01
Выявлять рутинные задачи и процессы для автоматизации с помощью ИИ/RPA.
02
Интерпретировать результаты ИИ-анализа данных для принятия управленческих решений.
03
Применять ИИ для оптимизации внутренних процессов и улучшения клиентского опыта (CJM).
04
Использовать искусственный интеллект для создания управленческого контента и коммуникаций.
05
Разрабатывать дорожную карту внедрения ИИ в своем подразделении / проекте.
06
Оценивать риски и этические аспекты применения ИИ в управлении.
01
Введение. ИИ для руководителя: новая реальность
Что такое ИИ, ML, LLM (Generative AI)?
Тренды: Почему ИИ — не будущее, а настоящее для руководителя?
Роль руководителя в эпоху ИИ: от оператора к стратегу. Новые компетенции.
Основные сферы применения ИИ в управлении: автоматизация, аналитика, решения, оптимизация, клиенты.
Практика:
Диагностика: опрос / анкета: «Какие рутинные задачи отнимают больше всего времени?» / «В каких процессах вы видите узкие места?».
Групповое обсуждение: страхи и ожидания от внедрения ИИ в вашей работе. Фокус на управленческие аспекты.
02
Автоматизация рутины: освобождаем время для стратегии
Цифровые помощники и RPA (роботизация): что это, чем отличается и где применимо?
Сценарии автоматизации для руководителя:
Сбор и первичный анализ данных / отчетов (KPI, продажи, проекты).
Планирование встреч, календари, напоминания.
Обработка входящих запросов (почта, чаты) — тираж, ответы по шаблону.
Мониторинг статусов задач и проектов, автоматические оповещения.
Пример из HR: автосоринг резюме по ключевым критериям (как пример автоматизации процесса).
Как внедрять: выявление процессов для автоматизации, оценка ROI, пилотирование, управление изменениями в команде.
Практика:
Симуляция: участникам даются наборы данных (продажи, лояльность клиентов, проектные риски) и выводы ИИ-модели. Задача: интерпретировать выводы, принять управленческое решение, обосновать.
Работа с BI-инструментом: создание простых дашбордов с использованием встроенных AI-функций (прогнозирование тренда, кластеризация).
Групповое обсуждение: как внедрить культуру data-driven решений в своей команде / подразделении?.
03
Данные и аналитика: принятие решений на основе фактов
От интуиции к данным: почему data-driven подход критичен сейчас? Ограничения человеческого анализа.
Как ИИ помогает анализировать: анализ больших объемов данных (структурированных и не очень):
Выявление скрытых паттернов, корреляций, аномалий.
Прогнозирование (спрос, риски, отток, финансовые показатели). Кратко о майнинге данных.
Моделирование сценариев («Что если?»).
Интерпретация результатов ИИ: как читать выводы, оценка достоверности и риск «черного ящика».
04
Оптимизация процессов и работы с клиентами ИИ для внутренней оптимизации
Анализ и оптимизация workflow (выявление узких мест, предложение улучшений).
Персонализация обучения и развития сотрудников (адаптивные треки, рекомендации).
Геймификация для повышения вовлеченности и производительности
ИИ для работы с клиентами:
Анализ клиентского опыта (CJM): где ИИ может усилить взаимодействие? (Чат-боты, персонализация, прогноз оттока).
Генеративный ИИ для маркетинга и продаж: Персонализированные предложения, контент, follow-up. Примеры из Вебинаров 5,6.
AR/VR только как примеры улучшения клиентского опыта (виртуальные примерочные, обучение) или внутренних процессов (обучение, ремонт оборудования).
Практика:
Кейс «Продажи»: разбор сквозного кейса: от генерации лида ИИ до персонализированного предложения и автоматического follow-up. Расчет потенциального ROI.
Рабочая сессия: участники строят CJM для своего ключевого клиента и отмечают точки, где ИИ может улучшить опыт / эффективность.
Демо-лаборатория GenAI: создание персонализированного шаблона коммерческого предложения или email-кампании с помощью ИИ.
05
Стратегия внедрения, риски и будущее
Стратегия внедрения ИИ: с чего начать, поиск Use Case, оценка ROI, пилоты, масштабирование, Agile-подход.
Ключевые риски и этика:
Ошибки и предвзятость (bias) моделей. Как минимизировать?
Безопасность данных и конфиденциальность.
Влияние на персонал: страх замены, переобучение, новые роли.
Юридические и регуляторные аспекты (кратко).
Тренды будущего: На что руководителю обращать внимание (Hyperautomation, Responsible AI, специализированные модели)?
Практика:
Разработка «дорожной карты»: участники (индивидуально или в группах) разрабатывают план первых шагов по внедрению ИИ в своем подразделении / проекте на основе изученных модулей. Фокус на 1-2 конкретных Use Case.
Питч-сессия и обратная связь: краткая презентация дорожных карт, обсуждение, экспертный фидбек.
Заключительная дискуссия: «Как изменится роль руководителя через 5 лет благодаря ИИ?».
06
Итого на курс 16 ак. ч.: теория — 8 ак. ч. (50%), практика — 8 ак. ч. (50%)