AI Automation Consultant

Our client works with some of the most significant organisations in Australia and New Zealand, helping them 

modernise through AI, cloud, and business applications. The AI practice designs and delivers intelligent solutions 

that automate complex processes, augment decision-making, and create measurable business value. The AI 

Automation Consultant sits at the client-facing edge of that practice: embedded inside client organisations, 

identifying opportunities, and proving value through rapid prototyping. 

Job Purpose 

•Work embedded inside client organisations to identify, frame, and validate AI automation opportunities that 

give business teams meaningful time back. 

•Build working prototypes that demonstrate value before committing to full-scale delivery — moving fast, 

validating early, and showing what's possible. 

•Act as a circuit breaker on client engagements, challenging traditional delivery approaches and 

demonstrating faster paths from problem to solution. 

•Partner closely with the AI Solution Developer to progress proven prototypes through to production — 

combining business context and domain knowledge with technical architecture and enterprise rigour. 

•Coach client teams on working effectively with AI tools, building confidence and shifting how people think

about their own productivity. 

•Ensure every solution has a clear path to real, measurable adoption — grounding prototypes in ROI, 

sustainability, and practical change management. 

•Maintain security, data lineage, and governance standards across all work, building solutions that 

organisations can rely on operationally. 

Key Accountabilities 

Client Discovery & Problem Definition

•Relationship-first entry: build the trust inside client organisations that allows 

honest conversations about how work actually flows, not how the org chart 

says it should. 

•Structured discovery: conduct working sessions with teams across finance, 

operations, service delivery, and sales to surface automation opportunities 

with genuine, measurable impact. 

•Precise problem framing: define scope, success criteria, and boundaries 

before prototyping begins. Distinguish between problems that warrant AI 

automation and those that do not. 

•Commercial filter: apply judgement to prioritise the opportunities with the 

strongest case for adoption and return, not just the ones that are technically 

interesting. 

Prototyping & Validation

•Working prototype as the output: build end-to-end solutions that 

stakeholders can see, touch, and respond to. Not slide decks, not 

requirements documents. 

•Speed to signal: validate early and move fast. The goal is to show what is 

possible before anyone commits to a full build. 

•Measurable success criteria: define ROI, adoption potential, and operational 

sustainability for every prototype before it is presented. 

•Production-ready handover: document prototypes in a way that enables the 

AI Solution Developer to assess, extend, and progress them to production. 

Delivery Partnership

•Shared accountability model: work in ongoing partnership with the AI 

Solution Developer. Bring business context, client relationships, and 

validated prototypes; they bring architecture, security, and enterprise rigour. 

•Collaboration, not handoff: the transition from prototype to production is a 

joint effort. Neither role carries the outcome alone. 

•Early escalation: flag risks, blockers, and scope changes to the AI Solutions 

Delivery Lead before they become client-facing problems. 

•Practice contribution: build repeatable frameworks and shareable artefacts 

that improve how the team delivers across engagements. 

Client Enablement & Change

•Confidence over compliance: coach client teams on AI tools in a way that 

builds genuine capability, not surface-level familiarity. 

•Workflow rethinking: help individuals identify where digital assistants can 

absorb repetitive work and build the habits to make that shift stick. 

•Adoption as a delivery outcome: a solution that nobody uses is not a success. 

Build the human side of change alongside the technical side. 

•Sustained presence: represent Fusion5 as a credible, trusted partner in client 

environments between formal engagements. 

Governance & Commercial Discipline

•Security and governance by design: respect data lineage, access controls, 

and compliance requirements across all work. Build things organisations can 

rely on operationally. 

•Commercial grounding from day one: every solution needs to justify the 

investment in adoption and ongoing maintenance before build begins. 

•Delivery support: contribute to scope management, effort estimation, and 

status reporting on active engagements as directed by the AI Solutions 

Delivery Lead. 

•Practice investment: share learnings across the team, build reusable assets, 

and contribute to raising the AI practice's collective capability. 

Skills & Experience Required 

Essential 

•Background in a functional or consulting role — business analysis, process improvement, solution design, 

project delivery, or similar. A genuine understanding of how organisations operate at a working level, not just 

a structural one. 

•Some hands-on experience building with modern tools — Power Automate, AI-assisted development, or 

connecting systems in ways that weren't straightforward until recently. The specific tool matters less than the 

evidence of curiosity and initiative. 

•Strong ability to translate between business language and technical language — to sit with both audiences 

and make everyone feel understood. 

•Commercial instinct: a genuine interest in whether a solution creates value, not just whether it functions. 

•Comfort with ambiguity and confidence in client-facing environments. The ability to build trust quickly and 

navigate organisations that aren't always tidy. 

•A bias toward action — trying things, learning fast, and adjusting without waiting for perfect conditions. 

Highly Valued 

•Hands-on experience with AI automation tools — Claude, ChatGPT, Copilot, Power Platform, Zapier, or 

equivalent. 

•Working understanding of cloud platforms, APIs, and how data flows through enterprise organisations. 

•Familiarity with ERP, CRM, or professional services environments. 

•Experience facilitating workshops, running discovery sessions, or leading process improvement 

engagements. 

•Exposure to concepts like vector databases, embeddings, or retrieval-augmented generation — even without 

hands-on experience. 

Key Competencies 

Competency

Discovery Instinct 

Asks the right questions before proposing anything. 

Comfortable sitting in ambiguity long enough to 

understand the real problem. 

Builder Mindset 

Defaults to showing rather than telling. A working 

prototype is always preferable to a well-written 

proposal. 

Commercial Grounding 

Keeps ROI, adoption, and sustainability in view from 

the first conversation. A solution that isn't used isn't 

a solution. 

Client Trust 

Earns confidence quickly inside unfamiliar 

organisations. Communicates with clarity, honesty, 

and consistency. 

Collaborative Delivery 

Works the partnership with the AI Solution 

Developer as a genuine collaboration — not a relay 

race. Shared accountability for outcomes. 

Adaptive Learning 

Moves fast in a space that's changing fast. Picks up 

new tools and frameworks without needing them to 

be perfect first.