Впровадження ШІ
Керуйте системою — а не лише інструментами.
Впровадження ШІ — практичний тренінг з enterprise AI adoption та AI transformation training для тих, хто має перетворити гасло «усім використовувати ШІ» на керовану, вимірювану програму. Ліцензії й демо — це ще не впровадження. Справжній AI change management — це результати, ролі, навички, процеси, AI pilot projects і захисні правила, які переживають хайп.
Це не курс з кодингу. Це не «генеративний ШІ для керівників» (такий тренінг є окремо). Цей курс — для тих, хто володіє впровадженням ШІ: AI strategy, AI readiness, внутрішній AI upskilling / AI literacy, перебудова роботи, AI governance, responsible AI і нагляд за agentic AI — поки змінюється AI operating model.
Іноді для старту достатньо контексту проєкту. Іноді треба будувати спільну онтологію — зрозумілу структуру домену, щоб команди, інструменти й агенти розуміли одне й те саме. Ви навчитеся обирати правильний шлях.
Ви підете з розумінням, що організація має побудувати: програму навчання, карту навичок, операційну модель, портфель пілотів — і як вести generative AI adoption без вигорання та хаосу shadow AI.
Цільова аудиторія
Для лідерів і агентів змін, які роблять так, щоб ШІ в enterprise працював між командами — а не лише як особиста продуктивність.
- Лідери трансформації, agile-коучі, Scrum Master’и, які володіють AI adoption
- Лідери PMO / delivery, які координують AI-ініціативи (AI for PMO)
- Керівники digital, інновацій або операцій, які запускають корпоративні AI-програми
- Програмні та проєктні менеджери, які пов’язують AI strategy з поставкою
- HR / L&D, які проєктують AI upskilling і внутрішні програми AI literacy
- Менеджери з ризиків, комплаєнсу та знань, яким потрібні робочі AI governance і responsible AI
- Product- і engineering-менеджери, які готують команди до AI-augmented способів роботи
Глибокий технічний бекграунд зі ШІ не потрібен.
Знання та навички
Учасники зрозуміють:
- Що таке реальне enterprise AI adoption — і чому «роздайте всім ліцензії» не працює
- Особистий ШІ vs ШІ в ядрі workflow
- Коли достатньо контексту проєкту, а коли потрібна повноцінна онтологія домену
- Які навички, технології та внутрішні програми навчання організація має побудувати
- Нові й змінні ролі, відповідальність і вплив на людей
- Принципи управління: етика, human-in-the-loop AI, ризик, дані та нагляд за агентами
- Як обирати інструменти за контекстом — а не за хайпом
- Як AI agents і agentic workflows змінюють поставку — і як ними керувати
Учасники зможуть:
- Спроєктувати AI adoption roadmap (амбіція → пілоти → масштаб)
- Розділити портфель: пробуємо ШІ / спочатку виправляємо потік / поки ні
- Побудувати план навичок і AI upskilling для команд
- Визначити ролі, RACI і ритм для AI operating model
- Застосувати human-in-the-loop і етичні обмеження до реальних кейсів
- Зібрати портфель AI pilot із метриками та рішеннями keep / pivot / stop
- Підготувати brief спонсору: повноваження, steering і фінансування
Основні теми
Модуль 1. Розуміння AI-трансформації (це не rollout інструментів)
- Чому «у 10 разів швидше» — не бізнес-результат
- Особистий ШІ vs ШІ в ядрі workflow
- Впровадження vs експерименти vs shadow AI
- AI readiness — як виглядає «готово» в перший рік
Модуль 2. Кейси — де ШІ доречний, а де ні
- Де ШІ виграє: документація, текст, research, синтез, замкнені процеси
- Де ШІ рано ламається: value stream із багатьох команд із довгими handoff
- Патерн кейсу: multi-agent рев’ю документації + фінальне людське затвердження
- Як сказати «поки ні», не блокуючи компанію
Модуль 3. Навички, технології, онтологія та внутрішнє навчання
- Карта навичок: лідери, PM, delivery-команди, спеціалісти
- Спочатку AI literacy; потім дизайн workflow і межі даних
- Побудова внутрішньої програми AI training і циклів практики
- Контекст проєкту vs побудова спільної онтології для агентів і команд
- Ландшафт інструментів: чат-інструменти vs agentic AI і автоматизація
- Вибір інструментів за контекстом vs рішення рівня enterprise-платформи
Модуль 4. Нові ролі, нові процеси, вплив на людей
- Зсув ролей при ШІ
- Процеси зі ШІ в ядрі поставки
- Upskilling, перерозподіл, чесна розмова про зміну роботи
- AI change management: спонсорство, спротив, довіра
Модуль 5. AI governance, етика, human-in-the-loop, агенти
- Принципи AI governance, які можна реально впровадити (не етика на плакаті)
- Responsible AI і дизайн human-in-the-loop
- AI agents і multi-step agentic workflows — точки цінності та точки контролю
- Ризик, класи даних, approved tools, stop-правила
- Ритм steering (максимум 1 година) і права на рішення
Модуль 6. Ведення впровадження на рівні організації
- Амбіція та вимірювані результати
- Паралельні AI pilot projects vs один «героїчний» пілот
- Метрики трансформації та метрики пілотів
- Від пілотів до фінансування value streams
- Воркшоп: one-pager AI adoption компанії + план на 90 днів
Матеріали та результати
- AI Adoption Roadmap Canvas
- Skills & Internal Training Blueprint
- Governance Starter Pack (принципи, HITL, guardrails для агентів)
- Pilot Portfolio Template
- Sponsor Brief Template
- Сертифікат про проходження
Опційна follow-up консультація (не входить у вартість).
Пов’язані тренінги
| Тренінг | Фокус |
|---|---|
| Generative AI for Leaders & Executives | Literacy керівників і GenAI-інструменти |
| Впровадження ШІ (цей курс) | Система enterprise AI adoption |
| Управління AI-проєктами | Поставка однієї AI-ініціативи від початку до результату |
Запис
PMDoc.ua/Contacts · Тренер Євген Мусієнко: +380 (67) 980-2577 · nitoiti@gmail.com · LinkedIn