AI NATIVE
Программа трансформации компании в AI-native бизнес
Переводим разрозненные эксперименты с GenAI в управляемую систему: портфель use cases с экономикой, целевая operating model human + AI, измеримые пилоты и контуры риска. Методика опирается на отраслевые исследования (MIT Sloan, McKinsey, MIT SMR × BCG) и международные рамки управления AI (NIST AI RMF). Результат понятен инженерам, финансам и совету директоров.
Позиционирование: не инструменты, а модель
Фокус на автоматизации шагов процесса без пересборки ответственности, данных и KPI под AI.
Набор пилотов и вендорских PoC без единого портфеля, критериев scale/kill и связки с P&L.
Системная перестройка: приоритеты бизнеса → данные и governance → портфель кейсов → целевая operating model → proof of value. AI — часть операционной модели, а не «надстройка».
Типовые разрывы у зрелых команд
Опора на исследования и стандарты
Мы не продаём «магию нейросетей». Архитектура программы сознательно стыкуется с публичными исследованиями и рамками, которые уже используют корпорации и регуляторы — чтобы ваши внутренние дискуссии были предметными.
- MIT Sloan School of Management · 2024
Отчёт Leading With AI: связка бизнес-приоритетов, готовности данных, управления навыками и кросс-функциональных команд; акцент на разрыве между PoC и масштабируемой стратегией.
Special report: Leading With AI → - McKinsey · 2025
Superagency in the Workplace: сотрудники часто готовы к AI сильнее, чем оценивает руководство; ключевой барьер масштабирования — скорость и качество решений лидеров, а не «сопротивление людей».
Отчёт McKinsey → - MIT Sloan Management Review × BCG · 2024
Отчёт Learning to Manage Uncertainty, With AI (8-е ежегодное исследование AI and business strategy): связь организационного обучения и AI-specific learning с устойчивостью к неопределённости; глобальная выборка 3467 респондентов.
MIT SMR — страница отчёта → - NIST · AI RMF 1.0 (2023)
AI Risk Management Framework: функции Govern, Map, Measure, Manage — практическая основа для встраивания AI в корпоративное управление рисками и требования к доверяемым системам.
NIST AI RMF → - ISO/IEC 42001 · 2023
Международный стандарт системы менеджмента ИИ: структура политик, оценки рисков и жизненного цикла AI-систем — совместим с общими MS (например, ISO 9001/27001) в холдингах.
ISO/IEC 42001 на iso.org →
Модули программы
AI Readiness & Pain Point Scan
Структурированные интервью C-level и владельцев процессов, ревизия данных и интеграций, карта текущих AI/GenAI инициатив и «теневого» использования моделей. Сводим сигнал к измеримой зрелости: данные, компетенции, культура эксперимента, регуляторные ограничения.
На выходе: Единая карта болевых точек и узких мест, индекс AI Readiness по функциям, приоритизированный список зон с максимальным leverage.
AI Opportunity Map
20–50 гипотез use cases с явной связью с P&L, циклом процесса и данными. Скоринг по impact, time-to-value, технической сложности, рискам и требованиям к governance. Отдельно выделяем «quick wins», платформенные ставки и то, что масштабировать рано.
На выходе: Приоритизированный портфель, shortlist 5–7 кейсов для волны 0, top-3 быстрых побед и 1–2 стратегические ставки с обоснованием для совета / инвесткомитета.
AI-Native Operating Model
Проектируем целевую модель: human-in-the-loop vs autonomous agents, границы ответственности, контуры данных и MLOps/LLMOps, политики доступа и качества, KPI эффекта и контроля рисков. Согласуем с NIST AI RMF / ISO-подходом к управлению жизненным циклом AI.
На выходе: Blueprint AI-native компании: роли, процессы, decision rights, минимальный набор политик и дорожная карта внедрения на 12–18 месяцев волнами.
Pilot to Proof of Value
Запуск 1–3 пилотов с заранее зафиксированными baseline-метриками, протоколом оценки качества и регламентом human oversight. Готовим пакет для масштабирования или осознанного «kill» без размытого бюджета.
На выходе: Рабочие пилоты, измеренный эффект vs baseline, рекомендации scale / iterate / stop и пакет артефактов для внутреннего аудита.
Форматы вовлечения
AI NATIVE Discovery
3–4 неделиУзкий, но полный срез: зрелость, боли, портфель возможностей, shortlist и дорожная карта. Оптимальный вход, если нужен общий язык для совета и продуктовых команд до крупных инвестиций.
AI NATIVE Transformation
6–10 недельВсё из Discovery плюс проектирование operating model, каркас governance/рисков, дизайн и запуск 1–2 пилотов с метриками. Для компаний, готовых перейти от слайдов к измеримым петлям обратной связи.
AI NATIVE Scale
3–6 месяцевPMO трансформации, сопровождение волн внедрения, контроль KPI и рисков, выстраивание AI CoE или распределённой модели владения, программы upskilling для лидеров и ключевых ролей.
Артефакты для внутреннего контура
- Executive brief: зрелость, риски, портфель (board-ready)
- AI Readiness & Pain Point Map (функции / процессы)
- Prioritized Use Case Portfolio с скорингом и допущениями
- Data & integration gap analysis (что блокирует scale)
- AI-native Operating Model Blueprint + RACI / decision rights
- Governance & risk framework (в т.ч. выравнивание под NIST AI RMF)
- Pilot charter: метрики, baseline, human oversight, kill-criteria
- 12–18 month wave roadmap с зависимостями и капекс/опекс оценкой
- ROI / value model и сценарии чувствительности
- Набор шаблонов для внутреннего аудита и security review
AI NATIVE под ваш контекст
Коротко опишите отрасль, размер компании, текущий стек и статус GenAI — предложим глубину диагностики и состав команды под ваш мандат.