Чему вы научитесь
- ✔️ Определять бизнес-задачи, подходящие для внедрения ИИ
- ✔️ Оценивать идеи AI-проектов до начала разработки
- ✔️ Планировать запуск проекта от идеи до MVP
- ✔️ Определять критерии оценки пилотного решения
- ✔️ Решать, когда проект можно реализовать no-code средствами
- ✔️ Определять, когда компании нужен подрядчик или отдельная команда
- ✔️ Формировать базовую команду для AI-проекта
- ✔️ Создавать MVP AI-агента без полноценной разработки
- ✔️ Связывать AI-инструменты и бизнес-данные в рабочий сценарий
- ✔️ Анализировать применение AI-агента для учета и оптимизации расходов
- ✔️ Планировать дальнейшее масштабирование AI-решения
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Глубокая техническая подготовка не требуется. Курс ориентирован на запуск AI-проектов с точки зрения бизнеса и включает no-code подход.
Для повторения практической части потребуется доступ к сервисам, используемым в уроках: Chatbase, Flowise, Airtable, GPT и Claude AI. Навыки программирования не заявлены как обязательные.
Преподаватели курса
Как проходит обучение
Сначала вы изучаете методику поиска бизнес-задач для ИИ и отбираете потенциальные сценарии внедрения.
Затем разбираете последовательность запуска проекта: от идеи и MVP до оценки результата и масштабирования. После этого определяете, какие специалисты нужны проекту и стоит ли использовать внутреннюю команду, подрядчика или no-code инструменты.
Главная практическая часть — создание MVP AI-агента без кода на связке Chatbase, Flowise, Airtable и GPT.
После нее рассматривается кейс AI-агента в Claude AI для учета и оптимизации административных расходов.
Завершает курс итоговое тестирование.
Что вы получите
- После курса вы сможете подойти к запуску AI-проекта как к управляемому бизнес-эксперименту: выбрать задачу, сформулировать гипотезу, определить минимальный MVP, подобрать инструменты и команду, а затем оценить, стоит ли решение масштабировать.
- Кроме методологии, вы пройдете практический путь создания AI-агента и увидите пример его применения для внутренней финансово-административной задачи.
- Главный практический результат курса — способность самостоятельно спланировать запуск AI-проекта и собрать его первый MVP без сложной разработки.