Data AI Strategie - Van roadmap tot Implementatie

Lesmethode :

Klassikaal

Algemeen :

Deze tweedaagse cursus geeft je de kennis en praktische tools om een krachtige data- en AI-strategie binnen je organisatie te ontwikkelen en implementeren. Je leert hoe je een solide roadmap opstelt en een sterke basis legt. Vervolgens ontdek je hoe je deze strategie effectief binnen je team laat landen en de eerste concrete stappen zet.
Tot slot krijg je inzicht in het gebruik van AI-tools zoals Microsoft Copilot en ChatGPT om de bedrijfsefficiëntie te verhogen. Na deze cursus ben je volledig uitgerust om data en AI strategisch én praktisch toe te passen binnen je organisatie.

Doel :

Ben je op zoek naar manieren om een cultuur te creëren waarin data en AI optimaal worden benut? Tijdens deze cursus leer je hoe je bepaalt welke uitdagingen geschikt zijn voor een datagedreven aanpak en welke processen baat hebben bij AI. Je krijgt concrete handvatten om je team hierin mee te nemen en een succesvolle strategie uit te rollen.

Doelgroep :

Deze cursus is geschikt voor professionals die verantwoordelijk zijn voor de strategische inzet van AI en data binnen hun organisatie, zoals:
#Managers en leidinggevenden die hun teams willen meenemen in een datagedreven werkwijze.
#Data- en AI-consultants die hun projecten succesvol willen maken.
#Analytics translators die de brug slaan tussen data scientists en de business.
#Business managers die AI willen implementeren in hun strategie.
#Compliance officers en riskmanagers die toezicht houden op de risico’s en regelgeving rondom AI.
#Beleidsmakers die AI binnen hun organisatie willen verankeren.
#IT-managers die verantwoordelijk zijn voor de technische implementatie en het beheer van AI.

Voorkennis :

De cursus sluit goed aan op de cursus AI voor Managers, maar kan ook afzonderlijk gevolgd worden. Beide cursussen benaderen AI vanuit een andere invalshoek en vullen elkaar perfect aan.

Onderwerpen :

- Data- en AI-strategie afstemmen op bedrijfsdoelen met focus op mensen, processen en technologie
- Roadmap opstellen met heldere strategie en betrokkenheid van stakeholders
- Data governance borgen via kwaliteitscontrole, naleving en efficiëntie
- AI-tools toepassen zoals narrow en general AI met hands-on workshops
- Stapsgewijze implementatie van Proof-of-Concept tot volledige uitrol
- Stakeholderbetrokkenheid vergroten via opleiding en eigenaarschap
- AI-projecten meten, opschalen en impact bewaken.