AI-грамотность для руководителей
Объясняем, что модели умеют, где ошибаются, как оценивать AI-инициативы и какие вопросы задавать команде.
Руководители принимают решения спокойнее и не покупают AI ради красивой презентации.
Corporate AI training
Корпоративное AI-обучение
Проводим практическое AI-обучение для руководителей, операционных команд и сотрудников, которым нужно использовать модели в работе, а не просто посмотреть вдохновляющую лекцию. Берем примеры компании: письма, заявки, отчеты, регламенты, таблицы, CRM-сценарии и внутренние документы.
AI-агенты, RAG и внутренние инструменты20+ запущенных проектовКоманда за azamat.ai и ТОО Logic Layer
— 01 / ЗАДАЧИ
Что разбираем на корпоративном AI-обучении
Программа строится вокруг вашей работы. Сначала выясняем, где команда уже пробует ChatGPT или другие модели, где есть риск, а где можно быстро снять ручную нагрузку.
Промпты для рабочих задач
Тренируем запросы на реальных материалах: письма, отчеты, анализ заявок, черновики документов, подготовка встреч.
Сотрудники получают набор приемов, который можно применять сразу после сессии.
AI в операционных процессах
Разбираем, где модель помогает классифицировать, проверять, резюмировать, искать и готовить следующий шаг.
Команда видит не абстрактный AI, а конкретные места в своем процессе.
Правила внутреннего использования
Фиксируем, какие данные можно отправлять в модели, какие нельзя, когда нужна проверка человеком и как хранить результаты.
У компании появляется понятный контур безопасности вместо запретов на уровне слухов.
Практикум с примерами компании
Участники работают с обезличенными или разрешенными материалами, а не с учебными задачами из интернета.
После обучения остаются шаблоны, сценарии и идеи для пилотов.
Карта AI-возможностей
Собираем список задач, где достаточно навыка, где нужен GPT-процесс, а где уже стоит строить интеграцию или агента.
Команда понимает, что делать самой, а что выносить в отдельный проект.
— 02 / КОНТЕКСТ
Кому подходит такой формат
Это обучение для компаний, где AI уже появился в рабочих чатах, но пока живет хаотично: кто-то пишет хорошие промпты, кто-то копирует конфиденциальные данные, кто-то ждет волшебной автоматизации.
- Руководителям нужно понять, где AI дает пользу, а где создает лишний риск.
- Операционные команды хотят быстрее работать с заявками, отчетами, документами и внутренними знаниями.
- HR, продажи, поддержка или back office уже пробуют ChatGPT, но без общих правил.
- Компания хочет подготовить людей перед GPT-интеграцией, AI-агентом или внутренним AI-пилотом.
— 03 / ПРОЦЕСС
Что входит в разработку
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Кейсы, которые помогают объяснять обучение
Показываем живые типы задач: HR-агент, RAG по документам, сообщества, события и внутренние инструменты. Это помогает участникам увидеть, где заканчивается навык и начинается продуктовая система.
AI-обучение для Казатомпрома
Двухдневная прикладная программа для команды Казатомпрома: основы ChatGPT, анализ встреч, деловая переписка, отчетность, контрагенты, сделки и санкционные риски.
- Сделано
- Программа воркшопа, практические промпты, сценарии для встреч и документов, блоки по финансовым, закупочным и риск-процессам.
- Стек
- ChatGPT · Промпт-инжиниринг · Анализ встреч · Риск-сценарии
AI-обучение для KEGOC
AI-брифинг для KEGOC о генеративном AI, ChatGPT, продуктивности, мониторинге инфраструктуры, оптимизации сетей и практическом применении в энергетике.
- Сделано
- Презентация, управленческие примеры, демонстрации ChatGPT и сценарии AI для энергетического сектора.
- Стек
- Generative AI · ChatGPT · Энергетическая аналитика · Мониторинг инфраструктуры
AI-обучение для Astana Group
Воркшоп для Astana Group в 2024 году: момент, когда генеративный AI уже вышел из новостей в разговоры руководителей, но у большинства команд еще не было понятной рабочей практики.
- Сделано
- Живая программа по AI-грамотности: эволюция генеративных моделей, ChatGPT, структура промпта, деловая переписка, выжимки встреч, работа с документами, идеи, проверка ответов и первые бизнес-сценарии.
- Стек
- ChatGPT · Generative AI · Промпты · AI-грамотность · Бизнес-процессы
AI-обучение для Kusto Group
Сессия 2024 года для руководителей Kusto Group: спокойный бизнес-разговор о том, где генеративный AI уже помогает, где он ошибается и как начинать без путаницы между демо и внедрением.
- Сделано
- Обучение для leadership-аудитории: основы ChatGPT, логика промптов, ограничения моделей, проверка ответов, бизнес-сценарии, решения по внедрению и первая карта ответственного применения.
- Стек
- ChatGPT · Generative AI · Промпты · Сессия для лидеров · AI adoption
Выступление в Parasat Business Club
Выступление 22 мая 2026 года в Parasat Business Club про AI как рабочий слой CEO: проверка идей, финансовое мышление, разрозненные вводные, база знаний, агенты и более точные задачи команде.
- Сделано
- 60-минутная программа для собственников: личный workflow, AI-финансовый аналитик, база знаний компании, агентный интерфейс, фильтр внедрения и AI use-case canvas.
- Стек
- CEO workflow · ChatGPT · Claude · Базы знаний · AI-агенты · Use-case canvas
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Интеграции
На обучении не подключаем все системы сразу, но разбираем, где AI может работать рядом с CRM, WhatsApp, Telegram, Google Sheets, документами и внутренними API.
CRMWhatsAppTelegramGoogle SheetsNotionAirtable1CBitrix24amoCRMPostgreSQLSupabaseOpenAIAnthropiccustom APIvector databases
— 06 / ДАННЫЕ
Правила, данные и ответственность
Отдельно обсуждаем внутренние правила использования AI: какие данные нельзя отправлять в публичные модели, как проверять ответы и где человек обязан оставаться в контуре.
- Помогаем разделить безопасные личные сценарии, командные шаблоны и задачи, которым нужна интеграция.
- Фиксируем примеры запрещенных данных: персональные данные, коммерческие условия, закрытые документы, доступы.
- Показываем, как проверять ответы модели на источниках, фактах и здравом смысле.
- Для руководителей готовим простой язык, на котором можно объяснить правила внутри компании.
— 07 / СРОКИ
Сроки и формат работы
Быстрый аудит
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
Прототип
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
MVP
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Production
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Discovery
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Прототип
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
MVP
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Production система
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Поддержка
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
Почему azamat.ai
- Мы не читаем лекцию про будущее AI. Разбираем реальные процессы, промпты, данные и ограничения.
- Есть опыт в AI-агентах, RAG, GPT-интеграциях, HR, поддержке, событиях и внутренних инструментах.
- Умеем говорить с руководителями, операционными командами и техническими специалистами на одном проекте.
- Обучение можно провести на русском или английском, очно в Алматы или удаленно.
- После сессии можно перейти к пилоту: агенту, GPT-интеграции, RAG-системе или внутреннему инструменту.
— 09 / FAQ
FAQ
Сколько длится корпоративное AI-обучение?
Обычно это 2-4 часа для вводной сессии или серия практикумов по 2 часа. Для руководителей и операционных команд лучше делать отдельные треки.
Можно ли использовать наши документы и кейсы?
Да, это лучший формат. Берем обезличенные или заранее разрешенные материалы: заявки, письма, инструкции, отчеты, таблицы, регламенты.
Это обучение по ChatGPT или по AI в целом?
Начинаем с прикладной работы с LLM: ChatGPT, Claude, Gemini или корпоративные инструменты. Дальше показываем, где нужны RAG, интеграции и AI-агенты.
Нужна ли техническая подготовка участникам?
Нет. Для большинства треков достаточно понимать свою работу. Техническую часть добавляем только для IT, продукта или аналитиков.
Помогаете ли вы написать внутренние правила использования AI?
Да. Можем подготовить короткий рабочий документ: что разрешено, что запрещено, какие данные нельзя отправлять, когда нужна проверка человеком.
— 10 / ССЫЛКИ
Обсудим задачу
Расскажите, какую команду хотите обучить, какие инструменты уже используют сотрудники и какие примеры можно разобрать. Мы предложим формат сессии и практикум под вашу работу.