Ответы на вопросы из коллекции "Управление собственным бизнесом в цифровом предпринимательстве"

Верно ли утверждение, что Big Data позволяет обрабатывать данные в режиме реального времени?

• Верно, технологии Big Data (например, Apache Kafka, Spark Streaming) поддерживают потоковую обработку данных
• Неверно, Big Data работает только с архивными данными
• Верно, но только для небольших объёмов данных (до 1 ГБ)
• Неверно, реальное время обработки возможно только на квантовых компьютерах

Верно ли утверждение, что Блокчейн обеспечивает прозрачность и безопасность транзакций?

• Верно, благодаря децентрализованной структуре и криптографическому шифрованию
• Неверно, блокчейн менее безопасен, чем традиционные базы данных
• Верно, но только в частных (permissioned) блокчейнах
• Неверно, прозрачность транзакций противоречит их безопасности

Верно ли утверждение, что государственная поддержка в России не играет роли в цифровой трансформации?

• Верно – цифровизация происходит исключительно за счет частных компаний
• Неверно – государство активно финансирует программы, создает регуляторные условия и инфраструктуру для цифровизации
• Верно, но только в IT-секторе
• Неверно – господдержка есть, но только для госкомпаний

Верно ли утверждение, что ИИ может использоваться для автоматизации рутинных задач?

• Неверно, ИИ способен выполнять только творческие задачи
• Верно, но исключительно в IT-сфере
• Неверно, автоматизация возможна только с помощью традиционного программирования
• Верно, ИИ эффективно автоматизирует повторяющиеся процессы, снижая нагрузку на человека

Верно ли утверждение, что ИИ может использоваться для улучшения клиентского опыта?

• Верно, ИИ персонализирует сервис, ускоряет поддержку и прогнозирует потребности клиентов
• Неверно, ИИ только усложняет взаимодействие с клиентами
• Верно, но исключительно в онлайн-рознице
• Неверно, клиентский опыт зависит только от человеческого фактора

Верно ли утверждение, что ИИ не может анализировать большие объёмы данных?

• Верно, ИИ ограничен в возможностях обработки данных, как и человек
• Неверно, анализ больших данных (Big Data) — одно из ключевых применений ИИ
• Верно, но только для структурированных данных
• Неверно, однако анализ возможен лишь при наличии квантовых компьютеров

Верно ли утверждение, что искусственный интеллект (ИИ) используется только в финансовой сфере?

• Верно, ИИ применяется исключительно для прогнозирования курсов валют и анализа акций
• Неверно, ИИ широко используется в медицине, транспорте, образовании и других областях
• Верно, другие сферы слишком сложны для автоматизации
• Неверно, ИИ вообще не применяется в финансовой сфере

Верно ли утверждение, что искусственный интеллект (ИИ) может использоваться для персонализации услуг на цифровых платформах?

• Верно – ИИ анализирует поведение пользователей и адаптирует контент/услуги под их потребности
• Неверно – персонализация возможна только при ручной настройке
• Верно, но исключительно для развлекательного контента
• Неверно – ИИ применяется только для автоматизации, а не персонализации

Верно ли утверждение, что использование цифровых платформ не требует инвестиций в IT-инфраструктуру?

• Верно – облачные сервисы (SaaS) позволяют работать без собственных серверов и IT-отдела
• Неверно – даже базовое использование платформ требует затрат на оборудование или ПО
• Верно, но только для социальных сетей
• Неверно – цифровые платформы бесплатны для всех МСП

Верно ли утверждение, что машинное обучение используется только в финансовой сфере?

• Верно, машинное обучение применяется исключительно для анализа фондовых рынков
• Неверно, машинное обучение широко используется в медицине, ритейле, промышленности и других областях
• Верно, но только в крупных инвестиционных банках
• Неверно, оно вообще не применяется

Верно ли утверждение, что обучение с учителем использует размеченные данные?

• Верно, для обучения с учителем необходимы данные с метками (правильными ответами)
• Неверно, такой метод работает только с неразмеченными данными
• Верно, но исключительно для задач классификации изображений
• Неверно, метки требуются только при обучении без учителя

Верно ли утверждение, что одним из вызовов цифровой трансформации является сопротивление сотрудников изменениям?

• Верно – исследования показывают, что человеческий фактор (страх перед новыми технологиями, нежелание переучиваться) часто тормозит цифровизацию
• Неверно – сотрудники всегда сразу принимают инновации
• Верно, но только в государственных учреждениях
• Неверно – сопротивление возникает только у топ-менеджмента

Верно ли утверждение, что рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для работы с последовательными данными?

• Неверно, RNN применяются только для классификации изображений
• Верно, но исключительно для текстов на английском языке
• Неверно, все последовательные задачи теперь решают трансформеры
• Верно, RNN специально разработаны для обработки последовательностей благодаря цикличным связям

Верно ли утверждение, что риски кибербезопасности не являются проблемой при цифровой трансформации?

• Верно – современные технологии полностью исключают киберугрозы
• Верно, но только для малого бизнеса
• Неверно – цифровая трансформация увеличивает поверхность атак, требуя инвестиций в защиту данных
• Неверно – киберриски актуальны только для госсектора

Верно ли утверждение, что Сбербанк является примером успешной цифровой трансформации в России?

• Верно – Сбербанк радикально изменил бизнес-модель, внедрив ИИ, экосистему и цифровые сервисы
• Неверно – Сбербанк остался традиционным банком без инноваций
• Верно, но только в розничном банкинге
• Неверно – цифровая трансформация Сбера оказалась провальной

Верно ли утверждение, что сверточные нейронные сети (CNN) используются для анализа изображений?

• Верно, CNN специально разработаны для обработки изображений благодаря архитектуре с сверточными слоями
• Неверно, CNN применяются только для обработки текстовых данных
• Верно, но исключительно для чёрно-белых изображений
• Неверно, CNN устарели и заменены трансформерами во всех задачах

Верно ли утверждение, что социальные сети, такие как ВКонтакте, могут использоваться для продвижения брендов?

• Верно, но исключительно для крупных корпораций
• Неверно – соцсети подходят только для личного общения
• Верно – ВКонтакте предоставляет инструменты для таргетированной рекламы, вовлечения аудитории и анализа поведения потребителей
• Неверно – алгоритмы ВКонтакте блокируют коммерческий контент

Верно ли утверждение, что узкий ИИ способен выполнять только одну конкретную задачу?

• Верно, узкий ИИ (Weak AI) специализируется на решении строго определённых задач
• Неверно, узкий ИИ обладает универсальным интеллектом как человек
• Верно, но только если эта задача связана с обработкой изображений
• Неверно, современные узкие ИИ могут одновременно выполнять любые задачи

Верно ли утверждение, что цифровая трансформация в России охватывает только крупные компании, а малый и средний бизнес не участвует в этом процессе?

• Верно – цифровизация требует больших инвестиций, доступных только корпорациям
• Неверно – малый и средний бизнес (МСБ) активно внедряет цифровые решения при поддержке государства и облачных сервисов
• Верно, но исключительно в Москве и Санкт-Петербурге
• Неверно – МСБ полностью отказался от цифровых технологий

Верно ли утверждение, что цифровые платформы не предоставляют инструменты для анализа данных?

• Верно – аналитика доступна только через сторонние сервисы
• Неверно – большинство платформ встроили инструменты для сбора и визуализации данных
• Верно, но исключительно для платных подписок
• Неверно – анализ данных возможен только при наличии программистов

Верно ли утверждение, что цифровые платформы позволяют малым и средним предприятиям (МСП) выходить на глобальные рынки?

• Верно – цифровые платформы (Amazon, eBay, Alibaba) дают МСП доступ к международным покупателям без значительных инвестиций в логистику и маркетинг
• Неверно – глобальная экспансия требует только офлайн-каналов
• Верно, но исключительно для IT-компаний
• Неверно – цифровизация сокращает рынки сбыта для МСП

Какие аспекты необходимо учитывать при подготовке диджитал-проектов? (Выберите один или несколько правильных ответов)

• Анализ рынка и конкурентов
• Исследование потребностей клиентов
• Выбор местоположения офиса компании
• Оценка рисков
• Разработка KPI

Какие примеры использования цифровых платформ в сервисах по подписке вы можете привести?

• Google Docs – создание документов без модели подписки
• Photoshop – разовые покупки лицензий, а не подписка
• Wikipedia – бесплатный доступ без платных подписок
• Patreon – платформа для монетизации контента через ежемесячные подписки

Какие этапы включает процесс запуска диджитал-проекта? (Выберите один или несколько правильных ответов)

• Развертывание проекта
• Мониторинг и отслеживание
• Реакция на feedback
• Разработка дизайна

Какие этапы включает процесс тестирования диджитал-проекта? (Выберите один или несколько правильных ответов)

• A/B тестирование
• Тестирование пользовательского опыта
• Оптимизация поисковой видимости (SEO)
• Тестирование на уязвимости

Какие этапы включает стратегическое планирование диджитал-проекта? (Выберите один или несколько правильных ответов)

• Определение целей и метрик
• Анализ конкурентов
• SWOT-анализ
• Разработка дизайна

Какие этапы включает техническая разработка диджитал-проекта? (Выберите один или несколько правильных ответов)

• Выбор технологий
• Разработка Back-End и Front-End
• Тестирование и отладка
• Оптимизация поисковой видимости

Какой главный пример использования машинного обучения в финансовом секторе вы можете привести?

Какой из перечисленных вызовов не связан с использованием ИИ в бизнесе?

• Этические вопросы, связанные с предвзятостью алгоритмов
• Угроза безработицы из-за автоматизации труда
• Увеличение количества физических офисов
• Высокие затраты на внедрение и поддержку ИИ-решений

Какой из перечисленных вызовов не связан с использованием машинного обучения?

• Переобучение модели (overfitting)
• Недостаток качественных данных для обучения
• Увеличение количества физических офисов
• Этические вопросы, связанные с предвзятостью алгоритмов

Какой из перечисленных вызовов не связан с использованием цифровых платформ для МСП?

• Высокая конкуренция на платформах
• Зависимость от изменений алгоритмов платформ
• Увеличение количества физических магазинов
• Проблемы с кибербезопасностью и защитой данных

Какой из перечисленных примеров не относится к применению IoT в промышленности?

• Мониторинг состояния оборудования в реальном времени
• оптимизация производственных процессов с помощью датчиков
• Управление запасами на основе данных о потреблении
• Увеличение количества физических складов

Какой из перечисленных примеров не относится к успешному применению ИИ в бизнесе?

• Использование ИИ для создания чат-ботов в службе поддержки клиентов
• Увеличение количества физических магазинов за счет ИИ
• Использование ИИ для оптимизации маршрутов доставки и снижения затрат на логистику
• Применение ИИ для анализа медицинских изображений и диагностики заболеваний

Компания «ЛогистикПро» — небольшой логистический оператор, который хочет использовать цифровые платформы для оптимизации своих услуг и привлечения новых клиентов. Руководство планирует внедрить облачные технологии для управления данными и использовать маркетплейсы для продвижения услуг. Однако у компании есть проблемы с интеграцией новых технологий и недостатком квалифицированных кадров. Какие шаги следует предпринять для успешного использования цифровых платформ, учитывая проблемы с интеграцией? Какие облачные технологии наиболее подходят для управления логистическими данными? Какие маркетплейсы можно использовать для продвижения логистических услуг?

• Провести обучение сотрудников, начать с небольших пилотных проектов и постепенно внедрять облачные технологии. Использовать облачные платформы, такие как Microsoft Azure или Google Cloud, для хранения и анализа данных. Использовать платформы, такие как Upwork или Freelancer, для продвижения услуг среди малого и среднего бизнеса.
• Игнорировать проблемы с интеграцией и начать внедрение облачных технологий без подготовки. Использовать только локальные серверы для хранения данных. Использовать только социальные сети, такие как ВКонтакте, для продвижения услуг.
• Провести анализ текущего состояния, но не обучать сотрудников, чтобы сэкономить время. Использовать только ручные методы для управления данными. Использовать только платформы для аренды жилья, такие как Airbnb, для продвижения услуг.

Компания «ЛогистикПро» занимается логистикой и доставкой грузов. Руководство компании решило внедрить цифровую трансформацию, чтобы оптимизировать маршруты доставки, снизить затраты на топливо и улучшить качество обслуживания клиентов. Однако у компании есть проблемы с интеграцией новых технологий в существующие системы, а также с обучением сотрудников. Какие технологии наиболее подходят для оптимизации маршрутов доставки? Как можно интегрировать новые технологии в существующие системы без сбоев? Какие шаги следует предпринять для обучения сотрудников новым цифровым навыкам?

• Использовать системы на основе искусственного интеллекта для анализа данных о маршрутах и погодных условиях. Провести поэтапное внедрение технологий, начиная с тестовых проектов, чтобы минимизировать риски. Организовать тренинги и курсы для сотрудников, чтобы они могли освоить новые технологии.
• Внедрить интернет вещей (IoT) для отслеживания местоположения грузов. Полностью заменить существующие системы на новые, чтобы избежать проблем с интеграцией. Нанять новых сотрудников, которые уже обладают необходимыми навыками.
• Использовать большие данные для анализа маршрутов, но не внедрять новые технологии. Игнорировать проблемы интеграции и продолжить использование старых систем. Провести одноразовый тренинг для сотрудников и не уделять этому больше внимания.

Компания «ЛогистикПро» занимается логистикой и доставкой грузов. Руководство компании решило внедрить искусственный интеллект (ИИ) для оптимизации маршрутов доставки, снижения затрат на топливо и улучшения качества обслуживания клиентов. Однако у компании есть проблемы с интеграцией новых технологий в существующие системы, а также с обучением сотрудников. Какие технологии ИИ наиболее подходят для оптимизации маршрутов доставки? Как можно интегрировать ИИ в существующие системы без сбоев? Какие шаги следует предпринять для обучения сотрудников новым цифровым навыкам, связанным с ИИ?

• Использовать системы на основе машинного обучения для анализа данных о маршрутах и погодных условиях. Провести поэтапное внедрение технологий, начиная с тестовых проектов, чтобы минимизировать риски. Организовать тренинги и курсы для сотрудников, чтобы они могли освоить новые технологии.
• Внедрить системы глубокого обучения для отслеживания местоположения грузов. Полностью заменить существующие системы на новые, чтобы избежать проблем с интеграцией. Нанять новых сотрудников, которые уже обладают необходимыми навыками.
• Использовать большие данные для анализа маршрутов, но не внедрять новые технологии. Игнорировать проблемы интеграции и продолжить использование старых систем. Провести одноразовый тренинг для сотрудников и не уделять этому больше внимания.

Компания «ЛогистикПро» планирует запустить диджитал-проект, направленный на оптимизацию логистических процессов. Руководство хочет внедрить систему автоматизации маршрутов доставки и улучшить взаимодействие с клиентами через онлайн-платформу. Однако у компании есть проблемы с интеграцией новых технологий и недостатком квалифицированных кадров. Какие шаги следует предпринять для успешной подготовки диджитал-проекта, учитывая проблемы с интеграцией и кадрами? Какие технологии наиболее подходят для автоматизации логистических процессов? Какие этапы стратегического планирования необходимо провести перед запуском проекта?

• Игнорировать проблемы с интеграцией и начать внедрение технологий без предварительного анализа. Использовать только облачные технологии для хранения данных. Провести только анализ конкурентов.
• Провести анализ текущего состояния, но не обучать сотрудников, чтобы сэкономить время. Использовать только ручные методы для оптимизации маршрутов доставки. Провести только SWOT-анализ.
• Провести анализ текущего состояния, обучить сотрудников и разработать стратегию интеграции новых технологий. Использовать системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации маршрутов доставки. Провести SWOT-анализ, определить цели и метрики, а также проанализировать конкурентов.

Компания «Розничный Гигант» — небольшой интернет-магазин, который хочет увеличить продажи через цифровые платформы. Руководство планирует использовать маркетплейсы и социальные сети для привлечения новых клиентов. Однако у компании есть проблемы с конкуренцией и недостатком знаний о том, как эффективно использовать цифровые платформы. Какие шаги следует предпринять для успешного использования цифровых платформ, учитывая высокую конкуренцию? Какие стратегии можно использовать для продвижения товаров на маркетплейсах? Какие инструменты социальных сетей можно использовать для увеличения вовлеченности клиентов?

• Провести анализ конкурентов, определить уникальные преимущества товаров и использовать таргетированную рекламу. Использовать программы лояльности, скидки и персонализированные рекомендации на маркетплейсах. Использовать инструменты, такие как Stories и таргетированную рекламу.
• Игнорировать конкуренцию и сосредоточиться только на снижении цен. Использовать только бесплатные методы продвижения, такие как посты в социальных сетях. Не использовать аналитические инструменты, чтобы сэкономить время.
• Вложить весь бюджет в рекламу на одной платформе, такой как Wildberries. Использовать только платформы для фриланса, такие как Upwork, для продвижения товаров. Использовать только ручные методы для анализа данных, такие как опросы клиентов.

Компания «Розничный Гигант» планирует запустить новый диджитал-проект, направленный на улучшение взаимодействия с клиентами через мобильное приложение. Руководство хочет использовать Data-driven подход для анализа поведения клиентов и персонализации предложений. Однако у компании есть проблемы с качеством данных и интеграцией новых технологий в существующие системы. Какие шаги следует предпринять для успешной подготовки диджитал-проекта, учитывая проблемы с качеством данных? Как можно использовать Data-driven подход для улучшения взаимодействия с клиентами? Какие этапы тестирования необходимо провести перед запуском мобильного приложения?

• Провести анализ текущего состояния данных, очистить и структурировать их для дальнейшего использования. Использовать данные о покупках клиентов для создания персонализированных рекомендаций и предложений. Провести A/B тестирование, тестирование пользовательского опыта (UX) и тестирование на уязвимости.
• Игнорировать проблемы с данными и начать разработку приложения без предварительного анализа. Использовать Data-driven подход для увеличения цен на товары. Провести только тестирование дизайна приложения.
• Провести анализ данных, но не очищать их, чтобы сэкономить время. Использовать Data-driven подход для отслеживания местоположения клиентов. Провести только тестирование на уязвимости.

Компания «Розничный Гигант» решила внедрить искусственный интеллект (ИИ) в своих магазинах, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Руководство планирует использовать ИИ для анализа покупательского поведения, внедрить системы самообслуживания и мобильные приложения для клиентов. Однако у компании есть проблемы с кибербезопасностью, так как ранее были случаи утечки данных клиентов. Какие меры следует предпринять для обеспечения кибербезопасности при внедрении ИИ? Как можно использовать ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами? Какие преимущества даст внедрение систем самообслуживания и мобильных приложений на основе ИИ?

• Внедрить многоуровневую систему защиты данных, включая шифрование и регулярный аудит безопасности. Анализировать данные о покупках клиентов, чтобы предлагать персонализированные скидки и рекомендации. Ускорение процесса обслуживания клиентов и снижение нагрузки на персонал.
• Увеличить бюджет на маркетинг, чтобы привлечь больше клиентов. Использовать ИИ для увеличения цен на товары. Снижение затрат на персонал за счет полной автоматизации магазинов.
• Игнорировать проблемы кибербезопасности, так как это замедлит процесс внедрения технологий. Использовать ИИ для отслеживания местоположения клиентов. Полная замена персонала на роботов для обслуживания клиентов.

Компания «Розничный Гигант» решила внедрить машинное обучение (ML) в своих магазинах, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Руководство планирует использовать ML для анализа покупательского поведения, внедрить системы самообслуживания и мобильные приложения для клиентов. Однако у компании есть проблемы с кибербезопасностью, так как ранее были случаи утечки данных клиентов. Какие меры следует предпринять для обеспечения кибербезопасности при внедрении ML? Как можно использовать ML для улучшения взаимодействия с клиентами? Какие преимущества даст внедрение систем самообслуживания и мобильных приложений на основе ML?

• Внедрить многоуровневую систему защиты данных, включая шифрование и регулярный аудит безопасности. Анализировать данные о покупках клиентов, чтобы предлагать персонализированные скидки и рекомендации. Ускорение процесса обслуживания клиентов и снижение нагрузки на персонал.
• Увеличить бюджет на маркетинг, чтобы привлечь больше клиентов. Использовать ML для увеличения цен на товары. Снижение затрат на персонал за счет полной автоматизации магазинов.
• Игнорировать проблемы кибербезопасности, так как это замедлит процесс внедрения технологий. Использовать ML для отслеживания местоположения клиентов. Полная замена персонала на роботов для обслуживания клиентов.

Компания «Розничный Гигант» решила внедрить цифровую трансформацию в своих магазинах, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Руководство планирует использовать большие данные для анализа покупательского поведения, внедрить системы самообслуживания и мобильные приложения для клиентов. Однако у компании есть проблемы с кибербезопасностью, так как ранее были случаи утечки данных клиентов. Какие меры следует предпринять для обеспечения кибербезопасности при внедрении цифровых технологий? Как можно использовать большие данные для улучшения взаимодействия с клиентами? Какие преимущества даст внедрение систем самообслуживания и мобильных приложений?

• Внедрить многоуровневую систему защиты данных, включая шифрование и регулярный аудит безопасности. Анализировать данные о покупках клиентов, чтобы предлагать персонализированные скидки и рекомендации. Ускорение процесса обслуживания клиентов и снижение нагрузки на персонал.
• Увеличить бюджет на маркетинг, чтобы привлечь больше клиентов. Использовать большие данные для увеличения цен на товары. Снижение затрат на персонал за счет полной автоматизации магазинов.
• Игнорировать проблемы кибербезопасности, так как это замедлит процесс внедрения технологий. Использовать большие данные для отслеживания местоположения клиентов. Полная замена персонала на роботов для обслуживания клиентов.

Компания «Розничный Гигант» решила внедрить цифровую трансформацию в своих магазинах, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Руководство планирует использовать большие данные для анализа покупательского поведения, внедрить системы самообслуживания и мобильные приложения для клиентов. Однако у компании есть проблемы с кибербезопасностью, так как ранее были случаи утечки данных клиентов. Какие меры следует предпринять для обеспечения кибербезопасности при внедрении цифровых технологий? Как можно использовать большие данные для улучшения взаимодействия с клиентами? Какие преимущества даст внедрение систем самообслуживания и мобильных приложений?

• Внедрить многоуровневую систему защиты данных, включая шифрование и регулярный аудит безопасности. Анализировать данные о покупках клиентов, чтобы предлагать персонализированные скидки и рекомендации. Ускорение процесса обслуживания клиентов и снижение нагрузки на персонал.
• Увеличить бюджет на маркетинг, чтобы привлечь больше клиентов. Использовать большие данные для увеличения цен на товары. Снижение затрат на персонал за счет полной автоматизации магазинов.
• Игнорировать проблемы кибербезопасности, так как это замедлит процесс внедрения технологий. Использовать большие данные для отслеживания местоположения клиентов. Полная замена персонала на роботов для обслуживания клиентов.

Компания «ТехноПрогресс» — небольшой производитель экологически чистых товаров для дома. Руководство компании хочет использовать цифровые платформы для выхода на новые рынки и увеличения продаж. Однако у компании ограничен бюджет на маркетинг и нет опыта работы с цифровыми платформами. Какие шаги следует предпринять для успешного использования цифровых платформ, учитывая ограниченный бюджет? Какие цифровые платформы наиболее подходят для продвижения экологически чистых товаров? Какие инструменты цифровых платформ можно использовать для анализа данных о продажах?

• Начать с бесплатных или недорогих платформ, таких как социальные сети, и постепенно расширять присутствие на маркетплейсах. Использовать платформы, такие как Etsy или Amazon, которые поддерживают экологически чистые товары и имеют широкую аудиторию. Использовать аналитические инструменты, предоставляемые платформами, для отслеживания продаж, поведения клиентов и эффективности маркетинговых кампаний.
• Игнорировать цифровые платформы и сосредоточиться на традиционных методах маркетинга, таких как реклама в газетах. Использовать только платформы для фриланса, такие как Upwork, для найма маркетологов. Не использовать аналитические инструменты, чтобы сэкономить время.
• Вложить весь бюджет в одну платформу, такую как Amazon, и не использовать другие каналы. Использовать только социальные сети, такие как TikTok, для продвижения товаров. Использовать только ручные методы для анализа данных, такие как опросы клиентов.

Компания «ТехноПрогресс» занимается производством промышленного оборудования. Руководство компании решило начать процесс цифровой трансформации, чтобы повысить эффективность производства, улучшить качество продукции и сократить издержки. Однако в компании существует сопротивление со стороны сотрудников, которые боятся потерять работу из-за автоматизации процессов. Кроме того, у компании ограничен бюджет на внедрение новых технологий. Какие шаги следует предпринять руководству компании для успешной цифровой трансформации, учитывая сопротивление сотрудников? Как можно минимизировать затраты на внедрение цифровых технологий? Какие технологии наиболее подходят для автоматизации процессов в производственной компании?

• Провести обучение сотрудников, чтобы они могли адаптироваться к новым технологиям, и объяснить преимущества цифровой трансформации. Использовать облачные решения и открытое программное обеспечение для снижения затрат. Внедрить интернет вещей (IoT) для мониторинга оборудования и большие данные для анализа производственных процессов.
• Уволить сотрудников, которые сопротивляются изменениям, и нанять новых, более квалифицированных. Взять кредит для финансирования цифровой трансформации. Внедрить искусственный интеллект для полной автоматизации производства.
• Игнорировать сопротивление сотрудников и продолжить внедрение технологий без их участия. Сократить бюджет на маркетинг, чтобы выделить больше средств на цифровую трансформацию. Использовать роботизированные системы для замены человеческого труда на производстве.

Компания «ТехноПрогресс» занимается производством промышленного оборудования. Руководство компании решило внедрить машинное обучение (ML) для оптимизации производственных процессов, улучшения качества продукции и снижения издержек. Однако в компании существует сопротивление со стороны сотрудников, которые боятся потерять работу из-за автоматизации процессов. Кроме того, у компании ограничен бюджет на внедрение новых технологий. Какие шаги следует предпринять руководству компании для успешного внедрения машинного обучения, учитывая сопротивление сотрудников? Как можно минимизировать затраты на внедрение ML? Какие алгоритмы машинного обучения наиболее подходят для оптимизации производственных процессов?

• Провести обучение сотрудников, чтобы они могли адаптироваться к новым технологиям, и объяснить преимущества внедрения ML. Использовать облачные решения и открытое программное обеспечение для снижения затрат. Внедрить алгоритмы кластеризации для анализа данных и оптимизации производственных процессов.
• Уволить сотрудников, которые сопротивляются изменениям, и нанять новых, более квалифицированных. Взять кредит для финансирования внедрения ML. Внедрить алгоритмы глубокого обучения для полной автоматизации производства.
• Игнорировать сопротивление сотрудников и продолжить внедрение технологий без их участия. Сократить бюджет на маркетинг, чтобы выделить больше средств на внедрение ML. Использовать алгоритмы линейной регрессии для анализа данных и оптимизации процессов.

Компания «ТехноПрогресс» планирует запустить новый диджитал-проект, направленный на оптимизацию внутренних бизнес-процессов. Руководство компании хочет внедрить цифровые технологии для автоматизации рутинных задач, улучшения взаимодействия между отделами и повышения общей эффективности. Однако у компании ограничен бюджет, и существует сопротивление со стороны сотрудников, которые боятся изменений. Какие шаги следует предпринять для успешной подготовки диджитал-проекта, учитывая ограниченный бюджет и сопротивление сотрудников? Какие методологии управления проектами наиболее подходят для реализации данного диджитал-проекта? Какие KPI можно использовать для оценки успешности проекта?

• Провести анализ текущего состояния компании, определить SMART-цели и разработать стратегию с учетом ограниченного бюджета. Использовать методологии Agile и Scrum для гибкого управления проектом. Включить такие KPI, как снижение времени выполнения задач, повышение удовлетворенности сотрудников и сокращение операционных издержек.
• Игнорировать сопротивление сотрудников и начать внедрение технологий без их участия. Использовать методологию Waterfall для строгого поэтапного выполнения проекта. Включить такие KPI, как увеличение количества офисных помещений и рост числа сотрудников.
• Провести обучение сотрудников, чтобы они могли адаптироваться к изменениям, и объяснить преимущества проекта.

Назовите первостепенный пример успешного применения машинного обучения в маркетинге

Основные этапы цифровой трансформации
A. Диагностика и анализ текущего состояния
B. Разработка стратегии
C. Внедрение технологий
D. Обучение и адаптация сотрудников
E. Мониторинг и оптимизация
F. Оценка процессов, технологий и уровня цифровой зрелости компании
G. Определение целей и приоритетов трансформации, выбор технологий
H. Использование облачных вычислений, больших данных, искусственного интеллекта и интернета вещей
I. Развитие цифровых навыков у персонала для работы с новыми технологиями
J. Оценка эффективности внедренных решений и внесение корректировок

Приведите пример использования ИИ в производстве.

• Walmart – оптимизация цепочек поставок с помощью ИИ-прогнозирования спроса
• Netflix – рекомендации фильмов для пользователей
• Tesla – автономные автомобили без применения в производстве
• VK – алгоритмы ленты новостей

Приведите пример успешного использования цифровых платформ в социальных сетях.

• TikTok – вирусные челленджи и реклама через Influencer Marketing
• Microsoft Excel – анализ данных без интеграции с соцсетями
• Wikipedia – создание контента без маркетинговой стратегии
• Google Поиск – продвижение без вовлечения аудитории

Приведите пример успешного применения ИИ в маркетинге.

• Google – алгоритмы поиска без персонализации
• Tesla – автономное вождение без маркетинговой составляющей
• Wikipedia – ручная модерация контента
• Amazon – система рекомендаций на основе покупок и просмотров

Соотнесите вызовы, связанные с использованием ИИ, с их описанием:
A. Этические вопросы
B. Угроза безработицы
C. Высокие затраты на внедрение
D. Недостаток качественных данных
E. Проблемы с интерпретируемостью моделей
F. Возможность дискриминации или несправедливых решений из-за предвзятости алгоритмов
G. Замена человеческого труда на автоматизированные системы, что может привести к сокращению рабочих мест
H. Значительные инвестиции в технологии, обучение персонала и поддержку ИИ-решений
I. Недостаточное количество или низкое качество данных для обучения моделей
J. Сложность понимания и объяснения решений, принимаемых ИИ (проблема "черного ящика")

Соотнесите государственные программы или инициативы с их описанием:
A. Программа "Цифровая экономика Российской Федерации"
B. Национальная технологическая инициатива (НТИ)
C. Гранты и налоговые льготы для IT-компаний
D. Развитие цифровой инфраструктуры в регионах
E. Программа, направленная на развитие цифровых технологий и поддержку стартапов
F. Инициатива, которая предоставляет финансирование для развития инновационных технологий
G. Меры поддержки, включающие снижение налоговой нагрузки для IT-компаний
H. Проекты по расширению доступа к интернету и цифровым услугам в удаленных регионах

Соотнесите понятия с их определениями
A. Машинное обучение
B. Нейронные сети
C. Обучение с учителем
D. Кластеризация
E. Подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании алгоритмов, способных обучаться на основе данных
F. Модели, вдохновлённые биологическими нейронами, которые способны имитировать работу человеческого мозга.
G. Метод машинного обучения, использующий размеченные данные для обучения модели
H. Метод машинного обучения, используемый для группировки данных по их схожести

Соотнесите понятия с их определениями (2 вопроса):
A. Большие данные (Big Data)
B. Искусственный интеллект (AI)
C. Кибербезопасность (Cybersecurity)
D. Экосистема (Ecosystem)
E. Сеть взаимодействующих организаций, технологий и пользователей
F. Технологии, позволяющие машинам выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта
G. Защита систем, сетей и данных от кибератак
H. Сеть взаимодействующих организаций, технологий и пользователей

Соотнесите понятия с их определениями (2 вопроса):
A. Big Data (большие данные)
B. Блокчейн
C. Виртуальная реальность (VR)
D. Кибербезопасность
E. Технология обработки массивов данных для выявления скрытых закономерностей и трендов
F. Распределённая технология хранения данных, обеспечивающая их безопасность и прозрачность
G. Технология создания искусственного мира с полным эффектом погружения
H. Меры защиты данных и цифровой инфраструктуры от несанкционированного доступа

Соотнесите понятия с их определениями:
A. Машинное обучение
B. Глубокое обучение
C. Автоматизация
D. Чат-бот
E. Область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов, позволяющих системам обучаться на основе данных.
F. Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных
G. Использование технологий для выполнения задач без человеческого вмешательства
H. Программа, использующая искусственный интеллект для общения с пользователями через текстовые или голосовые интерфейсы

Соотнесите преимущества и недостатки диджитализации услуг с их описанием:
A. Преимущество: Ускорение процессов
B. Преимущество: Увеличение доступности
C. Недостаток: Технические сбои
D. Недостаток: Необходимость цифровой грамотности
E. Недостаток: Риск утечки данных
F. Быстрое предоставление услуг через онлайн-платформы, например, электронные очереди или онлайн-записи
G. Возможность доступа к услугам из любой точки мира, включая удаленные регионы
H. Возможность сбоев в работе систем, что может привести к остановке услуг
I. Необходимость обучения пользователей для эффективного использования цифровых сервисов
J. Угроза конфиденциальности данных из-за хакерских атак или утечек

Соотнесите преимущества использования ИИ в бизнесе с их описанием:
A. Автоматизация рутинных задач
B. Анализ больших объемов данных
C. Улучшение клиентского опыта
D. Оптимизация процессов и снижение издержек
E. Прогнозирование и принятие решений
F. Использование ИИ для обработки транзакций, управления документами и других повторяющихся задач
G. Возможность анализировать огромные массивы данных для выявления закономерностей и трендов
H. Персонализация предложений и улучшение взаимодействия с клиентами через чат-боты и рекомендательные системы
I. Снижение затрат на производство и логистику за счет оптимизации процессов
J. Прогнозирование спроса, оценка рисков и принятие решений на основе данных

Соотнесите примеры успешного использования цифровых платформ с их описанием:
A. Wildberries
B. Ozon
C. Amazon
D. AliExpress
E. Российский маркетплейс, который предоставляет доступ к миллионам товаров и использует логистическую сеть для доставки.
F. Платформа, которая предлагает программы лояльности и аналитические инструменты для оптимизации продаж.
G. Глобальный маркетплейс, который анализирует поведение пользователей для формирования персонализированных рекомендаций.
H. Китайская платформа, которая позволяет малым предприятиям выходить на международные рынки.

Соотнесите типы машинного обучения с их описанием:
A. Обучение с учителем (Supervised Learning)
B. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
C. Полуобучение (Semi-supervised Learning)
D. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
E. Использует размеченные данные для обучения модели, где для каждого входного значения известен соответствующий выход
F. Работает с неразмеченными данными, выявляя структуры и закономерности без заранее заданных выходных значений
G. Сочетает элементы обучения с учителем и без учителя, используя небольшое количество размеченных данных и большой объем неразмеченных
H. Модель обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая обратную связь в виде наград или штрафов.

Что такое A/B тестирование?

• Методика тестирования, в которой две версии продукта сравниваются для определения наиболее эффективной
• Методология управления проектами
• Технология для анализа данных
• Инструмент для разработки дизайна

Что такое Back-End в разработке диджитал-проектов?

• Клиентская часть сайта или приложения, включая дизайн и интерфейс
• Методология управления проектами
• Серверная часть сайта или приложения, включая базы данных и серверы
• Инструмент для анализа данных

Что такое Front-End в разработке диджитал-проектов?

• Серверная часть сайта или приложения, включая базы данных и серверы
• Клиентская часть сайта или приложения, включая дизайн и интерфейс
• Методология управления проектами
• Инструмент для анализа данных

Что такое GDPR?

• Европейский регламент по защите персональных данных
• Методология управления проектами
• Технология для анализа данных
• Инструмент для разработки дизайна

Что такое SWOT-анализ?

• Методология управления проектами
• Технология для анализа данных
• Инструмент для разработки дизайна
• Методика анализа, включающая оценку сильных сторон, слабостей, возможностей и угроз проекта