Курс «ИИ для бизнеса: от задачи до работающего решения»
Практический интенсив по аналитике, отчётам, документам, базам знаний и автоматизации процессов: безопасно, с измеримым результатом и без иллюзий
Формат обучения: Практический интенсив — 12 академических часов (1 уч. час = 40 мин, итого 480 мин). Минимум теории, максимум показа: преподаватель на записи экрана проходит реальный рабочий процесс шаг за шагом, участники повторяют по раздатке и сразу переносят решения на свою компанию.
Главный итог курса — «Паспорт внедрения ИИ»: каждый участник выбирает один процесс своей компании и на выходе получает метрику «до/после», политику данных, выбранную модель, рабочий прототип, план пилота на 30 дней и расчёт окупаемости. Защита мини-проектов проходит в заключительном модуле.
Для кого этот курс и какие задачи он решает
Целевая аудитория:
- Директора и владельцы малого и среднего бизнеса;
- Руководители отделов (продажи, финансы, закупки, операционный отдел), стремящиеся сократить рутину;
- Аналитики, бухгалтеры, финансисты и сотрудники, готовящие регулярные отчёты;
- IT-руководители и системные администраторы, которым поручили «внедрить ИИ».
| ❌ Боль бизнеса |
| Отчёты и аналитику каждый месяц собирают вручную, компания зависит от программистов или одного сотрудника. |
| Знания компании хранятся «в головах» и разрозненных файлах, новички долго входят в курс. |
| Сотрудники уже носят коммерческие и персональные данные в публичные чат-сервисы. |
| Готовые ИИ-модули в CRM и сервисах стоят дорого за каждого сотрудника (при 30–50 штате это огромные ежемесячные расходы). |
| «Развернули ИИ и в итоге ничего не получили». |
| ИИ уверенно выдумывает факты и цифры (галлюцинации). |
| ✅ Как закрывает курс |
| Модули 4–5: автоматизация отчётов, аналитика данных, сверка расчётов. |
| Модуль 6: создание единой базы знаний на собственных документах с ответами и ссылками на источник. |
| Модули 2–3: разработка политики использования ИИ, методы обезличивания, настройка закрытого контура. |
| Модули 3 и 12: детальное сравнение облачных подписок и собственных локальных решений, расчёт совокупной стоимости владения (TCO). |
| Модули 1 и 12: строгий фильтр бизнес-задач, метрики «до/после», пилот на 30 дней, критерии остановки. |
| Модуль 11: сбор тест-набора, измерение ошибок, внедрение принципа «человек в контуре». |
Чем эта программа отличается от других
- Акцент на безопасность и закрытый контур: рассматривается то, что можно и категорически нельзя отдавать во внешние сервисы.
- Практический результат вместо обзоров: каждый участник уходит с готовым «Паспортом внедрения» для своей компании.
- Реалистичный взгляд на технологии: детальный разбор неудачных внедрений, сценариев, где ИИ вообще не нужен, и зон ответственности человека.
- Опора на бесплатные и открытые инструменты: применение эффективных Open-Source решений без необходимости переплачивать за каждую лицензию.
Преподаватель - Никита Дмитриевич Шишко
- Профессиональный опыт: Java Backend Developer, DevOps-инженер, системный администратор на предприятии Freshpack Solutions. Специализируется на интеграции искусственного интеллекта в реальные производственные и бизнес-системы.
- Практическая экспертиза: Автор промышленных решений — от собственных сборщиков данных с производственных линий (протокол OPC UA, визуализация в Grafana) и автоматизированных сетевых агентов на базе Syslog до чат-ботов и умных шахмат с адаптивным ИИ.
- Образование и квалификация: Обучение в ГГДСК («Электронные вычислительные средства»), студент БГУИР («Электронные системы и технологии»). Прошел стажировку в компании Innowise, автор многочисленных пет-проектов и системных интеграций (CRM, Asterisk, Docker, Kubernetes).
- Преподавательский подход: Никакой пустой теории — только проверенные инженерные архитектуры, закрытый контур безопасности, работа с открытыми и локальными моделями под реальные бизнес-задачи без переплат за облачные подписки.
Учебный план программы (12 академических часов)
| Блок — Модули программы — Объём |
| A. Основа — 1. Где ИИ окупается · 2. Безопасность данных · 3. Выбор модели и инструментов — 3 уч. часа |
| B. Данные — 4. Аналитика данных · 5. Автоматические отчёты · 6. База знаний (RAG) — 3 уч. часа |
| C. Процессы — 7. Продажи и клиенты · 8. Документы и офис · 9. ИИ в разработке и IT · 10. Агенты и автоматизация — 4 уч. часа |
| D. Качество — 11. Галлюцинации и контроль · 12. Внедрение, окупаемость, защита проектов — 2 уч. часа |
Модуль 1. Где ИИ окупается, а где нет
- Теория: Переход от «AI-оптимизма» к «AI-реализму»: ИИ как инструмент, а не самоцель. Сценарии внедрения: ассистенты во внутреннем контуре, автоматизация рутинных отчётов. Фильтр задачи: объём, повторяемость, цена ошибки, чувствительность данных.
- Показ на экране: Заполнение матрицы выбора на примерах из продаж, бухгалтерии, закупок и IT. Замер времени «до».
- Практика: Оценка трёх собственных процессов компании и выбор одного приоритетного для курса.
- Результат: Четко описанный процесс и метрика успеха.
Модуль 2. Безопасность: куда уходят ваши данные
- Теория: Что происходит с данными в публичных чат-сервисах. Публичное облако vs аттестованный контур провайдера vs собственная модель на своём сервере. Персональные данные и требования для руководителя.
- Показ на экране: Разбор утечки коммерческой тайны. Демонстрация скрипта маскировки (обезличивания) ФИО, телефонов и сумм перед отправкой в модель.
- Практика: Создание черновика корпоративной политики по «светофору» (зелёное — можно, жёлтое — после обезличивания, красное — закрытый контур).
- Результат: Готовая политика использования ИИ на одну страницу.
Модуль 3. Выбор модели и инструментов
- Теория: Языковые (LLM), мультимодальные модели и генераторы изображений. Платные и бесплатные решения. Открытые модели (Llama, Qwen, DeepSeek), Hugging Face, принципы квантования и подбора оборудования.
- Показ на экране: Локальный запуск модели, подключение веб-интерфейса, сравнение ответов локальной и облачной моделей на бизнес-задаче.
- Практика: Заполнение таблицы подбора: задача → тип модели → место работы → ориентировочный бюджет.
- Результат: Утвержденное решение по выбору модели под задачу участника.
Модуль 4. Аналитика данных с ИИ
- Теория: Сильные стороны ИИ в структурировании и поиске закономерностей. Риски в арифметике: расчёты выполняет код или формула, модель лишь объясняет результат. Быстрое построение графиков.
- Показ на экране: Работа с учебной таблицей продаж/закупок, очистка данных, генерация формул Excel и кода, построение графиков, выявление и разбор ошибок модели.
- Практика: Составление трёх бизнес-вопросов к данным своей компании и перекрёстная проверка ответов.
- Результат: Набор шаблонов промптов для аналитики и правило обязательной сверки расчетов.
Модуль 5. Автоматические отчёты
- Теория: Три способа получения регулярных отчётов (шаблоны, написание кода ИИ, обучение на готовых выгрузках). Требования к качеству исходных данных.
- Показ на экране: Полный цикл автоматизации: выгрузка из учётной системы → подготовка → расчёт → формирование текста отчёта с выводами и сверка с эталоном.
- Практика: Описание формата регулярного отчёта участника и выбор оптимального метода автоматизации.
- Результат: Прототип автоматического отчёта и критерий доверия к результату.
Модуль 6. База знаний компании (RAG)
- Теория: RAG (Retrieval-Augmented Generation) простыми словами: ответы строго по документам компании со ссылками на источники. Правило «нет в базе — передай человеку». Сравнение с дообучением.
- Показ на экране: Загрузка папки регламентов, тестовые запросы с подтверждением источников и моделирование ситуации, когда модель обязана ответить «не знаю».
- Практика: Составление карты документов своей компании и регламента подключения человека.
- Результат: Рабочий ассистент на тестовой базе и карта корпоративных документов.
Модуль 7. ИИ в продажах и работе с клиентами
- Теория: Сценарии для коммерческих предложений, писем, ответов на возражения, разбора переписок и сегментации базы с соблюдением конфиденциальности. Границы автономии ИИ.
- Показ на экране: Сборка КП по шаблону компании, генерация вариантов ответа на возражения, разбор учебных обращений и формирование FAQ.
- Практика: Разработка шаблона КП и списка типовых вопросов клиентов для своего бизнеса.
- Результат: Готовые шаблоны для отдела продаж и черновик базы знаний (FAQ).
Модуль 8. Документы и офис
- Теория: Работа с письмами, регламентами, протоколами встреч, презентациями в фирменном стиле, договорами (подготовка чертежей документов и выявление рисков для юриста). Загрузка брендбука.
- Показ на экране: Анализ длинного документа, поиск пунктов, сравнение редакций, генерация презентаций и макросов для Excel.
- Практика: Выбор двух повторяющихся офисных задач и составление под них шаблонов промптов.
- Результат: Пакет проверенных шаблонов для рутинных офисных задач.
Модуль 9. ИИ в разработке и IT
- Теория: Что ИИ делает в коде (сущности, тесты, интеграции), а чего делать не должен. Интеграция с 1С и CRM (API, виджеты). Риски безопасности, уязвимости и утечки кода.
- Показ на экране: Постановка задачи ИИ-помощнику, ревью кода, исправление ошибок, написание тестов и пример интеграции CRM с внешней системой.
- Практика: Постановка технического задания ИИ-помощнику (или разработка ТЗ для программиста).
- Результат: Регламент безопасной работы с ИИ в разработке и готовый шаблон ТЗ.
Модуль 10. Агенты и автоматизация процессов
- Теория: ИИ-агенты простыми словами: цепочки шагов (часть выполняет модель, часть — классический код). Принцип «человек в контуре» для финансовых и юридических решений.
- Показ на экране: Сборка простой цепочки: классификация входящих заявок, отбор по критериям, формирование сводки и передача спорных случаев человеку.
- Практика: Описание бизнес-процесса участника в виде последовательной цепочки с указанием точек контроля человека.
- Результат: Схема автоматизации процесса с критериями эффективности.
Модуль 11. Галлюцинации и контроль качества
- Теория: Виды ошибок моделей (выдуманные факты, ложные ссылки, ошибки в цифрах). Создание тест-наборов, метрики точности, чек-листы проверки.
- Показ на экране: Тестирование одного запроса в правильном, частично искаженном и выдуманном режимах. Сборка тест-набора из 25–30 кейсов и оценка точности отчётов.
- Практика: Разработка чек-листа проверки для своего процесса и фиксация допустимого уровня погрешности.
- Результат: Готовый тест-набор и чек-лист контроля качества.
Модуль 12. Внедрение, окупаемость и защита проектов
- Теория: Запуск пилота на 30 дней (роли, метрики, стоп-краны). Коммуникация с командой: ИИ избавляет от рутины, а не заменяет людей. Расчёт окупаемости (время, лицензии, оборудование).
- Показ на экране: Расчёт окупаемости на финансовой модели автоматизированного отчёта, разбор готового паспорта внедрения.
- Практика: Защита мини-проектов участников (3–5 минут на презентацию), экспертная обратная связь от преподавателя и группы.
- Результат: Готовый «Паспорт внедрения ИИ» для вашей компании.
Что получает каждый участник
- Выбранный бизнес-процесс для автоматизации и зафиксированную метрику «до».
- Готовую корпоративную политику использования ИИ на одну страницу.
- Четкое решение «какая модель и где работает» под конкретную задачу и бюджет.
- Рабочий прототип автоматического отчёта и ассистента по внутренней базе знаний.
- Чёткие критерии проверки качества ответов ИИ и собственный тест-набор.
- План пилотного запуска на 30 дней и детальный расчёт окупаемости.
- Полный комплект раздатки: матрица выбора задач, шаблон политики, таблица подбора моделей и железа, библиотека промптов для аналитики и документов, чек-лист проверки ответов, шаблон плана пилота, калькулятор окупаемости и пошаговые видеозаписи экрана.
Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)
- Нужно ли уметь программировать для прохождения курса?
- Как обеспечивается конфиденциальность данных компании на курсе?
- В каком формате проходят занятия и что делать, если не успел подключиться?
- Какой документ получают участники после окончания?
Нет, программирование не требуется. Курс ориентирован на руководителей, собственников бизнеса, аналитиков и офисных специалистов. Все инструменты настраиваются через понятные интерфейсы и готовые шаблоны.
В рамках курса (особенно в блоке по безопасности) подробно разбираются методы локального запуска моделей, обезличивания информации и настройки закрытого контура, что исключает утечку коммерческой тайны во внешние облака.
Интенсив построен в формате практических показов на записи экрана с возможностью повторения шагов. Все участники получают доступ к материалам, записям уроков и раздаточным шаблонам.
Помимо практических навыков, каждый участник уходит с защищенным «Паспортом внедрения ИИ» для своей организации и пакетом готовых шаблонов документов и промптов.
Другие обучающие программы нашего центра
Если вы хотите расширить свои знания в области современных технологий и личной эффективности, ознакомьтесь с другими курсами центра:
- Курс «Практическая психология для жизни» — Управление эмоциями, разрешение конфликтов и развитие коммуникативных навыков.
Узнать подробнее о курсе психологии - Курс «Эмоциональный интеллект и стрессоустойчивость» — Практические инструменты адаптации к нагрузкам и развития самоконтроля.
Перейти к программе стрессоустойчивости