Skip to main content

Роли в AI Operating Model

Назначение​

Документ определяет ключевые роли, необходимые для функционирования AI-Конвейера. Каждая инициатива требует чёткого распределения ответственности между бизнесом, техническими специалистами и органами управления.

Ключевые роли​

AI Office Lead​

  • Руководитель AI-практики организации
  • Владеет методологией конвейера и портфелем AI-инициатив
  • Координирует работу центров компетенций и рабочих групп
  • Обеспечивает единые стандарты, отчётность и прозрачность процессов
  • Представляет AI-портфель перед топ-менеджментом

Initiative Owner (Владелец инициативы)​

  • Представитель бизнес-подразделения, владеющий проблемой
  • Формулирует бизнес-гипотезу и ожидаемый эффект
  • Представляет инициативу на gate-решениях
  • Несёт ответственность за приёмку результата и реализацию бизнес-эффекта
  • Обеспечивает доступ к предметным экспертам и данным

AI Product Owner​

  • Владеет конкретным AI-продуктом (Knowledge Assistant, ML Platform, Automation AI и др.)
  • Управляет бэклогом продукта и его развитием
  • Определяет, какие инициативы реализуются через его продукт
  • Отвечает за техническое качество и масштабируемость решения

Data Scientist / ML Engineer​

  • Техническая реализация: разработка моделей, экспериментов, прототипов
  • Проведение исследований данных и проверка гипотез
  • Подготовка моделей к продуктивной эксплуатации
  • Документирование результатов экспериментов и метрик качества

Data Engineer​

  • Проектирование и построение data-пайплайнов
  • Обеспечение доступа к данным для экспериментов и продуктивных решений
  • Интеграция с источниками данных, контроль качества данных
  • Взаимодействие с владельцами данных и командами Data Governance

Business Analyst​

  • Анализ бизнес-процессов: as-is и to-be
  • Формализация требований к AI-решению
  • Описание use case и критериев успеха
  • Подготовка артефактов для gate-решений совместно с владельцем инициативы

Solution Architect​

  • Проектирование технической архитектуры решения
  • Интеграция AI-решения с существующими системами
  • Проведение архитектурных ревью (Architecture Review)
  • Обеспечение соответствия корпоративным стандартам и требованиям ИБ

AI Champion (AI-амбассадор)​

  • Представитель бизнес-подразделения, являющийся проводником AI-возможностей
  • Выявляет идеи и проблемы, подходящие для AI
  • Помогает формализовать use case на этапе intake
  • Подробнее: AI Champions

Принцип распределения ответственности​

Каждая инициатива на всех этапах конвейера имеет три уровня ответственности:

  • Бизнес-владелец — отвечает за проблему, ценность и приёмку результата
  • Технический лидер — отвечает за реализацию, качество модели и архитектуру
  • Управление (governance) — обеспечивает соблюдение стандартов, принимает gate-решения

Матрица RACI формируется для каждой инициативы при её регистрации и уточняется на gate-переходах.

Связанные разделы​