ИИ в стратегическом управлении
Участник повышает личную эффективность с помощью ИИ, собирает своими руками первого агента и видит, где технология даёт эффект в его бизнесе.
Обучение
Учим не инструментам, а тому, как принимать решения об искусственном интеллекте и доводить их до эффекта в P&L.
Капитальные затраты, данные и производительность функций — решения совета и правления. Без собственной квалификации орган управления не может ни поставить задачу, ни принять результат.
Даты и цена объявлены, место покупается на ближайший поток. В зале руководители из разных компаний — это часть ценности.
Участник повышает личную эффективность с помощью ИИ, собирает своими руками первого агента и видит, где технология даёт эффект в его бизнесе.
Участник выходит квалифицированным заказчиком или оператором ИИ-трансформации, компания — с планом под свои цели и первым пилотом: бюджет, сроки, ответственные.
Собирается под задачу компании: состав, объём и сроки согласуются. Начинается с разговора.
Совет и правление видят, что технология уже умеет, что она меняет в работе команды и какие решения остаются за первым лицом.
Топ-команда разбирает на данных компании, где ИИ меняет экономику направлений и какие решения это требует от руководства. На выходе — список процессов с оценкой эффекта и приоритетами.
Команда внедрения выходит с умением доводить отобранные инициативы до промышленной эксплуатации: цель и метрика, узкое место, проверка гипотез спринтами, разбор результатов на контрольной точке.
Пока у руководителя нет собственного опыта работы с технологией, задача команде ставится чужими словами, а результат нечем принять. Поэтому личный трек идёт первым, а корпоративные форматы следом — они опираются на язык, который первое лицо уже получило.
Пять вопросов в телеграме. В ответ — стадия из пяти, профиль по способностям и первый шаг, с которого поднимать личную эффективность.