AI + Системное мышление: Модели и решения
Почему ваши решения работают сейчас, но ломаются через полгода?
Потому что вы оптимизируете элементы, а не систему. 6 практических сессий: запасы и потоки, системные архетипы, Теория ограничений, грозовая туча, FishBanks. Строите модели руками, ускоряете с AI. К 6-й сессии — первая модель вашего бизнеса.
Расписание занятий
Что вы получите
Первая модель вашего бизнеса
Модель, которую вы построили руками и отладили с AI: запасы и потоки, петли обратной связи, задержки. Проверена экстремальными условиями и размерной согласованностью. Запускайте сценарии и тестируйте решения до того, как они станут дорогими
Гипотеза об узком месте + протокол
Сформулирована по методу 5 шагов фокусировки Голдратта: что проверить и что делать дальше. Подкреплено данными McKinsey/BCG: большинство AI-инвестиций не дают ожидаемой отдачи, потому что целят мимо узкого места
Грозовая туча для вашего главного рабочего конфликта
Структурированный разбор дилеммы без компромисса: «скорость vs качество», «автономия AI vs контроль», «рост команды vs координация»
Карта архетипов + мета-фреймворк
Одностраничная карта: 6 архетипов (паттерн / симптомы / ментальная модель / точка воздействия) + таблица «какой инструмент когда использовать»
Референс-карта «Системное мышление в эпоху AI»
Одностраничный FAQ для коллег: «Зачем это нужно?» → данные исследований. «Влияет ли на бизнес?» → McKinsey/BCG. «Какой метод?» → протокол в 3 шага. Плюс: чек-лист валидации моделей, нотация запасов и потоков, упражнение для вашей следующей встречи
Программа курса
Сессия 1: Как устроены системы
Запасы, потоки и два закона Ричмонда. Упражнение Install Base: 96% людей ошибаются — и вы тоже. Проблема 60%: AI находит только 60% причинно-следственных связей (Virginia Tech, 2024). Люди ошибаются в предсказаниях, AI ошибается в структуре — ни один не справляется в одиночку. Батарейка-кран-слив: базовая модель для любого бизнеса. Два закона Ричмонда: размерная согласованность + различие между потоками материалов и информации. Петли обратной связи, задержки и осцилляции. Практика: рисуете модель своего бизнеса от руки, потом сравниваете с AI-версией
Сессия 2: Архетипы систем
Паттерны и ментальные модели за ними. 4 архетипа глубоко: перекладывание ответственности (автоматизация сломанного процесса = быстрый провал), сопротивление внешнему влиянию (Румыния), трагедия общих ресурсов (bus factor), пределы роста. По каждому: кейс → диаграмма → «где это у вас?» → «какие убеждения это поддерживают?». Практика в парах: рисуете CLD реальной рабочей проблемы и спорите об допущениях
Сессия 3: От диаграммы к симуляции
Моделирование по принципу «сначала думай, потом AI». Name That Graph: 6 паттернов поведения систем. Reference Mode: какой паттерн вы объясняете? Ключевая последовательность: рисуете от руки → пишете 3 предсказания (The Assumption Test) → партнёр критикует → AI генерирует → сравниваете → формулируете границу модели. Каждый AI-вывод проходит проверку: размерность, экстремальные условия, границы модели. Прогрессивное усложнение: 3 переменные → добавляем петлю → добавляем задержку
Сессия 4: Организация как система + Теория ограничений
Где точка воздействия? 4 модуля организации: бизнес-процесс, люди (закон Брукса), деньги, качество (петля техдолга). Теория ограничений — 5 шагов фокусировки: Identify → Exploit → Subordinate → Elevate → Repeat. Данные McKinsey/BCG: большинство компаний не получают ожидаемой отдачи от AI-инвестиций — потому что внедряют AI вне узкого места. Упражнение: нарисуйте CLD (causal loop diagram), объясняющий почему. Принцип Голдратта: «Скажите, как вы меня измеряете — и я скажу, как я буду себя вести» — одинаково работает для людей и для AI-моделей. Кейс: App in the Air
Сессия 5: FishBanks — Трагедия общих ресурсов
Симуляция конкурентного рынка. Полная 2-часовая сессия: игра + глубокий разбор по протоколу Сенге (эмоции → паттерны → ментальные модели → параллели с работой → дизайн интервенций). Ключевой вопрос: «кому выгодно, что эта модель неполная?» — каждая граница модели отражает чьи-то интересы
Сессия 6: От понимания к трансформации
Итоги курса. Сценарное планирование: движущие силы vs ключевые неопределённости. Контекст: компании вроде causaLens привлекают миллионы на построение «каузального AI» — потому что индустрия признаёт: LLM сами не справляются с причинно-следственными связями. Их софт и ваше мышление — решения одной проблемы. Где в вашей организации узкое место — мышление или инструменты? ИКР (идеальный конечный результат) Альтшуллера. 7 инструментов мышления: когда что использовать. Рефлексия: какое убеждение изменилось? Что вы теперь видите? Какой разговор вам нужно провести?
Стоимость участия
Загрузка цен...
Гарантия возврата: 14 дней после старта — вернём 100% без вопросов
Частые вопросы
Остались вопросы? Напишите в Telegram или свяжитесь с нами
Готовы начать обучение?
Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, которые уже используют AI для ускорения своей работы
Если оплата не открывается в YouTube или Telegram, откройте страницу в Safari или Chrome.