Запись [AI.Цех] Внедрите AI-агентов в бизнес за 8 недель. Тариф Стартер (Никита Велс)

​

На программе вы соберёте 5+ AI-систем под реальные задачи: заявки, отчёты, контент, база знаний, аналитика, автоматизация процессов и личная агентная система в Telegram.

Claude Code - основной инструмент программы
5+ рабочих AI-систем - не демки, а проекты с внедрением
8 недель практики - от задачи до продакшн-решения
Разборы с Никитой с погружением в ваши проекты

AI.ЦЕХ — это практическая программа, где вы берёте реальные бизнес-задачи, проходите весь цикл от ТЗ до внедрения и собираете 5+ рабочих AI-систем для оптимизации своего бизнеса, клиентов или новой услуги.

Основные сложности при работе с AI:

Уже пробовали AI-инструменты, но результата в бизнесе пока нет.
Работали с Claude, Codex, Cursor или другими сервисами. Что-то собирали, что-то запускали, но до стабильной рабочей системы дело не дошло.

Боитесь, что через 2 месяца всё устареет.
AI меняется быстро. Если учиться только кнопкам и конкретным инструментам, знания действительно протухают быстрее, чем авокадо на кухне. Нужна архитектура, методология и понимание принципов.

Видите потенциал AI, но не понимаете, куда внедрять первым.
Хочется автоматизировать заявки, аналитику, контент, отчёты, рутину команды — но непонятно, с какого процесса начать, чтобы это реально дало результат.

Упираетесь в память, токены, доступы, сервер и деплой.
Бот работает в демо, но когда нужно подключить базу знаний, Telegram, CRM, документы, API, сервер и мониторинг — начинается квест “почему оно опять не работает”.

Собираете по туториалам, но не можете адаптировать под свой бизнес.
Пока повторяете за видео — всё работает. Как только задача становится вашей: другая ниша, другая логика, другие данные — система начинает сыпаться.

Хотите не просто разбираться в AI, а внедрять и зарабатывать.
Вы понимаете, что AI — это не игрушка, а новый слой бизнеса. Но пока нет ясности, как упаковать AI-систему в услугу, внедрение или понятный результат для своего проекта.

Команда всё ещё делает руками то, что мог бы забрать AI.
Заявки обрабатываются вручную. Отчёты собираются вручную. Контент генерируется вручную. Аналитика собирается вручную. А собственник всё ещё тушит операционные пожары вместо стратегии.

Хочется не “ещё один курс”, а понятный путь к рабочей системе.
Не набор уроков “посмотри и вдохновись”, а маршрут: задача → ТЗ → архитектура → сборка → тестирование → деплой → внедрение → результат

Какие задачи вы закроете на программе:
70% участников предприниматели и руководители, которые хотят внедрять AI в бизнес, разгружать команду и собирать рабочие системы под процессы
Ещё около 30%
специалисты и наёмные сотрудники, которые хотят усилить свою работу, автоматизировать рутину и выйти на новый уровень дохода

На программе вы:
Поймёте, какие процессы 
в работе реально стоит автоматизировать через AI
Научитесь проектировать AI-системы под конкретные бизнес-задачи
Разберёте полный цикл: ТЗ → сборка → тест → деплой
Соберёте мультиагентную систему из нескольких агентов
Подключите базы знаний, сервисы и внешние инструменты
Доведёте проекты до рабочего состояния, а не оставите их в демо
Упакуете AI-навык как услугу и соберете портфолио из 5+ проектов

Что вы получите вместо хаоса из инструментов:
Сквозной 9-шаговый цикл внедрения:
Вы научитесь проходить путь от бизнес-задачи до рабочего AI-решения:

1. Найти процесс для автоматизации
2. Описать задачу
3. Разложить её на подзадачи
4. Собрать архитектуру
5. Подключить нужные инструменты
6. Протестировать
7. Задеплоить
8. Измерить результат
9. Улучшить систему

К финалу это станет не “шаблоном из урока”, а вашим рабочим навыком.

Авторские методологии RALF и DO-framework
Чтобы не зависеть от туториалов и не копировать чужие решения вслепую
Методологии помогают думать как архитектор AI-систем:
что именно должен делать агент
какие данные ему нужны
какие инструменты подключить
как проверить качество результата
как довести систему до рабочего состояния

RAG, API, CLI, MCP, методологии построения больших проектов, деплой и мультиагентные системы
Не просто “бот отвечает на вопросы”.
Вы будете собирать агентов, которые работают с документами, базами знаний, внешними сервисами, долгосрочной памятью и реальными бизнес-сценариями.
То есть не игрушка для демо, а система, которую можно использовать в работе.

Бизнес-анализ и внедрение AI
Вы научитесь смотреть на бизнес не через призму модных AI-инструментов, а через реальные бизнес-процессы:
где теряются деньги
где команда тратит время вручную
какие процессы повторяются каждый день
что можно автоматизировать первым
как посчитать эффект от внедрения

Монетизация AI-навыков
Для тех, кто хочет не только внедрять AI у себя, но и продавать такие решения другим.
На программе разберём:
как упаковать AI-услугу
кому её предлагать
как показать ценность
и как не продавать “ботика”, когда бизнесу нужен результат.

Автор - Никита Велс
практик, а не теоретик
7 лет в бизнесе
5 лет в AI-автоматизациях
Внедрил 200+ AI-систем в бизнес
Консультировал 217 бизнесов от FMCG-брендов на маркетплейсах до крупных логистических компаний и нефтеперерабатывающих заводов
Строю контент-заводы