Budowanie zespołu AI: kluczowe role i kompetencje na 2025 rok

Sukces wdrożeń sztucznej inteligencji (AI) zależy nie tylko od technologii, ale przede wszystkim od ludzi. W dynamicznie zmieniającym się krajobrazie AI w 2025 roku, zbudowanie kompetentnego i dobrze zorganizowanego zespołu staje się kluczowym wyzwaniem dla menedżerów HR, dyrektorów IT i CTO. Jakie role są niezbędne w nowoczesnym zespole AI? Jakie kompetencje AI będą kluczowe w najbliższych latach? Jak efektywnie pozyskiwać i rozwijać talenty w tym obszarze? Ten artykuł omawia ewolucję ról w zespołach AI, identyfikuje kluczowe stanowiska techniczne i nietechniczne, analizuje niezbędne kompetencje twarde i miękkie oraz przedstawia strategie budowania zespołu AI zdolnego do napędzania innowacji w organizacji. Skupimy się na strategicznym zarządzaniu talentami i budowaniu kultury opartej na danych, która wspiera efektywną rekrutację AI i rozwój kompetencji AI.

Ewolucja ról w zespołach AI na rok 2025

Tradycyjnie zespoły AI kojarzono głównie z rolami technicznymi, takimi jak Data Scientist czy Machine Learning Engineer. Jednak w 2025 roku obserwujemy ewolucję w kierunku bardziej zróżnicowanych i interdyscyplinarnych struktur. W miarę dojrzewania technologii AI i jej coraz głębszej integracji z biznesem, rośnie zapotrzebowanie na role, które potrafią łączyć wiedzę techniczną z rozumieniem kontekstu biznesowego, kwestii etycznych i zarządzania projektami. Zespoły stają się mniej silosowe, a współpraca między specjalistami AI a ekspertami dziedzinowymi (np. z marketingu, finansów, produkcji) nabiera kluczowego znaczenia. Pojawiają się również nowe specjalizacje, związane np. z zarządzaniem dużymi modelami językowymi (LLM Operations), etyką AI czy tłumaczeniem potrzeb biznesowych na język technologii AI.

Kluczowe role techniczne w zespole AI

Rdzeń techniczny zespołu AI nadal stanowi grupa specjalistów odpowiedzialnych za projektowanie, budowanie i utrzymanie systemów sztucznej inteligencji. Do najważniejszych ról należą:

• Data Scientist: Ekspert w analizie danych, budowaniu modeli predykcyjnych i odkrywaniu wzorców w danych. Odpowiada za formułowanie hipotez, eksperymentowanie i walidację modeli pod kątem potrzeb biznesowych.
• Machine Learning Engineer (ML Engineer): Koncentruje się na wdrażaniu, skalowaniu i utrzymaniu modeli ML w środowisku produkcyjnym. Buduje potoki danych (pipelines), optymalizuje wydajność modeli i zapewnia ich niezawodność.
• Data Engineer: Odpowiada za projektowanie, budowanie i zarządzanie infrastrukturą danych (hurtownie danych, jeziora danych, potoki ETL/ELT), zapewniając dostępność i jakość danych dla analityków i modeli AI.
• AI Researcher / Scientist: Skupia się na badaniu i rozwijaniu nowych algorytmów i technik AI, często pracując nad bardziej fundamentalnymi lub długoterminowymi wyzwaniami.
• Software Engineer (AI Focus): Programista specjalizujący się w integrowaniu modeli AI z aplikacjami i systemami biznesowymi, tworzeniu API i zapewnianiu skalowalności rozwiązań.

Niezbędne role nietechniczne w nowoczesnym zespole AI

Efektywny zespół AI potrzebuje również osób, które pełnią rolę mostu między technologią a biznesem, dbają o aspekty etyczne i zarządcze. Kluczowe role nietechniczne (lub łączące kompetencje) to:

• AI Project Manager / Product Manager: Zarządza cyklem życia projektów AI, definiuje wymagania, priorytetyzuje zadania, komunikuje się z interesariuszami i dba o dostarczenie wartości biznesowej.
• AI Ethicist / Responsible AI Lead: Specjalista ds. etyki AI, który dba o zgodność z regulacjami, identyfikuje i mityguje ryzyka związane z biasem algorytmów, dyskryminacją czy brakiem transparentności.
• AI Translator / Business Analyst (AI Focus): Osoba rozumiejąca zarówno potrzeby biznesowe, jak i możliwości technologii AI. Pomaga tłumaczyć problemy biznesowe na zadania dla zespołu technicznego i komunikować wyniki w sposób zrozumiały dla biznesu.
• Data Analyst: Skupia się na eksploracji danych, wizualizacji wyników i tworzeniu raportów, wspierając podejmowanie decyzji biznesowych w oparciu o dane.

W mniejszych organizacjach niektóre z tych ról mogą być łączone.

Kompetencje twarde i miękkie niezbędne w zespole AI

Sukces zespołu AI zależy od odpowiedniej kombinacji kompetencji twardych (technicznych) i miękkich (interpersonalnych). Do kluczowych kompetencji twardych należą: programowanie (Python, R), znajomość algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego, statystyka, przetwarzanie i analiza danych, znajomość narzędzi i platform AI (np. TensorFlow, PyTorch, chmurowe platformy AI), inżynieria danych oraz, coraz częściej, wiedza dziedzinowa związana z obszarem zastosowania AI. Równie ważne, a często niedoceniane, są kompetencje miękkie (power skills). Należą do nich: umiejętność rozwiązywania problemów, myślenie krytyczne (niezbędne do oceny wyników AI), komunikacja (zdolność wyjaśniania złożonych koncepcji w prosty sposób), współpraca w zespole interdyscyplinarnym, ciekawość i chęć ciągłego uczenia się (ze względu na szybki rozwój dziedziny) oraz myślenie biznesowe (rozumienie, jak AI może tworzyć wartość).

Strategie pozyskiwania i rozwoju talentów AI

Znalezienie i utrzymanie talentów AI jest jednym z największych wyzwań. Firmy powinny stosować zdywersyfikowane strategie:

• Rozwój wewnętrzny (Upskilling i Reskilling): Inwestowanie w podnoszenie kwalifikacji obecnych pracowników (np. analityków, programistów) w kierunku ról AI oraz przekwalifikowywanie osób z innych działów. Jest to często bardziej efektywne kosztowo i pozwala zatrzymać wartościowych pracowników.
• Rekrutacja zewnętrzna: Aktywne poszukiwanie specjalistów na rynku pracy, budowanie marki pracodawcy atrakcyjnej dla talentów AI (employer branding), udział w konferencjach branżowych. Rekrutacja AI wymaga jednak specjalistycznej wiedzy i często jest bardzo konkurencyjna.
• Współpraca z uczelniami i instytucjami badawczymi: Budowanie relacji ze środowiskiem akademickim, oferowanie staży, udział w projektach badawczych.
• Partnerstwa zewnętrzne: Współpraca z firmami konsultingowymi i szkoleniowymi (takimi jak EITT) w celu szybkiego dostępu do wiedzy, wsparcia we wdrożeniach lub przeprowadzenia dedykowanych programów rozwojowych dla zespołów.
• Budowanie kultury sprzyjającej AI: Tworzenie środowiska pracy, które promuje eksperymentowanie, dzielenie się wiedzą, współpracę i ciągłe uczenie się. Jest to kluczowe dla przyciągania i zatrzymywania najlepszych specjalistów.

Podsumowanie: kluczowe wnioski dla czytelnika EITT

Zbudowanie skutecznego zespołu AI w 2025 roku wymaga strategicznego podejścia do zarządzania talentami. Nie wystarczy już skupiać się wyłącznie na pozyskaniu Data Scientistów. Nowoczesny zespół AI to interdyscyplinarna grupa łącząca role techniczne z nietechnicznymi, posiadająca zrównoważony zestaw kompetencji twardych i miękkich. Dla menedżerów HR i liderów IT kluczowe staje się zrozumienie ewoluujących potrzeb kompetencyjnych, wdrożenie efektywnych strategii rozwoju wewnętrznego i rekrutacji oraz budowanie kultury organizacyjnej, która wspiera innowacje oparte na AI. Inwestycja w odpowiedni zespół to fundament sukcesu każdej strategii sztucznej inteligencji.

Następny krok z EITT

Potrzebujesz wsparcia w zdefiniowaniu kluczowych ról i kompetencji dla Twojego zespołu AI? Chcesz opracować strategię rozwoju talentów AI w Twojej organizacji lub przeszkolić menedżerów w zakresie zarządzania zespołami AI? EITT oferuje audyty kompetencji, programy rozwojowe oraz dedykowane szkolenia dla zespołów AI i ich liderów. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy pomóc Ci zbudować zespół gotowy na wyzwania przyszłości AI.