Успешные кейсы и ошибки: уроки внедрения ИИ на базе 200 проектов за 10 лет
Принимайте решения о внедрении ИИ на основе реальных кейсов, ограничений и потенциального экономического эффекта
Программа поможет оценивать потенциал ИИ для конкретных бизнес-задач, понимать готовность компании к внедрению и выбирать проекты, которые имеют реальный шанс на экономический эффект. Отдельный фокус — на причинах, из-за которых ИИ-проекты затягиваются, не масштабируются или не дают ожидаемого результата.
В основе обучения лежит разбор более 200 реализованных проектов и кейсов из промышленности, логистики, банковского сектора, ритейла, телекома и других отраслей. Слушатели смогут сопоставить этот опыт с задачами своей компании и сформировать собственную логику внедрения ИИ.
Формат обучения: онлайн в формате вебинаров на МТС Линк.
Идет прием заявок! Количество мест ограничено!
Старт курса
02.11.2026
Стоимость обучения
85 000 ₽
Формат обучения
Онлайн синхронный
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Сегодня компании всё активнее внедряют ИИ — но сам по себе запуск технологии не гарантирует результата. Проект может затянуться, не масштабироваться или не дать ожидаемого эффекта. На программе вы разберёте не только пошаговый процесс внедрения ИИ, но и реальные успешные кейсы и типичные ошибки более чем 200 проектов, чтобы принимать решения на основе практического опыта, а не только теории.
- Как понять, где ИИ действительно даст бизнесу эффект, а где его внедрение не оправдает вложения? На программе вы научитесь определять и приоритизировать направления внедрения по критериям реализуемости и потенциального экономического эффекта.
- Готова ли процессы, данные, инфраструктура и команда компании к внедрению ИИ? Разберёте, что важно оценить до запуска проекта и без чего внедрение лучше не начинать.
- Почему ИИ-проект может разочаровать уже через несколько месяцев или затянуться на годы? На реальных кейсах рассмотрите типичные ошибки, операционные и организационные риски и способы их снизить.
- Как понять, какие успешные кейсы из других компаний действительно применимы к вашему бизнесу? Научитесь соотносить отраслевой опыт с собственными задачами и использовать его при формировании дорожной карты ИИ-трансформации.
Для кого
Программа повышения квалификации «Успешные кейсы и ошибки: уроки внедрения ИИ на базе 200 проектов» будет интересна для:
Собственникам и топ-менеджерам
чтобы понять, где ИИ действительно может дать бизнесу измеримый эффект, какие проекты стоит запускать и во что имеет смысл инвестировать.
Руководителям IT и цифровой трансформации
чтобы приоритизировать ИИ-инициативы, оценивать готовность компании к внедрению и выбирать решения с учетом реальной применимости и рисков. ОХ_ИИ
Руководители функциональных направлений
чтобы видеть, в каких процессах ИИ может дать результат, и переводить бизнес-задачи в требования к конкретным ИИ-проектам.
Консультантам и аналитикам
чтобы опираться на реальные отраслевые кейсы, быстрее оценивать применимость ИИ-решений и предлагать клиентам более обоснованные сценарии внедрения.
Преподаватели программы
Малков Артемий Сергеевич
основатель и генеральный директор Data Monsters, кандидат физико-математических наук. Ведет основные модули программы, опираясь на собственный опыт реализации более 200 проектов по внедрению ИИ.
Основы работы с искусственным интеллектом
Что нужно понимать об ИИ до перехода к бизнес-задачам
Вы разберётесь в базовых принципах работы с ИИ и освоите основные пользовательские сценарии: от подготовки текстов и аналитики до создания презентаций, изображений и видео.
Темы:
- что такое искусственный интеллект;
- этичность и безопасность работы с ИИ;
- работа с промптами;
- создание и редактирование текстов;
- генерация презентаций, изображений и видео.
Цели и задачи ИИ-трансформации
Как понять, зачем компании ИИ и где он действительно может дать результат
Вы разберёте, какие бизнес-задачи имеет смысл решать с помощью ИИ, в чём реальная ценность технологии для компании и почему одни кейсы работают, а другие — нет.
Темы:
- цели ИИ-трансформации;
- реальная ценность ИИ для бизнеса;
- успешные и неудачные кейсы внедрения;
- выбор задач для ИИ-проектов.
Управление ИИ-проектами
Как подготовить внедрение и избежать ошибок, из-за которых проекты затягиваются или не дают результата
На отраслевых кейсах вы разберёте, что необходимо предусмотреть до старта проекта, почему нейросети могут плохо понимать специфику бизнеса и как работать с ошибками, галлюцинациями и сбоями ИИ-решений.
Темы:
- почему ИИ-проекты затягиваются или разочаровывают;
- подготовка компании к внедрению;
- организация знаний для работы нейросетей;
- ошибки, галлюцинации и сбои ИИ;
- кейсы из промышленности, логистики, медицины, торговли, банков, телекома и других отраслей.
Стратегия ИИ-трансформации
Как перейти от отдельных проектов к последовательному процессу внедрения ИИ
В финальном модуле вы соберёте изученные подходы в пошаговую логику внедрения ИИ с учётом типичных ограничений и рисков.
Темы:
- последовательность внедрения ИИ;
- типичные ловушки проектов;
- подходы к их предотвращению;
- формирование логики ИИ-трансформации компании.
Формат обучения
Продолжительность общая в часах
68 часов
Формат обучения
Онлайн синхронный
Язык обучения
русский
Расписание занятий
Если у вас появились вопросы – напишите на почту Центра ДПО – dpo_fsn@hse.ru. Мы ответим в ближайшее время!
Более 200 проектов вместо абстрактной теории
Программа построена на опыте реальных ИИ-проектов за 10 лет. Вы разберёте, какие решения дали результат, а какие столкнулись с ограничениями уже при внедрении.
Обсуждаем не только успехи, но и ошибки внедрения
Разберёте, почему ИИ-проект может разочаровать через несколько месяцев, затянуться на годы или не перейти от пилота к рабочему решению — и что можно предусмотреть заранее.
Фокус на реальном эффекте для бизнеса
Научитесь выбирать направления для внедрения ИИ по критериям реализуемости и потенциального экономического эффекта, а не только по технологической привлекательности идеи.
Кейсы из разных отраслей
Промышленность, логистика, банки, ритейл, телеком, медицина и другие сферы помогут увидеть, как одни и те же технологии работают в разных бизнес-процессах — и что из этого применимо именно к вашей компании.
От идеи до дорожной карты
Программа охватывает весь путь: выбор задачи, оценку готовности компании, требования к пилотному проекту, риски внедрения и формирование дорожной карты ИИ-трансформации.
Преподаватель с реальным опытом внедрения ИИ
Основные модули ведёт Артемий Малков, основатель и генеральный директор Data Monsters. Материал опирается на собственный опыт реализации более 200 проектов, а не только на обзор существующих технологий.
После завершения программы вы сможете:
01
Определять, какие задачи бизнеса действительно стоит решать с помощью ИИ, а какие не оправдают вложения.
02
Оценивать готовность процессов и инфраструктуры компании к внедрению ИИ до запуска проекта.
03
Приоритизировать ИИ-проекты по реализуемости и потенциальному экономическому эффекту.
04
Формулировать требования к пилотному ИИ-проекту и понимать, по каким критериям оценивать его перспективность.
05
Заранее видеть операционные и организационные риски, которые могут затянуть внедрение или помешать масштабированию решения.
06
Собирать дорожную карту ИИ-трансформации под задачи своей компании, опираясь на опыт реальных проектов из разных отраслей.
Документ, который Вы получите
После успешного прохождения итоговой аттестации выдается удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца
-
В 2026 году НИУ ВШЭ занял 1 место в рейтинге 100 лучших университетов по версии Forbes.
-
НИУ ВШЭ занимает первое место среди вузов в России согласно рейтингу hh.
Стоимость и условия
85 000 руб.
Стандартная цена. Оплата производится до старта обучения. Вы можете вернуть до 13% от стоимости обучения через налоговый вычет
от 76 500 руб.
5-10%Цена для студентов, выпускников, сотрудников и преподавателей НИУ ВШЭ
от 72 250 руб.
7-15%Прогрессивная скидка для юр. лиц в зависимости от кол-ва слушателей от компании. Есть возможность постоплаты для юр. лиц по запросу.
Забронируйте место на программе
Траектория поступления
01
Подайте заявку (оранжевая кнопка "Подать заявку" выше). Так мы сможем с вами связаться.
02
Нажмите "Зарегистрироваться" в правом верхнем углу сайта. Создайте личный кабинет.
03
Загрузите документы, добавьте программу в корзину и нажмите "Оформить заказ"
Вопросы и ответы
Нужен ли технический бэкграунд, чтобы пройти программу?
Программа рассчитана на управленцев, принимающих решения о внедрении ИИ, а не на разработчиков, то есть акцент сделан на управленческих и отраслевых кейсах.
Чем эта программа отличается от общих курсов про ИИ?
Программа построена на разборе более 200 реализованных проектов внедрения ИИ в конкретных отраслях, а не на обзоре технологий и общей теории.
Применимы ли кейсы программы к моей отрасли?
В программе разбираются кейсы из промышленности, логистики, банковского сектора, ритейла, телекома, юридической и медицинской сфер – слушатель учится соотносить эти кейсы с задачами и контекстом своей компании.
Что я получу по итогам обучения – просто знания или практический инструмент?
Выпускник получает не только знания, но и практические инструменты: методику приоритизации направлений ИИ-трансформации, инструментарий оценки готовности бизнеса и подход к формированию дорожной карты внедрения ИИ в своей компании.
Контактная информация
менеджер программ ДПО (консультации по процессу поступления и обучения на программе: подача документов, регистрация в личном кабинете, вопросы по расписанию и сопровождению учебного процесса)
Электронная почта