AI Mini-MBA: リーダーシップ スキルのギャップを埋める

取締役会の優先事項は財務指標から技術的な監視へと移りつつあります。市場シェアと業務効率がビジネスの基礎であることに変わりはありませんが、経営者は機械学習の複雑さ、データ システムの整合性、アルゴリズムのバイアスのリスクも管理する必要があります。

この変更は単なる技術的な更新を意味するものではありません。これは、ビジネスのリーダーシップに必要なスキルを根本的に再定義するものです。

人工知能の経済的影響に関するマッキンゼー グローバル研究所の調査では、人工知能を効果的に統合している企業は利益率が 15% も増加していることが示されています。しかし、同じ調査により、組織の 87% がリーダー層における AI スキルの大きなギャップを認識しているという厳粛な現実が明らかになりました。

AI ビジネスの可能性と経営幹部の準備の間にギャップがあるため、新しいタイプのビジネス教育の必要性が生じています。

AI時代のリーダースキルギャップ

財務、マーケティング、オペレーションに重点を置いた従来のビジネス教育は、AI を活用した経済向けに設計されていませんでした。今日のリーダーは、AI で何ができるかだけでなく、テクノロジーへの投資を評価する方法、アルゴリズムのリスクを管理する方法、デジタル変革を通じてチームを導く方法を理解する必要があります。

課題はエグゼクティブスイートを超えて広がっています。さまざまな業界の中間管理者、プロジェクト リーダー、部門責任者は、キャリアアップには AI の流暢さが不可欠​​であることに気づいています。 2020 年に世界経済フォーラムは、2025 年までに全労働者の 50% が再教育を必要とし、AI 関連の能力が必須スキルのリストの上位に入るだろうと予測しました。

いえいえ |ラトガース オンライン Mini-MBA: 人工知能

スキルのギャップを認識し、IEEE はラトガース ビジネス スクールと提携して、AI の新時代向けに設計された包括的なビジネス教育プログラムを提供しました。いえいえ |ラトガース オンライン ミニ MBA: 人工知能プログラムは、厳密なビジネス戦略と深い AI リテラシーを組み合わせたものです。

このプログラムでは、AI を別個の技術トピックとして扱うのではなく、ビジネス戦略のあらゆる側面に組み込んでいます。学生は、財務モデリングを通じて AI の機会を評価し、ガバナンスのフレームワークを通じてアルゴリズムのリスクを評価し、変更管理の原則を使用して新しいテクノロジーを実装する方法を学びます。

現実世界に影響を与えるように設計されたカリキュラム

プログラムのモジュール構造により、専門家はより広範な AI ビジネス リテラシーを構築しながら、当面のニーズに関連する分野に集中できます。 10 の各モジュールには、参加者が組織ですぐに実践できる実践的な演習とケーススタディ分析が含まれています。

AI の概要モジュールでは、テクノロジーの機能、利点、課題の包括的な概要を提供します。さまざまなビジネスコンテキストに適用して、情報に基づいた意思決定と戦略的導入の基礎を築く方法など、他のテクニックも取り上げます。

オンライン ミニ MBA プログラムでは、AI を別個の技術主題として扱うのではなく、ビジネス戦略のあらゆる側面にテクノロジーを組み込んでいます。

その基盤に基づいて、データ分析モジュールは、AI プロジェクトが従来のプログラミングとどのように異なるのか、データ準備を評価する方法、精度と結果を向上させるためにデータを最適化する方法を強調します。このモジュールは、リーダーが組織が AI イニシアチブを成功させる準備ができているかどうかを評価する準備をすることができます。

プロセス最適化モジュールは、AI を使用して中核となる組織ワークフローを再考することに焦点を当てています。学生は、機械学習と自動化がすでに製造、流通、運輸、ヘルスケアなどの業界をどのように変革しているかを学びます。また、重要なプロセスを特定し、AI ロードマップを作成し、パイロット プログラムを設定し、組織の変化に備える方法も学びます。

業界固有のアプリケーション

コア モジュールはすべての参加者向けに設計されており、プログラムでは AI が業界全体でどのように適用されるかを強調しています。参加者は、不正行為の検出、医療診断、予知保全のケーススタディを分析することで、実際に動作している基本原則を確認します。

参加者は、AI をさまざまな状況にどのように適応させることができるかについて幅広い視点を獲得し、組織内の機会と課題に関連付けることができます。このアプローチにより、誰もが強い基礎を身につけ、学んだ教訓を自分の環境に適用できるようになります。

多忙なプロフェッショナルのための柔軟な学習

上級専門家はスケジュールが厳しいことを理解しているため、Mini-MBA プログラムは柔軟性を提供します。オンライン形式により、参加者は自分の時間枠でコンテンツに取り組むことができ、教員とのライブ仮想オフィスアワーはリアルタイムで交流する機会を提供します。

このプログラムは、IEEE 会員に割引と柔軟な支払いオプションを提供し、多くの授業料償還プログラムを受ける資格を与えます。

卒業生は、プログラム中に開発された AI 戦略の実装が具体的なビジネス成果の達成に役立ったと報告しています。この成功は、多くの場合、昇進や指導的役割の拡大などのキャリアアップにつながります。さらに、このコースにより、卒業生は自信を持って AI ベンダーの提案を精査し、AI プロジェクト チームを率い、リスクの高い投資決定を行うことができるようになります。

Mini MBA は、コースの内容を超えて、AI を推進するビジネス リーダー間で貴重な専門的ネットワークを構築できます。参加者はプロジェクトに協力し、実装経験を共有し、12 週間のプログラムを超えて続く関係を構築します。

ieeeからの特別なトレーニング

Mini-MBA プログラムを補完するために、IEEE は重要な業界における特定の AI アプリケーションに取り組む対象を絞ったコースを提供しています。チップ設計における人工知能と機械学習コースでは、このテクノロジーが半導体開発にどのような革命をもたらしているかを探ります。半導体アプリケーションにおけるエッジ AI と高度なナノテクノロジーの統合では、最先端のハードウェア実装を深く掘り下げます。 「半導体製造における AI 統合のマスタリング」コースでは、世界で最も複雑な製造プロセスの 1 つにおいて、AI がどのように生産効率と品質管理を向上させるかを検証します。半導体パッケージングにおける AI は、専門家が機械学習とニューラル ネットワークを適用して半導体パッケージングの信頼性とパフォーマンスを最新化する準備を整えます。

プログラムでは、PDH や CEU などの専門能力開発単位が提供され、参加者が教育への投資に対して正式に認められることが保証されます。デジタル バッジは、専門家が専門ネットワーク全体で表示できる共有可能な資格情報を提供し、現在および将来の雇用主に AI の能力を実証します。

IEEE 教育活動の企業ソリューションと専門能力開発プログラムの詳細については、innovationatwork.ieee.org をご覧ください。