Það sem allir starfsmenn þurfa að vita um gervigreind

Framtíðin er gagnadrifin

Á námskeiðinu er fjallað um tækni- og viðskiptalegan grunn gagnadrifinna og snjallra lausna. Þjónustufyrirtæki sem við þekkjum, t.d. Amazon, Spotify og Netflix, nýta þessa tækni til þess að þjóna viðskiptavinum betur og bæta samkeppnishæfni.  

Tæknin er oft kölluð gervigreind og nú er röðin komin að meginþorra fyrirtækja að hagnýta tæknina sem hefur þroskast mikið á undanförnum árum og er nú aðgengilegri, áreiðanlegri og ódýrari en áður.

Á meðal íslenskra fyrirtækja og opinberra aðila sem eru byrjuð að þróa og hagnýta gagnadrifnar og snjallar lausnir má nefna Marel, Domino's, Icelandair, CCP, Reykjavíkurborg, fjarskiptafyrirtækin, Orkuveitu Reykjavíkur/Veitur, RSK,  Festi, íslensk tækni- og sprotafyrirtæki, Forlagið o.fl.

Hér eru nokkur dæmi um lausnir sem hafa verið innleiddar hjá íslenskum fyrirtækjum til að auka sölu, bæta þjónustu, draga úr kostnaði og minnka áhættu:

• Lausnir sem bæta upplifun á vef og í appi, t.d. sjálfvirk meðmæli og ráðgjöf.
• Mat á áhættu niður á einstaka viðskiptavini tryggingafélaga og banka.
• Lausnir sem verðleggja vörur og þjónustu.
• Lausnir sem spá fyrir um mikilvæga hegðun viðskiptavina, t.d. um kaup og notkun á vörum og þjónustu eða brottfall úr viðskiptum.
• Lausnir sem greina áhugaverðar breytingar á hegðun viðskiptavina.
• Myndgreiningarkerfi fyrir fiskvinnslur.
• Lausnir sem sjálfvirknivæða og bæta eftirlit
• Rauntímaforspá um eftirspurn eftir vörum og þjónustu.

Á námskeiðinu er m.a. fjallað um:

• Tæknilegan og viðskiptalegan grundvöll lausnanna.
• Val á verkefnum sem styðja stefnu og bæta samkeppnishæfni.
• Vinnulag og hugarfar sem styður árangursríka hönnun og þróun gagnadrifinna lausna.
• Hringrásina - virtuous cycle - frá hugmyndum að innleiðingu á 12 vikum.
• Hagnýtingu tækninnar á Íslandi.

Á námskeiðinu er veitt hagnýt yfirsýn um sviðið svo hægt sé að hefjast henda við að hagnýta tæknina.

Hagnýt atriði:

• Fjarnám á netinu, byrjaðu að læra núna!
• Lærðu á þínum hraða, hvar og hvenær sem er.
• Skráning gefur aðgang að náminu í 12 mánuði og hægt er að horfa og læra eins oft og fólk kýs á tímabilinu.
• Námið er í 4 hlutum og er um 2 klst í heildina. 
• Verð 19.000 kr
• Tilboð! Kauptu fjögur MasterClass námskeið að eigin vali á 59.900 kr. eða sex námskeið á 99.900 kr.
• Námskeiðið er einnig í boði á sérkjörum fyrir fyrirtæki og stofnanir, þá aðgengilegt fyrir alla starfsmenn í gegnum netið en jafnframt sem nám inni í kennslukerfi fyrirtækja (sbr. Eloomi). Hafið samband við gudmundur@akademias.is fyrir nánari upplýsingar. Sjá meira um fræðsluefni og fyrirtækjaskóla Akademias hér.
• Mörg stéttarfélög veita styrk fyrir allt að 90% af námskeiðsgjaldi. Fyrirtæki geta einnig sótt um styrk í gegnum Starfsmenntunarsjóð (óháð starfsmanni) inná www.attin.is
• Vinnumálastofnun veitir jafnframt möguleika á styrk fyrir skjólstæðinga sína fyrir allt að 75% af námskeiðsgjaldi.
• Sendu okkur línu ef við getum aðstoðað akademias@akademias.is

Fyrir hverja?

Sérfræðinga og millistjórnendur sem vilja taka frumkvæði á þessu sviði og byrja að hagnýta gagnadrifnar lausnir. Einnig þá stjórnendur sem hefur verið falið að leiða gagna- og greiningarteymi og vilja auka yfirsýn og bæta þekkingu sína á sviðinu og læra af reynslu annarra.

Leiðbeinandi:

Brynjólfur Borgar Jónsson er stofnandi tækni- og ráðgjafarfyrirtækisins DataLab Ísland sem sérhæfir sig í þróun og innleiðingu gagnadrifinna lausna í starfsemi íslenskra fyrirtækja og stofnana. Brynjólfur er með MSc í tölfræði og aðgerðarannsóknum og BA í sálfræði. Hann hefur rúmlega tveggja áratuga reynsla af þróun gagnadrifinna lausna og ráðgjöf á því sviði á Íslandi og í Englandi, sem starfsmaður m.a. hjá Marel og Landsbankanum og sem ráðgjafi m.a. hjá tryggingafélögum, fjarskiptafyrirtækjum, fjölmiðlum, verslunum, olíufélögum, iðnfyrirtækjum, opinberum stofnunum, veitingastöðum og flugfélögum. Brynjólfur talar oft og mikið um gagnavísindi og gervigreind í fjölmiðlum, á ráðstefnum, mannamótum og vinnustöðum.

Hægt er að nálgast skrif hans um efnið á medium.com/@binniborgar.