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.