Мы собираем cookie для улучшения нашего сайта
Оставить заявку
Заполните данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Обучаем команды работать с AI-инструментами и строить процессы для новой реальности.
в AI-native
Превратите вашу компанию
Программный комитет ведущих конференций Opentalks.ai, South Hub, Tech week
80+ внедрённых AI-решений. делаем ИИ рабочим инструментом бизнеса
Преподаём AI как практики внедрения
9+ лет внедряем ИИ В процессы компаний
Превратите вашу компанию в AI-native
Сессия для СЕО / C-level
Формат:
Стратегическая сессия 2−3 часа или полдня (онлайн/оффлайн)
Что получают:
Roadmap внедрения на 90 дней
Брифы по пилотам (владелец, метрики, шаги)
Рекомендации по организации и контролю качества
Содержимое курса:
Карта эффектов: выручка/затраты/качество/риски по функциям
Governance: безопасность, ответственность, политика работы с данными
Выбор 1-3 пилотов: критерии успеха, ресурсы, сроки
Метрики и масштабирование: как доказать ROI и расширять
Цель:
Понять куда инвестировать, как управлять рисками и как запустить 1−3 пилота с измеримым эффектом
Обучение топ-менеджмента
Формат:
2−4 сессии по 2 часа или 1−2 дня воркшопа. Между сессиями — домашние задания на реальных задачах.
Что получают:
Библиотека сценариев отдела (готовые «рецепты»)
Внутренний гайд/регламент (черновик) + план внедрения
Список пилотных инициатив с метриками и владельцами
Содержимое курса:
Карта процессов отдела: где AI помогает, где риск
Качество и валидация: проверка, источники, контроль
Сборка «библиотеки сценариев» и внутренних инструкций
Дизайн регламентов: роли, правила, контроль, обучение новичков
Цель:
Создать носителей практики, стандарты качества и библиотеку сценариев, чтобы внедрение не зависело от одного тренинга
Обучение сотрудников
Формат:
Онлайн мастер-класс 1,5 — 2 часа или серия из 2−3 сессий. Практика на примерах компании.
Что получают:
Чек-лист «как пользоваться AI в работе»
Пакет шаблонов/промптов под роли
Памятка по безопасности и этике
Сбор инициатив от сотрудников (сырье для backlog)
Содержимое курса:
Как ставить задачи AI (рамки промпта, контекст, критерии качества)
5-10 типовых сценариев: письма, отчеты, резюме встреч, анализ, идеи
Контроль качества результата и ошибки (галлюцинации, проверка фактов)
Безопасность и данные: правила и типовые риски
Цель:
Сформировать базовую грамотность и дать рабочие сценарии под ежедневные задачи, чтобы люди начали применять AI на следующий день
Для кого:
правила безопасности
чек-лист качества
шаблоны/промпты
сценарии под ежедневные задачи
backlog + приоритизация
метрики эффекта
регламенты и контроль качества
кейсы по функции
90-дневный план внедрения
контур рисков и governance
куда вкладываться (эффект)
Нам доверяют обучение своих команд
Варианты продолжения:
Мы не заканчиваем на обучении
Обучение — это точка входа. Дальше мы можем помочь довести инициативы до внедрения.
Проектирование пилотов и бенчмарков
Проработка метрик качества и бизнес-эффекта
Консультации по внедрению LLM и ИИ-решений
Почему EORA
Все программы построены на опыте реальных проектов, а не теории.
AI разработки
Программный комитет: OpenTalks.ai, South Hub, tech week
10 лет
80+
решений внедрения AI/LLM
Спикеры
Сергей Веренцов
Победитель международного хакатона по компьютерному зрению
Внедрил ИИ-решения в 12 компаниях из топ-100 рейтинга РБК.
Ведущий эксперт по AI-внедрениям: сценарии, архитектура, данные, доступы, качество и эксплуатация.
«Технологии и инструменты меняются быстрее, чем обновляются учебники. В такой среде учить могут только те, кто сам постоянно в практике.»
Александр Блинов
От формализации бизнес-задач до стабильного запуска и поддержки
Руководит реализацией ИИ-продуктов
Перевожу сложные требования в понятную архитектуру и управляемые этапы разработки, обеспечивая предсказуемый результат.
Эмиль Магеррамов
Эксперт по машинному обучению на стыке ИТ и биотехнологий
Эксперт по Data Science
Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD и преподаватель Skillfactory. Специализируется на применении ИИ в биофармацевтике, разработке лекарств и сложных междисциплинарных задачах.
Проблема не в знаниях.
Проблема в отсутствии внедрения.
Большинство AI-обучений не связано с задачами бизнеса, метриками и процессами.
Проблема в отсутствии внедрения.
Большинство AI-обучений не связано с задачами бизнеса, метриками и процессами.
Почему AI-обучение «не взлетает» в компаниях
Ускорили ненужное. Автоматизировали шаг, который не влияет на результат.
Магическое мышление.
Инструмент без изменения правил работы.
Инструмент без изменения правил работы.
Один провал — и доверие падает. «AI не работает» после первого фейла.
Нет задач — нет эффекта.
Эксперименты без привязки к процессу и KPI.
Эксперименты без привязки к процессу и KPI.
