Соберите цифровой отдел из ИИ-агентов
буткемп
За 4 недели соберите мультиагентную систему, которая возьмёт на себя реальный бизнес-процесс, пройдёт проверку на ошибках и покажет в цифрах, сколько времени и денег она может сэкономить.
Для тех, кто отвечает за процессы и результат, но не обязательно пишет код.
Для тех, кто отвечает за процессы и результат, но не обязательно пишет код.
4 недели
8 занятий
практика с ментором
старт 10 ноября
Инструменты
n8n
Визуальная сборка ИИ-агентов и автоматизаций
GPT / Claude / Gemini / GigaChat / YandexGPT
Нейросети для работы агентов
Базы знаний и RAG
Работа агентов с документами и корпоративными знаниями
API и интеграции
Почта, таблицы, Telegram и другие рабочие системы
Вайбкодинг
Код, расчёты и дашборды с помощью ИИ
Навыки, которые вы освоите:
Анализировать бизнес-процессы и находить задачи для ИИ-автоматизации
Определять, где ИИ-агенты могут сократить время, стоимость или количество ошибок, и фиксировать исходные метрики.
Распределять работу между человеком и ИИ-агентами
Определять, какие решения агент может принимать самостоятельно, где нужна проверка и когда задача должна переходить человеку.
Проектировать системы из нескольких ИИ-агентов
Разделять сложный процесс на роли, задавать каждому агенту свою ответственность и выстраивать передачу информации между ними.
Собирать и настраивать ИИ-агентов без навыков программирования
Создавать агентов в n8n, писать для них инструкции, задавать формат результата и подключать необходимые инструменты.
Подключать агентов к данным и базе знаний
Настраивать работу с документами и рабочими данными так, чтобы агент опирался на доступную информацию, а не генерировал ответ без основания.
Связывать нескольких агентов в единую систему
Настраивать оркестрацию, передачу результатов между агентами и проверку работы отдельным агентом-критиком.
Тестировать ИИ-системы и находить слабые места
Собирать тестовые сценарии, проверять пограничные случаи, измерять качество и находить ошибки до внедрения системы.
Проектировать безопасные границы работы агентов
Настраивать передачу рискованных и неоднозначных случаев человеку и определять действия, которые требуют подтверждения.
Считать экономический эффект ИИ-автоматизации
Сопоставлять стоимость процесса до и после автоматизации, учитывать качество работы системы и рассчитывать окупаемость решения.
Готовить ИИ-систему к внедрению в бизнес-процесс
Собирать дашборд с результатами, определять новые роли человека и агентов, фиксировать риски и формировать план запуска.
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
Выбор процессов для ИИ‑автоматизации
Разберёте бизнес-процесс и определите, какие задачи стоит передать ИИ-агентам, а какие оставить человеку. Зафиксируете исходные метрики, чтобы оценивать автоматизацию по реальному эффекту, а не по качеству демо.
Проектирование и сборка агентных систем
Спроектируете роли нескольких ИИ-агентов и соберёте их в единую систему. Подключите данные и базу знаний, настроите взаимодействие между агентами, проверку результатов и передачу сложных случаев человеку.
Тестирование и оценка бизнес-эффекта
Проверите систему на закрытых тестах, найдёте слабые места во взаимном ревью и сравните результат с решениями других участников. Посчитаете экономический эффект и подготовите аргументацию для внедрения системы в реальный бизнес-процесс.
Ключевые навыки
Что даст буткемп?
Набор открыт до
10
ноября
4 недели
Интенсивной работы над проектом
8 онлайн-занятий
По вторникам и четвергам, 19:00–21:00 МСК
Практика с менторами
Большую часть занятий вы работаете над своей системой
Всё для работы
Подписка на Claude и доступ к прокси-серверу
Соревновательный формат
Контрольные точки, закрытые тесты, взаимное ревью и лидерборд
Финальный демо-день
Защита работающей системы перед экспертами программы
Как проходит буткемп?
Для кого этот буткемп?
Для тех, кто отвечает за процессы и результат. Уметь программировать не обязательно
Менеджерам и аналитикам
Продуктовым, проектным и процессным менеджерам, бизнес- и системным аналитикам, которые хотят внедрять ИИ-агентов в рабочие процессы.
Руководителям и специалистам операционных функций
Тем, кто хочет автоматизировать рутину всподдержке, закупках, финансах, продажах и других функциях.
Основателям и командам стартапов
Тем, кому важно быстро проверить, где ИИ-агенты дадут бизнес-эффект при ограниченных ресурсах
Программа курса
Каждое занятие: 30 минут на разбор новой темы и 90 минут на практическую работу с ментором в небольших группах.
До старта
Онбординг
Выберете готовый кейс или подготовите бриф собственного процесса. Получите доступ к рабочему пространству n8n и нейросетям.
Результат
Готовое рабочее место и выбранный кейс.
Занятие 1
Разбираем процесс
Построите карту текущего процесса, найдёте шаги, где ИИ может дать эффект, и зафиксируете исходные метрики: время, стоимость и долю ошибок.
Результат
Карта процесса, выбранная задача и исходные метрики.
Занятие 2
Проектируем команду агентов
Определите, какие задачи передать ИИ-агентам, а какие оставить человеку. Распределите работу между 3–4 агентами и зададите границы их самостоятельности.
Результат
Схема будущего процесса и паспорт каждого агента.
Контрольная точка
Защита архитектуры системы.
Занятие 3
Собираем первого агента в n8n
Разберётесь, чем ИИ-агент отличается от обычной автоматизации. Научитесь задавать ему инструкции, формат ответа и правила передачи сложных случаев человеку.
Результат
Первый агент работает с данными вашего кейса
Контрольная точка
Первый работающий агент
Занятие 4
Подключаем знания и инструменты
Подключите базу знаний, таблицы, почту и Telegram. Научите агента опираться на документы, выполнять действия и использовать код для точных расчётов. Разберёте основы безопасной работы с данными и доступами.
Результат
Агент работает с документами, данными и внешними инструментами.
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.
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).
Пройдите буткемп самостоятельно или командой на своём бизнес-процессе
Выберите формат участия: соберите систему ИИ-агентов самостоятельно на готовом кейсе или приходите командой из 2–3 человек со своим процессом.
За 4 недели вы пройдёте весь путь — от анализа процесса и проектирования агентов до тестирования системы, расчёта экономического эффекта и финальной защиты.
За 4 недели вы пройдёте весь путь — от анализа процесса и проектирования агентов до тестирования системы, расчёта экономического эффекта и финальной защиты.
Запишитесь на консультацию
Менеджер перезвонит и ответит на ваши вопросы
Остались вопросы?
АНО «Гига Школа»
ИНН 7453352684,
ОГРН 1237400013950
ИНН 7453352684,
ОГРН 1237400013950
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.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках вашего браузера.