Практическое обучение · 8 недель
От выбора задачи до итогового проектаAI Architect: научитесь применять ИИ в работе
Возьмите задачу из своей компании: отчёты, документы, обращения клиентов. На ней вы будете выбирать модели, составлять запросы, собирать и проверять первые решения. К концу обучения оформите проект, который можно показать коллегам и обсудить с руководством.
8 недель
10 модулей
60 академических часов
Проект на своей задаче
60 академических часов по программе
Что будем изучать
Десять модулей: от выбора задачи и модели до итогового проекта. В каждом есть практическая работа. Инструменты выбираем под задачу и доступность сервисов. Откройте модуль, чтобы посмотреть темы, задание и результат.
Где ИИ пригодится вашему бизнесуВыберите работу, с которой имеет смысл начинать: понятную вам, с доступными примерами и результатом, который можно проверить.4 акад. ч.
Темы
- Возможности ИИ в текстах, изображениях, документах и рабочих процессах.
- Применение в маркетинге, продажах, аналитике, поддержке и операциях.
- Ограничения: ошибки, качество данных, стоимость и участие команды.
- Оценка идеи по времени, деньгам и рискам.
Практическое задание
Найдите 3–5 задач в своей компании или отделе. Для каждой опишите возможную пользу и препятствия, затем выберите приоритетные.
Карта возможных применений ИИ и короткий список задач для дальнейшей работы.
Как выбрать модель под свою задачуНаучитесь сравнивать инструменты по результату на своей работе и понимать, за какие возможности вы платите.6 акад. ч.
Темы
- Универсальные, быстрые, специализированные и локальные модели.
- Качество ответа, русский язык, документы, изображения и объём входных данных.
- Скорость, стоимость использования, доступность и правила работы с данными.
- Сравнение моделей на одинаковых примерах.
Практическое задание
Дайте 2–4 моделям одну рабочую задачу. Оцените ответы по заранее выбранным признакам, по возможности скрыв названия моделей на время оценки.
Таблица сравнения, обоснование выбора модели и шаблон для повторной проверки.
Как ставить задачи ИИПодготовьте запросы, которые можно повторять и улучшать по замечаниям к ответу.6 акад. ч.
Темы
- Задача, контекст, примеры, ограничения и формат ответа.
- Постоянные инструкции и шаблоны для повторяющейся работы.
- Таблицы, письма, резюме документов и рабочие инструкции.
- Проверка и доработка ответа; случаи, когда нужно менять данные или инструмент.
Практическое задание
Подготовьте 10–15 запросов или шаблонов под свои задачи. Один из них последовательно улучшите: получите ответ, разберите ошибки и уточните задание.
Библиотека рабочих запросов и образцов нужного ответа.
ИИ в работе отделовРазберитесь, как применять ИИ в конкретной функции и что проверять, чтобы результат подходил для работы.8 акад. ч.
Темы
- Маркетинг: тексты, исследования аудитории, изображения и видео.
- Продажи: письма, предложения, обращения клиентов и данные CRM.
- Аналитика и финансы: таблицы, отчёты и поиск отклонений.
- HR и операции: адаптация сотрудников, регламенты и внутренние документы.
Практическое задание
Выберите одну функцию и опишите процесс: как работа устроена сейчас, где будет участвовать ИИ, по каким признакам оценивать результат и какие ошибки недопустимы.
Схема одного рабочего процесса с применением ИИ, показателями качества и рисками.
Автоматизация с ИИ без написания кодаСвяжите повторяющиеся действия и предусмотрите проверку результата на каждом важном участке.6 акад. ч.
Темы
- Последовательность: событие, обработка, решение, запись результата.
- Разбор входящих обращений, отчёты, дайджесты и документы.
- Выбор платформы: подключения, стоимость, история действий и контроль данных.
- Что делать при ошибке и когда передавать работу человеку.
Практическое задание
Соберите одну учебную автоматизацию под свою задачу: например, обработку подготовленного обращения или документа. Опишите её логику и точки проверки.
Учебная автоматизация, схема её работы и список действий, которые контролирует человек.
ИИ-агенты: задачи, инструменты и контрольПоймите, когда задаче нужен агент и какие действия ему можно разрешить.8 акад. ч.
Темы
- Различия между ответом в чате, заданной последовательностью действий и агентом.
- Планирование нескольких действий и исправление ошибок.
- Поиск по документам (RAG) и подключение инструментов (MCP).
- Доступы, подтверждение человеком и условия остановки.
Практическое задание
Спроектируйте агентный сценарий для одной задачи и попробуйте его на шаблоне или готовой платформе. Укажите, что агент делает сам и где ждёт подтверждения.
Схема агентного сценария, учебный прототип и правила контроля его действий.
Прототипы интерфейсов с помощью ИИСделайте идею наглядной: покажите, как человек будет пользоваться будущим решением.4 акад. ч.
Темы
- Сборка прототипа с помощью ИИ: подход vibe coding.
- Лендинг, внутренний экран, калькулятор или простой рабочий инструмент.
- Проверка безопасности, подключений и возможности дальнейшей доработки.
- Что можно показывать, что нужно исправить и что передать разработчику.
Практическое задание
Создайте экран, лендинг или простой прототип для своего проекта. Запишите ограничения, которые нужно устранить перед запуском.
Прототип для демонстрации и список необходимых доработок.
Как подготовить внедрение в компанииПереведите результаты учебной работы в план: что делать, кто участвует и по каким данным принимать решения.6 акад. ч.
Темы
- Выбор приоритетных задач и последовательности работ.
- Расчёт ожидаемой пользы и затрат: время, качество, расходы и ошибки.
- Ответственные, ресурсы и выбор между готовым сервисом и разработкой.
- Участие команды и изменения привычного порядка работы.
Практическое задание
Составьте план применения ИИ на шесть месяцев. Укажите приоритеты, предполагаемые расходы, участников и показатели, по которым будете оценивать результат.
Дорожная карта с расчётными допущениями, ресурсами и условиями перехода к следующим работам.
Данные, права и правила использования ИИПодготовьте понятные правила для команды: какие данные можно использовать, что проверять и кто отвечает за итог.4 акад. ч.
Темы
- Данные, договоры, авторские права и требования к работе компании.
- Правила для российских и зарубежных рынков, значимые для вашей задачи.
- Утечки, фактические ошибки, предвзятые решения и зависимость от сервиса.
- Подтверждение человеком и документирование работы с ИИ.
Практическое задание
Напишите черновик правил для своей компании или отдела: где разрешён ИИ, какие данные нельзя передавать, кто проверяет результат и как фиксировать его использование.
Первая версия внутреннего регламента для обсуждения с ответственными в компании.
Итоговый проект и защитаПокажите, какую задачу вы разобрали, что получилось проверить и что требуется для использования результата.8 акад. ч.
Темы
- Бизнес-задача и обоснование выбора модели и способа работы.
- Демонстрация процесса, автоматизации или прототипа.
- Показатели результата, расчёт ожидаемого эффекта и ограничения.
- План применения, ответственность и контроль рисков.
Практическое задание
Соберите учебные работы в один проект и представьте его на защите. Покажите проверенные результаты и отдельно обозначьте предположения, ограничения и необходимые доработки.
Итоговый проект по своей рабочей задаче: материалы проверки, обоснование решений и план дальнейшей работы.
Результат обучения
Что вы подготовите на своей задаче
Учебные работы складываются в один проект. Глубина сборки зависит от задачи, данных и доступов: где-то получится автоматизация, где-то — прототип или последовательность действий с ИИ. Ограничения и необходимые доработки входят в описание проекта.
Выбранная задача
Список возможных применений ИИ и один процесс для подробной работы: что происходит сейчас, где тратится время и что хотите изменить.
Выбор модели и рабочие запросы
Сравнение моделей на своих примерах и библиотека запросов с нужными данными, форматом ответа и правилами проверки.
Схема и первый вариант решения
Что передать ИИ, какие действия связать между собой и где нужен человек. Учебная сборка или прототип на доступных данных.
Результаты проверки
Примеры ответов, ошибки, затраты времени на выполнение и исправления. По ним видно, для какой работы подходит решение.
План использования в компании
Что доработать, с кем договориться, какие ресурсы нужны и как оценивать пользу. Черновик правил работы с ИИ и материал для обсуждения с командой.
Одна задача через всю программу
Как учебные работы сложатся в проект
Через всю программу проходит одна выбранная задача. К ней вы будете возвращаться с новыми инструментами и результатами проверки.
Выбрать задачу
Описываете текущую работу, собираете примеры и решаете, что хотите улучшить.
Подобрать способ работы
Сравниваете модели, готовите запросы и определяете, какие действия поручить ИИ.
Собрать и проверить
Пробуете решение на подготовленных примерах. Записываете ошибки и время на исправления.
Показать результат
Собираете проект: что получилось, что требует доработки и как попробовать решение в компании.
С чем приходить
Кому подойдёт обучение
Собственникам
Хотите выбрать полезную задачу для ИИ, разобраться в расходах и понимать, какую работу поручать команде или подрядчику.
Подробнее для вашей ролиРуководителям отделов
Хотите упростить работу отдела и прийти к руководству с примерами, расчётами и понятным планом.
Подробнее для вашей ролиСпециалистам
Уже пробуете ИИ в своей работе и хотите увереннее составлять запросы, связывать действия и проверять ответы.
Подробнее для вашей ролиЧто понадобится для проекта
- Вы знаете рабочую задачу, которую хотите разобрать на обучении.
- Можете подготовить разрешённые примеры данных и хорошего результата.
- Готовы выполнять практические задания между занятиями.
- Навыки программирования для входа не обязательны.
Формат участия
Онлайн, с практикой на своей задаче
Обучение длится восемь недель. Программа включает 60 академических часов и десять модулей. Вы готовите примеры, сравниваете инструменты, выполняете практические задания и собираете итоговый проект. Понадобится время на самостоятельную работу.
Учебный прототип проверяют отдельно перед использованием в компании. Для подключения к рабочим системам могут понадобиться дополнительные данные, разрешения и помощь технического специалиста.
Вопросы и ответы
Что ещё стоит знать
Нужно ли уметь программировать?
Нет, для входа в программу это не обязательно. Начать можно с готовых инструментов и платформ автоматизации. Если ваш проект потребует сложных подключений или собственной разработки, понадобится технический специалист.
Можно ли учиться на данных, которые нельзя передавать внешним сервисам?
Для учебной работы можно подготовить искусственные примеры или согласованные обезличенные данные. Правила компании определяют, какие сервисы и материалы разрешены. Перед использованием решения в работе его нужно проверить на допустимых реальных данных.
Обязательно ли делать агента?
Агентный подход входит в программу как учебная тема. Для итогового проекта выбираете подходящий вариант: помощника, автоматизацию, прототип интерфейса или агента с ограниченными действиями.
Я руководитель. Нужно ли мне всё собирать самому?
Вы участвуете в выборе задачи и оценке результата. Практические задания помогут понимать возможности инструментов. Кто готовит данные и занимается сборкой вашего проекта, обсуждаем с учётом команды и формата участия.
Можно ли учиться, если я пока не могу менять работу отдела?
Можно разбирать отдельную задачу на учебных данных и готовить проект для обсуждения. Чтобы пробовать решение в работе отдела, понадобится согласие человека, который отвечает за эту работу.
Сколько времени нужно на обучение?
В программе 60 академических часов. Кроме участия в занятиях, нужно готовить примеры, выполнять задания и разбирать результаты. Перед записью обсудим расписание и время на самостоятельную работу по вашей задаче.
Что будет, если ИИ плохо справится с моей задачей?
Вы разберёте ошибки и затраты на исправления. Эти результаты войдут в проект и помогут решить, стоит ли дорабатывать решение, сменить инструмент или сохранить прежний способ работы.
Обсудить задачу
Какую работу вы хотите упростить?
Расскажите, что занимает время, где возникают ошибки и что вы уже пробовали. Обсудим, подходит ли эта задача для обучения в AI Architect.
Обсудить мою задачу