Возможности для разработки на основе инсайтов: разговор с Head of Enterprise AI производителя напитков со 100+ летней историей
У компании около 800 сотрудников, и хотя бренд известен, IT и технологии не являются ядром бизнеса. Моя задача выяснить, какие AI-инициативы уже внедряются в компании, и определить где кастомная разработка может принести реальный результат.
Что в статье:
– Как превратить планы AI Center of Excellence в конкретный проект для автоматизации и контроля
– Как лицензии ChatGPT и Copilot становятся операционным препятствием и где можно помочь
– Как автоматизация Data Governance освобождает время и делает данные готовыми к AI
– Как Tastewise и Digital Twin ускоряют инновации в R&D и маркетинге
– Выбираем проект-победитель: оценка бюджета, полномочий, потребности и сроков
Как превратить планы AI Center of Excellence в конкретный проект для автоматизации и контроля
Когда я спросила о планах на 2026 год, мой собеседник сразу заговорил о создании AI Center of Excellence. Речь идет не просто о совете или комитете, а о реальной структуре, которая будет управлять всеми AI-инициативами в компании.
I want to have an artificial intelligence center of excellence, with a council that looks at new AI technologies, evaluates ROI, and formalizes approvals…
CoE, по его представлению, должен проверять новые инструменты, оценивать, можно ли решить задачу уже имеющимися ресурсами, каким будет ROI, какие данные нужны и насколько они чистые и безопасные.
Он хочет, чтобы процесс был единым и понятным для всех, чтобы не тратить время на хаотичное реагирование на каждую новую идею.
Head of Enterprise AI уточнил, что CoE будет следить за качеством данных, контролировать метаданные и стандарты, помогать командам R&D и маркетинга безопасно тестировать AI и одновременно собирать показатели эффективности.
Rather than me getting random messages about new tools, I want a formalized process where we can review the data, assess ROI, and approve pilots systematically.
Возможности для кастомной разработки:
Панель мониторинга для совета CoE могла бы автоматически собирать данные о новых AI-инструментах, их использовании и ключевых метриках ROI. Также можно организовать workflow для подачи заявок на тестирование инструментов: система проверяет базовые критерии, а дашборд отображает результат для руководителя и совета.
Дополнительно можно встроить проверку качества данных и их готовность к использованию в AI, чтобы минимизировать ручную работу.
BANT для кастомной разработки CoE
• Budget:
