Практическое применение ИИ для эффективного руководства
Интенсивный онлайн-практикум для руководителей проектов, директоров и тимлидов. Проводится на площадке учебного центра IBS. По окончании - сертификат установленного образца .
От автоматизации рутинных коммуникаций до принятия решений на основе данных (data-driven) и построения прозрачной дорожной карты внедрения. Освойте ИИ не как модную игрушку, а как измеримый управленческий инструмент с расчетом окупаемости (ROI).
"Я не читаю лекции по пересказам чужих статей. 30 лет практики, авторский метод Tell → Show → Do и разбор живых кейсов 2025-2026 годов с оркестрацией LLM-агентов на вашей инфраструктуре."
Для кого разработан этот курс
Программа ориентирована на управленцев и ключевых экспертов, отвечающих за сроки, бюджеты, архитектуру и операционные цепочки компании.
Руководитель проекта
Управление сроками, автоматизация статусов, контроль узких мест в спринтах и оценка рисков.
Директор проекта
Управление пулом проектов, защита бюджетов, аудит окупаемости (ROI) и data-driven решения.
Руководитель группы / Тимлид
Снятие рутины с команды, ускорение ревью, регламенты, онбординг и преодоление саботажа.
Бизнес-аналитик
Проектирование CJM с точками усиления ИИ, валидация требований и построение сквозных workflow.
CIO (ИТ-директор)
Стратегия внедрения AI-агентов, безопасность закрытого контура и подбор решений без вендорлока.
Цифры практики
В ИТ-консалтинге, управлении и разработке
С 1990-х годов: от системного софта до методологий ALM и RAG
Обучено лично
До уровня самостоятельной сертификации, включая команды уровня CMMI-3
Доведено до результата
Нефтегаз, банки, ОПК, госсектор, авиация и сложная промышленность
Как мы проходим путь внедрения на курсе
Строгая последовательность шагов: от аудита текущего хаоса до автономной работы вашей команды.
Диагностика
Аудит задач руководителя: отсекаем хаос и находим узкие места в процессах подразделения.
Рутина и промпты
Автоматизация регламентов, саммари встреч и протоколов через локальных LLM-ассистентов.
Data-Driven
Принятие решений по метрикам и отчетам вместо интуиции. Выявление скрытых аномалий в данных.
CJM и продажи
Сквозной кейс оптимизации воронки: лид → квалификация → КП → контроль приемки.
Roadmap и ROI
Защита собственного AI-пилота, расчет бюджета окупаемости и устранение рисков саботажа.
Чему вы научитесь на курсе
Выявление рутинных задач: четкий аудит и отбор процессов подразделения, готовых к автоматизации через ИИ/RPA без рисков для производства.
Интерпретация выводов ИИ: работа с аналитикой данных без попадания в ловушку галлюцинаций нейросетей и иллюзии "черного ящика".
Оптимизация workflow и CJM: интеграция нейросетевых помощников в цепочки согласований, подготовку КП и точки контакта с клиентами.
Безопасность и регламенты: правила работы по NDA, запрет на загрузку чувствительных данных в открытые сервисы и методы обезличивания.
Дорожная карта внедрения: пошаговый план запуска 1-2 реальных AI use-cases с распределением ответственности по матрице RACI.
Экономическая оценка (ROI): защита бюджета и целесообразности AI-инициатив перед высшим руководством с точными цифрами окупаемости.
Программа курса (16 ак. часов)
8 часов теории и 8 часов практической отработки на собственных управленческих кейсах. Раскройте модуль для просмотра деталей.
01 ИИ для руководителя: новая управленческая реальность
- Что руководителю важно понимать про ИИ, GenAI, ML, LLM и автоматизацию без избыточного технического погружения.
- Почему ИИ становится не только технологическим, но и ключевым управленческим инструментом.
- Основные зоны применения: рутина, коммуникации, отчетность, аналитика, процессы, клиентский опыт, работа команды.
- Где ИИ действительно помогает, а где создает скрытые риски и иллюзию эффективности.
- Роль руководителя при внедрении: постановка задачи, выбор сценария, контроль результата, работа с командой и рисками.
02 Автоматизация рутины и управленческих коммуникаций
- Какие задачи руководителя можно частично делегировать ИИ: письма, резюме встреч, подготовка документов, регламенты, чек-листы, планы задач, отчеты.
- GenAI как помощник руководителя: реальные возможности и архитектурные ограничения.
- Принципы постановки задач ИИ: контекст, роль, критерии результата, ограничения, формат ответа.
- Правила безопасной работы: какие данные нельзя загружать в публичные ИИ-инструменты, как обезличивать информацию, как проверять результат.
03 Данные и аналитика: принятие решений на основе фактов
- Data-driven подход: как ИИ помогает руководителю принимать решения на основе фактов, а не только интуиции.
- Управленческие данные: продажи, KPI, задачи, сроки, клиентские обращения, обратная связь, проектные риски.
- Как ИИ помогает выявлять скрытые закономерности, аномалии, риски и возможные сценарии развития ситуации.
- Как руководителю интерпретировать выводы ИИ и не попадать в ловушку "черного ящика".
- Ограничения ИИ-аналитики: качество данных, ошибки, предвзятость, ложные выводы, необходимость экспертной верификации.
04 Оптимизация процессов и работы с клиентами
- Как находить узкие места в workflow и определять, где ИИ может повысить скорость, качество или прозрачность процесса.
- Применение ИИ в процессах: автоматизация повторяющихся операций, обработка запросов, подготовка документов, контроль статусов, уведомления, аналитика.
- ИИ в клиентском опыте: анализ CJM, персонализация коммуникаций, чат-боты, автоматизация follow-up, анализ обратной связи и причин отказов.
- Как оценивать потенциальный эффект: экономия времени, снижение затрат, клиентская удовлетворенность. Первичная оценка ROI и целесообразности внедрения.
05 Стратегия внедрения, риски и будущее
- Как выбрать первый AI-пилот: критерии приоритизации use cases. Матрица выбора: бизнес-эффект, сложность внедрения, доступность данных, риски.
- Основные риски внедрения: конфиденциальность данных, безопасность, ошибки ИИ, сопротивление сотрудников, завышенные ожидания, отсутствие владельца процесса.
- Роли и ответственность в AI-проекте: руководитель, команда, IT, безопасность, бизнес-заказчик, пользователи.
- Как подготовить дорожную карту внедрения: цели, сценарии, участники, данные, этапы, сроки, метрики успеха, риски и следующие шаги.
- Как презентовать и защитить AI-инициативу перед руководством, инвесторами или советом директоров.
Александр Новичков
L&D-стратег · Руководитель образовательных проектов · Эксперт по ИИ
Председатель комитета по цифровому развитию Ассамблеи Ресурсо- и Энергосбережения "АРЭС"
Его профессиональный путь охватывает 32 года в ИТ и продажах, из которых 30 лет он посвятил обучению взрослых. В 2025 году Александр получил степень MBA по программе "Цифровая трансформация в бизнесе" Московской бизнес-академии, что органично дополнило его многолетнюю практику на стыке технологий и корпоративного образования.
В основе работы Александра лежит авторский метод Tell → Show → Do. Он не просто рассказывает о методиках, а демонстрирует их на собственных актуальных кейсах, превращая обучение в практическую отработку навыков. В своей текущей практике 2025-2026 годов он активно применяет LLM-агентов и оркестрацию нейросетей, показывая ученикам, как современные инструменты усиливают эффективность в продажах, переговорах и управлении.
Среди ключевых заказчиков Александра - организации федерального масштаба и крупнейшие корпорации: Сбербанк, ВТБ, Центральный банк РФ, Татнефть (пятилетнее сотрудничество, более 200 обученных), Иркутский авиационный завод (десять лет взаимодействия, три официальные благодарности), РЖД, ФНС России, Пенсионный фонд РФ, Билайн, МТС, НИЦ "Курчатовский институт" и другие. Такой длительный горизонт партнерства подтверждает стабильно высокое качество его программ.
Квалификационный фундамент Александра Новичкова включает сертификации Carnegie Mellon (CMMI, QA), IBM Rational (RUP v7.0, UCM), владение стандартом PMBOK5, а также диплом педагога-психолога Министерства образования РФ. Это сочетание методологической строгости, психологической глубины и технологической продвинутости делает его одним из наиболее востребованных экспертов в сфере корпоративного обучения.
Сканируйте для связи / vCard
Готовы внедрить ИИ в управление?
Обучение проходит в малых группах с персональным разбором вашей управленческой ситуации и защитой дорожной карты пилота.