Цифровая трансформация и ИИ в управлении

Цифровая трансформация - зачем? какие выводы? какие риски?

• Может ли компьютер управлять. Что такое цифровой менеджмент
• Цифровая трансформация предприятия. Создаем своего цифрового аватара
• Анализ цифровой зрелости и фабрики ИИ
• Стратегия и тактика в цифровую эпоху

Бизнес-процессы. Как описать и внедрить в работу предприятия

• Введение в процессный подход
• Эволюция системы управления
• Настройка процессов на Потребителя
• Признаки процессного мышления
• Моделирование линейных процессов
• Категории процессов: основные, вспомогательные, управленческие
• Три уровня детализации процессов.
• Моделирование процессов. Нотация BPLA 1.0
• Практика моделирования процессов в сервисе Bizarc.pro
• Автоматизация работы СМК ISO 9001
• Внедрение, оптимизация и цифровизация
• Этапы разработки и внедрения процессов
• Работа по оптимизации процессов
• Кейсы по цифровизации и использованию ИИ

Команда изменений для цифровой трансформации

• Компетенции сотрудников, мотивы и стимулы их развития
• Цифровые компетенции. Матрица ЗУН
• Soft - Hard Skills
• Мотивация к изменениям
• Комплексный профиль команды, необходимый для проекта цифровой трансформации
• Профиль сотрудника: приемлемость и пригодность
• Элементы поведения человека. Врожденные и приобретенные
• Девять стабильных типов поведения
• Типовые профили для разных должностей 
• Командный профиль на основе индивидуальных профилей участников. 
• Команда цифровой трансформации: роли, функции, компетенции и принципы формирования
• Роли участников проекта трансформации
• Сложности проекта трансформации
• Функции участников проекта

Самообслуживание в аналитике: как выполнять оперативную глубокую аналитику без привлечения специалистов

• Генеративный ИИ: гуру в программировании и аналитике
• Современные концепции использования генеративного ИИ в аналитической работе
• Возможности облачных систем и правила безопасной работы с данными
• Облачный аналитик и локальные данные: ИИ + Jupyter
• Основы использования Jupyter Notebook
• Алгоритм эффективного проведения количественного анализа и построения прогнозов
• Ключевые концепции аналитики: от EDA до прогностических моделей
• От гипотезы до ее подтверждения
• Рекомендации по дельнейшему развитию и использованию ИИ

Управление проектами цифровой трансформации

• Принятие решений на основе данных
• Создание цифровых двойников в бизнесе
• Практики построения успешных систем
• План развития и внедрения цифровых инструментов