Что изменится

Как будет выглядеть работа команды после программы

Смысл программы не в «знакомстве с нейросетями». Каждый участник перестраивает свой рабочий день: рутина уходит в ИИ-среду, освободившееся время идёт на решения, клиентов и коммуникацию с партнёрами.

Сотрудник читает 200-страничный пакет документов три дня, конспектирует вручную

Загружает документы в ИИ-среду, за час получает структурированную выжимку с рисками и вопросами - и тратит два дня на выводы, а не на чтение

Обзор рынка заказывают внешним консультантам или собирают неделю по открытым источникам

Deep research по рынку с источниками - за вечер силами самой команды, в нужной структуре и с фактами

Презентация для партнёров собирается за несколько итераций между аналитиком, руководителем и дизайном

Первый качественный драфт - за 30 минут, итерации - правками в диалоге. Команда спорит о содержании, а не двигает слайды

Регулярные отчёты и апдейты для руководства каждый раз делаются заново руками

Повторяющиеся задачи описаны как инструкции для ИИ-агента: запустил - проверил - отправил. Час вместо дня

«Пользуюсь ChatGPT» - каждый по-своему, результат зависит от везения с промптом

У команды общая рабочая среда, общие инструкции и стандарты. Результат воспроизводим, опыт одного становится опытом всех

Идеи автоматизации упираются в «нужно ставить задачу разработчикам»

Прототип инструмента команда собирает сама за день - и уже с ним решает, что развивать дальше

Методология программы

Зачем это вам - и что вы унесёте с собой

Каждый модуль устроен одинаково: короткая теория, живая демонстрация на реальной задаче, практика на задачах участников. Ниже - рамка всей программы; внутри каждого модуля она расписана отдельно.

Зачем это вам

Скорость и ёмкость команды

Задачи, которые занимали дни, начинают занимать часы - без найма и без внешних подрядчиков
Команда перестаёт зависеть от чужих рук в аналитике, документах и исследованиях
ИИ перестаёт быть игрушкой отдельных энтузиастов и становится рабочим стандартом

Что узнаете

Как ИИ устроен на самом деле

Что такое модель, агент, контекст, токены и галлюцинации - и как это влияет на качество результата
Какие инструменты для каких задач: среды, агенты, поиск, автоматизация, интеграции
Где границы: что ИИ делает отлично, что - только под контролем человека

Чему научитесь

Работать руками, а не смотреть демо

Вести свои задачи в ИИ-среде: документы, данные, исследования, презентации
Превращать повторяющиеся процессы в инструкции и агентов, которые работают за вас
Собирать собственные инструменты и подключать их к внешним системам

Кейсы под задачи вашей компании

Практика на реальных задачах вашей команды

Все упражнения программы строятся на рабочем материале участников. Для команды крупной компании это четыре направления - по каждому к концу программы есть внедрённые приёмы и инструменты. Как это раскладывается на конкретные тематики - 24 варианта тем и кейсов. А как это выглядит в ежедневной работе конкретных ролей - 12 ролей и по 8 задач у каждой.

Направление 1

Анализ документов и проверка контрагентов

Договоры, тендерная документация, отчётность и большие пакеты документов - с ИИ, который читает быстрее и не устаёт.

Выжимка пакета документов по сделке с картой рисков и списком вопросов Сравнение предложений нескольких поставщиков по единой структуре критериев Драфт аналитической записки для руководства по материалам проекта

Направление 2

Данные, отчётность и дэшборды

Работа с цифрами: анализ отчётности, финансовые модели, визуализация и дэшборды по направлениям - без ожидания свободного аналитика.

Разбор квартальной отчётности подразделения с выделением отклонений Интерактивный дэшборд по продажам или проектам из таблицы с данными Черновик финмодели со сценариями и чувствительностью

Направление 3

Исследования рынков

Обзоры рынков и отраслей, анализ конкурентов и поставщиков, мониторинг трендов - глубокие исследования с источниками силами команды.

Обзор рынка или отрасли: игроки, сделки, динамика, источники Скрининг конкурентов или поставщиков по заданным критериям с таблицей сравнения Регулярный мониторинг новостей по темам компании

Направление 4

Документы, письма и презентации

Материалы для клиентов и партнёров, письма, протоколы встреч, юридические документы - быстрый качественный драфт и итерации в диалоге.

Презентация для руководства по результатам квартала из готовых данных Протокол и follow-up по записи встречи Проверка договора: несоответствия, риски, вопросы юристу

Программа

8 модулей · каждый 2 часа онлайн

Модули идут от рабочей среды к автоматизации и техническому кругозору. Первые 4 - база для всей команды, модули 5-6 - основные возможности, 7-8 - продвинутый уровень. Если нужен офлайн-формат - обсуждается отдельно.

1

Модуль 1 · 2 часа · база

Новый способ работы: ИИ-среда и ключевые понятия

Знакомство с ИИ-средой для работы - вся группа работает в одной среде (одной из): Cursor, Claude, Codex, Perplexity, OpenCode. Ставим, настраиваем, решаем первые задачи. Разбираем понятия, без которых с ИИ работать вслепую: модель, ИИ-агент, контекст, токены, галлюцинации.

Зачем это вам

Чат с ботом и рабочая ИИ-среда - разные уровни. Среда видит ваши файлы, выполняет многошаговые задачи и становится основным рабочим местом.

Что узнаете

Чем отличаются модели и агенты, что такое контекст и токены, почему ИИ ошибается уверенно - и как это контролировать.

Чему научитесь

Работать в выбранной ИИ-среде: ставить задачу, давать контекст, проверять результат. Первые решённые рабочие задачи - уже на этом модуле.

2

Модуль 2 · 2 часа · база

Тексты, рабочие документы и презентации

Анализ и создание документов: договоры, отчёты, служебные записки, письма, презентации. Как загружать большие документы, задавать структуру результата и получать материалы, которые не стыдно отправить партнёру.

Зачем это вам

Документы - самая массовая рутина в любой крупной компании. Здесь ИИ даёт первый заметный выигрыш времени - в первый же день.

Что узнаете

Как ИИ читает длинные документы, где он теряет детали, как строить пайплайн «анализ - выжимка - драфт - итерации».

Чему научитесь

Разбирать большие пакеты документов и договоры, готовить записки и письма, собирать презентации из данных - в разы быстрее ручного цикла.

3

Модуль 3 · 2 часа · база

Данные: анализ, визуализация, BI и финмодели

Работа с таблицами и данными: анализ отчётности, поиск закономерностей, графики и интерактивные дэшборды, черновики финансовых моделей. Из сырой таблицы - в выводы и визуализацию за один сеанс работы.

Зачем это вам

Решения в крупной компании опираются на цифры. Когда каждый умеет быстро крутить данные сам, решения принимаются быстрее и на большем количестве фактов.

Что узнаете

Как ИИ работает с таблицами и кодом для анализа, какие форматы данных ему удобны, где проверять расчёты за ним.

Чему научитесь

Анализировать отчётность и операционные данные, строить дэшборды и графики, собирать черновик финмодели со сценариями.

4

Модуль 4 · 2 часа · база

Поиск информации и исследования

Deep research: поиск информации и глубокие исследования рынков, отраслей и компаний с проверяемыми источниками. Скрининг конкурентов и поставщиков, конкурентный анализ, мониторинг трендов. Работа с research-режимами ИИ-сред.

Зачем это вам

Исследование, которое раньше заказывали или делали неделю, команда получает за вечер - и может позволить себе исследовать больше гипотез.

Что узнаете

Чем ИИ-поиск отличается от обычного, как устроен deep research, как проверять источники и отсекать выдумки.

Чему научитесь

Ставить исследовательские задачи, получать структурированные отчёты с источниками, собирать скрининги и сравнения по своим критериям.

5

Модуль 5 · 2 часа · основные возможности

Автоматизация своих задач: context engineering

Превращаем повторяющиеся задачи в систему: инструкции для агентов, файлы agents.md, архитектура рабочих папок, шаблоны и стандарты. Каждый участник автоматизирует минимум одну свою регулярную задачу прямо на модуле.

Зачем это вам

Разовые ответы ИИ не меняют процессы. Меняют - описанные один раз инструкции, которые агент выполняет каждый раз одинаково хорошо.

Что узнаете

Что такое context engineering, как устроены agents.md и рабочие инструкции, как архитектура папок влияет на качество работы агента.

Чему научитесь

Описывать свои процессы как инструкции, строить рабочее пространство под агента, запускать и контролировать автоматизации.

6

Модуль 6 · 2 часа · основные возможности

Интеграции: API, внешние системы и агрегаторы

Подключаем ИИ к внешнему миру: API, таблицы, почта, мессенджеры, корпоративные системы. Агрегаторы нейросетей и API-сервисов - как получить доступ к сотням моделей и инструментов через один ключ.

Зачем это вам

Пока ИИ живёт в отдельном окне, он помощник. Когда он подключён к вашим данным и сервисам - он часть рабочего процесса.

Что узнаете

Что такое API и как оно устроено на пальцах, какие бывают агрегаторы нейронок и апишек, как считать стоимость использования.

Чему научитесь

Подключать внешние сервисы к своим автоматизациям: данные приходят сами, результаты уходят туда, где их ждут.

7

Модуль 7 · 2 часа · продвинутый

Расширение возможностей: Skills, Rules и MCP

Как масштабировать то, что уже работает: Skills - упакованные навыки, которые агент подхватывает под задачу; Rules - постоянные правила, по которым агент работает в каждом запуске; MCP - протокол, через который агент подключается к внешним инструментам и данным. Собираем собственный набор под задачи команды.

Зачем это вам

Это механика, на которой опыт одного человека упаковывается и раздаётся всей команде - навыки перестают жить в головах.

Что узнаете

Что такое Skills, Rules и MCP, как они устроены, какие готовые серверы и навыки уже есть и что из этого полезно вашей компании.

Чему научитесь

Подключать готовые MCP-серверы и навыки, описывать правила работы агента, собирать свой skill под повторяющуюся задачу команды.

8

Модуль 8 · 2 часа · продвинутый

Технический кругозор: RAG, Git, сервер

Понятия, которые открывают следующий уровень: RAG - как ИИ отвечает по вашей базе документов; Git - версии и совместная работа с файлами и инструкциями; сервер - как автоматизация работает 24/7 без вашего ноутбука.

Зачем это вам

С этим кругозором команда грамотно ставит задачи подрядчикам и разработчикам - и понимает, что можно сделать самим за день, а что стоит заказывать.

Что узнаете

Как устроен RAG и поиск по своей базе знаний, зачем нужен Git, что такое сервер и деплой - без лишней теории, на живых примерах.

Чему научитесь

Работать с версиями своих инструкций и инструментов, понимать путь от прототипа на ноутбуке до сервиса, который работает постоянно.

Рабочая среда

Инструменты программы

Программа не привязана к конкретному вендору - обучение проходит на любом удобном команде инструменте. На первом модуле каждый участник выбирает основную ИИ-среду под свои задачи, привычки и ограничения компании, дальше вся практика идёт в ней. Ниже - примеры сред, с которыми мы работаем чаще всего.

Cursor

ИИ-среда для рабочих задач: агент видит ваши файлы, выполняет многошаговые задачи, собирает инструменты и прототипы по описанию словами.

Claude Code

ИИ-агент от Anthropic: видит ваши файлы и папки, выполняет многошаговые задачи - от разбора документов и данных до готовых инструментов.

Codex

Облачный агент OpenAI: ставите задачу словами - получаете готовый результат. Несколько задач выполняются параллельно.

Perplexity Computer

Цифровой сотрудник Perplexity: ставите цель - он сам исследует, работает в браузере и доводит длинные задачи до результата в фоне.

OpenCode

ИИ-агент в терминале: автоматизация задач с файлами и данными по описанию, работает с разными моделями.

VS Code

Бесплатный редактор Microsoft: рабочее место для файлов, документов и проектов, куда подключаются ИИ-агенты - Claude Code, Codex и другие.

Пакеты

Три пакета - по глубине погружения

Каждый следующий пакет включает предыдущий. Группа - до 15 человек. Стоимость обсуждается после выбора формата.

Пакет 1

База

4 модуля · 8 часов

Знакомство с ИИ: рабочая среда и ежедневные задачи каждого участника.

Модуль 1 - ИИ-среда и ключевые понятия
Модуль 2 - тексты, документы, презентации
Модуль 3 - данные, BI, финмодели
Модуль 4 - исследования рынка
LMS-платформа и база знаний

Оптимальный

Пакет 2

Основной

6 модулей · 12 часов

База + основные возможности: от личной эффективности к автоматизации процессов.

Всё из пакета «База»
Модуль 5 - автоматизация задач, context engineering
Модуль 6 - интеграции, API, агрегаторы

Пакет 3

Продвинутый

8 модулей · 16 часов

Полная программа: команда самостоятельно расширяет и масштабирует свои ИИ-инструменты.

Всё из пакета «Основной»
Модуль 7 - Skills, Rules и MCP
Модуль 8 - RAG, Git, сервер

Дополнительная опция

Сопровождение до внедрённых кейсов

Модули дают навык, сопровождение доводит его до результата в работе. Формат: еженедельный часовой звонок со всей командой - разбор задач, помощь с внедрением, ответы на вопросы, донастройка инструментов. Три варианта по длительности.

1 месяц

4 звонка. Закрепление после программы: разбор первых самостоятельных шагов, снятие блокеров на старте.

3 месяца

12 звонков. Рабочие задачи команды переводятся на новые рельсы одна за другой, с регулярной проверкой прогресса.

6 месяцев

24 звонка. Длинная дистанция: новые инструменты входят в привычку, команда развивает практику сама - с опорой на еженедельную поддержку.

Конструктор программы

Матрица вариантов: пакет × сопровождение

Любой пакет сочетается с любым вариантом сопровождения. В ячейках - что получает команда в итоге.

	+ 1 месяц	+ 3 месяца	+ 6 месяцев
База 4 модуля	Быстрый стартКоманда работает в ИИ-среде, первые задачи автоматизированы, старт закреплён 4 звонками.12 ч эксперта	Уверенная базаБазовые навыки доведены до привычки, основные документные и аналитические задачи идут через ИИ.20 ч эксперта	База в долгуюПолгода поддержки на базовых навыках: практика устойчива даже без продвинутых модулей.32 ч эксперта
Основной 6 модулей	Навык + разгонК личной эффективности добавлены автоматизации и интеграции, месяц на закрепление.16 ч эксперта	Рабочая системаОптимальное сочетание: процессы команды переведены на автоматизации и доведены до внедрённых кейсов.24 ч эксперта	Система в долгуюАвтоматизации внедрены и живут: полгода еженедельной поддержки, новые кейсы добавляются по ходу.36 ч эксперта
Продвинутый 8 модулей	Полный стекВся программа, включая Skills, Rules, MCP и технический кругозор, плюс месяц на закрепление.20 ч эксперта	Глубокое внедрениеПродвинутые инструменты доведены до рабочих кейсов, команда собирает собственные skills.28 ч эксперта	МаксимумПолная программа и полгода сопровождения: ИИ-практика становится частью культуры команды.40 ч эксперта

Входит в любой пакет

Образовательная платформа AI Masters

У вашей команды будет собственный закрытый раздел на платформе masters.ai-community.com - как у других корпоративных потоков программы. Доступ по пин-коду, всё в одном месте.

Записи всех модулей

Каждая встреча записывается и появляется в личном кабинете с разбивкой на смысловые сегменты - легко вернуться к нужному фрагменту.

Материалы к модулям

Инструкции, шаблоны, промпты и ссылки по каждому модулю - собраны рядом с записью, не теряются в чатах.

Задания с автоматической приёмкой

Домашние задания сдаются прямо на платформе. ИИ проверяет работу, даёт обратную связь и принимает результат - без ожидания ручной проверки.

Персональные рекомендации

По результатам заданий каждый участник получает рекомендации: что укрепить, что попробовать следующим шагом.

Командные проекты

Участники объединяются в мини-команды. Каждая ведёт свой проект - рабочую автоматизацию, которую развивает от модуля к модулю и показывает на финальной встрече.

Закрытый раздел компании

Материалы вашей компании доступны только команде - вход по пин-коду, никакой внешней аудитории.

Аналитика обучения

Прогресс виден на трёх уровнях

Платформа считает прогресс автоматически - по сдаче заданий и активности. Руководитель видит картину без опросов и отчётов, участники - свой результат на фоне группы.

Уровень 1

Вся группа

Общий дашборд потока: прогресс по каждому модулю, сдача заданий, активность
Темп группы виден заранее - программа подстраивается, пока не поздно
Руководитель получает картину обучения без ручных отчётов

Уровень 2

Каждая команда

Командный дашборд: статус проекта и заданий - зелёный, когда сдали все
Видно, какая команда буксует - точечная помощь вместо общих напоминаний
Прогресс команд открыт всем - лёгкая соревновательность работает на результат

Уровень 3

Каждый участник

Личная страница: сданные задания, обратная связь ИИ по каждой работе
Персональные рекомендации: что укрепить, что попробовать следующим шагом
Индивидуальный прогресс виден и участнику, и руководителю

Дополнительная ценность

База знаний AI Community

Вместе с программой команда получает доступ к базе знаний manual.ai-community.com - живому справочнику AI Community по работе с ИИ.

Это практические мануалы по инструментам, средам и сценариям: от настройки Cursor и Claude до автоматизаций и интеграций. База пополняется по мере выхода новых инструментов - материал программы не устаревает вместе со слайдами.

Пошаговые мануалы по инструментам программы
Готовые сценарии и промпты под рабочие задачи
Обновления по мере выхода новых версий инструментов
Справочник, к которому команда возвращается после программы

Ведущий программы

Павел Доронин

Основатель и CEO образовательной платформы AI Community

Выпускник Физтеха (МФТИ), к.т.н.
Основатель и CEO образовательной платформы AI Community - применение ИИ в бизнесе, с 2016 года
Более 15 лет в обучении, ИИ и технологиях. Клиенты: Сбер, СИБУР, МТС, Билайн, Росатом, Росбанк, ВТБ Капитал, БКС, Правительство Москвы, Unilever, AstraZeneca, DuPont и другие
Опыт организации и проведения 300+ технологических мероприятий по ИИ: тренинги, мастер-классы, воркшопы, хакатоны, стратегические сессии
Executive-коуч для директоров и руководителей бизнесов по модели ICF. Опыт работы с бизнесами всех стадий: от идеи до $1-billion+

Подробнее о Павле