Исследовательская программа
«Следующее поколение технолидеров»
Кто сегодня отвечает за ИИ в российских компаниях
На основе 25 глубинных интервью с руководителями по ИИ в российских компаниях
Скачать
Вступительное слово организаторов
Экспертный совет
Михаил Садофьев
Основатель AI Data Extractor
Николай Комлев
Исполнительный директор АПКИТ, председатель Совета ТПП РФ по развитию цифровой экономики
Роман Мезенцев
Директор по внедрению ИИ ФГ БКС
Сергей Червяков
Стратег по ИИ-трансформации бизнеса
Евгений Шанин
Главный менеджер по направлению внедрения систем на базе ИИ
Илья Кананыкин
Директор Ассоциации больших данных
Михаил Степнов
CAIO Beeline Cloud
Дмитрий Гуреев
Основатель Gureev.pro, эксперт МШУ Сколково, автор книг «Цифровое мышление в бизнесе» и «Цифровое знание в бизнесе» (серия «Библиотека Сколково», МИФ)
Александр Диденко
Руководитель лаборатории ИИ, ТюмГУ; профессор практики МШУ «Сколково»
Иван Казарин
Директор направления операционного развития ИИ, Департамент технологий искусственного интеллекта, РУСАЛ
Сергей Рябов
Старший управляющий директор, директор по AI-трансформации Сбера
Армен Амирханян
Директор по развитию искусственного интеллекта на Московской бирже
Николай Верховский
Директор программ Школы управления Сколково по ИИ и цифровой трансформации
Петр Трещалин
Сооснователь ИТ-интегратора «Норма»
Практическая ценность исследования
Генеральному директору
Определить задачи и полномочия руководителя по ИИ, оценить подход к реализации ключевых инициатив
Технологическому руководителю
Уточнить границы полномочий и распределение ответственности за внедрение ИИ
Руководителям бизнес-функций и финансов
Определить ответственность за изменение процессов, достижение и подтверждение экономического эффекта
На какие вопросы отвечает исследование
1Кто сегодня отвечает за ИИ?
Как разделить ответственность руководителя по ИИ, ИТ, данных и владельцев процессов
В полном отчёте · стр. 13 ↗2Когда нужна отдельная должность?
Как выбрать профиль руководителя под задачу компании и когда достаточно расширить действующую роль
В полном отчёте · стр. 14 ↗3Какие полномочия ей необходимы?
Кто выбирает задачи, выделяет ресурсы, меняет процессы и принимает решение об остановке инициативы
В полном отчёте · стр. 15 ↗4Как соединить центр ИИ и бизнес?
Как распределить работу между общей командой ИИ и бизнес-подразделениями
В полном отчёте · стр. 16–18 ↗5Какие проекты запускать и расширять?
Как различать проверку гипотезы, внедрение в процесс и инвестиции в общую платформу
В полном отчёте · стр. 19–24 ↗6Какой эффект подтверждают примеры?
Что измеряют участники и как отличают ожидаемую отдачу от реализованного результата
В полном отчёте · стр. 25–26 ↗7Что мешает устойчивому применению?
Почему успешного пилота недостаточно и кто отвечает за изменения после запуска
В полном отчёте · стр. 27–33 ↗8Какие компетенции нужны лидеру?
Пять областей компетенций и подход к выбору и развитию руководителя по ИИ
В полном отчёте · стр. 34–36 ↗9Как будет меняться роль?
Управленческие развилки и обязанности руководителя по мере развития ИИ
В полном отчёте · стр. 37–39 ↗10Что сделать своей управленческой команде?
Что решить до назначения, как оценить зрелость и определить действия на ближайшие 90 дней
В полном отчёте · стр. 40–42 ↗Четыре профиля руководителя по ИИ
Руководитель межфункциональных преобразований
Изменить сквозной процесс и получить целевой бизнес-эффект: по срокам, затратам, качеству или выручке
Руководитель платформы ИИ
Обеспечить общие модели, инструменты, сервисы и безопасный доступ к данным
Руководитель внедрения ИИ
Провести отобранные инициативы от проверки гипотезы до регулярного использования
Руководитель ИИ в продукте
Улучшить продукт и его показатели: использование, качество, выручку или стоимость обслуживания
Методология исследования
25 интервью с руководителями российских компаний, проведённых с мая по сентябрь 2026 года
Как анализировались интервью
Каждое интервью рассматривалось как самостоятельный источник информации об управленческих практиках применения ИИ. В анализ включены описания текущей практики руководителей и конкретные примеры из их собственного прошлого опыта. Экспертные оценки, рекомендации и прогнозы рассматривались отдельно от фактического опыта внедрения.
Организаторы и партнёры исследования
Организация бизнес-функций, управленческий найм и адаптация системы управления к технологическим изменениям
Организатор исследовательской программы «Следующее поколение технолидеров»
headexpert.org
Разработка программного обеспечения для банков, инвестиционно-брокерского бизнеса, страховых компаний и криптовалютных бирж
Команды разработки, архитектуры, тестирования и бизнес-анализа
astondevs.ru
Практическое применение генеративного ИИ и ИИ-агентов: оценка готовности, выбор сценариев, стратегии внедрения и обучение руководителей и сотрудников
gen-ii.ru
Преобразование документов, файлов и таблиц в витрины данных с помощью ИИ-агентов внутри контура заказчика
aidataextractor.pro
Управленческое образование и программы по ИИ и данным: от освоения инструментов до стратегического руководства и компетенций директора по ИИ
www.skolkovo.ru/digital
Объединение предприятий компьютерных и информационных технологий, участников разработки, внедрения, системной интеграции и других направлений ИТ-отрасли
apkit.ru
Развитие принципов и стандартов работы с большими данными, отраслевого взаимодействия и этики использования данных
rubda.ru
Сообщество руководителей и практиков, которые превращают ИИ в результат для бизнеса: исследования, кейсы, экспертные разборы и обмен опытом внедрений
Сообщество профессионалов в области данных, искусственного интеллекта и разработки сложных ИТ-систем
t.me/cdo_clubПолучить
полный отчёт
Заполните форму для скачивания отчёта