top of page
gfa (1).png

Об'єднуємо та навчаємо ІТ-підприємців з 2013 року

Ooze-25-6.jpg

 Повна програма перебудови ключових бізнес-процесів у сервісній IT-компанії: leadgen, sales, delivery та HR з використанням AI:
26 травня - 29 вересня

Ooze-16-1-min-1340x638.jpg

Цей блок присвячений повному циклу revenue-процесів: LinkedIn, контент, outreach, pre-sales, inbound-маркетинг, cold email, data research, qualification, proposal generation, CRM і sales workflows.

Програма побудована так, щоб учасники могли зібрати не окремі точкові покращення, а єдину систему лідогенерації та продажів, де кожен етап воронки пов’язаний у керований процес. AI використовується для прискорення, автоматизації та підвищення точності на кожному етапі.

Group 877.png
Frame 568.png
Group 882.png
Group 879.png
Group 880.png

Модуль 1. Фундамент. SSI, алгоритми та аналіз профілю LinkedIn з використанням AI

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


Учасники розбирають, як підготувати LinkedIn-профіль під алгоритми платформи та довіру потенційного клієнта. У програмі:

  • Social Selling Index і 4 ключові фактори, які впливають на охоплення

  • аудит профілю з використанням AI

  • створення контекстної моделі компанії або експерта

  • оптимізація Headline та About

  • аналіз конкурентів і лідерів думок з використанням AI

  • reverse engineering успішних профілів ніші


Результати модуля:

​

  • оптимізований LinkedIn-профіль, який підвищує acceptance rate і reply-rate на 5–15%

  • зростання SSI до 60–75+

  • зростання охоплення постів на 20–40%

  • збільшення переходів у профіль на 10–25%

  • побудована контекстна модель експерта або компанії

  • автоматичний аналіз конкурентів

  • чітке позиціонування в ніші

  • більше релевантних inbound-запитів

  • профіль перетворюється на інструмент лідогенерації

Модуль 2. Content Factory: контент і Smart Engagement у LinkedIn

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


У модулі учасники будують систему контенту під бізнес-цілі. Вони:

  • визначають контент-пілари

  • будують систему створення контенту з використанням AI у власному Tone of Voice

  • збирають workflow від ідеї до поста

  • працюють із вірусними темами та адаптацією трендів

  • генерують візуали для LinkedIn з використанням AI

  • вивчають стратегію коментування як інструмент лідогенерації

  • налаштовують smart commenting і роботу з вхідним engagement як процес залучення потенційних клієнтів

​

Результати модуля:

​

  • система контенту під бізнес-цілі

  • створення контенту за 30 хвилин на тиждень замість кількох годин

  • у 2–3 рази вища швидкість виробництва контенту

  • зростання охоплення постів на 10–30%

  • збільшення кількості вхідних лідів з LinkedIn у 1,3–1,8 рази

  • побудований власний Tone of Voice

  • генерація постів від ідеї до публікації за хвилини

  • система пошуку тем, які добре працюють у стрічці

  • генерація візуалів, що підвищують engagement на 10–25%

  • стратегія коментування, де 1 сильний коментар приносить 1–3 потенційні контакти

  • автоматична робота з лайками та коментарями як із вхідним трафіком

  • зростання acceptance rate та inbound-контактів на 10–20%

Модуль 3. Advanced Outreach: скрейпінг, ICP та автоматизація продажів у  LinkedIn

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


Учасники вчаться перетворювати нетворкінг на системний канал угод. У програмі:

  • smart scraping і збір бази ідеальних клієнтів через Sales Navigator

  • фільтрація та валідація ICP з використанням A

  • побудова системного touchpoint loop

  • персоналізовані інвайти

  • логіка фолоуапів

  • аналітика переходу від LinkedIn-активності до дзвінків і продажів

​

Результати модуля:

​

  • побудована система лідогенерації через LinkedIn

  • збір бази за 1–2 години замість днів ручного ресерчу

  • зменшення нерелевантних лідів на 50–60%

  • зростання acceptance rate на 25–35%

  • reply-rate на рівні 20–30%

  • автоматизація 40–70% процесу outreach у LinkedIn

  • зростання кількості призначених дзвінків у 1,5–2 рази

  • чітка система дотиків і фолоуапів

  • зрозуміла зв’язка LinkedIn-активність → дзвінки → продажі

Модуль 4. Автоматизація pre-sales у LinkedIn

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


Фокус модуля — перехід від ручного pre-sales до системного процесу обробки лідів: скоринг, аналіз профілів, генерація перших повідомлень і підготовка персоналізованих відповідей за допомогою AI. Учасники:

  • вивчають ICP verification

  • автоматизують скоринг ліда

  • збирають proposal logic на рівні першої відповіді

  • створюють автоматизований процес: LinkedIn-профіль → ICP-аналіз → персоналізоване повідомлення з використанням AI

  • виконують хакатонне завдання на автоматизацію етапу outreach


Результати модуля:

​

  • автоматизація 40–60% pre-sale процесу

  • зменшення нерелевантних лідів на 50–60%

  • скорочення часу на аналіз ліда з 10–15 хвилин до 1–2 хвилин

  • зростання reply-rate на 20–30% завдяки персоналізованим першим повідомленням

  • скорочення часу підготовки відповіді у 2–3 рази

  • зменшення ручної роботи сейлза на 30–50%

  • зростання кількості оброблених лідів у 1,5–2 рази без розширення команди

  • мінімум 1 автоматизований етап outreach уже під час заняття

Хакатон. Захист проєктів блоку Linkedin

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


Учасники захищають один робочий автоматизований workflow для outreach: скоринг ліда, персоналізацію або follow-up логіку з використанням AI.


Результати захисту:

​

  • впроваджений 1 робочий автоматизований workflow з використанням AI

  • автоматизація 40–70% одного етапу процесу

  • скорочення часу на обробку одного ліда на 60–80%

  • зростання кількості оброблених лідів у 2–3 рази

  • підвищення reply-rate на 20–30%

  • зменшення нерелевантних лідів на 50–60%

  • побудована логіка ліди → рішення → дія

  • готовий workflow для масштабування на весь leadgen-процес

Модуль: AI-інструменти для інбаунд-маркетингу: від стратегії до контент-продакшену

Спікер: Дмитро Ковшун, Founder & CEO Luxeo


Заняття 1. AI SEO ≠ Контент: як побудувати inbound-систему, що генерує pipeline

Більшість компаній використовують AI для створення контенту, але це не дає pipeline. У цій сесії — як перебудувати SEO в систему, яка генерує ліди і revenue. Що розберемо:

  • Чому AI-контент ≠ ліди

  • Різниця між Content SEO та Revenue SEO

  • Як побудувати inbound-систему: intent → сторінка → конверсія → sales

  • Як визначати точки конверсії в контенті

  • Як використовувати AI для гіпотез, структури і тестів

  • Як працювати з контентом через інтеграції LLMs із SEO-інструментами

​

Результати:

  • готовий контент-план під 1 повний фанел на 10–30 одиниць контенту

  • скорочення часу на планування SEO/AEO-стратегії на 50–70%

  • у 2–3 рази швидше прийняття рішень щодо тем

  • визначені 5–15 пріоритетних тем

  • чітка пріоритизація для результату в перші 2–4 тижні


Заняття 2. Від ключів до грошей: AI-driven intent і структура сторінок

Більшість SEO-стратегій орієнтуються на volume, а не на гроші. У цій сесії — як знаходити high-intent попит і конвертувати його в угоди. Що розберемо:

  • 4 рівні інтенту і як вони впливають на revenue

  • Як робити clustering і SERP analysis через AI

  • Як зв'язати SEO з ICP і sales-процесом

  • SEO-підхід до AEO: як обрати та потрапити в запити цільової аудиторії

  • Які сторінки реально продають (comparison, alternatives, use cases, listings)

  • Як AEO змінює аутріч та лінкбілдинг

  • Як оптимізувати контент під різні типи інтенту

​

Результати:

  • 1 готовий контекстний пакет під фанел

  • скорочення часу на підготовку матеріалів на 40–60%

  • у 2–3 рази більше якісних інсайтів

  • з 1 кейсу — 3–5 одиниць контенту

  • контент із реального досвіду компанії


Заняття 3. Scaling SEO з AI: системи, automation і parasite SEO

AI дає масштаб, але без системи це створює контент без результату. У цій сесії — як будувати системи, які дають revenue і масштабуються. Що розберемо:

  • Unit-економіка SEO (cost, revenue, payback)

  • Метод parasite SEO — швидкий спосіб зайняти ТОПи

  • Як тестувати попит і захоплювати BOFU через parasite SEO

  • Як поєднувати SEO з AI для захоплення видачі (EMD, SERP coverage)

  • Як побудувати AI SEO-систему (prompts, templates, automation)

​

Результати:

  • 3 готові одиниці контенту

  • у 2–4 рази вища швидкість створення контенту

  • зниження ручної роботи на 40–50%

  • система промптів для масштабування

  • контент, який ранжується, читається і конвертує

Модулі з продажів: від cold email до угоди

Спікер: Ілля Азовцев, Co-founder GrowthBand, SaaS Growth Advisor.


Заняття 1. Cold Email Outreach: стратегія та фундамент

Учасники розбирають:

  • які канали реально приносять B2B лідів у 2026 році

  • роботу з ICP

  • розробка buyer persona з використанням AI

  • TAM mapping

  • account tiering

  • формування оферу

  • customer intelligence

  • концепцію автоматизованого SDR-процесу з використанням AI

​

Результати:

  • системна модель B2B leadgen замість несистемних тестів

  • +20–30% до reply-rate

  • зменшення нецільових сегментів на 20–30%

  • +20–30% ефективності сейлза за рахунок пріоритизації акаунтів

  • +20–30% до reply-rate через кращий офер

  • скорочення часу на тестування гіпотез до 2–3 днів

  • фокус на сегментах, які дають revenue


Заняття 2. Email infrastructure та копірайтинг з використанням AI
У програмі:

  • inbox placement

  • multi-layered email infrastructure

  • ротація доменів

  • deliverability-процеси для Microsoft, Proofpoint, Mimecast

  • моніторинг інфраструктури з використанням AI

  • побудова outreach sequences

  • AI для прискорення copywriting-процесу

  • spintax і рандомізація меседжів

  • правила меседжингу для максимального reply-rate

​

Результати:

  • inbox placement 75–90%

  • зниження ризику spam/block до 5–10%

  • outreach sequence з reply-rate 5–15%

  • скорочення часу на написання листів на 60–80%

  • масштабування outreach у 2–3 рази без втрати deliverability

 


Заняття 3. Системна лідогенерація з використанням AI: live demo

Учасники дивляться повний цикл:

  • enrichment через Clay, RapidAPI, BrightData

  • data research в n8n

  • роботу з intent signals

  • 3 автоматизовані workflow для data research з використанням AI

  • валідацію контактів

  • orchestration в Clay, n8n і CRM

  • збірку автоматизованого SDR-процесу з використанням AI

  • follow-up і sales call preparation

  • автоматизацію метрик та репортингу

​

Результати:

  • автоматизація 60–75% процесу лідогенерації

  • зниження ручного data research на 60–80%

  • скорочення збору бази до 1–3 годин

  • зменшення нерелевантних лідів на 50–60%

  • зростання кількості якісних лідів у 1,5–2 рази

  • прискорення запуску кампаній у 2–3 рази

  • 1–3 AI-воркфлоу, що покривають більшість задач

  • AI SDR агент від ліда до proposal

  • автоматизований follow-up і підготовка до дзвінків

​

Заняття 4. Автоматизація процесів продажів: від кваліфікації ліда до закриття угоди

У фокусі:

  • скоринг лідів з використанням AI

  • sales call preparation agent

  • call analyser

  • генерація proposals

  • follow-up з використанням AI

  • аналіз pipeline і прогнозування конверсії

  • sales enablement materials

  • об’єднання процесу в єдину RevOps-систему

  • автоматизація sales metrics і reporting

​

Результати:

  • +10–15% до конверсії в угоду

  • автоматичний скоринг лідів

  • скорочення часу на підготовку до дзвінка на 30–50%

  • генерація proposal у 2–3 рази швидше

  • зменшення втрат лідів на 20–30%

  • підвищення ефективності сейлза на 20–30%

  • скорочення sales cycle на 15–20%

  • автоматизація 40–60% pre-sale задач

  • зростання активностей у pipeline на 20–30%

  • об’єднання процесу в єдину RevOps систему

​

Кейс-сесії власників IT-компаній у sales та leadgen

Спікери: Ярослав Титенок, Агнесса Томашевська


У межах блоку учасники розбирають реальні приклади:

  • база кейсів для sales і delivery з використанням AI

  • процеси для Upwork: алерти та генерація cover letter з використанням AI

  • автоматизація внутрішньої бюрократії для sales-команди

  • estimation та resource management через AI

  • парсинг запитів з використанням AI

  • єдина система процесів для HR та Sales з використанням AI

​

Результати кейсів:

  • підбір релевантних кейсів швидше на 70–85%

  • скорочення онбордингу сейлів на 30–40%

  • зростання використання кейсів у proposal у 1,5–2 рази

  • +10–15% conversion на наступний етап через кращі кейси

  • зменшення нерелевантних лідів на 50–60% в Upwork

  • скорочення часу на підготовку заявок на 50–70%

  • у 1,5–2 рази більше якісних відправлених заявок

  • підвищення ефективності лідгена на 30–50%

  • скорочення операційного навантаження в sales на 20–40%

  • зростання часу сейлів на активні продажі на 20–40%

  • покращення якості даних у CRM на 20–30%

  • зростання revenue на 5–10% без розширення команди

  • прискорення естімейту у 2–3 рази

  • скорочення часу пошуку експертизи на 40–60%

  • підвищення точності підбору команди на 15–25%

  • зростання конверсії в угоди на 5–15%

  • зниження idle bench на 5–15%

  • покращення синхронізації між sales, delivery і recruitment на 20–30%

  • скорочення ручної роботи в HR та Sales на 40–60%

  • зростання кількості оброблених запитів без розширення команди у 1,5–2 рази

  • підвищення точності підбору кандидатів до 60–75% match rate

  • зростання конверсії з ліда в opportunity на 15–30%

  • скорочення часу на підготовку CV та естімейтів на 40–60%

Модуль Proposal Generator на n8n

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, Технічний директор, серійний підприємець

Учасники вивчають архітектуру автоматизації у sales, логіку ROI та ключові інструменти n8n для CRM-інтеграцій, webhook-ів і тригерів по угодах. У практиці збирають автоматизований Proposal Generator для sales-процесу.


Результати модуля:

  • розуміння, що саме автоматизувати в sales і де це дає ROI

  • скорочення ручної роботи сейлза на 30–50%

  • автоматизація ключових тригерів у CRM

  • скорочення часу реакції на інбаунд до 10–20 хвилин

  • підготовка комерційної пропозиції у 2–3 рази швидше

  • автоматична генерація персоналізованих proposal

  • +10–15% до конверсії з інбаунду

  • побудовані email-sequences і follow-up

  • автоматизація 40–60% pre-sale процесу

  • n8n workflows для статусів угод, інбаунду й автоматичних дій у CRM

  • підвищення продуктивності сейлза на 20–30%

Хакатон. Захист продуктів та автоматизацій sales-блоку

Спікери: Володимир Куц, Ярослав Титенок


Фінал блоку — хакатон, де учасник автоматизує один sales-процес: скоринг інбаунду, генерацію пропозиції, follow-up sequence або збирає продукт для автоматизації leadgen чи продажів у компанії. Учасник працює на базі кейсів системного SDR-процесу, pre-sales автоматизацій, ICP verification, proposal generation, follow-up systems, outreach automation та end-to-end лідогенерації з використанням AI.


Результати хакатону:

  • впроваджене 1 робоче рішення в sales або leadgen з використанням AI

  • автоматизовано 30–60% одного ключового процесу

  • скорочення часу обробки одного ліда на 50–70%

  • зростання кількості оброблених лідів у 1,5–2 рази

  • підвищення reply-rate та конверсії в діалог

  • зменшення кількості нерелевантних лідів

  • побудована логіка лід → аналіз → рішення → дія

  • створений власний агент або workflow з використанням AI

  • зниження залежності від ручної роботи сейлз-команди на 30–50%

  • чітке розуміння, як масштабувати рішення на всю систему продажів

  • фідбек від експертів і доопрацювання до рівня впровадження

  • перший реальний кейс автоматизації продажів або leadgen усередині компанії з використанням AI

Загальні результати блоку sales та leadgen

Після завершення цього блоку компанія отримує:

  • системно зібраний LinkedIn-канал для лідогенерації

  • працююча система контенту, engagement і outreach

  • автоматизовані workflow для pre-sales та proposal generation з використанням AI

  • розуміння cold email інфраструктури, персоналізації та deliverability

  • автоматизовані data research, enrichment та follow-up процеси

  • кейси й шаблони для revenue-команди

  • зростання кількості якісних лідів, дзвінків і швидкості реакції на запити

  • чітка система, яка працює на зростання pipeline, reply-rate, proposal conversion і продуктивність sales-команди з використанням AI

Цей блок присвячений delivery-процесам: документація, meeting notes, управління ризиками, клієнтська комунікація, аналітика, прийняття рішень, автоматизація дій після дзвінків, контроль змін, підтримка PM і delivery-команди з використанням AI.

Блок поєднує стратегічний рівень, робочі use cases, практику, кейси сервісних IT-компаній та побудову власного рішення для delivery-процесів з використанням AI.

Group 883.png
Group 877.png
Group 885.png
Group 884.png
Group 886.png

Модуль 1. Delivery Management — база і контекст

Спікер: Андрій Сильчук, Delivery Director at DataArt, Head of R&D Center


Учасники розбирають, як виглядають сучасні delivery-процеси, де їх можна реально посилити і де проходять межі використання AI. Фокус — на процесах, документації, плануванні, контролі якості та готових інструментах для PM і delivery-ролей.


Результати модуля:

  • чітке розуміння, де AI реально посилює delivery-процеси

    знання ключових зон застосування AI в проєктному менеджменті

  • список інструментів, які можна застосовувати в роботі

  • розуміння реальних обмежень AI

Модуль 2. Реальні use cases оптимізації delivery-процесів з використанням AI

Спікер: Андрій Сильчук, Delivery Director at DataArt, Head of R&D Center


Учасники розбирають практичні сценарії:

  • SoW

  • звіти

  • PM-асистент

  • робота з ризиками

  • контроль якості

  • управління змінами

  • вбудовування AI в щоденну роботу delivery-команди


Результати модуля:

  • готові use cases для впровадження

  • шаблони автоматизації типових delivery-задач

  • PM-асистент для щоденної роботи

  • автоматизація звітності та документації

  • система управління ризиками з використанням AI

Модуль 3. Практика, поради та Q&A

Спікер: Андрій Сильчук,  Delivery Director at DataArt, Head of R&D Center


Учасники відпрацьовують базові принципи промптингу для delivery, розбирають типові помилки, best practices і конкретні кейси зі своєї роботи, щоб зібрати зрозумілий план старту змін у delivery-процесах уже наступного робочого тижня з використанням AI.


Результати модуля:

  • майстерність промптингу для delivery-задач

  • знання типових помилок і шляхів їх уникнення

  • best practices від експерта

  • відповіді на конкретні питання

  • план запуску змін у delivery з понеділка з використанням AI

Модуль 4. Трансформація delivery-процесів з використанням AI

Спікер: Світлана Близнюк, CEO I-PM Education, консультантка з масштабування IT


У програмі:

  • переваги та ризики трансформації delivery-процесів з використанням AI

  • метрики ефективності трансформації

  • розрахунок ROI

  • переговори з клієнтом, який очікує швидший і дешевший delivery за рахунок змін процесів і використання AI

  • зміна delivery-ролей в аутсорсингу під впливом AI


Результати модуля:

  • розуміння впливу AI на delivery-модель

  • навички розрахунку ROI

  • аргументи для переговорів із клієнтами

  • стратегія адаптації ролей команди

  • готовність до трансформації delivery-процесів

Модуль 5. Масштабування delivery-процесів з використанням AI

Спікер: Світлана Близнюк, CEO I-PM Education, консультантка з масштабування IT


У програмі:

  • інструменти для проєктного та портфельного менеджменту з використанням AI

  • data-driven decision making

  • AI в change management, resource management та Agile-практиках

  • управління стейкхолдерами з використанням AI: прогнозування, автоматизація взаємодії, побудова відносин


Результати модуля:

  • арсенал AI-інструментів для PM та портфельного управління

  • культура data-driven рішень у команді

  • AI-підтримка Agile-процесів

  • автоматизація роботи зі стейкхолдерами

  • логіка масштабування delivery-процесів з використанням AI

Модуль 6. Автоматизація delivery-процесів і AI-агенти

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, Технічний директор, серійний підприємець


Учасники розбирають різницю між простою транскрибацією зустрічі та автоматизованим процесом з використанням AI, який на основі дзвінка формує задачі, action points і структуровану роботу далі.

 

У практиці збирається Meeting Notes агент:

  • запис дзвінка

  • транскрибація через Whisper

  • виділення action points

  • постановка задач у Jira або ClickUp

  • генерація статус-звітів клієнту

  • хакатонне завдання на автоматизацію одного delivery-процесу


Результати модуля:

  • автоматизований процес для обробки зустрічей з використанням AI

  • автоматичне створення завдань з дзвінків

  • генерація звітів для клієнтів одним кліком

  • економія 5+ годин на тиждень на адміністративній роботі

  • повна історія домовленостей по проєктах 

Кейси сервісних IT-компаній

Спікери: Андрій Тетерін, Антон Морозов


Учасники розбирають реальні приклади оптимізації delivery-процесів з використанням AI:

  • калібрування естімацій у sprint planning через RAG по історичних даних

  • генерація UI-компонентів на етапі дизайну

  • code review у CI/CD-пайплайні

  • генерація тест-кейсів і автотестів

  • дебагінг і робота з логами через спеціалізований MCP


Окремо учасники отримують:

  • перевірені кейси автоматизації delivery

  • розуміння ROI від змін і автоматизацій у delivery

  • ідеї для адаптації під свою компанію

  • розуміння типових помилок під час впровадження

Хакатон. Фінальний проєкт delivery-блоку

Спікери: Андрій Тетерін, Антон Морозов, Світлана Близнюк, Андрій Сильчук


У фінальному хакатоні учасник автоматизує один ключовий delivery-процес:

  • підготовку або оновлення документації

  • управління проєктом

  • комунікацію з клієнтом

  • контроль якості та ризиків

  • або створює рішення для delivery-процесу, яке допомагає приймати рішення, а не тільки генерує текст, з використанням AI

​

У роботі використовуються:

  • кейси автоматизації SoW, Change Requests та іншої документації

  • асистент для PM з використанням AI

  • аналіз ризиків з використанням AI

  • автоматичні статус-репорти

  • аналіз Slack, email, calls для виявлення проблем

  • підготовка до client calls з використанням AI

  • внутрішні асистенти для PM, QA, BA, Delivery з використанням AI

  • системи, які працюють із контекстом компанії

  • LLM, RAG, n8n, інтеграції з Jira, Slack, email, call analysis, шаблони AI-агентів


Результати хакатону:

  • впроваджене 1 робоче рішення в delivery-процес з використанням AI

  • автоматизовано 30–60% одного з ключових процесів

  • скорочення часу на підготовку документації та звітів у 2–3 рази

  • зменшення ручної роботи PM або Delivery Manager на 30–50%

  • підвищення швидкості прийняття рішень у проєкті

  • зниження кількості помилок у delivery

  • побудований асистент або агент, який працює з контекстом проєкту з використанням AI

  • автоматизовані статус-репорти та клієнтська комунікація

  • раннє виявлення ризиків: дедлайни, перевантаження, scope creep

  • покращення якості delivery без збільшення команди

  • логіка дані → аналіз → рішення → дія у delivery-процесі

  • фідбек від експертів і доведення рішення до впровадження

  • перший реальний кейс автоматизації delivery усередині компанії з використанням AI

Загальні результати delivery-блоку

Після завершення delivery-блоку компанія отримує:

  • готові сценарії автоматизації документації, статусів, ризиків і нотаток після дзвінків

  • асистентів для PM, Delivery, QA та суміжних ролей з використанням AI

  • менше ручної рутини в управлінні проєктами

  • швидше прийняття рішень на основі даних, комунікації та контексту проєкту

  • кращу прозорість клієнтської комунікації

  • структурований підхід до трансформації delivery-процесів та ROI

  • робоче рішення, яке можна перенести в реальний delivery-процес компанії з використанням AI

Цей блок сфокусований на тих HR-процесах, які напряму впливають на швидкість найму, навантаження команди, якість підбору та керованість внутрішніх процесів. 

Учасники розбирають, як побудувати ефективні HR-процеси: сорсинг, скринінг, комунікація, онбординг, HR-операції, аналітика, розвиток команди та внутрішні знання компанії з використанням AI.

Окремий фокус блоку — створення власних рішень під реальні HR-процеси сервісної IT-компанії з використанням AI.

Group 877.png
Group 879.png
Group 878.png
Group 880.png

Модуль 1. Рекрутинг і HR-процеси: інструменти та сценарії

Спікер: Вікторія Мусіяченко, експертка з AI в рекрутингу та HR.


На першому занятті учасники розбирають, як оптимізувати HR і рекрутинг на рівні реальних задач компанії з використанням AI. У програмі модуля:

  • процеси рекрутингу: сорсинг, скринінг резюме, створення описів вакансій і JD з використанням AI

  • комунікація з кандидатами та HR-операції з використанням AI

  • аналітика з використанням AI: аналіз настроїв, базові прогнози, підтримка retention-рішень

  • інструменти для мотивації, розвитку та підтримки команди з використанням AI

  • ризики, етика та безпечне використання AI в HR-процесах

​

Учасники не просто дивляться перелік інструментів. Вони розуміють, де AI реально посилює результат HR-функції, як відрізнити дієві сценарії від поверхневого використання інструментів і як вбудовувати AI в процеси без ризику для даних та компанії.

​

Результати модуля


Кількісні:

  • скорочення часу на сорсинг кандидатів на 40–60%

  • скорочення часу на первинний скринінг резюме на 30–50%

  • скорочення часу на підготовку JD та вакансій у 2–3 рази

  • скорочення часу на комунікацію з кандидатами на 20–30%

  • у 1,5–2 рази більше релевантних кандидатів у воронці

  • скорочення time-to-hire на 20–30%

  • економія 3–5 годин на тиждень на HR-процесах

  • зниження навантаження на HR-команду на 20–30% без втрати якості

​

Якісні:

  • чітке розуміння, де AI дає результат в HR

  • систематизація сорсингу, скринінгу та комунікації

  • підвищення якості кандидатів через кращий метчинг

  • швидша та більш структурована комунікація з кандидатами

  • розуміння, як використовувати AI для аналітики, розвитку команди та HR-операцій

  • усвідомлення ризиків: безпека даних, етика, обмеження AI

  • розуміння, як використовувати AI в HR без шкоди для компанії

Модуль 2. Практика. Збірка власних рішень для HR-процесів з використанням AI

Спікер: Вікторія Мусіяченко, експертка з AI в рекрутингу та HR.


Другий модуль присвячений практичній роботі. Учасники збирають власні рішення під реальні HR-кейси своєї компанії з використанням AI. У межах модуля вони:

  • розбирають складний промптинг і вчаться отримувати стабільний результат

  • створюють асистента з рекрутингу в ChatGPT з використанням AI для опису позиції, аналізу та огляду резюме під конкретний запит

  • дивляться демонстрацію асистента-тренера з використанням AI для роботи із запереченнями в sales-команді

  • створюють рішення для онбордингу з використанням AI або іншого HR-напряму

  • обговорюють AI-рішення для менеджменту команди під конкретні задачі

  • отримують логіку створення авторських GPT-асистентів і GPT-проєктів для HR-процесів

  • працюють зі своїми запитами та адаптують рішення під власний контекст

​

Додатково учасники отримують:

  • гайдлайн зі створення асистентів для HR-процесів з використанням AI

    гайдлайн зі створення GPT-проєктів

  • доступ до авторських GPT-асистентів Вікторії Мусіяченко

  • перевірений GPT-асистент для розробки пошукової стратегії та генерації скриптів пошуку кандидатів

  • GPT-тренер з продажів

  • GPT для аналізу культури компанії

​

Результати модуля

Кількісні:

  • 1–2 власних AI-рішення або асистенти, створені під свої процеси

  • скорочення часу на створення складних промптів на 30–50%

  • скорочення часу на аналіз резюме та кандидатів на 20–40%

  • скорочення часу на підготовку HR- та onboarding-процесів на 20–30%

  • у 2–3 рази вища швидкість виконання окремих задач у рекрутингу, HR та менеджменті

  • готові автоматизовані сценарії для сорсингу, оцінки кандидатів і роботи із запереченнями

  • економія 3–5 годин на тиждень на операційних задачах


Якісні:

  • вміння будувати власні AI-інструменти під свої процеси

  • вміння створювати стабільні промпти з передбачуваним результатом

  • готовий AI-рекрутер, який формує JD, аналізує CV та дає структурований фідбек

  • готові AI-інструменти для onboarding, розвитку співробітників і менеджменту команди

  • готовий AI-тренер для sales

  • розуміння, як масштабувати рішення на всю компанію

  • доступ до перевірених GPT-асистентів без потреби створювати все з нуля

  • чітка логіка побудови процесу: задача → промпт → AI-асистент → автоматизований процес

Кейс-сесія. Конвертер резюме

Спікер: Ярослав Титенок, CTO at Sloboda Studio

Учасники розбирають інструмент, який автоматично перетворює будь-яке резюме в стандартизований корпоративний формат з використанням AI. Це приклад рішення, яке відразу впливає на швидкість рекрутингу та внутрішню керованість бази кандидатів.

Результати кейсу:

  • скорочення часу обробки CV на 40–60%

  • зростання продуктивності рекрутингу у 1,5–2 рази

  • економія до 0,3–0,5 FTE за рахунок автоматизації

  • зростання швидкості подачі кандидатів у 1,5–2 рази

  • підвищення швидкості закриття вакансій на 20–30%

Кейс-сесія. AI для пошуку експертизи та ресурсів

Спікер: Агнесса Томашевська, CEO & Co-Founder Zentix Soft, PhD


Це кейс системи, яка визначає наявність потрібної експертизи в компанії, показує доступність спеціалістів і допомагає лідгенам та рекрутерам швидко знаходити релевантні ресурси з використанням AI. Рішення працює на стику recruitment, leadgen та delivery.


Результати кейсу:

  • скорочення часу пошуку експертизи на 50–70%

  • зростання швидкості підбору кандидатів або команди на 30–45%

  • зниження кількості помилок у підборі на 20–30%

  • зменшення простою ресурсів bench на 10–25%

  • підвищення ефективності взаємодії між leadgen, recruiting і delivery на 20–30%

Кейс-сесія. AI-конвертер та стандартизація CV. Розширений рівень

Спікер: Агнесса Томашевська, CEO & Co-Founder Zentix Soft, PhD


Учасники дивляться на наступний рівень автоматизації: інструмент, який не тільки приводить CV до одного формату, а й формує структуровану базу експертизи компанії з використанням AI. Система витягує технології, досвід, домени та ролі, щоб далі використовувати ці дані для пошуку, матчінгу й лідогенерації з використанням AI.


Результати кейсу:

  • скорочення часу на підготовку CV приблизно на 60%

  • перетворення CV на повноцінну searchable-базу експертизи

  • прискорення роботи з кандидатами та внутрішніми ресурсами

  • підвищення якості даних для подальшого AI-матчингу

Кейс-сесія. AI Matching та пошук ресурсів

Спікер: Агнесса Томашевська, CEO & Co-Founder Zentix Soft, PhD


У цьому кейсі розбирається система, яка автоматично аналізує новий запит, визначає відсоток відповідності кандидатів, пропонує конкретних спеціалістів і покриває не тільки внутрішній bench, а й партнерську мережу та фрілансерів. Окремо підсвічуються прогалини за запитом, щоб швидше ухвалювати рішення щодо комплектації.


Результати кейсу:

  • скорочення часу на підбір ресурсів на 40–60%

  • збільшення кількості релевантних кандидатів під кожен запит у 1,5–2 рази

  • зростання конверсії з ліда в opportunity на 15–30%

  • робота з ширшим пулом ресурсів без збільшення команди

  • прискорення прийняття рішень по кандидатах у 2–3 рази

Модуль 3. RAG-система для HR

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


Модуль присвячений роботі з внутрішніми даними компанії. Учасники розбирають, чому простого ChatGPT недостатньо для HR-завдань, як перетворити HR-документацію на векторну базу знань, як підключати LLM-моделі під конкретні задачі й які сценарії автоматизації відкриваються після цього. 


У практичній частині створюється HR або onboarding-бот, який відповідає на запити співробітників на основі внутрішньої документації. Як домашнє завдання учасник бере реальний HR-процес і створює власного AI-бота, а на наступній зустрічі демонструє рішення та отримує фідбек.

 

Результати модуля


Кількісні:

  • скорочення часу на відповіді на типові HR-запити на 40–60%

  • зниження навантаження на HR-команду в операційних задачах на 20–40%

  • скорочення часу на онбординг нових співробітників на 30–50%

  • у 1,5–2 рази швидший доступ до внутрішньої інформації для команди

  • 1 готовий HR або onboarding AI-бот під свою компанію

  • автоматизація 1 реального HR-процесу

  • економія 3–5 годин на тиждень на внутрішніх запитах


Якісні:

  • розуміння, чому звичайний ChatGPT не закриває бізнес-процеси

  • вміння працювати з власними даними компанії

  • створена внутрішня база знань для onboarding, політик і FAQ

  • розуміння, як підключати LLM під конкретні HR-задачі

  • HR-бот, який дає точні відповіді на основі документації

  • менша залежність від HR-команди в типовій комунікації

  • прозорість і стандартизація внутрішніх процесів

  • розуміння безпеки при роботі з внутрішніми даними

  • практичний досвід створення AI-рішення, яке можна масштабувати

Модуль 4. Від скриптів до агентів

Спікер: Володимир Куц, Co-Founder Profigent.ai, технічний директор, серійний підприємець.


Учасники вивчають різницю між автоматизацією як послідовністю дій і рішенням на базі AI, яке аналізує дані та приймає рішення. У фокусі:

  • скоринг профілів LinkedIn з використанням AI

  • автоматизація signal-based outreach з використанням AI

  • автоматичне сортування резюме з використанням AI

  • практична збірка рішення для скорингу кандидатів з використанням AI

  • домашнє завдання з автоматизації одного рекрутингового процесу: скоринг, outreach або сортування резюме з використанням AI

​

Результати модуля


Кількісні:

  • скорочення часу на скоринг кандидатів на 40–60%

  • скорочення часу на первинний аналіз LinkedIn-профілів на 30–50%

  • скорочення часу на outreach на 20–30%

  • у 1,5–2 рази швидша обробка кандидатів

  • у 1,5–2 рази більше релевантних кандидатів у воронці

  • 1 готовий AI-агент для скорингу кандидатів

  • автоматизація 1 процесу: скоринг, outreach або сортування резюме

  • економія 3–5 годин на тиждень на рекрутингу


Якісні:

  • розуміння різниці між простими скриптами й AI-агентами

  • системний і масштабований процес відбору

  • AI-агент, який аналізує кандидатів під вакансію, дає оцінку та генерує персоналізоване повідомлення

  • впровадження signal-based підходу в комунікації

  • більш релевантна робота з кандидатами

  • прозорий і стандартизований процес відбору

  • розуміння, як масштабувати агентів на інші ролі

Хакатон. Захист проєктів HR-блоку

Спікери: Володимир Куц, Вікторія Мусіяченко, Ярослав Титенок

На фінальному етапі блоку учасники захищають власні рішення: автоматизований рекрутинговий процес або HR-бот для онбордингу, FAQ чи скринінгу. Це вже не теоретична вправа, а зібраний інструмент, який отримує фідбек від експертів і доопрацьовується до робочого рівня.

Результати захисту:

  • готове робоче рішення для компанії з використанням AI

  • зворотний зв’язок від експертів для покращення рішення

  • досвід презентації рішень з використанням AI

  • інсайти й приклади рішень інших учасників

Загальні результати блоку HR

Після завершення HR-блоку компанія отримує не набір окремих інструментів, а зрозумілу систему застосування AI в рекрутингу та HR-операціях. На практиці це означає:

​

  • швидший сорсинг, скринінг і підготовку вакансій

  • вищу якість кандидатів і швидше закриття позицій

  • стандартизацію роботи з CV та формування внутрішньої бази експертизи

  • HR або onboarding-бота на базі власної документації

  • автоматизований процес скорингу, outreach або сортування кандидатів

  • менше ручного навантаження на HR-команду

  • конкретні AI-рішення, які можна масштабувати на рівень усієї компанії

Бонусне заняття. Strategy Canvas — AI Strategy for HR

Спікер: Вікторія Мусіяченко, експертка з AI в рекрутингу та HR.


Після HR-блоку учасники проходять стратегічну діагностику зрілості процесів у компанії та окремо HR-функції з використанням AI. У межах заняття команда:

  • оцінює рівень інтеграції рішень у процеси за всіма бізнес-напрямами від 1 до 5

  • знаходить дисбаланс між функціями

  • визначає вузькі місця

  • обирає 1–2 стратегічні зони фокусу

  • аналізує рівень зрілості процесів у рекрутингу, адаптації, performance management, навчанні, HR-аналітиці та HR-операціях з використанням AI

  • визначає 1–2 пріоритетні HR-напрями для впровадження рішень з використанням AI

  • вчиться аналізувати зрілість процесів після кожного модуля програми й формувати беклог покращень


Результати бонусного заняття:

  • чітка картина зрілості процесів у компанії по всіх функціях

  • визначені пріоритетні напрямки для впровадження рішень з використанням AI

  • інструмент для аналізу зрілості процесів після кожного модуля

  • стратегічний roadmap змін і автоматизацій для компанії

  • розуміння, з чого почати впровадження рішень з використанням AI для максимального ефекту

Group-18418_edited.png

Фінальний блок. Бонусне заняття. Стратегічна дорожня карта

Ретроспектива та наступні кроки

​Спікер: Вікторія Мусіяченко, Експертка з AI в рекрутингу та HR

Цей блок завершує програму та переводить навчання у формат впровадження рішень у бізнес-процеси. До цього моменту учасники вже приходять із пропрацьованими ідеями після кожного модуля та аналізу кожної функції компанії. У межах заняття команда проходить два великі етапи.

Частина 1. AI Roadmap

1. Повторна оцінка AI-зрілості

Учасники повторно проходять діагностику рівня зрілості процесів за напрямами курсу з використанням AI, щоб:

  • зафіксувати поточну позицію

  • визначити ключові зони розвитку

  • зрозуміти, з чого логічно почати впровадження

  • додатково отримують чек-ліст зрілості процесів компанії з використанням AI


2. Формування та пріоритизація AI-беклогу
Учасники структурують свої ідеї змін і автоматизацій:

  • визначають пріоритети за складністю реалізації та бізнес-цінністю

  • відокремлюють швидкі перемоги від довгострокових проєктів

  • обирають 1–2 пріоритетні ініціативи


3. Первинна дорожня карта
Команда формулює:

  • мету проєкту

  • логіку руху по обраних ініціативах

  • перші кроки впровадження


Частина 2. Ретроспектива та наступні кроки
Учасники:

  • фіксують головні інсайти курсу

  • визначають, які ініціативи потрібні компанії

  • формують особистий або командний план розвитку компетенцій

  • складають план наступних кроків після програми


Результати фінального блоку:

  • персональний roadmap змін і автоматизацій для компанії

  • пріоритезований беклог ініціатив і змін

  • чек-ліст зрілості процесів компанії з використанням AI

  • розуміння прогресу та досягнень за час курсу

  • конкретний план дій на наступні 6 місяців

  • структурований підхід до впровадження змін і автоматизацій

  • готовність презентувати стратегію змін і автоматизацій керівництву

Group-18418_edited.png

Фінальна оцінка прогресу

Формат: чек-ліст та опитувальник
На завершальному етапі учасники проходять оцінку Точки В. Вона дозволяє порівняти результати з початковою точкою А, зафіксувати прогрес, побачити динаміку розвитку зрілості процесів з використанням AI та чітко сформулювати наступні кроки після програми.


Результати цього етапу:

​

  • чітка картина прогресу в освоєнні рішень і підходів

  • виміряні результати навчання

  • розуміння досягнутого рівня зрілості процесів з використанням AI

  • мотивація від побачених змін

  • чіткі наступні кроки для подальшого розвитку
     

У логіці програми кожен блок завершується не тільки навчанням, а й практикою, хакатоном, формуванням беклогу змін і первинної дорожньої карти. У фіналі всі ці напрацювання збираються в єдину систему змін і автоматизацій у компанії з використанням AI. Саме тому результат програми — це не перелік ідей і не окремі тести інструментів, а основа для реального впровадження змін у бізнес-процеси з використанням AI.

Програма побудована як послідовний перехід від хаотичного використання інструментів до системного впровадження в ключові бізнес-процеси з використанням AI.

На старті компанія знаходиться в точці, де:

  • інструменти використовуються точково і не впливають на revenue

  • процеси залишаються ручними і повільними

  • відсутня пріоритезація і зрозумілий план змін

  • команди працюють розрізнено, без єдиної системи даних

  • більшість ініціатив зупиняється на рівні тестів

У процесі програми:

  • кожен блок закриває конкретну бізнес-функцію

  • учасники працюють на своїх реальних процесах і даних

  • після кожного модуля формується перелік ініціатив і план впровадження з використанням AI

  • рішення одразу тестуються в хакатонах і доводяться до робочого стану

На фіналі:

  • всі напрацювання збираються в єдину систему

  • формується чіткий план впровадження на 3–6 місяців

  • компанія переходить від експериментів до операційної моделі

Лідогенерація і outreach

Було:

  • багато нерелевантних лідів

  • ручний ресерч і збір баз

  • нестабільний pipeline

  • −50–60% нерелевантних лідів

  • x1,5–2 більше якісних лідів без росту команди

  • +20–30% ефективність leadgen-функції

  • −60–80% ручної роботи в data research

  • збір бази за 1–3 години замість днів

  • автоматизація 60–75% процесу leadgen

LinkedIn, контент і комунікація

Було:

  • хаотичний контент

  • низький відгук

  • відсутність системи

  • +20–30% acceptance rate

  • +20–30% reply-rate

  • x1,5–2 більше дзвінків

  • +30–50% охоплення контенту

  • x3–5 швидкість створення контенту

  • системний канал генерації inbound-запитів

Sales і pre-sale

Було:

  • повільна обробка лідів

  • багато ручної роботи

  • втрати в pipeline

  • +10–15% конверсія в угоди

  • −20–30% втрат лідів у pipeline

  • −30–50% ручної роботи сейлза

  • x2–3 швидкість підготовки proposal

  • 5–10 хвилин час реакції на інбаунд

  • −15–20% тривалість sales cycle

  • +20–30% ефективність сейлз-команди

Delivery і операційка

Було:

  • велика кількість рутини

  • розрив між дзвінками і задачами

  • повільна реакція на клієнта

  • −30–50% операційного навантаження

  • −40–60% часу на рутину

  • економія 3–5 годин на тиждень на delivery-задачах

  • автоматизація звітів, нотаток, комунікації

  • менше втрат інформації між системами

Estimation, ресурси і маржа

Було:

  • повільний пошук експертизи

  • неточні естімейти

  • втрати на стиках функцій

  • x3–5 швидкість estimation

  • −50–70% часу на пошук експертизи

  • +20–30% точність підбору команди

  • +10–20% зростання конверсії в угоди

  • −10–25% idle bench

  • +20–30% синхронізація між sales, delivery і recruitment

Знання і експертиза компанії

Було:

  • знання розкидані

  • кейси не використовуються

  • складний доступ до експертизи

  • −50–70% часу на пошук експертизи

  • +30–45% швидкість підбору команди

  • −20–30% помилок у підборі

  • −10–25% bench

  • +20–30% ефективність взаємодії між функціями

HR і рекрутинг

Було:

  • ручна обробка CV

  • довгий цикл найму

  • перевантажений HR

  • −40–60% часу на обробку CV

  • x1,5–2 продуктивність рекрутингу

  • до −0,3–0,5 FTE навантаження

  • x1,5–2 швидкість подачі кандидатів

  • +20–30% швидкість закриття вакансій

  • економія 3–5 годин на тиждень на HR-рутині

Фінальний результат для бізнесу

За підсумком програми компанія отримує:

  • 4+ рішень, які вже впроваджені або готові до запуску

  • мінімум 1 автоматизований процес у HR, Sales, Leadgen або Delivery

  • −40–60% ручної роботи в ключових функціях

  • x1,5–2 зростання продуктивності без розширення команди

  • +10–20% зростання revenue без найму

  • системну модель роботи на рівні всієї компанії, за допомогою АІ-інструментів

  • чіткий план впровадження на 3–6 місяців

  • розуміння, де саме AI дає гроші і як це масштабувати

Курс дає систему, інструменти, пріоритети й чітку дорожню карту. Спільнота допомагає перенести це в реальну роботу IT-компанії: тримати фокус, проходити через блокери, отримувати зворотний зв’язок і доводити ініціативи до впровадження.

​

Навчання на програмі — це старт. Далі починається етап, на якому рішення переходять із плану в процеси IT-компанії, командну практику й бізнес-результат. Саме для цього в Growth Factory Academy є окремі формати продовження роботи після курсу.

1. Implementation Track

Це формат для компаній, які хочуть не просто завершити програму, а реально впровадити її результати у свої бізнес-процеси.​

​

Після курсу у вас уже є:

  • сформований перелік ініціатив по ключових функціях з використанням AI

  • пріоритети впровадження

  • дорожня карта наступних кроків

  • план дій для IT-компанії

​

На цьому етапі багато команд сповільнюються, бо операційні задачі повертають фокус назад у щоденну рутину. Саме тому в спільноті працює формат, який допомагає не втратити темп після навчання.

​

Як це працює

​

Учасник:

  • щомісяця зустрічається з іншими CEO, які вже завершили програму

  • звітує про прогрес у впровадженні

  • розбирає, що вже зроблено і що поки не спрацювало

  • визначає блокери

  • отримує фідбек від менторів і учасників групи

  • планує кроки на наступний місяць

  • рухається по дорожній карті без пауз і відкладання

  • додатково працює в спільному чаті з іншими компаніями

  • ​

Окремо з кожною компанією працює персональний бізнес-менеджер. Його роль — допомогти тримати фокус, не випадати з процесу, коригувати пріоритети і доводити ключові ініціативи до результату.

​

Що це дає на практиці

​

Через 3–6 місяців компанія отримує:

  • впроваджені рішення в ключових процесах з використанням AI

  • робочі сценарії для leadgen, sales, delivery, HR та внутрішніх операцій

  • системний підхід до змін і автоматизацій на рівні IT-компанії з використанням AI

  • регулярний ритм впровадження замість разових експериментів

​

Результат: не просто стратегія, а рішення, які вже працюють усередині IT-компанії з використанням AI.

2. AI Operators Lab

Це build & ship формат для власників і CEO сервісних IT-компаній, де учасники створюють, тестують і запускають рішення для свого бізнесу в невеликій робочій групі з використанням AI.​

​

​Формат розрахований на тих, хто хоче зібрати конкретне рішення, перевірити його в роботі й отримати зворотний зв’язок від інших керівників, які проходять той самий шлях.

​

Як побудований формат

​

Один цикл триває 6–8 тижнів і включає три етапи:
 

Kickoff

  • постановка задачі

  • вибір процесу або проблеми, з якою працює компанія

  • визначення логіки майбутнього рішення

​

Build

  • створення рішення з використанням AI

  • тестування всередині IT-компанії

  • доопрацювання на основі реального використання

​

Demo Day

  • фінальний пітч

  • демонстрація рішення

  • розбір і фідбек від інших CEO

​

У кожному циклі — окрема бізнес-зона:

  • Lead Generation

  • Sales / Pre-sale

  • Delivery / Margin

  • HR / Hiring

  • Internal Ops / Finance

  • Personal productivity CEO

​

Як проходить робота між сесіями

​

Паралельно працює спільний чат тільки для учасників формату. У групі 10–15 людей, тому комунікація залишається предметною, швидкою й корисною для роботи.

Учасники обмінюються:

  • сценаріями

  • промптами

  • інструментами

  • фідбеком у процесі розробки

  • прикладами рішень, які вже працюють у компаніях

​

Який результат цього всього?

​

За рік участі компанія може зібрати:

  • систему автоматизацій по ключових процесах з використанням AI

  • внутрішню бібліотеку робочих рішень з використанням AI

  • нові продуктні гіпотези на базі власних напрацювань

​

Окремий плюс цього формату — можливість перевірити попит на рішення всередині клубу. Учасник може протестувати свій інструмент на базі інших компаній і зрозуміти, чи це внутрішнє рішення для власної команди, чи основа для окремого продукту.

​

Результат: не просто ідеї, а реальні рішення, які вже використовуються в IT-компанії з використанням AI.

3. Продовження роботи з експертами програми

Після завершення курсу контакт із експертами не обривається. Учасники продовжують працювати з тими, хто допомагав будувати рішення під час програми, і можуть повертатися до складних питань уже на етапі впровадження.

​

У спільноті це відбувається через:

​

  • розбір реальних труднощів під час запуску рішень

  • обговорення конкретних кейсів компаній

  • пошук рішень під свою ситуацію

  • додаткові виступи, сесії та програми експертів

​

Це важливий етап, бо саме під час впровадження з’являються питання, які майже неможливо повністю закрити в межах навчального модуля. У спільноті ці питання не залишаються без відповіді, а розбираються разом із людьми, які вже проходили подібний шлях у своїх компаніях.

​

Результат: складні моменти не зупиняють впровадження, а стають точками росту для команди й бізнесу.

4. Регулярні виступи експертів: розбір того, що реально ламається у впровадженні

Окремий рівень роботи в спільноті — це регулярні виступи практиків, які вже проходять ті самі виклики у своїх компаніях.

​

Кожна сесія побудована навколо конкретної бізнес-зони, де AI найчастіше не дає очікуваного результату.

​

На цих зустрічах учасники:

  • розуміють, де саме в їх компанії ламається впровадження

  • бачать типові помилки інших компаній і не повторюють їх

  • отримують конкретні підходи, які можна одразу застосувати

  • синхронізують свої рішення з реальністю ринку

Програма виступів, на які ви і ваша команда доєднаєтесь

18.07 — Вікторія Мусіяченко
Executive Coach (ICF) | ex-HRD | HR Consultant | Product Owner (FinTech)


Тема: Як перебудувати HR-функцію під AI


Що дає:

  • розуміння, як змінюються ролі в команді після автоматизації

  • підхід до перебудови HR-процесів під нову модель роботи

  • структура команди, яка витримує зростання ефективності

​

25.07 — Володимир Куц
Co-Founder та технічний директор Profigent.ai


Тема: Чому ваш AI не працює


Що дає:

  • розбір типових помилок у побудові AI-систем

  • розуміння, де саме ламається архітектура рішень

  • підхід до виправлення технічних і продуктових обмежень

​

03.09 — Ілля Азовцев
Co-founder GrowthBand | SaaS Growth Advisor


Тема: Чому AI не дає лідів


Що дає:

  • розуміння, де саме просідає лідогенерація

  • розбір реальних кейсів із сервісних компаній

  • підхід до побудови стабільного потоку лідів

​

22.09 — Костянтин Мірін
CEO Postindustria


Тема: Як не зламати компанію AI-інструментами


Що дає:

  • підхід до управління складністю в системах

  • розуміння ризиків інтеграцій і технічного боргу

  • принципи стабільного масштабування AI-рішень

​

13.10 — Андрій Сильчук
Delivery Director, DataArt


Тема: Де губиться маржа після впровадження AI


Що дає:

  • розуміння, як AI впливає на економіку delivery

  • точки, де втрачається прибуток

  • підхід до відновлення маржинальності

​

03.11 — Світлана Близнюк
CEO I-PM Education | консультантка з масштабування IT та Digital


Тема: Що робити з командою після автоматизації


Що дає:

  • підхід до перерозподілу ролей у команді

  • моделі мотивації в нових умовах

  • інструменти контролю ефективності

​

03.12 — Дарʼя Ковальчук
Strategic Marketing Consultant


Тема: Чому AI не дає результату в контенті


Що дає:

  • розуміння, де втрачається якість контенту

  • вплив AI-контенту на бренд і продажі

  • підхід до побудови стабільного контент-процесу

​

Який результат роботи з експертами?

  • команда не зупиняється на етапі впровадження через невизначеність

  • рішення приймаються на основі практики інших компаній

  • ключові помилки закриваються до того, як вони впливають на бізнес

  • імплементація рухається швидше за рахунок зовнішнього досвіду

Пройшли курс

Зібрали пріоритети

Склали план впровадження

Зайшли в

GFA-спільноту

Отримали супровід і фідбек

Запустили рішення в IT-компанії

CEO + команда проходять курс, працюють із теорією, практикою та хакатонами, формують перелік ініціатив, пріоритети й дорожню карту по кожному блоку. Наприкінці програми в IT-компанії вже є чітка логіка, що саме впроваджувати і в якій послідовності.

​

Далі до роботи підключається GFA-спільнота:

  • Implementation Track допомагає довести ініціативи до впровадження

  • AI Operators Lab дає середовище для створення й тестування нових рішень

  • експерти та CEO-ком’юніті підтримують у процесі, коли з’являються нові задачі, ризики й точки росту

​​

​

Що це означає для вашої IT-компанії

​

Після курсу ви не залишаєтесь самі з матеріалами, нотатками й планами. Ви продовжуєте роботу в середовищі, де:

  • є регулярний ритм впровадження

  • є контроль прогресу

  • є доступ до досвіду інших сервісних IT-компаній

  • є підтримка експертів

  • є простір, у якому рішення доходять до реального використання в бізнесі

​

Фінальний результат: курс допомагає побачити напрям і зібрати основу, а GFA-спільнота допомагає перетворити це на працюючі процеси, інструменти й рішення всередині IT-компанії за допомогою АІ-інструментів.

Залишились питання? Забронюйте дзвінок з бізнес-менеджером, щоб обговорити деталі

7.jpg

Наталія Алієва

Бізнес-менеджер Growth Factory

8.jpg

Андрій Скубій

Бізнес-менеджер Growth Factory

IMG_1179 (1)_edited.jpg

Анжеліна Здоровцова

Бізнес-менеджер Growth Factory

bottom of page