• Какие нейросети сейчас реально работают (и для каких задач их использовать): от GPT-4.5 до Claude и Gemini
• Как собирать фактологию с помощью Perplexity, Gemini и других инструментов (и почему нельзя доверять им без проверки)
• Чем полезны Copilot, Cursor и Bolt для быстрого прототипирования и команд разработки
• Как собирать полноценные мультимодальные пайплайны из голосов, картинок, видео и текста

• Почему интеграция AI это не про технологии, а про культуру, лидерство и системные шаги
• Что мешает командам начинать использовать AI и какая в этом роль руководителей
• Как превратить эксперименты с AI в устойчивую практику

• Как сократить затраты на создание образовательного контента в 2−5 раз, повышая при этом качество уроков благодаря AI-персонализации
• Какие этапы контент-продакшена можно делегировать ИИ
• Как рассчитать бизнес-эффект персонализации

• Как с минимальными усилиями понять, за какой продукт люди готовы платить
• Какие AI тулы помогают в быстром тестировании гипотез

• Как превратить ранний прототип в полноценный платящий SaaS
• Какие решения помогли ускорить рост
• Когда и как привлекать первые инвестиции
• Как собрать команду без известного HR-бренда: формирование миссии, culture-fit-интервью и мотивация опционами

• Почему промедление с AI-автоматизацией может стоить десятки миллионов (на примере INMYROOM)
• В чем ценность мгновенных feedback loops на основе AI-аналитики
• Как определить, какие процессы и отчёты стоит полностью делегировать AI, а какие задачи оставить за людьми

• Как с помощью GPT + JTBD поднять средний чек в 3,5x и удвоить продажи премиума без просадки конверсии
• Как провести сегментирование и 40 JTBD-интервью для точечной упаковки предложений
• Как использовать GPT так, чтобы продавцы легко транслировали ценность
• Как оперативно переупаковывать оффер через AI-интерфейс для продавцов

• Кто такой AI-чемпион и как его найти/вырастить в компании
• Как рассчитывать экономику и ROI AI-инициативы, чтобы не потерять миллионы на бесполезных пилотах
• Какие ключевые навыки и процессы нужны для быстрой и безопасной интеграции AI-решений

• Где AI дает максимальный ROI в маркетинге, продажах и операциях
• Как системно внедрять AI-агентов, а не ограничиваться экспериментами
• Какие инфраструктурные компоненты нужны для масштабируемых AI-решений
• Как избежать фатальных ошибок при внедрении и получить ясный AI-roadmap

• Как организовать инициативные группы по направлениям (AI евангелистов)
• Как рассчитывать экономический эффект AI-инициатив, но не завышать ожидания
• Как получили точечные улучшения в ключевых процессах 20-30% экономии времени

• Почему 90% AI-фич не приживаются — и как попасть в оставшиеся 10%
• Архитектурные решения, без которых AI-продукт не масштабируется
• Как понять, что пользователю действительно нужно: исследование, тестирование и итерации в условиях неопределённости

• Как интегрировать AI-сервисы и получить измеримый результат для бизнеса
• Как выбрать приоритетные задачи и подобрать для них AI-решения
• Как создать культуру поддержки изменений

• Как AI-автоматизация ORM на YouTube увеличиват органический трафик и снижает зависимость от платных каналов
• Как предиктивная аналитика и AI-оптимизация рекламных кампаний сокращают CAC и повышают LTV пользователей
• Как сегментировать аудиторию на основе моделей поведения и фокусироваться на наиболее ценных клиентах
• Какие процессы и инструменты внедрить для масштабируемого AI-маркетинга без потерь и с минимальными рисками

• Как голосовые AI-агенты обеспечивают контакт с лидами и минимизируют потерю горячих клиентов
• Как быстро запустить MVP без кода на базе ваших лучших скриптов и итеративно улучшать его с участием sales-команды
• Как сравнивать себестоимость AI-агента и SDR-команды, учитывая SLA, аналитику звонков и скрытые издержки

• Как встроить AI в существующие цепочки (саппорт, QA, обучение, проверка данных) без создания искусственных задач
• Как выстроить контроль качества, прозрачность и определить границы применения AI, чтобы избежать ошибок и потерь при внедрении
• Типовые паттерны: какие процессы масштабируются кратно с AI, а какие — нет

• Почему важна специализация агентов и какие ключевые архетипы существуют
• Как строить мультиагентные системы через оркестратора, специалистов и агрегатор для масштабируемости, простоты поддержки и устойчивости к сбоям
• Лучшие практики и риски при разработке агентов
• Перспективы AI-агентов — самообучение и мета-оптимизация, маркетплейсы готовых модулей

• Как выстроить машину контент-производства на 2 человека вместо 7 ролей
• Какие задачи ИИ решает плохо и как избежать потерь в миллионы рублей при автоматизации контента
• Как организовать итеративную обработку больших текстов и сохранить связность идей при помощи AI и ручных проверок
• Как внедрить контрольные точки качества, чтобы AI-генерация не ухудшила продукт

• Как с AI пройти тесты по профессиональному исследованию себя бесплатно
• Как их качественно интерпрететировать и получить сводный портрет
• Как применить свои суперсилы для карьерного трека

• Как с помощью AI генерировать вакансии с откликом 20−30% через персонализированный TOV
• Как автоматизировать скоринг и проверку тестовых заданий
• Как защищать процесс найма от фальсификаций (AI-чек)
• Как полностью автоматизировать этапы воронки найма через low-code (n8n)

• Как собрать формулу конверсионного лендинга за 15 минут с помощью кастомного бота
• Как анализировать лучшие лендинги AI-инструментами, выявлять повторяемые паттерны и повышать конверсию до 80%
• Как адаптировать лендинг под разные креативы и сегменты через AI, сохраняя фокус и увеличивая ROI

• Как создать процесс по автоматическому анализу трендов в соцсетях
• Как с помощью AI создавать виральный контент, который позволяет привлекать тысячи подписчиков
• AI в SEO: создание текстового контента для получения органического трафика и продаж
• Как анализировать рекламные креативы и снижать стоимость привлечения клиентов с помощью нейросетей
• Как настроить контроль качества отдела продаж с помощью AI

• Как AI-агенты помогают компаниям эффективно использовать внутренние базы знаний
• Как интеллектуальные системы сокращают срок онбординга новых сотрудников без перегрузки HR
• Какие возможности открывает AI для корпоративного обучения: от генерации методических материалов до создания персонализированных треков

• Как AI автоматически анализирует звонки и повышает эффективность продаж без ручного контроля
• Как AI выявляет реальные боли и инсайты клиентов для точного таргетинга и роста конверсии
• Как AI-решения упрощают контроль качества и ускоряют обучение менеджеров, снижая затраты времени
• Как AI-инструменты интегрируют данные продаж и маркетинга для создания уникальных предложений и повышения ROI

• Как сократить поиск ниш с 10 недель до 5 дней с помощью AI
• Как выстраивать сегментацию и находить «red/blue ocean» быстрее конкурентов
• Как проверять гипотезы ниш через быстрые AI-тесты и customer discovery
• Как адаптировать стратегию для зрелых и молодых рынков

• Как выявлять ранние тренды с помощью AI, чтобы опережать конкурентов и создавать вирусный контент
• Как эффективно использовать инструменты (Google Ads Planner, Signum. AI, Keyword Tool. io) для поиска и проверки трендовых тем до их массового распространения
• Как публиковать и распространять контент, чтобы увеличить клики и вовлечённость

• Как выстраивать AI-асистированные исследования с глубиной и снижением рисков
• Как интегрировать AI в бренд-стратегию с учётом культурного контекста и этики
• Принципы защиты конфиденциальных данных и проверок источников при работе с AI

• Как сократить время ответа до <1 минуты и увеличить отклик на 38%
• Как автоматизировать первое касание для квалификации лидов и снизить потери на 45%
• Как интегрировать AI с CRM для персонализированных предложений и сократить цикл решений на 30−50%
• Как построить надежную AI-архитектуру с RAG, логированием и защитой от галлюцинаций для масштабируемых B2B-продаж

• Как персонализировать обучение через AI-траектории для каждого участника, повышая вовлечённость и эффективность
• Как использовать AI-анализ вовлечённости и автоматическую проверку знаний для быстрого улучшения программы и снижения затрат
• Как оценивать эффективность через AI-метрики

1. Глеб Кудрявцев // Невозможное и возможное в работе с AI

• какие нейросети сейчас реально работают (и для каких задач их использовать): от GPT-4.5 до Claude и Gemini;
• как собирать фактологию с помощью Perplexity, Gemini и других инструментов (и почему нельзя доверять им без проверки);
• чем полезны Copilot, Cursor и Bolt для быстрого прототипирования и команд разработки;
• как собирать полноценные мультимодальные пайплайны из голосов, картинок, видео и текста.

2. Чингиз Турекешев // Как edtech компаниям удерживать учеников с помощью ИИ персонализации

• как сократить затраты на создание образовательного контента в 2−5 раз, повышая при этом качество уроков благодаря AI-персонализации;
• какие этапы контент-продакшена можно делегировать ИИ;
• как рассчитать бизнес-эффект персонализации.

3. Илья Бердыш // Запуск GenAI SaaS стартапа: что сработало, а что — нет

• как превратить ранний прототип в полноценный платящий SaaS;
• какие решения помогли ускорить рост;
• когда и как привлекать первые инвестиции;
• как собрать команду без известного HR-бренда: формирование миссии, culture-fit-интервью и мотивация опционами.

4. Антон Граборов // Внедрение GenAI в бизнес

• как организовать инициативные группы по направлениям (AI-евангелистов);
• как рассчитывать экономический эффект AI-инициатив, но не завышать ожидания;
• как получили точечные улучшения в ключевых процессах 20−30% экономии времени.

5. Иван Хмелевской // Что стоит автоматизировать с помощью AI, а что — ловушка: опыт двух стартапов

• почему промедление с AI-автоматизацией может стоить десятки миллионов (на примере INMYROOM);
• в чем ценность мгновенных feedback loops на основе AI-аналитики;
• как определить, какие процессы и отчёты стоит полностью делегировать AI, а какие задачи оставить за людьми.

6. Никита Сорокин // Как быстро тестировать гипотезы с помощью AI

• как с минимальными усилиями понять, за какой продукт люди готовы платить;
• какие AI тулы помогают в быстром тестировании гипотез.

1. Александр Соловьев // Cоздание AI-агентов в маркетинге и продажах

• как создать процесс по автоматическому анализу трендов в соцсетях;
• как с помощью AI создавать виральный контент, который позволяет привлекать тысячи подписчиков;
• AI в SEO: создание текстового контента для получения органического трафика и продаж;
• как анализировать рекламные креативы и снижать стоимость привлечения клиентов с помощью нейросетей;
• как настроить контроль качества отдела продаж с помощью AI.

2. Денис Сметнёв // Как AI меняет маркетинг: от работы с блогерами до оптимизации рекламных кампаний

• как AI-автоматизация ORM на YouTube увеличиват органический трафик и снижает зависимость от платных каналов;
• как предиктивная аналитика и AI-оптимизация рекламных кампаний сокращают CAC и повышают LTV пользователей;
• как сегментировать аудиторию на основе моделей поведения и фокусироваться на наиболее ценных клиентах;
• какие процессы и инструменты внедрить для масштабируемого AI-маркетинга без потерь и с минимальными рисками.

3. Мирослава Дмитриева // Лендинг с конверсией 80%+: как автоматизировать посадочные страницы с помощью AI

• как собрать формулу конверсионного лендинга за 15 минут с помощью кастомного бота;
• как анализировать лучшие лендинги AI-инструментами, выявлять повторяемые паттерны и повышать конверсию до 80%;
• как адаптировать лендинг под разные креативы и сегменты через AI, сохраняя фокус и увеличивая ROI.

4. Тим Краснюк // Как искать новые рыночные ниши через AI

• как сократить поиск ниш с 10 недель до 5 дней с помощью AI;
• как выстраивать сегментацию и находить «red/blue ocean» быстрее конкурентов;
• как проверять гипотезы ниш через быстрые AI-тесты и customer discovery;
• как адаптировать стратегию для зрелых и молодых рынков.

5. Артем Гладких // Как мы увеличили виральность контента в 5 раз с помощью ИИ-анализа трендов

• как выявлять ранние тренды с помощью AI, чтобы опережать конкурентов и создавать вирусный контент;
• как эффективно использовать инструменты (Google Ads Planner, Signum. AI, Keyword Tool. io) для поиска и проверки трендовых тем до их массового распространения;
• как публиковать и распространять контент, чтобы увеличить клики и вовлечённость.

6. Фёдор Киреев // Как с помощью GPT + JTBD поднять чек в 3,5 раза и продать х2 премиум продуктов в Edtech

• как с помощью GPT + JTBD поднять средний чек в 3,5x и удвоить продажи премиума без просадки конверсии;
• как провести сегментирование и 40 JTBD-интервью для точечной упаковки предложений;
• как использовать GPT так, чтобы продавцы легко транслировали ценность;
• как оперативно переупаковывать оффер через AI-интерфейс для продавцов.

1. Никита Шевченко // Системное внедрение AI: подход, инструменты, ошибки и уроки

• почему интеграция AI это не про технологии, а про культуру, лидерство и системные шаги;
• что мешает командам начинать использовать AI и какая в этом роль руководителей;
• как превратить эксперименты с AI в устойчивую практику.

2. Михаэль Пайсон // Кто такие AI-чемпионы и зачем они бизнесу

• кто такой AI-чемпион и как его найти/вырастить в компании;
• как рассчитывать экономику и ROI AI-инициативы, чтобы не потерять миллионы на бесполезных пилотах;
• какие ключевые навыки и процессы нужны для быстрой и безопасной интеграции AI-решений.

3. Никита Сорокин // Как быстро тестировать гипотезы с помощью AI

• как с минимальными усилиями понять, за какой продукт люди готовы платить;
• какие AI тулы помогают в быстром тестировании гипотез.

4. Кристина Заболоцкая // ИИ для небольших команд: как улучшить процессы и сэкономить время

• как интегрировать AI-сервисы и получить измеримый результат для бизнеса;
• как выбрать приоритетные задачи и подобрать для них AI-решения;
• как создать культуру поддержки изменений.

5. Мария Полтанова // Какие операционные процессы выигрывают от внедрения AI

• как встроить AI в существующие цепочки (саппорт, QA, обучение, проверка данных) без создания искусственных задач;
• как выстроить контроль качества, прозрачность и определить границы применения AI, чтобы избежать ошибок и потерь при внедрении;
• типовые паттерны: какие процессы масштабируются кратно с AI, а какие — нет.

6. Дария Сатикова // Как создать AI-based базу знаний компании

• как AI-агенты помогают компаниям эффективно использовать внутренние базы знаний;
• как интеллектуальные системы сокращают срок онбординга новых сотрудников без перегрузки HR;
• какие возможности открывает AI для корпоративного обучения: от генерации методических материалов до создания персонализированных треков.