ИИ-трансформация компаний | Дмитрий Бицак

Практическое руководство по ИИ-трансформации крупных компаний (часть 2)
... продолжение поста

Шаг 3. Массовое обучение работе с ИИ

Ын предлагает три образовательных трека:

- ТОП-менеджмент — дать адекватную ментальную модель работы с ИИ: что реально возможно, где границы, как это влияет на стратегию и куда вкладываться
- Руководители — то же, что и у ТОПов, + навыки для управления ИИ-проектами и более глубокое погружение в тонкости технологии
- Команда ИИ-трансформации — выращиваем людей, способных делать ИИ-проекты руками: собирать агентов, обучать/адаптировать модели, внедрять в продукт/процесс и пр.

Важная оговорка — Ын пишет в основном про американские технологические компании. Для традиционного бизнеса этих треков будет больше — я бы как минимум добавил трек для всех-всех-всех сотрудников компании.

Шаг 4. Разработка ИИ-стратегии

По мнению Ына, адекватная стратегия обычно появляется тогда, когда компания руками потрогала ИИ через пилоты, накопила некоторый опыт и знания. Поэтому стратегия — не первый, а четвёртый шаг.

Его рекомендации по стратегии:

- Собирать ИИ-проекты в формате экосистемы, чтобы они поддерживали и усиливали друг друга — так конкурентам будет сложнее вас повторить
- Встраивать ИИ-инициативы в существующую стратегию, т. е. становиться сильным ИИ-игроком в своей отрасли, а не пытаться конкурировать с Гуглом на его поле
- Действовать итеративно и строить стратегии вокруг постепенного раскручивания *“Virtuous Cycle of AI”*: Улучшение продукта → Увеличение числа пользователей → Накопление данных → Улучшение продукта

В документе ещё есть большой блок по стратегии управления данными, но это серьёзная отдельная тема. Главная мысль — большое количество данных ≠ успех и богатство. Вам нужно ровно столько данных, сколько способна использовать команда.

Шаг 5. PR и коммуникации

Ын рекомендует не забывать про информирование и PR своих ИИ-инициатив и выделяет пять категорий стейкхолдеров:
- Инвесторы — где лежит ценность внедрения ИИ и как растут возможности компании по его использованию
- Регуляторам (если отрасль регулируемая) — прозрачность и диалог
- Клиенты — объяснять пользу, мягко интегрировать ИИ в продукты
- Соискатели — показывать, что компания в тренде и делает современные проекты
- Сотрудники компании — бороться со страхом «замены», эмпатично объяснять, что происходит, и рассказывать про новые требования

Формально это пятый шаг, но по сути коммуникации должны быть на протяжении всего процесса трансформации, особенно с сотрудниками.

Вывод, если вы в начале пути:
Не начинайте с мегапроектов и стратегии на 60 слайдов. Попробуйте имеющимися силами или с подрядчиками внедрить ИИ в 1–2 локальных процесса. А параллельно собирайте внутреннюю команду ИИ-трансформации — лучше из имеющихся сотрудников. Намного ценнее ввязаться в битву и получить первые результаты, чем бесконечно готовиться к ней.

*Это был вольный пересказ оригинального документа (лежит во вложении). Рекомендую всё же почитать источник — там сильно больше деталей, а некоторые блоки я осознанно пропустил.*

Практическое руководство по ИИ-трансформации крупных компаний (часть 1)

Эндрю Ын, мой кумир в мире ИИ-визионеров и учёных, несколько лет назад выпустил Практическое руководство по ИИ-трансформации крупных компаний (AI Transformation Playbook).

Мне это руководство в своё время очень помогло направить мозги в нужное русло. Хочу рассказать про его подход и снабдить своими комментариями (я сейчас лидирую ИИ-трансформацию достаточно крупной компании и набиваю шишки).

Ын описывает пять шагов, которые нужно пройти компании, чтобы трансформироваться. Пройдёмся по ним:

Шаг 1. «Обречённый на успех» пилотный проект

Если компания никогда ничего не делала в области ИИ, нет смысла пытаться сразу перейти в высшую лигу.

Поэтому первые ИИ-проекты лучше выбирать по принципу скорости запуска и «обречённости на успех». Цель первого шага — повысить уровень доверия ТОПов к технологии и родить внутренний спрос на ИИ.

Критерии хорошего пилота:
- Затрагивает процессы, где у компании уже есть хорошая экспертиза или наработки
- Измерим и привязан к бизнес-ценности
- Его реально сделать имеющейся/внешней командой за 3–6 месяцев

Например, один из пилотных проектов, которые мы запустили в Марии: автоматическая рассылка итогов встреч в почту — инициатива охватывает 100 % сотрудников компании и попадает в общую боль (на днях расскажу про этот кейс).

Шаг 2. Внутренний центр ИИ-компетенций

Если первый этап прошёл успешно, у компании появилась вера и запрос на технологию, а за верой приходят инвестиции и ресурсы.

Поэтому пускаем эти ресурсы в создание внутреннего центра ИИ-компетенций, который будет:
- вырабатывать подходы и заниматься стратегией трансформации
- делать проекты с другими подразделениями
- строить инфраструктуру, учить, объяснять и делать миллион других вещей

Первая задача — нанять, а ещё лучше — найти внутри компании «Руководителя по ИИ» → дать ему полномочия и ресурсы на сбор команды. Обычно таких специалистов размещают под CIO, CPO или CDO, а иногда напрямую под CEO.

У себя в компании таким человеком стал я (перейдя с позиции CPO), в оргструктуре — прямо под IT-директором, который оказывает максимальную поддержку, помогает со стратегией и защищает инициативы.

Продолжение ниже ⬇️