商業物理 AI 實驗室如何模擬真實世界的 AI 工具包，以進行創業教育
作者：Thomas Hormaza Dow 教授
Business Physics AI Lab | BusinessPhysics.ai 創辦人
隨著創造性人工智能快速重塑創業版圖，商學院的回應不僅僅是更新教科書，他們還需要體驗式工具包，讓學生能夠像現代創始人一樣思考、測試和建立。這就是我們最近在商業物理 AI 實驗室進行模擬的願景：假設一個理想的 AI 實驗室是什麼樣的？ 創業學生 AI 工具包 可能的樣子，並示範如何在真實世界的學術環境中運作。
我們製作的並非完成或完全驗證過的課程，而是一個模擬原型、一個以實踐為基礎的教育假設，目的在於激發進一步的改進。其結果是一個實際操作的學習模式，反映了如何將 AI 整合到行銷、營運、財務、客戶服務和策略中，讓學生和教育工作者都能輕鬆掌握。
模擬真實的商學院環境（行動中的假設）
我們不只是理論，還進行了模擬。使用商業物理實驗室的教育建模框架，我們提出了以下問題： 如果今天將這個 AI 工具包部署在真正的商學院教室裡，會發生什麼事？
值得注意的是 這裡所描述的一切都是 假設這一模式是通過模擬形成的，尚未在現實教室中進行實地測試。儘管如此，根據迭代設計循環、同儕反饋和反思性學習分析，我們的模型顯示可能會出現以下情況：
- 強烈的參與 當工具包被介紹為實用的企業創建指南時，學生和教師都表示非常滿意。
- 穩固的 AI 流暢度 到學期結束時，學生將從瞭解基本工具轉變為在頂尖專案中部署這些工具。
- 用於較深工程的腳手架 例如創業模擬、駭客競賽和客戶原型。
- 實際的實習準備 尤其是在人工智能驅動的行銷、財務、營運和法律工作流程方面。
- 基礎 未來的微型認證 和專業軌道 (行銷中的 AI, AI 與財務, 無程式碼 AI 原型設計等）。
這就是模擬在創業教育中的力量：在廣泛實施之前，我們可以建立成果模型、找出優點，並負責任地進行迭代。
模擬效果良好的地方
我們的內部評估揭示了工具包中的幾項優異功能，所有這些功能都可以為高等教育中的其他課程設計者或創新領導者提供指導：
| 類別 | 優勢 |
|---|---|
| 結構與流程 | 從基礎概念到進階實際應用的邏輯模組化進程。 |
| 現實主義 | 鼓勵「從小做起」，使用試用版和免費工具，這正是精益企業家的運作方式。 |
| 跨功能整合 | AI 用例涵蓋行銷、財務、營運、法律和策略，提供全景式的業務觀點。 |
| 案例研究 | Netflix、Airbnb 和亞馬遜等耳熟能詳的公司，將抽象的人工智慧構想賦予親切的成功故事。 |
| AI 能力焦點 | 優先考量軟硬技能：AI 讀寫能力、適應力、道德推理和資料解讀。 |
| 工具包 | 每個學生都可以使用：ChatGPT (free-tier), Llama2, Teachable Machine, OpenCV 等。 |
| 技術堆疊 | 真正的初創公司使用的真正工具：Python、Colab、VS Code 和 Jupyter Notebooks。 |
| 治理與道德 | 減少偏見、可解釋性和資料隱私等關鍵主題貫穿整個過程。 |
| Capstone 整合 | 專案模擬真實世界的客戶挑戰，讓學生為實習和構想做好準備。 |
創業學員的 AI 工具包內有什麼？
的 創業學生 AI 工具包 的結構是要讓學習者從基礎理解到實際應用，同時注重敏捷性、可及性和合乎道德的 AI 整合。以下是課程內容的快速細分：
AI 整合的基礎
- 定義業務需求與 AI 目標
從自動化到分析，學生首先要找出其商業模式中人工智能可以改善成果的低效率和機會。 - 研究 AI 技術
學員將探索競爭對手如何使用 AI，以及如何區分現成與客製化解決方案。 - 評估資料就緒程度
強調資料結構、清潔度、隱私權合規性 (GDPR、PIPEDA)，以及如何準備資料供 AI 使用。 - 探索 AI 選項
工具包概述，包含財務 (如 Vic.ai)、行銷 (如 HubSpot AI) 和營運 (如 Inventory Planner) 等領域的真實工具，以比較功能。
從試驗到實施
- 使用 AI 領航員從小事做起
學生學習如何在擴大規模之前，先在一個可管理的區域測試 AI 工具 - 這是企業創新的重要敏捷原則。 - 建立正確的 AI 團隊
介紹 AI 專案經理等關鍵角色，但會針對學生團隊進行調整 (例如：工具整合人員、資料分析實習生)。 - 監控和擴展 AI
教您如何設定 KPI、衡量 ROI，並根據結果迭代或擴大 AI 的使用。
橫跨業務模式的 AI
- AI 用於創意驗證及市場研究
學生使用 SparkToro 和 ChatGPT 等工具模擬客戶回饋，並進行 SWOT 分析。 - AI 在財務預測中的應用
涵蓋 DataRobot、Anaplan 等工具，以及量子運算作為未來前瞻性的思考實驗。 - AI 的整合構想
包括動態定價模式、多語言聊天機器人和自動化潛在客戶創造系統 - 所有這些都是供學生實習的案例構想。
AI 的功能性應用
- 行銷:從 Google Smart Bidding 的廣告最佳化，到 Jasper AI 的內容產生，以及 IBM Watson 的預測分析。
- 財務:涵蓋自動化簿記、詐欺偵測和預測預報。
- 營運:強調供應鏈最佳化、流程自動化和數位雙胞胎。
- 客戶服務:使用 AI 聊天機器人和情感分析提供可擴充的支援。
- 市場研究:教導使用 AI 平台進行趨勢分析和競爭者監控。
- 商業法:學生探索人工智慧在合約審核 (Kira Systems)、法律研究 (Harvey.ai) 及合規追蹤方面的應用。
策略、課程與課程整合
- 使用 AI 的商業策略
介紹策略目標設定、決策支援和資料驅動的領導力。 - 跨越大學課程的 AI
將 AI 整合至創業、行銷、財務、營運、法律與道德的專門章節。 - 全球與當地商業環境
展示 AI 如何通過 Alibaba AI 和 LocalizeAI 等工具，適應跨國物流和當地文化洞察。 - 談判與溝通中的 AI
學生模擬談判，學習如何整合 AI 驅動的溝通策略。
秘訣、道德與畢業論文
- 學生使用 AI 的秘訣
專注於從免費工具開始、追蹤 KPI，以及透過嘗試與錯誤進行迭代學習。 - 瞭解 AI 的限制
明確的風險觀點：幻覺、偏差、過度依賴，以及人為監督的必要性。 - 道德的 AI 治理
利用 IBM Watson Fairness Toolkit 等工具探討透明度、資料保護和公平性。 - 案例研究與最佳實務
Netflix (推薦)、Airbnb (動態定價) 和 Amazon (供應鏈) 協助學生分析人工智能的實際應用。 - 創業者的 AI 能力
AI 讀寫能力、資料詮釋、適應能力和道德意識被強調為未來就緒的核心技能。
技術工具包
- 核心技術堆疊
介紹 Python、Jupyter、Google Colab 和 VS Code，以及 Scikit-learn、TensorFlow、Keras 和 PyTorch，以進行更深入的建模。 - 適用於企業的免費 AI 工具
學生可使用 Llama2、ChatGPT、OpenCV、Teachable Machine、RASA 和 Botpress。無成本、無障礙。
課程結構與路線圖
- 專案式學習架構
學生從初學到進階：- Python 程式語言
- 資料分析報告
- 聊天機開發
- 市場與財務 AI 個案研究
- 人力資源自動化情境
- 期末畢業簡報
- 評估架構
包括：- 程式設計的挑戰
- 案例分析
- 偏差緩解評估
- 畢業專案評估
- 產業合作報告
- 實施路線圖
對於教師和機構：包括設定 AI 工具、課程模組、回饋迴圈和持續更新。
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