ИИ-агенты для бизнеса: проектирование и внедрение

20-22 октября

10-12 ноября

2-4 декабря

19-21 января

10-12 февраля

16-18 марта

6-8 апреля

4-6 мая

21-23 июня

12-14 июля

25-27 августа

15-17 сентября

4-6 октября

17-19 ноября

28-30 декабря

Продолжительность: 3 дня

до 12 человек

Формат: онлайн / очно / гибрид. Для предприятий — выездной формат на вашей площадке

Время занятий с 10:00 по 15:00

Если у вас группа от 6 слушателей, мы проводим курс в удобные для вас даты

Информация о курсе:

Описание

Для руководителей, которые решают, где в компании ставить ИИ-агентов и как считать их экономику.

По исследованию «Яков и Партнёры» и Яндекса (декабрь 2025), 46% российских компаний уже внедрили или тестируют автономных агентов — системы, которые выполняют цепочки задач без участия человека. До промышленной эксплуатации при этом доходит меньшинство.

За три дня вы выберете процесс, спроектируете под него агента, соберёте прототип, посчитаете деньги и составите план запуска — чтобы ваша команда довела его до работающего решения.

Это не технический курс. Архитектуру разбираем на уровне решений, а не кода.

Результаты обучения

Результаты обучения

Во время курса вы сделаете:

Карту процессов-кандидатов на агентизацию по матрице «эффект × сложность» - для своей компании.
Рабочий прототип агента под выбранный процесс — собран в no-code-конструкторе на облачном стенде.
Финансовую модель агента: стоимость владения, эффект, ROI, срок окупаемости.
Схему контура безопасности: данные, доступы, требования 152-ФЗ.
Дорожную карту запуска на 6–12 месяцев с KPI, бюджетом и регистром рисков.
Защиту плана перед группой и преподавателями — с разбором слабых мест до того, как их найдёт ваш финдиректор.

После курса вы сможете:

Запустить пилот на базе собранного прототипа — силами своей команды или подрядчика.
Ставить задачи интеграторам агентских платформ и оценивать их предложения по цене, срокам и рискам.
Переводить пилот в промышленную эксплуатацию по методике курса — без зависания на стадии «демо понравилось, дальше не пошло».

Для кого:

Этот курс для вас, если Вы:

Собственник или CEO. Конкуренты тестируют агентов, и вы хотите понять, где они дадут эффект у вас — до того, как тратить бюджет на пилоты.
Операционный или коммерческий директор. В вашей зоне ответственности процессы с повторяющимися операциями: поддержка клиентов, бэк-офис, документооборот, закупки.
Директор по цифровой трансформации или ИИ-директор. Нужна методика отбора процессов под агентов и перевода пилотов в эксплуатацию, которую можно защитить перед правлением.
Руководитель отдела. Хотите автоматизировать цепочки задач целиком, а не отдельные операции, — и понять, где агенту можно доверить решение, а где нет.

Начальные требования

Опыт работы с ИИ-инструментами на уровне пользователя: ChatGPT, GigaChat, Алиса AI или аналоги.

Программировать не нужно. Прототипы собираем в no-code-конструкторах на облачных стендах — доступ ко всем платформам предоставляем, настройки не требуются.

Структура курса:

1-й день. Где агенты дают деньги

Теория

Чем агент отличается от чат-бота и RAG-ассистента: уровни автономности, мультиагентные системы, оркестрация.
Карта применений: клиентский сервис, бэк-офис (документы, финансы, HR, закупки), продажи, аналитика.
Российские платформы. Облако, on-premise, гибрид — что выбирать под требования вашей отрасли.

Разбор кейсов

Агенты в бэк-офисе и на стыке с контрагентами: разбираем кейсы. Что сработало, что потребовало доработки и почему.

Практика

Инвентаризация процессов вашей компании: где повторяющиеся цепочки задач, где измеримые потери.
Отбор трёх кандидатов на агентизацию по матрице «эффект × сложность». Выбор процесса для прототипа.

Домашнее задание: собрать вводные по выбранному процессу — объёмы операций, время цикла, стоимость, узкие места.

Результат дня: карта процессов-кандидатов с приоритизацией и выбранный процесс для сборки прототипа.

2-й день. Проектирование и сборка

Теория

Архитектура агента на уровне решений: системный промпт, инструменты, память, доступ к данным компании, оркестрация нескольких агентов.
Человек в контуре: где агент действует сам, где согласует, где только готовит решение. Как спроектировать границы автономности.

Практика. Сборка прототипа агента под ваш процесс в no-code-конструкторе на облачном стенде. Работаем на синтетических данных — данные вашей компании на курсе не нужны.

Расчёт экономики: стоимость владения агентом, эффект на процесс, ROI, срок окупаемости. Считаем в шаблоне финансовой модели, который остаётся у вас.

Интерактив. Стресс-тест прототипов: группы обмениваются агентами и ищут сценарии, в которых агент ошибается. Разбираем, как такие сценарии закрываются на этапе проектирования.

Результат дня: рабочий прототип агента + финансовая модель под ваш процесс.

3-й день. Запуск, риски, масштабирование

Теория

Почему пилоты буксуют: данные, интеграции, сопротивление команды. Методика перевода пилота в эксплуатацию за 90 дней.
Риски автономности: ответственность за решения агента, мониторинг качества, дрейф поведения. Контур 152-ФЗ и КИИ — что обязательно, что избыточно.
Работа с подрядчиком: как составить ТЗ на агентскую систему и сравнить предложения платформ по существу, а не по презентациям.

Практика

Дорожная карта запуска агента на 6–12 месяцев: этапы, бюджет, KPI, регистр рисков, владелец процесса.
План первых 90 дней: от прототипа к пилоту на реальных данных.

Интерактив. Защита плана: семь минут на проект, вопросы «акционеров», обратная связь преподавателей.

Результат дня: дорожная карта запуска агентской системы + план первых 90 дней.

Дополнительные обучающие материалы

В рамках продукта создаются:

Воркбук курса.

Шаблон финансовой модели агента.
Чек-лист выбора агентской платформы.
Шаблон ТЗ для подрядчика.
Регистр рисков агентской системы.
База промптов для проектирования агентов.