AI в дослідженнях:
Корпоративна практика для дослідницьких команд
Як системно інтегрувати AI в дослідницьку практику. Де AI дає реальну цінність, де він небезпечний,
і як не втратити якість.
Отримати детальну програму →
Що ви будете робити:
День 1
Фундамент
Аудитуєте поточні AI-практики команди та фіксуєте реальний стан
Вивчаєте 8-етапний research-процес і визначаєте точки входу для AI
Практикуєте prompting: структура, принципи, перші шаблони
Будуєте матрицю «AI можна/не можна/з перевіркою» по 8 етапах
і 3 типах досліджень
День 2
AI у дії
Відпрацьовуєте AI на кожному з етапів 1–5: підготовка, рекрут, проведення, дані, аналіз
На кожному блоці: що робить AI, що робить людина, як перевірити результат
Виявляєте помилки AI в аналізі на реальних кейсах
Збираєте розширену бібліотеку промпт-шаблонів
День 3
Від інсайту до рішення
Відпрацьовуєте AI на етапах 6–8: комунікація, здача проєкту, institutional knowledge
Збираєте фінальний шаблон research-процесу з вбудованим AI (8 етапів × 3 типи досліджень)
Визначаєте індивідуальний план впровадження для кожного учасника
Після курсу команда виходить з конкретними артефактами — не просто знаннями.
Шаблон research-процесу з вбудованим AI
Операційна рамка з 8 етапів дослідження з визначеними зонами AI-використання, обмеженнями та перевірками. Готова до роботи одразу.
Прискорення без втрати якості
Відпрацьований workflow скорочує рутинні операції на 40–60%, зберігаючи дослідницьку строгість.
Бібліотека промпт-шаблонів
Перевірені промпти для ключових research-задач: від формулювання гіпотез до аналізу транскриптів і підготовки презентацій.
Калібрування ризиків
Чітке розуміння, де AI допомагає, де шкодить, де потрібна людська перевірка — по кожному етапу і типу дослідження.
Єдині стандарти команди
Команда перевіряє AI-виходи за спільними критеріями, незалежно від ролі, інструмента чи типу дослідження.
Спільна мова
дослідники, PM та дизайнери отримують єдиний фреймворк для обговорення AI у research. Менше непорозумінь і дублювання.
Деталі навчання
Формат
Онлайн, синхронний
Тривалість
3 дні × 5 годин = 15 годин
Структура
50% лекція / 50% практика
Розмір групи
до 10 учасників
Передумови
Базовий досвід роботи з AI (ChatGPT / Claude рівень)
Отримати детальну програму →
Експерт програми
Лєна Поліщук — Дослідниця, фасилітаторка, розробниця методів і фреймворків.
Понад 10 років в дослідженнях.
Вбудувала ШІ в реальну продуктову дослідницьку практику.
Провела 30+ досліджень із використанням ШІ, перевіряючи різні сценарії, підходи й межі його застосування.
Сформувала власний фреймворк: де ШІ справді посилює research, а де створює викривлення, ризики й хибну впевненість.
Запустила репозиторій досліджень із перевикористанням старих даних для нових інсайтів і рішень.
Ми не вчимо “як красиво говорити про research”. Ми вчимо робити його так, щоб він витримував реальність.
Ця програма для вас, якщо:
У команді вже використовують AI у дослідженнях, але немає спільних правил або стандартів
Якість AI-виходів непередбачувана: іноді добре, іноді команда отримує помилки або hallucinations
Дослідники, PM і дизайнери використовують AI по-різному — і це створює плутанину
Ви хочете прискорити рутинні задачі, але не ціною методологічної строгості
Вам потрібен не ще один тренінг, а робочий шаблон процесу, який команда бере в роботу одразу
Ця програма НЕ для вас, якщо:
Команда ще не використовує AI і не планує найближчим часом
Ви хочете огляд інструментів без практики на реальних задачах
Вам потрібне навчання для однієї людини, а не для команди
Немає базового досвіду роботи з ChatGPT або Claude
Ви хочете самостійно опрацювати матеріал у власному темпі
ФОП Поліщук Олена Вікторівна
ЄДРПОУ: 3163123803
hello@dip.today
+380673276179
AI для research
Корпоративна практика для дослідницьких команд
Як системно інтегрувати AI в дослідницьку практику.
Де AI дає реальну цінність, де він небезпечний, і як не втратити якість.
Отримати детальну програму →
Що ви будете робити:
День 1
Фундамент
Аудитуєте поточні AI-практики команди та фіксуєте реальний стан
Вивчаєте 8-етапний research-процес
і визначаєте точки входу для AI
Практикуєте prompting: структура, принципи, перші шаблони
Будуєте матрицю «AI можна/не можна/
з перевіркою» по 8 етапах
і 3 типах досліджень
День 2
AI у дії
Відпрацьовуєте AI на кожному з етапів 1–5: підготовка, рекрут, проведення, дані, аналіз
На кожному блоці: що робить AI, що робить людина, як перевірити результат
Виявляєте помилки AI в аналізі на реальних кейсах
Збираєте розширену бібліотеку промпт-шаблонів
День 3
Від інсайту до рішення
Відпрацьовуєте AI на етапах 6–8: комунікація, здача проєкту, institutional knowledge
Збираєте фінальний шаблон research-процесу з вбудованим AI (8 етапів × 3 типи досліджень)
Визначаєте індивідуальний план впровадження для кожного учасника
Після курсу команда виходить
з конкретними артефактами — не просто
знаннями.
Шаблон research-процесу з вбудованим AI
Операційна рамка з 8 етапів дослідження з визначеними зонами AI-використання, обмеженнями та перевірками. Готова до роботи одразу.
Прискорення без втрати якості
Відпрацьований workflow скорочує рутинні операції на 40–60%, зберігаючи дослідницьку строгість.
Бібліотека промпт-шаблонів
Перевірені промпти для ключових research-задач: від формулювання гіпотез до аналізу транскриптів і підготовки презентацій.
Калібрування ризиків
Чітке розуміння, де AI допомагає, де шкодить, де потрібна людська перевірка — по кожному етапу і типу дослідження.
Єдині стандарти команди
Команда перевіряє AI-виходи за спільними критеріями, незалежно від ролі, інструмента чи типу дослідження.
Спільна мова
дослідники, PM та дизайнери отримують єдиний фреймворк для обговорення AI у research. Менше непорозумінь і дублювання.
Деталі навчання
Формат
Онлайн, синхронний
Тривалість
3 дні × 5 годин = 15 годин
Структура
50% лекція/50% практика
Розмір групи
до 10 учасників
Передумови
Базовий досвід роботи з AI
(ChatGPT/Claude рівень)
Отримати детальну програму →
Експерт програми
Лєна Поліщук — Дослідниця, фасилітаторка, розробниця методів і фреймворків.
Понад 10 років в дослідженнях.
Вбудувала ШІ в реальну продуктову дослідницьку практику.
Провела 30+ досліджень із використанням ШІ, перевіряючи різні сценарії, підходи й межі його застосування.
Сформувала власний фреймворк: де ШІ справді посилює research, а де створює викривлення, ризики й хибну впевненість.
Запустила репозиторій досліджень із перевикористанням старих даних для нових інсайтів і рішень.
Ми не вчимо “як красиво говорити про research”. Ми вчимо робити його так, щоб він витримував реальність.
Ця програма для вас, якщо:
У команді вже використовують AI у дослідженнях, але немає спільних правил або стандартів
Якість AI-виходів непередбачувана: іноді добре, іноді команда отримує помилки або hallucinations
Дослідники, PM і дизайнери використовують AI по-різному — і це створює плутанину
Ви хочете прискорити рутинні задачі, але не ціною методологічної строгості
Вам потрібен не ще один тренінг, а робочий шаблон процесу, який команда бере в роботу одразу
Ця програма НЕ для вас, якщо:
Команда ще не використовує AI і не планує найближчим часом
Ви хочете огляд інструментів без практики на реальних задачах
Вам потрібне навчання для однієї людини, а не для команди
Немає базового досвіду роботи з ChatGPT або Claude
Ви хочете самостійно опрацювати матеріал у власному темпі
ФОП Поліщук Олена Вікторівна
ЄДРПОУ: 3163123803
hello@dip.today
+38673276179