Топ-5 автодилер × ИИ-интенсив: два дня для продуктовой команды

В марте 2025 года я провёл двухдневный ИИ-интенсив для продуктовой команды одного из крупнейших автодилеров России — компании, входящей в топ-5 по обороту в отрасли. Программа называлась «ИИ для оптимизации работы с текстами, данными и презентациями», и это был именно образовательный формат, а не внедрение какого-то продукта.

Этот кейс я рассказываю по двум причинам. Первая — он показывает, как устроен мой двухдневный интенсив для продуктовой команды корпорации (формат, который потом повторился в нескольких крупных компаниях из металлургии, ритейла, быстрой доставки). Вторая — он про то, насколько важно подобрать формат под реальные роли в команде клиента, а не продавать один и тот же курс всем подряд.

Спойлер: через пару недель после интенсива я получил очень простой, но дорогой отзыв: «Ребята возвращаются к этим материалам. Хочется, чтобы вторая волна прошла обучение тоже». Для консультанта это самый ценный фидбэк — тот, в котором клиент сам просит продолжения.

Контекст: зачем крупному автодилеру ИИ

Автодилер топ-5 — это не ИТ-компания. Это офлайн-бизнес с десятками автосалонов, тысячами сотрудников, миллионами клиентов и огромным потоком операционных данных: от первичных заявок через CRM до послепродажного обслуживания. Казалось бы, что тут ИИ делать? Но именно в такой «классической» офлайн-компании ИИ даёт самые быстрые победы — потому что много рутины, много похожих документов, много обращений клиентов и много презентаций и отчётов, которые готовятся каждый месяц.

Задача была сформулирована практично: у продуктовой команды есть свои цифровые продукты — сайт, личный кабинет, CRM-интеграции. Нужно, чтобы все они начали использовать ИИ в ежедневной работе — не для изысканных экспериментов, а для того, что они уже делают: написание текстов, работа с таблицами, подготовка презентаций. «Можно ли сделать для нас интенсив, где они за пару дней начнут реально применять ИИ в своих задачах?» Я ответил: «Да, есть такой формат на два дня, три блока практики плюс финальная сессия "Моя дорожная карта ИИ"».

Формат: два дня, три блока, одна дорожная карта

Интенсив построен в трёхблочной структуре: первый день — работа с текстами и данными, второй день — работа с презентациями и финальная сессия. Это тот же структурный формат, который я позже применил в программе для КРДВ — он хорошо работает для команд, которые только начинают осознанно применять ИИ в работе.

День первый, первый блок — Работа с текстами

Тёплое короткое вступление о том, как я пришёл в эту тему, что такое шкала автономности процессов, почему я не рассказываю «обзор 50 нейросетей». И сразу — в практику.

Мы работали с реальными рабочими задачами команды. Заранее я попросил каждого участника принести два-три примера документов, которые они писали за последнюю неделю: маркетинговые описания, внутренние письма, отчёты, брифы. На этих живых примерах мы разбирали:

• Промптинг как навык, а не как заклинание. Как формулировать запросы к модели, чтобы она выдавала нужный результат, а не среднее арифметическое всех похожих текстов.
• Основы кибербезопасности в работе с LLM. Какие данные можно отдавать в ChatGPT, какие нельзя. Как работает корпоративная политика и как избежать слива клиентских данных. Для офлайн-компании это особенно важный блок — сотрудники часто не осознают, что CRM-выгрузка, которую они вставляют в промпт, — это персональные данные.
• Обзор инструментов ИИ — российских (GigaChat, YandexGPT) и зарубежных доступных — с разбором, какие под какие задачи. Без маркетинговых оценок.

К концу первого блока у каждого участника на руках был обновлённый черновик его собственного документа, сделанный с помощью LLM, и понимание, как повторить это на своём рабочем месте.

День первый, второй блок — Работа с данными

Второй блок был техничнее. Мы разбирали, как LLM работает с данными, когда данные небольшие (до пары десятков тысяч строк) и структура понятна. Это не замена BI-аналитику, это дополнение.

Прошли:

• Анализ и визуализация данных через чат. Как загрузить CSV, попросить LLM посмотреть на распределение, найти выбросы, построить простой график. На примере реальных KPI-данных филиалов (с удалёнными чувствительными полями).
• Инструменты — ChatGPT Advanced Data Analysis, Claude с Python-кодом, Akkio, Pandas AI. У какого инструмента в чём сила и когда что выбирать.
• Практикум по очистке данных. На выгрузке из CRM, в которой половина полей была заполнена по-разному, участники с LLM-помощью привели данные к единому формату за 20 минут.

Важная деталь: я специально не учил писать код. Целевая аудитория — продуктовые менеджеры, аналитики, маркетологи, а не разработчики. Весь акцент был на «что можно сделать без написания кода, просто в чате с LLM». Это то, что сейчас называют «vibe-аналитика», и это самый быстрый способ дать нетехническим специалистам AI-суперспособности.

День второй, первый блок — Работа с презентациями

Второй день мы начали с того, что почти все в корпоративных командах ненавидят и любят одновременно. Сколько раз в неделю сотрудники готовят слайды для совещаний, ежемесячных отчётов, брифов? Много. Сколько из этой работы — действительно творчество, а сколько — перекладывание одних и тех же блоков в новые шаблоны? Большая часть — второе.

Разбирали три слоя:

• Принципы презентационного дизайна. Короткий блок о том, что отличает хороший слайд от плохого. Не лекция по дизайну, а практический набор правил: один слайд — одна идея; тексту минимум; заголовок — вывод, а не тема; визуал — основа, не украшение.
• Генерация визуала через нейросети. Midjourney, DALL-E 3, Flux — как собирать иллюстрации под слайд, как подбирать стиль, как держать единый мудборд для всей презентации. Пример сделали на реальной теме команды.
• Подбор изображений под брендбук. У клиента есть корпоративный брендбук с правилами использования фото, иллюстраций, цветов. Разбирали, как настраивать генерацию так, чтобы результат не выбивался из бренда.

День второй, второй блок — Финальная сессия «Моя дорожная карта ИИ»

В конце второго дня я всегда даю команде один живой практикум, в котором они применяют всё, что выучили, к своей реальной работе. В интенсиве для автодилера это была сессия «Моя дорожная карта ИИ» — сокращённая версия того, что я обычно делаю в Audit зрелости за целый день.

Я разделил команду на небольшие группы, и каждая прошла через четыре шага:

1. Выбор процесса из своей реальной работы, который хочется улучшить с помощью ИИ.
2. Определение текущего уровня по шкале автономности процессов.
3. Заполнение AI Leverage Canvas для этого процесса.
4. Защита перед остальными группами — пятиминутная презентация результата.

К концу сессии у команды было четыре-пять реальных, проработанных AI-инициатив с ответственными, метриками и первыми шагами на ближайшие две недели.

Это важный момент: обучение без плана действий бесполезно. Человек может услышать самую лучшую лекцию в мире, но если на следующее утро он не знает, что делать в понедельник, — знания выветрятся за неделю. Финальная сессия — страховка от выветривания.

💡 У вас в компании есть продуктовая команда, которой пора на ты с ИИ? Двухдневный корпоративный интенсив для продуктовой команды — это проверенный формат, который работает в крупных компаниях из металлургии, ритейла, быстрой доставки, автомобильной отрасли. На выходе ваша команда умеет применять ИИ в ежедневной работе и имеет собственную дорожную карту. Обсудить программу для вашей команды →

Что получилось в реальности

Через год после интенсива я могу рассказать, что из тех инициатив, которые команда сформулировала на финальной сессии, реально пошло в работу.

Одна из команд защищала инициативу по автоматизации подготовки маркетинговых описаний продуктов на сайте. Задача простая на словах: тысячи продуктов, у каждого нужно описание для карточки товара, менеджеры копипастят из шаблона одного и того же. Canvas показал, что это Уровень 1 шкалы автономности — помощник, который готовит черновик, человек вычитывает. Первый шаг на две недели — собрать 30 примеров хороших описаний, 30 примеров плохих, настроить промпт и сделать прототип на пяти реальных карточках. Через месяц они сообщили, что прототип действительно запустили.

Другая команда взяла обработку входящих обращений в контакт-центр — похожую задачу на исторический кейс AI-помощника оператора. Их первая итерация была скромнее: не замена оператора, а помощник, который предлагает варианты ответа в момент диалога. Это тоже Уровень 1. Первый шаг — выгрузка исторических диалогов и построение корпуса типовых ответов.

Третья команда пошла в сторону аналитики данных по филиалам. Их задача — автоматизация отчётов, которые команда готовит для руководства каждый месяц. Это ближе к Уровню 3 шкалы автономности, потому что LLM должна ходить в BI-систему и доставать данные. Команда честно обозначила, что это более крупная инициатива, на пару месяцев работы, и определила её как «долгий трек» в своей дорожной карте.

Главная метрика успеха корпоративного интенсива — не число внедрённых решений, а число людей, у которых изменилось мышление. После двух дней интенсива команда перестала думать про ИИ как «модную технологию, которую надо куда-то впихнуть» и начала думать как про «инструмент, который можно встроить в конкретный процесс, если мы понимаем цель и метрику».

Что я вынес из этого проекта

Первое — офлайн-компании готовы к ИИ больше, чем ИТ-компании. Звучит контринтуитивно, но вот почему. В ИТ-компаниях каждый сотрудник уже перегружен AI-инструментами и считает себя «и так экспертом» — эти люди труднее учатся и более скептичны. А в офлайн-компаниях команда приходит с чистым взглядом, без багажа «мы всё это уже видели», и впитывает материал быстрее и с большим интересом. Я это почувствовал на первом же перерыве на кофе, когда три участника подошли с конкретными вопросами про свои задачи — таких вопросов, которые редко задают в ИТ-компаниях.

Второе — не гнаться за объёмом. В первой версии программы я хотел впихнуть в два дня всё: тексты, данные, презентации, агенты, RAG, MCP, блок про MRM. Получалось душно, и к концу второго дня команда уставала. Во второй версии я сократил до трёх блоков + финальной сессии, и это оказалось правильным решением. Лучше глубоко по трём темам, чем поверхностно по семи.

Третье — финальная сессия решает всё. Если бы мы отменили сессию «Моя дорожная карта ИИ» и дали только теорию, команда ушла бы с красивыми знаниями и без плана. А с сессией у каждой команды появился свой первый шаг на две недели. Это единственное, что превращает обучение в реальное изменение.

Для кого этот формат

Если в вашей корпорации есть продуктовая команда, маркетинг, аналитика, HR или любой другой отдел, который ежедневно работает с текстами, данными и презентациями, и вы хотите, чтобы вся команда перестала игнорировать ИИ и начала применять его осознанно, — двухдневный интенсив в этом формате подходит.

Программа адаптируется под каждого клиента. В автодилере мы делали акцент на цифровые продукты и работу с клиентскими данными. В другой компании акцент будет на другом — зависит от того, чем команда занимается каждый день. Но структура остаётся той же: три блока прикладной практики + финальная сессия с дорожной картой.

Подробнее о формате и о том, что конкретно будет в программе для вашей команды, — в статье про корпоративный интенсив для продуктовой команды. А обсудить вашу ситуацию можно через форму.

Обсудить двухдневный интенсив для вашей команды →