МФТИ Физтех Центр бизнес-образования МФТИ
Центр бизнес-образования МФТИ г. Долгопрудный Программа ЦБО-МФТИ-004 Набор 2026
профессиональная переподготовка набор открыт

Создание ИИ-агентов для бизнеса своими руками.
Без программирования

Ближайший поток 25 ноября 2026
Стоимость 150 000 ₽
Оставьте почту: пришлём программу и лично подтвердим дату старта
Записаться на консультацию

Оплатить обучение можно лично или через компанию по договору с МФТИ

манифест программы

Программа прикладная и российская. Учим не стратегии, а практической сборке

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, российский конструктор интеграций Albato, 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

кто ведёт программу

Программа - это человек, который за неё отвечает

Павел Ахтямов - академический руководитель программ Центра бизнес-образования МФТИ

Павел Ахтямов

Академический руководитель портфеля Центра бизнес-образования МФТИ, главный по программам искусственного интеллекта

«Мы запускаем программы, которые сами хотели бы пройти, если бы оказались на другой стороне стола.»
Опыт
  • Техлид photolab.me
  • Старший преподаватель МФТИ
  • Эксперт по MLOps и промышленной разработке
МФТИ
  • Один из ведущих технических вузов России: основан 25 ноября 1946 года, в 2026 году Физтеху 80 лет
  • Выпускники Физтеха Андрей Гейм и Константин Новосёлов - лауреаты Нобелевской премии по физике 2010 года
  • Десятки тысяч выпускников в технологических и научных компаниях
  • Базовые кафедры в Сбере, Яндексе, T-Банке, Ozon, Wildberries, JetBrains, ВТБ, ЦБ РФ
кому подходит

Кому программа даст заметный сдвиг в работе

Подходит

  • Аналитик с опытом от 1 года: бизнес-аналитик, продуктовый аналитик, специалист по автоматизации процессов
  • Координатор проектов или ассистент руководителя с расширенным кругом задач
  • Middle-менеджер функционального подразделения: HR, маркетинг, продажи, операции, финансы, клиентский сервис
  • Сотрудник, который уже автоматизирует процессы в Excel, BI или CRM и планирует добавить к ним ИИ-слой
  • Будущий «гражданский разработчик» - сотрудник, который собирает корпоративные решения без участия ИТ-департамента

Не подходит

  • Руководитель с P&L-ответственностью. Для этой задачи предназначена ЦБО-МФТИ-003 «ИИ-трансформация бизнеса»
  • Разработчик или дата-сайентист с Python. Подходящий вариант - ЦБО-МФТИ-001 «Инженерия данных и MLOps»
  • Слушатель без опыта аналитической работы. Программа предполагает зрелость в работе с данными и процессами
  • Тот, кто рассчитывает на короткий обзорный курс по промпт-инжинирингу. Здесь четыре месяца обучения и капстон-проект
для аналитиков no-code · российский контур лабораторные с наставником 3 потока в год
учебный план

Восемь блоков. Маршрут от картины мира ИИ-агентов к рабочему агенту в вашей компании

01 блок · 32 часа

Картина мира ИИ-агентов и российский ландшафт

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

Темы блока и часы
Современный ИИ простым языком: модель, контекст, инструменты, агент6 ч
Как устроен путь запроса: клиент, протокол обмена и провайдер модели4 ч
Российский ландшафт LLM 2026: GigaChat, YandexGPT, T-Pro, T-Lite, открытые модели4 ч
Карта no-code инструментов в российском контуре: что выбрать под задачу4 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю14 ч
32часа
02 блок · 36 часов

Промпт-инжиниринг и готовые ассистенты

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

Темы блока и часы
Промпт-инжиниринг: шаблоны, роли, ограничения, итерации10 ч
Готовые ассистенты: российские модели в рабочих сценариях, зарубежные - как тренировочный инструмент8 ч
Создание собственных помощников на базе GigaChat и Yandex AI Studio4 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю14 ч
36часов
03 блок · 60 часов

No-code конструкторы ИИ-агентов в российском контуре

Основной практический блок программы. Слушатель самостоятельно собирает агентов в платформах, применимых к российскому корпоративному заказчику: Yandex AI Studio, GigaChat Enterprise, Dify на своей инфраструктуре, Albato, OpenCode + VseLLM. К концу блока слушатель способен реализовать типовой бизнес-сценарий, в котором событие запускает обработку моделью, а обработка заканчивается действием в рабочей системе

Темы блока и часы
Yandex AI Studio: визуальная сборка агентов и база знаний8 ч
GigaChat Enterprise и низкокодовые средства сборки агентов экосистемы Сбера8 ч
Dify на собственной инфраструктуре под российского провайдера модели8 ч
Российские конструкторы автоматизации (Albato и аналоги)6 ч
Единый клиент для российских и открытых провайдеров (OpenCode, VseLLM); обзор зарубежных конструкторов и границы их применимости6 ч
Лабораторная неделя: сборка рабочих агентов под задачи слушателей2 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю22 ч
60часов
04 блок · 32 часа

Проектирование агентских процессов под бизнес-задачи

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

Темы блока и часы
Анализ процесса: выявление потерь и кандидатов на автоматизацию6 ч
Декомпозиция задачи: распределение шагов между моделью, логикой и человеком6 ч
Проектирование под российский контур: размещение данных и применимые модели4 ч
Показатели качества работы агента и документирование агентского процесса4 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю12 ч
32часа
05 блок · 32 часа

Интеграции и российская корпоративная среда

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

Темы блока и часы
Подключение к российским CRM (Битрикс24, AmoCRM, RetailCRM, 1С)6 ч
Подключение к мессенджерам, почтовым и офисным сервисам и корпоративным хранилищам6 ч
Базы знаний и поиск по корпусу документов организации4 ч
Развёртывание модели на собственной инфраструктуре средствами vLLM4 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю12 ч
32часа
06 блок · 24 часа

Эксплуатация и масштабирование

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

Темы блока и часы
Стоимость владения агентом: тарификация, лимиты, оптимизация бюджета6 ч
Наблюдение за работой агента и контроль недостоверных ответов4 ч
Передача агента эксплуатирующей команде: документация, ответственность, параметры обслуживания4 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю10 ч
24часа
07 блок · 24 часа

Юридические рамки, безопасность данных, этика

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

Темы блока и часы
152-ФЗ «О персональных данных»: состав персональных данных, локализация, трансграничная передача6 ч
Безопасность данных при работе с ИИ-агентами: обезличивание, маскирование, коммерческая тайна6 ч
Регуляторный ландшафт в сфере искусственного интеллекта и этика автоматизации4 ч
Самостоятельная работа и зачёт по модулю8 ч
24часа
08 дипломный проект

Рабочий ИИ-агент в вашей компании

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

Темы блока и часы
Сборка, метрика, документация, защита перед комиссией с индустрией16 ч
16часов
программа в цифрах

Что считается в деле, а не на обложке

часов
256
академических, из них 94 - практические занятия в конструкторах с наставником
месяцев
4
17 учебных недель по 15–16 часов - реалистично при основной занятости
потока в год
3
первый поток - ноябрь 2026 года, далее без многомесячных ожиданий набора
человек в группе
30
лабораторные - подгруппами по 10, чтобы наставник успевал помогать каждому

«Чтобы автоматизировать процесс с ИИ, необязательно быть программистом. Нужно быть тем, кто понимает сам процесс.»

Записка академического руководителя

рынок в цифрах

Зачем эта программа сейчас. Три цифры рынка no-code и ИИ-агентов

Сборка ИИ-агентов перестала быть делом разработчиков - no-code-инструменты опустили порог входа до аналитика, владеющего сервисами. Такой сдвиг меняет рынок труда. Три цифры из открытых отраслевых отчётов, на которые мы опираемся

70%

Новых бизнес-приложений к 2025 году будут построены на low-code / no-code

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

$187 млрд

Рынок low-code и no-code платформ к 2030 году

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

50%

Задач, ранее требовавших разработчика, уже можно решать в no-code

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

как поступить

Четыре шага до старта. Помогаем выбрать процесс, который вы автоматизируете на программе

01шаг

Разговор и эссе

Сначала короткий разговор с контактным лицом программы: достаточно оставить почту. После разговора пишете эссе на одну-две страницы о реальном процессе из собственной работы, который планируете автоматизировать с помощью ИИ-агента: что за процесс, сколько времени он занимает сейчас, какие шаги предполагается автоматизировать, какие данные имеются в распоряжении

эссе пишется после разговора
02шаг

Входное тестирование

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. По результату наставник видит, с чего начать именно вам

логика и данные, без кода
03шаг

Мотивационное собеседование

20 минут с куратором программы или академическим руководителем. Обсуждаем процесс из эссе и намечаем первого агента, которого вы соберёте на программе

видеовстреча
04шаг

Решение и зачисление

Ответ направляется в течение пяти рабочих дней. При положительном решении следует подписание договора и оплата. Зачисление производится в ближайший поток; первый стартует в ноябре 2026 года. Размер группы - 30 человек

первый поток - ноябрь 2026

Программа в одном абзаце

ЦБО-МФТИ-004 «Создание ИИ-агентов для бизнеса (no-code)» - программа профессиональной переподготовки Центра бизнес-образования МФТИ. Аналитики, координаторы проектов, middle-менеджеры функциональных подразделений. Длительность - 4 месяца, 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 - 150 тысяч ₽. Ближайший поток стартует 25 ноября 2026 года

Обновлено: 2026-10-28 · Академический руководитель: Павел Ахтямов · Прямой набор Центра, без посредников

часто задаваемые вопросы

Вопросы, которые обычно возникают до подачи заявки

01 Я работаю в Excel и BI. Справлюсь без программирования? +
Да. Программа полностью посвящена уровню 1 работы с ИИ-агентами - сборке в визуальных конструкторах (Yandex Cloud AI Studio, GigaChain Studio, Dify, Albato). Уверенный пользователь Excel или BI с опытом аналитической работы и есть целевая аудитория программы. Python и программный код в обучении не используются. Логическая зрелость кандидата проверяется на входном тестировании.
02 Чем no-code отличается от программирования в классическом понимании? +
No-code предполагает сборку решений в визуальном конструкторе из готовых блоков. Аналогия: вы не строите автомобиль с нуля, но собираете систему полива для теплицы из готовых компонентов; каждый блок куплен в магазине, задача - соединить их в правильном порядке. Программирование (уровни 2–3) даёт большую гибкость, но требует Python и относится уже к программе ЦБО-МФТИ-001.
03 Используются ли иностранные инструменты вроде Dify, n8n, Make? +
Программа полностью построена на российском контуре: GigaChat, YandexGPT, T-Pro, Yandex Cloud AI Studio, GigaChain, Albato, агрегатор VseLLM, OpenCode. Dify применяется только в self-hosted режиме (на собственных серверах компании) с подключением к российскому провайдеру модели. ChatGPT, Claude, Make и n8n Cloud рассматриваются исключительно в обзорной части и на учебных задачах без корпоративных данных. Основание - требования 152-ФЗ к трансграничной передаче данных.
04 Какие позиции открыты после программы? +
Большинство слушателей приходят из своих компаний и возвращаются туда с новой компетенцией. Типовые позиции: «аналитик ИИ-автоматизации», «бизнес-аналитик по ИИ», «гражданский разработчик» (citizen developer), «продуктовый аналитик с ИИ-компетенциями», «проектный координатор ИИ-инициатив». Часть выпускников переходит на позиции продуктовых менеджеров ИИ-направлений у вендоров. Спрос на российском рынке высокий: компаниям нужны специалисты, которые умеют собирать ИИ-решения в отечественном контуре.
05 Возможен ли корпоративный набор группы? +
Да, это один из типовых сценариев программы: компания направляет от трёх аналитиков, как правило по инициативе руководителя, прошедшего ЦБО-МФТИ-003. Для таких групп предусмотрены корпоративный тариф, отдельные форматы согласования с HR и юридическим блоком, возможность связать капстоны общей программой автоматизации компании. По первому потоку плановая доля корпоративных продаж - 25%.
06 Какой документ выдаётся по итогам? +
Диплом МФТИ о профессиональной переподготовке установленного образца. Документ выдаёт сам МФТИ как лицензированная образовательная организация. Он даёт юридическое право вести профессиональную деятельность в этой области. Квалификация - «Аналитик ИИ-автоматизации» (рабочее название, согласовывается с академическим советом).
07 Сколько времени требуется в неделю? +
15–16 часов в неделю: два вебинара по 90 минут, одна лабораторная по 90 минут с наставником, асинхронные модули и работа над собственными агентами. Нагрузка реалистична при основной занятости 40+ часов в неделю: программа изначально проектировалась под работающего аналитика, а не под студента очной формы.
08 Какова стоимость обучения? +
Обучение стоит 150 тысяч ₽ для частного слушателя. Обучение может оплатить работодатель по договору с МФТИ. Для компаний, направляющих группу от трёх аналитиков, условия согласовываются отдельно - вместе с увязкой капстонов в общую программу автоматизации. Порядок оплаты предоставляет контактное лицо программы.
09 Это короткий курс или полноценное обучение ИИ-агентам? +
Это полноценное обучение созданию ИИ-агентов - программа профессиональной переподготовки на 256 академических часов за 4 месяца, а не короткий курс-интенсив на несколько вебинаров. По итогам выдаётся диплом МФТИ установленного образца, а не сертификат об участии. От обзорных курсов по нейросетям программа отличается тем, что вы выходите с собранными своими руками работающими ИИ-агентами под задачи вашего бизнеса и подтверждённой квалификацией «Аналитик ИИ-автоматизации».

Подача заявки. Своими руками, без кода

Контактное лицо программы перезвонит в течение рабочего дня. Расскажет про программу, ответит на вопросы. Для консультации об обучении группы добавляем сведения о компании в поле «О чём поговорить»