Proč kurz AI pro manažery?
Každá firma v ČR – bez ohledu na odvětví nebo velikost – se v nejbližších letech bude muset vypořádat s umělou inteligencí: buď ji zavede, nebo bude zaostávat za konkurencí. Problém je, že technická řešení existují, ale chybí manažeři, kteří jim rozumí natolik, aby je dokázali uvést do praxe.
Tento kurz vyplňuje přesně tuto mezeru. Naučíte se hodnotit AI příležitosti ve svém oboru, zadávat projekty technickým týmům, měřit výsledky a řídit organizační změnu, která implementaci AI provází.
Kurz vyžaduje manažerskou praxi (min. 2 roky). Technické AI znalosti nejsou nutné – stačí absolvovat kurz Základy AI nebo mít základní přehled o AI.
Co se naučíte
- Mapovat AI příležitosti a rizika ve svém oboru
- Vytvořit AI strategii pro svoji organizaci krok za krokem
- Řídit výběr AI dodavatelů a hodnotit jejich nabídky
- Počítat ROI AI projektů a obhájit investici před představenstvem
- Připravit zaměstnance na spolupráci s AI systémy
- Porozumět GDPR a etickým pravidlům pro AI v EU
- Sledovat a řídit AI projekty pomocí Agile/Scrum metodologie
- Analyzovat případové studie z českého a středoevropského trhu
Obsah kurzu
Modul 1–3: AI strategie a hodnocení příležitostí
AI zralostní model pro firmy (AI Maturity Model)60 min
Mapování procesů vhodných pro AI automatizaci90 min
Business Case pro AI investici90 min
Projekt 1: AI Audit vaší organizace180 min
Modul 4–6: Implementace a řízení AI projektů
Výběr a hodnocení AI dodavatelů v ČR60 min
Agilní řízení AI projektů90 min
Change management při AI zavedení90 min
Projekt 2: Plán implementace AI180 min
Moduly 7–10: Compliance, etika a budoucnost
EU AI Act – co potřebuje vědět management90 min
GDPR a AI – datová ochrana v praxi90 min
Budoucnost práce a AI: 5leté trendy60 min
Závěrečný projekt: AI Roadmapa firmy240 min
Případové studie ze světa a ČR
Kurz obsahuje 8 detailních případových studií:
- Česká pojišťovna: automatizace zpracování škodních hlášení pomocí AI
- E-commerce startup: AI personalizace produktových doporučení
- Průmyslová výroba: prediktivní údržba strojů pomocí ML
- Nemocnice: AI asistence při diagnostice rentgenových snímků
- Retailová síť: optimalizace zásob pomocí forecasting modelů