Umelá inteligencia sa stala kľúčovým pilierom moderného podnikania. Firmy ju využívajú na automatizáciu procesov, personalizáciu zákazníckej skúsenosti, optimalizáciu nákladov či tvorbu nových produktov a služieb. V praxi to znamená zásadnú zmenu spôsobu, akým organizácie fungujú, rozhodujú sa a konkurujú na trhu.

S rastúcim významom AI však vzniká aj potreba jej systematického riadenia. Organizácie potrebujú lídra, ktorý dokáže prepojiť technologické možnosti umelej inteligencie s obchodnými cieľmi. Práve preto vznikla exekutívna rola  Manažér umelej inteligencie (Chief AI Officer CAIO). Ide o vznikajúcu exekutívnu rolu, ktorú zavádza rastúci počet organizácií tam, kde má AI strategický význam.

CAIO predstavuje strategickú pozíciu na úrovni vrcholového manažmentu. Jeho úlohou je  implementovať AI nástroje, ale zároveň definovať smerovanie firmy v oblasti umelej inteligencie, riadiť investície, minimalizovať riziká a zabezpečiť, aby AI prinášala reálnu hodnotu pre biznis.

V tomto článku sa pozrieme detailnejšie na to, kto je CAIO, čo presne robí, aké má kompetencie a prečo sa táto pozícia stáva jednou z najžiadanejších kariérnych príležitostí v oblasti AI a manažmentu. Zároveň vám ukážeme, ako sa na túto rolu pripraviť a akú hodnotu môže priniesť firmám aj jednotlivcom.

Kto je MBA Manažér Umelej Inteligencie (CAIO) a čo robí?

Definícia roly manažéra umelej inteligencie CAIO

Manažér umelej inteligencie (CAIO), je strategický líder, ktorý riadi implementáciu, rozvoj a efektívne využívanie umelej inteligencie v rámci organizácie. Jeho úlohou nie je len zavádzať nové technológie, ale predovšetkým zabezpečiť, aby AI prinášala reálnu obchodnú hodnotu, podporovala rast firmy a posilňovala jej konkurencieschopnosť.

Na rozdiel od AI špecialistu, ktorý sa zameriava na technickú stránku AI manažér pôsobí na strategickej úrovni. Prepája technologický svet s biznisom, rozumie možnostiam umelej inteligencie, no zároveň vie, ako ich aplikovať v konkrétnych firemných procesoch. CAIO neriadi len jeden AI produkt alebo tím, ale celé portfólio AI iniciatív na úrovni organizácie, vrátane governance, investícií, rizík a strategického dopadu.

Zároveň je dôležité odlíšiť rolu CAIO od iných AI pozícií. AI product manager sa spravidla sústreďuje na riadenie konkrétneho AI produktu alebo funkcionality, AI lead vedie technický alebo dátový tím a Head of Data zodpovedá najmä za dátovú stratégiu, dátovú infraštruktúru a správu dát. CAIO naopak neriadi len jeden produkt alebo tím, ale zastrešuje celé portfólio AI iniciatív na úrovni organizácie, vrátane governance, investícií, rizík a strategického dopadu na biznis.

Rola manažéra umelej inteligencie sa pohybuje na dvoch úrovniach. Technická rovina zahŕňa porozumenie modelom a infraštruktúre. Strategická rovina zahŕňa riadenie návratnosti investícií (ROI), transformáciu procesov a budovanie dlhodobej konkurenčnej výhody prostredníctvom AI. Práve schopnosť prepájať tieto dve roviny robí z CAIO unikátnu manažérsku pozíciu.

V rámci organizácie CAIO úzko spolupracuje s viacerými oddeleniami. S IT tímom rieši technickú implementáciu a dátovú infraštruktúru, s marketingom využitie AI pri personalizácii a automatizácii kampaní, s HR oddelením zabezpečuje vzdelávanie a rozvoj zamestnancov v oblasti umelej inteligencie. Zároveň je v priamom kontakte s vrcholovým vedením firmy, kde participuje na strategických rozhodnutiach a nastavovaní smerovania organizácie. CAIO pritom neriadi len jeden AI produkt alebo samostatný technický tím, ale celé portfólio AI iniciatív na úrovni organizácie, vrátane governance, investícií, rizík a strategického dopadu na biznis.

Z pohľadu organizačnej štruktúry ide o exekutívnu rolu CAIO reportuje priamo CEO alebo predstavenstvu. Nejde teda o operatívnu pozíciu, ale o kľúčového strategického hráča, ktorý má zásadný vplyv na to, ako firma využíva umelú inteligenciu ako nástroj transformácie a rastu.

Pozícia manažéra umelej inteligencie v organizačnej štruktúre

Pozícia Chief AI Officer (CAIO) predstavuje exekutívnu rolu na najvyššej úrovni riadenia organizácie. V typickej štruktúre reportuje priamo CEO alebo predstavenstvu (boardu), čo jasne signalizuje jej strategický význam. CAIO nie je operatívny manažér zodpovedný za každodenné IT procesy, ale líder, ktorý formuje smerovanie firmy v oblasti umelej inteligencie a jej využitia ako transformačného nástroja.

Táto pozícia vzniká ako reakcia na rastúcu komplexnosť a dopad umelej inteligencie, ktorá presahuje tradičné hranice IT oddelenia. Na rozdiel od CTO (Chief Technology Officer) a CIO (Chief Information Officer), ktorých kompetencie sú primárne technologické a prevádzkové, CAIO zastrešuje strategické riadenie AI naprieč celou organizáciou.

Porovnanie rolí: CTO vs. CIO vs. CAIO

Prečo umelá inteligencia vyžaduje exekutívne riadenie

Implementácia umelej inteligencie predstavuje zásadný zásah do fungovania celej organizácie a presahuje rámec bežnej technologickej inovácie. Ide o komplexnú transformačnú iniciatívu, ktorá ovplyvňuje nielen technologickú infraštruktúru, ale aj samotnú podstatu tvorby hodnoty, interné procesy a spôsob rozhodovania na všetkých úrovniach riadenia.

Z pohľadu biznisu umelá inteligencia redefinuje modely tvorby hodnoty. Organizácie prechádzajú od tradičných, lineárnych procesov k dátovo riadeným a prediktívnym prístupom, kde rozhodovanie nie je založené len na historických skúsenostiach, ale aj na analýze veľkých objemov dát v reálnom čase. AI umožňuje vytvárať personalizované produkty a služby, optimalizovať cenotvorbu, zvyšovať efektivitu operácií a identifikovať nové zdroje príjmov.

Zároveň AI preniká naprieč celou organizačnou štruktúrou. Neobmedzuje sa na IT oddelenie, ale ovplyvňuje marketing (personalizácia a automatizácia kampaní), financie (prediktívne modely a riadenie rizík), HR (analýza talentu a workforce planning) či operácie (automatizácia a optimalizácia procesov). Táto horizontálna penetrácia vytvára potrebu centrálneho riadenia, ktoré zabezpečí koordináciu jednotlivých iniciatív, elimináciu duplicít a konzistentnú implementáciu v súlade s celkovou stratégiou organizácie.

Významným faktorom je aj kapitálová náročnosť AI iniciatív. Implementácia umelej inteligencie si často vyžaduje investície do dátovej infraštruktúry, cloudových riešení, vývoja modelov a akvizície talentu, pričom rozpočty týchto projektov sa pohybujú v miliónoch eur. Návratnosť investícií (ROI) pritom nemusí byť okamžitá a často sa prejavuje až v strednodobom až dlhodobom horizonte. To kladie vysoké nároky na strategické riadenie portfólia AI projektov, prioritizáciu iniciatív a priebežné vyhodnocovanie ich prínosu.

Implementácia AI zároveň prináša nové kategórie rizík, ktoré presahujú tradičné technologické riziká. Ide najmä o reputačné riziko (napr. nesprávne alebo diskriminačné rozhodnutia modelov), právne riziko (nedodržanie regulačných požiadaviek ako GDPR či AI Act), ale aj modelové a dátové riziká spojené s kvalitou vstupných dát a spoľahlivosťou algoritmov. Tieto riziká si vyžadujú systematický prístup k AI governance, vrátane dohľadu nad modelmi, auditovateľnosti a transparentnosti rozhodovacích procesov.

AI maturity model

AI maturity model predstavuje rámec, ktorý popisuje úroveň vyspelosti organizácie v oblasti implementácie a riadenia umelej inteligencie. Umožňuje firmám identifikovať, v akej fáze sa nachádzajú, aké majú schopnosti a aké kroky sú potrebné na dosiahnutie vyššej úrovne využitia AI ako strategického aktíva.

V praxi možno rozlíšiť štyri základné fázy AI maturity:

Experimentálna fáza je charakteristická izolovaným testovaním AI nástrojov bez jednotnej stratégie. Iniciatívy často vznikajú spontánne na úrovni jednotlivých tímov alebo oddelení, bez koordinácie a bez jasného prepojenia na biznis ciele. Organizácia v tejto fáze získava prvé skúsenosti, no zároveň čelí riziku neefektívneho využitia zdrojov.

Pilotná fáza predstavuje posun smerom k systematickejšiemu prístupu. Firma realizuje konkrétne AI projekty, ktoré sú už naviazané na merateľné ukazovatele výkonnosti, najmä návratnosť investícií (ROI). Objavuje sa potreba riadenia projektov, základnej governance a lepšieho prepojenia medzi technológiou a biznisom.

V fáze škálovania dochádza k rozšíreniu AI riešení naprieč viacerými oddeleniami. Organizácia buduje dátovú infraštruktúru, štandardizuje procesy a integruje AI do kľúčových operácií. AI už nie je izolovaným experimentom, ale stáva sa významnou súčasťou fungovania firmy. V tejto fáze rastie potreba centrálneho riadenia, koordinácie a riadenia rizík.

Najvyššou úrovňou je strategická integrácia, kde je umelá inteligencia plne zakomponovaná do core business modelu organizácie. AI sa stáva zdrojom konkurenčnej výhody, ovplyvňuje strategické rozhodovanie a je integrálnou súčasťou produktov, služieb aj zákazníckej skúsenosti. Organizácia disponuje pokročilou AI governance, robustnou dátovou stratégiou a jasne definovanými procesmi riadenia rizík.

Hlavné ciele manažéra umelej inteligencie CAIO

Hlavnou úlohou manažéra umelej inteligencie (CAIO) je zabezpečiť, aby implementácia AI prinášala organizácii merateľnú hodnotu a podporovala jej dlhodobú stratégiu. Ide o komplexnú rolu, ktorá prepája technologické inovácie s obchodnými cieľmi, pričom dôraz sa kladie nielen na výkon a efektivitu, ale aj na riadenie rizík a dodržiavanie regulačných požiadaviek.

Jedným z kľúčových cieľov je zavádzanie AI riešení do firemných procesov. CAIO identifikuje oblasti, kde môže umelá inteligencia priniesť najväčší prínos. Implementácia musí byť vždy previazaná s konkrétnymi biznis cieľmi.

S tým úzko súvisí zvyšovanie efektivity a znižovanie nákladov. AI umožňuje organizáciám pracovať rýchlejšie, presnejšie a s menšími zdrojmi. Úlohou CAIO je zabezpečiť, aby tieto prínosy boli systematicky merané a optimalizované naprieč celou firmou.

Ďalším zásadným cieľom je podpora inovácií a budovanie konkurenčnej výhody. Umelá inteligencia otvára nové možnosti. CAIO zohráva kľúčovú úlohu pri identifikácii týchto príležitostí a ich premene na reálne projekty.

Neoddeliteľnou súčasťou tejto roly je aj riadenie rizík spojených s AI. Ide najmä o technologické, reputačné a právne riziká, ktoré môžu vzniknúť v dôsledku nesprávneho fungovania modelov alebo ich nevhodného použitia. CAIO nastavuje kontrolné mechanizmy, dohľad nad modelmi a procesy, ktoré minimalizujú tieto riziká.

S rastúcim významom umelej inteligencie nadobúda čoraz väčší význam aj etika a regulácia AI. Manažér umelej inteligencie musí zabezpečiť, aby systémy fungovali transparentne, férovo a v súlade s legislatívou. To zahŕňa napríklad riešenie problémov spojených s biasom (predpojatosťou) a diskrimináciou, ako aj zabezpečenie vysvetliteľnosti rozhodnutí AI modelov.

Kľúčovým aspektom je tiež riadenie návratnosti investícií (ROI). AI projekty si často vyžadujú významné finančné zdroje, preto je nevyhnutné priebežne vyhodnocovať ich prínos a efektivitu. CAIO rozhoduje o tom, ktoré iniciatívy majú byť škálované, optimalizované alebo ukončené.

Hlavné ciele manažéra umelej inteligencie

Ako CAIO premieňa AI na obchodnú hodnotu

Manažér umelej inteligencie hodnotí úspech AI iniciatív podľa ich reálneho dopadu na biznis. Kľúčovou úlohou CAIO je transformovať technologický potenciál umelej inteligencie na merateľnú obchodnú hodnotu, ktorá sa prejavuje v konkrétnych výsledkoch organizácie.

V praxi ide najmä o zvyšovanie produktivity prostredníctvom automatizácie procesov, znižovanie prevádzkových nákladov, zrýchlenie time-to-market pri uvádzaní produktov a služieb, ako aj o zlepšenie kvality rozhodovania na základe dátovej analytiky. Umelá inteligencia zároveň umožňuje identifikovať nové obchodné príležitosti, vytvárať nové zdroje výnosov a zvyšovať hodnotu pre zákazníka prostredníctvom personalizácie a lepšej zákazníckej skúsenosti.

CAIO pritom zohráva kľúčovú úlohu pri definovaní metrík úspešnosti AI projektov, nastavovaní KPI a vyhodnocovaní návratnosti investícií (ROI). Dôležitým aspektom je aj schopnosť prioritizovať iniciatívy podľa ich strategického významu a zabezpečiť ich prepojenie s celkovou biznis stratégiou organizácie.

Práve schopnosť efektívne prepájať technologické riešenia s merateľným ekonomickým prínosom predstavuje hlavný rozdiel medzi CAIO a čisto technickými AI rolami. Zatiaľ čo technické pozície sa sústreďujú na vývoj a optimalizáciu modelov, CAIO nesie zodpovednosť za to, aby tieto riešenia prinášali reálnu hodnotu a podporovali dlhodobú konkurencieschopnosť organizácie.

Regulačný rámec umelej inteligencie v EÚ

V európskom kontexte je implementácia umelej inteligencie neoddeliteľne spätá s prísnymi legislatívnymi a etickými požiadavkami, ktoré reflektujú dôraz Európskej únie na ochranu základných práv, transparentnosť a zodpovedné využívanie technológií. Na rozdiel od iných regiónov sveta EÚ pristupuje k regulácii AI systematicky a preventívne, s cieľom minimalizovať riziká ešte pred ich reálnym dopadom na spoločnosť a ekonomiku.

Kľúčovým pilierom tohto regulačného rámca je AI Act (Artificial Intelligence Act), konkrétne nariadenie Európskej únie 2024/1689, ktoré predstavuje prvú komplexnú legislatívu na svete zameranú výlučne na oblasť umelej inteligencie. Ide o priamo uplatniteľné nariadenie, pričom jeho prvé ustanovenia sa začali aplikovať od 2. februára 2025, čím sa výrazne zvyšuje jeho praktický dopad na organizácie.

Tento právny rámec zavádza tzv. rizikovo orientovaný prístup, v rámci ktorého sú AI systémy klasifikované do viacerých kategórií podľa úrovne rizika (napr. minimálne, obmedzené, vysoké a neprípustné riziko). Pre každú kategóriu stanovuje konkrétne povinnosti pre vývojárov aj používateľov systémov, pričom najprísnejšie požiadavky sa vzťahujú na tzv. vysoko rizikové AI systémy. Tie podliehajú prísnym pravidlám v oblasti transparentnosti, dokumentácie, riadenia dát, dohľadu a auditovateľnosti.

AI Act tak zásadne mení spôsob, akým organizácie pristupujú k návrhu, implementácii a prevádzke AI riešení, a posúva umelú inteligenciu z technologickej témy do oblasti strategického riadenia, compliance a riadenia rizík.(https://artificialintelligenceact.eu/)

Druhým zásadným legislatívnym rámcom je GDPR (General Data Protection Regulation), ktorý upravuje spracovanie osobných údajov. Keďže väčšina AI systémov pracuje s veľkými objemami dát, často vrátane osobných údajov, GDPR má priamy dopad na ich návrh, tréning aj nasadenie. Organizácie musia zabezpečiť zákonnosť spracovania, minimalizáciu dát, ich bezpečnosť a zároveň umožniť jednotlivcom uplatňovať svoje práva, napríklad právo na vysvetlenie automatizovaného rozhodovania. GDPR kladie dôraz aj na automatizované rozhodovanie a profilovanie, kde vyžaduje, aby takéto rozhodnutia boli zákonné, transparentné a v prípade potreby vysvetliteľné. Kľúčové princípy, ako sú zákonnosť, minimalizácia dát a transparentnosť spracovania, majú zásadný dopad na spôsob, akým sú AI systémy navrhované a implementované. To znamená, že organizácie musia už pri návrhu AI riešení zohľadňovať nielen technickú efektivitu, ale aj regulačné a etické požiadavky. (https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/eng)

Osobitnú pozornosť si vyžadujú tzv. vysoko rizikové AI systémy, ktoré môžu významne ovplyvniť základné práva a slobody jednotlivcov. Ide napríklad o systémy používané v zdravotníctve, finančných službách, nábore zamestnancov alebo verejnej správe. V týchto prípadoch legislatíva vyžaduje zavedenie prísnych kontrolných mechanizmov, vrátane dokumentácie, auditovateľnosti, riadenia kvality dát a priebežného monitorovania výkonnosti modelov. Transparentnosť a dohľad nad rozhodovacími procesmi sú tu kľúčové pre zabezpečenie dôvery a právnej istoty.(https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html)

S regulačným rámcom úzko súvisia aj dve zásadné témy: transparentnosť modelov a eliminácia biasu a diskriminácie. Transparentnosť znamená schopnosť vysvetliť, ako AI systém dospel k určitému rozhodnutiu, čo je kritické najmä pri automatizovaných rozhodovacích procesoch. Bez tejto schopnosti je prakticky nemožné zabezpečiť kontrolu, audit ani právnu obhájiteľnosť rozhodnutí.

Rovnako dôležitá je identifikácia a eliminácia systematických skreslení (biasu) v dátach a algoritmoch, ktoré môžu viesť k diskriminačným výsledkom. Bias môže vzniknúť napríklad v dôsledku nevyvážených tréningových dát alebo nesprávne navrhnutých modelov, pričom jeho dôsledky môžu mať významný spoločenský aj právny dopad.

V tomto kontexte zohráva manažér umelej inteligencie (CAIO) kľúčovú úlohu. Je zodpovedný za nastavenie AI governance rámca, ktorý zabezpečuje súlad s legislatívou, etickými princípmi a internými politikami organizácie. CAIO dohliada na to, aby AI riešenia boli nielen efektívne a inovatívne, ale aj transparentné, bezpečné a zodpovedné. (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai) (https://www.pwc.com/gx/en/services/ai/responsible-ai.html)

V praxi však úloha CAIO nekončí pri sledovaní externých regulačných požiadaviek. Súčasťou jeho zodpovednosti je aj nastavenie interného AI governance rámca, ktorý zahŕňa smernice pre používanie umelej inteligencie, schvaľovanie jednotlivých use-caseov, definovanie zodpovedností za modely a eskalačné mechanizmy pri rizikových aplikáciách. Práve tento interný rámec premieňa reguláciu z formálnej povinnosti na reálne riadený manažérsky systém.

Pracovná náplň a povinnosti manažéra umelej inteligencie CAIO

Pracovná náplň manažéra umelej inteligencie (CAIO) zahŕňa široké spektrum aktivít, ktoré sa pohybujú od operatívnych činností až po strategické riadenie transformácie organizácie prostredníctvom AI. Ide o rolu, ktorá prepája každodenné riadenie projektov s dlhodobým smerovaním firmy v oblasti digitálnych inovácií.

Bežné každodenné úlohy Manažéra Umelej inteligencie

Na operatívnej úrovni sa CAIO venuje predovšetkým identifikácii príležitostí pre využitie umelej inteligencie v existujúcich procesoch. To zahŕňa analýzu interných procesov s cieľom určiť, ktoré z nich sú vhodné na automatizáciu alebo optimalizáciu pomocou AI nástrojov.

Dôležitou súčasťou každodennej agendy sú aj stretnutia s IT tímom a externými dodávateľmi, kde sa riešia technické aspekty implementácie, integrácia riešení a výber vhodných nástrojov. CAIO zároveň zabezpečuje pravidelný reporting vedeniu spoločnosti, pričom prezentuje výkonnosť AI projektov, ich prínosy a identifikované riziká.

V operatívnej rovine sa podieľa aj na testovaní a validácii AI nástrojov, aby bola zabezpečená ich presnosť, spoľahlivosť a súlad s požiadavkami organizácie. Súčasťou jeho úloh je tiež vzdelávanie a školenie zamestnancov, čím podporuje adopciu AI riešení naprieč firmou.

Nemenej dôležitý je monitoring výkonnosti implementovaných AI systémov. CAIO sleduje ich efektivitu, presnosť a dopad na biznis ukazovatele, pričom identifikuje priestor na optimalizáciu a ďalší rozvoj.

Strategické úlohy Manažéra Umelej inteligencie

Na strategickej úrovni zohráva CAIO kľúčovú úlohu pri formovaní budúcnosti organizácie. Základom je tvorba komplexnej AI stratégie, ktorá je plne zosúladená s celkovou biznis stratégiou firmy. Táto stratégia definuje priority, investičné smerovanie aj konkrétne iniciatívy v oblasti umelej inteligencie.

CAIO zároveň rozhoduje o výbere vhodných technológií a platforiem, pričom zohľadňuje nielen ich technologické parametre, ale aj ich prínos pre biznis a schopnosť integrácie do existujúcej infraštruktúry.

Významnou súčasťou jeho práce je riadenie AI projektov a portfólia iniciatív, vrátane nastavovania priorít, alokácie zdrojov a kontroly plnenia cieľov. S tým úzko súvisí aj plánovanie a riadenie investícií, kde CAIO zabezpečuje efektívne využitie finančných prostriedkov a maximalizáciu návratnosti.

Kľúčovým pilierom je AI governance, teda nastavenie pravidiel, procesov a kontrolných mechanizmov pre bezpečné, etické a transparentné využívanie umelej inteligencie. To zahŕňa aj dohľad nad dodržiavaním legislatívy a interných smerníc.

V neposlednom rade CAIO aktívne pracuje na budovaní AI kultúry v organizácii. Podporuje inovácie, experimentovanie a adopciu nových technológií, pričom zabezpečuje, aby zamestnanci rozumeli významu umelej inteligencie a vedeli ju efektívne využívať vo svojej práci.

Prečo AI zlyháva bez zmeny firemnej kultúry?

Jednou z najčastejších príčin zlyhania AI iniciatív je nedostatočná zmena firemnej kultúry a nízka úroveň jej prijatia v organizácii. Aj technicky kvalitne navrhnuté a implementované AI riešenia môžu priniesť slabé alebo nulové výsledky, pokiaľ nie sú reálne využívané zamestnancami v každodennej praxi.

Problém často spočíva v tom, že organizácie pristupujú k umelej inteligencii primárne ako k technologickému projektu, pričom podceňujú jej dopad na ľudí, procesy a spôsob práce. Zamestnanci nemusia rozumieť tomu, ako AI funguje, akú hodnotu prináša alebo ako ju efektívne využívať. To vedie k nízkej miere adopcie, formálnemu používaniu nástrojov alebo ich úplnému ignorovaniu.

Medzi najčastejšie bariéry patrí odpor voči zmene, ktorý je prirodzenou reakciou na zavádzanie nových technológií. Tento odpor je často posilnený strachom zo straty pracovného miesta, najmä ak komunikácia zo strany vedenia nie je dostatočne transparentná. Ďalším problémom sú nerealistické očakávania manažmentu, ktorý môže očakávať okamžité výsledky bez zohľadnenia potreby postupnej adaptácie organizácie. V praxi sa tiež často stretávame so situáciou, keď po implementácii dochádza k slabému využívaniu AI nástrojov, pretože chýba školenie, podpora alebo jasné procesné zakotvenie.

Z tohto dôvodu je úloha manažéra umelej inteligencie (CAIO) výrazne širšia než len riadenie technológie. CAIO musí pôsobiť ako líder zmeny (change leader), ktorý aktívne riadi transformáciu firemnej kultúry. To zahŕňa budovanie dôvery v AI, systematické vzdelávanie zamestnancov, komunikáciu prínosov aj limitov technológie a zapájanie tímov do implementačného procesu.

Kľúčovým cieľom je vytvoriť prostredie, v ktorom sa umelá inteligencia stáva prirodzenou súčasťou pracovných procesov. To si vyžaduje prepojenie AI s každodennými aktivitami zamestnancov, jasné definovanie zodpovedností a podporu zo strany vedenia organizácie.

V konečnom dôsledku platí, že úspech AI iniciatív je determinovaný schopnosťou organizácie adaptovať sa na zmenu. Bez tejto kultúrnej transformácie zostáva aj najpokročilejšia AI nevyužitým potenciálom.

Zručnosti a kompetenčný profil manažéra umelej inteligencie

Manažér umelej inteligencie (CAIO) predstavuje hybridnú rolu, ktorá si vyžaduje kombináciu technických znalostí, strategického myslenia a líderských schopností. Ide o pozíciu na priesečníku technológie, dát a biznisu, kde je nevyhnutné nielen porozumieť fungovaniu umelej inteligencie, ale aj vedieť ju efektívne riadiť, implementovať a prepojiť s cieľmi organizácie.

Tvrdé zručnosti (Hard skills) manažéra umelej inteligencie

Z hľadiska odborných (hard) zručností musí CAIO disponovať solídnym porozumením základov umelej inteligencie a strojového učenia. Nejde o to, aby bol expertom na programovanie modelov, ale aby rozumel princípom ich fungovania, možnostiam a limitom. Táto znalosť je kľúčová pre kvalifikované rozhodovanie pri výbere technológií a hodnotení ich prínosu.

Dôležitou súčasťou kompetenčného profilu je aj dátová analytika. Manažér umelej inteligencie musí vedieť interpretovať dáta, pracovať s metrikami výkonnosti a identifikovať príležitosti na ich využitie v prospech biznisu. S tým úzko súvisí schopnosť riadiť projekty. Projektový manažment je nevyhnutný pre koordináciu komplexných AI iniciatív, ktoré často zahŕňajú viaceré tímy a technológie.

CAIO musí mať zároveň prehľad v oblasti legislatívy a regulácie, najmä v kontexte ochrany osobných údajov (GDPR) a regulácie umelej inteligencie (napr. AI Act). Orientácia v právnom prostredí je nevyhnutná pre minimalizáciu rizík a zabezpečenie compliance.

Neoddeliteľnou súčasťou je aj znalosť digitálnych nástrojov a technologických platforiem, ktoré umožňujú implementáciu AI riešení.

AI a dátová stratégia

Kľúčovým prvkom kompetenčného profilu CAIO je schopnosť navrhovať a riadiť AI a dátovú stratégiu organizácie. Táto oblasť presahuje technické znalosti a zahŕňa systematický prístup k práci s dátami ako strategickým aktívom.

Základom je dôraz na kvalitu dát, keďže presnosť a spoľahlivosť AI modelov priamo závisí od kvality vstupných údajov. CAIO musí zabezpečiť, aby organizácia pracovala s relevantnými, aktuálnymi a konzistentnými dátami.

S tým súvisí aj data governance, teda nastavenie pravidiel, procesov a zodpovedností pre správu dát. Ide o kľúčový prvok pre zabezpečenie bezpečnosti, dostupnosti a správneho využívania dát v rámci celej organizácie.

Ďalšou oblasťou je budovanie a riadenie dátovej infraštruktúry, ktorá umožňuje efektívne spracovanie veľkých objemov dát a ich využitie v AI modeloch. CAIO musí rozumieť architektúre dátových riešení a ich integrácii do existujúcich systémov.

V kontexte prevádzky AI riešení zohráva dôležitú úlohu aj MLOps (Machine Learning Operations), ktorý zabezpečuje nasadzovanie, monitorovanie a správu modelov v produkčnom prostredí. CAIO dohliada na to, aby AI riešenia boli škálovateľné, spoľahlivé a dlhodobo udržateľné.

Neoddeliteľnou súčasťou je aj integrácia AI do existujúcich procesov a systémov, čo si vyžaduje schopnosť koordinovať technické aj organizačné zmeny.

Zručnosti a kompetenčný profil manažéra umelej inteligencie

Mäkké zručnosti (Soft skills) manažéra umelej inteligencie

Okrem technických znalostí sú pre úspech v tejto roli rozhodujúce aj mäkké zručnosti. CAIO musí disponovať silným strategickým myslením, ktoré mu umožňuje identifikovať príležitosti pre využitie AI a prepájať ich s dlhodobými cieľmi organizácie.

Kľúčová je aj schopnosť leadershipu. Vedenie tímov, motivovanie zamestnancov a riadenie zmien v organizácii. Implementácia umelej inteligencie často znamená zásadnú transformáciu pracovných procesov, preto je nevyhnutné efektívne riadiť ľudí aj očakávania.

Dôležitou kompetenciou je komunikácia, a to najmä schopnosť vysvetliť komplexné technologické koncepty zrozumiteľne pre netechnických stakeholderov, vrátane top manažmentu.

CAIO musí zároveň ovládať change management, keďže implementácia AI prináša organizačné zmeny, ktoré je potrebné riadiť systematicky a citlivo.

V neposlednom rade je nevyhnutné kritické myslenie, ktoré umožňuje hodnotiť prínosy a riziká AI riešení, robiť informované rozhodnutia a predchádzať unáhleným alebo neefektívnym investíciám.

Kde sa pozícia manažéra umelej inteligencie vyskytuje?

Pozícia manažéra umelej inteligencie (CAIO) sa postupne etablovala naprieč rôznymi sektormi ekonomiky. Jej výskyt nie je obmedzený len na technologické firmy. Práve naopak, najväčší význam nadobúda v organizáciách, ktoré prechádzajú digitálnou transformáciou a chcú systematicky využívať dáta a umelú inteligenciu ako zdroj konkurenčnej výhody.

Adopcia AI v podnikoch

Význam tejto pozície rastie aj v marketingových a digitálnych agentúrach, kde sa AI využíva na automatizáciu kampaní, analýzu správania zákazníkov či generovanie obsahu. CAIO pomáha agentúram efektívne implementovať AI nástroje, zvyšovať výkonnosť kampaní a prinášať klientom merateľné výsledky.

V priemyselných a výrobných podnikoch sa manažér umelej inteligencie podieľa na zavádzaní konceptov ako prediktívna údržba, optimalizácia výrobných procesov či automatizácia logistiky. AI tu priamo ovplyvňuje produktivitu a nákladovú efektívnosť, čo z nej robí strategický nástroj riadenia.

Rast dopytu po AI leadership rolách

S rastúcim využívaním AI prirodzene rastie aj potreba jej strategického riadenia. Organizácie postupne zisťujú, že izolované AI projekty bez centrálneho riadenia neprinášajú očakávané výsledky. To vedie k vzniku leadership rolí, ako je CAIO, ktoré zabezpečujú koordináciu AI iniciatív naprieč firmou.

V regulovaných odvetviach, ako je bankovníctvo alebo verejný sektor, je dôraz na AI governance, compliance a riadenie rizík ešte výraznejší. V technologických firmách je zas CAIO kľúčový pre škálovanie AI riešení a ich komercializáciu. V konzultačných spoločnostiach tieto roly podporujú transformáciu klientov a implementáciu AI stratégií.

V bankách a veľkých korporáciách patrí CAIO medzi kľúčové strategické pozície. Finančné inštitúcie využívajú AI napríklad na riadenie rizík, detekciu podvodov, personalizáciu služieb či automatizáciu zákazníckej podpory. Vzhľadom na vysokú mieru regulácie a citlivosť dát je tu zároveň silný dôraz na governance, compliance a riadenie rizík, čo zvyšuje význam tejto roly.

V IT firmách a technologických startupoch je CAIO často hybnou silou inovácií. V týchto organizáciách je umelá inteligencia často priamo súčasťou produktov alebo služieb, a preto je potrebné strategické riadenie jej vývoja, škálovania a komercializácie. CAIO tu zohráva úlohu pri definovaní technologickej vízie a zároveň zabezpečuje prepojenie medzi vývojom a biznisom.

Rovnako dôležitú úlohu zohráva CAIO vo verejnom sektore, kde sa AI využíva napríklad pri digitalizácii služieb, analýze dát pre tvorbu politík alebo zefektívňovaní administratívnych procesov. V tomto prostredí je však ešte väčší dôraz na transparentnosť, etiku a legislatívnu zodpovednosť.

V neposlednom rade sa táto pozícia vyskytuje aj v konzultačných spoločnostiach, ktoré pomáhajú firmám navrhovať a implementovať AI stratégie. CAIO alebo jeho ekvivalent tu pôsobí ako expert na transformáciu, ktorý vedie klientov pri zavádzaní umelej inteligencie a optimalizácii ich biznis modelov.

Pozícia manažéra umelej inteligencie (CAIO) sa postupne etablovala naprieč rôznymi sektormi ekonomiky. Jej výskyt úzko súvisí s tromi paralelnými trendmi: rastúcim využívaním AI v podnikoch, rastom dopytu po AI leadership rolách a postupným formovaním odmeňovania týchto pozícií.

Odmeňovanie a trhový kontext

Na rozdiel od technických pozícií, ako je AI inžinier, pre rolu CAIO zatiaľ neexistujú jednoznačné a stabilizované platové benchmarky, najmä na lokálnych trhoch ako Slovensko. Ide o relatívne novú exekutívnu pozíciu, ktorá sa stále vyvíja.

Z tohto dôvodu sa odmeňovanie CAIO odhaduje skôr nepriamo – na základe príbuzných seniorných rolí, ako sú AI governance manažéri, data leaders, CIO/CTO alebo vedúci AI tímov. Medzinárodné reporty (napr. IAPP, IBM) potvrdzujú rast významu AI leadershipu, no nepracujú s jednotnou kategóriou „plat CAIO“.

Štatistiky a kontext trhu

Dynamický rozvoj umelej inteligencie zásadne mení globálny trh práce aj investičné priority firiem. Aktuálne dáta naznačujú, že AI sa presúva z fázy experimentovania do fázy strategického nasadenia, čo priamo zvyšuje dopyt po špecializovaných manažérskych rolách, ako je manažér umelej inteligencie (CAIO).

Využívanie umelej inteligencie v podnikoch Európskej únie zaznamenáva výrazný rast. V roku 2025 využívalo AI technológie 20 % podnikov s viac ako 10 zamestnancami, čo predstavuje medziročný nárast o 6,5 percentuálneho bodu oproti roku 2024 (13,5 %).  Z hľadiska geografického rozloženia existujú výrazné rozdiely medzi krajinami. Najvyššiu mieru využívania dosahujú severské krajiny, konkrétne Dánsko (42,0 %), Fínsko (37,8 %) a Švédsko (35,0 %). Naopak, najnižšia úroveň využívania AI bola zaznamenaná v krajinách ako Rumunsko (5,2 %), Poľsko (8,4 %) a Bulharsko (8,5 %). Z pohľadu konkrétnych aplikácií je najčastejším využitím AI analýza textu (11,8 % podnikov). Nasledujú technológie zamerané na generovanie multimediálneho obsahu (9,5 %), generovanie textu alebo reči (8,8 %) a prevod reči na text (7,2 %). Tieto dáta potvrdzujú silný nástup generatívnej AI a jazykových modelov v biznis praxi. (https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2)

Tabuľka: Typy AI technológii používané v podnikaní porovnanie rokov 2024 a 2025 v %

Zdroj: Eurostat

Report (Salary and Jobs Report 2025-26: Privacy, AI Governance and Digital Responsibility) poukazuje na rastúci význam oblastí ako AI governance, ochrana súkromia a digitálna zodpovednosť, ktoré sa stávajú kľúčovými disciplínami v moderných organizáciách.  Až 50 % profesionálov pracujúcich v oblasti AI governance a privacy dosahuje príjem nad 169 700 USD ročne, pričom špecialisti pôsobiaci výlučne v jednej oblasti dosahujú nižšie mediány (AI governance približne 151 800 USD). Najvyššie platy sú zaznamenané v technologickom sektore, kde odborníci v AI governance a compliance dosahujú mediány až 205 000 – 221 000 USD ročne. Dôležitým faktorom celkovej odmeny je variabilná zložka. Takmer 70 % profesionálov dostáva bonusy, čo z nich robí najčastejšiu formu dodatočnej kompenzácie. Okrem finančných benefitov zohrávajú významnú úlohu aj nefinančné benefity. Až 61 % respondentov pracuje viac z domu ako z kancelárie. Report zároveň potvrdzuje silné prepojenie medzi kvalifikáciou a výškou platu. 77 % respondentov má aspoň jednu odbornú certifikáciu, pričom vyšší počet certifikácií je spojený s vyšším príjmom. (https://iapp.org/resources/article/salary-survey-summary)

Pozícia Manažéra umelej inteligencie (CAIO) je strategická a exekutívna rola, ktorá sa zásadne líši od technickej pozície AI inžiniera. CAIO je zodpovedný za riadenie AI na úrovni celej organizácie, vrátane stratégie, governance, investícií a riadenia rizík, a preto jeho odmeňovanie nemožno priamo odvodiť z technických pozícií.

Na slovenskom trhu zatiaľ neexistujú stabilizované a verejne dostupné platové benchmarky priamo pre CAIO alebo AI executive roly. Z tohto dôvodu sa pri odhadovaní odmeňovania vychádza skôr z príbuzných seniorných pozícií, ako sú AI governance manažér, data leader, CIO/CTO alebo vedúci AI delivery tímov, ktoré kombinujú technologické a manažérske kompetencie.

Medzinárodné zdroje, ako napríklad IAPP alebo IBM, skôr potvrdzujú rastúci význam AI governance, regulácie a leadershipu, než by definovali jednotný „trhový plat CAIO“ ako samostatnú kategóriu. Z toho vyplýva, že finančné ohodnotenie tejto roly je výrazne závislé od veľkosti organizácie, úrovne digitalizácie, rozsahu zodpovedností a strategického významu AI pre daný biznis.

Z pohľadu trhu práce je však zrejmé, že s rastúcim významom umelej inteligencie bude rásť aj dopyt po strategických AI lídroch, čo sa postupne premietne aj do formovania jasnejších platových benchmarkov pre túto pozíciu.

Deň v živote manažéra umelej inteligencie CAIO

Pracovný deň manažéra umelej inteligencie (CAIO) je kombináciou strategického rozhodovania, koordinácie naprieč organizáciou a praktického nasadzovania AI riešení do biznisu. Ide o dynamickú rolu, v ktorej sa prelínajú technologické, finančné aj regulačné aspekty riadenia. V priebehu dňa CAIO neustále vyhodnocuje výkonnosť AI iniciatív, komunikuje s vedením a jednotlivými oddeleniami a prijíma rozhodnutia, ktoré majú dlhodobé dôsledky. Práve schopnosť robiť kvalifikované rozhodnutia na základe dát, rizík a biznis hodnoty odlišuje seniorného AI manažéra od bežného projektového koordinátora.

Jedným z najdôležitejších momentov je rozhodnutie o zastavení AI projektu, ktorý neprináša očakávanú návratnosť investícií (ROI). CAIO musí byť schopný objektívne vyhodnotiť prínosy projektu, identifikovať jeho slabé stránky a v prípade potreby ukončiť jeho financovanie, aj napriek už investovaným zdrojom. Toto rozhodnutie má priamy dopad na efektivitu využívania rozpočtu a celkovú AI stratégiu organizácie.

Ďalším kritickým rozhodnutím je schválenie investície do dátovej infraštruktúry, často v hodnote stoviek tisíc eur až miliónov. Ide o strategické rozhodnutie, ktoré ovplyvňuje schopnosť organizácie škálovať AI riešenia, pracovať s dátami a budovať dlhodobú konkurenčnú výhodu. CAIO v tomto prípade zvažuje technologické možnosti, návratnosť investície aj budúce potreby organizácie.

Rovnako dôležitým momentom je zablokovanie nasadenia AI riešenia z dôvodu regulačného alebo reputačného rizika. Aj keď môže byť riešenie technologicky pripravené a biznisovo atraktívne, CAIO musí zabezpečiť súlad s legislatívou (napr. AI Act, GDPR) a ochrániť organizáciu pred potenciálnym poškodením reputácie. Toto rozhodnutie si vyžaduje schopnosť vyvážiť tlak na inovácie s požiadavkami na bezpečnosť a compliance.

Ranné úlohy Manažéra umelej inteligencie

Ranná fáza pracovného dňa manažéra umelej inteligencie (CAIO) predstavuje kľúčový moment z pohľadu strategického riadenia a nastavovania priorít organizácie. Práve v tomto období dochádza k syntéze dát, vyhodnoteniu výkonnosti AI iniciatív a prijímaniu rozhodnutí, ktoré majú priamy dopad na ďalšie smerovanie firmy. Ide o čas, kedy sa prepájajú technologické výstupy s biznis realitou a finančnými ukazovateľmi.

Deň sa typicky začína kontrolou reportov výkonnosti AI modelov a systémov. CAIO analyzuje kľúčové technické metriky, ako sú presnosť modelov (accuracy), miera chýb (error rate) či latencia, no zároveň ich interpretuje v kontexte biznisových KPI, ako je konverzný pomer, úspora nákladov alebo zvýšenie produktivity. Cieľom tejto analýzy nie je len technické zhodnotenie fungovania modelov, ale predovšetkým pochopenie ich reálneho dopadu na výkonnosť organizácie. V tejto fáze identifikuje odchýlky od očakávaného výkonu, potenciálne riziká a príležitosti na optimalizáciu alebo škálovanie riešení.

Na podporu týchto aktivít využíva CAIO kombináciu pokročilých analytických a monitorovacích nástrojov. Dashboardové riešenia ako Power BI alebo Tableau umožňujú vizualizáciu biznis ukazovateľov v reálnom čase, zatiaľ čo nástroje ako Google Analytics alebo Looker Studio poskytujú detailný pohľad na správanie zákazníkov a výkonnosť digitálnych kanálov. V oblasti správy a monitoringu modelov sa využívajú platformy ako MLflow alebo Weights & Biases, ktoré umožňujú sledovanie vývoja a výkonnosti modelov v čase. Technickú stabilitu a výkon infraštruktúry zas CAIO sleduje prostredníctvom nástrojov ako Datadog alebo Prometheus.

Následne sa manažér umelej inteligencie venuje vyhodnocovaniu návratnosti investícií (ROI) jednotlivých AI iniciatív. Ide o kritickú časť jeho agendy, ktorá umožňuje prioritizovať projekty na základe ich reálneho prínosu pre organizáciu. Hodnotí sa nielen priamy finančný efekt, ako je zvýšenie tržieb alebo zníženie nákladov, ale aj nepriame benefity, napríklad zlepšenie zákazníckej skúsenosti, rýchlosť rozhodovania alebo kvalita služieb. Na tieto účely využíva finančné modelovanie v nástrojoch ako Excel alebo Google Sheets, pričom pokročilejšie analýzy sú často prepojené s podnikovými systémami typu SAP alebo Oracle ERP. Pre plánovanie a simuláciu budúcich scenárov môže využívať aj špecializované nástroje ako Anaplan alebo Adaptive Insights. Výstupom tejto fázy je jasný prehľad o tom, ktoré AI projekty majú byť ďalej rozvíjané, optimalizované alebo prípadne ukončené.

Dôležitou súčasťou ranného programu je aj strategické stretnutie s finančným riaditeľom (CFO) alebo ďalšími členmi vrcholového manažmentu. Diskusia sa sústreďuje na alokáciu rozpočtov pre AI iniciatívy, prioritizáciu projektov v súlade s celkovou stratégiou firmy, riadenie nákladov a investičných rizík, ako aj plánovanie budúcich investícií do dátovej infraštruktúry a technologických riešení. Tieto stretnutia si vyžadujú nielen kvalitné analytické podklady, ale aj schopnosť komunikovať komplexné technologické témy zrozumiteľne a v kontexte biznis hodnoty. CAIO preto využíva prezentačné nástroje ako PowerPoint alebo Google Slides, dokumentačné platformy ako Notion či Confluence a komunikačné nástroje typu Slack alebo Microsoft Teams.

Dopoludnie – úlohy Manažéra umelej inteligencie

Dopoludňajšia časť pracovného dňa manažéra umelej inteligencie (CAIO) je primárne orientovaná na AI governance, koordináciu a zabezpečenie súladu medzi technologickými, právnymi a organizačnými aspektmi implementácie umelej inteligencie. Ide o kritickú fázu, v ktorej sa zabezpečuje, aby AI iniciatívy fungovali nielen efektívne, ale aj bezpečne, škálovateľne a v súlade s internými aj externými požiadavkami.

Kľúčovou aktivitou sú stretnutia s IT oddelením, ktoré sa zameriavajú na kvalitu dát, dostupnosť a škálovateľnosť dátovej infraštruktúry, ako aj na integráciu AI riešení do existujúcich systémov. CAIO v tomto kontexte posudzuje, či sú dáta dostatočne presné, konzistentné a pripravené na využitie v AI modeloch, pričom zároveň dohliada na architektúru dátových tokov a prepojenie medzi jednotlivými systémami. Diskusia často zahŕňa aj otázky MLOps, teda nasadzovania, monitorovania a správy modelov v produkčnom prostredí, ako aj zabezpečenie ich dlhodobej stability a výkonnosti.

Paralelne prebieha intenzívna spolupráca s právnym oddelením, kde CAIO konzultuje otázky súvisiace s reguláciou a compliance. V európskom kontexte ide najmä o zosúladenie AI riešení s legislatívou ako AI Act a GDPR. Diskusie sa zameriavajú na klasifikáciu AI systémov z pohľadu rizika, zabezpečenie transparentnosti rozhodovania, ochranu osobných údajov a nastavenie kontrolných mechanizmov. CAIO v tejto fáze zabezpečuje, aby všetky AI iniciatívy spĺňali požiadavky na auditovateľnosť, vysvetliteľnosť a zodpovedné používanie.

Súčasťou dopoludňajšej agendy je aj spolupráca s HR oddelením, ktorá sa zameriava na rozvoj interných kompetencií v oblasti umelej inteligencie. CAIO participuje na návrhu a implementácii vzdelávacích programov, školení a reskilling iniciatív, ktorých cieľom je zvýšiť AI gramotnosť zamestnancov a podporiť adopciu nových technológií. Ide o dôležitý aspekt budovania tzv. AI-ready organizácie, kde zamestnanci rozumejú princípom AI a dokážu ju efektívne využívať vo svojej práci.

Na podporu týchto aktivít využíva CAIO rôzne nástroje a platformy, ktoré umožňujú efektívnu koordináciu a riadenie. V oblasti dátovej a technologickej správy ide napríklad o nástroje ako Apache Airflow alebo Kubernetes pre orchestráciu a správu procesov, Data Catalog nástroje (napr. Collibra) pre riadenie dát a platformy typu Snowflake alebo BigQuery pre prácu s dátovou infraštruktúrou. V oblasti compliance a dokumentácie sa využívajú riešenia ako OneTrust alebo TrustArc, zatiaľ čo interná spolupráca prebieha prostredníctvom nástrojov ako Jira, Confluence, Slack alebo Microsoft Teams.

Deň v živote manažéra umelej inteligencie

Popoludnie – úlohy Manažéra umelej inteligencie

Popoludňajšia fáza pracovného dňa manažéra umelej inteligencie (CAIO) je primárne orientovaná na biznis aplikáciu umelej inteligencie a jej prepojenie s konkrétnymi obchodnými cieľmi organizácie. Ide o čas, kedy sa strategické smerovanie a technologické možnosti transformujú do reálnych use-caseov s priamym dopadom na zákazníka, tržby a konkurenčnú pozíciu firmy.

CAIO sa v tejto fáze aktívne zapája do workshopov a pracovných stretnutí s marketingovým, obchodným alebo produktovým oddelením. Diskusia sa zameriava na identifikáciu príležitostí pre využitie AI, napríklad pri personalizácii zákazníckej komunikácie, optimalizácii marketingových kampaní, prediktívnom modelovaní správania zákazníkov alebo zefektívnení predajných procesov. Úlohou CAIO je zabezpečiť, aby navrhované riešenia neboli len technologicky realizovateľné, ale aj ekonomicky opodstatnené a škálovateľné.

V rámci týchto aktivít využíva rôzne analytické a marketingové nástroje, ako sú CRM systémy typu Salesforce alebo HubSpot, nástroje na marketingovú automatizáciu, ako aj platformy pre prácu s dátami a zákazníckymi segmentmi. Pri návrhu riešení sa opiera aj o experimentálne prístupy, napríklad A/B testovanie alebo pilotné projekty, ktoré umožňujú overiť efektivitu AI iniciatív pred ich plošným nasadením.

Dôležitou súčasťou popoludňajšej agendy je aj posudzovanie nových technologických riešení a dodávateľov. CAIO analyzuje dostupné AI nástroje, platformy a vendor riešenia z pohľadu ich funkčnosti, bezpečnosti, kompatibility s existujúcou infraštruktúrou a celkových nákladov na vlastníctvo (TCO). V tejto súvislosti často stojí pred strategickým rozhodnutím typu build vs. buy, teda či vyvinúť vlastné riešenie interne, alebo implementovať externý produkt. Toto rozhodnutie zahŕňa komplexné posúdenie faktorov, ako sú čas implementácie, flexibilita, kontrola nad dátami, náklady a dlhodobá udržateľnosť.

Na podporu týchto rozhodovacích procesov využíva CAIO nástroje na technologické hodnotenie a projektové riadenie, ako sú Gartner Magic Quadrant, G2, Jira alebo Productboard, ako aj platformy pre prototypovanie a testovanie riešení. Dôležitú úlohu zohrávajú aj sandbox prostredia, ktoré umožňujú bezpečné testovanie nových technológií bez rizika pre produkčné systémy.

CAIO v tejto fáze sumarizuje poznatky získané počas dňa a transformuje ich do strategických výstupov pre vrcholový manažment.

Kľúčovou aktivitou je vyhodnocovanie priebehu pilotných AI projektov, pričom sa analyzuje ich výkonnosť, prínosy a identifikované riziká. Na základe týchto informácií CAIO rozhoduje o ďalšom smerovaní projektov.

Súčasťou tejto fázy je aj aktualizácia AI roadmapy, ktorá predstavuje strategický plán rozvoja umelej inteligencie v organizácii. CAIO zabezpečuje, aby roadmapa reflektovala aktuálne biznis priority, technologické trendy aj regulačné požiadavky.

Dôležitým výstupom agendy je tiež príprava podkladov a prezentácií pre vrcholový manažment alebo predstavenstvo. Ide o strategické dokumenty, ktoré sumarizujú stav AI iniciatív, návrhy investícií, identifikované riziká a odporúčania pre ďalší rozvoj. CAIO pri tom využíva nástroje ako PowerPoint, Notion alebo BI dashboardy, ktoré umožňujú prehľadnú a dátovo podloženú komunikáciu.

Priebežné úlohy Manažéra umelej inteligencie

Popri plánovaných aktivitách a štruktúrovaných častiach pracovného dňa zohrávajú v práci manažéra umelej inteligencie (CAIO) zásadnú úlohu aj priebežné rozhodovacie procesy, ktoré majú priamy a často strategický dopad na fungovanie celej organizácie. Ide o kontinuálnu dimenziu riadenia, v ktorej CAIO reaguje na nové informácie, vývoj projektov, technologické zmeny aj externé regulačné požiadavky.

Jednou z kľúčových zodpovedností je riadenie portfólia AI projektov, ktoré zahŕňa priebežné hodnotenie ich výkonnosti, prínosov a rizík. CAIO musí byť pripravený prijímať aj nepopulárne rozhodnutia, ako je napríklad zastavenie AI iniciatívy, ktorá nedosahuje očakávanú návratnosť investícií alebo neprináša strategickú hodnotu. Takéto rozhodnutia si vyžadujú nielen analytické podklady, ale aj schopnosť objektívne posúdiť situáciu bez vplyvu predchádzajúcich investícií (tzv. sunk cost fallacy).

Na druhej strane CAIO pravidelne rozhoduje aj o alokácii významných investícií, často v objeme stoviek tisíc eur až miliónov, napríklad do dátovej infraštruktúry, cloudových riešení, AI platforiem alebo rozvoja interných kompetencií. Tieto rozhodnutia sú kľúčové pre budovanie technologického základu organizácie a jej schopnosť škálovať AI riešenia v budúcnosti.

Významnou výzvou v tejto roli je aj neustále vyvažovanie medzi rýchlosťou implementácie a požiadavkami regulácie a compliance. Biznis často vytvára tlak na rýchle nasadenie AI riešení s cieľom získať konkurenčnú výhodu, zatiaľ čo legislatívne rámce (napr. AI Act, GDPR) vyžadujú dôkladné testovanie, dokumentáciu a kontrolu. CAIO musí zabezpečiť, aby organizácia dokázala inovovať dostatočne rýchlo, no zároveň neohrozila svoju reputáciu ani právnu bezpečnosť.

Tieto priebežné úlohy si vyžadujú vysokú mieru rozhodovacej agility, schopnosť pracovať s neistotou a zároveň dôsledné riadenie rizík. CAIO pri nich využíva kombináciu dátových analýz, scenárového plánovania a expertného úsudku, pričom často spolupracuje s ďalšími členmi vedenia, ako sú CFO, CIO alebo právne oddelenie.

Riziká a časté chyby v praxi

S implementáciou umelej inteligencie sú spojené aj viaceré riziká, ktoré si vyžadujú systematické riadenie. Jedným z najčastejších problémov je podcenenie AI bezpečnosti, čo môže viesť k zneužitiu systémov alebo úniku citlivých dát.

Podcenenie AI bezpečnosti

Jedným z najčastejších problémov pri implementácii umelej inteligencie je nedostatočné zabezpečenie AI systémov. Organizácie často podceňujú špecifické hrozby spojené s AI, čo môže viesť k manipulácii výstupov, zneužitiu modelov alebo úniku citlivých dát.

Ako tomu predísť?
Zavedenie AI security frameworku, pravidelný monitoring modelov, validácia vstupov a implementácia bezpečnostných štandardov už vo fáze návrhu riešenia (security by design). Nasadenie nástrojov na monitoring a ochranu AI systémov, pravidelné bezpečnostné audity a spolupráca medzi IT, bezpečnostným a AI tímom.

Prompt injection a model poisoning

Prompt injection predstavuje manipuláciu vstupov do AI modelov s cieľom ovplyvniť ich správanie alebo výstupy. Model poisoning zas spočíva v narušení tréningových dát, čo môže viesť k systematicky nesprávnym alebo škodlivým výsledkom.

Ako tomu predísť?
Zavedenie kontrol vstupov, validácia dát, testovanie modelov a používanie bezpečných datasetov. Implementácia ochranných vrstiev (input filtering, sandboxing), audit dátových zdrojov a využívanie MLOps nástrojov na sledovanie integrity modelov.

Nedostatočná ochrana dát

Slabé riadenie dát a absencia data governance procesov môže viesť k úniku dát, porušeniu legislatívy (napr. GDPR) a strate dôvery zákazníkov.

Ako tomu predísť?
Zavedenie jasných pravidiel pre prácu s dátami, klasifikácia dát a riadenie prístupov. Implementácia data governance nástrojov, šifrovanie dát, audit prístupov a pravidelné kontroly compliance.

Podcenenie ľudského faktora

Jedným z najviac podceňovaných rizík je správanie zamestnancov. Aj najlepšie technológie zlyhávajú, ak používateľ klikne na phishingový e-mail, používa slabé heslá alebo nedodržiava bezpečnostné pravidlá.

Ako tomu predísť?
Budovanie bezpečnostného povedomia a pravidelné vzdelávanie zamestnancov v oblasti kybernetickej bezpečnosti a AI. Realizácia školení, phishing simulácií a využívanie nástrojov ako KnowBe4 alebo Proofpoint Security Awareness, ktoré pomáhajú zvyšovať odolnosť voči sociálnemu inžinierstvu.

Absencia AI stratégie

Bez jasne definovanej AI stratégie dochádza k nekoordinovaným iniciatívam, duplicitným investíciám a nízkej návratnosti projektov. Organizácia tak nedokáže efektívne využiť potenciál umelej inteligencie.

Ako tomu predísť?
Definovanie AI stratégie prepojenej s biznis cieľmi a jasné nastavenie priorít. Zavedenie AI governance, riadenie portfólia projektov a pravidelné vyhodnocovanie ich prínosu.

Slabá kvalita dát

AI modely sú priamo závislé od kvality vstupných dát. Nekonzistentné, neúplné alebo neaktuálne dáta vedú k nesprávnym výstupom a strate dôvery v AI riešenia.

Ako tomu predísť?

Zavedenie data governance, čistenie dát a štandardizácia dátových procesov. Implementácia dátových kontrol, monitoring kvality dát a investície do dátovej infraštruktúry.

Nejasné vlastníctvo AI iniciatív

V mnohých organizáciách nie je jasne definované, kto je zodpovedný za AI projekty. To vedie k fragmentácii, duplicitám a neefektívnemu riadeniu.

Ako tomu predísť?

Stanovenie jasnej zodpovednosti (napr. CAIO) a definovanie rolí. Zavedenie AI governance štruktúry a riadenie AI na úrovni vedenia.

Nerealistické očakávania vedenia

Manažment často očakáva okamžité výsledky alebo preceňuje schopnosti AI, čo vedie k sklamaniu a ukončeniu projektov.

Ako tomu predísť?

Realistická komunikácia prínosov a limitov AI. Postupná implementácia (pilot → škálovanie) a dôraz na ROI. Výskumy organizácií ako IBM a McKinsey opakovane poukazujú na to, že vysoké ambície v oblasti AI často narážajú na slabú integráciu s core biznisom a nepripravenosť dát.

Halucinácie modelov

AI modely (najmä generatívne) môžu generovať nepravdivé alebo zavádzajúce informácie.

Ako tomu predísť?

Validácia výstupov a human-in-the-loop prístup. Nasadenie kontrolných mechanizmov a overovanie faktov.

Bias a diskriminácia

Modely môžu obsahovať systematické skreslenia vedúce k diskriminačným rozhodnutiam.

Ako tomu predísť?

Používanie reprezentatívnych dát a testovanie fairness. Audit modelov a zavedenie etických štandardov.

Nesprávna interpretácia výstupov

Používatelia môžu nesprávne interpretovať výsledky AI, čo vedie k chybným rozhodnutiam.

Ako tomu predísť?

Vzdelávanie používateľov a vysvetliteľnosť modelov. Zavedenie interpretovateľných modelov a školení.

Vendor lock-in

Závislosť od jedného dodávateľa AI technológií môže obmedziť flexibilitu a zvýšiť náklady.

Ako tomu predísť?

Preferovanie otvorených štandardov a multi-vendor stratégie. Architektúra umožňujúca migráciu medzi riešeniami.

Shadow AI

Zamestnanci používajú AI nástroje bez vedomia organizácie, čo predstavuje bezpečnostné a compliance riziko.

Ako tomu predísť?

Definovanie pravidiel používania AI nástrojov. Zavedenie interných AI politík a schválených nástrojov.

Nekvalitné dáta (operačný problém)

Okrem strategickej kvality dát sa v praxi objavujú aj operatívne problémy (duplicitné dáta, chýbajúce hodnoty).

Ako tomu predísť?

Dátová disciplína a kontrolné mechanizmy. Automatizované validácie a dátové pipeline.

Nejasná zodpovednosť za rozhodnutia AI

Nie je jasné, kto nesie zodpovednosť za rozhodnutia podporené AI.

Ako tomu predísť?

Definovanie accountability modelu. Zavedenie pravidiel „human oversight“ a auditovateľnosti.

Štúdium MBA manažér umelej inteligencie (CAIO) vo VITA Academy

Rastúci význam umelej inteligencie v podnikateľskom prostredí zásadne mení požiadavky na kompetencie manažérov a lídrov. Táto zmena vytvára výrazný tlak na systematické a interdisciplinárne vzdelávanie, ktoré integruje oblasti technológií, dát, biznis stratégie a leadershipu. Na túto potrebu reaguje vzdelávací program MBA Manažér umelej inteligencie. Ide o komplexný a prakticky orientovaný program, ktorý reflektuje aktuálne potreby trhu a dynamiku digitálnej transformácie. Jeho cieľom nie je len sprostredkovať teoretické poznatky o umelej inteligencii, ale najmä rozvíjať schopnosť ich aplikácie v reálnom biznis prostredí.

Dôležitým aspektom tohto vzdelávania je dôraz na prepojenie technológie a manažmentu. Študenti sa učia porozumieť princípom fungovania AI a dátových modelov, no zároveň rozvíjajú schopnosti strategického rozhodovania, riadenia zmien a vedenia tímov. Program tak pripravuje absolventov na situácie, kde je potrebné koordinovať rôzne oddelenia Účastníci programu pracujú na konkrétnych projektoch, analyzujú reálne dáta a simulujú rozhodovacie procesy, s ktorými sa stretnú v praxi. Tento prístup umožňuje okamžitú aplikáciu získaných poznatkov a výrazne skracuje čas potrebný na ich implementáciu v pracovnom prostredí.

Program zároveň reflektuje aj rastúci význam AI governance, regulácie a etiky, čím pripravuje účastníkov na riadenie AI v súlade s legislatívnymi rámcami, ako sú AI Act či GDPR. Absolventi tak získavajú nielen technologickú a manažérsku expertízu, ale aj schopnosť zabezpečiť zodpovedné a udržateľné využívanie umelej inteligencie v organizácii.

Štúdium MBA manažér umelej inteligencie (CAIO) vo VITA Academy

Pre koho je štúdium určené

Program MBA Manažér umelej inteligencie (CAIO) je určený najmä pre odborníkom, ktorí chcú prepájať AI s riadením, stratégiou a biznis rozhodovaním, nie pre ľudí, ktorí hľadajú čisto technickú deep learning špecializáciu. Je vhodný pre široké spektrum profesionálov, ktorí chcú rozvíjať svoje kompetencie v oblasti AI a posunúť sa na strategickú úroveň riadenia:

• Budúci a aktuálni AI manažéri, ktorí chcú riadiť AI iniciatívy systematicky a strategicky
• AI výskumníci a konzultanti, ktorí chcú lepšie prepájať technológiu s biznisom
• Výskumníci a akademickí pracovníci, ktorí chcú preniesť AI poznatky do praxe
• IT manažéri a online marketéri, ktorí využívajú AI pri riadení projektov a kampaní
• Vývojári aplikácií s AI zameraním, ktorí chcú rozšíriť svoje kompetencie o strategický kontext
• Python programátori a softvéroví vývojári, ktorí sa chcú pripraviť na vedúce a architektonické roly

Obsah štúdia programu MBA Manažér umelej inteligencie

Vzdelávací program MBA Manažér umelej inteligencie (CAIO) je navrhnutý ako komplexný a modulárny systém, ktorý pokrýva všetky kľúčové oblasti potrebné pre strategické riadenie AI v organizáciách. Program prepája technologické základy s manažérskymi disciplínami a umožňuje účastníkom získať praktické aj strategické kompetencie.

Úvod do MBA programu

Program začína vysvetlením princípov MBA štúdia, jeho štruktúry a požiadaviek na úspešné absolvovanie. Účastníci sa oboznámia s formou online vzdelávania, spôsobom hodnotenia a očakávaniami v oblasti samostatnej práce a projektov. Táto časť slúži ako základná orientácia v programe a nastavuje rámec pre ďalšie štúdium.

Kurz Úvod do umelej inteligencie (AI)

Tento modul poskytuje základné pochopenie umelej inteligencie, jej histórie, typov a využitia v praxi. Účastníci sa oboznámia s kľúčovými pojmami, ako sú machine learning, deep learning či neurónové siete. Dôraz sa kladie na pochopenie princípov fungovania AI a jej dopadu na biznis prostredie.

Kurzy ChatGPT a generatívna AI

Moduly zamerané na ChatGPT a generatívnu AI sa venujú praktickému využitiu moderných AI nástrojov v každodennej praxi. Účastníci sa učia efektívne pracovať s promptami, automatizovať úlohy, generovať obsah a implementovať AI do marketingu, zákazníckej podpory či interných procesov. Súčasťou je aj pochopenie limitov a rizík generatívnej AI.

Kurzy Projektový manažment

Tento blok je zameraný na riadenie AI projektov v organizácii. Účastníci získajú znalosti o plánovaní, riadení zdrojov, risk managemente a hodnotení projektov. Osobitný dôraz sa kladie na špecifiká AI projektov, ako je práca s dátami, iteratívny vývoj a neistota výsledkov.

Kurzy Python

Program obsahuje aj technický základ v podobe programovacieho jazyka Python, ktorý je štandardom v oblasti umelej inteligencie a dátovej analytiky. Účastníci sa naučia základy programovania, prácu so skriptami a pochopia, ako sa Python využíva pri práci s dátami a AI modelmi.

Kurz Python knižnice

Tento modul rozširuje znalosti Pythonu o špecializované knižnice využívané v AI a dátovej analytike, ako sú napríklad Pandas, NumPy či Scikit-learn. Účastníci sa naučia pracovať s dátami, analyzovať ich a pripravovať pre modelovanie.

Kurz Python – parsovanie dát

Zameranie tohto kurzu je na získavanie a spracovanie dát z rôznych zdrojov. Účastníci sa naučia techniky parsovania dát, web scrapingu a prípravy dátových setov, ktoré sú nevyhnutné pre tréning AI modelov.

Kurz Google NotebookLM

Tento modul sa zameriava na využitie nástroja Google NotebookLM ako pokročilého AI asistenta pre prácu s informáciami, dokumentmi a výskumom. Účastníci sa naučia, ako efektívne spracovávať veľké objemy textov, sumarizovať obsah, vytvárať poznámky a generovať analytické výstupy na základe vlastných dátových zdrojov. Kurz rozvíja schopnosti práce s knowledge managementom a podporuje rozhodovanie založené na dátach.

Záverečné práce a aplikácia poznatkov

Program je ukončený spracovaním záverečnej práce, ktorá predstavuje praktickú aplikáciu získaných vedomostí. Účastníci si vyberajú tému relevantnú pre ich profesijnú oblasť a riešia konkrétny problém spojený s implementáciou AI. Záverečné práce sú súčasťou širšieho akademického rámca programov ako BBA, MBA, DBA, MPA, DPA, MSc., DSc. či EdB, čo zabezpečuje ich odbornú úroveň a praktickú hodnotu.

Záver a odporúčania k téme manažér umelej inteligencie

Pozícia manažéra umelej inteligencie (CAIO) sa v súčasnosti profiluje ako jeden z kľúčových pilierov moderného riadenia organizácií. V prostredí, kde umelá inteligencia zásadne transformuje spôsob fungovania firiem, sa schopnosť jej strategického riadenia stáva rozhodujúcim faktorom konkurencieschopnosti. CAIO už nie je len technologickým odborníkom, ale predovšetkým lídrom, ktorý integruje dátové zdroje, technologické inovácie a biznis ciele do jednotného transformačného rámca.

Z pohľadu riadenia ide o rolu, ktorá zabezpečuje prechod od experimentálneho využívania AI k jej systematickej a škálovateľnej implementácii. To si vyžaduje nielen technologické porozumenie, ale aj schopnosť nastavovať procesy, riadiť investície, koordinovať jednotlivé oddelenia a zároveň zabezpečiť súlad s regulačnými a etickými požiadavkami.

Organizácie, ktoré dokážu efektívne integrovať AI do svojho fungovania, získavajú výhodu. AI sa tak stáva nielen nástrojom optimalizácie, ale aj motorom strategického rastu. Pre manažérov a organizácie, ktoré chcú využiť potenciál umelej inteligencie naplno, je nevyhnutné pristupovať k jej implementácii systematicky a pravidelne si klásť kľúčové strategické otázky. Tie slúžia ako orientačný rámec pre hodnotenie pripravenosti organizácie a identifikáciu kritických oblastí rozvoja. Pozícia Manažéra umelej inteligencie (CAIO) patrí medzi najperspektívnejšie kariérne smerovania súčasnosti. Firmy budú čoraz viac potrebovať lídrov, ktorí vedia AI nielen nasadiť, ale aj riadiť z pohľadu hodnoty, rizík, regulácie a organizačnej zmeny.

Checklist kontrolný zoznam manažéra umelej inteligencie CAIO

Pripravili sme pre vás checklist, ktorý vám pomôže riadiť umelú inteligenciu systematicky a s jasným biznis dopadom. Jeho cieľom je, aby ste pri implementácii AI na nič nezabudli. Pomôže vám prepojiť AI iniciatívy s reálnymi výsledkami, ako je rast výnosov, úspora nákladov či vyššia efektivita.

Použité zdroje k téme manažér umelej inteligencie

Odborné články

1. BLACK, J. Stewart a Patrick VAN ESCH. AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it? Business Horizons [online]. 2020, roč. 63, č. 2, s. 215–226. ISSN 0007-6813. Dostupné na: https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.12.001
2. CANHOTO, Ana et al. Artificial intelligence and machine learning as business tools: A framework for diagnosing value destruction potential. Business Horizons [online]. 2020.
3. CUÉLLAR, Mariano-Florentino; LARSEN, Benjamin; LEE, Yong Suk a WEBB, Michael. Does Information About AI Regulation Change Manager Evaluation of Ethical Concerns and Intent to Adopt AI? The Journal of Law, Economics, and Organization [online]. 2024, roč. 40, č. 1, s. 34–75. Dostupné na: https://doi.org/10.1093/jleo/ewac004
4. DESOUZA, Kevin C. et al. Designing, developing, and deploying artificial intelligence systems: Lessons from and for the public sector. Business Horizons [online]. 2020.
5. GREWAL, Dhruv et al. Artificial intelligence: The light and the darkness. Journal of Business Research [online]. 2021.
6. GUINAN, Patricia J. et al. Jumpstarting the use of social technologies in your organization. Business Horizons [online]. 2014.
7. JEON, Yongwoog Andrew. Let me transfer you to our AI-based manager: Impact of manager-level job titles assigned to AI-based agents on marketing outcomes. Journal of Business Research [online]. 2022, roč. 145, s. 892–904. ISSN 0148-2963. Dostupné na: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.03.028
8. JUDGE, Timothy A. et al. The employment interview: A review of recent research and recommendations for future research. Human Resource Management Review [online]. 2000.
9. KAKATKAR, Chandrasekhar et al. Innovation analytics: Leveraging artificial intelligence in the innovation process. Business Horizons [online]. 2020.
10. KIETZMANN, Jan et al. Artificial intelligence and machine learning: What managers need to know. Business Horizons [online]. 2020.
11. LEE, In et al. Machine learning for enterprises: Applications, algorithm selection, and challenges.
12. LOUREIRO, Sandra M. C. et al. Artificial intelligence in business: State of the art and future research agenda. Journal of Business Research [online]. 2021.
13. RAMPERSAD, Giselle. Robot will take your job: Innovation for an era of artificial intelligence. Journal of Business Research [online]. 2020.

Elektronické zdroje

1. Alicebot. What an AI Manager Actually Does (And Why Companies Are Hiring Fast) [online]. Dostupné na: https://alicebot.org/what-an-ai-manager-actually-does-and-why-companies-are-hiring-fast/
2. BBC News. Would having an AI boss be better than your current human one? [online]. Dostupné na: https://www.bbc.com/news/articles/c03lgz2zrg1o
3. Cloud Security Alliance. AI Organizational Responsibilities: AI Tools and Applications [online]. Dostupné na: https://cloudsecurityalliance.org/artifacts/ai-organizational-responsibilities-ai-tools-and-applications
4. EUROSTAT. Usage of AI technologies increasing in EU enterprises [online]. Dostupné na: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20250123-3
5. EUROSTAT. Use of artificial intelligence in EU enterprises [online]. Dostupné na: https://www.scribd.com/document/857711349/Use-of-artificial-intelligence-EUROSTAT
6. Fast Company. The rise of the AI manager [online]. Dostupné na: https://www.fastcompany.com/91302131/the-rise-of-the-ai-manager
7. Harvard Business Review. How AI Is Redefining Managerial Roles [online]. Dostupné na: https://hbr.org/2025/07/how-ai-is-redefining-managerial-roles
8. IBM. What is AI Management? [online]. Dostupné na: https://www.ibm.com/think/topics/ai-management
9. Launchnotes. AI Product Manager Job Description, Key Responsibilities and Skills [online]. Dostupné na: https://www.launchnotes.com/blog/ai-product-manager-job-description-key-responsibilities-and-skills
10. McGREGORY, Tyler. The Roles and Responsibilities of AI Tech Managers [online]. LinkedIn. Dostupné na: https://www.linkedin.com/pulse/roles-responsibilities-ai-tech-managers-understanding-tyler-mcgregory-kq2se
11. OECD. AI in policy evaluation [online]. In: Governing with Artificial Intelligence. Dostupné na: https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_795de142-en/full-report/ai-in-policy-evaluation_c88c
12. OECD. AI Principles [online]. Dostupné na: https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
13. OECD. Governing with Artificial Intelligence [online]. 2025. Dostupné na: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/governing-with-artificial-intelligence_398fa287/795de142-en.pdf
14. OECD. Junior Policy Analysts – Artificial Intelligence [online]. Dostupné na: https://oecd.impactpool.org/vacancies/1168764
15. Product Led Alliance. AI Product Manager: Job Description, Key Responsibilities and Skills [online]. Dostupné na: https://www.productledalliance.com/how-to-become-an-ai-product-manager/
16. ScienceDirect. Shifting attitudes and trust in AI: Influences on organizational AI… [online]. Dostupné na: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162525001398
17. TSA Bildung. AI Manager: Key Roles, Responsibilities, and What They Do [online]. Dostupné na: https://www.tsa-bildung.de/en/blog/ai-manager-key-roles-responsibilities-and-what-they-do
18. WORLD BANK. Global Trends in AI Governance: Evolving Country Approaches [online]. Dostupné na: https://www.worldbank.org/en/topic/digital/publication/global-trends-in-ai-governance