Задаём начало и цель
Определяем запуск, результат и исходные данные. Решаем, что агенту нужно помнить.
Запуск · цель · контекст · памятьПрактикум по ИИ для дистрибьюторских компаний
Научите команду дистрибуции решать любые задачи через искусственный интеллект
Каждый сотрудник приходит со своей задачей: от подготовки заказа до планирования закупок. За одну встречу в Zoom соберём на бумаге схему её автоматизации — с данными, инструментами, действиями и проверкой результата.
- Одна встреча в Zoom · практика на бумаге
- Для новичков и опытных пользователей ИИ
- Аккредитованная IT-компания
- Статус стартапа в ОЭЗ «Иннополис»
Корпоративный практикум
«Мастерская ai-агента»
Страница 1 из 15
Практикум проходит в комфортной среде — каждый работает индивидуально в распечатанной рабочей тетради.
Скачать тетрадь · PDF 15 страниц · для заполнения от руки
Практикум разработан специально для команд дистрибьюторских компаний
Групповой формат — индивидуальная работа в тетради
Участники описывают данные, действия и проверку результата. Мы вместе разбираем схемы и помогаем заполнить недостающие компоненты.
Среди участников, оставивших положительные отзывы, — люди в возрасте 67 лет.
Результаты участников
Реальные тетради участников. Нажмите на фото, чтобы рассмотреть схему.
NVIDIA · GTC 2026 · Основа практики
Практикум построен на основе методологии NVIDIA
NVIDIA создаёт вычислительную инфраструктуру для искусственного интеллекта. Она стала первой в мире компанией, чья капитализация достигла $5 трлн, и развивает технологии для нового поколения ИИ-агентов.
Как NVIDIA достигла $5 трлн · ReutersНа GTC 2026 NVIDIA представила подход к работе ИИ-агентов: они получают доступ к данным и инструментам, выполняют задачи и действуют в заданных границах. Компания показала, как такую автоматизацию можно встроить в работу бизнеса.
Мы видим в этом основу автоматизации на ближайшие 5–10 лет. На практикуме ваша команда освоит базовые принципы этой методологии: каждый на бумаге свяжет цель, данные, действия и проверку результата в схему своей задачи.
Открыть выступление на YouTubeПрограмма практикума
Полный прогон своей задачи на бумаге
Групповой формат · индивидуальная работа
SMART помогает задать цель. ИИ-агенту нужны ещё данные, инструменты и правила проверки. Каждый участник соберёт эти компоненты в сценарий своей задачи.
Описываем логику решения
Разбираем, что модель видит в данных и как выбирает следующий шаг. Формулируем инструкцию под задачу.
Модель · наблюдение · решение · навыкВыбираем действия и инструменты
Для каждого действия выбираем инструмент: прочитать таблицу, найти документ, подготовить отчёт.
Действие · инструментыПроверяем весь сценарий
Проходим путь от запуска до ответа. Находим пробелы, определяем, когда повторить шаг, а когда завершить задачу.
Проверка · повтор или завершение · результатЗадачи вашей команды
Каждый участник команды приходит на практикум со своей задачей
Байер, менеджер по продажам, руководитель отдела сопровождения или логист — каждый выбирает свою задачу. Ниже — примеры из работы регионального дистрибьютора.
Байер
Пример задачи
Подготовить заказ поставщику для регионального склада. Учесть продажи по территории, остатки, товар в пути, сроки поставки и кратность упаковки.
Результат на бумаге
Схема расчёта заказа: какие данные собрать, как выявить дефицит и что проверить перед закупкой.
Менеджер по продажам
Пример задачи
Подготовить предложение для магазина в своём регионе. Сопоставить прошлые закупки, остатки на складе, цены и дебиторку. Подобрать позиции для следующего заказа.
Результат на бумаге
Схема подготовки предложения с проверкой наличия, условий клиента и кредитного лимита.
Руководитель отдела сопровождения
Пример задачи
Собрать сводку по заказам клиентов: что подтверждено, где не хватает товара, что задерживается на складе или в доставке. Определить, кому нужно сообщить об изменениях.
Результат на бумаге
Схема проверки статусов, распределения задач сотрудникам и подготовки уведомлений клиентам.
Логист
Пример задачи
Составить план доставки с регионального склада в магазины и к дилерам. Учесть адреса, объём заказов, вместимость машин и время приёмки. Выделить срочные доставки.
Результат на бумаге
Схема составления рейсов и проверки ограничений перед передачей плана водителям.
Результат практики
Новый подход к рабочим задачам
У команды появляется общий способ проектировать автоматизацию — и для текущей задачи, и для следующих.
На встрече — схема на бумаге. Реализация — следующий шаг.- Цель и данные
- Определяем нужный результат и информацию для работы.
- Действия и инструменты
- Описываем шаги агента и выбираем, чем их выполнить.
- Проверка результата
- Задаём критерии готовности и условия повторной проверки.
Команда Alpes
Кто ведёт практикум
Ведущий практики
Дмитрий Титов
ИИ-инженер, сооснователь Alpes и Sellout MCP. Руководитель IT-подразделения дистрибьюторской компании «Акфикс». Два года опыта автоматизации внутренних процессов дистрибьюторских компаний.
На практике вместе разбираем ваши задачи, заполняем тетрадь и проверяем, как связаны компоненты схемы.
Опыт, проекты и выступленияНачнём с вашей командыОбсудим обучение
Обсудим обучение
и выберем рабочие задачи
Напишите нам в Telegram. Обсудим задачи вашей команды и согласуем встречу в Zoom.