Практический AI-upskilling
Цель курса
Научить специалистов и руководителей эффективно использовать инструменты искусственного интеллекта в повседневной работе - для аналитики, автоматизации, генерации контента, принятия решений и оптимизации процессов.
Формат обучения
- Онлайн
- Практические кейсы, воркшопы, интерактивные сессии
- Поддержка участников во время обучения в закрытом чате
- Групповое обучение: 7600 грн/час. Группа до 12 участников
- Индивидуальное менторство: 2 500 грн/час
Что получит выпускник курса?
Проблема, которую решает курс
Многие руководители и специалисты не знают, как реально использовать искусственный интеллект в своей работе. Большинство слышали об AI, но не понимают, как применить его для аналитики, автоматизации, создания контента или принятия решений. Из-за этого компании теряют время, деньги и возможности.
Курс помогает научиться использовать искусственный интеллект на практике - чтобы повысить эффективность, уменьшить рутину, принимать лучшие решения и внедрять современные инструменты в бизнес-процессы.
После обучения участники смогут создавать собственных AI-помощников, автоматизировать работу команды и разрабатывать AI-стратегии для своих подразделений.
Программа курса "Практический AI-upskilling"
- Эволюция AI: от автоматизации до когнитивных агентов
- Основные направления применения AI в бизнесе
- Генеративный AI, LLM, Copilot, автономные агенты
- Как AI меняет роли: менеджер, аналитик, маркетолог, HR, IT
- Этические и юридические аспекты
Практикум: карта применения AI в вашей компании (AI impact map)
- Как формулировать запросы (prompt engineering)
- Типы промптов: информационные, ролевые, контекстные, стратегические
- Структуры промптов для бизнес-задач
- Цепочки промптов (prompt chains), инструкции, шаблоны
- Как проверять точность и качество результатов
Практикум: создание собственного набора «умных» промптов под задачи команды
- Как сделать из ChatGPT или Claude своего ассистента
- Copilot для Microsoft 365 / Google Workspace
- Автоматизация рутины: письма, отчеты, аналитика
- Системы управления знаниями на базе AI
- Как использовать AI для обучения и развития
Практикум: создание персонального «AI-помощника» в вашей сфере
- Аналитика с LLM: обработка данных, сведение, обобщение
- Генерация отчетов, визуализаций, презентаций
- Data-to-Insight: как превращать данные в управленческие решения
- Интеграция AI с Excel, Google Sheets
Практикум: создание дашборда или AI-отчета для вашего процесса
- Ключевые стейкхолдеры в работе
- Генерация текстов, визуалов, презентаций, отчетов
- AI для внутренних коммуникаций
Практикум: создание AI-плана коммуникации
- AI в рекрутинге, оценке, обучении
- Персонализация развития сотрудников с помощью AI
- AI в управлении эффективностью (performance management)
Практикум: создание AI-помощника HR или Team Lead
- Интеграция AI в процессы (AI-driven workflows)
- Как объединить AI с RPA, Zapier, Make
- Автоматизация задач: согласование, отчеты, поддержка клиентов
- AI-агенты, действующие вместо людей
Практикум: создание сценария автоматизации процесса с AI
- Использование AI для SWOT, PESTEL, конкурентного анализа
- AI в разработке стратегий продукта или бизнеса
- Ролевые сценарии: стратег, аналитик, фасилитатор
- Как оценивать достоверность прогнозов AI
Практикум: построение AI-модели «стратегического советника»
- Что такое AI-агент и как он работает
- Конструкторы агентов
- Как сделать AI-решение частью корпоративного процесса
Практикум: создание прототипа собственного AI-агента
- Как запустить AI-проект в компании
- Определение ценности и ROI
- Управление изменениями и AI-культура
- Построение AI-экосистемы и этическая рамка
Практикум: AI-дорожная карта для вашего подразделения
Проводит обучение
