Экономьте 15-25 часов в неделю на продуктовых исследованиях с помощью AI.

Даты: 9 сентября – 7 октября

## для кого это обучение?

Не важно, открываете ли вы для себя AI с нуля или уже строите сложные пайплайны — за четыре недели вы превратите часы рутинного ресерча в минуты, получите глубину там, где раньше были лишь «поверхностные ответы», и узнаете, как говорить с партнёрами на языке точных данных.

Мы стартуем с простых инструментов без кода и шаг за шагом доходим до продвинутых сценариев, которые встраиваются в вашу работу — будь вы фаундер, CPO, дизайнер, исследователь или специалист НКО. Если хотите освободить время, ускорить проверку идей и вывести себя (и команду) на новый уровень продуктивности, эта лаборатория создана для вас.

это для вас, если вы...

• Фаундер, который погряз в операционке и отчаянно ищет часы на системный поиск и мониторинг конкурентов.
• Продакт, которому важно формулировать и валидировать гипотезы ещё быстрее.
• Head of research, чья команда перегружена механической работой, и вы хотите высвободить их потенциал для креативных и сложных задач.
• Эксперт, фрилансер или консультант, который хочет делать больше для клиентов (и для себя), не нанимая при этом армию помощников.
• Просто человек, который устал от цифрового хаоса и хочет понять, как рисерчить, чтобы технологии работали на него, а не наоборот.

узнать детали

## какие проблемы поможем решить

• Сократим рыночный анализ с 2–3 дней до пары часов.
• Превратим «плоские» выводы нейросетей в глубокие, проверяемые инсайты.
• Снимем сопротивление команды и выстроим эффективные практики работы с ИИ.
• Поможем опередить коллег по продуктивности и защититься от риска «замены алгоритмами».
• Обеспечим точную, детальную аналитику вместо поверхностных или шумных ответов.

## ключевые навыки и результаты

• Пройдем весь путь исследования: от постановки задачи до презентации результатов. На всех этих этапах будем использовать AI.
• Разберемся в готовых инструментах для исследований (deep research от топовых моделей, специализированные поисковики, инструменты для исследований в науке, которые можно переиспользовать в бизнесе).
• Сделаем автоматизации для проведения исследований и соберем 5+ кастомных инструментов под твои задачи (например, AI-агент для сбора идей из YouTube, RAG для работы с материалами исследования).

Петр Захаров CEO, MDCplus

Трек по research — то, чего не хватало. Сегодня любой может запустить десяток AI-агентов-«исследователей», но без классической методологии они быстро превращаются в генераторов мусора. Здесь же по полкам раскладывают этапы исследования, метрики качества и практики управления процессом — в итоге вы руководите агентами, как проджект спринтом. Рекомендую тем, кто хочет получать от автоматизированного ресёрча реальные инсайты, а не шум.

хочу попробовать

## почему лаборатория, а не курс?

Мы создаём пространство экспериментов и совместного поиска инсайтов, а не поток лекций для пассивного просмотра:

• Практика > теории: 80 % времени уходит на настройку ваших собственных систем.
• Персонализация: каждый участник строит AI-процесс под свой рынок, продукт или клиента и получает обратную связь по ходу работы.
• Поддержка экосистемы: доступ к сообществу, экспертам и единомышленникам.
• Инструментарий: GPT-5, Claude, RAG-пайплайны, n8n/Make, специализированные парсеры, облачные БД — всё, чем реально пользуются ресерч-команды.

Лаборатория совмещает научную строгость и человеческую вовлечённость: мы автоматизируем рутинный сбор данных, чтобы вы сосредоточились на выводах, и не оставляем участников без помощи после окончания программы.

## формат лаборатории

Продолжительность: 4 недели + Демо-день.

## эксперты

Наша команда — это практики, которые на регулярной основе используют AI для глубоких исследований. Мы не теоретики: мы инженеры данных, системные архитекторы и исследователи, превращающие сырой информационный шум в проверенные инсайты нового цифрового мира.

Аглая Черемных

Telegram-канал

Независимый исследователь и Research Lead в GoTech Innovation. Знает, как превратить информационный шум в чёткую карту решений и инсайтов.

‣

подробнее…

Сергей Хабаров

Telegram-канал

Мастер системного мышления. Научит структурировать хаос, формализовать задачи для AI и строить процессы и экосистемы.

‣

подробнее…

Как появилась идея этой лаборатории:

«За 2 года тестирования AI для исследований я постоянно вижу две крайности, которые заставляют чувствовать фрустрацию:

• АI-ассистент для рисерча уже во многом умнее и структурнее среднестатистического исследователя. И в тысячу раз продуктивнее. Скоро исследователи вообще станут не нужны.
• Кто-то опять запилил с помощью AI отчёт с несуществующими данными. Ассистент, который выдумывает факты, путает цифры и выдает красивую ерунду за серьезную аналитику, наносит урон репутации, увеличивает утечки конфиденциальной и чувствительной информации за пределы компании.

Истина, где-то посередине, весь фокус в балансе: готовых AI-инструментов, связок этих инструментов для автоматизации, умении анализировать тренды, креативности и здравого смысла. Лаборатория - это способ найти тот самый баланс, разобраться в потоке инструментов и подходов, снизить информационный шум».

записаться

## программа

Каждую неделю мы делаем конкретный шаг к созданию вашей персональной рисерч-машинки

неделя 1: От идеи к дизайну исследования

Разбираемся, как правильно ставить исследовательские задачи и выбирать процессы для автоматизации

Фокус недели:

Познакомимся и разберем кейсы, которые вы хотите разобрать на интенсиве. Если у вас нет кейса — все в порядке! Мы подготовим кейсы, которые можно будет решить вместе на интенсиве.

Освоим правильную постановку исследовательских задач, и разберемся, какие именно задачи отнимают у вас больше всего времени и сил. Разберем фреймворк 6T для осознанного выбора того, что действительно стоит автоматизировать в исследованиях в первую очередь, чтобы получить быстрый и ощутимый результат.

Главное достижение:

Карта ваших текущих исследовательских процессов и топ-3 задачи, готовые к передаче AI-помощникам. Вы поймете, с чего начать, чтобы автоматизация принесла максимум пользы и сделаете первые шаги для автоматизации процесса. Например, настроите Custom GPTs для брифа заказчика.

неделя 2: Поиск и сбор данных

Настраиваем AI-поиск, чтобы сэкономить часы своей жизни

Фокус недели:

Осваиваем продвинутые техники поиска информации, сравниваем инструменты Deep Research и создаем кастомных поисковых агентов. Учимся находить качественные источники быстрее конкурентов.

Главное достижение:

1-2 работающих авто-сценария для ваших задач (например, кастомный Deep Research или умный сборщик идей из YouTube и рассылок). Вы почувствуете магию автоматизации на практике!

неделя 3: Анализ и синтез данных

Превращаем данные в инсайты с помощью AI без потери качества

Фокус недели:

Изучаем принципы качественного синтеза, учимся распознавать и предотвращать когнитивные искажения, создаем RAG системы для глубокого анализа собранных материалов. Превращаем горы данных в четкие инсайты. Учимся формулировать выводы, которые не пойдут в стол, адаптировать результаты под разные аудитории и создаем визуализации.

Главное достижение:

RAG система для ваших исследовательских материалов. Теперь вы можете "разговаривать" со всей базой собранных данных и получать ответы на любые вопросы.

неделя 4: Экосистема для исследований и масштабирование

Рефлексируем и допиливаем свою рисерч-машинку

Фокус недели:

Переходим от отдельных автоматизаций к созданию целостной, взаимосвязанной экосистемы, работающей на вас. Учимся масштабировать и поддерживать созданные решения. Готовим ваш финальный проект к демонстрации – это ваш шанс показать свой результат и вдохновить других.

Главное достижение: Полный пайплайн исследователя от брифа до презентации результатов, экономящий 15-25 часов в неделю. Карта вашей личной AI-экосистемы, финальный проект, которым вы гордитесь, и план по дальнейшему развитию ваших автоматизаций.

demo-день: презентация проектов

• Каждый участник презентует свой проект (3-5 минут): демонстрирует работу системы, впечатления о лаборатории и полученной ценности.
• Вы получите конструктивную обратную связь, поддержку и аплодисменты от кураторов, экспертов и всего сообщества лаборатории.
• Это ваш шанс заявить о себе, зафиксировать результат и, возможно, найти партнеров или новые идеи для развития.
• Итог: скриншот, схема, видео, текст — это ваша стартовая точка для портфолио, статьи или следующего большого проекта.

бонусы:

#1: Делаем этичную визуализацию данных с помощью AI (лекция в записи)

Превратите скучные таблицы в убедительные истории. Научитесь промптить Claude или ChatGPT так, чтобы они создавали интерактивные графики, дашборды и React-компоненты прямо из ваших данных. Разберем, как правильно подавать сырые данные в модель, выбирать нужный тип визуализации и проверять корректность результата.

Главное — научимся распознавать темные паттерны визуализации, которые искажают реальность.

#2: Чек-листы

• Чек-лист для подготовки к исследованию
• Чек-лист для брифа с заказчиком
• Чек-лист перед загрузкой данных в LLM
• Чек-лист для валидации AI-результатов

#3: Будущее искусства, образовательных пространств и энергетики (митап)

Все лето я участвовала в стажировке по форсайту, где мы собирались и обсуждали тренд-сигналы в искусстве образовании, энергетике, которые НЕ связаны с AI. Писала об этом немного в своем канале. Теперь зову вас обсудить, что из этого вышло и немного отключиться от AI.

я в деле

## отзывы

Мария Круглова

руководитель проекта исследования IT-отрасли DevCrowd

Я занимаюсь количественными исследованиями и пришла на курс по AI в ресерче, чтобы понять, как использовать AI на всех этапах: от постановки задач до анализа.

Теперь регулярно использую AI, чтобы проверять формулировки, анализировать открытые ответы, структурировать выводы.

‣

читать дальше…

Иван

управляющий агрохим компании

До начала трека у меня не было чёткой исследовательской задачи, но вся жизнь для меня – это поиск ответов, поэтому хотелось освоить новые инструменты. Теперь я регулярно пользуюсь Deep Research в Gemini и ChatGPT: применяю их для анализа рынка, решения юридических вопросов, а также в областях хирургии и психологии.

‣

читать дальше…

Gulnara Delektorskaya

partnerships and growth manager

Я пришла на Research-трек AI Mindset, чтобы научиться использовать ИИ в исследовательской работе — системно, а не точечно. Уже с первого занятия про постановку задач стало ясно: это не просто обзор инструментов, а структурный подход к мышлению. Особенно ценным был фокус на формулировке гипотез и правильных промтов — с этим я раньше часто спотыкалась.

‣

читать дальше…

## стоимость

PRACTICE

• участие во всех встречах (4 недели + Демо-день)
• доступ к закрытому чату участников и экспертов для общения и поддержки
• записи занятий и дополнительные материалы в базе знаний
• разбор ваших вопросов
• доступ к сообществу AI Mindset Space по окончании лаборатории
• cертификат о прохождении лаборатории

390€ (37к ₽)

PREMIUM (мест осталось: 3)

• 1 личная консультация (60 минут) с Аглаей для подробного разбора вашего проекта
• Приоритетная поддержка в отдельном чате с экспертами
• Персональное сопровождение и курирование вашего проекта
• Помощь в подборе и настройке AI-инструментов под ваши индивидуальные запросы и задачи

890€ (83к ₽)

Мы принимаем оплату в рублях, евро и долларах.

## FAQ

канал в Телеграм

подкаст

публичный договор-оферта

политика конфиденциальности

ИП Назарова Ирина Игоревна, ИНН 40088662. Юр.адрес: г.Ереван, ул. Шара Талян, 25. +37491185541, info@aimindset.org