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.
Mărturii (2)
modul corect de a formula cerințele și de a include reguli de siguranță în instrucțiuni.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Curs - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Tradus de catre o masina
Înțelege funcțiile și instrumentele AI ca să ne facem munca mai ușoară. Trebuie îmbunătățit AI Chubb, cum ar fi realizarea de analize și crearea de prezentări.
Tri wulandari - PT Chubb Life Insurance Indonesia
Curs - AI Literacy & Productivity
Tradus de catre o masina
