Процессы.
Искусственный
интеллект.
Автоматизация.

Процессный подход и BPM CBOK: фундамент автоматизации

Процессный подход и жизненный цикл BPM по BPM CBOK 4.0: от стратегии и архитектуры процессов до мониторинга и непрерывного улучшения · Процессная архитектура: уровни описания, типы процессов, связь процессов со стратегией, организационной структурой и ИТ-системами · Роли процессного управления: владелец процесса, процессный офис, аналитик, архитектор; уровни зрелости процессного управления

Выявление процессов и отбор кандидатов для ИИ

Как выявить фактическое исполнение процесса: интервью, наблюдение, регламенты, журналы систем, реестр проблем · Process Mining в обзорном формате: журнал событий, реальный маршрут, узкие места и отклонения (углубление в курсах «Process Mining» и «Process Mining и ИИ») · Что языковые модели делают в процессах надёжно: классификация, извлечение полей, суммаризация, черновики ответов; где они ошибаются и почему

BPMN 2.0 для автоматизации: от схемы к исполняемой модели

Модель для обсуждения и модель для исполнения: однозначность, полнота, идентификаторы, условия переходов · Задачи исполняемого уровня: пользовательская, сервисная, скриптовая, бизнес-правило, отправка и приём сообщений · События, таймеры и ошибки: стартовые события по сообщению и расписанию, граничные события, эскалация и повторные попытки

Архитектура интеллектуальной автоматизации: правило, модель, агент, робот или человек

Слои решения: оркестрация процесса, правила, ИИ-компоненты, интеграции и роботы, хранилища данных, интерфейсы для людей · Выбор исполнителя шага: детерминированное правило, таблица решений, языковая модель, агент, RPA-робот, человек; дерево решений с учётом цены ошибки · Типовые паттерны: «ИИ предлагает, человек подтверждает», маршрутизация модели по классу данных, маскирование перед отправкой, откат на ручной процесс

Nodul: сценарии, триггеры и интеграции с корпоративными системами

Платформа Nodul и холст сценариев: узлы, связи, переменные, запуск, отладка, история запусков; сборка сценария с помощью ИИ-помощника и проверка результата · Триггеры и данные: webhook, расписание, Mailhook, входящее сообщение; формат JSON, разбор данных, ответ вебхуку · HTTP-запросы и авторизации: REST API, ключи и токены, разбор ответов; как подключить сервис, у которого нет готового узла

AI-агенты, RAG и MCP в Nodul

Устройство агента в Nodul: модель, системная инструкция, контекстное окно, лимит итераций, температура; граница между одним запросом к LLM и агентом · Инструменты агента и права: узлы как инструменты, параметры от модели, цепочка узлов как один инструмент, белый список действий, минимально необходимый доступ · Память, сессии и структурированный вывод: история диалога, схема JSON, валидация ответа, пороги уверенности, обработка некорректных ответов

Российские LLM и размещение: облако, контур клиента, on-premise

Ландшафт моделей 2026: GigaChat, Alice AI и YandexGPT, T-Pro; модели с открытыми весами (GigaChat, DeepSeek, Qwen); российские облака с доступом к открытым моделям · Схемы размещения: облако платформы и API провайдера, «Контур клиента», гибрид, локальный запуск моделей; преимущества, ограничения и стоимость каждой схемы · Инфраструктура для локальных моделей: оценка видеопамяти и серверов, квантизация, обслуживание и обновление; когда on-premise оправдан, а когда нет

Регуляторика и информационная безопасность в российском контуре

Карта регулирования ИИ на октябрь 2026 года: закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ (что он регулирует и чего не вводит: фундаментальные модели от 1 млрд параметров, суверенные и национальные модели, добровольная маркировка), Национальная стратегия (указы № 490 от 10.10.2019 и № 124 от 15.02.2024), ГОСТ Р и этика · 152-ФЗ в ИИ-процессе: основание обработки и отдельное согласие (ч. 1 ст. 9, с 01.09.2025), локализация (ч. 5 ст. 18), автоматизированные решения (ст. 16); штрафы по ст. 13.11 КоАП (420-ФЗ от 30.11.2024), ст. 272.1 УК (421-ФЗ от 30.11.2024), сроки уведомления РКН об утечке · Зарубежный LLM как трансграничная передача: ст. 12 152-ФЗ, уведомление РКН, перечень стран (приказ РКН от 05.08.2022 № 128 и закон от 26.07.2026 № 265-ФЗ), почему отключение обучения на данных у вендора вопроса не снимает; обезличивание и маскирование

Эксплуатация: мониторинг, KPI, инциденты, изменения и экономика

Мониторинг: история запусков, оповещения о сбоях, журнал решений ИИ, метрики экземпляров процесса; наблюдение за качеством модели и долей ручных исправлений · KPI интеллектуального процесса: время цикла, доля завершений без участия человека, доля эскалаций, точность, стоимость экземпляра; связь с процессным офисом · Инциденты и непрерывность: сбой сценария, ошибочное решение агента, недоступность модели или платформы; откат на ручной процесс и резервные модели; разбор отказа зоны облачного провайдера в октябре 2026 года

Итоговый проект на процессе вашей компании и защита

Уточнение проекта: паспорт процесса, метрики «до», границы, согласование с владельцем процесса · Сборка прототипа: BPMN-модель, сценарий Nodul с ИИ-шагом или агентом, интеграции, участие человека · Тестирование и оценка: проверочный набор, качество, стоимость экземпляра, отладка и доработка