Предприниматель
Найти процесс с эффектом
Отделить полезный сценарий автоматизации от дорогого эксперимента без понятного результата.
Научитесь превращать конкретный бизнес-процесс в управляемый сценарий с AI-агентом: определить цель и данные, спроектировать логику, встроить контроль качества и подготовить пилот к внедрению.
Прикладная программа для тех, кому нужно не просто получать ответы от нейросети, а проектировать AI-агентов под процессы, данные и контрольные точки конкретной организации.
Превратить возможности ИИ в понятный рабочий инструмент.
ИИ-практик начинает не с выбора модного сервиса. Сначала он фиксирует задачу, входные данные, границы автоматизации и критерии качества — затем проектирует агента, точки контроля и план пилотного внедрения.
Специалистам, которые понимают рабочий процесс и хотят превратить возможности ИИ в управляемый инструмент, а не набор разрозненных промптов.
Отделить полезный сценарий автоматизации от дорогого эксперимента без понятного результата.
Сформулировать задачу, роли команды, контрольные точки и критерии успешного пилота.
Перевести потребность пользователя в логику агента, требования к данным и интеграциям.
Описать AS-IS и TO-BE, определить границы агента и сохранить контроль человека.
Автоматизировать обработку запросов, документов, сводок и типовых решений.
Согласовать архитектуру, тестирование, безопасность и метрики эксплуатационного качества.
Шесть решений, которые удерживают внимание на бизнес-эффекте, качестве и ответственности человека.
Оценить повторяемость, объём ручной работы, цену ошибки и потенциальную пользу автоматизации.
Зафиксировать текущий процесс и показать, где именно появляется AI-агент и человек.
Определить роль, инструкции, контекст, инструменты, память и ожидаемый формат результата.
Выбрать источники, настроить доступ и ограничить использование недостоверной информации.
Собрать набор проверок, сценарии ошибок и точки обязательного подтверждения человеком.
Определить KPI, стоимость, риски, владельца процесса и план измерения результата.
Не просто подключает нейросеть, а находит конкретную рабочую задачу, настраивает её выполнение и показывает результат в понятных показателях.
Передать ИИ повторяющиеся операции: разбор типовых запросов, подготовку сводок, поиск информации и первичную обработку документов.
Организовать ответы на частые вопросы по данным компании, а сложные и нестандартные обращения вовремя передавать сотруднику.
Проверять заполнение документов, находить пропуски и несоответствия, предупреждать сотрудника о сомнительном результате.
Объединить инструкции, регламенты и справочные материалы, чтобы сотрудники быстрее находили актуальный и подтверждённый ответ.
Продумать, как ИИ получает данные из почты, CRM, таблиц или базы знаний и возвращает результат в привычный процесс.
Задать действия, которые агент выполняет сам, и решения, которые обязательно проверяет и подтверждает ответственный сотрудник.
Начать с одного ограниченного процесса, проверить качество на реальных сценариях и только после этого решать вопрос о масштабировании.
Сравнить время, стоимость, скорость и качество работы до и после пилота, чтобы бизнес видел реальный эффект, а не впечатление от технологии.
Точный план и распределение часов предоставляются до зачисления. Ниже — содержательная логика программы.
Роль агента в бизнес-процессе: входные данные, контекст, база знаний, инструменты, действия, контроль и измеримый результат.
Приоритизация сценариев автоматизации по частоте, трудозатратам, доступности данных, рискам и ожидаемому эффекту.
Описание текущего процесса, точек принятия решений, исключений и будущего контура с распределением ответственности.
Постановка задачи агенту, форматы входа и ответа, критерии завершения, ограничения и правила обработки неоднозначных ситуаций.
Подготовка документов и корпоративных знаний, поиск релевантного контекста, актуальность источников и проверяемость ответа.
Передача данных между сервисами, вызов функций и систем, обработка результатов. Точный стек платформ сверяется с утверждённым учебным планом.
Декомпозиция сложной задачи на шаги, сохранение необходимого состояния и координация нескольких специализированных действий.
Тестовые наборы, негативные сценарии, контроль качества, журналирование и обязательное участие человека в критических решениях.
Границы пилота, метрики до и после внедрения, ресурсы поддержки, критерии остановки и решение о дальнейшем развитии.
До оплаты сообщите образование, роль и процесс, который хотите автоматизировать.
Получите материалы и организационную информацию по программе.
Пройдите путь от выбора задачи и архитектуры до тестирования и оценки результата.
После успешного завершения выдаётся удостоверение о повышении квалификации.
Выбор зависит от того, кто отвечает за результат: отдельный специалист или рабочая группа внутри компании.
ВШЭП работает на основании лицензии № 040658 от 25 февраля 2020 года. Приложение включает дополнительное профессиональное образование.
Хороший агент не только выполняет задачу. Он действует в заданных границах и оставляет человеку возможность проверить и остановить процесс.
Точные требования зависят от данных, процесса и правил организации. Материалы программы не заменяют юридическую или информационно-безопасностную оценку внедрения.
Только необходимые источники, минимальные права и понятный порядок обработки информации.
Ссылки на источники, журналы действий, сохранение входных данных и результатов.
Тестовый набор, негативные сценарии, критерии качества и известные ограничения.
Подтверждение человеком критических, внешних или необратимых действий.
Результат AI нельзя принимать как «чёрный ящик»: нужны источники, критерии и возможность проверки.
Не случайный набор сервисов, а связка задачи, данных, действий, контроля и бизнес-метрики.
Лицензия и сведения об образовательной организации опубликованы на сайте.
Без обещаний гарантированного эффекта, мгновенного внедрения или новой профессии за один курс.
Предпринимателям, руководителям, Product- и Project-менеджерам, бизнес-аналитикам, операционным специалистам и участникам команд автоматизации. До оплаты важно сопоставить базовое образование, роль и профессиональную задачу.
Понимание, как выбрать процесс, описать целевую схему, спроектировать роль агента, организовать знания и инструменты, задать контроль качества и подготовить пилот с KPI. Конкретный состав заданий фиксируется учебным планом.
На странице не заявлено обязательное владение конкретным языком программирования. Требования к технической подготовке и используемому стеку нужно сверить с утверждённым учебным планом до зачисления.
Фокус не на коллекции сервисов и отдельных промптах, а на управляемой автоматизации процесса: агент получает контекст, использует знания и инструменты, действует в границах и измеряется бизнес-метрикой.
Да. Обучение проходит дистанционно, без регулярного очного посещения. График сообщается при оформлении.
После успешного завершения 72-часовой программы выдаётся удостоверение о повышении квалификации.
Стоимость составляет 69 900 ₽. Перед оплатой можно запросить точный учебный план и проверить соответствие программы вашей задаче.
Нет. Промышленное внедрение и экономический эффект зависят от качества данных, интеграций, регламентов, безопасности и участия команды. Программа формирует подход к проектированию и проверке пилота, а не обещает гарантированный ROI.
Обычно паспорт, СНИЛС и документ о высшем или среднем профессиональном образовании. Точный перечень подтвердит ВШЭП.
Сообщите вашу роль, бизнес-процесс, доступные данные и результат, который требуется измерить.