Sztuczna Inteligencja w Biznesie - Od Podstaw do Automatyzacji

Głównym efektem usługi jest transformacja cyfrowa uczestnika, który z poziomu teoretycznej wiedzy o AI przechodzi do roli projektanta i operatora automatyzacji biznesowych.

Efekt usługi (Product)

• Gotowy projekt końcowy: Każdy uczestnik stworzy swoją pierwszą, w pełni funkcjonalną automatyzację AI dostosowaną do potrzeb własnego biznesu.
• Zbudowane workflow AI: Uczestnik posiądzie umiejętność budowania kompletnych procesów pracy (workflow), łączących narzędzia takie jak ChatGPT, Gemini czy Claude z platformą Make.com.
• Strategiczna Roadmapa AI: Wypracowanie konkretnej metodyki wdrożenia, obejmującej harmonogram działań, budżet oraz zasady etyki w firmie.
• Zasoby cyfrowe i bazy wiedzy: Utworzenie własnych asystentów GPT, baz wiedzy w NotebookLM oraz profesjonalnych prezentacji wygenerowanych przez AI.

Potwierdzenie osiągnięcia efektów szkolenia opiera się na podejściu praktycznym, gdzie dowodem nabycia kompetencji nie jest sam test wiedzy, ale konkretne, działające rozwiązania technologiczne.

Główna metoda: Projekt Końcowy

Najważniejszym sposobem weryfikacji jest budowa i uruchomienie własnej automatyzacji AI. Uczestnik musi samodzielnie zaprojektować workflow, który:

• Integruje wybrane narzędzia biznesowe za pomocą Make.com.
• Wykorzystuje zaawansowane funkcje sztucznej inteligencji (np. ChatGPT, Gemini czy Claude) do przetwarzania danych lub generowania treści.
• Zostaje poddany optymalizacji i procesowi "troubleshooting", czyli samodzielnemu naprawianiu ewentualnych błędów w logach.

RAMOWY PROGRAM USŁUGI: Sztuczna Inteligencja w Biznesie

Informacje ogólne:

• Czas trwania: 32 godziny zegarowe (co odpowiada 43 godzinom dydaktycznym).
• Forma: Szkolenie online (warsztaty praktyczne na żywo).
• Prowadzący: Łukasz Niedźwiadek.

MODUŁ I: Strategia AI i Prompt Engineering (10h zegarowych)

Celem tego modułu jest zrozumienie ekosystemu AI w 2026 roku i opanowanie technik komunikacji z modelami LLM.

1. Ekosystem AI 2026: Przegląd najnowszych trendów, różnice między modelami (OpenAI, Google, Anthropic) oraz wybór narzędzi pod konkretne cele biznesowe.
2. Zaawansowany Prompt Engineering: Techniki Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought oraz tworzenie systemowych instrukcji dla modeli AI.
3. Praktyka narzędziowa: Wykorzystanie Google Gemini do analizy dużych zbiorów danych, ChatGPT w trybie Canvas do tworzenia treści oraz Gamma AI do błyskawicznego generowania prezentacji i dokumentacji.
4. Research i analiza: Praca z Perplexity i NotebookLM w celu automatyzacji zbierania informacji rynkowych.

MODUŁ II: Automatyzacje procesów w Make.com (10h zegarowych)

Skupienie na budowie „układu nerwowego” firmy bez pisania kodu (no-code).

1. Architektura Make.com: Zrozumienie modułów, triggerów, akcji i webhooków.
2. Logika scenariuszy: Budowanie przepływów danych między różnymi aplikacjami (np. CRM, e-mail, bazy danych).
3. Zaawansowane operacje: Wykorzystanie filtrów, routerów do rozgałęziania procesów oraz narzędzi do transformacji danych (JSON, XML).
4. Bezpieczeństwo i optymalizacja: Debugowanie błędów, obsługa wyjątków i minimalizacja zużycia „operations” w Make.com.

MODUŁ III: Integracja AI z automatyzacjami (12h zegarowych)

Najbardziej zaawansowana część – budowa autonomicznych agentów i inteligentnych systemów.

1. AI jako moduł w Make.com: Łączenie API ChatGPT i Gemini ze scenariuszami automatyzacji.
2. Agenci AI w praktyce: Budowa systemów do automatycznej obsługi zapytań klientów, kategoryzacji dokumentów i inteligentnego reportingu.
3. Skalowanie i Best Practices: Projektowanie trwałych struktur automatyzacji i metodyka wdrażania zmian w zespole.
4. Warsztat końcowy: Realizacja indywidualnego projektu automatyzacji dopasowanego do specyfiki firmy uczestnika.

Metodyka pracy: Szkolenie prowadzone jest metodą warsztatową (learning-by-doing). Każdy moduł kończy się zadaniem praktycznym. Uczestnicy pracują na rzeczywistych scenariuszach biznesowych, co gwarantuje natychmiastową użyteczność nabytej wiedzy.

• Gotowe szablony automatyzacji: Uczestnicy otrzymują dostęp do gotowych szablonów od implementi.ai, co ułatwia natychmiastowe wdrożenie rozwiązań w firmie.
• Projekt końcowy: Każdy uczestnik buduje własną, kompletną automatyzację AI, która stanowi praktyczny rezultat szkolenia.
• Materiały warsztatowe i Case Studies: Program opiera się na analizie realnych scenariuszy biznesowych oraz praktycznych ćwiczeniach (np. automatyzacja procesów, research konkurencji).
• Wypracowane assety AI: W trakcie sesji uczestnicy tworzą konkretne materiały, takie jak:
  • Prezentacje i witryny wygenerowane z pomocą AI.
  • Baza wiedzy, podcasty oraz sekcje FAQ przygotowane w NotebookLM.
  • Własny asystent GPT (Custom GPT) dostosowany do potrzeb użytkownika.
• Dokumentacja strategiczna: Uczestnicy przygotowują roadmapę AI, budżet wdrożeniowy oraz plan etyki i bezpieczeństwa dla swojej organizacji.
• Dostęp do maila przez 1 rok, gdzie każdy uczestnik będzie otrzymywać odpowiedź na pytania
• Dostęp do materiałów video przez 1 rok, gdzie zawsze uczestnik będzie mógł się doszkolić po czasie szkolenia.

1. Łączność i platforma konferencyjna

• Stabilny dostęp do Internetu: Niezbędny do udziału w dwugodzinnych sesjach wideo na Google Meet oraz płynnej pracy z narzędziami webowymi.
• Sprzęt audio-wideo: Sprawna kamera oraz mikrofon, które umożliwią aktywny udział w warsztatach, sesjach pytań i odpowiedzi oraz prezentacji projektu końcowego.

2. Oprogramowanie i konta w serwisach

Uczestnicy muszą posiadać lub założyć konta w następujących usługach, aby realizować ćwiczenia praktyczne:

• Make.com: Wymagane jest utworzenie konta i nawigacja w interfejsie w celu budowania modułów, scenariuszy oraz połączeń.
• Główni asystenci AI: Dostęp do narzędzi ChatGPT (w tym Canvas Mode i Custom GPT), Google Gemini (wykorzystanie długiego kontekstu) oraz Microsoft Copilot.
• Narzędzia specjalistyczne:
  • Gamma: Do tworzenia prezentacji i witryn AI
  • Perplexity: Do researchu i analizy konkurencji.
  • NotebookLM: Do budowy baz wiedzy i generowania podcastów.
  • HeyGen: Do tworzenia materiałów wideo z AI.
  • Claude: Do integracji w zaawansowanych scenariuszach automatyzacji.

3. Wymagania sprzętowe

• Wydajność komputera: Z uwagi na charakter warsztatów (np. budowanie workflow, analiza danych w czasie rzeczywistym, tworzenie AI video), komputer powinien pozwalać na stabilną pracę z wieloma otwartymi kartami przeglądarki jednocześnie.
• Dostęp do szablonów: Uczestnicy będą korzystać z gotowych szablonów automatyzacji od implementi.ai, co może wymagać możliwości importowania plików lub konfiguracji zewnętrznych połączeń (webhooki, API)