Массовое внедрение AI в компании — уже обыденность. ИИ-технологии используют в самых разных задачах, начиная от ускорения работы с помощью генеративных нейросетей до автоматизации процессов с использованием алгоритмов. Чем больше мы используем искусственный интеллект, тем больше возникает потребностей в управлении его использованием.
Почему сейчас требуется AI-стратег
По данным McKinsey, 88% респондентов отмечают использование хотя бы одной AIбизнес-функции в корпоративной работе:
фото1.pngИсточник:
В классическом digital-агентстве продакт-менеджеры, аналитики и креативщики работают с отдельными инструментами. Но чем больше AI-моделей используется, тем выше становятся требования в плане данных, инфраструктуры, этики, сквозной оценки и изменения бизнес-процессов. Такое количество взаимодействий требует координатора — человека, который понимает технологию, инструменты и имеет долгосрочную стратегию. По данным McKinsey, ключевая проблема масштабирования AI-инициатив — недостаток операционной модели и ролей, способных связывать технологию и бизнес.
Примерно 70 % организаций, запустивших пилотные проекты в AI, не смогли перейти к масштабированию именно из-за отсутствия такой функции.
Такие проблемы привели к тому, что на международном digital-рынке стали появляться такие вакансии, как AI strategist, AI business lead, Head of AI strategy и подобные вариации. Роль ИИ-стратега востребована и активно формируется сегодня.
Какие функции и обязанности у AI-стратега
Давайте разберемся, чем именно должен заниматься ИИ-стратег:
- Построение ИИ-стратегии и приоритизация задач: исходя из бизнес-целей клиентов и агентства, стратег оценивает данные и возможности решений через фреймворк AI Feasibility, то есть оценку возможного внедрения ИИ-функций под конкретные задачи: от технической реализации до закрытия потребностей.
- Интеграция моделей и продуктов в рабочие процессы: от прототипов до фактического внедрения в продакшн, машинного обучения и API-интеграций. Реализуется разными способами, например, с использованием инструментов. Пример — . Платформа для совместной разработки, оркестрации и развертывания готовых решений позволяет внедрять ИИ-агенты, машинное обучение и проводить подготовку данных для внедрения ИИ в бизнес-процессы:
гифка1 (1).gif
гифка2.gif- Оценка ROI и обоснование: AI-стратег отвечает за обоснование бюджета, прогнозирует рост, анализирует каузальное влияние использования AI-инструментов на метрики, а также рассчитывает сокращение ручных затрат и прирост выручки от этого.
- Автоматизация рабочих процессов: AI-стратег запускает автоматизацию вокруг AI-решений. Для этого можно использовать различные инструменты. Например, — это платформа для внедрения ИИ, управления гипотезами и их проверки. Данные можно превращать в динамичные интерфейсы, решения по автоматизации и ИИ-агентов:
гифка 3.gif- Обучение команды: AI-стратег организует обучение сотрудников агентства базовому курсу грамотности работы с данными, составлению промптов, AI-этике, и навыками верификации генераций. Это минимум, который необходимо освоить, независимо от ИИ-инструментов и задач, которые выполняются специалистами.
- Составление и следование стандартам: AI-стратег отвечает за формирование корпоративных стандартов по проверке результатов машинного обучения, защите данных, передаваемых нейросетям, и поддержанию непредвзятости.
- Перевод с языка метрик AI на язык бизнес: AI-стратег выступает связующим звеном между специалистами, клиентами, продактами и топ-менеджерами компании. Стратег создает карту внедрения ИИ-инструментов, собирает требования заказчика, контролирует внедрение процесса и результаты.
Как измерять эффективность внедрения AI-инструментов в компании
Ключевые метрики:
- Рост выручки и конверсий, снижение CPL и рост LTV — это ожидаемые эффекты внедрения ИИ-инструментов под руководством стратега. При грамотном внедрении инструментов рутинные задачи выполняют быстрее, внедряется автоматизация, а за счет сквозной аналитики решения по эффективности принимаются быстрее.
- Объем и скорость внедрения: необходимо оценивать, какой процент специалистов в компании используют AI-инструменты, насколько снижается ручной труд и как это сказывается на их работе.
- Метрики по оценке AI-моделей, используемых в работе, например, Area Under the Curve (AUC).AUC оценивает, насколько качественно модель отделяет положительные события от отрицательных, например, совершение или несовершение конверсии пользователем.
Способы оценки
- Проведение A/B-экспериментов: до окончательного внедрения ИИ-инструмента проводят A/B-тесты для сравнения результатов ручного труда и ИИ-генераций.
- Реальный эффект инструментов можно оценивать по Causal Impact: метод анализа, который оценивает, улучшения, произошедшие после запуска AI-инструментов.
- Работу модели оценивают по методу Forecast vs actual, то есть сравнивают то, что предсказывала ИИ-модель с фактическими результатами.
Отчетность
Важно, чтобы результаты деятельности ИИ-инструментов учитывались, как и результаты других каналов продвижения. В дашбордах компании обязательно необходимо отслеживать влияние ИИ на бизнес.Заключение
AI-стратег — это не просто новая роль, это фактор развития для агентства, стремящегося к масштабному внедрению AI. Он помогает связать технологии, данные и реализацию внедрения, обучить команду и измерить результат. Если агентство хочет не просто использовать AI, а перейти на новый уровень внедрения ИИ, пора выстраивать стратегию со специалистом.
