работаете с отдельными задачами, но не видите процесс целиком
Научитесь находить bottlenecks, зависимости и точки, где AI создает наибольшую ценность.
не уверены, какие задачи передать AI, а какие оставить команде
Сможете распределять работу между AI, агентами и людьми.
автоматизации работают отдельно, а не как единый процесс
Объедините их в целостный workflow с контролем и проверкой результата.
запускаете AI-решения, но их влияние на бизнес никто не видит
Будете оценивать их влияние на качество, скорость, стоимость операции и бизнес-метрики.
AI-решения сложно масштабировать на команду
Поймете, как внедрять изменения в команде и развивать решение дальше.
с направлением
- роль Operations Manager в AI-эпоху и новые подходы к эффективности
- принципы работы LLM и ключевые ограничения AI
- разница между автоматизацией, AI-workflow и AI-агентами
- системное мышление и поиск ограничений в бизнес-процессах
- декомпозиция процессов и поиск точек для применения AI
- приоритизация AI-возможностей
- путь от идеи до пилотного AI-решения и масштабирования
- логика автоматизированных процессов: триггеры, действия, условия и обработка ошибок
- возможности n8n, Make и Zapier и AI внутри workflow
- AI-автоматизация CRM, поддержки, биллинга и документооборота
- границы автоматизации и контроль критических решений
- структура AI-инфраструктуры компании
- экономика AI-решений и стоимость их использования
- выбор AI-инструментов под задачи компании
- риски для данных, конфиденциальность и безопасность AI
- требования GDPR, EU AI Act и базовые принципы AI governance
- ключевые операционные метрики и связь AI с бизнес-результатами
- KPI для оценки эффективности AI-автоматизации
- операционные дашборды и контроль результатов
- прогнозирование операционных показателей и выявление отклонений с помощью AI
- оценка точности AI и контроль ошибочных результатов
- переход от текущего процесса к AI-driven модели
- работа с сопротивлением, обучение команды и champions network
- обновление процессов, ролей и SOP после внедрения AI
- масштабирование AI-решений от пилота до уровня компании
- карта процесса до и после изменений (current state и future state)
- распределение ролей между AI, workflow, агентами и людьми
- прототип решения с правилами контроля
- метрики качества и бизнес-эффект
- оценка рисков, правила governance и roadmap развития на следующие 90 дней
- презентация и защита проекта
кураторы
они будут рядом
Head of Styling & Operations в 6037, Genesis Tech
Более 5 лет оптимизирует бизнес в fashion tech, e-commerce и edtech. Улучшала операционные процессы Glovo и развивала команды в международных продуктах. Эксперт по масштабированию команд, автоматизации и улучшению пользовательского опыта.
стоимость обучения
и варианты оплаты
6 платежей
3 платежа
за весь курс
*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.
есть вопросы?
подготовили ответы
- какой опыт нужен для старта курса?
- будет ли реальный заказчик для курсового проекта?
- стану ли я Automation Engineer или AI Engineer?
- а если изменятся инструменты?
- получу ли я сертификат?
регистрация.
первый шаг за вами
Хотите спростить еще что-то? Пишите на hello@prjctr.com или звоните по номеру +38 067 418-95-78.
Образовательные услуги предоставляются путём доступа к публичным образовательным ресурсам в сети Интернет, в том числе к виртуальным классам и образовательной платформе. Курс относится к услугам обучения компьютерной грамотности в понимании п. 197.1.33 НКУ.
первый шаг за вами