Искусственный интеллект для оптимизации бизнес-процессов (AIOPT)
Данный курс полностью построен на практике, что позволяет эмулировать реальную бизнес-среду и внедрять технологии в собственные процессы.
AIOPT
Очный формат:
Длительность: 3 дня
Цена: 120 000₽
цена указана без НДС 5%
Оставьте заявку — мы подберём для вас оптимальные даты проведения
Кому следует посетить
Собственникам бизнеса
Топ-менеджерам и руководителям отделов
Маркетологам, аналитикам, менеджерам по развитию бизнеса
Цели курса
УМЕТЬ:
- автоматизировать рутинные задачи, освобождая ресурсы для стратегических инициатив;
- использовать искусственный интеллект для принятия более точных решений, для улучшения операционной деятельности и роста производительности;
- экономить время и средства: сократите расходы на операции, минимизируете ошибки и ускорите реализацию проектов благодаря современным инструментам ИИ;
Содержание курса
Курс сочетает в себе простоту подачи материала, ориентированного на непрофильных специалистов, и практическую направленность, чтобы сразу начать применять полученные знания в своем бизнесе.
Эксклюзивная методология: все инструменты известны, но именно в такой комбинации дают максимальный эффект.
При запросе на корпоративную группу с клиентом могут быть обсуждены ваши реальные кейсы и задачи.
Итог для вас и вашей компании:
Эксклюзивная методология: все инструменты известны, но именно в такой комбинации дают максимальный эффект.
При запросе на корпоративную группу с клиентом могут быть обсуждены ваши реальные кейсы и задачи.
реальная экономия времени и бюджета
рост производительности сотрудников и отделов
конкурентное преимущество на рынке благодаря внедрению ИИ
Даты и регистрация
Онлайн тренинг
Гарантированные курсы
Гарантирован при получении Вашей заявки
Программа курса
Модуль 1. 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
Модуль 2. 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
Модуль 3. Оптимизация ежедневных операций: запись и анализ встреч
- Инструменты для записи и транскрибации (Fireflies и др.)
- Анализ транскрибаций с помощью AI
Модуль 4. 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
Модуль 5. Реальный кейс: Подготовка кп после 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
Модуль 6. Визуальное мышление с AI
- Создание диаграмм,блок-схем, mind maps из текстовых данных
- Визуализация бизнес-процессов
Модуль 7. 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
Модуль 8. 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
Модуль 9.
- Локализация контента
- Генерация документов с учетом культурных инсайтов
Модуль 10. 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
Модуль 11. 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
Модуль 12. 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
Модуль 13. Реальный кейс: Переподготовка договоров/регламентов
- 1. Извлечение ключевой информации
- 2. Автоматическая классификация
- 3. Построение поисковых систем
Модуль 14. 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)
Модуль 15. 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