Кейсы
7 апреля 2026 · Никита Бурков, основатель Laplas AI
На мастер-классе «Эффективность 2026» 7 предпринимателей и руководителей из разных отраслей разобрали свои реальные задачи с ИИ-инструментами — 3 часа живой практики без абстрактных примеров. Вот что из этого вышло.
Специально рассказываем про участников — чтобы вы понимали, насколько это релевантно именно для вас.
На мастер-классе были:
Самооценка по уровню владения ИИ от 1 до 10: большинство в диапазоне 1–5. Один участник — 10, уже строит своих агентов и обучает команду. Именно такой разброс делает мастер-класс живым.
Мы сознательно сделали теорию минимальной. Объяснили базовое устройство нейросетей на примере чихуахуа и маффинов (звучит смешно, работает отлично), разобрали реальную статистику по внедрению ИИ в бизнесе — и сразу перешли к практике.
Практика выглядела так: каждый участник описывал свою реальную задачу, мы вместе строили промпт под неё и запускали прямо во время мастер-класса — в ChatGPT, Claude, NotebookLM. Никаких абстрактных примеров.
Один из участников хотел собрать презентацию-портфолио. Прямо на мастер-классе построили промпт, загрузили исходные материалы в NotebookLM и получили структурированный черновик — пока шло обсуждение с остальными.
Важный инсайт, который разобрали параллельно: формат данных критически важен. Один и тот же контент в Markdown даёт заметно лучший результат, чем в PDF с картинками. ИИ не «видит» то, что ему тяжело обработать.
95% пилотных внедрений ИИ в компаниях не дают результата (исследование MIT). Причина почти никогда не в технологии — она в людях и процессах. Поэтому самое важное сейчас: начать использовать ИИ лично, регулярно, под конкретные задачи. Не ждать, пока «всё станет понятно».
Те, кто начинает сейчас, через год будут в принципиально другой позиции по сравнению с теми, кто наблюдает со стороны.
Хотите понять, где ИИ поможет именно в вашем бизнесе? Воспользуйтесь нашим промптом для анализа процессов — это первый шаг перед любым внедрением.
Следующий мастер-класс объявим в нашем Telegram-канале. Формат небольших групп сохраним — это принципиально для качества.