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코스 개요
에이전틱 AI 이해하기
- 에이전틱 시스템과 자율 워크플로 정의
- 에이전틱 AI와 전통적인 자동화 비교
- 현재 환경과 신규 기능
기업 대응 및 활용 사례
- 다양한 산업에서의 고영향력 활용 사례
- 실행 가능성과 ROI 평가
- 에이전트 기반 프로세스 설계 원칙
AI 증강형 인력 모델
- 작업 수준의 증강과 완전 자동화 비교
- 인간-AI 팀워크 모델
- 역할 재정의와 기술 아키텍처 개선
거버넌스, 신뢰성 및 리스크 관리
- 투명성과 설명 가능성 요구 사항
- 운영 리스크와 시스템 안정성
- 윤리적 및 규제 고려 사항
변화 관리 및 도입 전략
- AI 기반 혁신을 위한 리더와 팀 준비
- 문화적 저항과 기술 전환 관리
- 조직 내 AI 문해력 강화
워크플로 통합 및 인프라
- 기존 시스템과의 에이전틱 AI 연결
- 데이터 파이프라인과 오케스트레이션 요구 사항
- 모니터링 및 라이프사이클 관리
미래 시나리오와 전략적 계획
- 다음 10년 동안의 작업장 진화
- 신규 직무 카테고리와 기능
- 장기 계획을 위한 전략적 프레임워크
요약 및 다음 단계
요건
- 조직의 디지털 전환 이해
- 비즈니스 프로세스 분석 경험
- AI 용어에 대한 기본적인 지식
대상
- 비즈니스 임원
- HR 리더
- 혁신 관리자
14 시간
회원 평가 (3)
지식과 실습의 좋은 조합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI for Enterprise Applications
기계 번역됨
이론과 실습, 고수준 관점과 저수준 관점의 혼합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
기계 번역됨
실용적인 연습
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
기계 번역됨