Специалист по использованию AI в промышленных проектах

• Что такое генеративный AI и чем он отличается от классического поиска.
• Краткий обзор инструментов: ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude, Gamma и др.).
• Диагностика и риски внедрения AI на предприятии.
•  Где AI целесообразно использовать в TSY:
• Sales (запросы клиентов, подготовка материалов для коммуникации);
• Cost Estimation (структурирование исходных данных, пояснения к расчётам);
• Project Management (резюме переписок и встреч, структурирование задач);
• инженерные и административные задачи.
• Основы промпт-инжиниринга: контекст, цель, роль, формат ответа; работа с уточнениями.
• Ограничения и риски: необходимость проверки результатов, вопросы конфиденциальности.

• Роль AI в деловой переписке и документообороте TSY: когда имеет смысл подключать AI, а когда нет.
• Типовые форматы коммуникаций TSY:

— коммерческие письма и ответы на запросы клиентов;

-сопроводительные письма к предложениям и отчётам;

-пояснительные записки, служебные записки, внутренние уведомления;

-краткие отчёты и резюме по проектам.

• Структура «хорошего документа» для TSY: логика, тон, обязательные блоки.
• Использование AI для:

-подготовки черновиков писем и документов;

-адаптации текста под адресата (клиент, партнёр, внутренний получатель);

-перевода и языковой правки (ENG/RUS/EST).

• Шаблоны и инструкции для AI:

-корпоративные промпты под разные типы писем и документов;

-указание стиля, тона, длины, структуры;

-контроль качества: что всегда проверяет человек.

Инструменты:

• ChatGPT — создание черновиков писем, пояснительных записок, внутренних документов.

• Microsoft Copilot в Outlook и Word — ускорение подготовки и редактирования переписки и документов.

• При необходимости: специализированные решения для перевода / проверки языка (обзорно).

Практика:

• Работа с реальными (или анонимизированными) примерами писем и документов TSY:

  • коммерческое письмо;

  • краткий отчёт / пояснительная записка.

• Подготовка черновиков с помощью AI и последующая доработка текста под стандарты TSY.

• Быстрый перевод и адаптация одного документа на ENG/RUS/EST с помощью AI.

• Формирование 3–5 корпоративных промптов для деловой переписки и пояснительных документов (с чётко заданным стилем и структурой).

• Роль визуализации в работе TSY: коммуникация с клиентом, внутренние отчёты, статусы проектов.

• Типы визуальных материалов TSY:

  • презентации по проектам (статус, риски, следующие шаги);

  • графики загрузки доков/ресурсов;

  • инфографика для клиентов (этапы ремонта, сроки, объём работ).

• Принципы «читабельной» визуализации: структура, иерархия, перегруз/минимум, единый стиль.

• Как AI помогает в визуализации:

  • превращение текстового описания проекта в структуру презентации;

  • подбор формата графиков и визуальных блоков для отчётов;

  • генерация иллюстративных визуальных элементов (при необходимости — для маркетинга/продаж, не для техдоков).

• Риски и ограничения: точность данных, необходимость проверки, допустимость использования генерируемых изображений.

Инструменты:

Gamma — быстрый дизайн презентаций и визуальных историй «из текста».

PowerPoint AI / Copilot — генерация структуры и оформление слайдов в привычном формате.

Microsoft Copilot + Excel — предложения по типу графиков, подготовка визуальной части отчётов.

Canva — инфографика и клиентские визуальные материалы.

(Опционально) Midjourney — иллюстрации для маркетинговых/обзорных материалов.

Практика:

• На основе текстового описания проекта участники с помощью Gamma или PowerPoint AI:

  • • формируют структуру презентации статуса проекта для клиента;

    • добавляют 1–2 графика (загрузка/сроки) через Excel + Copilot.

• Создают один визуальный блок (инфографику) для клиента в Canva или Gamma (например, «этапы ремонта»).
• Фиксируют 1–2 базовых шаблона презентации/отчёта для дальнейшей стандартизации в TSY.

• Данные в TSY: BOQ, RFQ, спецификации, ведомости работ, табели трудозатрат.

• Использование AI для работы с данными без кода:

  • извлечение структурированных данных из PDF и текстовых файлов;

  • преобразование «сырых» таблиц в формат, удобный для расчётов;

  • подготовка заготовок расчётных таблиц.

• ChatGPT для поддержки расчётов:

  • описание логики расчётов понятным языком;

  • генерация формул и шагов, которые затем применяются в Excel;

  • первичный анализ стоимости и трудоёмкости.

• Excel Copilot для анализа:

  • генерация и проверка формул;

  • сводные таблицы и базовый анализ (суммы, доли, сравнения);

  • простые what-if сценарии (изменение стоимости, ставок, часов).

• Контроль качества: проверка исходных данных, арифметики и допущений человеком.

Инструменты:

• ChatGPT — структурирование данных BOQ/RFQ/спецификаций и описание логики расчётов.

• Microsoft Excel + Copilot — формулы, сводные таблицы, базовая аналитика.

• При необходимости: AI-/no-code-инструменты для извлечения таблиц из PDF.

Практика:

• На примерах BOQ / RFQ / PDF-спецификаций участники с помощью AI:

  • извлекают ключевые поля (вид работ, объём, единицы, ставки и т.п.);

  • приводят данные к структуре, удобной для расчётов в Excel.

• В Excel с Copilot на основе этих данных:

  • строят простую модель калькуляции стоимости и трудоёмкости;

  • создают 1–2 варианта расчёта (изменение ставки, объёма, часов).

• Фиксируют базовый шаблон Excel-файла, который можно дальше адаптировать под стандарты TSY.

• Роль AI в работе руководителя проекта и координаторов:

  • подготовка статусов и Weekly Reports;

  • фиксация отклонений и инцидентов;

  • сопровождение Corrective / Preventive Actions.

• Связка AI + Smartsheet / SharePoint:

  • использование AI для подготовки текстовой части отчётов и резюме по данным из Smartsheet;

  • формирование структурированных описаний задач, рисков, NCR и CAPA на основе записей и переписки.

• AI и Power Automate:

  • где целесообразно использовать автоматические триггеры и уведомления;

  • сценарии: напоминания о сроках, эскалации, уведомления по рискам и NCR.

• Генерация и стандартизация отчётности:

  • структура Weekly Report (для клиента / для внутреннего стейкхолдера);

  • резюме по NCR и Corrective Action Plans;

  • использование AI для подготовки текстовой части на основе данных и заметок.

• Контроль качества: кто и как проверяет содержимое отчётов и уведомлений.

• Что такое корпоративный AI-агент: отличие от «просто чата» и от классической автоматизации.

• Выбор процессов для AI-агентов в TSY:

  • Sales: первичная обработка запросов, подготовка черновиков ответов, сбор исходных данных от клиента.

  • Cost Estimation: структурирование входящей информации, проверочные вопросы, подготовка перечня исходных данных для расчёта.

  • Project Management: сбор статусов, напоминания по задачам, резюме по проекту.

• Базовые принципы проектирования AI-агента:

  • цель, зона ответственности, ограничения;

  • входные данные, шаги обработки, итоговый результат;

  • интеграция с текущими инструментами TSY (почта, Smartsheet, SharePoint и др.).

• No-code подход: как собирать простые сценарии без программирования.

• Контроль и сопровождение: кто отвечает за логику агента, обновление инструкций и базы знаний.

Инструменты:

• Power Automate — сценарии с уведомлениями, обработкой форм и интеграцией с M365.

• Zapier / Make — интеграция почты, форм, таблиц и внешних сервисов.

• Notion AI — внутренние помощники на базе структурированных знаний.

• ChatGPT / Copilot — как «ядро» для генерации текстов и обработки запросов.

Практика:

• Участники выбирают один реальный процесс (из Sales, Cost Estimation или Project Management), где возможен AI-агент.

• Описывают его в виде простой схемы: входы, шаги, выход, что делает человек / что делает AI.

• На основе схемы проектируют базового AI-агента (MVP) в выбранной no-code платформе:

  • формируют инструкции (prompts) и основные шаги сценария;

  • определяют, какие данные и в каком виде агент должен передавать дальше (e-mail, Smartsheet, отчёт и т.п.).

• Фиксируют 1–2 концепции AI-агентов, которые могут быть доработаны и пилотированы в TSY.

• Старт рабочего дня:

  • разбор входящих писем и запросов клиентов (ENG/RUS/EST) с помощью ChatGPT / Copilot;

  • быстрые резюме длинных переписок, выделение задач и «красных флажков».

• Подготовка предложения и расчётов:

  • извлечение данных из BOQ / RFQ / PDF с помощью AI;

  • перенос в Excel, формирование базовой калькуляции (стоимость, трудоёмкость) с Excel Copilot;

  • подготовка текстового описания объёма работ и допущений для клиента.

• Управление проектом в течение дня:

  • фиксация договорённостей и протоколов встреч (Teams + Copilot / ChatGPT);

  • заполнение Smartsheet / SharePoint на основе заметок и переписки;

  • выявление рисков и подготовка коротких NCR-обзоров, Corrective Action Plan с поддержкой AI.

• Отчётность и визуализация к концу дня:

  • подготовка Weekly Report (клиент / внутренний) с использованием данных Smartsheet/Excel и AI;

  • создание краткой презентации статуса проекта в Gamma / PowerPoint AI;

  • инфографика «загрузка / ключевые вехи» для клиента или руководства.

• Встроенные помощники и кастомные ассистенты:

  • использование Custom GPT / внутренних ассистентов для типовых задач;

  • идеи, какие части «рабочего дня» целесообразно отдать AI-агенту.

• Анализ входных данных:

  • ключевые выводы из опроса руководства и сотрудников TSY;

  • основные «боли», ожидания и ограничения (ресурсы, системы, безопасность).

• Результаты программы:

  • сводка наиболее перспективных AI-кейсов, выявленных в модулях 1–7;

  • быстрые победы (quick wins) vs. более сложные инициативы.

• Карта инициатив по направлениям:

  • Sales, Cost Estimation, Project Management, поддерживающие функции;

  • классификация инициатив: 0–3 месяца / 3–6 месяцев / >6 месяцев.

• Приоритизация инициатив:

  • оценка по влиянию и сложности (матрица «impact / effort»);

  • выбор 5–7 приоритетных инициатив на первые 60 дней.

• 60-дневный план внедрения:

  • цели и ожидаемые эффекты;

  • ключевые шаги и контрольные точки;

  • роли и ответственность (владельцы процессов, AI-координатор, IT/безопасность).

• Принципы ответственного и безопасного использования AI в TSY: правила, роли и контроль:

  • принципы ответственного использования AI;

  • требования к данным, безопасности и качеству;

  • подход к обновлению инструкций и корпоративных AI-агентов.

Инструменты:

• ChatGPT / Copilot — структурирование инициатив, формулирование целей, KPI и описаний.

• Excel / Smartsheet — реестр инициатив и 60-дневный план.

• Gamma / PowerPoint — подготовка итоговой презентации для руководства.

• Онлайн-доска (при необходимости: Miro/аналог) — визуализация карты инициатив и матрицы приоритизации.

Практика:

• Работа в группах: сбор и уточнение инициатив по направлениям (Sales, Cost Estimation, Project Management и др.) с опорой на опрос и материалы предыдущих модулей.

• Совместная приоритизация (матрица impact/effort) и выбор инициатив на первые 60 дней.

• Разработка черновика 60-дневного плана внедрения AI для TSY:

  • список инициатив;

  • шаги и сроки;

  • ответственные и ожидаемые результаты.

• Подготовка краткого executive summary для руководства TSY (1–2 страницы и/или 5–7 слайдов):
  «AI в TSY: ключевые возможности, приоритетные инициативы и план на ближайшие 60 дней».