AI project manager – kim jest i czym się zajmuje?

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje niemal każdy aspekt biznesu, ale sama technologia to dopiero początek. Prawdziwa transformacja wymaga ludzi – i to właśnie tutaj pojawia się AI project manager. To nie jest zwykły kierownik projektu, który nauczył się nowego narzędzia. To strategiczny lider zmiany, który rozumie, że wdrożenie AI to 20% technologii i 80% zarządzania ludźmi i procesami.

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Kim jest AI project manager?
• Czym zajmuje się AI project manager?
• Jakie kompetencje powinien posiadać AI project manager?
• Ile zarabia AI project manager?

Najważniejsze informacje:

• AI project manager to kierownik projektu odpowiedzialny za kompleksowe zarządzanie projektami związanymi ze sztuczną inteligencją, który wykracza poza dostarczenie technologii i koncentruje się na poprowadzeniu ludzi przez zmianę o bezprecedensowej skali.
• AI PM zajmuje się łączeniem wymiaru technicznego i ludzkiego (backlog techniczny + backlog zmiany), planowaniem faz projektu AI (od odkrywania potrzeb przez prototypowanie po skalowanie), zarządzaniem ryzykiem i podejmowaniem strategicznych decyzji opartych na danych.
• Kluczowe kompetencje to zarządzanie zmianą i wymiar ludzki, strategiczne myślenie i orientacja na wartość biznesową, elastyczność i zwinne metody, kompetencje techniczne i analityczne oraz umiejętności miękkie i przywódcze.
• Zarobki AI project managera w Polsce w 2025 roku plasują się w górnych widełkach dla PM w IT (14 000 – 35 000 PLN brutto), a dla roli artificial intelligence manager średnio 16 879 zł brutto miesięcznie.

AI project manager – definicja

AI project manager to kierownik projektu, który odpowiada za kompleksowe zarządzanie projektami i inicjatywami związanymi ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym (machine learning – ML), od fazy koncepcji aż do ich skutecznego wdrożenia i zaadaptowania w organizacji. AI project manager jest ściśle związany ze specjalizacją IT project managera oraz z metodami Agile, z dodatkowymi kompetencjami specyficznymi dla projektów AI.

AI project manager to strategiczny lider, który łączy perspektywę biznesową i technologiczną w projektach sztucznej inteligencji, zarządza zmianą i dba o to, by ludzie przyswoili nowe rozwiązania technologiczne, działając iteracyjnie w środowisku niepełnych informacji.

Definicja AI project managera

AI project managera od tradycyjnego PM odróżnia zrozumienie, że rola ta wykracza poza samo dostarczenie sprawnie działającej technologii. AI PM koncentruje się przede wszystkim na poprowadzeniu ludzi przez zmianę, której skala i tempo są bezprecedensowe w dobie AI. W projektach AI to ludzie, którzy potrafią z nią pracować, zmieniają organizację, a nie sama technologia. Dlatego project manager w AI musi wziąć pełną odpowiedzialność za dowiezienie zmiany – od strategii po praktyczne wdrożenie.

Silne tendencje rynkowe oraz szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji spowodowały wyłonienie się specjalistycznej roli project managera, koncentrującej się na projektach związanych z AI. Według danych z rynku pracy, eksperci w obszarze AI i machine learning mogli liczyć na podwyżki rzędu 5-15% w 2024 roku, co wskazuje na rosnące zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie^[1]. Wysokie zainteresowanie pracodawców zyskują osoby specjalizujące się w machine learning engineer oraz data engineer, a role te są kluczowe w projektach AI.

AI project manager musi działać strategicznie, ponieważ wiedza w obszarze AI dezaktualizuje się w ciągu tygodni i miesięcy, a nie kwartałów i lat. Wymaga to specyficznej postawy – gotowości do iteracyjnego dostosowywania planu i bycia otwartym na ciągłe zmiany. W projektach AI, gdzie wiedza szybko się dezaktualizuje, kluczowa jest postawa “rób pilotaż, testuj, ucz się” zamiast perfekcyjnego planowania. PM musi w miarę swobodnie poruszać się w świecie niepełnych informacji i być gotowym do szybkiego uczenia się i zmiany podejścia.

Zarządzanie projektem z uwzględnieniem specyfiki technologii, jaką jest sztuczna inteligencja, wymaga od PM zrozumienia kluczowych faz projektów AI – od odkrywania potrzeb użytkowników, przez tworzenie i testowanie prototypów, aż po skalowanie rozwiązania AI i jego rozwój. AI PM musi również wspierać procesy MLOps w przypadku wdrożeń modeli uczenia maszynowego w chmurze, które pozwalają na automatyzację i optymalizację cyklu życia modeli AI.

Czym zajmuje się AI project manager?

AI project manager zajmuje się zarządzaniem projektami związanymi ze sztuczną inteligencją, co wymaga unikalnego połączenia kompetencji technicznych, strategicznych i związanych z zarządzaniem zmianą. Jego praca wykracza poza tradycyjne zarządzanie projektami IT i koncentruje się przede wszystkim na zarządzaniu zmianą w organizacji oraz dostarczaniu realnej wartości biznesowej. Przyjrzyjmy się głównym obszarom odpowiedzialności AI project managera.

Najważniejsza odpowiedzialność AI PM polega na zrozumieniu, że technologia AI sama nie zmieni organizacji – zmienią ją ludzie. Rola PM wychodzi poza samo dostarczenie sprawnie działającej technologii i jest to przede wszystkim poprowadzenie ludzi przez zmianę, której skala i tempo są bezprecedensowe. AI project manager zajmuje się łączeniem wymiaru technicznego i ludzkiego, co oznacza konsekwentne łączenie backlogu technicznego z backlogiem zmiany. Backlog zmiany włącza w zakres projektu komunikację, testowanie, szkolenia, tworzenie nowych ról, aktualizację procesów i procedur oraz wsparcie menedżerów liniowych.

Praca z emocjami i oporem to ważki element zarządzania zmianą w projektach AI. PM musi umieć oddziaływać na ludzi, których dotyczy zmiana, i musi to stanowić część jego zakresu projektu. AI często budzi lęk o utratę pracy – według danych 35% pracowników obawia się utraty pracy na rzecz technologii^[2]. AI PM buduje zaufanie poprzez przejrzystość (co algorytmy robią i czego nie), bezpieczeństwo (pilotaż “safe-to-fail”) oraz jasny podział ról człowiek – technologia. Wzięcie pełnej odpowiedzialności za dowiezienie zmiany – od strategii po praktyczne wdrożenie – wymaga posiadania odpowiedniej wiedzy, metod i narzędzi w zakresie całego procesu zmiany.

Planowanie i nadzorowanie faz projektu AI to kolejny kluczowy obszar odpowiedzialności. AI PM planuje i zarządza projektem, uwzględniając specyfikę technologii AI. W swoich działaniach powinien stosować się do metodyk zwinnych (Agile), które w projektach AI powinny być standardem, a nie wyjątkiem. Kluczowe fazy cyklu życia projektu AI obejmują tworzenie strategii AI – opracowanie wizji na zastosowanie AI w organizacji oraz zrozumienie możliwości i ograniczeń sztucznej inteligencji.

Identyfikowanie rozwiązania AI obejmuje zrozumienie potrzeb użytkowników, określenie celów i metryk KPI, identyfikację i analizę dostępnych danych oraz określenie zakresu projektu AI. Planowanie i iteracja to ustalanie priorytetów, identyfikacja zależności w projekcie oraz uwzględnianie kluczowych ryzyk związanych z implementacjami AI. PM musi być gotów do iteracyjnego dostosowywania planu do zmieniającego się kontekstu. Prototypowanie obejmuje zarządzanie procesami czyszczenia, mapowania i gromadzenia danych, budowania prototypu oraz testowania rozwiązania AI. Skalowanie rozwiązania to planowanie etapów wdrożenia (np. Beta), szkolenie użytkowników i wsparcie adopcji, a także zbieranie informacji zwrotnej od użytkowników.

Podejmowanie decyzji strategicznych i elastyczność w niepewnym środowisku to obszar, w którym AI project manager musi wykazać się wyjątkową dojrzałością. Podejmowanie decyzji opartych na danych wymaga od PM umiejętności analizowania danych, monitorowania KPI i oceniania efektywności rozwiązań AI, aby podejmować trafne decyzje biznesowe. Wszelkie działania powinny opierać się na faktach i dowodach, a nie na przeczuciach. Elastyczność to konieczność swobodnego poruszania się w świecie niepełnych informacji i gotowość do szybkiego uczenia się i zmiany podejścia.

Komunikacja wielojęzyczna to kolejna kluczowa kompetencja AI PM w praktyce. Musi być mistrzem komunikacji, dostosowując narrację do różnych grup odbiorców. Dla zarządu PM potrzebuje narracji o wartości, ryzykach i biznesowych korzyściach (ROI). Dla użytkowników konieczne jest wyjaśnienie, co AI dla nich oznacza i przedstawienie konkretnych scenariuszy pracy w przyszłości. Komunikacja z zespołem technicznym wymaga zrozumienia języka data science, machine learning i MLOps. Ta zdolność do “tłumaczenia” między różnymi językami i kontekstami jest tym, co odróżnia doskonałego AI PM od przeciętnego.

Jakie kompetencje powinien posiadać AI project manager?

Rola project managera w projektach związanych ze sztuczną inteligencją ewoluowała, wykraczając poza tradycyjne zarządzanie budżetem i harmonogramem. Jest to stanowisko wymagające unikalnego połączenia umiejętności technicznych, strategicznego myślenia oraz zaawansowanych kompetencji w zakresie zarządzania zmianą.

Zarządzanie zmianą i wymiar ludzki

W projektach AI najważniejsze jest to, że to ludzie, którzy potrafią pracować ze sztuczną inteligencją, zmieniają organizację, a nie sama technologia. Dlatego PM musi być przede wszystkim liderem zmiany. Prowadzenie ludzi przez zmianę wymaga wzięcia pełnej odpowiedzialności za dowiezienie zmiany – od strategii po praktyczne wdrożenie. Skala i tempo tej zmiany są bezprecedensowe. Łączenie backlogu technicznego z backlogiem zmiany to konsekwentne łączenie wymiaru technicznego i ludzkiego. Obejmuje to pozyskanie wsparcia sponsorów, komunikację, testowanie, szkolenia, nowe role, aktualizację procesów i procedur.

Praca z emocjami i oporem wymaga umiejętności pracy z emocjami i oporem docelowych użytkowników. Konieczna jest umiejętność pracy z lękiem pracowników przed utratą pracy, budowanie zaufania poprzez przejrzystość i jasny podział ról człowiek-technologia. Wczesne zarządzanie zmianą oznacza zrozumienie, jak zmiana wpłynie na różne funkcje i role w organizacji, i należy to zrobić na wczesnym etapie projektu, tuż po zdefiniowaniu docelowego rozwiązania. Oddziaływanie na ludzi to umiejętność, której nie można pominąć – PM musi umieć oddziaływać na ludzi, których dotyczy zmiana, ponieważ to również jest częścią zakresu jego projektu. Wiedza i narzędzia change management oznaczają posiadanie odpowiedniej wiedzy, metod i narzędzi w zakresie zarządzania zmianą.

Strategiczne myślenie i orientacja na wartość biznesową

Rola PM krystalizuje się wokół dostarczania realnej biznesowej wartości. Dostarczanie wartości biznesowej to koncentracja na dostarczaniu realnej biznesowej wartości wdrażanych projektów. Dziś to jeden z głównych aspektów oczekiwanych od kierowników projektów przez klientów i firmy. Stawianie pytań strategicznych wymaga umiejętności prowokowania trudnych dyskusji, stawiając “pytania-zabójców” już na etapie pomysłu (np. “Jaką wartość biznesową chcemy dostarczyć?”). Tworzenie strategii AI to umiejętność opracowania wizji zastosowania AI w organizacji oraz zrozumienie możliwości i ograniczeń tej technologii.

Definiowanie celów oznacza określenie celów i zdefiniowanie metryk KPI, a także identyfikację i przeanalizowanie dostępnych danych przed wyborem rozwiązania AI. ROI i zwrot z inwestycji to dbałość o zwrot z inwestycji, a nie tylko entuzjazm technologiczny. PM musi potrafić obliczyć i wykazać, że projekt AI przyniesie korzyści przewyższające koszty jego wdrożenia.

Elastyczność i zwinne metody (Agile)

Wiedza w obszarze AI dezaktualizuje się w ciągu tygodni i miesięcy, co wymaga przyjęcia zwinnego podejścia. Gotowość do adaptacji i iteracji to swobodne poruszanie się w świecie niepełnych informacji i gotowość do iteracyjnego dostosowywania planu do zmieniającego się kontekstu. Szybkie uczenie się i zmiana podejścia są konieczne – PM musi być gotów do szybkiego uczenia się nowych technologii, metodologii i narzędzi. Postawa “Pilotaż, testuj, ucz się” jest ważniejsza niż perfekcyjne planowanie. Podejście “rób pilotaż, testuj, ucz się” pozwala na szybką walidację założeń i minimalizację ryzyka dużych inwestycji w niewłaściwe rozwiązania.

Wykorzystanie Agile oznacza, że PM powinien wykorzystywać zarządzanie zwinne w projektach AI. Zwinne metodyki zarządzania projektem powinny być dzisiaj standardem w projektach AI, gdzie wymagania mogą się zmieniać w trakcie realizacji projektu.

Kompetencje techniczne i analityczne

PM musi umieć korzystać z AI, aby podnieść efektywność dostarczania projektów. Podejmowanie decyzji opartych na danych wymaga umiejętności analizowania danych, monitorowania kluczowych wskaźników wydajności (KPI) i oceny efektywności rozwiązań AI. Wszystkie działania PM muszą opierać się na faktach i dowodach. Zrozumienie technologii AI to nauka zarządzania projektami AI, biorąc pod uwagę specyfikę technologii, jaką jest sztuczna inteligencja. Znajomość narzędzi AI oznacza poznawanie narzędzi AI, data science i podstaw programowania. Należy wiedzieć, jak efektywnie korzystać z narzędzi i technik stosowanych przez najlepszych PM-ów do realizacji projektów AI.

Komunikacja z narzędziami AI to nabycie umiejętności komunikacji z narzędziami AI w celu efektywnego, skutecznego i precyzyjnego uzyskiwania rezultatów już w pierwszym poleceniu (prompt engineering). Zarządzanie fazami AI wymaga rozumienia kluczowych faz projektów AI, od odkrywania potrzeb użytkowników, przez tworzenie i testowanie prototypów, aż po skalowanie rozwiązania AI i jego rozwój. Znajomość MLOps jest przydatna w przypadku wdrożeń modeli uczenia maszynowego w chmurze, które pozwalają na automatyzację i optymalizację cyklu życia modeli AI.

Kompetencje miękkie i przywódcze

W kontekście AI project manager musi rozwijać zarówno kompetencje miękkie, jak i twarde w takim samym stopniu. Przywództwo wymaga bycia liderem, który potrafi motywować zespół projektowy i inspirować go do działania w obliczu niepewności i szybko zmieniających się wymagań. Komunikacja to mistrzostwo skutecznej komunikacji, zarówno pisemnej, jak i werbalnej, oraz aktywnego słuchania. PM musi być w stanie komunikować się z różnymi odbiorcami – od technicznych członków zespołu po zarząd.

Rozwiązywanie problemów i ryzyka oznacza zdolność do identyfikacji i zarządzania ryzykiem projektu AI. PM nie może opóźniać reakcji na problem, czekając, aż sytuacja sama się rozwiąże. Musi być decyzyjny w obliczu potencjalnych problemów. Multitasking i organizacja to umiejętność organizacji i ustalania priorytetów, zwłaszcza w warunkach zmienności i presji czasu charakterystycznych dla projektów AI. Ciągłe uczenie się jest niezbędne w obszarze AI, gdzie nowe narzędzia, modele i best practices pojawiają się co kilka miesięcy.

AI project manager to rola dla osób, które potrafią działać w szarej strefie. W projektach AI rzadko mamy jasne odpowiedzi – technologia ewoluuje szybciej niż potrafimy ją wdrażać, użytkownicy nie wiedzą, czego naprawdę potrzebują, a zarząd ma nierealistyczne oczekiwania. PM musi być gotów na to, że dzisiaj podejmie decyzję na podstawie niepełnych danych, jutro może okazać się, że była błędna, ale to OK – bo nauczyliśmy się czegoś wartościowego. To wymaga pokory, odwagi i akceptacji niepewności. Jeśli jesteś osobą, która potrzebuje kontroli i jasnych procedur, projekty AI mogą być frustrujące.

Borys Bednarek, Head of SEO & TL Performance Marketing

Ile zarabia AI project manager?

Zarobki AI project managera w Polsce w 2025 roku są atrakcyjne i plasują się w górnych widełkach dla project managerów w branży IT, ze względu na specjalistyczny charakter tej roli i rosnące zapotrzebowanie na ekspertów w obszarze sztucznej inteligencji. Obecne źródła nie dostarczają ujednoliconych i szczegółowych widełek wynagrodzeń bezpośrednio dla stanowiska AI project manager, jednak można oszacować potencjalne zarobki tej roli, opierając się na danych dla pokrewnych, wysoko specjalistycznych stanowisk w branży technologicznej.

AI project manager działa w środowisku IT, a jego wynagrodzenie będzie zbliżone do ogólnych stawek dla kierowników projektów w tej branży, z premią za specjalizację w AI. Według danych z rynku pracy, mediana wynagrodzenia IT project managera wynosi 15 000 PLN brutto miesięcznie, z widełkami od 11 390 PLN do 19 700 PLN^[3]. Junior PM w IT zarabia od 6 000 do 14 000 PLN brutto, mid-level PM od 14 000 do 25 000 PLN brutto, a senior PM od 24 000 do 35 000 PLN brutto miesięcznie^[4].

Najbliższe stanowisko AI project managerowi to artificial intelligence manager – rola, która może mieć szerszy zakres odpowiedzialności (menedżer zespołu/departamentu, a nie tylko projektu). Według statystyk wynagrodzeń dla stanowiska artificial intelligence manager w Polsce (dane z października 2025 roku), średnie miesięczne wynagrodzenie wynosi 16 879 zł brutto. Najniższe roczne wynagrodzenie wynosi 155 148 zł (około 12 929 zł miesięcznie), a najwyższe roczne wynagrodzenie może sięgać 222 396 zł (około 18 533 zł miesięcznie)^[5].

Czynniki podnoszące wynagrodzenie AI PM to wysokie zainteresowanie pracodawców specjalistami w obszarze machine learning i data engineering. Poszukiwane umiejętności związane z AI/ML mogły liczyć na podwyżki rzędu 5-15% w 2024 roku^[6]. Zarządzanie zmianą jako kompetencja jest coraz bardziej ceniona – rola AI PM wykracza poza tradycyjne zarządzanie technologią i wymaga poprowadzenia ludzi przez zmianę. Zdolność do łączenia backlogu technicznego z backlogiem zmiany oraz wiedza na temat zarządzania zmianą (change management) podnoszą wartość PM na rynku pracy.

Wynagrodzenia w kontekście branży i lokalizacji również mają znaczenie. W Warszawie, gdzie koncentruje się większość firm technologicznych i startupów AI, wynagrodzenia są najwyższe i mogą przekraczać 20 000 – 25 000 PLN brutto miesięcznie dla doświadczonych AI PM-ów. W Krakowie, Wrocławiu i Trójmieście stawki są nieznacznie niższe, ale wciąż bardzo atrakcyjne. Według raportu Bulldogjob za 2025 rok, największe wzrosty wynagrodzeń B2B odnotowano we Wrocławiu (wzrost o 2 688 PLN) i Trójmieście (wzrost o 2 787 PLN)^[7].

Forma zatrudnienia wpływa na wysokość wynagrodzenia. Przeciętne wynagrodzenie project managera na UoP wynosi 13 817 zł miesięcznie brutto, podczas gdy na kontrakcie B2B można liczyć na 23 431 zł miesięcznie (netto plus VAT)^[8]. AI PM, ze względu na specjalistyczny charakter roli, często może negocjować stawki wyższe o 15-25% w porównaniu do ogólnego stanowiska PM w IT.

Prognozy na przyszłość są optymistyczne dla AI project managerów. W obliczu rosnącego zainteresowania technologiami AI i transformacji cyfrowej, umiejętności zarządzania projektami AI stają się coraz bardziej pożądane na rynku pracy. Według raportu PARP, 35% firm planowało zwiększenie zatrudnienia w pierwszym kwartale 2025 roku, ze szczególnym naciskiem na specjalistów z branży IT, gdzie AI jest jednym z najważniejszych obszarów rozwoju^[9]. To może prowadzić do dalszego wzrostu wynagrodzeń dla AI project managerów w najbliższych latach.