Полный гайд: Как внедрить нейросети в команду.

полный гайд о том, как внедрить нейросети в команду, чтобы ускорить ваш бизнес, увеличить у него доход и, собственно, нейросети помогали вам в этом. Сейчас вас ждёт следующее. Мы разберём стратегия внедрения нейросетей

в команду, что они могут сегодня. Пять уровней автоматизации бизнеса с помощью

нейросетей, шесть этапов выхода на новый

уровень для сотрудников и три шага, как

внедрить нейросети в команду. И также мы разберём, какие есть сложности при

внедрении нейросетей. Ну и, собственно, как их обойти. Начнём с первого - это стратегия применения нейросетей. И что они могут сейчас нейросети, они базово умеют очень много. Например, они могут понимать текстовые запросы, искать в интернете, искать по видео на YouTube, по книгам, понимать аудиоречь, анализировать файлы, анализировать что на фото и распознавать тексты. А на выходе выдают тексты с размышлениями, таблица, анализ данных, картинки, аудио, эмоции, PDF-документы, программный код, схемы, ссылки, даже целые исследования и графики. И никогда ещё в истории

человечества не было такой штуки. Но достаточно коротко хочу объяснить, а что это такое и как она работает. Если прямо представить это, то нейросети - это что-то похожее на плиту, да, потому что мы можем получить интеллектуальный продукт, э, это, допустим, кекс, пирог. И для этого нам нужна плита, это и есть нейросети. Нам нужны ингредиенты, исходные данные, которые мы загружаем в нейросеть, чтобы она их проанализировала. И нужен рецепт, то есть промт, запрос, который мы отправляем в нейросеть, и тогда мы получаем готовый результат. И мм раньше, ну вот сейчас так важно поэтому уметь составлять вот эти запросы, промты, для того чтобы сразу получать хороший результат. Важно уметь подготавливать эти исходные данные и понимать, что туда нужно загружать, чтобы из этого получить. Ну и, собственно, разбираться, да, на какой плите что готовить. И если раньше говорили, что а вопрос содержит половину ответа, то сейчас можно с уверенностью утверждать, что запрос содержит весь ответ полностью. И вот две стратегии, как использовать нейросети

для сотрудников в команде. То есть, если мы посмотрим на все знания человечества, вот эта вот школьная программа, то, что в принципе нас учат, она неглубокая и достаточно широкая, а есть экспертные знания у специалиста, они узкие и достаточно глубокие. И вот первая нейросеть chт GPT 3,5, которая была публичная, она чуть больше школьной программы могла делать или знать. Другая более продвинутая, да, 4О, сейчас уже 4. 5, пятая версия выходит. Вот они, конечно, могут сделать гораздо больше, чем то, что можно было сделать тогда. И сейчас выходят, есть две стратегии, как их использовать в команде. Стратегия номер один - это автоматизировать работу сотрудника. То есть мы дообучаем нейросеть тому, что человек может делать для того, чтобы она могла это делать быстрее. То есть мы фактически-то автоматизируем часть его работы. Понятное дело, всё не получится, но часть можно. На что это влияет? Вот, пожалуйста, Наталья Рёменко, методолог, которая у нас училась, она за 3 часа выполнила работу на месяц вперёд. Это, мне кажется, очень круто. Ещё у нас училился прямо команда специалистов по логистике. Сотрудница за где-то 1 час работы сделала себе ассистента, который за неё выполнял работу, которая занимала у неё 30, по 12 часа в день. 3 То есть 1 час внедрения нейросетей эквивалентен 3 часам каждый день её работы. И это, конечно, колоссальное ускорение. Да, таких кейсов много. Я

сейчас, наверное, подробно на них не буду останавливаться. Перейдём дальше. Следующая стратегия, как ещё можно здесь использовать нейросеть. Это вширь, то есть нейросеть может выдавать, а результат в абсолютно любой сфере. И это значит, что там, где мы не эксперты, не специалисты, мы можем получать очень эффективный дельный результат, особенно если мы касаемся команд. То есть, например, в команде, например, человек может быть не юристом, но ему нужно смотреть на какие-то юридические документы. Может быть такое, да, и здесь нейросеть может его как бы помочь, подменить, да, он может быть не HR, но ему нужно нанимать людей или адаптировать, анализировать их, создавать какие-то для них обучающие курсы. Он может быть не маркетологом, но ему нужно с маркетинговыми материалами разбираться, ему нужно анализировать и понимать, это хорошие или нехорошие вещи. И вот здесь как раз нейронки, они отлично помогают справляться. Вариантов здесь достаточно много. наверное, самый яркий, когда я просто решил провести социальный эксперимент и понять, а можно ли стать экспертом в любой области, если даже я в ней не разбираюсь, и если я знаю нейросети. Когда я про это рассказал, про меня написали в Secrete фирмы и gazet. ru, собственно, что я сделал? Есть сайт, где журналисты оставляют запросы специалистам. Все эти запросы я отправлял в чат GPT. Потом Chatт GPT просил раскритиковать этот же самый запрос, переписать его и обратно отправлял журналистам. за неделю. И мои статьи вышли на эксперт на k. ru, на мk, аф, э, кпфи финансы, Мир24, РИА Ноновости и известия. То есть всего восемь публикаций в СМИ за неделю. Но я очень хотел это сделать не с точки зрения того, чтобы, да, хакнуть систему, а показать, что если я, если специалист разбирается в нейросетях, то тогда он сразу становится специалистом в широком, а, круге сфер. И это достаточный уровень для того, чтобы закрывать, ну, какие-то базовые потребности. И тем самым компетенции, они увеличиваются. Например, в команде мы внедрили не ее юриста, то есть это и ассистент, которому любой сотрудник может отправить документы, договор и так далее на проверку. Он выдаёт заключение, что

нужно сделать. То есть любой сотрудник теперь обладает у меня в команде компетенциями а младшего юриста для того, чтобы понимать и согласовывать юридические документы. Двигаемся дальше. Следующее - это автоматизация с нейросетями, да? То есть, если первый уровень - это вообще работа вручную, дальше второй уровень - это работа с нейросетями, когда мы, а, выполняем промт в диалоге с нами. Следующий, а, следующий этап, да, это когда мы используем и ассистентов, то есть мы, ну, на метафоре с нашей плитой мультиварка, да, которая уже знает, как выпекать кекс. Мы просто загружаем туда наши, как ингредиенты и нажимаем выпечка. Она выпекает за нас. И, естественно, это ускоряет работу. Например, у нас был прецедент, когда студент на курсе Вадим Долгов, он обучил такого ассистента, который по схематичному чертежу рассчитывал полноценное коммерческое предложение и выдавал его мм клиенту. И этим ассистентом пользовался специалист, сотрудник, который вместо часа на вот этот расчёт коммерческого предложения начал тратить 5 минут. В итоге один специалист начал заменять трёх специалистов. И поскольку скорость расчёта увеличилась по сравнению с конкурентами, то увеличилось и количество заказов на 30%, что, конечно же, неплохо. И следующий уровень уже автоматизации - это когда мы говорим не про и ассистентов, да, это то, что доступно вот во внутреннем контуре компании, да, с доступом к там чату GPT, аналогичным нейросетям, а есть ещё внешний контур. Вот. Иагенты - это то

что работает во внешнем контуре компании. Это как кофемашина, у которой есть кнопка капучино. Я могу не знать, как готовится капучино, из каких ингредиентов, по какому рецепту. Я просто подхожу, нажимаю на кнопочку, мне наливается капучино. Вот то же самое мы можем сделать для общения с клиентами. Это может быть боты клиентской поддержки, это могут быть боты-продавцы, бот HR, который помогает там пообщаться с кандидатом. И вот это агенты, которые ускоряют работу. Ну и следующий уровень автоматизации, которому мы сейчас подходим, это и операторы- это когда действия уже выполняются в интернете по инструкциям и, мм, сама нейросеть может запускать какие-то процессы через компьютер, через браузер или просто в интернете что-то делать. И мы сейчас подходим к этому уровню автоматизации. И здесь, да, действительно, есть потрясающие решения, которые ускоряют работу кратно. Но базово, если мы посмотрим на чатботы иботы, это вот то, чему мы обучаем на курсе, что чат боты - это как железнодорожный состав. Если у него нету инструкции, то он, ну, никуда не поедет. А Иибот - это как корабль в море. Если у него нет инструкции, куда ветер дунет, туда он и поплывёт. То есть он может поплыть куда угодно. И задача по работе с ними научить сотрудников для, ну, если для чатботов нужно инструкции делать под каждый вообще шаг, чтобы они могли хоть что-то сделать, то для иботов, и в этом как раз их удобство в работе, что им достаточно назначить вектор и сказать, что вот в ту сторону плыви, туда двигайся, и тогда получается. И здесь меньше требуется усилий для того, чтобы вот эти инструкции сделать и, соответственно, быстрее, получается, достигнуть необходимого результата. Вот, собственно, это и есть тот ключевой навык, которому нужно сейчас обучать сотрудников для того, чтобы команда ускорила свою работу. На выходе это можно создать службу поддержки, гласарий, ассистенты, которые тестируют ваших сотрудников, тестирование, аттестация, например, Астхик, владельца кафе на бале, она сделала нейросеть, которая общается с посетителями кафе. А

специалист из компании Exit сделал себе и ассистента, который назначает просмотр авто. Мы, собственно, сделали нейропродавца и внедрили его. И вот таких и ботов, и агентов мы будем, собственно, делать немножко. Откуда я всё это знаю? Меня зовут Павел Лебедев. 22 года я уже занимаюсь маркетингом, рекламой и дизайном и обучаю топовые компании и сотрудников них, да, Центробанки, Газпрома, РЖД. А как доносить мысли до других людей? И NPС тренингов у меня больше 88%, что действительно высоко. консультирую известных спикеров, блогеров и уже давно увлекаюсь и изучаю искусственный интеллект, как его можно внедрить в работу. Да, с 2011 года до того, как это было хайпом. И мм то, что можно было делать тогда, на самом деле, э за там полгода, год и за там миллионы рублей, сейчас это можно сделать буквально за там 15 минут и получить более качественный результат, чем на тех технологиях, которые есть. То есть настолько шагнул прогресс вперёд. И вот весь этот опыт я вложил, чтобы сделать обучение по нейросетям, которое помогает внедрять и ускорять компании. И вот шаги, которые нужно пройти для того, чтобы внедрить изменения в вашу команду. Потому что впереди вас ждёт следующее, что люди могут сказать, что слушайте, а нам не нужны нейросети, нам всё хорошо. И это некоторая проблема, да, с этим, потому что СМИ создали такой нарратив

что а нейросети всех уволят. И как этот преодолеть барьер и как сделать так, чтобы внедрение случилось? Так вот, есть шесть этапов внедрения нейросетей. А первое, с чего мы начинаем, что большинство сотрудников находятся в состоянии рутины. Они живут там, и для них всё хорошо, пока не появляется какой-то пример, мечта, что, мм, можно как-то по-другому. После того, когда появляется мечта, они в зоне мечтателя начинают, они начинают что-то, а, смотреть, изучать, но пока ещё не предпринимают действия по внедрению этого до тех пор, пока у них не появится насмотренность. И вот когда насмотренность появилась, только тогда они начинают что-то пробовать и действовать и делать попытки. И они попадают замечательную, что называется, долина смерти у стартапов, да? Потому что вот зону намерения и следующую зону творчества проходят, дай бог, один из десяти стартапов, а иногда один из 100. Почему такое происходит? Ну, в зоне намерения мы пробуем, пробуем, пока не случается первый прецедент. В зоне творчества мы делаем прецедент раз за разом. Они случаются не системно, не, ну, может быть, хаотично, до тех пор, пока не появляются правила, по которым создаётся. И это именно касательно правил того, как я свою работу выполняю с нейросетями. И тогда я уже попадаю в зону структурирования, когда я начинаю находить всё новые и новые закономерности, правила, упорядочивать свою работу. А после этого мы переходим к тому, что появляются показатели KPI, и мы переходим в зону системы и начинаем улучшать каждый раз за разом вот эти показатели, которые уже есть. А потом вообще появляются ритуалы, что мы что-то делаем, потому что так надо делать. И вот эти этапы нужно пройти для того, чтобы внедрить нейросеть. И выход на новый уровень он находится, да, сейчас покажу на слайде. Вот он, а, находится, вот чаще всего мы находимся и команда находится здесь, а выход на новый уровень он где-то здесь. И наша задача для того, чтобы внедрить нейросети - это вот пройти весь этот путь. И сейчас я расскажу, а как его можно пройти по шагам и какой формат обучения нейросетям есть для того, чтобы это внедрить в вашу команду. И есть три шага для внедрения искусственного интеллекта в команде. Шаг номер один - это открытый мастер-класс, когда мы повышаем насмотренность в команде, да, возвращаясь к нашей схеме. То есть вот мы берём людей, которые находятся э здесь э в зоне рутины, да, вот здесь, и мы увеличиваем им насмотренность так, чтобы они сказали: "Вау, круто, я хочу это попробовать". Это, собственно, шаг один. Следующее, анкетирование и отбор.

В этот момент после вот этого мастер-класса мы должны получить лидеров цифровой трансформации, то есть тех людей, которые хотят внедрять нейросети. Они горят этим, они понимают: "Вау, это круто, я хочу это внедрять в нашу команду" и сделать так, чтобы это случилось классно, да? Они уже больше не боятся, что нейросети хвалят. Они понимают, что они будут теми людьми, которые будут внедрять нейросеть в работу. После того, как мы провели анкетирование, отбор, мы переходим к следующей части - это практикумы и выполнение проекта. И это как раз в зоне намерения позволяет довести людей вот до этой точки, когда они уже сделали первый прецедент, ещё несколько попробовали и, возможно, какие-то ошибки отточили и перешли в зону структурирования всего этого и внедрения в команде. Вот это три шага, которые необходимо внедрить. Ну и сейчас я расскажу буквально 3-4 минуты, а как мы это делаем по шагам для того, чтобы получился хороший результат. Вот. Первое - это мастер-класс, который мы проводим на всю компанию. То есть я прихожу в крупные компании, очень часто провожу мастер-класс на час- полтора, и численность там может быть все сотрудники в команде, а там от 20 до 500 человек. Главные результаты, которые получаются благодаря этому - это то, что вывод получается у людей, что нейросети - это помощники, а не враги. И они помогают нам создать ээ более качественный продукт. Они помогают каждому сотруднику быстрее выполнять его работу. Ну и самое, наверное, главное, что сотрудники понимают, что они в данном случае выигрывают, потому что они становятся теми людьми, кто первые внедряют нейросети в команду. Они становятся прямо вот этими крутыми специалистами и лидерами. Дальше у каждого из них появляется пошаговый план, как внедрить нейросети мне лично. Вот это ключевая задача, что нужно, чтобы человек с собой унёс, чтобы он понимал, какой проект выбрать, какой процесс автоматизировать, какие задачи можно делегировать нейросетям, какими нейросетями это решить, что мне изучать дальше. Если вот с этим набором уходит сотрудник, ура, мы достигли своей задачи, потому что тогда мы получаем где-то 50-100 замотивированных участников, которые будут внедрять нейросети в вашей компании. А если они будут внедрять, то, ну, а просто статистика, да, что -э количество решений, которые принимается сотрудникам с нейросетями на 30% выше, чем сотрудник, который не принимает его их. И, ну, а гарантированно мы получаем увеличение эффективности. И дальше на выходе мы можем отобрать отсюда где-то 20 лидеров цифровой трансформации. То есть это те люди, которые будут дальше внедрять нейросети в свою работу. Как происходит отбор? А это где-то 1-2 недели нам нужно провести анкетирование. Вам нужно провести анкетирование этих людей и индивидуальные встречи. На анкетирование мы выясняем, а какой проект человек хочет взять, внедрить и какой он, видит, эффект будет от внедрения этого, ну, нейросетей в процесс. И в результате мы отбираем от 20 до 60 человек тех, кто будет дальше со своим проектом выходить вперёд. И для того, чтобы они выбрали правильный проект, а мы часто проводим индивидуальные встречи с каждым сотрудником и составляем ему пошаговый план. Ага, ты HR. Вот, например, HR мне говорит: "Я хочу сделать автоматизировать най". И мы говорим: "Супер, тогда вот тебе нужно для автоматиза автоматизации найма тебе нужно первое изучить, как делать и ассистентов, которые, например, анализируют анкеты сотрудников. Второе, тебе нужно изучить модуль по внедрению нейросетей, того же самого чата GPT в Яндекстаблице или в Excel, или в Google таблице для того, чтобы автоматизировать обработку вот этих анкет. И тогда ты получишь автоматизацию найма. Ну и аналогичным образом мы проводим через каждого сотрудника вот эти встречи. И это даёт прямо индивидуальный путь и пошаговый план для каждого. Дальше помочь получить доступ с к нейросетям. Чуть позже я расскажу по поводу, а, доступа из РФ, какие там есть сложности, но базово нам нужно дать этот доступ. Мы сотрудникам, например, на обучение у нас

мы даём оплаченный доступ к нейросетям. У нас даже работает штатный IT-специалист, который помогает настраивать доступ к нейронкам, если есть сложности. Он подключается по видеосвязи и там открывает доступ, решает, если какие-то вещи есть. И также есть персональная консультация по внедрению нейросетей, да, когда мы разбираем, а какие нейросети нужно, какие задачи можно решить, а что, может быть, пока ещё нельзя решить. И тем самым каждый сотрудник приходит на обучение после вот этого отбора со своим персональным проектом. Двигаемся дальше. Следующий шаг - это внедрение искусственного интеллекта в работу. Этот процесс от 2 до 8 недель и от 10 до 60 сотрудников. Из чего он состоит? Это онлайн-практикумы, когда мы уже в зуме работаем. Сейчас расскажу подробнее, что это такое. А разборы в прямом эфире, когда каждый человек приходит и говорит: "Вот, у меня есть такая задача, но мне не получилось её решить или вот этот промт не работает. Я хочу вот эту задачу решить". И мы это разбираем. Видеоуроки для того, чтобы сотрудники могли самостоятельно какие-то вещи обучать и пошаговые инструкции, где прямо не спеша медленно рассказывается. Нажимаем на эту кнопочку, на эту, вставляем вот этот промт, получаем вот этот результат. Нажимаем сюда, сюда, получаем вот так. То есть, ну, элементарные такие вещи. И ещё модули по специализации, потому что, э, люди приходят с совершенно разными своими запросами. И наша задача, когда мы внедряем нейросети в работу, сделать так, чтобы каждый нашёл решение для себя. Поэтому мы внедряем модули по специализации, чтобы каждый человек мог эти модули посмотрев, внедрить это в свою работу. И мы их постоянно пополняем. Ну и поддержка кураторов, которые проходят регулярно там весь этот путь вместе со студентами, даже там 2 месяца, они постоянно в чате на связи отвечают на вопросы, присылают какие-то решения, которые могут не войти во всё то, что описано выше. Что такое практикумы? Практикумы - это работа в зуме. Например, когда мы создаём и ассистентов, у нас есть первый практикум, а, и на нём происходит следующее. Я разбиваю людей в зуме на мини-группы, и один человек, он является пользователем, который рассказывает свой промт для всех остальных. Все остальные в данный момент, они, э, в роли чата GPT. Они говорят: "Вот, слушай, если бы ты дополнил свой промт вот так, так и так", то тогда мне, как чату GPT, было бы легче помочь. После этого он получает обратную связь: "Меняемся". И уже другой человек становится пользователем. Все остальные теперь снова чатом GPT и дают ему обратную связь. И вот так происходит. э-э циркуляция в течение нескольких, э, минут. И за это время каждый даёт обратную связь нескольким проектам, каждый чувствует себя в роли чата GPT, каждый докручивает и получает большое количество обратной связи по своему промту. И после этого уходит, доделывает свой промт, отправляет в чат GPT и снова возвращается в мини-группу. И таких циклов мы делаем несколько за время практикума. В результате, конечно же, после трёх-четырёх таких итераций, а качество ассистентов, оно колоссально возрастает. И человек уже понимает, а где пределы и ограничения у этой системы, что она может сделать, что она не может сделать. А вот если я, например, про продуктовик, что там можно сделать? А если я безопасник? А если я тот и так далее. И помимо этого увеличивается насмотренность. То есть люди понимают, а с какими запросами можно обращаться, а как отправлять, а что будет, если такой запрос отправить, даже если он не мой, а какой будет другой запрос? И в целом это увеличивает побочный эффект, что люди понимают, как вообще делегировать задачи, потому что они на своей шкуре понимают, что, мм, это понятно, это непонятно. И эти практикумы, вот это один практикум по созданию и ассистента. Второй практикум у нас по созданию нейрофотосессии с нуля. Опять же, да, не для всех специалистов это может быть актуально, но для кого-то да. Третий практикум по созданию цифрового двойника, а это для контента. Четвёртый практикум у нас по написанию книги, гайда или большого какой-то подробной инструкции с нуля, да, и у нас уже больше со0ка выпущено книг нашими студентами, которые обучались. Пятый практикум по созданию автоматизации и создания нейропродавца или менеджера клиентской поддержки. Нейроменеджера клиентской поддержки. который вот помогает в работе, да, вот такие практикумы есть. И какие-то из них нужны для команды, какие-то могут быть не очень актуальны, то есть для разных специалистов разные, но базово, если вот через эти все мы проходим, то тогда а уже у сотрудника складывается и кругозор, и большой опыт прецедентов того, как можно внедрять нейросети в работу. И если это разложить на расписание на 8 недель, то получится примерно такой график. Первая неделя - это текстовые нейросети. Вторая неделя - это графические нейросети и работа с цифровой фотосесси сессией с нуля- это работа с дизайном с помощью нейросетей. А дальше третья неделя - это видео нейросети и как анимировать тот контент, который есть. Потому что видеоконтент он сейчас основной источник входящих клиентов, особенно для бизнеса. Четвёртый модуль- автоматизация с искусственным интеллектом. И пятое - это уже модули по специальности, да? А

достаточно быстро я пролесну, что в какой модуль входит, да? То есть предобучение, есть бонусы, есть текстовые нейросети, и в каждой есть и э уроки, которые обязательны для изучения, и пошаговые инструкции, которые каждому, например, ну, кому-то нужно про переводы, а кому-то не нужно про переводы, кому-то нужно про контент-план, кому-то не нужно. Поэтому здесь сотрудники выбирают уже для себя сами. графические нейросети, нейросети для дизайна, видеонейросети и автоматизация с искусственным интеллектом. И последнее - это модули по специализации. Здесь, э, каждая модуль - это прямо кладесь и набор решений для конкретного специалиста, потому что есть, например, а, нейросети для HR, нейросети для аналитиков, нейросети для маркетплейсов, для блогеров, для маркетологов, а-э, для руководителей, собственников бизнеса, информационная ба безопасность для сотрудников. Ну вот а такой путь. И если мы через всё это проводим, то на выходе мы получаем, что, конечно, что нейросети внедрены в команду, и эффективность команды возрастает, а это ведёт к увеличению прибыли либо к увеличению скорости. Но есть нюанс, некоторые сложности могут возникать в процессе внедрения. И вот как их обойти? Первое - это то, что большинство сотрудников сопротивляется внедрению нейросетей из-за нарратива, который есть в СМИ, что, э, люди могут забыть свою профессию, нужно всех уволить и так далее. И здесь ключевая мысль, что в начале, когда мы рассказываем про нейросети, нужно для них донести, что это способ, который, наоборот, их усилит и вообще мм поможет им в ближайшем вот этом новом мире справиться со всеми вот этими вызовами, которые их ждут. Следующий момент связанный с информационной безопасностью, потому что если мы говорим про нейросети, то это онлайн-сервисы, которые находятся на зарубежных серверах. И для некоторых госкомпаний это невозможно для использования, и это большие риски. Поэтому какие решения здесь есть? Если мы используем зарубежные нейросети, то обязательно обучить этому сотрудников, что должна использоваться обезличенная информация и что из зарубежных источников нужно получать информацию, а не отправлять туда конфиденциальные данные. Если использовать российские, то здесь есть, конечно же, аналогии Гачат и Яндекс GPT, которые, ну, хранят данные на российских серверах. Если использовать локальные Ии такие как Deпсик, ГРОК и другие, то это тоже как решение, потому что они работают локально и с точки зрения безопасности данных они, ну, а более секюрны, хотя у них тоже есть свои ограничения. Ну и последняя история - это получить доступ к нейросетям. И для корпоративного сектора это тоже может быть барьером, потому что нужно получить этот доступ без виpна, без э возможности оплаты за рубеж. И здесь есть сервисы, которые провайдеры, можно их назвать, или враперы, да, то есть это GPнель, Alpino, GPT и другие, которые позволяют получить доступ, оплачивая по безналу даже с российской карты без випинов. И второе - это сервисы, которые не требуют VPN. Есть большое количество уже аналогов нейросетей, да, тот же самый DeipsК, для него, ну, VPN уже не требуется, да и регистрация там, а, совершенно простая по сравнению с тем же самым клодом. И это решает практически задачу с доступом и с информационной безопасностью. Ну и последняя сложность - это ограниченное время на обучение. Вот здесь тоже большой барьер для многих сотрудников. Они могут сказать, что ой, мы заняты, нам некогда и так далее. Но вот самая хорошая новость в том, что 2 часа нужно инвестировать в первый практикум, когда они создают своих ассистентов, и после этого у них высвобождается минимум 1 час свободного времени в день, который можно потратить на что? На обучение. Но обычно у людей такой подъём эмоциональный, что они после этого готовы ещё и ещё больше инвестировать туда времени, как только они получают первый результат. Поэтому самое главное - это убедить их потратить вот эти 2 часа инвестировать в изучение

и внедрение нейросетей. Но ещё для того, чтобы это было удобнее, мы разделили наше обучение на два таких потока направления, да. Первое - это основные уроки. Они нужны для того, чтобы, ну, для руководителя, я написал, ну, по большому счёту, для каждого сотрудника, чтобы человек их изучил по шагам и дальше эти уроки он внедрил в работу и уже понимал как минимум верхнеуровнево и структурно, да, как эта штука работает, какие промты отправлять, что работает, что не работает. А уроки по желанию - это пошаговая инструкция. То, что я уже говорил, да, они узко специализированные. Вот как конкретную вот эту задачу решить с помощью нейросетей. Шаг 1 2 3. Промпт вот этот добавляем, получаем результат. И это не обязательно проходить. За счёт этого объём а контента, который есть, он достаточно большой, но обязательного его достаточно немного. То есть это там условно 15 минут в день будет достаточно для того, чтобы погрузиться в эту тему, изучить и внедрить. Так что, друзья мои, если это вам актуально, вы хотите внедрить нейросети в вашу работу, внизу у нас есть контакты нашего менеджера. А, и вот на экране вы тоже их видите. Вы можете написать ей, и дальше уже мы можем обсудить с вами индивидуальные условия внедрения нейросети в вашу работу. Ну а вы теперь получили пошаговую инструкцию, которую можете внедрять. С вами был Павел Лебедев. Хорошего дня. Пока-пока.