Тренинг "AI-лидер: Стратегическое внедрение искусственного интеллекта в бизнес-управление"

от 100 000 ₽

Ваши конкуренты уже разговаривают с данными. А вы все еще читаете отчеты?

Тренинг для руководителей, которые хотят не «внедрить ИИ», а принимать решения быстрее, видеть риски заранее и заставить технологии работать на рост бизнеса. Прекратите бояться будущего — начните им управлять.

Обучение состоит из 4х модулей, но мы можем сделать его короче или углубить под ваши задачи!

Программа:

AI-лидер: Стратегическое внедрение искусственного интеллекта в бизнес-управление

Целевая аудитория: Руководители высшего и среднего звена, собственники бизнеса.
Формат: 2-дневный интенсивный тренинг (очно/онлайн) или 4 модуля по 4 часа.
Главная цель: Сформировать у руководителей системное понимание ИИ, стратегическое видение его применения и практические навыки для запуска и управления ИИ-проектами в своей области ответственности.

Модуль 1: Фундамент. Демистификация ИИ для руководителя

(Цель: убрать «магию», дать ясную картину возможностей и ограничений)

Введение: Почему ИИ — это вопрос выживания и роста, а не мода.
- Эволюция от автоматизации к предиктивной аналитике и генеративным моделям.
- Кейсы: Как ИИ меняет конкурентный ландшафт в разных отраслях (ритейл, финансы, производство, услуги).
Что такое ИИ, машинное обучение и большие языковые модели (LLM) простыми словами.
- Ключевая метафора: ИИ как «универсальный pattern recognition engine».
- Кратко: Данные -> Алгоритм -> Модель -> Результат.
- Важно: Различие между специализированным ИИ (прогноз оттока) и генеративным ИИ (ChatGPT, Copilot). Их разные сферы применения.
Ключевые технологии и тренды, которые должен знать руководитель:
- Generative AI (ChatGPT, Midjourney): Создание контента, идей, диалог.
- Computer Vision: Анализ изображений и видео.
- Predictive Analytics: Прогнозирование спроса, рисков, поведения.
- RPA + AI: Когнитивная роботизация процессов.
- Тренды: AutoML, low-code AI платформы, ответственный ИИ (Responsible AI).
Практическая часть: «Карта возможностей ИИ для моей сферы».
- Упражнение в группах по отраслям: Brainstorming возможностей применения ИИ в маркетинге, продажах, производстве, HR, финансах.

Модуль 2: Стратегия. От идеи к пилоту: как выбирать и оценивать ИИ-проекты

(Цель: научиться фокусироваться на бизнес-ценности, а не на технологиях)

Фреймворк для выбора ИИ-проектов:
- Критерии: Влияние на выручку/экономию затрат, качество данных, сроки окупаемости (ROI), организационная сложность.
- Матрица приоритизации: Высокая ценность / Низкая сложность -> делать в первую очередь.
Постановка задачи для ИИ: как правильно сформулировать запрос.
- Ошибка: «Внедрите ИИ у нас в отделе».
- Правильно: «Снизить процент оттока клиентов на 15% за год, используя анализ данных для выявления ранних признаков недовольства».
- Практика: переформулирование расплывчатых задач в конкретные.
Оценка экономики и ROI ИИ-проектов.
- Прямые и косвенные выгоды.
- Структура затрат: данные, таланты, инфраструктура, сопровождение.
- Управление ожиданиями: ИИ-проекты — это итерации.
Построение дорожной карты (Roadmap) внедрения ИИ.
- От пилота (Proof of Concept) к масштабированию.
- Ключевые этапы и контрольные точки.
Практическая часть: «Бизнес-кейс для пилотного ИИ-проекта».
- Участники в группах разрабатывают упрощенный бизнес-кейс для одной выбранной идеи, защищают его.

Модуль 3: Реализация. Управление командой, данными и изменениями

(Цель: получить практические инструменты для запуска и контроля проектов)

Команда и партнеры: кого нужно привлекать.
- Роли: Data Scientist, ML-инженер, аналитик данных, предметный эксперт.
- Важно для руководителя: Как говорить на одном языке с техническими специалистами.
- Варианты взаимодействия: внутренняя команда, аутсорс, SaaS-решения.
Самый важный актив: Данные.
- Вопросы, которые должен задавать руководитель: Какие данные у нас есть? Какого они качества? Легально ли их использовать?
- Введение в концепции Data Governance и этики данных.
Управление изменениями (Change Management) для ИИ.
- Страхи сотрудников: «ИИ заменит меня».
- Стратегия внедрения: Акцент на augmentation (усиление возможностей), а не automation (прямая замена).
- Обучение и вовлечение команды.
Основы безопасного и этичного использования ИИ (Responsible AI).
- Риски: смещение (bias) в моделях, «галлюцинации» LLM, кибербезопасность, репутационные риски.
- Принципы: справедливость, подотчетность, прозрачность.
Практическая часть: «Сценарий внедрения и коммуникации».
- Разработка плана коммуникации для сотрудников о запуске нового ИИ-инструмента.

Модуль 4: Практикум. Личная эффективность руководителя с ИИ-инструментами

(Цель: немедленно начать использовать ИИ для своих задач)

Генеративный ИИ как личный ко-пилот руководителя.
- Навыки prompt engineering (проектирование запросов):
  - Правило CLEAR: Контекст, Задача, Ожидаемый формат, Аудитория, Ограничения.
  - Практика: написание промптов для анализа рынка, генерации идей, подготовки выступлений, составления планов.
- Обзор инструментов: ChatGPT (GPTs), Claude, Copilot для бизнеса, Perplexity, Midjourney.
Автоматизация рутинной управленческой работы:
- Анализ отчетов и сводок.
- Подготовка и структурирование встреч.
- Первичный анализ данных в таблицах.
ИИ для поддержки принятия стратегических решений.
- Сценарное моделирование и анализ «что если».
- Анализ больших массивов отзывов, новостей, документов.
Практическая часть: «Рабочий день с ИИ-ассистентом».
- Сквозное задание: используя промпты, участники проходят цепочку задач: анализ проблемы -> генерация гипотез -> создание структуры презентации -> написание email-сообщения команде.

Итоговая сессия и план действий:

Питчинг проектов: Каждая группа представляет доработанный бизнес-кейс и получает обратную связь от тренеров и других участников.
Разработка личного плана действий (Action Plan): Каждый участник определяет 3 конкретных шага на следующие 30 дней: 1) Личный эксперимент с ИИ-инструментом, 2) Запуск рабочей группы по анализу пилотной идеи в своем департаменте, 3) Обучение команды.
Создание сообщества: Запуск чата/платформы для Alumni тренинга для обмена опытом и лучшими практиками.

Методы оценки эффективности тренинга:

Pre/Post тестирование на знание ключевых концепций.
Защита групповых бизнес-кейсов в конце тренинга.
Опрос через 90 дней: Запущены ли пилотные проекты? Какие барьеры возникли?

Опыт:

Мой опыт включает разработку и внедрение корпоративных учебных программ в Авито с фокусом на цифровую трансформацию и data-driven подход. Отвечал(-а) за создание системного обучения, которое напрямую влияло на бизнес-метрики.

Ключевая экспертиза — проведение стратегических сессий для топ-команд и собственников бизнеса с использованием ИИ-инструментов. Это позволяет не просто генерировать идеи, а моделировать сценарии, анализировать рынок на лету и принимать решения, основанные на данных, а только на интуиции.

Суть подхода: Превращаю искусственный интеллект из абстрактной технологии в практический инструмент для принятия стратегических решений и развития команд.

119 0 0

Есть вопросы?

Задайте их исполнителю и узнайте стоимость решения вашей задачи.

12345

Хочу получить отклики и от других экспертов по этой теме

Отправляя данные, вы подтверждаете Пользовательское соглашение
и даете согласие на обработку персональных данных

Посмотреть все отзывы

Рейтинг в подразделах

Карьерный консалтинг	100 место
Консалтинг	123 место
Обучение	141 место

100% положительных отзывов
Публикаций 2
Работает удаленно
Услуг 16
Опыт более Более 10 лет
Профильное образование
Сертификаты - 7

Интересует данная услуга и хотите получить несколько откликов по теме?

Категории по теме

Обучение управлению организацией Обучение управлению организацией Тренинг по лидерству Услуги тренинга