Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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
Mărturii (1)
Trainerul este răbdător și foarte util. Cunoaște bine subiectul.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Tradus de catre o masina