Head of AI: нова C-level роль чи модний тайтл?

Штучний інтелект: еволюція довжиною в десятиліття

У бізнес-середовищі досі звучить запитання: чи не є AI черговою хайп-бульбашкою? Щоб оцінити масштаб явища, варто звернутися до AI Index Report — щорічного звіту, який готує Stanford University. У ньому аналізують десятки показників, зокрема:

• кількість патентів;
• обсяг open-source AI-проєктів;
• кількість foundational-моделей;
• перехід досліджень з академічного середовища в бізнес;
• динаміку інвестицій.

Ці дані демонструють довгострокову, системну еволюцію галузі. AI — це не феномен 2022–2023 років, коли світ масово відкрив для себе ChatGPT.

Інвестиції в напрям тривають із 1970-х років. Галузь уже пережила дві «AI-зими» — періоди різкого охолодження після піків очікувань. Зараз ринок перебуває в третьому підйомі, але з принциповою різницею: технології більше не залишаються в лабораторіях — вони масово комерціалізуються.

Те, що десятиліттями було академічними дослідженнями, за останні п’ять років стало продуктовими рішеннями, які впливають на поведінку користувачів і бізнес-моделі компаній.

Інвестиції: рекордні обсяги та системний ризик

Після глобального піку 2021 року венчурний ринок охолов. Однак у 2024-му почалося нове зростання, зокрема в AI-сегменті.

За галузевими оцінками, AI уже формує понад половину нового венчурного фінансування в технологічному секторі. У Північній Америці частка AI-угод ще вища. Гроші заходять у ринок надзвичайно інтенсивно. Йдеться не лише про стартапи, а й про великі технологічні компанії, які одночасно:

• активно інвестують у власні AI-напрями;
• залучають новий капітал;
• нарощують капіталізацію.

Це створює не лише технологічний драйв, а й інвестиційний ризик. Значну частину капіталізації S&P-500 сьогодні формують технологічні компанії, які масово інвестують в AI. Різке охолодження інтересу або корекція в секторі вплинули б на глобальну економіку.

Генеративний AI зростає швидше за прогнози

Окремий сегмент — Generative AI:

• LLM;
• генерація зображень;
• відеогенерація;
• інші генеративні моделі.

Технологічний прогрес у цьому напрямі відбувається із надзвичайною швидкістю. Оновлення моделей та AI-інструментів з’являються буквально кожні кілька тижнів.

Якщо у 2022 році про ці інструменти знала переважно професійна аудиторія, то зараз вони стали масовими. Обсяги інвестицій у GenAI перевищують попередні прогнози, а темпи зростання залишаються високими. Оцінка ринку на рівні $1,5 трлн до 2030 року поки що виглядає реалістичною — за умови збереження поточної динаміки.

«Усі інвестують в AI, але мало хто отримує value»?

Популярна теза звучить так: компанії масово інвестують в AI, але небагато з них отримують відчутну бізнес-цінність.

За даними Boston Consulting Group про реалізацію AI, лише близько 5% організацій змогли досягти реальної цінності AI на рівні всього підприємства (enterprise scale). При цьому ті, хто це зробив, демонструють помітно кращі фінансові результати: зростання виторгу в ~1,7× та більш високі EBIT-маржі в ~1,6× у порівнянні з іншими гравцями галузі.

Проблема не в моделях, а в інтеграції, трансформації процесів і зміні управлінської логіки. Саме тут і виникає потреба в новій ролі — Head of AI.

Head of AI: роль без усталених інструкцій

Попри гучність тайтлу, роль Head of AI досі не має чітко закріплених функцій. Кожна компанія трактує її по-своєму. Для фаундерів це часто «людина, яка прийде і зробить так, щоб AI запрацював». Але на практиці:

• функціональність залежить від типу бізнесу;
• KPI формуються ситуативно;
• зона відповідальності визначається рівнем AI-зрілості C-level.

Тому цю роль варто розглядати як контекстну. Умовно можна виділити три сценарії.

AI-first-продуктова компанія

Якщо AI лежить в основі продукту, Head of AI майже дорівнює CTO або працює з ним у стратегічній зв’язці. Зона відповідальності:

• перетворити AI-можливості на продуктову інновацію;
• забезпечити технологічну defensibility;
• вписати AI в юніт-економіку;
• збалансувати витрати на інфраструктуру, токени, безпеку;
• вибудувати delivery-модель.

Це роль не «дослідника моделей», а людини, яка забезпечує конкурентну перевагу через технологію.

Якщо ж продукт не був AI-first і лише додає AI-функціональність, Head of AI виконує інтеграційну роль разом із CTO. Ключове питання — хто відповідає за стратегічний результат, а не лише за впровадження.

Компанія з heavy operations

Це може бути не лише великий enterprise. Достатньо складної логістики, розгалуженої мережі або масштабованих процесів. У цьому сценарії Head of AI ближчий до CIO або трансформаційного директора.

Фокус — операційна ефективність:

• виявлення вузьких місць;
• оцінка ROI;
• впровадження AI-рішень;
• масштабування оптимізацій;
• вплив на EBITDA.

Є й варіант, коли AI змінює спосіб надання сервісу клієнтам — персоналізація, автоматизація підтримки, оптимізація логістики. Тоді роль наближається до CPO — це брідж між технологіями та моделлю монетизації.

Сервісні та консалтингові компанії

Для аутсорсу або консалтингу Head of AI — це побудова нової практики. Завдання:

• сформувати команди data engineers, ML engineers, MLOps;
• вибудувати delivery-процеси;
• інтегрувати AI в портфель сервісів;
• допомогти сейлзам продавати новий напрям.

У цьому випадку Head of AI працює як peer до CTO або Delivery Director.

Головне — домовитися про KPI

Оскільки роль не формалізована, критично важливо зафіксувати очікуваний результат. Це легко зрозуміти через центральний KPI:

• Gross Profit per Head → оптимізація процесів;
• Зростання конверсії → продуктова трансформація;
• Підвищення оцінки компанії → AI-first-стратегія;
• Новий revenue stream → побудова AI-практики.

Без чітко визначеного результату Head of AI ризикує стати людиною, яка експериментує з моделями, а не драйвером системних змін.

Більше про це

01 БІЗНЕС

Найм C-level: чому сильні кандидати не отримують офери 

Додати в закладки

Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.

Далі

Завершити

Реклама у Vector

Знайшли помилку? Виділіть її і натисніть Ctrl+Enter