Beneficiari direcți:
• Manageri și directori de departament
• Specialiști din finanțe, asigurări, controlling, strategie și business development
• Analiști de business și consultanți
• Antreprenori și profesioniști implicați în procese de analiză și decizie
Beneficiari adiacenți:
• Project manageri și coordonatori de echipe
• Specialiști din vânzări, marketing, operațiuni și HR care participă la procese decizionale
• Specialiști în pricing, planificare financiară și managementul riscului
• Profesioniști care pregătesc analize, business case-uri sau recomandări pentru management
Nivel de experiență necesar:
• Minimum 2–3 ani de experiență într-un rol de business.
• Implicare directă sau indirectă în pregătirea ori luarea unor decizii: analize, propuneri, business case-uri.
• Familiaritate de bază cu cel puțin un instrument AI conversațional (ChatGPT, Claude, Gemini sau similar).
• Nu sunt necesare cunoștințe tehnice, de programare sau de analiză avansată a datelor.
• Pentru exercițiile practice: laptop și acces la cel puțin un instrument AI conversațional.
La finalul programului, participanții vor fi capabili să:
• Folosească AI pentru structurarea unei probleme de business înainte de căutarea soluției.
• Transforme o situație complexă într-o întrebare de decizie clară.
• Identifice informațiile relevante, necunoscutele, ipotezele și criteriile necesare unei decizii.
• Utilizeze AI pentru generarea și explorarea alternativelor, fără a-i delega decizia propriu-zisă.
• Construiască scenarii și să identifice factorii care determină evoluția acestora, inclusiv semnalele timpurii.
• Folosească AI pentru testarea critică a ipotezelor și a recomandărilor.
• Aplice tehnici precum devil's advocate, pre-mortem și analiza din perspective multiple.
• Compare alternative pe baza unor criterii explicite și a unei matrice decizionale.
• Transforme rezultatele analizei într-o recomandare argumentată pentru management, sub forma unui Decision Memo de o pagină.
• Recunoască limitele AI în procesele decizionale – informații incorecte, bias, falsă certitudine, tendința de confirmare – și să aplice reguli practice de confidențialitate pentru datele organizației.
Agenda urmărește traseul real al unei decizii.. Lucrul se face pe un studiu de caz comun, furnizat de trainer (de exemplu: o creștere de preț, intrarea pe o piață nouă, o investiție în automatizare sau externalizarea unei activități), care evoluează de la problema inițială la recomandarea finală. Participanții care au o decizie proprie în lucru o pot folosi în paralel. Fiecare modul se încheie cu un rezultat concret, astfel încât la final fiecare participant are un Decision Memo complet, nu doar notițe de curs.
Modul 1 - De la problemă la întrebarea de decizie (55 min) Scop: participantul pornește de la o problemă bine definită, nu de la prima soluție.
• De ce o problemă prost definită produce o analiză bună a problemei greșite
• Diferența dintre problemă, simptom și decizie
• Structurarea unei situații complexe de business cu ajutorul AI
• Separarea faptelor, interpretărilor și ipotezelor
• Identificarea informațiilor lipsă și a întrebărilor care trebuie clarificate înaintea deciziei
• Stabilirea criteriilor după care vor fi evaluate alternativele
• AI ca partener de clarificare, nu ca furnizor instantaneu de răspunsuri
• Ce date ale organizației pot fi introduse în instrumente AI publice și cum se anonimizează un caz
• Instrumente: ChatGPT, Claude, Gemini
• Exercițiu: participanții primesc situația de business și construiesc cu AI un Decision Brief
• Rezultat practic: Decision Brief completat – problema, obiectivul, informațiile disponibile, necunoscutele, ipotezele și criteriile de decizie
Modul 2 -De la informație la alternative și scenarii (55 min) Scop: decizia se sprijină pe mai multe opțiuni reale și pe o imagine clară a incertitudinilor.
• Explorarea unei probleme dincolo de prima soluție evidentă
• Generarea alternativelor: cum eviți ca AI să ofere doar variante ale aceleiași idei
• Completarea informațiilor lipsă și verificarea surselor pentru datele externe folosite în analiză
• Construirea scenariilor: scenariu de bază, favorabil și advers
• Ipotezele care susțin fiecare scenariu; factorii critici și incertitudinile
• „What if?" – explorarea efectelor modificării unor ipoteze
• Semnalele timpurii care indică faptul că un scenariu începe să se materializeze
• Instrumente: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity
• Exercițiu hands-on: construirea cu AI a trei scenarii pentru aceeași situație de business și identificarea implicațiilor pentru decizie
• Rezultat practic: lista de alternative, trei scenarii cu ipotezele aferente și semnalele de monitorizat
Pauză – 15 min
Modul 3 - AI ca challenger – testarea deciziei înainte de a o lua (55 min) Scop: recomandarea este supusă unui test critic înainte de a ajunge la management.
• De la AI care confirmă la AI care contrazice
• Evitarea confirmation bias în dialogul cu AI
• Devil's advocate: construirea celui mai puternic argument împotriva propriei recomandări
• Pre-mortem: „Decizia a eșuat peste 12 luni. Ce s-a întâmplat?"
• Testarea ipotezelor critice și identificarea vulnerabilităților recomandării
• Aceeași decizie din perspective diferite: CEO, CFO, client, competitor, regulator, echipă
• Consecințe de ordinul doi: „Și ce se întâmplă după aceea?"
• Ce faci când AI produce argumente plauzibile, dar nefundamentate
• Demonstrație comparativă: aceeași recomandare testată cu două instrumente diferite
• Instrumente: Claude, ChatGPT, Gemini
• Exercițiu: participanții își supun recomandarea unui „stress test" realizat cu AI și decid ce argumente rezistă și ce trebuie reconsiderat
• Rezultat practic: recomandarea revizuită și lista vulnerabilităților identificate
Modul 4 - De la scenarii la recomandarea pentru management (60 min) Scop: participantul trece de la „am analizat" la „recomand" și poate susține recomandarea în fața decidenților.
• Compararea alternativelor prin criterii explicite
• Construirea și verificarea unei matrice decizionale cu AI: ponderi, scoruri și testarea sensibilității la schimbarea ponderilor
• Trade-offs: ce câștigi și la ce renunți prin fiecare opțiune
• Riscuri, condiții și limite ale recomandării
• Comunicarea nivelului de incertitudine fără a slăbi recomandarea
• Structura unui Decision Memo
• Adaptarea aceleiași recomandări pentru decidenți diferiți
• Limitele AI: halucinații, bias, informații insuficiente și „falsa precizie"
• Principiul fundamental: AI poate susține procesul de decizie; responsabilitatea deciziei rămâne umană
• Instrumente: ChatGPT, Claude, Excel sau Google Sheets pentru matricea decizională
• Exercițiu final: realizarea unui Decision Memo de o pagină pe cazul analizat, cu feedback din partea trainerului
• Q&A final
• Rezultat practic: Decision Memo de o pagină și checklist de verificare a unei analize realizate cu AI
Programul este predominant aplicat. Componenta de expunere susține exercițiile și deciziile pe care participanții le iau pe caz, nu invers.
• Prezentare PowerPoint structurată pentru cadrele conceptuale și modelele de decizie – aproximativ 30% din timp.
• Demonstrații live cu instrumente AI, pe situații concrete de business.
• Exerciții
• Un studiu de caz care evoluează pe parcursul workshopului, de la problema inițială până la recomandarea finală.
• Framework de lucru în patru etape.
• Comparații între rezultatele obținute cu instrumente AI diferite pe aceleași date de intrare.
• Întrebări și sondaje rapide pentru menținerea ritmului și calibrarea nivelului grupului.
• Suport de curs distribuit participanților:
• Bibliotecă de prompturi pentru structurarea problemelor, scenarii, pre-mortem, devil's advocate, evaluarea alternativelor și formularea recomandărilor
• Template-uri: Decision Brief, matrice decizională și Decision Memo
• Checklist de verificare a unei analize realizate cu AI
Surse și referințe utilizate:
• Daniel Kahneman - Thinking, Fast and Slow
• Daniel Kahneman, Olivier Sibony, Cass R. Sunstein – Noise
• Ethan Mollick – Co-Intelligence: Living and Working with AI
• Harvard Business Review și MIT Sloan Management Review – cercetări și studii de caz privind AI și procesele decizionale
• Anthropic, OpenAI și Google – documentația oficială și ghidurile de prompt engineering
Investiția include suport de curs online de tipul share screen și suport din partea trainerului pe durata parcurgerii cursului, precum și certificatul de participare.
Curs practic despre utilizarea inteligenței artificiale pentru îmbunătățirea procesului de luare a deciziilor în business, nu pentru delegarea deciziilor către AI. Premisa: accesul rapid la informație și răspunsurile generate de AI nu duc automat la decizii mai bune. AI poate amplifica o ipoteză greșită, poate confirma prejudecățile utilizatorului sau poate produce argumente convingătoare pentru concluzii insuficient fundamentate. Diferența o face felul în care profesionistul își construiește procesul de gândire.
Participanții parcurg traseul complet al unei decizii pe un caz de business care evoluează pe parcursul workshopului: definesc problema și separă faptele de ipoteze, generează alternative, construiesc scenarii, își testează critic recomandarea și o formulează într-un Decision Memo pentru management. AI este folosit succesiv în roluri diferite – analist, explorator de alternative, constructor de scenarii, devil's advocate, stakeholder critic și reviewer – după un framework de lucru în patru etape.
Cursul mută accentul de la întrebarea „Ce îmi recomandă AI?" la întrebarea „Cum folosesc AI ca să am mai multe opțiuni înainte să decid?" și acoperă explicit limitele instrumentelor: informații incorecte, bias, falsă certitudine și tendința de a confirma ce vrea utilizatorul să audă.
Beneficii pentru participanți:
• Un proces structurat și reutilizabil de luare a deciziilor cu suport AI, aplicabil indiferent de instrumentul folosit.
• Capacitatea de a transforma o situație ambiguă într-o întrebare de decizie clară, cu criterii explicite.
• Metode de construire și testare a scenariilor cu ajutorul AI.
• Tehnici pentru identificarea ipotezelor ascunse și a informațiilor lipsă.
• Instrumente de testare critică: devil's advocate, pre-mortem, analiza din perspectiva stakeholderilor.
• O metodă de comparare a alternativelor și de explicitare a trade-off-urilor.
• Un set de prompturi reutilizabile pentru fiecare etapă a procesului decizional.
• Template-uri de Decision Brief și Decision Memo pentru formularea recomandărilor către management.
• Criterii clare pentru a distinge situațiile în care AI îmbunătățește decizia de cele în care judecata profesională trebuie să prevaleze.
Cursul se va desfășura după următorul program:
23.11.2026, în intervalul orar 09:00 - 13:00
IMPORTANT: Înscrierea la curs nu garantează organizarea sesiunii la data afișată. Cursul se organizează în condițiile constituirii grupei minime de participanți, iar în situația în care acest criteriu nu este îndeplinit, sesiunea poate fi reprogramată.
Costin Ciora - Lector Universitar - Academia de Studii Economice din București, disciplina Analiză Financiară (din 2008). Doctor în economie > Domeniul Contabilitate, specializare Analiză Economico-Financiară. Fondator și Managing Director - CIORA Financial Analysis (ciora.ro)
Costin are peste 18 ani de experiență în analiză financiară, pricing și consultanță pentru companii din România și regiunea CEE. Anterior, a activat ca CEE Pricing Advisor la Simon-Kucher & Partners, una dintre cele mai recunoscute firme globale de consultanță în strategie de prețuri și corporate trainer la Qualians. A fost și Chief Revenue Officer in domeniul Ecommerce la MerchantPro. În 2026 va finaliza și programul Romanian Canadian Executive MBA, organizat de Université du Québec à Montréal (UQAM) și ASE București.
Este autor sau co-autor al peste 8 cărți publicate pe teme de analiză financiară, pricing și productivitate printre care și lucrarea Confesiunile unui om de pricing, împreună cu profesorul Hermann Simon, publicată de Editura Humanitas. Pe LinkedIn, comunitatea sa profesională depășește 25.000 de urmăritori, iar cele două newslettere pe care le editează - The Story Behind The Numbers (aprox. 4.000 abonați) și Pricing & Revenue Analysis (aprox. 3.000 abonați) - sunt distribuite săptămânal către specialiști în finanțe din regiune.
În ultimii doi ani, a integrat activ instrumente AI generative atât în propria practică de consultanță, cât și în activitatea didactică, dezvoltând workflows reproductibile pentru analiza financiară asistată de AI.
