Управление внедрением ИИ
Ведите систему — а не только инструменты.
Управление внедрением ИИ — практический тренинг по enterprise AI adoption и AI transformation training для тех, кто должен превратить лозунг «всем использовать ИИ» в управляемую, измеримую программу. Лицензии и демо — это ещё не внедрение. Настоящий AI change management — это результаты, роли, навыки, процессы, AI pilot projects и защитные правила, которые переживают хайп.
Это не курс по кодингу. Это не «генеративный ИИ для руководителей» (такой тренинг есть отдельно). Этот курс — для тех, кто владеет внедрением ИИ: AI strategy, AI readiness, внутренний AI upskilling / AI literacy, перестройка работы, AI governance, responsible AI и надзор за agentic AI — пока меняется AI operating model.
Иногда для старта достаточно контекста проекта. Иногда нужно строить общую онтологию — ясную структуру домена, чтобы команды, инструменты и агенты понимали одно и то же. Вы научитесь выбирать правильный путь.
Вы уйдёте с пониманием, что организация должна построить: программу обучения, карту навыков, операционную модель, портфель пилотов — и как вести generative AI adoption без выгорания и хаоса shadow AI.
Тренер: Евгений Мусиенко, PMP
Длительность: 2 дня
Участники: 8–16
Язык: русский, украинский или английский
Целевая аудитория
Для лидеров и агентов изменений, которые делают так, чтобы ИИ в enterprise работал между командами — а не только как личная продуктивность.
- Лидеры трансформации, agile-коучи, Scrum Master’ы, владеющие AI adoption
- Лидеры PMO / delivery, координирующие AI-инициативы (AI for PMO)
- Руководители digital, инноваций или операций, запускающие корпоративные AI-программы
- Программные и проектные менеджеры, связывающие AI strategy с поставкой
- HR / L&D, проектирующие AI upskilling и внутренние программы AI literacy
- Менеджеры по рискам, комплаенсу и знаниям, которым нужны рабочие AI governance и responsible AI
- Product- и engineering-менеджеры, готовящие команды к AI-augmented способам работы
Глубокий технический бэкграунд по ИИ не требуется.
Знания и навыки
Участники поймут:
- Что такое реальное enterprise AI adoption — и почему «раздайте всем лицензии» не работает
- Личный ИИ vs ИИ в ядре workflow
- Когда достаточно контекста проекта, а когда нужна полноценная онтология домена
- Какие навыки, технологии и внутренние программы обучения организация должна построить
- Новые и меняющиеся роли, ответственность и влияние на людей
- Принципы управления: этика, human-in-the-loop AI, риск, данные и надзор за агентами
- Как выбирать инструменты по контексту — а не по хайпу
- Как AI agents и agentic workflows меняют поставку — и как ими управлять
Участники смогут:
- Спроектировать AI adoption roadmap (амбиция → пилоты → масштаб)
- Разделить портфель: пробуем ИИ / сначала чиним поток / пока нет
- Построить план навыков и AI upskilling для команд
- Определить роли, RACI и ритм для AI operating model
- Применить human-in-the-loop и этические ограничения к реальным кейсам
- Собрать портфель AI pilot с метриками и решениями keep / pivot / stop
- Подготовить brief спонсору: полномочия, steering и финансирование
Основные темы
Модуль 1. Понимание AI-трансформации (это не rollout инструментов)
- Почему «в 10 раз быстрее» — не бизнес-результат
- Личный ИИ vs ИИ в ядре workflow
- Внедрение vs эксперименты vs shadow AI
- AI readiness — как выглядит «готово» в первый год
Модуль 2. Кейсы — где ИИ уместен, а где нет
- Где ИИ выигрывает: документация, текст, research, синтез, замкнутые процессы
- Где ИИ рано ломается: value stream из многих команд с длинными handoff
- Паттерн кейса: multi-agent ревью документации + финальное человеческое утверждение
- Как сказать «пока нет», не блокируя компанию
Модуль 3. Навыки, технологии, онтология и внутреннее обучение
- Карта навыков: лидеры, PM, delivery-команды, специалисты
- Сначала AI literacy; затем дизайн workflow и границы данных
- Построение внутренней программы AI training и циклов практики
- Контекст проекта vs построение общей онтологии для агентов и команд
- Ландшафт инструментов: чат-инструменты vs agentic AI и автоматизация
- Выбор инструментов по контексту vs решения уровня enterprise-платформы
Модуль 4. Новые роли, новые процессы, влияние на людей
- Сдвиг ролей при ИИ
- Процессы с ИИ в ядре поставки
- Upskilling, перераспределение, честный разговор о смене работы
- AI change management: спонсорство, сопротивление, доверие
Модуль 5. AI governance, этика, human-in-the-loop, агенты
- Принципы AI governance, которые можно реально внедрить (не этика на плакате)
- Responsible AI и дизайн human-in-the-loop
- AI agents и multi-step agentic workflows — точки ценности и точки контроля
- Риск, классы данных, approved tools, stop-правила
- Ритм steering (максимум 1 час) и права на решения
Модуль 6. Ведение внедрения на уровне организации
- Амбиция и измеримые результаты
- Параллельные AI pilot projects vs один «геройский» пилот
- Метрики трансформации и метрики пилотов
- От пилотов к финансированию value streams
- Воркшоп: one-pager AI adoption компании + план на 90 дней
Материалы и результаты
- AI Adoption Roadmap Canvas
- Skills & Internal Training Blueprint
- Governance Starter Pack (принципы, HITL, guardrails для агентов)
- Pilot Portfolio Template
- Sponsor Brief Template
- Сертификат о прохождении
Опциональная follow-up консультация (не входит в стоимость).
Связанные тренинги
| Тренинг | Фокус |
|---|---|
| Generative AI for Leaders & Executives | Literacy руководителей и GenAI-инструменты |
| Управление внедрением ИИ (этот курс) | Система enterprise AI adoption |
| Управление AI-проектами | Поставка одной AI-инициативы от начала до результата |
Запись
PMDoc.ua/Contacts · Тренер Евгений Мусиенко: +380 (67) 980-2577 · nitoiti@gmail.com · LinkedIn