Cubix Institute of TechnologyCubix Institute of Technology aims to gather the most important skill set building blocks for IT professionals by organizing cohort-based online IT&TECH trainings with the help of industry-leading mentors, tech companies and higher education institutions.
Our constantly expanding portfolio currently consists of 35+ courses, including topics, e.g.: Frontend and Backend development (Java, Python, C++, JavaScript, Angular, React, Node.js, C#, .NET, stb), Mobile and Cross-Platform Development (iOS, Android, Flutter), IT Project and Product Management, Software Testing, DevOps, and Cloud Solutions, Data Science, AI/ML/DL, UI/UX, IT security, Video Game-, AR/VR/XR Development, IoT and Embedded System Development, Blockchain, etc.
Become a member of our community!
Online IT academy
|
|
|
Vállalati AI stratégia kidolgozása a use case alkotástól az akciótervig
Van, ahol ChatGPT-t használnak a munkatársak, máshol Copilotot vezetnek be, megint máshol chatbot, riportautomatizálás, dokumentumfeldolgozás vagy belső tudásbázis ötlete merül fel.
A valódi kérdés azonban nem az, hogy használ-e a szervezet AI-t. Hanem az, hogy az AI-használatból lesz-e mérhető üzleti eredmény.
A feltöltött kurzusterv is erre a problémára épít: a vállalati AI-bevezetés már nem stratégiai opció, de a megtérülés továbbra is szűk körre korlátozódik; a kurzus ezért középvezetőknek készült, akiknek saját szervezeti egységükben kell az AI-t működő üzleti gyakorlattá alakítaniuk.
Ez az 1 napos workshop abban segít, hogy a vezetők ne eszközökben, hanem üzleti értéket teremtő AI use case-ekben gondolkodjanak.
A nap során a résztvevők felmérik saját területük AI-érettségét, strukturált módszertannal AI use case-eket azonosítanak, priorizálják a legígéretesebb ötleteket, előzetes business case-t készítenek egy kiválasztott use case-re, majd 90 napos akciótervet állítanak össze a következő lépésekhez.
A workshop végére a résztvevők nem általános inspirációval távoznak, hanem konkrét, továbbvihető vezetői outputokkal:
A vállalati AI-bevezetés egyik legnagyobb kockázata ma nem az, hogy egy szervezet nem próbálkozik AI-jal. Hanem az, hogy túl sok ötlet indul el üzleti priorizálás, megtérülési logika és megvalósítási fegyelem nélkül.
Ilyenkor jön létre a pilot-purgatórium: sok ígéretesnek tűnő AI-projekt indul, de kevés jut el valódi üzleti hatásig. Ennek tipikus okai:
Ez a workshop pontosan ezeket a problémákat kezeli. A cél, hogy a résztvevők ne „AI-ötletekkel”, hanem vezetői döntésre alkalmas use case-csomaggal távozzanak. A workshop végére minden kiválasztott use case-hez megfogalmazható lesz:
Ez a workshop nem technikai AI-fejlesztői képzés. Nem ideális azoknak, akik:
A workshop vezetőknek és döntéshozóknak szól, akiknek nem az AI-technológia mély implementációját kell elvégezniük, hanem azt kell eldönteniük, hogy melyik AI use case-t, milyen üzleti céllal, milyen megvalósítási úttal és milyen mérési logikával érdemes elindítani.

Több mint 15 éves tapasztalattal rendelkezik vállalati digitális és technológiai projektek vezetésében, különös hangsúlyt fektetve a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazására és irányítására.
Jelenleg Magyarország egyik legnagyobb informatikai és távközlési holdingjánál dolgozik AI Officerként, ahol az AI stratégia szem előtt tartásával, a vállalati szintű AI governance keretrendszer kialakításáért, valamint az EU AI Act-nek való megfelelésért felelős.
Célja, hogy az AI governance témakörét érthetővé és a gyakorlatban alkalmazhatóvá tegye mindazon szakemberek számára, akik AI-t alkalmaznak, irányítanak vagy értékelnek.
Aktuális képzés csomagjainkat itt tudod megnézni: KÉPZÉS CSOMAGOK
Ha szeretnéd a vezetői csapatoddal közösen feltérképezni a legfontosabb AI use case-eket, kérj egyedi ajánlatot, és segítünk a workshop testreszabásában.
Ha még nem vagy biztos benne, hogy a szervezetednek az 1 napos workshop, egy rövidebb vezetői bevezető vagy egy 4 hetes AI Strategy Sprint lenne ideális, egyeztessünk a célokról és a jelenlegi AI-érettségről.
Ha a workshop után továbbvinnétek a kiválasztott use case-eket, a következő lépés lehet egy 4 hetes facilitált sprint, amelyben részletesebb business case, ROI-számítás, pilot scope és vezetői előterjesztés készül.
Nézz körbe az alábbi oldalon, hogy mikor indul legközelebb ez vagy a témában releváns képzés:
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA KÉPZÉSEK
Vagy írj nekünk az info@cubixedu.com címre és értesítünk, amikor megvan már a következő csoportok időpontja!
-
1.AI stratégiai realitás: miért nem elég az AI-eszközhasználat?
-
1. lecke
AI-adoptáció és üzleti eredmény különbsége
-
2. lecke
Stratégiai AI vs. taktikai eszközhasználat
-
3. lecke
Pilot-purgatórium és scaling gap
-
4. lecke
High performer szervezetek mintázatai
-
5. lecke
Workflow-újratervezés szerepe
-
6. lecke
Miért nem oldja meg a technológia önmagában a stratégiai problémát?
-
7. lecke
Gyakorlati output: saját szervezeti egység jelenlegi AI-helyzetének rövid pozicionálása
-
2.AI readiness: hol tart most a saját területünk?
-
8. lecke
AI-érettség fogalma
-
9. lecke
Stratégia dimenzió
-
10. lecke
Adat dimenzió
-
11. lecke
Technológia dimenzió
-
12. lecke
Governance dimenzió
-
13. lecke
Tehetség és kompetencia dimenzió
-
14. lecke
Gap-ek azonosítása
-
15. lecke
Gyakorlati output: AI readiness pókháló és a 2-3 legfontosabb fejlesztendő terület
-
3.AI use case-ek azonosítása: honnan jönnek a jó ötletek?
-
16. lecke
AI-értékteremtési minták: költségcsökkentés, bevételnövelés, kockázatcsökkentés, új termék vagy szolgáltatás
-
17. lecke
Funkcionális AI use case-ek
-
18. lecke
Folyamattérképezés
-
19. lecke
Anti-to-do lista
-
20. lecke
AI suitability előszűrés
-
21. lecke
AI Opportunity Canvas
-
22. lecke
Mikor nem AI use case egy ötlet?
-
23. lecke
Gyakorlati output: AI use case longlist és 3-4 rövid AI Opportunity Canvas.
-
4.Use case priorizálás: melyikkel érdemes kezdeni?
-
24. lecke
Impact-Feasibility mátrix
-
25. lecke
ICE scoring
-
26. lecke
BXT szemlélet
-
27. lecke
Quick win vs. strategic bet
-
28. lecke
Üzleti hatás és megvalósíthatóság különválasztása
-
29. lecke
Priorizálási csapdák
-
30. lecke
Miért nem mindig a leglátványosabb use case a legjobb kezdés?
-
31. lecke
Gyakorlati output: 2-3 priorizált AI use case és 1 kiválasztott fő use case a business case blokkhoz
-
5.Business case és ROI: megéri-e megcsinálni?
-
32. lecke
AI-projektek TCO-ja
-
33. lecke
Technológiai, adat-előkészítési, integrációs, emberi, megfelelőségi és üzemeltetési költségek
-
34. lecke
Haszonoldali becslés
-
35. lecke
Időmegtakarítás
-
36. lecke
Költségcsökkentés
-
37. lecke
Bevételnövelés
-
38. lecke
Kockázatcsökkentés
-
39. lecke
KPI-tervezés
-
40. lecke
Baseline szerepe
-
41. lecke
Kockázati diszkont
-
42. lecke
ROI és payback logika
-
43. lecke
Gyakorlati output: kiválasztott use case business case vázlata, fő KPI-ok és előzetes megtérülési logika
-
6.Make / Buy / Partner / Embed: hogyan valósítsuk meg?
-
44. lecke
Make: saját fejlesztés
-
45. lecke
Buy: kész termék vásárlása
-
46. lecke
Partner: külső szakértővel közös megvalósítás
-
47. lecke
Embed: meglévő SaaS AI-funkciók kihasználása
-
48. lecke
Mértékek és üzleti metrikák
-
49. lecke
Adatérzékenység
-
50. lecke
Speed-to-value
-
51. lecke
Belső kompetencia
-
52. lecke
Megfelelőség
-
53. lecke
AI architektúra vezetői szinten
-
54. lecke
Gyakorlati output: javasolt megvalósítási út és fő kockázatok a kiválasztott use case-re
-
7.Roadmap, operating model és change management
-
55. lecke
Pilot-purgatórium elkerülése
-
56. lecke
90 / 180 / 365 napos gondolkodás
-
57. lecke
Go/no-go gate-ek
-
58. lecke
Named sponsor szerepe
-
59. lecke
AI squad / munkacsoport
-
60. lecke
CoE, hub-and-spoke és föderált működés alapjai
-
61. lecke
Change management AI-kontextusban
-
62. lecke
Governance alapelvek Fabric környezetben
-
63. lecke
Governance minimumszint
-
64. lecke
[HÁZI FELADAT] - Jogosultsági és deployment terv készítése a saját Fabric-projekthez
-
65. lecke
[LIVE ALKALOM]
-
8.Záró szintézis és vezetői action brief
-
66. lecke
Pipeline és refresh monitoring
-
67. lecke
Adatfrissítési hibák felismerése
-
68. lecke
Várható hatás
-
69. lecke
Kapacitás- és költségszemlélet
-
70. lecke
End-to-end projekt véglegesítése
-
71. lecke
Megvalósítási irány
-
72. lecke
Prezentáció és szakmai visszajelzés
-
73. lecke
Továbbfejlesztési lehetőségek
-
74. lecke
Döntési pontok
-
75. lecke
[LIVE ALKALOM]
-
76. lecke
Záróprojekt: Saját mini platform vagy platformkomponens bemutatása oktatói visszajelzéssel