لمن هذا النشاط
× مدراء الإدارات.
× مدراء المشاريع.
× مديري الأعمال والاستراتيجيات.
× مدراء التحول الرقمي والابتكار.
× متخصصو تقنية المعلومات والمطورون.
× مسؤولو التحول الرقمي.
× المهتمون بتطوير حلول الذكاء الاصطناعي.
× المسؤولون في الحكومات والهيئات الحكومية الذين يرغبون في تطوير الخدمات الحكومية.
الأهداف
× تحديد فرص AI واكتشاف أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن عملياتك التشغيلية.
× تحليلات تنبؤية واستخدام AI للتنبؤ بالنتائج وتحسين التخطيط.
× تحسين الأداء وتطبيق AI لتحسين الجدولة، المسارات، وتخصيص الموارد.
× وضع خطط واقعية لنشر حلول الذكاء الاصطناعي.
× بناء فرق AI وكيفية قيادة وتطوير فرق عمل مختصة بالذكاء الاصطناعي.
× إدارة التغيير والتعامل مع التحديات البشرية والثقافية لتبني AI.
× قياس العائد للذكاء الاصطناعي على الكفاءة والأداء.
محتويات
فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتحول التشغيلي
× مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي في العمليات.
× تحديد فرص التحسين في العمليات.
× منهجيات تحليل العمليات الحالية وتحديد نقاط الضعف والاختناقات.
× البيانات كمحرك للتحسين التشغيلي.
× مفاهيم أساسية في إدارة البيانات وحوكمتها لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي للتحسين التنبئي والوصفي
× مقدمة لتعلم الآلة التنبئي: التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية والنتائج المحتملة.
× تطبيقات في تحسين العمليات.
× كيف يقدم الذكاء الاصطناعي توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين العمليات.
× مراقبة الأداء في الوقت الفعلي.
تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي وإدارة التغيير
× من الفكرة إلى التنفيذ: دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي.
× مراحل تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي.
× أهمية المنهجيات الرشيقة (Agile) في مشاريع الذكاء الاصطناعي.
× إدارة التغيير.
× استراتيجيات إشراك الموظفين، بناء الثقة، وتطوير المهارات.
× التواصل الفعال حول فوائد الذكاء الاصطناعي للموظفين.
القيادة، الأخلاقيات، ومستقبل العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
× الذكاء الاصطناعي المسؤول في العمليات.
× أهمية المراقبة البشرية والإشراف على أنظمة الذكاء الاصطناعي.
× تشجيع الموظفين على تحديد فرص جديدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي.
× قياس العائد على الاستثمار (ROI) لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في العمليات.
× الاتجاهات المستقبلية في العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
قيادة الأداء والابتكار المستمر
× قياس العائد على الاستثمار (ROI) لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
× تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المناسبة لقياس تحسين الكفاءة والأداء.
× الذكاء الاصطناعي المسؤول والابتكار.
× مقدمة في الذكاء الاصطناعي التشغيلي (AIOps).
× استخدام AI لمراقبة وتحسين أداء أنظمة تكنولوجيا المعلومات نفسها.