Магистратура
2026/2027
Аналитические инструменты и техники коммуникации в консалтинге
Статус:
Курс обязательный (Стратегический менеджмент: инвестиции и консалтинг)
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
24
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплины «Аналитические инструменты и техники коммуникации в консалтинге» формирует у студентов ключевые компетенции консультанта по преобразованию данных и сложных аналитических выводов в убедительные управленческие решения. Курс является логическим продолжением дисциплин аналитического цикла и фокусируется на практических инструментах структурирования, визуализации и презентации информации для принятия решений в условиях неопределенности.
Программа курса построена вокруг двух взаимосвязанных блоков: «аналитическая подготовка» и «эффективная коммуникация». Первый блок посвящен методам отбора, структурирования и интерпретации данных с использованием современных аналитических подходов, включая предиктивную аналитику и ИИ-инструменты. Второй блок сфокусирован на искусстве донесения сути решений до различных аудиторий: от совета директоров до операционных менеджеров.
Особенностью курса является интеграция инструментов управленческого консалтинга (MECE, Пирамида Минто, storyline и storyboard, вайбкодинг, бенчмаркинг) с практическим применением генеративных ИИ-инструментов на всех этапах аналитического цикла — от генерации гипотез до создания прототипов решений и критической валидации выводов.
Программа предусматривает разбор реальных бизнес-кейсов. Студенты работают в командах над сквозным групповым проектом, имитирующим реальный консалтинговый проект, а также выполняют индивидуальное задание по критическому разбору ИИ-вывода.
Цель освоения дисциплины
- • Формирование навыка структурирования сложных бизнес-проблем с использованием принципов MECE и Пирамиды Минто для выявления ключевых вопросов и гипотез.
- • Освоение инструментария диагностики текущего состояния бизнеса, включая бенчмаркинг, анализ данных и применение методов предиктивной аналитики для количественной оценки проблем и возможностей.
- • Формирование компетенции по проектированию data-driven решений, включая разработку архитектуры данных, систем аналитики и создание интерактивных прототипов (вайбкодинг) для быстрой валидации идей.
- • Овладение искусством создания убедительных нарративов (storytelling) на основе данных для различных аудиторий, от совета директоров до операционных менеджеров.
- • Формирование навыков критического и этичного применения генеративных ИИ-инструментов в аналитической работе, включая промпт-инжиниринг, валидацию выводов ИИ и анализ связанных с ним рисков.
- • Формирование навыка адаптации аналитических сообщений под различные аудитории (инвесторы, операционные менеджеры, совет директоров) с учетом их интересов, уровня подготовки и формата взаимодействия.
Планируемые результаты обучения
- • Структурировать незнакомую бизнес-проблему, используя принцип MECE и Пирамиду Минто, и формулировать ключевое сообщение (The Big Idea) для руководства.
- • Проводить диагностику операционной эффективности, используя методы бенчмаркинга, анализа данных и простые прогнозные модели для выявления коренных причин проблем.
- • Проектировать архитектуру data-driven решений (BI-дашборды, системы прогнозирования) и создавать их интерактивные прототипы с использованием low-code инструментов и ИИ.
- • Разрабатывать убедительные презентации и аналитические записки с четкой горизонтальной и вертикальной логикой, адаптированные под интересы и язык разных стейкхолдеров.
- • Критически использовать генеративный ИИ в качестве ассистента: составлять эффективные промпты, проверять и интерпретировать полученные результаты, а также оценивать этические риски и ограничения ИИ-моделей.
- • Адаптировать аналитические сообщения под различные аудитории: формулировать ключевое сообщение, выбирать формат и глубину детализации в зависимости от интересов и уровня подготовки слушателей.
Содержание учебной дисциплины
- Введение в консалтинг и структурирование проблем
- Раздел 3. Диагностика и бенчмаркинг
- Раздел 2. Сторителлинг: от структуры к нарративу
- Раздел 4. Предиктивная аналитика и ИИ-инструменты
- Раздел 5. Проектирование решений и вайбкодинг
- Раздел 6. Коммуникация и этика ИИ
Элементы контроля
- ПосещаемостьАвтоматический учет присутствия на лекциях и семинарах.
- Групповой проектФормат: Сквозной проект, команда до 5 человек.
- Индивидуальное задание: Критический разбор ИИ-выводаФормат: Письменная работа, 3–5 страниц.
- ЭкзаменФормат: Письменный, 2 часа.
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 4th module0.3 * Экзамен + 0.2 * Индивидуальное задание: Критический разбор ИИ-вывода + 0.1 * Посещаемость + 0.4 * Групповой проект
