Улучшаемые навыки
ИИ-стратегия
ИИ-агенты
Промпт-инжиниринг
Управление изменениями
ROI ИИ
Explainable AI (XAI)
Гиперперсонализация
Предиктивная аналитика
Динамическое ценообразование
Quiet tech (тихие технологии)
Цифровые двойники
Кибербезопасность ИИ
Омниканальность
Управление ассортиментом
Клиентский опыт (CX)
Чему вы научитесь
01
Оценивать ИИ-зрелость компании и определять точки роста с максимальной окупаемостью инвестиций (ROI).
02
Рассчитывать экономическую эффективность ИИ-проектов и ставить KPI.
03
Создавать промпты и настраивать персональных ИИ-ассистентов для автоматизации рутинных задач (экономия 3–4 часов в неделю).
04
Разрабатывать дорожную карту внедрения ИИ с учётом рисков и сопротивления персонала.
05
Применять ИИ для гиперперсонализации клиентского опыта, управления ассортиментом и динамического ценообразования.
06
Использовать «тихие технологии» (quiet tech) для оптимизации торгового зала и повышения эффективности персонала.
07
Проектировать бесшовный омниканальный клиентский путь с помощью ИИ-агентов.
Программа курса
01
Стратегический фундамент: ИИ как драйвер изменений
1.1. Новая реальность: от экспериментов к эксплуатации
Почему 2026 год стал переломным: ИИ как базовая инфраструктура, а не витрина инноваций.
Что такое ИИ-агенты и мультиагентные системы, и почему они меняют правила игры.
Ключевые тренды: физический ИИ, объяснимый ИИ.
1.2. Экономика ИИ: как считать окупаемость инвестиций (ROI) и ставить KPI
Оценка ИИ-зрелости компании / подразделения.
Метрики успеха: от снижения операционных затрат до роста выручки за счет новых возможностей.
Анализ провалов: почему 90% пилотов не доходят до внедрения и как войти в 10% успешных.
Практика: аудит ИИ-зрелости и поиск точек роста.
Работа с чек-листом для оценки своего подразделения. Участники заполняют матрицу приоритетных задач, где ИИ даст максимальную окупаемость инвестиций (ROI).
02
Управление через ИИ-агентов: новая операционная модель
2.1. Введение в ИИ-агентов
Принципы работы «команды ИИ-агентов»: финансы, логистика, аналитика как отдельные «цифровые сотрудники».
Как ставить задачи агентам и контролировать их исполнение. Принцип «человек в контуре» (Human-in-the-loop).
2.2. Инструментарий руководителя: промпт-инжиниринг
Как общаться с ИИ, чтобы получать не просто текст, а готовые аналитические выкладки и сценарии.
Создание промптов для рутинных задач: анализ отчетов, подготовка совещаний.
Практика: создание персонального ИИ-ассистента.
Участники на практике настраивают простого агента для сбора и первичного анализа данных из открытых источников или предоставленных корпоративных документов. Результат: готовый инструмент для экономии 3-4 часов в неделю.
03
Управление рисками, этика и внедрение
3.1. Архитектура доверия: объяснимый ИИ и безопасность
Проблема «черного ящика»: как проверять решения, принятые ИИ.
Принципы объяснимого ИИ (XAI) для руководителей: почему модель приняла такое решение?
Кибербезопасность ИИ: защита от отравления данных и промпт-инъекций.
3.2. Дорожная карта внедрения: от пилота к масштабированию
Разработка стратегии: пилотный проект, сбор обратной связи, доработка, тиражирование.
Работа с возражениями персонала: как мотивировать команду использовать ИИ.
Практика: карта рисков и план коммуникации.
Участники в группах разрабатывают план внедрения ИИ-инструмента, уделяя особое внимание рискам и способам их митигации, а также программе обучения сотрудников.
04
ИИ в управлении розничным бизнесом: клиентский опыт и операции
4.1. Агентная коммерция (Agentic Commerce): новые сценарии покупок
Как ИИ-агенты меняют путь клиента: от поиска по ключевым словам к голосовому и визуальному консьерж-сервису.
Гиперперсонализация на основе реальных данных: предложение «в моменте» и управление лояльностью через ИИ.
4.2. Управление ассортиментом и ценообразованием
Предиктивная аналитика спроса: как ИИ прогнозирует продажи и оптимизирует запасы на полках.
Динамическое ценообразование и управление промо-акциями.
4.3. «Тихие технологии» (Quiet Tech) в торговом зале
Как ИИ помогает персоналу, оставаясь невидимым для покупателя: умные камеры, анализ очередей, автоматизация выкладки.
Цифровые двойники магазинов для оптимизации планировки и мерчандайзинга.
Практика: разработка стратегии для омниканальности.
Кейс: как объединить онлайн- и оффлайн-данные о покупателе для увеличения LTV.
Участники проектируют сценарий использования ИИ-агента для бесшовного клиентского опыта (например, клиент заказал онлайн, хочет примерить в магазине, получить рекомендацию по размеру от ИИ-ассистента и докупить сопутствующий товар).
05
Итого на курс 16 ак. ч.: теория — 8 ак. ч. (50%), практика — 8 ак. ч. (50%)
Для кого
Директор проекта
Руководитель группы\Тимлид
Руководитель проекта
Предварительная подготовка
Опыт управления в ретейле или e-commerce от 1 года. Базовое понимание бизнес-процессов. Технические навыки не требуются — курс адаптирован для руководителей без ИИ-бэкграунда.
