Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Fondasi AI: Konsep, Jenis, dan Miskonsepsi
- Apa itu kecerdasan buatan dan apa yang bukan kecerdasan buatan
- AI sempit versus AI umum
- Machine learning, deep learning, dan data science
- Bagaimana machine learning bekerja tanpa istilah teknis yang rumit
Generative AI dan AI Agents dalam Bisnis
- Kemampuan dan keterbatasan generative AI
- AI agents dan cara kerjanya
- Aplikasi bisnis umum dari generative AI
- Halusinasi dan keterbatasan alat saat ini
Kesiapan Data: Fondasi untuk AI
- Data terstruktur dan tidak terstruktur
- Kualitas data dan dimensi utamanya
- Esensi tata kelola data bagi manajer
- Mengapa kesiapan data harus didahulukan sebelum AI
Di Mana AI Menciptakan Nilai Bisnis
- Matriks peluang AI
- Analisis rantai nilai untuk kasus penggunaan AI
- Kegiatan utama dan pendukung
- Proses yang menghasilkan nilai tertinggi
Studi Kasus Sukses AI dan Pelajaran yang Dipetik
- Aplikasi AI nyata di berbagai fungsi bisnis
- Apa yang membuat implementasi yang sukses berhasil
- Pola kegagalan umum dan cara menghindarinya
Lokakarya: Mengidentifikasi Peluang AI per Departemen
- Memetakan proses departemen dan titik kesakitan (pain points)
- Menghasilkan ide kasus penggunaan AI untuk setiap area bisnis
- Mengisi kanvas peluang AI
- Berbagi dan mendiskusikan temuan antar departemen
Memrioritaskan Kasus Penggunaan AI untuk Nilai Maksimal
- Penilaian nilai versus kelayakan
- Pemenang cepat versus taruhan strategis
- Corong proyek AI
- Memilih kasus penggunaan pertama yang akan dipursu
Tata Kelola AI: Peran, Komite, dan Akuntabilitas
- Siapa yang harus memimpin AI di organisasi
- Peran, komite, dan tanggung jawab tata kelola
- Pusat Keunggulan (Center of Excellence) versus kepemilikan terdistribusi
- Praktik terbaik untuk tata kelola AI
Keamanan, Risiko, dan AI Bertanggung Jawab
- Konstrain keamanan informasi dan perlindungan data
- Penilaian risiko untuk inisiatif AI
- Pedoman etika dan penggunaan AI yang bertanggung jawab
- Membangun AI yang dapat dipercaya
Membangun Organisasi yang Siap untuk AI
- Menilai kematangan AI
- Keterampilan dan kompetensi untuk perjalanan AI
- Manajemen perubahan dan kesiapan budaya
- Siklus strategi AI
Lokakarya: Membuat Peta Jalan Implementasi AI dan Rencana Aksi
- Mengonsolidasikan peta peluang
- Menetapkan fase, pemenang cepat, dan tonggak pencapaian
- Menugaskan pemilik, metrik, dan titik pemeriksaan tata kelola
- Memproduksi peta jalan awal dan langkah selanjutnya
Persyaratan
- Tidak diperlukan pengetahuan teknis atau pemrograman sebelumnya.
- Ketertarikan dalam menerapkan AI dalam konteks bisnis atau manajemen.
Target Peserta
- Manajer senior dan kepala departemen.
- Manajer umum dan eksekutif.
- Pemimpin yang bertanggung jawab atas inisiatif digitalisasi dan transformasi.
16 Jam
Testimoni (1)
Instruktur ini sabar dan sangat membantu. Ia memahami topik dengan baik.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kursus - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Diterjemahkan Mesin