Для кого

Результаты

Программа

Контакты

Обсудить обучение

Команда

Образовательная лицензия № 37 363 от 11.04.2016

ЧУ ДПО «Учебный центр «Бюджет»

Телефон:
+7 (995) 796-90-00

Наша эл. почта:
prok@pro-k.pro

Обсудить обучение

Хочу разбор ИИ-инициатив

Лаборатория
ИИ-решений: от идеи до прототипа

Проверенные ИИ-решения под приоритетные задачи компании

Снижение затрат на инициативы без подтверждённого эффекта

Возможность довести идеи сотрудников до пилотного решения

Корпоративная программа обучения

Команды проверяют ИИ-инициативы на эффективность, реализуемость и готовность к пилоту

От диагностики бизнес-
направления — к рабочему прототипу ИИ-решения

От диагностики бизнес-
направления — к рабочему прототипу ИИ-
решения

Принцип работы

Перевернуть

02

Последовательная проработка гипотезы, эффекта и демонстрационного сценария

Маршрут от AS-IS
к прототипу

03

Основа для решения
о пилоте

За 9 недель – пакет документов для решения о запуске, доработке или отказе на раннем этапе

Перевернуть

01

Диагностика бизнес-направления компании

Выбираем направление, уточняем инициативу и связываем её с реальной задачей компании

Перевернуть

Анализ и поиск улучшений

Исследуем выбранное направление: задачи, проблемные зоны, ограничения и ожидания бизнеса
Ищем точки, где ИИ может дать улучшение процесса
Выбираем инициативы, работа над которыми становится основой программы

Результат: у компании есть понятный процесс для проработки, связанный с реальной бизнес-задачей и текущим контуром компании

Расчет эффекта и прототипирование

Описываем шаги процесса, данные, точки потерь и базовые показатели
Формируем гипотезу: что меняется, за счет чего и какие метрики это покажут
Проверяем идею на прототипе: логика работы, данные, роли и ограничения

Результат: инициатива выходит на расчет эффекта, проверку гипотезы и понятный сценарий применения ИИ

Упаковка инициативы в управленческий формат

Сводим гипотезу, расчет эффекта, риски, требования и следующий шаг по инициативе
Готовим материалы для защиты перед управленческой аудиторией
Формируем план пилота, внедрения и возможного масштабирования

Результат: компания получает подготовленные инициативы с обоснованием эффекта и планом дальнейшего внедрения

Скачайте PDF-презентацию программы обучения «Лаборатория ИИ-решений: от идеи до прототипа»

Скачать PDF-презентацию

СКАЧАТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ

которые объединяют руководителей, владельцев процессов и ключевых специалистов, чтобы выбрать ИИ-инициативу, оценить эффект и подготовить её к защите перед руководством

Для команд

которые хотят не просто внедрить ИИ, а найти в своих процессах задачи, где технология может дать измеримый операционный или экономический эффект

Для компаний

Для бизнеса

Для участника

Расчет эффективности гипотез

Команды сравнивают текущее и целевое состояние процесса, считают сценарии эффекта, риски и предварительную окупаемость

Текущее

Целевое

Результаты сотрудничества

Результаты

Прототип или демо-сценарий внедрения

Участники показывают, как решение будет работать в реальном процессе: необходимые данные, участники, изменения в работе и критерии оценки результата

Итерация и улучшение

Сформированные требования к подрядчику и реализации проекта

Команды формируют критерии выбора исполнителя, требования к данным и интеграциям, а также распределяют ответственность за запуск пилота

Снижение риска неэффективных инвестиций

Компания отсеивает слабые инициативы на раннем этапе и направляет ресурсы только в решения с подтверждённым потенциалом

+34^%

эффект:

Инвестиции в решения с подтверждённым потенциалом

Участники

Процесс и изменения

Оценка результата

Данные

Исполнитель

Опыт

Данные

Интеграции

KPI проекта

Видит рабочие сценарии для ИИ

Отличает перспективные идеи применения ИИ от идей без понятной бизнес-пользы

Результаты сотрудничества

Результаты

Превращает идею в обоснованную инициативу

Уверенно обсуждает реализацию с ИТ и вендорами

Формулирует гипотезу, эффект, риски, требования и следующий шаг в формате, пригодном для принятия решения

Понимает, какую модель реализации выбрать, как поставить задачу и на что смотреть в работе подрядчика

Безопасная среда для ИИ-практики

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

Программа

Образовательный маршрут программы

До старта программы

Диагностика приоритетных направлений

Результат: согласован фокус программы и выбраны направления для проработки решения и оценки эффекта

1. Собираем задачи подразделений: что работает неэффективно, как это влияет на бизнес, какой результат нужен
2. Оцениваем, где ИИ применим, где есть данные и что реалистично проработать в программе
3. Вместе с заказчиком выбираем 1−2 направления для обучения и проектной работы

1 неделя

ИИ без мифов: реальные возможности и сценарии

2 неделя

Картирование процесса: текущее состояние и источники данных

Результат: Участники выявляют конкретные сферы применения ИИ в своей работе и готовят черновик собственной инициативы

Результат: Готова карта текущего процесса с базовыми метриками — основа для расчёта эффекта ИИ на следующем шаге

что внутри?

Теория
1. Отличие ИИ-решений от традиционного ИТ
2. Основные концепции и виды машинного обучения, генеративный ИИ и крупные языковые модели
3. Примеры реальных бизнес-кейсов внедрения и типичные ошибки

Практика
1. Анализ собственных бизнес-процессов: где возможен эффект от ИИ
2. Разбор успешных и неудачных внедрений ИИ (дискуссия по примерам)
3. Формулировка черновика ИИ-инициативы для своей команды

что внутри?

Теория
1. Декомпозиция бизнес-процесса: шаги, участники, передаточные документы
2. Какие данные нужны для оценки ИИ-эффекта: атрибуты, метрики, источники
3. Принципы работы с корпоративными данными, определение базовых показателей

Практика
1. Картирование выбранного бизнес-процесса заказчика («как есть»)
2. Определение ключевых метрик процесса: трудоёмкость, время цикла, % ошибок
3. Построение карты данных: что есть в системах, что нужно собрать дополнительно

что внутри?

Модуль 1

НАЧАЛО

Модуль 2

3 неделя

Гипотеза эффекта: что именно меняет ИИ

Результат: Параметрическая таблица будущих гипотез с количественными ориентирами по каждому шагу кандидата на автоматизацию

Теория
1. Архитектура типовых ИИ-систем сквозь призму бизнес-процессов
2. Какие шаги поддаются автоматизации: паттерны и ограничения
3. Как формулировать гипотезу: какой параметр меняется, на сколько, откуда берём аналоги

Практика
1. Выбор 2–3 шагов процесса — кандидатов на автоматизацию
2. Заполнение таблицы «шаг → гипотеза → целевой показатель»
3. Сбор аналогов из отраслевых источников для обоснования параметров

что внутри?

МОДУЛЬ 3

4 неделя

Расчёт эффекта: текущее и целевое состояние процесса

Результат: Расчётная оценка эффекта ИИ в процессе — верифицированные метрики процессов и ROI-расчёт, готовые к использованию при принятии управленческих решений

Теория
1. Методы сценарного анализа: оптимистичный / реалистичный / пессимистичный
2. Методы расчёта ROI, бюджетирования и формирования дорожной карты внедрения
3. Анализ ключевых рисков и ошибок на предприятиях-аналогах

Практика
1. Построение сравнительной таблицы текущего и целевого состояния по показателям процесса
2. Моделирование экономической эффективности: сокращение трудоёмкости, рост STP rate, снижение % ошибок
3. Расчёт ROI за 12 месяцев и план внедрения: этапы, затраты, KPI, риски

МОДУЛЬ 4

что внутри?

5 неделя

От концепции к прототипу: разработка решения

Результат: Готова проработанная архитектура решения и план воплощения пилота для перехода к реализации и тестированию

Теория
1. Критерии выбора технологического стека, паттерны интеграции в бизнес
2. Быстрое прототипирование и пилотные-подходы для ИИ
3. Ошибки и риски при проектировании архитектуры и подготовке к пилотному тестированию

Практика
1. Описание архитектуры будущего решения, определение необходимых инструментов и точек интеграции
2.Подготовка техдокументации для пилота и плана дальнейшей валидации

что внутри?

МОДУЛЬ 5

МОДУЛЬ 6

6 неделя

Как оценить вендора и поставить задачу ИТ

Результат: Команда умеет ставить задачу ИТ и оценивать предложения подрядчиков — без зависимости от технической экспертизы

Теория
1. Как читать коммерческое предложение ИТ-подрядчика: на что смотреть, что спрашивать
2. Критерии выбора: внутренняя команда vs. подрядчик vs. платформенное решение
3. Защита данных и информационная безопасность при работе с ИИ в корпоративной среде

Практика
1. Составление технического задания на разработку ИИ-решения для своего процесса
2. Оценка двух сценариев реализации: внутренняя разработка vs. вендор — по критериям стоимости, сроков, рисков

что внутри?

7-9 неделя

Трекинг и защита проектов

Результат: Команда получает практический опыт работы с ИИ, готовые прототипы и верифицированную оценку эффекта — без риска для бизнеса

1. Системная доработка проекта: архитектура, метрики и бизнес-логика приводятся к требованиям организации
2. Итоговая упаковка в три документа: — Операционная карта процесса (для инициатора / начальника отдела) — Резюме эффекта с ROI-расчётом (для директора по цифровизации / CDTO) — Комплаенс-раздел с применимыми НПА (для совета директоров / регулятора)
3. Подготовка к защите: презентация, отражающая зрелость решения и обоснованность внедрения На защите команды представляют инициативы проектному комитету: демонстрируют прототип и доказывают готовность решения к реализации

что внутри?

Финал

До старта программы

Диагностика приоритетных направлений

Результат: согласован фокус программы и выбраны направления для проработки решения и оценки эффекта

1. Собираем задачи подразделений: что работает неэффективно, как это влияет на бизнес, какой результат нужен
2. Оцениваем, где ИИ применим, где есть данные и что реалистично проработать в программе
3. Вместе с заказчиком выбираем 1−2 направления для обучения и проектной работы

1 неделя

ИИ без мифов: реальные возможности и сценарии

2 неделя

Картирование процесса: текущее состояние и источники данных

Результат: Участники выявляют конкретные сферы применения ИИ в своей работе и готовят черновик собственной инициативы

Результат: Готова карта текущего процесса с базовыми метриками — основа для расчёта эффекта ИИ на следующем шаге

что внутри?

ТЕОРИЯ
1. Отличие ИИ-решений от традиционного ИТ
2. Основные концепции и виды машинного обучения, генеративный ИИ и крупные языковые модели
3. Примеры реальных бизнес-кейсов внедрения и типичные ошибки

ПРАКТИКА
1. Анализ собственных бизнес-процессов: где возможен эффект от ИИ
2. Разбор успешных и неудачных внедрений ИИ (дискуссия по примерам)
3. Формулировка черновика ИИ-инициативы для своей команды

что внутри?

Теория
1. Декомпозиция бизнес-процесса: шаги, участники, передаточные документы
2. Какие данные нужны для оценки ИИ-эффекта: атрибуты, метрики, источники
3. Принципы работы с корпоративными данными, определение базовых показателей

Практика
1. Картирование выбранного бизнес-процесса заказчика («как есть»)
2. Определение ключевых метрик процесса: трудоёмкость, время цикла, % ошибок
3. Построение карты данных: что есть в системах, что нужно собрать дополнительно

что внутри?

Модуль 1

НАЧАЛО

Модуль 2

3 неделя

Гипотеза эффекта: что именно меняет ИИ

Результат: Параметрическая таблица будущих гипотез с количественными ориентирами по каждому шагу кандидата на автоматизацию

Теория
1. Архитектура типовых ИИ-систем сквозь призму бизнес-процессов
2. Какие шаги поддаются автоматизации: паттерны и ограничения
3. Как формулировать гипотезу: какой параметр меняется, на сколько, откуда берём аналоги

Практика
1. Выбор 2–3 шагов процесса — кандидатов на автоматизацию
2. Заполнение таблицы «шаг → гипотеза → целевой показатель»
3. Сбор аналогов из отраслевых источников для обоснования параметров

что внутри?

МОДУЛЬ 3

4 неделя

Расчёт эффекта: текущее и целевое состояние процесса

Результат: Расчётная оценка эффекта ИИ в процессе — верифицированные метрики процессов и ROI-расчёт, готовые к использованию при принятии управленческих решений

Теория
1. Методы сценарного анализа: оптимистичный / реалистичный / пессимистичный
2. Методы расчёта ROI, бюджетирования и формирования дорожной карты внедрения
3. Анализ ключевых рисков и ошибок на предприятиях-аналогах

Практика
1. Построение сравнительной таблицы текущего и целевого состояния по показателям процесса
2. Моделирование экономической эффективности: сокращение трудоёмкости, рост STP rate, снижение % ошибок
3. Расчёт ROI за 12 месяцев и план внедрения: этапы, затраты, KPI, риски

МОДУЛЬ 4

что внутри?

5 неделя

От концепции к прототипу: разработка решения

Результат: Готова проработанная архитектура решения и план воплощения пилота для перехода к реализации и тестированию

Теория
1. Критерии выбора технологического стека, паттерны интеграции в бизнес
2. Быстрое прототипирование и пилотные-подходы для ИИ
3. Ошибки и риски при проектировании архитектуры и подготовке к пилотному тестированию

Практика
1. Описание архитектуры будущего решения, определение необходимых инструментов и точек интеграции
2.Подготовка техдокументации для пилота и плана дальнейшей валидации

что внутри?

МОДУЛЬ 5

МОДУЛЬ 6