Специалист по управлению AI-агентами и системами

• Управление AI-системами: новая профессиональная роль в бизнесе.
• AI как рабочая единица в бизнес-процессе.
• Роль специалиста по управлению AI-системами.
• Возможности и ограничения делегирования задач AI.
• Распределение ролей между AI и человеком.
• Контроль качества и границы ответственности в AI-системе.

Практика:

• Анализ текущих рабочих процессов участников.
• Выделение задач, которые целесообразно передать AI.
• Определение задач, где обязателен контроль со стороны человека.
• Формирование перечня AI-ролей для выбранного процесса.
• Выбор процесса для дальнейшей работы в следующих блоках программы.

• Структура постановки задачи для AI-системы.
• Разделение бизнес-задачи на этапы обработки.
• Определение цели, роли и ожидаемого результата.
• Формулирование входных данных и условий выполнения задачи.
• Задание ограничений и критериев качества.
• Связь между бизнес-процессом, задачей и ролью AI в системе.

Практика:

• Разбор одного рабочего процесса участников по этапам.
• Формирование структуры задачи для AI-системы.
• Описание роли AI, входных данных и ожидаемого результата.
• Определение ограничений и критериев качества выполнения задачи.
• Подготовка логики работы AI для выбранного процесса.

• Методы контроля качества результатов, создаваемых AI-системой.
• Конфиденциальность и безопасность данных при работе AI-системы.
• AI как управляемая система в бизнес-процессе.
• Управление рисками AI в бизнес-процессах.
• Типовые ошибки AI при обработке задач, данных и запросов.
• Точки контроля в процессе работы AI-системы.
• Логика подключения человека к проверке и принятию решений.
• Распределение ролей и зон ответственности в AI-системе.

Практика:

• AI Failure Audit — разбор сценариев ошибок AI. Определение точек контроля в процессе.

• AI Control Map — проектирование системы контроля. Настройка логики human-in-the-loop и распределение ролей и зон ответственности в системе.
• Разбор сценариев ошибок AI на примере рабочего процесса участника.
• Определение точек контроля в выбранном процессе.
• Построение карты контроля AI-системы для выбранного бизнес-процесса.
• Определение задач, требующих обязательной проверки человеком.
• Настройка логики участия человека в процессе принятия решений.
• Распределение ролей и зон ответственности между AI и человеком.
• Определение рисков, связанных с качеством результата, ошибками обработки и работой с данными.

• Automation Layer как уровень автоматизации процесса.
• AI Layer как уровень интеллектуальной обработки.
• Выбор инструмента автоматизации под задачу.
• Подключение облачных моделей OpenAI и Anthropic.
• Подключение локальных моделей через Ollama и LM Studio.
• Выбор между облачным и локальным решением: стоимость, контроль данных, гибкость.
• Связь между AI-моделью, автоматизацией и рабочим процессом.
• Базовая сборка AI-сценария для выбранного процесса.

Практика:

• Подключение AI-модели к рабочему процессу.
• Настройка облачной или локальной модели.
• Проверка прохождения данных через Automation Layer и AI Layer.
• Тестирование базовых сценариев обработки.
• Сборка простой автоматизации для выбранного процесса.

• Input Layer как точка входа данных в AI-систему.
• Подключение и настройка входящих каналов.
• E-mail (IMAP/SMTP) как источник входящих запросов и документов.
• Telegram как канал оперативных сообщений и заявок.
• Google Forms как источник структурированных данных.
• Webhooks как способ приёма данных из внешних систем.
• Выбор канала по типу данных и сценарию использования.
• Первичная классификация входящих запросов.
• Извлечение данных из входящего потока.
• Формирование Work Item как базовой единицы обработки и управления задачей.

Практика:

• Настройка одного входящего канала для выбранного процесса.
• Подключение второго канала альтернативного типа.
• Сравнение каналов по типу входящих данных и рабочим сценариям.
• Настройка первичной классификации входящих запросов.
• Извлечение ключевых данных из сообщения, формы или документа.
• Формирование первичного Work Item для дальнейшей обработки в системе.

• Fallback-сценарии как резервная логика обработки.
• Передача задачи человеку при ошибке, низкой уверенности или неполном результате.
• Контроль уровня уверенности модели.
• Проверка результата до передачи следующему этапу процесса.
• Логика обработки ошибок и нестандартных сценариев.
• Human-in-the-loop как механизм контроля и подтверждения результата.
• Условия переключения между автоматической и ручной обработкой.
• Надёжность AI-системы в рабочем процессе.

Практика:

• Настройка fallback-сценариев для выбранного процесса.
• Настройка передачи задачи человеку при ошибке или неопределённом результате.
• Внедрение логики human-in-the-loop в процесс обработки.
• Создание правил проверки результата перед следующим шагом.
• Настройка сценариев обработки ошибок и исключений.
• Тестирование устойчивости AI-системы на типовых и нестандартных кейсах.

• AI-агенты как единая система.
• Work Item как сквозной объект обработки и управления.
• Архитектура AI-системы.
• Ролевое распределение агентов по слоям системы: Input, Processing, Output.
• Связь функций агентов с этапами жизненного цикла Work Item.
• Применение AI-систем в ключевых бизнес-процессах.
• AI-системы в управлении персоналом.
• AI-системы в финансовых процессах и обработке инвойсов.
• AI-системы в клиентской поддержке, операционных процессах, логистике и управлении знаниями.
• Сопоставление типов агентов с бизнес-функциями и процессами.

Практика:

• Проектирование структуры Work Item.
• Описание жизненного цикла задачи.
• Построение схемы процесса.
• Определение типов агентов, необходимых для реализации процесса.
• Сопоставление ролей агентов с этапами процесса и выбранным бизнес-сценарием.

• Input Layer как уровень входящего потока данных.
• Input Layer как цифровой фронт-офис организации.
• Агенты входящего уровня в структуре AI-системы.
• Агент обработки входящих запросов (Request Intake Agent).
• Агент регистрации инцидентов (Incident Reporting Agent).
• Агент обработки входящих документов (Document Intake Agent).
• Агент регистрации и учёта инвойсов (Invoice Registration Agent).
• Классификация входящих сообщений, документов и запросов.
• Извлечение данных из входящего потока.
• Стандартизация входящих данных для дальнейшей обработки в системе.

Практика:

• Создание агента обработки входящих сообщений и запросов (Email and Request Agent).
• Анализ входящих сообщений.
• Классификация входящих запросов.
• Извлечение данных из входящего потока.
• Формирование Work Item.
• Запись данных в систему.
• Настройка уведомлений.
• Стандартизация входящего потока данных для последующей обработки.

• Processing Layer как уровень обработки и управления.
• Task Creation как логика формирования задач в AI-системе.
• Связь входящих данных с задачами системы.
• Преобразование Work Item в управляемую задачу.
• Структура задачи в AI-системе.
• Логика обработки задач на уровне Processing Layer.
• Роль Processing Layer как операционного уровня AI-системы.

Практика:

• Формирование задач на основе входящих данных.
• Определение структуры задачи для выбранного процесса.
• Настройка логики обработки задач в системе.
• Связка входящих данных с задачами и этапами обработки.
• Подготовка Work Item к дальнейшему управлению в Processing Layer.

• Управление приоритетами задач в AI-системе.
• Мониторинг и контроль выполнения процессов.
• Task Creation Agent как агент формирования задач.
• Priority Assignment Agent как агент назначения приоритетов.
• Process Monitoring Agent как агент мониторинга процессов.
• Назначение ответственных и сроков выполнения.
• Обновление статусов и контроль этапов обработки.
• Управление жизненным циклом задачи в Processing Layer.
• Координация обработки Work Item.
• Управляемая логика принятия решений внутри системы.

Практика:

• Создание агента управления задачами и приоритетами (Task and Priority Manager Agent).
• Настройка назначения ответственных.
• Настройка сроков выполнения и дедлайнов.
• Настройка логики приоритизации задач.
• Обновление статусов по этапам обработки.
• Управление жизненным циклом задачи.
• Координация обработки Work Item в системе.
• Настройка логики управляемого принятия решений в Processing Layer.

• Output Layer как уровень формирования результата, контроля и аналитики.
• Роль Output Layer в управлении AI-системой.
• Reply Suggestion Agent как агент подготовки ответов.
• Daily Report Agent как агент формирования ежедневной отчётности.
• Knowledge Assistant Agent как агент поддержки и управления знаниями.
• Анализ данных и формирование управленческих выводов.
• Подготовка ответов, отчётов и уведомлений на основе данных системы.
• Выявление проблем, отклонений и зон оптимизации.
• Интеграция агентов в единую AI-систему.
• Сквозной процесс обработки задачи от Input Layer до Output Layer.
• Логика движения данных между слоями системы.
• Базовая отладка AI-системы.

Практика:

• Создание агента аналитики и отчётности (Reporting and Insight Agent).
• Настройка анализа данных и формирования отчётов.
• Подготовка ответов и уведомлений на основе результатов обработки.
• Выявление проблем и отклонений в процессе работы системы.
• Формирование управленческих инсайтов и зон оптимизации.
• Интеграция всех агентов в единую AI-систему.
• Проверка сквозного процесса обработки задачи.
• Базовая отладка логики работы системы.