О программе
Курс о распределении задач между людьми и ИИ, контроле качества, ответственности, безопасности и новых командных ролях.
Цель программы. Научить руководителей проектировать работу гибридной команды: распределять задачи между людьми и ИИ, выстраивать контроль качества и ответственность, управлять новыми ролями и рисками совместной работы человека и ИИ.
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
- Составить матрицу задач «человек — ИИ — вместе»
- Освоить RACI 2.0 с учётом ИИ-исполнителей
- Спроектировать AI workflow ключевого процесса команды
- Настроить контроль качества результатов ИИ
- Сформировать политику использования ИИ в команде
Для кого
- Руководители команд, внедряющих ИИ
- Топ-менеджеры
- Руководители проектов и продуктов
- HR-директора
Ключевые результаты — рабочие артефакты
Каждый участник уходит с готовыми управленческими документами по своей компании:
- Human-AI task matrix своей команды
- RACI 2.0 с ролями ИИ-инструментов
- AI workflow одного рабочего процесса
- Quality control checklist для результатов ИИ
- Политика использования ИИ командой (policy)
Программа по модулям
Тайминг адаптируется под формат: интенсив, модульная программа или серия сессий.
Модуль 1. Гибридная команда: новая реальность
2 ч- Как ИИ меняет состав работы команды
- Спектр: ИИ-инструмент → ИИ-ассистент → ИИ-агент
- Что остаётся человеку: суждение, ответственность, отношения
Модуль 2. Распределение задач и ролей
2 ч- Human-AI task matrix: человек / ИИ / человек+ИИ
- RACI 2.0: ответственность, когда исполнитель — ИИ
- Новые роли в команде: кто управляет ИИ-инструментами
Модуль 3. Контроль качества и workflow
2 ч- AI workflow: встраивание ИИ в процесс с точками проверки
- Quality control: чек-листы проверки ИИ-результатов
- Human-in-the-loop: где человек обязателен
Модуль 4. Безопасность и политика ИИ
2 ч- Риски: данные, ошибки, зависимость, навыки команды
- Политика использования ИИ: что можно, что нельзя, что согласовывать
- Развитие ИИ-компетенций команды
Ожидаемые результаты для участников
- Понимают, какие задачи отдавать ИИ, какие оставлять людям
- Сохраняют ответственность людей при делегировании работы ИИ
- Контролируют качество ИИ-результатов системно, а не наугад
- Управляют новыми ролями: оператор ИИ, проверяющий, владелец промптов
- Снижают риски: утечки, ошибки, слепое доверие
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.