Chief AI Officer: новая роль в AI-First компаниях

Новые роли не появляются случайно. Chief Technology Officer (CTO) всегда был про разработку продуктов. Chief Data Officer (CDO) появился, когда бизнес понял, что данные — новая нефть. Chief Data Scientist (CDS) — когда данные стали топливом для машинного обучения.

Сегодня компании осознали, что масштабирование возможно не только за счет людей. ИИ становится операционным ядром бизнеса — так появилась роль Chief AI Officer (CAIO).


Я прошел все этапы:

• В Сбере в роли CDO руководил цифровой трансформацией стратегических процессов: внедрял DataOps, запускал дата-продукты — от BI-аналитики до бигдаты.

• В роли CDS проводил ИИ-трансформацию: выстраивал MLOps и обучал модели для автоматизации процессов и поддержки принятия решений для топ-менеджента.

• В венчурной студии в роли CTO быстро запускал ИИ-стартапы, параллельно автоматизируя все, что возможно.

Сейчас я помогаю крупному финтеху (NDA, платежная система и банк с криптой) в роли Chief AI Product Technology Officer (AI CPTO) — это гибрид CAIO и CPTO. В моей зоне ответственности не только стратегия внедрения ИИ, но и разработка ИИ-продуктов, однако затрону только функцию CAIO.

Определим, что AI-First компания — это организация, где процессы сразу проектируются под ИИ, а люди выступают операторами ИИ-систем. Технически AI-First компании — это набор малых моделей, где каждая выполняет свою задачу.

Простой способ трансформации — провести аудит процессов и воспроизвести каждую операцию с помощью ИИ. Раньше это делали через бизнес-анализ, но сегодня это похоже на когнитивный анализ.

Обычно я надеваю «шапку» джуна и прошу эксперта показать процесс, проговаривая ход его мыслей. Затем проектирую когнитивную карту и получаю Graph-of-Thought, где граф состоит из атомарных навыков сотрудника. Так человеческое мышление становится основой для трансформации процессов.

Более радикальный путь — ИИ-революция: отказаться от старого и построить процессы с нуля. Подход быстрый и рискованный, но со своими плюсами.


Что нам удалось за три месяца:

1. Стратегия. Граф навыков превратился в дорожную карту с учетом приоритетов, а адаптированный AI Maturity Index мы используем в качестве компаса.

2. Оргструктура. Компания состоит из 20+ функций: от HR и менеджмента до разработки и продаж. Мы перевели компанию в матричную структуру: функции по вертикали, продукты по горизонтали. Запустили гильдии по вертикалям: у каждой свой лидер, стандарты, процессы и набор ИИ-инструментов.

Так каждая вертикаль превращается в XaaS-агентство, которое в теории даже можно выделить в отдельный бизнес. Чем лучше отлажены процессы между функциями, тем быстрее происходит внедрение ИИ-агентов.

3. ИИ-инструменты. Мы научили сотрудников пользоваться ИИ-тулами, обеспечили единую среду для взаимодействия людей и агентов и внедрили продукты для определенных ролей (Deep Research помогает быстро найти и сравнить продукты на рынке).

Первые эффекты: формулирование тест-плана сократилось с пары дней до ~15 минут, а разработка отдельных фич — с двух дней до ~20 минут работы агента + пару часов сеньора.

4. Собственные агенты. В HR или поддержке можно внедрить готовые решения, но для кастомных процессов мы разрабатываем своих агентов на n8n, а для критичных процессов ИИ-инженер пишет свои сервисы — так формируется ИИ-платформа компании.

В результате через три месяца большинство сотрудников овладели ИИ-инструментами. Мы запустили первых агентов, из которых начинают формироваться процессы, где работают агенты, а люди валидируют результаты. Следующий шаг — AIOps-дашборд, полная автоматизация вертикалей и объединение агентов в цельные ИИ-процессы.

Главные проблемы: знания находятся в головах людей, поэтому в приоритете для агентов их оцифровка. Также не ко всем средам можно легко дать доступ агентам из-за персональных данных и критичности процессов.

Важно: CAIO не просто внедряет ИИ, а пересобирает операционную модель и перепрошивает мышление сотрудников.

Это сложно, интересно и увлекательно. Вперед — в светлое будущее.

#мысли