AI Architect

ИИ в реальной работе. Что вам нужно?

Выберите, зачем вы здесь. Дальше покажем только нужное.

[02 // ДЛЯ КОМПАНИЙ]

Хочу внедрить ИИ в компании

Обучение вашей команды внедрению ИИ: сотрудники берут одну задачу из вашей работы и проходят путь от выбора до рабочего образца, проверенного на примерах. На выходе — решение, внедрять ли это в компании, и люди, которые умеют так работать дальше. Мы обучаем команду, а не делаем работу за неё.

Для компаний Обсудить задачу

ДЛЯ КОМПАНИЙ

Пример работы ИИ в знакомой задаче команды.

AI Architect · ИИ для бизнеса

Задача → эксперимент → решение

Посмотрите, как ИИ берёт на себя часть знакомой работы

В коротком примере ИИ собирает сведения о потенциальном клиенте и готовит черновик письма. Человек проверяет факты и решает, что отправить. Посмотрите фрагмент, затем — полный разбор, если захотите понять порядок работы.

Фрагмент 40 секунд — без контакта. Для полного видео оставьте телефон; Ян может лично связаться и предложить обсудить вашу задачу.

От задачи к рабочему процессу
Архитектурная модель: отдельные элементы входят в открытую конструкцию с янтарным модулем и точкой проверки, затем выходят в собранном виде.
01 / ВходВаша задача
02 / РаботаСценарий с ИИ
03 / КонтрольПроверка человеком
Один участок работы. Понятные данные, последовательность действий и критерии результата.

01 Понятная рабочая задача

02 Проверка на реальных примерах

03 Решение о следующем шаге

Наш подход

Как устроить работу с ИИ

Начинаем с конкретной операции и доводим её до решения: что можно использовать, что требует доработки и кто за это отвечает.

  1. Выбираем задачу

    Берём регулярную работу: собрать отчёт, разобрать обращение, подготовить документ. Уточняем, что именно хотим изменить.

  2. Описываем порядок работы

    Фиксируем данные, действия, ответственных и требования к результату. Смотрим, где уходит время и появляются ошибки.

  3. Собираем первый вариант

    Выбираем инструмент и пробуем сценарий на подготовленных примерах. Сохраняем задание, ответы и замечания.

  4. Решаем, что внедрять

    Сравниваем качество, время и затраты на исправления. Решаем, что доработать, кто проверит результат и как попробовать решение в компании.

Сначала — задача

Сначала определяем задачу и способ проверки. Затем выбираем инструменты.

Для вашей работы

Ваша задача зависит от вашей роли

Отдельный материал для клиник

Где клиника теряет записи и повторные визиты

Пропущенные звонки, неявки и пациенты, которые не вернулись: посмотрите, какие зоны стоит проверить по данным вашей клиники. Внутри — видеоразбор 9:35, калькулятор и материалы для проверки.

Посмотреть разбор для клиники

Для видео и материалов понадобятся имя и телефон.

Практическое обучение

8недель
на свой проект
  • 10 модулей
  • 60 академических часов
  • Проект на своей задаче

AI Architect: восемь недель практики на вашей задаче

Научитесь выбирать модели, составлять запросы, связывать действия в автоматизацию и проверять результат. В программе десять модулей с практическими заданиями.

Берёте одну рабочую задачу и собираете свой проект: сравнение инструментов, запросы, первый вариант решения и результаты проверки. По ним готовите план применения в компании.

Посмотреть модули и задания

Библиотека

Материалы для конкретной работы

Выберите вопрос, который мешает начать. В гидах — последовательность действий и учебные примеры; в статьях — подробный разбор подхода.

Все материалы

С чего начать внедрение ИИ

Выбор задачи, подготовка данных и критерии пилота на примере отчёта продаж.

Нужен ли бизнесу ИИ-агент

Один запрос клиента, три способа обработки: ассистент, workflow и агент.

Обложка статьи «Промпт — это пожелание. Спека — это контракт.»

Как поставить задачу ИИ

Что включить в задание: данные, ограничения, формат и признаки готового результата.

Ян Лукашин, автор AI Architect
Ян Лукашин / Автор AI Architect

Автор и ведущий

Ян Лукашин

Предприниматель и продуктолог. Больше десяти лет работал в нефтеперерабатывающей отрасли, затем — с AI-продуктами и собственной студией разработки. В AI Architect помогает связать техническое решение с данными, людьми и порядком работы в компании.

Об авторе и подходе

Вопросы и ответы

Что ещё стоит знать

Нужно ли уже разбираться в нейросетях?

Для гида и просмотра записи мастер-класса специальная подготовка не нужна. Для проектной работы важнее знать свою задачу, иметь доступ к примерам и понимать, кто будет пользоваться результатом.

Как здесь можно работать со своей задачей?

Посмотрите бесплатный видеоразбор, пройдите пять вопросов о своей задаче или сразу напишите Яну. Если хотите учиться на своей работе, откройте программу AI Architect: там есть все модули и задания.

Как выбрать одну задачу, если идей много?

Ищите повторяющуюся операцию с понятным результатом: например, отчёт, черновик документа или обработку запроса. Для первой попытки подойдёт работа, по которой есть примеры и человек, способный оценить качество.

Пока без контакта

Следить за практикой

Пока удобнее просто смотреть за практикой? В @hype_and_hope Ян показывает рабочие примеры и новые вопросы об ИИ.

Читать @hype_and_hope ↗