AI Рассвет · корпоративное обучение

Не просто пользоваться AI.
Встроить его в реальную работу.

Практическая программа для предпринимателей, руководителей и специалистов. На своей задаче вы пройдёте путь от рабочих сценариев с LLM до базы знаний, AI‑агента, автоматизации, тестов и плана внедрения.

Хочу на обучениеПосмотреть программу
Практика на своей задачеБез гонки за десятками сервисовФокус на проверяемом результате
Почему обычные AI‑курсы не работают

Нейросеть есть.
Системы — нет.

Проблема редко в выборе модели. Обычно AI не знает контекст компании, не встроен в процесс и не имеет критериев качества.

01 / Контекст

Каждый раз начинаете с нуля

Сотрудники заново объясняют задачу, копируют документы и получают разные ответы на один и тот же вопрос.

НЕТ ПОВТОРЯЕМОСТИ
02 / Знания

Данные и правила разбросаны

Регламенты, таблицы, переписки и опыт экспертов живут в разных местах и не превращаются в рабочую память AI.

НЕТ ЕДИНОЙ БАЗЫ
03 / Результат

Красивый demo вместо внедрения

Есть агент или автоматизация, но нет baseline, владельца, тестов, стоимости успешной задачи и решения о масштабировании.

НЕТ ROI
Что будет на выходе

После обучения остаётся рабочая система, а не набор конспектов.

Каждый модуль заканчивается конкретным артефактом. К финалу они складываются в один проверяемый пилот вокруг вашей задачи.

Ваш первый AI‑контур

✓карта процесса и список гипотез для AI;
✓рабочие инструкции, контекст и правила проверки результата;
✓структура базы знаний или источников данных;
✓ассистент, агент или end‑to‑end workflow;
✓acceptance criteria, тест‑кейсы и human review;
✓экономика пилота и roadmap внедрения на 90 дней.

Научитесь выбирать правильный уровень AI

Когда достаточно хорошего промпта, когда нужен workflow, когда RAG, когда агент, а когда задачу надёжнее решить обычным кодом или вообще не автоматизировать.

prompt → workflow → RAG → agent → production
Кому подходит

Тем, кому нужен результат в работе, а не коллекция AI‑сервисов.

Технический бэкграунд не обязателен. Важнее иметь реальную задачу, процесс или рабочую рутину, которую хочется улучшить.

Собственник / CEO

Понимать, куда вкладываться

Найти процессы с максимальным эффектом, оценивать риски и экономику и не зависеть от хайпа.

Руководитель / Product

Собрать рабочий пилот

Перевести задачу отдела в архитектуру, встроить AI в workflow и управлять качеством результата.

Специалист

Стать AI‑native в своей роли

Передать AI исследования, аналитику, подготовку материалов и повторяющиеся операции — сохранив контроль.

Программа обучения

От ежедневной работы с AI — до агентов, автоматизации и production.

Программа построена по нарастающей сложности. Сначала вы получаете быстрый эффект в своей роли, затем собираете контекст компании, прикладные AI‑сценарии, агентов и интеграции. Финал — проверяемый проект и план внедрения в реальную работу.

10практических модулей
1сквозной AI‑проект
10+рабочих артефактов
00
До начала программы

Входная AI‑диагностика: выбрать процесс и точку приложения

Диагностика
Что делаем до первого модуля
  • Выбираем 1–3 реальных процесса или рабочие рутины, которые имеет смысл улучшить.
  • Фиксируем AS‑IS: кто участвует, что происходит на каждом шаге и где теряются время и качество.
  • Снимаем baseline: длительность, объём, стоимость ручной работы, ошибки, SLA или конверсия.
  • Проверяем данные, доступы, ограничения безопасности и готовность процесса к эксперименту.
  • Разделяем гипотезы: где нужен хороший AI‑workflow, где RAG, агент, автоматизация или обычный код.
  • Выбираем сквозной проект, который будет развиваться на протяжении всей программы.
01
AI‑native фундамент

AI как новая операционная система личной и командной работы

Работа → AI‑native
Что разбираем
  • Что современные LLM умеют хорошо, где ошибаются и почему «умный чат» ещё не является системой.
  • Как декомпозировать работу на задачи и находить те, где AI реально усиливает человека.
  • Матрица «человек / AI / автоматизация»: что оставить человеку, что делегировать, что автоматизировать.
  • Как выбирать класс решения: чат, workflow, RAG, агент, интеграция, код или ручная работа.
  • Как формулировать критерий качества до генерации и принимать результат по фактам, а не по впечатлению.
  • Артефактный подход: AI должен создавать письмо, таблицу, решение, запись в CRM, отчёт — а не просто «хороший ответ».
  • Личный AI‑стек: модели, проекты, файлы, инструкции, шаблоны и правила хранения контекста.
  • Как строить AI‑привычку без хаоса: библиотека сценариев, повторное использование и регулярный review.
02
Ежедневная работа

LLM на практике: документы, переписка, встречи и повторяемые workflow

Prompt → workflow
Что разбираем
  • Сильная постановка задачи: цель, роль, контекст, входные данные, ограничения и формат результата.
  • Как выбирать модель под сценарий: рассуждение, скорость, длинный контекст, файлы, поиск и стоимость.
  • Few‑shot примеры, эталоны, чек‑листы и структурированные форматы для стабильного результата.
  • Работа с PDF, договорами, инструкциями, длинными документами и пакетами файлов.
  • Email и деловая переписка: черновики, ответы, tone of voice, резюме тредов и follow‑up.
  • Встречи: подготовка повестки, транскрибация, саммари, решения, ответственные и задачи после созвона.
  • Создание шаблонов и reusable‑workflow вместо десятков одноразовых промптов.
  • Галлюцинации и контроль: источники, проверка критических полей, второй проход и human review.
03
Исследования и аналитика

AI для исследований, данных, отчётов и управленческих решений

Данные → вывод
Что разбираем
  • Deep research: как ставить исследовательский вопрос, строить план и не терять важные источники.
  • Поиск и верификация фактов: первичные источники, противоречия, свежесть данных и уровень уверенности.
  • Сравнение конкурентов, продуктов, технологий и решений по заданной системе критериев.
  • Работа с Excel / CSV / выгрузками: очистка, группировки, сегментация, аномалии и расчёты.
  • Как получать графики и визуализации, которые отвечают на вопрос, а не просто украшают отчёт.
  • Автоматическая сборка управленческих отчётов: факты → выводы → риски → рекомендации.
  • Презентации и decision memo: как превращать исследование в материал для принятия решения.
  • Контроль аналитики: воспроизводимость расчётов, проверка цифр и отделение факта от интерпретации.
04
Контекст компании

Корпоративные знания и RAG: дать AI контекст именно вашего бизнеса

Знания → контекст
Что разбираем
  • Что должно входить в AI‑контекст компании: продукты, клиенты, цены, процессы, роли, правила и критерии качества.
  • Голос бренда и основателя: как фиксировать tone of voice, аргументацию, запреты и хорошие примеры.
  • Инвентаризация источников: документы, регламенты, CRM, wiki, базы, переписки и внешние системы.
  • Подготовка знаний: структура, chunking, metadata, версии, владельцы и правила актуализации.
  • Как работает RAG: embeddings, vector search, hybrid search, reranking и сбор релевантного контекста.
  • Разделение данных и прав доступа для разных ролей, отделов и уровней конфиденциальности.
  • Как строить общую память для нескольких AI‑сценариев без копирования контекста в десятки промптов.
  • Тестирование базы знаний: контрольные вопросы, полнота, точность, цитирование и поиск причин ошибок.
05
Маркетинг

AI‑маркетинг: исследования, контент и креативы как система

Исследование → контент
Что разбираем
  • Исследование рынка: категории, конкуренты, офферы, каналы, цены и изменения спроса.
  • ICP и сегментация аудитории: задачи, боли, триггеры покупки, возражения и язык клиента.
  • Как собирать и анализировать отзывы, интервью, комментарии и поисковый спрос.
  • Контент‑стратегия из данных: темы, рубрики, воронка, формат и связь с коммерческой задачей.
  • Контент‑фабрика: исследование → тезисы → текст → редактура → адаптация под каналы → публикационный пакет.
  • Генерация изображений и видео: постановка задачи, единый визуальный язык и контроль качества креатива.
  • Фабрика рекламных креативов: гипотезы, вариации оффера, тексты, визуалы и систематизация тестов.
  • Trendwatching, SEO и мониторинг конкурентов: как регулярно находить новые темы и изменения рынка.
06
Продажи и коммуникации

AI в продажах: от подготовки к контакту до контроля звонков и CRM

Контакт → сделка
Что разбираем
  • AI‑исследование лида: компания, роль, контекст, вероятные задачи и сигналы перед первым контактом.
  • Персонализированный outreach: письмо, сообщение, гипотеза ценности и follow‑up без массового спама.
  • Подготовка к встрече: бриф клиента, вопросы, возражения, кейсы и сценарии разговора.
  • Транскрибация звонков и встреч: факты, договорённости, риски, следующие шаги и ответственные.
  • AI‑контроль качества звонков: чек‑лист, обязательные вопросы, нарушения, сигналы интереса и coaching.
  • Автозаполнение CRM: контакты, потребности, статус сделки, задачи и структурированные заметки.
  • Подготовка коммерческих предложений и follow‑up на основании контекста конкретной сделки.
  • AI первой линии: квалификация, ответы по базе знаний, маршрутизация и передача человеку в нужный момент.
07
AI‑агенты

AI‑сотрудники: научить модель самостоятельно выполнять ограниченную работу

Ответ → действие
Что разбираем
  • Анатомия агента: цель, системные инструкции, tools, состояние, память, цикл и критерий остановки.
  • Чем агент отличается от чат‑бота, цепочки промптов, workflow и обычной автоматизации.
  • Tool calling и MCP: как подключать внешние функции, данные и рабочие системы.
  • Память и состояние: что агент должен помнить между шагами, а что хранится только во внешней системе.
  • Human‑in‑the‑loop: подтверждения, лимиты и матрица прав Read / Suggest / Write / Admin.
  • Single‑agent, orchestrator и multi‑agent: когда нужны несколько ролей и когда это лишняя сложность.
  • Шаблоны AI‑ролей: исследователь, аналитик, секретарь встреч, контролёр продаж, маркетолог, ассистент знаний, первая линия, координатор.
  • Цикл улучшения: ошибка → разбор причины → новое правило / тест / ограничение → повторная проверка.
08
Автоматизация

Интеграции: встроить AI в CRM, почту, таблицы, мессенджеры и внутренние системы

Агент → процесс
Что разбираем
  • Архитектура end‑to‑end процесса: trigger → данные → AI → проверка → действие → лог.
  • API и webhooks: как системы обмениваются данными и как читать документацию интеграций.
  • n8n и low‑code как orchestration‑слой для быстрых рабочих автоматизаций.
  • CRM, таблицы, email, Telegram/WhatsApp, таск‑трекеры, базы данных и внутренние сервисы.
  • Где использовать детерминированную логику, а где действительно требуется решение LLM.
  • Событийные и расписанные процессы: очереди, расписания, фоновые задачи и длинные workflow.
  • Надёжность: ошибки, retries, таймауты, дедупликация, fallback и идемпотентность.
  • Безопасная эксплуатация: секреты, доступы, журнал действий и ручное подтверждение критических операций.
09
Vibe coding

AI‑разработка: сайты, внутренние сервисы, боты и MVP без месяцев разработки

Идея → продукт
Что разбираем
  • Как превратить идею в понятный PRD: пользователи, роли, сценарии, данные, ограничения и критерии готовности.
  • Быстрый UI‑прототипинг в AI‑builders: структура интерфейса, состояния, формы и пользовательские сценарии.
  • Работа в Cursor / Claude Code: контекст репозитория, правила проекта, задачи, терминал и итерации.
  • Frontend, backend, база данных, авторизация и подключение AI‑функций к продукту.
  • Telegram‑боты, внутренние кабинеты, аналитические панели, клиентские мини‑сервисы и AI‑утилиты.
  • Supabase / Postgres, API и внешние сервисы: как быстро собирать полноценный data‑flow.
  • Деплой и окружения: домен, секреты, staging / production и базовая эксплуатация приложения.
  • Граница vibe coding: где достаточно AI‑разработки, а где нужен инженерный review, рефакторинг и тесты.
10
Production и команда

Из пилота в рабочую систему: evals, безопасность, ROI и AI‑native команда

Пилот → система
Что разбираем
  • Acceptance criteria: какой фактический результат доказывает, что AI‑система выполняет задачу.
  • Evals и тестовые наборы для ответов, классификаций, извлечения данных, генерации и действий.
  • Безопасность: персональные данные, секреты, права доступа, NDA, on‑premise и audit trail.
  • Observability: логи, трассировка действий, метрики, причины ошибок и контроль деградации после обновлений.
  • Экономика: стоимость успешной задачи, токены, инфраструктура, human review, поддержка и фактический ROI.
  • Разделение ответственности: что решает AI, что подтверждает человек и кто владеет каждым агентом / workflow.
  • Внедрение в команду: обучение сотрудников, рабочие стандарты, AI champions, библиотека практик и разбор ошибок.
  • Решение после пилота: масштабировать, доработать, подготовить данные, изменить процесс или остановить гипотезу.
Как проходит обучение

По той же логике, по которой мы ведём AI‑проекты.

Сначала диагностика и данные, потом сборка решения, затем тестирование и только после этого — масштабирование.

ШАГ 01→

Диагностика

Фиксируем процесс, baseline, данные, владельца и измеримый критерий успеха.

ШАГ 02→

Контекст

Настраиваем инструкции, источники знаний и правила проверки результата.

ШАГ 03→

Прототип

Собираем ассистента, workflow или агента только нужного уровня сложности.

ШАГ 04→

Интеграция

Связываем решение с рабочими системами и реальным потоком данных.

ШАГ 05✓

Тест и запуск

Проверяем критерии, считаем стоимость и формируем план внедрения.

Формат

Для себя или для команды.

На старте собираем предзапись и подбираем формат под задачу, уровень и контекст участников.

Индивидуальный трек

Предприниматели и специалисты

Общий маршрут плюс работа над собственным процессом или продуктом.

  • живые занятия и разборы;
  • практика между встречами;
  • шаблоны, чек‑листы и примеры;
  • чат участников;
  • финальный разбор roadmap.
Оставить заявку
Командный трек

Компании и отделы

Обучение строится вокруг выбранного процесса компании и общей рабочей архитектуры.

  • входная диагностика процесса;
  • единые правила работы с AI;
  • практика на живых задачах;
  • разбор безопасности и интеграций;
  • roadmap пилота и масштабирования.
Обсудить формат
Почему AI Рассвет

Учим тому же подходу, по которому сами внедряем AI в бизнес.

AI Рассвет — AI‑студия внедрения: агенты, корпоративные базы знаний и RAG, интеграции, автоматизация и production‑разработка. Поэтому обучение строится не вокруг «топа нейросетей», а вокруг архитектуры реального результата.

Процесс раньше моделиСначала понимаем задачу и метрику.
Demo не равно successНужны тесты и acceptance criteria.
Автономность ограниченаПрава и human review проектируются заранее.
ROI важнее хайпаПилот масштабируется только после измерения эффекта.
OPENAIANTHROPICGEMINIGIGACHATYANDEXGPTN8NRAGPOSTGRESQDRANTPYTHONTYPESCRIPT
Частые вопросы

Что важно знать до старта.

Нужно уметь программировать?

Нет для основного трека. Мы начинаем с процесса, контекста и логики решения. Технические блоки объясняют интеграции и vibe coding на прикладном уровне, но программа не превращается в курс разработчиков.

Если я уже активно использую ChatGPT, Claude или Gemini, будет полезно?

Да, если вы хотите перейти от отдельных диалогов к повторяемой системе: рабочим инструкциям, базе знаний, агентам, автоматизации, тестам и измеримому эффекту.

Не устареют ли инструменты через несколько месяцев?

Конкретные модели и сервисы будут меняться. Поэтому ядро программы — архитектура и метод внедрения. Перед каждым потоком примеры и стек актуализируются.

Можно прийти с задачей компании?

Да. Для этого предусмотрен командный трек: входная диагностика, работа на реальном процессе и итоговый roadmap пилота.

Что если моей задаче нужен полноценный production?

На обучении вы получите границу между прототипом и промышленным решением и требования к данным, интеграциям, безопасности и тестированию. Сложную production‑часть можно отдельно передать AI Рассвет на аудит и внедрение.