1.1. Базовые понятия
• Искусственный интеллект, генеративный ИИ и языковые модели.
• Токены и контекст: как модель получает и обрабатывает информацию.
• Принципы формирования ответа и причины возможных ошибок.

1.2. Обзор доступных моделей
• Знакомство с различными моделями и их интерфейсами.
• Основные возможности работы с текстами, файлами и другими материалами.
• Ограничения моделей и доступных пользователю функций.

1.3. Способы доступа к ИИ — нормативы, риски и возможности внедрения
• Чаты, корпоративные подписки, рабочие приложения и расширения, включая интеграции в IDE.
• Правила компании и требования к использованию корпоративной информации.
• Риски применения ИИ и условия его внедрения в рабочие процессы.

1.4. Преимущество внедрения нейросетей в рутину менеджера
• Регулярные задачи, в которых ИИ может помочь.
• Оценка времени на постановку задачи, проверку и доработку результата.
• Определение пользы ИИ для конкретного рабочего процесса.

2.1. Постановка задачи модели
• Определение цели и ожидаемого результата.
• Подготовка исходных данных.
• Передача контекста, необходимого для выполнения задачи.

2.2. Структура промпта
• Формулирование инструкций и ограничений.
• Указание формата ответа.
• Определение критериев качества результата.

2.3. Работа с ответом
• Уточнение запроса после первого ответа.
• Последовательная доработка результата.
• Запрос недостающей информации и исправление ошибок.

2.4. Повторяемые промпты
• Создание шаблонов для регулярных задач.
• Разделение постоянных инструкций и переменных данных.
• Хранение, адаптация и обновление личной библиотеки промптов.

2.5. Проверка результата
• Сопоставление ответа с исходными материалами.
• Проверка полноты и соответствия задаче.
• Отделение фактов от предположений и неподтверждённых утверждений.

3.1. Понятие скилла
• Скилл как повторяемая рабочая процедура.
• Отличия скилла от отдельного промпта.
• Задачи, для которых полезна такая процедура.

3.2. Описание скилла
• Назначение, условия применения и входные данные.
• Последовательность действий и ожидаемый результат.
• Правила проверки результата.

3.3. Создание скилла для регулярной задачи
• Разбор знакомой задачи на отдельные действия.
• Подготовка инструкций и шаблонов.
• Использование примеров входных данных и результата.

3.4. Проверка и доработка
• Тестирование скилла на разных материалах.
• Работа с неполными данными и выявление слабых мест.
• Уточнение инструкций по результатам проверки.

3.5. Библиотека скиллов
• Организация и хранение рабочих процедур.
• Обновление скиллов при изменении задач.
• Адаптация для личного использования и обмена внутри команды.

4.1. Принцип работы агента
• Выполнение задачи в несколько шагов.
• Использование доступных материалов и инструментов.
• Отличия агента от промпта и скилла.

4.2. Проектирование отдельного агента
• Определение цели и роли агента.
• Подготовка инструкций, материалов и инструментов.
• Настройка ожидаемого результата и правил выполнения задачи.

4.3. Границы самостоятельности
• Определение допустимых самостоятельных действий.
• Ситуации, требующие уточнения у пользователя.
• Точки проверки и согласования человеком.

4.4. Агенты для рабочих задач
• Подготовка требований по исходным материалам.
• Обновление документации после получения новых вводных.
• Составление отчётов по согласованным шаблонам.

4.5. Проверка работы агента
• Оценка результата по заданным критериям.
• Анализ ошибок и их возможных причин.
• Корректировка инструкций, контекста и доступных инструментов.

4.6 Оркестрация - путь к полной автоматизации процессов
• Понятие, распределение задач, контроль процесса

5.1. Подготовка и редактирование текста
• Создание черновиков писем, сообщений, инструкций и проектных документов.
• Сокращение и структурирование материалов.
• Адаптация текста под адресата с сохранением смысла: команда, заказчик, руководство.

5.2. Работа со встречами
• Подготовка повестки и вопросов для обсуждения, включая уточнение вводных и ожиданий заинтересованных сторон.
• Создание протокола и выделение принятых решений.
• Формирование списка действий, ответственных и открытых вопросов.

5.3. Анализ документов и проектных вводных
• Извлечение ключевой информации, выявление неопределённости и недостающих данных.
• Сравнение версий, поиск противоречий и актуализация документов после изменений.
• Подготовка вопросов и черновиков целей, границ и ожидаемого результата проекта.

5.4. Подготовка и проверка проектных результатов
• Декомпозиция работ, проверка полноты плана, выявление зависимостей и рисков.
• Подготовка статуса проекта и анализ проблемной ситуации с возможными вариантами действий.
• Контроль фактов, цифр, дат и полноты результата по исходным материалам.

5.5. Ограничения работы ИИ
• Влияние неполных материалов на результат.
• Работа с неоднозначными формулировками и неподтверждёнными выводами.
• Выбор подходящего промпта, скилла или агента и определение точек проверки человеком.

6.1. Как ИИ меняет работу руководителя проекта
• Изменение роли менеджера при использовании ИИ.
• Навыки постановки задач, проверки результатов и принятия решений.
• Обсуждение перспектив и ограничений ИИ в менеджменте.

6.2. Внедрение ИИ в команду
• Выбор задач, где применение ИИ может принести пользу.
• Оценка готовности команды и доступных инструментов.
• Пробное внедрение и оценка его результатов.

6.3. Обучение команды работе с ИИ
• Обучение на знакомых рабочих задачах.
• Создание общих шаблонов и обмен практиками.
• Работа с ожиданиями, сомнениями и разным уровнем подготовки сотрудников.

6.4. Организация командного использования ИИ
• Правила работы с корпоративной информацией.
• Ответственность за результат и контроль человеком.
• Развитие рабочих подходов по мере появления новых возможностей ИИ.