Кому нужен воркшоп по ИИ для команды?
Компании, где про ИИ уже говорят, но пока не понимают, с какой стороны к нему подойти. Руководители на воркшопе разбираются, как выбрать первую задачу, посчитать окупаемость и не наступить на риски с данными. Сотрудники учатся пользоваться ИИ в ежедневной работе так, чтобы это экономило время, а не создавало утечки.
Обычно компания оказывается в одной из двух ситуаций. Собственник хочет внедрить ИИ, но не знает, с чего начать, и опасается потратить деньги на модную игрушку. Или сотрудники уже пользуются нейросетями сами, кто как умеет, и копируют в публичные чат-боты договоры, выгрузки из CRM и данные клиентов.
Воркшоп закрывает обе ситуации. Для этого у него два трека: для руководителей и для сотрудников. Вопросы у этих групп разные, поэтому и программа разная.
Чем воркшоп отличается от курсов по ИИ и нейросетям для бизнеса?
Курсы по ИИ и нейросетям для бизнеса идут неделями и учат инструментам в общем виде. Воркшоп длится 3-4 часа, проходит у вас в офисе и строится на ваших процессах: за неделю до него примеры и задания собираются на материале вашей компании. Участники уходят с тем, что можно применить на следующий день.
По формату это ближе к семинару: живой разговор, вопросы по ходу, разбор ваших примеров. Если вы искали семинар по ИИ для бизнеса, отличие одно - значимая часть времени уходит на практику. У сотрудников это больше часа работы руками, у руководителей - разбор собственных процессов.
Ещё одно отличие - масштаб. Группа до 20 человек из одной компании. Не надо объяснять чужим людям специфику своего бизнеса, и можно обсуждать реальные задачи.
Кто ведёт воркшоп?
Воркшоп ведёт Александр Ликонцев. 21 год в ИТ, из них 13 лет ИТ-директором в компаниях на 650-1 900 сотрудников. MBA «Chief Information Officer» в РАНХиГС. Последние проекты - ИИ-агенты: ответы клиентам на площадках, оценка звонков, распознавание документов в 1С.
Программа построена на том, что внедрялось на практике в компании на 650 сотрудников: как выбрать процесс, как договориться о критериях с теми, кто будет работать рядом с ИИ, где модель ошибается и как это ловить, и почему внедрение не заканчивается запуском.
Программа для руководителей: что разберём за 3-4 часа?
Трек для собственников, директоров и руководителей подразделений. Разбираем, как внедрять ИИ в компании: с чего начать, почему директивы сверху не работают, как считать окупаемость, что делать с рисками и данными. В конце - разбор 1-2 ваших процессов и список кандидатов на первый проект.
Обучение ИИ для руководителей здесь - про управленческие решения: куда вкладывать деньги и кого вовлекать в проект. Писать запросы в чат-бот учатся на треке для сотрудников.
- Где ИИ окупается, а где хватит автоматизации - 30 минут. Примеры из практики: ответ клиенту за 5 секунд вместо часа, оценка всех звонков вместо 10 %, и учёт лидов, где ИИ не понадобился вовсе.
- С чего начать внедрение - 40 минут. Сначала процессы, потом ИИ. Как описать процесс, найти в нём рутину и выбрать первую задачу. Почему коробочного решения нет. Как проверить, не даст ли вендор то же самое через полгода.
- Почему директивы сверху не работают - 30 минут. «Внедрите ИИ» без связи с исполнителями - частая причина провала. Как вовлечь тех, кто будет работать с агентом: владелец процесса, критерии приёмки, обратная связь. Пример: критерии оценки звонков согласовали с клиентским сервисом до начала разработки.
- Как считать окупаемость - 40 минут. Сколько часов процесс забирает сейчас, что изменится после внедрения, сколько стоит владение: разработка, токены или сервер под локальную модель, сопровождение. Считаем на одном из ваших процессов.
- Риски и данные - 30 минут. Облако или локальная модель, которая работает внутри компании. Что делать с персональными данными. Где обязательно оставлять итоговый контроль за человеком. Кто отвечает за агента после запуска.
- Разбор ваших процессов - 40 минут. Берём 1-2 процесса, выбранных на подготовке, и вместе прикидываем: ИИ, автоматизация или ничего не менять.
Перерыв - 15 минут. Всего около 3 часов 45 минут.
Программа для сотрудников: чему научится команда?
Трек для тех, кто будет пользоваться ИИ в работе: продажи, клиентский сервис, бухгалтерия, маркетинг, HR. Учимся ставить задачи нейросети, проверять ответ и не отправлять наружу данные компании. Всё сразу пробуем на задачах из вашей работы, собранных на неделе подготовки.
- Как работает языковая модель и где она ошибается - 30 минут. Почему ИИ уверенно выдумывает факты и как это заметить. Какие задачи ему подходят, а какие лучше оставить человеку.
- Как ставить задачу ИИ - 45 минут. Роль, контекст, пример, формат ответа. Как разбить большую задачу на шаги и проверить результат, прежде чем отправить его клиенту или руководителю.
- Безопасность данных - 30 минут. Что нельзя отправлять в публичные сервисы: персональные данные клиентов, договоры, выгрузки из учётных систем. Какие сервисы разрешены в вашей компании, согласуем заранее.
- Практика на задачах компании - 75 минут. Задания по вашим материалам: письмо клиенту, разбор обращения, сводка по отчёту, ответ на отзыв. Каждый работает на своём ноутбуке, результаты разбираем вместе.
- Свои шаблоны и что дальше - 30 минут. Участники собирают шаблоны запросов под свои повторяющиеся задачи. Обсуждаем, какие из них пора отдавать не чат-боту вручную, а агенту.
Перерыв - 15 минут. Всего около 3 часов 45 минут.
Как проходит подготовка и сам воркшоп?
От договорённости до воркшопа проходит около недели. Она уходит на разговоры с вами и руководителями отделов, сбор задач и примеров, согласование правил работы с данными и адаптацию программы. Сам воркшоп - 3-4 часа у вас в офисе в Москве или Московской области, группа до 20 человек.
- Обсуждаем задачу. Кто участники, какой трек нужен, чего вы ждёте от воркшопа. Начать можно с кнопки «Обсудить задачу».
- Неделя подготовки. Разговоры с вами и руководителями отделов, сбор примеров, выбор процессов для разбора, задания для практики.
- Воркшоп. Очно, 3-4 часа, до 20 человек.
- После воркшопа. Вы получаете презентацию, шаблоны запросов к ИИ под задачи компании и короткий отчёт руководителю: наблюдения с воркшопа и с чего начать внедрение.
Сколько стоит обучение ИИ для команды?
Воркшоп стоит от 40 000 ₽ за группу до 20 человек. Сюда входят неделя подготовки, сам воркшоп и материалы после него: презентация, шаблоны запросов под задачи компании и короткий отчёт руководителю. Окончательная цена зависит от объёма подготовки, например от того, под сколько отделов собирать задания.
Если нужны оба трека, для руководителей и для сотрудников, это две группы и два воркшопа. Вместе они стоят от 70 000 ₽ вместо 80 000 ₽.
Цены на остальные услуги, от обследования до сопровождения, собраны на странице цен.
Что делать после воркшопа?
После воркшопа у руководителей есть список процессов-кандидатов, но это ещё не план внедрения. Следующий шаг - обследование: за 3-4 недели оно фиксирует процессы компании и показывает, что перевести на ИИ, что на автоматизацию, а что оставить как есть. Обследование стоит от 250 000 ₽ и засчитывается в стоимость внедрения.
Иногда после разговора на воркшопе становится ясно, что ИИ компании пока не нужен, а нужна обычная автоматизация или настройка учётной системы. Это нормальный результат: деньги не уйдут на агента, который не окупится.
Если внедрение всё же начнётся, за весь путь отвечает один человек: проектирование, команда, приёмка, эксплуатация. Агенту после запуска нужен присмотр - мониторинг, правки промптов, ответы на вопросы сотрудников.
На каких примерах учимся?
На реальных проектах, доведённых до эксплуатации. Оба разбираем на треке для руководителей: в них видно, как задача превращается в процесс, процесс в критерии, а критерии в работающего агента.
- Ответы клиентам на площадках классифайдов: первый ответ за 5 секунд вместо примерно часа, ни одного чата без ответа, нарушения регламента менеджерами автоматически уходят руководителю.
- Оценка звонков менеджеров: около 3 000 звонков в месяц, покрытие выросло с ~10 % до 100 %, критерии согласованы с клиентским сервисом заранее.
Оба проекта работают на локальной модели внутри компании; для распознавания речи в звонках используется российский Yandex SpeechKit. На них удобно разбирать блок про риски и данные.