Съдържание и теми, включени в курса
Основни принципи на ИИ: Понятия, типове и митове
- Какво представлява и какво не е искусственият интелект
- Тесен ИИ срещу общ ИИ
- Машинно обучение, дълбоко обучение и анализ на данни
- Как работи машинното обучение без техническа терминология
Генеративен ИИ и ИИ агенти в бизнеса
- Възможности и ограничения на генеративния ИИ
- ИИ агенти и начинът, по който те функционират
- Общи бизнес приложения на генеративния ИИ
- Халюцинации и границите на съвременните инструменти
Готовност на данните: Оказал за ИИ
- Структурирани и неструктурирани данни
- Качество на данните и основните му измерения
- Основни принципи на управление на данни за мениджъри
- Защо готовността на данните идва преди ИИ
Къде ИИ създава бизнес стойност
- Матрица на възможностите за ИИ
- Анализ на веригата на стойност за приложения на ИИ
- Основни и поддържащи дейности
- Процеси, които генерират най-голяма стойност
Успешни примери с ИИ и извлечени поуки
- Реални приложения на ИИ в различни бизнес функции
- Какво направи успешните внедрявания ефективни
- Често срещани модели на провал и как да се избегнат
Работилница: Идентифициране на възможности за ИИ по отдели
- Мапиране на процесите и „болните“ точки на отделите
- Генериране на идеи за приложения на ИИ за всяка бизнес област
- Попълване на канвас за възможности на ИИ
- Споделене и обсъждане на резултатите между отделите
Приоритизиране на приложенията на ИИ за максимална стойност
- Оценка на стойност срещу изпълнимост
- Бързи победи срещу стратегически залози
- Воронка на ИИ проекти
- Избор на първите приложения, които да бъдат реализирани
Управление на ИИ: Роли, комитети и отговорност
- Кой трябва да води ИИ в организацията
- Роли в управлението, комитети и отговорности
- Център за отлична практика срещу разпределено притежание
- Най-добрите практики за управление на ИИ
Сигурност, риск и отговорен ИИ
- Ограниченията на информационната сигурност и защитата на данните
- Оценка на рисковете за ИИ инициативите
- Етични насоки и отговорно използване на ИИ
- Изграждане на доверен ИИ
Изграждане на организация, готова за ИИ
- Оценка на зрялостта на ИИ
- Навici и компетенции за пътя на ИИ
- Управление на промяната и културна готовност
- Цикъл на ИИ стратегията
Работилница: Създаване на пътна карта за внедряване на ИИ и план за действие
- Консолидиране на картата на възможностите
- Определяне на етапи, бързи победи и контролни точки
- Назначаване на отговорни лица, метрики и контролни точки за управление
- Съставяне на началната пътна карта и следващи стъпки
Изисквания
- Не се изискват предварителни технически или програмиращи познания.
- Интерес към прилагане на ИИ в бизнес или мениджмънт контекст.
Аудитория
- Високопоставени мениджъри и ръководители на отдели.
- Общи мениджъри и изпълнителни директори.
- Ръководители, отговорни за инициативи за дигитализация и трансформация.
Отзиви от участници (2)
правилният начин за формулиране на промпт и включване на ограничения в инструкциите.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Курс - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Машинен превод
Разбиране на AI функциите и инструментите, които улесняват работата ни. Трябва да се подобрят AI Chubb, включително възможностите за анализиране и създаване на презентации.
Tri wulandari - PT Chubb Life Insurance Indonesia
Курс - AI Literacy & Productivity
Машинен превод