01
Несколько рабочих ИИ-агентов
Агенты для выбранных процессов команды и первый пилот в реальной работе. Команда умеет пройти путь от задачи до измеримого результата.
Как устроена лаборатория
- 1
Мы учим руководителей, они вдохновляются возможностями ИИ-автоматизации.
- 2
Руководители сами продумывают изменения в процессах с учетом новых возможностей, мы помогаем определить, как именно сделать автоматизацию лучше всего.
- 3
Мы вместе производим изменения на уровне отдела или компании.
- 4
Мы вместе измеряем результат внедрения на языке цифр.
Один цикл длится 4–6 недель.
Вместо общего курса или готовой автоматизации мы объединяем обучение и внедрение. Ваша команда видит весь цикл и после программы может повторить его самостоятельно.
Как устроена лаборатория
Лаборатория соединяет обучение, внедрение и измерение в одном цикле.
Мы учим профессионально использовать ИИ-агентов, адаптировать их к своей работе и измерять изменения.
Лаборатория проходит в Claude Cowork или ChatGPT Work в зависимости от среды, одобренной в вашей компании. Мы учим структурировать задачи, давать контекст, задавать границы и точки проверки, превращать разовые промпты в рабочие процессы.
-
01
Создать практическую основу
Команда формирует общее практическое понимание ИИ-агентов: что они умеют, где нужна проверка человеком и как мыслить рабочими процессами, а не отдельными промптами.
-
02
Выбрать процесс и метрику
Мы применяем новые знания к реальной работе вашей команды, выбираем процессы для нескольких агентов и определяем первый пилот, исходные показатели и данные, по которым будем оценивать результат.
-
03
Собрать пилот вместе
Команда создаёт нескольких ИИ-агентов вокруг выбранных задач и запускает первый пилот. Мы направляем проектирование, определяем границы и точки проверки человеком, помогаем с тестированием и решениями, необходимыми для реальной работы.
-
04
Измерить, что изменилось
Пилот используется в реальных условиях и сравнивается с исходными показателями. Команда оценивает время, качество, риски и реальные компромиссы, а не только способность инструмента выдать результат.
-
05
Подготовить следующий цикл
Мы анализируем данные, решаем, что улучшить, масштабировать или остановить, расставляем приоритеты для следующих процессов и превращаем первый пилот в повторяемый способ работы.
-
06
Проверить, что работа продолжается
Мы разбираем 30-дневный план, проверяем, продолжает ли команда измерять результат, затем согласовываем следующий практический шаг.
Главный результат: команда, которая умеет снова и снова получать измеримые улучшения с помощью ИИ.
Первый работающий пилот служит доказательством: ваша команда провела реальный процесс от гипотезы до подтвержденного результата в собственной среде. За цикл команда разрабатывает несколько агентов. Вместе с ними остаются метод, ответственный и план, чтобы повторить цикл.
02
Повторяемый метод
Общий цикл для поиска, выбора, внедрения и измерения следующего улучшения с помощью ИИ.
03
Список следующих процессов по приоритету
Следующие возможности, ранжированные по ожидаемой ценности и реализуемости.
04
30-дневный план внедрения
Понятные действия и выделенное время для следующего цикла, которые мы вместе проверим через 30 дней.
Руководители E-promo Group самостоятельно создали 12 пилотных проектов
Применили ИИ-агентов в бухгалтерии, финансах, HR, маркетинге, тендерах и документообороте.
Посмотреть кейсКто стоит за лабораторией
Подход возник из опыта внедрения в собственные команды
Егор Мараев
Руководитель обучения, методология и внедрение
15 лет практического руководства видеопродакшн-компаниями. Основной проект сейчас — студия Бластер. Более 7 лет читает курс «Убойная Анимация» в рамках академии презентаций «Бонни и Слайд».
Профиль в LinkedIn
Константин Мельников
Бренд, партнёрства и рост
Серийный предприниматель с опытом более 12 лет. Константин отвечает за бренд, партнёрства и продвижение. Владелец видеопродакшена Cult, развивает несколько ИТ-продуктов.
Практические вопросы
Что команды обычно хотят узнать перед началом.
Это общий курс по ИИ?
Нет. Команда осваивает практические навыки работы с ИИ-агентами, а программа строится вокруг реальных процессов компании, нескольких ИИ-агентов и данных из работающего пилота.
Нужно ли выбрать пилот до начала программы?
Нет. После практической основы мы проводим отдельный воркшоп по переходу от процесса к пилоту: выбираем процесс, определяем объем пилота и исходные показатели. Для этого необходимы доступ к реальной работе и участие людей, которые хорошо ее понимают.
Какие ИИ-инструменты вы используете?
Мы работаем в Claude Cowork или ChatGPT Work в зависимости от среды, одобренной в компании. Лаборатория учит профессионально работать с ИИ-агентами, соблюдая правила доступа, границы работы с данными и требования компании к проверке человеком.
Сколько времени потребуется команде?
Команде следует выделить примерно 16-20 часов в рабочем графике. Весь процесс занимает 4–6 недель.
Когда мы увидим результат?
Если у команды есть выделенное время и подходящий процесс, первый работающий пилот может быть готов к третьей неделе. Период сбора данных и итоговый разбор дают измеримый результат и понятный план следующих шагов примерно за 4–6 недель.
Что происходит после первого пилота?
У команды остаются ответственный внутри компании, таблица оценки результата, список следующих процессов по приоритету, 30-дневный план внедрения и способ запустить новый цикл. Через 30 дней мы проверяем, как продолжается работа.
Сколько человек может участвовать?
Лаборатория рассчитана на одну рабочую группу из 5-12 участников.
Вы можете поделиться релевантными кейсами?
Да. Мы обсуждаем подходящие примеры на встрече, чтобы сосредоточиться на процессах, ограничениях и решениях, наиболее близких к вашей ситуации.
Напишите нам, чтобы запланировать знакомство и диагностику ваших процессов.
Мы обсудим, как команда уже использует ИИ, что можно измерить и станет ли Лаборатория для руководителей правильным следующим шагом.
После диагностической встречи готовим предложение и фиксированную смету. Стоимость зависит от состава группы и требований к реализации.
Обсудить Лабораторию для руководителей