Beskrivelse
Kursmål: Å gi deltakerne en forståelse av evnene til kunstig intelligens (AI) og automatisering i virksomheten, med fokus på praktiske applikasjoner og bruk av Python for forretningsprosessautomatisering.
Målgruppe: Forretningsfolk, ledere, finansspesialister, markedsføringsspesialister, prosjektledelsesspesialister og alle som er interessert i å bruke AI og automatisering i virksomheten.
Kursmoduler:
Modul 1: Introduksjon til den 4. industrielle revolusjonen og kunstig intelligens i næringslivet
* Fjerde industrielle revolusjon: Oversikt og nøkkelegenskaper.
* Business in the Industry 4.0-æra: Utfordringer og muligheter.
* Hva er kunstig intelligens (AI)? Den enkleste forklaringen.
* Hva forventer bedrifter av AI? (Ifølge Forrester-data)
* Fordeler med automatisering og AI for bedrifter:
* Forbedring av effektivitet og produktivitet.
* Redusere feil og optimalisere prosesser.
* Mer nøyaktig informasjon for beslutningstaking.
* Frigjøre menneskelige ressurser til kreative oppgaver.
* Eksempler på vellykket automatisering i virksomheten (Microsoft Finance Department).
* Leverandører av AI-plattformer og -tjenester (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Google, Perplexity, Nvidia, Meta).
Modul 2: Introduksjon til forretningsprosessautomatisering med Python
* Hva er Python og hvorfor er det egnet for automatisering?
* Eksempler på Python-applikasjoner innen automatisering av forretningsprosesser.
* Key Python-biblioteker for automatisering og dataanalyse (Pandas, NumPy, ReportLab, Prophet, statsmodels, Keras, TensorFlow, Dash, Streamlit).
* Verktøy for å utvikle og distribuere automatisering (Docker, Kubernetes).
* Automatiseringsarkitektur: Mikrotjenester og kommunikasjon mellom dem.
* Sikkerhet i prosessautomatisering: Overvåking og logging.
Modul 3: Praktiske anvendelser av AI i prosjektledelse
* Situasjonsanalyse: Administrere et prosjekt for å implementere CRM-automatisering med AI (Eksempel: Metamorfeus og Trek Bikes).
* Bruke Google AI Studio for prosjektledelse.
* Oppgaver i å administrere prosjekter med AI:
* Opprette dokumentasjon og spesifikasjoner med AI.
* Prosjektplanlegging med AI.
* Samarbeid og kommunikasjon med klienter som bruker AI.
* Personalisering av systemer med AI.
* Brainstorming og planlegging med AI.
* Svare på klientspørsmål om AI-implementering:
* Utvalg av AI-modeller for kundesegmentering, churn-prediksjon og personlige anbefalinger.
* Prosjekttidslinje, viktige milepæler og leveranser.
* Engasjere kundeteamet i testing og opplæring.
* Prosjektbudsjett og fordeling på post.
* Lage ledetekster for AI for prosjektledelse (Eksempler fra presentasjonen).
Modul 4: AI for analyse og sammenligning av kontraktsforhold
* Situasjonsanalyse: Sammenligning av leverandøravtaler (Eksempel: MASTERCO Traders).
* Bruke AI til å sammenligne kontrakter og generere rapporter.
* Lage en rapport som sammenligner leverandøravtaler.
* Generere anbefalinger for fornyelse av kontrakter med gunstigere vilkår.
* Praktiske øvelser for å analysere kontrakter med AI.
Modul 5: Dataanalyse og finansiell rapportgenerering med AI
* Analyse av markedsføringskampanjer med AI:
* Beregning av avkastning, CPA og andre nøkkeltall.
* Identifisere de mest effektive kampanjene.
* Praktiske øvelser med markedsføringskampanjedata (Fairbanks).
* Generering av økonomiske rapporter med AI:
* Lage rapporter om økonomiske resultater.
* Analysere økonomiske data og identifisere trender (eksempel: Dow Chemical).
* Foreslå ideer for videre dataanalyse med AI.
* Oppsummering av økonomiske data og evaluering av økonomiske resultater med AI.
Modul 6: Datakonsolidering og rengjøring med Python
* Problemer med å konsolidere data fra flere kilder (ulike formater, kolonnenavn, manglende data).
* Automatisering av datakonsolidering med Python.
* Skrive Python-skript for:
* Finne og behandle filer i ulike formater (.xlsx, .csv, .txt).
* Rensing og standardisering av data (kolonnenavn, dataformater, manglende verdier).
* Konsolidere data fra flere kilder til en enkelt fil.
* Logging og feilhåndtering i Python-skript.
* Eksempler på datarensing og forening (store bokstaver, datatyper, områdevalidering, e-postvalidering, datoer, duplikater).
Modul 7: Automatisering av finansielle prosesser med Python
* Automatisering av rapportering for standarder og regulatoriske krav med Python.
* Budsjettering og prognoser med Python:
* Bruke Python til å forutsi fremtidige inntekter og utgifter.
* Bruke biblioteker for tidsserieprognoser (Prophet, ARIMA).
* Konsolidering av regnskap med Python for organisasjoner med datterselskaper.
* Prediktiv finansiell modellering og scenarioanalyse med Python.
* Generer personlige økonomiske dashboards med Python (Dash, Streamlit).
* Automatisering av skatteberegninger med Python.
Modul 8: Agentarbeidsflyt og personlige assistenter med AI
* Konsept for agentarbeidsflyter og deres anvendelse i virksomheten.
* Opprette personlige assistenter med AI for å automatisere rutineoppgaver.
* Analysere personlig skrivestil med AI og tilpasse kommunikasjonstone.
* Opprette en AI-assistent for å skrive e-poster med en bestemt tone og stil.
Modul 9: Forretningsprosesstransformasjon og automatiseringens fremtid
* Overgang fra å automatisere individuelle oppgaver til å transformere hele forretningsprosesser.
* Hvordan transformere 1000 prosesser per år?
* Strategisk tilnærming til automatisering og AI-implementering i organisasjonen.
* Etiske aspekter ved bruk av AI og automatisering i virksomheten.
* Fremtidens arbeid i en tidsalder med kunstig intelligens og automatisering (prognoser fra McKinsey og Goldman Sachs).
