Как ставить задачи, контролировать и получать результат
Освойте управленческий подход к работе с искусственным интеллектом и превратите диалог с моделью в понятный процесс – от решения о делегировании до приёмки результата.
Первый поток проходит бесплатно – участники помогут проверить учебную механику и дадут обратную связь.
Хороший промпт – частный случай хорошей постановки задачи.
ИИ – это интеллектуальный исполнитель. Он усиливает те решения, которые вы уже приняли, и проявляет все те пробелы, которые вы ещё не закрыли. Чем точнее вы определяете результат, контекст и критерии приёмки, тем меньше итераций, переделок и разочарований.
Программа построена вокруг управленческого цикла – шести решений, через которые проходит любая задача, делегируемая модели. Вы учитесь ставить результат, выделять часть для ИИ, формулировать ожидания, принимать работу и направлять следующий шаг.
Это универсальный навык: он работает в любой профессии, с любой моделью и с любым уровнем сложности задачи.
Большинство курсов тренируют подбор формулировок. Мы тренируем организацию результата – это разные уровни контроля.
Фокус – на тексте запроса: «как правильно спросить», шаблоны промптов, трюки и приёмы.
Фокус – на процессе: что отдаём, в каком контексте, по каким критериям принимаем.
Каждый шаг – отдельное управленческое решение. Цикл повторяется, пока результат не соответствует вашим критериям.
Что именно должно появиться на выходе, в каком виде и для кого.
Какой фрагмент работы действительно стоит передать модели и почему именно ей.
Сформулировать задание с учётом контекста, ограничений и уровня самостоятельности.
Описать признаки, по которым вы и другие участники поймёте, что задача решена.
Сопоставить результат с критериями, зафиксировать, что готово, и что требует доработки.
Сформулировать обратную связь и запустить следующий цикл – при необходимости.
Шесть практических навыков, которые остаются с вами после курса и работают на любом материале.
Выбирать задачи, которые имеет смысл передавать ИИ, и те, что лучше оставить за собой.
Ставить результат в измеримых терминах – ещё до того, как открыт чат с моделью.
Вводить ИИ в контекст задачи так, чтобы сократить количество уточнений и переделок.
Осознанно выбирать уровень автономии модели – от черновика до готового решения.
Проверять результат по заранее оговорённым критериям, а не по ощущению «похоже на правду».
Давать обратную связь модели так, чтобы следующая итерация была ближе к нужному результату.
Специалисты
Используют ИИ в повседневной работе и хотят получать стабильный результат.
Начинающие руководители
Координируют работу команд и хотят включить ИИ в контур управления.
Участники проектных команд
Работают в кросс-функциональных проектах и делят ответственность за результат.
Онлайн-встречи проходят в прямом эфире, практика и самостоятельные задания сдаются дистанционно. Всё, что нужно – стабильный интернет и 16 часов в течение курса.
Онлайн-лекции в прямом эфире с разбором управленческих решений
Онлайн-практика: работа в мини-группах с обратной связью
Самостоятельная работа на собственной профессиональной задаче
Итоговая аттестация – защита практической работы дистанционно
Три модуля по пять часов – каждый завершается практическим заданием. Затем – итоговая дистанционная аттестация.
Что умеет и чего не умеет модель. Где проходит граница между делегированием и ответственностью. Как выбирать задачи для ИИ и формулировать ожидания.
Шесть решений: от определения результата до приёмки и итерации. Учимся ставить задачу так, чтобы модель возвращала то, что нужно с первого-второго подхода.
Собираем собственный рабочий процесс: контекст, критерии, обратная связь, документация итераций. Переносим навык в реальную профессиональную задачу.
Защита практической работы – собственной задачи, пройденной через полный управленческий цикл.
Все три модуля построены вокруг одной задачи, которую вы приносите с собой. Это реальная задача из вашей практики, с которой вы уйдёте с проверенным результатом.
Карта постановки задачи: результат, контекст, ограничения, уровень автономии.
Критерии приёмки – измеримые и проверяемые, понятные и вам, и команде.
История из 2–3 итераций с зафиксированной обратной связью и изменениями.
Проверенный итоговый продукт, готовый к использованию в работе.
Понимание границ участия человека – где заканчивается работа модели и начинается ваша.
Первый поток проходит бесплатно. Это – сознательный выбор: мы хотим проверить учебную механику на реальных задачах, получить обратную связь и сделать следующие потоки точнее.
Подать заявкуОставьте контакты – мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о расписании и согласуем удобное время для старта.
Ключевые параметры – для кадровой службы, отдела обучения и всех, кто согласует участие.
