AI v podnikovej praxi (online)
Modul má za cieľ poskytnúť účastníkom komplexné porozumenie princípom a aplikáciám umelej inteligencie v podnikovej praxi. Účastníci sa zoznámia so základnými technológiami AI, ako sú strojové učenie, hlboké učenie, spracovanie prirodzeného jazyka a prediktívne analytika, a naučia sa identifikovať oblasti, kde môžu tieto technológie priniesť hodnotu vo firmách.
Garant a lektor študijného modulu
Ing. et Mgr. Ondřej Měska, MBA
Anotácia
Tento modul poskytuje účastníkom ucelený prehľad o tom, ako umelá inteligencia mení fungovanie moderných firiem naprieč odvetviami. Zoznámime sa s kľúčovými pojmami, princípmi a nástrojmi AI, vrátane strojového učenia, spracovania prirodzeného jazyka a generatívnych modelov. Dôraz sa bude klásť na praktické využitie – od automatizácie procesov cez prediktívne analýzy až po zákaznícku personalizáciu. Diskutovať budeme aj etické otázky, riziká a regulačné rámce spojené s využívaním AI vo firmách. Súčasťou modulu sú prípadové štúdie z rôznych sektorov, vrátane bankovníctva, výroby a služieb. Zohľadníme aj dopady AI na pracovný trh, riadenie zmeny a rozvoj leadershipu.
Určený je pre manažérov a decisionmakerov, ktorí chcú porozumieť potenciálu aj limitom AI bez nutnosti hlbokých technických znalostí. Poslucháči sa zoznámia s konkrétnymi nástrojmi a prístupmi, ktoré môžu zlepšiť rozhodovanie aj strategické plánovanie. Cieľom modulu je vybaviť študentov zručnosťami pre informované rozhodovanie o implementácii AI nástrojov vo vlastnej organizácii. Modul spája teoretický základ s praktickým vhľadom a otvorenou diskusiou.
Sylabus
- Teoretická definícia AI
- Hlavné teoretické piliere
- Kľúčové oblasti uplatnenia AI
- Odvetvie využívajúce AI
- Limity v oblasti AI
- Výzvy v oblasti AI
- Regulácia v oblasti AI
- Praktické aplikácie – Implementácia AI
- Výpočet návratnosti investície ROI
- AI Chatboti v bankovníctve – Príklad „George“
- Využitie AI pri automatizácii skladov a logistiky – Rohlik.cz
- Využitie AI pri automatizácii skladov a logistiky – Škoda Auto
- Optimalizácia dopravy a logistiky – Uber
Literatúra
- CHANG, S., and JOO, S. (2018) Industry 4.0 and Digital Transformation: The Impact on Business Process Management. Business Process Management Journal, 24(6), pp. 1360-1380.
- CHAN, S. a kol. (2020). Machine learning in dermatology: current applications, opportunities, and limitations. Dermatology and therapy, 10(3), pp.365-386.
- BRYNJOLFSSON, E., and MC AFFEE, A. (2014) The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company, New York.
- JIANG, Y. a kol. (2022). Quo vadis artificial intelligence?. Discover Artificial Intelligence, 2(1), p.4.
- ERTEL, W., (2024). Introduction to artificial intelligence. Springer Nature.
- RUSSELL, B., and PANDYA, R. (2019) Robotic Process Automation and the Future of Work: A Review of the Literature. Journal of Business Research, 98, pp. 24-33.
- WANG, L., and DING, X. (2020) Automation, Robotization, and Economic Efficiency in Industrial Production. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 142(3), pp. 1-13