вовлеченности сотрудников
Рост

применение искусственного интеллекта в корпорациях

выполненияплановый показателей
Повышение
Формируются проектные инициативы для повышения операционной эффективности и производительности
ИИ-инициативы для внедрения
Сотрудники смотрят на применение ИИ без сопротивления, скепсиса или необоснованного оптимизма
Снижение
барьеров
Руководители выделяют бизнес‑задачи, где применение ИИ экономически и технологически оправдано
Понимание ИИ-технологий

Практический курс для руководителей, который помогает понять возможности ИИ и подготовить к запуску обоснованные проекты

От неопределённости — к прозрачному управлению ИИ-инициативами

  • Работа по проверенным методикам: декомпозиция, карта данных, приоритезация MoSCoW, ICE, расчёт ROI
  • Регулярная обратная связь и корректировка хода работы
  • Учёт интересов всех заинтересованных подразделений

Результат: Совместная проработка ИИ‑инициатив до уровня управленческого решения, без рисков для бизнеса
От разрозненных действий к синхронной работе команды
  • Анализ возможностей и ограничений ИИ применительно к бизнес-процессам
  • Оценка рисков и требуемых ресурсов
  • Выбор стратегии реализации – внутренняя команда или подрядчик

Результат: Снижение рисков неэффективных вложений за счёт решений на основе данных
От хайпа и скепсиса
к обоснованным решениям
  • Выявление бизнес‑задач, где ИИ принесет наибольшую пользу
  • Проработка концепции решения и создание прототипа
  • Формирование презентации для проектного комитета

Результат: 25-30 % инициатив получают одобрение для перехода в реализацию
От формального обучения к бизнес‑результатам
Проработка проектов в кросс‑функциональных командах
с экспертным сопровождением
Командная работа
и трекинг
Определение задач для ИИ,
оценка потенциала, ресурсов
и разработка стратегии реализации
навыки управления ИИ-инициативами
Только актуальные для заказчика ИИ‑инициативы: от идеи до проекта, готового к защите
реальные бизнес-проекты
навыки управления
ИИ-инициативами
Определение задач для ИИ,
оценка потенциала, ресурсов
и разработка стратегии реализации
Проработка проектов в кросс‑функциональных командах
с экспертным сопровождением
Командная работа и трекинг
Реальные бизнес-проекты
Только актуальные для заказчика ИИ‑инициативы: от идеи до проекта, готового к защите
От формального обучения к бизнес-результатам
  • Выявление бизнес‑задач, где ИИ принесет наибольшую пользу
  • Проработка концепции решения и создание прототипа
  • Формирование презентации для проектного комитета

Результат: 25-30 % инициатив получают одобрение для перехода в реализацию

От хайпа и скепсиса к обоснованным решениям
  • Анализ возможностей и ограничений ИИ применительно к бизнес‑процессам
  • Оценка рисков и требуемых ресурсов
  • Выбор стратегии реализации — внутренняя команда или подрядчик

Результат: Снижение рисков неэффективных вложений за счёт решений на основе данных

От разрозненных действий к синхронной работе команды
  • Работа по проверенным методикам: декомпозиция, карта данных, приоритезация MoSCoW, ICE, расчёт ROI
  • Регулярная обратная связь и корректировка хода работы
  • Учёт интересов всех заинтересованных подразделений

Результат: Совместная проработка ИИ‑инициатив до уровня управленческого решения, без рисков для бизнеса

курс разработан на основе потребностей
Хотят понимать, где и как ИИ может привнести реальные улучшения в бизнес-процессы
Планируют выстроить единый подход к оценке и приоритизации цифровых инициатив
Стремятся развивать внутреннюю ИИ-экспертизу, снижая зависимость от подрядчиков
Ставят цель наладить взаимодействие бизнес- и ИТ-подразделений для согласованного внедрения инициатив
Которые
Хотят преодолеть внутреннее сопротивление
и сформировать доверие к инновационным инструментам
Ищут методы для обоснованного выбора ИИ-инициатив и оценки их эффекта
Стремятся формулировать задачи к ИИ-проектам так, чтобы они были понятны и бизнесу, и ИТ
Хотят понимать реальные возможности и ограничения ИИ в контексте своей работы
Которые
результаты для бизнеса
Гайд для бизнес-руководителя:
«7 критических ошибок при внедрении ИИ в корпорациях»

Пройдите быструю самодиагностику и найдите первую точку роста для вашего бизнеса

Кросс-функциональное сотрудничество
Бизнес, ИТ и подрядчики работают как единая команда для достижения общих целей
Развитие внутренней
ИИ-экспертизы
Формируется команда, способная инициировать и поддерживать цифровые проекты, масштабировать опыт внутри организации
Осознанный бизнес-заказчик
Сотрудники формулируют требования, оценивают потенциал и риски, сопровождают ИИ-проекты до внедрения
Снижение барьеров и рост готовности к изменениям
Сотрудники преодолевают скепсис и сопротивление, становятся активными участниками ИИ-инициатив
Повышение эффективности инвестиций
Неэффективные инициативы выявляются вовремя — компания инвестирует только в решения, соответствующие поставленным бизнес-целям
Бизнес-проекты для внедрения
Инициативы проходят комплексную проработку, соответствуют корпоративным стандартам и готовы к защите на уровне проектного комитета
результаты для бизнеса

Пройдите быструю самодиагностику и найдите первую точку роста для вашего бизнеса

Гайд для бизнес-руководителя: «7 критических ошибок при внедрении ИИ в корпорациях»

Повышение эффективности инвестиций
Неэффективные инициативы выявляются вовремя — компания концентрирует усилия только на приоритетных проектах и минимизирует потери бюджета и времени
Развитие внутренней
ИИ-экспертизы
В компании появляется команда, которая уверенно ориентируются в технологиях ИИ, способна инициировать и поддерживать внедрение таких решений
Рост качества подготовки ИИ-проектов
Проекты проходят четкий трек оценки и проработки — на выходе инициативы, реалистичные по срокам и ресурсам, соответствующие стандартам компании
Слаженное взаимодействие между бизнесом, ИТ и подрядчиками
Повышается качество совместной работы бизнес- и ИТ-подразделений: задачи и решения формируются прозрачнее, ответственные роли определяются заранее
Осознанный бизнес-заказчик
Сотрудники готовы защищать и сопровождать ИИ-проекты до реализации — формировать требования, просчитывать экономику и выбирать оптимальную стратегию реализации
Бизнес-проекты для внедрения
Компания получает инициативы, которые проработаны по корпоративным стандартам, заточены под актуальные задачи и подготовлены к интеграции в действующие процессы
История успеха
  • Не умеет упаковать идею автоматизации и доносить её до других подразделений
  • Не хватает навыка оценить экономический эффект и риски ИИ‑проекта
  • Инициативы не получали поддержки руководства и не двигались к внедрению
Инициатива остается незамеченной для бизнеса и не доходит до реализации
Проект замечен бизнесом, принят к дальнейшей доработке и движется к внедрению
  • Проработал идею в кросс-функциональной команде и оформил архитектуру решения
  • Освоил навыки презентации и обоснования экономического эффекта для руководства
  • Наладил совместную работу с ИТ и коллегами для запуска пилота
Итог
Итог
Александр,
ведущий инженер
службы ТОиР
После обучения:
До обучения:
  • Не умеет упаковать идею автоматизации и доносить её до других подразделений
  • Не хватает навыка оценить экономический эффект и риски ИИ‑проекта
  • Инициативы не получали поддержки руководства и не двигались к внедрению
Инициатива остается незамеченной для бизнеса и не доходит до реализации
Проект замечен бизнесом, принят к дальнейшей доработке и движется к внедрению
  • Проработал идею в кросс-функциональной команде и оформил архитектуру решения
  • Освоил навыки презентации и обоснования экономического эффекта для руководства
  • Наладил совместную работу с ИТ и коллегами для запуска пилота
Итог
Итог
Александр,
ведущий инженер
службы ТОиР
После обучения:
До обучения:
Александр,
ведущий инженер
службы ТОиР
  • Принятие решений стало точнее, интуиция опирается на теорию управления
  • Планирует и структурирует процессы
  • Делегирует и фокусируется на развитии
  • Коммуникация — вовлечение команды
Подразделение работает как часы, участие в стратегических проектах, уверенность в своих силах.
Итог
Команда получает практический опыт работы с ИИ и готовые прототипы – без риска для бизнеса
Результат:
  • Обучение и тестирование проходят на российских серверах — данные остаются внутри компании
  • Практика на реальных задачах с моделями и инструментами, настроенными под ваш бизнес
  • Готовые инструкции для переноса решений и прототипов в корпоративный контур заказчика
безопасная среда для ии-практики
На защите команды презентуют инициативы проектному коммитету: демонстрируют прототип и доказывают готовность решения к реализации и масштабированию
  • Системная доработка проекта: команды приводит архитектуру, метрики и бизнес-логику к требованиям компании
  • Итоговая «упаковка»: вся проектная документация и презентация структурируются по корпоративным стандартам, усиливаются аргументы и расчет эффекта
  • Подготовка к защите: презентация, отражающая зрелость решения и обоснованность внедрения
трекинг и защита проектов

7-9 неделя

Результат:
Команда умеет организовывать совместную работу над кодом и данными, обеспечивать контроль версий, интеграцию и поддержку качества проекта в корпоративной ИТ-среде
Практика
  • Создание и настройка репозитория проекта; организация обмена и защиты данных
Теория
  • Инструменты командной работы: Git, инфраструктура репозиториев
  • Архитектура и защита данных для ИИ и аналитики бизнеса
Модуль 6. Управление кодом и данными, цифровая гигиена бизнеса

6 неделя

Команда умеет самостоятельно развернуть базовую инфраструктуру для корпоративных ИИ-экспериментов и демонстраций
Результат:
  • Настройка виртуального окружения, установка и запуск контейнера или модели
  • Развертывание среды под тестовый запуск
Практика
  • Основы развертывания ИИ: виртуальные сервера, контейнеризация, изоляция среды
  • Лучшие российские и мировые сервисы для работы бизнес-команд
Теория
Модуль 5. Инфраструктура для ИИ: серверы и контейнеры

5 неделя

Результат:
Каждая инициатива обоснована с позиции экономики и стратегии внедрения — рассчитан эффект, сформирован понятный пошаговый план реализации
Практика
  • Моделирование и аргументация экономической эффективности проекта на конкретных метриках
  • Плана внедрения: ключевые этапы, затраты, KPI, риски
Теория
  • Методы расчёта ROI, бюджетирования и формирования дорожной карты внедрения
  • Анализ ключевых рисков и ошибок на предприятиях-аналоге
  • Аргументация эффекта ИИ-проекта для принятия управленческого решения
Модуль 4. От прототипа к внедрению:
экономика и стратегия реализации

4 неделя

Модуль 3. От концепции к прототипу: разработка решения
Готова проработанная архитектура решения и план воплощения MVP для перехода к реализации и тестированию
Результат:
Практика
  • Описание архитектуры будущего решения, определение необходимых инструментов и точек интеграции
  • Подготовка техдокументации для MVP и плана дальнейшей валидации
  • Критерии выбора технологического стека, паттерны интеграции в бизнес
  • Быстрое прототипирование и MVP-подходы для ИИ
  • Ошибки и риски при проектировании архитектуры и подготовке к пилотному тестированию
Теория

3 неделя

Сформирован структурированный бизнес-кейс инициативы с измеримыми метриками и базовой архитектурой будущего ИИ-решения
Результат:
  • Декомпозиция проблемы
  • Архитектура типовых ИИ-систем сквозь призму бизнес-целей
  • Принципы работы с корпоративными и внешними данными, определение метрик успешности проекта
Теория
  • Формализация бизнес-кейса, заполнение шаблона «as is / to be»
  • Построение карты данных и определение критериев успешности
  • Обсуждение архитектуры решения внутри команды на реальном примере
Практика
Модуль 2. От проблемы к концепции: формулировка ИИ-решения

2 неделя

Результат
Команда умеет самостоятельно развернуть базовую инфраструктуру для корпоративных ИИ-экспериментов и демонстраций.
Практика
Теория
  • Настройка виртуального окружения, установка и запуск контейнера или модели
  • Развертывание среды под тестовый запуск
  • Основы развертывания ИИ: виртуальные сервера, контейнеризация, изоляция среды
  • Лучшие российские и мировые сервисы для работы бизнес-команд
Модуль 5. Инфраструктура для ИИ: серверы и контейнеры

1 неделя

Модуль 1. ИИ без мифов:
реальные возможности и сценарии
Участники выявляют конкретные сферы применения ИИ в своей работе и готовят черновик собственной инициативы
Результат:
Практика
  • Анализ собственных бизнес-процессов: где возможен эффект от ИИ
  • Разбор успешных и неудачных внедрений ИИ (дискуссия по примерам)
  • Формулировка идеи ИИ-проекта для своей команды
Теория
  • Отличие ИИ-решений от традиционного ИТ
  • Основные концепции и виды машинного обучения, генеративный ИИ и крупные языковые модели
  • Примеры реальных бизнес-кейсов внедрения и типичные ошибки
Результат:
Определен фокус программы: отобраны самые ценные инициативы и сформирована команда, которая будет работать над конкретными проектами
  • Обсуждаем идеи сотрудников и формируем картину реальных задач бизнеса
  • Оцениваем инициативы по стратегическим приоритетам и потенциалу
  • Отбираем мотивированных участников для дальнейшей проработки проектов
Сессия оценки инициатив
с бизнес-заказчиком
  • Проводим, чтобы выявить реальные инициативы и интерес сотрудников
  • Разрушаем барьер «ИИ — это сложно/не для нас», вовлекаем сотрудников
  • Собираем ИИ-инициативы участников для проработки учебной программы
Компания получает пул ИИ-инициатив, понимает уровень вовлеченности и может принять взвешенное решение о старте обучения
Результат:
Вводный вебинар: без оплаты и обязательств
2 месяца от бизнес-идеи до защиты готового прототипа перед проектным коммитетом
Образовательный маршрут программы
  • Обучение и тестирование проходят на российских серверах — данные остаются внутри компании
  • Практика на реальных задачах с моделями и инструментами, настроенными под ваш бизнес
  • Готовые инструкции для переноса решений и прототипов в корпоративный контур заказчика
безопасная среда для ии-практики
Команда получает практический опыт работы с ИИ и готовые прототипы – без риска для бизнеса.
Результат
  • Системная доработка проекта: команды приводит архитектуру, метрики и бизнес-логику к требованиям компании
  • Итоговая «упаковка»: вся проектная документация и презентация структурируются по корпоративным стандартам, усиливаются аргументы и расчет эффекта
  • Подготовка к защите: презенация, отражающая зрелость решения и обоснованность внедрения
трекинг и защита проектов
7-9 неделя
На защите команды презентуют инициативы проектному коммитету: демонстрируют прототип и доказывают готовность решения к реализации и масштабированию.
Команда умеет организовывать совместную работу над кодом и данными, обеспечивать контроль версий, интеграцию и поддержку качества проекта в корпоративной ИТ-среде.
Результат
Практика
Теория
  • Создание и настройка репозитория проекта; организация обмена и защиты данных
  • Инструменты командной работы: Git, инфраструктура репозиториев
  • Архитектура и защита данных для ИИ и аналитики бизнеса
Модуль 6. Управление кодом и данными, цифровая гигиена бизнеса
6 неделя
Результат
Команда умеет самостоятельно развернуть базовую инфраструктуру для корпоративных ИИ-экспериментов и демонстраций.
Практика
Теория
  • Настройка виртуального окружения, установка и запуск контейнера или модели
  • Развертывание среды под тестовый запуск
  • Основы развертывания ИИ: виртуальные сервера, контейнеризация, изоляция среды
  • Лучшие российские и мировые сервисы для работы бизнес-команд
Модуль 5. Инфраструктура для ИИ: серверы и контейнеры
5 неделя
Результат
Каждая инициатива обоснована с позиции экономики и стратегии внедрения: рассчитан эффект, сформирован понятный пошаговый план реализации.
Практика
Теория
  • Моделирование и аргументация экономической эффективности проекта на конкретных метриках
  • Плана внедрения: ключевые этапы, затраты, KPI, риски
  • Методы расчёта ROI, бюджетирования и формирования дорожной карты внедрения
  • Анализ ключевых рисков и ошибок на предприятиях-аналоге
  • Аргументация эффекта ИИ-проекта для принятия управленческого решения
Модуль 4. От прототипа к внедрению: экономика и стратегия реализации
4 неделя
Результат
Готова проработанная архитектура решения и план воплощения MVP для перехода к реализации и тестированию.
Практика
Теория
  • Описание архитектуры будущего решения, определение необходимых инструментов и точек интеграции
  • Подготовка техдокументации для MVP и плана дальнейшей валидации
  • Критерии выбора технологического стека, паттерны интеграции в бизнес
  • Быстрое прототипирование и MVP-подходы для ИИ
  • Ошибки и риски при проектировании архитектуры и подготовке к пилотному тестированию
Модуль 3. От концепции к прототипу: разработка решения
3 неделя
Результат
Сформирован структурированный бизнес-кейс инициативы с измеримыми метриками и базовой архитектурой будущего ИИ-решения.
Практика
Теория
  • Формализация бизнес-кейса, заполнение шаблона «as is / to be»
  • Построение карты данных и определение критериев успешности
  • Обсуждение архитектуры решения внутри команды на реальном примере
  • Декомпозиция проблемы
  • Архитектура типовых ИИ-систем сквозь призму бизнес-целей
  • Принципы работы с корпоративными и внешними данными, определение метрик успешности проекта
Модуль 2. От проблемы к концепции: формулировка
ИИ-решения
2 неделя
Результат
Участники выявляют конкретные сферы применения ИИ в своей работе и готовят черновик собственной инициативы.
Практика
Теория
  • Анализ собственных бизнес-процессов: где возможен эффект от ИИ
  • Разбор успешных и неудачных внедрений ИИ (дискуссия по примерам)
  • Формулировка идеи ИИ-проекта для своей команды
  • Отличие ИИ-решений от традиционного ИТ
  • Основные концепции и виды машинного обучения, генеративный ИИ и крупные языковые модели
  • Примеры реальных бизнес-кейсов внедрения и типичные ошибки
Модуль 1. ИИ без мифов:
реальные возможности и сценарии
1 неделя
Результат
Определен фокус программы: отобраны самые ценные инициативы и сформирована команда, которая будет работать над конкретными проектами.
  • Обсуждаем идеи сотрудников и формируем картину реальных задач бизнеса
  • Оцениваем инициативы по стратегическим приоритетам и потенциалу
  • Отбираем мотивированных участников для дальнейшей проработки проектов
Сессия оценки инициатив
с бизнес-заказчиком
Результат
Компания получает пул ИИ-инициатив, понимает уровень вовлеченности и может принять взвешенное решение о старте обучения.
  • Проводим, чтобы выявить реальные инициативы и интерес сотрудников
  • Разрушаем барьер «ИИ — это сложно/не для нас», вовлекаем сотрудников
  • Собираем ИИ-инициативы участников для проработки учебной программы
Вводный вебинар: без оплаты и обязательств
2 месяца от бизнес-идеи до защиты готового прототипа перед проектным коммитетом
Образовательный маршрут программы
Команда создателей
Гайк Налбандян
СЕО Про.К
и идейный вдохновитель
Владимир Новосёлов
  • Директор по информационным технологиям Realweb
  • Основатель Vova Production
  • Эксперт в области AI/ML
Сергей Акопян
  • Сооснователь, директор по продукту Преактум
  • Руководитель развития продукта Учи.ру
Юля Свиридова
Менеджер продукта
Мы понимаем сложности, с которыми вы сталкиваетесь при организации корпоративного обучения. И помогаем вам преодолеть эти трудности, предоставляя эффективные решения для оценки потенциала ваших сотрудников и их профессионального развития.

Наш подход устраняет недоиспользование данных и раздробленность обучения, обеспечивая более целостную и результативную систему обучения.
О нас

Наш кампус в Москве

Проконсультируем
г. Москва, Холодильный переулок, дом 3, 2 этаж, 7 офис
и вместе найдем выгодное решение
Гайд «7 критических ошибок при внедрении ИИ в корпорациях»
Скачайте гайд, который поможет избежать главных ошибок при внедрении ИИ в корпорациях

Поделитесь контактами и получите ссылку
© Pro.K
ЧУ ДПО «Учебный центр «Бюджет» Образовательная лицензия № 37 363 от 11.04.2016