ИИ-воркшоп:
Методологическое мышление

Как превратить свою экспертизу в AI-практику и собрать воркшоп под реальные задачи клиентов?

За один день эксперт собирает цепочку размышлений из своей методологии: выделяет шаги решения, превращает их в артефакты и упаковывает в готовый воркшоп для работы с клиентами.
Если вы сталкиваетесь с этим:

  • У вас есть сильная экспертиза, но она существует “в голове”, в разрозненных материалах, кейсах и презентациях — ее трудно быстро превратить в понятный клиенту воркшоп.

  • На запрос клиента вы каждый раз собираете решение с нуля: нет способа быстро упаковать методологию в последовательность шагов с понятным результатом.

  • Хотите оцифровать свою экспертизу через ИИ, но пока неясно, как перевести подход, фреймворки и кейсы в последовательность шагов и артефактов.
Для кого:
  • Эксперты, консультанты, фасилитаторы
  • Методологи и авторы программ
  • Владельцы практик и продуктовых решений
  • Руководители, которые хотят упаковать экспертизу в AI-воркшоп

Методологическая основа воркшопа
  • Методологическая основа воркшопаProblem–Solution Fit
  • Artifact Chain Design
  • JTBD logic
  • Working Backwards
Как работает цепочка рассуждений
  • Шаг 1. Определение задачи клиента
    Зачем: понять, какую клиентскую задачу действительно может решать ваша экспертиза.
    Выход: выбранная задача и один ключевой артефакт как основа будущего воркшопа.
  • Шаг 2. Конструктор цепочки решений
    Зачем: спроектировать путь, по которому участники будут двигаться к результату.
    Выход: готовая цепочка решений с промежуточной ценностью на каждом шаге и финальным артефактом на выходе.