ᲪᲘᲤᲠᲣᲚᲘ ᲓᲐ AI ᲢᲠᲐᲜᲡᲤᲝᲠᲛᲐᲪᲘᲐ
ᲬᲘᲜᲐᲞᲘᲠᲝᲑᲔᲑᲘ, ᲒᲐᲓᲐᲬᲧᲕᲔᲢᲘᲚᲔᲑᲔᲑᲘ ᲓᲐ ᲠᲘᲡᲙᲔᲑᲘ
კურსი ეხება რეალურ დილემებს, რომელთა გადაწყვეტაც არატექნიკურ მენეჯერებს და ლიდერებს უწევთ:
• ქლაუდი (Cloud) vs. საკუთარი ინფრასტრუქტურა
• აუთსორსინგი (Outsourced) vs. შიდა (In-house) IT და მონაცემთა გუნდები
• პლატფორმა (Platform) vs. საუკეთესო-კლასის (best-of-breed) სისტემები
• ციფრული მმართველობის მოდელები: ცენტრალიზაცია vs. დეცენტრალიზაცია
• კომპანიის მონაცემების მფლობელი (ოუნერი): IT vs. ბიზნესი
• როგორ გაიმიჯნოს პასუხისმგებლობები და გადაწყვეტილებები: IT vs. ბიზნესი
ᲕᲘᲡᲗᲕᲘᲡᲐᲐ ᲙᲣᲠᲡᲘ ᲒᲐᲛᲘᲖᲜᲣᲚᲘ
კურსი განკუთვნილია მენეჯერებისა და ლიდერებისთვის, რომლებიც მონაწილეობენ ან გავლენას ახდენენ ტექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებზე, თუმცა არ არიან ტექნიკური სპეციალისტები.
კურსი განსაკუთრებით სასარგებლო იქნება:
-
აღმასრულებელი და საშუალო რგოლის მენეჯერებისთვის
-
ბიზნეს ფუნქციების ხელმძღვანელებისთვის (ფინანსები, ოპერაციები, მარკეტინგი, გაყიდვები, HR და სხვ.)
-
ბორდის წევრებისა და გადაწყვეტილების მიმღები პირებისთვის
-
ლიდერებისთვის, რომლებიც მუშაობენ IT გუნდებთან, ვენდორებთან და კონსულტანტებთან
-
ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც დგანან ციფრული ან AI ტრანსფორმაციის დაწყების, გაფართოების ან გადახედვის ეტაპზე
ეს კურსი არ არის ტექნიკური ტრენინგი.
ის ეხმარება მონაწილეებს ჩამოაყალიბონ მენეჯერული განსჯა, სწორი კითხვები და გადაწყვეტილების ჩარჩოები იქ, სადაც ტექნოლოგია კვეთს ბიზნესს, პასუხისმგებლობასა და სტრატეგიას.
-
24 ᲗᲔᲑᲔᲠᲕᲚᲘᲓᲐᲜ
-
8 ᲨᲔᲮᲕᲔᲓᲠᲐ
-
24 ᲡᲐᲡᲬᲐᲕᲚᲝ ᲡᲐᲐᲗᲘ
-
ᲙᲕᲘᲠᲐᲨᲘ ᲔᲠᲗᲮᲔᲚ
-
ᲡᲐᲦᲐᲛᲝᲡ 19:00-22:00სთ
-
ᲤᲐᲡᲘ - 1100 ₾ (პირველ 10 მონაწილეზე)
ᲨᲔᲮᲕᲔᲓᲠᲘᲡ ᲐᲓᲒᲘᲚᲘ - აფიშა,
პ. მელიქიშვილის ქ. #5
ᲢᲠᲔᲜᲔᲠᲘ
ციფრული ტრანსფორმაციისა და ფინტექის პრაქტიკოსი ექსპერტი 20+ წლიანი გამოცდილებით
-
ღია ბანკინგის, ელექტრონული იდენტიფიკაციისა და e-Signature სისტემების დანერგვის მრავალწლიანი გამოცდილებით.
-
ეროვნული მნიშვნელობის IT და რეგულაციური პროექტების ხელმძღვანელი და თანაავტორი.
-
საქართველოს წარმომადგენელი საერთაშორისო სტანდარტიზაციის ინიციატივებში.
-
ელექტრონულუი ხელმოწერის, ელექტრონული შტამპის, eID, ბიომეტრული პასპორტის და სხვა ინოვაციური პროექტების თანაავტორი
-
სხვადასხვა რეგულაციების, კანონებისა და კანონქვემდებარე აქტების თანაავტორი
ᲙᲣᲠᲡᲘᲡ ᲨᲘᲜᲐᲐᲠᲡᲘ
ორშაბათი,
2 მარტი
2. მონაცემების მართვა და მონაცემებზე დაფუძნებული ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებები
მთავარი კითხვა: როგორ შევაგროვოთ და ვმართოთ ჩვენი ბიზნესისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანი მონაცემები ისე, რომ გაუმჯობესდეს გადაწყვეტილებები, ანალიტიკა და კონტროლი?
-
მონაცემები, როგორც ორგანიზაციული აქტივი
-
მონაცემთა ბაზების განვითარება და ხარისხი
-
მონაცემთა სანახის დაგეგმვა
-
მონაცემების ხელმისაწვდომობა
-
მონაცემები, როგორც AI გამოყენების კრიტიკული წინაპირობა
-
მონაცემთა ანალიზის საშუალებები
პრაქტიკული სავარჯიშო: რეალური ტექნოლოგიური გადაწყვეტების ანალიზი: რა ტიპის გადაწყვეტილებები მივიღოთ მენეჯერული განსჯით და როდის გვჭირდება მონაცემები?
სამშაბათი,
24 თებერვალი
1. ციფრული ტრანსფორმაციის წარმატებული და წარუმატებელი მცდელობები - მიზეზები და შედეგები
მთავარი კითხვა: რატომ არის ხოლმე ციფრული ტრანსფორმაცია წარუმატებელი, მიუხედავად ტექნოლოგიური ინვესტიციებისა?
-
ძირითადი თემების და ტერმინოლოგიის მიმოხილვა
-
ტრანსფორმაცია, როგორც საოპერაციო მოდელის ცვლილება
-
მენეჯერული პასუხისმგებლობა და ანგარიშვალდებულება
-
ციფრული ≠ IT ≠ AI
-
ცვლილებებისთვის მზაობა გუნდში და მთლიანად ორგანიზაციაში
პრაქტიკული სავარჯიშო: ტრანსფორმაციის წარუმატებლობის დიაგნოსტიკა.
სამშაბათი,
10 მარტი
3. ქლაუდი (Cloud) vs. საკუთარი ინფრასტრუქტურა (On-Prem): ბიზნეს გადაწყვეტილება
მთავარი კითხვა: გადავიდეთ თუ არა ქლაუდზე, რა დოზით და როდის?
-
ქლაუდი, როგორც საოპერაციო მოდელის არჩევანი
-
დანახარჯების სტრუქტურა: CapEx vs. OpEx
-
სიჩქარე, მასშტაბურობა, დამოკიდებულება და კონტროლი
-
უსაფრთხოების მითები და რეალობა
-
როდის არის ქლაუდი ცუდი იდეა: მარეგულირებელი შეზღუდვები; ძველი სისტემების ინტეგრაცია; მოსალოდნელი დანახარჯების ილუზია მასშტაბირებისას
-
ქლაუდზე მიგრაცია
პრაქტიკული სავარჯიშო: ქლაუდის გადაწყვეტილების ჩარჩო მენეჯერებისთვის.
სამშაბათი,
17 მარტი
4. შიდა IT (In-House) vs. აუთსორსინგი (Outsourcing): კონტროლი, შესაძლებლობები და რისკები
მთავარი კითხვა: რა შესაძლებლობები უნდა შევინარჩუნოთ შიგნით, რა შეგვიძლია უსაფრთხოდ გავიტანოთ და რა შეიძლება დავაბრუნოთ უკან?
-
ძირითადი (Core) vs. კონტექსტური შესაძლებლობები
-
აუთსორსინგის ფარული ხარჯები
-
ცოდნის, კოდის და სხვა ინფორმაციული აქტივების გაჟონვა და დამოკიდებულება
-
ჰიბრიდული მოდელები
-
AI-ს აუთსორსინგი; მონაცემთა კონტროლი და ეთიკა
პრაქტიკული სავარჯიშო: In-house vs outsourcing გადაწყვეტილების მატრიცა.
სამშაბათი,
24 მარტი
5. ვენდორები, პლატფორმები და Lock-In რისკები
მთავარი კითხვა: IT ეკოსისტემა თუ აუღებელი ციხე-სიმაგრე?
-
პლატფორმის ვენდორები vs. ინტეგრატორები
-
მენეჯერებისთვის რთულად შესამჩნევი lock in ფაქტორები
-
საკონტრაქტო სტრუქტურები, რომლებიც ამცირებენ დამოკიდებულებას
-
გამოსვლის სტრატეგიები
პრაქტიკული სავარჯიშო: ვენდორის რისკის და დამოკიდებულების სქორქარდი.
სამშაბათი,
31 მარტი
6. ციფრული და AI მართველობა: პროცესებისა და როლების დაგეგმვა
მთავარი კითხვა: ვინ რას წყვეტს? როგორ დავგეგმოთ პროცესები და როლები?
-
ციფრული და AI მართვის მოდელები
-
ცენტრალიზაცია vs. დეცენტრალიზაცია
-
ბორდების და კოლეგიური ორგანოების მიერ ზედამხედველობა
-
ეჯაილის გამოყენება
-
ადამიანური vs. მანქანური დავალებები
-
ზუსტად სად ჯდება AI ჩვენს ოპერაციებში?
პრაქტიკული სავარჯიშო: პროცესების და როლების დაგეგმვა.
სამშაბათი,
7 აპრილი
7. კიბერუსაფრთხოება, მონაცემთა კონფიდენციალურობა და ანგარიშვალდებულება
მთავარი კითხვა: როგორ ვიყო ანგარიშვალდებული როგორც მენეჯერი, როდესაც რთულია მქონდეს სრული კონტროლი ვენდორებზე და ტექნოლოგიაზე?
-
კიბერ რისკი, როგორც კომპანიის რისკი
-
რა უნდა მოითხოვონ მენეჯერებმა IT-სგან
-
ქლაუდისა და ვენდორის რისკის შედეგები
-
ინციდენტების შესახებ გადაწყვეტილების მიღება მენეჯერულ დონეზე
-
საუკეთესო პრაქტიკა და ევროკავშირის რეგულაციები
პრაქტიკული სავარჯიშო: მაღალი დონის კიბერ რისკების დეშბორდი.
სამშაბათი,
14 აპრილი
8. ციფრული ტრანსფორმაციისა და AI განვითარების სტრატეგია
მთავარი კითხვა: როგორ მოვიყვანოთ ერთ სისტემაში და ვმართოთ თანმიმდევრულად, ერთი მხრივ, კომპანიის საჭიროებები და სურვილები, და მეორე მხრივ, ტექნიკური და ადამიანური შესაძლებლობები
-
სტრატეგია, როგორც კომპრომისების ერთობლიობა
-
ინფრასტრუქტურის, სორსინგის, AI-ის და მართვის შესაბამისობა
-
მეტრიკები, რომლებსაც აღმასრულებელი პირები უნდა აკვირდებოდნენ
-
გრძელვადიანი ორგანიზაციული შედეგები
მონაწილეები წარმოადგენენ თავიანთი ორგანიზაციის ციფრულ და AI განვითარების სტრატეგიულ ხედვას.