Когда ИИ — просто собеседник
01
Рабочая задачаНужно что-то сделать
02
Запрос в чатСотрудник формулирует промпт
03
Текст или ответПолезно здесь и сейчас
Следующая похожая задача — и человек снова начинает процесс вручную.
АлмазСалимзянов
Учу сотрудников создавать себе AI-агентов и рабочие инструменты.
На Claude Code, Codex и других агентных средах — с моделями Claude, GPT, GLM-5.3 и DeepSeek-V4.1-Flash — даже если сотрудник раньше не программировал.
На выходе — работающий прототип под реальную задачу сотрудника.
Росгосстрах«Фестиваль знаний», лекция про ИИ, запись в открытом доступе
СколковоТехнологический и спортивный преакселераторы, мастер-классы
HR-кафедраКурс «HR-архитектор», модуль RPA в HR — 13 потоков
Лидеры цифровой трансформацииФинал, топ-10, 2023 — AI-рекрутер
Смотреть фрагмент
на VK Видео
на VK Видео
Посмотрите,
как я объясняю Лекция об ИИ для сотрудников Росгосстраха
ИИ — электричество нашего времени
Запись с «Фестиваля знаний»: живые примеры и вопросы сотрудников из зала.
От «спросить у ИИ»
к своему рабочему инструменту.
От разового ответа в чате — к процессу, который сотрудник умеет собрать, запустить и изменить сам.
- 01
Пользуется
Просит ИИ написать, объяснить или проанализировать.
- 02
Делегирует
Ставит агенту целую задачу и проверяет результат.
- 03
Создаёт
Собирает инструмент под свой повторяющийся процесс.
- 04
Управляет
Использует несколько агентов и инструментов в работе.
Не учим промптам.
Учим создавать.
Каждый участник уходит с собственным прототипом: агентом, мини-приложением или автоматизацией для своей задачи.
Когда сотрудник умеет собирать
01
Рабочая задачаБерём реальный повторяющийся процесс
02
Среда разработки + модельClaude Code, Codex, GLM, DeepSeek
03
Файлы, API и данныеАгент получает контекст и инструменты
04
Свой рабочий инструментЕго можно запускать снова, менять и развивать
У команды остаётся не ответ из чата, а работающий процесс.
От одной лекции
до работающего робота
Показать возможности. Научить создавать. Довести лучшие прототипы до промышленной эксплуатации.
Лекция об ИИ
Лекция: «Как AI-агенты меняют работу сотрудников». Живые примеры из вашей отрасли и первый взгляд на инструменты агентной разработки.
Результат: увидеть возможности
- Увидеть агента в работе
- Найти задачи в своей команде
- Понять, с чего начать
Обучение команды
Практическое обучение. Каждый сотрудник создаёт своего агента, мини-приложение или автоматизацию — даже без опыта программирования.
Результат: свой рабочий прототип
- Взять собственную рабочую задачу
- Собрать и проверить прототип
- Уметь менять его самостоятельно
Разработка
и внедрение
Вместе с ИТ-командой превращаем лучшие прототипы сотрудников в инструменты, которым можно доверить рабочий процесс.
Результат: инструмент в эксплуатации
- Безопасность и права доступа
- Интеграции и проверка качества
- Мониторинг и правила эксплуатации
Ваша задача.
Ваш инструмент.
Выберите команду и посмотрите, какую работу сотрудник сможет организовать по-новому.
От резюме к списку кандидатов
Агент разбирает резюме, сопоставляет опыт с критериями вакансии и готовит список кандидатов для проверки рекрутером.
На входе
Резюме + критерии вакансии
На выходе
Список кандидатов с аргументами
| Кандидат | Совпадение с требованиями | Следующий шаг |
|---|---|---|
| Кандидат 01 | Опыт подтверждён | Пригласить на интервью |
| Кандидат 02 | Нужно уточнить навыки | Проверить с рекрутером |
| Кандидат 03 | Не хватает данных | Запросить портфолио |
Результат проверяет сотрудник
От выгрузок к объяснению
Агент собирает Excel из нескольких файлов, проверяет суммы и объясняет отклонения от плана.
На входе
Выгрузки + план + правила сверки
На выходе
Excel и объяснение отклонений
| Шаг | Результат | Проверка |
|---|---|---|
| Собрать данные | Единая таблица | Источники сохранены |
| Сверить суммы | Список расхождений | Нужна проверка |
| Объяснить отклонения | Комментарий к отчёту | Ссылки на строки |
Результат проверяет сотрудник
От договора к списку рисков
Агент сравнивает договор с шаблоном, отмечает изменения и готовит вопросы для юриста.
На входе
Договор + шаблон + критерии
На выходе
Сравнение и вопросы юристу
| Раздел | Изменение | Действие |
|---|---|---|
| Оплата | Отличается от шаблона | Проверить условие |
| Ответственность | Новая формулировка | Оценить риск |
| Сроки | Нужно уточнение | Задать вопрос |
Результат проверяет сотрудник
От поиска к исследованию
Агент изучает конкурентов, сохраняет источники и собирает сравнительный обзор.
На входе
Конкуренты + вопросы исследования
На выходе
Обзор с проверяемыми источниками
| Задача | Артефакт | Источник |
|---|---|---|
| Сравнить предложения | Таблица продуктов | Страницы конкурентов |
| Найти различия | Карта позиционирования | Ссылки и выдержки |
| Собрать выводы | Краткий обзор | Проверка маркетологом |
Результат проверяет сотрудник
От переписки к отчёту за неделю
Агент собирает обновления по проектам, выделяет блокеры и готовит статус для команды.
На входе
Обновления + задачи + дедлайны
На выходе
Отчёт за неделю и список блокеров
| Раздел | Содержание | Кому проверить |
|---|---|---|
| Сделано | Итоги недели | Владельцам задач |
| Блокеры | Что мешает движению | Руководителю |
| Следующая неделя | План действий | Команде |
Результат проверяет сотрудник
От заявки к первому разбору
Агент классифицирует обращения, ищет решения в базе знаний и предлагает следующий шаг специалисту.
На входе
Обращения + база знаний
На выходе
Разбор и рекомендации специалисту
| Шаг | Результат | Контроль |
|---|---|---|
| Классификация | Категория обращения | Проверка специалистом |
| Поиск решения | Статьи базы знаний | Ссылки на источники |
| Следующее действие | Предложение ответа | Отправляет человек |
Результат проверяет сотрудник
Примеры учебных прототипов. Для обучения берём реальные задачи и согласованные данные.
Строю сам.
И учу строить других.
Опыт реальных внедрений помогает пройти весь путь: от идеи сотрудника до работающего инструмента.
35+роботов внедрено
в крупных компаниях
в крупных компаниях
50ПШЕвысвобождено на одном проекте — максимум
13потоков модуля RPA в HR
на курсе «HR-архитектор»
на курсе «HR-архитектор»
126 репозиториев.
Прототипы и инженерные эксперименты.
x3
x2
сеноктноядекянвфевмарапрмайиюниюлавгсен
4 637 GitHub contributions / yearМеньше Больше
Календарь обновляется с GitHub. При недоступности сервиса показан снимок от 25.09.2026.
К черту
сложности.
- ТЗ на 80 страниц
- Семь подписей на согласование
- Пилот на полгода
- Презентация вместо прототипа
В больших компаниях меня всегда удивляла раздутая сложность процедур. Мой ответ — прототип за вечер, код в открытом доступе и разбор на живых данных.
Раньше: аналитик → ТЗ → очередь задач → разработчик → проверка → релиз
Теперь: сотрудник + агентная разработка → прототип
Дальше: прототип → безопасность → интеграции → рабочий инструмент
От задачи —
к работающему инструменту.
Учимся создавать приложения, подключать рабочие данные и поручать агенту повторяющиеся задачи.
Создавать приложения
Описать задачу своими словами, собрать первый вариант и изменить его под свою работу.
Claude Code · Codex · Cursor
Подключать данные
Дать инструменту доступ к нужным файлам и сервисам: таблицам, документам, браузеру и системам компании.
Файлы · браузер · API · MCP
Автоматизировать работу
Настроить последовательность действий, проверить результат и повторно запускать процесс.
ИИ-агенты · Python
Агент использует то, что нужно для задачи.
Модели ИИ, код и сервисы компании. Когда требуется — RPA для работы с интерфейсами и OCR для распознавания документов.
Опыт, который
можно посмотреть
Росгосстрах:
ИИ со сцены
Лекция для сотрудников на «Фестивале знаний». Реальное выступление и вопросы из зала.
Смотреть запись →HR-кафедра:
автоматизация
Модуль RPA в программе «HR-архитектор»: 13 потоков обучения работе с процессами и инструментами автоматизации.
Посмотреть кейсы →ЛЦТ 2023:
ИИ-рекрутер
Финал и топ-10 «Лидеров цифровой трансформации»: применение ИИ к задачам подбора сотрудников.
Другие внедрения →Обучение заканчивается.
Инструменты остаются.
Рабочая задача становится собственным инструментом. Команда понимает, как его запускать, менять и развивать дальше.
Своя задача.
Рабочий прототип.
Рабочие данныеВаш агентРезультат
Отчёт из выгрузок, разбор документов или другой процесс, который повторяется в вашей работе.
Исходный кодМожно менять
ИнструкцияМожно запускать
План внедренияМожно развивать
Рабочий прототип
Агент или приложение под задачу сотрудника. Его можно запустить на согласованных данных и проверить результат.
Код и инструкция
Команда знает, где лежат исходники, как запустить инструмент и что изменить, когда задача поменяется.
Навык создавать дальше
Участник умеет разложить новую задачу на шаги, собрать следующий инструмент и проверить его работу.
Понятный следующий шаг
Что ещё нужно для внедрения: доступы, интеграции и проверки вместе с ИТ-командой.
Состав результата согласуем под задачи и формат обучения. Прототип — отправная точка для внедрения; промышленную доводку планируем отдельно.
Научить команду
создавать свои
ИИ-инструменты.
Расскажите, кто в команде и какие задачи повторяются. После короткого брифа предложу формат обучения и стоимость.
- Почта
- almaz@almazrobots.ru
- Telegram
- @almazrobotsqxp