Meno a priezvisko:
|
Mgr. Eva Ticina
|
Typ dokumentu:
|
Vedecko/umelecko-pedagogická charakteristika osoby
|
Názov vysokej školy:
|
Univerzita Komenského v Bratislave
|
Sídlo vysokej školy:
|
Šafárikovo námestie 6, 818 06 Bratislava
|
III.a - Zamestnanie-pracovné zaradenie | III.b - Inštitúcia | III.c - Časové vymedzenie |
---|---|---|
Web designer | AsicFox. Ukraine. Kyiv | 1 rok |
Web developer | AsicFox. Ukraine. Kyiv | 1 rok |
Dátová analytička | AdvantISS. Ukraine. Sumy | 6 mesiacov |
Doctorand | KATEDRA INFORMAČNÉHO MANAŽMENTU A PODNIKOVÝCH SYSTÉMOV(Univerzita Komenského) | 3 mesiace |
IV.a - Popis aktivity, názov kurzu (ak išlo o kurz), iné | IV.b - Názov inštitúcie | IV.c - Rok |
---|---|---|
Bc. v Data Science | UI University of Applied Sciences. Germany | 2 |
Busines with China. Kurz zahŕňa znalosti o vývoji webových stránok z hľadiska marketingu a predaja, nastavenie kontextovej a displejovej reklamy v vyhľadávacích sieťach, nastavenie cielenej reklamy na sociálnych sieťach, prácu s analytickými nástrojmi, kontrolu reklamného rozpočtu a jeho optimalizáciu. | Sonimax | 3 mesiace |
Digital Marketing. Základy e-marketingu | Google Digital Garage | 3 mesiace |
Web Design Junior. Pokročilé kurzy dizajnu UI/UX | Projector | 4 mesiace |
English IELTS. Kurzy prípravy na skúšku IELTS z angličtiny | British Council | 1 mesiac |
V.1.a - Názov profilového predmetu | V.1.b - Študijný program | V.1.c - Stupeň | V.1.d - Študijný odbor |
---|---|---|---|
Business Analytics and Decision Making | erazmus | Mgr | Manažment |
Manažment informačných systémov | erazmus | Mgr | Manažment |
Manažment informačných systémov | English | Mgr | Manažment |
V.2.a - Názov študijného programu | V.2.b - Stupeň | V.2.c - Študijný odbor |
---|---|---|
Manažment informačných systémov | Mgr | Manažment |
A Proposal for AI-Driven Method for Strategic Business Decision-Making
This article proposes a method of using AI to improve the business decision-making process, implemented within the Dara framework using the CausalNex model and integrating the interpretation of model results via ChatGPT-4. The study involved developing an experimental application for two specific business scenarios and comparing its effectiveness with standard ChatGPT-4. Results show that the app excels in detecting complex cause-and-effect relationships, surpassing the capabilities of ChatGPT-4. The utility of the approach in accurately visualizing patterns and responding to critical queries based on the interpretation of newly obtained data is demonstrated. The results suggest that the application can significantly contribute to strategic business decision-making, offering precise recommendations. Thus, the approach has potential to become an integral tool in shaping future strategic decision-making.