AI w branży komunalnej - praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w gospodarce odpadami, gospodarce wodno-ściekowej, energetyce, zarządzaniu infrastrukturą oraz optymalizacji procesów i kosztów. 2-dniowe warsztaty szkoleniowe.

Sztuczna inteligencja może pomóc jednostkom samorządu i przedsiębiorstwom komunalnym lepiej wykorzystywać dane, planować pracę, przewidywać awarie oraz usprawniać obsługę mieszkańców. Podczas dwudniowych warsztatów uczestnicy poznają konkretne możliwości zastosowania AI w gospodarce odpadami, usługach wodno-kanalizacyjnych, energetyce i zarządzaniu infrastrukturą. Zajęcia łączą przystępne wprowadzenie do pojęć związanych z AI i generatywną AI z analizą rzeczywistych procesów operacyjnych i administracyjnych.

Uczestnicy przećwiczą przygotowywanie poleceń dla narzędzi generatywnych, pracę z dokumentami, raportami i korespondencją oraz interpretowanie wyników analiz. Omówione zostaną przykłady prognozowania ilości odpadów i zapotrzebowania na usługi, planowania tras i harmonogramów, rozpoznawania nieprawidłowości w danych, przewidywania usterek sieci i urządzeń, a także wspierania decyzji dotyczących zużycia energii, utrzymania majątku i kolejności inwestycji. Zakres ćwiczeń będzie odnosił się do zadań realizowanych przez samorządy, spółki i podmioty współpracujące z sektorem komunalnym.

Warsztaty prowadzone są online w kameralnej grupie, z udziałem trenera na żywo. Krótkie omówienia tematyczne przeplatają się z demonstracjami, analizą przypadków, ćwiczeniami i dyskusją. Szczególny nacisk położony jest na ocenę przydatności rozwiązań, jakość danych, weryfikację rezultatów oraz ochronę informacji i odpowiedzialność człowieka za decyzje. Uczestnicy nie muszą mieć przygotowania informatycznego ani umiejętności programowania.

Po szkoleniu uczestnik będzie potrafił wskazać proces, w którym warto przetestować AI, określić potrzebne dane i oczekiwany rezultat, przygotować wstępny scenariusz pilotażu oraz rozpoznać ograniczenia i ryzyka. Opracuje także propozycje praktycznych usprawnień dopasowanych do specyfiki własnej organizacji, wraz z możliwymi miarami efektu i kolejnymi krokami wdrożenia.

DZIEŃ I – ZASTOSOWANIA AI W USŁUGACH KOMUNALNYCH
1. Sztuczna inteligencja w sektorze komunalnym – podstawowe pojęcia, możliwości i ograniczenia.
2. Przegląd narzędzi AI i zasady ich doboru do zadań operacyjnych oraz administracyjnych.
3. Skuteczne formułowanie poleceń i dopracowywanie wyników generowanych przez AI.
4. Gospodarka odpadami – analiza danych i prognozowanie strumieni odpadów.
5. Odbiór odpadów – wykorzystanie danych do planowania tras, harmonogramów i pracy floty.
6. Sortowanie i recykling – wsparcie klasyfikacji materiałów oraz analizy obrazu.
7. Usługi wodno-kanalizacyjne – analizowanie zużycia i przewidywanie zapotrzebowania.
8. Wykrywanie anomalii, strat i wycieków oraz przewidywanie awarii infrastruktury sieciowej.
9. Oczyszczalnie i procesy technologiczne – przykłady analizy oraz optymalizacji parametrów.
10. Generatywna AI w pracy biurowej: pisma, sprawozdania i komunikacja z odbiorcami usług.
11. Analiza dokumentów i danych: porządkowanie, zestawianie, streszczanie i wyciąganie wniosków.
12. Warsztat uczestników: wybór procesu komunalnego i opracowanie pomysłu na użycie AI.

DZIEŃ II – ENERGIA, INFRASTRUKTURA I WDRAŻANIE ROZWIĄZAŃ
1. Analiza zużycia energii oraz prognozowanie zapotrzebowania w jednostkach i obiektach.
2. AI w energetyce, odnawialnych źródłach energii i zarządzaniu magazynowaniem.
3. Wykorzystanie danych w zarządzaniu infrastrukturą, majątkiem i systemami komunalnymi.
4. Utrzymanie predykcyjne – planowanie serwisu na podstawie sygnałów o stanie urządzeń.
5. Ocena stanu majątku i wspieranie ustalania kolejności remontów oraz inwestycji.
6. Mapowanie procesów, identyfikacja wąskich gardeł i możliwości automatyzacji.
7. Analiza kosztów działania oraz wyszukiwanie obszarów możliwych usprawnień.
8. Raporty zarządcze, scenariusze, ocena ryzyk i wsparcie procesu decyzyjnego.
9. Obsługa mieszkańców i klientów: asystenci konwersacyjni oraz klasyfikowanie spraw i zgłoszeń.
10. Bezpieczna praca z AI: poufność, prywatność, cyberbezpieczeństwo i kontrola błędnych wyników.
11. Przygotowanie wdrożenia: pilotaż, dane, mierniki, odpowiedzialność i plan skalowania.
12. Warsztat końcowy: koncepcja rozwiązania AI wraz z korzyściami, ryzykami i etapami realizacji.