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

Вступ до штучного інтелекту в бізнесі

• Чому AI - це не просто тренд, а стратегічний інструмент
• Основні тенденції у сфері штучного інтелекту, що впливають на бізнес
• Як AI змінює бізнес і ринок: успішні кейси, які впроваджують конкуренти
• Основи AI та LLM: короткий екскурс про технологію
• Ризики у впровадженні AI в компанії
• Чому "готові рішення" в AI - це ілюзія простоти: що варто знати перед впровадженням
• Практика: скласти карту можливостей впровадження AI

Створення інноваційної культури в компанії

• Розвиток інноваційного мислення у вашій команді
• Роль керівника у впровадженні штучного інтелекту
• "Легалізація AI" та як з цим працювати
• Подолання опору змінам
• Проведення корпоративних хакатонів та системи мотивації впровадження AI
• Як сформувати культуру, в якій не розмовляють про AI, а користуються ним
• Як виключити форвард-менеджмент із ChatGPT
• 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

• Автоматизація та персоналізація маркетингу: як AI допомагає створювати контент, що продає
• Практичний розбір інструментів для генерації контенту
• Підвищення ефективності реклами: оптимізація рекламних кампаній, A/B-тестування та аналіз аудиторії
• AI в продажах: прогнозування продажів, lead scoring, автоматизація комунікації та персоналізовані пропозиції
• Чат-боти нового покоління: як використовувати AI-чат-ботів для кваліфікації лідів та підтримки клієнтів 24/7
• Аналітика на основі AI: як збирати й аналізувати дані про клієнтів для ухвалення ефективних маркетингових рішень
• AI-Retention: особистий кейс, який реально працює на ринку
• Практика: мастермайнд з генерації рекламного креативу для продукту/послуги

AI в HR: пошук, розвиток та утримання талантів

• Революція в рекрутингу: використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід
• Адаптація та навчання: як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників
• Оцінка та мотивація: аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• HR-аналітика: як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Етичні питання: упередженість алгоритмів у найманні та як її уникнути
• Практика: розбір кейса аналізу знеособленого резюме за допомогою симулятора AI-системи
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності

AI для фінансів та ефективного управління бізнес-процесами

• 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 прогнозування грошового потоку для малого бізнесу на основі наданих даних. Запропонувати, які параметри варто врахувати AI-моделі

AI в клієнтському сервісі та для ухвалення рішень

• Інтелектуальні чат-боти й голосові асистенти для миттєвої підтримки
• Аналіз тональності відгуків клієнтів для покращення сервісу
• Персоналізовані рекомендації та пропозиції на основі історії взаємодії.
• Від даних до інсайтів: як AI-інструменти допомагають візуалізувати дані та знаходити приховані закономірності
• Стратегічне прогнозування: аналіз ринкових трендів, поведінки конкурентів та прогнозування попиту
• Інструменти Gemini Deep Research та ParallelAI
• Створення data-driven культури в компанії: як навчити команду ухвалювати рішення на основі даних, а не інтуїції
• Практика: аналізуємо розмову. Визначити тональність і ключові проблеми клієнтів з дзвінків та чатів. Обговорення, як це робить AI
• Домашнє завдання: обрати 1–2 операційних процеси та дослідити AI-рішення для їхньої автоматизації з оцінкою потенційної економії часу/ресурсів

Стратегія впровадження AI: від ідеї до дорожньої карти

• Аудит бізнес-процесів: як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект
• Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту
• Переваги та недоліки кожного підходу для МСБ
• Як оцінити потенційну вигоду й термін окупності AI-проєкту: розрахунок ROI та визначення KPI
• Створення roadmap впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію
• Авторська 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 за критеріями: вплив на прибуток, складність впровадження, економія часу
• Домашнє завдання: провести мініаудит одного відділу та розрахувати орієнтовний ROI для процесу-кандидата на впровадження AI

Підбір інструментів та управління проєктом впровадження

• Пошук та оцінка підрядників/інструментів
• Типові помилки під час впровадження AI
• Запуск пілотного проєкту для швидкої перевірки гіпотез з мінімальними витратами
• Як використовувати базові інструменти: Google Gemini, ChatGPT, Claude, DeepSeek
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення PoC та MVP
• Управління змінами: як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: як поширити пілотне рішення на всю компанію
• Практика: рольова гра "переговори з підрядником". Метою є узгодити умови пілотного проєкту
• Домашнє завдання: скласти короткий бриф для підрядника на розробку або впровадження AI-рішення у вашій компанії

AI-Augmentation - посилення команди, а не її заміна

• Що таке AI-Augmentation
• Концепція "людина + машина" та її відмінність від повної автоматизації
• Ключові переваги та приклади AI-Augmentation у відділах
• Як впровадити інструменти-помічники в щоденну роботу для підвищення ефективності кожного співробітника
• Метрики для оцінки впливу аугментації на продуктивність і задоволеність команди
• Практика: мозковий штурм. Оберіть одну посаду у вашій компанії. Як AI-асистент міг би зробити роботу цієї людини ефективнішою?
• Домашнє завдання: розробити концепцію AI-augmented ролі для співробітника, вказавши задачі, які передасть AI, та нові функції людини

AI-Native: створення бізнес-моделей майбутнього

• Бізнес, побудований навколо AI як основного конкурентного активу
• Відмінності від традиційного бізнесу: структура, процеси, продукти й культура, що орієнтовані на дані
• Приклади AI-Native продуктів та сервісів: персоналізовані рекомендаційні системи, автономні системи, предиктивна аналітика як послуга
• AI-агенти як фундамент AI-Native бізнесу
• Чи може МСБ стати AI-Native
• Мислити як AI-Native підприємець: пошук проблем, які раніше було неможливо розв’язати, а тепер можливо завдяки AI

Етичні дилеми та юридичні аспекти AI

• Етика AI в бізнесі. 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
• Авторське право на контент, згенерований AI
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях
• Регулювання AI в Україні та країнах Європи
• Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат у компаніях
• Домашнє завдання: проаналізувати обробку чутливих даних у компанії та оцінити ризики, пов’язані з передачею їх AI-сервісам

Кібербезпека та управління ризиками AI

• Нові загрози: як AI створює нові вектори атак
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані під час роботи з хмарними AI-сервісами
• "Отруєння даних" та Adversarial Attacks: як зловмисники можуть обманути вашу AI-систему
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками
• Практика: демонстрація прикладів діпфейків та AI-згенерованих фішингових листів

Підвищення особистої ефективності за допомогою AI

• AI як ваш другий мозок: управління знаннями, нотатками та ідеями
• Автоматизація рутини: налаштування автоматичного сортування пошти, планування зустрічей, транскрипції аудіо/відео
• Використання Make.com та n8n для розв'язання базових задач
• Тайм-менеджмент та пріоритизація: використання AI-асистентів для аналізу календаря, завдань та фокусування на головному
• Підготовка до зустрічей: як за допомогою AI швидко аналізувати великі документи, звіти й готувати стислі саммарі
• Digital Twin керівника
• Практика: використовуємо в реальному часі AI-інструмент для аналізу статті або звіту й створення короткого висновку
• Домашнє завдання: визначити 3 рутинні задачі, дослідити AI-інструмент для автоматизації хоча б однієї з них і протестувати його

Генеративний AI для креативу й стратегічного мислення

• ChatGPT та аналоги як партнер для мозкового штурму
• AI для швидкого навчання: використання AI для освоєння нових навичок, вивчення іноземних мов та занурення у нові предметні області
• Аналіз слабких місць у вашій стратегії чи бізнес-моделі за допомогою AI
• Майбутнє AI: короткий огляд перспективних напрямків та як вони можуть вплинути на бізнес у довгостроковій перспективі
• Підбиття підсумків курсу: створення персональної AI-стратегії для свого бізнесу на основі всіх отриманих знань
• Домашнє завдання: доопрацювати й оформити AI-стратегію для бізнесу на 1–2 сторінки з пріоритетами, інструментами, цілями та планом перших дій

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)