결과
당신이 할 수 있는 일
- 가치, 타당성, 위험을 고려하여 사용 사례를 선택합니다.
- 측정 가능한 성공 기준을 사용하여 제한된 파일럿을 실행합니다.
- 인력이나 거버넌스에 미치는 영향을 숨기지 않고 채택을 계획하세요.
먼저 권장사항: 책임 있는 AI 사용자
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커리큘럼
코스 모듈
- 모듈 1
사용 사례 선택
결과: AI가 측정 가능한 가치를 창출할 수 있는 작업의 우선순위를 지정하세요.
연습: 가치, 타당성, 가역성 및 위험에 대해 세 가지 사용 사례 후보를 평가합니다.
도구 선택 및 비교AI 지원 워크플로우 설계 - 모듈 2
파일럿 및 실험
결과: AI가 실제로 도움이 되는지 확인할 수 있는 비교를 설계하세요.
연습: 기준선, 치료, 지표, 중지 조건 및 검토 소유자가 포함된 파일럿 계획을 작성합니다.
실험 및 파일럿 설계성공 지표 및 모니터링모델 비용 및 운영 상충관계 - 모듈 4
운영 거버넌스
결과: 승인, 모니터링, 사고에 대한 소유권을 할당합니다.
연습: 배포된 하나의 워크플로에 대한 간단한 책임 매트릭스를 구축합니다.
거버넌스 및 책임AI 사고 대응개인정보 보호 및 데이터 처리
캡스톤 적용
AI 파일럿 제안
실제 조직에 대한 의사결정 준비가 된 파일럿 제안을 생성합니다.
증거 체크리스트
- 사용 사례 스코어카드
- 기준선 및 성공 지표
- 위험 통제
- 채택 및 검토 계획