Kurz Enterprise AI: Od izolovaných experimentů k reálnému ROI | robot_dreams Czech

Komplexní nasazení Enterprise AI

Nauč se stavět enterprise AI řešení, která jsou bezpečná, škálovatelná a firmě reálně vydělávají.

certificate

O KURZU

  • Timeline

    připravujeme

  • Čeká tě

    8 LEKCÍ

  • Formát

    ŽIVĚ ONLINE

Posuneš se od izolovaných experimentů k návrhu funkční AI architektury, která propojí interní data s modely pomocí RAG a autonomních agentů.

 

Zjistíš, jak skloubit technický pohled s business strategií pro správné vyhodnocení jednotlivých use cases a jejich ROI.

Kurz je vhodný pro:

  • IT architekty, tvůrce AI řešení a technické lídry

    Osvojíš si návrh centrální AI architektury a bezpečnou integraci firemních dat pomocí RAG a autonomních agentů. Svá řešení tak napojíš přímo na reálné potřeby byznysu.

  • Business lídry, inovační a produktové manažery

    Získáš metodiku pro výběr AI projektů a výpočet jejich ROI pomocí Use Case Points. Naučíš se také překonávat interní procesní bariéry při jejich nasazování.

  • C-level management a transformation lídry

    Získáš strategii change managementu pro hladké zavedení AI do firmy. Zjistíš, jak zvládnout obavy zaměstnanců, zvýšit adopci nástrojů a redefinovat týmové role.

Lektor

Filip Slánička, Senior Solutions Engineer for Data & Analytics, Microsoft a lektor kurzu LLMs & automatizace procesů na robot_dreams

Filip Slánička

Senior Solutions Engineer for Data & Analytics, Microsoft

  • V Microsoftu propojuje business s technickou architekturou a navrhuje cloudová AI řešení pro velké enterprise zákazníky i veřejnou správu.

  • Své letité zkušenosti s databázovými, analytickými a cloudovými technologiemi sbíral také na pozicích ve firmách Teradata, IBM a Oracle.

  • Je držitelem řady pokročilých oborových certifikací, jako jsou Azure AI Engineer, Azure Databricks nebo Microsoft Fabric.

  • Ukáže ti, jak implementovat generativní AI bez zbytečného hypu – realisticky, bezpečně a ziskově.

Program

  • 1. lekce

    Fázový přechod a osobní produktivita (úvod do Enterprise AI)

    • Limity aktuální technologie a rozřazení AI řešení do správných kategorií (Use Case Taxonomy)
    • Změna paradigmatu metrik: proč ušetřený čas neznamená automaticky ušetřené lidi, ale prostor pro růst
    • End-to-End Use Case: Celofiremní adopce a měření dopadu nástrojů osobní produktivity v Telco prostředí

    Praktické cvičení: Výběr vlastního nebo fiktivního business problému (Use case), který vás ve firmě brzdí

  • 2. lekce

    Zkrocení nestrukturovaných dat (směrnice, dokumenty a RAG)

    • Práce s obrovským množstvím interního textu a vysvětlení konceptu RAG z pohledu byznysu
    • Striktní evaluace a techniky, jak pomocí interních dat spolehlivě zabránit halucinacím
    • End-to-End Use Case: AI asistent pro veřejnou správu či právo, který bezpečně syntetizuje legislativu

    Praktické cvičení: Zhodnocení datové připravenosti a kvality dat pro vybraný use case

  • 3. lekce

    AI nad business daty (rozhodování ze strukturovaných dat)

    • Přesun od textových dokumentů k databázím, CRM a ERP systémům (např. SQL agenti)
    • Jak generativní AI mění self-service BI a tvoří dynamické insighty místo statických reportů
    • End-to-End Use Case: AI agent v retailu, který analyzuje prodeje a generuje doporučení manažerům

    Praktické cvičení: Definice konkrétního výstupu (artefaktu) pro navrhované AI řešení

  • 4. lekce

    Překonání korporátních bariér: mindset, politika a lidé

    • Odhalení špatných procesů a boj s interní rigiditou tradičních institucí
    • Nutnost propojení byznysu s IT a definice klíčových rolí pro úspěch projektu (AI Lead, Owner)
    • End-to-End Use Case: Jak v pojišťovnictví prosadit inovace díky strategii malých „wow momentů“

    Praktické cvičení: Tvorba organizační mapy a plánu pro získání podpory klíčových stakeholderů

  • 5. lekce

    Od nápadu k číslům: tvrdá metodika výběru a hodnocení projektů

    • Objektivní hodnocení a prioritizace projektů pomocí bodovacího systému Use Case Points
    • Technická evaluace: kalkulace nákladů na provoz (API), zohlednění latence a compliance rizik
    • End-to-End Use Case: Tvorba tvrdého business case a výpočet ROI pro call centrum v bance

    Praktické cvičení: Skórování vlastního projektu a výpočet očekávaného finančního přínosu

  • 6. lekce

    Platformizace AI a standardizace

    • Architektura Enterprise AI platformy (LLMOps, centrální governance a bezpečnost)
    • Budování sdílených komponent pro rychlé a levné škálování dalších AI use casů
    • End-to-End Use Case: Vybudování centrální firemní platformy pro mezinárodní výrobní podnik

    Praktické cvičení: Návrh architektury a rozhodnutí o integraci (izolované řešení vs. sdílené komponenty)

  • 7. lekce

    Autonomní agenti a workflow procesy

    • Posun k delegování dlouhých procesů na AI agenty v kombinaci s tradičním RPA
    • Control plane: mechanismus „fallback na člověka“ a udržení auditu nad celým procesem
    • End-to-End Use Case: Autonomní agent pro několikaměsíční vyjednávání s dodavateli v logistice

    Praktické cvičení: Návrh workflow s definicí kroků pro lidskou kontrolu (human-in-the-loop)

  • 8. lekce

    Lidé, change management a budoucnost

    • Change management jako nezbytný klíč k masivní adopci inovací ve velkých organizacích
    • Lidská stránka AI: práce se strachem o místo a nutná redefinice náplně práce juniorů
    • End-to-End Use Case: Kompletní Change Management program v korporátním back-officu

    Praktické cvičení: Dokončení závěrečného projektu a tvorba finálního plánu adopce pro zaměstnance

Zjistit cenu kurzu

Vyplňte registrační formulář a získejte podrobnější informace o kurzu a jeho ceně

 
 
 
 
Chci bezpečně propojit firemní data s AI