Программа курса
Специалист
по AI-автоматизации бизнеса
по AI-автоматизации бизнеса
600 ак.ч.
Модуль 1
Основы искусственного интеллекта и бизнес-контекст.
- Введение в курс и его структуру, обзор учебных целей, задач и ключевых модулей программы
- Что такое ИИ: основные понятия и определения
- Как работает машинное обучение и что такое нейронная сеть
- Как работают большие языковые модели (LLM)
- Волна ИИ: от цифровизации к ИИ-трансформации
- Роль AI-консультанта
- Фреймворки для бизнес-трансформации с использованием ИИ
- Старт личного проекта: выбор отрасли или компании
- Первичное исследование отрасли и карта возможностей применения ИИ
- Определение рамок персонального кейс-стади
Модуль 2
Промпт-инжиниринг и ИИ-агенты.
- Текущие возможности и ограничения ИИ
- Проприетарные модели vs open-source модели
- Введение в prompt engineering
- Жизненный цикл промпта
- Ключевые фреймворки для промптов (AUTOMAT, RTF, TAG, BAB, RISE)
- Техники промптинга: zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought (CoT), Tree of Thoughts (ToT), self-criticism prompting
- Custom GPT и system prompts
- Обсуждение: оценка и сравнение кастомных агентов
- Применение prompt engineering к своему кейсу
- Проектирование конфигурации Custom GPT для выбранной отрасли
- Документирование возможностей использования ИИ-агентов в личном проекте
Модуль 3
Проектирование ИИ-агентов и оптимизация процессов.
- Основы веб-разработки или как работают IT-продукты: вводный обзор с использованием low-/no-code-подхода
- Что такое ИИ-агенты и как они работают: базовое понимание RAG, параметров temperature и top-p
- ИИ-агенты, ИИ-воркфлоу и agentic-workflow: различия и взаимосвязь
- Структура ИИ-агента: модель, оркестратор, память, инструменты
- Еженедельное резюме и осмысление возможностей ИИ: формирование нового взгляда на учебный путь
- Введение в процессное мышление
- Картирование стейкхолдеров в процессе трансформации
- Теория ограничений (TOC): базовый образ мышления
- Выявление узких мест в реальных системах
- AS-IS-анализ: описание и визуализация текущего состояния
- Полный AS-IS-анализ для личного проекта
Модуль 4
Анализ бизнес-процессов и стратегия.
- Анализ первопричин: диаграмма Исикавы и метод 5 Why
- Бенчмаркинг и сравнительный анализ
- Проектирование TO-BE: формирование целевого состояния
- Переход от ограничения к улучшению
- Измерение и валидация улучшений
- Коммуникация изменений и работа с KPI
- Роль данных в ИИ-трансформации
- Обзор экосистемы данных и интеграций
- Проведение анализа первопричин по ключевым болевым точкам
- Подготовка TO-BE-дизайна процессов с точками интеграции ИИ
Модуль 5
Основы и архитектура данных.
- Data Lake vs DWH vs Data Mart: управленческий взгляд
- ETL: как данные превращаются в управленческие решения
- Переход от ETL к ELT: новая логика для современных компаний
- Архитектура data pipeline на практике
- Качество данных и его значение для ИИ
- Data governance для консультантов
- Архитектура данных под ИИ-кейсы
- Сквозной поток данных (end-to-end data flow)
- Еженедельный обзор и применение в консалтинговых кейсах
Модуль 7
Соблюдение законодательства (GDPR и Закон Е С об искусственном интеллекте).
- Типы и принципы защиты данных
- Методы анонимизации и их применение в ИИ-системах
- Структура и ключевые принципы EU AI Act
- Классификация ИИ-систем и требования в зависимости от уровня риска
- Оценка рисков ИИ
- Соответствие требованиям, DPIA и техническая документация
- Техническая документация в рамках AI Act
- Этические и правовые принципы Responsible AI
- Трансграничная передача данных и договорные аспекты
- Подготовка полного DPIA для личного проекта (часть 1)
Модуль 8
Расширенная автоматизация рабочих процессов и RPA.
- Архитектура данных для бизнес-руководителей и принимающих решения
- Проектирование облегчённого data-фреймворка
- Оценка готовности к внедрению ИИ
- Баланс ценности, рисков и усилий
- Еженедельный обзор и рефлексия
- AI Readiness (включая data readiness): модель зрелости и скоринг
- Матрицы Impact / Effort и Risk / Regret
- Управление портфелем и governance: Kanban, роли и AI-комитет
- Stage-Gate и ADR (Architecture Decision Record)
- Разработка DPIA (часть 2): оценка рисков
- Разработка DPIA (часть 3): меры по снижению рисков
- Завершение полной оценки готовности к внедрению ИИ
Модуль 9
Безопасность, этика ИИ и производство.
- Экономическая модель ИИ-инициатив: ROI, TCO, срок окупаемости, NPV / IRR
- Трекинг ценности: связь бизнес-эффекта с деревом KPI
- FinOps для ИИ: стоимость токенов, инфраструктура, кэширование, оптимизация RAG
- Сценарное моделирование «до / после» и анализ чувствительности
- AI-roadmap: баланс быстрых побед и стратегических инициатив, AI Initiative Canvas, пилоты
- Реестр рисков: технологии, данные, люди, право, этика
- Повторение: LLM и архитектура генерации, основы промптинга, self-hosted-настройка n8n
- Антипаттерны в prompt engineering
Модуль 6
Управление данными и их качество.
- Что такое data governance и почему она критична для бизнеса и ИИ
- Роли и зоны ответственности в управлении данными и владении данными
- Измерения качества данных и их интерпретация
- Валидация и мониторинг данных (no-code-подход)
- Конфиденциальность и соответствие требованиям законодательства
- Responsible AI и этика на практике
- Эволюция регулирования и международный контекст
- Ключевые принципы GDPR (General Data Protection Regulation)
- Применение принципов GDPR к собственному кейс-стади
3,5 месяца
Дневное расписание
5 дней в неделю
с 9:00 до 16:00
с 9:00 до 16:00
Микс форматов
- Вебинары с тренером
- Видеоуроки
- Работа над проектами
Модуль 10
Кейс-стади. Работа с проектами
Студенты выступают в роли консультанта по ИИ-трансформации для реальных компаний. Задача — оценить цифровую и ИИ-готовность, выявить узкие места, смоделировать будущие процессы с приоритетами автоматизации и проверить соответствие GDPR и EU AI Act.
Кейсы:
- Производство дверей и металлических конструкций (минимальная цифровизация, без автоматизации)
- Сеть ресторанов (низкая цифровизация)
- Производство и доставка здорового питания (средняя цифровизация, частичная автоматизация)
Модуль 11
Точная инженерия ИИ.
- Контекстное окно и управление бюджетом токенов
- Structured Guided Reasoning (SGR)
- Function Calling vs JSON-schemas
- Методы сэмплирования
- System prompts и политики
- Guardrails и валидация ответов
- Управление контекстом
- Мультимодальные входные данные
- Ограничения контекста и техники суммаризации
- Принципы структурированного вывода
Модуль 12
Продвинутый поиск и управление знаниями.
- Типы источников данных и архитектура приёма данных
- Парсинг и нормализация данных
- Нормализация форматов
- Проектирование чанков (chunk design)
- Эмбеддинги и векторные базы данных
- Фильтрация и работа с метаданными
- Механизмы извлечения данных, rerankers и объединение скорингов
- Использование LLM в роли retrieval-механизма
- Проектирование RAG-пайплайна
- Инъекция контекста и политика цитирования, оценка качества RAG
- Типы памяти и стратегии хранения
- RAG поверх структурированных источников
Модуль 13
ИИ-агенты и многоагентные системы.
- Архитектура агентов и распределение ролей, циклы планирования и рассуждений
- Human-in-the-Loop (HITL)
- Состояния, контекст и «time-travel»: обработка исключений и восстановление
- Обработка исключений и механизмы восстановления
- Что такое MCP
- Function calling и tool calling: безопасные подходы к реализации
- Взаимодействие агентов между собой и маршрутизация
- Мультиагентное взаимодействие и коллаборация
- Интеграция моделей Hugging Face
- OCR и Document AI
- Презентация промежуточных итогов проекта
Модуль 14
Мультимодальный ИИ (голос, зрение, оптическое распознавание символов).
- Мультимодальные модели и эмбеддинги (CLIP, Florence, BLIP)
- Визуальный поиск и объединение текстовых и изображенческих данных в единый пайплайн
- Интеграция OCR и LLM через Function Calling / MCP, формирование единого контекста
- Разработка голосового агента с Vapi и n8n для ответов клиентам и работы с CRM
- Кейсы real-time голосового взаимодействия
- Практика и итоговое повторение
Модуль 15
Финальный проект: работа и презентация
- Основы оценки ИИ-систем
- Автоматическая оценка качества: Model-as-Judge
- Red teaming для ИИ-систем
- Guardrails и enforcement политик
- Защита от утечек данных и работа с PII
- Мониторинг ИИ-систем в продакшене
- Старт финального проекта
- Презентация финального проекта
Проекты в вашем портфолио после обучения
Разработанная комплексная стратегия внедрения ИИ для выбранной компании — от оценки готовности до реализации дорожной карты.
- Стратегия ИИ-трансформации: цели, текущая зрелость, ключевые вызовы, целевая модель TO-BE.
- Оценка готовности и рисков: люди, процессы, данные, технологии; план снижения рисков с учётом GDPR и AI Act.
- Дорожная карта ИИ: поэтапный план, Quick Wins и стратегические инициативы, связь с KPI.
- POC (2−3 кейса): реализация в n8n или эквиваленте, документация архитектуры и потоков данных.
- Презентация для клиента: 10−12 слайдов в консалтинговом стиле с визуализацией дорожной карты, демонстрацией POC, оценкой ценности и рисков.
Финальный проект
Создание RAG-ассистента для отдела продаж
Разработка кейса RAG-агента для ответов на вопросы отдела продаж и онбординга
- Техническая реализация;
- POC-демо;
- Добавление RAG-системы или мультиагентной архитектуры
Создание стратегии AI-трансформации бизнес-процессов
Анализ текущих («AS-IS») бизнес-процессов, выявление операционных узких мест и проектирование целевых («TO-BE») процессов с использованием AI и автоматизации
Создание Document Assistant
Разработка чат-ассистента на основе кейсов с использованием Structured Guided Reasoning (SGR), policy-guard и управления контекстом, без внедрения RAG
5 бонусных модулей
Можно проходить в любое удобное время
Курс в записи для погружения в международный IT-контекст и закрепления английского для работы в своём темпе
Дополнительный курс английского
Интеграция в рабочую среду Германии: коммуникация, документация и работа в командах
Курс немецкого
Оформите резюме, портфолио и профиль в соцсетях, потренируетесь проходить HR и техническое собеседование на немецком
Job Search
Научитесь правильно оформлять соцсети и портфолио, чтобы привлекать клиентов на биржах фриланса
Быстрый старт на фрилансе
Освоите методологии управления командной работой, чтобы повысить эффективность и быстро стартовать в карьере
Менеджмент
Чему вы научитесь?
+
Computer Vision / Audio models, API, JSON, HTTPS, Webhooks, Data parsing (docling / markerpdf), Vapi, Prometheus, Data Lake, DWH (Data Warehouse), Data Mart, Chain of Thought (CoT), Tree of Thoughts (ToT), Society of Thought (SoT), GDPR, AI Act, DPIА
Работать с No-Code/Low-Code и настраивать автоматизацию
Создавать архитектуру данных и заниматься их хранением
Использовать ИИ-модели и платформы
Методики и подходы, которые вы освоите:
Бизнес-диагностика и стратегический анализ
TOC Голдратта · AI Maturity Models · McKinsey / BCG / Deloitte · Root Cause Analysis
Поиск узких мест, приоритетов и точек роста для ИИ-трансформации
Промпт-инжиниринг и проектирование ИИ-логики
AUTOMAT · RTF · TAG · BAB · RISE · CoT · ToT · Policy / Role / Instruction
Создание управляемых, безопасных и масштабируемых ИИ-сценариев
Риски, этика и юридическое соответствие
DPIA · EU AI Act · Responsible AI · Data Protection
Соответствие требованиям ЕС и снижение юридических рисков
Экономика и управление портфелем проектов
ROI · TCO · NPV / IRR · Impact / Effort · Stage-Gate · FinOps for AI
Принятие управленческих решений на основе цифр
Управление бизнес-процессами
AS-IS / TO-BE · BPMN · SIPOC · Value Chain
Подготовка процессов к автоматизации и внедрению ИИ
Тестирование и мониторинг
Red Teaming · Model-as-Judge
Контроль качества, безопасности и устойчивости ИИ-систем
Инженерия данных и архитектура решений
ETL / ELT · RAG · Multi-Agent Systems · Low / No-Code
Проектирование ИИ-решений от данных до результата
Кем вы сможете работать в Германии после этого обучения?
€50 000 – €80 000
средняя зарплата
- Специалист по автоматизации / Robotic Process Automation/ AI Automation — создаёт и внедряет роботов и ИИ-агентов для оптимизации процессов.
- Аналитик цифровых/бизнес‑процессов — оценивает процессы в бизнесе, выявляет узкие места и проектирует улучшения с помощью ИИ.
- Специалист по управлению ИИ и комплаенсу — обеспечивает соответствие ИИ-проектов GDPR и AI Act, управляет рисками и качеством данных.
- Менеджер ИИ‑продуктов — отвечает за создание и развитие продуктов с использованием ИИ, от идеи до внедрения и мониторинга результатов.
- Аналитик по трансформации бизнес‑процессов — сочетает стратегический анализ процессов и внедрение ИИ-решений для улучшения KPI.
Genthiner Straße 40, 10785 Berlin
+49 (211) 1760-7314
Помогаем найти первую работу после обучения
Научим составлять резюме
Поможем оформить портфолио
Поддержим и дадим обратную связь на всех этапах
Гарантируем стажировку или проекты у компаний-партнёров
Расскажем, как заполнить
профиль в Linkedin
профиль в Linkedin
Потренируемся проходить собеседования
Научим находить подходящие вакансии
© 2026 BIT - Beam Institute of Technology UG. All rights Reserved.
Центр карьеры IT Career Hub помогает на всем пути до трудоустройства. Вместе с карьерным консультантом вы подготовите резюме, портфолио, профиль в LinkedIn, научитесь проходить собеседования с HR и техническим специалистом, а также получите возможность пройти стажировку и доступ к открытым вакансиям у компаний-партнеров
Помогаем найти первую работу в IT!
