працюєте з окремими задачами, але не бачите процес цілісно
Навчитеся знаходити bottlenecks, залежності й точки, де AI створює найбільшу цінність.
не впевнені, які задачі віддати AI, а які залишити команді
Зможете розподіляти роботу між AI, агентами й людьми.
автоматизації працюють окремо, а не як єдиний процес
Зберете їх у цілісний workflow із контролем і перевіркою результату.
запускаєте AI-рішення, але їхній вплив на бізнес ніхто не бачить
Будете оцінювати їхній вплив на якість, швидкість, вартість операції та бізнес-метрики.
AI-рішення складно масштабувати на команду
Зрозумієте, як впровадити зміни в команді та розвивати рішення далі.
з напрямом
- роль Operations Manager в AI-епоху та нові підходи до ефективності
- принципи роботи LLM та ключові обмеження AI
- різниця між автоматизацією, AI-workflow та AI-агентами
- системне мислення та пошук обмежень у бізнес-процесах
- декомпозиція процесів та пошук точок для застосування AI
- пріоритизація AI-можливостей
- шлях від ідеї до пілотного AI-рішення та масштабування
- логіка автоматизованих процесів: тригери, дії, умови та обробка помилок
- можливості n8n, Make і Zapier та AI усередині workflow
- AI-автоматизація CRM, підтримки, білінгу та документообігу
- межі автоматизації та контроль критичних рішень
- структура AI-інфраструктури компанії
- економіка AI-рішень та вартість їх використання
- вибір AI-інструментів під задачі компанії
- ризики для даних, конфіденційність і безпека AI
- вимоги GDPR, EU AI Act та базові принципи AI governance
- ключові операційні метрики та зв’язок AI з бізнес-результатами
- KPI для оцінки ефективності AI-автоматизації
- операційні дашборди та контроль результатів
- прогнозування операційних показників і виявлення відхилень за допомогою AI
- оцінка точності AI та контроль помилкових результатів
- перехід від поточного процесу до AI-driven моделі
- робота з опором, навчання команди та champions network
- оновлення процесів, ролей і SOP після впровадження AI
- масштабування AI-рішень від пілота до рівня компанії
- карта процесу до й після змін (current state і future state)
- розподіл ролей між AI, workflow, агентами й людьми
- прототип рішення з правилами контролю
- метрики якості й бізнес-ефект
- оцінка ризиків, правила governance і roadmap розвитку на наступні 90 днів
- презентація та захист проєкту
куратори
вони будуть поруч
Head of Styling & Operations у 6037, Genesis Tech
Понад 5 років оптимізує бізнеси у fashion tech, e-commerce та edtech. Покращувала операційні процеси в Glovo та розвивала команди в міжнародних продуктах. Експертка з масштабування команд, автоматизації та покращення користувацького досвіду.
вартість навчання
та варіанти оплати
6 платежів
3 платежі
за весь курс
*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.
маєте запитання?
підготували відповіді
- який досвід потрібен для старту курсу?
- чи буде реальний замовник для курсового проєкту?
- чи стану я Automation Engineer або AI Engineer?
- а якщо зміняться інструменти?
- чи отримаю я сертифікат?
реєстрація.
перший крок за вами
Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
Освітні послуги надаються шляхом доступу до публічних освітніх ресурсів у мережі Інтернет, у тому числі до віртуальних класів та освітньої платформи. Курс належить до послуг з навчання комп'ютерній грамоті у розумінні п. 197.1.33 ПКУ.
перший крок за вами