Sztuczna inteligencja w biznesie

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.

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).

• 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.

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.