<h1>Gratulujeme! 🎉</h1> <p style="color:#637381;">Hotovo! Dokončili jste další milník.</p>

Chcete-li pokračovat, zadejte své údaje pro přihlášení.

Poslali jsme 6místný kód na #MAIL_ADDRESS#\nZkontrolujte prosím doručenou poštu nebo spam a zadejte níže kód pro pokračování.

Ověřovací kód odeslán

Děkujeme za platbu. Nyní můžete přistupovat k {collectionName} jednoduchým kliknutím na tlačítko níže.

Ano, úspěšně jste objednali! 🎉

Odemknout tento exkluzivní kurz

Zdá se, že vaše e-mailová adresa není momentálně na seznamu oprávněných přístupů. Ujistěte se prosím, že používáte e-mailovou adresu, která byla pozvána, nebo kontaktujte vlastníka obsahu pro pomoc.

Pro přístup je vyžadováno ověření

Úvod: Proč máme „hodně dat, málo rozhodnutí“

Start pro majitele firem a C‑level: očekávání, cíle a typické frustrace s daty a AI

Čtyři nebezpečné mýty o datech a proč svádějí lídry k chybám

Život v nejistotě: rámec rozhodování, scénáře a minimalizace lítosti

Rámec „Analytics the Right Way“: tři způsoby práce s daty

Performance Measurement: KPI, cíle a „dvě magické otázky“

Hypothesis Validation: od idejí k akci pomocí knihovny hypotéz

Operational Enablement: data a AI jako součást procesů, ne POC hračka

Od „tapety“ k rozhodovacímu systému

Jak z dashboardů udělat systém pro rozhodování a akci

Praktická cvičení a aplikace do vaší firmy

Cvičení: formulujte 3 akční hypotézy a navrhněte mini‑experiment

Governance, etika a odpovědné používání AI a GenAI

AI, GenAI a agentní systémy 2025/26 v rámci „správné analytiky“

Realistická očekávání a zapojení GenAI/agentů do tří způsobů práce s daty

Závěr a přenos do praxe

Akční plán 90‑90‑90: co udělat do 90 minut, 9 dní a 90 dní

Kvízy: ověření porozumění

Kvíz 1: Mýty o datech a rozhodování v nejistotě

Kvíz 2: Performance Measurement a KPI

Kvíz 3: Hypothesis Validation a volba evidence

Kvíz 4: Operational Enablement a provozní nasazení AI

Kvíz 5: Z dashboardů k akci

Kvíz 6: Etika, governance a regulace

Kvíz 7: GenAI a agenti v praxi

Kvíz 8: Strategická roadmapa a řízení změny

Ankety: sběr zpětné vazby a priorit

Anketa 1: Vaše největší datová frustrace a očekávání od kurzu

Anketa 2: Stav KPI a rozhodovacích rituálů ve vaší firmě

Anketa 3: Připravenost na AI/GenAI a governance

Anketa 4: Prioritní use‑casy pro následujících 90 dní

Správná analytika a AI: od mýtů k rozhodnutím je praktický kurz pro lídry, kteří chtějí proměnit data a AI v měřitelné výsledky. Místo „víc dashboardů“ získáte rámec pro jasné cíle, rozhodovací disciplínu a zavádění AI do provozu. Naučíte se rozlišit přesnost od užitečnosti, pracovat s nejistotou pomocí scénářů a minimální lítosti a přenastavit KPI tak, aby vedly k akci – ne k tapetě. Kurz stojí na třech způsobech práce s daty: Performance Measurement (KPI a rituály), Hypothesis Validation (knihovna hypotéz a volba evidence) a Operational Enablement (od POC k provozu, MLOps/LLMOps). Věnujeme se také etice, governance a bezpečnému využití GenAI a agentních systémů v roce 2025/26. Odnesete si konkrétní 90-90-90 akční plán a mini-experimenty připravené pro vaši firmu. Pokud řešíte roztříštěné priority, POC bez dopadu nebo přehršel reportů bez rozhodnutí, tento kurz vám dá společný jazyk a nástroje, jak se rozhodovat rychleji, s menší nejistotou a s větší odpovědností. Ideální pro majitele firem, C-level a produktové či datové leady.

Správná analytika a AI: od mýtů k rozhodnutíům

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>„Hodně dat, málo rozhodnutí“ není technologický problém, ale problém rozhodovací disciplíny, priorit a provozního ukotvení. Tento kurz překládá analytiku a AI z jazyka nástrojů do jazyka akce. Zaměříme se na to, co od lídrů nejvíce slyšíme: mnoho dashboardů, málo změny chování; piloty bez dopadu; roztříštěné priority; a nerealistická očekávání od AI. V prvním bloku pojmenujeme čtyři nebezpečné mýty, které svádějí k chybným investicím – od „víc dat = jistota“ po „demokratizace dat = data‑driven firma“ – a nastavíme rámec rozhodování v nejistotě: scénáře, prahy akce a pravidlo minimální lítosti. Jasně vymezíme očekávané výstupy pro rok 2025/26, aby analytika a AI měly měřitelný dopad na tržby, náklady i rizika.</p>
<p>Jádrem kurzu je rámec „Analytics the Right Way“ se třemi způsoby práce s daty. V Performance Measurement sladíme strategii → cíle → KPI → rituály rozhodování a naučíme se klást „dvě magické otázky“: Co se změnilo? Jakou akci to vyvolá? V Hypothesis Validation převedeme nápady na knihovnu hypotéz s jasným formátem, prioritizací (dopad × jistota × náklady) a volbou vhodné evidence – od deskriptivy přes A/B testy po kvalitativní rozhovory – a uzavřeme smyčku až po implementaci. V Operational Enablement dostaneme data a AI z POC do provozu: SLA, MLOps/LLMOps, monitoring, bezpečnost, auditovatelnost a řízení změny. Ukážeme, jak předělat „tapetu“ dashboardů na rozhodovací systém: otázky → signály → prahy → akce, s alerty, odpovědnostmi a metrikami kvality rozhodnutí (latency, adoption, action rate).</p>
<p>Speciální modul věnujeme AI, GenAI a agentním systémům pro rok 2025/26: kde dávají reálný smysl (shrnutí, asistované rozhodování, automatizace), jak je navrhovat bezpečně (RAG, guardraily, lidský dohled) a jak měřit kvalitu (užitečnost vs. přesnost, hallucination rate, cost‑to‑value). Důraz klademe na governance, etiku a soulad s regulací: řízení biasu, ochranu soukromí, transparentnost a schvalovací brány. Praktická cvičení vás provedou tvorbou tří akčních hypotéz a návrhem mini‑experimentu, který lze spustit v reálném byznysu během dní, ne měsíců. Závěr zkonkretizujeme do akčního plánu 90‑90‑90 (90 minut, 9 dní, 90 dní), abyste měli jasnou roadmapu, role, rituály a metriky úspěchu. Kvízy a ankety průběžně ověří porozumění a pomohou vytěžit maximum pro vaši firmu.</p>
        </div>
    </div>
</div>
