Sztuczna inteligencja w biznesie- szkolenie online

Część I. Zrozumienie AI i jej potencjału biznesowego

Moduł 1: Wprowadzenie do AI w biznesie

• Co oznacza sztuczna inteligencja - praktyczne definicje bez żargonu technicznego.
• Kluczowe pojęcia wyjaśnione przystępnie: uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), deep learning, Generative AI.
• Jak oddzielić realne możliwości AI od marketingowego szumu - krytyczna ocena obietnic dostawców.
• Krótka demonstracja: "AI w akcji" - pokaz możliwości nowoczesnych narzędzi AI na żywo.

Moduł 2: Obszary zastosowań AI w organizacji

• Sprzedaż i marketing: personalizacja, segmentacja klientów, rekomendacje produktowe.
• Logistyka i łańcuch dostaw: prognozowanie popytu, optymalizacja tras i zapasów.
• HR: automatyzacja filtrowania CV, wsparcie rekrutacji, analiza retencji i predykcja rotacji pracowników, personalizacja ścieżek onboardingu i rozwoju.
• Produkcja: przewidywanie postojów maszyn, wykrywanie anomalii, kontrola jakości.
• Obsługa klienta: chatboty, voiceboty, analiza opinii i sentymentu.
• Finanse: wykrywanie nadużyć (fraud), automatyzacja raportowania.

Moduł 3: Studium przypadków i mapa potencjału

• Przegląd udanych wdrożeń AI w różnych branżach (produkcja różnych branż, m.in. motoryzacyjna, usługi, handel).
• Kluczowe czynniki sukcesu i najczęstsze błędy przy wdrożeniach.
• Warsztat: identyfikacja potencjalnych obszarów zastosowania AI w mojej firmie - każdy Uczestnik tworzy własną "mapę potencjału AI".

Część II. Od pomysłu do wdrożenia

Moduł 4: Od potrzeby biznesowej do projektu AI

• Jak oceniać sens biznesowy projektu AI - proces decyzyjny, kryteria.
• Cykl życia projektu AI: od zdefiniowania problemu biznesowego do wdrożenia i skalowania.
• Tworzenie MVP (Minimum Viable Product) - jak szybko zacząć i testować pomysły.
• Rola danych w projekcie AI - jak ocenić ich gotowość w organizacji (bez programowania).
• Budżetowanie i szacowanie kosztów projektów AI.

Moduł 5: Ryzyka, wyzwania i etyka AI

• Bariery organizacyjne i kompetencyjne - jak je pokonywać.
• Jak minimalizować ryzyko porażki projektów AI - lekcje z nieudanych wdrożeń.
• Etyka i regulacje: EU AI Act, RODO, odpowiedzialne wdrażanie AI.
• Bezpieczeństwo danych i AI - demonstracja prompt injection (zrozumienie zagrożeń bez kodowania).

Moduł 6: Narzędzia no-code/low-code i trendy

• Gotowe platformy i narzędzia AI dostępne bez programowania (przegląd rynku).
• Kiedy korzystać z gotowych usług, a kiedy inwestować we własne rozwiązania - kryteria decyzji.
• Trendy: Generative AI, multimodalne modele, Edge AI i ich wpływ na modele biznesowe.
• Możliwości finansowania projektów AI (dotacje badawczo-rozwojowe, programy unijne).
• Warsztat końcowy: opracowanie wstępnej mapy rozwoju AI w organizacji - plan działania na najbliższe 6 miesięcy.

Ćwiczenia:

• Mapa potencjału AI - identyfikacja obszarów wdrożenia AI w organizacji Uczestnika (w tym HR, sprzedaż, produkcja, logistyka).
• Symulacja projektu AI - opracowanie biznesowej koncepcji projektu opartego na AI (Business Case).
• Demonstracja chatbota opartego na RAG - Uczestnicy testują i oceniają działającego chatbota (bez kodowania).
• Analiza ryzyk i barier wdrożeniowych - warsztat grupowy.
• Demonstracja prompt injection - zrozumienie zagrożeń bezpieczeństwa AI.
• Plan rozwoju AI - opracowanie roadmapy wdrożenia AI w organizacji.

Uczestnik uczy się:

• Identyfikować obszary w firmie, gdzie AI może przynieść największą wartość biznesową.
• Oceniać sens biznesowy projektu AI i planować etapowe wdrożenie (od koncepcji do MVP - Minimum Viable Product  i skalowania).
• Korzystać z gotowych narzędzi AI (no-code/low-code) do automatyzacji procesów.
• Zarządzać ryzykiem i unikać typowych błędów we wdrożeniach sztucznej inteligencji.
• Formułować wymagania wobec zespołów technicznych i dostawców rozwiązań AI.

Uczestnik dowiaduje się:

• Gdzie i w jaki sposób sztuczna inteligencja przynosi wymierne korzyści (case studies z różnych branż).
• Jakie są kluczowe aspekty etyczne i prawne związane z wdrażaniem AI (EU AI Act, RODO).
• Jak mierzyć i oceniać sukces wdrożonych rozwiązań (KPI, ROI).
• Jakie są najnowsze trendy technologiczne (Generative AI, multimodalne modele, Edge AI) i możliwości finansowania projektów AI.
• Jak efektywnie współpracować z zespołami IT/data science przy projektach AI.

Szkolenie prowadzone zdalnie poprzez sesję wideokonferencji on-line z wykorzystaniem dedykowanych narzędzi. 
Uczestnicy dostają link do otwarcia sesji. Materiały dostępne w wersji elektronicznej.