Vector продовжує публікувати конспекти освітнього проєкту Product Mindset Growth 2.0 (C-Level) від BazaIT. Це серія прямих ефірів із фаундерами та топменеджерами українських ІТ-компаній і стартапів. У межах проєкту спікери — CEO, CTO, CPO, COO, CMO, CFO, Head of AI та HRD — діляться досвідом, інсайтами, управлінськими підходами, помилками й особистими історіями.
Гість четвертого вебінару у сезоні — Олександр Шарко — Head of AI в Promodo, IT-підприємець із 20-річним досвідом, ексManaging Director Archer Software/Cprime Studios, Principal, венчурний партнер Toloka.vc та засновник AI-стартапу в сфері mental health.
Це адаптований конспект частини розмови. Повний запис на YouTube-каналі BazaIT.
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.