Chief AI Officer
(Керівник напряму штучного інтелекту)
Програма зосереджена на ролі CAIO як відповідального за стратегію, портфель ініціатив, ризики, відповідність вимогам та масштабування рішень штучного інтелекту в бізнесі.
Інструктор:
Цільова аудиторія
Топ-менеджери (CEO, CIO, CTO, CDTO), керівники напрямів цифрової трансформації, аналітики та інновацій, власники бізнесів і консультанти, що працюють з великими організаціями.
Після курсу ви зможете
- розуміти роль CAIO, відповідальність і взаємодію з іншими C-level ролями;
- формувати та реалізовувати стратегію розвитку штучного інтелекту;
- управляти портфелем ініціатив, командами та змінами;
- оцінювати ефективність, ризики та відповідність регуляторним вимогам;
- побудувати дорожню карту впровадження та масштабування штучного інтелекту в організації.
Структура курсу
Модуль 1. Місія CAIO: організаційний дизайн функції штучного інтелекту
Визначення ролі CAIO та її меж у порівнянні з CIO, CTO і CDO. Місце CAIO в організаційній структурі, підзвітність і спосіб взаємодії з бізнесом та технологіями. Вибір моделі функції штучного інтелекту (централізована, CoE, гібридна). Стратегія талантів: розвиток внутрішніх компетенцій, найм, підрядники. Ключові ролі та зони відповідальності в командах штучного інтелекту.
Модуль 2. Генеративний та агентний штучний інтелект як стратегічна перевага
Оцінка впливу генеративного та агентного штучного інтелекту на бізнес-моделі й конкурентоспроможність. Вибір пріоритетних сценаріїв застосування та критерії «що масштабувати». Підхід до швидкої інтеграції в продукти й процеси. Ризики інтелектуальної власності, використання зовнішніх моделей і даних, межі прийнятних компромісів між швидкістю та контролем.
Модуль 3. Стратегія даних та створення інфраструктури штучного інтелекту
Архітектурна стратегія даних для підтримки ініціатив штучного інтелекту (Data Mesh, Data Fabric). Вимоги до якості, доступності, володіння та відповідальності за дані. Інфраструктурні підходи до навчання і використання моделей, інтеграції з корпоративними системами та забезпечення спостережуваності. Баланс між швидкістю впровадження і технічною надійністю.
Модуль 4. Управління ризиками: від EU AI Act до AI Governance Framework
Регуляторні вимоги та їх вплив на стратегію штучного інтелекту (EU AI Act та інші підходи). Побудова внутрішнього AI Governance Framework: політики, процеси, контрольні точки, документація, прозорість. Кіберризики, специфічні для моделей (model poisoning, adversarial attacks), та організація захисту. Розподіл відповідальності між бізнесом, IT, безпекою та юридичною функцією.
Модуль 5. Фінансова модель та ROI проєктів штучного інтелекту
Типи ініціатив: операційні, доменні, трансформаційні. Підходи до оцінки економічного ефекту та обмеження класичного ROI для штучного інтелекту. Формування бюджету напряму, пріоритизація інвестицій, модель витрат на інфраструктуру, хмарні сервіси та великі мовні моделі (FinOps). Вимірювання результатів і керування очікуваннями стейкхолдерів.
Модуль 6. Лідерство та стратегічна дорожня карта
Формування культури використання штучного інтелекту в організації. Управління змінами та опором персоналу, розвиток компетенцій і відповідальних практик. Комунікація стратегії та результатів для ради директорів і топ-менеджменту. Формування, захист та оновлення дорожньої карти розвитку штучного інтелекту, включно з критеріями масштабування й «stop/go» рішеннями.
Що кажуть наші клієнти:
Олександр вміє зрозуміло й цікаво донести матеріал для аудиторії з різних країн та професійним досвідом, що свідчить про його високий рівень майстерності й глибоку екпертизу.
Григоріс Дамасіотіс
Керівник напряму Data Science та бізнес-трансформацій CSE MCO у Sanofi
Готові розпочати?
Ми із задоволенням відповімо на ваші запитання та підготуємо для вас найкращу пропозицію.