Szkolenie realizowane w ramach projektu „Postaw swój biznes na nogi” – AI w analizie i monitorowaniu realizacji celów. Praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji bez programowania

DZIEŃ PIERWSZY

2 godz. zajęć teoretycznych, 6 godz. zajęć praktycznych

1.FUNDAMENTY CELÓW BIZNESOWYCH I ROLA AI W ICH REALIZACJI – Prezentacja-> dyskusja

Czym są cele biznesowe i jak je mierzyć? (Konieczność dla AI)

• Struktura celów w organizacji: Dlaczego AI potrzebuje hierarchii? Krótkie wprowadzenie do OKR/MBO jako języka, którym „karmimy" AI, aby rozumiała priorytety – od wizji po zadania.
• Metryki i wskaźniki (KPIs): Różnica między miernikami wiodącymi (leading - np. liczba telefonów) a wynikowymi (lagging - np. sprzedaż). Jak AI wykorzystuje oba typy do tworzenia pełnego obrazu sytuacji, a nie tylko raportowania historycznego.
• Znaczenie danych (Zasada GIGO): Wprowadzenie zasady „Garbage In, Garbage Out". AI nie naprawi złych lub niekompletnych danych; ona je tylko uwypukli. Jakie dane są kluczowe dla AI: terminy, statusy, obciążenie, zależności.

Jak AI rewolucjonizuje zarządzanie celami

• Możliwości i ograniczenia: Ustalenie realistycznych oczekiwań. AI jako potężny analityk i asystent, a nie magiczna „wyrocznia". Omówienie, gdzie AI halucynuje, a gdzie jest precyzyjna.
• Automatyzacja vs augmentacja: AI nie zastępuje menedżera, ale go „wzmacnia".

Automatyzacja (Oszczędność czasu): Generowanie raportów, podsumowywanie statusów, tworzenie draftów.

Augmentacja (Nowe możliwości): Wykrywanie ukrytych wzorców w opóźnieniach, identyfikacja ryzyk, których człowiek by nie zauważył, predykcja terminów.

Bezpieczeństwo i etyka: „Gdzie trafiają moje dane?"

• Ochrona danych biznesowych: Kluczowa obawa każdej firmy. Różnice między wersjami publicznymi (np. darmowy ChatGPT) a wersjami biznesowymi/API (płatne, z gwarancją prywatności). Jak wyłączyć „uczenie się" modeli na naszych danych.
• RODO i poufność: Czego absolutnie nie wolno wrzucać do publicznych modeli (dane osobowe, finanse, strategie). Techniki anonimizacji.
• Weryfikacja wyników AI (Zasada „Trust but Verify"): AI potrafi „zmyślać" liczby z dużą pewnością siebie. Techniki szybkiej weryfikacji (sanity check) kluczowych metryk i faktów.

Mapa zastosowań AI: Kiedy używać, a kiedy nie?

• Zadania idealne dla AI: Przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych, szukanie trendów, generowanie raportów, tworzenie pierwszych wersji (draftów) planów.
• Zadania wymagające człowieka: Ostateczne decyzje strategiczne, komunikacja wrażliwych zmian (np. redukcja celu), negocjacje, motywowanie zespołu.

2.PIERWSZA ANALIZA CELÓW Z AI – Prezentacja -> warsztat

Przygotowanie danych projektowych do analizy

• Struktura danych o celach: Jak 15 minut przygotowania danych oszczędza 2 godziny analizy. Omówienie optymalnego formatu (płaska tabela Excel/CSV) zawierającego: Cel, Właściciel, Termin planowany, % Realizacji, Status, Priorytet, Blokery (komentarze).
• Czyszczenie i standaryzacja: Jak AI widzi" dane. Ujednolicanie formatów (np. „W toku" vs „w toku"), kategoryzacja statusów. Prezentacja uniwersalnego szablonu.
• Anonimizacja wrażliwych informacji: Jak zachować wartość analityczną, usuwając dane poufne (np. zamiana nazwisk na ID: "Jan Kowalski" -> „User_1").

Pierwsza rozmowa z AI o celach projektu

• Struktura pierwszego zapytania: Demonstracja krok po kroku, jak wkleić (lub załączyć) dane i zadać pierwsze pytanie. Użycie prostego promptu: „Oto moje dane projektowe. Przeanalizuj je i wskaż 3 najważniejsze wnioski oraz 3 największe ryzyka".
• AI jako partner w dialogu: Traktowanie AI jak analityka, a nie wyszukiwarki. Technika „Potwierdź, że zrozumiałeś dane" – prośba o podsumowanie struktury danych przed analizą.
• Iteracyjne pogłębianie (Drill-Down): Jak zadawać pytania uzupełniające, aby przejść od ogółu („Mamy opóźnienia") do szczegółu („Które konkretnie zadania blokują cel strategiczny Q3?").

Odkrywanie ukrytych wzorców w realizacji celów

• Analiza opóźnień: Demonstracja, jak AI znajduje korelacje, np. „Wszystkie zadania zależne od Działu X mają średnio 3 dni opóźnienia" lub „Cel Y jest zawsze blokowany przez brak decyzji Z".
• Identyfikacja bottlenecks (wąskich gardeł): Jak AI wykrywa osoby przeciążone (za dużo zadań o wysokim priorytecie) lub cykliczne problemy (np. „problemy z testowaniem zawsze pojawiają się pod koniec miesiąca").
• Predykcja na podstawie trendów: Wykorzystanie AI do odpowiedzi na pytanie „Biorąc pod uwagę obecne tempo i historię opóźnień, jakie jest prawdopodobieństwo, że zrealizujemy cel X na czas?".

Ćwiczenia/warsztat

• Praktyczne

• ćwiczenia/warsztat związane z modułem.

DZIEŃ 2

1 godz. 45min. zajęć teoretycznych, 6 godz. zajęć praktycznych

3.PROMPTOWANIE DLA ANALIZY CELÓW – Prezentacja -> warsztat

Anatomia skutecznego promptu analitycznego

• Struktura R-K-Z-F-T: Wyjaśnienie uniwersalnego wzorca: Rola: „Jesteś analitykiem PMO...". Kontekst: „Analizujesz projekt dla klienta z branży...". Zadanie: „Przeanalizuj dane i zidentyfikuj...". Format: „Odpowiedz w formie tabeli Markdown...". Ton: „Mów krótko, profesjonalnie, skup się na liczbach."
• Precyzja językowa: Różnica między „pokaż problemy" (wynik ogólny) a „zidentyfikuj 5 celów z największym ryzykiem niedotrzymania terminu, posortuj według wpływu na cel główny" (wynik precyzyjny).

Biblioteka promptów do zarządzania celami

• Prompt statusowy: „Podsumuj status projektu w 5 punktach. Skup się na odchyleniach od planu."
• Prompt diagnostyczny (analiza przyczyn): „Przeanalizuj wzorce w opóźnieniach. Zgrupuj problemy według: przyczyn, odpowiedzialnych, typu zadań. Zaproponuj działania mitygujące dla każdej grupy."
• Prompt predykcyjny (prognoza): „Bazując na trendzie z ostatnich 4 tygodni, oceń prawdopodobieństwo realizacji każdego celu głównego. Użyj skali: [Pewne, Zagrożone, Niemożliwe] i uzasadnij."
• Prompt raportowy (dla osoby decyzyjnej): „Wygeneruj raport tygodniowy dla Zarządu (format poniżej). Bądź zwięzły. Skup się na strategicznych KPI i potrzebnych decyzjach."

Techniki zaawansowane dla analizy celów

• Chain-of-Thought (CoT): Jak używać tej techniki do zmuszenia AI do głębszej analizy przyczynowo-skutkowej, zamiast podawania powierzchownych wniosków.
• Few-Shot Learning: Podawanie AI 2-3 przykładów idealnej odpowiedzi, aby "nauczyła się" naszego preferowanego formatu.
• Self-Correction: Prośba o skrytykowanie własnej odpowiedzi: "Czy Twoja poprzednia analiza jest kompletna? Czego w niej brakuje?".

Ćwiczenia/warsztat

• Praktyczne

• ćwiczenia/warsztat związane z modułem.

4.PODSUMOWANIE

• Podsumowanie pierwszego dnia szkolenia
• Sesja Q&A

5.Walidacja (15min)

Celem walidacji jest potwierdzenie, że uczestnik szkolenia osiągnął zakładane efekty uczenia się.

Walidacja odbywa się w formie testu teoretycznego realizowanego na ostatnim etapie szkolenia. Test ma na celu weryfikację stopnia przyswojenia wiedzy przekazanej podczas zajęć oraz zrozumienia zasad i technik omawianych w poszczególnych modułach szkoleniowych.

Narzędziem walidacyjnym jest test jednokrotnego wyboru w formie papierowej zawierający pytania zamknięte. Test przeprowadzany jest bezpośrednio po zakończeniu części szkoleniowej, w obecności trenera prowadzącego lub wyznaczonej osoby odpowiedzialnej za weryfikację efektów uczenia się. Warunkiem uzyskania pozytywnego wyniku walidacji jest udzielenie co najmniej 70% prawidłowych odpowiedzi. Za przygotowanie pytań do testu odpowiedzialny jest walidator, natomiast osoba prowadząca rozdaje testy na miejscu szkolenia. Testy po zakończeniu usługi są sprawdzane przez walidatora.

Czas przeznaczony na test: 15 minut.

Przerwy oraz walidacja są wliczone w koszt usługi. Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych.

Szkolenie trwa 16 x 60 minut = 16 godz. zegarowych. Harmonogram dodatkowo obejmuje przerwy w wymiarze jednej godz. każdego dnia.

Warunki organizacyjne zostały opisane w sekcji Warunki uczestnictwa. 

Uczestnicy szkolenia otrzymają materiały szkoleniowe obejmujące swoim zakresem tematykę szkolenia (prezentacje) oraz skrypt.

Uczestnicy szkolenia powinni mieć możliwość swobodnego zajęcia swojego miejsca na szkoleniu, możliwość robienia notatek oraz zapewnienie odpowiedniej odległości do czytania wyświetlanej prezentacji.

W przypadku zapewnienia sali szkoleniowej przez zamawiającego szkolenie, odpowiedzialność za powyższe warunki spoczywa na zamawiającym. Wielkość sali powinna być dostosowana do liczby uczestników, zapewniając odpowiednią przestrzeń na każdego uczestnika, zgodnie z normami bezpieczeństwa (przykładowo, 1,5-2 m² na osobę).

Dla osób z niepełnosprawnościami sala szkoleniowa powinna obejmować podjazdy i windy, odpowiednio szerokie drzwi, przestrzeń umożliwiającą swobodne poruszanie się wózkiem inwalidzkim, przystosowane toalety, a także stanowiska dla osób z niepełnosprawnościami (np. stoły z regulowaną wysokością).

Szkolenie realizowane metodami interaktywnymi i aktywizującymi tj. symulacje, case study, scenki treningowe, ćwiczenia grupowe i indywidualne, gry i filmy szkoleniowe, dyskusje, analizy doświadczeń uczestników, dzięki czemu zdobędą wiedzę oraz rozwiną umiejętności, postawy i zachowania.

Podczas szkolenia przewidziane są:

2 przerwy kawowe x 15 min

1 przerwa x 30 min

Rezerwacja i obsługa: Powinna być dostępna os. odpowiedzialna za rezerwację i obsługę sali, gotowa do pomocy w przypadku problemów technicznych lub organizacyjnych podczas szkolenia (kont. tel.).

Sala szkol. powinna zawierać:

- dostęp do światła dziennego

- bezpieczne i higieniczne warunki real. szkol.

- regulaminy i instr. BHP, zas. ewakuacji, instr. bezp. pożar.

Przerwy oraz walidacja są wliczone w koszt usługi. Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych.

W przypadku finansowania ze środków publicznych w przynajmniej 70% - cena netto=brutto. Stawka vat zgodnie z art. 43 ust. 1 pkt 29 podpunkt c), ustawy o vat.