Архитектура решений с ИИ-компонентами
Технически мы можем интегрировать ИИ-компонент куда угодно. Просто потому, что можем. Вопрос не в технической возможности как таковой, а в целесообразности, обоснованности, планировании, стоимости владения, последующего сопровождения и развития. И это то, чем в том числе занимается архитектор на уровне архитектуры решений и то, о чем этот курс.
16 часов
Представьте.
К вам приходят с бизнес-задачей. Как ее решать? Выбор стоит между детерминированным кодом, готовым продуктом, решением поверх внешней модели, работой с корпоративными данными через поиск и инженерию контекста, вызовом инструментов и автономным агентом. Это требует кардинально отличных подходов к архитектуре, приемке результата и управлению рисками.
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.
Кому подойдет этот тренинг
Архитектор
Научиться рассматривать систему с ИИ-компонентами как обычную распределенную систему с явными границами, контрактами и режимами отказа и обоснованно выбирать топологию.
Разработчик
Получить практики управления контекстом, инструментами и состоянием ИИ-компонента.
Руководитель разработки
Формулировать проверяемые критерии приемки вероятностного результата и встраивать точки человеческого контроля.
Специалист по ИБ
Разобрать внедрение инструкций через данные, изоляцию не доверенного ввода и риски утечек через контекст и журналы аудита.
Что получат участники
- Научитесь
отличать процессы, где вероятностная природа ИИ оправдана, от тех, где достаточно классической разработки или покупки готового ПО
- Сможете
вести ИИ-инициативу по полному жизненному циклу: от выбора кандидата и прототипа через пилот на ограниченном периметре до масштабирования и интеграции результатов в стратегию развития компании.
- Примените
практики управления изменениями для интеграции вероятностных технологии в жесткие корпоративные регламенты и процессы.
- Получите
матрицу скоринга бизнес-процессов для выбора кандидата под ИИ-пилот, чек-лист готовности (данные, инфраструктура, корпоративная культура) и шаблон дорожной карты перехода от успешного прототипа к масштабированию.
Программа
01Диагностика текущего состояния и архитектурный выбор
- Когда нужен ИИ, а когда достаточно классической разработки или покупки готового ПО?
- Специфика ИИ-компонентов в корпоративной среде: границы полномочий агента, ограничители поведения, паттерн «человек в контуре», аудит действий, протоколы доступа агентов к инструментам и данным
- Критерии выбора класса решения: оптимизация текущих процессов, cоздание новых возможностей, недоступных без ИИ
- Методология оценки готовности к использованию ИИ-компонентов
- Практика: скоринг «ИИ - не ИИ»
- Практика: выбор процесса для внедрения ИИ-компонента
- Практика: аудит готовности к использованию ИИ
- Кейс-стади: выявление проблемных зон
02Прототипирование
- Принципы быстрого прототипирования ИИ-решений
- Методы формулировки и валидации гипотез, сравнение ИИ с текущим процессом
- Критерии выбора инструментов прототипирования
- Практика: сравнение результатов прототипа с базовым (не ИИ) решением
- Практика: защита выбора технологии перед заинтересованными лицами
03Пилотирование на ограниченном периметре
- Стратегия пилотирования ИИ-решений
- Выбор пилотной группы и метрик успеха
- Приемка вероятностного результата
- Управление рисками и оценка масштаба ошибок
- Практика: разработка плана пилотирования
- Кейс-стади: анализ успешных и неудачных пилотов
- Практика: создание дорожной карты пилота
04Масштабирование решения
- Стратегии масштабирования ИИ-компонентов
- Архитектурные подходы для масштабирования
- Размещение инференса: внешние сервисы, собственный контур, требования к данным и их локализации, ограничения по производительности
- Практика: планирование масштабирования
- Практика: разработка стратегии масштабирования
05Оптимизация и повышение эффективности решения
- Методы оптимизации ИИ-компонентов
- Юнит-экономика решения: cтоимость выполнения задачи, подбор модели под задачу, кэширование и маршрутизация запросов, контроль расходов на инференс
- Наблюдаемость и непрерывная оценка качества, офлайн- и онлайн-проверки, отслеживание деградации при смене версии модели
- Практика: расчет экономической эффективности
- Практика: разработка метрик эффективности
06Управление изменениями и трансформация
- Управление изменениями при внедрении ИИ
- Работа с сопротивлением и барьерами
- Стратегия коммуникации
- Практика: разработка плана управления изменениями
- Разработка стратегии развития ИИ-инициатив
- Адаптация к изменениям технологий и рынка
- Регуляторные требования к ИИ-системам и практика их выполнения (классификация рисков, прослеживаемость данных и решений)
- Практика: стратегия на 2-3 квартала с заданными точками пересмотра
- Практика: презентация результатов и подведение итогов
Доступные форматы проведения
Открытый онлайн-курс
4 дня по 4 часа 2 раза в неделю
Корпоративный формат
Адаптация под задачи вашей компании, удобное расписание, возможен очный формат. Цена – по запросу.
Даты и цены
Стоимость участия — от 50 000 ₽.
Нет предстоящих дат. Оставьте заявку — сообщим, когда появятся.
Не нашли удобную дату? Оставьте почту — напишем, когда откроется новый набор.
Команде от 5 человек выгоднее корпоративный формат.
Оплата и документы
Оплачиваете от компании или интересуетесь возможностью возврата средств? Смотрите все ответы на подобные вопросы.
Корпоративное обучение
Берем ваш контекст и строим целевое решение для вашей архитектуры.
