# К вопросу об управлении внедрением AI в ITG, v2

Исходя из:

1. Необходимости искать и реализовывать возможности экономически целесообразного внедрения Ai-инструментов в компании,
1. Необходимости сохранять и усиливать централизованную информационную систему компании, позволяющую накапливать и использовать знания, избегать рисков при увольнении сотрудников и потере внешних учеток, минимизировать регуляторные риски при утечках данных, создавать условия для создания на больших данных интеллектуальных систем принятия решений в будущем,
1. Необходимости получить подтвержденный практический опыт такого внедрения для повышения ценности ai-продуктов компании на рынке (Ainergy, SimpleOne -  в части GenAI, ITglobal и ServerSpace как провайдеры AI),
1. Быстрого цикла (3 мес) смены технологий в индустрии Ai – это касается моделей, протоколов, интерфейсов, и самое главное – концепций (например, в за год в направлении ai-разработки сменились и устарели чат, ассистент в редакторе, агент и скоро - смена парадигмы на автономного агента, встраиваемого в бизнес-процессы),
1. Учитывая стоимость и временные затраты на обучение, а также количество людей в компании (ориентируемся на 600), обучение практическим инструментам выглядит догоняющим – мы не успеем всех обучить, а инструменты уже 4 раза устареют и изменятся. Следовательно, нужно научить базовым концепциям и создать среду постоянного самостоятельного освоения новых инструментов с поддержкой от тех, кто их создает,
предлагаю:

## 1. Создать центр управления внедрением Ai ITG (AIO).

Поручить эту функцию текущей команде Ainergy.

Цели:

1. Обеспечить полноценное внедрение AI в ITG
1. Придать практический опыт внедрения команде Ainergy (который потом будет транслироваться интеграторам и партнерам, клиентам через методики, базы знаний, обучение, кейсы) и другим участникам процесса (SimpleOne, провайдеры – ITGlobal и SeverSpace)
1. Повысить ориентированность на практическое применение продуктовой стратегии ainergy (влияние практической деятельности на план и приоритеты разработки)
## 2. Определить, что в зоне матричного управления AIO находится контур внутреннего использования AI в ITG

Под матричным управлением понимаем: учет, инициативы по изменению, изменение, обучение – все во взаимодействии с владельцами и эксплуатантами соответствующей инфраструктуры.

1. GPU (провайдер)
1. инфраструктура моделей (провайдер)
1. уровень управления инфраструктурой (провайдер)
1. уровень управления потреблением (поддержка?)
1. уровень потребления: агенты, ассистенты, встраивание в бизнес-процессы, базы знаний, генеративные сервисы, интеграции, боты поддержки (группа автоматизации, ainergy, itg support, академия)

## 3. Наделить AIO функциями

1. Сбор и учет идей о точках ценного применения
1. Учет текущего ai-ландшафта во всех слоях, в том числе распределение зон ответственности между командами.

1. Проектирование изменений текущего ai-ландшафта в соотвествии с выявленными потребностями.

1. Проектное управление изменениями (матричное – через группу автоматизации, ainergy, поддержку, академию)

1. Экспертное участие в обучениии (организует академия)
1. Реализовать программу мероприятий по внедрению AI
### 1. Сбор данных

1.1 Вводный семинар

Общая вводная информация по концепциям и возможностям современных ИИ-систем, демонстрация, обсуждение кейсов, мозговой штурм по потребностям). Так как подходы в AI очень быстро меняются, этот пункт нужно итеративно повторять постоянно, снимая новые потребности.

1.1.1 Подготовка семинара, формализация представления о актуальных подходах в Ai

1.1.2 Выделение ресурсов (VPS, токенов) для учебных целей

1.1.3 Организация учебного стенда

1.1.4 Семинар, сбор потребностей

1.2 Сбор данных о текущих Ai-компонентах, создание учета, описание текущей архитектуры – единоразово.

### 2. Исследование потребности

Повторяем 1 раз/мес.

Классификация потребностей по инструментам, оценка экономики, принятие решений (делаем/не делаем/используем коммерческие инструменты). 

### 3. Проектирование и реализация. 

Повторяем 1 раз/кв.

3.1 Проектирование адаптации архитектуры под потребности

3.2 Реализация необходимого функционала в Ainergy или подбор других инструментов

3.3 Обеспечение инфраструктурой production (сервера, gpu, токены)

3.4 Интеграция и внедрение (силами группы автоматизации)

### 4. Обучение. 

Повторяем 1 раз/кв для ранее не обученных сотрудников, информируем об изменениях остальных.

4.1 Разработка обучающего очного курса (практика применения корпоративного AI ITG, общие принципы и инструменты, подходы к самостоятельному освоению инструментов в будущем)

4.2 Обеспечение обучения инфраструктурой (сервера, токены)

4.3 Обучение, аттестация

4.4 Текущее информирование всех сотрудников об изменениях инструментов + микрообучение