Разобрали процессы
Участники определили задачи, связанные с финансовыми показателями, прогнозированием, операционным контролем, анализом смен и поиском внутренней информации.
Кейс корпоративного обучения ИИ
Как пять руководителей ресторанной сети создали пять AI-решений за три месяца
Участники прошли путь от собственных рабочих задач до двух работающих инструментов и трёх рабочих прототипов. Программу лично провела Мария Кайсарова.
5участников
3месяца
5созданных AI-решений
2работающих инструмента
3рабочих прототипа
1ведущая программы
Задача программы
Программа проводилась для руководителей крупной федеральной ресторанной сети. У каждого участника была своя зона ответственности и рабочая задача.
Цель состояла в том, чтобы участники научились находить подходящие сценарии применения AI, работать со своими данными и создавать решения под реальные процессы компании.
Как была построена работа
Выбрали проекты
Каждый участник взял задачу из своей зоны ответственности, которую можно было проверить в рамках программы.
Освоили нужные инструменты
Участники работали с ChatGPT, Claude Code и Codex, изучали вайбкодинг и создание AI-инструментов.
Подключили рабочие данные
Решения проверялись на реальных бизнес-данных и корпоративных источниках, а не только на учебных примерах.
Собрали решения
Участники сами создавали инструменты под свои задачи. Внешний разработчик не выполнял эту работу вместо них.
Получали помощь и обратную связь
В процессе участники могли разбирать затруднения, корректировать решения и продолжать работу над проектами.
Показали результаты
В конце программы участники представили созданные решения на итоговой защите.
Результат программы
Статусы ниже зафиксированы на момент завершения программы.
| Решение | Автор / роль | Статус |
|---|---|---|
| AI-агент рентабельности | управляющая пиццерией | работающий инструмент |
| Система прогнозирования выручки ресторанной сети | коммерческий директор | работающий инструмент |
| AI-система анализа сотрудников и смен | руководитель ресторана | рабочий прототип |
| Корпоративный AI-поиск | участница программы | рабочий прототип |
| Telegram-бот для операционного контроля | управляющая рестораном | рабочий прототип |
Решение 1
AI-агент рентабельности
Автор: управляющая пиццерией
Статус на момент завершения программы: работающий инструмент
Обновление данных: каждые 30 минут
Задача
Находить финансовые риски и показывать управляющей ситуации, которые требуют внимания.
Что было создано
Инструмент контролировал выручку, расходы, прибыльность и выполнение финансового плана. Он анализировал себестоимость, списания, остатки сырья и результаты ревизий, отслеживал бюджетные лимиты и прогнозировал финансовый результат на конец месяца. В системе работали восемь фоновых контрольных действий. Она объединяла ключевую информацию о пиццерии в одном интерфейсе и формировала задачи для управляющей.
Результат участника
Управляющая освоила ChatGPT и Codex и создала инструмент под собственную рабочую задачу.
Решение 2
Система прогнозирования выручки ресторанной сети
Автор: коммерческий директор
Статус на момент завершения программы: работающий инструмент
Задача
Прогнозировать выручку отдельных ресторанов и всей сети и видеть возможные отклонения от финансового плана.
Что было создано
Система объединяла показатели ресторанов на одном экране, строила прогноз по каждой точке и сети, сравнивала план и факт, показывала динамику и позволяла разбирать результаты отдельных ресторанов. Данные поступали из нескольких корпоративных источников.
Результат участника
Коммерческий директор освоил Claude Code и Codex и создал систему прогнозирования выручки.
Решение 3
AI-система анализа сотрудников и смен
Автор: руководитель ресторана
Статус на момент завершения программы: рабочий прототип
Задача
Перейти от общих показателей за день к анализу конкретных смен и сотрудников.
Что было создано
Прототип показывал показатели менеджеров смены по часам и дням, скорость доставки, операционные отклонения, историю работы сотрудника, ревизии и списания. С его помощью можно было определить, когда возникло отклонение, какая смена работала, какие сотрудники участвовали и какие показатели требовали внимания.
Результат участника
Руководитель ресторана создал прототип под задачу анализа смен и сотрудников.
Решение 4
Корпоративный AI-поиск
Автор: участница программы
Статус на момент завершения программы: рабочий прототип
Источники: рабочие переписки, система управления задачами и Google Drive
Задача
Находить информацию в корпоративных документах, переписках и рабочих материалах через единое окно.
Что было создано
Прототип принимал вопросы на естественном языке, искал сразу в трёх корпоративных источниках, формировал ответ и показывал его источники.
Результат участника
Участница создала систему поиска по корпоративным данным.
Решение 5
Telegram-бот для операционного контроля
Автор: управляющая рестораном
Статус на момент завершения программы: рабочий прототип
Частота проверки: каждые 15 минут
Задача
Автоматизировать регулярный мониторинг показателей ресторана и сообщать управляющей о ситуациях, требующих внимания.
Что было создано
Бот проверял скорость доставки, производительность и другие операционные показатели. При отклонении он отправлял уведомление и повторно проверял ситуацию через 30 минут. Также бот формировал ежедневный отчёт, показывал по запросу выручку, количество заказов, средний чек и расходы и переносил отчёты менеджеров смен в электронную таблицу.
Результат участника
Управляющая создала прототип инструмента для операционного контроля.
Что показала программа
- Пять участников за три месяца дошли от своих рабочих задач до пяти проверенных AI-решений.
- Решения создавали сами участники, а не внешний разработчик вместо них.
- В программу можно брать разные управленческие функции: финансы, прогнозирование, операции, работу с людьми и поиск информации.
- Результаты могут иметь разную степень готовности: в этом проекте появились два работающих инструмента и три рабочих прототипа.
- Обучение можно строить вокруг процессов и данных компании, а не вокруг одинакового набора учебных упражнений.
Разберите задачи своей команды до начала программы
На первом созвоне определим, какие процессы и задачи руководителей или сотрудников подходят для проектной работы.
Обсудить задачи компании