Архитектура решений в эпоху ИИ

Этот курс – не про то, как «натянуть» нейросеть на любой процесс. Он про инженерный выбор.

Представьте. К вам приходят с бизнес-задачей. Как ее решать? Писать код, покупать готовое ПО или тренировать модель? Если вы выбираете ИИ, вы вносите в контур предприятия новый компонент – «черный ящик», который может ошибаться. Это требует кардинально иных подходов к архитектуре, приемке результата и управлению рисками, чем в классической IT-разработке.

Этот курс о том, как проводить техническую и бизнес-проверку входящих задач, отсеивать хайп и запускать в разработку только те ИИ-инициативы, где вероятностная природа технологии оправдана и управляема. Этот курс охватывает полный жизненный цикл ИИ-инициативы, от принятия решения о выборе ИИ в качестве подходящего компонента до интеграции результатов развернутых решений в дальнейшую стратегию развития компании.

Курс помогает в следующих ситуациях:

Успешные прототипы умирают, так и не дойдя до внедрения в продуктивную среду

Ресурсы тратятся на ИИ-проекты без доказанной бизнес-ценности или автоматизируется то, что нужно было просто оптимизировать

Отсутствует понимание того, окупаются ли затраты на инфраструктуру и внедрение или инициативы генерируют убытки

Архитектура, хорошо показавшая себя на тестовых данных, не работает в боевых условиях

Для профессионалов, к которым бизнес приходит с проблемой, и которые должны принять квалифицированное решение: решать это классической разработкой, покупкой готового ПО или внедрением ИИ-компонента и в случае выбора ИИ-компонента, успешно внедрить решение.

Программа

Диагностика текущего состояния и архитектурный выбор

Теоретическая часть
– Когда нужен ИИ, а когда достаточно классической разработки или покупки готового ПО?
– Специфика ИИ-компонентов в корпоративной среде
– Обзор рынка решений: от типовой автоматизации до создания принципиально новых продуктов
– Критерии выбора
– Оптимизация текущих процессов
– Создание новых возможностей, недоступных без ИИ
– Методология оценки готовности к использованию ИИ-компонентов
Практическая часть
– Практика скоринга «ИИ - не ИИ»
– Практика выбора процесса для внедрения ИИ-компонента
– Аудит готовности к использованию ИИ
– Кейс-стади: выявление проблемных зон

— Прототипирование как проверка необходимости

Теоретическая часть
– Принципы быстрого прототипирования ИИ-решений
– Методы формулировки и валидации гипотез, сравнение ИИ с текущим процессом
– Инструменты быстрого прототипирования
Практическая часть
– Сравнение результатов прототипа с базовым (не ИИ) решением
– Защита выбора технологии перед заинтересованными лицами

— Пилотирование на ограниченном периметре

Теоретическая часть
– Стратегия пилотирования ИИ-решений
– Выбор пилотной группы и метрик успеха
– Управление рисками и оценка масштаба ошибок
Практическая часть
– Разработка плана пилотирования
– Кейс-стади: анализ успешных и неудачных пилотов
– Создание дорожной карты пилота

— Масштабирование решения

Теоретическая часть
– Стратегии масштабирования ИИ-компонентов
– Архитектурные подходы для масштабирования
– Инфраструктурные требования
Практическая часть
– Планирование масштабирования
– Кейс-стади: примеры масштабирования
– Разработка стратегии масштабирования

— Оптимизация и повышение эффективности решения

Теоретическая часть
– Методы оптимизации ИИ-компонентов
– Экономические аспекты: расчет ROI и TCO
– Мониторинг производительности
Практическая часть
– Расчет экономической эффективности
– Кейс-стади: оптимизация существующего решения
– Разработка метрик эффективности

— Управление изменениями и трансформация

Теоретическая часть
– Управление изменениями при внедрении ИИ
– Работа с сопротивлением и барьерами
– Стратегия коммуникации
Практическая часть
– Разработка плана управления изменениями
– Ролевая игра: преодоление сопротивления

— Адаптация долгосрочной стратегии

Теоретическая часть
– Разработка долгосрочной стратегии ИИ
– Адаптация к изменениям технологий и рынка
– Этические и регуляторные аспекты
Практическая часть
– Разработка стратегии на 3-5 лет
– Кейс-стади: адаптация стратегии к изменениям
– Финальная работа в группах: интеграция всех модулей
– Презентация результатов и подведение итогов

Что получат участники

Матрицу скоринга бизнес-процессов для выбора кандидата под ИИ-пилот
Чек-лист готовности компании (оценка данных, инфраструктуры и корпоративной культуры)
Шаблон дорожной карты перехода от успешного прототипа к масштабированию
Целостное понимание того, как встраивать вероятностные технологии (ИИ) в жесткие корпоративные регламенты и процессы