Рабочая сессия для собственников и коммерческих директоров: лучшие практики из 127 кейсов, живое демо и разбор ваших задач
Чат-боты, пилоты, обучение команды — а продажи, маржа и списания не сдвинулись. Отчёты по-прежнему собирают руками, решения ждут планёрки по вторникам.
Дело не в модели. Чаще в другом:
Внешний подрядчик такую ситуацию не спасает — он в неё просто встраивается.
Больше всего денег там, где AI не рисует ещё один дашборд, а подсказывает следующий шаг: торговому — что предложить точке, КАМу — что нести в сеть, планированию — сколько производить.
Разберём, какие кейсы подходят именно вашему бизнесу, и покажем системы Haiku, которые уже работают у клиентов, с реальными цифрами внедрений.
Собственникам и акционерам, коммерческим директорам, CMO, руководителям продаж, КАМ и RGM производителей еды, напитков, косметики и товаров для дома.
вы хотите научиться работать с Claude, ChatGPT и Perplexity, ищете обзор инструментов или пришли за списком промптов. Всё это есть в открытом доступе.
Полтора часа о том, что уже автоматизируется с понятной экономикой, что пока нет и что должно быть на стороне компании, чтобы внедрение дошло до результата.
Лидеры строят свои AI-продукты: BEES у AB InBev, AIDDA у Heineken, CREAITECH у L'Oréal. У каждой системы есть имя, владелец и метрика.
Сергей СеливановГде у производителей уже измерен результат: от R&D и производства до продаж, медиа и контента.
По каждой — что сделали производители и какая метрика сдвинулась. Отдельно разберём ассортимент, каналы, маржу и подсказки КАМам и торговым.
Неделя на одной странице: что произошло, что сделано и кто что должен. Рекомендации КАМам по сетям и SKU. Вопросы к данным обычным языком:
Шесть сценариев, по которым AI-проекты умирают внутри компании. Кто должен владеть задачей, как договориться с бордом и что нужно на вашей стороне.
Три варианта: внешние модели по API, открытые модели в вашем контуре, своё железо. Цена, скорость и ограничения каждого.
Отвечает технический директорПоследние 20 минут разбираем 2–3 ситуации участников: где узкое место, какой первый процесс автоматизировать, какие нужны данные и как измерить эффект.
После сессии у вас остаются рабочие материалы: отчёт, запись и персональный разбор под вашу компанию.
52 кейса с цифрами и источниками и ещё 75 в приложении. В PDF для команды и в .md, чтобы подключить базу к своему AI.
Их можно показать команде или вернуться к конкретному кейсу.
Что мы услышали именно от вас, две гипотезы автоматизации, похожий кейс из отчёта и первый рекомендуемый шаг.
Если ваша задача похожа на демо, соберём такое же на ваших данных за 2 недели.
Работал с Heineken, AB InBev, Suntory, Procter & Gamble, L'Oréal, S7 Airlines, YouTravel.me — FMCG и напитки, TravelTech, beauty. Преподаёт маркетинг в Stockholm School of Economics, там же получил MBA. Соавтор отчёта «AI в consumer goods 2026». Модерирует сессию и держит маркетинговый контекст.
LinkedIn ↗
15 лет в fintech, crypto, e-commerce и AI; вырастил криптоплатформу до топ-5 в мире. Отвечает за то, почему одни внедрения доходят до продакшена, а другие нет.
LinkedIn ↗
17 лет в маркетинге диджитал-продуктов, user acquisition и росте. Последние 8–9 лет — стартапы и фаза 0→1, включая venture builder с потоковым запуском новых продуктов. Соавтор отчёта. Разбирает кейсы и экономику внедрений.
LinkedIn ↗
Серийный технический директор в deep-tech, UK Global Talent. 15 лет строит production-системы в confidential computing, e-commerce, biotech и AI. Показывает демо.
LinkedIn ↗Haiku строит AI-системы на данных компании и доводит их до продакшена: 50+ запущенных продуктов, 20+ senior-инженеров. Российское юрлицо, договор и оплата в рублях.
ai.haiku.dev ↗Программа уже собрана, но по анкетам мы решаем, какие блоки раскрыть подробнее и чьи ситуации взять в живой разбор.