Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Βασικές αρχές και εφαρμογές της Gen AI
- Εισαγωγή στην Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη
- Τι είναι η Gen AI και πώς λειτουργεί
- Γλωσσικά μοντέλα και οι περιορισμοί τους
- Ο ρόλος του ανθρώπου στην εργασία με υποβοήθηση AI
2. Gen AI για τον Αναλυτή Επιχειρήσεων
- Υποστήριξη στην ανάλυση προβλημάτων
- Δόμηση πληροφοριών
- Σύνταξη εγγράφων και αναφορών
3. Προτροπές στην πράξη
- Πώς να διατυπώνετε αποτελεσματικές προτροπές
- Πλαίσιο, στόχοι και περιορισμοί
- Επαναληπτική βελτίωση των αποτελεσμάτων
4. Υποστήριξη της ανάλυσης επιχειρήσεων
- Ορισμός επιχειρηματικών προβλημάτων
- Διατύπωση υποθέσεων
- Ανάλυση σεναρίων
5. Αναλυτική τεκμηρίωση με υποβοήθηση AI
- Επιχειρηματικές απαιτήσεις
- Περιγραφές διαδικασιών
- Σημειώσεις εργαστηρίων και περιλήψεις
Ενσωμάτωση της AI στην καθημερινή ροή εργασίας
- Η Gen AI ως βοήθημα σκέψης, όχι ως αντικατάσταση
- Κριτική αξιολόγηση των αποτελεσμάτων AI
- Επαλήθευση και επιβεβαίωση περιεχομένου
- Αποφυγή της αλόγιστης αυτοματοποίησης
2. Η AI στην επικοινωνία με τα ενδιαφερόμενα μέρη
- Προετοιμασία επικοινωνιών και ενημερώσεων
- Απλοποίηση σύνθετου περιεχομένου
- Προσαρμογή μηνυμάτων για διαφορετικά ακροατήρια
3. Κίνδυνοι και ευθύνη
- Απόρρητο και εμπιστευτικότητα δεδομένων
- Λογοδοσία για περιεχόμενο που δημιουργείται από AI
- Ηθικές εκτιμήσεις
4. Δημιουργία προσαρμοσμένης ροής εργασίας BA με AI
- Πρακτικά σενάρια περιπτώσεων χρήσης
- Ενσωμάτωση με εργαλεία παραγωγικότητας
- Βέλτιστες πρακτικές ομάδας
Απαιτήσεις
- Επαγγελματική εμπειρία σε ρόλο σχετικό με ανάλυση δεδομένων, αναφορές ή υποστήριξη επιχειρηματικών διαδικασιών.
- Τεχνικές δεξιότητες: Επάρκεια στο MS Excel (συναρτήσεις αναζήτησης, συγκεντρωτικοί πίνακες, βασική χαρτογράφηση).
- Γνώση πεδίου: Βασική κατανόηση των Βασικών Δεικτών Απόδοσης (KPIs) στον επιχειρηματικό τομέα κάποιου και εξοικείωση με τον κύκλο ζωής των δεδομένων σε έναν οργανισμό.
Κοινό
- Αναλυτές Επιχειρήσεων και Συστημάτων.
- Ιδιοκτήτες Προϊόντων και Διαχειριστές Προϊόντων.
- Επιχειρηματικοί Σύμβουλοι.
- Ειδικοί στη Μηχανική Απαιτήσεων.
14 Ώρες
Σχόλια (2)
το πρακτικό μέρος
Daniela Mirevska
Κομμάτι - Business Process Modelling in BPMN 2.0
Μηχανική Μετάφραση
Ο εκπαιδευτής μοιράστηκε τη γνώση του και διέθεσε μια υπέροχη ατμόσφαιρα.
Agnieszka Dubanska - Narodowy Fundusz Zdrowia
Κομμάτι - Modelowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem UML i BPMN
Μηχανική Μετάφραση