Стоимость и условия оплаты — у контактного лица программы.
Программа в одном абзаце
ЦБО-МФТИ-004 «Создание ИИ-агентов для бизнеса (no-code)» — программа профессиональной переподготовки ЦБО МФТИ. Аналитики, координаторы проектов, middle-менеджеры функциональных подразделений. Длительность — 6 месяцев, объём — 256 академических часов. Формат — полностью онлайн: вебинары + асинхронные модули + лабораторные с наставником. Python не требуется. По итогам — диплом мфти о профессиональной переподготовке установленного образца. Стоимость — от 180 тысяч ₽.
Аналитик ИИ-автоматизации не является ни разработчиком, ни data scientist, ни руководителем. Это специалист, который собирает ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи в визуальных конструкторах: раскладывает процесс на шаги, определяет, какие данные передать модели, какие проверки встроить и по каким показателям оценивать качество. Программирование для этой работы не требуется: задача решается в интерфейсе через готовые блоки.
Программа полностью построена на российском технологическом контуре: GigaChat и GigaChain Сбера, YandexGPT и Yandex Cloud AI Studio Яндекса, T-Pro Т-Банка, российские конструкторы интеграций Albato и ApiX-Drive, открытая платформа Dify в режиме self-hosted, агрегатор VseLLM, CLI-агент OpenCode. Иностранные сервисы (ChatGPT, Claude, Make, n8n Cloud) рассматриваются как обзорный материал; корпоративные кейсы слушатель собирает исключительно в российском контуре. Причина не идеологическая, а нормативная: требования 152-ФЗ и отраслевых регуляторов, под которыми работают компании слушателей.
Результат обучения у слушателя — пять-семь рабочих агентов, встроенных в реальные процессы его компании. Это не учебные демонстрации и не прототипы «на коленке», а готовые сборки с корпоративными данными, метриками качества и документацией для эксплуатирующей команды. Один из агентов выносится на защиту в качестве капстон-проекта перед комиссией МФТИ и приглашёнными директорами по автоматизации.
«Чтобы автоматизировать процесс с ИИ, не обязательно быть программистом. Нужно быть тем, кто понимает сам процесс.»
Записка академического руководителя
Сборка ИИ-агентов перестала быть делом разработчиков — no-code-инструменты опустили порог входа до аналитика, владеющего сервисами. Это меняет рынок труда. Три цифры из открытых отраслевых отчётов, на которые мы опираемся.
Это значит, что сотрудник, умеющий собирать решения в no-code, перестаёт быть «не программистом» и становится профессионалом с конкурентным навыком на рынке.
Источник: Gartner · Forecast: Low-Code Development Technologies, 2024
Среднегодовой рост — 26%. Бюджеты компаний на no-code-инструменты растут быстрее, чем на традиционную разработку, поэтому растёт и спрос на людей, умеющих этими инструментами пользоваться.
Источник: Markets and Markets · Low-Code Development Platform Market, 2024
Это сдвиг функциональных границ внутри компании. Аналитик, умеющий собрать ИИ-агента, разгружает разработчиков, ускоряет цикл внедрения в 5 раз и увеличивает свою ценность для работодателя.
Источник: OutSystems · State of Application Development, 2024
Системное понимание того, что такое ИИ-агенты и как они устроены, без обращения к программному коду. Этот блок служит ориентиром для всех последующих. Отдельное внимание уделяется российскому технологическому ландшафту: GigaChat, YandexGPT, T-Pro, T-Lite, открытые модели.
Базовый навык точной постановки задачи ИИ. Навык переносим между провайдерами: промпт, корректно работающий в GigaChat, в большинстве случаев даёт сопоставимый результат в YandexGPT и T-Pro. Готовые ассистенты применяются как площадка для быстрой отработки промптов.
Основной практический блок программы. Слушатель самостоятельно собирает агентов в платформах, применимых к российскому корпоративному заказчику: Yandex Cloud AI Studio, GigaChain Studio, Dify self-hosted, Albato, ApiX-Drive, OpenCode + VseLLM. К концу блока слушатель способен реализовать типовой бизнес-сценарий вида «событие → ИИ-обработка → действие».
Умение, отличающее аналитика от «нажимателя кнопок»: спроектировать процесс до работы в конструкторе. Слабые проекты no-code-автоматизации проваливаются именно на этом шаге: процесс не разобран, неясно, что передать ИИ, что закрыть простыми правилами, а что оставить человеку.
Реальные агенты всегда работают с корпоративными данными. Блок посвящён инфраструктуре: к каким системам подключаемся, какими способами, какие отечественные продукты используются на стороне клиента, как развернуть собственную модель в закрытом контуре через vLLM.
Переход от состояния «у меня собран агент на ноутбуке» к состоянию «агент работает у компании в режиме 24/7 и его обслуживает команда». Наиболее частая точка провала no-code-проектов: переход в эксплуатацию не был спроектирован заранее.
Обязательный блок программы. Ошибка аналитика в ИИ-проекте по обработке персональных данных приводит для компании не только к репутационным потерям, но и к штрафам по 152-ФЗ и претензиям со стороны Роскомнадзора, ФСТЭК, ФСБ.
Капстон-проект. Ключевое отличие от управленческих программ: на защиту выносится не «дорожная карта», а работающий ИИ-агент. Требования к работе: реальные данные из своей компании; российский контур по умолчанию (GigaChat / YandexGPT / T-Pro либо локальный запуск через vLLM); измеримая метрика результата; схема эксплуатации; документация для эксплуатирующей команды. Защита проходит перед комиссией МФТИ и приглашёнными директорами по автоматизации российских компаний.
Академический руководитель портфеля ЦБО МФТИ
«Мы запускаем программы, которые сами хотели бы пройти, если бы оказались на другой стороне стола.»
Программа TechExport — экспортный консалтинг для технологических компаний, серия выпусков с действующими российскими экспортёрами.
Объём одна-две страницы. Опишите реальный процесс из собственной работы, который вы планируете автоматизировать с помощью ИИ-агента. Структура: какой это процесс, сколько времени он занимает сейчас, какие шаги предполагается автоматизировать, какие данные имеются в распоряжении.
Онлайн-формат, 60 минут, 30 вопросов. Проверяются три навыка: чтение блок-схем и логических условий, базовая работа с данными в таблицах, понимание интерфейсов SaaS-продуктов. Программирование не проверяется. Проходной балл — 70%.
20 минут с куратором программы или академическим руководителем. Эссе, тест и собеседование оцениваются совместно. Задача этапа — исключить кандидатов, исходящих из предпосылки «no-code = легко».
Ответ направляется в течение пяти рабочих дней. При положительном решении следует подписание договора и оплата. Зачисление производится в ближайший поток: январь, май или сентябрь. Размер группы — 30 человек.
Контактное лицо программы перезвонит в течение рабочего дня. Расскажет про программу, ответит на вопросы. Если речь о группе от компании — укажите это в поле «О чём поговорить».
Если программа уже изучена и вы готовы к мотивационному собеседованию — подавайте заявку напрямую. Прикладывайте короткое или развёрнутое эссе: какую задачу планируете решать на программе.