Обучение ИИ, после которого им действительно пользуются
Учим команду не спрашивать у чата советы, а поручать работу ИИ-агентам: агент делает рутину сам, человек проверяет результат. 1–2 дня в вашем офисе, на реальных задачах ваших отделов.
Сотрудники пользуются ИИ как чатом — а работу всё равно делают сами
Знакомая картина: инструмент дали, вебинар провели, все сказали «интересно». Через месяц в работе отделов не изменилось ничего.
Сотрудник спрашивает совет, получает текст, копирует, правит, отправляет. Экономит минуты на наборе, но сама работа как была на нём, так и осталась.
Кто-то освоил, кто-то не пробовал. Удачные находки живут в личных переписках: сотрудник уволился — и его способ работать быстро ушёл вместе с ним.
Человек сделал отчёт за час вместо трёх — и никто об этом не узнал. Часы растворились, нагрузка на отдел прежняя, в отчётности ноль изменений.
Разница, ради которой всё и затевается: ИИ не советует, а делает
Одни и те же задачи — до обучения и после. Слева человек остаётся исполнителем, справа исполнителем становится агент.
Рекрутер просит чат придумать текст вакансии, копирует, правит под себя, публикует руками. Потом сам открывает 200 откликов и читает их по одному.
Агент берёт заявку от руководителя, готовит вакансию в вашем формате, публикует, читает отклики и приносит шортлист. Рекрутер проверяет и решает.
Сотрудник выгружает данные, спрашивает у чата, как их посчитать, переносит цифры в таблицу и собирает отчёт вручную. Каждую неделю заново.
Агент сам забирает данные в срок, считает по вашей методике и присылает готовую сводку в рабочий чат. Человек смотрит на цифры, а не собирает их.
Каждый раз человек заново объясняет чату контекст компании, получает общий текст и переписывает его под свой стиль и свои шаблоны.
Агент знает ваши шаблоны, тон и правила — готовит документ сразу в нужном виде. Человеку остаётся прочитать и утвердить.
Посчитайте, сколько это стоит вашей компании
Подвиньте ползунки под свою ситуацию. Считаем в тенге, по-простому: сколько часов освободится и сколько эти часы стоят.
Ваша компания
1–2 часа появляются уже от того, что человек быстрее пишет. 3–5 часов — когда рутинные задачи уходят агенту целиком: отчёты, разбор откликов, типовые документы.
Столько стоит рабочее время, которое команда освободит за год после обучения
Как считаем: стоимость часа = зарплата ÷ 168 рабочих часов в месяце. Экономия за год = число сотрудников × доля пользующихся ИИ × часы в день × 220 рабочих дней (год за вычетом отпуска и праздников) × стоимость часа. Выгода = разница между «после обучения» и «сейчас». Расчёт ориентировочный: точные цифры по вашим процессам считаем на диагностике.
Почему у обучения ИИ отдача быстрее, чем у любой другой автоматизации
Без сложных слов — четыре причины, по которым цифры выше не выглядят фантастикой.
Не нужно ничего внедрять, покупать и полгода настраивать. Агента собирают на самом обучении: во вторник он уже готовит недельный отчёт вместо человека. Обычная автоматизация начинает возвращать деньги через месяцы, здесь — сразу.
Обучение — разовые расходы. А сэкономленные часы возвращаются каждый месяц, пока люди работают. Поэтому даже скромная экономия в час-полтора в день за год превращается в большую сумму.
ИИ ложится поверх того, как компания работает сейчас: та же почта, те же таблицы, те же документы. Не меняем системы, не переписываем процессы, не останавливаем работу на время «перехода».
Час работы сотрудника имеет цену — её видно в расчётном листе. Поэтому эффект от обучения можно посчитать заранее и проверить через месяц, а не принимать на веру.
Как проходит обучение
Приезжаем к вам в офис. Никаких лекций про будущее: первый день учим людей передавать задачи ИИ, второй — собираем агента в вашем процессе.
- Как ИИ на самом деле работает и где он ошибается — чтобы никто не отправил клиенту выдумку
- Разница между «спросить» и «поручить»: почему одно экономит минуты, а другое — часы
- Как описать задачу так, чтобы ИИ выполнил её целиком, а не выдал черновик на доработку
- Практика по отделам: HR, продажи, бухгалтерия, маркетинг, производство — каждый на своих задачах
- Правила безопасности: какие данные можно отдавать ИИ, а какие нельзя
На выходе: у каждого участника 3 задачи, которые он с завтрашнего дня не делает руками.
- Выбираем 2–3 процесса, где рутины больше всего и стоит она дороже всего
- Собираем первого агента под ваш процесс: что он делает, какие данные знает, к чему подключён, когда запускается сам
- Прогоняем его на реальных задачах и дорабатываем, пока результат не станет пригодным без переделки
- Договариваемся, кто в компании отвечает за агента и как измеряем результат через месяц
- План на 90 дней: что запускаем сразу, что позже, а что автоматизировать не стоит вообще
На выходе: работающий агент в одном процессе, посчитанная стоимость рутины и план внедрения.
Кто ведёт
Построил компанию, где один человек в штате и десятки ИИ-агентов: агенты ищут кандидатов, читают резюме, ведут переписку с ними и готовят документы. Всё, чему мы учим на обучении, сначала работает у нас самих — и продолжает работать каждый день.
Собрал 10+ продуктов на ИИ и внедряет ИИ в компаниях Казахстана — от производства до розницы и HR-служб. Опыт в Deloitte и на позиции продуктового руководителя в DAR добавляет второй слой: разговор идёт не про нейросети и промпты, а про сроки, загрузку людей и деньги.
Частые вопросы
Узнайте свою цифру — и что с ней делать
Свяжемся в течение рабочего дня, зададим несколько вопросов о процессах, предложим, с какого агента начать, и пришлём программу и смету под вашу команду.
Заявка на корпоративное обучение
Заявка отправлена! Свяжемся с вами в течение рабочего дня.
Что-то пошло не так. Попробуйте ещё раз или напишите нам: info@flyhunt.ai