AI pro zvýšení efektivity práce a automatizaci podnikových procesů

ID: SP-26-24-648

Úvod

V současném dynamickém podnikatelském prostředí se stále více organizací obrací k technologiím umělé inteligence (AI) jako ke klíčovému nástroji pro zvyšování efektivity práce a automatizaci rutinních procesů. Generativní umělá inteligence představuje jednu z nejpokročilejších oblastí AI, která umožňuje tvorbu nového obsahu, predikci trendů a optimalizaci procesů na základě analýzy velkého množství dat. Tento předmět poskytuje studentům komplexní přehled o principech a praktickém využití AI nástrojů v podnikové praxi, s důrazem na identifikaci příležitostí pro jejich implementaci a tvorbu vlastních jednoduchých automatizačních systémů.

Tento předmět je určen pro studenty se zájmem o moderní technologie a jejich praktické využití v podnikové sféře. Pro úspěšné absolvování kurzu nejsou potřeba předchozí znalosti programování a zkušenosti s umělou inteligencí.

Obsah předmětu

Úvod do umělé inteligence

• Historie a vývoj AI
• Základní pojmy a koncepty
• Etické a sociální aspekty AI

Generativní umělá inteligence

• Principy fungování generativních modelů (např. GAN, GPT)
• Aplikace generativní AI v různých odvětvích
• Omezení a výzvy generativní AI

AI nástroje pro zvýšení efektivity práce

• Přehled dostupných AI nástrojů a platforem
• Analýza případových studií úspěšné implementace AI
• Kritéria pro výběr vhodných AI řešení

Identifikace příležitostí pro implementaci AI

• Metodiky pro identifikaci procesů vhodných k automatizaci
• Hodnocení nákladů a přínosů implementace AI
• Návrh strategie pro integraci AI do podnikových procesů

Vývoj jednoduchých automatizačních systémů

• Základy low code/no code platforem a možnosti jejich využití
• Praktické cvičení: tvorba chatbotů, automatizace procesů
• Testování a optimalizace vytvořených automatizací

Budoucnost AI v podnikání

• Emerging trends v oblasti AI
• Dopad AI na trh práce a podnikové struktury
• Připravenost na budoucí technologické změny

Cíl předmětu

• Pochopení základních pojmů a principů fungování nástrojů generativní umělé inteligence: Studenti získají solidní teoretický základ v oblasti generativní AI, porozumí jejím principům a budou schopni kriticky zhodnotit její možnosti a omezení.
• Schopnost identifikovat příležitosti, kde má smysl využít AI nástroje v praxi pro zvýšení efektivity: Studenti se naučí analyzovat podnikové procesy a identifikovat oblasti, kde může implementace AI přinést významné zlepšení efektivity a produktivity.
• Schopnost vytvořit vlastní jednoduché systémy pro automatizaci rutinních činností: Prostřednictvím praktických cvičení studenti získají dovednosti potřebné k vývoji a nasazení základních AI řešení pro automatizaci úloh v reálném světě.

Bibliografie

Světová literatura:

1. Christian, B. (2020) The alignment problem: Machine Learning and human values. New York, NY: W.W. Norton & Company.
2. H. James Wilson and Paul R. Daugherty (2018) Human + machine: Reimagining work in the age of ai. Harvard Business Review.
3. Agrawal, A., Gans, J. and Goldfarb, A. (2018) Prediction machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston, MA: Harvard Business Review Press.
4. Mitchell, M. (2020) Artificial Intelligence: A guide for thinking humans. New York: Picador.
5. Schellmann, H. (2024) The algorithm: How ai decides who gets hired, monitored, promoted, and fired and why we need to fight back now. New York, NY: Hachette Books, Hachette Book Group.

Česká literatura:

1. Dřímalka, F. (2023) Budoucnost nepráce: ovládněte AI, získejte superschopnosti, vydělávejte víc a žijte podle vlastních pravidel. Brno: Nowork.ai Publishing.
2. Dřímalka, F. (2020) Hot: Jak USPĚT V digitálním světě. V Brně: Jan Melvil Publishing.
3. Zandl, P. (2022) Mýty a Naděje digitálního světa: Vše, Co Potřebujete vědět O kryptoměnách, Umělé inteligenci a dalších převratných technologiích. V Brně: Jan Melvil Publishing.
4. Vavruška, D. (2024) Život v době robotů: Jak udržet vládu nad AI a zachovat svět pro lidi. Praha: Grada Publishing

Tato literatura poskytuje studentům široký přehled o teoretických i praktických aspektech umělé inteligence a slouží jako základ pro hlubší pochopení a aplikaci naučených konceptů v rámci předmětu.