Интенсив по ИИ-агентам

Метод скрытых артефактов

Метод проверен на 900+ кейсах за 2,5 года в 300+ компаниях

01 · Найти узкое место

В каждом процессе есть очередь — к юристу, к ключевому эксперту, к согласованию у руководителя. Это место, где задача стоит и ждёт. Программа учит видеть эти очереди и понимать, что именно в них тормозит.

02 · Разложить на шесть простых вопросов

Что приходит на вход. Что должно появиться на выходе. Какие знания нужны. Какие навыки. Кому это нужно. Какая в этом бизнес-ценность. Это рабочий язык агентского проекта — простой, повторяемый, переносимый с одной задачи на другую.

03 · Встроить агента точечно

Передать машине только то звено, которое тормозит поток. Без перестройки всей операционки и без многомесячных проектов. Эффект — на горизонте 1−2 спринтов.

Базовая идея: представить любой бизнес-процесс как конвейер артефактов. Конкретных объектов, с которыми работает специалист: письмо, таблица, расчёт, статус в CRM, коммерческое предложение. Простой критерий: если можно сделать скриншот или распечатать — это артефакт. Но самое интересное происходит между видимыми артефактами.

— Из книги «Цифровое мышление в бизнесе»

Программа учит методу в трёхдневном плотном формате

К концу третьего дня команда применяет его к собственным задачам и получает работающий прототип

Подробнее о методе

Результаты после программы

01

Рабочий ИИ-агент в вашей компании

К концу третьего дня команда уносит прототип, который разворачивается в боевой среде за 1−2 спринта. Это работающий артефакт. Его можно подключить к реальным данным компании в ближайшие недели.

02

Команда, которая собирает агентов своими силами

Корпоративный агентский проект у подрядчка стоит 5−15 млн ₽ и занимает 6−9 месяцев. После программы команда повторяет такой проект без внешнего консалтинга.

03

Понятная карта, где ИИ окупится

Главная причина провалов корпоративных ИИ-пилотов — выбор не той задачи. Команда уходит с критерием выбора, проверенным на 900+ кейсах. Опасные точки перестают съедать бюджет.

Программа окупается одним внедрённым кейсом — от 5 до 20 млн ₽ в год.

Смысл и позиционирование

Что такое ИИ-агент в бизнес-логике компании

Как видеть в процессе участки мыслительной работы, которые тормозят общую производительность

Как мыслить через артефакты, функции и узкие места мыслительной работы

Где агент усиливает сотрудника, а где меняет конфигурацию процесса

Как оценивать собственные кейсы на предмет агентского применения

Практическое ядро первого дня строится вокруг центрального учебного кейса: распродажа неликвидов. На этом материале участники вместе проходят путь от бизнес-смысла к устройству агентского решения. Кейс разворачивается полноценно: участники на учебном материале создают ИИ-агента, который решает один из процессов внутри кейса. Это центральная практическая линия первого дня и фундамент для дальнейшей инструментализации.

Concept

Visual communication takes place through pictures, graphs, and charts, as well as through signs, signals, and symbols. It may be used either independently or as an adjunct to other methods.
Research

Symbolization is an important definition for this perspective. The cultural perspective involves the identity of symbols. The uses of words that are related to the image, the use of heroes in the image, etc. are the symbolization of the image.
Marketing

The view of images in the critical perspective is when the viewers criticize the images, and the critiques have been made in the interest of the society, although it’s an individual perspective nevertheless.

Формат программы

01

Учебный кейс «Распродажа неликвидов»

Универсальный пример, на котором виден весь жизненный цикл агента от данных до результата. Логика переносится на любую отрасль.

02

Собственная платформа Gureev.PRO

Готовая среда с уровнями практики от чат-ботов до low-code и code-агентов. Команда работает с ней или с любым удобным инструментом. Платформа входит в стоимость, отдельная подписка после программы не требуется.

03

Финальная защита проекта

Эксперты дают обратную связь по бизнес-ценности решения и его масштабируемости в реальную работу.

Программа окупается одним внедрённым кейсом — от 5 до 20 млн ₽ в год.

Алексей Сложеникин

Директор по информационным технологиям А101

Семь команд по 5 человек, большинство довели свои идеи до PoC, два решения готовы к применению в бизнесе. Дмитрий отлично провёл теоретическую часть, сбалансировав технику и бизнес. Один из полезных эффектов — укрепление взаимодействия сотрудников и появление новых амбассадоров LLM в бизнесе.

Артём Концерев

Директор направления цифровой трансформации НИУ ВШЭ

Дмитрий, вы очень крутой. Напоминаю, что мы едем к вам учиться в апреле. Я хочу максимальный эффект от среды, в которой будут учиться мои генеральные директора. Хотел бы снабдить вашими книгами своих руководителей.

Сергей Усик

Директор по информационным технологиям Абрау-Дюрсо

Дмитрий выделился высокой экспертизой и глубокой погружённостью в тему. Его участие обеспечило успешное развитие нашего проекта и сопровождалось внутренними обучающими сессиями для команды. Проактивность и вовлечённость Дмитрия позволили реализовать проект в кратчайшие сроки. Мы создали MVP и продолжим работу с командой Gureev.PRO.

Анатолий Стояновский

Директор по ИТ и технологическим инновациям МШУ Сколково

Поиск точек роста с помощью ИИ — отдельная задача, она отличается от классической ИТ-автоматизации. Интенсив хорошо помогает сделать качественный шаг в эту сторону. За пару дней осторожный скепсис превращается в рабочий инструмент. Портфель проектов часто пополняется идеями, которые до интенсива были незаметны.

Павел Алферов

Профессор бизнес-практики Школы управления СКОЛКОВО

Дмитрий создал именно то, чего не хватает — рабочую схему-рамку, набор конкретных шагов от первой смутной идеи до живой работающей системы. Превращает И И из туманного техно-магического заклинания в органическую часть рабочего процесса.

Частые вопросы