Szkolenie - AI dla Podstaw i Produktywności – praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy zawodowej

AI dla Podstaw i Produktywności – praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy zawodowej

Usługa szkoleniowa ma charakter edukacyjny i jest ukierunkowana na rozwój kompetencji cyfrowych oraz produktywności osobistej i zespołowej z wykorzystaniem narzędzi opartych o sztuczną inteligencję. Program został zaprojektowany w oparciu o stopniowe przechodzenie od podstawowych zagadnień do praktycznego i świadomego wykorzystania AI w pracy zawodowej.

Szkolenie realizowane jest w formie zajęć teoretyczno-praktycznych, z wyraźnym naciskiem na ćwiczenia, pracę na przykładach oraz samodzielne wykonywanie zadań z wykorzystaniem narzędzi AI.

Warunki organizacyjne realizacji usługi

Szkolenie realizowane jest w formie zajęć grupowych, w grupie o liczebności umożliwiającej indywidualne wsparcie Uczestników przez trenera.

Każdy Uczestnik pracuje na samodzielnym stanowisku komputerowym lub własnym komputerze, z dostępem do internetu.

W trakcie zajęć Uczestnicy wykonują ćwiczenia praktyczne indywidualnie, pod nadzorem osoby prowadzącej.

Dostawca Usług zapewnia:

• materiały dydaktyczne w formie elektronicznej,
• instrukcje krok po kroku do obsługi narzędzi AI,
• bezpieczne środowisko do nauki i zadawania pytań,
• wsparcie trenera na każdym etapie szkolenia.

Walidacja efektów uczenia się

Walidacja efektów uczenia się realizowana jest po zakończeniu części szkoleniowej i obejmuje:

• test teoretyczny
• obserwację w warunkach symulowanych
• Wywiad swobodny

Proces walidacji prowadzony jest przez osobę inną niż prowadząca zajęcia szkoleniowe, co zapewnia rozdzielność procesu kształcenia i walidacji, zgodnie z wymaganiami BUR.

Program szkolenia:

1. Fundamenty AI i interfejsy

Uczestnicy zapoznają się z podstawowymi pojęciami związanymi ze sztuczną inteligencją, generatywną AI oraz dużymi modelami językowymi (LLM). Omawiana jest rola człowieka w pracy z AI, w tym znaczenie poprawnego formułowania poleceń oraz weryfikacji wyników generowanych przez modele. Moduł obejmuje również zagadnienia związane z halucynacjami AI oraz świadomym wyborem modeli i interfejsów (np. różnice pomiędzy modelami analitycznymi i szybkimi). W części praktycznej uczestnicy pracują z interfejsami czatów AI oraz uczą się wykorzystywać kontekst, w tym załączanie plików i informacji źródłowych.

2. Podstawy skutecznego promptowania

Moduł poświęcony jest zasadom konstruowania skutecznych promptów. Uczestnicy analizują różnice pomiędzy prostymi i zaawansowanymi poleceniami, uczą się budowania instrukcji zawierających kontekst, przykłady oraz oczekiwaną formę odpowiedzi. Omawiane są techniki iteracyjnej pracy z AI, w tym modyfikowanie zapytań oraz praca z tzw. łańcuchem myśli (Chain of Thought). Zajęcia mają charakter warsztatowy.

3. AI w codziennym życiu i nauce

Uczestnicy poznają zastosowania AI jako narzędzia wspierającego uczenie się, planowanie oraz analizę treści. Moduł obejmuje m.in. wykorzystanie AI jako osobistego nauczyciela, generowanie i analizę treści (np. planów, agend, opinii klientów) oraz techniki kreatywne, takie jak burza mózgów czy metapromptowanie.

4. Produktywność z Google Workspace

Moduł koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu AI w pracy biurowej i organizacyjnej. Uczestnicy uczą się wykorzystywać funkcje głosowe, integracje z Kalendarzem Google, Dyskiem oraz Gmail do zarządzania czasem, porządkowania informacji i usprawnienia komunikacji mailowej.

5. Notebook LM – inteligentna baza wiedzy

Uczestnicy poznają narzędzie Notebook LM jako system do pracy z własnymi źródłami wiedzy. Omawiane są zasady importowania dokumentów, zadawania pytań do źródeł, pracy z cytowaniami oraz budowania centralnych baz wiedzy indywidualnej lub zespołowej.

6. Kreatywne formaty i analiza wiedzy

Moduł rozwija umiejętności syntezy i wizualizacji wiedzy. Uczestnicy uczą się generować podsumowania, sekcje FAQ, mapy myśli, osie czasu oraz treści audio i wideo na podstawie zgromadzonych materiałów.

7. Zaawansowany research i weryfikacja danych

Uczestnicy poznają metody zaawansowanego researchu z wykorzystaniem AI, w tym pracę z głębokim przeszukiwaniem źródeł. Moduł obejmuje generowanie ustrukturyzowanych danych (tabele, zestawienia), zasady weryfikacji informacji oraz przygotowanie do spotkań i analiz biznesowych.

8. Tworzenie asystentów AI (Gemy)

Moduł poświęcony jest budowaniu dedykowanych asystentów AI dostosowanych do konkretnych zadań i ról zawodowych. Uczestnicy uczą się definiowania kontekstu, ról oraz tworzenia łańcuchów asystentów wspierających powtarzalne procesy pracy.

9. AI w samorozwoju i planowaniu

Uczestnicy wykorzystują AI jako narzędzie refleksji, planowania i zarządzania zmianą. Omawiane są m.in. techniki AI journalingu, zadawania pytań prowokujących myślenie oraz analiza SWOT w kontekście rozwoju osobistego i zawodowego.

10. Agenci AI, automatyzacja i przyszłość

Moduł końcowy wprowadza uczestników w zagadnienia agentów AI oraz automatyzacji procesów. Uczestnicy poznają różnice pomiędzy asystentami a agentami, podstawy automatyzacji workflow oraz kierunki rozwoju AI i ich znaczenie dla budowania przewagi konkurencyjnej.

11. Walidacja - obserwacja w warunkach symulowanych i test teoretyczny. Walidacja efektów uczenia trwa 1h na osobę.

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

Liczba godzin Teoretycznych: 7h

Liczba godzin Praktycznych: 14h

Dostawca Usług zapewnia:

• materiały dydaktyczne w formie elektronicznej,
• instrukcje krok po kroku do obsługi narzędzi AI,