ИИ-революция в IT: Глубокая интеграция AI в бизнес

Персонализированное обучение, практика и фокус на измеримый результат

Конкретные инструменты для автоматизации процессов.

AI меняет рынок, а вы не успеваете адаптировать бизнес
Разработка AI-стратегии + roadmap внедрения на 12 месяцев
Высокие затраты
на AI-инфраструктуру без ROI
В команде нет
AI-экспертизы
Конкуренты уже используют AI для автоматизации, снижения затрат и роста дохода.
AI-решения
не приносят доход

Без AI ваш бизнес теряет позиции

РЕШЕНИЕ
БОЛЬ
РЕШЕНИЕ
Оптимизация расходов,
выбор между open-source
и платными решениями
БОЛЬ
Персонализированное обучение с разбором ошибок
РЕШЕНИЕ
БОЛЬ
РЕШЕНИЕ
Готовые схемы
монетизации AI
БОЛЬ
После AI:
До AI:
Анализ IT-инфраструктуры вручную → Ошибки в оценке производительности
Выявление проблем в IT-системах клиентов вручную → Высокая стоимость и низкая скорость
AI-анализ данных клиентов → Быстрое обнаружение проблем и оптимизация решений
AI-мониторинг инфраструктуры → Автоматическая диагностика узких мест

IT-консалтинговые компании и системные интеграторы

После AI:
До AI:
До AI:
После AI:

Финансовые и FinTech-компании

AI-аналитика транзакций → 90% точность предсказания подозрительных операций
AI-скоринг на основе машинного обучения → Точность предсказаний увеличивается на 30%
Кредитные скоринговые модели обновляются раз в квартал → Высокие риски неплатежей
Верификация клиентов вручную → Высокий процент мошеннических операций
До AI:
После AI:
После AI:
До AI:
Один оффер для всех пользователей → Низкая конверсия
Настройка рекламы вручную → Высокие затраты и неоптимизированные кампании
AI-анализ аудитории и автоматизированные креативы → Увеличение ROI на 25%
I-рекомендации → Персонализированные предложения увеличивают LTV клиентов

E-commerce и маркетинговые платформы

После AI:
До AI:
AI-код-ревью и автотестирование → Сокращение времени релизов на 40%
Тестирование кода вручную → Долгий цикл релизов, ошибки в продакшене
AI-оптимизация нагрузки в Agile/Scrum → Балансировка задач и повышение скорости разработки
Менеджеры вручную распределяют задачи между разработчиками → Долгая адаптация новых сотрудников

IT-аутсорс и студии разработки ПО

После AI:
После AI:
До AI:
До AI:
После AI:
До AI:
Поддержка пользователей через ручные заявки → Долгий отклик, высокая нагрузка на команду
AI-чат-боты и автоответчики → 24/7 поддержка, сокращение нагрузки на 50%
AI-аналитика предсказывает поведение пользователей → Оптимизация roadmap и ускорение разработки
Разработка новых функций требует ручного анализа данных → Высокая вероятность ошибок

SaaS-компании и облачные сервисы

После AI:
До AI:
SaaS-компании
T-студии
которые хотят ускорить разработку, автоматизировать тестирование и предложить клиентам AI-решения нового поколения.
FinTech-компании
IT-консалтинговые компании
которые стремятся масштабировать продукт, повысить LTV клиентов и внедрить AI для персонализации, автоматизации и роста.
01
02
03
04
08
07
06
05
которые стремятся усилить экспертизу, автоматизировать аудит IT-систем клиентов и вывести AI-консалтинг на новый уровень.
которые хотят повысить точность предсказаний, автоматизировать скоринг и защититься от мошенничества с помощью AI.
которые хотят ускорить диагностику, автоматизировать обработку данных пациентов и повысить точность медицинских решений с AI.
которые стремятся мгновенно выявлять угрозы, автоматизировать мониторинг и предотвращать кибератаки с AI.
которые стремятся персонализировать клиентский опыт, автоматизировать рекламу и увеличивать конверсию с AI.
Компании в сфере кибербезопасности
HealthTech-компании
которые хотят автоматизировать создание контента, ускорить тестирование и адаптировать игровой процесс под игроков с AI.
Игровые студии
E-commerce и digital-маркетинг
Буткемп предназначен для IT-компаний, которые хотят интегрировать AI, автоматизировать процессы и повысить эффективность работы компанды.
Для кого этот буткемп?
Готовые AI-решения для снижения затрат
Глубокая AI-интеграция в бизнес
AI-дорожная карта на 12 месяцев
Рост дохода через AI-монетизацию
Повышение компетенций команды
Что даст буткемп вашему бизнесу?
Глубокая AI-интеграция в бизнес
Готовые AI-решения для снижения затрат
AI-дорожная карта на 12 месяцев
Повышение компетенций команды.
Программа обучения
1 Модуль.
AI-стратегия и архитектура внедрения
Цель:
Понять, как AI меняет бизнес, разработать стратегию его внедрения и определить ключевые направления развития.

Вы научитесь:
  • Строить AI-дорожную карту
  • Выбирать правильные AI-инструменты под задачи компании
  • Оптимизировать AI-инфраструктуру
  • Почему AI – не тренд, а новая реальность для IT-компаний?
  • Как AI меняет бизнес-модели и юнит-экономику SaaS/IT-продуктов?
  • От операционной автоматизации к AI-продуктам: пути роста.
  • Гибридные AI-архитектуры для SaaS, платформ и B2B-сервисов.
  • Составление AI-стратегии компании: roadmap внедрения.
AI-стратегия и архитектура внедрения
  • Обзор ведущих LLM-моделей: OpenAI, DeepSeek, Mistral, Claude.
  • Fine-tuning vs. RAG: что выбрать для AI-интеграции?
  • No-code и Low-code инструменты: Langchain, CrewAI, n8n, AutoGPT.
  • Развитие AI-инфраструктуры: GPU vs. CPU, API vs. on-prem.
  • Как построить scalable AI-экосистему внутри компании?
Современный AI-стек: ключевые инструменты и сервисы
2 Модуль.
Разработка и кастомизация AI-моделей
Цель:
Освоить ключевые технологии AI, научиться кастомизировать LLM-модели и адаптировать их под бизнес-задачи.

Вы научитесь:
  • Обучать AI на корпоративных данных
  • Разрабатывать AI-функции для своих продуктов
  • Оптимизировать AI-модели и снижать расходы на инфраструктуру
  • Как адаптировать AI под специфические задачи компании?
  • Fine-tuning моделей vs. API-интеграция: преимущества и ограничения.
  • Как обучать AI на корпоративных данных и не потерять конфиденциальность?
  • Оптимизация и фильтрация выдачи AI-ответов для B2B-клиентов.

Практикум: Разметка данных и обучение AI-модели под бизнес-задачи.
Fine-tuning и кастомизация LLM-моделей для бизнеса
  • Как минимизировать расходы на GPU и облачные сервисы?
  • Open-source AI vs. платные API: что выгоднее для бизнеса?
  • Автоматизация AI-инфраструктуры (AWS, Azure, GCP).
  • Edge computing и локальные AI-модели для экономии бюджета.


Практикум: Выбор оптимального AI-стека под задачи бизнеса.
Оптимизация AI-инфраструктуры и снижение затрат
3 Модуль.
AI в цифровых продуктах и SaaS
Цель:
Интегрировать AI в SaaS-продукты, повысить клиентский опыт и научиться монетизировать AI-функции.

Вы научитесь:
  • Создавать AI-first продукты
  • Применять AI-аналитику для роста конверсии
  • Использовать AI для масштабирования бизнеса
  • AI в продуктовых сервисах: от кастомизации до полного AI-First подхода.
  • Как AI меняет клиентский опыт в digital-продуктах?
  • Монетизация AI-функций: подписка, API-доступ, Enterprise-решения.
  • AI для роста клиентской базы: рекомендации, анализ поведения, LTV.

Практикум: Построение AI-модуля внутри SaaS-продукта.
Внедрение AI в SaaS и цифровые продукты
  • Как продавать AI-решения через API и Enterprise-модели?
  • Автоматизированные AI-решения vs. кастомные разработки.
  • Какие AI-продукты востребованы на рынке? (Кейсы Google, Amazon, Microsoft).
  • Как AI повышает ARPU и Retention пользователей?

Практикум: Упаковка AI-решения для масштабирования и продаж.
Монетизация AI: создание прибыльных AI-продуктов
4 Модуль.
AI-автоматизация бизнес-процессов
Цель:
Оптимизировать внутренние процессы компании с помощью AI и повысить производительность команд.

Вы научитесь:
  • Внедрять AI-ассистентов для автоматизации задач
  • Оптимизировать разработку, тестирование и CI/CD процессы
  • Автоматизировать аналитику и предсказательное моделирование
  • Какие процессы в компании можно передать AI?
  • AI для автоматизации DevOps, HR, IT-поддержки, аналитики.
  • Предсказательная аналитика: от BI к AI-driven бизнесу.

Практикум: Создание AI-ассистента для автоматизации типовых процессов.
AI-автоматизация бизнес-процессов
  • AI-ассистенты для разработчиков: Cursor, Copilot, Tabnine.
  • AI в DevOps: предсказание отказов, оптимизация серверных нагрузок.
  • Автоматизированное тестирование и код-ревью через AI.
  • AI-помощники для QA и CI/CD: как сократить время релизов.

Практикум: AI-инструменты для повышения эффективности IT-команд.
AI-разработка и автоматизация работы IT-команд
5 Модуль.
AI в маркетинге и продажах
Цель:
Использовать AI для автоматизации маркетинга, продаж и персонализации клиентского опыта.

Вы научитесь:
  • Генерировать AI-контент для рекламы
  • Автоматизировать продажи с AI-чат-ботами и voice-ботами
  • Использовать AI для прогнозирования поведения клиентов
  • Генеративный AI в маркетинге: тексты, изображения, видео.
  • AI-аналитика в рекламе: от прогнозирования конверсий до креативов.
  • Customer journey mapping и hyper-personalization через AI.
  • AI-боты и голосовые ассистенты для автоматизации продаж.

Практикум: AI-маркетинг – настройка автоматической генерации контента.
AI в маркетинге: автоматизация контента и продаж
  • Автоматизация воронки продаж: от лидогенерации до закрытия сделки.
  • AI-предсказания поведения клиентов и работа с Big Data.
  • AI-чат-боты и голосовые ассистенты в клиентском сервисе.
  • AI в CRM: автоматизированные воронки продаж и анализ сделок.

Практикум: Построение AI-воронки продаж в B2B/B2C-сегменте.
AI в продажах и клиентском сервисе
Дополнительные уроки для программы корпоративного обучения AI в IT-компаниях
Цель: Расширить базовую программу дополнительными темами, соответствующими мировым трендам корпоративного AI-обучения.
Эти уроки дополнят основную программу и обеспечат IT-компании полное понимание, как AI может изменить их бизнес.
Онлайн (10+ дней)
Как проходит обучение?
Онлайн (10+ дней)
Авто-разбор ошибок AI
Синхронные созвоны с экспертами
Видеоуроки + практика

Часто задаваемые вопросы

Гибкий онлайн-формат: видеоуроки + живые сессии с экспертами. Длительность — 10+ дней.

Не нашли ответ?
Оставьте заявку, и наш специалист свяжется с вами!

Готовы внедрить AI в ваш бизнес?