Пока одни компании ищут готовых специалистов по ИИ, другие решили готовить их целенаправленно. Московская школа управления «Сколково», Яндекс и Университет ИТМО запускают программу для ИТ-руководителей, которым предстоит отвечать за внедрение искусственного интеллекта в бизнес.

Программа рассчитана на девять месяцев и состоит из девяти модулей. Учиться будут директора по технологиям, руководители цифровых и инфраструктурных подразделений, а также топ-менеджеры, отвечающие за ИИ-трансформацию. В финале каждый участник должен защитить перед экспертным советом собственную стратегию внедрения ИИ: с дорожной картой, архитектурой решений и финансовой моделью. Это не курс «как пользоваться нейросетью», а подготовка людей, способных встроить ИИ в реальные процессы компании.

Партнёры разделили роли. ИТМО и «Сколково» отвечают за академическую и исследовательскую часть, а Яндекс — за инфраструктуру, бизнес-кейсы и прикладные навыки работы с генеративными моделями. Участникам обещают гранты на облачные мощности и доступ к Yandex AI Studio — платформе, где можно собирать ИИ-агентов для анализа данных, общения с клиентами, автоматизации планирования и других задач. Отдельный акцент сделают на ИИ-инфраструктуре, корпоративных данных и возможностях разных нейросетевых моделей. Программа строится не только вокруг лекций, а вокруг практических сценариев, причём кейсы будут подбирать с учётом отраслей участников — от производства и продаж до маркетинга, HR и бюджетирования.

ИИ уже используют многие компании, но чаще всего точечно: чат-бот для клиентов, помощник для аналитиков, генерация текстов, автоматизация отчётов. До системного подхода доходят не все. Две трети российских компаний уже применяют генеративные нейросети, однако во многих случаях это остаётся набором отдельных экспериментов. А дефицит специалистов по ИИ бизнес называет одним из главных барьеров для внедрения. По оценке Яндекса и «Яков и партнёры», экономический эффект от внедрения ИИ в России к 2030 году может составить до 12,8 трлн рублей в год. Но чтобы этот эффект появился, мало купить доступ к модели. Нужно понять, где ИИ действительно ускоряет бизнес, какие данные можно использовать, кто отвечает за ошибки и сколько будет стоить поддержка решений.

Роль директора по ИИ — Chief AI Officer — пока не стала привычной для российских компаний, но сам запрос уже виден. Бизнесу нужны люди, которые понимают и технологии, и экономику внедрения. Обычный ИТ-директор отвечает за инфраструктуру, безопасность и стабильность систем. Руководителю по ИИ придётся смотреть шире: где менять процессы, как обучать сотрудников, как считать эффект и где вовремя сказать «здесь нейросеть пока не нужна».

Хороший директор по ИИ — не человек, который приносит в компанию модные слова. Это тот, кто умеет отличить полезное внедрение от дорогого эксперимента ради отчёта.

Главный риск таких программ — красивая упаковка без реальной власти внутри компаний. Можно обучить руководителя, выдать диплом и даже подготовить стратегию, но если у него нет доступа к данным, бюджету и управленческим решениям, ИИ-трансформация останется презентацией. Результат будет зависеть не только от курса: важно, готовы ли сами компании менять процессы, пересматривать роли сотрудников и считать эффект не по числу пилотов, а по реальным изменениям в работе.

Появление отдельной программы для руководителей по ИИ показывает, что нейросети выходят из зоны экспериментов. Компании уже не хотят просто «попробовать ChatGPT-аналог» или запустить отдельного бота — им нужен человек, который соберёт внедрение в стратегию. Это напоминает этап цифровой трансформации: сначала технологии тестировали энтузиасты, потом появились отдельные управленческие роли. Главная интрига в том, смогут ли эти руководители реально влиять на бизнес, а не только курировать пилоты.

Запуск программы выглядит как ответ на понятный разрыв: инструменты уже есть, но людей, способных внедрять их системно, не хватает. ИИ-директор — это не «главный по нейросетям», а переводчик между технологиями, деньгами и процессами. Если такие специалисты смогут говорить с бизнесом на языке эффекта, архитектуры и рисков, роль быстро станет востребованной. Но сама должность ничего не гарантирует: в ИИ, как и в любой трансформации, важны не красивые названия, а способность довести изменения до рабочих процессов.

Источник: TelecomDaily