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코스 개요
AI 기본 원리: 개념, 유형 및 오해
- 인공지능이 무엇이고 무엇이 아닌지 이해하기
- 협의 AI와 일반 AI의 차이
- 머신러닝, 딥러닝 및 데이터 사이언스
- 기술적 용어 없이 머신러닝 작동 방식 이해하기
비즈니스에서의 생성형 AI와 AI 에이전트
- 생성형 AI의 기능과 한계
- AI 에이전트 및 그 작동 방식
- 생성형 AI의 일반적인 비즈니스 적용 사례
- 환각(Hallucination) 및 현재 도구의 한계
데이터 준비: AI의 기반
- 구조화 및 비구조화 데이터
- 데이터 품질 및 주요 차원
- 매니저를 위한 데이터 거버넌스 필수 요소
- 왜 데이터 준비가 AI 선행되어야 하는가
AI가 비즈니스 가치를 창출하는 영역
- AI 기회 매트릭스
- AI 활용 사례를 위한 가치 사슬 분석
- 주요 활동 및 보조 활동
- 최대 가치를 생성하는 프로세스
AI 성공 사례 및 교훈
- 비즈니스 기능 전반에 걸친 실제 AI 적용 사례
- 성공적인 도입이 작동하게 만든 요인
- 흔한 실패 패턴 및 이를 회피하는 방법
워크숍: 부서별 AI 기회 식별
- 부서 프로세스 및 고통 포인트(Pain Points) 매핑
- 각 업무 영역별 AI 활용 아이디어 창출
- AI 기회 캔버스 완성하기
- 부서 간 발견 사항 공유 및 토론
최대 가치 창출을 위한 AI 활용 사례 우선순위 설정
- 가치 대비 실행 가능성 점수화
- 퀵 윈(Quick Wins)과 전략적 베팅 비교
- AI 프로젝트 퍼널
- 추진할 최초 활용 사례 선정
AI 거버넌스: 역할, 위원회 및 책임
- 조직 내에서 AI를 이끌어야 할 대상
- 거버넌스 역할, 위원회 및 책임
- 중심 우수 센터(Center of Excellence)와 분산 소유 구조 비교
- AI 거버넌스 모범 사례
보안, 리스크 및 책임 있는 AI
- 정보 보안 및 데이터 보호 제약 사항
- AI 이니셔티브에 대한 리스크 평가
- 윤리적 가이드라인 및 책임 있는 AI 활용
- 신뢰할 수 있는 AI 구축하기
AI 대응 조직 구축
- AI 성숙도 평가
- AI 여정을 위한 역량 및 스킬
- 변화 관리 및 문화적 준비 태세
- AI 전략 사이클
워크숍: AI 실행 로드맵 및 액션 플랜 수립
- 기회 지도 통합하기
- 단계, 퀵 윈 및 마일스톤 정의
- 소유자, 지표 및 거버넌스 체크포인트 할당
- 초기 로드맵 및 다음 단계 산출
요건
- 이전 기술이나 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다.
- 비즈니스 및 경영 컨텍스트에서 AI를 적용하는 데 관심이 있어야 합니다.
대상 독자
- 시니어 매니저 및 부서 책임자.
- 지배인 및 임원.
- 디지털화 및 전환 이니셔티브를 담당하는 리더.
16 시간
회원 평가 (2)
강사는 인내심이 많고 매우 도움이 됩니다. 그는 해당 주제에 대해 잘 알고 있습니다.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
코스 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
기계 번역됨
청중의 제안을 반영하여 즉석에서 실제 AI 에이전트 시나리오를 구사할 수 있는 능력
Brett McLaren - Zoll Itamar
코스 - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
기계 번역됨