Перейти к основному содержанию

Не курс для всех. Пилот для одной задачи.

Собираем обучение по ролям, переносим практику в рабочий процесс и показываем руководителю не процент просмотра, а готовый результат.

  • Маршруты по ролям
  • Проект на задаче компании
  • Обучение на RU · UZ
1рабочая задача в основе обучения
3роли: HR, руководитель, сотрудник
8программ, с которых можно начать
RU · UZязыки корпоративного обучения

Начните не с тем. Начните с изменения.

Сильный пилот заранее отвечает на три вопроса: что меняем, кто выполняет работу и чем докажем результат.

Обычный сценарийТемы → просмотр → процент завершения

Контент закончился, но рабочий процесс остался прежним.

Контур LYNQЗадача → действие → артефакт → решение

Команда показывает работу, которую можно проверить и использовать.

01
Рабочая задача

Выбираем, что нужно улучшить

Фиксируем одну реальную задачу, участников и ожидаемый результат. Только после этого выбираем темы и инструменты.

02
Обучение по ролям

Каждому — свой маршрут

Сотрудники получают только те уроки и практику, которые нужны в их работе. Общая основа остаётся единой для команды.

03
Проверка результата

Показываем, что изменилось

Руководитель видит готовую работу, критерии оценки и следующий шаг: продолжить, улучшить или остановить инициативу.

Выберите предметную основу. Контур соберём под задачу.

Программа задаёт общий язык. Роли, рабочий проект и критерии проверки согласуются для конкретной компании.

01 AI-грамотность для всей командыОфисные сотрудники, продажи, маркетинг, HR, финансы, поддержка и руководители. 4–6 недель8–12 часов

Единый безопасный стандарт работы с AI для сотрудников без технической подготовки.

Что получит командаКоманда умеет выбирать подходящие AI-задачи, защищать данные, проверять результат и применять AI в одной ежедневной операции.
Ключевые темы
  • Где AI действительно полезен
  • Постановка задачи и критерий результата
  • Безопасность данных
  • Проверка фактов и качества
  • Первый рабочий сценарий
Открыть программу
02 AI для руководителейРуководители функций, директора, владельцы процессов и проектные лидеры. 6 недель12–16 часов

Как выбирать AI-инициативы, ставить задачу команде и контролировать результат без погружения в код.

Что получит командаРуководитель формирует AI-portfolio подразделения, оценивает экономику, риски и запускает один управляемый пилот.
Ключевые темы
  • AI-стратегия подразделения
  • Карта процессов и потерь
  • Приоритизация use cases
  • Экономика и KPI
  • Pilot charter и governance
Открыть программу
03 AI-продуктивность и офисные процессыАссистенты, офис-менеджеры, аналитики, специалисты бэк-офиса и руководители. 5 недель10–14 часов

Документы, встречи, переписка, отчёты и повторяющиеся операции — в единой практической программе.

Что получит командаКаждый участник создаёт личную AI-систему работы и автоматизирует минимум одну повторяющуюся операцию.
Ключевые темы
  • Документы и письма
  • Встречи и follow-up
  • Таблицы и аналитические записки
  • Шаблоны и SOP
  • No-code автоматизация
Открыть программу
04 AI для маркетинга, продаж и экспортаМаркетинг, продажи, экспорт, product marketing, коммерческие и аналитические команды. 8–10 недель22–30 часов

Исследование рынка, контент, B2B-продажи и экспортная аналитика в одном коммерческом контуре.

Что получит командаКоманда создаёт проверяемую карту рынка, систему контента, список приоритетных клиентов и план коммерческого пилота.
Ключевые темы
  • Market intelligence
  • Сегментация и ICP
  • AI-контент-система
  • Account research и outreach
  • Экспортный scorecard
Открыть программу
05 AI-автоматизация и агентыБизнес-аналитики, automation specialists, product managers, IT и внутренние разработчики. 10–12 недель30–45 часов

От карты процесса до безопасного прототипа AI-агента с инструментами, evals и human handoff.

Что получит командаКоманда проектирует и демонстрирует один управляемый AI-agent pilot с измеримым эффектом.
Ключевые темы
  • AS-IS и TO-BE
  • Tool contracts
  • Память и состояние
  • Guardrails и handoff
  • Eval set и pilot launch
Открыть программу
06 Данные и AI-аналитикаАналитики, финансы, маркетинг, продажи, операционные и продуктовые команды. 8 недель20–28 часов

Проверка качества данных, аналитические модели, визуализация и управленческие выводы.

Что получит командаУчастник проходит путь от вопроса и data quality audit до decision memo и спецификации дашборда.
Ключевые темы
  • Постановка аналитического вопроса
  • Data quality
  • Метрики и сравнение
  • Визуальный анализ
  • Decision memo
Открыть программу
07 AI-governance, риски и ответственное применениеРуководители, legal, compliance, информационная безопасность, HR и владельцы AI-сценариев. 6–8 недель16–22 часа

Политики, роли, контроль, human oversight и процедура инцидента для корпоративного AI.

Что получит командаОрганизация получает минимальный AI Governance Pack для управляемого пилота и масштабирования.
Ключевые темы
  • Реестр AI-сценариев
  • Классификация рисков
  • Роли и human oversight
  • Контроль данных и качества
  • Инцидент и повторная оценка
Открыть программу
08 Промышленный AI и корпоративные знанияПроизводство, качество, инженерные службы, IT/OT, цифровизация и технические эксперты. 10–14 недель30–50 часов

Производственные use cases, качество, RAG-база знаний и безопасный промышленный пилот.

Что получит командаКоманда готовит доказательный промышленный пилот или корпоративную RAG-систему с критериями go/no-go.
Ключевые темы
  • Process discovery
  • Baseline и данные
  • AI opportunity matrix
  • RAG и инженерия знаний
  • Pilot Charter и go/no-go
Открыть программу

Шесть этапов. Один понятный контур.

Каждый этап заканчивается решением или рабочим материалом, а не ещё одним просмотренным модулем.

  1. 01

    Выбираем, что нужно улучшить

    Фиксируем одну реальную задачу, участников и ожидаемый результат. Только после этого выбираем темы и инструменты.

  2. 02

    Разбираем задачу

    Фиксируем процесс, участников, ограничения и ожидаемый результат.

  3. 03

    Собираем программу

    Выбираем уроки и практику для каждой роли.

  4. 04

    Учимся на рабочем проекте

    Команда применяет знания к согласованной задаче компании.

  5. 05

    Подводим итог

    Показываем руководителю готовые материалы, выводы и следующий шаг.

  6. 06

    Показываем, что изменилось

    Руководитель видит готовую работу, критерии оценки и следующий шаг: продолжить, улучшить или остановить инициативу.

Каждый видит свой следующий шаг.

Не три разрозненных отчёта, а три представления одного пилота и одного результата.

01HR / L&D
Главный вопрос

Кто учится и кому нужна помощь?

Стартовый уровень, назначенные программы, активность, сроки и результаты проектов.

  • Навыки команды
  • Прогресс по группам
  • Где нужна помощь
02Руководитель
Главный вопрос

Что команда уже умеет делать?

Готовые работы, критерии проверки, ограничения результата и варианты следующего шага.

  • Проекты команды
  • Проверенные работы
  • Продолжить · улучшить · остановить
03Сотрудник
Главный вопрос

Что мне сделать сегодня?

Персональный маршрут, одна следующая задача, обратная связь и подтверждённый результат.

  • Практика по роли
  • Помощь Lina AI
  • Готовые работы

Не сертификат о просмотре. Рабочие доказательства.

У компании остаются материалы, по которым видно исходную точку, качество работы и решение о следующем этапе.

Собрать контур пилота
  1. 01

    Карта стартового уровня

    Фиксирует исходную точку команды до начала пилота.

  2. 02

    Маршруты по ролям

    Показывают обязательную основу и различия между функциями.

  3. 03

    Рабочие шаблоны и проекты

    Остаются у компании и используются после обучения.

  4. 04

    Критерии проверки

    Объясняют, почему готовая работа принята или требует доработки.

  5. 05

    Отчёт для руководителя

    Собирает выводы, ограничения и навыки, которых пока не хватает.

  6. 06

    План следующего шага

    Продолжить, улучшить программу или остановить инициативу.

Приходите с задачей, не со списком курсов.

Опишите процесс, роли и результат, который должен появиться после пилота. Этого достаточно для первого разговора.

Открыть заявку

Условия, которые лучше прояснить заранее.

Без универсальных обещаний ROI: границы и критерии результата фиксируются под задачу компании.

01Нужно ли обучать всех одинаково?

Нет. Общая AI‑основа может быть единой, но задания, проекты и критерии результата различаются по ролям и рабочим задачам.

02Можно ли использовать документы и кейсы компании?

Да, после согласования прав доступа, конфиденциальности, допустимых данных и безопасной среды. Конкретный режим определяется до старта.

03Как измеряется результат?

Сравниваем исходную точку, готовые работы, критерии качества и выбранный компанией показатель процесса. Универсальный ROI заранее не обещается.

04Можно ли начать с небольшой группы?

Да. Пилот одной функции или команды обычно даёт более управляемую обратную связь. Размер группы определяется задачей и возможностью проверить проекты.

05Можно ли настроить Academy под бренд компании?

Возможность брендирования и отдельного пространства зависит от конфигурации и обсуждается до старта.

06Как формируется стоимость?

По составу программы, количеству участников, глубине адаптации, формату проверки и требованиям к пространству команды.