Специалист по управлению AI-агентами и системами

AI Systems Manager — специалист, который умеет проектировать, настраивать и контролировать AI-системы в организации. На курсе участники сделают рабочую AI-систему на базе n8n, Make, облачных и локальных моделей, настроят логику Input / Processing / Output, Work Item, human-in-the-loop и fallback.

Эта учебная программа для тех, кому нужны не отдельные AI‑инструменты, а управляемые AI‑системы, встроенные в реальные бизнес‑процессы. Участники научатся практически проектировать и собирать AI‑агентные системы, в которых несколько AI‑агентов объединены общей логикой работы: принимают входящие данные, формируют и управляют задачами, контролируют процессы и выдают управленческий результат. Это не обучение по программированию. Участники осваивают практические навыки управления AI как системой: архитектура Input–Processing–Output, Work Item как сквозной объект, контроль качества, human‑in‑the‑loop и оценка эффективности автоматизации.

В результате обучения формируется прикладная профессиональная компетенция по самостоятельному проектированию и управлению AI‑агентными системами в организации.

Искусственный интеллект  за последние годы перестал быть просто инструментом для генерации текстов и идей. Компании всё чаще переходят от разрозненного использования AI‑сервисов к построению целостных AI‑систем, где нейросети работают как команда: принимают входящие данные, обрабатывают их, принимают решения и формируют результат.

На практике это означает появление новой прикладной и управленческой роли — специалиста, который умеет не просто пользоваться отдельными AI-инструментами, а выстраивать управляемую AI-систему под конкретные задачи.

обучить участников основам профессии AI Systems Manager — специалиста, способного проектировать, собирать и управлять AI‑агентными системами в бизнес‑процессах. Научить выстраивать архитектуру AI‑систем, распределять роли между AI‑агентами, контролировать качество и надёжность решений, а также получать управляемый и измеримый результат от автоматизации.

Предприниматели, владельцы больших и малых компаний, специалисты, отвечающие за развитие предприятия, менеджеры, работающие с информацией и данными, секретари, ассистенты, бухгалтеры, финансовые руководители, работники отдела персонала и т.д. Все люди, заинтересованные в интеграции AI в рабочие процессы и снижении рутинных действий.

1. модуль. Управление AI-системами: задачи, роли, контроль.
   Алсу Валиева Специалист по разработке и управлению IT- продуктами. Основатель TallinnUp.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

2. модуль. Постановка задач AI-системе: логика, структура, результат.
   Алсу Валиева Специалист по разработке и управлению IT- продуктами. Основатель TallinnUp.
   Михаил Кремез Эксперт по коммуникации, исследователь и преподаватель университетов Латвии и Эстонии, лектор TallinnUp.

   • 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.

3. модуль. Делегирование задач AI: контроль качества, безопасность и управление рисками.
   Алсу Валиева Специалист по разработке и управлению IT- продуктами. Основатель TallinnUp.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

4. модуль. Инструменты и среда: Automation Layer, AI Layer, подключение моделей.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

5. Модуль. Input Layer: входящие каналы и формирование Work Item.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

6. Модуль. Output Layer и Storage Layer: хранение данных и передача результата.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • Output Layer как уровень формирования и передачи результата.

   • Storage Layer как уровень хранения данных AI-системы.

   • Выбор канала передачи результата пользователю или сотруднику.

   • E-mail как канал отправки результатов и уведомлений.

   • Telegram как канал передачи результата и статусов.

   • Google Sheets как базовый уровень хранения и вывода данных.

   • Airtable как расширенное хранилище для рабочих процессов.

   • PostgreSQL как решение для масштабируемой AI-системы.

   • Структура данных в AI-системе.

   • Связь между хранением данных, обработкой и выводом результата.

   • Практика:

     • Настройка хранилища данных для выбранного процесса.

     • Настройка Google Sheets или Airtable как рабочего слоя хранения.

     • Запись данных в систему.

     • Структурирование данных для последующей обработки и контроля.

     • Настройка передачи результата пользователю или сотруднику.

     • Отправка результата через Email, Telegram или Google Sheets.

     • Связка Output Layer с Input Layer в едином процессе обработки.

7. модуль. Надёжность и контроль качества AI-систем.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

8. модуль. Общая логика системы AI-агентов и сценарии применения AI-систем в бизнесе.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

9. модуль. Input Layer как цифровой фронт-офис организации.
   Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

   • 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.

10. модуль. Processing Layer: формирование и структурирование задач.
    Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

    • 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.

11. модуль. Processing Layer: приоритизация задач и контроль выполнения.
    Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

    • 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.

12. модуль. Output Layer: формирование результата, отчётность и сборка AI-системы.
    Александр Григорьев Cпециалист по AI-автоматизации.

    • 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.

Прошедший обучение сможет:

• проектировать архитектуру AI‑агентных систем (Input → Processing → Output);

• определять, какие бизнес‑процессы целесообразно автоматизировать с помощью AI;

• собирать и настраивать AI‑агентов для разных ролей: приём данных, формирование задач, приоритизация, мониторинг и отчётность;

• работать с Work Item как сквозным объектом управления задачами и данными;

• настраивать human‑in‑the‑loop и fallback‑сценарии для контроля качества;

• использовать n8n и Make для оркестрации AI‑агентов;

• контролировать стабильность, ошибки и ограничения AI‑систем;

• оценивать эффективность, риски и экономику AI‑автоматизации;

• принимать обоснованные решения о развитии и масштабировании AI‑агентных решений в организации.

Сертификат о прохождении учебной программы получат все, кто активно участвовал в обучении.

Оценка учебных результатов проводится по стандарту дополнительного обучения: занятия проходят интерактивно, с диалогом и практическими упражнениями. Каждый участник получает ответы на свои вопросы, разрабатывает собственный проект и получает индивидуальную обратную связь от лектора.