Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов

онлайн курс

От анализа процессов до работающих агентных систем с измеримым ROI (коэф. рентабельности инвестиций).

Практический онлайн-курс, где вы спроектируете, соберёте и протестируете ИИ-агента под свою реальную задачу.

2,5 месяца

70% практики

2 онлайн встречи в неделю

старт - 17 марта

Что даст курс?

Инструменты

Анализ процессов

Process Mining (процессная аналитика)

BPMN-моделирование (нотация и модель бизнес-процессов)

Графы навыков

Агентные архитектуры

API-интеграции (программный интерфейс приложения)

ROI-модели (коэф. рентабельности инвестиций)

No-code платформы (без кода)

Мультиагентные системы (несколько агентов)

RAG-подходы (поиск с дополнением генерации)

Андрей Кузьминых

Основатель ИИ-экосистемы Andre AI Technologies
Технический директор ИИ-стартапов
Ex-директор (экс-директор) по данным и ИИ, Сбер
Эксперт в области искусственного интеллекта

Консультирует компании по внедрению ИИ в процессы, стартапы по запуску продуктов (среди клиентов топ российские и зарубежные компании и успешные стартапы с 1 млн $ MRR (ежемесячная регулярная выручка))

Landao AI — персональный ИИ-наставник по счастью
Human Intelligence Platform — человекоподобные ИИ-сотрудники (бизнес-ассистенты) и другие продукты экосистемы

Курс ведет эксперт в сфере ИИ

Ключевые навыки

Навыки, которые вы освоите:

Проектировать мультиагентные (несколько агентов) сценарии под сложные процессы и цепочки решений

Тестировать, мониторить и улучшать работу ИИ-решений

Рассчитывать ROI (коэф. рентабельности инвестиций), экономический эффект и риски ИИ-автоматизации

Внедрять ИИ-решения в командах и управлять изменениями при запуске

Анализировать бизнес-процессы и выбирать задачи, где ИИ-автоматизация может дать измеримый эффект

Оценивать ИИ-зрелость функций и команд с точки зрения внедрения и масштабирования

Декомпозировать бизнес-задачи под агентные архитектуры, а не под отдельные скрипты

Проектировать роли, зоны ответственности и логику взаимодействия агентов

Выбирать и обосновывать использование low-code (низкий код) платформ под свои кейсы

Разрабатывать ИИ-агентов с RAG (поиск с дополнением генерации) для работы с корпоративными данными

Выбор процессов для ИИ‑автоматизации

Определите процессы, где ИИ‑агенты дают измеримый бизнес-эффект.

Проектирование и сборка агентных систем

Спроектируете архитектуру и внедрите ИИ‑агентов в процессы.

Управление экономикой ИИ‑автоматизации

Оцените ROI (коэф. рентабельности инвестиций), риски и масштабируемость решений, научитесь обосновывать эффекты автоматизации, считать экономическую выгоду и строить аргументацию для внедрения в продукт или процесс.

Примеры ИИ-агентов для решения бизнес-задач

Агент обработки запросов и обращений

ИИ-агенты принимают входящие запросы от клиентов и сотрудников (почта, порталы, мессенджеры), классифицируют их, извлекают суть, проверяют по правилам и маршрутизируют в нужные системы или команды. В простых случаях агент закрывает запрос самостоятельно, в сложных — передает человеку с контекстом и рекомендациями.

Бизнес-эффект: Сокращение времени обработки обращений, снижение нагрузки на контакт-центры и бек-офисы (внутренние подразделения компании), повышение SLA (соглашений об уровне сервиса).

Компании: Microsoft (Copilot в процессах поддержки), Salesforce (Service Cloud AI)

1/3

Агент финансового контроля и комплаенса

ИИ-агенты анализируют счета, договоры, транзакции и финансовые операции, выявляют отклонения от политики, подозрительные паттерны и риски. Агент формирует отчёты, уведомления и рекомендации для финансовых и юридических команд.

Бизнес-эффект: Снижение операционных рисков, ускорение финансовых проверок, повышение прозрачности процессов.

Компании: JP Morgan (автоматизация контрактного анализа), SAP (ИИ в финансовых модулях), Siemens (ИИ-контроль закупок и контрактов).

2/3

Агент HR (управление персоналом)-поддержки и адаптации

ИИ-агенты сопровождают сотрудников на всех этапах жизненного цикла: адаптация, обучение, ответы на вопросы по регламентам, льготам, внутренним сервисам. Агент взаимодействует с HR-системами, базами знаний и обучающими порталами.

Бизнес-эффект: Снижение нагрузки на HR-команды, ускорение адаптации сотрудников, единый источник знаний.

Компании: Unilever (ИИ-ассистенты для сотрудников), Accenture (внутренние ИИ-агенты поддержки), IBM (HR-чат-агенты).

3/3

Какой формат участия?

Продолжительность программы онлайн-курс 10 недель

Встречи по вторникам и четвергам с 19:00 до 21:00 МСК

Запланированные каникулы после больших модулей

Соотношение практики и теории 70/30

Набор закрыт

Для кого этот курс?

Продуктовым и операционным командам технологичных компаний

(электронная коммерция, финтех, образовательные технологии)

Тем, кто работает с процессами, метриками и операционными задачами и хочет понимать, как системно автоматизировать их с помощью ИИ-агентов с учетом безопасности, масштабируемости и управляемости.

Менеджерам и специалистам среднего уровня

продуктовым, проекным и процесс-менеджерам, бизнес- и системным аналитикам, маркетологам технологичных компаний. Тем, кто отвечает за эффективность и развитие продуктов и хочет применять системы ИИ-агентов для автоматизации, роста производительности и расчёта бизнес-эффекта.

Фаундерам и командам продуктовых стартапов

Основателям и командам продуктовых стартапов

Тем, кто строит продукты и компании в условиях ограниченных ресурсов и рассматривает ИИ-агентные системы как основу операционной модели или конкурентного преимущества на уровне внедрения и результата.

Хотите понять подходит ли вам наш формат?

Получить консультацию

Программа курса

Модуль 1

Введение в разработку стратегии внедрения ИИ в бизнес-процессы компании

Лекция: ИИ-агенты, особенности AI-First (где ИИ как основа) операционной модели, индекс ИИ-зрелости компании, стратегия ИИ-трансформации, роли в центре ИИ-компетенций.

Семинар: практические кейсы применения ИИ-агентов, оценка ИИ-зрелости компании и разработка стратегии внедрения ИИ-агентов.

Результат модуля

Сформированное понимание роли ИИ-агентов в операционной модели компании, оценка ИИ-зрелости и зафиксированная стратегия внедрения ИИ-агентов на уровне бизнес-функций.

Модуль 2

Моделирование бизнес-процессов с ИИ-агентами

Лекция: Методы анализа и моделирования бизнес-процессов: проведение интервью и извлечение знаний, применение технологии Process Mining, построение моделей в нотациях BPMN (бизнес-процессов) и S-BPM (субъектно-ориентированный подход к управлению бизнес-процессами), критерии приоритезации.

Семинар: Практическое моделирование бизнес-процессов: генерация диаграмм с помощью ИИ на основе интервью, визуализация текущего состояния (AS-IS), выявление точек автоматизации, проектирование будущего состояния (TO-BE), новая роль человека в бизнес-процессе.

Результат модуля

Формализованная модель выбранного бизнес-процесса, выявленные точки автоматизации и определённая новая роль человека в процессе после внедрения ИИ-агентов.

Модуль 3

Проектирование и разработка ИИ-агентов

Лекция: методы проектирования корпоративной ИИ-платформы, no/low-code (без кода) инструменты для разработки агентов, методы промптинга и тестирование

Семинар: сборка ИИ-агента в no/low-code (без кода) платформе (телеграм-бот)

Результат модуля

Спроектированная архитектура агентного решения и собранный рабочий ИИ-агент в no/low-code (без кода) платформе, готовый к тестированию на реальной задаче.

Модуль 4

Проектирование и разработка мультиагентных систем

Лекция: мультиагентные системы, RAG (поиск с дополнением генерации), MCP (протокол контекста модели), A2A (протокол связи для ИИ-агентов)

Семинар: сборка мультиагентных систем в no/low-code (без кода) платформе (телеграм-бот)

Результат модуля

Спроектированная логика взаимодействия агентов и собранная мультиагентная система, реализующая распределение функций внутри бизнес-процесса.

Модуль 5

Продвинутые техники разработки сервисов

Лекция: кодовые ноды в n8n (платформа для автоматизации рабочих процессов), вайбкодинг (метод программирования) и агентное программирование, программирование клиентской части, генерация кода ИИ-агентов.

Семинар: сценарий мультиагентного взаимодействия с расширенным функционалом и клиентской частью.

Результат модуля

Расширенный функционал агентной системы: реализованные сценарии взаимодействия, интеграции и клиентская часть решения.

Модуль 6

Тестирование, мониторинг и масштабирование ИИ-систем

Лекция: A/B-тестирование (сплит-тест), проектирование и разработка AIOps-дашборда (ИИ для ИТ-операций) и безопасность, мониторинг и работа с инцидентами, масштабирование решения.

Семинар: разработка дашборда (интерактивная аналитическая панель) с помощью ИИ и симуляция инцидента.

Результат модуля

Настроенная логика тестирования и мониторинга, разработанный AIOps-дашборд (ИИ для ИТ-операций на интерактивной аналитической панели) и понимание механизмов масштабирования агентного решения.

Модуль 7

Управление изменениями в компании

Лекция: гибридные системы, новые роли, обучение сотрудников, сопротивление изменениям.

Семинар: матрицы ролей и компетенций с метриками эффективности, создание плана изменений и обучающего портала под каждую роль.

Результат модуля

Сформированная модель ролей и компетенций, план организационных изменений и структура обучения сотрудников для внедрения ИИ-систем.

Модуль 8

Подсчет ROI (коэф. рентабельности инвестиций) и экономических эффектов

Лекция: управление портфелем проектов, методы анализа эффективности, методы оценки ROI (коэф. рентабельности инвестиций) и экономических эффектов.

Промежуточные проверки:

после 2-го занятия — небольшое эссе по выбранной операционной модели + презентация графа навыков функции и карты процессов;
после 4-го занятия — защита проектной работы (архитектура и ИИ-агент);
после 6-го занятия — групповая работа (схема интеграции, сценарий с несколькими агентами, план изменений) с peer review (разбор решений в группе);
после 8-го занятия — финальная защита кросс-кейса в формате демонстрационного дня.

В финале вместе пройдем симуляцию защиты ИИ-стратегии перед топ-менеджментом компании.

О школе

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаем удостоверение о повышении квалификации, которое можно приложить в портфолио для клиента или работодателя

Подать заявку

Преимущества курса

Проработка собственного проекта

В течение курса вы работаете со своей бизнес-функцией или идеей проекта, шаг за шагом создавая рабочее решение. В финале у вас будет архитектура, ИИ-агент и экономическое обоснование, которые можно внедрять в контур компании или запускать как продукт.

Диплом о повышении квалификации

По итогам курса вы получаете официальный документ, подтверждающий освоение современных подходов к автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов.

Работа с экспертом-практиком

Все встречи проходят в живом формате с действующим специалистом, который прямо сейчас внедряет ИИ-агентов в компаниях и продуктах.

Системная поддержка

Группа всегда поддержит и поможет дойти до конца. Вы можете задавать вопросы и получать персональную обратную связь, обсуждать свои решения и разбирать реальные кейсы участников. Мы заботимся о безопасности и со всеми участниками подписываем NDA (соглашение о неразглашении).

Вы можете пройти курс самостоятельно или вместе с командой на ваших реальных бизнес-кейсах

Обучим команду работе с ИИ-агентами на ваших реальных кейсах.

Программа даст ключевые навыки: поиск точек ИИ-автоматизации, создание ИИ-агента под ваши процессы, расчёт экономики внедрения и масштабирование решений внутри команды.

При обучении нескольких сотрудников — выгодные условия.

Оставьте заявку

Оставить заявку на следующий поток

Набор на курс закрыт. Вы можете оставить свои контакты — мы свяжемся с вами, когда начнётся новый набор.

Learn more

Вопросы и ответы

Корпоративное обучение

Менеджер перезвонит и ответит на ваши вопросы

Запишитесь на консультацию

Менеджер перезвонит и ответит на ваши вопросы

Остались вопросы?

gigaschool.ru

Политика обработки cookie

Договор-оферта

Политика конфиденциальности

АНО «Гига Школа»‎
ИНН 7453352684,
ОГРН 1237400013950

Сведения об образовательной организации

магистратура по искусственному интеллекту от ИТМО х Napoleon IT

Для вашего удобства и улучшения работы сайта мы используем файлы cookie. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с нашей Политикой обработки cookie.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках вашего браузера.

OK