Włączenie kwalifikacji wolnorynkowej "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)" do Zintegrowanego Systemu Kwalifikacji
OBWIESZCZENIEMINISTRA CYFRYZACJI 1 z dnia 27 lipca 2026 r.w sprawie włączenia kwalifikacji wolnorynkowej "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)" do Zintegrowanego Systemu Kwalifikacji
ZałącznikINFORMACJE O WŁĄCZENIU KWALIFIKACJI WOLNORYNKOWEJ "PROJEKTOWANIE I WDRAŻANIE ROZWIĄZAŃ OPARTYCH NA GENERATYWNEJ SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (AI)" DO ZINTEGROWANEGO SYSTEMU KWALIFIKACJI
INFORMACJE O WŁĄCZENIU KWALIFIKACJI WOLNORYNKOWEJ "PROJEKTOWANIE I WDRAŻANIE ROZWIĄZAŃ OPARTYCH NA GENERATYWNEJ SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (AI)" DO ZINTEGROWANEGO SYSTEMU KWALIFIKACJI
| Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI) |
2. Poziom Polskiej Ramy Kwalifikacji przypisany do kwalifikacji wolnorynkowej
| 5 poziom Polskiej Ramy Kwalifikacji |
3. Efekty uczenia się wymagane dla kwalifikacji wolnorynkowej
| Syntetyczna charakterystyka efektów uczenia się Osoba posiadająca kwalifikację wolnorynkową "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)" samodzielnie korzysta z narzędzi i metod analizy biznesowej oraz technologii generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Przeprowadza kompleksowy proces planowania i wdrażania rozwiązań generatywnej AI zgodnie z przepisami prawa, z regulacjami organizacyjnymi dotyczącymi zarządzania projektami oraz z zasadami etyki w generatywnej AI. Regularnie sporządza raporty na temat postępu prac, uwzględniające rozwiązania wykrytych problemów i konkretne rekomendacje dalszych działań. Wykorzystuje zaawansowane techniki analizy i prognozowania danych oraz algorytmy generatywnej AI. Na samodzielnym stanowisku opracowuje szczegółowe plany wdrożenia rozwiązań generatywnej AI, monitoruje skuteczność tych wdrożeń i wprowadza odpowiednie usprawnienia. Analizuje potrzeby oraz oczekiwania interesariuszy biznesowych i technicznych, określa wymagania dla systemów generatywnej AI zgodnie z przepisami prawa, z regulacjami organizacyjnymi dotyczącymi zarządzania projektami oraz z zasadami etyki w generatywnej AI. Systematycznie ocenia efektywność wdrożonych rozwiązań generatywnej AI za pomocą odpowiednich metryk i wdraża działania optymalizacyjne w celu ciągłej poprawy wydajności systemów generatywnej AI. | |
| Zestaw 1. Identyfikowanie problemów biznesowych do zastosowań generatywnej AI | |
| Poszczególne efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji ich osiągnięcia |
| Identyfikuje problemy biznesowe, które mogą być rozwiązane za pomocą generatywnej AI | - analizuje model biznesowy przedsiębiorstwa, - identyfikuje obszary działalności, w których zastosowanie generatywnej AI może przynieść korzyści, - diagnozuje problemy biznesowe wymagające optymalizacji, - określa zastosowania generatywnej AI do rozwiązania zidentyfikowanych problemów, - ocenia dostępność zasobów (danych, technologii) oraz poziom kompetencji niezbędnych do wdrożenia rozwiązań generatywnej AI. |
| Określa wymagania dla systemów generatywnej AI | - formułuje cele projektu opartego na wykorzystaniu generatywnej AI zgodnie z potrzebami biznesowymi, - określa zakres projektu, - ustala harmonogram realizacji projektu, - identyfikuje źródła danych wykorzystywanych przez system generatywnej AI, - analizuje źródła danych wykorzystywanych przez system generatywnej AI, - weryfikuje dostępność i jakość danych wykorzystywanych przez system generatywnej AI, - uwzględnia obowiązujące przepisy prawa, regulacje organizacyjne dotyczące zarządzania projektami oraz zasady etyki w generatywnej AI, - definiuje mierzalne kryteria oceny efektywności wdrażanego systemu generatywnej AI. |
| Zestaw 2. Wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej AI | |
| Poszczególne efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji ich osiągnięcia |
| Opracowuje plany wdrożenia rozwiązań opartych na generatywnej AI | - opracowuje harmonogram wdrożenia rozwiązania opartego na systemie generatywnej AI, - określa zapotrzebowanie na zasoby, w tym zasoby ludzkie, finansowe, technologiczne i organizacyjne, - zarządza zespołem projektowym, - koordynuje komunikację między interesariuszami projektu, - identyfikuje ryzyka wdrożeniowe. |
| Zarządza procesem wdrażania generatywnej AI, w tym kontroluje jakość wdrażanego rozwiązania opartego na generatywnej AI | - monitoruje postęp realizacji wdrażania generatywnej AI, - identyfikuje odchylenia od planu wdrożenia generatywnej AI, - analizuje wyniki testów prototypu lub konfiguracji rozwiązania generatywnej AI, - inicjuje działania korygujące. |
| Zestaw 3. Doskonalenie działania systemów opartych na generatywnej AI | |
| Poszczególne efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji ich osiągnięcia |
| Monitoruje skuteczność wdrożonych rozwiązań opartych na generatywnej AI | - dobiera metryki i wskaźniki efektywności do wdrożonego rozwiązania opartego na generatywnej AI, - analizuje dane operacyjne, - identyfikuje nieprawidłowości w działaniu systemu generatywnej AI, - ocenia stopień realizacji celów biznesowych przez system generatywnej AI, - sporządza raporty oceny skuteczności. |
| Optymalizuje działanie systemów generatywnej AI | - analizuje wyniki monitoringu, - opracowuje plan działań optymalizacyjnych, - wprowadza usprawnienia w systemie generatywnej AI, - testuje wprowadzone zmiany, - dokumentuje proces optymalizacji. |
4. Ramowe wymagania dotyczące metod przeprowadzania walidacji, osób przeprowadzających walidację oraz warunków organizacyjnych i materialnych niezbędnych do prawidłowego i bezpiecznego przeprowadzania walidacji
| 1. Etap weryfikacji 1.1. Metody przeprowadzania walidacji Do weryfikacji efektów uczenia się stosuje się następujące metody: - obserwację kandydata w warunkach symulowanych oraz - wywiad swobodny. Efekty uczenia się z zestawu 1 "Identyfikowanie problemów biznesowych do zastosowań generatywnej AI" są weryfikowane w szczególności za pomocą wywiadu swobodnego, w ramach którego kandydat: - prezentuje podejście do analizy modelu biznesowego przedsiębiorstwa pod kątem zastosowań generatywnej AI, - omawia metody identyfikacji problemów biznesowych wymagających optymalizacji z wykorzystaniem generatywnej AI, - wykazuje znajomość zasad określania wymagań dla systemów generatywnej AI, zgodnie z przepisami prawa, z regulacjami organizacyjnymi dotyczącymi zarządzania projektami oraz z zasadami etyki w generatywnej AI (w tym w szczególności z przepisami prawa Unii Europejskiej dotyczącymi generatywnej AI i danych osobowych), - potrafi ocenić dostępność zasobów, w tym danych, technologii, a także kompetencji niezbędnych do wdrożenia rozwiązań generatywnej AI. Efekty uczenia się z zestawu 2 "Wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej AI" oraz z zestawu 3 "Doskonalenie działania systemów opartych na generatywnej AI" są weryfikowane za pomocą obserwacji kandydata w warunkach symulowanych, uzupełnionej wywiadem swobodnym. Obserwację kandydata w warunkach symulowanych przeprowadza się z wykorzystaniem platform symulacyjnych, na których są udostępnione narzędzia symulujące proces projektowania i wdrażania rozwiązań opartych na generatywnej AI z uwzględnieniem modelu biznesowego przedsiębiorstwa. Obserwacja kandydata w warunkach symulowanych może obejmować wykonanie przez niego zadania symulacyjnego uwzględniającego w szczególności: - analizę przedstawionego problemu biznesowego, - przygotowanie koncepcji rozwiązania opartego na generatywnej AI, - opracowanie planu wdrożenia rozwiązań opartych na generatywnej AI z uwzględnieniem harmonogramu, zasobów i ryzyk, - konfigurację wybranych narzędzi symulacyjnych i analitycznych lub środowiska symulacyjnego, - testowanie prototypu lub konfiguracji rozwiązania opartego na generatywnej AI, - wskazanie sposobów monitorowania skuteczności i optymalizowania działania systemu generatywnej AI. Wywiad swobodny uzupełniający obserwację w warunkach symulowanych: - obejmuje weryfikację decyzji podejmowanych przez kandydata podczas wykonywania zadania symulacyjnego oraz omówienie podejścia do problemów biznesowych przedstawionych w trakcie wywiadu (zestaw 1), - służy ocenie rozumienia przez kandydata aspektów technicznych i organizacyjnych oraz ocenie znajomości przepisów prawa, regulacji organizacyjnych dotyczących zarządzania projektami oraz zasad etyki w generatywnej AI (w tym w szczególności prawa Unii Europejskiej dotyczącego generatywnej AI i danych osobowych) oraz znajomości zasad odpowiedzialnego stosowania generatywnej AI. |
| 1.2. Osoby przeprowadzające walidację Walidację efektów uczenia się przeprowadza komisja walidacyjna, w której skład wchodzą przewodniczący komisji i asesor walidacyjny. Przewodniczący komisji walidacyjnej posiada: - udokumentowane minimum 2-letnie doświadczenie zawodowe na stanowiskach związanych z projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań opartych na generatywnej AI w biznesie, w tym obejmujące kierowanie projektem zakończonym pomyślnym wdrożeniem co najmniej trzech systemów generatywnej AI, oraz doświadczenie związane z wdrożeniem co najmniej jednego systemu generatywnej AI, za które przewodniczący komisji walidacyjnej odpowiadał w sposób samodzielny lub jako kierownik, lub udokumentowane minimum 2-letnie doświadczenie w nauczaniu z zakresu wiedzy związanej z generatywną AI lub - kwalifikację wolnorynkową "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)", lub - udokumentowane co najmniej 5-letnie doświadczenie zawodowe odpowiadające efektom uczenia się kwalifikacji wolnorynkowej "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)", lub - udokumentowany dorobek zawodowy lub naukowy w postaci minimum dwóch publikacji (recenzowanych naukowych lub branżowych) lub w postaci dokumentacji potwierdzającej minimum trzy zrealizowane projekty wdrożenia systemów generatywnej AI w biznesie. Asesor walidacyjny posiada: - udokumentowane minimum roczne doświadczenie zawodowe na stanowiskach związanych z projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań opartych na generatywnej AI w biznesie, w tym obejmujące udział w projekcie zakończonym pomyślnym wdrożeniem minimum trzech systemów generatywnej AI, lub - posiada udokumentowane minimum roczne doświadczenie w nauczaniu z zakresu wiedzy związanej z generatywną AI, lub - posiada kwalifikację wolnorynkową "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)", lub - posiada udokumentowane minimum 3-letnie doświadczenie zawodowe odpowiadające efektom uczenia się kwalifikacji wolnorynkowej "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)". 1.3. Warunki organizacyjne i materialne niezbędne do prawidłowego i bezpiecznego przeprowadzania walidacji Warunki lokalowe i techniczne, w których odbywa się walidacja, mają zapewniać jej prawidłowy przebieg. Lokale muszą spełniać podstawowe wymagania bezpieczeństwa i higieny pracy. Minimalne wymagania techniczne dotyczące sprzętu i oprogramowania: - stabilne łącze internetowe o przepustowości umożliwiającej płynną pracę z platformą symulacyjną, - komputer umożliwiający korzystanie z narzędzi symulacyjnych i analitycznych, - możliwość równoległego korzystania z platform symulacyjnych i aplikacji do analiz. Minimalne funkcjonalności platformy symulacyjnej: - możliwość wykonywania zadań analitycznych, - możliwość tworzenia lub konfiguracji prototypów rozwiązań opartych na generatywnej AI, - możliwość testowania i monitorowania działania rozwiązań opartych na generatywnej AI. Zapewnienie jednolitych warunków przeprowadzania walidacji polega na umożliwieniu kontroli przebiegu zadania symulacyjnego przez rejestrowanie działań wykonanych na platformie symulacyjnej. Podczas procesu walidacji zapewnia się bezpieczeństwo przetwarzanych danych, zgodnie z obowiązującymi przepisami prawa Unii Europejskiej dotyczącymi danych osobowych. Walidacja może być przeprowadzana w trybie stacjonarnym albo hybrydowo. Obserwację kandydata przeprowadza się stacjonarnie w warunkach symulowanych. Wywiad swobodny przeprowadza się w trybie stacjonarnym lub zdalnym. Niezależnie od trybu przeprowadzania walidacji instytucja prowadząca walidację zapewnia rejestrowanie działań kandydata na platformie symulacyjnej oraz weryfikację tożsamości kandydata w trakcie całego procesu walidacji. |
| 2. Etap identyfikowania i dokumentowania efektów uczenia się Instytucja prowadząca walidację zapewnia doradcę walidacyjnego, który wspiera kandydata na etapie identyfikowania i na etapie dokumentowania posiadanych efektów uczenia się. Funkcję doradcy walidacyjnego może pełnić osoba, która zna zasady i metody weryfikacji dowodów potwierdzających posiadanie danych efektów uczenia się oraz zna efekty uczenia się i kryteria ich weryfikacji określone w kwalifikacji wolnorynkowej. |
5. Warunki, jakie musi spełnić osoba przystępująca do walidacji, jeżeli zostały określone, albo informacja o braku takich warunków
| Posiadanie kwalifikacji pełnej na poziomie 4 Polskiej Ramy Kwalifikacji |
6. Inne, poza pozytywnym wynikiem walidacji, warunki uzyskania kwalifikacji wolnorynkowej, jeżeli zostały określone, albo informacja o braku takich warunków
| Nie określa się |
7. Okres ważności certyfikatu kwalifikacji wolnorynkowej - bezterminowy lub określony - oraz warunki przedłużenia ważności, jeżeli okres ważności certyfikatu został określony
| Certyfikat jest ważny 3 lata. Po tym czasie w celu odnowienia certyfikatu jest konieczna ponowna weryfikacja efektów uczenia się. Dopuszczalne metody weryfikacji obejmują analizę dowodów potwierdzających aktywność zawodową w zakresie wdrożeń generatywnej AI, uczestnictwo w konferencjach dotyczących generatywnej AI, obserwację kandydata w warunkach symulowanych oraz wywiad swobodny. |
8. Termin dokonywania przeglądu kwalifikacji wolnorynkowej
| Nierzadziej niż raz na 10 lat |
| Identyfikator: | M.P.2026.770 |
| Rodzaj: | obwieszczenie |
| Tytuł: | Włączenie kwalifikacji wolnorynkowej "Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (AI)" do Zintegrowanego Systemu Kwalifikacji |
| Data aktu: | 2026-07-27 |
| Data ogłoszenia: | 2026-08-07 |