Практический курс · 2026

ИИ в работе

Что это такое, кто на рынке и как этим пользоваться, не теряя контроль

Занятия · шпаргалки · калькулятор · словарь терминов · состояние на 21.10.2026

Нейроутроматериалы по ИИ для работы21.10.2026

Карта курса

Пять глав

Можно идти подряд, а можно сразу прыгнуть в нужную — нажмите на карточку.

Зачем это всёглава 1

Проблема не в том, что ИИ плохой

Проблема в том, что о нём говорят либо слишком сложно, либо слишком восторженно.

«Всё заменит» и «всё врёт» — оба утверждения бесполезны
Пробуют чат, получают посредственный ответ и делают вывод «не работает»
У кого-то работает — но объяснить почему не может
Одни боятся, другие платят за подписки без результата

Цель: понять, что происходит внутри, где ловушки и как получить результат.

Основыглава 1

Что такое языковая модель

Очень хороший предсказатель следующего слова. Не база данных, не поисковик, не человек.

Читает текстПолучает запрос и весь предыдущий разговор — это контекст

ПредсказываетСчитает, какое слово вероятнее следующим, и так строит ответ

Не «знает»Нет базы фактов: есть статистика из текстов, на которых учили

Не помнитПосле закрытия разговора память исчезает, если не сохранять

Отсюда все сильные и слабые стороны: красиво пишет — и уверенно придумывает.

Основыглава 1

Шесть причин, по которым ИИ ошибается

Причина	Как выглядит	Что делать
Не знает контекста	Уверенный ответ не про вашу компанию	Дать контекст: кто вы, для кого, зачем
Придумывает факты	Ссылки, даты, нормы, которых нет	Просить источник, проверять первоисточник
Плохо считает	Ошибки в арифметике длинных расчётов	Считать в таблице, ИИ — только текст
Соглашается	Поддакивает неверной посылке	Спросить: «где я ошибаюсь?»
Не помнит разговор	Через день начинает с нуля	Хранить правила в памяти или в файле
Выдаёт мнение за факт	Ответ звучит как решение	Приёмка и подпись — всегда человек

Карта рынкаглава 2

Три слова, которые все путают

Слово	Что это	Пример
Компания	Организация, обучившая модель	Anthropic, OpenAI, Яндекс, Сбер
Модель	«Мозг»: читает текст и отвечает	Claude, GPT, Gemini, GigaChat, Алиса
Продукт	Приложение, куда вы пишете	ChatGPT, Claude.ai, Алиса, GigaChat

Одна компания выпускает несколько моделей. Поэтому «какая лучше» без задачи — вопрос без ответа.

Карта рынкаглава 2

Кто есть кто: четыре региона

Переключайте вкладки — таблицы меняются.

Компания	Модели	Чем известна
OpenAI	GPT	Запустила массовую моду на чат-боты
Anthropic	Claude	Длинные тексты, документы, код, осторожные выводы
Google	Gemini	Текст, картинки, видео, огромные документы
Meta	Llama	Открытые веса: модель можно поставить у себя
xAI	Grok	Быстрая, со свежими новостями
Microsoft	Copilot	Не своя модель, а обёртка над GPT в Office
Amazon	Nova / Bedrock	Облако: чужие модели по подписке

Компания	Модели	Чем известна
DeepSeek	DeepSeek	Показала: сильная модель может быть дешёвой
Alibaba	Qwen	Одна из самых используемых открытых моделей, хорошо по-русски
Moonshot	Kimi	Огромный контекст: книги и пачки документов
Zhipu	GLM	Открытые модели для своих решений
MiniMax	MiniMax	Текст, голос, видео
ByteDance	Doubao	Массовый продукт для китайского рынка
Baidu	Ernie	Первая большая китайская модель

Компания	Модели	Чем полезна
Яндекс	Алиса, YandexGPT, Yandex ART	Русский язык, тексты, креатив, поиск
Сбер	GigaChat, Kandinsky	Документы, ответы, картинки; открытые версии
MTS AI	Cotype	Корпоративные задачи, работа в контуре компании
Т-Банк	собственные модели	Ассистенты внутри своих сервисов

Компания	Страна	Чем известна
Mistral	Франция	Европейский лидер, открытые и коммерческие модели
Cohere	Канада	Корпоративный поиск по документам
AI21	Израиль	Текстовые модели для бизнеса
Naver	Корея	Сильный локальный игрок
Stability AI	Великобритания	Генерация изображений

Алиса и GigaChat работают из России и за рубли. Зарубежные модели сильнее, но требуют VPN и карту не из России.

Главное различиеглава 2

Открытые модели против именных

«Именные» — проприетарные: только через сайт или API. «Открытые» — веса выложены в общий доступ.

	Проприетарная (Claude, GPT)	Открытая (Llama, Qwen, DeepSeek)
Доступ	Только сервис или API	Файл можно скачать и запустить у себя
Данные	Уходят провайдеру модели	Не покидают ваш компьютер
Качество	Обычно максимум на сегодня	Отстаёт на месяцы, но догоняет
Стоимость	Подписка или оплата токенов	Бесплатно, нужны железо и специалист
Контроль	Меняется без вашего участия	Версия зафиксирована у вас

Главное различиеглава 2

Что значит «подключать по API»

API — не приложение, а дверь, через которую программы разговаривают с моделью.

АналогияЗал с меню — это сайт. Служебное окно на кухню — это API: говорите, что нужно, получаете блюдо, платите за порцию

КлючСтрока вроде пароля. Кто её получил — тратит ваши деньги. Хранится в файле, не в переписке

ОплатаЗа токены — кусочки текста. Дешевле подписки, но счёт растёт незаметно

ЗачемСоединить модель со своими документами, таблицами, сайтом, CRM. Это и есть автоматизация

Без API работают только чаты с кнопками. Всё, что «само делает», работает через API.

Как работатьглава 3

Четыре уровня: от чата до агента

уровень 1

Чат

Отвечает на вопрос

ChatGPT, Claude.ai, Qwen, GigaChat

уровень 2

Ассистент

Помогает по месту, встроен в устройство

Алиса, Copilot в Windows, Gemini

уровень 3

Агент

Выполняет цепочку шагов, работает с файлами и по расписанию

Hermes, Claude Cowork

уровень 4

Код-агент

Пишет и правит код в терминале

Claude Code, opencode, Cursor

Чат отвечает. Ассистент помогает. Агент доводит до конца. Код-агент пишет программы.

Как работатьглава 3

Hermes, Claude Code, opencode, Claude Cowork

Инструмент	Что это	Кому
Hermes	Персональный агент с памятью, навыками и расписанием	Нетехническому пользователю для рутины
Claude Cowork	Агентное рабочее пространство в приложении Claude	Офисному пользователю, без терминала
Claude Code	Код-агент в терминале: читает и правит проект	Разработчику
opencode	Открытый код-агент: любые модели, включая бесплатные	Кому не нужна подписка Claude Code

Разница не в силе, а в том, кто набирает текст: кнопки или командная строка.

Как работатьглава 3

«Коробки»: подписка или своя установка

	Подписка на облако	Своя локальная установка
Что это	Чужой сервер, вы платите за доступ	Модель на вашем компьютере
Примеры	ChatGPT Plus, Claude Pro, GigaChat	Ollama, LM Studio, Open WebUI
Данные	Уходят провайдеру	Не покидают вас
Нужно	Интернет и карта	Видеокарта 8–16 ГБ и терпение

Для персональных данных — локальная коробка. Для обычных задач — подписка.

Методглава 3

Четыре компетенции: 4D

ДелегированиеЧто отдать ИИ, что оставить себе. Вопрос: что именно я поручаю?

ОписаниеКак объяснить задачу. Вопрос: поймёт ли человек со стороны с первого раза?

ОценкаКак проверить результат. Вопрос: на чём я поймаю ошибку?

ДобросовестностьЭтика, данные, прозрачность. Вопрос: кто пострадает?

Методглава 3

Три режима работы

Режим	Что происходит	Когда
Автоматизация	ИИ делает по правилам, вы проверяете	Однотипное: письмо по шаблону, сводка
Дополнение	Работаете по очереди	Анализ, тексты, планы
Агент	Сам выполняет цепочку шагов	Многошаговые задачи с критерием

Методглава 3

Как объяснить задачу: три блока

Блок	Что определяет	Что указать
Продукт	Что создать	Контекст, задача, формат, аудитория, стиль
Процесс	Как подойти	Данные, порядок, метод
Поведение	Как вести диалог	Коротко или подробно, спорить или следовать

Напиши описание вакансии.

Ты — редактор вакансий производственной компании (b2b, 300 человек). Нужно описание вакансии «менеджер по продажам» для hh. Аудитория: опытные продавцы 27–40 лет, читают с телефона. Формат: 5 блоков — компания в двух предложениях, что делает человек в первые три месяца, три критерия отбора, что предлагаем без лишних обещаний, как откликнуться. Ограничения: без «стрессоустойчивости», без зарплаты, до 2000 знаков. Сначала задай три вопроса, без которых описание будет общим.

Один и тот же инструмент, одна и та же задача. Разница только в описании.

Практикаглава 4

Соберите запрос: три блока

кто просит

что сделать

в каком виде

что уйдёт в модель

Методглава 3

Шесть техник, которые работают

Техника	Суть
Дай контекст	Что хочешь, зачем и кто ты
Покажи примеры	Образец результата, если стиль трудно описать
Задай ограничения	Формат, длина, язык, тон
Разбей на шаги	Для сложных задач перечислить этапы
Дай подумать сначала	Попросить обдумать до ответа
Задай роль и тон	Кто ИИ: эксперт, редактор, скептик

Методглава 3

Как проверять: три уровня

Уровень	Что проверяем	Вопрос
Результат	Содержание	Факты верны? Цифры сходятся?
Процесс	Логика рассуждения	Нет ли пропущенного шага?
Поведение	Как вёл себя ИИ	Учёл мои правила? Не поддакнул?

Проверка — работа человека. Без экспертизы оценка превращается в «нравится / не нравится».

Рискиглава 4

Данные: что нельзя вносить

Имена, телефоны, адреса, паспортные данные, зарплаты, медицинская информация
Персональные данные людей — клиентов, сотрудников: всё, что человек не соглашался раскрывать
Внутренние документы, если политика компании это запрещает
Обезличивание: роль вместо имени, диапазоны вместо точных сумм
Решения о людях принимает человек. ИИ готовит материалы — не решает

Если сервер арендован — данные лежат у хостера и уходят провайдеру модели. Это обсуждают до начала.

Деньгиглава 4

Видео — самая дорогая операция

Что	Порядок цены	Почему так
5 сек 720p	0,4–0,8 $	Считается каждый кадр
5 сек 1080p со звуком	около 1 $	Звук поднимает тариф
Минута готового видео	15–30 $	Не 12 клипов, а 30+ попыток
Картинка	в 10–20 раз дешевле	Один кадр вместо десятков
Текст	почти бесплатно	Самые дешёвые вычисления

Деньгиглава 4

Посчитайте сами

Подвиньте попытки — цена изменится в разы.

Готовый ролик, секунд Один запрос даёт, секунд Попыток на удачный фрагмент

—

Генераций всего

—

Цена одной генерации

—

Переплата за брак

—

Практикаглава 4

Что подучить лично

Тема	Зачем
Терминал и команды	Без этого не настроить агентов
Ключи API	Любая автоматика упирается в ключ
Расписание (cron)	Чтобы работало без напоминаний
Работа с документами пачками	Ядро офисных задач
Локальная модель	Понять границы «своей коробки»
Право и данные	Без этого нельзя учить других

Словарьглава 5

Термины: база

Модель — Программа, которая предсказывает текст и отвечает

Промпт — Текст запроса к модели

Токен — Кусочек текста: единица оплаты и лимита

Контекст — Всё, что модель «видит» в текущем разговоре

Контекстное окно — Сколько текста помещается в один разговор

Лимит токенов — Предел длины запроса и ответа

Галлюцинация — Уверенный, но выдуманный факт

Инференс — Момент, когда модель отвечает, а не учится

Датасет — Набор текстов, на котором учили модель

Токенизация — Разбивка текста на кусочки перед обработкой

Промпт-инжиниринг — Искусство формулировать запрос под результат

Системный промпт — Постоянные правила поведения, заданные заранее

Few-shot — Показ двух-трёх примеров прямо в запросе

Температура — Настройка «смелости»: ниже — предсказуемее

Словарьглава 5

Термины: техника

Проприетарная модель — Закрытая: только через сервис или API

Открытые веса — Файл модели можно скачать и запустить у себя

Локальная модель — Работает на вашем компьютере, данные не уходят

Квантование — Сжатие модели под слабое железо

Файнтюнинг — Дообучение модели под свою задачу

Эмбеддинги — Числовое представление смысла текста

Векторная база — Хранилище смыслов для поиска по документам

RAG — Сначала поиск по документам, потом ответ на их основе

API — Дверь, через которую программы обращаются к модели

API-ключ — Пароль к этой двери: кто получил — тратит ваши деньги

Tool calling — Модель сама вызывает инструменты

MCP — Стандарт подключения инструментов и данных к агенту

Мультимодальность — Модель понимает текст, картинки, звук, видео

Словарьглава 5

Термины: работа и рынок

Агент — ИИ, который сам выполняет цепочку шагов

Оркестратор — Тот, кто управляет несколькими агентами

Скилл (навык) — Сохранённая инструкция под конкретную задачу

Память агента — Постоянные факты между сессиями

Расписание (cron) — Запуск задачи по времени без человека

Чат-бот — Интерфейс для разговора с моделью

Копилот — Ассистент внутри программы

Workflow — Заранее описанная последовательность шагов

Бенчмарк — Набор тестов для сравнения моделей

Провайдер — Компания, которая продаёт доступ к модели

Подписка — Оплата за пользование по времени

Кредиты — Внутренняя валюта сервиса: генерации, попытки

Водяной знак — Метка сервиса на бесплатном тарифе

152-ФЗ — Закон о персональных данных

Практикаглава 4

Типичные ошибки новичка

Ждать магии с первой попытки и делать вывод «не работает»
Ставить общую задачу: «сделай красиво»
Доверять результату вслепую, особенно цифрам и ссылкам
Перегружать систему настройками в первую неделю
Вносить реальные персональные данные «просто проверить»
Начинать не с задачи, а с инструмента

Приёмка

Чек-лист перед отправкой

Цифры и даты сверены с источником, а не с ответом модели Имена, названия компаний и должности проверены Ссылки открываются и ведут туда, куда обещали Тон совпадает с тем, как вы обычно говорите с этим человеком Нет утверждений, которые вы не сможете подтвердить Понятно, что читателю делать дальше Прочитано вслух и не спотыкается

отмечено 0 из 7

Самопроверка

Три вопроса — и видно, что усвоилось

Нет. Уверенный тон говорит о гладкости текста, а не о проверке фактов. Сверяйте цифры, даты и ссылки — особенно если ответ пойдёт в отчёт или договор.

Дороже: платите за все токены. Хуже: важное тонет в середине длинного текста. Правильнее — отдать нужный раздел или попросить сначала найти фрагмент.

Почти всегда RAG: подключаете документы и получаете ответы на их основе, без обучения модели. Дообучение — когда нужны свой стиль и сотни примеров.

Планглава 4

Что сделать за 30 дней

Неделя	Действие	Результат
1	Выбрать три задачи, которые съедают время	Список и часы «до»
2	Освоить постановку по трём блокам	Три переписанных запроса
3	Проверять результат по трём уровням	Карточка приёмки в работе
4	Одну задачу превратить в правило	Результат без вашего участия

Дальше

Готовы попробовать?

Начните с одной задачи, а не с инструмента.

Материалы: шпаргалка по рынку · шпаргалка по инструментам · калькулятор · словарь