Практический корпоративный воркшоп, на котором сотрудники учатся формулировать рабочие промпты, быстрее анализировать информацию, готовить встречи, документы и решения с помощью AI — на реальных задачах компании.
Для команд, которым нужно быстрее собирать информацию, готовить встречи, отчёты, решения и коммуникацию со стейкхолдерами.
Подготовка решений, писем, встреч, отчётов и управленческих материалов.
Для команд, которые работают с исследованиями, пользовательской обратной связью, гипотезами, требованиями и большим объёмом документов.
Анализ обратной связи, гипотез, исследований и продуктовых материалов.
Для специалистов, которые создают программы, материалы, коммуникации, исследования и регулярно обрабатывают обратную связь.
Материалы обучения, задания, аналитика, тексты и базы знаний.
Для команд с повторяющимися запросами, документами, обращениями клиентов и большим объёмом ручной обработки информации.
Ответы, инструкции, классификация запросов и поиск по материалам.
Сотрудники уже пробуют нейросети, но формулируют запросы методом проб и ошибок, не понимают, как задавать контекст, ограничения и формат результата.
Много времени уходит на поиск информации, подготовку документов, писем, встреч, отчётов и первичный анализ материалов.
Нет понятных критериев качества: сотрудники принимают неточные ответы, пропускают ошибки или тратят слишком много времени на перепроверку.
Важно, чтобы после обучения остались готовые шаблоны, правила и рабочие сценарии, которые команда сможет использовать сразу.
Содержание адаптируется под задачи компании. Участники работают не с учебными примерами, а с реальными или обезличенными материалами своей команды.
Выделять главное из документов, исследований, обратной связи и больших объёмов текста; сравнивать источники и собирать понятную сводку.
Создавать качественные черновики писем, презентаций, отчётов, планов встреч, инструкций и других документов с учётом задачи и адресата.
Структурировать ситуацию, находить недостающую информацию, сравнивать варианты, выявлять риски и готовить вопросы для обсуждения с командой или руководителем.
Собирать промпт из цели, контекста, исходных данных, ограничений, формата ответа и критериев качества; тестировать его на разных примерах и превращать удачный способ работы в готовый сценарий для команды.
Если у компании есть подходящие инструменты и техническая поддержка, в программу можно дополнительно включить создание простого AI-помощника с системным промптом, работу с базой знаний или прототип автоматизации. Это не обязательная часть основного практикума.
Для участия: каждому участнику нужна платная подписка на согласованный компанией AI-инструмент. Для ChatGPT — Plus; для работы с корпоративными материалами и совместного доступа — Business или Enterprise.
Точная стоимость зависит от задачи, уровня участников, объёма подготовки и количества рабочих материалов.
Команда осваивает принципы сильного промпта, разбирает рабочие задачи и создаёт первые шаблоны для регулярного использования.
Команда выбирает один процесс и перестраивает его с помощью AI: от анализа задачи до готовых шаблонов и критериев качества.
Несколько модулей для разных процессов: практика, проверка первых результатов, доработка шаблонов и единые правила для команды.
В стоимость входит: брифинг, адаптация программы, подготовка практики на материалах команды, проведение воркшопа, рабочие шаблоны и рекомендации по дальнейшему применению.
Уточняю задачи, состав группы, доступные инструменты и ожидаемый результат.
Определяем процессы и материалы, с которыми участники будут работать во время практикума.
Короткая рамка и много практики: участники тестируют подходы, сравнивают результаты и собирают свои шаблоны.
Фиксируем готовые сценарии, правила проверки и следующие шаги для руководителя и команды.
Карта рабочих задач. Где AI действительно помогает команде, а где его использование нецелесообразно.
Библиотека рабочих промптов. Готовые запросы, системные инструкции и повторяемые сценарии для регулярных рабочих ситуаций.
Критерии качества. Как проверять точность, полноту и применимость результата.
Правила работы с данными. Что можно использовать в AI-инструментах и какие ограничения учитывать.
Протестированные кейсы. Подход проверен на реальных или обезличенных задачах команды.
План внедрения. Что команда начинает использовать сразу и что стоит доработать дальше.
Опишите команду и процессы — отвечу в течение рабочего дня и предложу подходящий формат практикума.