Очный интенсив AI в Шэньчжэне, сентябрь 2026: практика AI-электронной коммерции и интеллектуальных агентов, создание AI Native бизнеса в электронной коммерции, чтобы у каждого сотрудника был собственн

**Название курса:** интенсив AI

**Тема курса:** создание AI Native бизнеса в электронной коммерции

**Даты курса:** 12–13 сентября 2026 года

**Место проведения:** Шэньчжэнь

**Формат курса:** двухдневный очный практический курс

**Ключевые направления курса:** AI-операции в электронной коммерции, анализ бизнес-моделей, AI-подбор товаров на Amazon, анализ потребностей пользователей, рабочий стол бизнес-агентов AI Agents, реорганизация бизнеса по принципу AI Native.

—

I. Основное описание курса

«Интенсив AI» — это очный обучающий курс, посвящённыйAI Native бизнесу в электронной коммерции и практическому применению AI-агентов, цель которого — помочь предпринимателям в сфере электронной коммерции, владельцам компаний и операционным командам освоить новые методы ведения электронной коммерции в эпоху AI.

Курс построен вокруганализа бизнес-моделей, точного AI-подбора товаров, выявления реальных потребностей пользователей, создания интеллектуальных агентов AI Agents и автоматизации бизнес-процессов предприятийи других ключевых тем.

Анализируя продукт, цепочку поставок, трафик, финансы и команду и другие ключевые факторы ведения бизнеса, курс помогает слушателям оценить свои конкурентные преимущества и найти модель электронной коммерции, подходящую для их ресурсов.

Кроме того, курс объединяет3 млн реальных поисковых запросов Amazon, отзывов пользователей, данных о конкурентах и рыночного спросадля практического подбора товаров: слушатели учатся с помощью AI анализировать реальные покупательские намерения пользователей и отбирать продукты с рыночным потенциалом.

На этой основе далее создаётсярабочий стол бизнес-агентов AI Agents, исследуется практическое применение AI на этапах подбора товаров, разработки продукта, оптимизации Listing, размещения рекламы, работы с клиентским сервисом и отзывами, а также анализа бизнес-результатов.

Благодарядвухдневному практическому обучению по четырём крупным модулямслушатели переходят от традиционного мышления в электронной коммерции к модели управления AI Native, а AI становится помощником в анализе бизнеса и инструментом операционных решений для предприятия.

—

II. Что дадут два дня обучения?

1. Найти подходящую модель заработка в электронной коммерции

Оценить продукт, цепочку поставок, трафик, финансы и команду, понять, за счёт чего этот бизнес зарабатывает и какое преимущество AI должен усилить в первую очередь.

2. Освоить методику от потребности пользователя до решения о подборе товара

Используя данные поисковых запросов Amazon, отзывов, конкурентов, цен и продаж, определять, какие потребности стоит развивать в продукт.

3. Создать корпоративный рабочий стол бизнес-агентов Agents

Систематизировать продукты, пользователей, данные и правила ведения бизнеса руководителя, создать Agents и проверить этот метод на месте.

—

III. Полная программа курса: два дня, четыре практических модуля

Модуль 1: В эпоху AI безгранично усильте свои преимущества

**Тема курса:** не спешите искать продукт — сначала разберитесь, каким бизнесом стоит заниматься.

Содержание обучения:

1. До начала занятия пройтиоценку характера × ресурсов × преимуществ, чтобы AI сначала узнал вашу реальную ситуацию.

2. Сопоставить модели ведения электронной коммерции — массовую выкладку товаров,, POD, цепочку поставок, бренд, сопутствующие товары — и проанализировать, за счёт чего каждая зарабатывает, а также давление складских запасов и бизнес-риски.

3. Провести полную инвентаризациюпродуктов, цепочки поставок, трафика, финансов, опыта и команды, определить собственные бизнес-преимущества.

4. С помощью AI проанализировать личные ресурсы и рыночные возможности, определить подходящее направление развития в электронной коммерции.

5. Понять, какие популярные продукты подходят вам, а за какими трендами больше не стоит слепо гнаться.

Результат этапа:

Найти подходящую стратегию и модель ведения бизнеса в электронной коммерции.

Модуль 2: Практика AI-подбора товаров — из 3 млн реальных потребностей отобрать вашу возможность

**Тема курса:** когда модель определена, AI понимает, какую часть данных читать за вас.

Содержание обучения:

1. На занятии используются3 млн реальных поисковых запросов Amazon, предварительный отбор продуктовых направлений, связанных с собственным e-commerce бизнесом.

2, учиться избегатьгаллюцинаций ИИ, дополнять данными о категориях, ценах, продажах, конкурентах и отзывах, проверять, стоит ли за поиском реальный покупательский спрос.

3, освоитьсократический метод вопросов, через последовательные углублённые вопросы отслеживать от возможностей категории до конкретных групп людей, сценариев использования и продуктовых потребностей.

4, на реальных примерах продуктов разбирать процесс от обнаружения рыночного сигнала до разработки продукта и отправки на FBA.

5, учиться с помощью ИИ находить рыночные ниши, анализировать боли пользователей, отбирать перспективные продуктовые возможности.

Содержание кейсов:

Курс демонстрирует реальные разборы запуска продуктов, включаяуспешность запуска продуктов свыше 90% за два года, от обнаружения сигнала до отправки на FBA всего за 4 дня и другие кейсы.

Примечание: приведённые данные являются описанием кейсов курса и не отражают типичные результаты бизнеса.

Результат этапа:

Отобрать 3 продуктовые возможности, соответствующие собственным ресурсам, и заполнить одну карту углублённого анализа возможности.

Модуль 3: практика Agents — соберите свой рабочий стол ИИ-бизнеса

**Тема курса:** найдя возможность, вокруг карты возможности перестроить бизнес-модель заново с подходом AI Native.

Содержание обучения:

1, понять пять уровней ИИ в e-commerce бизнесе:

– ИИ как инструмент
– ИИ перестраивает бизнес
– ИИ управляет бизнесом
– самоэволюция организации
– второй мозг организации

2, разобрать практический кейс, как Guomin от первого **Agent, слушающего голос пользователей**, постепенно развился до более чем 170 Agents.

3, не ограничиваться написанием промптов, а практиковаться в создании своегопервого Agent, и написать должностную инструкцию.

4, проанализировать потребности разных e-commerce должностей в ИИ-агентах, охватывая:

– AI Agent подбора товаров
– Agent разработки продукта
– Agent создания изображений
– Agent оптимизации Listing
– Agent рекламных кампаний
– Agent управления клиентским сервисом
– Agent бизнес-разбора

5, вокруг ранее выбранной рыночной возможности определить обязанности ключевых Agents, рабочие процессы и бизнес-цели.

6, учиться строить агентов с использованием данных о продукте, информации о пользователях и правил ведения бизнеса, чтобы ИИ участвовал в реальной работе предприятия.

Результат этапа:

На основе собственной бизнес-модели и продуктов собрать первую версию рабочего стола AI Agents.

Модуль 4: групповой хакатон-практикум — решать реальные проблемы своими работами

**Тема курса:** выбрать реальную e-commerce проблему и по-настоящему применить изученные методы.

Содержание обучения:

1, группа вокруг одногоконкретного пользователя, одной реальной потребности, одной e-commerce проблемы, определяет направление дизайна Agent.

2, объединив изученные бизнес-модели, рыночные данные, оценку возможностей и методы Agent, выполнить практическую работу.

3, через командное взаимодействие решить конкретные задачи в подборе товаров, операциях, бизнес-анализе или оптимизации процессов.

4, Guomin Sam даёт комментарии на месте, зрители голосуют, выбираются лучшие работы.

5, показать лучшие Agent-решения, изучить подходы к бизнес-дизайну разных команд.

Результат этапа:

Каждая группа выполняет одну работу для Agent-хакатона, лучшие работы выходят на очный питч.

—

Четыре, девять ключевых различий между AI Native e-commerce и традиционным e-commerce

1, исследование потребностей

AI Native e-commerce: круглосуточно анализирует данные, по множеству реальных поисковых запросов на Amazon определяет изменения спроса, покупательские намерения пользователей и пробелы в рыночном предложении.

Традиционный e-commerce: в основном опирается на рейтинги и опыт коллег, анализирует вокруг похожих ключевых слов.

2, оценка при подборе товаров

AI Native e-commerce: знает информацию о собственном бизнесе, из реального спроса отбирает более подходящие себе продуктовые возможности.

Традиционный e-commerce: смотрит рейтинги продаж, конкурентов и практику копирования, ориентируется на прибыльные продукты коллег.

3, скорость запуска продуктов

AI Native e-commerce: использует ИИ для повышения эффективности анализа продуктов, разработки и принятия решений, сокращает цикл нового продукта от обнаружения до выхода на рынок.

Традиционный e-commerce: разработка новых продуктов относительно зависит от ручного опыта, цикл разработки длиннее.

4, прототипирование и цепочка поставок

AI Native e-commerce: перед прототипированием сначала анализирует негативные отзывы конкурентов, чтобы первый образец заранее учитывал мнения пользователей.

Традиционная электронная коммерция: решение проблем после получения образцов, опора на опыт фабрик и личные ощущения.

5, Listing и изображения

AI Native электронная коммерция: выявление продающих преимуществ непосредственно из отзывов пользователей, использование AI для помощи в создании текстов и графических решений.

Традиционная электронная коммерция: поиск и описание продающих преимуществ продукта на основе опыта операционного персонала или личного опыта.

6, Рекламные кампании

AI Native электронная коммерция: AI-сотрудники автоматически отслеживают ситуацию, помогают анализировать рекламные данные и оптимизировать стратегии размещения.

Традиционная электронная коммерция: ручная корректировка цен, просмотр отчетов, корректировка рекламного бюджета на основе опыта.

7, Служба поддержки и отзывы

AI Native электронная коммерция: анализ большого количества отзывов клиентов по одному с помощью AI, обобщение потребностей пользователей и предложение планов улучшения.

Традиционная электронная коммерция: выборочная проверка отзывов вручную, оценка проблем на основе частичной обратной связи.

8, Инициация новых бизнес-проектов

AI Native электронная коммерция: анализ направлений продуктов и брендов на недельной основе, использование AI для помощи в разработке бизнес-планов.

Традиционная электронная коммерция: продвижение новых продуктов и управление брендом на месячной основе, расширение в основном за счет ручного труда.

9, Накопление опыта

AI Native электронная коммерция: преобразование операционного опыта в знания и правила, которые AI может использовать, для помощи сотрудникам в выполнении бизнес-задач.

Традиционная электронная коммерция: опыт в большей степени хранится в головах руководителя или отдельных сотрудников, кадровые изменения могут повлиять на непрерывность бизнеса.

Ключевая идея:

Позвольте AI понимать ваш бизнес и пользователей, привлекайте AI к выбору продуктов, операциям, анализу и принятию решений, способствуя автоматизации бизнес-процессов электронной коммерции и повышению эффективности организации.

—

V. Основные задачи, решаемые курсом

1, **Незнание, какую модель электронной коммерции выбрать:** оценка ресурсов и преимуществ для поиска подходящего направления бизнеса.

2, **Выбор продуктов на основе ощущений и следования трендам:** использование реальных поисковых запросов и рыночных данных для помощи в принятии решений о продуктах.

3, **Невозможность определить реальные потребности пользователей:** выявление рыночных возможностей путем сочетания ключевых слов, конкурентов, отзывов и объемов продаж.

4, **Множество AI-инструментов, но неумение их применять:** создание конкретных бизнес-процессов с помощью Agents.

5, **Чрезмерная зависимость операций электронной коммерции от ручного труда:** изучение применения AI в выборе продуктов, Listing, рекламе, службе поддержки и ретроспективном анализе.

6, **Трудность накопления опыта управления бизнесом:** постепенное накопление повторно используемых управленческих компетенций через создание базы знаний AI и бизнес-правил.

—

VI. Для кого предназначен курс

1, Владельцы бизнеса в электронной коммерции, желающие повысить эффективность с помощью AI.

2, Операционные сотрудники, работающие с Amazon и трансграничной электронной коммерцией.

3, Предприниматели в электронной коммерции, желающие освоить выбор продуктов с помощью AI.

4, Корпоративные команды, готовящиеся к созданию AI-агентов.

5, Руководители, желающие перейти на AI Native электронную коммерцию.

VII. Что вы получите после обучения

1, Освоить подходящую для себя модель ведения бизнеса в электронной коммерции.

2, Научиться использовать AI для анализа потребностей пользователей и выбора продуктов.

3, Освоить методы создания AI Agents.

4, Понять полный цикл операций электронной коммерции, управляемых AI.

5, Создать начальный рабочий стол для бизнеса в AI-электронной коммерции.

—

Ключевое резюме курса:

Большой курс AI через четыре основных модуля — анализ бизнес-моделей, выбор продуктов на основе 3 миллионов реальных поисковых запросов Amazon, создание Agents и практический хакатон в малых группах — помогает учащимся освоить ключевые методы управления AI Native электронной коммерцией, перейти от традиционных ручных операций к анализу с помощью AI, автоматизированному выполнению и интеллектуальному принятию бизнес-решений.