BazaIT запустила новий сезон освітнього проєкту Product Mindset Growth 2.0 (C-Level) — серії прямих ефірів із фаундерами та топменеджерами українських ІТ-компаній і стартапів.

Четвертий вебінар сезону присвятили ролі Head of AI — позиції, яка стрімко з’являється в організаційних структурах компаній, але досі не має чіткого визначення.

Своїм досвідом поділився Олександр Шарко — IT-підприємець із понад 20-річним досвідом, екс-Managing Director Archer Software / Cprime Studios (масштабування з $3,7M до $10M ARR), Head of AI в Promodo, Principal, венчурний партнер Toloka.vc та засновник AI-стартапу у сфері mental health.

У цій статті зібрали ключові ідеї з розмови: як розвивається індустрія AI, чому компаніям складно отримувати реальну бізнес-цінність від технології та яку роль у цьому може відігравати Head of AI.

Повний запис вебінару доступний на YouTube-каналі BazaIT.

Еволюція штучного інтелекту

Досі поширена думка, що AI є черговим хайпом, який пройде.

Щоб оцінити перспективу, варто звернутися до AI Index Report, щорічного звіту Stanford University. У ньому аналізують десятки показників розвитку індустрії, зокрема:

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

Ці дані показують важливу закономірність: AI розвивається хвилями, але кожна нова хвиля має більший вплив на економіку.

Інвестиції в цю сферу почалися ще у 1970-х роках, а сама галузь уже пережила дві відомі «AI-зими» — періоди різкого падіння інтересу після хвиль надмірних очікувань.

Сьогодні ринок перебуває у третьому циклі розвитку, але з принциповою відмінністю.

Якщо раніше AI залишався переважно академічною дисципліною, то тепер він масово комерціалізується.

Те, що десятиліттями існувало у вигляді дослідницьких моделей і наукових статей, за останні п’ять років перетворилося на продуктові інструменти, які змінюють поведінку користувачів і бізнес-моделі компаній.

Інвестиції в AI: масштабні можливості та нові ризики

Після глобального інвестиційного піку 2021 року венчурний ринок пережив період корекції. Проте AI став одним із небагатьох технологічних напрямів, який продовжив активно розвиватися.

За галузевими оцінками, штучний інтелект формує понад половину нового венчурного фінансування в технологічному секторі, а в Північній Америці частка таких інвестицій ще більша.

Гроші надходять не лише у стартапи. Великі технологічні компанії також інвестують десятки мільярдів доларів у розвиток AI-інфраструктури.

Йдеться про кілька ключових напрямів:

• розвиток обчислювальних платформ
• створення нових моделей
• AI-інфраструктуру
• інструменти для розробників
• інтеграцію AI у продукти

Це призводить до ситуації, коли технологічний сектор і AI дедалі сильніше впливають на глобальну економіку.

Значна частина капіталізації S&P 500 сьогодні припадає саме на технологічні компанії, які активно інвестують у AI. Тому різкі коливання в цьому секторі можуть впливати не лише на технологічний ринок, а й на світову економіку загалом.

Generative AI розвивається швидше за прогнози

Особливо швидко розвивається сегмент Generative AI, який включає:

• великі мовні моделі (LLM)
• генерацію зображень
• відеогенерацію
• мультимодальні системи

Технологічний прогрес у цьому напрямі відбувається надзвичайно швидко.

Якщо ще кілька років тому ці інструменти використовували переважно інженери й дослідники, то сьогодні вони стали частиною повсякденної роботи для мільйонів людей — від маркетологів і дизайнерів до програмістів і аналітиків.

За оцінками аналітиків, ринок AI може досягти приблизно $1,5 трлн до 2030 року, і багато прогнозів уже переглядають у бік збільшення.

Можливості моделей уже перевищують людські в багатьох задачах

Окремий важливий аспект, на який звертають увагу аналітики Stanford AI Index, — це швидкість зростання можливостей моделей.

Щороку у звіті порівнюють результати AI-систем із людськими показниками на різних бенчмарках:

• математичні задачі
• аналіз тексту
• розуміння зображень
• мультимодальні задачі
• багатомовну комунікацію

У багатьох із цих тестів сучасні моделі вже досягають або перевищують людський рівень.

Це не означає появу універсального штучного інтелекту.  Але це означає, що у великій кількості конкретних задач AI уже демонструє вищу ефективність, ніж людина.

«Технологічно AI уже достатньо потужний для величезної кількості задач. Проблема не в моделях — проблема в тому, як інтегрувати їх у бізнес», — пояснює Олександр Шарко.

Наступний етап розвитку AI — взаємодія з реальним світом

Попри швидкий прогрес, у сучасних AI-систем залишається фундаментальне обмеження.

Більшість моделей навчаються на даних, але не взаємодіють безпосередньо з фізичним середовищем.

Саме тому одним із ключових напрямів сучасних досліджень стає embodiment — навчання моделей через взаємодію з реальним світом.

Цей напрям активно розвивають як великі технологічні компанії, так і стартапи.

Йдеться про:

• робототехніку
• автономні системи
• фізичних AI-агентів
• системи навчання через дію

Такі системи не лише аналізують інформацію, а взаємодіють із середовищем і отримують зворотний зв’язок від реального світу.

Як отримати value від інвестицій в АІ?

У технологічній індустрії часто повторюють тезу: Усі інвестують у AI, але мало хто отримує реальну бізнес-цінність.

Зокрема, за даними Boston Consulting Group, лише приблизно 5% компаній змогли масштабувати використання AI на рівні всієї організації (enterprise scale).

Водночас ті компанії, які змогли інтегрувати AI у свої процеси, демонструють значно кращі фінансові результати:

• приблизно у 1,7 раза швидше зростання виручки
• приблизно у 1,6 раза вищі EBIT-маржі

порівняно з іншими компаніями у своїх галузях.

Цей розрив між експериментами й масштабним впровадженням часто називають AI value gap.

Head of AI: хто це?

Попри популярність цього тайтлу, універсального опису ролі поки що не існує.

Часто фаундери сприймають цю позицію як «людину, яка прийде і зробить AI у компанії».

«Head of AI — це не людина, яка просто працює з моделями. Це людина, яка повинна зрозуміти, де саме AI створить економічну цінність для компанії», — пояснює Шарко.

Функціонал цієї ролі залежить від:

• типу бізнесу
• рівня технологічної зрілості компанії
• масштабу операцій
• стратегічних цілей

Тому правильніше говорити не про універсальний опис посади, а про кілька типових сценаріїв роботи Head of AI.

Сценарій 1: AI-first продуктова компанія

Якщо AI лежить в основі продукту, Head of AI стає стратегічною роллю, яка працює в тісній зв’язці з CTO.

Основні завдання:

• перетворення AI-можливостей на продуктову інновацію
• створення технологічної defensibility
• інтеграція AI у юніт-економіку
• балансування витрат на інфраструктуру та обчислення
• побудова delivery-моделі

У такому сценарії Head of AI відповідає за конкурентну перевагу продукту через технологію.

Сценарій 2: компанії з heavy operations

У компаніях із складними операціями роль виглядає інакше.

Це можуть бути бізнеси з:

• розгалуженою логістикою
• мережею магазинів
• складними виробничими процесами

У цьому випадку Head of AI ближчий до ролі CIO або директора трансформації.

Фокус — операційна ефективність:

• виявлення вузьких місць
• оцінка ROI від AI
• впровадження рішень
• масштабування оптимізацій
• вплив на EBITDA

Сценарій 3: сервісні та консалтингові компанії

Для аутсорсингових і консалтингових компаній Head of AI означає створення нової технологічної практики.

Основні задачі:

• формування команд Data Engineering, ML Engineering та MLOps
• створення delivery-процесів
• інтеграція AI у портфель сервісів
• допомога сейлз-командам продавати нову експертизу

Найважливіше — визначити KPI

Через відсутність стандартного опису ролі ключовим фактором успіху стає чітке визначення очікуваного результату.

Це можна зробити через центральний KPI:

• Gross Profit per Head → оптимізація процесів
• зростання конверсії → продуктова трансформація
• підвищення оцінки компанії → AI-first стратегія
• новий revenue stream → створення AI-практики

Без чітко визначеного результату Head of AI ризикує перетворитися на експериментальну лабораторію всередині компанії, а не на драйвер системних змін.

Висновок

Штучний інтелект уже перестав бути лише темою для досліджень або експериментів.

Моделі стають дедалі потужнішими, інвестиції зростають, а технологія поступово інтегрується у всі сфери бізнесу.

Проте головний виклик сьогодні полягає не в розробці моделей, а в тому, як інтегрувати AI у реальні бізнес-процеси і отримати від цього економічну цінність.

Саме тут і з’являється новий тип лідерства.

Head of AI — це не просто технічна позиція.Це роль, яка допомагає компанії перетворити технологічні можливості на реальний бізнес-результат.