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
на AI-инфраструктуру без ROI
В команде нет
AI-экспертизы
AI-экспертизы
Конкуренты уже используют AI для автоматизации, снижения затрат и роста дохода.
AI-решения
не приносят доход
не приносят доход
Без AI ваш бизнес теряет позиции
РЕШЕНИЕ
БОЛЬ
РЕШЕНИЕ
Оптимизация расходов,
выбор между open-source
и платными решениями
выбор между open-source
и платными решениями
БОЛЬ
Персонализированное обучение с разбором ошибок
РЕШЕНИЕ
БОЛЬ
РЕШЕНИЕ
Готовые схемы
монетизации AI
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
AI-стратегия и архитектура внедрения
Цель:
Понять, как AI меняет бизнес, разработать стратегию его внедрения и определить ключевые направления развития.
Вы научитесь:
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
Разработка и кастомизация AI-моделей
Цель:
Освоить ключевые технологии AI, научиться кастомизировать LLM-модели и адаптировать их под бизнес-задачи.
Вы научитесь:
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
AI в цифровых продуктах и SaaS
Цель:
Интегрировать AI в SaaS-продукты, повысить клиентский опыт и научиться монетизировать AI-функции.
Вы научитесь:
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
AI-автоматизация бизнес-процессов
Цель:
Оптимизировать внутренние процессы компании с помощью AI и повысить производительность команд.
Вы научитесь:
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
AI в маркетинге и продажах
Цель:
Использовать AI для автоматизации маркетинга, продаж и персонализации клиентского опыта.
Вы научитесь:
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.
- Почему AI важен не только для корпораций, но и для малого/среднего IT-бизнеса?
- Как правильно выбрать первые AI-решения для своей компании?
- Автоматизация без огромных бюджетов: какие AI-инструменты доступны малому IT-бизнесу?
- Кейсы успешного внедрения AI в небольшие IT-компании.
Практикум: Разработка AI-стратегии для стартапа или IT-студии.
- Как AI может автоматизировать управление IT-проектами?
- AI-планирование задач, управление дедлайнами, оптимизация распределения ресурсов.
- AI-инструменты для Agile/Scrum-команд (Jira AI, Trello AI, Monday.com AI).
- Искусственный интеллект в прогнозировании рисков проекта.
Практикум: Настройка AI-помощника для автоматизации управления задачами.
- Основные юридические аспекты работы с AI (GDPR, CCPA, AI Act).
- Как предотвратить дискриминацию и этические ошибки при использовании AI?
- AI и кибербезопасность: как защитить AI-модели от атак?
- Регуляторные требования к AI в разных странах.
Практикум: Оценка рисков AI-системы для бизнеса.
- Как AI ускоряет рекрутинг: автоматизированная фильтрация резюме.
- AI-аналитика для предсказания выгорания и увольнений сотрудников.
- AI в корпоративном обучении: адаптивные образовательные программы.
- Кейсы использования AI в HR (Amazon, Google, IBM).
Практикум: Настройка AI-аналитики для оценки эффективности сотрудников.
- Как AI анализирует пользовательские данные и улучшает retention?
- Предиктивная аналитика: прогнозирование churn rate и LTV клиентов.
- AI-персонализация для улучшения пользовательского опыта (UX).
- Использование AI для A/B-тестирования и оптимизации продукта.
Практикум: Настройка AI-дэшборда для анализа пользовательских данных.
- Как выстроить внутреннюю AI-экспертизу внутри компании?
- Какие специалисты нужны для успешной AI-интеграции?
- Как обучить существующих сотрудников AI-компетенциям?
- Построение AI-first корпоративной культуры.
Практикум: Планирование AI-команды и AI-дорожной карты компании.
- AI в финансовом прогнозировании: автоматическое управление бюджетами.
- Как AI помогает сокращать издержки и предсказывать финансовые риски?
- AI-автоматизация бухгалтерии и налоговой отчетности.
- Оптимизация подписных моделей и AI-аналитика в SaaS.
Практикум: Использование AI-аналитики для управления финансами.
- Как создать AI-продукт с нуля и вывести его на рынок?
- Как протестировать AI-решение и минимизировать риски?
- AI в пользовательском опыте (AI-driven UX/UI).
- Гибридные AI-продукты: совмещение AI и классических IT-решений.
Практикум: Разработка MVP AI-продукта для бизнеса.
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.
Нет, буткемп подходит как для новичков, так и для команд с опытом, которые хотят глубже интегрировать AI в бизнес.
Нет, фокус на практических результатах — у вас будет готовая AI-дорожная карта и рабочие AI-решения.
Некоторые решения можно запустить сразу, а для сложных AI-интеграций — мы поможем составить roadmap на 12 месяцев.
Да, оптимальный формат — от 5 до 50 человек в команде.
Да, у вас останется доступ к материалам и возможность консультироваться с экспертами.
Не нашли ответ?
Оставьте заявку, и наш специалист свяжется с вами!
Готовы внедрить AI в ваш бизнес?
