AI-Native организация

Компания, где ИИ встроен в процессы, данные, роли и решения

16 академических часов 2 дня ИИ в менеджменте Очно / онлайн / гибрид RU

О программе

Курс о проектировании компании, где ИИ встроен в процессы, данные, роли, принятие решений и систему управления.

Цель программы. Дать руководителям целостную модель AI-Native организации: спроектировать операционную модель с встроенным ИИ, портфель AI use cases, контуры данных и AI governance, и сформировать дорожную карту перехода.

⚙️

Программа адаптируется под вашу организацию

Это базовая версия программы. Перед проведением мы проводим диагностику — анкетирование участников и интервью с заказчиком — и настраиваем содержание под вашу отрасль, уровень участников и реальные задачи бизнеса: кейсы и примеры берутся из вашей практики, а состав модулей, глубина проработки, длительность и формат корректируются под цели компании.

Задачи программы

  • Разобрать, чем AI-Native организация отличается от «компании с чат-ботом»
  • Освоить AI Operating Model: процессы, данные, роли, решения, управление
  • Сформировать портфель AI use cases с оценкой эффекта
  • Спроектировать agentic workflows для ключевых процессов
  • Заложить AI governance: правила, контроль, human-in-the-loop
  • Составить roadmap внедрения ИИ на 12 месяцев

Для кого

  • CEO и собственники
  • Топ-команды
  • Директора по трансформации и ИТ
  • Руководители, проектирующие ИИ-стратегию

Ключевые результаты — рабочие артефакты

Каждый участник уходит с готовыми управленческими документами по своей компании:

  • Эскиз AI Operating Model своей компании
  • Портфель AI use cases с приоритизацией
  • Data map под задачи ИИ
  • Дизайн 1–2 agentic workflows
  • Рамка AI governance: политики, роли, контроль
  • Roadmap внедрения ИИ на 12 месяцев

Программа по модулям

Тайминг адаптируется под формат: интенсив, модульная программа или серия сессий.

День 1

Модуль 1. Что такое AI-Native

2 ч
  • Уровни: эксперименты → инструменты → процессы → операционная модель
  • Примеры AI-Native подходов в разных отраслях
  • Экономика ИИ: где возникает эффект
Практика: Оценка AI-зрелости своей компании
Результат: Профиль AI-зрелости

Модуль 2. AI Operating Model

2 ч
  • Компоненты: процессы, данные, технологии, роли, решения, управление
  • Как ИИ меняет каждый компонент
  • Целевая картина своей компании
Практика: Эскиз AI Operating Model компании
Результат: Черновик AI Operating Model

Модуль 3. Портфель AI use cases

2 ч
  • Поиск кейсов: процессы, клиенты, решения, знания
  • Оценка: эффект × сложность × риск × готовность данных
  • Балансировка портфеля: быстрые победы и стратегические ставки
Практика: Портфель AI use cases с приоритизацией
Результат: Приоритизированный портфель ИИ-инициатив

Модуль 4. Данные для ИИ

2 ч
  • Data map: какие данные нужны выбранным use cases
  • Качество, доступность, безопасность данных
  • База знаний компании как топливо для ИИ
Практика: Data map под топ-3 use cases
Результат: Карта данных с планом улучшения
День 2

Модуль 5. Agentic workflows

2 ч
  • От ассистента к агенту: автономность и её границы
  • Проектирование агентного процесса: шаги, инструменты, проверки
  • Human-in-the-loop: точки обязательного участия человека
Практика: Дизайн agentic workflow одного процесса
Результат: Спроектированный агентный процесс

Модуль 6. AI governance

2 ч
  • Политики использования ИИ: данные, качество, этика, соответствие
  • Роли: владелец ИИ-портфеля, владельцы use cases, контроль
  • Управление рисками ИИ на уровне организации
Практика: Рамка AI governance своей компании
Результат: Черновик AI governance

Модуль 7. Люди и роли AI-Native компании

2 ч
  • Как меняются роли и компетенции сотрудников
  • Обучение и адаптация команды к работе с ИИ
  • Культура: эксперименты, проверка, ответственность
Практика: Карта изменений ролей и план развития компетенций
Результат: План работы с людьми

Модуль 8. Roadmap и защита

2 ч
  • Дорожная карта: пилоты → масштабирование → операционная модель
  • Метрики прогресса AI-трансформации
  • Защита дорожных карт
Практика: Roadmap на 12 месяцев + защита перед группой
Результат: Дорожная карта AI-трансформации

Ожидаемые результаты для участников

  • Мыслят ИИ как элемент операционной модели, а не набор инструментов
  • Выбирают AI use cases по эффекту, а не по моде
  • Понимают требования к данным для работы ИИ
  • Проектируют агентные процессы с контролем человека
  • Управляют рисками ИИ через governance, а не запреты

Как построено обучение

Система внедрения, а не просто тренинг

  • До обучения: анкетирование участников и интервью с заказчиком — программа настраивается под задачи компании
  • На тренинге: 70% практики на кейсах участников, групповая работа, симуляции, ИИ-инструменты
  • В финале: личный план внедрения 30–60–90 и обязательства участников
  • После: поддерживающая сессия вопросов и ответов через 3–4 недели, разбор внедрения
  • Оценка: эффективность по модели Киркпатрика — от реакции до влияния на бизнес-результат

Тренер программы

Тимур Нурланович Калдыбаев — эксперт по AI-трансформации и менеджменту. MBA, докторант DBA, член PMI, коуч ICF, бизнес-консультант ЕБРР, преподаватель AlmaU, тренер Академии государственного управления при Президенте РК. Автор и соавтор программ по change management и геймификации.

Опыт работы с национальными компаниями и крупным бизнесом: КазМунайГаз, Казатомпром, Samruk-Kazyna Construction, ЕБРР и другие. Обучил 6000+ руководителей, провёл 150+ корпоративных тренингов.

Адаптируем под вашу компанию

Корпоративный формат, стратегическая сессия, интенсив или модульная программа — обсудим задачи и соберём программу под ваш запрос.