Szkolenie - AI dla Trenerów – Fundamenty i Projektowanie Usług Rozwojowych z Wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji

Szkolenie obejmuje dwa kompleksowe moduły rozwijające kompetencje cyfrowe i trenerskie w wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Moduł 1 wprowadza uczestników w świat generatywnej AI, modeli językowych i zaawansowanych technik promptowania. Uczestnicy uczą się konstruować skuteczne instrukcje, modelować zachowania AI, budować procesy oraz pracować z multimodalnością, deep research i metapromptowaniem.

Moduł 2 koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu AI w pełnym procesie tworzenia usług rozwojowych (Analiza–Design–Realizacja–Ewaluacja). Uczestnicy uczą się generować konspekty, tworzyć materiały, analizować dokumenty, budować persony, projektować doświadczenia edukacyjne, prowadzić symulacje coachingowe i oceniać rezultaty.

Szkolenie ma charakter intensywny, praktyczny i warsztatowy. Uczestnicy pracują na realnych dokumentach szkoleniowych, tworzą własne materiały, testują narzędzia AI i otrzymują informację zwrotną trenera.

Warunki techniczne:

• sala szkoleniowa z rzutnikiem, tablicą i dostępem do Internetu,
• dla każdego uczestnika Usługodawca zapewnia: komputer/laptop + konto w wybranych narzędziach AI (ChatGPT/Gemini/NotebookLM/ Miro),
• zestaw materiałów szkoleniowych,
• dostęp do demonstracyjnych dokumentów i plików do ćwiczeń.

Materiały dydaktyczne:

– karta z zasadami skutecznego promptowania,

– arkusze analizy potrzeb szkoleniowych,

– notatnik i długopis.

Metody pracy:

Szkolenie realizowane jest z wykorzystaniem metod aktywizujących, łączących teorię z intensywną praktyką pracy na narzędziach AI

Moduł 1 (20h): Fundamenty AI i Mistrzostwo w Promptowaniu

1. Wprowadzenie i Strategiczny Kontekst AI w BUR (2h) - Rola lidera AI (właściciel/manager) w firmie szkoleniowej. Definiowanie celów wdrożenia AI: obniżenie kosztów, poprawa jakości, nowe kompetencje. Wprowadzenie do LLM: definicja, różnica między klasycznym Machine Learning a modelami językowymi (LLM jako wszechstronny konsultant).

2. Interfejsy i dobór modeli (2h) - Nawigacja w interfejsie chatbotów (np. Gemini). Świadomy dobór modelu do zadania (Gemini Flash vs. Pro). Personalizacja ustawień narzędzia: ton komunikacji, preferowane formaty odpowiedzi. Multimodalność: wrzucanie zdjęć/wideo jako załączników i wyciąganie z nich wniosków.

3. Anatomia skutecznego promptu (2h) - Prompt jako klarowna instrukcja dla AI. Weryfikacja odpowiedzi AI przez człowieka (ryzyko halucynacji). Ćwiczenie: Określanie optymalnej długości promptu (przejście od 8 słów do 20-23 słów dla złożonych zadań).

4. Warsztaty promptowania – Zasady I–II (2h) - Zasada 1: Dodawanie przykładów do instrukcji. Generowanie komunikatów/porad na konkretnych przykładach (np. komunikacja zmian w projekcie, zarządzanie ryzykiem). Zasada 2: Wykorzystanie cudzysłowu. Precyzyjne definiowanie kluczowych pojęć (np. "synergia", "merytokracja", "innowacyjność").

5. Warsztaty promptowania – Zasady III–IV (2h) - Zasada 3: Rozpisywanie procesu. Generowanie procesów krok po kroku (np. budowanie zespołu od podstaw, proces rozwiązywania problemu PDCA, proces onboardingu). Zasada 4: Weryfikacja logiki instrukcji. Prośby o sprawdzenie spójności planu (np. weryfikacja procesu rekrutacyjnego, planu zarządzania projektem).

6. Warsztaty promptowania – Zasady V–VI (2h) - Zasada 5: Odgrywanie ról przez AI. Wcielanie się AI w role eksperckie. Zasada 6: Projektowanie odpowiedzi AI. Generowanie ustrukturyzowanych odpowiedzi (listy kontrolne, przewodniki, infografiki, np. "7 nawyków skutecznego lidera").

7. Zaawansowane modele: DELTA (2h) - Zastosowanie DELTA Prompt (Describe, Example, Limit, Tone, Action) do tworzenia np. treści na Facebooka. Ćwiczenie: Użycie Insightu klienta w prompcie.

8. Meta-prompting i efektywność (2h) - Technika Meta-Promptowania: tworzenie promptu, którego celem jest stworzenie promptu (np. dla trenera personalnego). Zastosowanie Meta-Promptowania do tworzenia struktury strony internetowej w modelu SPICE.

9. Deep Research w praktyce – analiza źródeł (4h) - Wykorzystanie Gemini 2.5 Pro z funkcją Deep Research do ustrukturyzowanej analizy wiedzy (np. na temat trendów branżowych, konkurencji). Określanie źródeł (literatura naukowa, YouTube, media społecznościowe). Analiza planu badania i modyfikacja zapytań. Generowanie kompleksowego, ustrukturyzowanego raportu.

Moduł 2 (20h): AI w Projektowaniu Usług Rozwojowych i Kompetencjach Trenerskich

1. AI w analizie potrzeb szkoleniowych (APS) (3h) - APS jako pierwszy etap projektowania szkoleń. Projektowanie procesu diagnozy potrzeb z pomocą AI. Warsztat: Tworzenie persony uczestnika na podstawie analizy tożsamości ("Kto?") i potrzeb ("Co?"). Wykorzystanie AI do prowadzenia procesu 5 Why’s w celu identyfikacji głębokiej motywacji klienta.

2. AI w tworzeniu celów i metod (Kolb) (2h) - Wyznaczanie celów szkolenia adekwatnych do potrzeb grupy. Rola celów w eliminowaniu nadmiarowych elementów programu. Wykorzystanie AI do tworzenia metod szkoleniowych opartych na cyklu uczenia się Kolba (doświadczenie, refleksja, model, praktyka).

3. NotebookLM – praca na dokumentach, RAG (3h) - Wprowadzenie do NotebookLM: narzędzie do rozumienia rzeczy i pracy na własnych źródłach. Importowanie i analiza dokumentów (PDF, Google Docs) i stron WWW. Generowanie podsumowań, notatek i odpowiedzi z przytoczeniami źródeł. Przekształcanie notatek w źródło do dalszej analizy.

4. Generowanie materiałów szkoleniowych (3h) - Wykorzystanie NotebookLM do tworzenia przewodników nauki i materiałów edukacyjnych (np. konspekt kursu). Warsztat: Tworzenie ustrukturyzowanych planów prezentacji i przewodników krok po kroku na podstawie firmowej dokumentacji. Wykorzystanie NotebookLM jako asystenta do podsumowania raportów/ofert dla klienta.

5. Wizualizacja i prototypowanie (Miro AI) (3h) - Wykorzystanie Miro AI do digitalizacji notatek (OCR) – przekształcanie zdjęć karteczek w edytowalne notatki cyfrowe. Generowanie map myśli i diagramów z transkryptów rozmów. Wykorzystanie hipotezy produktowej (userflow) generowanej przez AI do prototypowania aplikacji/st

6. AI w symulacjach coachingowych (2h) - Wykorzystanie AI Studio (Gemini) do symulacji rozmów (np. handlowych, coachingowych) w celu treningu umiejętności. Wcielanie AI w rolę klienta .

7. AI w feedbacku i analizie transkryptów (2h) - Wykorzystanie narzędzi do transkrypcji spotkań (np. Tactic). Przetwarzanie surowego transkryptu przez AI w celu stworzenia notatek o kolejnych krokach i udzielonych wskazówkach. Analiza performance'u (np. specjalistów Customer Success) na podstawie transkryptów.

8. Kreatywne Formaty Treści Szkoleniowych (2h) - Generowanie Audio Overviews (podcastów AI) z dwóch hostów na podstawie dodanych źródeł. Tworzenie podsumowań wideo (prezentacja ze slajdami i głosem podcastowym). Możliwość interakcji z hostami podcastu i dopytywania o szczegóły.

9. Walidacja - obserwacja w warunkach symulowanych, wywiad swobodny i test teoretyczny. Walidacja efektów uczenia trwa 1h na osobę.

Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych, przerwy nie są wliczane w czas trwania szkolenia.

Liczba godzin Teoretycznych: 14

Liczba godzin Praktycznych: 26

Materiały dydaktyczne:

– karta z zasadami skutecznego promptowania,

– arkusze analizy potrzeb szkoleniowych,

– notatnik i długopis.