AIBP

AIBP (AI Business Partner, ИИ Бизнес Партнер) - объединяющий лидер ИИ-трансформации.

Он определяет инструменты, настраивает процессы и ведет людей к измеримым бизнес-результатам.

Миссия

Сделать AI источником стратегического превосходства компании.

Критерии успеха

AIBP успешен, когда:

  • компания извлекает пользу из любых изменений и прорывов в AI;
  • ИИ-трансформация даёт измеримый экономический эффект;
  • сотрудники компании разделяют общее понимание ценности ИИ;
  • новые практики встроены в операционные процессы и культуру компании.

Компетенции и опыт

Майндсет

  • Бизнес‑центричность.
  • Ориентация на измеримость: понятные метрики, «до/после», проверка гипотез.
  • Лидерство без формальной власти.
  • Фасилитация и эмпатия.
  • Фокус и отказ от лишнего: концентрируем усилия на главном, отсекаем инициативы без ценности.

Бизнес и продукт

  • Стратегия, операционный менеджмент, управление, P&L.
  • Проекты и процессы: оценка выгоды/стоимости и рисков, принятие Go/No‑Go, ограничение WIP.
  • Расчет финансового эффекта: выручка, OPEX, TCO, окупаемость/ROI.
  • Внедрение изменений: роли, процессы, обучение, коммуникации при внедрении решений.

Технологическая грамотность

  • LLM и агенты; RAG; интеграции и API.
  • Low/No‑code и процессная автоматизация (например, сценарии на n8n/Make).
  • Данные и BI для замера результата: качество, доступность, простые пайплайны и дашборды.
  • Общее понимание архитектуры и ограничений ПО/инфраструктуры: интеграции, безопасность, масштабируемость.

Коммуникации

  • Фасилитация встреч и совместных решений.
  • Переговоры и управление ожиданиями.
  • Наставничество и обучение.
  • Конфликт‑менеджмент.

Опыт

  • 8–12+ лет в управлении, предпринимательстве, разработке и запуске продуктов/решений; опыт в ИТ‑среде приветствуется.
  • Проекты, затрагивающие несколько подразделений (продажи, операции, финансы, ИТ) — от согласования до внедрения.
  • Взаимодействие с владельцами процессов и ИТ на уровне решений (приоритеты, бюджеты, риски).
  • Кейсы «доказал ценность → масштабировал → закрепил в процессах».

Задачи

Стратегия

  • Стратегическая адаптация. Фиксирование сигналов, оценка влияния, вынос на Совет по AI; отражение решений в роадмапе и контроле исполнения.
  • Синхронизация стратегии и операций. Контур «сигналы → решения → бэклог → действия → стратегия»; единый вектор для подразделений.

Люди

  • Работа с руководством. Согласование целей и приоритетов; повестка Совета по AI; удержание общего фокуса.
  • Обучение и менторинг команд. Программы обучения, практические гайды, сопровождение первых запусков.
  • Создание и поддержание культуры применения ИИ. Принцип «ИИ — инструмент»; снижение страха/скепсиса; профилактика «слепой опоры».
  • Создание и развитие сети чемпионов. Отбор, обучение, обмен опытом и внутренняя поддержка.

Процессы

  • Идентификация процессов и областей для изменений. Приоритизация по ожидаемому ROI; формулирование и отбраковка гипотез ценности;
  • Проектирование целевых процессов. Роли, шаги, контрольные точки; где ИИ нужен/не нужен.
  • Внедрение изменений. Цикл «гипотеза → пилот → решение → эксплуатация»; закрепление в регламентах и метриках.
  • Измерение результата и управленческие решения. Замер «до/после», короткие отчёты; решения «продолжать/остановить/масштабировать».

Технологии

  • Выбор технических решений. Сравнение вариантов; обоснование рисками и стоимостью; критерии качества/поддержки.
  • Управление данными и качеством. Требования к данным/качеству; роли и ответственность; наличие проверок и мониторинга.
  • Знание рынка ИТ‑решений. Классы продуктов и сценарии применения; сопоставление задач с доступными решениями и ограничениями компании.
  • Обеспечение безопасности и соответствия требованиям. Политики по персональным данным и ИБ; оценка рисков; контроль доступа и журналирование.
  • Работа с интеграторами. Выбор партнёров; модель взаимодействия и KPI; приёмка результата.

KPI

KPI AIBP отражают успех всей ИИ‑трансформации, а не только личную эффективность. Сам AIBP не имеет изолированных метрик производительности — его результат измеряется через эффект изменений, которые он помогает запустить и закрепить. Показатели выбираются ситуативно из списка ниже, в зависимости от контекста компании и приоритетов трансформации.

Экономические показатели

  • Δ прибыли / снижение OPEX на выбранных процессах.
  • Достижение запланированной окупаемости и ROI.
  • Рост выручки в зонах внедрения AI‑решений.
  • Повышение производительности труда.

Показатели внедрения и масштабирования

  • Доля пилотов, завершившихся подтверждённой ценностью.
  • Количество решений, масштабированных на ключевые подразделения.
  • Средний цикл «гипотеза → пилот → решение».
  • Устойчивость решений в эксплуатации.

Показатели качества и восприятия

  • Снижение ошибок, повторной работы, отклонений SLA.
  • Удовлетворённость пользователей (CSAT).
  • Активность сотрудников при использовании инструментов AI.
  • Уровень доверия к решениям на основе AI.

Показатели развития людей и культуры

  • Количество обученных сотрудников и «чемпионов AI».
  • Доля подразделений, где сформирован единый майндсет «AI как инструмент».
  • Снижение скепсиса и роста вовлечённости в трансформацию.

Показатели прозрачности и управления

  • Наличие актуальных дашбордов эффекта.
  • Соблюдение требований безопасности и комплаенса.
  • Отсутствие критических инцидентов.
  • Регулярные ревизии моделей и процессов.