AI для бізнесу

• Claude Design — створення візуалу під бізнес
• Claude Code — збірка міні-додатків для бізнес-задач без знань програмування
• Claude Cowork — автоматизація рутини керівника
• Claude Skills — тренування власних навичок Claude під повторювані маркетингові задачі
• Claude Projects — робота з великими масивами даних компанії

Практика: створити один візуальний актив у Claude Design під свій реальний кейс — презентація, лендінг або звіт (на вибір студента).

Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності.

• Використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід.
• Як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників.
• Аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• Як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Упередженість алгоритмів у наймі та як її уникнути.
• Чому саме HR є основою у формуванні інноваційної корпоративної культури

Домашнє завдання: обрати ключовий відділ у вашій компанії, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності. Описати, як саме ви б їх застосували.

• Автоматизація бухгалтерського обліку, обробки рахунків та звітів.
• Використання AI для комплайенсу.
• AI для фінансового прогнозування.
• Управління ризиками, виявлення аномалій та шахрайства.
• Оптимізація логістики та управління ланцюгами постачання.
• Інтелектуальний документообіг: автоматичне розпізнавання та класифікація документів.
• AI в управлінні проєктами: прогнозування термінів, розподіл ресурсів, ідентифікація ризиків.

Практика: розбір концепції Corporate Knowledge Layer

• Як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект.
• "Купувати чи розробляти?": Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту.
• Як оцінити потенційну вигоду та термін окупності AI-проєкту.
• Покроковий план впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію.
• AHEAD методологія, за якою AI впроваджується у великих компаніях на ринку США.

Практика: скласти карту бізнес-процесів для вигаданої компанії та визначення топ-3 кандидатів на AI-автоматизацію

Домашнє завдання: AI roadmap + ROI — обрати процес, порахувати ROI, складність, сформувати roadmap впровадження.

• Пошук та оцінка підрядників та інструментів
• Типові помилки при впровадженні AI та чому проєкти провалюються
• Як запустити пілотний проєкт (MVP), щоб швидко перевірити гіпотезу
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення MVP
• Як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: наступні кроки після успішного пілоту.

Практика: визначити топ-3 критеріїв підбору підрядника

Домашнє завдання: скласти короткий бриф для потенційного підрядника на розробку/впровадження AI-рішення для вузького місця у вашій компанії

• Два підходи до використання AI: оптимізація vs трансформація
• AI-Augmentation: як підсилити наявні ролі та процеси
• Як вимірювати ефект AI-Augmentation
• AI-Native: як мислять і працюють бізнеси нового типу
• AI-Native моделі та технологічна основа: агенти, сервіси, продукти
• Перехід від Augmentation до AI-Native. Чи може МСБ стати AI-Native?

Практика: придумати ідею для AI-Native стартапу у своїй галузі. Описати його ціннісну пропозицію та ключову AI-технологію, що лежить в основі.

Домашнє завдання: розробити концепцію "AI-augmented" ролі для одного зі своїх співробітників.

• Етика AI в бізнесі: прозорість, справедливість та відповідальність алгоритмів.
• Хто несе відповідальність, якщо AI припустився помилки?
• Упередженість в AI: як виникає упередженість у даних та алгоритмах і як вона може нашкодити бізнесу
• Захист персональних даних (GDPR та українське законодавство).
• Авторське право на контент, згенерований AI.
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях.
• Регулювання ШІ в Україні та країнах Європи.

Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат компаній, та як упередити подібні ризики у своїй діяльності.

Домашнє завдання: проаналізувати, які типи чутливих даних обробляються у вашій компанії. Оцінити потенційні ризики, пов'язані з їх передачею AI-сервісам.

• Як AI створює нові вектори атак (дипфейки, складний фішинг).
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані при роботі з хмарними AI-сервісами.
• "Отруєння даних" та змагальні атаки (Adversarial Attacks)
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками.

Практика: демонстрація прикладів дипфейків та AI-згенерованих фішингових листів, та як розпізнати таку загрозу.

• AI як персональна операційна система керівника
• AI для роботи з інформацією та підготовки рішень
• AI як партнер у мисленні та генерації рішень
• Digital Twin керівника та масштабування рішень.
• AI для навчання та розвитку керівника.
• Від особистої ефективності до AI-стратегії бізнесу

Домашнє завдання: доопрацювати та представити власну AI-стратегію для бізнесу на 1-2 сторінки.

• Canvas Mode (Claude Artifacts, ChatGPT Canvas, Gemini Canvas): найшвидший спосіб зібрати робочий код за 5-10 хвилин без жодних спеціальних програм.
• No-Code платформи (Lovable, Google AI Studio Build, Bolt, v0): full-stack продукти з базами даних, авторизацією, інтеграціями та автоматичним хостингом.
• AI-IDE (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot): професійна розробка з AI-асистентом. Чому керівнику варто розуміти цей рівень, навіть якщо він не пише код.

Практика: зібрати персональний калькулятор витрат на впровадження AI в Lovable або Google AI Studio Build.