ИИ в производстве: от ассистента до агента

Три блока программы:

День 1. ИИ-ассистент: документы и данные.

Блок 1. ИИ с нуля: как это работает и как с ним общаться (2,5 ч)

• Простыми словами: что такое ИИ, генеративный ИИ и большая языковая модель (LLM); чем она отличается от поиска в интернете и от обычной программы.
• Как модель «думает»: она предсказывает текст, а не ищет истину. Что такое контекст и почему модель «забывает» начало длинного разговора.
• Почему ИИ ошибается: галлюцинации, устаревшие знания, уверенный тон при неверном ответе. Примеры ошибок на производственных вопросах.
• Что ИИ умеет хорошо (черновики, сводки, сравнение, разбор таблиц) и плохо (точные расчёты без проверки, свежие нормы, ответственные решения).
• Обзор инструментов: универсальные чат-ассистенты и корпоративные решения, российские и зарубежные, что доступно на вашем предприятии.
• Практикум: первый диалог. Входим в ассистента, знакомимся с интерфейсом, загружаем файл и задаём первые вопросы по нему.
• Как писать запрос: роль, контекст, задача, формат ответа, ограничения. Разбор «плохой запрос — хороший запрос» на примерах из производства.
• Как вести диалог: уточнять, возражать, просить переписать, просить показать ход рассуждений и источники. Шаблоны промптов для типовых задач.
• Практикум: каждый формулирует и улучшает три запроса к своим рабочим задачам и сохраняет их в личную библиотеку промптов.
• Как проверять ответы: сверка с первоисточником, требование ссылок, проверка расчётов. Правило: ИИ готовит черновик, ответственность остаётся на человеке.
• Безопасность для начинающих: какие данные нельзя отправлять в облако (персональные данные, коммерческая тайна, чертежи и технологии), как обезличивать, что говорит политика предприятия, чем облачный контур отличается от закрытого.
• Развенчание мифов: «ИИ заменит технолога», «ИИ всё знает», «это слишком сложно без программиста».

Блок 2. Облачные LLM и Алиса Про (2 ч)

• Алиса Про для бизнеса: анализ документов, таблиц, презентаций, аудио- и видеозаписей и переписки в почте.
• Собственная база знаний из файлов: загрузить регламенты и ТУ и получать ответы со ссылкой на источник.
• Подготовка к совещаниям, протоколы, распределение задач.
• Практикум: каждый создаёт базу знаний по своим документам.

Блок 3. Работа с нормативными документами (1,5 ч)

• Сравнение версий, поиск противоречий, краткое изложение ГОСТ, ТУ, СТО.
• Черновики инструкций, приказов, служебных писем.
• Подход RAG: поиск по большим массивам без сплошного чтения.

Блок 4. Работа с данными (2 ч)

• Excel с ИИ: формулы, очистка данных, интерпретация.
• Простои, брак, выработка: аномалии и корневые причины.
• Практикум: анализ реальной выгрузки участника.

День 2. ИИ в управлении и производственных процессах.

Блок 5. Управленческие задачи (2,5 ч)

• Планирование: этапы, сроки, ресурсы, сменные задания, распределение нагрузки.
• Сценарное сравнение (закупка или модернизация) по стоимости, срокам и качеству.
• Описание процессов As-Is, схемы, поиск потерь (ожидание, дефекты, перепроизводство) и варианты To-Be.
• Актуализация регламентов и стандартов.

Блок 6. ИИ в производстве (3 ч)

• Предиктивная аналитика: прогноз отказов оборудования по данным датчиков.
• Компьютерное зрение: контроль качества, дефекты, соблюдение техники безопасности.
• Оптимизация режимов, снижение энергозатрат, прогноз расхода и дефицита запасов.
• Требования к данным, место ИИ рядом с MES/SCADA.

Блок 7. Малая автоматизация и вайбкодинг (2,5 ч)

• Что можно сделать без программиста: калькуляторы, формы, отчёты, чек-листы.
• Практикум: создаём рабочий инструмент под задачу участника.

День 3. ИИ-агенты и внедрение.

Блок 8. ИИ-агенты (1,5 ч)

• Чем агент отличается от чат-бота: планирование, использование инструментов, автономность, несколько агентов вместе.
• Применение: ТОиР, качество, безопасность, диспетчеризация, запасы.
• Как меняется роль руководителя: ставить цели, контролировать результат, делегировать рутинный мониторинг.

Блок 9. GigaCowork (3 ч)

• Платформа Сбера для создания и управления ИИ-агентами без разработчиков: no-code интерфейс, описание логики на языке бизнес-регламентов, подключение корпоративных данных.
• Как перевести регламент в агента: цель, шаги, источники данных, права доступа, точки ручного контроля.
• Практикум: каждый собирает агента для одного рутинного шага (например, проверка заявок на соответствие регламенту или еженедельный свод по простоям) и тестирует его на своих данных.
• Когда использовать Алису Про, GigaCowork или универсальную LLM: сравнение по задачам, данным и безопасности.

Блок 10. Внедрение на предприятии (2 ч)

• Оценка готовности: инфраструктура, качество данных, компетенции.
• Выбор пилота по ценности, сложности и наличию данных; примеры удачных пилотов.
• Дорожная карта: проблема, данные, пилот, интеграция, мониторинг, масштабирование.
• Типичные ошибки и как их избежать; ответственность и контроль результатов ИИ.

Блок 11. Итоговый практикум (1,5 ч)

• Защита проекта «Мой первый ИИ-пилот»: задача, данные, инструмент, эффект, риски, шаги.
• Обратная связь и план на 30 дней.

Организационные условия участия в программе:

• GigaCowork: возможен тестовый доступ на 7 дней. Участникам нужно оформить его заранее, чтобы к третьему дню у каждого был рабочий аккаунт и срок теста не истёк.
• Алиса Про для бизнеса: платный сервис (входит в бизнес-тарифы Яндекс 360). Для практикума нужны оплаченные доступы: либо предприятие, либо организатор обеспечивает аккаунты на время курса. Лимиты запросов и состав тарифов нужно сверить с актуальной страницей.
• Детали интерфейса: блоки 2 и 9 написаны по общим функциям, без конкретных меню и кнопок; их стоит уточнить после того, как вы сами попробуете оба инструмента.