Обучающий воркшоп по искусственному интеллекту для автоматизации бизнес - процессов

1. «Обучающий воркшоп по искусственному интеллекту для автоматизации бизнес-процессов»

«Обучающий воркшоп по искусственному
интеллекту для автоматизации бизнеспроцессов»
Работу выполнил:
Кудашев Максим
студент группы 241-262

2. Содержание

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Проблематика
Цель и задачи
Актуальность
Заинтересованные лица
Планируемый продуктовый результат
Календарный план
Перспективы
Заключение

3. Проблематика проекта

Многие компании сталкиваются с низким набором навыков и умений сотрудников при
внедрении ИИ: сотрудники используют нейросети только для исправления грамматики или
написания простых писем, не используя потенциал автоматизации.
Что происходит, если проблема не решается:
• Снижение конкурентоспособности: Компании тратят рабочие часы сотрудников на
рутину, которую конкуренты уже автоматизировали.
• Утечка данных: Сотрудники стихийно используют личные аккаунты нейросетей, загружая
туда конфиденциальную корпоративную информацию.
• Цифровой разрыв: Нарастает пропасть между технологическими возможностями ИИ и
реальными навыками персонала.
3

4. Цель и задачи проекта

Цель: Разработать и провести серию интенсивных воркшопов, итогом которых станет
создание сотрудниками работающих ИИ-агентов для своих рабочих задач.
Задачи:
1. Провести аудит текущих бизнес-процессов компании для выявления точек
автоматизации.
2. Разработать методические материалы по промпт-инжинирингу и архитектуре ИИагентов.
3. Организовать техническую среду для безопасного тестирования моделей.
4. Провести практическое обучение с финальной презентацией прототипов.
4

5. Актуальность проекта

В 2024–2026 годах ключевым навыком становится не
просто умение пользоваться искусственным интеллектом,
а проектирование автономных цепочек действий.
Актуальность обусловлена необходимостью быстрого
замещения интеллектуального труда и оптимизации
фонда оплаты труда за счет передачи рутины алгоритмам.
5

6. Заинтересованные лица проекта

• Руководители отделов: Заинтересованы в повышении KPI своих
команд без найма новых сотрудников.
• Сотрудники: Стремятся снизить нагрузку и избавиться от
монотонной, рутинной работы.
• HR-департамент: Рассматривает проект как элемент развития
бренда работодателя и обучения персонала.
6

7. Планируемый продуктовый результат проекта

Конечный продукт: Набор кастомизированных ИИ-инструментов,
интегрированных в рабочие процессы компании.
Например:
• Агент-аналитик документации.
• Бот-ассистент для первичного обучения и адаптации новых
сотрудников.
• Автоматический суммаризатор звонков и совещаний с
постановкой задач.
7

8. Календарный план проекта

8

9. Риски проекта

Качественный анализ:
• Технологический риск: Галлюцинации ИИ (выдача недостоверной информации).
• Психологический риск: Сопротивление сотрудников (страх сотрудников быть в конечном
итоге заменёнными искусственным интеллектом).
• Юридический риск: Нарушение авторских прав или утечка данных через API.
Количественный анализ:
• Вероятность галлюцинаций ИИ: Высокая (~70% на старте), снижается до 5% при
использовании RAG-архитектуры.
• Ожидаемая экономия времени: 15–30% рабочего времени на типовых задачах.
9

10. Перспективы проекта

Краткосрочные:
• Мгновенное сокращение времени на обработку входящей информации.
• Повышение лояльности сотрудников за счет обучения современным навыкам.
Долгосрочные:
• Экономические: Переход к модели компании с высоким количеством работ
выполняемым при помощи ИИ, где рост выручки не требует пропорционального
роста штата.
• Технические: Формирование собственной базы знаний, на которой обучается
корпоративный ИИ.
10

11. Заключение

Данный проект — это не просто лекция о нейросетях, а прикладной
инструмент с целью трансформации компании. Переход от
пассивного потребления и использованию ИИ к активному
проектированию собственных решений позволит организации
занять лидирующие позиции на рынке в эпоху тотальной
автоматизации.
11

12. Спасибо за внимание