Разработана практическая программа, в рамках которой руководители изучили нейросети, освоили вайбкодинг и создали собственных AI-агентов под реальные бизнес-процессы.
Что сделано
Упрощённая логика проекта: от исходной точки до контролируемого результата.
01
Целью проекта было не просто познакомить топ-менеджмент с нейросетями, а научить руководителей самостоятельно находить возможности применения AI в своей зоне ответственности.
Итогом программы должен был стать собственный AI-агент у каждого директора — инструмент, связанный с его реальными управленческими задачами.
02
Участники изучили возможности современных нейросетей, ограничения и риски AI, принципы постановки задач моделям и способы проверки результатов.
Главная задача этапа — сформировать общее понимание технологии и единый язык внутри управленческой команды.
03
Совместно с директорами были рассмотрены регулярные задачи, повторяющиеся операции, точки принятия решений, используемые данные и отчёты.
Обучение было связано не с абстрактными примерами, а с реальной деятельностью подразделений.
04
Руководители освоили создание цифровых инструментов с помощью нейросетей без традиционного длительного цикла разработки.
Первым практическим результатом стали дашборды для рабочих задач: они помогли быстрее собирать информацию, структурировать показатели и выявить ограничения данных и процессов.
05
После анализа процессов каждый руководитель выбрал задачу, для которой имело смысл создать собственного AI-агента.
В зависимости от функции директора агент мог анализировать информацию, готовить управленческие материалы, обрабатывать документы, собирать данные из разных источников, формировать отчёты и поддерживать принятие решений.
06
Практические материалы о процессе, данных и границах автоматизации.
Итог
Руководители перешли от теоретического знакомства с AI к практическому внедрению: создали рабочие дашборды, сформировали инициативы и разработали прототипы персональных AI-агентов.