# AI-воркшопы KT.Team: внедрение AI в средний и крупный бизнес

Canonical: https://www.kt-team.ru/ai-workshops

Source: https://www.kt-team.ru/ai-workshops

В среднем и крупном бизнесе AI буксует не из-за моделей. Люди боятся, что «нас уволят», юристы и бухгалтерия требуют невозможного, а IT превращается в единственную точку изменений. Мы сначала решаем реальную задачу, потом показываем, как решили, и учим менеджмент управлять такими изменениями самостоятельно.

## AI-внедрение ломается не на технологии, а на системе работы

- **Саботаж из страха** — Сотрудники слышат «AI» как «нас уволят» и начинают тормозить внедрение: не дают данные, спорят с пилотами, формально соглашаются и не меняют работу.

- **Нереалистичные требования контроля** — Юридический, бухгалтерский и ИБ-контуры часто требуют абсолютных гарантий, которых невозможно достичь старым процессом согласований и ручных проверок.

- **IT как единственный исполнитель** — Если каждая правка процесса идёт через IT, очередь изменений растёт быстрее, чем способность команды поставлять результат. AI только подсвечивает эту проблему.

## Воркшопы

- [Ускорение разработки крупных проектов с помощью ИИ](/ai-workshops/ai-acceleration) — Как перестать тонуть в legacy и начать доставлять ценность быстрее.

- [Ускорение всего цикла разработки (Time-To-Use) с помощью ИИ](/ai-workshops/ai-driven-engineering) — От «ИИ как чат-бот» к «ИИ как инженерный акселератор» — интеграция ИИ в методологию TTU.

- [Персональный ИИ-ассистент с OpenClaw](/ai-workshops/openclaw-assistant) — От нуля до цифрового работника за 2 часа — self-hosted, мультиканальный, ноль рутины.

- [AI-SecOps: автономные агенты кибербезопасности](/ai-workshops/ai-secops) — Как ускорить ИБ-проверки в 10 раз без потери качества — от ручного аудита к агентам 24/7.

- [ИИ-сотрудник технической поддержки](/ai-workshops/ai-support) — Микс из OpenClaw и AI-IDE (Claude Code), который закрывает базовые вопросы техподдержки: от ответов пользователям до автоматической настройки продукта.

- [Продвинутая настройка Claude Code](/ai-workshops/claude-code-advanced) — Продвинутые инструменты и подходы Claude Code — высокоэффективная ИИ-агентная разработка.

- [AI Native документы и отчётность для разработчиков](/ai-workshops/ai-native-docs) — LLM Wiki + SurfSense: корпоративная база знаний, которая собирается и обновляется автоматически.

- [ИИ-психолог: знания о себе, команде и менторинг](/ai-workshops/ai-psychologist) — Соберём личного агента на Claude Code или Codex, который помогает анализировать коммуникацию, чаты и голосовые заметки.

## Сначала решаем задачу, потом учим управлять изменением

Воркшоп не начинается с теории. Мы разбираем новый бизнес-процесс, собираем и проверяем рабочее решение, а затем проводим воркшоп, где специалисты компании учатся повторять этот путь самостоятельно.

- **01 · Изучение процесса** — Смотрим, как работа устроена сейчас: роли, данные, решения, ограничения юристов, бухгалтерии, ИБ и реальные точки сопротивления.

- **02 · Разработка и проверка** — Делаем работающий контур с AI-агентами, проверяем качество, безопасность, стоимость и пригодность для ежедневной работы.

- **03 · Воркшоп и передача** — Показываем, как решение было собрано, и учим специалистов управлять изменениями процесса без постоянной очереди в IT.

## Путь от «как оплатить?» до личных AI-ассистентов

- **Базовый доступ** — Компания решает приземлённые вопросы: как оплатить, кому можно пользоваться, какие данные нельзя отдавать, где фиксируется ответственность.

- **Практическое применение** — Команда перестаёт «пробовать чат» и начинает закрывать повторяемые задачи: отчёты, сверки, тикеты, документы, аналитику, регламенты.

- **Личные ассистенты в работе** — Менеджеры и специалисты получают личных агентов, которые знают контекст, помогают принимать решения и готовят результат в рабочем процессе.

## В крупной компании даже один освоенный процесс даёт большой выигрыш

- **× People · много пользователей** — Когда один сценарий осваивают десятки или сотни сотрудников, эффект повторяется каждый день и быстро превосходит стоимость пилота.

- **× Process · много повторений** — AI особенно полезен там, где есть регулярные решения, документы, сверки, коммуникация и контроль исключений.

- **↓ IT queue · меньше ручных доработок** — IT строит безопасную платформу для изменений, а пользователи формулируют нужный результат человеческим языком и получают его быстрее.

## Эксперты

- **Сергей Коршунов** — Преодоление сопротивления команды, быстрый переход на full-stack и независимая оценка качества крупных проектов на основе практик Amazon и Google.

- **Александр Становой** — С помощью ИИ (Codex и Opus) вошёл в проект, развивавшийся 5+ лет без документации, и поднял dev-окружение за часы вместо недель.

- **Андрей Путин** — Внедрение ИИ в инженерные и продуктовые процессы enterprise-команд, методология Time-to-Use.

- **Алексей Швец** — Автоматизация инженерных процессов и агентная разработка на реальных enterprise-задачах.

- **Дмитрий Крымский** — AI-driven архитектура, статический анализ legacy и объективный контроль качества.

## Мы не продаём курс по AI. Мы меняем способность компании внедрять изменения.

Более 13 лет мы делаем крупные enterprise-проекты и видим, где внедрение ломается: не в модели, а в доверии, контроле, процессах и ответственности. Поэтому воркшопы строятся вокруг результата, который уже можно проверить в работе.

> AI не внедряется приказом. Он внедряется через безопасный опыт, когда люди видят пользу в своей работе.