Гений «И»
В книге «Построенные навечно» Джим Коллинз исследовал компании, которые остаются успешными десятилетиями. Одним из его ключевых открытий стал принцип «гения И».
Большинство руководителей мыслят в логике «или-или»: или прибыль, или ценности; или стабильность, или рост; или дисциплина, или творчество. Компании-долгожители отказываются от этого ложного выбора. Они берут и то, и другое одновременно. Противоположный подход Коллинз назвал «тиранией ИЛИ» — привычкой видеть несовместимые альтернативы там, где можно соединить оба полюса.
Большинство руководителей мыслят в логике «или-или»: или прибыль, или ценности; или стабильность, или рост; или дисциплина, или творчество. Компании-долгожители отказываются от этого ложного выбора. Они берут и то, и другое одновременно. Противоположный подход Коллинз назвал «тиранией ИЛИ» — привычкой видеть несовместимые альтернативы там, где можно соединить оба полюса.
С этой же ловушкой сталкиваются компании, которые впервые смотрят на искусственный интеллект:
- «ИИ заменит людей» или «нам это не нужно, у нас живые специалисты»;
- «автоматизируем всё» или «подождем, пока технология дозреет»;
- «перепишем всю систему» или «оставим всё как есть».
В действительности вопрос не в том, заменит ли ИИ сотрудников и заметят ли они его появление. Вопрос в том, на каком участке бизнеса технология создаст измеримый эффект и как соединить возможности машины с экспертизой человека.
Именно поэтому интенсив называется «И — И»: искусственный интеллект и человек, автоматизация и контроль, скорость и качество, новая технология и работающая бизнес-система.
Именно поэтому интенсив называется «И — И»: искусственный интеллект и человек, автоматизация и контроль, скорость и качество, новая технология и работающая бизнес-система.
{popup-title}
{popup-description}
Хайп заканчивается — работа начинается
В большинстве компаний внедрение ИИ пока заканчивается поверхностными изменениями: текстами, картинками и чат-ботами. Это заметные, но не самые важные процессы. Можно отчитаться, что ИИ уже используется, хотя ключевые рычаги прибыли остались нетронутыми.
На практике ИИ способен сокращать издержки, высвобождать время и упрощать работу на ключевых участках цепочки создания ценности:
- во входящей логистике — закупках, планировании запасов и входном контроле;
- в производстве и управлении проектами;
- в маркетинге и продажах;
- в исходящей логистике — доставке, маршрутизации и документообороте;
- в сервисе — от базы знаний первой линии до классификации обращений и следующего действия по клиенту.
Разница между компаниями, которые получают эффект от ИИ, и теми, кто в нем разочаровывается, — не только в бюджете и не в выборе конкретного инструмента. Она в том, на какой участок цепочки поставлена технология и готов ли процесс принять ее.
Что изменилось в третьем потоке
После двух предыдущих потоков мы сохранили методологическую основу и усилили ту часть, которой не хватало больше всего, — совместную работу над конкретными задачами.
Первые два блока второго дня помогут перевести запрос в схему решения и собрать первый прототип. Третий и четвертый блоки полностью отданы практике: мы заранее соберем ваши бизнес-запросы, сформируем рабочие группы и вместе проведем решение от постановки задачи до проверяемого результата и плана пилота.
Что вы сделаете за два дня
Вы пройдете путь от идеи «нам нужен ИИ» до конкретного решения для своего бизнеса: определите правильный процесс, подготовите данные и правила, спроектируете рабочий контур и примените метод к реальному запросу.
Это не обзор нейросетей и не курс по «секретным промптам». Мы будем работать с бизнес-процессами, ограничениями, корпоративными знаниями, агентами, интеграциями и контролем результата.
Это не обзор нейросетей и не курс по «секретным промптам». Мы будем работать с бизнес-процессами, ограничениями, корпоративными знаниями, агентами, интеграциями и контролем результата.
Вы можете прийти с задачей из продаж, маркетинга, производства, управления проектами, HR, клиентского сервиса, обучения, аналитики или управления знаниями. Практическую часть второго дня мы сформируем на основе ваших реальных бизнес-запросов.
С какими задачами можно прийти
Например, если вы хотите:
- анализировать звонки и встречи, находить причины потерь и улучшать продажи;
- собрать корпоративную базу знаний, которая действительно помогает принимать решения;
- ускорить аудит, подготовку отчетов, коммерческих предложений и других сложных документов;
- управлять портфелем проектов и раньше замечать риск срыва сроков;
- формализовать опыт экспертов и встроить его в работу сотрудников;
- сократить время адаптации и обучения новых людей;
- улучшить S&OP, NPD, закупки, ценообразование или производственное планирование;
- собирать внешние сигналы рынка и превращать их в проверяемые гипотезы;
- связать CRM, телефонию, LMS, 1С и другие системы с ИИ без полной перестройки существующей инфраструктуры.
Что разберём на интенсиве
Методы использования ИИ и модели зрелости бизнес-процессов
Процесс проходит 6 уровней: хаотичный, продуманный, описанный, исполняемый, измеряемый, автоматизированный. ИИ работает на двух верхних. На нижних четырёх он масштабирует беспорядок. Разберём, как определить уровень зрелости каждого процесса и что нужно выстроить до подключения технологии.
Подходы к анализу узких мест
Где в цепочке создания ценности скапливаются потери: ожидание, дублирование, ручная обработка, ошибки. Как находить bottlenecks через данные, а не через интуицию. Какие из этих узких мест поддаются автоматизации, а какие требуют организационных решений.
Какие системы использовать в конкретных кейсах
Не обзор нейросетей, а привязка конкретных классов решений к конкретным задачам: предиктивная аналитика для закупок, скоринговые модели для продаж, RAG-системы для сервиса, NLP для анализа обратной связи. Каждый класс — с примером из реальной практики.
Модели приоритизации задач
Как выбрать, с чего начать: матрица «эффект от внедрения x готовность процесса», фреймворки приоритизации на основе данных. Не внедрять всё сразу — выбрать одно звено цепочки, получить результат, масштабировать.
AI-first подходы в компании
В каком формате встраивать ИИ в операционную модель: пилоты, внутренние центры компетенций, партнёрства, готовые решения vs кастомная разработка. Какие организационные условия нужны, чтобы внедрение не остановилось после первого эксперимента.
Кому подойдет интенсив
Собственникам и руководителям, которым нужен бизнес-эффект от ИИ, а не еще один набор инструментов.
Руководителям продаж, маркетинга, производства, проектов, HR, клиентского сервиса и других функций.
Руководителям по цифровой трансформации, бизнес-аналитикам и внутренним процессным офисам.
Консультантам, которым нужно быстрее формализовывать запросы, анализировать данные, проводить аудит и собирать решения для клиентов.
Командам, которые уже экспериментируют с ИИ, но пока не смогли превратить эксперименты в устойчивый процесс.
Как проходит интенсив
Это не потоковая лекция и не обзорный вебинар. В течение двух дней вы разберёте применение ИИ на каждом участке цепочки создания ценности и примерите на свой бизнес.
В программе — диагностика процессов, разбор реальных внедрений, обсуждение управленческих решений и практическая работа, в ходе которой вы собираете свою карту ИИ-возможностей и план внедрения.
Очно — в Москве, в офисе Paper Planes. Онлайн — в закрытой трансляции с полным доступом к программе.
Программа Интенсива
День 1 (15 августа 2026) — Как спроектировать ИИ-систему, которая нужна бизнесу
В первый день вы разберетесь, что поручать ИИ, какой процесс выбирать, как готовить контекст и как замыкать результат в управляемый цикл.
Блок 1: Что ИИ действительно умеет — и где ему нельзя доверять
Сильная модель может быстро подготовить документ, найти закономерность или предложить решение. Но без контекста, методологии и проверки она так же быстро создаст убедительную ошибку.
В этом блоке вы поймете:
К концу блока вы определите допустимый уровень самостоятельности ИИ в своей задаче и точки, в которых решение должен подтверждать человек.
В этом блоке вы поймете:
- какие бизнес-задачи ИИ уже решает надежно;
- чем рабочая ИИ-среда и агент отличаются от обычного чата;
- почему доступ к сильной модели не превращает начинающего сотрудника в эксперта;
- где обязательно нужен Human in the Loop — человек, который задает метод, проверяет и принимает решение;
- почему маленький проверяемый прототип полезнее большого проекта «внедрить ИИ во всю компанию».
К концу блока вы определите допустимый уровень самостоятельности ИИ в своей задаче и точки, в которых решение должен подтверждать человек.
Блок 2: Как выбрать процесс, который даст измеримый эффект
ИИ не нужно внедрять «везде». Сначала необходимо найти процесс, в котором изменение повлияет на результат компании
В этом блоке вы:
На кейсах клиник, производства, закупок, ритейла и консалтинга покажем, почему в одном процессе ИИ дает прямой экономический эффект, а в другом лишь создает новую дорогую игрушку.
К концу блока вы выберете процесс для дальнейшей работы, зафиксируете его текущую зрелость, ограничение и метрику ожидаемого эффекта.
- разложите деятельность компании на 12 классов процессов;
- оцените зрелость выбранного процесса — от хаотичного до измеримого и автоматизированного;
- найдете его ключевое ограничение;
- свяжете задачу ИИ со стратегией и деревом метрик;
- определите, должен ли процесс стать быстрее, качественнее или дешевле;
- разберетесь, когда автоматизация экономически бессмысленна или преждевременна;
- увидите, почему чужая «лучшая практика» не всегда подходит вашему бизнесу.
На кейсах клиник, производства, закупок, ритейла и консалтинга покажем, почему в одном процессе ИИ дает прямой экономический эффект, а в другом лишь создает новую дорогую игрушку.
К концу блока вы выберете процесс для дальнейшей работы, зафиксируете его текущую зрелость, ограничение и метрику ожидаемого эффекта.
Блок 3: Операции над процессами
ИИ не знает историю ваших проектов, внутренние правила, клиентов, договоренности и критерии качества. Чтобы система работала в контексте бизнеса, компанию нужно сделать машиночитаемой.
В этом блоке разберем:
На демонстрации соберем контекст по клиенту из нескольких источников и превратим его в структурированный пакет для дальнейшего действия.
К концу блока вы спроектируете карту данных и знаний для своего кейса и поймете, какие источники нужно подключить в первую очередь.
- как собрать единую корпоративную базу знаний и определить надежный источник данных;
- как устроить рабочую среду из проектов, источников, областей ответственности, архива и входящего потока;
- как собирать почту, встречи, чаты, документы, книги, голосовые заметки и данные CRM;
- как отделять исходные факты от выводов модели;
- как учитывать надежность и вес источника;
- как задать системе правила работы с папками, источниками и контекстом;
- как превращать сырой материал в знания, которые можно переиспользовать в следующих проектах.
На демонстрации соберем контекст по клиенту из нескольких источников и превратим его в структурированный пакет для дальнейшего действия.
К концу блока вы спроектируете карту данных и знаний для своего кейса и поймете, какие источники нужно подключить в первую очередь.
14:40 — 16:00
Блок 4: Как превратить данные и знания в самообучающийся процесс
База знаний сама по себе не выполняет работу. Чтобы И И приносил результат, данные должны доходить до решения, решение — до действия, а результат действия — возвращаться в систему в виде обратной связи.
В этом блоке вы познакомитесь с двумя связанными циклами работы:
Вы увидите:
В финале блока разберем замкнутый экспериментальный цикл: система находит гипотезу, готовит изменение, измеряет эффект и обновляет свои правила после проверки человеком.
К концу блока вы соберете концептуальную схему своего решения: входные данные → обработка → решение → действие → проверка → улучшение.
- CORD: Collect, Organize, Review, Do — сбор, организация, проверка и действие;
- PDCA: Plan, Do, Check, Act — планирование, исполнение, контроль и улучшение.
Вы увидите:
- как связать действия ИИ со стратегией и правилами компании;
- как агенты и навыки выполняют отдельные операции процесса;
- как агенты контроля качества проверяют полноту, фактические основания и соответствие стандарту;
- как возвращать отклонившийся проект к правильному процессу;
- как превращать ошибку человека или машины в новое правило;
- где система может действовать самостоятельно, а где должна остановиться и запросить подтверждение.
В финале блока разберем замкнутый экспериментальный цикл: система находит гипотезу, готовит изменение, измеряет эффект и обновляет свои правила после проверки человеком.
К концу блока вы соберете концептуальную схему своего решения: входные данные → обработка → решение → действие → проверка → улучшение.
День 2 — (16 августа 2026) — Как собрать и проверить решение на реальном бизнес-запросе
Первые два блока второго дня дают метод и инструменты сборки. Третий и четвертый блоки — практика на реальных запросах группы.
Мы заранее соберем ваши задачи и доступные материалы. На их основе сформируем практические группы и выберем кейсы, на которых можно получить содержательный результат в рамках интенсива.
Мы заранее соберем ваши задачи и доступные материалы. На их основе сформируем практические группы и выберем кейсы, на которых можно получить содержательный результат в рамках интенсива.
Блок 1. Как превратить бизнес-задачу в схему будущего решения
Чтобы собрать работающую систему, недостаточно сказать: «Хотим анализировать звонки» или «Нужна база знаний». Нужно определить, какие данные поступают на вход, какое решение требуется на выходе и кто отвечает за его качество.
Вы научитесь:
Метод покажем на кейсах речевой аналитики, образовательных траекторий, управления проектами, разработки новых продуктов и коммерческого планирования.
К концу блока у вас будет схема будущего решения с понятными входами, выходами, ролями, метриками и правилами контроля.
- разбирать бизнес-задачу до конкретного проверяемого результата;
- формулировать целевой результат и действия, которые на него влияют;
- описывать объекты, события, связи и историю изменений в данных;
- разделять результаты для собственника, руководителя, исполнителя, аналитика и контролера;
- выбирать формат результата: сигнал, отчет, панель управления, задача или готовый документ;
- задавать критерии проверки и допустимую цену ошибки;
- исключать дублирующих агентов и лишние компоненты.
Метод покажем на кейсах речевой аналитики, образовательных траекторий, управления проектами, разработки новых продуктов и коммерческого планирования.
К концу блока у вас будет схема будущего решения с понятными входами, выходами, ролями, метриками и правилами контроля.
Блок 2. Как собрать первый прототип и связать его с рабочими системами
Покажем, как перейти от спецификации к первой рабочей версии, не разрабатывая каждый компонент с нуля.
Вы научитесь:
К концу блока у вас будет каркас проекта, первая операция будущего прототипа и понятный план дальнейшей сборки.
- организовывать проекты, контекст и параллельные сессии в Codex;
- превращать бизнес-вопрос в задачу для углубленного исследования;
- находить и оценивать готовые решения, чтобы не разрабатывать каждую функцию с нуля;
- распределять работу между ИИ-агентами без дублирования ролей;
- превращать методологию, регламент, скрипт или чек-лист в рабочую инструкцию для системы;
- проверять решение на тестовых данных до подключения к реальному процессу;
- формировать точный запрос недостающих данных;
- подключать CRM, телефонию, LMS, 1С и другие действующие системы без их полной переделки.
К концу блока у вас будет каркас проекта, первая операция будущего прототипа и понятный план дальнейшей сборки.
Блок 3. Практика. Разбираем ваши запросы и собираем рабочий контур
Практическая часть не строится вокруг заранее придуманного учебного кейса. Мы работаем с реальными задачами, с которыми вы придете на интенсив.
До начала потока вы заполните короткий бриф и сможете передать набор материалов: документы, данные, транскрипты, таблицы, регламенты или отчеты. После этого мы сформируем группы вокруг содержательно близких запросов.
До начала потока вы заполните короткий бриф и сможете передать набор материалов: документы, данные, транскрипты, таблицы, регламенты или отчеты. После этого мы сформируем группы вокруг содержательно близких запросов.
Направления зависят от состава потока. Среди них могут быть:
Вместе с ведущими вы:
Мы не будем искусственно подгонять каждую задачу под один шаблон. В одном случае за время практики можно собрать работающий прототип, в другом — проверить модель данных, создать агента или рабочую инструкцию для системы, спроектировать интеграцию либо подготовить сценарий пилота.
К концу блока у вас будет первая проверяемая версия решения, собранная на материалах реального бизнеса.
- продажи, переговоры, CRM и клиентская аналитика;
- базы знаний, обработка документов, аудит и QA;
- управление проектами и ранние сигналы отклонений;
- производство, закупки, планирование спроса, разработка новых продуктов и ценообразование;
- адаптация, обучение и управление знаниями сотрудников;
- маркетинговые исследования, контент и проверка гипотез.
Вместе с ведущими вы:
- Уточните задачу и критерий успеха.
- Определите необходимые данные и ограничения.
- Соберете минимальный рабочий контур.
- Настроите роль человека в проверке решения.
- Проведете первый прогон и разберете ошибки.
Мы не будем искусственно подгонять каждую задачу под один шаблон. В одном случае за время практики можно собрать работающий прототип, в другом — проверить модель данных, создать агента или рабочую инструкцию для системы, спроектировать интеграцию либо подготовить сценарий пилота.
К концу блока у вас будет первая проверяемая версия решения, собранная на материалах реального бизнеса.
Блок 4. Практика. Проверяем результат и готовим пилот к внедрению
Во второй части практики вы превратите первую сборку в управляемый эксперимент, по итогам которого можно принимать бизнес-решение.
Вы:
- проверите результат на реальных или максимально близких к реальным данных;
- убедитесь, что выводы системы можно связать с исходными фактами;
- сравните процесс «до» и «после» по скорости, качеству и стоимости;
- определите критические ошибки, при которых система должна остановиться;
- доработаете инструкции, критерии и правила Human in the Loop;
- зафиксируете владельца процесса и ритм проверки результатов;
- соберете план пилота на 30 дней;
- определите условия масштабирования, доработки или остановки решения.
Финальная защита
В конце дня вы представите:
К концу блока у вас будет прототип или проверяемая модель плюс план пилота, с которым можно продолжить внедрение внутри компании.
- какой процесс и ограничение выбрали;
- что система получает на вход и выдает на выходе;
- где находится человек и что именно он проверяет;
- как будет измеряться эффект;
- какой следующий шаг должен быть выполнен после интенсива.
К концу блока у вас будет прототип или проверяемая модель плюс план пилота, с которым можно продолжить внедрение внутри компании.
С чем вы уйдете
выбранный процесс, в котором ИИ способен дать измеримый результат;
понимание, какие данные, знания и правила нужны системе;
схема будущего ИИ-контура: от входного сигнала до действия и проверки;
набор агентов, навыков или интеграций, необходимых именно для вашей задачи;
первая рабочая версия, архитектура или проверяемая модель решения — в зависимости от сложности кейса и доступности данных;
план пилота: что тестировать, как измерять эффект и при каких условиях масштабировать решение.
Эксперты интенсива
Илья Балахнин
Стратег-практик, основатель и управляющий партнер Агентства Paper Planes
Один из самых востребованных профессионалов отрасли. Маркетолог-практик номер один в России. Реализовал более 800 проектов, связанных с разработкой и применением маркетинговых, digital- и HR-стратегий.
Сергей Худовеков
Старший партнер Агентства Paper Planes, руководитель практики B2C
Специализируется на проектах в области повышения эффективности персонала, а также на маркетинге для B2C
Георгий Картвелишвили
Партнер агентства Paper Planes, проектный директор и лидер практики «Промышленность, дистрибьюция»
Более семи лет работает в консалтинге и маркетинге, реализовал свыше 100 проектов: от B2B-стратегий и исследований до построения коммерческих функций, настройки бизнес-процессов и внедрения цифровых платформ.
Наталья Токаева
Партнер агентства Paper Planes, проектный директор
Специализируется на маркетинге на основе данных, построении организационных структур, управлении CJM и EJM, разработке бренда работодателя. Среди ее проектов — стратегия продвижения бренда для Альфа-Банка и сопровождение big data-трансформации Казахтелекома.
Михаил Медведев
Бизнес-тренер по обучению работе с нейросетями и ИИ
Корпоративные заказчики «Русал», «ЦЕМРОС», «Главстрой», «РЖД», «ММК»
25 лет опыта работы в сфере информационных технологий. Построил карьеру от сборщика ПК до директора CIO.
25 лет опыта работы в сфере информационных технологий. Построил карьеру от сборщика ПК до директора CIO.
В практической части вы будете работать с экспертами в небольших группах: от уточнения запроса до первой проверяемой версии решения.
Форматы Участия
Один
Самостоятельное участие в 2 днях интенсива в онлайн или офлайн формате с доступом к трансляции, обсуждениям и возможности задавать вопросы экспертам
75 000 руб.
-33%
50 000 руб
СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЦЕНЫ ПО ПРОМОКОДУ:
★ 12 500 РУБ. — для участников 1-го и 2-го потоков (−75% по промокоду)
★ 25 000 РУБ. — для участников других программ СЧ: интенсивов, клуба, Академии и др (−50% по промокоду)
Промокод вводится при оплате. Скидки не суммируются.
Что вы получите:
Доступ к прямой трансляции интенсива
Участие в обсуждениях и возможность задавать вопросы
Запись модулей интенсива
Можете взять с собой команду до 3х человек дополнительно
Команда
Участие с командой до 3х человек в 2 днях интенсива в онлайн или офлайн формате с доступом к трансляции, обсуждениям и возможности задавать вопросы экспертам
150 000 руб.
-33%
100 000 руб
СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЦЕНЫ ПО ПРОМОКОДУ:
★ 25 000 РУБ. — для участников 1-го и 2-го потоков (−75% по промокоду)
★ 50 000 РУБ. — для участников других программ СЧ: интенсивов, клуба, Академии и др (−50% по промокоду)
Промокод вводится при оплате. Скидки не суммируются.
Что вы получите:
Доступ к прямой трансляции интенсива
Участие в обсуждениях и возможность задавать вопросы
Запись модулей интенсива
Можете взять с собой команду до 3х человек дополнительно
{popup-title}
{popup-description}
Не нашли подходящий формат участия или не уверены, какой тариф выбрать?
Оставьте заявку, напишите нам в Telegram или позвоните по номеру +7(495)1516745 или +7(969)7770546 — поможем подобрать подходящий тариф под ваши задачи, состав команды и формат участия.
Место проведения
Онлайн — закрытая трансляция только для участников интенсива
Очно в Москве — г. Москва, ул. 2-я Брестская д.30, офис Paper Planes
Рядом станция метро Белорусская, Кольцевая линия
Частые вопросы
И то, и другое. Интенсив построен так, чтобы участники не просто услышали про искусственный интеллект, а применили управленческую модель к своему бизнесу: оценили зрелость процессов, нашли узкие места, определили участки, где ИИ может дать измеримый эффект, и собрали дорожную карту внедрения на 90 дней.
Собственникам, CEO, коммерческим директорам, операционным руководителям, руководителям направлений и сетей. Особенно тем, кто хочет понять, где ИИ реально влияет на экономику бизнеса, а не покупать технологическую моду или запускать разрозненные пилоты без связи друг с другом.
Да. Доступно два формата участия: очно в Москве и онлайн из любой точки. Онлайн-участники подключаются к закрытой трансляции и проходят программу вместе со всеми.
По содержанию программа одна и та же. Разница в формате присутствия: очный вариант — это участие в зале в Москве, онлайн — подключение к закрытой трансляции.
Нет, специальная подготовка не требуется. Достаточно понимать свой бизнес, его текущую модель продаж и ключевые задачи, с которыми вы хотите разобраться на интенсиве.
Да. Интенсив как раз помогает понять, с чего начинать. Главная задача — не выбрать нейросеть, а определить, какие процессы уже готовы к автоматизации, какие сначала нужно описать и измерить, а где ИИ сейчас только масштабирует беспорядок.
Да. Если в компании уже есть точечные эксперименты с ИИ — например, тексты, отчеты, клиентские ответы, аналитика или автоматизация отдельных задач — интенсив поможет перейти от отдельных инструментов к системе: какие процессы автоматизировать в первую очередь, какие данные нужны и как оценивать эффект.
Нет. Это управленческий интенсив про применение ИИ в бизнес-процессах. Здесь не разбирают десятки нейросетей и не учат просто писать промпты. Фокус программы — зрелость процессов, цепочка создания ценности, классы ИИ-решений, приоритизация задач и логика внедрения.
Да. Если в компании несколько направлений, разные процессы или разные уровни готовности к ИИ, интенсив поможет разложить это по системе. Участники будут работать с процессной картой, матрицей зрелости и картой ИИ-возможностей, а не с одним упрощенным кейсом
Да. Программа предполагает диагностику процессов, разбор реальных внедрений, обсуждение управленческих решений и практическую работу. Участники примеряют модели на свой бизнес и собирают собственную карту ИИ-возможностей и план внедрения.
По итогам интенсива у вас будет карта ИИ-возможностей своего бизнеса, матрица зрелости процессов, понимание приоритетов внедрения, список инструментов, которые в вашем случае не дают эффекта, и дорожная карта на 90 дней.
Интенсив длится 2 дня — 15 и 16 августа. На странице указано 12 часов практики: программа проходит с 10:00 до 16:00 каждый день
Стоимость начинается от 50 000 руб. для одного участника с учетом скидки до 5 августа. Полная стоимость — 75 000 руб. Командный формат до 3 человек — 100 000 руб. со скидкой до 5 августа, полная стоимость — 150 000 руб.