Cele szkolenia
Cele szkolenia:
- Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) – zapoznanie Uczestników z najważniejszymi pojęciami, algorytmami i narzędziami AI (uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie głębokie).
- Poznanie obszarów zastosowania AI w firmie – wskazanie konkretnych procesów i działów (sprzedaż, marketing, logistyka, HR, obsługa klienta), w których sztuczna inteligencja może przynieść wymierne efekty biznesowe.
- Nabycie praktycznych umiejętności projektowych w zakresie planowania, przygotowania i wdrożenia projektu AI w organizacji (od analizy potrzeb i danych, przez prototypowanie, aż po mierzenie wyników).
- Uświadomienie wyzwań i ryzyka – zapoznanie z kluczowymi problemami etyki AI, zarządzania ryzykiem, kwestii prawnych i regulacyjnych oraz barier wdrożeniowych.
- Zainspirowanie do dalszego rozwoju – przedstawienie trendów i innowacji związanych z AI tak, aby Uczestnicy mogli kontynuować samorozwój i efektywnie wykorzystać zdobytą wiedzę w praktyce.
Po wyjściu ze szkolenia i rozpoczęciu „zastosowania” w firmie możliwe jest:
- wprowadzanie konkretnych rozwiązań opartych na AI,
- świadome korzystanie z narzędzi i platform chmurowych,
- lepsza współpraca między działami biznesowymi a zespołami IT/data science,
- uniknięcie typowych błędów i barier wdrożeniowych.
Terminy i miejsce
Dokumenty do pobrania
Szacunkowy udział części praktycznej: 55%
Czas trwania: 2 dni po 8 godz.
Program i ćwiczenia
Program szkolenia:
Dzień 1: Fundamenty AI i zastosowanie w biznesie
1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w biznesie
- Co naprawdę oznacza sztuczna inteligencja - definicje praktyczne.
- Kluczowe technologie AI: uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie głębokie.
- Jak odróżniać realne możliwości AI od marketingowego szumu?
2. Typowe rodzaje AI w kontekście biznesowym
- Modele predykcyjne i klasyfikacyjne w prostym ujęciu.
- Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem AI.
- Analiza danych i wspieranie decyzji menedżerskich.
3. Główne obszary zastosowania AI w firmie
- AI w sprzedaży: personalizacja ofert, analiza, segmentacja, ocena klientów, prognozowanie wyników.
- AI w marketingu: analiza zachowań klientów, automatyzacja kampanii, tworzenie treści.
- AI w logistyce i łańcuchu dostaw: prognozowanie popytu, optymalizacja procesów.
- AI w HR: rekrutacja, rozwój talentów, analiza ryzyka odejść.
- AI w obsłudze klienta: chatboty, analiza opinii, wsparcie omnichannel.
4. Studium przypadków zastosowania AI w różnych branżach
- Przegląd wybranych udanych wdrożeń.
- Kluczowe czynniki sukcesu i typowe błędy.
- Co zrobić, aby nie powielać błędów innych organizacji?
5. Warsztat: Mapa potencjalnych zastosowań AI w mojej organizacji
- Identyfikacja procesów i obszarów z największym potencjałem.
- Określanie priorytetów wdrożeń pod kątem wartości biznesowej.
Dzień 2: Zarządzanie projektami AI, wyzwania i rozwój kompetencji
6. Od potrzeby biznesowej do projektu AI
- Jak rozpoznać, czy projekt AI ma sens biznesowy?
- Planowanie wdrożenia AI: analiza potrzeb, celów i dostępnych danych.
- Tworzenie MVP w projektach AI: kiedy warto zaczynać od małej skali?
7. Cykl życia projektu AI w biznesie
- Etapy projektu: od definicji problemu do wdrożenia rozwiązania.
- Rola biznesu w projekcie AI – czego nie można zostawić tylko specjalistom IT.
- Przykład struktury projektu AI (na szablonie biznesowym).
8. Zarządzanie ryzykiem i wyzwaniami wdrożenia AI
- Bariery organizacyjne i jak je pokonywać (luki kompetencyjne, opór wobec zmiany).
- Jak minimalizować ryzyko niepowodzenia projektu AI?
- Znaczenie jakości danych i ich dostępności dla sukcesu wdrożenia.
9. Etyka, regulacje i odpowiedzialność w projektach AI
- Praktyczne zasady etyki AI w firmie.
- Przegląd regulacji prawnych (EU AI Act, RODO a przetwarzanie danych przez AI).
- Rola przejrzystości i wyjaśnialności modeli AI w odpowiedzialnym biznesie.
10. Praktyczne narzędzia i platformy wspierające wdrożenia AI w firmach
- Przegląd dostępnych rozwiązań no-code i low-code dla biznesu.
- Wprowadzenie do platform chmurowych ułatwiających wdrożenia.
- Kiedy budować własne rozwiązania, a kiedy korzystać z gotowych usług?
11. Trendy i przyszłość sztucznej inteligencji w biznesie
- Rozwój Generative AI i jego wpływ na procesy biznesowe.
- Multimodalne modele i AI operujące na wielu typach danych (tekst, obraz, wideo).
- Wzrost znaczenia Edge AI i AI operacyjnego (Operative AI).
- Wpływ AI na zmiany modeli biznesowych i kompetencji pracowników.
12. Warsztat końcowy: Tworzenie własnej mapy rozwoju AI w organizacji
- Wstępna koncepcja strategii AI w mojej firmie.
- Określenie kompetencji do rozwinięcia i działań "na start".
- Plan dalszego rozwoju osobistego i zespołowego w zakresie AI.
Ćwiczenia:
- Symulacja projektu AI: opracowanie koncepcji projektu opartego na AI.
- Analiza przypadku wdrożenia chatbota.
- Analiza ryzyk i barier wdrożeniowych.
Korzyści dla uczestnika
Uczestnik uczy się:
· Analizować i przygotowywać dane do projektów AI (czyszczenie, selekcja, transformacja).
· Rozpoznawać główne algorytmy uczenia maszynowego i ich zastosowania w biznesie.
Planować etapowe wdrożenie rozwiązań AI w firmie (od koncepcji do prototypu i skalowania).
· Zarządzać ryzykiem i unikać typowych błędów we wdrożeniach sztucznej inteligencji.
Uczestnik dowiaduje się:
· Gdzie i w jaki sposób sztuczna inteligencja przynosi wymierne korzyści (case studies).
· Jakie są kluczowe aspekty etyczne i prawne związane z wdrażaniem AI.
· Jak mierzyć i oceniać sukces wdrożonych rozwiązań (KPI, ROI).
· Jakie są najnowsze trendy technologiczne i możliwości finansowania projektów AI (np. dotacje badawczo-rozwojowe).
Metodyka
Adresaci
- Menedżerowie i kadra zarządzająca – odpowiedzialni za strategiczne decyzje i inwestycje w nowe technologie.
- Specjaliści ds. rozwoju biznesu i innowacji – definiujący i wdrażający innowacyjne projekty, w tym AI.
- Liderzy projektów IT oraz analitycy danych – zajmujący się aspektami technicznymi i wdrażający modele AI
. - Pracownicy działów operacyjnych, marketingu i sprzedaży – poszukujący możliwości zwiększenia efektywności i optymalizacji procesów poprzez AI.
- Osoby zainteresowane tematyką AI także bez wiedzy programistycznej, ale chcące poszerzyć kompetencje w obszarze nowych technologii.
Zastosowanie
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą przynieść firmie liczne korzyści, takie jak:
- Automatyzacja procesów i redukcja kosztów.
- Personalizacja oferty handlowej i wzrost sprzedaży.
- Lepsza analiza danych, wsparcie w podejmowaniu decyzji.
- Optymalizacja procesów logistycznych i produkcyjnych.
- Poprawa jakości obsługi klienta (chatboty, systemy rekomendacji).
Dzięki temu szkoleniu organizacje zyskują wiedzę, jak skutecznie zaplanować, wdrożyć i ocenić projekty związane z AI, co przekłada się na realne przewagi konkurencyjne.
Dodatkowe informacje
Cena szkolenia obejmuje:
- udział w szkoleniu,
- materiały w formie papierowej, segregator, notatnik, długopis,
- bezpłatny dostęp do elektronicznych materiałów szkoleniowych w systemie Biblioteka TQMsoft,
- certyfikat uczestnictwa w szkoleniu,
- możliwość bezpłatnych 3-miesięcznych konsultacji po szkoleniu, które realizowane są poprzez Panel Konsultacyjny,
- obiady, przerwy kawowe oraz słodki poczęstunek
Najbliższe szkolenie otwarte:
Jak się zgłosić na szkolenie?
- Pobierz kartę zgłoszenia
- Wypełnij i opieczętuj
- Wyślij na szkolenia.otwarte@tqmsoft.eu
Gotowe!
Szukasz
innego terminu, miasta
a masz do przeszkolenia minimum 4 pracowników?
Zapytaj nas o możliwości
Potrzebujesz pomocy?
Szkolenia otwarte
Szkolenia zamknięte


Karolina Paluch
Starszy Specjalista ds. Realizacji Szkoleń
