Specjalista AI w Biznesie - sztuczna inteligencja w pracy zawodowej - szkolenie praktyczne dla osób nietechnicznych

Program składa się z 10 modułów szkoleniowych realizowanych w formie sesji zdalnych (średnio co 1-2 tygodnie). Każdy moduł trwa 5 godzin dydaktycznych. Kolejne moduły budują na wiedzy i umiejętnościach z poprzednich — program ma charakter sekwencyjny. Min. 75% czasu szkolenia, to warsztaty praktyczne w których uczestnicy pracują na własnych, rzeczywistych zadaniach z codziennej pracy.

Między sesjami uczestnicy realizują zadania wdrożeniowe: stosują poznane techniki w swoich realnych zadaniach zawodowych i przynoszą efekty na kolejną sesję.

Moduł 1: Jak działa generatywna sztuczna inteligencja — fundamenty i bezpieczeństwo

• Mechanizm działania generatywnej sztucznej inteligencji – sposób generowania odpowiedzi, znaczenie kontekstu i jakości poleceń
• Możliwości i ograniczenia narzędzi AI w pracy zawodowej
• Różnice między modelami AI i trybami pracy oraz ich zastosowania w zadaniach biznesowych
• Zasady bezpiecznego korzystania z AI – ochrona danych, RODO, prawa autorskie, etyka
• Rozpoznawanie błędów i nieścisłości w odpowiedziach AI (tzw. halucynacje)
• Konfiguracja podstawowych ustawień prywatności i bezpieczeństwa w narzędziach AI
• Ćwiczenia praktyczne: analiza odpowiedzi AI, testowanie jakości promptów, konfiguracja ustawień na własnym koncie

Moduł 2: Narzędzia AI i personalizacja środowiska pracy

• Przegląd kluczowych narzędzi AI (ChatGPT, Gemini, Claude i inne) – możliwości i zastosowania
• Zasady efektywnej współpracy z AI – rola użytkownika w procesie pracy z narzędziem
• Podstawowe zasady komunikacji z AI i organizacji pracy (zarządzanie konwersacją, kontekstem)
• Personalizacja środowiska pracy z AI – ustawienia, preferencje, pamięć
• Konfiguracja narzędzi AI pod własne potrzeby zawodowe
• Wykorzystanie AI do identyfikacji obszarów zastosowania w codziennej pracy
• Ćwiczenia praktyczne: konfiguracja środowiska AI, testy personalizacji, zastosowanie AI do własnych zadań zawodowych

Moduł 3: Prompt Engineering — budowanie skutecznych poleceń

• Struktura skutecznego polecenia (promptu): rola, kontekst, zadanie, format odpowiedzi
• Najczęstsze błędy w komunikacji z AI i sposoby ich eliminowania
• Tworzenie prostych i złożonych poleceń dostosowanych do różnych zadań zawodowych
• Wykorzystanie modyfikatorów i precyzyjnych instrukcji do poprawy jakości odpowiedzi
• Tworzenie promptów do konkretnych zastosowań (analiza, tworzenie treści, podejmowanie decyzji)
• Budowanie własnej bazy skutecznych poleceń do pracy zawodowej
• Ćwiczenia praktyczne: tworzenie i testowanie promptów na własnych zadaniach uczestników, porównywanie jakości odpowiedzi

Moduł 4: Iteracyjna praca z AI i techniki zaawansowane

• Workflow efektywnej pracy z AI - od celu do efektu
• Dekompozycja złożonych zadań na mniejsze etapy
• Techniki doskonalenia odpowiedzi AI (iteracja, doprecyzowanie, korekta kierunku)
• Uczenie AI na przykładach (few-shot prompting)
• Wykorzystanie AI do tworzenia i optymalizacji promptów (meta-prompting)
• Zarządzanie kontekstem i organizacja pracy w ramach konwersacji
• Ćwiczenia praktyczne: realizacja złożonego zadania krok po kroku z wykorzystaniem AI, optymalizacja promptów i analiza rezultatów

Moduł 5: Tworzenie treści biznesowych i praca w środowisku Canvas

• Zasady tworzenia treści z wykorzystaniem AI (raporty, oferty, e-maile, dokumenty)
• Strukturyzowanie treści – od konspektu do gotowego dokumentu
• Praca w środowisku Canvas / edytorach AI – tworzenie i iteracyjna edycja treści
• Dostosowywanie stylu, tonu i formatu do celu i odbiorcy
• Organizacja pracy nad dłuższymi dokumentami (podział na sekcje, praca etapowa)
• Wykorzystanie AI do redakcji, skracania i ulepszania treści
• Ćwiczenia praktyczne: tworzenie dokumentu biznesowego od podstaw z wykorzystaniem AI, edycja i optymalizacja treści

Moduł 6: Research internetowy, Deep Research i praca z wiedzą

• Wykorzystanie AI do wyszukiwania i przetwarzania informacji
• Zasady prowadzenia researchu z użyciem AI (zakres, źródła, precyzja zapytań)
• Deep Research – zlecanie pogłębionych analiz i interpretacja wyników
• Weryfikacja wiarygodności informacji i identyfikacja błędów
• Wprowadzenie do pracy na własnych źródłach wiedzy (np. dokumenty, materiały firmowe)
• Wykorzystanie AI do analizy trendów, konkurencji i danych rynkowych
• Ćwiczenia praktyczne: przeprowadzenie kompleksowego researchu na wybrany temat zawodowy, analiza i interpretacja wyników

Moduł 7: Analiza dokumentów, obrazów i danych z wykorzystaniem AI

• Wgrywanie i analiza dokumentów (np. PDF, DOCX) z wykorzystaniem narzędzi AI
• Ekstrakcja informacji, podsumowywanie i porównywanie dokumentów
• Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do analizy danych (np. Excel, CSV,) oraz tworzenia zestawień i wniosków
• Rozpoznawanie treści na obrazach i analiza materiałów graficznych
• Tworzenie wizualizacji danych i interpretacja wyników
• Zastosowanie AI w analizie raportów, danych finansowych, sprzedażowych i dokumentów firmowych
• Ćwiczenia praktyczne: analiza dokumentu oraz danych z wykorzystaniem AI, tworzenie podsumowań i wniosków

Moduł 8: Narzędzia multimedialne i zastosowania AI w scenariuszach biznesowych

• Generowanie grafik i materiałów wizualnych z wykorzystaniem AI
• Tworzenie prezentacji i infografik z użyciem narzędzi AI
• Wykorzystanie AI do przygotowania materiałów marketingowych i komunikacyjnych
• Wprowadzenie do narzędzi specjalistycznych wspierających różne obszary biznesowe
• Wykorzystanie AI w automatyzacji wybranych procesów i zadań
• Przegląd dodatkowych możliwości Sztucznej Inteligencji (audio, wideo, transkrypcja)
• Ćwiczenia praktyczne: tworzenie grafiki, infografiki lub prezentacji z AI na potrzeby zawodowe

Moduł 9: Organizacja pracy z AI i projektowanie asystentów AI

• Organizacja pracy z AI – zarządzanie kontekstem, konwersacjami i materiałami
• Wykorzystanie projektów / przestrzeni roboczych do pracy z AI
• Koncepcja asystentów AI (np. Custom GPT) i ich zastosowanie w pracy zawodowej
• Elementy asystenta AI: cel, instrukcja, zakres działania, baza wiedzy
• Planowanie i projektowanie własnego asystenta AI dopasowanego do specyfiki pracy
• Przygotowanie materiałów i danych do wykorzystania w asystencie AI
• Ćwiczenia praktyczne: opracowanie koncepcji własnego asystenta AI oraz przygotowanie jego założeń

Moduł 10: Budowa asystenta AI – warsztat i walidacja efektów uczenia się

• Tworzenie asystenta AI krok po kroku (konfiguracja, instrukcje, baza wiedzy)
• Testowanie działania asystenta i optymalizacja jego odpowiedzi
• Identyfikacja błędów i doskonalenie działania rozwiązania
• Przegląd zastosowań asystentów AI w pracy zawodowej uczestników
• Podsumowanie zdobytych umiejętności i możliwości ich wykorzystania w praktyce
• Ćwiczenia praktyczne: samodzielna budowa i testowanie asystenta AI
• Walidacja efektów uczenia się: test teoretyczny oraz przygotowanie materiałów potwierdzających zastosowanie AI w praktyce (np. prompty, dokumenty, koncepcja lub działający asystent AI)

Szkolenie realizowane jest w formule warsztatowej, z przewagą zajęć praktycznych (ok. 70–75% czasu). Uczestnicy pracują na własnych komputerach, wykorzystując narzędzia sztucznej inteligencji w kontekście swoich rzeczywistych zadań zawodowych.

Metody prowadzenia szkolenia

Szkolenie realizowane jest w formule warsztatowej, z przewagą zajęć praktycznych (ok. 75% czasu). Uczestnicy pracują na własnych komputerach, wykorzystując narzędzia sztucznej inteligencji w kontekście swoich rzeczywistych zadań zawodowych.

W trakcie szkolenia stosowane są następujące metody dydaktyczne:

• Mini-wykład i demonstracja: krótkie wprowadzenia teoretyczne (do 15–20 minut) uzupełnione demonstracją działania narzędzi AI w czasie rzeczywistym
• Ćwiczenia praktyczne (learning by doing): uczestnicy samodzielnie wykonują zadania z wykorzystaniem narzędzi AI, pracując na własnych przypadkach i materiałach zawodowych
• Praca na realnych zadaniach uczestników: uczestnicy stosują poznane techniki bezpośrednio do swoich codziennych obowiązków (np. tworzenie dokumentów, analiza danych, research)
• Gotowe szablony i frameworki: wykorzystanie przygotowanych struktur promptów i schematów pracy, które ułatwiają wdrażanie nowych umiejętności
• Analiza przypadków i porównania wyników: porównywanie efektów różnych podejść do pracy z AI (np. jakości promptów, wyników analizy)
• Iteracyjna praca z narzędziami AI: cykl pracy: wykonanie zadania → analiza wyniku → korekta → ponowne wykonanie
• Dyskusja moderowana i wymiana doświadczeń: omawianie wyników pracy, identyfikacja dobrych praktyk oraz najczęstszych błędów
• Zadania wdrożeniowe między modułami: uczestnicy realizują zadania w swoim środowisku pracy pomiędzy sesjami szkoleniowymi, wykorzystując poznane narzędzia i techniki w praktyce
• Feedback trenera: bieżące wsparcie i informacja zwrotna dotycząca wykonywanych zadań oraz sposobu pracy z AI

Zastosowane metody zostały dobrane w sposób zapewniający wysoką efektywność procesu uczenia się oraz umożliwiający bezpośrednie przeniesienie zdobytych umiejętności do praktyki zawodowej uczestników. Szczególny nacisk położony jest na samodzielną pracę uczestników oraz wdrażanie rozwiązań AI w rzeczywistym środowisku pracy.

Materiały przed szkoleniem:

• Informacje organizacyjne dotyczące szkolenia (harmonogram, zasady udziału, wymagania techniczne)
• Materiały wprowadzające (pre-work) dotyczące podstaw pracy z narzędziami AI oraz instrukcja założenia konta
• Ankieta dotycząca potrzeb i oczekiwań uczestników

Materiały w trakcie szkolenia:

• Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej (prezentacje, instrukcje, checklisty)
• Gotowe szablony i frameworki (m.in. struktury promptów, schematy pracy z AI)
• Zestawy ćwiczeń praktycznych do realizacji podczas zajęć
• Przykłady zastosowań AI w różnych obszarach zawodowych

Materiały po szkoleniu:

• Materiały podsumowujące szkolenie (prezentacje, podsumowanie najważniejszych zagadnień)
• Biblioteka przykładowych promptów i scenariuszy zastosowań AI
• Dostęp do dodatkowych materiałów i zasobów umożliwiających dalszy rozwój (pigułki wiedzy, przewodniki)
• Certyfikat ukończenia szkolenia potwierdzający osiągnięte efekty uczenia się

Warunki uczestnictwa w szkoleniu:

• Poziom wiedzy: szkolenie nie wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji; wystarczająca jest podstawowa umiejętność obsługi komputera i Internetu 
• Sprzęt: uczestnik powinien dysponować komputerem lub laptopem z dostępem do Internetu, wyposażonym w mikrofon oraz (rekomendowana) kamerę
• Oprogramowanie i konta: wymagane jest posiadanie aktywnego konta w narzędziu AI (np. ChatGPT); w trakcie szkolenia mogą być wykorzystywane również inne narzędzia AI
• Dostęp do Internetu: stabilne łącze internetowe umożliwiające udział w zajęciach online
• Przygotowanie do szkolenia: zapoznanie się z materiałami wprowadzającymi (pre-work) przesłanymi przed rozpoczęciem szkolenia
• Aktywny udział: uczestnik zobowiązany jest do aktywnego udziału w zajęciach oraz wykonywania ćwiczeń praktycznych i zadań wdrożeniowych między modułami

W przypadku dofinansowania min. 70%, szkolenie jest zwolnione z podatku VAT.

Szkolenie realizowane jest w godzinach dydaktycznych.

Szkolenie realizowane jest w formie zdalnej, w czasie rzeczywistym (z trenerem na żywo), z wykorzystaniem platformy Microsoft Teams.

Uczestnik powinien dysponować:

• komputerem lub laptopem z aktualnym systemem operacyjnym (Windows, macOS)
• przeglądarką internetową (np. Google Chrome, Microsoft Edge, Safari)
• dostępem do stabilnego łącza internetowego (rekomendowana minimalna prędkość: 10 Mb/s)
• sprawnym mikrofonem oraz kamerą internetową
• możliwością instalacji lub uruchomienia aplikacji Microsoft Teams

Dodatkowo uczestnik powinien posiadać aktywne konto w narzędziu AI (np. ChatGPT). Przed szkoleniem uczestnicy otrzymają odpowiednie instrukcje. W trakcie szkolenia mogą być wykorzystywane również inne narzędzia AI (np. Gemini, Claude), do których dostęp zostanie omówiony podczas zajęć.

Uczestnik powinien mieć możliwość pracy na własnym komputerze podczas szkolenia, w tym korzystania z narzędzi AI, edytorów dokumentów oraz przeglądarki internetowej.