Курс AI для бізнесу

На курсі "AI для бізнесу" ви зрозумієте, як серед пропозицій ринку обирати найвигіднішу, складете план впровадження ШІ та навчитесь якісно добирати підрядників. Отримаєте алгоритм аналізу процесів, зрозумієте, де саме можна підключати AI, розберетесь, як правильно обирати готові рішення на ринку або розробляти власні, а також обґрунтовувати свої рішення для стейкхолдерів. Ви зрозумієте, як системно покращувати результати команди за допомогою ШІ та інтегрувати нові технологічні рішення навіть за умов обмеженого бюджету.

Програма курсу

Створення інноваційної культури в компанії

• Основні тенденції у сфері штучного інтелекту, що впливають на малий та середній бізнес
• Розвиток інноваційного мислення у вашій команді
• Роль керівника у впровадженні штучного інтелекту (CAIO)
• "Легалізація AI" і як з цим працювати
• Подолання опору змінам при впровадженні AI
• Проведення корпоративних хакатонів та системи мотивації впровадження AI
• Як виключити форвард менеджмент з ChatGPT
• Практика: Cкласти карту можливостей впровадження AI у власній сфері (або у запропонованих сферах для кожної групи)
• Домашнє завдання: провести мініаудит інноваційної культури у вашій компанії, визначити точки використання AI, описати bottlenecks та сформувати план AI-сесії

AI в маркетингу та продажах: від лідів до лояльності

• Як AI допомагає створювати контент, що продає
• Підвищення ефективності реклами
• AI в продажах: прогнозування, lead scoring, автоматизація комунікації та персоналізовані пропозиції
• Персоналізовані рекомендації та пропозиції на основі історії взаємодії
• Як використовувати AI-чатботів для кваліфікації лідів та підтримки клієнтів 24/7
• Як збирати та аналізувати дані про клієнтів для ухвалення ефективних маркетингових рішень
• AI-Retention: особистий кейс, який реально працює на ринку
• Практичний приклад автоматизації маркетингових досліджень з Claude Code

Claude як операційна система керівника та команди

• Claude Design - створення візуалу під бізнес
• Claude Code - збірка міні-додатків для бізнес-задач без знань програмування
• Claude Cowork - автоматизація рутини керівника
• Claude Skills - тренування власних навичок Claude під повторювані маркетингові задачі
• Claude Projects - робота з великими масивами даних компанії
• Практика: створити один візуальний актив у Claude Design під свій реальний кейс - презентація, лендінг або звіт (на вибір студента)
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності

AI в HR: пошук, розвиток та утримання талантів

• Використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід
• Як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників
• Аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• Як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Упередженість алгоритмів у наймі та як її уникнути
• Чому саме HR є основою у формуванні інноваційної корпоративної культури
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ у вашій компанії, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності. Описати, як саме ви б їх застосували

AI у фінансах та операційній діяльності

• Автоматизація бухгалтерського обліку, обробки рахунків та звітів
• Використання AI для комплаєнсу
• AI для фінансового прогнозування
• Управління ризиками та виявлення шахрайства
• Оптимізація логістики та управління ланцюгами постачання
• Інтелектуальний документообіг: автоматичне розпізнавання та класифікація документів
• AI в управлінні проєктами: прогнозування термінів, розподіл ресурсів, ідентифікація ризиків
• Практика: розбір концепції Corporate Knowledge Layer

Стратегія впровадження AI: від ідеї до дорожньої карти

• Як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект
• "Купувати чи розробляти?": Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту
• Як оцінити потенційну вигоду та термін окупності AI-проєкту
• Покроковий план впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію
• AHEAD методологія, за якою AI впроваджується у великих компаніях на ринку США
• Практика: скласти карту бізнес-процесів для вигаданої компанії та визначення топ-3 кандидатів на AI-автоматизацію
• Домашнє завдання: AI roadmap + ROI - обрати процес, порахувати ROI, складність, сформувати roadmap впровадження

Підбір інструментів та управління проєктом впровадження

• Пошук та оцінка підрядників та інструментів
• Типові помилки при впровадженні AI та чому проєкти провалюються
• Як запустити пілотний проєкт (MVP), щоб швидко перевірити гіпотезу
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення MVP
• Як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: наступні кроки після успішного пілоту
• Практика: визначити топ-3 критеріїв підбору підрядника
• Домашнє завдання: скласти короткий бриф для потенційного підрядника на розробку/впровадження AI-рішення для вузького місця у вашій компанії

Від AI-Augmentation до AI-Native: як еволюціонує бізнес з AI

• Два підходи до використання AI: оптимізація vs трансформація
• AI-Augmentation: як підсилити наявні ролі та процеси
• Як вимірювати ефект AI-Augmentation
• AI-Native: як мислять і працюють бізнеси нового типу
• AI-Native моделі та технологічна основа: агенти, сервіси, продукти
• Перехід від Augmentation до AI-Native. Чи може МСБ стати AI-Native?
• Практика: придумати ідею для AI-Native стартапу у своїй галузі. Описати його ціннісну пропозицію та ключову AI-технологію, що лежить в основі
• Домашнє завдання: розробити концепцію "AI-augmented" ролі для одного зі своїх співробітників

Етичні дилеми та юридичні аспекти AI

• Етика AI в бізнесі: прозорість, справедливість та відповідальність алгоритмів
• Хто несе відповідальність, якщо AI припустився помилки?
• Упередженість в AI: як виникає упередженість у даних та алгоритмах і як вона може нашкодити бізнесу
• Захист персональних даних (GDPR та українське законодавство)
• Авторське право на контент, згенерований AI
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях
• Регулювання ШІ в Україні та країнах Європи
• Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат компаній, та як упередити подібні ризики у своїй діяльності
• Домашнє завдання: проаналізувати, які типи чутливих даних обробляються у вашій компанії. Оцінити потенційні ризики, пов'язані з їх передачею AI-сервісам

Кібербезпека та управління ризиками AI

• Як AI створює нові вектори атак (дипфейки, складний фішинг)
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані при роботі з хмарними AI-сервісами
• "Отруєння даних" та змагальні атаки (Adversarial Attacks)
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками
• Практика: демонстрація прикладів дипфейків та AI-згенерованих фішингових листів, та як розпізнати таку загрозу

Підвищення особистої ефективності та допомога в стратегічних рішеннях

• AI як персональна операційна система керівника
• AI для роботи з інформацією та підготовки рішень
• AI як партнер у мисленні та генерації рішень
• Digital Twin керівника та масштабування рішень
• AI для навчання та розвитку керівника
• Від особистої ефективності до AI-стратегії бізнесу
• Домашнє завдання: доопрацювати та представити власну AI-стратегію для бізнесу на 1-2 сторінки

OpenClaw та Google Antigravity

• Canvas Mode (Claude Artifacts, ChatGPT Canvas, Gemini Canvas): найшвидший спосіб зібрати робочий код за 5-10 хвилин без жодних спеціальних програм
• No-Code платформи (Lovable, Google AI Studio Build, Bolt, v0): full-stack продукти з базами даних, авторизацією, інтеграціями та автоматичним хостингом
• AI-IDE (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot): професійна розробка з AI-асистентом. Чому керівнику варто розуміти цей рівень, навіть якщо він не пише код
• Практика: зібрати персональний калькулятор витрат на впровадження AI в Lovable або Google AI Studio Build

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Нові скіли та проєкт в портфоліо
• Готова АІ-стратегія для бізнесу
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Володимир Жуков - Co-Founder & CBO IngestAI.io (Stanford-affiliated Startup)
• Олена Четиріна - Co-founder NGI GROUP, AI-стратегиня та консультантка