Лучшие IT курсы в Украине

Опануйте навички AI Product Manager, який власноруч створює та запускає продукти від ідеї до MVP: технології, управління продуктом, дизайн, бізнес-стратегія, аналітика та АІ-інструменти. Станьте незамінним фахівцем, який очолить розробку та управління АІ-продуктами.

Програма курсу

Basics of Technologies

HTML & CSS (Основи веб-розробки)

Ви отримаєте практичну базу веб-розробки, розберетесь, як працюють інтерфейси "зсередини", навчитесь швидко збирати лендинг/прототип. А також здобудете досвід публікації прототипів на GitHub Pages та підготовки техзавдання для Front-end-розробки.

Базова математика

Ви навчитеся оцінювати ймовірності подій і ризики, опануєте розуміння нормального та бернуллівського розподілів та коректно трактувати кореляції, уникаючи хибних висновків про "причину-наслідок". Отримаєте досвід використання AI-асистентів для перевірки розрахунків, пояснення формул та генерації навчальних прикладів.

Tier 1: Technology & Product Foundation

Python Programming: Foundations and Best Practices

Ви навчитеся писати код на Python, створювати автоматизовані скрипти та боти та опануєте роботу з API й структурованими даними (JSON, CSV),  проводити аналіз даних у Jupyter Notebook, будувати швидкі AI-прототипи на базі GPT або Claude, ефективно використовувати AI як код-асистента для дебагу й оптимізації програмного коду. Будете говорити з інженерами "однією мовою".

JavaScript Fundamentals: From Basics to Advanced Concepts

Ви навчитеся розуміти логіку Front-end та життєвий цикл UI, створювати інтерактивні прототипи вебсторінок, підключати зовнішні API та динамічні дані, використовувати AI для автоматичного створення UI компонентів, застосовувати React для побудови спрощених SPA-інтерфейсів, тестувати вебфункціональність через консоль та інструменти розробника і ефективно ставити технічні завдання Front-end-команді.

Human-Computer Interaction and Design: Theory and Techniques

Ви опануєте створення персон та сценаріїв використання, дизайн інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів, AI для генерації UX-концептів і тестів. Навчитесь оцінювати юзабіліті за результатами тестів й перетворювати інсайли з UX у продуктові гіпотези.

Tier 2.1: AI-Driven User Experience

AI Fundamentals

Ви дізнаєтесь, як працюють моделі штучного інтелекту та машинного навчання і навчитесь ставити технічні завдання, оцінювати ризики та інтегрувати AI у продукт. Зможете оцінювати вартість і складність AI-рішень та пояснювати команді й користувачам, як працює модель.

Generative and Agentic AI

Ви навчитесь створювати продукти з використанням генеративного AI - від текстових моделей до автономних агентів, які пишуть код, тестують функції та допомагають будувати MVP без розробників. Зможете розробляти власних AI-асистентів і агентів оптимізувати роботу продакт-команди за допомогою агентів.

ML Ops

Ви зрозумієте, як впроваджувати й підтримувати AI-системи на продакшені - від обробки даних до оновлення моделей. Навчитесь обґрунтовувати архітектурні рішення для AI-продукту.

UX Research Methods and Usability Testing

Ви навчитесь знаходити справжні потреби користувачів і перевіряти гіпотези продукту через дослідження, інтерв'ю й тестування. Зможете створювати CJM та user personas на основі даних, інтерпретувати результати досліджень для прийняття рішень будувати дизайн-гіпотези на базі реальних даних та перетворювати інсайди в roadmap продукту.

Іnteraction Design and Design Thinking for UX/UI

Ви будете генерувати креативні рішення через дизайн-мислення, створювати інтерактивні прототипи у Figma та використовувати AI для побудови UI й копірайтингу. Як результат, зможете зменшити ризики на ранніх етапах розробки.

AI Interfaces Design

Ви отримаєте навички створення інтерфейсів для продуктів, у яких користувач взаємодіє з AI - чат-боти, асистенти, рекомендаційні системи. Навчитесь балансувати між зручністю, прозорістю та довірою користувача до AI.

Tier 2.2: Product Strategy & Analytics

Market Research & Data Visualisation

Ви навчитесь розуміти ринок, конкурентів і користувачів через дані, генерувати інсайди на базі кількісних даних та приймати обґрунтовані продуктові рішення. Опануєте інструменти для кількісного аналізу і побудови data-driven стратегій, побудову аналітичних презентацій для стейкхолдерів.

Product Marketing

Ви здобудете стратегічні та практичні компетенції у AI-Driven маркетингу, опануєте методи формування Go-to-Market стратегій для AI-продуктів, навчитеся застосовувати AI для аналізу користувачів, оптимізації промо-кампаній, створення контенту та вимірювання ROI маркетингових дій.

Agile Product Management

Ви здобудете практичні компетенції у Agile-керуванні продуктом, опануєте формування дорожніх карт та Backlog, навчитеся автоматизувати менеджмент завдань через AI, будувати процеси спринтів та оцінювати метрики команди в реальному часі.

Product Analytics

Ви здобудете практичні компетенції у Product Analytics, опануєте побудову дашбордів та A/B тестування. Навчитеся розраховувати LTV, CAC, Retention, формувати й перевіряти гіпотези, інтерпретувати когортні звіти, використовувати SQL та автоматизувати аналітику через AI.

Tier 3: AI Leadership

Business Case Studies

Ви опануєте стратегічне мислення AI Product Manager - як бачити ринок, розуміти тренди, оцінювати бізнес-моделі, створювати й презентувати інноваційні рішення та бізнес-ідеї інвесторам або керівництву. Будете формувати продуктові стратегії з урахуванням AI-трендів.

Data Privacy and AI Regulation

Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у AI-Legal & Ethics, опануєте законодавчі вимоги та методи оцінки ризиків. Навчитеся забезпечувати захист даних, ефективно комунікувати з юристами та будувати етичну архітектуру продукту.

Responsible AI Leadership

Ви навчитесь формувати й керувати командами, що працюють з AI. Зможете ухвалювати стратегічні рішення на основі етичних принципів та ефективно представляти AI-продукт перед інвесторами, медіа та регуляторами.

Career Strategies

Ви дізнаєтесь, як побудувати особисту кар'єрну траєкторію в сфері AI та Prosuct Management. Навчитесь визначати власні сильні сторони, презентувати професійний досвід, ефективно проходити співбесіди й формувати особистий бренд як AI Product Manager.

Applied Computer Science. Дипломний проєкт

Ви створите AI-продукт - від ідеї до MVP, із застосуванням усіх набутих знань. Попрактикуєтесь досліджувати ринок, в юніт-економіці, створювати AI-прототип без коду та презентуєте пітч-дек перед експертами. Вийдете на ринок як AI Product Manager або засновник стартапу.

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Використовуйте AI, щоб зменшити рутину в аналітиці, швидше працювати з даними та вивести аналітичні процеси на новий рівень.

Програма курсу

Вступ до AI в аналітиці

• Розберетеся в основах prompt engineering для аналітичних задач
• Опануєте Few-shot examples для data analysis
• Отримаєте шаблони промптів для типових завдань

AI для швидкого аналізу даних (Exploratory Data Analysis)

• Навчитеся працювати з AI-EDA (exploratory data analysis), AI-cleaning (виявлення та виправлення помилок), AI-visualization (автоматична побудова графіків) та AI-insights (генерація висновків)
• Опануєте best practices для роботи з AI та зможете перевіряти його результати

Побудова дашбордів з AI: від підготовки - до візуалізації

• Навчитеся генерувати формули через Gemini та опануєте генерацію Heatmaps
• Знатимете Best practices для візуалізації та інтерпретації графіків
• Працюватимете з дублікатами й пропусками та AI-cleaning у Sheets

Google Apps Script + AI-автоматизація

• Зможете генерувати скрипти через AI
• Навчитеся робити Scheduled triggers (автозапуск) і запускати автоматичну email-розсилку з аналітикою

AI + SQL: від базового до просунутого

Частина 1: Базовий SQL

• Генеруватимете SQL через AI (SELECT, WHERE, GROUP BY)
• Опануєте AI для написання JOIN-ів та AI-debugging SQL помилок
• Знатимете агрегатні функції та зможете оптимізувати запити через AI

Частина 2: Просунутий SQL

• Опануєте Window functions через AI та CTE (Common Table Expressions)
• Розберетеся в Subqueries та їхній оптимізації

PandasAI: Conversational Data Analysis

• Налаштуєте PandasAI під себе та зможете використовувати Conversational EDA через природну мову
• Опануєте ML через PandasAI: Linear Regression для прогнозування продажів та автогенерацію графіків

Julius AI: no-code аналітика + ML

• Опануєте No-code EDA в Julius та Automatic statistical insights
• Зможете виявляти аномалії та outliers
• Знатимете, як використовувати ML без коду

AI для аналізу текстових даних

Опануєте Sentiment analysis і Text Clustering через AI.

Автоматизація аналітичних workflow із Zapier/Make/n8n

• Створите automation workflow і Daily automated report (Sheets → AI analysis → Email)
• Знатимете, як налаштувати Auto-alerts при аномаліях в даних
• Матимете Multi-step аналітичний pipeline та зможете проводити Integration з різними джерелами даних

Повний AI + ML аналітичний процес

• Зможете завантажувати дані (продажі, клієнти, продукти)
• Проводитимете AI-cleaning через ChatGPT/Claude і валідуватимете якість даних
• Навчитеся витягувати ключові метрики та проводити Cohort analysis
• Опануєте Zapier workflow для автоматичного оновлення та налаштуєте alerts

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Кристина Ісакова - PhD в області математичного моделювання, former Data Scientist у CHECK24, Holidu та FlixBus

Автоматизуйте рутинні PM-процеси, щоб концентруватись на стратегічних рішеннях.

Програма курсу

AI-PM 2.0: роль та інструменти

• Дізнаєтесь, як AI змінює роль PM та які задачі варто делегувати технологіям
• Розберете еволюцію проєктних процесів зі штучним інтелектом на реальних прикладах
• Сформуєте власний Tech Stack для свого проєкту

Prompt Engineering для PM

• Зрозумієте принципи prompt engineering
• Навчитеся будувати промпти для аналізу, генерації та автоматизації робочих процесів
• Побачите різницю між поганими та хорошими промптами й навчитеся їх покращувати

AI-планування: цілі, KPI та WBS

• Освоїте збір вимог та формування SMART-цілей за допомогою Advanced Prompting
• Створите Project Charter, OKR та KPI з підтримкою AI
• Навчитеся будувати WBS та аналізувати ресурси через AI-моделювання

Таймлайни та предиктивна аналітика

• Дізнаєтесь, як прогнозувати ризики й затримки на основі історичних даних
• Навчитеся створювати Roadmap і діаграми Ганта за допомогою AI-інструментів
• Опрацюєте сценарне планування

Командна взаємодія та створення AI-асистента

• Створите персонального AI-асистента PM з системними промтами
• Освоїте AI-аналіз емоційного стану команди та виявлення ризиків вигорання
• Автоматизуєте мітинги: транскрипції, summary, follow-up та персоналізацію статусів

Автоматизація документації

• Навчитеся генерувати User Stories, Acceptance Criteria й технічні артефакти через AI
• Освоїте автоматизацію Change Log та структурування баз знань
• Створите sustainable онбординг-матеріали та власний набір шаблонів

AI-дашборди й контроль прогресу

• Освоїте no-code інструменти візуалізації та AI-плагіни для даних
• Навчитеся застосовувати Data Storytelling у комунікації зі стейкхолдерами
• Інтегруєте дані з Jira, Slack та інших систем у єдиний моніторинговий дашборд

Звітність та аналітика продуктивності

• Розберете фундамент AI у звітності й ключові концепції продуктивності
• Дізнаєтесь, як працюють AI-підходи в PM, їхні можливості, обмеження та ризики
• Попрактикуєтесь на бізнес-кейсах і принципах впровадження AI в компаніях

Управління ризиками з AI

• Навчитеся генерувати реєстр ризиків за допомогою історичних даних
• Освоїте Pre-mortem аналіз та AI-симуляцію можливих провалів проєкту
• Розберете моніторинг зовнішніх факторів, що впливають на хід робіт

Ухвалення рішень та етичні ризики

• Зрозумієте принципи відповідального використання AI в PM
• Розберете галюцинації, алгоритмічні упередження та ризики неправильних рекомендацій
• Познайомитесь із методами аудитів, фактчекінгу та мінімізації bias у процесах PM

Lessons Learned: дорожня карта PM

• Навчитеся проводити AI-driven Post-Mortem на основі тасків, чатів та документації
• Створите фінальний звіт Lessons Learned і рекомендації для майбутніх проєктів
• Опрацюєте методи передачі знань і систематизації досвіду в компанії

AI-профіль PM і кар'єра

• Дізнаєтесь, як планувати розвиток, сертифікації та AI-спеціалізацію PM
• Навчитеся створювати контент для LinkedIn, CV, блогу й проєктного портфоліо
• Оформите власний набір AI-кейсів як підтвердження професійності

Презентація курсового проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Власний AI PM Starter Pack
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Андрій Боричев - Project Manager у SoftServe Business Systems
• Вікторія Гончарова - Head of PMO в Uinno | Президентка PMI Ukraine Chapter
• Микита Герасименко - Technical PM

На курсі ви навчитеся будувати керований AI pipeline - від data до inference, API, monitoring та scale - і отримаєте production-ready проєкт у портфоліо.

Програма курсу

AI Engineering in Real Products

• Розумітимете роль AI Engineer у бізнесі та його відповідальність за результат
• Відрізнятимете AI Engineering від ML, Data та Backend-напрямів
• Інтегруватимете AI як частину продукту, а не окрему "фічу"
• Бачитимете повний AI-lifecycle: від даних і моделі - до продакшену та підтримки

Data Engineering for AI

• Проєктуватимете ingestion-архітектуру під різні типи даних
• Працюватимете з PDF, DOCX і HTML, зокрема з OCR для неструктурованих джерел
• Реалізовуватимете streaming ingestion із використанням черг і батчингу
• Застосовуватимете data versioning для контролю змін і відтворюваності даних

Production Data Pipelines

• Виконуватимете cleaning, normalization та deduplication даних
• Застосовуватимете chunking для підготовки даних до обробки моделями
• Будуватимете metadata pipelines для керування контекстом і походженням даних
• Працюватимете з feature stores для повторного використання та консистентності фіч

Classical ML in Production

• Будуватимете пайплайни навчання моделей за допомогою scikit-learn
• Організовуватимете training і validation для коректної оцінки моделей
• Використовуватимете MLflow для трекінгу експериментів і метрик
• Працюватимете з model registry для керування версіями моделей та релізами

PyTorch for Real Systems

• Запускатимете нейронні мережі в продакшені з урахуванням вимог до стабільності й масштабування
• Оптимізуватимете інференс за допомогою GPU та batching
• Зберігатимете й завантажуватимете ваги моделей для відтворюваності та оновлень

LLM Engineering (API + Self-hosted)

• Орієнтуватиметеся в екосистемі OpenAI, Claude та open-source моделей
• Оцінюватимете tokenomics і latency під бізнес- та продуктні сценарії
• Розгортатимете й використовуватимете self-hosted моделі через Ollama

Embeddings & Semantic Systems

• Працюватимете з embeddings для представлення тексту і даних у векторному вигляді
• Застосовуватимете similarity search для пошуку релевантного контенту
• Використовуватимете базову vector math для порівняння, кластеризації та ранжування результатів

Vector Databases in Production

• Працюватимете з векторними базами даних Qdrant, FAISS і Pinecone
• Реалізовуватимете hybrid search на базі BM25 і векторного пошуку
• Налаштовуватимете filtering для точного контролю результатів пошуку

RAG Systems (Enterprise Level)

• Застосовуватимете різні chunking-стратегії залежно від типу даних і сценарію використання
• Налаштовуватимете retrievers для ефективного отримання релевантного контексту
• Керуватимете context window моделей, щоби балансувати якість відповідей та вартість обробки

API Layer for AI Systems

• Розроблятимете API для AI-сервісів на FastAPI
• Використовуватимете async для ефективної роботи з конкурентними запитами
• Запускатимете background jobs для довгих задач без блокування сервісу
• Налаштовуватимете Redis cache та rate limiting для стабільності й контролю навантаження

AI Agents & Tool Orchestration

• Проєктуватимете архітектуру агентів під бізнес- і продуктні сценарії
• Застосовуватимете підхід ReAct для поєднання reasoning та дій
• Налаштовуватимете tool calling для взаємодії агентів із зовнішніми сервісами
• Будуватимете агентні workflow за допомогою LangGraph

MLOps Foundations

• Використовуватимете MLflow і model registry для керування версіями моделей та релізами
• Застосовуватимете DVC для версіювання даних та відтворюваності експериментів
• Налаштовуватимете CI/CD-пайплайни для автоматизації навчання та деплою моделей
• Запускатимете canary deploy для безпечного оновлення моделей в продакшені

Containers for AI

• Контейнеризуватимете AI-сервіси за допомогою Docker
• Використовуватимете multi-stage збірки для зменшення розміру образів та швидших деплоїв
• Запускатимете GPU-контейнери для ефективного інференсу та навчання моделей

Kubernetes for AI Systems

• Розгортатимете AI-сервіси в Kubernetes
• Використовуватимете Helm для керування конфігураціями та релізами
• Налаштовуватимете HPA для автоматичного масштабування під навантаження
• Виконуватимете rolling updates без простоїв сервісу

Production AI: Monitoring & Drift

• Виявлятимете model drift і реагуватимете на деградацію якості моделей
• Відстежуватимете document drift і зміни вхідних даних
• Будуватимете observability для AI-сервісів з використанням Prometheus і Grafana
• Налаштовуватимете alerting для швидкої реакції на інциденти в продакшені

MCP (Model Context Protocol): AI Tools Architecture

• Розумітимете, що таке MCP (Model Context Protocol) і навіщо він з'явився
• Пояснюватимете, яку проблему MCP розв'язує в продакшн AI-системах: хаос tools, vendor lock-in і відсутність стандарту
• Орієнтуватиметеся в архітектурі MCP та ролях Host, Client і Server
• Відрізнятимете MCP від OpenAI function calling, LangChain tools і класичних microservices
• Уявлятимете, як MCP працює в реальному продукті: з локальними інструментами, корпоративними API та sandbox-середовищами

LLM Fine-Tuning in Production

• Розрізнятимете fine-tuning, RAG і prompting та обиратимете підхід під задачу
• Застосовуватимете PEFT-підходи: LoRA, QLoRA та adapters для ефективного донавчання моделей
• Проєктуватимете dataset для instruction-tuning з урахуванням якості й масштабу
• Використовуватимете label masking (### RESPONSE:) для коректного навчання моделей
• Оцінюватимете inference cost після fine-tuning та його вплив на продакшн

Production LLM Inference Systems

• Орієнтуватиметеся в inference-рушіях vLLM, Triton і TGI та обиратимете їх під продакшн-сценарії
• Використовуватимете KV cache для зменшення затримок і вартості інференсу
• Налаштовуватимете dynamic batching для ефективної обробки конкурентних запитів
• Реалізовуватимете token streaming для швидкого time-to-first-token
• Плануватимете latency budget і балансуватимете швидкість, вартість та якість відповідей

LLM Evaluation, Safety & Guardrails

• Виявлятимете галюцинації моделей та зменшуватимете їхній вплив у продакшені
• Захищатимете системи від prompt injection і зловмисних інструкцій
• Детектуватимете і маскуватимете PII для відповідності вимогам безпеки
• Оцінюватимете faithfulness і groundedness відповідей відносно джерел
• Будуватимете LLM eval pipelines для регулярної перевірки якості, безпеки та стабільності моделей

System Design for AI Products + Demo Day

• Орієнтуватиметеся в AI-native архітектурних патернах і застосовуватимете їх у продакшн-системах
• Проєктуватимете AI gateway для маршрутизації запитів, політик доступу та контролю якості
• Розділятимете систему на retrieval, reasoning і memory, щоб керувати складністю і масштабуванням
• Налаштовуватимете failover, fallbacks і circuit breakers для стабільної роботи під інцидентами та піками
• Презентуєте демо фінальних завдань і аргументуєте архітектурні рішення та trade-offs

Вимоги для старту

Щоб комфортно навчатися на курсі, вам потрібно знати Python або іншу мову програмування на рівні написання робочого коду. Мати практичний досвід роботи з Git.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Андрій Білоус - Senior AI Engineer at DataArt

HR Automation Course - для HR-фахівців, які хочуть зняти до 50% рутини та підвищити ефективність завдяки AI. Навчіться створювати JD та EVP за хвилини з ChatGPT, автоматизувати скринінг та інтерв'ю з BlueDot, запускати welcome-листи й онбординг з Notion AI, будувати дашборди з прогнозами ризиків і створювати AI-презентації та контент. Програма схвалена HRCI - після завершення ви отримаєте 18 кредитних годин для сертифікації.

Програма курсу

Вступ до AI в HR: тренди, інструменти, етика

• Зрозумієте роль і тренди AI в сучасному HR
• Розберете основні AI-інструменти та сфери їхнього застосування
• Визначите, в яких процесах AI принесе максимальну користь без втрати якості

AI в рекрутингу: від вакансії до хайрингу

• Навчитеся створювати релевантний опис вакансії та ефективно комунікувати з кандидатами за допомогою AI
• Оптимізуєте процес відбору та скоротите час на рутинні етапи рекрутингу

AI у співбесідах та оцінюванні кандидатів

• Зрозумієте, як використовувати AI для структурування та автоматизації співбесід
• Зменшите витрати часу на підготовку фідбеку

Персоналізований онбординг з AI

Дізнаєтеся, як створити індивідуальні та автоматизовані онбординг-програми для покращення досвіду новачків.

AI як інструмент опрацювання об'ємних даних

Навчитеся об'єктивно оцінювати ефективність працівників з підтримкою AI.

AI для HR-аналітики та прогнозування

• Дізнаєтеся, як аналізувати HR-дані з AI
• Зможете будувати візуалізації та прогнози, щоб запобігати проблемам у команді

Приклади використання AI у стандартних HR-процесах: Comp & Ben, HR Ops, Dismissals

• Зрозумієте, як автоматизувати адміністративні та рутинні процеси HR
• Скоротите час на підготовку документів та управління компенсаційними пакетами

AI для HR-комунікацій та бренду роботодавця

Навчитеся швидко і якісно створювати контент для внутрішніх і зовнішніх HR-комунікацій, підтримуючи впізнаваність бренду роботодавця.

AI в L&D: навчальні програми, тестування, розвиток талантів

• Зрозумієте, як розробляти індивідуальні програми розвитку працівників
• Опануєте автоматизацію створення та перевірки навчальних матеріалів

AI як інструмент стратегічного HR: вимірюємо ефективність і ROI

Зрозумієте, як будувати та впроваджувати AI-стратегію в HR, вимірювати її ефективність і презентувати результати.

Workshop: AI для особистої продуктивності HR

• Розберете щоденне застосування AI в HR
• Зрозумієте, як впроваджувати AI у власні процеси та рутину
• Дізнаєтеся, як уникати ключових помилок

Workshop: Q&A та розбір кейсів

• Зрозумієте особливості використання AI в HR
• Навчитеся доцільно використовувати AI-інструменти
• Отримаєте фідбек лектора та колег з курсу

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• HRCI сертифікація
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Юлія Богомолова - Senior HR People Partner an Sigma Software

Виведіть проєктний менеджмент на стратегічний рівень - навчіться узгоджувати цілі, метрики та процеси в масштабних і мультикомандних проєктах.

Програма курсу

Стратегічні засади управління проєктами

Роль PM у бізнесі, аналітичний підхід, вибір фреймворків залежно від контексту.

Управління сприйняттям цінності

Storytelling, меседжинг, робота зі сприйняттям результатів проєкту.

Лідерство в управлінні проєктами

Лідерські стилі, вплив без формального контролю, робота в умовах невизначеності.

Ефективність роботи команди

Team Health, мотивація, онбординг, конфлікти, продуктивність.

Робота з кроскультурними командами (Вікторія Гончарова)

Комунікація, моделі культури, робота з глобальними командами.

Планування та організація складних проєктів | 2 години

Managed Capacity, багаторівневі плани, залежності, сценарне планування.

Вимоги проєкту і проєктна документація

Пріоритизація (KYIV, KANO), формалізація вимог, документація для команд.

Метрики в керуванні проєктами

Delivery, Quality, GQM, Milestones, аналітика для управлінських рішень.

Фінансовий менеджмент

Бюджетування, ROI, NPV, фінансові звіти, контроль витрат.

Управління ризиками та ухвалення рішень

Cynefin, Stacey Matrix, кризові сценарії, якість як інструмент ризик-менеджменту.

Юридичні та комплаєнс-аспекти в управлінні проєктами

Контракти, NDA, Business Continuity, комунікація з юристами.

Післяпроєктний аналіз і сталість результатів

ESG, знання, передача досвіду, оцінка результатів проєкту.

Інновації та AI в управлінні проєктами

Автоматизація, AI для планування та аналітики, сценарне моделювання.

Розвиток кар'єри та soft skills

Кар'єрна стратегія PM, сертифікації, особистий бренд, Q&A.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Допомога в побудові кар'єрної стратегії
• Лектори з міжнародним досвідом
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Олексій Лещинський - Head of Project Management at MODUS X
• Вікторія Гончарова - President at PMI Ukraine Chapter, Head of PMO at Uinno

Навчитеся підвищувати якість клієнтського досвіду і впроваджувати сервісні стандарти. Це допоможе збільшити кількість повторних продажів, утримати клієнтів та посилити конкурентні переваги вашої компанії. Навчитеся підвищувати якість клієнтського досвіду і впроваджувати сервісні стандарти. Це допоможе збільшити кількість повторних продажів, утримати клієнтів та посилити конкурентні переваги вашої компанії.

Програма курсу

Вступ до клієнтського сервісу

• Чим клієнтський сервіс відрізняється від клієнтського досвіду
• Відповідальність за сервіс та досвід у компанії
• Продукт vs сервіс, що краще: продукт без сервісу чи сервіс без продукту
• Розбір кейсів: "Нова Пошта", Mist та "Укрпошта"
• Сервіс: конкурентна перевага чи стандарт?
• Досвід як джерело ідей для покращення сервісу

Домашнє завдання: Проаналізувати, якою ви хочете бачити свою компанію щодо клієнта і вашу роль у процесах за темою.

Побудова системи клієнтського сервісу

• Структура клієнтського сервісу: ролі, підпорядкування та міжфункціональна взаємодія
• Місце сервісу в структурі компанії
• Основні процеси клієнтського сервісу
• Показники ефективності сервісу та KPI
• Причини вигорання команди сервісу та шляхи запобігання

Практика на занятті: Проаналізувати систему сервісу своєї компанії. Знайти 3 ініціативи, що можуть її покращити.

Життєвий цикл клієнта і карта шляху клієнта

• Життєвий цикл клієнта: основні етапи та LTV
• Карта шляху клієнта: етапи, точки контакту й болю
• Як побудувати CJM
• Відмінності між LCM та CJM

Домашнє завдання: Створити карту шляху клієнта для свого продукту.

Практика на занятті: Визначити точки болю на основі навчального кейса.

Робота зі зворотним зв'язком

• Збір зворотного зв'язку: канали, мета й методологія
• Аналіз зворотного зв'язку: хто, як та для чого проводить
• Пошук ініціатив та впровадження змін для покращення клієнтського досвіду
• Надання зворотного зв'язку клієнту
• Моніторинг прогресу та постійні покращення

Домашнє завдання: Проаналізувати, які частини процесу роботи зі зворотним зв'язком наразі працюють у компанії.

Практика на занятті: Надати зворотний зв'язок на скаргу.

Чого насправді хочуть клієнти

• Види досліджень: кількісні та якісні
• Коли які види досліджень використовувати
• Елементи дослідження: анкета, вибірка, похибка
• Етапи дослідження: брифінг та формулювання гіпотез, польова робота, аналіз результатів та презентація висновків
• Інструменти дослідження: Google forms, SurveyMonkey, Campaign management

Домашнє завдання: Провести дослідження.

Практика на занятті: Сформувати гіпотезу та запитання для її перевірки на основі готового кейса.

Data-driven сервіс

• Джерела, типи та види клієнтських даних, поняття BigData
• Основні метрики аналітики: NPS, CSAT, Churn rate, Retention rate, CLV, CES
• Сегментація клієнтів: критерії та RFM-аналіз
• Вибір клієнтської стратегії на основі даних

Домашнє завдання: Проаналізувати, які клієнтські дані наявні в компанії. Які дані допомагають в ухваленні рішень. Яких даних бракує.

Практика на занятті: Вибрати клієнтську стратегію для готових кейсів.

Сервіс-дизайн. Запрошена лекторка: Оксана Руcан

• Що таке сервіс-дизайн і чим він корисний для бізнесу
• Основні принципи сервіс-дизайну
• Практичні приклади та кейси використання сервіс-дизайну
• На якій стадії розвитку клієнтського досвіду впроваджувати сервіс-дизайн у компанії

Домашнє завдання: тестування.

Створення стандартів обслуговування. Запрошена лекторка: Альбіна Войтович

• Розробка стандартів обслуговування: визначення точок контакту і шляху клієнта
• Самоідентифікація компанії та вибір "мови сервісу"
• Створення Персон
• Алгоритм розробки стандартів обслуговування: формула ідеального стандарту, її правильний опис та розподіл за точками контакту
• Типові помилки розробки стандартів
• Стандарти VS WOW-ефект: емоції як конкурентна перевага, стандартизація емпатії та формула WOW-ефекту

Практика на занятті: Додати в сухий стандарт WOW-ефект.

Домашнє завдання: Проаналізувати стандарти обслуговування.

Впровадження та підтримка стандартів обслуговування. Запрошена лекторка: Альбіна Войтович

• Формування клієнтоцентричної культури: модель Service-Profit Chain та пріоритет Employee Experience
• Модель впровадження стандартів: комунікація, навчання та практика на місцях
• Мотивація та закріплення стандартів, робота з опором команди
• Моніторинг виконання стандартів обслуговування клієнтів: таємний покупець, CSI та контроль якості

Практика на занятті: Розібрати кейси з впровадження нової моделі обслуговування.

Домашнє завдання: Створити програму визнання за WOW-сервіс, яка була б актуальною та ефективною для компанії.

Програми лояльності

• Що таке програма лояльності
• Типи та цілі програм лояльності
• Сучасні тренди програм лояльності: персоналізація, інтеграція з мобільними додатками, гейміфікація, соціальні елементи, екосистеми лояльності, AI-аналітика та Sustainability-лояльність
• Ефективність програм лояльності
• Як створити успішну програму лояльності

Домашнє завдання: Розрахувати нову програму лояльності для своєї компанії.

Практика на занятті: Визначити, яка програма лояльності підходить під кейс.

Автоматизація в сервісі: канали самообслуговування та АІ

• Канали самообслуговування та їхні види
• Світові тенденції та приклади використання каналів самообслуговування
• Переваги каналів для компанії та клієнта
• Основні напрямки застосування АІ в клієнтському сервісі
• Виклики та ризики використання AI
• Майбутнє клієнтського сервісу
• Q&A-сесія

Практика на занятті: Проаналізувати, чи всі доступні канали самообслуговування зручні для клієнта й можуть закрити його потреби.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Юлія Козаковська - Head of Customer Experience & Marketing Research at COMFY
• Альбіна Войтович - Deputy HRD at COMFY та експертка з клієнтського сервісу

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)

Навчитеся делегувати рутину АІ: від генерування контент-планів та креативів для соцмереж - до запуску автоворонок і чат-ботів. Зможете легко масштабувати рекламу й відстежувати ключові метрики через AI-звіти. Після курсу - автоматизуєте ключові SMM-процеси.

Програма курсу

Основи AI в SMM

• Зрозумієте, як АІ впливає на ефективність маркетингу і тренди
• Розберете, які задачі в SMM можна делегувати AI, а які - краще залишити людині
• Дізнаєтесь, на які метрики вплине інтеграція АI та як покращувати ефективність кампаній
• Розберете техніку Prompt Engineering для якісних результатів

Побудова рекламної стратегії, контент-план і рубрикатор

• Навчитеся будувати рекламну стратегію, використовуючи AI для аналізу ринку, ніш та конкурентів
• Зможете формувати чіткі цілі та рахувати KPI за допомогою AI-інструментів
• Дізнаєтесь, як створювати портрети цільової аудиторії та сегментувати їх під різні соцмережі завдяки AI
• Опануєте АІ-інструменти для швидкої генерації ідей, автоматизації публікацій та побудови рубрикатора
• Використовуватимете АІ для документування та візуалізації стратегій
• Домашнє завдання: провести аналіз конкурентів

AI для текстів: пости, блоги, email-кампанії

• Навчитеся генерувати пости різних форматів з унікальним Tone of Voice бренду за допомогою AI
• Зможете генерувати структуровані каруселі та сторіс-плани, писати довгі тексти, створювати контентні рубрики та email-сценарії з АІ-інструментами
• Навчитесь оптимізувати блоги під SEO через AI

AI-дизайн: візуали, банери, логотипи

• Навчитеся створювати унікальні концепти для постів, Reels-обкладинок та каруселей за допомогою AI
• Зможете генерувати мудборди й референси в MidJourney / Leonardo / Canva AI для швидкого затвердження з клієнтом
• Опануєте AI-інструменти для створення логотипів, підбору колірної палітри та впізнаваного стилю бренду
• Розберете, як генерувати креативні фото/відео для рекламних кампаній
• Опануєте Canva AI для швидкого дизайну презентацій, слайдів та email-шаблонів
• Навчитеся створювати мокапи для продуктів - від паковання та косметики до книг та інфопродуктів

AI для Reels і TikTok

• Навчитеся генерувати вірусні ідеї для Reels і TikTok та візуальні концепти для відео
• Зможете створювати сценарії відео з AI
• Навчитеся монтувати ролики в CapCut AI / Runway / Veed.io за хвилини
• За допомогою АІ-аналітики розберете, як адаптувати контент під тренди Reels/TikTok
• Зможете оптимізувати підписи, хештеги та опис відео для збільшення охоплень

Відеогенерація, анімація, створення АІ-аватарів

• Опануєте Runway, Kaiber, PikaLabs та Kling AI для генерації коротких рекламних та брендових відео
• Працюєте з відеогенерацією на просунутому рівні: перетворюєте фото на відеосцени, оживляєте статичні зображення, створюєте анімованих персонажів
• Навчитеся створювати АІ-аватарів з озвучкою та синхронізацією голосу, зможете робити персоналізовані розсилки від імені аватара
• З'ясуєте, як генерувати контент, адаптований під конкретну аудиторію, і створите унікальні сценарії з АІ

Сторіс і Threads з AI

• Навчитеся генерувати щоденні інтерактиви за допомогою AI
• З'ясуєте, як створювати storytelling-сторіс, генерувати ідеї для залучення аудиторії завдяки АІ
• Зрозумієте, як використовувати АІ для генерації постів з гумором та експертних думок
• Зможете перетворити контент на серію коротких тредів

Продажі, автоворонки та лендинги з AI

• Дізнаєтесь, як створювати AI-скрипти для сторіс, постів та Reels з високою залученістю аудиторії
• Навчитеся генерувати персоналізовані комерційні пропозиції під різні сегменти клієнтів
• Вмітимете використовувати AI для підбору тригерів, оферів та психологічних "гачків"
• Зрозумієте, як будувати автоматизовані воронки з АІ-текстами
• Зможете тестувати й оптимізувати воронки, змінювати сценарії за допомогою AI-аналітики
• Навчитеся писати тексти для лендингів у стилі copywriting-моделей та створювати візуальні концепти з АІ

AI в таргетованій рекламі

• Вмітимете аналізувати аудиторію та конкурентів за допомогою AI, щоб знаходити "больові точки" та інсайти
• Навчитеся формувати портрети цільової аудиторії через AI для точного таргетингу
• Опануєте MidJourney, Runway та Canva AI для генерації рекламних креативів
• Навчитеся писати рекламні тексти на основі моделей AIDA, PAS, 4U за допомогою ChatGPT
• Зможете прогнозувати результати кампанії за допомогою AI-аналітики
• З'ясуєте, як оптимізувати рекламні кампанії та створювати сценарії автотестів через АІ

AI для аналітики соцмереж та звітності

• Навчитеся використовувати ChatGPT ADA для базового аналізу й візуалізації та інтегруєте його з Google Sheets для простих періодичних звітів
• Розберете важливі метрики для оцінки стратегії та опануєте інструменти для їхнього моніторингу
• Зрозумієте, як AI допомагає знаходити слабкі місця в стратегії та адаптувати звітність під різні аудиторії

Автоматизація рутинної роботи й процесів з AI

• З'ясуєте, які рутинні задачі можна автоматизувати за допомогою AI
• Навчитеся створювати ТЗ за допомогою АІ
• Зможете ефективно будувати робочі процеси для економії часу

SMM-батл

• Розділитеся на групи: кожна створить AI-кампанію з нуля для наданого лекторками проєкту
• Представите результати перед колегами та отримаєте фідбек викладачок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Зворотній зв'язок
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Вікторія Семенюк - SMM Team Lead at Hashtag (ISD Group)
• Соломія Козак - Owner & Co-founder at Avocado SMM and Elevare AI Creative