生成式 AI 商业策略：超越 ChatGPT 实现盈利

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：6小时44米

你将学到什么

• 评估不同的 AI 模型（ChatGPT、Claude、GPT-4o），为特定业务场景选择最佳解决方案
• 使用企业级财务框架计算 API 与自托管 AI 实施的总拥有成本
• 设计符合组织目标的战略性 AI 采用路线图，并在 6 个月内实现可衡量的投资回报率
• 实施检索增强生成系统，以安全地利用私营公司数据以获得竞争优势
• 分析《欧盟人工智能法案》等监管合规要求，以降低企业人工智能部署中的法律风险
• 使用 Microsoft AutoGen 等多代理 AI 框架创建自动化业务工作流程以实现流程优化
• 制定人工智能治理结构，在大型组织中平衡创新速度与风险管理
• 应用先进的即时工程技术，最大限度地提高营销、销售和运营领域的 AI 生产力
• 使用经过验证的投资回报率衡量方法构建人工智能投资业务案例，并获得高管批准
• 构建结合微调和 RAG 的混合 AI 架构，以解决复杂的企业知识管理挑战

要求

您需要基本的业务经验和对人工智能的好奇心 – 无需技术背景

描述

本课程包含人工智能的使用。生成式人工智能革命已经到来，但从兴奋到企业价值的道路充满了代价高昂的失误、监管地雷和技术死胡同。你不再只是与昨天的流程竞争——你正在与那些已经破解了生成人工智能代码以提高业务生产力的组织竞争，而其他组织却在燃烧预算追逐闪亮的人工智能承诺。 AI 成功与失败之间的区别不在于是否拥有最新技术，而在于是否拥有可实现盈利的战略框架。掌握真正带来投资回报率的战略 AI 实施• 分析通过 ChatGPT 和 Claude 实现 40% 生产力提升的公司的真实案例研究• 计算 API 与自托管 AI 模型的真实总拥有成本• 满足欧盟 AI 法案合规性和数据主权要求• 构建先进的 RAG 系统，安全地利用您的私人公司数据• 为自主业务实施多代理框架工作流程• 使用企业级指标和框架衡量并证明人工智能投资回报率停止猜测。从数据驱动的 AI 战略开始领先。为什么掌握商业生成式 AI 是您现在的竞争当务之急。麦肯锡的研究表明，75%的企业计划在24个月内采用生成式人工智能，但只有23%的企业有明确的实施策略和投资回报率衡量。先行的公司已经获得了巨大的优势 – GitHub 报告称，借助 Copilot，代码完成速度提高了 55%，而 Klarna 通过 AI 客户服务自动化，每年节省了 4000 万美元。压力是真实存在的。您的竞争对手要么已经在实施人工智能，要么拼命追赶。与此同时，欧盟人工智能法案等监管框架正在制定合规性要求，这些要求可能决定企业人工智能项目的成败。成功的组织不仅仅会使用人工智能，他们还将了解战略含义、隐性成本以及将成功部署与代价高昂的失败区分开来的实施框架。您将在这个全面的战略课程中掌握什么。您将远远超越基本提示，从战略角度了解企业人工智能前景。我们将解构 Klarna、GitHub 和 Salesforce 等公司的成功实施，以准确了解他们如何实现可衡量的商业价值。您将学习计算不同人工智能部署模型的总拥有成本，了解何时使用专有 API 与自托管开源模型，并驾驭人工智能合规性和数据主权的复杂世界。本课程涵盖了商业应用程序的生成式人工智能的完整范围，从简单的生产力自动化到复杂的多代理系统。您将了解不同的 AI 模型（包括 ChatGPT、Claude 3、GPT-4o 和 Gemini 1.5）如何在实际业务场景中相互竞争。我们将分析便利性和控制之间的战略权衡，帮助您就哪种方法适合您组织的特定需求和限制做出明智的决策。您还将深入了解先进的实施技术，例如检索增强生成 (RAG)，该技术允许 AI 系统安全地访问您公司的私有数据并进行推理。我们将介绍最新的框架

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：6小时44米

你将学到什么

• 评估不同的 AI 模型（ChatGPT、Claude、GPT-4o），为特定业务场景选择最佳解决方案
• 使用企业级财务框架计算 API 与自托管 AI 实施的总拥有成本
• 设计符合组织目标的战略性 AI 采用路线图，并在 6 个月内实现可衡量的投资回报率
• 实施检索增强生成系统，以安全地利用私营公司数据以获得竞争优势
• 分析《欧盟人工智能法案》等监管合规要求，以降低企业人工智能部署中的法律风险
• 使用 Microsoft AutoGen 等多代理 AI 框架创建自动化业务工作流程以实现流程优化
• 制定人工智能治理结构，在大型组织中平衡创新速度与风险管理
• 应用先进的即时工程技术，最大限度地提高营销、销售和运营领域的 AI 生产力
• 使用经过验证的投资回报率衡量方法构建人工智能投资业务案例，并获得高管批准
• 构建结合微调和 RAG 的混合 AI 架构，以解决复杂的企业知识管理挑战

要求

您需要基本的业务经验和对人工智能的好奇心 – 无需技术背景

描述

本课程包含人工智能的使用。生成式人工智能革命已经到来，但从兴奋到企业价值的道路充满了代价高昂的失误、监管地雷和技术死胡同。你不再只是与昨天的流程竞争——你正在与那些已经破解了生成人工智能代码以提高业务生产力的组织竞争，而其他组织却在燃烧预算追逐闪亮的人工智能承诺。 AI 成功与失败之间的区别不在于是否拥有最新技术，而在于是否拥有可实现盈利的战略框架。掌握真正带来投资回报率的战略 AI 实施• 分析通过 ChatGPT 和 Claude 实现 40% 生产力提升的公司的真实案例研究• 计算 API 与自托管 AI 模型的真实总拥有成本• 满足欧盟 AI 法案合规性和数据主权要求• 构建先进的 RAG 系统，安全地利用您的私人公司数据• 为自主业务实施多代理框架工作流程• 使用企业级指标和框架衡量并证明人工智能投资回报率停止猜测。从数据驱动的 AI 战略开始领先。为什么掌握商业生成式 AI 是您现在的竞争当务之急。麦肯锡的研究表明，75%的企业计划在24个月内采用生成式人工智能，但只有23%的企业有明确的实施策略和投资回报率衡量。先行的公司已经获得了巨大的优势 – GitHub 报告称，借助 Copilot，代码完成速度提高了 55%，而 Klarna 通过 AI 客户服务自动化，每年节省了 4000 万美元。压力是真实存在的。您的竞争对手要么已经在实施人工智能，要么拼命追赶。与此同时，欧盟人工智能法案等监管框架正在制定合规性要求，这些要求可能决定企业人工智能项目的成败。成功的组织不仅仅会使用人工智能，他们还将了解战略含义、隐性成本以及将成功部署与代价高昂的失败区分开来的实施框架。您将在这个全面的战略课程中掌握什么。您将远远超越基本提示，从战略角度了解企业人工智能前景。我们将解构 Klarna、GitHub 和 Salesforce 等公司的成功实施，以准确了解他们如何实现可衡量的商业价值。您将学习计算不同人工智能部署模型的总拥有成本，了解何时使用专有 API 与自托管开源模型，并驾驭人工智能合规性和数据主权的复杂世界。本课程涵盖了商业应用程序的生成式人工智能的完整范围，从简单的生产力自动化到复杂的多代理系统。您将了解不同的 AI 模型（包括 ChatGPT、Claude 3、GPT-4o 和 Gemini 1.5）如何在实际业务场景中相互竞争。我们将分析便利性和控制之间的战略权衡，帮助您就哪种方法适合您组织的特定需求和限制做出明智的决策。您还将深入了解先进的实施技术，例如检索增强生成 (RAG)，该技术允许 AI 系统安全地访问您公司的私有数据并进行推理。我们将介绍最新的框架自主人工智能代理和多代理系统可以自动化复杂的业务工作流程。您将学习如何实施 Microsoft 的 AutoGen 框架，以构建能够自主处理复杂业务流程的协作 AI 代理团队。最重要的是，您将学习使用高管和董事会语言的企业级指标来衡量和证明投资回报率。我们提供详细的框架，用于计算战略性人工智能实施带来的生产力提升、成本节约和竞争优势。您将了解如何展示获得领导团队批准和资助的人工智能业务案例。本课程专为需要超越人工智能炒作并为其组织制定实用的、投资回报率驱动的战略的业务领导者、经理、战略家和部门负责人而设计。无论您是市场营销、销售、人力资源、运营还是 C 级领导，您都将获得评估、实施和扩展生成式 AI 计划所需的战略框架，从而提供可衡量的业务价值。技术复杂性如何？您无需成为数据科学家即可实施成功的人工智能策略。本课程弥合了技术可能性和业务现实之间的差距，为您提供与技术团队进行知情对话的知识，同时保持战略监督。我们将矢量数据库、嵌入模型和微调等复杂概念转化为您可以立即使用的业务术语。担心合规性和安全性？我们将整个模块专门用于探索包括欧盟人工智能法案在内的监管框架、了解数据主权的影响以及实施保护您的组织的人工智能治理结构。您将从现实世界的合规案例研究中学习，并了解如何构建满足企业安全和隐私要求的人工智能系统。担心衡量投资回报？与专注于特性和功能的课程不同，我们提供了具体的框架来衡量人工智能生产力的提高、计算总拥有成本以及向利益相关者证明商业价值。您将学习领先企业用来证明和扩展其人工智能投资的相同投资回报率测量技术。有效人工智能实施背后的神经科学。斯坦福大学和麻省理工学院的研究表明，成功的人工智能采用遵循组织行为的可预测模式。与临时实施方法相比，将人工智能工具与结构化工作流程相结合的团队的生产力提高了 3 倍。本课程利用这些见解来帮助您设计人工智能实施策略，以最大限度地提高人类与人工智能的协作并最大限度地减少组织阻力。您的完整学习之旅包括六个核心模块以及独家内容。模块 1 涵盖基本概念并消除炒作，重点关注与业务相关的功能。您将了解不同人工智能模型背后的技术架构，并学会客观评估其业务应用程序。模块 2 探索跨部门用例，并提供营销、销售、人力资源和运营的详细实施指南。我们为您可以在组织中立即实施的业务模板和工作流程提供特定的 ChatGPT。模块 3 深入探讨战略实施决策，将基于 API 的服务与自托管解决方案进行比较，并分析总体拥有成本。您将学习执行详细的 TCO 计算，以计算隐藏成本，例如专业人才、基础设施、合规性和持续维护。仅此模块就可以帮助组织做出明智的技术决策，从而为组织节省数十万美元。模块 4 讨论了风险管理、道德和合规性的关键主题，包括欧盟人工智能法案和企业治理框架的详细覆盖范围。您将了解如何构建满足监管要求同时最大化业务价值的人工智能系统。我们涵盖数据主权影响、知识产权考虑因素以及大规模管理人工智能风险所需的治理结构。模块 5 涵盖先进的实施技术，包括即时工程、RAG 系统和结合多种人工智能方法的混合架构。您将学习构建复杂的人工智能系统，该系统可以对公司的私有数据进行推理，同时保持安全性和合规性。这包括实现矢量数据库、嵌入模型和分块策略的实践指导，使 RAG 系统做好生产准备。模块 6 重点关注测量 ROI 并使用 Microsoft AutoGen 等框架构建自主 AI 代理。您将学习设计能够独立处理复杂业务流程的多代理系统，从客户服务自动化到财务分析和战略规划。我们涵盖了在电子领域安全部署自主系统所需的治理和风险管理方法