코스 개요

생성적 AI의 기초 및 응용

  1. 생성적 AI 소개
  • 생성적 AI란 무엇이며 어떻게 작동하는가
  • 언어 모델과 그 제한 사항
  • AI 지원 작업에서 인간의 역할

2. 비즈니스 분석사와 생성적 AI

  • 문제 분석 지원
  • 정보 구조화
  • 문서 및 보고서 초안 작성

3. 실무에서의 프롬프팅

  • 효과적인 프롬프트 작성 방법
  • 컨텍스트, 목적, 제약 사항
  • 결과물의 점진적 개선

4. 비즈니스 분석 지원

  • 비즈니스 문제 정의
  • 가설 설정
  • 시나리오 분석

5. AI 지원 분석 문서화

  • 비즈니스 요구 사항
  • 프로세스 설명서
  • 워크샵 노트 및 요약

일상 업무에서 AI 통합

  1. AI는 대체 도구가 아니라 사고 지원 도구
  • AI 결과물의 비판적 평가
  • 콘텐츠 검증 및 유효성 확인
  • 무사고 자동화 방지

2. 이해관계자 소통에서의 AI

  • 커뮤니케이션 및 업데이트 준비
  • 복잡한 내용 단순화
  • 다양한 대상에 맞춘 메시지 조정

3. 위험과 책임

  • 데이터 보안 및 기밀성
  • AI 생성 콘텐츠에 대한 책임
  • 윤리적 고려 사항

4. AI를 활용한 맞춤형 BA 워크플로 구축

  • 실무 사례 시나리오
  • 생산성 도구와의 통합
  • 팀별 최선의 방법론

 

요건

  • 데이터 분석, 보고서 작성 또는 비즈니스 프로세스 지원과 관련된 역할에서 전문 경험이 필요합니다.
  • 기술적 기술: MS Excel(검색 함수, 피벗 테이블, 기본 차트)에 능숙해야 합니다.
  • 도메인 지식: 본인의 비즈니스 영역에서 주요 성과 지표(KPIs)에 대한 기초적인 이해와 조직 내 데이터 생명주기에 대한 친숙함이 필요합니다.

대상

  • 비즈니스 및 시스템 분석사.
  • 제품 소유자 및 제품 관리자.
  • 비즈니스 컨설턴트.
  • 요구 사항 공학 전문가.
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (5)

예정된 코스

관련 카테고리