ИНТехнО • Повышение квалификации
Руководитель проектов внедрения искусственного интеллекта
Освойте компетенции для планирования, организации и сопровождения проектов внедрения искусственного интеллекта в организациях: от выявления бизнес-задачи и подготовки данных до пилотирования, промышленного запуска, оценки эффективности и масштабирования решения.
Актуальность программы
Искусственный интеллект становится одним из ключевых инструментов повышения эффективности организаций. ИИ-решения применяются для автоматизации процессов, анализа данных, подготовки документов, создания контента, поддержки управленческих решений и улучшения качества обслуживания клиентов.
Внедрение ИИ требует не только технических знаний. Необходимо определить бизнес-задачу, оценить готовность данных и инфраструктуры, сформировать требования, организовать работу кросс-функциональной команды, провести пилотирование, рассчитать эффект и обеспечить безопасную эксплуатацию решения.
Программа готовит специалистов, способных управлять ИИ-проектами и координировать взаимодействие заказчиков, аналитиков, разработчиков, специалистов по данным, информационной безопасности и юридических подразделений.
Цель программы
Сформировать у слушателей профессиональные компетенции, необходимые для разработки, запуска, сопровождения и масштабирования проектов внедрения искусственного интеллекта в организациях.
Задачи программы
- Изучить основы ИИ и современный рынок ИИ-инструментов.
- Освоить постановку задач и эффективное взаимодействие с генеративным ИИ.
- Научиться использовать ИИ при работе с текстами, таблицами, изображениями, аудиоматериалами и презентациями.
- Получить навыки проектирования ИИ-ассистентов, агентных систем и автоматизированных сценариев.
- Научиться выявлять и приоритизировать бизнес-задачи для внедрения ИИ.
- Освоить подготовку данных, проектной документации, пилотирования, интеграции и запуска ИИ-решений.
- Научиться управлять бюджетом, рисками, изменениями, эффективностью и масштабированием ИИ-проектов.
Целевая аудитория
- Руководители проектов и проектных офисов.
- Руководители подразделений и организаций.
- Продуктовые менеджеры.
- Бизнес-аналитики и системные аналитики.
- Специалисты по цифровой трансформации и внедрению информационных систем.
- Консультанты по автоматизации процессов, предприниматели и специалисты, планирующие развитие в управлении ИИ-проектами.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
- Специалисты сферы управления, аналитики, ИТ, цифровой трансформации и автоматизации.
- Слушатели, планирующие освоить управление проектами внедрения искусственного интеллекта.
Для обучения не требуется углублённая подготовка в программировании или разработке моделей машинного обучения. Программа ориентирована прежде всего на управленческие, аналитические и проектные компетенции.
Итог обучения
Слушатель подготовит комплексный план управления проектом внедрения ИИ: от постановки бизнес-задачи до промышленного запуска и развития решения.
Итоговый проект включает цели, этапы, команду, бюджет, данные, показатели, риски, пилотирование, интеграцию, обучение пользователей, эксплуатацию и масштабирование.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности и ограничения современных ИИ-систем.
- Методы выбора ИИ-инструмента и правила составления эффективных запросов.
- Подходы к ИИ-ассистентам, агентным системам и безопасной работе с данными.
- Этапы жизненного цикла проекта внедрения ИИ.
- Методы управления требованиями, данными, рисками, бюджетом, изменениями и масштабированием решений.
После обучения вы сможете
- Анализировать процессы и выявлять задачи, пригодные для внедрения ИИ.
- Оценивать ценность, сложность и риски ИИ-инициатив, формировать портфель проектов.
- Готовить концепцию, паспорт ИИ-проекта, требования, техническое задание и критерии приёмки.
- Оценивать качество, полноту, актуальность и доступность данных; планировать их сбор, очистку и разметку.
- Организовывать работу кросс-функциональной команды, управлять бэклогом и итерациями ИИ-продукта.
- Планировать пилот, интеграцию, промышленную эксплуатацию, мониторинг и обновление решения.
- Рассчитывать бюджет и эффект, вести реестр рисков, готовить отчёты и масштабировать успешный пилот.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные компетенции могут использоваться при работе в управлении проектами, цифровой трансформации, автоматизации и внедрении корпоративных информационных и ИИ-решений.
- Руководитель проектов внедрения искусственного интеллекта.
- Руководитель проектов цифровой трансформации.
- Менеджер ИИ-продукта.
- Менеджер проектов автоматизации.
- Координатор ИИ-инициатив.
- Бизнес-аналитик ИИ-проектов.
- Консультант по внедрению искусственного интеллекта.
- Специалист проектного офиса.
- Руководитель направления автоматизации и цифровизации.
- Менеджер по внедрению корпоративных информационных систем.
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.Обзор ИИ-инструментов и методы выбора подходящего решения для конкретной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Разделение сложной задачи на этапы и формулирование 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 профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Поиск данных, выделение главного и проверка 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 ИИ при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Анализ рабочих процессов и выявление 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 человеческого контроля.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски использования его результатов в профессиональной деятельности.
- 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.Авторские права и ответственность 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. Выявление и приоритизация бизнес-задач для внедрения ИИ — 2 часа.Оценка процессов и проблемных зон, формирование перечня инициатив, определение ценности, сложности, рисков и готовности подразделений.
- 6.2. Подготовка паспорта проекта внедрения ИИ — 3 часа.Формулирование цели, эффекта, границ, результатов, ограничений и критериев завершения; определение заказчика, команды и заинтересованных сторон.
- 6.3. Формирование портфеля ИИ-проектов организации — 2 часа.Группировка инициатив, оценка взаимозависимостей и ресурсов, построение матрицы приоритетов и дорожной карты.
- 6.4. Выбор модели реализации ИИ-проекта — 2 часа.Сравнение собственной разработки, готового решения, облачного сервиса и привлечения интегратора.
- 6.5. Практикум: защита концепции проекта внедрения ИИ — 3 часа.Подготовка презентации для руководства: проблема, решение, эффект, ресурсы, риски и план пилотирования.
12 часов
- 7.1. Сбор и формализация требований к ИИ-решению — 3 часа.Интервью с заказчиком и пользователями, описание функциональных и нефункциональных требований, сценариев, ограничений и качества результата.
- 7.2. Оценка готовности данных к использованию в проекте — 2 часа.Инвентаризация источников, владельцев, форматов, полноты и доступности данных, выявление проблем качества и законности использования.
- 7.3. Подготовка плана сбора, очистки и разметки данных — 2 часа.Определение обучающих, тестовых и контрольных выборок, расчёт трудозатрат и распределение ответственности.
- 7.4. Разработка проектной и технической документации — 2 часа.Подготовка технического задания, пользовательских сценариев, критериев приёмки, реестра требований и журнала изменений.
- 7.5. Практикум: комплект документов для запуска ИИ-проекта — 3 часа.Формирование паспорта, карты заинтересованных сторон, реестра требований, перечня данных, матрицы ответственности и критериев приёмки.
12 часов
- 8.1. Планирование жизненного цикла проекта внедрения ИИ — 2 часа.Разделение проекта на этапы исследования, подготовки данных, разработки, тестирования, пилота, интеграции и эксплуатации.
- 8.2. Организация работы кросс-функциональной команды — 2 часа.Распределение ролей между заказчиком, руководителем проекта, аналитиком, специалистами по данным, разработчиками и другими участниками.
- 8.3. Управление итерациями и бэклогом ИИ-продукта — 2 часа.Формирование и приоритизация бэклога, постановка задач, организация демонстраций и ретроспектив.
- 8.4. Проектирование и проведение пилотного внедрения — 3 часа.Определение масштаба пилота, пользователей, контрольного процесса и критериев успешности.
- 8.5. Практикум: план интеграции и промышленного запуска — 3 часа.Разработка схемы интеграции в системы и процессы, календарного плана и процедуры перехода в эксплуатацию.
12 часов
- 9.1. Разработка системы показателей ИИ-проекта — 2 часа.Определение бизнес-, процессных, пользовательских и технических показателей проекта.
- 9.2. Расчёт бюджета и экономического эффекта внедрения — 3 часа.Учёт затрат на лицензии, инфраструктуру, данные, разработку, интеграцию, сопровождение и обучение; расчёт экономии, дохода и окупаемости.
- 9.3. Ведение реестра рисков ИИ-проекта — 2 часа.Выявление технологических, организационных, кадровых, финансовых и репутационных рисков.
- 9.4. Управление изменениями и вовлечением сотрудников — 2 часа.Анализ влияния решения на процессы, подготовка коммуникаций, обучения и поддержки пользователей.
- 9.5. Практикум: управленческий отчёт по результатам пилота — 3 часа.Сопоставление результатов пилота с критериями успеха и подготовка решения о дальнейшем развитии проекта.
14 часов
- 10.1. Подготовка ИИ-решения к промышленной эксплуатации — 3 часа.Формирование эксплуатационных регламентов, уровней поддержки и порядка обработки сбоев и запросов пользователей.
- 10.2. Организация мониторинга качества и бизнес-эффекта — 3 часа.Создание показателей контроля стабильности, точности, скорости, востребованности и экономического результата.
- 10.3. Управление изменениями моделей, данных и версий решения — 2 часа.Процедуры обновления модели, базы знаний, инструкций и интеграций; организация регрессионного тестирования.
- 10.4. Масштабирование успешного пилота на подразделения организации — 3 часа.Оценка готовности к расширению и разработка плана тиражирования, адаптации решения и обучения пользователей.
- 10.5. Итоговый практикум: план управления проектом внедрения ИИ — 3 часа.Комплексный план: цели, этапы, команда, бюджет, данные, показатели, риски, пилот, интеграция, обучение, запуск и развитие решения.
Результат обучения
По итогам обучения слушатель сможет планировать, организовывать и сопровождать проекты внедрения ИИ на всех стадиях жизненного цикла: от инициативы и оценки данных до промышленной эксплуатации и масштабирования.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
В стоимость входит прохождение полного курса объёмом 102 часа, учебные и практические материалы, выполнение практикумов, итоговая аттестация и оформление удостоверения о повышении квалификации.
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.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации.
- Сведения о выпускниках и выданных документах об образовании вносятся в ФИС ФРДО.
