10 kroków do AI i Automatyzacji w firmie
Praktyczne szkolenie dla osób, które chcą podejść do wdrażania sztucznej inteligencji i automatyzacji w firmie w sposób uporządkowany i biznesowy. Uczestnicy poznają 10-etapową ścieżkę...
Szkolenia AI pokazujące praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji, narzędzi generatywnych i automatyzacji w pracy oraz biznesie.
Znaleziono 15 ofert szkoleń .
Praktyczne szkolenie dla osób, które chcą podejść do wdrażania sztucznej inteligencji i automatyzacji w firmie w sposób uporządkowany i biznesowy. Uczestnicy poznają 10-etapową ścieżkę...
Praktyczne szkolenie pokazujące, jak połączyć metody Lean Management z możliwościami sztucznej inteligencji, aby skuteczniej analizować i usprawniać procesy w organizacji. Uczestnicy po...
Serdecznie zapraszamy do udziału w interdyscyplinarnych warsztatach: AI w projektach unijnych - praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji pracy, analizy dokumenta...
Praktyczne szkolenie AI w Warszawie poświęcone wykorzystaniu sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Uczestnicy poznają ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Perplexity i NotebookLM. Nau...
Praktyczne szkolenie pokazujące, jak bezpiecznie i efektywnie wykorzystywać sztuczną inteligencję w codziennej pracy administracji publicznej. Uczestnicy poznają najpopularniejsze narzę...
Poznaj praktyczne możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w codziennej pracy administracji publicznej. Podczas warsztatów nauczysz się korzystać z ChatGPT i innych narzędzi AI d...
Szkolenie AI w pracy lidera obejmuje zagadnienia: wykorzystanie narzędzi AI w codziennej pracy lidera (komunikacja, organizacja pracy, analiza informacji, przygotowanie materiałów, prow...
Praktyczne szkolenie dla osób, które chcą podejść do wdrażania sztucznej inteligencji i automatyzacji w firmie w sposób uporządkowany i biznesowy. Uczestnicy poznają 10-etapową ścieżkę...
Praktyczne szkolenie dla social media managerów, marketerów i osób odpowiedzialnych za komunikację marki, które pokazuje, jak wykorzystać sztuczną inteligencję nie tylko do tworzenia tr...
Praktyczne szkolenie pokazujące, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w codziennej pracy działów HR. Uczestnicy poznają sposoby stosowania ChatGPT, Copilota i innych narzędzi AI do ana...
Praktyczny, dwudniowy warsztat pokazuje, jak wykorzystywać AI w analizie danych, planowaniu, magazynowaniu, transporcie, raportowaniu i komunikacji operacyjnej. Uczestnicy przećwiczą pr...
Praktyczne szkolenie pokazujące, jak wykorzystywać sztuczną inteligencję w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw z perspektywy decyzji operacyjnych, kosztów i stabilności procesów. U...
Praktyczne szkolenie AI w marketingu pokazuje, jak wykorzystać ChatGPT, Gemini, Perplexity i inne narzędzia sztucznej inteligencji do tworzenia treści, grafik, analiz i kampanii reklamo...
Praktyczne szkolenie AI w marketingu pokazuje, jak wykorzystać ChatGPT, Gemini, Perplexity i inne narzędzia sztucznej inteligencji do tworzenia treści, grafik, analiz i kampanii reklamo...
Praktyczne szkolenie AI w Warszawie poświęcone wykorzystaniu sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Uczestnicy poznają ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Perplexity i NotebookLM. Nau...
Szkolenia ze sztucznej inteligencji pomagają zrozumieć, jak działają współczesne narzędzia AI i jak wykorzystać je w pracy, biznesie, analizie danych, automatyzacji czy tworzeniu nowych produktów i usług. Programy mogą być kierowane zarówno do osób nietechnicznych, jak i do specjalistów IT, analityków, programistów czy menedżerów odpowiedzialnych za wdrażanie nowych technologii.
W praktyce najważniejsze jest nie samo poznanie możliwości sztucznej inteligencji, ale umiejętność dobrania właściwego narzędzia do konkretnego zadania. Innych kompetencji potrzebuje pracownik biurowy korzystający z AI do tworzenia treści i podsumowań, a innych developer budujący rozwiązanie oparte na modelach językowych czy uczeniu maszynowym.
Oferta może być przydatna dla:
menedżerów,
przedsiębiorców,
pracowników biurowych,
specjalistów marketingu i sprzedaży,
pracowników HR,
analityków danych,
programistów,
specjalistów IT,
project managerów,
osób odpowiedzialnych za automatyzację,
osób wdrażających AI w firmie,
wszystkich, którzy chcą nauczyć się praktycznego korzystania z narzędzi AI.
Poziom szkolenia powinien być dopasowany do roli uczestnika. Osoba biznesowa może potrzebować przede wszystkim praktycznych zastosowań i oceny ryzyka, podczas gdy specjalista techniczny będzie pracował nad integracjami, modelami, API lub własnymi rozwiązaniami.
Zakres kursów może obejmować:
podstawy sztucznej inteligencji,
generatywną AI,
modele językowe,
prompt engineering,
tworzenie treści z pomocą AI,
analizę i podsumowywanie informacji,
automatyzację pracy,
wykorzystanie AI w biznesie,
AI w marketingu i sprzedaży,
AI w HR,
analizę danych,
uczenie maszynowe,
integrację modeli przez API,
budowę asystentów i chatbotów,
tworzenie workflow z AI,
bezpieczeństwo danych,
odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji,
ocenę jakości odpowiedzi modeli,
wdrażanie AI w organizacji.
Niektóre kursy są bardzo praktyczne i skupiają się na codziennych zadaniach, inne mają charakter techniczny i wymagają wcześniejszej znajomości programowania lub analizy danych.
Obszar szkolenia | Przykładowa tematyka | Praktyczne zastosowanie |
|---|---|---|
Generatywna AI | tekst, obrazy, podsumowania | szybsze tworzenie materiałów |
Prompt engineering | instrukcje, kontekst, format odpowiedzi | lepsza jakość rezultatów |
Automatyzacja | workflow, integracje, powtarzalne zadania | oszczędność czasu |
AI w biznesie | procesy, decyzje, produkty | zwiększanie efektywności firmy |
Analiza danych | klasyfikacja, prognozy, interpretacja | wsparcie decyzji |
AI dla programistów | API, modele, integracje | budowa własnych rozwiązań |
Bezpieczeństwo | dane, poufność, ryzyko | bezpieczne korzystanie z AI |
Dla wielu uczestników najważniejszym celem jest nauczenie się wykorzystywania AI do konkretnych zadań wykonywanych każdego dnia.
Może to obejmować:
przygotowywanie pierwszych wersji tekstów,
streszczanie dokumentów,
porządkowanie notatek,
tworzenie zestawień,
analizowanie dużej ilości informacji,
przygotowywanie odpowiedzi na wiadomości,
generowanie pomysłów,
tworzenie planów działania,
analizę danych tekstowych,
przygotowywanie materiałów szkoleniowych.
Dobre szkolenie pokazuje nie tylko, co można zlecić modelowi, ale również jak weryfikować wynik i rozpoznawać sytuacje, w których odpowiedź może być niepełna lub błędna.
Osoby zarządzające potrzebują przede wszystkim wiedzy o tym, gdzie sztuczna inteligencja może przynieść realną wartość biznesową.
Szkolenia mogą dotyczyć:
wyboru procesów do automatyzacji,
oceny opłacalności wdrożenia,
organizacji pilotażu,
zarządzania zmianą,
przygotowania zespołu do pracy z AI,
oceny ryzyka,
ochrony danych,
budowy zasad korzystania z narzędzi AI w firmie.
Przykładowym zadaniem może być analiza procesu obsługi klienta i wskazanie tych czynności, które można częściowo zautomatyzować bez pogorszenia jakości kontaktu.
Sztuczna inteligencja może wspierać przygotowywanie treści, analizę potrzeb klientów, tworzenie ofert, research, personalizację komunikacji oraz przygotowywanie materiałów sprzedażowych.
Podczas praktycznych zajęć uczestnicy mogą:
przygotować kilka wersji komunikatu sprzedażowego,
stworzyć opis produktu,
przeanalizować opinie klientów,
przygotować pytania do rozmowy handlowej,
opracować plan kampanii,
porównać różne grupy odbiorców,
przygotować bazę odpowiedzi dla obsługi klienta.
Najważniejsze jest jednak nauczenie się kontroli jakości, ponieważ treść wygenerowana przez AI nie powinna być automatycznie publikowana bez weryfikacji.
Narzędzia AI mogą wspierać rekrutację, onboarding, rozwój pracowników, komunikację wewnętrzną czy przygotowywanie materiałów szkoleniowych.
Przykładowe zastosowania to:
przygotowanie ogłoszenia o pracę,
stworzenie pytań rekrutacyjnych,
opracowanie planu wdrożenia pracownika,
przygotowanie ankiety,
uporządkowanie wyników badania,
stworzenie propozycji planu rozwoju,
przygotowanie materiałów komunikacyjnych.
W tym obszarze szczególnego znaczenia nabiera odpowiedzialne wykorzystywanie danych pracowników i kandydatów.
Dla programistów i analityków szkolenia mogą mieć bardziej zaawansowany charakter. Program może obejmować:
podstawy uczenia maszynowego,
pracę z modelami językowymi,
integrację przez API,
embeddings,
wyszukiwanie semantyczne,
RAG,
budowę chatbotów,
automatyzację procesów,
ocenę jakości modelu,
monitoring i bezpieczeństwo rozwiązania.
Praktyczne ćwiczenia mogą polegać na stworzeniu prostego asystenta, połączeniu modelu z bazą wiedzy albo przygotowaniu aplikacji wykorzystującej AI do klasyfikacji danych.
W tej kategorii szczególnie ważne jest samodzielne wykonywanie zadań. Sztucznej inteligencji trudno nauczyć się wyłącznie przez prezentację slajdów.
Uczestnicy mogą pracować nad:
tworzeniem skutecznych promptów,
poprawianiem słabych odpowiedzi,
porównywaniem wyników różnych modeli,
tworzeniem własnych szablonów poleceń,
automatyzacją powtarzalnych czynności,
analizą dokumentów,
generowaniem treści,
przygotowaniem prostego workflow,
budową niewielkiego rozwiązania AI.
Dobrze zaprojektowane ćwiczenie powinno zaczynać się od realnego zadania, a nie od demonstracji funkcji konkretnego narzędzia.
Prompt engineering jest częstym elementem szkoleń, ale nie sprowadza się do zapamiętywania gotowych komend. Ważniejsze jest umiejętne przekazanie kontekstu, celu, ograniczeń i oczekiwanego formatu odpowiedzi.
Przykładowo zamiast prosić AI o „napisanie raportu”, można określić odbiorcę, zakres danych, długość, strukturę oraz kryteria, według których należy wyciągnąć wnioski.
Uczestnik powinien nauczyć się również iteracyjnego poprawiania polecenia i sprawdzania, czy model rzeczywiście wykonał zadanie zgodnie z oczekiwaniem.
Jednym z najważniejszych tematów jest świadome obchodzenie się z danymi. Nie każdą informację można bezpiecznie wkleić do publicznie dostępnego narzędzia.
Szkolenia mogą obejmować:
ochronę danych,
informacje poufne,
zasady korzystania z AI w organizacji,
weryfikację odpowiedzi,
ryzyko błędnych informacji,
prawa do wykorzystywanych materiałów,
odpowiedzialność za decyzje wspierane przez AI.
Uczestnik powinien rozumieć, że sztuczna inteligencja jest narzędziem wspierającym pracę, a nie automatycznym źródłem prawdy.
W zależności od programu uczestnik może:
lepiej wykorzystywać AI w codziennej pracy,
szybciej przygotowywać materiały,
automatyzować część powtarzalnych zadań,
tworzyć skuteczniejsze prompty,
sprawniej analizować informacje,
lepiej oceniać jakość odpowiedzi modeli,
rozpoznawać ryzyka związane z danymi,
przygotować firmę do wdrażania AI,
zdobyć podstawy tworzenia własnych rozwiązań.
Największą wartością nie jest znajomość pojedynczego narzędzia, lecz umiejętność rozpoznania, kiedy AI faktycznie może pomóc i jak wykorzystać je w kontrolowany sposób.
Na początku warto ustalić, czy celem jest korzystanie z gotowych narzędzi, automatyzacja procesów czy techniczne tworzenie rozwiązań.
Przy porównywaniu programów zwróć uwagę na:
poziom zaawansowania,
grupę docelową,
zakres praktycznych ćwiczeń,
narzędzia wykorzystywane podczas zajęć,
temat bezpieczeństwa i ochrony danych,
doświadczenie prowadzącego,
możliwość pracy na własnych przykładach,
to, czy program uczy sposobu myślenia, a nie tylko obsługi jednego produktu.
Przy szybko zmieniającej się technologii szczególnie istotne jest także to, czy materiały szkoleniowe są aktualizowane.
AI bardzo dobrze nadaje się do nauki online, ponieważ większość ćwiczeń można wykonywać bezpośrednio na komputerze. Uczestnicy mogą wspólnie testować prompty, analizować odpowiedzi i budować proste automatyzacje.
Forma stacjonarna sprawdzi się przy warsztatach zespołowych, projektowaniu procesów i szkoleniach wdrożeniowych dla całych organizacji.
W kategorii Sztuczna inteligencja znajdziesz szkolenia dotyczące generatywnej AI, modeli językowych, prompt engineeringu, automatyzacji, analizy danych, wykorzystania AI w biznesie oraz budowania własnych rozwiązań.
Porównaj programy pod kątem poziomu technicznego i rodzaju zastosowania. Dla jednych najlepszym wyborem będzie kurs praktycznego wykorzystania AI w pracy biurowej, dla innych warsztat z integracji modeli, automatyzacji lub uczenia maszynowego.