GenAI × CO-FOUNDER·AI-Cofounder School Заявка →
GENAI · ИНТЕНСИВ · 6 занятий · МФТИ Business School × СБЕР

ИНТЕНСИВ: AI-СООСНОВАТЕЛЬ

Двухнедельный практический курс для основателей, предпринимателей, продакт-менеджеров, маркетологов и специалистов. На выходе — работающие AI-продукты и личная AI-нативность, а не конспекты. Методология обкатана на 27 участниках первой когорты Бизнес-школы МФТИ и СБЕРа — основатели, pre-founders, продакты без проекта, студенты-инженеры.

Встройте готовый интенсив в свою программу. Методология обкатана на 27 участниках первой когорты Бизнес-школы МФТИ и СБЕРа — метрики измеримы, контент готов к White-label. Форматы — от 90-минутного доклада до 8-недельной трансформации команды.

Кто вы?
Оставить заявку → Назначить звонок 30 мин → Программа курса ↓
Формат

6 занятийпо 3,5 часа · очно или гибрид

Первая когорта

27 участниковоснователи, pre-founders, продакты, инженеры

Результат

27 AI-продуктовработающие артефакты, не презентации

Следующий набор

Открытдаты уточняются индивидуально — оставить заявку

Не курс по промптам. Не школа по инструментам. Шесть вечеров — и AI работает на тебя как реальный со-основатель.

«

Я всегда искала себе кофаундера.
Оказалось, что то, что разработчики разрабатывали месяцами, —
я смогла собрать за вечер.

— Выпускница первой когорты · апрель 2026

КОНТЕКСТ 2025–2026 · Что изменилось в мире

Рынок за 12 месяцев переехал от «как писать код с помощью AI» к «как строить компанию», где AI — член команды

Сегодня один основатель с агентами делает за вечер то, что вчера разрабатывали месяцами. Это не преувеличение — это уже рабочая норма в YC, Sequoia, a16z и Anthropic. Ниже — что изменилось, что обесценилось, что стало критически важным.

01 Что изменилось

Компания больше не упирается в команду

Раньше для запуска нужны были инженеры, дизайнеры, маркетологи, продажники. Sequoia говорит о новой экономической модели: «софт становится рабочей силой». AI-компании продают не доступ за место в подписке, а результат исполненной задачи. Karpathy назвал это «Software 3.0» — код пишется не на Python, а на обычном человеческом языке.

У 25% стартапов YC-батча95% кода — AI
Темп роста YC-стартапов10% / неделя
Компания одного человека на $1Bкогда, а не если
02 Что обесценилось

Код, большие команды, технологический ров

92% разработчиков в США уже используют AI. Cursor — $1B выручки со 150 сотрудниками. Gamma — $100M с 50. Windsurf пишет: «94% кода написано AI». Любая ML-фича догоняется за месяцы, а не за годы. a16z: «LLM даёт преимущество первого хода, но не долгосрочный ров».

GPT-5 vs GPT-4, цена×24 дешевле
Bolt.new: от 0 до $4M выручки4 недели
Nvidia, 27.01.2025−$600B за день
03 Что критически важно

Дистрибуция, уникальные данные, скорость, вкус, контекст-инжиниринг

Битва стартапа с корпорацией — гонка: кто раньше дойдёт до клиента — стартап со своей дистрибуцией или корпорация, доделывающая AI-фичу. Новый ров — уникальные данные, которые никто другой собрать не может. Paul Graham: «основатели важнее идеи». Tobi Lütke: «контекст-инжиниринг — главный навык 2026».

Корпоративные траты на AI, 2025$11.5B → $37B
AI-стартапы закрывают сделки×2 быстрее SaaS
Главный навык 2026контекст-инжиниринг

У 25% стартапов текущего батча 95% кода написано AI. Средние темпы роста — 10% в неделю. Такого никогда не было в early-stage венчуре.

Garry Tan
President · Y Combinator · март 2025

Искусство предоставить AI весь контекст, нужный, чтобы задача была вообще решаема. Это и есть главный навык инженера AI-продуктов.

Tobi Lütke
CEO · Shopify · 2025

Software 3.0. Код пишется не на Python, а на русском. Vibe coding («интуитивное программирование») — слово года по версии Collins Dictionary.

Andrej Karpathy
ex-Tesla AI, OpenAI · февраль 2025

Основатели важнее идеи. Когда код перестал быть дефицитом, дефицитом стало понимание, что именно строить.

Paul Graham
Co-founder · Y Combinator · август 2025

Софт становится рабочей силой. Раньше облачные компании продавали продукт — за место (seat). AI-компании продают результат работы — за исполненную задачу (outcome).

Sequoia × a16z
Венчурный консенсус · 2025

Спор с друзьями-CEO: когда появится первая компания-миллиардер из одного человека. Сейчас это уже не «если», а «когда».

Sam Altman
CEO · OpenAI · 2024–2025
Следствие для курса

Менеджеров учат управлять людьми.
Основателей — собирать команду.
Никто не учит — команду из людей и AI.

Вопрос уже не в том, использовать AI или нет. Вопрос в том — знаете ли вы, как его онбордить. Именно этому — курс «AI-кофаундер».

МЕТОДОЛОГИЯ · Матрица AI-агентности 5×6

Куда мы двигаем участника

По-простому: где в твоей работе AI делает 10% (L1) и где мог бы делать 80% (L4). Шесть областей жизни фаундера × пять уровней доверия. Шкала нужна, чтобы видеть, где ты сейчас и куда двигаться.

Замеряем не «сколько AI используешь», а сколько способен передавать AI без потери качества. Шесть доменов × пять уровней агентности. Одна галочка в строке — heatmap и одна цифра на выходе.

Кликни по ячейкам — увидишь свою стартовую позицию. Курс сдвигает в среднем на +0.7 уровня по каждому домену.
На выходе — heatmap на каждого участника + одна цифра, с которой можно идти в отчёт перед советом и фондами.
↓ Домены / Уровни →
L1Экспери-
ментатор
L2Оператор
L3Процессный
оркестратор
L4Оркестратор
команды
L5Оркестратор
сетей
Клиентresearch, интервью, персонализация
·
✓
·
·
·
Продуктпрототипирование, тесты, фидбек
·
·
✓
·
·
Ростмаркетинг, контент, outreach
·
✓
·
·
·
Операциирутина, документы, финансы
✓
·
·
·
·
Стратегиясегмент, позиционирование, рвы
✓
·
·
·
·
Яобучение, рефлексия, coach-агент
·
✓
·
·
·
L1 Разово зашёл, спросил, закрыл. Следующий раз — с нуля
L2 Шаблоны, CLAUDE.md, пара скиллов. AI знает проект
L3 Workflow из шагов, явные handoff'ы и критерии приёмки
L4 Ролевая команда агентов. Я — на Decide и governance
L5 (направление, 2026+) Координация между людьми через их цифровые команды
На входе, средний
L1.7 индекс агентности
Типичный сдвиг за курс
+0.7 по каждому домену
На выходе, целевой
L2.4 → L3.1
Клик по ячейке — поставь свой уровень. Пересчёт индекса в реальном времени.
ЯДРО КУРСА · Три ключевые концепции

Три концепции, на которые нанизано всё остальное

Программа, практикумы, артефакты, экзамен — это упаковка. Содержательно курс про три вещи, без которых 2026 год не собирается.

01
Концепция 01

Context Engineering

Промпт-инжиниринг — это записка секретарю. Контекст-инжиниринг — это полный брифинг перед конференцией, после которого секретарь сам отвечает на вопросы по теме. Студент перестаёт «крутить промпт» и начинает управлять знаниями AI: CLAUDE.md, иерархия скиллов, контекстные файлы, компрессия, retrieval. К концу курса у каждого — рабочая контекстная инфраструктура, которую AI-кофаундер переиспользует в любых задачах.

Karpathy · Tobi Lütke · Anthropic · Cognition — все подтвердили: главный навык инженера AI-продуктов в 2026.
02
Концепция 02

Скиллы и агенты

Скилл — атомарная, переиспользуемая единица методологии (как npm-пакет для знаний). Агент — исполнитель со скиллами, памятью и инструментами. Атомарный, композитный, версионируемый в Git. Вместо «разового промпта» — стек скиллов, который растёт от занятия к занятию. После курса у участника 5–15 собственных скиллов в GitHub + доступ к библиотеке когорты. Это не знание курса — это актив, который работает в проектах следующие годы.

Анатомия знаний — навыки не испаряются после дедлайна, они накапливаются и переходят из проекта в проект.
03
Концепция 03

Рост агентности через новые привычки

Движение по матрице 5×6 — это смена привычек, а не смена инструментов. Поставил Claude Desktop — не стал Оператором. Завёл CLAUDE.md и поддерживаешь его две недели — стал. Без закрепления — откат: под стрессом основатель возвращается на предыдущий уровень. Поэтому курс построен как цикл из практика → повтор → reinforcement → refresh. Цель — не информированность, а новый рабочий уклад предпринимателя, который остаётся после последнего занятия.

Refresh как функция — «когда ты последний раз обновлял свой CLAUDE.md?» — диагностический вопрос курса.
РЕЗУЛЬТАТ · Три параллельных трека

Три уровня результата — каждый самоценен

У курса не один результат, а три параллельных. Ты получаешь их одновременно, и каждый можно забрать отдельно.

01

Учебный проект за вечер

Полный цикл: поиск проектов, рейтингование, выбор, декомпозиция на элементы и сборка за вечер в группе. Остаётся не теория, а рабочая методика, которую можно повторять сколько угодно раз. Основатель, умеющий за вечер клонировать продукт — это другой уровень агентности.

02

Личная AI-нативность

Навыки, применимые в любой задаче жизни: видео, аудио, изображения, дизайн, исследования, создание методологий. Выпускники часто отмечают, что эта часть оказалась важнее проектной — навыки прикладываются ко всему, что делаешь, всю оставшуюся жизнь.

03

Собственный проект

Пришёл с проектом — все практикумы делаешь на нём. Пришёл без — выходишь с методикой выбора, учебным прогоном и AI-нативностью, чтобы потом взять проект и сделать его AI-first с первого дня. Наличие проекта к старту необязательно.

ДЛЯ ПАРТНЁРА · Пять активов, которые остаются вам

Не услуга, а актив для вашей программы

Партнёр покупает не «провести обучение», а пять вещей, которые остаются на вашей стороне после завершения когорты.

АКТИВ 01

Измеримый левел-ап выпускников

Матрица AI-нативности (6 × 4) + шкала зрелости проекта (5 уровней). Замер на входе и выходе, фиксация дельты по когорте. После нескольких запусков — собственная статистика программы.

АКТИВ 02

Проекты, которые двигаются

Не презентации на демо-дне, а работающие артефакты — с репозиториями, продакшн-доступами и первыми пользователями. База реальных стартапов для отчётности перед советом, фондами, прессой.

АКТИВ 03

PR-материал и факты

«27 участников за 6 занятий собрали 27 AI-продуктов» — готовая фактура для пресс-релизов, отчётов, демо-дней. Право упоминать курс как часть образовательного портфеля.

АКТИВ 04

Методология в вашем распоряжении

При White-label — полный методологический пакет: скиллы, домашние задания, методички, разборы кейсов, шаблоны оценки, записи занятий. Переиспользуемый актив для внутренних программ и корпоративных клиентов.

АКТИВ 05

Воронка для следующих программ

Выпускники курса — лояльная аудитория для Advanced-модулей, акселерационных программ, инвестиционных форматов. Каждая когорта становится seed для следующей программы.

ЧТО ОСТАЁТСЯ · 8 артефактов на руках у участника

Физические артефакты, которые забирает каждый

01

Репозиторий личных скиллов

5–15 собственных переиспользуемых скиллов для AI-кофаундера + доступ к библиотеке когорты. В GitHub, твоя собственность.

02

Методика выбора проекта

Полный цикл: поиск ниш, рейтингование идей, декомпозиция продукта на слои, сборка MVP за вечер в чужой группе.

03

Синтетическая фокус-группа

9 AI-аватаров целевых клиентов для быстрого тестирования гипотез до встреч с живыми людьми.

04

Собственный AI-сервис

Подключён к десяткам нейросетей через агрегаторы (OpenRouter) и MCP-серверы. Единый API к моделям Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek.

05

Cheat-sheet по токенам

12 методик оптимизации для личных и проектных задач: компрессия контекста, chunking, RAG вместо stuffing, context compaction.

06

Карта рвов

Типология рвов, формы их создания. Честный ответ на вопрос: «Что в моём стартапе неклонируемо в эпоху AI-агентов?»

07

Агентная B2B-воронка

Связка: поиск клиентов → персонализация коммуникации → автоматическая кастомизация продукта под каждого клиента. Живая, рабочая.

08

Бизнес-кейс с unit-экономикой

CAC, LTV, payback period + прототип на n8n. Защищается на экзамене. Заходит в ваш pitch-deck как есть.

ПРОГРАММА · Шесть занятий по 3,5 часа

Шесть занятий. Каждое — конкретный сдвиг по матрице

ОчноМосква, вечер по будням · 3,5 ч
ГибридZoom + запись на 30 дней
Часовой поясМосква · UTC+3
Чат когортыTelegram · остаётся после курса
01

AGI наступает. Новые рвы. AI-нативность. Context Engineering

Установка рабочего окружения с агентами. Живое демо: сервис персональных рекомендаций на основе данных Telegram клиента. Матрица AI-нативности как карта роста. Дискуссия про конкурентные рвы в эпоху обесценившегося технологического барьера. Первый личный скилл.

Агенты Матрица AI-нативности Первый скилл
02

Синтетические аудитории. Архитектура скиллов. RAG

9 аватаров клиентов и AI-фокус-группа как инструмент проверки гипотез без бюджета на исследования. Архитектурные принципы скиллов — атомарность, композиция, переиспользование. RAG как тематический блок: устройство, применение, когда нужен и когда избыточен.

9 аватаров ЦА Скиллы RAG-конвейер
03

Клонирование стартапов. Выбор проекта за вечер. Thinking Models

Полный цикл выбора и раскатывания проекта: поиск ниш, рейтингование идей, декомпозиция на слои продукта, сборка MVP за вечер в чужой группе. Клонирование как продуктовая разведка. Two-step prompting. Иерархия Haiku–Sonnet–Opus и принципы выбора модели.

MVP за вечер Two-step prompting Выбор модели
04

Сервисы и интеграции. Оптимизация токенов. Агенты vs скиллы

Создание собственных сервисов через агрегаторы и MCP-серверы. 12 методик оптимизации токенов в личных и проектных задачах. Точное разграничение скилла и агента. Параллельные архитектуры и context compaction для длинных сессий.

MCP 12 методик токенов Мультиагентность
05

Агентный маркетинг и B2B-аутрич

Полный цикл агентной B2B-воронки: поиск клиентов (2ГИС, Apify, парсинг соцсетей), signal-first подход в outreach, персонализация B2B-коммуникаций, автоматическая кастомизация продукта и предложения под каждого клиента. Живое демо сквозного pipeline.

Signal-first outreach Apify Агентная B2B-воронка
06

Бизнес-модели. AI-first принципы. Защита проектов

AI-first воронка продаж и четыре уровня перехода к агентским процессам. Типология рвов и подходы к их созданию вокруг собственного проекта. Turnaround time как ключевая метрика выбора LLM. Защита итогового бизнес-кейса.

AI-first продажи Рвы Экзамен
МЕТОДОЛОГИЯ · Четыре принципа

Четыре принципа, на которых стоит курс

01 · ОСНОВНАЯ МОДЕЛЬ

Матрица AI-нативности

Каждый человек в компании занимает позицию на матрице «направление деятельности × уровень AI-нативности». Задача курса — поднять участника на уровень выше по каждому направлению его работы. После курса участник видит свою работу как карту, на которой можно расти ещё.

02 · ТЕХНИЧЕСКИЙ СДВИГ

Context Engineering вместо Prompt Engineering

Студент перестаёт «крутить промпт» и начинает управлять знаниями AI — собирать контекстные файлы, вести CLAUDE.md, выстраивать иерархию скиллов. К концу курса у каждого — рабочая контекстная инфраструктура, которую AI-кофаундер использует в любых задачах.

03 · ОТНОШЕНИЕ К AI

AI как член команды

Human-in-the-loop там, где высокая цена ошибки. Автоматизация рутины. Делегирование компетенции. Управление контекстом = управление командой. Основатель оценивает задачи не в категориях «сделаю сам / найму», а «что делает AI, где я принимаю решение».

04 · ЕДИНИЦЫ ЗНАНИЙ

Скиллы и агенты как атомы

Скилл — переиспользуемая единица методологии. Агент — исполнитель со скиллами, памятью и инструментами. Атомарный, композитный, версионируемый в Git. Скиллы не испаряются после курса — они накапливаются как актив.

ПЕРВАЯ КОГОРТА · 27 участников разных профилей · 27 AI-продуктов

Как курс отражается на проектах

Шесть примеров того, что изменилось «до → после» у участников первой когорты.

MedAnaliz
Интерпретация медицинских анализов
Автор когорты · health-tech RAG на PubMed · сегмент бегунов
ДО

Экран загрузки анализа с показателями нормы. Ноль платящих пользователей.

ПОСЛЕ

RAG на PubMed как подложка доверия. Заужение на сегмент бегунов. Переформулировка JTBD с «работ с анализами» на «продлить жизнь». Первая когорта платящих на закрытом бета-тесте.

Telegram Outreach
Автоматизация B2B-продаж
Автор когорты · B2B-sales 14 дней от идеи до прода · первые рассылки ушли до конца курса
ДО

Вдохновились конкурентом за $250 / 1000 контактов. Хотели сделать лучше.

ПОСЛЕ

За 14 дней — рабочий инструмент: аккаунты, импорт CSV, AI-персонализация, human-in-the-loop при positive reply. Первые рассылки ушли в прод до конца курса.

Emerson-клон
Изучение языков через видео
ДО

Идея без прототипа.

ПОСЛЕ

За 3 часа в субботу с агентами: видео → дуальные субтитры → персональный словарный запас → адаптация следующих видео под уровень ученика.

ТВ-реклама
Визуализатор баннеров на лончерах
ДО

Продукт: «сгенерировать баннер для Hisense, Xiaomi, Яндекс Салют, Apple TV».

ПОСЛЕ

Вскрыли скрытую работу: продукт — не баннер, а примерочная для B2B-продаж рекламы на встрече с заказчиком. Переформулировали целевого клиента.

AI-меню для ресторанов
Электронное меню с чат-рекомендашкой
ДО

Меню + чат-ассистент без unit-экономики.

ПОСЛЕ

Счётчик запросов, лимит на перегенерацию меню, мультичойс по предпочтениям. Вышли на разговор с сетями.

Кусноты
Съедобные музыкальные пластинки
Автор когорты · music · 3 года в индустрии AI-ассистент директора артиста
ДО

Идея и 3 года опыта в музыкальной индустрии.

ПОСЛЕ

AI-ассистент директора артиста, контент-фабрика, методология продвижения через необычный носитель для промо артистов.

И ещё 21 проект: EcoVision (CV на производстве) · EasyParking (антиспуфинг GPS) · ASMLabs (управление лабораторией) · сайт-клонировщик · генератор сайтов из Figma · рефералка для рынка найма · RiskMatrix · Food2Mood · КБЖУЙ · bit.and.pix Agent · OpenClaw · Рядом · Quantara · Inva · и другие.
ЧЕСТНО · Границы курса

Чего курс НЕ даёт

Мы не продаём надежду, мы даём способ думать и умение строить. Решение о направлении и пути — за человеком.

НЕ ДАЁТ — 01

Готовую бизнес-модель

Модель проектирует сам основатель. Курс даёт инструменты, рамку и мышление — но не готовый ответ, как заработать.

НЕ ДАЁТ — 02

Инвесторов и клиентов

Курс даёт навык сделать продукт, к которому интересно возвращаться, и воронку, которая доходит до клиента. Но закрывать конкретную сделку — за основателем.

НЕ ДАЁТ — 03

Отраслевую экспертизу

В медицине, праве, финтехе курс не делает из основателя врача/юриста/финансиста. Он учит встраивать экспертизу в AI-продукт.

НЕ ДАЁТ — 04

Гарантии, что проект выстрелит

Результат курса — сам основатель и его способность строить. Дальнейший путь — за ним.

ФОРМАТЫ · Пять сценариев встраивания

Форматы партнёрства

Курс встраивается в программу партнёра в одном из пяти форматов. Реальные названия и длительности согласовываются индивидуально.

Keynote
90 минут

Мотивирующее выступление с одним разобранным кейсом. Для конференций, founder-клубов, демо-дней.

AI-Воркшоп
1 день · 6–8 часов

Один обязательный артефакт на участника — учебный клон, скилл или агентный микро-pipeline. Для акселераторов и разовых событий.

AI-Спринт
2 дня

Два артефакта, работа в командах. Для корпоративных университетов и hackathon-форматов.

ОСНОВНОЙ
AI-Интенсив
6 занятий · по 3,5 ч

Полная программа с тремя уровнями результата, практикумами и экзаменом-защитой. Для бизнес-школ и долгих образовательных треков.

AI-Трансформация
6–8 недель

Работа с командой заказчика. Для корпоративных клиентов и инхаус-стартап-команд.

МОДЕЛЬ 01
Revenue share% с оборота программы
МОДЕЛЬ 02
Fixed feeфиксированная оплата за когорту
МОДЕЛЬ 03
White-labelкурс под брендом партнёра
МОДЕЛЬ 04
Co-marketingсовместные запуски и PR
ВЕДУЩИЙ · Автор курса

Кто ведёт

Егор Рудомёткин — преподаватель курса AI-кофаундер

Егор Рудомёткин

Предприниматель, AI-практик, преподаватель МФТИ Business School. Специализация — GenAI-продукты, мультиагентные системы, RAG-конвейеры, product-market fit для AI-стартапов.

Автор методологии AI-Hacks — колоды из 54 карт для проектирования AI-решений в продукте. Основатель AI-Teams — консалтинговой компании в области AI-трансформации бизнеса.

27участников первой когорты
МФТИ × СБЕР довели проекты до продакшн-артефактов
54карты AI-Hacks —
методология применяется в корпоративных программах
15+запущенных AI-продуктов
в портфеле ai-teams.ru и speak.ai-teams.ru
→ AI-TEAMS.RU → SPEAK.AI-TEAMS.RU → TELEGRAM @RUDOMETKIN_BLOG
FAQ · Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Нужна ли техническая подготовка? +

Нет. Курс учит мыслить — ставить задачи, выбирать модели, управлять контекстом и принимать решения. Техническую часть делает AI-кофаундер. Среди первой когорты были продакт-менеджеры, научные сотрудники и основатели без единой строчки кода в бэкграунде.

Нужен ли собственный проект к старту? +

Нет. Курс сам учит выбирать проекты и клонировать их за вечер. Кто приходит с проектом — работает на нём. Кто без — выходит с методикой выбора и учебным прогоном. Часть участников первой когорты стартовала без проекта и выбрала его по ходу курса.

Какое расписание и формат занятий? +

6 занятий по 3,5 часа, с интервалом 2–3 дня между встречами. Между занятиями — домашние задания, перед каждым — разбор работ предыдущего круга. Формат — очно или гибрид (онлайн-трансляция + запись). Оптимальная когорта — 20–25 человек, работает от 10 до 40.

Стоимость участия? +

Три тарифа: основатель / pre-founder — от 200 000 ₽, студент / инженер (по student ID) — от 50 000 ₽, корпоративный / White-label — от 1 000 000 ₽. Точная цена зависит от формата, сроков и количества мест. Полный блок с тарифами — в секции «Забрать место».

Даёте ли сертификат? +

Без сертификата. Результат курса — сами артефакты, репозиторий скиллов и AI-нативность. Это то, что проверяется работой, а не корочкой.

Как быстро можем запуститься? +

В стандартном формате — 3–4 недели от первого звонка до старта первой когорты. При White-label — 6–8 недель (нужно время на кастомизацию контента под вашу индустрию и аудиторию).

Можем ли мы адаптировать содержание под нашу аудиторию? +

Да. В форматах White-label и AI-Трансформация программа кастомизируется под индустрию, уровень подготовки и задачи партнёра. В стандартных форматах адаптируются примеры и домашние задания.

Как быть с корпоративной безопасностью и приватностью данных? +

В курсе есть отдельный блок про то, какие данные можно давать в облачные LLM, какие нельзя, как строить архитектуру с учётом требований регулятора. Для корпоративных форматов разбираем конкретный on-prem-стек: vLLM / Ollama для LLM, BGE-M3 / E5 для эмбеддингов, изолированный контур, аудит-лог запросов. Чек-лист соответствия 152-ФЗ и ГОСТ Р 57580. Для fintech- и health-форматов — кейсы в анонимизированном виде по NDA.

Как замеряется результат для партнёра? +

Через две шкалы: матрица AI-нативности (6 направлений × 4 уровня) и шкала зрелости проекта (5 уровней). Замер на входе и выходе, фиксация дельты по когорте. После нескольких запусков накапливается собственная статистика программы.

Сколько времени занимает ведение у преподавателя? +

21 час в классе + ~3 часа на разбор домашних заданий + ~4 часа на экзамен. Итого около 28 часов активной работы на когорту.

Что остаётся у партнёра после завершения когорты? +

При White-label — весь методологический пакет: скиллы, домашние задания, методички, разборы кейсов, шаблоны оценки, записи занятий. Переиспользуемый актив для внутренних программ выпускников, корпоративных клиентов и Advanced-треков.

Забрать место
в следующей когорте.

Набор открыт. Стоимость зависит от профиля участника — ниже ориентиры, точная цена на коротком звонке.

Для основателя / pre-founder
от 200 000 ₽
6 занятий, все артефакты, экзамен, доступ к чату когорты на год.
Я основатель / pre-founder →
Для студента / инженера
от 50 000 ₽
Тот же контент по студенческому тарифу. Нужен действующий student ID или подтверждение учёбы.
Я студент / инженер →
Для образовательной организации
от 1 000 000 ₽
White-label, корпоративные форматы, адаптация под индустрию и аудиторию.
Я партнёр / корпоратив →

Точная цена и диапазон зависят от формата, сроков и количества мест. Короткий Telegram-диалог — и присылаем предложение.

Ещё раз программа ↑

30 минут
про ваш формат.

Покажу живые кейсы первой когорты, обсудим подходящий формат и модель партнёрства, ответим на вопросы про адаптацию под вашу программу. Без обязательств.

Keynote / мастер-класс
от 300 000 ₽
90 минут — 1 день. Онлайн или офлайн. Под вашу аудиторию и отрасль.
Интенсив / White-label
от 1 000 000 ₽
6 занятий под вашим брендом. Методический пакет, адаптация кейсов, сопровождение.
AI-трансформация команды
от 3 000 000 ₽
8 недель. Диагностика, программа, артефакты, замер дельты по матрице AI-нативности.
Назначить звонок в Telegram → Форматы партнёрства ↑