Главный вопрос дискуссии — что происходит с AI-решением после успешного пилота. При переходе от отдельного кейса к полноценному продукту и далее к системе меняются требования к экономике, надёжности, безопасности и ответственности.

Участники разберут ключевые точки, в которых чаще всего решается судьба AI-проекта: от выбора реальной клиентской задачи и масштабирования успешного решения до высокой цены ошибки, новых киберрисков, стоимости инфраструктуры и ответственности за решения автономных систем.

Темы для обсуждения:

• Почему хороший AI-продукт начинается не с модели, а с проблемы клиента
• Клиент без анкеты: персонализация на основе поведения, контекста и намерений
• От отраслевого кейса к массовому продукту: как масштабировать успешное AI-решение
• Почему одни AI-пилоты становятся бизнесом, а другие умирают после презентации
• Как внедрять искусственный интеллект там, где ошибка стоит дорого
• Кто ответит за решение ИИ: разработчик, компания или человек, нажавший кнопку?
• ИИ против ИИ: как изменятся кибератаки, когда их начнут проводить автономные агенты
• Сколько на самом деле стоит искусственный интеллект: модели, серверы и скрытые расходы

Искусственный интеллект становится не отдельным технологическим направлением, а новым слоем управления компанией. Он меняет процессы, роли, архитектуру решений и требования к эффективности бизнеса.

Однако во многих организациях ответственность за ИИ по-прежнему распределена между CIO, CTO, CDO, цифровыми командами, бизнес-функциями и отдельными центрами компетенций. В результате возникает ключевой управленческий вопрос: нужен ли компании самостоятельный руководитель по искусственному интеллекту — Chief AI Officer — и за какой результат он должен отвечать?

В рамках панельной дискуссии руководители технологических и бизнес-функций обсудят, как формируется новая роль лидера по ИИ, каким должен быть её организационный мандат и где проходят границы ответственности между CAIO, CIO, CTO, CDO и руководителями бизнеса.

Темы для обсуждения:

• Руководитель по ИИ: когда появляется и зачем он нужен компании?
• Каков реальный мандат CAIO?
• Где проходят границы его ответственности?
• Каков бизнес-эффект от внедрения ИИ: кто отвечает, какие метрики и показатели в фокусе?
• Будущее роли CAIO: как не превратиться в очередной проектный офис.