Корпоративный ИИ: стратегия, архитектура и управление жизненным циклом
Этот курс устраняет разрыв между технологическими возможностями ИИ и реальной бизнес-эффективностью. Многие инициативы останавливаются на стадии пилотирования, сталкиваясь с невозможностью встроить вероятностные модели в регламентированные корпоративные процессы и обосновать их окупаемость.
Мы заменяем хаотичные эксперименты системным инженерным подходом. Вы научитесь управлять полным жизненным циклом продукта: от корректного расчета ROI и проектирования масштабируемой архитектуры до стратегии управления изменениями. В результате вы получите не просто набор теоретических знаний, а готовую методологию для интеграции ИИ в операционную деятельность компании с точками расширения и адаптации под контекст конкретной организации.
Курс будет полезен продакт-менеджерам, бизнес-аналитикам, руководителям цифровой трансформации и техническим лидерам — всем, кто отвечает за успешную интеграцию ИИ в бизнес. Вы научитесь проходить путь от поиска идеи и расч ета ROI до масштабирования решения и управления изменениями в целях развития успеха от использования ИИ.
Программа
- Оценка текущего состояния и постановка проблемы
Теоретическая часть
– Что такое ИИ-компоненты в корпоративном контексте
– Принципы и критерии выбора объекта (процесса) для ИИ-пилота
– Методология оценки текущего состояния
Практическая часть
– Практика выбора объекта для ИИ-пилота
– Аудит готовности к использованию ИИ
– Кейс-стади: выявление проблемных зон
– Формирование карты заинтересованных сторон
— Быстрое прототипирование и проверка гипотез
Теоретическая часть
– Принципы быстрого прототипирования ИИ-решений
– Методы формулировки и валидации гипотез
– Инструменты для прототипирования
Практическая часть
– Формулирование гипотез для ИИ-проекта
– Создание прототипа решения
– Презентация и обсуждение прототипов
— Пилотирование на ограниченном периметре
Теоретическая часть
– Стратегия пилотирования ИИ-решений
– Выбор пилотной группы и метрик успеха
– Управление рисками при пилотировании
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