Анонс курсу Як впровадити генеративний ШІ у команду чи компанію

Впровадження генеративного ШІ починається не з вибору ChatGPT, Copilot або Gemini. Спочатку потрібно зрозуміти, які задачі команди справді доцільно підсилювати за допомогою AI, які процеси готові до змін і який результат компанія хоче отримати.

На курсі учасники аналізують готовність своєї команди до використання AI, визначають потенційні сценарії, обирають 1–2 задачі для тестування та створюють план першого AI-пілоту.

Ключовий принцип:

спочатку задача і процес → потім AI-інструмент.

Для кого 

Курс буде корисним:

• керівникам команд і підрозділів;
• начальникам секторів;
• менеджерам середньої ланки;
• керівникам функціональних напрямів;
• HR та L&D;
• проєктним менеджерам;
• операційним керівникам;
• власникам малого та середнього бізнесу;
• компаніям, які тільки починають системне використання AI.

Програма курсу Як впровадити генеративний ШІ у команду чи компанію

Коротка програма:

Сесія 1 — AI Readiness: готовність команди, навички, бар’єри, можливості.
Результат: оцінка готовності + список 5–10 потенційних задач.

Сесія 2 — AI Use Cases: 3–5 сценаріїв, оцінка Value / Effort / Risk.
Результат: карта AI-сценаріїв + 1–2 пріоритетні задачі.

Сесія 3 — AI Pilot: тест, критерії результату, ролі, базові правила безпеки, наступний крок.
Результат: готовий AI Pilot Canvas — що тестуємо, ким, яким інструментом, як вимірюємо результат і за яких умов масштабуємо.

Детальна програма курсу Як впровадити генеративний ШІ у команду чи компанію

Сесія 1. AI Readiness: чи готова команда до використання ШІ

Що розбираємо

• що Generative AI уже може робити у бізнес-процесах;
• де AI справді створює цінність;
• де AI поки не варто використовувати;
• AI як помічник, інструмент, workflow та агент;
• що змінюється у роботі співробітників;
• які навички потрібні команді;
• як оцінити поточний рівень використання AI;
• які інструменти команда вже використовує;
• які існують обмеження;
• готовність процесів і даних;
• типові бар'єри впровадження:
  • страх;
  • нерозуміння;
  • відсутність навичок;
  • відсутність правил;
  • слабка якість даних;
  • відсутність підтримки керівника.

Практика

AI Readiness Check

Учасники оцінюють:

• хто вже використовує AI;
• для яких задач;
• які інструменти використовуються;
• які результати отримують;
• де виникають труднощі;
• яких навичок не вистачає;
• які задачі можуть стати першими кандидатами для AI.

Практика між сесіями

Зібрати 5–10 реальних задач команди, які:

• повторюються;
• займають багато часу;
• потребують пошуку інформації;
• передбачають роботу з документами;
• пов'язані з аналізом;
• містять багато ручних операцій.

Результат сесії

Керівник отримує:

• первинну оцінку AI-готовності команди;
• список бар'єрів;
• перелік потенційних задач для використання AI.

Сесія 2. AI Use Cases: де AI може дати реальний результат

Що розбираємо

• чому AI-впровадження потрібно починати із задачі;
• як знаходити AI use cases;
• рутинні задачі;
• інформаційні задачі;
• аналітичні задачі;
• робота з документами;
• комунікації;
• підготовка звітів;
• робота зі знаннями;
• коли достатньо AI-підказки;
• коли потрібний AI workflow;
• коли може бути доцільний AI-агент;
• як не автоматизувати неефективний процес.

Вибір інструмента

Порівнюємо сценарії використання:

• ChatGPT;
• Microsoft Copilot;
• Gemini;
• Claude;
• Perplexity;
• інші AI-рішення залежно від задач компанії.

Не за принципом:

«який AI найкращий?»

А за принципом:

«який AI найкраще підходить під цю задачу?»

Практика

AI Use Case Map

Для кожної задачі визначаємо:

Задача → поточний процес → можливість AI → інструмент → очікуваний ефект → ризик → контроль людини

Оцінка сценаріїв

Використовуємо просту модель:

VALUE × EFFORT × RISK

Оцінюємо:

• потенційну користь;
• складність реалізації;
• рівень ризику.

Практика 2

Учасники формують:

• 3–5 AI use cases для своєї команди;
• 1–2 пріоритетні задачі для першого тестування.

Практика між сесіями

Протестувати один сценарій.

Зафіксувати:

• як задача виконувалася раніше;
• який AI-інструмент використали;
• що передали AI;
• що залишили людині;
• скільки часу зайняло виконання;
• де AI помилився;
• що потрібно змінити.

Результат сесії

Керівник має:

• карту потенційних AI-задач;
• 3–5 сценаріїв;
• 1–2 пріоритетних use cases для першого AI-пілоту.

Сесія 3. AI Pilot: як перейти від експерименту до робочого процесу

Що розбираємо

• що таке AI-пілот;
• чому не потрібно одразу масштабувати AI на весь підрозділ;
• як обрати задачу для пілоту;
• кого включити в pilot group;
• як визначити очікуваний результат;
• як порівняти «до / після»;
• як збирати feedback;
• як зрозуміти, що пілот успішний;
• коли сценарій потрібно масштабувати;
• коли його потрібно змінити;
• коли від нього краще відмовитися.

Базові правила безпечного використання AI

• персональний і корпоративний AI;
• робочі акаунти;
• конфіденційні дані;
• персональні дані;
• внутрішні документи;
• дані клієнтів;
• принцип мінімально необхідних даних;
• перевірка результатів;
• human-in-the-loop;
• використання дозволених компанією сервісів.

Це базовий блок.

Поглиблені питання AI Governance, інформаційної безпеки, прав доступу та корпоративної політики краще розглядати окремо.

Практика

AI Pilot Canvas

Учасники формують перший AI-пілот.

1. Яку задачу тестуємо?
2. Який процес хочемо покращити?
3. Який результат зараз?
4. Який результат хочемо отримати?
5. Який AI-інструмент використовуємо?
6. Хто бере участь?
7. Які дані потрібні?
8. Які існують ризики?
9. Що обов'язково перевіряє людина?
10. Як вимірюємо результат?
11. Скільки триває пілот?
12. Що буде наступним кроком?

Метрики AI-пілоту

Залежно від задачі:

• економія часу;
• швидкість виконання;
• кількість ручних операцій;
• кількість помилок;
• якість результату;
• задоволеність користувачів;
• можливість повторити сценарій;
• можливість масштабування.

Результат сесії

Учасники створюють готовий план першого AI-пілоту та критерії оцінки його результатів.

Після навчання керівник матиме

• розуміння можливостей та обмежень Generative AI;
• оцінку готовності своєї команди до використання ШІ;
• розуміння основних бар'єрів AI adoption;
• карту задач, де AI потенційно може дати ефект;
• 3–5 сценаріїв використання AI;
• 1–2 пріоритетні задачі для тестування;
• розуміння, який AI-інструмент доцільний для різних задач;
• базові принципи безпечної роботи з даними;
• AI Pilot Canvas;
• план першого AI-пілоту;
• критерії оцінки результатів;
• розуміння наступного кроку після пілоту.

Практичні матеріали

У процесі курсу учасники створюють:

• AI Readiness Check;
• AI Task Map;
• AI Use Case Map;
• shortlist із 3–5 AI use cases;
• AI Pilot Canvas;
• систему критеріїв оцінки пілоту.

Якщо потрібні 8 годин

До базових 6 годин можна додати окрему 2-годинну сесію:

AI Governance & Safety

• ліцензії AI-платформ;
• персональні / Business / Enterprise акаунти;
• корпоративні дані;
• доступи;
• конфіденційність;
• AI policy;
• ролі та відповідальність;
• правила для співробітників;
• використання агентів;
• контроль AI-рішень.

Але для першого навчання керівників 6 годин я вважаю оптимальними.

Сертифікат

Після завершення навчання учасники отримують сертифікат Grow Expert із зазначенням назви програми та тривалості — 6 астрономічних годин.