Обучение сотрудников работе с AI

Практическое обучение на задачах вашей компании. Команда учится ставить задачи AI, создавать цифровые продукты и автоматизации, проверять результат и безопасно работать с данными.

FDL / AI ACADEMYУЧИМСЯ НА СВОЕЙ ЗАДАЧЕ
01 / РЕАЛЬНАЯ ЗАДАЧА

НЕ УРОК РАДИ УРОКА.
ВАШ ПРОЕКТ.

Начинаем с задачи команды и критериев,
по которым проверим результат.

ПРАКТИКУМ / БРИФЗАДАЧА ВЫБРАНА
01
ПРОЕКТ КОМАНДЫВнутренний сервис

Собрать инструмент для обработки обращений

Цель и пользователи Данные и доступы Критерии проверки
КОНТЕКСТ — ИЗ РЕАЛЬНОЙ РАБОТЫ
ПРАКТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ С AI01 — 04

ПРАКТИЧЕСКИЕ НАВЫКИ

Что команда научится делать с AI

Занятия строятся вокруг реальной задачи компании. Сотрудники сразу применяют инструменты и видят, где AI ускоряет работу, а где результат нужно проверить вручную.

Ставить задачи AI

Формулировать цель, добавлять контекст, задавать ограничения и критерии готового результата.

Готовить ТЗ и структуру

Превращать идею в понятный план продукта, страницы, сервиса или автоматизации.

Работать в режиме Vibe Coding

Собирать интерфейсы и логику вместе с AI, сохраняя контроль над каждым этапом.

Подключать данные и API

Связывать базы данных, авторизацию, CRM, оплаты и внешние сервисы.

Создавать автоматизации

Проектировать AI-агентов и сценарии, которые выполняют рабочие задачи по правилам.

Проверять результат

Тестировать логику, находить ошибки, уточнять запросы и сравнивать версии решения.

Защищать данные

Разделять доступы, учитывать чувствительную информацию и выбирать безопасный режим работы.

Публиковать и развивать

Работать с версиями, запускать продукт и готовить следующие улучшения без хаоса.

ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ

От задачи компании до работающего продукта

  1. 01 Выбираем задачу Берём сайт, внутренний сервис, автоматизацию, AI-агента, MVP или другую реальную задачу участника
  2. 02 Делим работу на этапы Фиксируем требования, данные, интерфейсы, логику и критерии проверки
  3. 03 Собираем вместе с AI Участники создают продукт, дают модели контекст и исправляют результат по ходу работы
  4. 04 Тестируем и передаём Проверяем решение, публикуем его и фиксируем понятный порядок дальнейшей разработки
ЭТАП 01 / 04 Выбираем задачу

Берём сайт, внутренний сервис, автоматизацию, AI-агента, MVP или другую реальную задачу участника

ПРОГРАММА

Из чего состоит обучение

Программу адаптируем под опыт команды и выбранный проект. Теория появляется ровно там, где она нужна для следующего практического шага.

Учимся объяснять AI цель, ограничения и критерии результата. Разбиваем сложную работу на управляемые этапы.

Выбранный этап процесса

Учимся объяснять AI цель, ограничения и критерии результата. Разбиваем сложную работу на управляемые этапы.

ПОСЛЕ ОБУЧЕНИЯ

Результат остаётся у команды

Участники заканчивают обучение с собственным проектом и понятным процессом работы. Можно продолжать разработку внутри компании.

Работающий проект

Сайт, сервис, внутренний инструмент, автоматизация, AI-агент, MVP или SaaS-продукт на реальной задаче.

1 / 4

Работаем с актуальными AI-моделями и инструментами разработки. Стек подбираем под задачу и уровень команды.

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Что нужно знать до начала обучения

Предпринимателям, руководителям, маркетологам, специалистам без технического опыта, разработчикам и корпоративным командам. Содержание адаптируем под роли участников.

ЖУРНАЛ

Последние материалы

Все статьи

Расскажите о задаче

Начнём с короткого разговора

Оставьте имя и телефон — мы свяжемся с вами и уточним детали.

Форма защищена Yandex SmartCaptcha. Сервис обрабатывает технические данные для защиты от автоматических отправок.

Фабио Де Лука · AI

AI-ассистент

Расскажите, что вы хотите улучшить или автоматизировать. Я отвечу по услугам, ценам и AI-интеграциям.