Как мы внедряли AI-агентов в банке: управление изменениями от пилотов до промышленной практики
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
История электрификации, компьютеризации и банкоматов показывает: новая технология не повышает производительность сама по себе. Эффект появляется, когда организация меняет процессы, роли и способы контроля. С AI-агентами происходит то же самое: успешная демонстрация ещё не означает успешного внедрения.
В докладе я расскажу, как мы одновременно развивали агентскую разработку и агентов для банковских процессов. В портфеле было 37 инициатив, над которыми работали шесть команд: 12 решений дошли до промышленной эксплуатации, ещё 11 — до MVP. Для синхронизации мы проводили Agent Review, стратегические сессии, демо-дни, обучение и развивали сообщество практики.
Разберём, почему выдача инструментов и обучение сотрудников не гарантируют принятия, как выбирать сценарии по автономности и риску и почему проверка часто становится новым узким местом. Участники получат практическую модель перехода от пилотов к промышленной работе: воронку принятия, контур ответственности, управленческие ритуалы и систему метрик от использования до бизнес-результата.
Руководитель AI-трансформации в Сбере, занимается внедрением ИИ в процессы разработки и управления. Развивает AI-продукты и практики применения AI-агентов в крупных командах. Исследует, как новые подходы к разработке помогают быстрее доводить идеи от эксперимента до промышленного внедрения.
CTO 100+ команд
Видео
Другие доклады секции
Оптимизируй свою команду
