Аннотация
AI (Artificial Intelligence – искусственный интеллект / разум) – способность компьютера имитировать человеческие действия и навыки. В современном мире AI в бизнесе автоматизирует рутину, анализирует данные, улучшает клиентский опыт и оптимизирует операции. Решения включают AI-чаты, голосовых ботов, предиктивную аналитику и генеративный контент, что позволяет сократить расходы, повысить продажи и эффективность управления.
Данный курс познакомит участников с современными трендами AI и простыми словами расскажет о возможностях применения сервисов на практике для вашего бизнеса от автоматизации рутинных задач до генерации новых идей и аналитики.
Аудитория
· Владельцы бизнеса и предприниматели
· Топ-менеджеры и функциональные руководители (HR, маркетинг, финансы и др.)
· Руководители (CEO, COO, директора по развитию)
· Для широкого круга профессионалов, стремящихся внедрить технологии AI для оптимизации процессов управления и бизнеса в целом
AI (Artificial Intelligence – искусственный интеллект / разум) – способность компьютера имитировать человеческие действия и навыки. В современном мире AI в бизнесе автоматизирует рутину, анализирует данные, улучшает клиентский опыт и оптимизирует операции. Решения включают AI-чаты, голосовых ботов, предиктивную аналитику и генеративный контент, что позволяет сократить расходы, повысить продажи и эффективность управления.
Данный курс познакомит участников с современными трендами AI и простыми словами расскажет о возможностях применения сервисов на практике для вашего бизнеса от автоматизации рутинных задач до генерации новых идей и аналитики.
Аудитория
· Владельцы бизнеса и предприниматели
· Топ-менеджеры и функциональные руководители (HR, маркетинг, финансы и др.)
· Руководители (CEO, COO, директора по развитию)
· Для широкого круга профессионалов, стремящихся внедрить технологии AI для оптимизации процессов управления и бизнеса в целом
Программа
1. Введение в применение ИИ в организациях и проектах
2. Типы ИИ-инициатив: цифровые помощники, автоматизация процессов, аналитика и поддержка принятия решений, корпоративные базы знаний
3. Методология выбора ИИ-кейсов и оценки потенциала внедрения
4. Определение бизнес-эффекта и критериев успешности ИИ-проектов
5. Постановка задач для ИИ-систем: входные данные, результаты, ограничения и сценарии использования
6. Формирование критериев приемки и оценки качества результатов ИИ
7. Управление ожиданиями заказч, определение границ применения ИИ
8. Организация взаимодействия участников ИИ-проекта и распределение ролей
9. Матрица ответственности участников проекта внедрения ИИ
10. Требования к данным для обучения и эксплуатации ИИ-решений
11. Оценка качества данных: полнота, актуальность, достоверность и непротиворечивость
12. Подготовка данных и управление доступом к информационным ресурсам
13. Обеспечение Информационной Безопасности, соблюдение требов комплаенса при работе с данными
14. Контроль качества результатов ИИ и методы верификации решений
15. Метрики эффективн ИИ-систем и показатели качества работы моделей
16. Управление рисками внедрения искусственного интеллекта
17. Планирование пилот проекта и организация опытной эксплуат ИИ-решений
18. Мониторинг результатов пилота и принятие решений о масштабировании
19. Оценка экономической эффективности и окупаемости ИИ-проектов
20. Организация промышленной эксплуатации и сопровождения ИИ-систем
21. Мониторинг качества, управление изменениями и непрерывное совершенствование ИИ-решений
22. Подготовка, защита и оценка итогового проекта по внедрению ИИ в организации.
1. Введение в применение ИИ в организациях и проектах
2. Типы ИИ-инициатив: цифровые помощники, автоматизация процессов, аналитика и поддержка принятия решений, корпоративные базы знаний
3. Методология выбора ИИ-кейсов и оценки потенциала внедрения
4. Определение бизнес-эффекта и критериев успешности ИИ-проектов
5. Постановка задач для ИИ-систем: входные данные, результаты, ограничения и сценарии использования
6. Формирование критериев приемки и оценки качества результатов ИИ
7. Управление ожиданиями заказч, определение границ применения ИИ
8. Организация взаимодействия участников ИИ-проекта и распределение ролей
9. Матрица ответственности участников проекта внедрения ИИ
10. Требования к данным для обучения и эксплуатации ИИ-решений
11. Оценка качества данных: полнота, актуальность, достоверность и непротиворечивость
12. Подготовка данных и управление доступом к информационным ресурсам
13. Обеспечение Информационной Безопасности, соблюдение требов комплаенса при работе с данными
14. Контроль качества результатов ИИ и методы верификации решений
15. Метрики эффективн ИИ-систем и показатели качества работы моделей
16. Управление рисками внедрения искусственного интеллекта
17. Планирование пилот проекта и организация опытной эксплуат ИИ-решений
18. Мониторинг результатов пилота и принятие решений о масштабировании
19. Оценка экономической эффективности и окупаемости ИИ-проектов
20. Организация промышленной эксплуатации и сопровождения ИИ-систем
21. Мониторинг качества, управление изменениями и непрерывное совершенствование ИИ-решений
22. Подготовка, защита и оценка итогового проекта по внедрению ИИ в организации.