Padedame įmonėms įsivertinti, kuriuos pasikartojančius darbus verta automatizuoti dirbtinio intelekto pagalba ir kur automatizavimas gali duoti realią, pamatuojamą naudą.
Produktyvumas atsiranda tada, kai dirbtinis intelektas tampa pakartojamu darbo procesu: su aiškiu kontekstu, darbo šablonais, failais, saugumo ribomis ir komandos standartu. Todėl mokymuose ir palydėjime fokusuojamės ne į pavienius triukus, o į realų pritaikymą.
Dirbtinio intelekto taikymą aiškiname per vadovavimo, strategijos, finansų ir pokyčių valdymo logiką.
Verslo vadovas ir valdybų narys
Daugiau nei 15 metų vadovavimo patirties IT ir gamybos sektoriuose. Dirbo CEO ir generalinio direktoriaus pozicijose, diegė strateginio ir operacinio valdymo sistemas. Šiandien padeda įmonėms praktiškai taikyti dirbtinį intelektą kasdieniam darbui ir sprendimų priėmimui.
Strategijos, pokyčių ir verslo transformacijos vadovas
Daugiau nei 10 metų patirties dirbant su organizaciniais pokyčiais, strateginiu planavimu ir didelės apimties projektų valdymu viešajame bei privačiame sektoriuose. Padeda organizacijoms praktiškai taikyti AI procesų efektyvinime ir sprendimų priėmime.
Strategijos ir finansų vadovas
Daugiau nei 15 metų vadovavimo patirties gamyboje, planavime, verslo valdyme ir finansuose. Diegė LEAN, planavimo ir BI sistemas, kūrė modelius bei automatizacijas. Šiandien padeda praktiškai taikyti AI ir LLM sprendimus kasdieniam darbui.
Atsakymai į dažniausius klausimus, kurie padeda greičiau suprasti formatą ir vertę įmonei.
Pirmiausia verta išsirinkti 3-5 pasikartojančius darbus, kurie užima daug laiko, turi aiškią struktūrą ir nereikalauja sudėtingo sprendimo priėmimo. Tada vertiname duomenis, rizikas ir galimą naudą.
Ne. Mokymai padeda darbuotojams geriau naudoti dirbtinį intelektą kasdienėse užduotyse. Automatizavimas skirtas pasikartojantiems procesams, šablonams, asistentams ar integracijoms, kurios sumažina rankinio darbo kiekį.
Dažniausiai verta pradėti nuo dokumentų santraukų, ataskaitų rengimo, vidinės informacijos paieškos, klientų užklausų paruošimo, susitikimų apibendrinimo ir pasikartojančių administracinių darbų.
Taip, bent minimaliai. Jeigu duomenys išskaidyti, neaiškūs ar jautrūs, pirmas žingsnis yra ne automatizavimas, o duomenų, prieigų ir saugumo ribų sutvarkymas.
Kai kuriuose žemos rizikos procesuose galima didesnė automatizacija, bet daugelyje verslo situacijų reikia žmogaus peržiūros. Ypač tada, kai sprendimas susijęs su klientais, finansais, sutartimis, darbuotojais ar reputacine rizika.
Pradinė diagnostika gali tilpti į trumpą 60-90 min. pokalbį arba kelių susitikimų peržiūrą, jei procesų daugiau. Po jos galima aiškiau nuspręsti, ką verta automatizuoti pirmiausia.
Parašykite, kokį klausimą norite spręsti: mokymus, diagnostiką, palydėjimą ar automatizavimą.
