Искусственный интеллект для оптимизации бизнес-процессов (AIOPT) – Программа курса

Программа курса

ДЕНЬ 1

Утро (10:00 - 13:00)

AI, как помощник: Техники обращения с нейросетями

  • Введение в AI-инструменты для бизнеса
  • Основы промптинга/примеры паттернов
  • Работа с документами и базами знаний
  • Структурирование неструктурированных данных
  • Фиксация успешных практик взаимодействия с AI

Реальный кейс: Как сделать так, чтобы AI перестал поддакивать — техники проверки гипотез и анализа рисков

Реальный кейс: Создание умной базы знаний

1. Сбор корпоративных документов
2. Использование OCR для сканов
3. Загрузка в Chat GPT для структурирования
4. Создание системы тегов и категорий
5. Настройка поисковых промптов
→ Результат: -70% времени на поиск информации

Практика:

  • Участники приносят набор документов
  • Создают структуру базы знаний
  • Настраивают поисковые запросы
  • Тестируют автоматизацию

День (14:00 - 18:00)

Оптимизация ежедневных операций: запись и анализ встреч

  • Инструменты для записи и транскрибации (Fireflies и др.)
  • Анализ транскрибаций с помощью AI

Реальный кейс: Анализ встреч

1. Запись через Fireflies
2. Транскрибация в текст
3. Загрузка в Chat GPT
4. Выделение ключевых моментов
5. Анализ через промпты: Поиск болей клиентов, Выявление точек роста, Анализ возражений
6. Генерация инсайтов, Создание рекомендаций
7. Преобразование в структурированные планы через Claude
→ Результат: -50% времени на обработку встреч

Реальный кейс: Подготовка кп посде созвона с клиентами

1. Разрозненные данные о клиенте + транскрибация звонка
2. Классификация через AI
3. Извлечение ключевой информации
4. Создание шаблонов для авто генерации коммерческих предложений /персонализированных писем
5. Автоматизация рутинных задач
→ Результат: x3 скорость обработки

Практика:

  • Работа с реальными записями
  • Создание системы тегов
  • Автоматизация follow-up
ДЕНЬ 2

Утро (10:00 - 13:00)

Визуальное мышление с AI

  • Создание диаграмм,блок-схем, mind maps из текстовых данных
  • Визуализация бизнес-процессов

Реальный кейс: Визуализация процессов

1. Описание процесса текстом/документом
2. Анализ через Chat GPT
3. Генерация структуры диаграммы
4. Создание mind maps из потока информации через Claude
5. Автоматическая генерация Mermaid-диаграмм
→ Результат: Понятные процессы для всех стейкхолдеров

Реальный кейс: Визуальное мышление для презентаций

1. Тексты/данные для визуализации
2. Генерация структуры в Chat GPT
3. Создание промптов для MJ
4. Генерация визуализаций
5. Сборка презентации
→ Результат: x3 скорость создания презентаций

Практика:

  • Участники берут свой процесс
  • Создают промпты для визуализации
  • Генерируют материалы
  • Получают обратную связь

День (14:00 - 18:00)

  • Локализация контента
  • Генерация документов с учетом культурных инсайтов

Реальный кейс: Мультиязычный документооборот и локализация

1. Исходные договор
2. Перевод через DeepL/GPT
3. Проверка качества Grammarly
4. Адаптация под локальный рынок
5. Создание глоссария терминов
→ Результат: -60% времени на переводы
→ Результат: +40% эффективность коммуникации

Практика:

Работа с реальными документами
Создание процесса перевода
Настройка QA через AI

ДЕНЬ 3

Утро (10:00 - 13:00)

AI-powered анализ данных

  • Обзор инструментов и методологий
  • Сбор данных (скрэппинг, открытые дата-сеты)
  • Работа с корпоративными документами
  • Создание умных баз знаний
  • Анализ сезонности/ демографических показателей
  • Оценка эффективности маркетинга
  • Анализ метрик вовлеченности пользователей
  • Определение рыночных трендов

Реальный кейс: Анализ поведенческих паттернов клиентов

1. Данные из всех точек контакта
2. Чистка и подготовка данных
3. Анализ паттернов
4. Сегментация клиентов
5. Создание персональных стратегий
6. Автоматизация коммуникаций
→ Результат: x2 LTV

Реальный кейс: Переподготовка договоров/регламентов

1. Извлечение ключевой информации
2. Автоматическая классификация
3. Построение поисковых систем

Реальный кейс: Анализ обратной связи клиентов

1. Sentiment analysis
2. Тематическое моделирование
3. Построение дашбордов

Практика:

  • Участники находят данные из открытых источников
  • Настраивают триггеры и правила
  • Применять различные методы анализа
  • Создавать эстетичные интерактивные визуализации/дэшборды
  • Рассказывают историю с использование данных (storytelling with data)

День (14:00 - 18:00)

Создание дорожной карты с помощью ИИ

1. Аудит текущих процессов/Мозговой штурм
2. Оценка через GPT
3. Приоритизация инициатив
4. Расчет ROI для каждого кейса
5. Создание плана внедрения
→ Результат: Четкий план с KPI

Практика:

  • Создание своего roadmap
  • Приоритизация проектов
  • Презентация планов
  • Получение обратной связи