Обучение команд работе с AI
Никаких общих курсов и записанных вебинаров. Изучаем вашу компанию, находим точки роста и за 2-4 дня учим команду работать с нейросетями на реальных задачах.
Отдельно обучаем руководителя или собственника — чтобы он понимал, что требовать и как контролировать.
Формат
Мы против инфоцыганства. Никаких общих курсов, марафонов и мотивационных речей. Только индивидуальная практическая работа с вашей командой.
Только индивидуально
Программа строится под конкретную организацию, её задачи и текущий уровень команды.
Практика + домашка
2-4 дня интенсива. После каждого дня — домашнее задание на реальных рабочих задачах. Последний день — разбор ошибок.
Обучение руководителя
Отдельная программа для собственника: как ставить задачи, оценивать результат и контролировать качество работы с AI.
Чему учим
Базовые принципы AI
Как работают нейросети, чем отличаются модели, когда какую использовать. Без воды, только то, что нужно для работы.
Конкретные инструменты
ChatGPT, Claude, Perplexity, Midjourney, Freepik и другие. Подбираем стек под задачи вашей команды.
Нод-архитектура для контента
Цепочки генерации визуального контента: как комбинировать нейросети для получения результата, который не даст ни одна по отдельности.
Комбинирование нейросетей
Как передавать результат из одной модели в другую. Когда использовать ChatGPT, а когда Perplexity. Какие задачи решать какими инструментами.
Обучение руководителя
Отдельная программа для собственника или руководителя: как контролировать качество, ставить задачи и оценивать результат команды.
Как проходит обучение
Аудит текущих процессов
Изучаем, какие инструменты команда уже использует, какие задачи решает, где теряет время.
Находим пробелы
Определяем, где команда использует неподходящие инструменты или не использует AI там, где он даст максимальный эффект.
Подбираем стек
Выбираем конкретные инструменты и сценарии под задачи каждого сотрудника. Никаких универсальных шаблонов.
2-4 дня практики
Интенсивное обучение с домашними заданиями после каждого дня. Команда сразу применяет знания на реальных рабочих задачах.
Разбор ошибок и закрепление
Последний день: разбираем ошибки из домашних заданий, закрепляем навыки, отвечаем на накопившиеся вопросы.
Пример из практики
Продакшн-компания и исследования
Проблема: команда использовала ChatGPT для глубокого анализа и исследований — получала поверхностные ответы, тратила время на перепроверку.
Что сделали: перевели исследовательские задачи на Perplexity — инструмент, заточенный именно под поиск и анализ информации с источниками.
Результат: качество исследований выросло за пару дней. Команда перестала тратить время на перепроверку и начала получать структурированные ответы с ссылками на источники.