Три уровня обучения — от стратегических сессий для CEO до инкубатора AI‑кейсов и практических навыков для команд. Выстраиваем систему обучения и внедрения ИИ, а не проводим разовые лекции.
74% компаний застревают на прототипах: много PoC, мало промышленных сервисов.
Ключевые метрики — себестоимость, сроки, качество, экономика УК, NPS — почти не меняются. Команды устали от пилотов и ждут понятного, управляемого эффекта от AI.
Мы помогаем выстроить систему обучения и внедрения ИИ: от понимания возможностей до запуска рабочих AI‑агентов за месяцы, а не годы.
74% компаний застревают на PoC. Разрозненные решения, нет единого контура «от идеи до эффекта».
Есть пилоты и свои команды, но нет единого владельца результата и стандартов качества AI‑решений.
Команды не знают, как применять AI в своих процессах. Нет библиотеки сценариев, нет практики на реальных задачах.
CEO и акционеры давят: «все уже оптимизируют». Непонятно, как внедрять, замерять эффект и кого назначить ответственным.
Каждый уровень решает свою задачу. Можно начать с любого или выстроить полную систему, которая охватывает всю компанию.
Детальная механика работы, артефакты и критерии качества на каждом уровне обучения.
Результат — 3–4 инициативы с первой рабочей версией за 3 месяца, включая метрики и план развития. Формат: воркшоп → защита → реализация → проверка.
Определяем цель, метрики, сценарии и данные. Быстрый вайбкодинг — прототип первой версии на типовых данных для демо на защите.
Защита перед руководством: утверждение владельца инициативы, метрик и критериев готовности. Go/no-go для каждого кейса.
Критерии приемки результата, правила исключения чувствительных данных, настройка доступов к материалам.
Ваша команда под сопровождением экспертов axis или наша техкоманда делает проект «под ключ». В обоих случаях передаём знания.
Обучаем на типовых задачах по функциям. Формат: 2–4 вебинара с мини‑практикой между ними + 1 офлайн‑разбор кейсов подразделений.
Разбор договора с рисками и правками; сравнение КП и письмо поставщику; сводка встречи с решениями и поручениями; поиск по регламентам.
Шаблоны промптов и готовые структуры документов по юристам, закупкам, продажам. Чек‑листы приёмки результата и правила безопасности.
Практика на реальных задачах между вебинарами: каждый участник выполняет задание на своих данных и получает обратную связь.
Охват, активность, типы задач, лучшие практики и план масштабирования: шаблоны, разборы, точечное обучение.
Снимаем неопределённость по инициативам. Формат: еженедельные встречи 60 минут + точечные разборы инициатив с командой.
60 минут с экспертами axis: обзор статуса инициатив, обсуждение приоритетов, разбор блокеров и принятие решений.
«Почему так долго?», «нужно ли делать мультиагентную платформу?», «разрешать ли Claude Code?», «сколько стоит переход в AI Native?»
Аудит сроков, рисков и зависимостей текущих AI-инициатив. Поиск оптимизации задач и стратегий внедрения.
Результат — дорожная карта с приоритетами, метриками и ответственными. Основа для управленческих решений по AI.
Разрабатываем программы обучения под задачи конкретной компании: от корпоративного интенсива до диагностики и стратегии внедрения AI в разработку.
Максимально практическая программа: 70% практика, 30% теория. Участники создают реальный AI‑проект, готовый к пилоту. 5 экспертов‑спикеров, индивидуальная работа и групповые задания.
2 дня очного интенсива
2 месяца: встречи + чат + мастер-классы
1 день: финальные презентации проекта
Диагностика на базе DORA AI Capabilities Model + стратегический воркшоп. Живые спикеры из Т‑Банка, Яндекса, МТС, DoorDash, Amazon. Клиент выходит с конкретным 90‑day plan.
2–3 недели: интервью, опрос, аналитика
2 дня: теория, кейсы, практика, защита
Финальный документ и roadmap
Типовая программа для корпоративного AI‑интенсива. Адаптируется под задачи и отрасль заказчика.
Вступительное слово, установка на сессию, знакомство
Три зимы ИИ — краткая историческая справка. Где мы сейчас и почему именно сейчас
Основы ИИ и машинного обучения с примерами. Демонстрации на реальных задачах
LLM как основа современного подхода к ИИ. Эпоха агентов — что это значит для бизнеса
Разбор успешных и неуспешных кейсов внедрения ИИ в различных компаниях
Промтинг для жизненных целей, планировщик путешествий, AI‑тренер. Работа с реальными задачами
Обсуждение результатов дня, обратная связь
Обсуждение инсайтов и вопросов после первого дня
Оценка эффектов от ИИ. Как считать ROI и выбирать процессы для автоматизации
Кейсы X5, Сбер, МТС. Как крупнейшие компании внедряют ИИ
Методология запуска и управления AI-инициативами. Метрики и критерии готовности
Работа на платформе n8n — создание экзокортекса или умного помощника для решения конкретных задач компании
Выводы, дискуссия, план дальнейших шагов по внедрению ИИ
Коллективная экспертиза на стыке AI, крупного бизнеса и отраслевых задач — от стратегии до работающих продуктов.
Проектирование и вывод AI‑продуктов на рынок: от MVP до промышленной эксплуатации. Опыт построения платформ в Сбер, МТС, Самолет, DoorDash, Yandex.
Руководство командами AI, Data Science и ML‑инженерии. Построение R&D‑центров, аналитических платформ, систем ценообразования и рекомендаций.
10+ лет на стыке строительства и ИТ: цифровое управление стройкой, внедрение платформ и ИТ‑продуктов для всего контура девелопмента.
Вывод продуктов на рынок с кратным ростом выручки. Опыт трансформации бизнес‑моделей в Autodesk, Microsoft, крупных российских компаниях.
Авторские программы обучения AI для бизнеса и разработки. Преподавание в ведущих бизнес‑школах и университетах России: МШУ Сколково, НИУ ВШЭ, МФТИ, VK Education.
Опыт работы в McKinsey, Amazon, DoorDash, Gett. Привлекаем практиков из Т‑Банка, Яндекса, X5, Солар/Сбер — реальные кейсы, а не теория.
Каждый формат обучения оставляет практические материалы, которые команды используют в ежедневной работе.
Рабочие сценарии по функциям: юристы, закупки, продажи, документооборот. Шаблоны промптов и готовые структуры документов.
Дорожная карта внедрения AI на 90 дней с метриками, ответственными и приоритезированным бэклогом инициатив.
3–4 AI‑инициативы с рабочим MVP: протестированы на реальных данных, есть метрики и план развития.
Чек-листы приёмки результатов AI, правила безопасности, критерии качества. Отчёт по корпоративному GPT.
Проектируем решения для всего контура: преддевелопмент, проектирование, стройка, продажи, УК и бэкофис. Знаем отрасль изнутри.
DORA 2025 (4 993 респондента, Google Cloud) — не мнения, а исследования. Technology agnostic: подбираем инструменты под задачу.
Не консультанты рассказывают про кейсы, а сами лидеры из Т-Банка, Яндекса, Amazon, DoorDash делятся реальным опытом.
Усиливаем существующий центр компетенций CIO / директора по AI, а не подменяем его. Передаём знания и инструменты.
Строим портфель AI‑агентов с прозрачным P&L‑эффектом. Клиент выходит с конкретным планом, ответственными и метриками.
Команда из Самолет, Сбер, МТС, DoorDash, Yandex, McKinsey. Преподаём AI в Сколково, ВШЭ, МФТИ.
Расскажем, какой формат подойдёт для вашей команды, и подготовим индивидуальную программу с учётом отрасли и текущего уровня AI‑зрелости.