Jak wykorzystać AI do optymalizacji procesów decyzyjnych i zarządzania zespołem?

Jak AI może wspomóc rozwój kompetencji przywódczych i efektywność osobistą managera?

Jak zadbać o osobiste bezpieczeństwo managera?

Jak stworzyć Ideal Customer Profile (ICP) korzystając z zaawansowanych technik pracy z narzędziami AI.

Nauczysz się, jak wykorzystywać AI w codziennej pracy managera, aby pracować efektywniej.

Poznasz zaawansowane techniki pracy z narzędziami AI pod kątem zwiększonej produktywności managera.

Stworzysz Ideal Customer Profile (ICP) dla planowanego rozwiązania AI wykorzystując nowe umiejętności pracy z narzędziami AI.

Jak identyfikować zadania i problemy biznesowe, które można zoptymalizować dzięki AI?

Jak implementować kulturę organizacyjną opartą na danych (data-driven)?

Jak rozwijać kompetencje AI w organizacji?

Jak edukować zespół i budować świadomość AI?

Jak komunikować rozwiązania AI wewnątrz organizacji?

Poznasz sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do zwiększenia efektywności i precyzji procesów w organizacji.

Nauczysz się, jakie szkolenia i wsparcie zapewnić pracownikom, przy wprowadzaniu AI do organizacji.

Dowiesz się jak radzić sobie z obawami pracowników i jak komunikować korzyści z wprowadzenia AI.

Jakie pojęcia dotyczące danych powinien znać manager?

Jakie są rodzaje danych oraz ich dostępność?

Co to są badania eksploracyjne (EDA, exploratory data analysis)?

Gdzie w organizacji szukać danych niezbędnych do budowy produktów AI?

Jakie są sposoby weryfikacji danych pod kątem ich zastosowania w rozwiązaniach AI?

Zrozumiesz różnicę pomiędzy wewnętrznymi i zewnętrznymi źródłami danych.

Zobaczysz, jak wyglądają struktury danych i ich jakość oraz surowe dane.

Zidentyfikujesz potrzeby dotyczące danych, ich jakości oraz etycznych aspektów ich wykorzystania.

Jak zweryfikować stack technologiczny swojej organizacji i jak go wykorzystać w wybranym rozwiązaniu AI?

Jakie są dostępne na rynku platformy i rozwiązania AI od głównych dostawców (Google, Microsoft, OpenAI)?

Jak wybrać technologie i narzędzia zgodne z dostępnym w organizacji zasobem technologicznym?

Jakiego modelu AI użyć – wewnętrznego czy opartego na chmurze?

Jak działa framework: taker, maker, shaper i do czego się go wykorzystuje?

Poznasz dostępne technologie i wybierzesz najlepszą do swojego rozwiązania AI.

Zastanowisz się nad wyborem modelu AI.

Uwzględnisz komponenty zarządzania przepływem pracy oraz systemy bezpieczeństwa.

Jak opisać przyszły produkt AI / przepływ pracy?

Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie AI do przyszłego produktu AI – build or buy?

Jak przygotować się do integracji modeli AI z istniejącymi systemami i procesami?

Jaką wybrać ścieżkę projektu - badawczą / rozwojową / wdrożeniową?

Określisz oczekiwane dane wejściowe i docelowe wyniki.

Wybierzesz ścieżkę swojego projektu.

Określisz czy rozwiązanie kwalifikuje się do wykonania i wdrożenia.

Jakie są kluczowe role i umiejętności wymagane w zespole projektowym AI?

Jak zarządzać zespołem AI i stosować efektywną komunikację?

Jakie są zalety i wady zatrudniania osób do zespołu oraz reskillingu pracowników wewnętrznych?

Jak wyłonić interesariuszy projektu i określić ich zaangażowanie na każdym etapie budowania produktu AI?

Jak komunikować się z interesariuszami projektu?

Zbudujesz swój zespół AI i określisz kto powinien pełnić rolę lidera.

Określisz kluczowych interesariuszy oraz strategię komunikacji z nimi.

Jakie są szanse na powodzenie projektu AI i jak je zwiększyć?

Jakie są korzyści z wprowadzenia rozwiązania AI do organizacji?

Jakie koszty należy uwzględnić w budżecie projektu, aby zminimalizować szanse jego niedoszacowania?

Jak są wyceniane rozwiązania Machine Learning'owe wraz z podziałem na ich rodzaje?

Oszacujesz kosztorys wybranego rozwiązania AI z uwzględnieniem kategorii kosztów.

Stworzysz listę korzyści zaproponowanego produktu AI.

Jak szczegółowo zdefiniować wskaźniki  sukcesu?

Jakie są kluczowe metryki w organizacji?

Jak mierzyć efektywność i wpływ AI na biznes?

Jak analizować wyniki i identyfikować obszary do udoskonalenia?

Jakie są techniki śledzenia wydajności i radzenia sobie z niespodziewanymi wynikami?

Określisz kluczowe metryki dla rozwiązania AI.

Dowiesz się jak określić wpływ na biznes i efekty produktu AI.

Jak przygotować organizację do wdrożenia produktu AI i zaangażować interesariuszy w ten proces?

Jak zapewnić szkolenia i wsparcie końcowym użytkownikom produktu AI?

Jak efektywnie zintegrować rozwiązania AI z bieżącymi procesami biznesowymi, zapewnić ciągły monitoring i aktualizacje modeli?

Jak przełamywać ograniczenia we wdrażaniu produktów AI do organizacji?

Jakich argumentów użyć, aby przekonać organizację do AI?

Określisz minimalne rozwiązanie Proof of Concept swojego produktu.

Zdobędziesz wiedzę o odpowiedzialnym wdrażaniu AI.

Zdobędziesz argumenty, dzięki którym przekonasz organizację do wprowadzenia rozwiązań AI.