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Strategi Agentic: Menjelajahi, Merancang, dan Membuat Prototipe

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Strategi Agentic: Menjelajahi, Merancang, dan Membuat Prototipe

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Was Sie lernen werden

  • Mendefinisikan Agentic AI Transformation Framework, dengan menguraikan empat tahap siklus proses pengembangan.

  • Menjelajahi dan mengonsep ulang proses bisnis saat ini, dengan beralih dari kondisi saat ini ke alur kerja otonom "skenario kemungkinan".

  • Merancang kasus penggunaan agen berdampak tinggi dengan menerapkan rekayasa nilai, model prioritas, dan pemetaan perjalanan penting pengguna (CUJ).

  • Membuat prototipe agen AI fungsional menggunakan vibe coding iteratif dengan alat tanpa coding Google seperti Google AI Studio dan Gemini Enterprise.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Product Strategy
  • Kategorie: Strategic Prioritization
  • Kategorie: Prototyping
  • Kategorie: Journey Mapping
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Business Metrics
  • Kategorie: User Flows
  • Kategorie: Prioritization
  • Kategorie: Performance Measurement
  • Kategorie: Business Priorities
  • Kategorie: Retail Store Operations
  • Kategorie: Retail Sales
  • Kategorie: Value Engineering
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Feasibility Studies

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Gemini
  • Kategorie: No-Code Development
  • Kategorie: Google Gemini
  • Kategorie: AI Workflows

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Kürzlich aktualisiert!

Juni 2026

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2 Aufgaben

Unterrichtet in Indonesisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Modul ini memperkenalkan Agentic AI Transformation Framework, termasuk siklus proses pengembangan agen AI (menjelajahi, merancang, membangun, dan menskalakan). Modul ini membahas manfaat strategis transisi dari chatbot sederhana ke rekan tim perusahaan yang otonom.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

Dengan berfokus pada kasus penggunaan retail, modul ini memandu peserta dalam menerapkan model rekayasa nilai dan penentuan prioritas utama (dampak vs. kelayakan 2x2, RICE, dan MoSCoW) bersama framework perjalanan penting pengguna (CUJ) untuk merancang project agen AI berdampak tinggi.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

Modul ini memandu peserta melalui fase prototipe, dengan fokus pada identifikasi project agen AI berdampak tinggi. Peserta kemudian akan membangun agen belanja retail fungsional menggunakan alat tanpa coding seperti Gemini Enterprise dan Google AI Studio.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 App-Element2 Plug-ins

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