AI-чемпион — не менеджер и не архитектор. Кто он такой и зачем нужен в компании?

Руководитель образовательных программ
ИИ уже «есть» почти в каждой компании — но часто живёт у нескольких энтузиастов. Одна команда автоматизирует часы рутины, другая делает вид, что ничего не происходит, третья запускает бота и через месяц замолкает: «не взлетело».
В этом разнонаправленном движении появляется роль, которая превращает разовые эксперименты в повседневную практику: AI-чемпион. Это сотрудник, который помогает внедрять ИИ не ради галочки, а с реальной пользой — от первых ассистентов и системных промптов до внедрения готовых автоматизаций на базе no code/low code инструментов.
Например, CIO компании Workday в этом видео описывает чемпионов как людей, мотивирующих и помогающих всем остальным сотрудникам облегчать себе работу с ИИ.
Многие англоязычные источники — например — также позиционируют чемпионов как мост не только между AI и сотрудниками, но также между AI и бизнес-целями.
1. Кто такой AI-чемпион
AI-чемпион — внутренний сотрудник конкретной функции (маркетинг, продажи, финансы, юристы и т. д.), чаще дополнительная фокусная роль (part-time), а не отдельная профессия. Это не внешний консультант и не «роль над системой». Его задача — обучать коллег, подключать нужные инструменты и показывать на рабочих кейсах, как это помогает.
Такие сотрудники обычно отбираются из тех, кто много экспериментирует с ИИ по своей инициативе. Важно, чтобы они не назначались, а сами хотели стать чемпионами: например, вот кейс консалтинговой компании Ignite Group.
Почему обычные роли не справляются
ИИ — это не просто технология и не просто трансформация. Это переплетение инструментов, компетенций и новых способов работы. Инженер делает решение, но не всегда видит бизнес-ценность; продакт управляет ценностью, но может не понимать, как работает ИИ; коуч помогает с сопротивлением, но не разбирается в технологиях; архитектор строит систему, но может оторваться от реального процесса.

3 уровня целей, с которыми работает ИИ-чемпион
- L1 — быстрые победы (дни/недели). Стандартные промпты и ассистенты под рутину функции, простые автоматизации. Цель — снять 10–30% времени с типовых задач и сформировать привычку использования.
- L2 — внедрение готовых сервисов (buy). Отбор сервисов, пилот, онбординг команды, базовые метрики. Чемпион — квалифицированный заказчик, который координирует безопасность и обучение.
- L3 — кастомная сборка/разработка (build). Только если на рынке нет решения или есть жесткий комплаенс/узкая специфика. Начинать имеет смысл после подтвержденной ценности на L1/L2.
Мини-правило buy vs build:
- Если есть зрелый рынок и окупаемость — buy
- Если нет подходящего решения/жёсткие ограничения — build (после прототипа).
Всегда начинаем с L1, чтобы минимальной ценой доказать пользу.
Примеры метрик успеха
- % рутинных задач, закрытых ассистентами L1.
- Экономия времени на ключевых задачах (до/после).
- Доля активных пользователей инструментов в функции (WAU/MAU).
- NPS/CSAT внутренних пользователей по итогам пилотов.
2. Как работает AI-чемпион
В этом разделе я делюсь своим мнением об оптимальном процессе работы. Конечно, этот процесс варьируется в разных компаниях, и даже в США, где впервые появились AI-чемпионы, пока не сложилось единого мнения о том, как именно им надо действовать.
6 шагов / направлений работы
- Найти реальную точку боли. Не «давайте внедрим ИИ», а вопросы: где тратим больше всего времени, что вызывает фрустрацию, что уже пробовали. Цель — снять запрос, а не навязать инструмент. Может оказаться, что в каком-то кейсе не ИИ нужен, и это нормально.
- Сформировать гипотезу. Соединить боли с возможностями технологии: LLM, векторный поиск, RPA и т.д. Сразу определить уровень L1/L2/L3, чтобы не прыгнуть выше нужного.
- Согласовать метрики успеха. Заранее договориться «что должно измениться», «какими цифрами это увидим» и «какой эффект считаем достаточным, чтобы идти дальше» (время, качество, удовлетворенность, частота использования).
- Собрать MVP. Иногда — руками на no-code; иногда — как связующее звено между командой, data-инженерами и безопасностью. Избегать преждевременных «агентов» и сложных технологических стеков, пока ценность не доказана на простых сценариях.
- Валидировать результат. Вернуться к исходной боли: получилось ли снять её, что изменить, что доработать. Демо в формате «что было → что стало → что дальше».
- Масштабировать. Обучение команды, обновление инструкций, подключение других департаментов. Вести каталог практик: проверенные промпты, ассистенты, готовые сервисы, шаблоны инструкций.
Как стартовать: план 30–60–90
- 30 дней: собрать 10–15 типовых задач функции; выбрать 3 быстрых пилота L1; договориться о ежемесячных демо; завести общий каталог промптов.
- 60 дней: стандартизировать удачные практики; обучить коллег на рабочих примерах («сел рядом — показал»); запустить учёт времени «до/после».
- 90 дней: выбрать 1–2 сервиса уровня L2 (buy); провести пилот, оформить инструкции и критерии масштабирования.

3. Рекомендации для руководителей
Формат роли чемпиона: part-time или full-time?
AI-чемпион — не всегда фуллтайм, особенно в небольших организациях или командах. Но почти всегда это фокусная роль.
- В небольших функциях на ~30 человек логично совмещать это с основной работой: важна близость чемпиона к процессам и быстрота проверки гипотез.
- По мере роста числа команд и кейсов роль требует выделенного времени и часто — отдельной позиции.
В организациях обычно встречаются два формата:
- Part-time чемпион внутри функции — помогает своей команде, ведёт каталог практик, показывает кейсы, получает небольшую доплату/признание.
- Full-time специалист в центре компетенций («AI-менеджер») — координирует сеть чемпионов, помогает со сложными кейсами, стыкует безопасность/юристов/ИТ. Уместен при высоком темпе и большом охвате изменений.
Типичные ошибки — и как правильно
- Назначили «самого свободного», а не мотивированного. Нужны любопытство, настойчивость и коммуникация.
- Начали с агентов и кастомной разработки. Сначала — L1-победы и готовые сервисы, потом — кастом там, где действительно нужно.
- Построили центр компетенций без кейсов. Сеть part-time чемпионов с ежемесячными демо эффективнее «центра на бумаге».
- Назначили, но не дали полномочий. Без времени и права вести проекты чемпион быстро выгорает.
- Переоценили «техничку». Инженер-чемпион без навыков коммуникации — риск неиспользуемых решений.
- Свалили всё на одного человека. Чемпион — не «единственный исполнитель», а связующее звено.
Как поддерживать и мотивировать ИИ-чемпионов
- Короткие ежемесячные демо «что было → что стало».
- Микро-обучение коллег работе с ИИ в ходе решения конкретных рабочих задач. Как и демо, это повышает ощущение собственной значимости у чемпионов.
- Ротация кейсов между функциями и ежемесячные встречи сообщества чемпионов.
- Нематериальная мотивация: признание, участие во внутренних/внешних мероприятиях и т.п.
- Материальная мотивация (доплаты)
Заключение
Я считаю, что AI-чемпион — это мост, а не конечная точка. Он нужен, пока ИИ не встроен в каждую роль и каждый процесс. Со временем компетенции чемпиона распределятся: часть уйдёт к тимлидам, часть — к ИТ и продуктовым ролям, часть — к HR и обучению. Но пока эти функции не стали органичной частью культуры компании, чемпион необходим.
От таких людей — любопытных, системных и практичных — зависит, выстрелит ли ИИ в вашей компании или останется вечным прототипом в презентации.
Если вы хотите на практике попробовать технические и лидерские инструменты AI-чемпионов — или знаете в своем департаменте людей, подходящих к этой роли — приходите сами или присылайте их на наш практический курс AI чемпионы. Там мы учим, как превращать эксперименты с ИИ в устойчивую практику и реальные результаты для бизнеса.
Об авторе
