Корпоративное AI-обучение для команд
Проводим практическое AI-обучение для руководителей, операционных команд и сотрудников, которым нужно использовать модели в работе, а не просто посмотреть вдохновляющую лекцию. Берем примеры компании: письма, заявки, отчеты, регламенты, таблицы, CRM-сценарии и внутренние документы.
— 01 / ЗАДАЧИ
Что разбираем на корпоративном AI-обучении
Программа строится вокруг вашей работы. Сначала выясняем, где команда уже пробует ChatGPT или другие модели, где есть риск, а где можно быстро снять ручную нагрузку.
AI-грамотность для руководителей
Объясняем, что модели умеют, где ошибаются, как оценивать AI-инициативы и какие вопросы задавать команде.
Руководители принимают решения спокойнее и не покупают AI ради красивой презентации.
Промпты для рабочих задач
Тренируем запросы на реальных материалах: письма, отчеты, анализ заявок, черновики документов, подготовка встреч.
Сотрудники получают набор приемов, который можно применять сразу после сессии.
AI в операционных процессах
Разбираем, где модель помогает классифицировать, проверять, резюмировать, искать и готовить следующий шаг.
Команда видит не абстрактный AI, а конкретные места в своем процессе.
Правила внутреннего использования
Фиксируем, какие данные можно отправлять в модели, какие нельзя, когда нужна проверка человеком и как хранить результаты.
У компании появляется понятный контур безопасности вместо запретов на уровне слухов.
Практикум с примерами компании
Участники работают с обезличенными или разрешенными материалами, а не с учебными задачами из интернета.
После обучения остаются шаблоны, сценарии и идеи для пилотов.
Карта AI-возможностей
Собираем список задач, где достаточно навыка, где нужен GPT-процесс, а где уже стоит строить интеграцию или агента.
Команда понимает, что делать самой, а что выносить в отдельный проект.
— 02 / КОНТЕКСТ
Кому подходит такой формат
Это обучение для компаний, где AI уже появился в рабочих чатах, но пока живет хаотично: кто-то пишет хорошие промпты, кто-то копирует конфиденциальные данные, кто-то ждет волшебной автоматизации.
Руководителям нужно понять, где AI дает пользу, а где создает лишний риск.
Операционные команды хотят быстрее работать с заявками, отчетами, документами и внутренними знаниями.
HR, продажи, поддержка или back office уже пробуют ChatGPT, но без общих правил.
Компания хочет подготовить людей перед GPT-интеграцией, AI-агентом или внутренним AI-пилотом.
— 03 / ПРОЦЕСС
Что входит в разработку
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Кейсы, которые помогают объяснять обучение
Показываем живые типы задач: HR-агент, RAG по документам, сообщества, события и внутренние инструменты. Это помогает участникам увидеть, где заканчивается навык и начинается продуктовая система.
AI-агент · HR · Enterprise
Magnum HR Agent
AI HR-агент для розничной сети: скрининг кандидатов, внутренняя база знаний, подбор вакансии и рабочие сценарии рекрутеров.
RAG · Поиск · US MarketAutomotive RAG Assistant
AI-ассистент для автомобильных операций: машины, сервис, заказы, совместимость запчастей и внутренняя база знаний.
AI-инфраструктура · Telegram Mini-App · СобытияKaizen Club · TheNext
AI-инфраструктура трёхдневного бизнес-слёта в Абу-Даби — единый Telegram Mini-App, через который проходит каждый участник: от первого клика по билету до материалов после.
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Интеграции
На обучении не подключаем все системы сразу, но разбираем, где AI может работать рядом с CRM, WhatsApp, Telegram, Google Sheets, документами и внутренними API.
CRMWhatsAppTelegramGoogle SheetsNotionAirtable1CBitrix24amoCRMPostgreSQLSupabaseOpenAIAnthropiccustom APIvector databases
— 06 / ДАННЫЕ
Правила, данные и ответственность
Отдельно обсуждаем внутренние правила использования AI: какие данные нельзя отправлять в публичные модели, как проверять ответы и где человек обязан оставаться в контуре.
Помогаем разделить безопасные личные сценарии, командные шаблоны и задачи, которым нужна интеграция.
Фиксируем примеры запрещенных данных: персональные данные, коммерческие условия, закрытые документы, доступы.
Показываем, как проверять ответы модели на источниках, фактах и здравом смысле.
Для руководителей готовим простой язык, на котором можно объяснить правила внутри компании.
— 07 / СРОКИ
Сроки и формат работы
Быстрый аудит
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
Прототип
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
MVP
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Production
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Discovery
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Прототип
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
MVP
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Production система
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Поддержка
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
Почему azamat.ai
Мы не читаем лекцию про будущее AI. Разбираем реальные процессы, промпты, данные и ограничения.
Есть опыт в AI-агентах, RAG, GPT-интеграциях, HR, поддержке, событиях и внутренних инструментах.
Умеем говорить с руководителями, операционными командами и техническими специалистами на одном проекте.
Обучение можно провести на русском или английском, очно в Алматы или удаленно.
После сессии можно перейти к пилоту: агенту, GPT-интеграции, RAG-системе или внутреннему инструменту.
— 10 / FAQ
FAQ
Обычно это 2-4 часа для вводной сессии или серия практикумов по 2 часа. Для руководителей и операционных команд лучше делать отдельные треки.
Да, это лучший формат. Берем обезличенные или заранее разрешенные материалы: заявки, письма, инструкции, отчеты, таблицы, регламенты.
Начинаем с прикладной работы с LLM: ChatGPT, Claude, Gemini или корпоративные инструменты. Дальше показываем, где нужны RAG, интеграции и AI-агенты.
Нет. Для большинства треков достаточно понимать свою работу. Техническую часть добавляем только для IT, продукта или аналитиков.
Да. Можем подготовить короткий рабочий документ: что разрешено, что запрещено, какие данные нельзя отправлять, когда нужна проверка человеком.
Обсудим ваш проект.
Начать с пары деталейОтвечаем в течение одного рабочего дня. На первом созвоне Азамат подключается лично: честно разбираем объём работ, бюджет и риски с человеком, который отвечает за поставку.