Programa
Dirbtinio intelekto panaudojimas priimant strateginius sprendimus

Gegužės 30 d. (liko 1 vieta)

9.30–10.15

Generatyvinis dirbtinis intelektas (DI) bei dideli kalbų modeliai (large language models – LLM)

Kodėl DI yra svarbu ir kodėl būtent dabar reikia tam skirti dėmesį?
Kas yra DI, o kas nėra?
Generatyvinis DI: mašinos, kurios mokosi ir kuria
Didelių kalbų modelių (LLM) galimybės ir apribojimai
Generatyvinio DI rizikos ir grėsmės
Taikymo sritys versle
DI technologijų raida ir ateitis

10.15–11.00

DI potencialas ir apribojimai versle. DI sukeltų pokyčių prognozės

DI transformacinė galia: kaip ji keičia verslo aplinką?
Inovacijos ir konkurencingumas
Sėkmingi pritaikymai versle, DI pritaikymo Lietuvoje pvz.
DI gebėjimas analizuoti didelius duomenų kiekius
Praktinės prognozės – automatizavimas, efektyvumo didinimas, nauji verslai
Darbo rinkos pokyčiai
DI klaidos, šališkumas ir žmogaus priežiūros poreikis
Atsakingas DI naudojimas priimant sprendimus, reguliavimo pokyčiai
EU AI ACT ir GDPR aspektai

11.00–11.15 Kavos pertrauka

11.15–12.30

Kaip pradėti naudoti DI technologijas sprendimų priėmime

Kaip DI pritaikyti gyvai, interaktyvūs SWOT ir OKRs pavyzdžiai
Kaip identifikuoti savo verslo sritis, tinkamiausias DI pritaikymui
DI sprendimų įrankių vertinimo ir įgyvendinimo sistemos tinkamumo vertinimas
Privatūs (proprietary) vs atviro kodo (open source) modeliai
DI atvejų analizė sprendimų priėmimo procesuose
Diegimo pamokos ir geriausios praktikos
DI projektų išlaidos: planavimas, diegimas, priežiūra ir eksploatavimas
Kaip sumažinti kaštus ir pagreitinti DI adaptavimą?
Partnerystės su DI/IT įmonėmis, startuoliais, universitetais

12.30–13.30 Pietūs

13.30–15.00

DI integravimo plano kūrimas savo verslui

Agile metodika DI aplikacijos prototipo (minimum viable product – MVP) kūrimui
ChatGPT „GPTs“ panaudojimas pirminiam eksperimentavimui ir tikslų pasitvirtinimui
Prototipo kūrimas su Microsfot Azure/GTP (arba kito cloud/modelio)
DI integravimo galimybių planas
Apsisprendimas dėl tolesnio plėtojimo, RICE metodika
Potenciali grąža ir reikalingų išteklių planavimas
Pritaikymo tikslai ir etapai
Mokymų aptarimas ir užbaigimas