ИНТехнО • Повышение квалификации
ИИ-агенты и no-code/low-code-автоматизация
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта, научитесь проектировать прикладных ИИ-агентов и создавать автоматизированные рабочие процессы в no-code/low-code-средах без необходимости углублённого программирования.
Актуальность программы
Искусственный интеллект активно применяется для подготовки документов, анализа информации, обработки данных, коммуникации с клиентами, управления задачами и автоматизации внутренних процессов организаций.
Особую востребованность приобретают ИИ-агенты — цифровые системы, способные последовательно выполнять многошаговые профессиональные задачи, обращаться к базам знаний, взаимодействовать с внешними сервисами и фиксировать результаты работы в корпоративных системах.
No-code/low-code-платформы позволяют создавать автоматизированные процессы, интеграции и прикладные цифровые решения без сложного программирования.
Цель программы
Сформировать у слушателей профессиональные компетенции в области проектирования, разработки, интеграции и сопровождения прикладных ИИ-агентов и автоматизированных процессов в no-code/low-code-средах.
Слушатели освоят полный цикл агентной автоматизации: от анализа задачи и технического задания до сборки, тестирования, интеграции и подготовки решения к эксплуатации.
Задачи программы
- Сформировать представление об ИИ, генеративных моделях и современном ландшафте ИИ-инструментов.
- Научиться формулировать запросы и эффективно взаимодействовать с генеративным ИИ.
- Освоить работу с текстами, документами, таблицами, изображениями, аудиоматериалами и презентациями.
- Научиться выявлять задачи и процессы, пригодные для автоматизации.
- Освоить проектирование логики, памяти, инструкций и сценариев ИИ-агентов.
- Создавать no-code/low-code-процессы и интегрировать ИИ с формами, таблицами, базами данных, CRM и сервисами.
- Разработать и защитить итоговый проект комплексной агентной системы.
Целевая аудитория
- Руководители организаций, подразделений, проектов и продуктов.
- Предприниматели и владельцы бизнеса.
- Бизнес-аналитики, системные аналитики и специалисты по цифровой трансформации.
- Специалисты по автоматизации бизнес-процессов и административных подразделений.
- Маркетологи, менеджеры по продажам, клиентскому сервису и управлению персоналом.
- Методисты, преподаватели, консультанты, независимые эксперты и начинающие no-code/low-code-разработчики.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное образование.
- Лица, имеющие высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
Для обучения не требуется углублённое знание языков программирования. Базовые навыки работы с компьютером, интернет-сервисами, электронными документами и таблицами помогут быстрее освоить практическую часть.
Итоговая аттестация
Итоговая аттестация проводится в форме защиты комплексной агентной автоматизации для выбранного профессионального процесса.
Слушатель представит рабочее решение с описанием агентов, инструкций, базы знаний, интеграций, автоматизированных маршрутов, обработки ошибок, мониторинга и показателей эффективности.
После обучения вы будете знать
- Основные этапы развития ИИ и принципы работы современных моделей.
- Возможности, ограничения и причины неточных, неполных или недостоверных ответов ИИ.
- Критерии выбора ИИ-инструмента и структуру качественного запроса.
- Принципы проектирования ИИ-ассистентов и ИИ-агентов.
- Назначение системных инструкций, памяти, базы знаний и подключаемых инструментов.
- Принципы no-code/low-code-автоматизации, API, вебхуков и HTTP-запросов.
- Методы тестирования, мониторинга, контроля стоимости и безопасности агентных решений.
После обучения вы сможете
- Декомпозировать профессиональные задачи, определять ожидаемый результат и критерии качества.
- Разрабатывать техническое задание, паспорт, основные и исключительные сценарии ИИ-агента.
- Настраивать инструкции, ограничения, шаблоны ответов, память, состояние и историю задач.
- Собирать автоматизированные сценарии с триггерами, действиями, условиями, фильтрами, ветвлениями и циклами.
- Передавать и преобразовывать данные между сервисами, формами, таблицами и базами данных.
- Интегрировать ИИ-агентов с CRM, задачами, облачными хранилищами и корпоративными сервисами.
- Создавать базы знаний, тестировать сценарии, обрабатывать ошибки, вести журналирование и мониторинг.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные знания могут применяться как в рамках текущей должности, так и при переходе к новым профессиональным направлениям, связанным с цифровой трансформацией, автоматизацией и внедрением ИИ.
- Специалист по внедрению искусственного интеллекта.
- Специалист по ИИ-автоматизации.
- Разработчик no-code/low-code-решений.
- Проектировщик ИИ-агентов и ИИ-ассистентов.
- Специалист по автоматизации бизнес-процессов.
- Аналитик цифровых процессов.
- Менеджер проектов по внедрению ИИ.
- Специалист по интеграции цифровых сервисов.
- Консультант по применению генеративного ИИ.
- Координатор проектов цифровой трансформации.
- Владелец или администратор внутренних ИИ-решений организации.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны искусственного интеллекта, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Разбор многообразия ИИ-инструментов и выбор подходящего решения для конкретной профессиональной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Способы разделения сложной задачи на этапы и формулирования конкретного результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные и полезные ответы от ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения различных профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества полученных результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и совершенствования текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Использование ИИ для поиска данных, выделения главного и проверки достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности искусственного интеллекта при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Методы анализа рабочих процессов и выявления операций, которые можно автоматизировать.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code-среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка его эффективности и организация контроля со стороны человека.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки искусственного интеллекта и риски использования его результатов в работе.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила безопасной работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Вопросы авторских прав и ответственности при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения ИИ.
12 часов
- 6.1. Формирование технического задания на прикладного ИИ-агента — 2 часа.Определение пользователей, задачи, входных данных, ожидаемого результата и границ ответственности агента. Разработка паспорта агента и критериев приёмки.
- 6.2. Проектирование логики поведения и рабочих сценариев агента — 2 часа.Построение последовательностей действий, условий, переходов, циклов и альтернативных ветвей; схемы основного и исключительных сценариев.
- 6.3. Настройка системных инструкций и профессиональных регламентов — 2 часа.Создание инструкций о роли, функциях, ограничениях, стиле взаимодействия, правилах решений и обязательных проверках.
- 6.4. Организация памяти, состояния и истории выполнения задач — 3 часа.Настройка краткосрочной и долговременной памяти, передача переменных, хранение контекста, журнал операций и восстановление процесса.
- 6.5. Практикум: разработка прототипа профессионального ИИ-агента — 3 часа.Создание прототипа агента по выбранному сценарию и проверка на типовых, пограничных и ошибочных входных данных.
12 часов
- 7.1. Моделирование автоматизируемого бизнес-процесса — 2 часа.Описание участников, событий запуска, операций, данных, решений и результатов. Подготовка карты автоматизации с ручными и автоматическими этапами.
- 7.2. Настройка триггеров, действий и маршрутизации данных — 2 часа.Создание сценариев по расписанию, событию, форме, сообщению или изменению записи. Настройка условий, фильтров и маршрутов.
- 7.3. Работа с переменными, коллекциями и преобразованием данных — 2 часа.Настройка полей, массивов, списков, дат, строковых и числовых значений; очистка, объединение, разделение и преобразование данных.
- 7.4. Управление ветвлениями, циклами и параллельными операциями — 3 часа.Реализация сложной логики без программирования: повторяющиеся действия, несколько маршрутов обработки и объединение результатов.
- 7.5. Практикум: сборка сквозного no-code/low-code-сценария — 3 часа.Создание автоматизации, объединяющей источник данных, ИИ-модель и целевой сервис; тестирование полного цикла от запуска до фиксации результата.
12 часов
- 8.1. Подключение форм, таблиц, баз данных и облачных хранилищ — 2 часа.Настройка получения и передачи информации между агентом и источниками данных, сопоставление полей и контроль полноты сведений.
- 8.2. Интеграция с CRM, системами управления задачами и корпоративными сервисами — 2 часа.Создание и обновление карточек, задач, обращений и статусов; автоматизация регистрации результатов работы агента.
- 8.3. Использование API, вебхуков и HTTP-запросов в low-code-сценариях — 2 часа.Настройка обращений к внешним системам, передача параметров, обработка ответов, методы запросов, заголовки, авторизация и структурированные данные.
- 8.4. Построение баз знаний и подключение внутренних документов — 3 часа.Подготовка внутренних материалов, настройка поиска по базе знаний, фильтрации документов и формирования ответов с опорой на найденные сведения.
- 8.5. Практикум: создание интегрированного ИИ-ассистента — 3 часа.Разработка агента, получающего данные из нескольких источников, выполняющего обработку и записывающего результат в рабочую систему.
12 часов
- 9.1. Разработка тестовых наборов и сценариев приёмки — 2 часа.Контрольные примеры, ожидаемые результаты и критерии успешности; проверка на штатных, неполных, противоречивых и ошибочных данных.
- 9.2. Обработка ошибок, исключений и недоступности сервисов — 2 часа.Настройка повторных попыток, резервных маршрутов, тайм-аутов и уведомлений для предотвращения остановки процесса.
- 9.3. Логирование и мониторинг выполнения сценариев — 2 часа.Организация журналов запусков, фиксация входных и выходных данных, длительности операций и причин ошибок. Настройка панелей и уведомлений.
- 9.4. Контроль качества и стоимости работы ИИ-агентов — 3 часа.Оценка точности, полноты, стабильности, скорости и ресурсоёмкости; оптимизация обращений к моделям, контекста и последовательности операций.
- 9.5. Практикум: диагностика и восстановление проблемной автоматизации — 3 часа.Поиск причины сбоя, исправление маршрутов, данных и инструкций, повторное тестирование и документирование изменений.
14 часов
- 10.1. Выбор профессионального процесса для итогового проекта — 2 часа.Анализ процесса, его участников, трудозатрат и проблемных участков. Определение результата автоматизации, требований и показателей эффективности.
- 10.2. Проектирование архитектуры агентной системы — 3 часа.Определение состава агентов, сервисов, источников данных, инструментов и точек человеческого участия. Схема взаимодействия компонентов.
- 10.3. Сборка и интеграция компонентов итогового решения — 3 часа.Настройка агентов, no-code/low-code-сценариев, баз знаний и подключений к профессиональным системам. Реализация рабочего маршрута.
- 10.4. Испытание, оптимизация и подготовка к эксплуатации — 3 часа.Функциональное и нагрузочное тестирование, устранение ошибок, сокращение времени выполнения, настройка контроля и эксплуатационной документации.
- 10.5. Защита итогового проекта: комплексная агентная автоматизация — 3 часа.Демонстрация решения, представление архитектуры, тестирования, показателей эффекта, ограничений и плана развития.
Итоговый результат обучения
К завершению программы каждый слушатель разработает прототип комплексной агентной автоматизации для выбранного профессионального процесса.
- Одного или нескольких ИИ-агентов.
- Системные инструкции и профессиональные регламенты.
- Базу знаний.
- Подключение форм, таблиц, баз данных или облачных хранилищ.
- Интеграцию с CRM, задачами или другим рабочим сервисом.
- Автоматизированный no-code/low-code-сценарий.
- Обработку ошибок и резервные маршруты.
- Журналирование и мониторинг.
- Показатели эффективности и план дальнейшего развития решения.
- Удостоверение о повышении квалификации после успешной итоговой аттестации.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
В стоимость входит прохождение образовательной программы объёмом 102 часа, практические задания, разработка итогового проекта и выдача удостоверения о повышении квалификации при успешном завершении обучения.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Итоговая аттестация: защита проекта комплексной агентной автоматизации.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации.
- Сведения о выпускниках и выданных документах об образовании вносятся в ФИС ФРДО.
