ИИ-чемпионы: курс для внутренних лидеров AI

О курсе

Программа готовит AI-чемпионов — сотрудников, которые ведут AI-трансформацию в своей функции. Участник уходит с работающим прототипом по своему реальному процессу и планом масштабирования, а не с портфелем идей и вдохновением.

Для кого

Для сотрудников средних и крупных компаний, которые хотят не просто разобраться с AI, а вести трансформацию в своей функции. Эта программа для вас, если у вас есть:

• Экспертиза в предметной области — глубокое понимание процессов своего отдела.
• Влияние в команде — к вам прислушиваются коллеги и руководитель.
• Готовность вести изменения — не только строить решения для себя, но и вовлекать других.

Типичные роли: продуктовые менеджеры, руководители направлений, бизнес-аналитики, операционные директора, внутренние консультанты, специалисты L&D, юристы, финансисты, HR-стратеги, PMO-лиды.

Навыки программирования не нужны — половина участников приходит без опыта разработки и уходит с работающим прототипом.

Что участник получит на выходе

По итогам программы участник умеет:

• Собирать AI-решение руками и понимать его границы — прототип в n8n (или сделанный с помощью AI-агента для разработки) с подключением к корпоративной базе знаний и рабочим системам, плюс реальное понимание, где AI ломается.
• Проводить дискавери процесса через три канала — анализ системных логов, наблюдение за работой, экспертные интервью; разметка шагов по пяти уровням автономии AI.
• Приоритизировать инициативы без когнитивных ловушек — трёхступенчатая воронка и защита от четырёх типовых ошибок (решение по демо, мелкие быстрые победы, мнение самого старшего, перенос чужих успехов).
• Запускать пилот безопасно и считать экономику на данных — параллельный запуск, критерии выхода, три версии упаковки ROI под финансового, операционного и стратегического собеседника.
• Работать с сопротивлением и выводить решение в прод — план внедрения в трёх фазах, шесть рычагов работы с сопротивлением среднего менеджмента, проектирование новых ролей.

Как устроено прохождение

• Логика программы
  • пять технических модулей подряд (n8n, RAG, MCP, AI-разработка, AI-инженерия)
  • бизнес-блоки по пути инициативы (дискавери → пилот → архитектура → экономика → прод → стратегия).
  • Пока чемпион не понимает границы возможностей AI, любое обсуждение внедрения превращается в теоретическое упражнение.
• Формат — онлайн-синхронные модули и воркшопы, асинхронные материалы.
• Длительность — ~50 часов обучения в когорте (10-12 недель)
• Размер группы — до 15 человек.

Программа

Обзорная сессия: ландшафт, роль чемпиона, уровни внедрения (4 ч)

Четыре сдвига в мышлении, пять принципов AI-native бизнеса, три уровня глубины изменений (автоматизация / перепроектирование / создание нового) и пять уровней автономии AI. Разбираем, почему организации застревают на «внедрили ChatGPT в отдел» и как не повторить эту ошибку. Чемпион — не энтузиаст с идеями, а Process Owner с мандатом.

Технический модуль 1: n8n (4 ч)

n8n как no-code оркестратор AI-процессов: flows, триггеры, работа с ошибками, интеграции. Разбираем разницу между «вызвать модель» и «построить процесс с моделью». На выходе: первый работающий агент у каждого участника.

Технический модуль 2: RAG и Context Engineering (4 ч)

Как дать AI доступ к корпоративным данным без передачи их в модель: эмбеддинги, векторные базы, извлечение релевантного контекста. Учимся распознавать галлюцинации и готовить данные так, чтобы их не было. На выходе: прототип с подключением к базе знаний.

Технический модуль 3: MCP и Tool Calling (4 ч)

Tool Calling как способ дать агенту руки: вызов API, работа с базами, запуск операций в корпоративных системах. MCP как новый стандарт интеграции AI с внешними сервисами. На выходе: прототип, который не только отвечает, но и действует.

Технический модуль 4: Vibe-Coding (4 ч)

Как устроены AI-агенты для разработки (собираем своего). Как непрограммисту собирать рабочий код через Claude Code и Cursor: постановка задач, проверка сгенерированного, итеративная доработка. На выходе: прототип с кодовыми компонентами, которые в no-code не собрать.

Технический модуль 5: AI-инженерия, Harness и Evals First (5 ч)

Восемь архитектурных паттернов агента с разбором failure modes каждого. Ключевой сдвиг — Evals First: тесты не как проверка готовности, а как спецификация требований. Собираем тестовые кейсы до сборки, и как из них вырастает Harness.

Воркшоп №1: Дискавери — где в процессе нужен AI (4 ч)

Первый шаг пути инициативы: не «куда пристроить AI», а «где он даёт измеримый эффект». Гибридная дискавери через три канала, разметка шагов по уровням автономии, приоритизация через трёхступенчатую воронку, защита от четырёх когнитивных ловушек.

На выходе: AI с разметкой автономии и короткий список инициатив, прошедших все трое ворот.

Воркшоп №2: Упаковка пилота (4 ч)

Из короткого списка выбираем одну инициативу и проектируем пилот так, чтобы он либо дал основание для масштабирования, либо обоснованное «нет» — и это тоже успех.

На выходе: паспорт пилота + flow в n8n с shadow-mode.

Воркшоп №3: Архитектура агента (4 ч)

Когда есть план пилота — проектируем агента, который в нём работает. Если Gate 0 (готовность процесса + защита от «автоматизации хаоса» и «болота данных») не проходит, это не провал, это экономия трёх месяцев.

На выходе: архитектурный паспорт агента + eval dataset V1.

Бизнес-модуль: Экономика на данных пилота (4 ч)

Ключевой сдвиг: ROI считается не на прогнозах, а на данных из shadow-запуска. Другая позиция перед финансовым директором — не «мы думаем, что сэкономим», а «за четыре недели мы бы сэкономили X, вот логи». Шесть метрик AI-native организации, ведущие vs завершающие. Закон Гудхарта и противовесные метрики. FinOps как рычаг: маршрутизация, кэширование, пакетная обработка — настраиваются в прототипе

На выходе: ROI-пакет в трёх версиях с FinOps-планом.

Бизнес-модуль: От пилота к проду (4 ч)

Масштабирование опаснее пилота: 5-20млн, 18 месяцев, и если не сработает — провал. Как из пилота получить рабочее решение на масштабе:

• Три фазы с критериями перехода: Enable (2-4 мес) → Embed (3-6 мес) → Evolve (непрерывно)
• Типовые режимы отказа фаз
• Сопротивление среднего менеджмента как рациональное поведение + шесть рычагов размораживания
• Шесть новых ролей AI-трансформации: что вырастает внутри и за сколько

На выходе: план Enable → Embed → Evolve, план работы с сопротивлением, карта ролей.

Сессия-дискуссия: Стратегия и портфель (4 ч)

Поднимаемся с одной инициативы на уровень трансформации целиком. Это не лекция — дискуссия с артефактами.

• Портфель DRI: правило 70/20/10; потолок автоматизации — 6 месяцев, дальше плато
• Оргструктура в трёх фазах: централизованная → федеративная → встроенная; точка перелома на 8-12 процессах
• Свод правил (AI Rulebook) как живой документ: красные линии / защитные ограничения / операционные практики
• Провокация: при полном перепроектировании организация теряет 30-40% позиций среднего менеджмента; компании, которые не планируют этот переход, получают саботаж
• ML vs GenAI как business decision

На выходе: стратегическая карта трансформации + три конкретных действия на 30 дней.