Szkolenie OpenAI ChatGPT Enterprise

Lekcja 1 • Architektura prywatności i bezpieczeństwa danych

Wyjaśnia, w jaki sposób Enterprise izoluje dane, szyfruje ruch i spełnia wymagania zgodności. Umożliwia administratorom pewne odpowiadanie na ankiety dotyczące bezpieczeństwa.

Lekcja 2 • Role użytkowników i struktury uprawnień

Mapuje hierarchię ról od superadministratora do użytkownika końcowego i definiuje zakresy uprawnień. Przygotowuje administratorów do projektowania zasad dostępu z najmniejszymi uprawnieniami.

Lekcja 3 • Nawigacja po interfejsie Enterprise

Orientuje nowych użytkowników w interfejsie czatu, historii konwersacji i funkcjach obszaru roboczego. Zmniejsza tarcie podczas wdrażania i przyspiesza pierwszą produktywną pracę.

Lekcja 4 • Czym tak naprawdę jest ChatGPT Enterprise

Definiuje ChatGPT Enterprise poprzez porównanie z warstwami konsumencką i API. Ugruntowuje rozdział, wyjaśniając możliwości, ograniczenia i biznesowy przypadek adopcji.

Lekcja 1 • Szablony promptów dla typowych zadań biznesowych

Zapewnia gotowe do adaptacji szablony dla e-maili, raportów, analiz i podsumowań spotkań. Przyspiesza adopcję, dostarczając zespołom natychmiast wdrażalne punkty startowe.

Lekcja 2 • Budowanie i zarządzanie biblioteką promptów

Ustanawia procesy przechowywania, wersjonowania i udostępniania promptów w zespole. Przekształca indywidualną umiejętność tworzenia promptów w zasób organizacyjny.

Lekcja 3 • Podstawowe zasady skutecznego tworzenia promptów

Wprowadza anatomię dobrze sformułowanego promptu: rola, kontekst, zadanie i format. Ustanawia model myślowy używany we wszystkich kolejnych pracach nad promptami.

Lekcja 4 • Promptowanie z przykładami i łańcuchem myśli

Pokazuje, jak przykłady i łańcuchy rozumowania poprawiają dokładność wyników w złożonych zadaniach. Łączy te techniki z rzeczywistymi scenariuszami analizy biznesowej i wspomagania decyzji.

Lekcja 1 • Integracja bazy wiedzy

Obejmuje przesyłanie, strukturyzowanie i optymalizację dokumentów do wyszukiwania w ramach niestandardowego GPT. Zapewnia, że GPT wyświetla dokładne, istotne informacje z treści firmowych.

Lekcja 2 • Testowanie, publikowanie i zarządzanie niestandardowymi GPT

Ustanawia zapewnianie jakości, przepływy pracy publikacji i bieżące zarządzanie niestandardowymi GPT. Zapewnia, że wdrożone GPT pozostają dokładne, bezpieczne i zgodne z polityką.

Lekcja 3 • Pisanie skutecznych instrukcji systemowych

Uczy, jak tworzyć instrukcje na poziomie systemu, które kształtują personę, zakres i zachowanie GPT. Bezpośrednio stosuje umiejętności inżynierii promptów w kontekście niestandardowego GPT.

Lekcja 4 • Przegląd architektury niestandardowego GPT

Wyjaśnia komponenty niestandardowego GPT: prompt systemowy, pliki wiedzy i akcje. Ustawia słownictwo projektowe używane w całym rozdziale.

Lekcja 1 • Integracja z platformami produktywności

Pokazuje łączenie ChatGPT z platformami dokumentów, e-maili i kalendarza za pomocą łączników. Osadza asystę AI w narzędziach, których pracownicy używają codziennie.

Lekcja 2 • Mapowanie przepływów pracy do integracji AI

Wprowadza ustrukturyzowaną metodę identyfikacji, które kroki przepływu pracy najbardziej korzystają z asysty AI. Zapobiega nadmiernej automatyzacji i skupia wysiłek na punktach integracji o wysokiej wartości.

Lekcja 3 • Automatyzacja niskokodowa z kreatorami przepływów pracy

Używa platform niskokodowych do łączenia wywołań API ChatGPT w wieloetapowe zautomatyzowane przepływy pracy. Umożliwia osobom niebędącym programistami budowanie zaawansowanej automatyzacji bez pisania kodu.

Lekcja 4 • Monitorowanie, rejestrowanie i optymalizacja przepływów pracy

Ustanawia praktyki śledzenia wydajności przepływu pracy, wyłapywania błędów i iteracyjnego ulepszania projektu. Zapewnia, że zautomatyzowane przepływy pracy pozostają niezawodne i stale się poprawiają.

Lekcja 1 • Operacje marketingowe i treści

Stosuje ChatGPT do tworzenia treści, generowania pomysłów na kampanie i utrzymywania spójności głosu marki na dużą skalę. Pokazuje mierzalne zyski wydajności w przepływach pracy związanych z treściami.

Lekcja 2 • Wsparcie sprzedaży i CRM

Obejmuje prospekcję wspomaganą AI, redagowanie ofert i wzbogacanie danych CRM dla zespołów sprzedażowych. Zmniejsza obciążenie administracyjne, aby sprzedawcy mogli skupić się na budowaniu relacji.

Lekcja 3 • Wsparcie prawne, zgodności i ryzyka

Stosuje ChatGPT do asysty w przeglądzie umów, redagowaniu polityk i dokumentacji zgodności. Podkreśla AI jako narzędzie pomocnicze w redagowaniu, a nie autorytet prawny, z wymogiem przeglądu przez człowieka.

Lekcja 4 • Zasoby ludzkie i operacje talentowe

Pokazuje zastosowania ChatGPT w pisaniu opisów stanowisk, wstępnej selekcji kandydatów i redagowaniu polityk HR. Przyspiesza przepływy pracy HR, zachowując spójność i świadomość zgodności.

Lekcja 1 • Skuteczne komunikowanie wyników danych

Używa ChatGPT do przekształcania wyników analitycznych w narracyjne podsumowania i briefi dla kadry kierowniczej. Zamyka lukę między surową analizą a praktyczną komunikacją biznesową.

Lekcja 2 • Promptowanie do eksploracyjnej analizy danych

Uczy wzorców promptów do statystyk opisowych, rozkładów i identyfikacji trendów. Umożliwia analitykom szybkie ujawnianie wzorców bez ręcznego pisania kodu.

Lekcja 3 • Przegląd zaawansowanych funkcji analizy danych

Przedstawia środowisko interpretera kodu, obsługiwane typy plików i możliwości analityczne. Ustanawia, co jest możliwe, a co nie, zanim studenci spróbują zadań z danymi.

Lekcja 4 • Wizualizacja danych i generowanie wykresów

Pokazuje, jak promptować wykresy, wybierać odpowiednie typy wizualizacji i eksportować wyniki. Łączy wyniki wizualne z potrzebami narracji i komunikacji kierowniczej.

Lekcja 1 • Projektowanie polityki akceptowalnego użytkowania

Prowadzi zespoły przez redagowanie polityki akceptowalnego użytkowania obejmującej dozwolone zadania, zabronione użycia i obowiązki pracowników. Zapewnia szablon polityki możliwy do dostosowania w każdej organizacji.

Lekcja 2 • Praktyki wykrywania i łagodzenia stronniczości

Zapewnia praktyczne metody identyfikacji i redukcji stronniczości w treściach i decyzjach generowanych przez AI. Łączy łagodzenie stronniczości z obowiązkami w zakresie uczciwości i wartościami organizacyjnymi.

Lekcja 3 • Taksonomia ryzyka AI dla przedsiębiorstw

Kategoryzuje ryzyka AI w wymiarach dokładności, stronniczości, bezpieczeństwa i reputacji. Daje zespołom zarządzającym wspólne słownictwo do identyfikacji i priorytetyzacji ryzyka.

Lekcja 4 • Budowanie korporacyjnego komitetu ds. zarządzania AI

Definiuje role, obowiązki i cykl działania korporacyjnego organu zarządzania AI. Zapewnia, że zarządzanie jest zinstytucjonalizowane, a nie zależne od indywidualnych liderów.

Lekcja 1 • Projektowanie fazowej mapy drogowej adopcji

Strukturyzuje adopcję AI w fazy pilotażu, skalowania i optymalizacji z jasnymi kamieniami milowymi i kryteriami sukcesu. Zapobiega rozszerzaniu zakresu i utrzymuje zgodność kadry kierowniczej podczas wdrażania.

Lekcja 2 • Zabezpieczanie strategii AI przedsiębiorstwa na przyszłość

Przygotowuje organizacje do dostosowania strategii AI w miarę ewolucji modeli, przepisów i dynamiki konkurencyjnej. Buduje instytucjonalną elastyczność w strukturach zarządzania i mapy drogowej.

Lekcja 3 • Ocena gotowości organizacyjnej na AI

Używa ustrukturyzowanej oceny gotowości do oceny dojrzałości danych, talentu i kultury pod kątem skalowania AI. Identyfikuje luki, które należy uzupełnić przed rozszerzeniem wdrożenia.

Lekcja 4 • Zarządzanie zmianą dla adopcji AI

Stosuje zasady zarządzania zmianą w celu zmniejszenia oporu i przyspieszenia adopcji AI w zespołach. Zajmuje się ludzką stroną transformacji, której sama technologia nie może rozwiązać.