Руководители C-level

(управляют всей бизнес системой)

Директора направлений

(управляют отдельными департаментами)

Собственники бизнеса и предприниматели

(сочетают уровни управления и роли)

Стоимость Обучения

500 000 ₽

Михаил - преподаватель МШУ «Сколково», директор по AI в Beeline Cloud, руководит разработкой и продажами всех ИИ-продуктов и ИИ-инициатив.

Руководил центром R&D Big Data MTS Web Solutions, отвечая за внедрение ML/AI в такие бизнес-направления как МТС Ads/МТС Маркетолог, МТС Travel и другие. Финансовый эффект
от внедрений составлял 4-6 млрд рублей в год.

В SBER AI в 2020-2022 годах смог благодаря ML/AI получить финансовые эффекты в размере 150 млрд рублей, в том числе за счет внедрения графовой платформы работы с данными. 

В Publicis Media Russia с 2018 по 2020 год обеспечил прибыль от ML/AI-проектов в объеме, позволившем компания избежать сокращений в период пандемии COVID-19.

Модуль 1

Модуль 3

Алексей – преподаватель МШУ «Сколково», основатель «Ген ИИ», советник генерального директора по искусственному интеллекту Ассоциации ФинТех. Проекты Алексея по внедрению ИИ-агентов на базе отечественных LLM отмечены экспертами и получили призы на премии Finaward 2026 и 2025.

В перечне успешных кейсов есть разработка ИИ-агентов для крупного регионального банка (NDA), например, агент для ИТ-департамента, который обеспечивает поддержку разработки банковского ПО, и аналитический агент для работы с корпоративными документами. Совокупный экономический эффект двух указанных агентов обеспечил 578% ROI по оценке заказчика. Для страховой компании (NDA) команда Алексея внедрила ИИ-агента для проверки соблюдения архитектурных стандартов компании, обеспечив экономический эффект в рублях +10,9 млн рублей по оценке заказчика.

Созданная командой Алексея автономная агентская система для открытия персонализированного депозита на платформе компании-вендора (NDA) обеспечивает до +136 млн рублей от в год согласно оценке вендора.

Модуль 2

Преподаватель МШУ «Сколково», советник по AI при CEO, работает с собственниками и первыми лицами компаний, обеспечивая независимый взгляд по вопросам внедрения ИИ в целях цифровой трансформации организаций.

Уникальность Сергея заключается в успешном совмещении трех ролей: стратег с консалтинговым бэкграундом (Яков и Партнёры), продуктовый лидер (Яндекс, Альфа-Банк, Точка) и инженер, который собирает работающих ИИ-агентов прямо в комнате
с клиентом.

За плечами Сергея корпоративные AI-проекты (МТС, Финам, S7), курсы Stanford (AI-Enabled Organization, GenAIfor Business)
и преподавательский опыт в Сколково, ВШЭ и Б1. На его занятиях не бывает презентаций «про будущее ИИ»: бывает система, собранная и запущенная на глазах у аудитории.

Модуль 2

В настоящее время – руководитель направления создания ИИ-агентов в Sber Cyber Security.

Егор создавал ИИ-продукты в самых разных сферах: «робота-юриста» для юридических консультаций, медицинские и налоговые ИИ-сервисы, сервисы контроля качества посредством ИИ, решения по защите клиентов банка от мошенничества посредством ИИ.

В рамках своего модуля Егор без лишней теории разбирает то, что проходил сам: путь от идеи до MVP и работающего продукта, как быстро проверять гипотезы, как собрать «конвейер» для оперативной разработки новых продуктов с помощью ИИ и ИИ-агентов и как управлять AI-проектами через метрики и риски.

Таким образом, каждый слушатель сможет сразу приложить предлагаемые подходы и решения к своему проекту и выйти с понятной дорожной картой, описанием MVP и системой метрик.

Модуль 4

Павел Розов – директор по ИИ-трансформации, ex-Альфа-Банк, преподаватель МШУ «Сколково», партнёр GO2AI. За плечами 15+ лет в управлении продуктами и технологиями, из них последние 4 года – фокус на генеративном ИИ и построении корпоративных ИИ-платформ.

За время практики в направлении генеративного ИИ, Павлом и его командой было обучено более 10 тыс. сотрудников компаний разного масштаба и отраслей, с оценкой NPS 85+. Получено свыше 1 млрд. рублей подтвержденного эффекта при целевом ROI 1,7-1,9.

Ключевая ценность Павла в том, что он переводит возможности ИИ на язык бизнеса и P&L: рост выручки, снижение затрат, ускорение вывода продуктов на рынок. Большинство проектов Павел довел до подтверждённого экономического эффекта в рублях и понятного возврата инвестиций.

Модуль 5

Алексей – первый заместитель генерального директора Моторика Немо. До 2025 года возглавлял маркетинг в ГК «Моторика»,
а с 2025 руководит нейротехнологическим направлением бизнеса. Таким образом, Алексей располагает практическим опытом работы на стыке маркетинга, технологий и управления.

Указанный опыт позволяет Алексею прекрасно понимать, как выстраиваются бизнес-процессы на разных этапах развития компании. И прежде всего – как применяются технологии искусственного интеллекта на различных уровнях и подразделениях организации, обеспечивая ее всеобъемлющую трансформацию.

Практические кейсы Алексея по применению AI связаны, в том числе, с поддержкой процессов анализа рынка, продвижением продуктов и услуг, проверкой гипотез и усилением digital-маркетинга, методами «взрывного роста», идентификацией типовых сценариев в клиентских запросах.

Модуль 6

Предприниматель-практик, прошедший путь от исследования клиентской потребности и создания продукта до построения B2B-продаж и выхода на международные рынки. Артем основал и возглавляет «Лебер Групп» - производителя детского игрового оборудования. Под его руководством компания выросла до 460 сотрудников, установила более 11 000 площадок в 21 стране и достигла выручки 3,4 млрд рублей в 2024 году.

Артем развивает продукты, отталкиваясь от реальных задач клиента. Подход Jobs To Be Done помогает ему разобраться, в какой момент возникает потребность, чего хочет человек и какой результат рассчитывает получить. На основе этих наблюдений Артем определяет перспективные сегменты, формирует продукт и выстраивает план продаж.

Артем рассматривает воронку как живую технологию продаж: менеджеры пробуют новые способы первого контакта, сообщения и каналы, а затем сравнивают результаты по конверсии. CRM в этой системе нужна не ради отчетности, а для того, чтобы сохранять клиентскую историю, видеть слабые места и принимать решения на основе данных.

Модуль 6

Владимир – эксперт по внедрению ИИ в промышленности в Росатом, консультирующий в рамках АЛРИИ. У Владимира более чем 15-летний опыт реализации изменений в крупных промышленных и корпоративных системах.

Ценность лекций Владимира – в способности связать стратегию с практическими действиями руководителя, помогая определить, какие ИИ-кейсы действительно целесообразно запускать, как рассчитывать их эффект и риски, какие данные, компетенции и управленческие механизмы потребуются для перехода от идеи и пилота к устойчивому масштабированию.

Кейсы Владимира включают такие эффекты, как (1) снижение незапланированных простоев на 30–40% и оптимизация затрат на ремонт на 10–15%, обеспечивая суммарный подтверждённый эффект порядка 180–220 млн руб. в год; (2) оптимизация процессов документационного (техдоки, КД) обеспечения, сокращение времени подготовки и согласования документов на 25–30%, снижение доли ошибок и доработок на 10–15%, что обеспечивает совокупный эффект за счёт повышения скорости обработки и снижения трудозатрат порядка 70–90 млн руб. в год.; (3) сокращение трудозатрат инженеров на рутинные операции на 20–25%, что эквивалентно экономии фонда оплаты труда и ускорению вывода проектов с эффектом около 120–150 млн руб. в год.

Модуль 7

Максим является генеральным директором компании GO2OKR и уже более пяти лет помогает организациям выстраивать и реализовывать стратегии развития посредством метода постановки амбициозных целей – Objective andkeyresult (OKR).

Опыт реализации более двух десятков проектов позволяет Максиму предлагать действенные меры по ускорению развития компании, наращиванию компетенций управленческой команды, доводить до успешного завершения проекты изменений.

Максим развивает направление ко-менеджмента, где человек и технологии искусственного интеллекта вместе управляют компанией.

Кейсы Максима включают работу с энергетическими компаниями и организациями сферы финтех, в том числе активное внедрение в их деятельность ИИ-агентов.

Модуль 8