Intrati in legatura

Schița de curs

Fundamentele AI: Concepte, tipuri și concepții greșite

  • Ce este și ce nu este inteligența artificială
  • AI restrict (narrow) versus AI general
  • Înățarea mașinii (machine learning), învățarea adâncă (deep learning) și știința datelor (data science)
  • Cum funcționează învățarea mașinii, explicată fără jargon tehnic

AI generativ și agenții de AI în business

  • Capacitățile și limitările AI-ului generativ
  • Agenții de AI și modul în care funcționează
  • Aplicații de business comune ale AI-ului generativ
  • Halucinații și limitele instrumentelor actuale

Pregătirea datelor: Baza pentru AI

  • Date structurate și nestructurate
  • Calitatea datelor și dimensiunile sale cheie
  • Esențialele guvernanței datelor pentru manageri
  • De ce pregătirea datelor precedă implementarea AI

Unde creează AI valoare de business

  • Matricea oportunităților de AI
  • Analiza lanțului de valoare pentru cazurile de utilizare ale AI
  • Activități primare și de sprijin
  • Procese care generează cea mai mare valoare

Cazuri de succes ale AI și lecții învățate

  • Aplicații reale de AI în diverse funcții de business
  • Ce a făcut ca implementările reușite să funcționeze
  • Modele comune de eșec și cum să le evitați

Atelier: Identificarea oportunităților de AI prin departamente

  • Hartuirea proceselor și a punctelor dureroase („pain points”) din departamente
  • Generarea de idei de cazuri de utilizare ale AI pentru fiecare domeniu de business
  • Completarea unei canvas-uri de oportunități de AI
  • Partajarea și discutarea concluziilor între departamente

Priorizarea cazurilor de utilizare ale AI pentru valoare maximă

  • Scorare bazată pe valoare versus fezabilitate
  • Rezultate rapide („quick wins”) versus pariuri strategice
  • Imbunătățirea proceselor (funnel) pentru proiecte de AI
  • Selectarea primelor cazuri de utilizare de urmărit

Guvernanța AI: Roluri, comitete și răspundere

  • Cine ar trebui să conducă inițiativele de AI în organizație
  • Roluri, comitete și responsabilități în guvernanță
  • Centru de Excelență versus responsabilitate distribuită
  • Bune practici pentru guvernanța AI

Securitate, risc și AI responsabil

  • Restricții privind securitatea informațiilor și protecția datelor
  • Evaluarea riscurilor pentru inițiativele de AI
  • Linii directoare etice și utilizarea responsabilă a AI
  • Construirea unui AI de încredere

Construirea unei organizații pregătite pentru AI

  • Evaluarea maturității în AI
  • Competențe și abilități pentru parcursul în AI
  • Gestiunea schimbării și pregătirea culturală
  • Ciclul strategiei de AI

Atelier: Elaborarea hărții rutiere de implementare și a planului de acțiune pentru AI

  • Consolidarea hărții oportunităților
  • Definirea fazelor, a rezultatelor rapide și a punctelor cheie („milestones”)
  • Alocarea responsabililor, a metricilor și a punctelor de verificare pentru guvernanță
  • Elaborarea hărții rutiere inițiale și a pașilor următori

Cerințe

  • Nu se cer cunoștințe tehnice sau de programare anterioare.
  • Un interes pentru aplicarea AI în contextul de business sau al managementului.

Public-țintă

  • Manageri seniori și șefi de departament.
  • Manageri generali și executivi.
  • Conducători responsabili de inițiativele de digitalizare și transformare.
 16 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite