Аудит задач
Собираем процессы, типовые задачи, ограничения по данным и уровень подготовки участников. Определяем сценарии с наибольшим практическим потенциалом.
Иван Чернышев — бизнес-тренер по ИИ
Корпоративное обучение ИИ для бизнес-команд
Команде не хватает навыков, чтобы применять ИИ в работе? Программа помогает перейти к рабочим сценариям, безопасным правилам и первым решениям на задачах компании. Обучаю руководителей и бизнес-команды использовать ИИ в управлении, аналитике, продажах, маркетинге, HR и клиентском сервисе.
Для руководителей и команд
Очно или онлайн
Практика на задачах компании
Безопасная работа с ИИ
20 летработы с бизнес-командами · группы от 10 до 300 человек
300+ участниковв одной корпоративной AI-программе · от 1,5 часов до 10–12 недель
20+ решенийсоздано во время обучения · материалы компании в основе практики
Wharton · DukeAI for Business · для специалистов, руководителей и топ-команд
Для кого
Программы под разные бизнес-команды
Обучение нейросетям для бизнеса настраивается под уровень участников: от руководителей и HR/L&D до функциональных команд, которым нужно применять ИИ в ежедневной работе.
Собственникам и CEO
Где ИИ даёт экономию времени, рост управляемости, снижение операционной нагрузки и новые точки эффективности.
HR и L&D
Как быстро повысить AI-грамотность сотрудников и запустить обучение без перегруза, страха и абстрактной теории.
Руководителям функций
Как использовать ИИ для целей, встреч, решений, коммуникаций, рисков, отчётности и декомпозиции задач.
Маркетингу и продажам
Как ускорить подготовку материалов, анализ конкурентов, КП, сегментацию, гипотезы и клиентские коммуникации.
Аналитикам
Как применять ИИ для поиска гипотез, структурирования данных, объяснения выводов, отчётов и презентаций.
Клиентскому сервису и back office
Как анализировать обращения, выделять боли клиентов, классифицировать запросы и снижать ручную рутину.
Как строится работа
От задач команды к решениям, которые можно внедрять
Три понятных этапа связывают обучение с рабочими процессами компании и следующим шагом после программы.
Практика на материалах компании
Участники учатся ставить задачи ИИ, проверять ответы и собирать решения для своей функции.
Прототипы и план действий
Фиксируем готовые сценарии, правила безопасной работы, ответственных и шаги для дальнейшего внедрения.
Форматы обучения
Корпоративные программы обучения ИИ
ИИ для бизнеса: обучение строится на реальных задачах компании — от одного мастер-класса и работы с отдельной функцией до воркшопа на данных и процессах. Перед обучением проводим аудит задач и опрос участников, чтобы собрать программу под реальные рабочие сценарии.
AI-мастер-класс для руководителей
Для управленцев, руководителей функций и проектных команд, которым нужно понять, где ИИ усиливает управление.
- Карта сценариев для своей команды
- Постановка задач ИИ на управленческом языке
- Безопасность, проверка результата и границы применения
- Первый прототип решения под задачу участников
AI Fast Start для бизнес-команд
Для маркетинга, продаж, HR, клиентского сервиса, аналитиков и back office, которым нужны быстрые рабочие сценарии.
- Библиотека промптов под регулярные задачи
- Сценарии применения ИИ в ежедневной работе
- Снижение рутины в текстах, анализе, подготовке материалов
- Правила безопасного использования открытых AI-инструментов
AI-воркшоп под бизнес-задачи
Для команд, которые применяют ИИ к аналитике, обращениям, отчётности и поиску инсайтов.
- Разбор данных, процессов и типовых решений
- Демонстрации на бизнес-кейсах: отток, скоринг, кросс-продажи, клиентские боли
- Промпты и логика проверки результатов
- План доработки решения после воркшопа
Что входит вокруг обучения
До обучения: проводим аудит задач и опрос участников. После обучения: передаём AI-ассистента по материалам программы — он помогает использовать шаблоны, применять промпты и переносить обучение в ежедневную работу.
Быстрая диагностика перед выбором программы
Насколько ваша компания готова к внедрению ИИ?
Пройдите короткий тест AI Readiness. Он поможет увидеть текущий уровень, барьеры и следующий разумный шаг — от базового обучения до проектной программы.
Персональный результат по итогам теста
Рекомендация подходящего формата обучения
Персональная скидка на корпоративную программу
Начните с диагностики
Результат можно использовать для внутреннего обсуждения с руководством, HR, ИТ и службой безопасности.
Пройти тест AI Readiness → Результат обучения
Что команда получит на выходе
После обучения у участников остаются прикладные материалы для работы: сценарии, шаблоны, правила и первые прототипы.
Карта AI-сценариев
Команда фиксирует, где ИИ может усилить управление, продажи, маркетинг, HR, аналитику, сервис или back office.
Навык постановки задач
Участники учатся задавать ИИ роль, контекст, цель, ограничения, формат результата и критерии качества.
Правила безопасной работы
Что нельзя загружать, как обезличивать данные, как проверять ответы и где остаётся ответственность человека.
Первый AI-прототип
Команда собирает рабочий прототип решения под свою управленческую, аналитическую или операционную задачу.
Библиотека промптов
Готовые шаблоны для повторяющихся задач: тексты, анализ, структурирование, подготовка встреч, отчётов и решений.
Следующий шаг внедрения
Понятный план: что можно применять сразу, что требует доработки, где нужна интеграция и какие сценарии стоит закрепить в AI-ассистенте.
Главная идея программы
Команда переносит ИИ в рабочие процессы: выбирает задачи с быстрым эффектом, учится получать проверяемый результат и снижает риск хаотичного, небезопасного использования AI-инструментов.
Практика на задачах
Что разбираем на обучении
Все упражнения построены на реальных рабочих сценариях компании и рассчитаны на применение после программы.
Подготовка встреч, писем, отчётов, резюме обсуждений и презентаций
Декомпозиция задач, планов, проектов и управленческих решений
Анализ рисков, альтернатив, ограничений и вариантов действий
Генерация гипотез, структурирование информации и подготовка выводов
Анализ клиентских обращений, выделение болей и приоритизация проблем
Подготовка коммерческих предложений, скриптов и материалов для продаж
Анализ конкурентов, рынка, продуктовых идей и коммуникационных сообщений
Создание промптов, инструкций и AI-ассистентов для повторяющихся задач
Работа с аналитическими сценариями: отток, скоринг, кросс-продажи, сегментация, NLP по обращениям
Масштаб под задачу компании
От первого знакомства до сопровождения внедрения
Начать можно с короткого формата, проверить задачи команды и углубить работу в направлениях с наибольшим потенциалом.
1,5–2 часа
Онлайн-вебинар
Общая картина, возможности, ограничения и единые правила работы с ИИ для широкой аудитории.
4 академических часа
Функциональный AI-спринт
Разбор процессов одного подразделения, 1–3 приоритетные задачи и план проверки гипотез.
1 день
Мастер-класс
Практика для специалистов и руководителей, шаблоны, правила безопасности и первый прототип.
2 дня
Тренинг-воркшоп
Работа с инструментами и материалами компании, приоритизация и 3–5 проектов с планом действий.
10–12 недель
Корпоративная AI-программа
Диагностика, функциональные треки, сопровождение команд, защита проектов и план внедрения.
Состав предложения
Как мы улучшаем результат?
Программа соединяет обучение, реальные материалы компании и подготовку решений, которые можно оценить по пользе, рискам и необходимым ресурсам.
Бизнес- и технологическая экспертиза у одного ведущего
Технические возможности сразу связываются с процессами, ответственностью руководителя и требованиями к результату.
Материалы компании используются в практике
Участники работают с типичными для своих функций процессами, документами и ограничениями.
Задачи оцениваются по MICE
Для каждой инициативы определяются показатели, ожидаемое влияние, уверенность и объём усилий.
Безопасность встроена в задания
Конфиденциальность, обезличивание, персональные данные и проверка ответов рассматриваются внутри практики.
Учитываются инструменты, доступные в РФ
Команда понимает ограничения доступа, варианты корпоративного использования и российские альтернативы.
Компания получает комплект материалов
Шаблоны, чек-листы, итоговые таблицы и AI-ассистент помогают переносить обучение в ежедневную работу.
От обучения к внедрению
Корпоративная AI-программа на 10–12 недель
Для компаний, которым нужна проектная работа после стартового обучения: команды проверяют выбранные задачи, готовят проекты и представляют руководству результаты с метриками, ответственными и сроками. Отдельный трек — ИИ-агенты для бизнеса: обучение созданию и проверке решений проходит на процессах компании.
0
Диагностика
Опрос, интервью, карта текущего опыта, задач, ограничений и уровня готовности компании.
1
Общий модуль
Единая практическая база: возможности ИИ, постановка задач, безопасность и ответственность.
2
Функциональные треки
Спринты для продаж, маркетинга, HR, аналитики, сервиса, финансов или других подразделений.
3
Работа проектных команд
Участники проверяют решения на реальных задачах и каждую неделю получают экспертную обратную связь.
4
Итоговая защита
Прототипы, расчёты, ограничения и следующий шаг представляются руководству, ИТ и службе безопасности.
5
Закрепление
Итоговый отчёт, план работ, комплект материалов и AI-ассистент по содержанию программы.
Что даёт работа между модулями
Команды применяют инструменты к своим задачам, собирают факты и вопросы. На регулярных разборах ведущий помогает исправить ошибки, уточнить требования, проверить расчёты и определить следующий шаг. Так обучение превращается в управляемую подготовку пилотов.
Структура дня
Как проходит AI-мастер-класс
Каждый блок завершается практическим действием и конкретным результатом для дальнейшей работы.
01
Предварительный аудит, опрос и анкетирование
До обучения собираем задачи, уровень участников, ограничения по данным и ожидания руководителей. На этой основе программа адаптируется под реальную работу команды.
02
Где ИИ реально усиливает работу команды
Определяем полезные сценарии для управления, коммуникаций, аналитики, клиентских процессов, документов и решений.
03
Как ставить задачи ИИ
Роль, контекст, цель, ограничения, формат результата, критерии качества и способ проверки ответа.
04
Карта сценариев применения ИИ
Участники выбирают задачи, где ИИ может дать эффект быстро, и описывают сценарии применения для своей функции.
05
Безопасность и проверка результата
Разбираем конфиденциальность, обезличивание данных, ошибки нейросетей, ответственность и ограничения открытых инструментов.
06
Командная сборка первого AI-прототипа
Команды собирают рабочий прототип: ассистента, промпт-цепочку, шаблон анализа, инструкцию или сценарий автоматизации.
07
Обмен решениями и перенос в работу
Фиксируем, что можно применять сразу, что нужно доработать и какие шаги нужны для внедрения после обучения.
Безопасность
Как работать с ИИ безопасно
Участники учатся пользоваться ИИ так, чтобы не передавать лишние данные, не полагаться на непроверенные ответы и понимать границы ответственности.
Что нельзя загружать
Разбираем типы данных, которые нельзя отправлять в открытые ИИ-инструменты без согласования и защиты.
Как обезличивать контекст
Показываем, как сохранять смысл бизнес-задачи, но убирать персональные, клиентские и коммерчески чувствительные данные.
Как проверять ответы
Участники получают критерии проверки: факты, логика, источники, полнота, риски, применимость и ответственность.
Где нужен закрытый контур
Отделяем задачи для открытых инструментов от сценариев, где нужны API, корпоративные политики или отдельная интеграция.
Новая статья · риски обучения ИИ
После обучения ИИ сотрудника могут уволить
Если человека научили пользоваться моделями, но не объяснили правила работы с данными, полезный навык может закончиться утечкой, разбирательством со службой безопасности и дисциплинарными последствиями.
Разобраться в рисках ↗ Кейс корпоративной программы
20+ ИИ-решений прямо во время обучения
Более 300 сотрудников разных подразделений, в том числе без навыков программирования, за три месяца создали ассистентов, агентов и небольшие RAG-системы для собственных рабочих задач.
От идеи «найдём, кто внедрит» — к решениям, созданным самими сотрудниками
Команды не ограничились изучением возможностей ИИ. Они выбрали полезные сценарии, оценили риски, собрали более 20 решений и научились безопасно работать с корпоративными данными и проверять ответы моделей.
Автор методологии
Иван Чернышев
Бизнес-тренер по ИИ, кандидат экономических наук, консультант по внедрению ИИ и IT-предприниматель.
В программе соединены бизнес-язык руководителей, методология обучения и практический опыт работы с ИИ.
- 20 лет соединяет бизнес-задачи с обучением, управлением и технологиями.
- Обучался AI For Business в Wharton, Duke, Copenhagen Business School.
- Фаундер IT-проектов и практик внедрения AI-инструментов в бизнес-задачи.
- Автор более 50 прикладных методик развития компаний и команд.
- Спикер и тренер для крупных российских компаний: Сбер, РЖД, Газпромбанк, ЦФТ, Tele2 и другие.
Получите пример программы AI-мастер-класса
Пришлю структуру программы на 1 день, результаты для участников, варианты форматов и артефакты, которые команда получает после обучения. По необходимости адаптирую под вашу функцию: руководители, продажи, HR, аналитика, сервис или back office.
Частые вопросы
Как выбрать бизнес-тренера по ИИ для компании? +
Оценивайте не только знание инструментов, но и опыт корпоративного обучения, понимание бизнес-процессов, работу с задачами участников, правила безопасности и подтверждённые результаты. Программа Ивана Чернышева соединяет методологию бизнес-тренинга, практику предпринимателя и применение ИИ на материалах компании.
Входит ли в программу обучение ИИ-агентам для бизнеса? +
Да, если это соответствует задачам и уровню команды. Участники разбирают устройство ассистентов и агентов, выбирают безопасные сценарии, собирают первые решения и учатся проверять их работу на процессах компании.
Это обучение или консалтинг по внедрению ИИ? +
Базовый формат — практическое корпоративное обучение. Перед обучением мы обязательно проводим аудит задач, опрос и анкетирование участников: выясняем уровень команды, рабочие сценарии, ограничения по данным и зоны быстрого эффекта.
Как быстро виден результат? +
Первые результаты появляются уже на обучении: участники собирают сценарии, промпты и прототипы под свои задачи. После мастер-класса команда понимает, что применять сразу, а какие решения дорабатывать в течение следующих недель.
Нужны ли ИТ-навыки сотрудникам? +
Нет. Современные AI-инструменты управляются на естественном языке. Главный навык — правильно ставить задачу: дать контекст, определить цель, ограничения, формат результата и критерии качества.
Можно ли адаптировать программу под нашу отрасль? +
Да. Перед обучением уточняются роли участников, типовые задачи, уровень AI-грамотности, ограничения по данным и желаемые результаты. Примеры, упражнения и прототипы настраиваются под вашу специфику.
Безопасно ли это для корпоративных данных? +
В обучение встроен отдельный блок безопасности: какие данные нельзя загружать, как обезличивать рабочий контекст, как проверять ответы ИИ и какие задачи лучше выносить в закрытый контур или согласовывать с ИБ.
Что останется у команды после программы? +
Карта AI-сценариев, библиотека промптов, правила безопасной работы, первые прототипы решений, список следующих шагов и AI-ассистент по материалам программы для закрепления обучения.