AI w praktyce pracy zespołów: od narzędzi do lidera zmiany

Dwudniowe szkolenie dla menedżerów działów i liderów zespołów. Pierwszy dzień to praktyczna i bezpieczna praca z narzędziami AI, drugi przygotowuje do prowadzenia zespołu przez zmianę, z jej emocjami i oporem.

AI w praktyce pracy zespołów to dwudniowy warsztat, który łączy praktyczną pracę z AI z przygotowaniem liderów do prowadzenia zespołów przez zmianę technologiczną.

Pierwszy dzień to oswajanie AI, bezpieczeństwo danych i projektowanie workflowów do codziennych zadań. Drugi jest liderski: komunikacja, emocje zespołu, bezpieczeństwo psychologiczne i model ADKAR jako mapa transformacji.

Kiedy warto przeprowadzić to szkolenie?

• Menedżerowie mają różny poziom wiedzy o AI, a mają prowadzić zmianę w swoich zespołach.

• Organizacja wprowadza narzędzia AI, ale brakuje jasnych zasad bezpieczeństwa danych.

• AI budzi w zespołach obawy i opór, a liderzy nie wiedzą, jak z nimi pracować.

• Narzędzia są dostępne, ale brakuje workflowów, które realnie odciążają codzienną pracę.

• Nie wiecie, czy narzucać standardy pracy z AI, czy wypracować je z zespołem.

Organizacja szkolenia

• Forma: online lub stacjonarnie

• Czas trwania: Szkolenie AI w praktyce pracy zespołów trwa dwa dni warsztatowe, łącznie 16 godzin z przerwami.

• Grupa: do 12 osób stacjonarnie

• Termin: ustalany indywidualnie

• Program: dopasowany do organizacji

• Cena: ustalana indywidualnie, wycenę przygotowujemy po krótkiej rozmowie o potrzebach

Co uczestnicy otrzymują w ramach szkolenia?

• Imienny certyfikat ukończenia szkolenia.

• Workbook porządkujący bariery, zasoby, działania i rekomendacje dla wdrożenia AI.

• Materiały poszkoleniowe, do których uczestnicy mogą wrócić po szkoleniu i utrwalić wiedzę.

Moduł 1. Czym jest AI i dlaczego budzi emocje

Cel: Oswoić technologię i pokazać jej realne możliwości.

• jak AI „myśli” i dlaczego nie zastępuje wiedzy eksperckiej

• halucynacje i rola człowieka jako weryfikatora (human in the loop)

Moduł 2. Bezpieczeństwo i odpowiedzialność

Cel: Uporządkować zasady pracy z danymi.

• klasyfikacja danych: co do których narzędzi

• ochrona tajemnic handlowych i danych osobowych

Moduł 3. Promptowanie i narzędzia w praktyce

Cel: Nauczyć skutecznej komunikacji z AI.

• promptowanie proste, ustrukturyzowane i dialogowe

• warsztat narzędziowy, np. Claude i Microsoft Copilot

Moduł 4. Projektowanie workflowów

Cel: Zaprojektować procesy, które odciążą codzienną pracę.

• adaptacja sprawdzonych wzorców

• projektowanie rozwiązań dla problemów z pre-worku

Moduł 5. Lider w zmianie technologicznej

Cel: Przygotować menedżerów do prowadzenia zespołu przez adopcję AI.

• bezpieczeństwo psychologiczne i „prawo do nauki”

• postawy wobec AI i strategie: dyrektywność czy partycypacja

Moduł 6. ADKAR i scenariusze wdrożenia

Cel: Przełożyć model ADKAR na konkretne działania liderskie.

• etapy ADKAR: od „dlaczego to robimy” do utrwalenia nawyków

• matryce barier i zasobów, rekomendacje kolejnych kroków