesz kolejkę zadań podpartą realnym popytem, zamiast zgadywać.
Na co uważać: Bycie zbyt pomocnym może wykreować z ciebie darmowego helpdeska. Wybieraj z listy zadania, które da się zautomatyzować systemowo, a nie takie, które musisz obsługiwać ręcznie za każdym razem.
5.Pierwsze zadanie: nudne, powtarzalne, o niskiej stawce błędu
Na czym polega: Kryteria wyboru pilotażu to: kosztowne czasowo, powtarzalne i takie, przy którym pomyłka AI nikogo nie krzywdzi. Przykłady: raporty tygodniowe, notatki ze spotkań, sortowanie skrzynki, czyszczenie danych.
Jak stosować: Odfiltruj procesy krytyczne (finanse, compliance, komunikacja z klientem końcowym) z pierwszej rundy. Chcesz przestrzeni na iterację bez konsekwencji.
Na co uważać: „Nikomu nic się nie stanie” bywa złudne — raport zasilający decyzję zarządu może mieć wyższą stawkę, niż się wydaje. Sprawdź, kto konsumuje wynik procesu, zanim uznasz go za niskiego ryzyka.
6.Nazwij liczbę, zanim cokolwiek zbudujesz
Na czym polega: Kluczowa różnica między budowniczym a konsultantem: konsultant wybiera jedną metrykę i faktycznie ją zmienia. Trzy kubełki: zaoszczędzony czas, ograniczone błędy, zarobione pieniądze.
Jak stosować: Przed napisaniem pierwszego promptu zapisz zdanie w formie „X spadnie/wzrośnie z A do B”. Im bardziej szczegółowa metryka (średni czas odpowiedzi, procent zwrotów, liczba zgłoszeń z formularza), tym mocniejszy argument.
Na co uważać: Musisz zmierzyć stan wyjściowy przed wdrożeniem. Bez baseline’u zostaje ci szacunek z pamięci, który każdy sceptyk w firmie natychmiast podważy.
7.Zasada higieny danych wyprzedza wszystko inne
Na czym polega: Używaj wyłącznie narzędzi AI zatwierdzonych przez firmę i nigdy nie wprowadzaj danych firmowych ani klienckich do systemów, które nie przeszły akceptacji.
Jak stosować: Zanim zbudujesz cokolwiek, ustal listę dopuszczonych narzędzi z działem IT lub bezpieczeństwa. Jeśli takiej listy nie ma, zaproponuj jej stworzenie — to samo w sobie jest widocznym wkładem.
Na co uważać: Jedno naruszenie polityki danych kasuje cały dorobek z faz drugiej i trzeciej. To jedyny punkt tej ścieżki, w którym „lepiej prosić o wybaczenie niż o pozwolenie” jest bardzo złą strategią.
(Informacja dodatkowa: w polskich realiach dochodzi do tego RODO — przetwarzanie danych osobowych w zewnętrznym narzędziu AI wymaga podstawy prawnej i zwykle umowy powierzenia z dostawcą.)
8.Dowód wideo „przed i po” zamiast obietnicy
Na czym polega: Po zbudowaniu rozwiązania nagrywasz krótkie porównanie starego i nowego procesu, a potem dostarczasz je realnie i mierzysz, czy liczba drgnęła.
Jak stosować: Nagraj oba przebiegi — stary proces w naturalnym tempie i nowy. Trzyminutowe nagranie działa w organizacji lepiej niż dokument, bo krąży samo i nie wymaga czytania.
Na co uważać: Demo na wyselekcjonowanym przykładzie to nie dowód. Pokazuj wynik po kilku tygodniach realnego użycia, w tym przypadki, w których system się mylił — inaczej stracisz wiarygodność przy pierwszej awarii.
9.Wyniki nie przypisują się same
Na czym polega: Firma zaczyna oszczędzać, a efekt rozpływa się w „mieliśmy dobry kwartał”. Nikt na górze automatycznie nie połączy oszczędności z twoim nazwiskiem.
Jak stosować: Każdą wygraną komunikuj jako sukces firmy, ale z jednoznacznie wskazanym źródłem — konkretnym systemem, który zbudowałeś. Prowadź bieżący rejestr wdrożeń z datami i liczbami; przyda się przy rozmowie o podwyżce lub nowym stanowisku.
Na co uważać: Granica między przypisywaniem sobie zasług a przypisywaniem tylko sobie jest cienka. Jeśli wdrożenie wymagało współpracy zespołu, pominięcie ich zwróci się przeciwko tobie szybciej niż jakikolwiek zysk wizerunkowy.
10.Podnieś pułap: od godzin do wąskich gardeł
Na czym polega: Oszczędzanie czasu nie rozwija firmy. Rozwija ją usuwanie ograniczenia, które hamuje wzrost. Każda firma jest ograniczona albo podażowo, albo popytowo — test kontrolny to pytanie „co się posypie, jeśli jutro podwoimy liczbę klientów?”.
Jak stosować: Zastosuj test do własnej organizacji i wybierz projekt atakujący zdiagnozowane ograniczenie, a nie kolejne drobne zadanie. Po usunięciu jednego wąskiego gardła pojawi się następne — powtarzaj pętlę.
Na co uważać: Diagnoza wąskiego gardła na poziomie całej firmy wymaga danych i mandatu, których szeregowy pracownik zwykle nie ma. Wchodź w tę fazę dopiero po zbudowaniu wiarygodności z fazy drugiej, inaczej zabrzmisz jak ktoś, kto krytykuje strategię bez podstaw.
(Informacja dodatkowa: podział na ograniczenie podażowe i popytowe to uproszczona wersja teorii ograniczeń Eliyahu Goldratta z książki „Cel” — zakładającej, że przepustowość całego systemu wyznacza jego najsłabsze ogniwo.)