Аудит бизнес-процессов для внедрения ИИ
Одна из ключевых причин, по которой проекты внедрения ИИ не достигают заявленных бизнес-результатов, не слабые модели, а ошибочный выбор процесса или переоценка его готовности к изменениям. Именно аудит бизнес-процессов позволяет отделить перспективные гипотезы от тупиковых и направить ресурсы на те процессы, где ИИ обеспечит реальный, измеримый эффект.
Курс посвящён системному подходу к поиску и оценке бизнес-процессов, пригодных для внедрения ИИ. Участники освоят методику сквозного аудита: от выявления узких мест и сбора требований до формирования концепции будущего ИИ-продукта.
Участники научатся выявлять бизнес-процессы с высоким потенциалом для применения ИИ, оценивая их повторяемость, структурированность и доступность данных; проводить диагностику «бутылочных горлышек» и корневых причин неэффективности; собирать и фиксировать требования с владельца процесса; оценивать готовность процесса к внедрению ИИ; а также формировать паспорт ИИ-продукта, который включает чёткие цели, ключевые ограничения и логику будущего решения, то есть переводить задачу в понятный формат для пилота или разработки.
Занятия будут проходить онлайн в формате живого общения с преподавателем.
Ориентировочный старт: август 2026 г. (предзапись).
Оставьте заявку, и вы первыми узнаете точную дату, как только наберётся группа.
Для ИТ-руководителей и CIO
Курс подойдёт тем, кто отвечает за развитие ИТ-ландшафта и получает от бизнеса запросы на внедрение ИИ, но хочет отделять перспективные сценарии от сырых инициатив. Вы научитесь быстро оценивать, какие процессы действительно готовы к ИИ-автоматизации, а какие пока требуют доработки данных, регламентов или самого процесса.
Для директоров по цифровой трансформации
Курс будет полезен тем, кто формирует портфель цифровых инициатив и должен принимать решения, куда направлять ресурсы в первую очередь. Вы сможете структурировано выявлять точки наибольшего эффекта, приоритизировать сценарии применения ИИ и снижать риск запуска проектов без измеримой бизнес-ценности.
Для технических специалистов и архитекторов решений
Курс подойдёт тем, кто участвует в проработке ИИ-инициатив со стороны технологий и сталкивается с размытыми бизнес-требованиями. Вы получите понятную рамку, которая помогает переводить описание процесса и его проблем в структурированный паспорт ИИ-продукта и выбирать подходящий тип решения под задачу.
Где ИИ действительно применим в бизнес-процессах
Критерии отбора процессов для внедрения ИИ: повторяемость, наличие данных, предсказуемость результата и измеримость эффекта. Разбор типичных ошибок, из-за которых компании пытаются внедрять ИИ в процессы, которые к этому не готовы.
Аудит бизнес-процесса и картирование текущего состояния
Как описывать процесс в логике AS IS, фиксировать участников, шаги, входы, выходы и точки принятия решений. Какие методы картирования подходят для быстрой управленческой диагностики без избыточного BPM-формализма.
Выявление узких мест, потерь и точек для улучшений
Как находить места, где процесс теряет время, деньги, качество или управляемость. Разбор типовых узких мест: ручные операции, задержки согласований, повторный ввод данных, ошибки в документах, разрывы между системами и людьми.
Интервью с владельцем процесса: бриф и формулировка задачи
Какие вопросы задавать владельцу процесса, чтобы не собирать поверхностные пожелания, а фиксировать реальную задачу для автоматизации. Как выявлять ограничения, требования к качеству результата, особенности данных, исключения и критерии успеха.
Выявление и приоритизация сценариев применения ИИ
Как на основе выявленных узких мест и требований владельца процесса сформулировать конкретные сценарии использования ИИ и выделить среди них наиболее перспективные. На что опираться при выборе сценария для запуска в пилот или проработку.
Готовность данных и выбор формата ИИ-решения
Как оценить, достаточно ли данных для пилота: доступны ли они, можно ли им доверять, насколько они полны, структурированы и пригодны для использования. Как выбрать формат ИИ-решения — ассистент, RAG-система, агентный сценарий или ИИ-конвейер — исходя из задачи, процесса, данных и ограничений.
Паспорт ИИ-продукта и практикум: от диагностики к пилоту
Как оформить результат диагностики в виде понятного рабочего документа. Участники соберут структуру паспорта: целевой процесс, проблема, ожидаемый эффект, данные, пользовательский сценарий, ограничения, риски, KPI и требования к будущему решению. А также на примере реального или типового процесса пройдут путь от первичной диагностики до черновика паспорта ИИ-продукта. Итогом станет рабочая заготовка, которую можно использовать для внутреннего обсуждения, пилота или передачи в проработку команде.
Алексей Мокеев
- Директор Института социальных инноваций и трансфера технологий
- Магистр прикладной информатики
- Выпускник программы «Управление проектами с искусственным интеллектом» (МФТИ)
- Эксперт ежегодной премии «Искусственный интеллект в НКО»
Оценивать готовность процесса к внедрению ИИ
Вы сможете быстро определять, в каких процессах ИИ действительно применим, а где сначала нужно навести порядок в данных, ролях или регламентах.
Проводить аудит бизнес-процесса под ИИ-сценарии
Вы научитесь разбирать процесс по шагам, видеть узкие места, повторяющиеся операции и участки, где автоматизация может дать наибольший эффект.
Выявлять бутылочные горлышки и приоритизировать точки внедрения
Вы сможете находить зоны потерь времени, денег и качества и принимать более обоснованное решение о том, какую задачу имеет смысл брать в работу первой.
Проводить бриф с владельцем процесса
Вы получите структуру интервью, которая помогает собирать не абстрактные ожидания, а содержательные требования к будущему ИИ-решению.
Формировать паспорт ИИ-продукта
Вы сможете переводить идею внедрения в структурированный документ, понятный бизнесу, ИТ-команде и внешним подрядчикам.
Выбирать подходящий тип решения
Вы разберётесь, в каких случаях подходит чат-бот, ИИ-ассистент, RAG-система или агентный сценарий, и сможете аргументировать этот выбор.
Подготовить основу для пилота или дальнейшей разработки
Итоговый артефакт курса — черновик паспорта ИИ-продукта и карта проблемного процесса, которые можно использовать как основу для внутреннего проекта, пилота или постановки задачи на разработку.
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее