Impact asupra companiei, economiei, societății și avantajului competitiv.

Modele, prompting, context, date, limite, halucinații, multimodalitate, agenți.

Cum folosește direct CEO-ul GenAI pentru gândire strategică, decizie, comunicare, analiză și leadership.

Ce pot cere managerii angajaților să facă realist cu GenAI fără cod.

GPT-uri custom, agenți, rețele de agenți, automatizări, instrumente conectate și fluxuri de lucru.

Cum alegem cazurile de utilizare cu valoare reală, nu doar experimente interesante.

AI literacy, date, securitate, etică, bias, copyright, audit, politici interne, responsabilitate managerială.

Evaluarea capacității de adopție, harta competențelor, procese pilot, scalare, cultură hibridă om–GenAI.

Această cale de dezvoltare te introduce în lumea agenților AI, sisteme autonome care gândesc, acționează și învață să finalizeze sarcini în locul tău. Vei explora modul în care agenții AI automatizează fluxuri de lucru, iau decizii inteligente și colaborează în sisteme multi-agent pentru a crește eficiența în business.

Agenții AI nu funcționează doar izolat, ci pot colabora în sisteme multi-agent, MAS, pentru a aborda probleme complexe mai eficient decât ar putea-o face un singur agent.

Acest parcurs de învățare oferă o explorare cuprinzătoare a AI-ului generativ ca instrument pentru luarea deciziilor strategice, evidențiind modul în care prompt engineering poate susține performanța de business. Vei dobândi competențele necesare pentru a dezvolta și adapta mentori GenAI pentru nevoi specifice de business, pentru a concepe și implementa experimente susținute de AI și pentru a analiza impactul acestora asupra rezultatelor strategice. Parcursul include considerații practice și etice privind utilizarea AI-ului generativ în business, susținute de studii de caz din lumea reală și exerciții interactive, care îi ajută pe participanți să construiască și să optimizeze strategii bazate pe AI.

Învață fundamentele machine learning-ului, de la înțelegerea modului în care computerele urmează instrucțiuni până la complexitatea gestionării situațiilor din lumea reală de către AI. Explorează complexitatea datelor — cum să le colectezi, cureți și utilizezi eficient în proiectele AI. Înțelege diferitele tipuri de algoritmi AI și cum să alegi varianta potrivită pentru nevoile businessului tău. În final, stăpânește arta evaluării performanței AI pentru a te asigura că proiectele tale livrează atât excelență tehnică, cât și impact real și măsurabil în business.

Acest parcurs practic îi ghidează pe participanți prin întregul ciclu de viață al construirii unui proiect AI, de la formularea problemelor de business până la implementarea modelelor reale. Participanții explorează analiza datelor, învățarea supravegheată și nesupravegheată, inferența cauzală și MLOps. Prin exerciții practice și un sprint final de tip capstone, participanții dobândesc instrumentele necesare pentru a începe cu încredere să conducă și să evalueze inițiative AI cap-coadă.