Корпоративное обучение|Университет Иннополис

🤖Как управлять ИИ-проектами, не становясь разработчиком?

Чтобы запустить ИИ-проект в компании, руководителю необязательно уметь программировать, но нужно понимать, какую технологию выбрать, во сколько обойдётся внедрение, какие риски учесть и как оценить результат для бизнеса.

15 октября Университет Иннополис запускает новую программу повышения квалификации «Управление научными и прикладными проектами генеративного ИИ и больших языковых моделей».

Курс разработан для руководителей, проектных менеджеров и специалистов, которые принимают решения о внедрении ИИ и хотят научиться переводить технологические возможности в конкретные проекты.

По итогу обучения участники разработают дорожную карту внедрения ИИ-проекта для своей организации, а также получат систему управленческих метрик, методики расчёта TCO и ROI и чек-лист для выбора моделей и технологического стека.

Формат: онлайн
Продолжительность: 60 академических часов

В программе:
⚫️практические задания с обратной связью от куратора и эксперта;
⚫️групповые дискуссии и обмен опытом;
⚫️вебинары дважды в неделю по 2 часа;
⚫️по итогам обучения слушатели получат удостоверение о повышении квалификации Университета Иннополис.

Старт — 15 октября. Количество мест ограничено.

➡️Узнать подробнее о программе и зарегистрироваться.

🔗Насколько вы готовы управлять изменениями? Проверьте по 6 компетенциям

Цифровая трансформация меняет не только инструменты бизнеса, но и работу самого руководителя. Сегодня недостаточно поставить задачу внедрить новую технологию, нужно понимать данные, оценивать возможности ИИ, видеть взаимосвязи между процессами и проводить команду через изменения.

Предлагаем небольшую самодиагностику. Оцените каждое утверждение по шкале:
0️⃣— пока нет
1️⃣— частично
2️⃣— уверенно применяю в работе

Матрица — в карточках👆🏻

Почему генеративный ИИ меняет правила кибербезопасности

Генеративный ИИ уже становится частью ежедневной работы: сотрудники используют его для анализа документов, подготовки текстов, поиска информации и автоматизации рутинных задач.

Но вместе с новыми возможностями появляются и новые риски: конфиденциальные данные могут попасть во внешний сервис через обычный запрос, привычные правила работы с корпоративной информацией перестают учитывать все сценарии её использования, а социальная инженерия с помощью ИИ становится масштабнее и убедительнее.

Поэтому бизнесу приходится пересматривать не только инструменты защиты, но и правила работы сотрудников с ИИ, подходы к данным и требования к цифровым компетенциям команды.

Какие риски стоит учитывать уже сейчас и что может сделать компания — разбираем в карточках👆🏻

Продолжим разговор 8 октября на секции «Кибербезопасность на передовой искусственного интеллекта» в рамках форума Цифровые дни Иннополиса (Digital Innopolis Days). Эксперты обсудят безопасность в условиях активного развития ИИ и новых технологий.

➡️Узнать больше о форуме и зарегистрироваться.

✏️От обучения к проекту: почему корпоративная программа не должна заканчиваться последним занятием

Сотрудники завершили обучение, разобрались в новых инструментах и успешно прошли итоговую проверку, но для компании главный результат оценивается в моменте, когда полученные знания нужно применить в реальной работе.

Этот переход не происходит автоматически. Ни одна образовательная программа не будет учитывать всех всех внутренних процессов, ограничений и приоритетов отдельной команды, поэтому важная задача руководителя после обучения создать условия, в которых новые знания превратятся в рабочие решения.

Для этого необязательно перестраивать всю программу под внутренние кейсы, можно самостоятельно добавить к ней проектный этап внутри компании. Как это сделать — рассказали в карточках☝🏻